4.4.Kết quả nhận diện các mẫu được mã hóa Với dữ liệu microsatellite của 3 primer mTcCIR15, mTcCIR18 và mTcCIR8 bảng 3.7, chúng tôi tiến hành định danh bằng cách phân tích mức độ đồng n
Trang 1Bảng 4.1: Dữ liệu microsatellite thu được với 3 primer
Thứ tự Tên dòng mTcCIR 8 mTcCIR 11 mTcCIR 15
A1 A2 A1 A2 A1 A2
1 BAL 209 288 290 298 305 252 254
2 BAL 244 292 292 295 314 244 246
3 BR 25 302 305 298 308 235 244
4 KKM 225 286 286 295 298 235 244
5 PBC 123 288 290 295 305 235 250
6 PBC 154 288 305 298 305 232 252
7 PBC 157 288 302 295 305 235 250
8 PBC 159 288 302 298 305 235 244
9 PBC 230 286 288 305 314 235 250
10 PBC 236 290 290 298 305 235 250
11 QH 1213 288 290 295 298 252 254
12 QH 22 288 302 295 298 232 252
13 QH 441 288 288 295 295 232 252
14 CT1 288 288 141 314 248 250
15 CT3 288 290 141 305 244 248
16 CT4 269 269 150 150 242 252
17 CT5 288 294 305 314 244 248
18 CT6 288 288 288 314 252 252
19 CT7 286 294 141 314 248 250
20 CT8 288 288 288 288 248 250
21 CT9 286 286 150 314 248 250
Bảng 4.2: Dữ liệu microsatellite thu được với 2 primer
Thứ tự Tên dòng mTcCIR 7 mTcCIR 18
A1 A2 A1 A2
Trang 220 CT8 153 153 342 342
Allele dropping
Allele dropping là những al chỉ xuất hiện 1 lần trong 3 lần lặp lại thí nghiệm
Đó là những al xuất hiện không ổn định, có thể do nồng độ mẫu quá thấp, hoặc bị tạp nhiễm với 1 kiểu gen khác trong quá trình thí nghiệm, hoặc do việc thêm vào
một nucleotid adenosine (A) vào đầu 3’ của đoạn DNA khuếch đại (Smith et al.,
1996), hoặc do lỗi phân tích của máy ABI 3100 Những al đó cần được ghi nhận để loại bỏ trong những lần phân tích sau
Trong quá trình thí nghiệm, một số mẫu được lặp lại 2-3 lần với cùng một primer để tìm nồng độ pha loãng thích hợp và để định danh lại mẫu mã hóa Từ đó, chúng tôi ghi nhận được sự xuất hiện allel dropping của một số dòng như sau:
Dòng PBC 159 có 1 allele dropping với primer mTcCIR15: al 246
Dòng PBC 154 có 1 allele dropping với primer mTcCIR15:al 244
Dòng PBC 154 có 1 allele dropping với primer mTcCIR18:al 331
Dòng BAL 209 có 1 allele dropping với primer mTcCIR18:al 331
Có 6 mẫu dưới đây chỉ mới lặp lại thí nghiệm 2 lần, do đó cần lặp lại thí nghiệm một lần nữa để khẳng định allele dropping, bao gồm:
Dòng BAL 209 có 1 allele dropping với primer mTcCIR11: al 295
Dòng PBC 123 có 1 allele dropping với primer mTcCIR15: al 244
Dòng QH 441 có 1 allele dropping với primer mTcCIR15: al 244
Dòng QH 441 có 1 allele dropping với primer mTcCIR11: al 298
Dòng BAL 244 có 1 allele dropping với primer mTcCIR11: al 150
Dòng QH 1213 có 2 allele dropping với primer mTcCIR15: al 235, al 244
Al dropping 246
Trang 3Hình 4.4: Giống PBC 159 có 1 allele dropping 246 với primer mTcCIR15 4.4.Kết quả nhận diện các mẫu được mã hóa
Với dữ liệu microsatellite của 3 primer mTcCIR15, mTcCIR18 và mTcCIR8 (bảng 3.7), chúng tôi tiến hành định danh bằng cách phân tích mức độ đồng nhất di truyền giữa 13 mẫu mã hóa với 13 dòng cacao tương ứng với chúng bằng phần mềm Cervus dựa trên các chỉ tiêu sau:
3 loci được đưa vào phân tích
Có ít nhất 2 loci có al hoàn toàn giống nhau
Số loci sai khác cho phép là 1
Sự chênh lệch giữa số lượng loci đưa vào phân tích và số loci giống nhau càng cao thì kết quả phân tích mức độ đồng nhất di truyền có độ tin cậy càng cao, hay kết quả định danh sẽ càng chính xác và ngược lại Còn nếu số loci sai khác càng cao thì
độ tin cậy của kết quả càng thấp, việc định danh do vậy cũng không chính xác
Hình 4.5: Các chỉ tiêu để kiểm tra mức độ đồng nhất di truyền
Kết quả phân tích cho ra 10 cặp cá thể đồng nhất di truyền thỏa mãn các chỉ tiêu trên, đồng thời cũng là kết quả nhận diện hay định danh tương ứng với 10 mẫu
Trang 4mã hoá Kết quả định danh có độ chính xác cao do hoàn toàn không có loci sai khác (mismatching loci bằng 0)
Bảng 4.3: Kết quả nhận diện trong phần mềm Cervus
**** Parameters ****
Number of loci: 3
Minimum number of loci needed for match: 2
Number of mismatching loci allowed: 1
**** Genotype matches ****
The following individuals had matching genotypes in the genotype file:
ID1 Loci typed ID2 Loci typed Matching loci Mismatching loci
BAL209 3 A10 3 3 0
BR25 3 A9 3 3 0
KKM225 3 A5 3 3 0
PBC154 3 A12 3 3 0
PBC157 3 A11 3 3 0
]PBC159 3 A8 3 3 0
PBC230 3 A13 3 3 0
PBC236 3 A6 3 3 0
QH1213 3 A7 3 3 0
QH22 3 A4 3 3 0
TOTAL: 10
Còn lại ba mẫu mã hóa A2, A3, A14 và 3 dòng cacao là BAL 244, PBC 123
và QH441 chưa được nhận diện Kết quả phân tích microsatellite cho thấy:
- Dữ liệu microsatellite với 3 primer mTcCIR18, mTcCIR15, mTcCIR8 của mẫu A2 và BAL244 hoàn toàn giống nhau với 2 loci của primer mTcCIR18 và mTcCIR8, chúng chỉ khác nhau ở 1 loci của primer mTcCIR15: mẫu A2 bị thiếu mất một al 246 (xem phụ lục trang 65 )
- Dữ liệu microsatellite với 3 primer mTcCIR18, mTcCIR15, mTcCIR8 của mẫu A3 và PBC123 hoàn toàn giống nhau với 2 loci của primer mTcCIR18 và mTcCIR8, chúng chỉ khác nhau ở 1 al của loci xác định bởi loci của primer
Trang 5mTcCIR15:al 250 là al đặc trưng của mẫu A3, nhưng ở mẫu PBC123 thì al 250 không phải là al đặc trưng mà thay vào đó là al 244 (xem phụ lục trang 66)
- Dữ liệu microsatellite với 3 primer mTcCIR18, mTcCIR15, mTcCIR8 của mẫu A14 và QH441 hoàn toàn giống nhau với 2 loci của primer mTcCIR18 và mTcCIR8, chúng chỉ khác nhau ở 1 al của loci xác định bởi primer mTcCIR15: al
252 là al đặc trưng của mẫu A14, nhưng ở mẫu QH441 thì al 252 không phải là al đặc trưng mà thay vào đó là al 244 (xem phụ lục trang 77)
Sự sai khác ở 1 al như trên là do hiện tượng allele dropping xảy ra trong quá trình phân tích trình tự microsatellite Tuy có sự sai khác ở 1 al nhưng kết quả phân tích trên đủ để kết luận mẫu A2 mã hóa cho dòng cacao BAL244, mẫu A3 mã hóa cho dòng cacao PBC123, và mẫu A14 mã hóa cho dòng cacao QH441
Bảng 4.4: Kết quả nhận diện các mẫu mã hóa Giống lấy mẫu Mẫu mã hóa Giống nhận diện Đánh giá kết quả
BAL 244
PBC 123
QH 22
KKM22
PBC 236
QH 1213
PBC 159
BR 25
BAL 209
PBC 157
PBC 154
PBC 230
QH 441
A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14
BAL 244 PBC 123
QH 22 KKM225 PBC 236
QH 1213 PBC 159
BR 25 BAL 209 PBC 157 PBC 154 PBC 230
QH 441
Sai khác 1 al Sai khác 1 al Chính xác Chính xác Chính xác Chính xác Chính xác Chính xác Chính xác Chính xác Chính xác Chính xác Sai khác 1 al Việc định danh này không sử dụng sự hỗ trợ của việc nhận diện kiểu hình nhưng trên thực tế việc định danh luôn có sự hỗ trợ bằng cách nhận diện kiểu hình dựa vào kinh nghiệm (như nhận diện qua hình dạng, màu sắc của hoa, quả) nên sẽ đơn giản và thuận tiện hơn
Trang 6Nhưng lợi thế của phương pháp định danh bằng microsatellite là có thể áp dụng từ giai đoạn cây con còn đang được ươm trong nhà lưới, chưa có hoa hay quả
để giúp cho việc nhận diện bằng kiểu hình Uu điểm của việc định danh từ giai đoạn cây con là giúp loại bỏ kịp thời những cây bị nhầm lẫn giống trước khi đem ra vườn trồng
4.5 So sánh dữ liệu microsatellite
Khi so sánh dữ liệu microsatellite của 3 giống cacao NA33, AMAZ15/15, PA107 tại vườn sưu tập giống cacao, Đại Học Nông Lâm, với dữ liệu tương ứng của chúng trên ngân hàng cacao thế giới ICGD chúng tôi nhận thấy có sự khác biệt
ở ít nhất 2 primer (được trình bày ở 3 bảng 4.4, 4.5 và 4.6)
Như vậy 3 giống cacao NA33, AMAZ15/15, PA107 trong bộ sưu tập giống cacao của Đại Học Nông Lâm và Ngân hàng cacao thế giới ICGD không giống nhau, có thể do nguồn gốc lai tạo khác nhau
Tuy nhiên, kết quả này cũng cho thấy phương pháp và kỹ thuật phân tích của chúng tôi đúng với phương pháp phân tích microsatellite của ngân hàng cacao thế giới Điều này sẽ hỗ trợ cho việc so sánh sự đa dạng di truyền giữa các giống cacao tại Đại Học Nông Lâm với các giống cacao trên thế giới dựa trên dữ liệu về Microsatellite
Bảng 4.5: Dữ liệu microsatellite của giống NA33
NA33- ICGD
thí nghiệm
Kết quả trong cơ sở
dữ liệu ICGD
Primer 8 290 290 289 293
Al đồng hợp Al dị hợp
Primer11 295 305 305 305
Al dị hợp Al đồng hợp
Primer 18 333 342 333 343
Al dị hợp Al dị hợp
Bảng 4.6: Dữ liệu microsatellite của giống AMAZ15/15
AMAZ15/15 Kết quả
thí nghiệm
Kết quả trong cơ
sở dữ liệu ICGD
Trang 7AMAZ15/15- ICGD Primer 8 288 292 289 293
Al dị hợp Al dị hợp
Primer15 244 254 245 257
Al dị hợp Al dị hợp
Primer 18 333 346 340 340
Al dị hợp Al đồng hợp
Bảng 4.7: Dữ liệu microsatellite của giống PA107
PA107-ICGD
PA107 Kết quả
thí nghiệm
Kết quả trong cơ sở
dữ liệu ICGD
Primer 8 244 244 242 242
Al đồng hợp Al đồng hợp
Primer18 337 346 337 347
Al dị hợp Al dị hợp
4.6.Kết quả phân tích multiplex PCR
Một trong các lợi thế của kỹ thuật microsatellite thực hiện trên máy giải trình
tự là có thể thực hiện cùng lúc nhiều phản ứng PCR, hoặc cùng lúc điện di nhiều sản phẩm PCR nhưng thiết bị vẫn có thể nhận diện từng sản phẩm Lợi thế này cho phép sự kết hợp thực hiện cùng lúc nhiều phản ứng PCR hay multiplex PCR để giảm chi phí hóa chất và thời gian thí nghiệm
Phản ứng multiplex PCR được thực hiện với 3 primer có cùng nhiệt độ bắt cặp 46oC và có màu huỳnh quang khác nhau: mTcCIR8, mTcCIR11, mTcCIR15
Kết quả phân tích microsatellite của sản phẩm multiplex PCR giúp phân biệt nhanh chóng những mẫu có kết quả giống nhau ở 1 đến 2 cặp primer Ví dụ 2 mẫu QH441 và BAL244 có kết quả giống nhau với primer mTcCIR8 nhưng có thể phân biệt chúng dễ dàng vì kết quả của 2 primer còn lại khác nhau Do đó chỉ cần 1 lần phân tích thay vì 3 lần với 3 primer riêng biệt
Quan trọng nhất là kết quả này có hiệu quả kinh tế cao, vì giúp giảm chi phí cho cả giai đoạn PCR lẫn giai đoạn phân tích microsatellite
Trang 8Ngoài ra, nếu trộn 3 sản phẩm PCR riêng biệt với 3 primer (có màu huỳnh
quang khác nhau) của cùng một mẫu rồi đem phân tích trình tự thì kết quả cũng
tương tự như khi thực hiện phản ứng multiplex PCR Ưu điểm của cách làm này so
với multiplex PCR là có thể kết hợp phân tích cùng lúc những primer có nhiệt độ lai
khác nhau (trong khi phương pháp multiplex PCR đòi hỏi các primer phải có cùng
nhiệt độ lai), nhưng khuyết điểm là chi phí cao hơn phương pháp multiplex PCR vì
số phản ứng PCR thực hiện nhiều gấp 3 lần
BAL244
QH441
mTcCIR8
mTcCIR8
mTcCIR15
mTcCIR11
mTcCIR15
mTcCIR11
Trang 9Hình 4.6:So sánh kết quả của 2 mẫu multiplex PCR giống nhau ở primer
mTcCIR8
Hình 4.7:Kết quả phân tích mẫu CT3 bằng phương pháp kết hợp 3 sản phẩm PCR
riêng biệt với 3 primer mTcCIR7, mTcCIR15 và mTcCIR11
4.7 Kết quả phân tích tính đa dạng di truyền
Với dữ liệu microsatellite của 21 dòng cacao khảo sát nằm trong 6 quần thể:
CT, PBC, BAL, QH, BR và KKM, chúng tôi dùng phần mềm Genetix để xử lý dữ
liệu microsatellite của từng cá thể trong quần thể, từ đó mô tả được quan hệ di
truyền gần hoặc xa giữa các quần thể, cũng như giữa các cá thể trong quần thể dựa
trên khoảng cách giữa chúng trên biểu đồ Kết quả phân tích như sau:
Các quần thể có quan hệ di truyền gần nhau:
Quần thể QH và quần thể BAL
Quẩn thể BR, KKM và PBC
Các quần thể có quan hệ di truyền xa nhau:
Quần thể BR và quần thể QH
Quần thể BR và quần thể BAL
Quần thể BR và quần thể CT
Quần thể KKM và quần thể QH
Quần thể KKM và quần thể BAL
Quần thể KKM và quần thể CT
mTcCIR7
mTcCIR11
mTcCIR15
Trang 10 Các cá thể phân tích trong quần thể BAL và QH có quan hệ di truyền gần với nhau Riêng 2 quần thể BR và KKM chỉ có một cá thể đại diện nên không thể nhận xét về mặt cá thể
Quần thể PBC có 6 cá thể, trong đó:
3 cá thể PBC 123, PBC 157 và PBC 236 có quan hệ di truyền rất gần nhau
2 cá thể PBC 159 và PBC 230 có quan hệ di truyền khá gần nhau nhưng khá xa 3 cá thể trên
Cá thể còn lại PBC 154 có quan hệ di truyền xa nhất với các cá thể khác trong quần thể PBC
Quần thể CT có 8 cá thể, trong đó:
5 cá thể CT1, CT5, CT7, CT8, CT9 có quan hệ di truyền rất gần nhau
3 cá thể CT3, CT4 và CT6 có quan hệ di truyền khá xa với nhau và khá
xa với cả 5 cá thể còn lại trong quần thể CT Riêng cá thể CT6 có quan hệ di truyền khá gần với 2 cá thể PBC 154 và QH 441
