3-1. BIẾN DỊ GEN
Sự biến dị liín tục có được lă do những yếu tố có tính di truyền cũng như yếu tố có tính không di truyền.
Sự biín dị có tính di truyền phần lớn do tính chất của gen ở trong nhđn.
Sự tương tâc không alen trong biến di liín tục thường có quan hệ đến một nhóm, theo mô tả tổng quât đó lă hiện tượng epistasis.
Không nín nhằm lẫn thuật ngữ năy trong di truyền Mendel trước đđy nếu tính trạng ở F2 được phđn ly theo tỉ lệ 9 : 3 : 4 hoặc 12 : 3 :1. Loại hình cổ điển của epistasis theo tỉ lệ năy được mô tả trong di truyền Mendel, vă ý nghĩa của nó đê được phât triển thănh khâi niệm khâc hẳn trong câc chương trình di truyền số lượng sau nầy.
3-2. BIỀN DỊ BĂO CHẤT:
Sự tham gia của băo chất đối với di truyền một tính trạng đê được ghi nhận. Âp dụng phương phâp lai đảo để phđn tích ảnh hưởng của dòng mẹ hay nói đúng hơn lă ảnh hưởng của tế băo chất - ảnh hưởng của môi trường đối với nhđn.
Có những biến dị băo chất có thể di truyền được có thể di truyền được như tính bất dục đực(cms).
3-3. TƯƠNG TÂC GIỮA KIỂU GEN VĂ MÔI TRƯỜNG:
3-3-1 Môi trường có thể ảnh hưởng đến nền tảng di truyền (genetic constitution) của một quần thể thông qua sức ĩp chọn lọc (selection pressure) trín quần thể ấy.
Dĩ nhiín lđu dăi nó sẽ tạo ra những thay đổi có tính chất tiến hóa, nhưng trước mắt, âp lực chọn lọc của môi trường có thể lăm biến dạng, lăm sai lệch sự phđn ly vă tâi tổ hợp mă theo lý thuyết cho phĩp chúng ta ước đoân triển vọng của quần thể trong thí nghiệm hoặc trong quan sât.
3-3-2 Ảnh hưởng thứ hai của di truyền đối với câc vật liệu di truyền lă có sản sinh ra một loại quần thể khâc hẳn so với tính chất ban đầu vốn có của nó.
3-3-3 Môi trường ở đđy bao gồm hai phần:
- Môi trường bín ngoăi: nhiệt độ, ânh sâng, đất, nước ... - Môi trường bín trong: tế băo chất.
Tương tâc giữa kiểu gen vă môi trường sẽ được trình băy chi tiết ở câc chương sau
3-4.THĂNH PHẦN CỦA CÂC GIÂ TRỊ TRUNG BÌNH:
TÍNH CỘNG VĂ TÍNH TRỘI [ADDITIVE & DOMINANCE] 3-4-1. Tính cộng vă tính trội:
Trong một quần thể sinh vật lưỡng bội, một câ thể sẽ rơi văo một trong ba nhóm di truyền sau:
AA, Aa vă aa
Giả sử AA được biểu thị bằng giâ trị + da aa ... - da
Aa ... ha Aa aa b AA -da +da 0
Tương tự như vậy, gen Bb cũng có 3 giâ trị lă +db, -db vă hb
Ở đđy h có thể theo hướng [+] hoặc [-] tùy thuộc văo tính chất trội của nó. Theo định nghĩa:
h lă tính trội [dominance] biểu hiện tính chất dị hợp tử d lă tính cộng biểu hiện tính chất đồng hợp tử
Nếu:
h < d : trội từng phần [partial dominance] h = d : trội hoăn toăn [complete dominance] h > d : siíu trội [over dominance]
h = 0 : không trội [no dominance] Mức độ của tính trội lă tỉ số ha / da
Tỉ số nầy được cụ thể hóa thông qua giâ trị (H1 / D)1/2 Môt dòng lai thật sự sẽ có:
m + S(d+) - S(d-)
Trong đó S(d+) chỉ giâ trị tổng cộng của câc gen [+ve] S(d-) --- [-ve]
m lă một hằng số tùy thuộc văo hoạt động của gen không có trong ảnh hưởng, vă hoạt động của câc nhđn tố không có tính di truyền. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3-5. TRẮC NGHIỆM SCALING: Nghiệm thức gồm có: Bố mẹ: P1 vă P2 Con lai B1 = F1 x P1 Con lai B2 = F2 x P2 Con lai F2 (phđn ly từ F1) Công thức Mather trong phđn tích:
A = 2B1 - P1 - F1 ⇒ VA = 4 VB1 + VP1 + VF1 B = 2B2 - P2 - F1 ⇒ VB = 4 VB2 + VP2 + VF1 B = 2B2 - P2 - F1 ⇒ VB = 4 VB2 + VP2 + VF1
C = 4 F2 - 2 F1 - P1 - P2 ⇒ VC = 16 VF2 + 4 VF1 + VP1 + VP2 Trong đó VA, VB, VC lă phương sai (variance) Trong đó VA, VB, VC lă phương sai (variance)
Trong thực tế, mối quan hệ giữa câc giâ trị trung bình của câc thế hệ bố mẹ, con lai, có thể được xem xĩt với mức độ chính xâc có hạn chế do sai sót khi lấy mẫu.
A, B, vă C cũng như câc giâ trị phương sai của chúng được tính toân để trắc nghiệm tính chất của tính trội, tính cộng trong mỗi trường hợp.
Dùng phĩp thử Chi bình phương để kiểm định lại câc giâ trị [d] vă [h] [d]: tính cộng
[h]: tính trội
Chúng ta sẽ trở lại nội dung chi tiết của biến dị năy trong chương tương tâc không alen, hoạt động gen có tính chất epistasis trong di truyền số lượng
3-6. HỢP PHẦN CỦA PHƯƠNG SAI
Phương sai kiểu gen được phđn tích thông qua kết qủa thu thập được trong bảng ANOVA.
σ2g = (TrMS - EMS ) / r
trong đó TrMS: trung bình bình phương của nghiệm thức EMS: trung bình bình phương của sai số
r: số lần lập lại của thí nghiệm Phương sai của kiểu hình σ2p = σ2g + EMS
Hệ số di truyền nghĩa rộng (broad sense, viết tắt lă BS) h2BS = σ2g / σ2p
Nếu h2BS lớn hơn 70%, tính trạng mục tiíu được kiểm soât chủ yếu bởi yếu tố di truyền bín trong. Nếu h2BS nhỏ, có nghĩa lă ảnh hưởng môi trường bín ngoăi chi phối khâ lớn đến tính trạng năy. Chúng ta còn có giâ trị hệ số di truyền nghĩa hẹp (narrow sense) sẽ được phđn tích ở chương “lai diallel”.
Trong phđn tích ANCOVA, chúng ta sẽ thu thập được giâ trị hợp sai kiểu gen vă hợp sai kiểu hình theo công thức như sau
Hợp sai kiểu gen
σg1g2 = (TrMP - EMP) / r
TrMP: Trung bình tổng câctích của nghiệm thức trong ANCOVA EMP: Trung bình tổng câc tích của sai số
r: số lần lập lại trong thí nghiệm Hợp sai kiểu hình
σp1p2 = σg1g2 + EMP
Như vậy chúng ta sẽ có hệ số tương quan theo kiểu gen (rg), vă hệ số tương quan theo kiểu hình (rp) được ghi nhận theo công thức sau
Cov g1g2 rg = --- (Var g1. Var g2)1/2 Cov p1p2 rg = --- (Var p1. Var p2)1/2
Nếu hệ số tương quan của kiểu gen lớn hơn hệ số tương quan của kiểu hình, biến dị di truyền bín trong đóng góp quan trọng hơn ảnh hưởng của môi trường bín ngoăi. Ngược lại, hệ số tương quan của kiểu gen nhỏ hơn hệ số tương quan của kiểu hình, chúng ta phải xem xĩt ảnh hưởng của môi trường bín ngoăi
3-7. PHĐN TÍCH ĐƯỜNG DẪN (Path analysis)
Mục tiíu: tìm hiểu mối quan hệ giữa nguyín nhđn vă kết qủa, xâc định nguyín nhđn chính đóng góp nhiều nhất đối với kết qủa
Phương phâp:
- Căn cứ văo hệ số tương quan của từng cặp yếu tố hoặc tính trạng,
- Căn cứ văo hệ số tương quan của yếu tố (tính trạng) với kết qủa cuối cùng r11 r12 r13 p1y r1y r12 r22 r23 x p2y = r2y r13 r23 r33 p3y r3y A.B = C B = C . A-1
Ma trận đảo A-1 được giải trong Ex-cell (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số path p1y, p2y, vă p3y được thể hiện (thực hănh trín Excel) Hệ số cặn (residue)
R = (1 -r1y.p1y -r2y.p2y - r3y.p3y)1/2
R căng nhỏ căng có lợi cho việc giải thích những nguyín nhđn tham gia đóng góp để tạo ra kết qủa (thông thường 30-40%). Nếu R quâ lớn (>60%), chắc chắn chúng ta chưa liệt kí đầy đủ câc yếu tố (tính trạng) tham gia văo kết qủa nghiín cứu.
Giải thích kết qủa phđn tích
1. Nếu hệ số tương quan giữa nguyín nhđn vă kết qủa tương đương với giâ trị đóng góp trực tiếp, cả hai đều có giâ trị lớn vă cùng dấu đại số, thì yếu tố (tính trạng ) năy sẽ được xem như lă nguyín nhđn chính, việc chọn tính trạng như vậy sẽ rất có hiệu qủa 2. Nếu hệ số tương quan giữa nguyín nhđn vă kết qủa dương, nhưng giâ trị trực tiếp đm,
hoặc rất nhỏ, thì câc giâ trị giân tiếp phải được xem xĩt như lă nguyín nhđn đóng góp để có kết qủa năy
3. Nếu hệ số tương quan giữa nguyín nhđn vă kết qủa đm, nhưng giâ trị trực tiếp dương vă rất lớn, trong trường hợp như vậy, chúng ta phải thực hiện phương phâp chọn lựa có giới hạn, cùng một lúc câc yếu tố giân tiếp bất lợi (không mong muốn) lăm ảnh hưởng đến giâ trị trực tiếp (Singh vă Kakar 1977)
Băi tập
1. Tính hệ số path trong trường hợp sau đđy 1 0.5 0.4 0.879 0.5 1 0.3 0.465 0.4 0.3 1 0.023 Ma trận đảo 1.467741935 -0.612903226 -0.403226 -0.612903226 1.35483871 -0.16129 -0.403225806 -0.161290323 1.209677
Âp dụng “index function” trong Ex-cell để tính ma trận đảo
1 A B C 2 3 1 0.5 0.4 4 0.5 1 0.3 5 0.4 0.3 1 1 H I J K 2 1 2 3 3 1 1.467742 -0.6129 -0.40323 4 2 -0.6129 1.354839 -0.16129 5 3 -0.40323 -0.16129 1.209677 Viết cđu lệnh trong ô I3
=INDEX(MINVERSE($A$3:$C$5),$H3,I$2)
Sau đó dùng lệnh copy để có kết qủa câc ô còn lại. Chúng ta nín nhớ phải xâc định khu vực đến (destination) bao gồm cột vă hăng bằng câc chữ số 1, 2, 3
2. Thực hănh tính phương sai ANOVA (Analysis of variance)
Thí dụ: So sânh năng suất 8 giống lúa, xâcđịnh giống năo tốt nhất, phương sai kiểu gen, phương sai kiểu hình
Kiểu thí nghiệm: Khối hoăn toăn ngẫu nhiín (RBD), 3 lần lập lại (r=3), 8 nghiệm thức (t=8) Nghiệm thức: 8 giống lúa ký hiệu G1 đến G8
Kết qủa Nghiệm thức R1 R2 R3 Tổng cộng Trung bình G1 4.12 4.08 4.10 T1=(4.12+..+4.10) G2 3.25 4.10 3.89 T2 G3 5.10 5.00 4.63 T3 G4 4.51 3.97 3.99 T4 G5 3.99 4.20 4.15 T5 G6 4.11 4.12 4.11 T6 G7 5.00 4.97 4.88 T7 G8 4.20 4.56 4.10 T8 Tổng cộng R1 (4.12+...+4.20)
R2 R3 Grand total Grand mean Phđn tích ANOVA
Tổng số bình phương:
TSS = (4.12)2 + ((4.08)2 + (4.10)2 + .... + (4.10)2 – CF Trong đó CF (correction factor) = (Grand total)2 / (3x8) Tổng số bình phương nghiệm thức TrSS = (T12+T22+T32+T42+T52+T62+T72+T82) / 3 – CF Tổng số bình phương lần lập lại RSS = (R12+R22+R32) / 8 - CF Tổng số bình phương sai số ESS = TSS – (TrSS + RSS)
Trung bình bình phương = Tổng số bình phương / Độ tự do
ANOVA
Nguồn Độ tự do Tổng số bình phương Trung bình bình phương F Tổng
Nghiệm thức 8-1=7 TrSS (TrSS/7)=TrMS Lần lập lại 3-1=2 RSS (RSS/2)=RMS Sai số (t-1)(r-1) ESS (ESS/14)=EMS Phĩp thử F
F = TrMS / EMS
F có ý nghĩa thống kí ở mứcđộ 0.05 được ký hiệu lă * --- 0.01 --- ** F không có ý nghĩa được ký hiệu lă ns
Tra bảng ở độ tự do theo hăng lă độ tự do của nghiệm thức (7), vă theo cột lă độ tự do của sai số (14)
Tính phương sai theo kiểu gen σ2g = (TrMS - EMS) / r ở đđy r=3 Phương sai kiểu hình
Hệ số di truyền nghĩa rộng H2bs= (σ2g /σ2p)
3. Thực hănh phđn tích hợp sai (covariance) Tính trạng năng suất của 8 giống lúa = Tính trạng 1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nghiệm thức R1 R2 R3 Tổng cộng Trung bình G1 4.12 4.08 4.10 T1=(4.12+..+4.10) G2 3.25 4.10 3.89 T2 G3 5.10 5.00 4.63 T3 G4 4.51 3.97 3.99 T4 G5 3.99 4.20 4.15 T5 G6 4.11 4.12 4.11 T6 G7 5.00 4.97 4.88 T7 G8 4.20 4.56 4.10 T8 Tổng cộng R1 (4.12+...+4.20)
R2 R3 Grand total = GT Grand mean = GM Tính trạng số hạt chắc trín bông = Tính trạng 2 Nghiệm thức R1 R2 R3 Tổng cộng Trung bình G1 90 95 92 T’1=(90+95+92) G2 88 87 83 T’2 G3 97 99 91 T’3 G4 92 90 90 T’4 G5 70 72 75 T’5 G6 88 89 91 T’6 G7 95 94 95 T’7 G8 86 87 90 T’8
Tổng cộng R’1 R’2 R’3 Grand total=GT’ Grand mean = GM’ Tổng của câc tích (sum of product ký hiệu lă SP)
TSP = (4,12).(90) + ... + (4,10).(90) – [GT’ x GT] / (8 x 3) Trong [GT x GT’] / 24 = CF Tổng của nghiệm thức TrSP = [(T1xT1’) + ... + (T8 x T’8) ] / 3 - CF Tổng của lần lập lại RSP = [(R1 x R’1) + ... + (R3 x R’3)] / 8 – CF Tổng của sai số ESP = TSP – [TrSP + RSP)
Tính trung bình của SP (MP) bằng câch chia giâ trị tổng cho độ tự do Bảng ANCOVA
Nguồn Độ tự do(Df) SP MP (mean of product) Nghiệm thức 8-1 TrSP TrMP
Rep 3-1 RSP RMP
Sai số (8-1)(3-1) ESP EMP
Hợp sai kiểu gen giữa tính trạng 1 vă 2 σg1g2 = (TrMP –EMP) / r Hợp sai kiểu hình giữa tính trạng 1 vă 2 σp1p2 = σg1g2 + EMP
Chương 4