GIÁO TRÌNH DI TRUYỀN SỐ LƯỢNG pdf

Chính Mendel tự thấy sự thất bại của mình do các thí nghiệm không xác định đưọc số lượng mô hình khác nhau của những con lai, hoặc không sắp xếp được những mô hình theo các thế hệ phân l

ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỐ CHÍ MINH

DI TRUYỀN SỐ LƯỢNG

MỞ ĐẦU

Sự phát triển của khoa học di truyền bắt đầu từ những khám phá lại công trình của Mendel vào những năm 1900 Tuy nhiên lúc bấy giờ cũng có những nghiên cứu di truyền khác hoạt động rất tích cực: những nghiên cứu nầy đã góp phần vào sự phát triển ngành di truyền học Đầu tiên là Francis Galton, ông cho xuất bản một công trình khái quát về phương pháp những phát hiện về "Tính di truyền tự nhiên" vào năm 1889 Sau đó Karl Pearson và các học trò của ông đã tiếp tục công trình nầy Nhờ công trình của họ, ngành toán thống kê được

áp dụng vào trong sinh học, điều nầy được xem như là một sự kiện vĩ đại đánh dấu một bước phát triển vô cùng có ý nghĩa về sự trưởng thành của ngành sinh học số lượng (di truyền số lượng)

Sự thành công không trọn vẹn của công trình nầy trong vài trường hợp đã thừa nhận mục tiêu mà sự quan hệ giữa bố mẹ và con cái về tính di truyền khá rõ ràng Chính Mendel tự thấy sự thất bại của mình do các thí nghiệm không xác định đưọc số lượng mô hình khác nhau của những con lai, hoặc không sắp xếp được những mô hình theo các thế hệ phân ly của nó, hoặc khẳng định một cách chắc chắn các quan hệ có tính thống kê Trong khi công trình của Galton có thể được xem như khắc phục được những vấn đề thuộc về thống kê, bản chất của những vật liệu mà ông chọn lựa giúp ông thành công trong việc xác định số lượng mô hình con lai, và các thế hệ phân ly của nó Việc áp dụng của ông về các số liệu trên con người của một số gia đình và tổ tiên có quan hệ huyết thống cho thấy hết sức khó khăn, nhưng điều phải lựa chọn là những là những tính trạng đo lường được (tính trạng số lượng) như kích thước của một người cho phép ông xây dựng một quan điểm về các định luật di truyền Những tính trạng nầy cho thấy có những biến thiên liên tục (continuous gradations) biểu thị trong một quãng khá rộng, ở giữa nó tập hợp một biểu thị chung nhất của gia đình hay quần thể, và tần suất của

nó cao nhất so với hai cực biên Sự phân bố tần suất của các biến số, đôi khi có dạng của phân

bố chuẩn (normal), nhưng trong vài trường hợp khác nó có dạng phân bố không đối xứng (asymmetrical) Tỷ lệ phân ly Mendel trong trong tính chất không liên tục về mặt kiến trúc di truyền và sự truyền tín hiệu tùy thuộc vào việc sử dụng những tính trạng di truyền mà cá thể trong con lai thể hiện tính trạng đó thuộc vào nhóm rất hiếm, vì nó không do sự biến thiên liên tục mà ra Thực vậy Mendel đã phủ nhận loại biến dị như thế trong các vật liệu của ông với

lý do: đó chỉ là một ảnh hưởng có tính chất bất thường (distracting influences) trong phân tích

Sự biến thiên liên tục nầy không thể dự kiến một cách hoàn toàn Chính Darwin đã nhấn mạnh đến tầm quan trọng của các giai đoạn tích lũy rất nhỏ trong quá trình tiến hóa, đặc biệt là đối với con người, có rất nhiều liên tục biến dị đã tồn tại Do đó, tính chất toán sinh học trong khảo cứu càng ngày càng bức thiết hơn đối với các nhà di truyền, Galton và Pearson đã chứng minh biến dị như vậy là một phần của di truyền học Ngay cả lúc bấy giờ, họ vẫn chưa thành công trong việc giải thích cách truyền lại tính trạng như thế nào Cả hai phương pháp của Galton và Mendel đều chưa mang lai một kết quả rõ ràng Sự hiểu biết về các biến dị liên tục phải chờ một sự phối hợp kết quả của hai phương pháp di truyền học và toán sinh học, cái nầy bổ sung cái kia Di truyền Mendel cho chúng ta những nguyên tắc phân tích có cơ sở, toán sinh học cho chúng ta cách xử lý biến dị liên tục, cách biểu hiện nó trong mô hình để phân tích có hiệu quả

Tuy nhiên việc phối hợp hai phương pháp nầy phải kéo dài mãi đến khi công trình của Mendel được mọi người tái phát hiện Bấy giờ, vấn đề trở nên nghiêm trọng hơn với nhiều ý kiến khác nhau về biến dị liên tục và biến dị không liên tục trong quá trình tiến hóa Nhiều cuộc bút chiến đã xảy ra giữa đôi bên Cùng lúc ấy, mọi nổ lực nhằm hòa giải hai quan điểm

đều tỏ ra kính trọng đối với cả hai nhóm Sự bất đồng cơ bản xuất phát từ sự biểu hiện chưa biết về nội dung căn bản của Mendel đối với việc khẳng định ảnh hưởng cả kiểu gen và kiểu hình Các nhà toán sinh học dường như chỉ quan tâm đến biến dị liên tục của tế bào soma như

là điểm đặc sắc của sự biến dị di truyền liên tục Các nhà thuộc trường phái Mendel xem xét

sự biến dị di truyền không liên tục như một tính chất không tương hợp (incompatible) với bất

cứ cái gì, ngoại trừ sự biến dị không liên tục của tế bào soma Thật vậy, de Vries đã lấy sự liên tục của biến dị trong kiểu hình làm chỉ tiêu khẳng định sự không di truyền (non-heritability)

Như vậy có hai giai đoạn xảy ra trước khi kết hợp hai phương pháp di truyền học và toàn học xích lại với nhau Vào năm 1909, Johansen xuất bản quyển Elemente der exakten Erblichkeitslehre Trong đó ông mô tả các thí nghiệm trên cây đậu và ông đã đề ra lý thuyết chọn dòng thuần Đặc biệt là ông đã nhận thấy các tính trạng di truyền và không di truyền đều đáp ứng với sự biến dị ở trọng lượng hạt mà ông rất quan tâm Sự tương quan giữa kiểu gen

và kiểu hình trở nên rõ ràng hơn Ảnh hưởng của sự không liên tục của kiểu gen có thể ít hơn

và sự biến dị không liên tục của kiểu hình do ảnh hưởng ngoại cảnh xảy ra nhiều hơn

Cũng trong năm 1909, Nilsson - Ehle đã thực hiện một công trình khác Các yếu tố di truyền có những hoạt động rất giống nhau trong thí nghiệm đối với lúa mì và kiều mạch Thí

dụ có ba yếu tố ảnh hưởng đến sự biến đổi màu hạt đỏ trở thành trắng và ngược lại Một trong

ba yếu tố khi phân ly đơn độc đều cho tỉ lệ 3 đỏ : 1 trắng ở F2 Hai trong ba yếu tố, khi phân ly

sẽ cho tỉ lệ 15 đỏ : 1 trắng, và khi cả ba phối hợp với nhau, sự phân ly sẽ có tỉ lệ 63 đỏ : 1 trắng Cây có hạt đỏ trong thệ F2 có thể cho biết cấu trúc di truyền khac nhau, bằng cách trồng thế hệ F3 Một vài cây hạt đỏ cho tỷ lệ 3 đỏ : 1 trắng, số khác cho tỷ lệ 15 đỏ : 1 trắng, và 63

đỏ : 1 trắng, còn lại chỉ có hạt đỏ hoàn toàn Như vậy không có sự khác biệt dự đoán về màu sắc giữa những (cây có hạt màu đỏ đối với yếu tố khác nhau Chắc chắn có vài khác biệt nào

đó trong tính trạng màu đỏ, nhưng nó xuất hiện với nhiều yếu tố hơn là yếu tố được biết Mức

độ thứ nhất giữa tính trạng màu đỏ xảy ra đồng thời với ba kiểu gen Aabbcc, aaBbcc và aabbCc Mức độü thứ hai là 6 kiểu gen AAbbcc, aaBBcc, aabbCC, AaBbcc, AabbCc, và aaBbCc Cứ như thế tiếp tục Các yếu tố khác nhau có thể có những hoạt động giống nhau và những hoạt ấy tích lũy lại thành số lượng

Các yếu tố giống nhau của hoạt động cá thể nhỏ hơn có thể là biến dị số lượng liên tục trong khi phân ly Mỗi yếu tố này vẫn được di truyền theo luật Mendel và sự thay đổi của nó

sẽ không liên tục (discontinuous) hoặc sẽ thay đối chất lượng (qualitative) Với hàng loạt các yếu tố như vậy, và có sự hoạt động tích luỹ như nhau, sẽ có các lượng đổi (dosages) khác nhau trong đó cái trung bình là cái phổ biến nhất Qua phân số biểu hiện kiểu hình đối với số lượng yếu tố (factor dosage), biến dị trở nên có tính trạng số lượng (quantitative), theo đường biểu diễn tần suất của Galton và nó trở nên liên tục (continuous) Sự liên tục sẽ hoàn toàn do ảnh hưởng của các đặc tính không di truyền, những đặc tính nầy sẽ tạo ra các mức độ về kiểu hình (phenotype range) của sự trùng lắp những kiểu gen khác nhau

Mười năm sau đó, giả thuyết đa yếu tố này được áp dụng trong sinh vật do East và cộng tác viên của ông Họ cho rằng di truyền của một số tính trạng có biến số liên tục trong thuốc lá và bắp có thể được tính toán (East 1915, Emerson và East 1913) Còn Fisher thực hiện sự tổng hợp của toán sinh học và di truyền Ông chứng minh rằng: kết quả của toán sinh học, phần nào đó có quan hệ khi xem xét mối liên hệ bà con họ hàng của loài người, là quan điểm rất mới mẽ (Fisher 1918) Từ số liệu của các nhà toán sinh học ông có thể chứng minh tính chất trội (dominance) của đa yếu tố

Tóm lại:

Di truyền số lượng có thể được hiểu: tính trạng di truyền của những khác biệt giữa các

cá thể với nhau ở mức độü số lượng hơn là chất lượng Theo Darwin, đây là sự khác biệt giữa các cá thể trong chọn lọc tự nhiện đã xảy ra và tích tụ dần trong quá trình tiến hóa Sự khác biệt về chất lượng, phân chia những cá thể bằng những dạng hình khác nhau, bới mức độ ít

hoặc không có kiểu liên kết do các dạng trung gian Tỉ lệ Mendel chỉ được xem xét khi có sự khác biệt một gen ở một locus đơn độc

Sự khác biệt về số lượng tùy thuộc vào số gen mà ảnh hưởng của nó trong mối quan

hệ với biên dị gây nên từ các lý do khác Sự khác biệt về số lượng bị ảnh hưởng bởi sự khác biệt gen ở nhiều loci, đặc biệt ảnh hưởng của môi trường có tác động mạnh mẽ Do đó các gen riêng biệt không thể đưọc xác định bằng sự phân ly của nó, phương pháp phân tích của Mendel không áp dụng được trong trường hợp nầy

Việc triển khai di truyền Mendel vào di truyền số lượng có thể thực hiện được qua hai bước:

- Đưa các khái niệm mới có quan hệ đến độ phong phú di truyền của quần thể

- Đưa các khái niệm về các tính trạng di truyền đo đếm được (the inheritance of measurements)

Trong thí nghiệm di truyền số lượng, có ba định luật:

1 Nghiên cứu về quần thể: cho phép xác định mức độ phong phú của các gen phối hợp ra sự biến đổi sô úlượng

2 Lai phân tích: cho phép chúng ta thử nghiệm giá trị của lý thuyết

3 Một vài kết quả về qui trình chọn giống: nhiều cái không thể dự đoán bằng lý thuyết, mà phải bằng kết quả của sự chọn lọc trong thí nghiệm

Chương 1

KIẾN TRÚC DI TRUYỀN CỦA MỘT QUẦN THỂ

Di truyền quần thể (population genetics) có thể được xem là nền tảng của di truyền số lượng (quantitative genetics), bởi vì những nguyên tắc có tính chất toán học, tính chất lý thuyết của nó

I-1 QUẦN THỂ GIAO PHỐI NGẪU NHIÊN

Trong di truyền Mendel, lai tạo giữa cây hoa tím và cây hoa trắng nhằm khảo sát tỉ lệ phân ly của con lai từ hạt Trái lại trong di truyền quần thể, nó đề cập đến hàng loạt phân tích thống kê của luật Mendel trong từng nhóm gia đình hoặc từng nhóm cá thể: nó nghiên cứu hiện tượng di truyền ở mức độ quần thể

Cơ sở di truyền đã được giả định bởi Mendel Các nhà di truyền quần thể khảo sát các cây hoa tím và hoa trắng trong một vùng đã được xác định Khảo sát tần suất của các loại hình khác nhau của những cặp lai trong một quần thể, và tỷ lệ của các loại cây khác nhau từ một thế hệ so với thế hệ sau trong từng trường hợp khác nhau

Đời sống của một cá thể bị hạn chế bởi độ dài thời gian, và sự biểu hiện có tính di truyền của quần thể ấy được cố định trong suốt cuộc đời, làm che khuất các đột biến gen Trái lại một quần thể trong thực tế là bất tử, có thể ở qui mô lớn hoặc nhỏ, có thể được phân bố trên một vùng rộng hoặc hẹp, và có thể thay đổi thành phần di truyền từ thế hệ này sang thế

hệ khác một cách đột ngột hoặc từ từ

Nghiên cứu di truyền quần thể xem như phải nghiên cứu sự tiến hóa có tính chất hữu

cơ (organic evolution), trên cơ sở di truyền, nhưng nó là một tiến trình của sự thay đổi có tính chất tích luỹ những tính trạng di truyền của một loài sinh vật Trong khi nghiên cứu các kết quả của di truyền Mendel của một quần thể liên tục chắc chắn sẽ nẩy sinh các định luật hoặc qui luật mới, chúng ta sẽ phải làm cho nó trở nên vững chắc và phát triển

I-1-1 Tần suất gen

Giả định có hai len (A, a) ở một locus nào đó

Có N cá thể lưỡng bội (dipliod) với gía trị D là dominant (trội) (AA)., H là dị hợp từ (Aa), và R là recessive (lặn) (aa) Như vậy D + H + R = N

Mặc dù có 3 loại hình cá thể của nhóm, nhưng chỉ có 2 loại gen: A và a Do đó N cá thể nầy có 2N gen cùng phối hợp với nhau

Vì mỗi AA cá thể có 2 gen A và mỗi Aa cá thể có 1 gen A, cho nên tổng số gen A trong nhóm sẽ là:

p = (2D + H) / 2N = (D + 1/2H) / N

Tỉ lệ nầy được gọi là tần suất gen (gene frequency) của A trong nhóm

Tương tự như vậy tần suất gen a trong nhóm sẽ là:

q = 0.15 + 0.65 = 0.80

Kết quả giống như cách tính trước đó

I-1-2 Giao phối ngẫu nhiên (Random mating)

Bảng 1: Tần suất giao phối ngẫu nhiên

Các loại giao phối có trong bảng 1 với tần suất cụ thể

Tuy nhiên chúng ta chỉ nên nhấn mạnh tần suất có tính chất lý thuyết nầy sẽ thực sự xảy ra chỉ trong trường hợp các quần thể rất lớn

Thuật ngữ PANMIXIA được dùng đồng nghĩa với giao phối ngẫu nhiên và quần thể như vậy được gọi là panmictic

I-1-3 Định luật Hardy - Weinberg

Trong một quần thể lớn giao phối ngẫu nhiên

D = p2, H = 2pq, R = q2Quần thể (p2, 2pq, q2) được xem như ở trạng thái cân bằng (equilibrium) trong hệ thống giao phối ngẫu nhiên

Thuật ngữ “equilibrium” có nghĩa là: không có sự thay đổi trong tỉ lệ kiểu gen của quần thể từ thế hệ nầy sang thế hệ khác Điều này cũng có nghĩa là không có sự thay đổi về tần suất gen

Có nhiều cách thể hiện của các điều kiện cân bằng cá thể xảy ra Điều kiện đặc biệt trong giao phối ngẫu nhiên trong định luật Hardy - Weinberg đã khám phá vào năm 1908 do công trình của hai ông Hardy và Weinberg thực hiện và công bố cùng một năm Định luật này rất quan trọng về cơ bản trong di truyền quần thể

Điều kiện đặt ra là: - Giao phối ngẫu nhiên

- Quần thể lớn Tần suất của các loại hình giao phối khác nhau trong quần thể được ghi nhận trong bảng 1: p2= D, q2 = R, và 2pq = H

Nếu có lai đảo thì trong 9 loại giao phối cũng chỉ có 6 loại hình được ghi nhận Tần suất của mỗi loại giao phối và tỉ lệ con lai tương ứng được trình bày ở bảng 2, trong đó thế hệ con lai vẫn giữ nguyên ( p2, 2pq, q2)

Bảng 2: Giao phối trong quần thể con lai panmictic và ổn định

Loại giao phối

Tính chất quan trọng thứ hai về lý thuyết nói về quần thể giao phối ngẫu nhiên là tính cân bằng xảy ra sau một thế hệ giao phối ngẫu nhiên, không cần biết đến yếu tố khởi đầu của quần thể Ký hiệu cho lý thuyết nầy là:

(D, H, R) ∏ ( p2, 2pq, q2)

Thí dụ quần thể khởi đầu là (0.10, 0.20, 0.70) trong đó p = 0.20 và q = 0.80 sẽ trở thành (0.40, 0.32, 0.64) trong quần thể kế tiếp

[p2] [2pq] [q2] Sau đó tỉ lệ nầy sẽ được duy trì trong các thế hệ tiếp theo

Bảng 3: Thiết lập sự cân bằng trong giao phối ngẫu nhiên

Loại giao phối

I-1-5 Sự đồng nhất ngẫu nhiên giao tử:

Kết quả chung của giao phối ngẫu nhiên giữa các thế hệ và sự đồng nhất một cách ngẫu nhiên (random union) sau đó của các giao tử được sản sinh do giao phối, kết quả nầy tương đương với sự đồng nhất ngẫu nhiên của tất cả giao tử (gamete) được sản sinh do quần thể

Định luật nầy được mô hình hóa như sau

Thí dụ tính bạch tạng của loài người là một gen lặn, người ta ghi nhận rằng có 1 người bạch tạng / 20.000 người (q2 = 0.00005) ở các nước Châu Âu Như vậy tần suất của gen lặn bạch tạng (albinism) ước khoảng q = 1/140 = 0.007 Tỉ lệ dị hợp tử trong quần thể 2pq = 1/70 Trong tất cả các cá thể albino (0.993)3 = 98.60 phần trăm sẽ là con lai của Aa x Aa trong đó

cả bố lẫn mẹ đều là người bình thường

Một vài tính chất của quần thể cân bằng:

[1] Trong một quần thể lưỡng bội tỉ lệ của dị hợp tử là H = 2pq, giá trị của nó chưa bao giờ vượt quá 0.50

dH d

- = - 2q (1 - q) = 2 - 4q = 0

dq dq

a

2

= DxR H

Chúng ta thấy rằng giá trị tối đa của H là 0.50 khi q = p = 1/2

H có thể lớn hơn D hoặc R: nhưng không bao giờ lớn hơn D + R Nếu tần suất của

một gen lớn hơn gâõp đôi tần suất gen khác, thì tỉ lệ dị hợp tử là trung bình cộng giữa 2 giá trị

của đồng hợp tử Thí dụ p > 2q có nnghĩa là p > 2/3 chúng ta có p2 > 2pq > q2

[2] Tỉ lệ dị hợp tử là hai lần căn số của D x R

Như vậy 4DR = H2

Quần thể (D, H, R) có thể được trình bày bằng mô hình một tam giác đều XYZ Từ

điểm P ở trong tam giác, kẻ những đường thẳng góc với 3 cạnh mà độ dài tượng trưng cho giá

X q Q p Z

I-3 ỨNG DỤNG VÀ PHÁT TRIỂN ĐỊNH LUẬT CÂN BẰNG

I-3-1 KHÔNG CÓ TÍNH TRỘI

Chúng ta dùng thí dụ đơn giản về ba kiểu gen: Gọi a, b, c là số quan sát các kiểu gen

A1 A1, A1 A2, A2 A2 theo thứ tự trong một ngẫu nhiên G = a + b + c cá thể

Có một cân bằng trong mẫu ngẫu nhiên của 2G gen, mà

2a + b được quan, sát biểu thị là A1

b + 2c được quan, sát biểu thị là A2

Ước đoán tỉ lệ gen A1 và A2 sẽ được ghi nhận như sau

q = (b + 2c) / 2G Phương sai mẫu V(p) = V(q) = pq / 2G [1V]

Để xác định con số quan sát được của 3 kiểu gen trên cơ sở định luật Hardy -

Weinberg Chúng ta có thể sử dụng phép thử χ2, trong đó giá trị dự đoán là: a' = Gp2, b' =

Hợp tử A1A1 có thể dược xem như là một thuộc tính tạo sự thuận lợi để hai giao tử

đực và giao tử cái hợp nhất mang gen A1

H=0.2

Thí dụ Rife (1938) và Haldane (1936) đã khảo sát nhóm máu của hơn 1000 người Trung Quốc ở Hồng Kông với kết quả như sau:

I-3-2 CÔNG THỨC CHÍNH XÁC ĐỐI VỚI CÁC MẪU NHỎ

Qui mô có hiệu quả của nột mẫu nào đó đều liên quan ít nhiều đến tần suất gen, chúng

ta cần có một mẫu rất lớn để có thể bao gồm được cá thể aa Mẫu có qui mô trung bình có thể không bao gồm được cá thể aa

Phương pháp này mô tả việc lấy giá trị a' = Gp2 có thể chỉ được sử dụng trong mẫu lớn hoặc trong trường hợp tần suất gen trung bình Nó không thể được sử dụng nếu tần suất gen nhỏ đến mức Gp2 < 1 hoặc nếu trong trường hợp q < 1

Levene (1949) đã phát triển một mô thức để tính số kiểu gen trong trường hợp mẫu nhỏ

Chúng ta viết lại g1 =2a + b, g2 =b + 2c trong đó g1 + g2 = 2G

Số cá thể dự đoán của những kiểu gen trong điều kiện nầy là g1 (A1 gen) và g2 (A2 gen):

g1 (g1 -1) g1 g2 g2 (g2 -1)

2(2G - 1) 2G - 1 2(2G - 1)

Nếu có một gen A1 trong mẫu (g1 =1), công thức (3) sẽ cho biết số cá thể dự đoán của A1A1

cá thể là zero, thực tế là đúng như vậy

a' = Gp2= 1029 (p2) = 340,6

b' = 2Gpq = 2.(1029) p.q = 502.8

c' = Gq2 = 185.6

Số cá thể dự đoán của các đồng hợp tử trong công thức (3) luôn nhỏ hơn phương pháp tính a' = Gp2, nhưng hiệu số nầy rất nhỏ trong trương hợp mẫu lớn với tần suất gen trung bình

Trong thí dụ trước, phần phân tích nhóm máu M, MN, N, ở Hồng kông:

g1 = 1134, g2 = 874 và 2G = 2058

Số cá thể dự đoán của M, MN,và N cá thể sẽ là

340.46, 508.07 và 135.46 Với sự khác biệt so với kết quả trước đó không lớn lắm

Công thức Levene có thể được phát triển trong trường hợp muliple alleles và đặc biệt

nó rất ích khi chúng ta muốn tìm hiểu tổng số của các dạng đồng hợp tử

I-3-3 CÓ TÍNH TRỘI: TỈ SỐ SNYDER

Khi chỉ có hai kiểu hình khác nhau, trội và lặn ước đoán tần suất gen của một mẫu của quần thể giao phối ngẫu nhiên rất đơn giản Gọi D và R là số mẫu quan sát tính trội và tính lặn trong mẫu có G cá thể ngẫu nhiên (D + R = G) Sau đó ước đoán tần suất gen lặn

Điều nầy khác với [1], giao phối có thể ngẫu nhiên hay không ngẫu nhiên

Nếu có tính trội xảy ra, phải xét giả thuyết về một tính trạng nào đó được điều khiển bởi một cặp gen “autosomal” thường cần đến số liệu của hai thế hệ Khi có tính trội chúng ta

sẽ có 3 kiểu giao phối khác nhau Trở lại bảng 2, ba kiểu giao phối đầu tiên là tính trội x tính trội, trong khi kiểu thứ tư, thứ năm là tính trội x tính lặn Hai cột biểu thị con lai chứa AA và

Aa cũng có thể được kết hợp cho ra các tỉ sồ của tính trội Trong gia đình tính trội x tính trội,

tỉ lệ con lai trội đối với lặn là (1 + 2q) : q2 Trong gia đình tính trội x tính lặn, tỉ lệ nầy là 1 :

q Tỉ lệ con lai có tính lặn của từng gia đình nầy là: (theo thứ tự)

S2 = q2 / (1 + q)2 S1 = q / (1 + q) [5]

Tỉ số nầy được gọi là tỉ số Snyder (1932)

Bảng 4: Loại giao phối và tần suất giao phối trong quần thể panmictic khi có tính trội xảy ra

ly 1 : 0 và 3 : 1, nhưng mỗi tỉ lệ đều có tần suất giao phối tương ứng

Tần suất giao phối là phương trình của tần suất gen

Rõ ràng là S2 <1/4 và S1 <1/2, bởi vì chỉ có một phần của gia đình Trội x Trội sẽ cho 1/4 con lai lặn

Tỉ lệ S2 và S1 thay đổi tùy theo tính trạng trong cùng một quần thể, thay đổi từ quần thể nầy sang quần thể khác đối với cùng một tính trạng, ngược lại với tỉ lệ phân ly Mendel (là hằng số cho tất cả các tính trạng và cho tất cả các quần thể)

Snyder (1947) gọi S2 và S1 là tỉ số quần thể ("population ratios")

Một giá trị q được xác định (dự đoán từ mẫu) Tỉ lệ lý thuyết của con lai recessive từ hai loại gia đình khác nhau có thể được tính toán và so sánh với giá trị quan sát để trắc nghiệm giả thuyết một cặp gen autosomal với tính trội thực sự

Từ [4V] ta có V(q) = (1 - q2) / 4G

dS2/dq = 2q / (1 + q)3 và dS1/dq = 1 / (1 + q)2

dS2 2 (1 -q2) V(S2) = V(q) = - [5V]

dq G(1 + q)6

dS1 2 1 -q2V(S1) = V(q) = -

dq 4G(1 + q)4

Áp dụng phương pháp Snyder, phân tích khả năng di truyền tính nếm phenylthiocarbamide (PTC) của con ngước với 1600 bố mẹ

Bảng 5: Di truyền khả năng tính nếm PTC ở người (Snyder 1932)

800 gia đình, 2038 đứa trẻ, với hơn 1600 bố mẹ và ít hơn 3638 có thể độc lập

Có 2(86) + 289 bố mẹ recessive và 626 trẻ con recessive

Kết quả rất gần với giá trị dự đoán

I-3-4 CÁC PHỐI HỢP GIỮA MẸ VÀ CON

Có 4 loại quan hệ: cha - con trai, cha - con gái, mẹ - con trai, mẹ - con gái, với thuật ngữ thường dùng là quan hệ giữa bố mẹ và con cái (parent - offspring: PO) Tuy nhiên ở đây chúng ta sử dụng thuật ngữ "mother - child" (MC) bởi vì hầu hết các số liệu của loại nầy đều

là mối quan hệ giữa mẹ và con

Bảng 6: Tần suất của MC combinations Bảng 7: Tần suất của MC combinations

I-3-5 ƯỚC ĐOÁN TẦN SUẤT GEN TỪ SỐ LIỆU MC

Bảng 8: Số liệu quan sát các nhóm máu MC combinations

Thí dụ: xem xét nhóm máu M-N ở người, a là số mẫu quan sát của từng cặp MC và Σ

a = G (tổng số cặp MC) bao 2G cá thể với 4G gen Chúng ta có thể ước đoán tần suất gen trên

cơ sở G mothers hoặc trên cơ sở G children, nhưng tiến trình nầy sẽ loại bỏ càc tính hiệu có từ

G cá thể khác Chúng ta có thể xem xét tần suất gen từ giá trị tổng số cận biên (pooled marginal totals) của mẹ và con, áp dụng phương pháp [1] Cách tính nầy có khó khăn là 2G cá thể không độc lập, vì vậy chúng ta không có 4G gen độc lập trong mẫu, phương sai dự đoán

sẽ không phải là pq/4G như công thức [1V] Vì mỗi đứa trẻ phải chia một gen với mẹ của nó, nên chỉ có 3 gen độc lập trên từng cặp MC (cho dù tạm thời 4 gen đều có mặt)

Phương pháp tốt nhất để dự đoán tần suất gen từ MC pairs là tối đa hóa số cá thể phối hợp a1, a2, a7, với xác suất tương ứng theo bảng 6

L = a1 logp3 + ( 2 + a3) logp2q + a4 logpq + (a5 + a6) logpq2 + a7 logq3

Vì logp2q = 2 logp + logq

L = B logp + C logq

Trong đó B = 3a1 + 2 (a2 + a3) + a4 + (a5 + a6)

Và C = (a2 + a3) + a4 + 2 (a5 + a6) + 3a7 Ghi chú B + C bao gồm 3 của mỗi nhóm a, trừ a4

B + C =3C - a4 Đặt dL/ dp = 0 giải ra p chúng ta được:

B 3a1 + 2(a2 + a3) + a4 + (a5 + a6)

Đối với mẹ máu M, con máu MN thì gen M của con chắc chắn được truyền từ mẹ nó, nhưng gen N là một yếu tố độc lập Như vậy có 2 gen M, không có trong 3 gen độc lập, đó là

2 a2, và cứ thế tiếp tục Chú ý phối hợp mẹ MN con MN phải được đề cập cho dù phải có 2 gen độc lập, bởi vì trong phối hợp nầy chúng ta không có cách nói khác: M gen hoặc N gen của con xuất phát từ mẹ của nó

Vì một cặp MN-MN có giá trị 2 gen độc lập và tần suất của nó trong quần thể giao phối ngẫu nhiên là pq, tất cả các cặp có 3 gen độc lập, cho nên giá trị trung bình của một cặp

MC là:

Giá trị tối đa của pq là 1/4, nên giá trị tối thiểu từng cặp MC là 3.00 - 0.25 = 2.75 số gen độc lập Trong trường hợp nhóm máu M-N giá trị p và q gần bằng 1/2, phối hợp MN-MN biến động nhiều hơn so với các phối hợp khác trong quần thể, do đó làm thấp đi giá trị trung bình trên từng cặp MC gần với giá trị tối thiểu Nếu cả p và q đều nhỏ, giá trị trung bình trên cặp bố mẹ - con sẽ rất gần với 3 gen độc lập Nói cách khác, một bố mẹ và một con gần bằng với 1.5 các cá thể độc lập

4 Xác định tỉ lệ phân bố của quần thể với 5% alen lặn trong dị hợp tử

Hãy ước đoán tần suất gen và sai số chuẩn

6 Nếu kết qủa là 5% dominants trong quần thể, thì phần trăm của dị hợp tử là bao nhiêu? Trả lời: H= 2 ( 1 - 0,951/2) (0,951/2) = 4,936%

Tần suất của AA = ( 1 - 0,951/2) = 0,025322 = 0,064%

Người ta thấy rằng: ưu thế chính của dominants là dị hợp tử, do đó, Aa x aa sẽ tiến dần đến

AA x aa

Chương 2 PHÂN TÍCH TÍNH ĐA DẠNG VỀ DI TRUYỀN

Phương pháp đo lường khoảng cách của các nhóm trên cơ sở nhiều tính trạng khác nhau được đề xuất (Mahalanobis 1928)

Phương pháp nầy còn được gọi là hiệu số "bình phương" (D2 - Mahalonobis)

Các bước phân tích bao gồm:

(i) Thu thập số liệu

(ii) Trắc nghiệm mức độ ý nghĩa

(iii) Chuyển đổi các giá trị

(iv) Tính hiệu số D2

(v) Trắc nghiệm mức độ ý nghĩa của D2 với phép thử Chi bình phương

(vi) Mức độ đóng góp của các tính trạng vào sự phân nhóm

(vii) Xếp nhóm các cluster di truyền:

- Phương pháp Tocher

- Canonical graph

Chương trình phân tích đã có trong cá mô hình thống kê sinh học

Trước tiên, chúng ta thiết lập một ma trận có chứa các giá trị phương sai (variance) và hợp sai (covariance) giữa các tính trạng có quan hệ với nhau, để tìm ra các phương trình biến đổi của các biến số có tương quan

Kế đến tính D2 từng cặp giá trị và phân nhóm di truyền Tính khoảng cách di truyền trong từng nhóm và giữa các nhóm

Các genotypes ở cùng một nhóm ít khác biệt hơn kiểu gen ở nhóm khác Hệ số D ở trong nhóm nhỏ hơn rất nhiều so với hệ số D giữa các nhóm

Có ba đặc điểm quan trọng trong khi chọn lựa các genotypes là:

2-1 PHƯƠNG SAI & HỢP SAI (variance, covariance)

(Σx)2

Σx2 - -

n Var x = - (phương sai)

n - 1

Σxy - (ΣxΣy) / n Cov xy = - (hợp sai)

n –1

Phương pháp metroglyph và tính chỉ số điểm đánh giá đã được Anderson đề nghị từ năm

1957 Sau đó, rất nhiều tác giả khác đã phát triển phương pháp này như Ramanujam và Kumar (1964), Mukherjee và ctv.(1971), Venketrao và ctv (1973)

2-2 HIỆU SỐ D2

pD2 = b1d1 + b2d2 + b3d3 + + bpdp

pD2 = Wij (mean xi1 - mean xi2) (mean xj1 - mean xj2) Trong đó Wij là ma trận của các giá trị phương sai và hợp sai của những tính trạng mục tiêu được sử dụng để phân tích mức độ đa dạng di truyền

Các bước tính toán được tiến hành theo trình tự sau

1 Phân tích ANOVA và ANCOVA của các tính trạng mục tiêu

2 Tìm phương sai kiểu gen và phương sai kiểu hình, hợp sai kiểu gen và hợp sai kiểu hình

3 Sắp xếp ma trận của các giá trị phương sai và hợp sai tương ứng theo cột và hàng của

ma trận [G] kiểu gen và [P] kiểu hình Trong trường hợp chung, chúng ta có thể chỉ cần sử dụng ma trận [G] Trường hợp bố trí thí nghiệm không có lập lại, phương sai và hợp sai được tính theo một dãy số, không có bảng ANOVA và ANCOVA, chúng ta chỉ có một matrix duy nhất

4 Giải ma trận theo cách trình bày kiểu “pivotal” (kiểu rễ đuôi chuột) Vế bên trái của hệ thống phương trình là ma trận của các giá trị phương sai, hợp sai Bên phải là ma trận đơn vị tương ứng Thí dụ nếu chúng ta phân tích trên 4 tính trạng mục tiêu, ma trận đơn vị sẽ là

trong đó a là hệ số kết qủa cột 1 của hệ phương trình (2) trong ma trận đơn vị khi tính tóan

A là hệ số kết qủa của số đầu tiên bên vế trái khi tính toán, tương ứng với hệ phương trình (2)

bX1 + cX2 + X3

Y3 = -

(B)1/2

trong đó b là hệ số kết qủa của cột 1, c của cột 2 trong hệ phương trình (3), trong ma trận đơn

vị khi tính toán, và B là hệ số kết qủa của số đầu tiên bên vế trái của hệ phương trình (3)

eX1 + fX2 + gX3 + X4

Y4 = -

(C)1/2

trong đó e là hệ số kết qủa của cột 1, f của cột 2, g của cột 3 trong hệ phương trình (4), trong

ma trận đơn vị khi tính toán, và C là hệ số kết qủa của số đầu tiên bên vế trái của hệ phương trình (4)

Như vậy chúng ta sẽ có hệ phương trình chuyển đổi giá trị với các giá trị lệ thuộc lẫn nhau

6 Lập bảng giá trị mới rồi tính hiệu số bình phương

Var 1 Cova1.2 Cova1.3 Cova1.4

Var 2 Cova2.3 Cova2.4

Var 3 Cova3.4

Quần thể Y1 Y2 Y3 Y4

D (1-2) hiệu số giữa 1 và 2

D2 (1-2) hiệu số bình phương giữa 1 và 2 = Σdi2

Tương tự, chúng ta tính hiệu số bình phương của từng cặp genotypes trong phân tích

đa dạng di truyền của quần thể Thí dụ:

Phương pháp Canonical:

Tính toán giá trị tổng bình phương (sum of square), giá trị SS và tổng của các tích (sum of products), giá trị SP, đối với tất cả giá trị Y (gía trị chuyển đổi) Hình thành ma trận chứa các giá trị SS và giá trị SP Đặt tên ma trận này là [A] Tính [A]p, trong đó p là số tính trạng mục tiêu được sử dụng để phân nhóm Thí dụ với 4 tính trạng ta sẽ có [A]4. Sau cùng, chúng ta phải tính giá trị Z

2-4 NGHIÊN CỨU CHUYÊN ĐỀ

“Phân tích độ khác biệt di truyền của các giống lúa nướcsâu được sử dụng làm vật liệu lai “ (Bùi chí Bửu 1987)

Phân tích độ khác biệt hay độ phong phú về di truyền (divergence analysis) được áp dụng để phân lập các kiểu gen khác nhau, phục vụ cho việc lai tạo giống có hiệu quả mong muốn

Áp dụng phép thử D2 của Mahalonobis để xếp nhóm các vật liệu khởi đầu theo những tính trạng di truyền số lượng

2-4-1 Giống được sử dụng làm vật liệu gồm có:

2-4-3 Phân tích sự đóng góp của các tính trạng có ảnh hưởng đối với độ khác biệt về di truyền cho thấy: hiệu số khác biệt cao nhất xuất hiện ở tính trạng số bông/m2 và chiều cao cây Tỉ lệ đóng góp của mỗi yếu tố nầy là 38.09% Ngày trổ bông có tỷ lệ thấp hơn (18.09%)

và năng suất lúa mùa có ảnh hưởng thấp nhất (5.63%) Do đó, đối với lúa nước sâu, lúa nổi, yếu tố chiều cao cây và số bông/m2 trong điều kiện ngập sâu có vai trò quan trọng về di truyền

5-4 Áp dụng phương pháp xếp nhóm của Tocher và phương pháp phân tích Mahalomobis-

D2, có 4 nhóm khác nhau về di truyền là:

Nàng tây đùm Trắng chùm

Nàng tây lớn Trắng phước

2-4-4 Khoảng cách di truyền giữa nhóm và trong nhóm được trình bày ở hinh 12, bảng 20

Khoảng cách I và III, II và IV, III và IV khá lớn

Các genotypes ở trong cùng một nhóm ít khác biệt hơn ở kiểu gen ở nhóm khác Hệ số

D trong nhóm nhỏ hơn rất nhiều so với hệ số D giữa các nhóm

Người ta thường đề cập đến 3 đặc điểm quan trọng trong khi chọn lựa các genotype là (Singh và Chaudhary 1985):

Bảng 1: Phương sai và hệ số di truyền của các tính trạng

σ = phương sai do kiểu gen

2 e

σ = phương sai do môi trường

2 p

σ = phương sai do kiểu hình

h2 = hệ số di truyềnBảng 2: Giá trị khoảng cách di truyền "D" trong nhóm và giữa các nhóm

Hình 2-1: Khoảng cách di truyền giữa các nhóm

IV

III

I

II

mẽ ở các dòng con lai, rất có lợi cho nhà chọn giống để khai thác các biến dị này

Tuy nhiên các tính trạng quan trọng khác như kháng sâu bệnh, phẩm chất hạt cần được lưu ý khi chọn vật liệu làm bố mẹ

Bước kế tiếp nên chọn 1 giống từ mỗi nhóm, tiến hành lai vòng (diallel cross) và phân tích khả năng phối hợp, kết quả đạt được sẽ cao hơn (Singh và Chaudhary 1985)

Kết quả phân tích độ khác biệt về di truyền cho thấy: phần lớn các giống được xếp cùng một nhóm có xuất xứ về địa lý giống nhau Thí dụ như nhóm I tập hợp các giống lúa nổi

ở vùng 5, trừ hai giống Nàng keo và Tất nợ Nhóm II tập hợp các giống ở vùng 4 Nhóm III tập hợp các giống ở vùng 2 Nhóm IV là giống mùa sớm Cù là

Phương pháp phân tích này chỉ là bước đầu tiên để phân lập các kiểu gen khác nhau Phải tiếp tục thực hiện việc lai thử nghiệm, mới có kết luận cụ thể về ưu thế lai giữa hai nhóm

có khoảng cách xa, cũng như sự phân ly mạnh mẽ ở các dòng con lai

2-5 PHÂN TÍCH NHÓM TRÊN CƠ SỞ ĐIỆN DI VÀ BIỂU HIỆN ĐA HÌNH

Với sự phát triển của sinh học phân tử, người ta có xu hướng phân nhóm đa dạng di truyền ở mức độ phân tử Như vậy, sự chính xác sẽ cao hơn rất nhiều so với phương pháp truyền thống dựa trên tính trạng hình thái học

Người ta khai thác những khả năng phân tích rất nhanh nhạy của máy tính (computer) với nhiều phần mềm chuyên dùng, trong đó NTSYS là phần mềm tương đối khá phổ biến Theo nội dung này, chúng ta cho điểm 1 khi có băng thể hiện, và điểm 0 khi băng không thể hiện trong điện di

2-5-1 Phân tích ma trận tương đồng, ma trận khoảng cách

(similarity / distance matrix)

Các giá trị tương đồng và khoảng cách là những giá trị ước đoán về mặt số lượng nhằm mô tả sự gần gủi và khoảng cách di truyền giữa hai cặp đơn vị mục triêu Giá trị tương đồng biến thiên từ 0 đến 1 Khoảng cách giảm khi giá trị tương đồng tăng Khoảng cách (distances) còn được dùng với thuật ngữ “dissimilarities”

Sokal và Sneath (1963) mô tả nhiều cách tính toán khoảng cách và mức độ giống nhau giữa hai đơn vị mục tiêu Khi giá trị ở dạng nhị phân (binary), nghĩa là 1 (có) và 0 (không có), chúng ta đưa chúng về bảng hai chiều như sau

u = b + c

n = m + u Trong đó, m là số dữ liệu tương ứng, u là số dữ liệu không tương ứng, u là tổng số băng ghi nhận được

Chỉ số tương ứng giản đơn (simple matching coefficient)

Chỉ số Jaccard (Jaccard’s coefficient)

Khi đo mức độ giống nhau không có tình trạng “negative matches”, người ta áp dụng công thức sau đây để có chỉ số Jaccard

a

Sj =

a + u Chỉ số Dice (Dice’s coefficient)

Một chỉ số khác mô tả mức độ giống nhau bao gồm trường hợp có “negative matches”, đó là chỉ số Dice

2a

Sb =

2a + u Khi đề cập đến thành phần các băng thể hiện trong điện di, chỉ số Dice có thể được viết lại thành công thức như sau

d = 1 - S

Chúng ta có thể tính toán bằng tay để chuyển đổi chỉ số Dice thành chỉ số khoảng cách, nhưng với phần mềm chuyên dùng NTSYS, chúng ta sẽ dễ dàng hơn rất nhiều để có kết qủa với nhiều cặp đơn vị mục tiêu

2-5-2 Cách tính bằng tay

Đếm số băng của isolate 1 và isolate 2 với ký hiệu n1 và n2, theo thứ tự

Đếm số băng trùng nhau của isolate 1 và isolate 2, ký hiệu là a12

Tính chỉ số Dice theo công thức

Lập lại qui trình nói trên với những cặp isolate còn lại, thí dụ 1 và 3, 1 và 4, 2 và 3, 2 và 4, v.v

2-5-3 Xếp nhóm bằng phương pháp UPGMA

Phân tích nhóm (cluster analysis) thực sự là phương pháp sắp xếp các giống thành những cụm nhóm khác nhau trên cơ sở mức độ giống nhau theo qui ước (người ta còn gọi với thuật ngữ agglomerative clustering) Nó được thực hiện theo qui trình tiêu chuẩn, nên người

ta còn gọi đó là “greedy algorithm” Qui trình theo cácbướctiến hành như sau:

• Tìm các cặp (i, j) có giá trị khoảng cách nhỏ nhất (hoặc giống nhau nhất)

• Nhập các cặp này lại thành một nhóm (cluster)

• Tạo ra nhóm lớn hơn tương ứng với nhóm mới sao cho các cặp (i, j) mới tương thích với giá trị mức độ giống nhau

• Lập lại qui trình

Một trong những phương pháp đơn giản nhất là phương pháp tính khoảng cách trung bình với giá trị số đại số UPGMA (được viết tắt từ chữ unweighted pair-group method with arithmetic mean)

Cách tính bằng tay

• Tìm giá trị khoảng cách nhỏ nhất trong ma trận khoảng cách

• Xếp nhóm 2 isolate này lại với nhau, theo giá trị khoảng cách cụ thể, ghi giữa hai điểm

• Xây dựng ma trận khoảng cách mới phối hợp giữa hai isolate gần nhất trong một nhóm riêng Khoảng cách giữa hai nhóm mới này và một isolate khác sẽ được ghi nhận với giá trị khoảng cách trung bình của isolate mới với những isolate trong cluster

• Lập lại qui trình cho đến hết

Trong đó, dij là khoảng cách giữa isolate i và isolate j

Thí dụ khoảng khoảng giữa isolate 3 và 4 (d34) là ngắn nhất Hai isolate này được xếp vào một nhóm với khoảng cách điểm nhánh là (d34/2)

Cuối cùng, chúng ta có giản đồ phân 5 nhóm như sau

d5((1, 2), (3, 4)) / 2 Biến thiên trong quần thể có thể được định tính bằng hiện tượng dị hợp hoặc hiện tượng đa dạng di truyền, trong đó đa dạng di truyền tưong thích với quần thể cận giao hơn Phương sai của những tính trạng đo đếm được trên cơ sở trung bình giữa các loci, cần phân ra

ở các mức độ khácnhau về sự biến thiên tại những loci này, và chúng cũng cần được kết hợp theo mức độ biến dị ở những loci khác nhau (Weir 1996)

2-5-4 Phân tích thông qua chương trình NTSYS-pc trên computer

NTSYS-pc là chương trình phần mềm do Rohlf (1992) thiết kế dùng để tìm kiếm và thành lập kiến trúc những dữ liệu có nhiều biến NTSYS có thể được thao tác với nhiều loại hình phân tích một cách linh động

Tạo file NTSYS

Nhằm tạo ra thao tác trong phân tích nhóm với dữ liệu thu thập từ kết qủa đếm băng điện di, người ta phải tạo ra file NTSYS ở dạng các ma trận Một ma trận chứa 4 loại hình của những “records” Những câu lệnh và các dòng đánh dấu có tính chất chọn lựa tùy thích Matrix parameter line

Ma trận chứa thông số được viết theo hàng, hàng này chứa 4-5 số (2 trong chúng là một “suffix L”) Dãy số được cách nhau một khoảng trống

Số hạng đầu tiên là một mã số của ma trận theo cách biểu hiện như sau:

1 = ma trận có dạng chữ nhật

2 = ma trận vuông số liệu không đối xứng

3 = ma trận vuông số liệu đối xứng

5 = ma trận có dạng cây, số liệu không đối xứng

6 = ma trận có dạng cây, số liệu đối xứng

Số hạng thứ hai và thứ ba là những số của hàng và cột trong ma trận

Số hạng thứ tư là 0 nếu chúng không có “số liệu thiếu” trong ma trận

Nếu có số liệu thiếu, số hạng thứ tư sẽ là 1

Số hạng thứ năm rất cần thiết Nó cung cấp giá trị của số liệu thiếu

Đánh dấu hàng và cột

Chữ L được đặt sau những số của hàng hoặc cột Thông thường ký hiệu hàng được ưu tiên trước và cột được ký hiệu sau Ký hiệu cột phải được bắt đầu từ một hàng mới Ký hiệu đánh dấu bảo gồm một dãy chữ số (có thể hơn 8 chữ số hoặc digits nhưng không được chừa khoảng trống)

Matrix data lines

Thành phần của ma trận sẽ được viết vào thành hàng tương ứng với một hoặc nhiều hàng của đầu số liệu vào, sao cho ma trận luôn luôn ở trạng thái “rowwise” Ma trận vuông được nhập số liệu thành hàng, bắt đầu từ cột 1

Chạy chương trình NTSYS

Đánh chữ ntsys, rồi ấn phím Enter ở DOS prompt Màn hình NTSYS hiện ra Ấn phím làm rõ màn hình và khởi động ở ô “main program”

Ấn “Page Down” để ô cửa sổ biểu thị nhiều chương trình chọn lựa tiếp theo Chúng ta

có thể trở lại trang chủ bằng cách sử dụng lệnh “Page Up”

Tính toán ma trận vuông, số liệu đối xứng bằng SIMQUAL

SIMQUAL có thể được sử dụng để tính trong trường hợp ma trận dạng đối xứng, số liệu mang giá trị nhị phân (binary), trong đó 1 biểu thị có băng hiện diện, và 0 biểu thị không

4 Tại cửa sổ Name ở output matrix, chúng ta ấn lệnh enter vào “filename” cần thiết, để lưu giữ matrix

5 Câu lệnh hỏi chúng ta hiện trên màn hình: “By rows or cols? Nhấn phím vào lệnh ROW

6 Ấn F2 để chạy chương trình

Xếp nhóm bằng phương pháp SAHN

1 Chọn SAHN Clustering từ danh mục trong “main program” Ô SAHN mở ra

2 Chọn Name of input matrix, ấn “filename” của ma trận khoảng cách

3 Chọn Name of output matrix, ấn file name nơi mà chúng ta muốn lưu giữ ở cây thư mục UPGMA Chương trình hoạt động thông qua một “tree matrix”

4 Ấn F2 để chạy chương trình Ấn ESC hai lần để trở lại “main program”

In giản đồ

1 Đưa về Name of tree matrix Lúc bấy giờ chúng ta có thể thay đổi tên file nếu cần

2 Ấn F2, chương trình sẽ vẽ giản đồ giống như cây gia hệ, biểu thị các cluster và khoảng cách di truyền Ấn Alt-P để in cây gia hệ

3 Nếu chúng ta muốn điều chỉnh, nhấn ESC hai lần để trở về “Tree entry window” Nhập thông tin mong muốn trong Minimum for scale Lập lại bước 2

Muốn thoát ra chương trình, nhấn ESC trở về “main program”

NTSYSpc trong WINDOW

Hiện nay, người ta đã có thể sử dụng NTSYS trong Window Chúng ta vào số liệu trong Excel theo như qui định chung Sau khi nhập số liệu, ở hành đầu tiên chúng ta ký hiệu cột đầu tiên là 1 trong trường hợp ma trận hình chữ nhật, cột thứ hai ghi số hàng, cột thứ ba ghi số cột, và cột thứ tư ghi số 0 nếu không có số liệu thiếu (giống như nguyên tắc trong DOS)

Kế tiếp, chúng ta lưu trữ file với tên file trong excel, rồi đóng lại

Chúng ta mở chương trình NTSYS, nhấp chuột vào “similarity”, xong nhấp “interval data” Khung chương trình sẽ hỏi tên file ở “Input” Nhấp chuột hai lần (double click) và chọn tên file vừa nhập số liệu trong Excel Thanh điều khiển “distance” được nhấp chuột để tìm phương án, thí dụ ta chọn “DIST” để tính khoảng cách giữa các nhóm, nhấn chuột

Khung chương trình sẽ hỏi tên “Output” Nhấp chuột hai lần và đặt tên file mới của output Kế đến chúng ta bấm chuột vào lệnh “compute” Chúng ta có thể kiểm tra lại cách xếp đặt ma trận có chuẩn không trên màn hình nếu có một sai sót nào đó, màn hình sẽ báo lỗi ngay lập tức Nếu ma trận được lập đúng, chúng ta thực hiện tiếp chương trình phân nhóm Chọn “clustering”, màn hình sẽ hiện giản đồ cácphương án khácnhau, chọn tiếp phương pháp SAHN trong các phương pháp trên màn hình, chương trình sẽ hỏi tên input file, chúng ta phải ghi vào bằng tên của matrix output, xong đặt tên output mới ở câu lệnh kế tiếp, rồi bấm chuột vào lệnh “compute” Bấy giờ, ở cuối màn hình bên góc trái sẽ thể hiện tín hiệu của SAHN Bấm chuột vào tín hiệu mới xuất hiện này, lập tức chúng ta sẽ có được giản đồ phân nhóm

Nên nhớ, giá trị được phân nhóm được xếp thành hàng, giá trị thuộc tính của nhóm được xếp theo cột của ma trận

Bài tập Xếp nhóm 40 giống lúa theo kết qủa điện di trên acrylamide gel với 17 loci (SSR marker) theo phương pháp SAHN, sử dụng NTSYSpc

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 O.14 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 O.33-A 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 O.33-B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 O.34 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 O.35 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 O.163 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1

R.202-A 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1

R.202-B 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1

R.206-A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R.206-B 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 R.215 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 R.220-A 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R.220-B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 R.220-C 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R.231 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1

R.235 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R.281 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Kết qủa ghi nhận được trong NTSYSpc

Sự biên dị có tính di truyền phần lớn do tính chất của gen ở trong nhân

Sự tương tác không alen trong biến di liên tục thường có quan hệ đến một nhóm, theo

mô tả tổng quát đó là hiện tượng epistasis

Không nên nhằm lẫn thuật ngữ này trong di truyền Mendel trước đây nếu tính trạng ở

F2 được phân ly theo tỉ lệ 9 : 3 : 4 hoặc 12 : 3 :1 Loại hình cổ điển của epistasis theo tỉ lệ này được mô tả trong di truyền Mendel, và ý nghĩa của nó đã được phát triển thành khái niệm khác hẳn trong các chương trình di truyền số lượng sau nầy

3-2 BIỀN DỊ BÀO CHẤT:

Sự tham gia của bào chất đối với di truyền một tính trạng đã được ghi nhận Áp dụng phương pháp lai đảo để phân tích ảnh hưởng của dòng mẹ hay nói đúng hơn là ảnh hưởng của

tế bào chất - ảnh hưởng của môi trường đối với nhân

Có những biến dị bào chất có thể di truyền được có thể di truyền được như tính bất dục đực(cms)

3-3 TƯƠNG TÁC GIỮA KIỂU GEN VÀ 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 ép chọn lọc (selection pressure) trên quần thể ấy

Dĩ nhiên lâu dài nó sẽ tạo ra những thay đổi có tính chất tiến hóa, nhưng trước mắt, áp lực chọn lọc của môi trường có thể làm biến dạng, làm sai lệch sự phân ly và tái tổ hợp mà theo lý thuyết cho phép chúng ta ước đoán triển vọng của quần thể trong thí nghiệm hoặc trong quan sát

3-3-2 Ảnh hưởng thứ hai của di truyền đối với các vật liệu di truyền là có sản sinh ra một loại quần thể khác hẳn so với tính chất ban đầu vốn có của nó

3-3-3 Môi trường ở đây bao gồm hai phần:

- Môi trường bên ngoài: nhiệt độ, ánh sáng, đất, nước

- Môi trường bên trong: tế bào chất

Tương tác giữa kiểu gen và môi trường sẽ được trình bày chi tiết ở các chương sau 3-4 THÀNH PHẦN CỦA CÁC GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH:

TÍNH CỘNG VÀ TÍNH TRỘI [ADDITIVE & DOMINANCE]

Tương tự như vậy, gen Bb cũng có 3 giá trị là +db, -db và hb

Ở đây h có thể theo hướng [+] hoặc [-] tùy thuộc vào tính chất trội của nó Theo định nghĩa:

h là tính trội [dominance] biểu hiện tính chất dị hợp tử

d là tính cộng biểu hiện tính chất đồng hợp tử

Nếu:

h < d : trội từng phần [partial dominance]

h = d : trội hoàn toàn [complete dominance]

h > d : siêu trội [over dominance]

h = 0 : không trội [no dominance]

Con lai F2 (phân ly từ F1)

Công thức Mather trong phân tích:

A = 2B1 - P1 - F1 ⇒ VA = 4 VB1 + VP1 + 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 là phương sai (variance)

Trong thực tế, mối quan hệ giữa các giá trị trung bình của các thế hệ bố mẹ, con lai, có thể được xem xét với mức độ chính xác có hạn chế do sai sót khi lấy mẫu

A, B, và C cũng như các giá trị phương sai của chúng được tính toán để trắc nghiệm tính chất của tính trội, tính cộng trong mỗi trường hợp

Dùng phép thử Chi bình phương để kiểm định lại các giá trị [d] và [h]

[d]: tính cộng

[h]: tính trội

Chúng ta sẽ trở lại nội dung chi tiết của biến dị này trong chương tương tác 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 phân 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

Trong phân tích ANCOVA, chúng ta sẽ thu thập được giá trị hợp sai kiểu gen và hợp sai kiểu hình theo công thức như sau

Hợp sai kiểu gen

σg1g2 = (TrMP - EMP) / r

TrMP: Trung bình tổng cáctích của nghiệm thức trong ANCOVA

EMP: Trung bình tổng các tích của sai số

r: số lần lập lại trong thí nghiệm

3-7 PHÂN TÍCH ĐƯỜNG DẪN (Path analysis)

Mục tiêu: tìm hiểu mối quan hệ giữa nguyên nhân và kết qủa, xác định nguyên nhân chính đóng góp nhiều nhất đối với kết qủa

Phương pháp:

- Căn cứ vào hệ số tương quan của từng cặp yếu tố hoặc tính trạng,

- Căn cứ vào hệ số tương quan của yếu tố (tính trạng) với kết qủa cuối cùng

Ma trận đảo A-1 được giải trong Ex-cell

Hệ số path p1y, p2y, và p3y được thể hiện (thực hành trên Excel)

Hệ số cặn (residue)

R = (1 -r1y.p1y -r2y.p2y - r3y.p3y)1/2

R càng nhỏ càng có lợi cho việc giải thích những nguyên nhân tham gia đóng góp để tạo ra kết qủa (thông thường 30-40%) Nếu R quá lớn (>60%), chắc chắn chúng ta chưa liệt kê đầy

đủ các yếu tố (tính trạng) tham gia vào kết qủa nghiên cứu

Giải thích kết qủa phân tích

1 Nếu hệ số tương quan giữa nguyên nhân và kết qủa tương đương với giá trị đóng góp trực tiếp, cả hai đều có giá trị lớn và cùng dấu đại số, thì yếu tố (tính trạng ) này sẽ được xem như là nguyên nhân chính, việc chọn tính trạng như vậy sẽ rất có hiệu qủa

2 Nếu hệ số tương quan giữa nguyên nhân và kết qủa dương, nhưng giá trị trực tiếp âm, hoặc rất nhỏ, thì các giá trị gián tiếp phải được xem xét như là nguyên nhân đóng góp

để có kết qủa này

3 Nếu hệ số tương quan giữa nguyên nhân và kết qủa âm, nhưng giá trị trực tiếp dương

và rất lớn, trong trường hợp như vậy, chúng ta phải thực hiện phương pháp chọn lựa

có giới hạn, cùng một lúc các yếu tố gián tiếp bất lợi (không mong muốn) làm ảnh hưởng đến giá trị trực tiếp (Singh và Kakar 1977)

Áp dụng “index function” trong Ex-cell để tính ma trận đảo

2 Thực hành tính phương sai

ANOVA (Analysis of variance)

Thí dụ: So sánh năng suất 8 giống lúa, xácđịnh giống nào tốt nhất, phương sai kiểu gen, phương sai kiểu hình

Kiểu thí nghiệm: Khối hoàn toàn ngẫu nhiên (RBD), 3 lần lập lại (r=3), 8 nghiệm thức (t=8) Nghiệm thức: 8 giống lúa ký hiệu G1 đến G8

F không có ý nghĩa được ký hiệu là ns

Tra bảng ở độ tự do theo hàng là độ tự do của nghiệm thức (7), và theo cột là độ tự do của sai

Hệ số di truyền nghĩa rộng

H2bs= (σ2g /σ2p)

3 Thực hành phân tích hợp sai (covariance)

Tính trạng năng suất của 8 giống lúa = Tính trạng 1

Tổng cộng R’1 R’2 R’3 Grand total=GT’ Grand mean = GM’

Tổng của các tích (sum of product ký hiệu là SP)

Hợp sai kiểu gen giữa tính trạng 1 và 2 σg1g2 = (TrMP –EMP) / r

Hợp sai kiểu hình giữa tính trạng 1 và 2 σp1p2 = σg1g2 + EMP

Chương 4

SỰ PHÂN LY VÀ LIÊN KẾT CÓ TÍNH ĐA GEN KHẢ NĂNG KẾT HỢP & TƯƠNG TÁC GEN

4-1 NGUYÊN TẮC CHUNG

Có hai đặc điểm chủ yếu của giả thuyết đa yếu tố (multiple factor):

- Các yếu tố điều khiển (governing) hay các gen được di truyền theo kiểu Mendel

- Các yếu tố có ảnh hưởng đối với tính trạng nào đó, trong điều kiện quan sát giống nhau so với yếu tố khác, chúng ta có sự bổ sung cho nhau, và tạo thành mối quan hệ có tính chất biến dị không di truyền, hoặc là trong một biến dị tổng thể, trong đó sự không liên tục (discontinuities) trở nên khó phân biệt trong sự phân bố kiểu hình

Thật là phức tạp khi đề ra lý thuyết về hệ thống đa gen (polygenic) hoặc đa yếu tố (multifactorial) Các gen cấu trúc sẽ có những ảnh hưởng không giống nhau và chúng được sao chép bởi các yếu tố không di truyền (non-heritable agencies), những cá thể không dễ dàng được nhận diện trong các hệ thống như vậy Bởi vì các gen đó không tuân thủ theo nguyên tắc Mendel, chúng ta làm thế nào để tin chắc rằng: nó thực sự có trên nhiễm sắc thể và điều khiển

sự di truyền như Mendel phát hiện

Mặt khác còn ảnh hưởng của sự lai đảo (reciprocal)

Giả sử các tính trạng được điều khiển bởi đa gen - tính trạng có tính biến thiên liên tục (continuously variable), nó không thường xuyên như trong trường hợp tính trạng có tính biến thiên không liên tục (discontinuously variable) Do đó cả hai bố mẹ thường tham gia một cách cân đối vào kíểu gen của con lai về phương diện di truyền do nhân (nuclear heredity) và một cách không cân đối về phương diện di truyền với kiểu cách khác (như tế bào chất)

Tính chất của gen có nguồn gốc ở nhân (nuclear - borne genes) được biểu hiện bởi sự phân ly và sự liên kết

Quan sát ở con lai cận giao (inbred), các dòng thực sự được lai rồi, cả hai bố mẹ và F1

sẽ cho thấy sự biến dị giống như các yếu tố không di truyền Nhưng sự phân ly có tính di truyền kiểu nhân sẽ xảy ra ở F2 và các biến dị di truyền sẽ gắn thêm vào trên những yếu tố không di truyền ấy

Do đó F2 trở nên biến động so với bố mẹ và F1 Tần số phân bố của F2 sẽ rộng hơn và phần trăm tần suất của trung bình sẽ nhỏ hơn, phân bố hình chuông sẽ dẹp hơn (flatter) Theo Mendel, các gen ở mỗi locus là đồng hợp tử trong một nửa quần thể F2 Sự phân ly tiếp tục xảy ra ở F3, sẽ chỉ có một nửa cặp gen (gene pairs) thể hiện giá trị trung bình Biến thiên trung bình của F3 sẽ phản ánh mối quan hệ của nó với F2 Mặt khác, nó cũng nói lên quan hệ giữa

bố mẹ với F1, nhưng F3 sẽ khác hẳn đối với những thế hệ trước nó Phương sai có xu hướng đạt đến giá trị cực điểm (extreme), tuy nhiên, trong vài trường hợp hầu hết đó là những giá trị trung bình

Trong cùng một thời gian, các gen đồng hợp tử của F2 sẽ tạo ra những khác biệt giữa các phenotypes trung bình trong F3 Những giá trị trung bình này sẽ tương quan với các phenotypes của bố mẹ, và F2 Ngay cả các dòng bố mẹ cũng không thực sự lai với nhau một cách hoàn toàn, thì F2 vẫn cho thấy có sự biến dị lớn hơn F1 và bố mẹ

Vì vậy, trắc nghiệm sự phân ly nhằm mục đích phân biệt sự biến dị tương đối của các thế hệ khác nhau khi lai tạo Người ta có đủ cơ sở để nói rằng một thử nghiệm cần thiết với một số lượng rất lớn đã và đang được thực hiện trên cơ sở di truyền do nhân tế bào

Các trắc nghiệm sự liên kết gen, là đặc điểm thứ hai của gen ở trong nhân tế bào, cũng cần được thực hiện Chúng ta có thể khám phá liên kết của những gen có tính số lượng (polygenes) với các gen của yếu tố chính (major effect), phương pháp Mendel vẫn có thể được áp dụng Mặt khác, chúng ta có thể tìm thấy liên kết giữa các polygenes với nhau

Trường hợp thứ nhất xảy ra khi Sax (1923) đã lai một dòng của Phaseolus vulgaris để khám phá liên kết giữa các polygenes và một gen chủ lực Hạt đậu này có màu được lai với dòng khác có hạt trắng và nhỏ Kích thước hạt được xem như tính trạng biến thiên liên tục, nhưng sắc tố do một gen đơn khác điều khiển Quần thể F2 có tỉ lệ phân ly 3màu : 1 trắng Người ta thấy cây F2 có màu được xác định bao gồm đồng hợp tử và dị hợp tử Khi phân tích các cây đậu từ ba nhóm của cây F2 là PP, Pp, và pp [P viết tắt từ chữ pigment = có sắc tố và p

là không sắc tố] Giá trị trung bình của trọng lượng hạt được ghi nhận như sau:

Trọng lượng hạt đậu (cg) ở F2 (Sax 1923)

Số cây Cấu trúc màu sắc Trọng lượng hạt trung bình

Dĩ nhiên điều nầy không hẳn là bằng chứng duy nhất để chỉ sự liên kết giữa gen với đa gen điều khiển trọng lượng hạt, và với gen chủ lực điều khiển sắc tố hạt Ảnh hưởng trên cũng

có thể do một ảnh hưởng phụ có tính đa tính trạng (pleiotropic) của gen P Luận điểm nầy được chứng minh trong những thí nghiệm khác nhau Thuật ngữ “pleiotropy” nhằm diễn đạt một gen có thể điều khiển nhiều tính trạng khác nhau

Chúng ta không thể ghi nhận đa gen và không thể đếm nó như từng cá thể Chúng ta phải xác định chúng thành từng nhóm với một đoạn nhiễm thể nào đó hơn là xem xét từng gen riêng biệt

Các phân tử khác nhau trong hệ thống đa gen được phân ra bằng quan hệ liên kết của

nó (linkage relation) Đồng thời ảnh hưởng của những gen khác nhau phải được bổ sung như nhau Mọi nhiễm thể đều có vai trò riêng biệt của nó trên từng đoạn Đoạn dài hơn hay ngắn hơn sẽ tạo ra những khác biệt

Các gen biến dị số lượng và các đơn gen của di truyền Mendel được xác định trên cơ sở: biến dị liên tục và biến dị không liên tục, theo thứ tự

Xét về hoạt động của gen tính trội và tương tác không alen được khẳng định rất sớm như là hoạt động của các đơn gen (Bateson 1909) Đồng thời các phân tích đầu tiên về biến thiên số lượng cho thấy các gen trong biến thiên nầy đóng vai trò: tính trội hoàn toàn (partial dominance) Tương tác không len (non-allelic interaction) được nêu lên thành khái niệm chung trong hệ thống đa gen Cả hai khái niệm dominance và non-allelic interaction đều là những đặc điểm bình thường của di truyền số lượng, ngay cả khi chúng là đơn gen (tuy có khác đi một chút) Đối với đơn gen tính trội và sự tương tác được sử dụng với ý nghĩa trọn vẹn của nó trong khi đối với đa gen nó thường xuất hiện với ý nghĩa không hoàn toàn (partial) (Mather 1979)

Pleiotropy (đa tính trạng) của đơn gen là thuật ngữ được dùng để diễn tả hoạt động của đơn gen điều khiển sự biến dị về số lượng Nó chỉ tạo ra ảnh hưởng đồng thời với qui mô nhỏ (simultaneous small side effects) trong biến dị về số lượng

Một gen trong khi tham gia vào sự biến dị đa gen để điều khiển một tính trạng nào đó, đồng thời nó cũng đóng vai trò như một đơn gen, gây một ảnh hưởng khác thuộc về di truyền chất lượng Lúc ấy nó không được xem như thành phần của hệ thống “có tính chất đa gen” xét

về hoạt động tổng quát của nó Lúc bấy giờ người ta yêu cầu chọn lọc nó như một đơn gen

Hệ thống đa gen tạo ra nguồn biến dị cóì tính điều chỉnh trên cơ sở di truyền Đó là một hệ thống của sự thay đổi tính thích nghi một cách linh hoạt và chuyên tính Nó còn là các gen mà các nhà chọn giống khéo léo sử dụng để có các mô hình cải tiến

4-2 PHÉP THỬ CHI BÌNH PHƯƠNG TRONG TRƯỜNG HỢP ĐƠN GEN

Muốn kiểm định con lai phân ly ở F2 theo một tỉ lệ ước đoán, chúng ta phải sử dụng phép thử Chi bình phương (χ2)

Trước hết chúng ta phải xem xét mẫu số của tỉ lệ phân ly theo công thức 4n (với n là số gen)

n = 1 gen 4n = 4 tỉ lệ phân ly 3:1 hoặc 1:3

n = 2 gen 4n = 16 tỉ lệ phân ly 15:1, 9:7, 13:3, 9:3:3:1 hoặc ngược lại

Số cây kháng

Số cây nhiễm

Tỉ lệ phân ly

4-3 PHÂN TÍCH DIALLEL TRONG DI TRUYỀN SỐ LƯỢNG

4-3-1 ẢNH HƯỞNG CỦA MÔI TRƯỜNG

Trong lai tạo giống kiểu hình được thể hiện ra bên ngoài bằng những biểu hiện cụ thể

và kiểu gen giải thích cơ sở các lý thuyết về di truyền thông qua kết quả lai phân tích Mặt khác để giải thích các hiện tượng của di truyền số lượng, người ta phải sử dụng tính đa gen và yếu tố môi trươöng trong phân tích Từ khái niệm đa gen, ngành thống kê sinh học đã phát triển rất mạnh để giải thích các hiện tượng này Nhưng chưa có ai khẳng định rằng: tính trạng

số lượng hoàn toàn do đa gen Đa gen có phải là vấn đề then chốt trong chọn giống ? Nó không phải là trò chơi toán học, nhưng nó có ích lợi gì trong chọn giống, nhất là đối với tính