Thông qua lai diallel, phđn tích khả năng phối hợp theo phương phâp Griffing lă một thănh tựu trong di truyền số lượng. Phương sai do khả năng phối hợp chung (gca) viết tắt từ general combining ability, vă phương sai do khả năng phồi hợp riíng (sca) viết tắt từ specific combining ability, cần được xâc định với những ứng dụng rất đa dạng.
Theo nguyín tắc chung, từ kết quả phđn tích phương sai, người ta có thể dự đoân tính chất ưu thế lai cuả F1. Matzinger vă Kempthone (1956) đê kết luận rằng :
“Ước đoân phương sai cuả gca có quan hệ đến phương sai do hoạt động cuả gen cộng tính vă câc ảnh hưởng cuả tương tâc không alen kiểu [i]. Phương sai cuả sca có quan hệ đến phương sai do hoạt động cuả gen không cộng tính vă câc ảnh huởng cuả tương tâc không alen kiểu [j] vă [i]. Đđy lă điều kiện tạo ra giâ trị ưu thế lai F1”.
Những thiếu sót trong phđn tích Hayman cần được bổ sung bằng phđn tích Griffing. Bởi vì câc ước đoân mức độ tính trội trong Hayman có thể được tăng thím hoặc giảm đi do sự khiếm khuyết về tính chất độc lập cuả câc gen trong bố mẹ (Baker 1978). Ngay chính Hayman (1954) cũng đê công nhận sự thất bại cuả mình: Câc giả định trong phđn tích biểu đồ Wr, Vr có quâ nhiều hạn chế, vă mức độ tính trội sẽ xảy ra khi năo tính trội ở tất cả câc loci biểu thị xu hướng alen dương tính [+ve]. Coughtrey vă Mather (1970) đồng ý với kết luận cuả Hayman về tính chất phđn tân (dispersion) cuả câc gen trong bố mẹ do việc lấy mẫu ngẫu nhiín với số mẫu quâ hạn chế. Sự tương tâc giữa câc gen trong bố mẹ tạo ra nhiều khó khăn trong khi diễn giải câc kết quả phđn tích thống kí di truyền. Câc tâc giả nầy cho rằng chúng ta phải tiếp tục theo dõi câc vật liệu trong quâ trình cận giao không chọn lọc (non-selective inbreeding).
Với phương phâp phđn tích khả năng phối hợp, những thất bại cuả câc giả định níu trín, không gđy ra một sự lệch lạc năo trong ước đoân về phương sai gca vă sca (Nassar 1965). Trong trường hợp bố mẹ hoăn toăn cận giao, Griffing (1956) thấy rằng phương sai di truyền tổng quât phđn tích: tương đương gấp đôi với phương sai khả năng phối hợp chung (2σ2g) cộng với phương sai khả năng phối hợp riíng (σ2s). Tỉ số:
2σσσσ2g / [2σσσσ2g + σσσσ2s]
được xem như một yếu tố dự đoân đâng tin cậy (Baker 1978, Ram 1989). Tỉ số năy căng gần bằng 1, giâ trị dự đoân về khả năng phối hợp chung (gca) căng lớn.
Con lai có triển vọng nhất có thể được sản xuất từ tổ hợp lai có bố hoặc mẹ có giâ trị khả năng phối hợp chung cao nhất (Baker 1978). Mặt khâc, nếu giâ trị khả năng phối hợp riíng (sca) có ý nghiê, người ta có thể khẳng định sự quan trọng của những tương tâc có hiệu quả trong từng cặp lai đơn cụ thể.
Đề cập đến tầm quan trọng cuả sca, Baker (1978) cho rằng thông qua phđn tích diallel từ con lai cuả một cặp con lai cụ thể giâ trị trung bình cuả mỗi câ thể đều phải lệ thuộc văo hai hợp phần: khả năng phối hợp chung (biểu thị ảnh hưởng chính) vă khả năng phối hợp riíng (biểu thị tính chất tương tâc). Nếu sca không có ý nghĩa, người ta phải tạm chấp nhận: hiệu quả của con lai trong cặp lai đơn có thể được dự đoân trín cơ sở khả năng phối hợp chung.
Có nhiều phương phâp khâc nhau để phđn tích số liệu từ những thí nghiệm lai diallel, trín cơ sở nguyín tắc thống kí đúng đắn. Chỉ có điều khâc nhau cơ bản lă bố mẹ có được xem như một quần thể với câch lấy mẫu theo kiểu cố định (fixed model) hoặc theo kiểu ngẫu nhiín (random model) trong một quần thể lớn hơn. Griffing (1956) cho rằng lấy mẫu theo kiểu cố định, người ta có thể so sânh câc khả năng phối hợp của từng bố mẹ trong thí nghiệm, với sự xâc định những tổ hợp tối ưu. Lấy mẫu theo kiểu ngẫu nhiín., câc suy luận về quần thể mă bố mẹ được thu thập mẫu sẽ cho biết câc hợp phần của phương sai. Mặc dù phương phâp phđn tích phương sai rất giống nhau đối với cả hai kiểu, nhưng câc thông số ghi nhận được sẽ rất khâc nhau.
Griffing (1956) đê phât triển một phđn tích trín cả hai models, ông thấy rằng việc chọn lựa một model chính xâc còn tuỳ thuộc văo bản chất của vật liệu lăm bố mẹ.
Eberhart vă Gardner (1966) khuyín chúng ta nín ứng dụng lấy mẫu theo kiểu cố định trong trường hợp thu thập thông tin di truyền của một nhóm giống bố mẹ năo đó. Mặt khâc phđn tích theo kiểu lấy mẫu nhiín đòi hỏi một quần thể rất lớn, vă nó cũng yíu cầu một kiểu
lấy mẫu cố định trong từng công đoạn cụ thể. Do đó câc phđn tích do Gardner vă Eberhart (1966), Hayman (1954) đều căn cứ trín mô hình thống kí với ảnh hưởng của câc kiểu gen cố định.
CÂC PHƯƠNG PHÂP GRIFFING:
Có 4 phương phâp tùy theo vật liệu có trong phđn tích : Method 1: Bố mẹ + F1’s + reciprocals Method 2: Bố mẹ + F1’s
Method 3: F1’s + reciprocals Method 4: F1’s
Phương phâp 1 vă 2 thông dụng hơn hết Độ tự do (df) trong ANOVA
Nguồn Method1 Method 2 Method 3 Method 4
gca sca reciprocals (p -1) p(p -1) /2 p(p -1) /2 (p -1) p(p -1) /2 (p -1) p(p -3) /2 p(p -1) /2 (p -1) p(p -3) /2 p: số bố mẹ có trong bô( diallel
Phương phâp 1
Trong phương phâp 1, có 2 model được âp dụng khi phđn tích:
Model 1- Griffing 1 được âp dụng rộng rêi hơn Model 2 vì trong phđn tích phương sai, không cần phải có giả định như: hoạt động độc lập cuả gen không cộng tính, không có câc dêy alen, bố mẹ không có khâc biệt trong lai đảo, hoạt động gen được phđn bố độc lập trong bố mẹ, hệ số cận giao gần bằng 1 (Griffing 1956).
Griffing (1956) đê đề xuất một mô hình toân học để phđn tích khả năng phối hợp cuả câc vật liệu lai bao gồm ba hợp phần:
Griffing 1, Model 1:
(i) Khả năng phối hợp chung: gca
1 Mg - Me'
---- Σ gI2 = --- n -1 2n
(ii) khả năng phối hợp riíng: sca 2
--- ΣΣ sIj2 = Ms - Me' n(n -1)
(iii) Ảnh hưởng lai đảo (ảnh hưởng cđy mẹ) 2
--- ΣΣ rIj2 = (Ms - Me') /2 n(n -1) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khả năng phối hợp chung của từng giống: gI = 1/2n(Yi. + Y.i) - 1/n2Y..
Khả năng phối hợp riíng của từng tổ hợp lai:
sij = 1/2(Yij + Yji) - 1/2n(2n )(Yi. + Y.i + Yj. + Yij) + 1/n2 Y.. Aính hưởng lai đảo cuả từng tổ hợp lai :
Phương sai : n - 1 Var(gi) = --- σ2e 2n2 (n - 1)2 Var(sij) = --- σ2e n2 1 Var(rij) = --- σ2e 2 CD = x t Phương phâp 2: Griffing 2, Model 1: Khả năng phối hợp chung 1
--- Σ g2i = (Mg - Me') / (n + 2) n -1 i
Khả năng phối hợp riíng: 2
--- ΣΣ s2ij = Ms - Me' n (n -1) i<j
Khả năng phối hợp chung của từng giống: 1 2
gi = --- [Σ (Yi. + Yij) - ---- Y...] n - 2 n
Khả năng phối hợp riíng của từng tổ hợp lai: 1 2
sij = Yij --- (Yi. - Yii + Y.j + Yjj) + --- Y... n + 2 (n + 1)(n + 2) Phương sai :
Var(gi) = [(n-1)σ2e/n(n + 2)] Var(sij) = [2(n-1)σ2e/(n+1)(n + 2)] CD = x t
Nhìn chung, có rất ít thí nghiệm diallel đạt được yíu cầu (Baker 1978), nín hầu hết câc phđn tích đều bị hạn chế trong ước đoân phương sai của khả năng phối hợp chung vă khả năng phối hợp riíng, cũng như kết qủa tỉ lệ của chúng
Đối với nguồn thông tin như vậy, nó chỉ có ích trong việc đo lường hiệu qủa cường lực lai, hoặc đânh giâ tiềm năng của một chương trình chọn tạo giống ưu thế lai. Phđn tích diallel còn được dùng trong việc ước đoân khả năng phối hợp chung trong phât triển câc giống thụ phấn tự do, hoặc giống hổn hợp (composite). Sau cùng, nó có thể được ứng dụng một câch có hiệu qủa trong việc sử dụng câcdòng lai đỉnh (top cross), hoặc dòng lai polycross (Baker 1978)
Việc ứng dụng yếu tố dự đoân 2σ2g / [2σ2g + σ2s] có thể cung cấp cho nhă nghiín cứu những giâ trị đâng tin cậy, trong khi chờ đợi thông tin từ những thí nghiệm khâc để phât hiện câckiểu tương tâckhông alen, lăm sai lệch câc kết qủa dự đoân
Var
Gilbert (1958) đề xuất một phương phâp tính toân về gca vă giâ trị trung bình của bố mẹ như lă một giâ trị dự đoân đối với triển vọng của con lai. Có khi giâ trị trung bình của bố mẹ cho một dự đoân tốt hơn so với giâ trị gca. Tâc giả đê cố gắng tìm ra giải phâp để tính toân sao cho giâ trị gca có mứcđộ chính xâc cao hơn giâ trị trung bình của bố mẹ.
Vấn đề đặt ra cho nhă chọn giống lă giâ trị gca của một giống được dùng lăm bố mẹ năo đó, có thực sự phản ânh đúng bản chất của nó hay không. Hiện tượng năy được minh họa bằng thuật ngữ “sự tương phản về tiềm năng” (heterogeneity of potence) (Gilbert 1958). Nế`u hiệu số giữa giâ trị dự đoân của gca vă giâ trị tương ứng của bố mẹ qúa lớn, hoặc qúa nhỏ, thì giâ trị trung bình của bố mẹ có thể cho một dự đoân tốt hơn, hoặc xấu hơn giâ trị có trong phđn tích. Trong thực tế, giâ trị cao nhất về một tính trạng số lượng năo đó chưa hẳn đê có gca cao nhất.
4-5. TƯƠNG TÂC KHÔNG ALEN (NON-ALLELIC INTERACTION)
Qua phđn tích diallel người ta vẫn chưa có đủ nguồn thông tin về sự tương tâc không alen giữa câc loci với nhau. Kersey vă Jink (1968) đê đề xuất lai ba thử nghiệm (triple test cross) để phât hiện mối tương tâc nầy. Lai phđn tích được thực hiện trín lúa với công trình khâ nổi tiếng cuả Perera vă ctv. (1986) với sự hổ trợ về chương trình mây tính của Đại học Birmingham (Anh). Qua tương tâc nầy, câc tâc giả đê dự đoân được những thông số cần thiết của từng tính trạng để hoạch định câc bước chọn lọc có hiểu quả nhất ở câc thế hệ sau đó.
Trong phđn tích diallel, người ta chỉ giới hạn trong trường hợp không có epistasis, không có tương tâc không alen.
Tương tâc năy thể hiện qua 3 dạng chính:
[i] : additive x additive thí dụ AA x bb
[j] : additive x dominance thí dụ Aa x bb hoặc aa x Bb
[l] : dominance x dominance thí dụ Aa x Bb
4-5-1. Tương tâc trong trường hợp hai gen
Kết qủa được phđn tích như sau:
BB Bb bb F2 AA Aa aa da + db + i ha + db + j -da + db -i da + hb + j ha + hb + l -da + hb - j da - db - i ha - db - j -da - db + i da + 1/2hb + 1/2j ha + 1/2hb + l -da + 1/2hb -1/2j F2 1/2ha + db + 1/2j 1/2ha + hb + 1/2l 1/2ha-db-1/2i 1/2ha+1/2hb+1/4l
Ở đđy i có nghĩa lă iab
j ... jab l ... lab Trong đó d: cộng tính h: tính trội i: tính cộng x tính cộng j: tính cộng x tính trội l: tính trội x tính trội (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số gốc của phương trình biểu thị sự tương tâc trong mọi trường hợp được xem như lă tổng của tích số câc giâ trị hệ số gốc của từng cặp tương tâc với nhau
Da -db iab AABB Aabb +1 +1 +1 -1 +1 -1 Trong F2, tần suất cuả 9 kiểu gen được xem xĩt có giâ trị như sau:
AA Aa aa BB Bb Bb 2/16 2/16 1/16 2/16 1/16 2/16 1/16 2/16 1/16 Sự phđn ly ở F2 của 4 kiểu hình theo tỉ lệ 9 : 3 : 3 : 1 Khi da= ha
db= hb
vă iab = jab =jba = lab
Nếu chúng ta thím văo giả thiết lă da= db vă da = iab, có nghiê lă da = db = ha = hb = iab = jab = jba = lab
Điều nầy sẽ dẫn đến tỉ lệ kiểu hình lă 9 : 7, diễn tả tính chất gen bổ sung (complementary gene) trong di truyền Mendel cổ điển.
Tương tự chúng ta có thể đạt được tỉ lệ nầìy, khi da = db = - ha = -hb= - iab = jab = jba = - lab
Nếu da = db , tương tâc bổ sung (complementary) trở thănh recessive epistasis với tỉ lệ 9 : 3 : 4 trong F2.
Suy ra: da = ha = iab = jab = jba = lab vă db = hb
hoặc da = - ha = - iab = jab = jba = - lab vă db= - hb
Tương tự như vậy mối tương quan lặp đoạn (duplicate) sẽ trở trănh dominant epistasis với tỉ lệ 12 : 3 : 1 trong F2
Suy ra: da = ha = - iab = - jab = - jba = - lab hoặc da = - ha = iab = - jab = - jba = lab vă db= - hb
Thật vậy, bất cứ một tương tâc của hai gen năo xảy ra đều phải có những điều kiện nhất định.
4-5-2. Tương tâc trong trường hợp 3 gen:
[Trigenic interaction] Chúng ta có thể xem xĩt ở bốn mức độ: d x d x d d x d x h d x h x h vă h x h x h
Hệ số gốc trong tương tâc sẽ lă: Da db dc iabc AABBCC AABBcc AAbbcc ect,... +1 +1 +1 +1 +1 -1 +1 -1 -1 +1 -1 +1
4-5-3. Phĩp thử chứng minh sự hiện diện của tương tâc không alen: Scaling test:
D cho biết tương tâc của [i], C tùy thuộc văo quy mô khâ lớn của [l]
C + D phối hợp sẽ cho biết giâ trị để đânh giâ mức độ quan trọng của tương tâc [i] vă
[l].
[j] (additive x dominance) không có ảnh hưởng trín C&D, nhưng có ảnh hưởng trín A vă B
Phương sai:
Sai số chuẩn = (Var)1/2
Câc giâ trị A, B, C vă D nín gần bằng zero so với độ lệch của sai số chuẩn.
Mức độ có ý nghĩa của những scales nầy cho thấy sự hiện diện của tương tâc không alen.
Câc giâ trị trung bình:
- Model có 6 hợp phần [Hayman 1958] m = Mean = F2 d = Additive effect = B1 - B 2 h = Dominance effect = F1 - 4F2 - 1/2 P1 - 1/2 P2 + 2B1 +2B2 i = Additive x Additive = 2B1 + 2B2 - 4F2 j = Additive x Dominance = B1 - 1/2P1 - B2 + 1/2P2 l = Dominance x Dominance = P1 + P2 + 2F1 + 4F2 - 4B1 - 4B2
- Trong trường hợp không có non-allelic interaction : [Jink vă John 1958]
m = 1/2P1 + 1/2P2 + 4F2 - 2B1 - 2B2 d = 1/2P1 - 1/2P2 h = 6B1 + 6B2 - 8 - F1 - 3/2P1 - 3/2P2 - Model có 5 hợp phần: m = F2 d = 1/2P1 - 1/2P2 h = 1/6(4F1 + 12F2 - 16F3) l = 1/3(16F3 - 24F2 + 8F1) i = P1 - F2 +1/2(P1 - P2 + h) - 1/4l (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Model với 3 thông số cho câc cặp lai non-interacting [Mather 1949] E = 1/3(VP1 + VP2 + VF1) D = 2(VF2 - VB1 - VB2) H = 4(VF2 - 1/2VD - E) − − − − − =2B1 P1 F1 A − − − − − =2B2 P2 F1 B ) 1 ( ) 1 ( ) 1 ( 4 − + − + − = V B V P V F VA
Hệ số di truyền (nghĩa hẹp) ns = narrow sense (nghĩa hẹp) bs = broad sense (nghĩa rộng)
4-5-4. Phương phâp “weighted least square”:
Hệ số bình phương tối thiểu được tính như sau: w=1 / Var (X)
X lă giâ trị trung bình của từng thế hệ
w sẽ được sử dụng để tính giâ trị Chi bình phương sau năy.
4-5-5. Phương phâp “Triple test cross”(Lai ba thử nghiệm) Câc thế hệ trong lai ba gồm :
Bố mẹ : P1, P2 F1, F2, F3 BC1 (B1) = F1 x P1 vă BC2 (B2) = F1 x P2 L1 = F2 x P1 L2 = F2 x P2 L3 = F2 x F1
Âp dụng phĩp thử Chi bình phương để xem xĩt ảnh hưởng của câc tương tâc. Kết quả có thể xảy ra như sau:
Additive vă Dominance Digenic interaction Trigenic interaction Linked digenics
với câc kiểm định về mức độ có ý nghĩa có trong phĩp thử. Đối với mỗi tổ hợp lai L1, L2, L3 tạo ra một hệ phương trình trực giao (orthogonal).
L1 L2 L3 So sânh C1 1 1 2 C2 1 -1 C3 1 1 -2 C1 biểu thị : additive (L1 + L2 + L3) df = n -1 vă df(error) = 2n(r -1) C2 : dominance (L1 + L2 - 2L3) df = n -1 vă df(error) = 2n(r -1) C3 : hai hợp phần (L1 + L2 - 2L3) df(error) = 3n(r -1) epistasis kiểu [i]
df = 1 epistasis kiểu [j + l]
df = n -1
Mô thức di truyền được sử dụng (Mather vă Jink 1982): P1 = m + d
P2 = m - d