Transcript การประเมินค่าอัตราพันธุกรรม - คณะเกษตรศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น

การประเมินค่าอัตรา
พันธ ุกรรม
โดย
ผศ.ดร.ว ุฒิไกร บ ุญคม้ ุ
ภาควิชาสัตวศาสตร์ คณะเกษตรศาสตร์
มหาวิทยาลัยขอนแก่น
การประเมินค่าอัตราพันธ ุกรรม
มี 2 วิธีหลักๆ คือ
1. Sire-offspring regression analysis
1.1 One-Parent Regression
1.2 Midparents-offspring Regression
2. Sib analysis
2.1 Half sib analysis
2.2 Full sib analysis
การประเมินค่าอัตราพันธ ุกรรม
Sire-offspring regression analysis
หลักการ
1. ต้องมีขอ้ มูลพ่อแม่และล ูกที่สมบรูณจ์ ึงจะสามารถวิเคราะห์หา
ค่าอัตราพันธ ุกรรมได้
2. ใช้หลักการของสมการถดถอยในการคานวณหาค่าอัตรา
พันธ ุกรรม
การประเมินค่าอัตราพันธ ุกรรม
One parent-offspring regression
Sire
Midparents-offspring regression
Dam
Sire
offspring
offspring
or
Dam
offspring
One parent-offspring regression
Ex. สมมุติให้น้าหนักแรกเกิดของโคบราห์มนั ที่เกิดจากพ่อพันธแ์ ุ ต่ละตัวเป็นดังนี้
หมายเลขพ่อ
ค่าสังเกตพ่อ
(X)
ค่าสังเกตเฉลี่ยของล ูก
(Y)
27.5
26.3
25.0
28.1
...
….
24.2
23.6
1
2
...
...
n
สมการวิเคราะห์หาค่าอัตราพันธ ุกรรม
สมการสาหรับใช้คานวณหาค่าอัตราพันธ ุกรรมมีดงั นี้
by . x
COV ( XY )

VAR( X )
เมื่อ COV(XY) = Co-variance(Sire,Offspring)
VAR(X) = Variance(Sire)
One parent-offspring regression
ดังนัน้
by . x
by . x
by . x
Regression equation
COV ( XY )
1

by COV ( XY )  V ( A)
VAR( X )
2
1
V ( A)
 2
byVAR( X )  V ( P)
VAR( X )
1 V ( A)
V ( A)
 x
from
 h 2 and then
2 V ( P)
V ( P)
1 2
by . x  h
สมการวิเคราะห์
2
 h 2  2by. x
การประเมินค่าอัตราพันธ ุกรรม
ในทางปฏิบตั ิเราสามารถคานวณค่าความถดถอยได้จากสูตร
by . x
( X )( Y )
( XY ) 
n
n

2
(
X
)

2
( X ) 
n
n
Midparents-offspring regression
Ex. สมมุติให้น้าหนักแรกเกิดของโคบราห์มนั ที่เกิดจากพ่อพันธแ์ ุ ต่ละตัวเป็นดังนี้
หมายเลขพ่อ
ค่าเฉลี่ยของค่า
สังเกตพ่อแม่
(X)
ค่าสังเกตเฉลี่ยของล ูก
(Y)
25.3
24.3
24.0
25.4
...
….
22.8
27.2
1
2
...
...
n
สมการวิเคราะห์หาค่าอัตราพันธ ุกรรม
สมการสาหรับใช้คานวณหาค่าอัตราพันธ ุกรรมมีดงั นี้
by . x
COV ( XY )

VAR( X )
เมื่อ COV(XY) = Co-variance(Parentsmean,Offspring)
VAR(X) = Variance(Parentsmean)
One parent-offspring regression
ดังนัน้
by . x
by . x
Regression equation
COV ( XY )
1

by COV ( XY )  V ( A)
VAR( X )
2
1
V ( A)
1
2

byVAR( X )  V ( P )
1
2
V ( P)
2
V ( A)
from
 h 2 and then
V ( P)
 h 2  by . x
สมการวิเคราะห์
การประเมินค่าอัตราพันธ ุกรรม
Sib analysis
หลักการ
1. ต้องมีขอ้ มูลบันทึกจากล ูกจึงจะสามารถวิเคราะห์หา
ค่าอัตราพันธ ุกรรมได้
2. ใช้หลักการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทางพันธ ุกรรมร่วมระหว่างพี่
น้องโดยวิธีวิเคราะห์หาค่าความแปรปรวน (ANOVA)
3. แยกปัจจัยอื่นๆออกจากปัจจัยเนื่องจากพันธ ุกรรม
การประเมินค่าอัตราพันธ ุกรรม
Half sib analysis
Full sib analysis
S1
D1
D2
D3
D1
O1
O2
D2
O3
O1
O2
O3
O1
O2
Half sib analysis
Half sib analysis
Half sib analysis
Full sib analysis
Full sib analysis
ตัวอย่างการคานวณ h2 แบบ Full sib
Ex. จงคานวณค่าอัตราพันธ ุกรรมจากตารางวิเคราะห์ความแปรปรวนที่กาหนดให้
เมื่อมีพ่อพันธจ์ ุ านวน 50 ตัว พ่อพันธแ์ ุ ต่ละตัวผสมกับแม่พนั ธ์ ุ 6 ตัว และใช้ล ูกจาก
แม่พนั ธแ์ ุ ต่ละตัวจานวน 3 ตัว
SOV
DF
SS
MS
E(MS)
Sire
49
49
837
17.10
17.10
E2+ k2D / S+dk2S
Dam/Sire
100
1079
1079
10.79
10.79
E2+ k2D / S
Off/Dam/Sire
750
1643.4
2.19
2.19
Total
899
3559.4
E2
ตัวอย่างการคานวณ h2 แบบ Full sib
Ex. จงคานวณค่าอัตราพันธ ุกรรมจากตารางวิเคราะห์ความแปรปรวนที่กาหนดให้
เมื่อมีพ่อพันธจ์ ุ านวน 50 ตัว พ่อพันธแ์ ุ ต่ละตัวผสมกับแม่พนั ธ์ ุ 6 ตัว และใช้ล ูกจาก
แม่พนั ธแ์ ุ ต่ละตัวจานวน 3 ตัว
 E2
 D2 / S
 S2
 T2
 2.19
10.79  2.19
3
 2.87
17.10  10.79

18
 0.35

 2.19  2.87  0.35
 5.41
h2

4 S2

2
T
 0.2588

4(0.35)
5.41
ค่าอั ตราพันธุกรรมใน Full sib
2
Sire
h
h
2
Sire
h
2
Dam
h
2
Dam
ใช้อัตราพันธุกรรมจากพ่อพันธุ์มากกว่าเนื่องจากเราต้องการประเมินพ่อ
 ค่าอั ตราพันธุกรรมจากพ่อพันธุ์ท่ีได้ มคี วามบริสทุ ธิ์ มากกว่าของแม่พนั ธุ์
 แม่พนั ธุ์มอี ิ ทธิ พลของ maternal effect ซึ่งเป็ นอิ ทธิ พลที่เราไม่ต้องการ
The useful of heritability
h2
ปานกลาง
ต่า
ต้องการ Heterosis
หรือไม่
ต้องการ Heterosis
หรือไม่
สูง
ไม่
หลีกเลี่ยง
เลือดชิด
ต้องการ ไม่
ผสมภายในพันธ์ ุ
เน้นการคัดเลือก
ผสมข้ามพันธ์ ุ
ต้องการ
เน้นการจัดการ
โรงเรือนการให้
อาหารการผสมพันธ์ ุ
The useful of heritability
ทราบธรรมชาติของลักษณะที่กาลังศึกษา
1. กาหนดแนวทางการปรับปร ุงพันธ์ ุ
2. ทานายผลตอบสนองของการคัดเลือก
ช่วยกาหนดแผนการผสมพันธห์ ุ รือ
คัดเลือกพันธ์ ุ
Repeatability
ค่าอัตราซ้า (t, c2) เป็นค่าที่บอกว่าลักษณะใดๆที่สตั ว์ถ่ายทอดทางพันธ ุกรรม
มีประสิทธิภาพหรือความแม่นยาเพียงใด
สามารถหาได้จากสมการดังนี้
rXY 
COV ( XY )
V ( X ).V (Y )
Repeatability
ค่าอัตราซ้า (t, c2) จึงหมายถึง อัตราส่วนของความแปรปรวนทางพันธ ุกรรม
และสภาพแวดล้อมถาวรต่อความแปรปรวนของลักษณะปรากฏ
Repeatability
ค่าอัตราซ้า (t, c2) จึงหมายถึง อัตราส่วนของความแปรปรวนทางพันธ ุกรรม
และสภาพแวดล้อมถาวรต่อความแปรปรวนของลักษณะปรากฏ
c2 

V (G )  V ( E p )
V ( P)
V (G )  V ( E p )
V (G )  V ( E p )  V ( Et )
Repeatability
Evaluation of Repeatability
จะใช้วิธีการวิเคราะห์หาค่าความแปรปรวนเช่นเดียวกับวิธี sib analysis
 ส่วนใหญ่จะใช้ขอ้ มูลผ่านทางแม่ เช่น การให้ผลผลิตน้านม จานวนล ูก จานวนไข่
 เนื่องจากแม่มีอิทธิพลของ maternal effect ซึ่งจัดเป็น Ep อย่างหนึ่ง
 แต่ส ุดท้ายเราต้องการร ้ ู พันธ ุกรรม มากกว่า สภาพแวดล้อม
Repeatability analysis
SOV
DF
SS
MS
Between Animals (DAM)
Within Animals (Off/Dam)
a-1
an-a
SSA
SSW
MSA
MSW
Total
an-1
SST
E(MS)
= W2+ nA2
= W2
Repeatability analysis
Ex.
จงประเมินค่าอัตราซ้าของน้าหนักแรกเกิดของโคบราห์มนั ซึ่งใช้ขอ้ มูลน้าหนักแรกเกิด
จากล ูกโคจานวน 135 ตัว จากแม่โคทัง้ หมด 45 ตัว โดยกาหนดให้แม่โคแต่ละตัวให้ล ูกเท่ากัน
SOV
DF
SS
MS
E(MS)
Dam
Off/Dam
44
90
444.40
315.00
10.1
3.5
= W2+ 3D2
= W2
Total
134
759.40
The useful of Repeatability

ค่า c2 สามารถนาไปประเมินความทางสามารถในการให้ผลผลิตได้ (Expected Real Producing
Ability, ERPA or Most Probable Producing Ability, MPPA)
Example of ERPA or MPPA
Ex. กาหนดให้ค่าอัตราซ้าของการให้นมมีค่า 0.5 และการให้นมเฉลี่ยของโคนมฝูงหนึ่ง
มีค่า 1150 กก./ระยะการให้นม จงประเมินค่า MPPA ของแม่โค A, B และ C
ซึ่งมีประวัติการให้นมดังนี้
แม่โค
จานวนระยะให้นม
น้านมเฉลี่ยท ุกระยะ
A
1
1250
B
2
1235
C
4
1243
Example of ERPA or MPPA
Ex. กาหนดให้ค่าอัตราซ้าของการให้นมมีค่า 0.5 และการให้นมเฉลี่ยของโคนมฝูงหนึ่ง
มีค่า 1150 กก./ระยะการให้นม จงประเมินค่า MPPA ของแม่โค A, B และ C
ซึ่งมีประวัติการให้นมดังนี้
The useful of Repeatability

ค่า c2 สามารถนาไปประเมินค ุณค่าการผสมพันธ์ ุ (Estimated Breeding Value, EBV)
Conclusion
Quantitative traits
You tell diference of
You tell meant of
Qualitative traits
c2
h2
Quantitative traits
Analysis method
An example
The useful of h2 and c2
สหสัมพันธ์ ทางพันธุกรรม
• สหสัมพันธ์ ทางพันธุกรรม (genetic correlation; rG)
• เกิดจากการที่ยีนตาแหน่งหนึ่งมีผลในการควบคุมลักษณะมากกว่าหนึ่ง
ลักษณะ (pleiotropy) และจากการที่ยีนหรือกลุ่มของยี นที่ควบคุม
ลักษณะทั้งสองมีตาแหน่งอยู่บนโครโมโซมเดียวกัน (linkage)
• สนับสนุนซึ่งกันและกัน (synergistic effect)
• แบบตรงกันข้าม (antagonistic effect)
สวัสดี