Giáo trình Di truyền số lượng - Chương 3: Nguồn biến dị

Chương 3 NGUỒN BIẾN DỊ 3-1. BIẾN DỊ GEN Sự biến dị liên tục có được là do những yếu tố có tính di truyền cũng như yếu tố có tính không di truyền. 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] 3-4-1. Tính cộng và tính trội: Trong một quần thể sinh vật lưỡng bội, một cá thể sẽ rơi vào một trong ba nhóm di truyền sau: AA, Aa và aa Giả sử AA được biểu thị bằng giá trị + da aa ........................................ - da Aa ........................................ ha Aa aa b AA -da +da 0 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] Mức độ của tính trội là tỉ số ha / da Tỉ số nầy được cụ thể hóa thông qua giá trị (H1 / D)1/2 Môt dòng lai thật sự sẽ có: m + S(d+) - S(d-) Trong đó S(d+) chỉ giá trị tổng cộng của các gen [+ve] S(d-) ---------------------------------------- [-ve] m là một hằng số tùy thuộc vào hoạt động của gen không có trong ảnh hưởng, và hoạt động của các nhân tố không có tính di truyền. 3-5. TRẮC NGHIỆM SCALING: Nghiệm thức gồm có: Bố mẹ: P1 và P2 Con lai B1 = F1 x P1 Con lai B2 = F2 x P2 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 σ2p = σ2g + EMS Hệ số di truyền nghĩa rộng (broad sense, viết tắt là BS) h2BS = σ 2g / σ2p Nếu h2BS lớn hơn 70%, tính trạng mục tiêu được kiểm soát chủ yếu bởi yếu tố di truyền bên trong. Nếu h2BS nhỏ, có nghĩa là ảnh hưởng môi trường bên ngoài chi phối khá lớn đến tính trạng này. Chúng ta còn có giá trị hệ số di truyền nghĩa hẹp (narrow sense) sẽ được phân tích ở chương “lai diallel”. 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 Hợp sai kiểu hình σp1p2 = σg1g2 + EMP Như vậy chúng ta sẽ có hệ số tương quan theo kiểu gen (rg), và 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 bên trong đóng góp quan trọng hơn ảnh hưởng của môi trường bên ngoài. Ngược lại, hệ số tương quan của kiểu gen nhỏ hơn hệ số tương quan của kiểu hình, chúng ta phải xem xét ảnh hưởng của môi trường bên ngoài 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 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 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) Bài tập 1. Tính hệ số path trong trường hợp sau đây 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 Áp 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 câu lệnh trong ô I3 =INDEX(MINVERSE($A$3:$C$5),$H3,I$2) Sau đó dùng lệnh copy để có kết qủa các ô còn lại. Chúng ta nên nhớ phải xác định khu vực đến (destination) bao gồm cột và hàng bằng các chữ số 1, 2, 3 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 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 Phân 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 Phép thử F F = TrMS / EMS F có ý nghĩa thống kê ở mứcđộ 0.05 được ký hiệu là * ------------------------------------- 0.01 ------------------ ** 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 số (14) Tính phương sai theo kiểu gen σ 2g = (TrMS - EMS) / r ở đây r=3 Phương sai kiểu hình σ 2p = σ2g + EMS Hệ số di truyền nghĩa rộng H2bs= (σ 2g /σ2p) 3. Thực hành phân tích hợp sai (covariance) Tính trạng năng suất của 8 giống lúa = Tính trạng 1 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 trên 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 các tích (sum of product ký hiệu là 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 cách chia giá 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 và 2 σg1g2 = (TrMP –EMP) / r Hợp sai kiểu hình giữa tính trạng 1 và 2 σp1p2 = σg1g2 + EMP