intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Báo cáo khoa học: Luân giao và Ggebiplot

Chia sẻ: Nguyễn Phi Nhung Nhung | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST
Báo xấu
66
lượt xem 4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luân giao l ph-ơng pháp thử khả năng kết hợp của các dòng do Sprague v Tatum đề xuất v đ-ợc Griffing ho n chỉnh v o năm 1956. Để phân tích số liệu thu đ-ợc qua luân giao có hai phương pháp tiếp cận chính:Căn cứ v o sơ đồ v cách bố trí thí nghiệm có thể đ-a ra mô hình toán học để tìm ra các th nh phần ph-ơng sai tham gia v o kết quả của luân giao v đánh giá các th nh phần đó.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo khoa học: Luân giao và Ggebiplot

  1. Báo cáo khoa học: Luân giao và Ggebiplot
  2. §¹i häc N«ng nghiÖp I T¹p chÝ KHKT N«ng nghiÖp 2006, TËp IV, Sè 6: 99-104 Lu©n giao vµ Ggebiplot Diallel cross and Ggebiplot NguyÔn §×nh HiÒn1 SUMMARY A set of crosses produced by involving “n” lines in all possible combinations is designated as diallel cross and the analysis of such crosses provides information on the nature and amount of genetic parameters, among them the general and specific combining ability of parents and their crosses. The theory of diallel was developped by Jinks and Hayman and have been described in detail in (1) (2) and (3) The recent developments have been presented by Weikai Yan (2002) using Software Ggebiplot (5). Key wods: Diallel cross, Software Ggebiplot Lu©n giao (Diallel cross) S¬ ®å 4 gåm : p*(p - 1) cÆp lai thuËn. C¸c tæ hîp lai ®−îc lÆp l¹i mét sè lÇn. Bè Lu©n giao l ph−¬ng ph¸p thö kh¶ n¨ng kÕt trÝ trªn ®ång ruéng th−êng dïng kiÓu khèi hîp cña c¸c dßng do Sprague v Tatum ®Ò xuÊt ngÉu nhiªn ®Çy ®ñ (RCBD) nh−ng còng cã v ®−îc Griffing ho n chØnh v o n¨m 1956. thÓ do ho n c¶nh, bè trÝ kiÓu kh¸c. §Ó ph©n tÝch sè liÖu thu ®−îc qua lu©n giao cã hai ph−¬ng ph¸p tiÕp cËn chÝnh: C¨n cø v o s¬ ®å v c¸ch bè trÝ thÝ nghiÖm cã thÓ ®−a ra m« h×nh to¸n häc ®Ó t×m ra c¸c - Ph−¬ng ph¸p Hayman th nh phÇn ph−¬ng sai tham gia v o kÕt qu¶ - Ph−¬ng ph¸p Griffing cña lu©n giao v ®¸nh gi¸ c¸c th nh phÇn ®ã. Sau ®©y chóng t«i chØ tr×nh bÇy ph−¬ng B−íc tiÕp theo l t×m ra kh¶ n¨ng kÕt hîp ph¸p Griffing. chung v kh¶ n¨ng kÕt hîp riªng cña tõng Griffing ®−a ra 4 s¬ ®å lu©n giao gäi l s¬ dßng. ®å 1, 2, 3 v 4. NÕu gäi p l sè dßng tham gia ThÝ dô ë s¬ ®å lai 1 víi kiÓu bæ trÝ theo lu©n giao th×: khèi ngÉu nhiªn ®Çy ®ñ ta cã m« h×nh: S¬ ®å 1 gåm : - p d¹ng bè mÑ xÞk = m + gi + g j + sij + rij + nk +e ijk - p*(p -1)/2 cÆp lai thuËn víi m l t¸c ®éng trung b×nh cña to n thÝ nghiÖm - p*(p -1)/2 cÆp lai ng−îc gi,gj l kh¶ n¨ng kÕt hîp chung (GCA) cña Tæng céng p2 tæ hîp. dßng i v dßng j S¬ ®å 2 gåm : - p d¹ng bè mÑ sij l kh¶ n¨ng kÕt hîp riªng(SCA) gi÷a - p*(p -1)/2 cÆp lai thuËn dßng i v j Tæng céng p*(p + 1)/2 tæ hîp. rij l t¸c ®éng t−¬ng hç (Reciprocal) gi÷a i S¬ ®å 3 gåm : - p*(p - 1)/2 cÆp lai thuËn vj - p*(p - 1)/2 cÆp lai ng−îc nk l t¸c ®éng cña lÇn lÆp k (Replication) Tæng céng p*(p - 1) tæ hîp eijk l sai sè ngÉu nhiªn (Error). 1 Khoa C«ng nghÖ th«ng tin, §¹i häc N«ng nghiÖp I
  3. S¬ ®å tÝnh to¸n h−ëng cña mçi th nh phÇn. ViÖc n y ph¶i thËn träng v× phô thuéc v o s¬ ®å lai v viÖc chóng C¶ 4 s¬ ®å ®Òu b¾t ®Çu b»ng viÖc dïng ta chän m« h×nh cè ®Þnh hay ngÉu nhiªn. ph−¬ng ph¸p ph©n tÝch ph−¬ng sai ®Ó t¸ch C¸c c¸ch tÝnh ® ®−îc tr×nh bÇy trong c¸c riªng 3 th nh phÇn cña b¶ng ph©n tÝch ph−¬ng t i liÖu (1), (2), (3), (4), (5) v mét sè t i liÖu sai (th−êng gäi l nguån biÕn ®éng - Source of kh¸c (Cã mét Ýt kh¸c biÖt gi÷a c¸c t i liÖu nªn variation) chóng t«i cã sù lùa chän). C¸c kÕt qu¶ ®−îc - PhÇn do lÆp (Tæng qu¸t h¬n l c¸c th nh ghi l¹i trong b¶ng ph©n tÝch ph−¬ng sai II. phÇn cña kiÓu bè trÝ thÝ nghiÖm), C¸c phÇn mÒm thèng kª nh− MiniTab, - PhÇn do c«ng thøc lai (Mçi tæ hîp lai l SPSS, Irristat kh«ng cã phÇn viÕt riªng cho mét c«ng thøc) lu©n giao, chØ cã phÇn mÒm MstatC cña §¹i - PhÇn do sai sè ngÉu nhiªn. häc Michigan cã ph©n tÝch lu©n giao theo s¬ C¨n cø v o tû sè Fisher (F) ®Ó ®¸nh gi¸ ®å Griffing 2 bè trÝ kiÓu khèi ngÉu nhiªn. ¶nh h−ëng cña lÆp (cña c¸c th nh phÇn do Ch−¬ng tr×nh ph©n tÝch Diallel cña chóng kiÓu bè trÝ thÝ nghiÖm), ¶nh h−ëng cña c«ng t«i viÕt cho c¶ 4 s¬ ®å Griffing víi kiÓu bè trÝ thøc lai. theo khèi ngÉu nhiªn ®Çy ®ñ (RCBD). To n bé kÕt qu¶ ®−îc tr×nh bÇy trong mét Ch−¬ng tr×nh ®−îc viÕt b»ng ng«n ng÷ b¶ng ph©n tÝch ph−¬ng sai m chóng t«i gäi l Pascal v chia nhá th nh 2 ch−¬ng tr×nh: b¶ng ph©n tÝch ph−¬ng sai I - Ch−¬ng tr×nh Dialen 2 ®Ó ph©n tÝch s¬ TiÕp theo ph¶i t¸ch nhá phÇn ph−¬ng sai ®å 2 v 4 do c«ng thøc lai th nh c¸c phÇn sau: - Ch−ong tr×nh Dialen 3 ®Ó ph©n tÝch s¬ - PhÇn do kh¶ n¨ng kÕt hîp chung (General combining ability). ®å 1 v 3 - PhÇn do kh¶ n¨ng kÕt hîp riªng Sau khi thö víi nhiÒu thÝ dô trong mét sè (Specific combining ability). s¸ch v luËn ¸n ch−¬ng tr×nh ® ®−îc dïng ®Ó ph©n tÝch c¸c sè liÖu nghiªn cøu cña nhiÒu - PhÇn do t¸c ®éng t−¬ng hç (Reciprocal sinh viªn v c¸n bé nghiªn cø−, kÕt qu¶ æn effect) nÕu cã lai ng−îc. ®Þnh v ®¸ng tin cËy. ViÖc t¸ch n y phô thuéc v o s¬ ®å lai nªn Sau ®©y l mét sè kÕt qu¶ tÝnh to¸n ®èi víi thÝ kh«ng thÓ ®−a ra mét c«ng thøc chung cho c¶ dô trong s¸ch cña Dabholkar 4 s¬ ®å. TiÕp theo l kiÓm ®Þnh ®Ó d¸nh gi¸ ¶nh
  4. Ggebiplot cã thÓ ph©n tÝch tÝnh æn ®Þnh (Stability). V× h×nh ¶nh trªn kh«ng gian 2 chiÒu nh×n chung Ggebiplot l phÇn mÒm cña Weikai Yan chØ ph¶n ¶nh ®−îc kho¶ng 70 – 80% h×nh ¶nh m chóng t«i ® giíi thiÖu. §©y l phÇn mÒm thËt nªn c¸c kÕt luËn chØ mang tÝnh ®Þnh rÊt hay v dÔ sö dông. Chñ yÕu phÇn mÒm n y h−íng, dÔ nh×n, gióp ®−a ra c¸c kÕt luËn chø dïng ®Ó ph©n tÝch t−¬ng t¸c gen v m«i kh«ng thËt chÝnh x¸c. tr−êng. NÕu cã mét sè gièng trång ë mét sè §em ¸p dông Ggebiplot v o lu©n giao víi ®Þa ®iÓm th× c¸c gi¸ trÞ trung b×nh qua c¸c lÇn b¶ng 2 chiÒu l b¶ng c¸c gi¸ trÞ trung b×nh cña lÆp (thiÕt kÕ kiÓu khèi ngÉu nhiªn ®Çy ®ñ c¸c tæ hîp lai cã thÓ thu ®−îc mét sè kÕt qu¶ (RCBD)) cña c¸c gièng t¹i c¸c ®Þa ®iÓm ®−îc kh¸ bÊt ngê. ghi v o mét b¶ng ch÷ nhËt víi h ng l gièng, cét l ®Þa ®iÓm. B»ng c¸ch ph©n tÝch hai Qua c¸c t i liÖu ® c«ng bè th× c¸c kÕt kh«ng gian h ng (gièng) v cét (®Þa ®iÓm) qu¶ râ nÐt nhÊt thu ®−îc khi ¸p dông theo c¸c th nh phÇn chÝnh sau ®ã chän hai Ggebiplot víi c¸c lu©n giao trong ®ã lai thuËn th nh phÇn chÝnh ®Çu v chän tû lÖ thÝch hîp v lai ng−îc cho kÕt qu¶ nh− nhau hoÆc xÊp xØ cã thÓ vÏ trªn cïng mét ®å thÞ c¸c ®iÓm gièng nh− nhau. Dïng thÝ dô ë phÇn 1 (coi nh− kÕt qu¶ lai ng−îc b»ng lai thuËn) chóng ta cã Vi v c¸c ®iÓm ®Þa ®iÓm Dj. Dùa trªn mèi b¶ng c¸c gi¸ trÞ trung b×nh. quan hÖ gi÷a c¸c gièng Vi v c¸c ®Þa ®iÓm Dj trªn) cho ta h×nh ¶nh cña c¸c kh¶ n¨ng kÕt Sau ®©y l kÕt qu¶ khi vÏ b»ng Ggebiplot hîp chung GCA (xem b¶ng c¸c tæ hîp (trªn h×nh c¸c gièng khi dïng l m mÑ th× ghi l chung ë trªn, cao nhÊt l c¸c gièngM1, M2, Mi cßn dïng l m bè th× ghi l Bj). nhá nhÊt l M4). H×nh vÏ thø nhÊt: XÐt kho¶ng c¸ch tõ c¸c ®iÓm Mi ®Õn trôc C¸c h×nh chiÕu cña c¸c gièng Mi trªn trôc chÝnh theo h−íng song song víi trôc thø hai. chÝnh (trªn h×nh vÏ theo h−íng tõ d−íi lªn
  5. §é lín cña c¸c kho¶ng c¸ch n y gióp C¸c gièng M4, M6, M7, M5 ë gÇn trôc chÝnh nªn nh×n chung kh«ng cho c¸c SCA cao, chóng ta nhËn ®Þnh vÒ kh¶ n¨ng kÕt hîp tuy nhiªn nÕu chän tæ hîp gi÷a M4, M6, M7 riªng SCA. Ba gièng M1, M2, M3 c¸ch xa víi B2, B3 (cã M2 v M3 n»m ë phÝa ®èi lËp) trôc nh− vËy 3 gièng n y cã kh¶ n¨ng cho th× ®−îc M2B4, M2B7 M3B7 t−¬ng ®èi cao. mét sè kÕt hîp riªng cao. Tæ hîp gièng n»m ë hai phÝa ®èi lËp cña trôc M1B2 v M1B3 cho XÐt h×nh vÏ thø hai: c¸c kh¶ n¨ng kÕt hîp riªng rÊt cao (xem b¶ng c¸c tæ hîp riªng).
  6. Bèn gièng M1, M2, M3, M4 n»m ë 4 th nh mét sè nhãm v kiÕn nghÞ mét sè s¬ ®å ®Ønh cña mét tõ gi¸c bao trïm lªn mäi Mi. KÎ lai cã kh¶ n¨ng cho kÕt qu¶ cao. c¸c ®−êng vu«ng gãc víi c¸c c¹nh ta ®−îc 4 ViÖc dïng Ggebiplot ®Ó nghiªn cøu lu©n khu vùc (sector). Khu vùc cã ®Ønh M1 chøa 2 giao ®ang tiÕp tôc v ng y c ng ho n thiÖn gièng B2, B3 c¸ch xa t©m ®iÓm nh− vËy c¸c tæ chóng t«i nÕu cã dÞp sÏ giíi thiÖu vÒ vÊn ®Ò n y. hîp M1B3 v M1B2 cho trung b×nh kh¸ cao(xem b¶ng c¸c gi¸ trÞ trung b×nh). Khu T i liÖu tham kh¶o vùc cã ®Ønh M2 chøa 4 gièng B5, B4, B6, B7 trong ®ã B5, B4 ë xa t©m ®iÓm t−¬ng øng víi Ng« H÷u T×nh v NguyÔn §×nh HiÒn (1996). c¸c trung b×nh M2B4 v M2B5 cao. Khu vùc C¸c ph−¬ng ph¸p lai thö v ph©n tÝch cã ®Ønh M3 chøa gièng B1 xa t©m ®iÓm nh− kh¶ n¨ng kÕt hîp trong c¸c thÝ nghiÖm vËy tæ hîp M1B3 cho kÕt qu¶ kh¸ cao. Khu vÒ −u thÕ lai, NXB N«ng nghiÖp, tr. vùc cã ®Ønh M4 kh«ng cã gièng B n o nh− 23-41. vËy c¸c tæ hîp cña M4 víi c¸c gièng kh¸c ®Òu Singh R. K. Chaudhary B. D (1985). cho trung b×nh thÊp. Tr−êng hîp gièng B5 xa Biometrical methods in Quantitative t©m ®iÓm v n»m ë danh giíi gi÷a hai khu vùc Genetic analysis. Kalyani publishers, cã ®Ønh l M1 v M2 nªn c¸c tæ hîp M1B5 v pp. 104-157. M2B5 ®Òu kh¸ cao. Dabholkar A. R. (1992). Elements of CÇn nh¾c l¹i l h×nh ¶nh trªn Ggebiplot Biometrical Genetics. New Delhi, pp. nh×n chung chØ ®óng kho¶ng 70-80% nªn c¸c 215- 325. kÕt luËn chØ mang tÝnh gîi ý. Weikai Yan and Hunt L.A (2002). Biplot Ngo i mét sè nhËn xÐt ® tr×nh bÇy ë trªn analysis of Diallel Data Crop Science 42:21-30. mét sè t¸c gi¶ ® ®i s©u v o quan hÖ gi÷a c¸c ®iÓm Mi v Bj ®Ó ph©n tÝch v ®−a ra mét sè Weikai Yan. Software Ggebiplot. gi¶ thiÕt vÒ sè gen tréi ¶nh h−ëng ®Õn tÝnh (B¶n Beta Ggebiplot trªn m¹ng t¹i ®Þa chØ w.w.w.ggebiplot.com). tr¹ng ®ang nghiªn cøu, sau ®ã chia c¸c gièng
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.26: Bộ 320 Luận Văn Thạc Sĩ Y Học
320 tài liệu
1236 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2