intTypePromotion=1

GIÁO TRÌNH DI TRUYÊN SÔ LƯỢNG part 3

Chia sẻ: Pham Duong | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

0
151
lượt xem
41
download

GIÁO TRÌNH DI TRUYÊN SÔ LƯỢNG part 3

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

. 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...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: GIÁO TRÌNH DI TRUYÊN SÔ LƯỢNG part 3

  1. Matrix data lines Thành ph n c a ma tr n s ư c vi t vào thành hàng tương ng v i m t ho c nhi u hàng c a u s li u vào, sao cho ma tr n luôn luôn tr ng thái “rowwise”. Ma tr n vuông ư c nh p s li u thành hàng, b t u t c t 1 Ch y chương trình NTSYS ánh ch ntsys, r i n phím Enter DOS prompt. Màn hình NTSYS hi n ra. n phím làm rõ màn hình và kh i ng ô “main program” n “Page Down” ô c a s bi u th nhi u chương trình ch n l a ti p theo. Chúng ta có th tr l i trang ch b ng cách s d ng l nh “Page Up”
  2. Tính toán ma tr n vuông, s li u i x ng b ng SIMQUAL SIMQUAL có th ư c s d ng tính trong trư ng h p ma tr n d ng i x ng, s li u mang giá tr nh phân (binary), trong ó 1 bi u th có băng hi n di n, và 0 bi u th không có băng 1. Ch n Qualitative t danh m c c a “main program”. C ng SIMQUAL m ra cho phép chúng ta thao tác 2. Ch n Name of input matrix, ánh vào “file name” c a thư m c ch a s li u nh phân c a chúng ta. “File” này s xác nh tính ch t ma tr n NTSYS ã ư c mô t trên. 3. Khi chúng ta di chuy n n Coefficient entry, m t li t kê k t q a phân tích s cho chúng ta các h s c n thi t. Tr l i DICE và ch n b ng cách dùng phím mũi tên di chuy n lên, xu ng, ph i, trái. B m Enter ch n l nh 4. T i c a s Name output matrix, chúng ta n l nh enter vào “filename” c n thi t, lưu gi matrix 5. Câu l nh h i chúng ta hi n trên màn hình: “By rows or cols?. Nh n phím vào l nh ROW. 6. n F2 ch y chương trình X p nhóm b ng phương pháp SAHN 1. Ch n SAHN Clustering t danh m c trong “main program”. Ô SAHN m ra. 2. Ch n Name of input matrix, n “filename” c a ma tr n kho ng cách 3. Ch n Name of output matrix, n file name nơi mà chúng ta mu n lưu gi cây thư m c UPGMA. Chương trình ho t ng thông qua m t “tree matrix” 4. n F2 ch y chương trình. n ESC hai l n tr l i “main program”
  3. In gi n 1. ưa v Name of tree matrix. Lúc b y gi chúng ta có th thay i tên file n u c n 2. n F2, chương trình s v gi n gi ng như cây gia h , bi u th các cluster và kho ng cách di truy n. n Alt-P in cây gia h 3. N u chúng ta mu n i u ch nh, nh n ESC hai l n tr v “Tree entry window”. Nh p thông tin mong mu n trong Minimum for scale. L p l i bư c 2. Mu n thoát ra chương trình, nh n ESC tr v “main program” NTSYSpc trong WINDOW Hi n nay, ngư i ta ã có th s d ng NTSYS trong Window. Chúng ta vào s li u trong Excel theo như qui nh chung. Sau khi nh p s li u, hành u tiên chúng ta ký hi u c t u tiên là 1 trong trư ng h p ma tr n hình ch nh t, c t th hai ghi s hàng, c t th ba ghi s c t, và c t th tư ghi s 0 n u không có s li u thi u (gi ng như nguyên t c trong DOS). K ti p, chúng ta lưu tr file v i tên file trong excel, r i óng l i Chúng ta m chương trình NTSYS, nh p chu t vào “similarity”, xong nh p “interval data”. Khung chương trình s h i tên file “Input”. Nh p chu t hai l n (double click) và ch n tên file v a nh p s li u trong Excel. Thanh i u khi n “distance” ư c nh p chu t tìm phương án, thí d ta ch n “DIST” tính kho ng cách gi a các nhóm, nh n chu t. Khung chương trình s h i tên “Output”. Nh p chu t hai l n và t tên file m i c a output. K n chúng ta b m chu t vào l nh “compute”. Chúng ta có th ki m tra l i cách x p t ma tr n có chu n không trên màn hình. n u có m t sai sót nào ó, màn hình s báo l i ngay l p t c. N u ma tr n ư c l p úng, chúng ta th c hi n ti p chương trình phân nhóm. Ch n “clustering”, màn hình s hi n gi n cácphương án khácnhau, ch n ti p phương pháp SAHN trong các phương pháp trên màn hình, chương trình s h i tên input file, chúng ta ph i ghi vào b ng tên c a matrix output, xong t tên output m i câu l nh k ti p, r i b m chu t vào l nh “compute”. B y gi , cu i màn hình bên góc trái s th hi n tín hi u c a SAHN. B m chu t vào tín hi u m i xu t hi n này, l p t c chúng ta s có ư c gi n phân nhóm.
  4. Nên nh , giá tr ư c phân nhóm ư c x p thành hàng, giá tr thu c tính c a nhóm ư c x p theo c t c a ma tr n. Bài t p X p nhóm 40 gi ng lúa theo k t q a i n di trên acrylamide gel v i 17 loci (SSR marker) theo phương pháp SAHN, s d ng NTSYSpc.
  5. 1 17 40 0 12 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 00 0 0 0 0 1 0 00100 0111 0010 00 000000 00011 010 000 O.33-A 11 0 0 1 0 1 0 00011 0101 1010 00 000000 10011 101 000 O.33-B 00 0 0 0 0 0 0 00000 0000 0000 11 000100 10011 101 000 O.34 00 0 0 0 1 0 0 00000 0000 0000 00 000000 00000 000 000 O.35 11 1 1 1 1 1 0 10000 1010 0100 10 100010 11011 110 000 O.163 11 0 0 1 0 0 0 10000 1000 0000 11 110000 11101 011 011 R.202-A 00 1 0 1 0 1 0 00001 1010 0010 10 010110 11010 100 001 R.202-B 00 1 0 0 0 0 0 00010 0100 0010 10 101101 10101 000 001 R.206-A 00 0 0 0 0 0 0 00000 0010 0000 00 000000 00000 000 000 R.206-B 00 0 0 0 0 1 0 01100 0010 0110 00 010000 00001 000 000 R.215 10 1 1 0 1 0 0 01000 0000 0000 00 100110 00110 100 000 R.220-A 11 0 0 1 1 0 1 00011 0000 0000 00 000000 00000 000 000 R.220-B 00 0 0 0 0 0 0 01100 1100 1110 10 100000 10001 100 100 R.220-C 00 1 0 0 0 1 0 00000 0000 0000 00 000000 00000 000 000 R.231 10 0 1 0 1 0 0 00000 0110 0000 00 110010 10100 100 111 R.235 00 1 1 1 1 0 0 11101 1011 0110 00 000000 10000 000 000 R.281 00 0 0 0 0 0 0 00100 0100 0001 00 000001 00000 000 001
  6. K t q a ghi nh n ư c trong NTSYSpc 1 2 5 13 9 36 31 14 8 12 21 29 26 18 38 10 23 37 24 32 25 39 40 3 27 4 6 28 33 35 7 0.24 0.34 0.44 0.54 0.64 Coefficient
  7. Chương 3 NGU N BI N D 3-1. BI N D GEN S bi n d liên t c có ư c là do nh ng y u t có tính di truy n cũng như y u t có tính không di truy n. trong nhân. S biên d có tính di truy n ph n l n do tính ch t c a gen S tương tác không alen trong bi n di liên t c thư ng có quan h n m t nhóm, theo mô t t ng quát ó là hi n tư ng epistasis. Không nên nh m l n thu t ng này trong di truy n Mendel trư c ây n u tính tr ng F2 ư c phân ly theo t l 9 : 3 : 4 ho c 12 : 3 :1. Lo i hình c i n c a epistasis theo t l này ư c mô t trong di truy n Mendel, và ý nghĩa c a nó ã ư c phát tri n thành khái ni m khác h n trong các chương trình di truy n s lư ng sau n y. 3-2. BI N D BÀO CH T: S tham gia c a bào ch t i v i di truy n m t tính tr ng ã ư c ghi nh n. Áp d ng phương pháp lai o phân tích nh hư ng c a dòng m hay nói úng hơn là nh hư ng c a t bào ch t - nh hư ng c a môi trư ng i v i nhân. Có nh ng bi n d bào ch t có th di truy n ư c có th di truy n ư c như tính b t dc c(cms). 3-3. TƯƠNG TÁC GI A KI U GEN VÀ MÔI TRƯ NG: 3-3-1 Môi trư ng có th nh hư ng n n n t ng di truy n (genetic constitution) c a m t qu n th thông qua s c ép ch n l c (selection pressure) trên qu n th y. Dĩ nhiên lâu dài nó s t o ra nh ng thay i có tính ch t ti n hóa, nhưng trư c m t, áp l c ch n l c c a môi trư ng có th làm bi n d ng, làm sai l ch s phân ly và tái t h p mà theo lý thuy t cho phép chúng ta ư c oán tri n v ng c a qu n th trong thí nghi m ho c trong quan sát. 3-3-2 nh hư ng th hai c a di truy n i v i các v t li u di truy n là có s n sinh ra m t lo i qu n th khác h n so v i tính ch t ban u v n có c a nó. 3-3-3 Môi trư ng ây bao g m hai ph n: - Môi trư ng bên ngoài: nhi t , ánh sáng, t, nư c ... - Môi trư ng bên trong: t bào ch t. Tương tác gi a ki u gen và môi trư ng s ư c trình bày chi ti t các chương sau 3-4. THÀNH PH N C A CÁC GIÁ TR TRUNG BÌNH: TÍNH C NG VÀ TÍNH TR I [ADDITIVE & DOMINANCE] 3-4-1. Tính c ng và tính tr i: Trong m t qu n th sinh v t lư ng b i, m t cá th s rơi vào m t trong ba nhóm di truy n sau: AA, Aa và aa Gi s AA ư c bi u th b ng giá tr + da aa ........................................ - da
  8. Aa ........................................ ha Aa aa b AA -da +da 0 Tương t như v y, gen Bb cũng có 3 giá tr là +db, -db và hb ây h có th theo hư ng [+] ho c [-] tùy thu c vào tính ch t tr i c a nó. Theo nh nghĩa: h là tính tr i [dominance] bi u hi n tính ch t d h p t d là tính c ng bi u hi n tính ch t ng h p t N u: h < d : tr i t ng ph n [partial dominance] h = d : tr i hoàn toàn [complete dominance] h > d : siêu tr i [over dominance] h = 0 : không tr i [no dominance] Mc c a tính tr i là t s ha / da T s n y ư c c th hóa thông qua giá tr (H1 / D)1/2 Môt dòng lai th t s s có: m + S(d+) - S(d-) Trong ó S(d+) ch giá tr t ng c ng c a các gen [+ve] S(d-) ---------------------------------------- [-ve] m là m t h ng s tùy thu c vào ho t ng c a gen không có trong nh hư ng, và ho t ng c a các nhân t không có tính di truy n. 3-5. TR C NGHI M SCALING: Nghi m th c g m có: B m : P1 và P2 Con lai B1 = F1 x P1 Con lai B2 = F2 x P2 Con lai F2 (phân ly t F1) Công th c 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 ó VA, VB, VC là phương sai (variance) Trong th c t , m i quan h gi a các giá tr trung bình c a các th h b m , con lai, có th ư c xem xét v i m c chính xác có h n ch do sai sót khi l y m u. A, B, và C cũng như các giá tr phương sai c a chúng ư c tính toán tr c nghi m tính ch t c a tính tr i, tính c ng trong m i trư ng h p. Dùng phép th Chi bình phương ki m nh l i các giá tr [d] và [h] [d]: tính c ng [h]: tính tr i Chúng ta s tr l i n i dung chi ti t c a bi n d này trong chương tương tác không alen, ho t ng gen có tính ch t epistasis trong di truy n s lư ng
  9. 3-6. H P PH N C A PHƯƠNG SAI Phương sai ki u gen ư c phân tích thông qua k t q a thu th p ư c trong b ng ANOVA. σ2g = (TrMS - EMS ) / r trong ó TrMS: trung bình bình phương c a nghi m th c EMS: trung bình bình phương c a sai s r: s l n l p l i c a thí nghi m Phương sai c a ki u hình σ2p = σ2g + EMS H s di truy n nghĩa r ng (broad sense, vi t t t là BS) h2BS = σ2g / σ2p N u h2BS l n hơn 70%, tính tr ng m c tiêu ư c ki m soát ch y u b i y u t di truy n bên trong. N u h2BS nh , có nghĩa là nh hư ng môi trư ng bên ngoài chi ph i khá l n n tính tr ng này. Chúng ta còn có giá tr h s di truy n nghĩa h p (narrow sense) s ư c phân tích chương “lai diallel”. Trong phân tích ANCOVA, chúng ta s thu th p ư c giá tr h p sai ki u gen và h p sai ki u hình theo công th c như sau H p sai ki u gen σg1g2 = (TrMP - EMP) / r TrMP: Trung bình t ng cáctích c a nghi m th c trong ANCOVA EMP: Trung bình t ng các tích c a sai s r: s l n l p l i trong thí nghi m H p sai ki u hình σp1p2 = σg1g2 + EMP Như v y chúng ta s có h s tương quan theo ki u gen (rg), và h s tương quan theo ki u hình (rp) ư c ghi nh n theo công th c sau Cov g1g2 rg = ---------------------- (Var g1. Var g2)1/2 Cov p1p2 rg = ----------------------------- (Var p1. Var p2)1/2 N u h s tương quan c a ki u gen l n hơn h s tương quan c a ki u hình, bi n d di truy n bên trong óng góp quan tr ng hơn nh hư ng c a môi trư ng bên ngoài. Ngư c l i, h s tương quan c a ki u gen nh hơn h s tương quan c a ki u hình, chúng ta ph i xem xét nh hư ng c a môi trư ng bên ngoài 3-7. PHÂN TÍCH Ư NG D N (Path analysis) M c tiêu: tìm hi u m i quan h gi a nguyên nhân và k t q a, xác nh nguyên nhân chính óng góp nhi u nh t i v i k t q a Phương pháp: - Căn c vào h s tương quan c a t ng c p y u t ho c tính tr ng, - Căn c vào h s tương quan c a y u t (tính tr ng) v i k t q a cu i cùng r11 r12 r13 p1y r1y r12 r22 r23 x p2y = r2y r13 r23 r33 p3y r3y A.B = C B = C . A-1
  10. Ma tr n o A-1 ư c gi i trong Ex-cell H s path p1y, p2y, và p3y ư c th hi n (th c hành trên Excel) H s c n (residue) R = (1 -r1y.p1y -r2y.p2y - r3y.p3y)1/2 R càng nh càng có l i cho vi c gi i thích nh ng nguyên nhân tham gia óng góp t o ra k t q a (thông thư ng 30-40%). N u R quá l n (>60%), ch c ch n chúng ta chưa li t kê y các y u t (tính tr ng) tham gia vào k t q a nghiên c u. Gi i thích k t q a phân tích 1. N u h s tương quan gi a nguyên nhân và k t q a tương ương v i giá tr óng góp tr c ti p, c hai u có giá tr l n và cùng d u i s , thì y u t (tính tr ng ) này s ư c xem như là nguyên nhân chính, vi c ch n tính tr ng như v y s r t có hi u q a 2. N u h s tương quan gi a nguyên nhân và k t q a dương, nhưng giá tr tr c ti p âm, ho c r t nh , thì các giá tr gián ti p ph i ư c xem xét như là nguyên nhân óng góp có k t q a này 3. N u h s tương quan gi a nguyên nhân và k t q a âm, nhưng giá tr tr c ti p dương và r t l n, trong trư ng h p như v y, chúng ta ph i th c hi n phương pháp ch n l a có gi i h n, cùng m t lúc các y u t gián ti p b t l i (không mong mu n) làm nh hư ng n giá tr tr c ti p (Singh và Kakar 1977) Bài t p 1. Tính h s path trong trư ng h p sau ây Ma tr n o 1.467741935 -0.612903226 -0.403226 1 0.5 0.4 0.879 -0.612903226 1.35483871 -0.16129 0.5 1 0.3 0.465 0.4 0.3 1 0.023 -0.403225806 -0.161290323 1.209677 Áp d ng “index function” trong Ex-cell tính ma tr n o 1 A B C 2 1 0.5 0.4 3 0.5 1 0.3 4 0.4 0.3 1 5 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 Vi t câu l nh trong ô I3 =INDEX(MINVERSE($A$3:$C$5),$H3,I$2) Sau ó dùng l nh copy có k t q a các ô còn l i. Chúng ta nên nh ph i xác nh khu v c n (destination) bao g m c t và hàng b ng các ch s 1, 2, 3
  11. 2. Th c hành tính phương sai ANOVA (Analysis of variance) Thí d : So sánh năng su t 8 gi ng lúa, xác nh gi ng nào t t nh t, phương sai ki u gen, phương sai ki u hình Ki u thí nghi m: Kh i hoàn toàn ng u nhiên (RBD), 3 l n l p l i (r=3), 8 nghi m th c (t=8) Nghi m th c: 8 gi ng lúa ký hi u G1 n G8 K tq a Nghi m th c R1 R2 R3 T ng c ng 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 T ng c ng R1 R2 R3 Grand total Grand (4.12+...+4.20) mean Phân tích ANOVA T ng s bình phương: TSS = (4.12)2 + ((4.08)2 + (4.10)2 + .... + (4.10)2 – CF Trong ó CF (correction factor) = (Grand total)2 / (3x8) T ng s bình phương nghi m th c TrSS = (T12+T22+T32+T42+T52+T62+T72+T82) / 3 – CF T ng s bình phương l n l p l i RSS = (R12+R22+R32) / 8 - CF T ng s bình phương sai s ESS = TSS – (TrSS + RSS) Trung bình bình phương = T ng s bình phương / t do ANOVA Ngu n t do T ng s bình phương Trung bình bình phương F T ng Nghi m th c 8-1=7 TrSS (TrSS/7)=TrMS L nl pl i 3-1=2 RSS (RSS/2)=RMS Sai s (t-1)(r-1) ESS (ESS/14)=EMS Phép th F F = TrMS / EMS F có ý nghĩa th ng kê m c 0.05 ư c ký hi u là * ------------------------------------- 0.01 ------------------ ** F không có ý nghĩa ư c ký hi u là ns Tra b ng t do theo hàng là t do c a nghi m th c (7), và theo c t là t do c a sai s (14) Tính phương sai theo ki u gen σ2g = (TrMS - EMS) / r ây r=3 Phương sai ki u hình σ2p = σ2g + EMS

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản