M Ở ĐẦU
a. Diện tích, sản lợng trồng lạc của các nớc trên thế giới
3.2.5. Phân tích số liệu
Dựa trên ảnh điện di sản phẩm PCR các mẫu nghiên cứu với các mồi riêng, ta có đợc dữ liệu về sự xuất hiện của các băng điện di. Nhập số liệu vào máy tính và xử lý số liệu bằng phần mềm NTSYSpc Version 2.0 để tạo các biểu đồ hình cây thể hiện mối tơng quan di truyền giữa các dòng, giống nghiên cứu.
Tiêu chuẩn hoá sản phẩm RAPD/SSR theo quy ớc: Số 1 - xuất hiện phân đoạn ADN. Số 0 - không xuất hiện phân đoạn ADN.
Tất cả những băng ADN xuất hiện mờ, không rõ ràng bị bỏ qua. Đối với phơng pháp RAPD, ta tính các băng ADN từ đầu bảng đến cuối bảng điện di. Còn đối với phơng pháp SSR ta xác định băng ADN trong khoảng giao động xác định 100bp - 400bp.
Phơng pháp nhóm khối hệ số tơng đồng đợc kiểm tra bằng việc thực hiện quá trình SIMQUAL, SAHN, và TREE từ chơng trình NTSYSpc version 2.0 (Applied Biostatistics, Setauket, New York, USA). Quyền lựa chọn "TM" đ- ợc đặt ra để "FIND" nhận ra tất cả các cây có thể. Các phơng pháp nhóm khối UPGMA, WPGMA, Complete-link, and Single-link đợc ứng dụng ở tất cả sự kết hợp có thể với hệ số tơng quan Dice, Jaccard, and Simple tơng xứng. Ph- ơng pháp nhóm khối hệ số tơng đồng đợc mô tả bởi Rohlf (1993). Hệ số tơng quan Cophenetic (Cophenetic correlation coefficients) (r) đợc tính toán và so sánh đối với mỗi sự kết hợp đợc thực hiện theo quá trình COPH và MXCOMP từ NTSYSpc 2.0. Những hệ số này chỉ ra mối quan hệ giữa một ma trận tơng đồng và cây phân loại theo kiểu hình là kết quả của việc phân tích khối cluster, và mức độ phù hợp nhất của việc phân tích khối đối với ma trận tơng đồng [51], [49]
Hàm lợng thông tin tính đa hình (Polymorphism Information Content = PIC) của mỗi mồi xác định theo công thức PIC = 1 - ∑Pij2, trong đó Pij là tần số allen thứ j của kiểu gen i đợc kiểm tra. Phạm vi giá trị PIC từ 0 (không đa hình) tới 1 (đa hình hoàn toàn) [26], [49],[57].
Để khẳng định kết quả phân nhóm theo sơ đồ hình cây, chúng tôi biểu diễn kết quả theo phơng pháp so sánh đa chiều (MDS = Multidimensional Scaling, Kruskal & Wish, 1978) và biểu đồ phân tích theo toạ độ chính (PCA = Principal Co-ordinate Analysis, Hauser & Crovello, 1982) [19], [72].
Chơng 4. Kết quả và thảo luận