Giáo trìnhCơ sở di truyền Chương 2P

Giáo trình
Cơ sở di truyền

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:
- Chọn nhóm có genotype làm bố mẹ.
- Chọn các genotypes ở trong nhóm có khoảng cách di tryuền với các nhóm khác càng xa càng tốt.
- Chú ý các tính trạng có mức độ đóng góp cao nhất về độ khác biệt về di truyền.
Phải tiếp tục thực thiện 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 của các dòng con lai.

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
Var 1 Cova1.2 Cova1.3 Cova1.4 Var 2 Cova2.3 Cova2.4
Var 3 Cova3.4
Var 4
5. Chuyển đổi giá trị của các biến số. Thí dụ chúng ta có 4 tính trạng mục tiêu, giá trị chuyển đổi sẽ được tính theo công thức như sau:
X1
Y1 = --------------------------
(σ2X1)1/2
trong đó σ2X1 là phương sai của tính trạng 1 aX1 + X2
Y2 = -------------------------- (A)1/2
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

Quần thể 1 Y1
... Y2
... Y3
... Y4
...
2 ... ... ... ...
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:
D2 (1-3), D2 (1-4), D2 (1-5), .... D2 (1-n) D2 (2-3), D2 (2-4) , ....................D2 (2-n)
................................................................. D2 (10-11) ,................................D2 (10-n)
.......
D2 ([n-1]-n)

2-3. XẾP NHÓM KIỂU GEN VÀO NHỮNG CLUSTER DI TRUYỀN KHÁC NHAU
Căn cứ vào giá trị D2, người ta tiến hành xếp nhóm theo trình tự như sau:

Phương pháp Tocher:
Xếp nhóm giống theo những cluster kh

النتائج (الإنجليزية) 2:

Syllabus
Genetic Basis

Chapter 2

ANALYSIS OF GENETIC DIVERSITY
distance measurement method of the group on the basis of many different traits recommended (Mahalanobis 1928).

This method is also known as digital "squares" (D2 - Mahalonobis). The analysis steps include:
(i) Collect data
(ii) level of significance test
(iii) Conversion of values
(iv) Calculate the number of D2
(v) Test the significance of D2 level with Chi-squared test
(vi) the level of contribution of the traits in the subgroups.
(vii) cluster group of genetic Rating:

- Method Tocher
- Canonical graph.

The analysis has found in fish biology statistical models
First, we set up a matrix containing the values of variance (variance) and co-variance (covariance) between traits related to each other, to figure out the equation of the variables change correlated.
Next, calculate the value pairs D2 and genetic subgroups. Calculated genetic distances in each group and between groups.
The genotypes in the same group at different genotype than in other groups. The coefficient D in much smaller groups than between groups coefficient D.
There are three important characteristics when selecting genotypes are:
- Choose parental genotype groups.
- Choose the genotypes in distance traveled tryuen groups with other groups as far as possible.
- Note the traits the highest level of contribution of the genetic differences.
Must continue to improve the hybridization experiment, specific new conclusion of heterosis between the two groups have long distances, as well as the separation of the progenies.

2-1. SAI SAI & INTEGRATED PRACTICE (variance, covariance)
(Σx) 2
Σx2 - -------
n
var x = ----------------------- ------------ (variance)
n - 1

Σxy - (ΣxΣy) / n
Cov xy = --------------------- ----- (where false)
n -1

metroglyph method and the evaluation index was Anderson proposal from 1957. After that, many other authors have developed this method as Ramanujam and Kumar ( 1964), Mukherjee et al. (1971), Venketrao et al. (1973)

2-2. LIMITATIONS OF D2
PD2 = b1d1 + b2d2 + + .... + bpdp b3d3
PD2 = wij (mean xi1 - xi2 mean) (mean Xj1 - mean Xj2)
wij is a matrix in which the values of the variance and variance of target traits are used to analyze the genetic diversity level
calculation steps are conducted in the following order
1. ANOVA and ANCOVA analysis of target traits
genotype 2. Find the variance and the wrong phenotype, genotype and where wrong with the wrong phenotype
3. Arrange the matrix of variance values and the corresponding false case in columns and rows of the matrix [G] genotype and [P] phenotype. In the general case, we can just use the matrix [G]. Where layout without repeated experiments, and with the wrong variance is calculated according to a series of numbers, no table ANOVA and ANCOVA, we only have a single matrix.
4. Prize matrix manner presented a "pivotal" (type root rat tail). The left-hand side of the system is a matrix equation of the variance values, wrong case. On the right is the corresponding unit matrix. For example, if we analyze the target of 4 traits, will be the unit matrix
Var 1 Var 2 Cova2.3 Cova1.2 Cova2.4 Cova1.4 Cova1.3
3 Cova3.4 Var
Var 4
5. Convert the value of the variable. For example, we have 4 traits objectives, the conversion value will be calculated according to the following formula:
X1
Y1 = ----------------------- ---
(σ2X1) 1/2
which is σ2X1 variance of traits 1 AX1 + X2
Y2 = -------------------------- (A) 1/2,
where a is the coefficient of the results column 1 of the equation (2) in the matrix when calculating unit. A coefficient is the result of the left-hand side when first calculated, corresponding to the equation (2)
bX1 CX2 + X3 + Y3 = ----------------- -
(b) 1/2,
where b is the coefficient of the results of column 1, column 2 c of the equation (3), in the matrix when computing units, and b is the number of coefficients results first on the left hand side of equation (3)
EX1 + FX2 + X4 + Y4 = --------------------------- GX3
(C ) 1/2,
where e is the coefficient of the results of column 1, column 2 f, 3 g of columns in the equation (4), in the matrix when computing units, and C are coefficients result of the first of the left-hand side of equation (4)
Thus we will have a system of equations switch values with the values and practices of
each
6. Tabulation new value and then calculate the squared

population 1 Y1
Y2 ...
... Y3
Y4 ...
...
2 ... ... ... ...
D (1-2) the difference between 1 and 2
D2 (1-2) average difference between 1 and 2 = the Σdi2
Similarly, we calculate the square of each pair of genotypes in the analysis of genetic diversity of populations. Example:
D2 (1-3), D2 (1-4), D2 (1-5), .... D2 (1-n) D2 (2-3), D2 (2-4), .. .................. D2 (2-n)
.......................... ....................................... D2 (10-11), .... D2 ............................ (10-n)
.......
D2 ([n-1] -n )

2-3. TEAM CLASSIFICATION IN THE CLUSTER TYPE GEN different genetic
basis of the value of D2, we conducted grouped according to the following order:

Tocher method:
Rating under the same cluster group kh