Giáo trình về Di truyền số lượng và chọn giống vật nuôi-chương 7

Chương 7: Ước tính giá trị giống - CHỉ số chọn lọc. Nội dung cơ bản của chọn lọc gia súc giống là lựa chọn được những con vật có giá trị di truyền cộng gộp (giá trị giống ) cao. Trong nhiều năm qua các phương pháp thống kê sử dụng các dữ liệu theo dõi năng suất ….
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giáo trình về Di truyền số lượng và chọn giống vật nuôi-chương 7 Di truyÒn sè l−îng vµ chän gièng vËt nu«i ¦íc tÝnh gi¸ trÞ gièng - ChØ sè chän läc 85 Ch−¬ng 7 −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng - chØ sè chän läc Néi dung c¬ b¶n cña chän läc gia sóc gièng lµ lùa chän ®−îc nh÷ng con vËt cã gi¸ trÞ di truyÒn céng gép (gi¸ trÞ gièng) cao. Trong nhiÒu n¨m qua c¸c ph−¬ng ph¸p thèng kª sö dông c¸c d÷ liÖu theo dâi n¨ng suÊt ®· ®−îc dïng ®Ó −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng. Nh÷ng tiÕn bé vÒ c«ng cô tÝnh (m¸y tÝnh ®iÖn tö: kh¶ n¨ng cña bé nhí, kh¶ n¨ng l−u tr÷, tèc ®é tÝnh to¸n), vÒ øng dông c¸c m« h×nh to¸n häc ®· khiÕn cho viÖc −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng ngµy cµng hoµn thiÖn thªm. Trong sè c¸c hÖ thèng −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng, chØ sè chän läc lµ ph−¬ng ph¸p c¬ b¶n ®· ®−îc øng dông réng r·i vµo s¶n xuÊt trong nh÷ng n¨m 70-80 vµ cã ¶nh h−ëng rÊt lín ®èi víi c¸c hÖ thèng ®¸nh gi¸ gi¸ trÞ gièng hiÖn nay. 1. ¦íc tÝnh gi¸ trÞ gièngcña vËt nu«i Chóng ta ®· biÕt m« h×nh di truyÒn ®èi víi tÝnh tr¹ng sè l−îng nh− sau: G=A+D+I trong ®ã, A : Gi¸ trÞ di truyÒn céng gép do t¸c ®éng riªng rÏ cña nhiÒu allen mµ mçi gen chØ cã mét ¶nh h−ëng nhá g©y nªn; D : Sai lÖch tréi do t¸c ®éng phèi hîp cña 2 allen cïng locus g©y nªn; I : Sai lÖch t−¬ng t¸c do t¸c ®éng phèi hîp cña 2 hay nhiÒu allen ë c¸c locus kh¸c nhau g©y nªn. Trong chän läc, ng−êi ta quan t©m nhiÒu h¬n tíi gi¸ trÞ di truyÒn céng gép, bëi v× chØ cã duy nhÊt gi¸ trÞ nµy ®−îc truyÒn tõ thÕ hÖ tr−íc sang thÕ hÖ sau. Tõ thÕ hÖ bè mÑ sang thÕ hÖ con, do sù kÕt hîp gi÷a nhiÔm s¾c thÓ cña giao tö ®ùc vµ giao tö c¸i mµ sai lÖch tréi, sai lÖch t−¬ng t¸c ë thÕ hÖ bè mÑ bÞ thay ®æi, h×nh thµnh nªn c¸c sai lÖch tréi vµ sai lÖch t−¬ng t¸c míi hoµn toµn kh¸c so víi thÕ hÖ bè mÑ. Do vËy, khi tiÕn hµnh lai gièng ng−êi ta quan t©m nhiÒu tíi sai lÖch tréi vµ sai lÖch t−¬ng t¸c. Do gi¸ trÞ di truyÒn céng gép cña thÕ hÖ tr−íc cã mèi quan hÖ chÆt chÏ víi gi¸ trÞ di truyÒn céng gép cña thÕ hÖ sau mµ ng−êi ta cßn gäi nã lµ gi¸ trÞ gièng (Breeding Value), ký hiÖu lµ BV: BV = A ChØ cã 1/2 gi¸ trÞ gièng cña bè hoÆc mÑ ®−îc truyÒn cho ®êi con, do ®ã gi¸ trÞ di truyÒn céng gép mµ thÕ hÖ con nhËn ®−îc tõ bè hoÆc mÑ ®−îc gäi lµ kh¶ n¨ng truyÒn ®¹t (Transmitting Ability, ký hiÖu lµ TA) b»ng 1/2 gi¸ trÞ gièng : TA = 1/2 BV §èi víi c¸c tÝnh tr¹ng ®−îc nh¾c l¹i nhiÒu lÇn, ng−êi ta cßn ®Ò cËp tíi kh¸i niÖm kh¶ n¨ng s¶n xuÊt (Producing Ability, ký hiÖu PA) hay cßn gäi lµ kh¶ n¨ng s¶n xuÊt cã thÓ nhÊt (Most Probable Producing Ability, ký hiÖu MPPA) ®ã lµ tæng cña gÝa trÞ gièng vµ ¶nh h−ëng cña ngo¹i c¶nh chung EG (cßn gäi lµ ngo¹i c¶nh th−êng xuyªn EP) : PA = BV + EG = A + EG Chóng ta kh«ng thÓ ®¸nh gi¸ trùc tiÕp ®−îc gi¸ trÞ gièng còng nh− kh¶ n¨ng s¶n xuÊt cña con vËt, bëi v× cho tíi nay còng nh− trong mét thêi gian dµi n÷a chóng ta vÉn ch−a biÕt ®−îc ¶nh h−ëng cña rÊt nhiÒu c¸c gen ®ãng gãp nªn t¸c ®éng céng gép. Do ®ã chóng ta chØ cã thÓ −íc tÝnh ®−îc gi¸ trÞ gièng. Gi¸ trÞ gièng −íc tÝnh ®−îc ký hiÖu lµ EBV (Estimated Breeding Value) hoÆc ¢. Ph−¬ng ph¸p duy nhÊt ®Ó cã thÓ −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng cña mét vËt nu«i vÒ mét tÝnh tr¹ng nµo ®ã lµ dùa Gi¸o tr×nh sau ®¹i häc Tr−êng §¹i häc N«ng nghiÖp I Hµ Néi Di truyÒn sè l−îng vµ chän gièng vËt nu«i ¦íc tÝnh gi¸ trÞ gièng - ChØ sè chän läc 86 vµo gi¸ trÞ kiÓu h×nh cña tÝnh tr¹ng nµy ë chÝnh b¶n th©n con vËt, hoÆc dùa vµo gi¸ trÞ kiÓu h×nh cña tÝnh tr¹ng nµy ë con vËt cã hä hµng víi con vËt mµ ta cÇn −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng cña nã, hoÆc phèi hîp c¶ hai lo¹i gi¸ trÞ kiÓu h×nh nµy. C¸ch −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng cña mét vËt nu«i ®èi víi nhiÒu tÝnh tr¹ng còng sÏ t−¬ng tù nh− vËy. Gi¸ trÞ kiÓu h×nh cña mét con vËt mµ ta sö dông ®Ó −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng ®−îc gäi lµ nguån th«ng tin gióp cho viÖc ®¸nh gi¸ gi¸ trÞ gièng. Nguån th«ng tin nµy cã thÓ chØ lµ mét gi¸ trÞ kiÓu h×nh duy nhÊt mµ ta theo dâi quan s¸t ®−îc, nh−ng còng cã thÓ lµ gi¸ trÞ kiÓu h×nh trung b×nh cña nhiÒu theo dâi quan s¸t. C¸c theo dâi quan s¸t nµy cã thÓ thu ®−îc tõ nh÷ng lÇn nh¾c l¹i trªn mét c¸ thÓ, còng cã thÓ thu ®−îc tõ c¸c c¸ thÓ kh¸c nhau (chóng cã cïng mét mèi quan hÖ hä hµng th©n thuéc v¬Ý con vËt mµ ta cÇn −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng cña nã, ch¼ng h¹n cïng lµ con, cïng lµ anh chÞ em ruét, hoÆc cïng lµ anh chÞ em nöa ruét thÞt). C¸c nguån th«ng tin ®−îc sö dông ®Ó −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng bao gåm: - Nguån th«ng tin cña b¶n th©n con vËt: c¸c sè liÖu n¨ng suÊt cña chÝnh b¶n th©n con vËt; - Nguån th«ng tin cña tæ tiªn con vËt: c¸c sè liÖu n¨ng suÊt cña bè, mÑ, «ng bµ néi ngo¹i, cña c¸c ®êi tr−íc thÕ hÖ «ng bµ; - Nguån th«ng tin cña anh chÞ em con vËt: c¸c sè liÖu n¨ng suÊt cña anh chÞ em ruét (cïng bè cïng mÑ), anh chÞ em nöa ruét thÞt (cïng bè kh¸c mÑ hoÆc cïng mÑ kh¸c bè); - Nguån th«ng tin tõ ®êi con con vËt: c¸c sè liÖu n¨ng suÊt cña ®êi con cña con vËt. Nh− vËy, chóng ta cã thÓ −íc tÝnh gi¸ trÞ gièng cña vËt nu«i theo c¸c ph−¬ng thøc sau ®©y: - §¸nh gi¸ gi¸ trÞ di truyÒn céng gép cña con vËt vÒ 1 tÝnh tr¹ng dùa vµo nguån th«ng tin vÒ tÝnh tr¹ng nµy cña chÝnh b¶n th©n con vËt ®ã (sè liÖu cña 1 quan s¸t duy nhÊt hoÆc sè liÖu trung b×nh cña nhiÒu quan s¸t nh¾c l¹i) - §¸nh gi¸ gi¸ trÞ di truyÒn céng gép cña con vËt vÒ nhiÒu tÝnh tr¹ng dùa vµo nguån th«ng tin vÒ c¸c tÝnh tr¹ng nµy cña chÝnh b¶n th©n con vËt ®ã (sè liÖu cña 1 quan s¸t duy nhÊt hoÆc sè liÖu trung b×nh cña nhiÒu quan s¸t nh¾c l¹i ®èi víi c¸c tÝnh tr¹ng) - §¸nh gi¸ gi¸ trÞ di truyÒn céng gép cña con vËt vÒ 1 tÝnh tr¹ng dùa vµo nguån th«ng tin vÒ tÝnh tr¹ng nµy cña chÝnh b¶n th©n con vËt vµ nguån th«ng tin cña c¸c con vËt hä hµng víi nã (sè liÖu cña 1 quan s¸t duy nhÊt hoÆc sè liÖu trung b×nh cña nh ...