Di truyền số lượng và chọn giống vật nuôi

b1 6400,00 -57,60 62,064 -1 4159,032

b2 = -57,60 51,84 15,552 100,872

62,064 15,552 0 0

b1 0,488785

b2 = -1,95061

14,79847

Như vậy, chỉ số sẽ là:

I = 0,489(X1 -X1) - 1,951(X2- X2) , hoặc rút gọn là: I = (X1 -X1) - 4(X2- X2)

Kiểm tra lại kết quả bằng cách tính

62,064

b'GX2 = [ 0,488785 -1,95061 ] 15,552

0

Do vậy, RX2 0, điều này chứng tỏ chỉ số đã làm cho hiệu quả chọn lọc của tính trạng mục tiêu thứ 2 bằng 0.

4.6. Ước tính năng suất của vật nuôi trong tương lai

Trong các phần trên, chúng ta đã sử dụng chỉ số chọn lọc để ước tính giá trị giống của vật nuôi, bây giờ chúng ta xem xét một ứng dụng khác, đó là sử dụng phương pháp chỉ số chọn lọc để ước tính năng suất con vật trong tương lai. Để ước tính khả năng sản xuất của bò sữa hoặc của lợn nái có thể đạt được trong lứa đẻ tới, ta căn cứ vào giá trị trung bình của năng suất mà con vật đã đạt được m lứa đẻ trước. Lúc đó chỉ số (I) được gọi là khả năng sản xuất có thể, ký hiệu là MPPA:

I = MPPA = bP

trong đó, b: hệ số cần xác định

P: giá trị trung bình năng suất của m lần xác định được

Hệ số b phải đảm bảo cho hệ số tương quan giữa năng suất tương lai (P') và chỉ số I là lớn nhất, nghĩa là:

rP'I 

Cov(P', I )

 max

V (P')V (I )

trong đó, I = bP

P: giá trị trung bình của m lần nhắc lại. Do vậy, phương trình để xác định hệ số b sẽ là:

b 1 ( m  1)r h 2

mh 2

Do đó:

b 

I MPPA 

1 ( m  1)r

mh 2 _

1 ( m  1)r P

trong đó, r : Hệ số lặp lại của tính trạng [7.25]

5. Hiệu chỉnh số liệu giống

Để loại trừ bớt ảnh hưởng của một số nhân tố ngoại cảnh, làm cho giá trị kiểu hình biểu thị gần đúng giá trị di truyền hơn, chúng ta phải áp dụng phương pháp hiệu chỉnh số liệu giống. Càng loại trừ được nhiều nhân tố ngoại cảnh, càng tăng được độ chính xác khi đánh giá giá trị giống, vì vậy hiệu chỉnh số liệu giống theo các yếu tố ngoại cảnh ảnh hưởng được ứng dụng rộng rãi trong đánh giá chọn lọc gia súc giống.

5.1. Khái niệm

Ta biết rằng:

P = G + E

trong đó, E là sai lệch do ngoại cảnh gây nên, các yếu tố ngoại cảnh bao gồm:

- Các yếu tố có thể xác định được

- Các yếu tố không xác định được (ngẫu nhiên)

Nếu loại trừ một số yếu tố ngoại cảnh nhất định sẽ giảm được phương sai ngoại cảnh (VE), tăng được hệ số di truyền (h ), do vậy tăng được hiệu quả chọn lọc (R)

Phương pháp loại trừ một số yếu tố ngoại cảnh có thể xác định được khỏi giá trị kiểu

hình của con vật được gọi là hiệu chỉnh số liệu giống.

5. 2. Phương pháp

Việc hiệu chỉnh giá trị giống tuỳ thuộc vào giá trị quan sát chịu ảnh hưởng của ảnh hưởng cố định (Fixed Effect) hay của ảnh hưởng liên tục (Continuous Effect).

5.2.1. Đối với các ảnh hưởng cố định

Các ảnh hưởng cố định bao gồm ảnh hưởng của lứa đẻ, của năm, vụ, độ lớn ổ đẻ (dê, cừu)... Trong mỗi ảnh hưởng sẽ chỉ có một số mức nhất định, chẳng hạn ảnh hưởng lứa đẻ ở lợn có các mức lứa đẻ 1, lứa đẻ 2, lứa đẻ 3-6. Giá trị quan sát được trong một mức nào đó được hiệu chỉnh bằng cách lấy giá trị quan sát đó trừ đi giá trị trung bình của mức:

Giá trị hiệu chỉnh = Giá trị chưa hiệu chỉnh - Giá trị trung bình của nhóm

Ví dụ: Hiệu chỉnh khối lượng sơ sinh đối với dê khi đẻ 1 con, sinh đôi, sinh 3

Độ lớn ổ đẻ

Khối lượng sơ sinh trung bình (kg)
Đẻ 1 con	1,7
Đẻ sinh đôi	1,5
Đẻ sinh ba	1,3

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 128 trang tài liệu này.

Nếu dê mẹ đẻ sinh đôi có khối lượng dê con là 1,8kg, giá trị hiệu chỉnh là: 1,8 - 1,5 = 0,3kg

Nếu dê mẹ đẻ 1 con, khối lượng dê con là 2,0kg, giá trị hiệu chỉnh là: 2,0 - 1,7 = 0,3kg

5.2.2. Đối với các ảnh hưởng liên tục

Các ảnh hưởng liên tục bao gồm ảnh hưởng của thời gian, khối lượng, kích thước... Trong mỗi ảnh hưởng có rất nhiều mức khác nhau, các mức này là các giá trị biến đổi liên tục. Do vậy không thể dùng phương pháp hiệu chỉnh đối với các ảnh hưởng cố định để hiệu chỉnh

được.

Chẳng hạn, khối lượng vật nuôi thay đổi theo thời gian nuôi, ảnh hưởng của thời gian nuôi tới khối lượng của vật nuôi là một ảnh hưởng liên tục. Đồ thị sau đây minh hoạ ảnh hưởng liên tục này.

Hồi quy tuyến tính

là số trung bình hiệu chỉnh theo tuổi

Trung bình đàn

Vật B

Vật A

b= 0,4 kg/ngày

Khối lượng (kg)

Tuổi Hình 7.2. Khối lượng của bò phụ thuộc vào thời gian nuôi (tuổi)

Hình vẽ trên cho thấy, khối lượng của bò thịt phụ thuộc vào tuổi (thời gian nuôi), thời gian nuôi tăng lên, khối lượng bò cũng tăng theo.

Chú ý rằng: Mặc dù vật A có khối lượng nhỏ hơn vật B, nhưng tuổi của A cũng nhỏ hơn của B. Khi thực hiện việc hiệu chỉnh theo tuổi, vật A lại có khối lượng sau hiệu chỉnh cao hơn khối lượng sau hiệu chỉnh của vật B.

Các ảnh hưởng liên tục như tuổi, khối lượng... được hiệu chỉnh theo nguyên tắc sau: Giá trị hiệu chỉnh = Giá trị chưa hiệu chỉnh - Giá trị cần hiệu chỉnh

Giá trị cần hiệu chỉnh được xác định theo phương pháp hồi quy tuyến tính. Khi đã xác

định được các tham số của phương trình hồi quy tuyến tính, có thể áp dụng một trong 3 cách hiệu chỉnh sau đây:

1/ Tính các giá trị ước tính theo phương trình hồi quy tuyến tính đã thu được, giá trị hiệu chỉnh được tính trên cơ sở lấy giá trị quan sát trừ đi giá trị ước tính thu được tại cùng thời

điểm với giá trị quan sát:

YHC = YQS - YƯT [7.26]

trong đó, YHC: Giá trị đã được hiệu chỉnh YQS: Giá trị quan sát được

YƯT: Giá trị ước tính được bằng phương pháp hồi quy tuyến tính YƯT = bXQS + a

trong đó, b : Hệ số hồi quy tuyến tính

XQS: Giá trị của biến độc lập tương ứng với biến phụ thuộc là giá trị quan sát a: Hằng số của phương trình hồi quy tuyến tính

Ví dụ: khối lượng toàn ổ lợn con 21 ngày tuổi là một chỉ tiêu quan trọng đánh giá năng suất sữa của lợn nái. Tuy nhiên, người ta không cân khối lượng toàn ổ của từng lợn nái vào

đúng lúc lợn con đạt 21 ngày tuổi, mà lại cân toàn bộ các ổ lợn con đã đẻ trong vòng 2 tuần lễ trước đó vào 1 ngày quy định trong tuần lễ thứ ba (chẳng hạn vào ngày thứ năm). Như vậy khối lượng toàn ổ lợn con có thể được cân khi chúng từ 14 tới 26 ngày tuổi. Việc hiệu chỉnh khối lượng về 21 ngày tuổi là cần thiết nhằm phản ánh đúng năng suất sữa của lợn nái. Trên cơ sở theo dõi khối lượng toàn ổ lợn con trong giai đoạn 14 đến 26 ngày tuổi tại Xí nghiệp giống vật nuôi Mỹ Hào (Hưng Yên), người ta đã xác định được phương trình hồi quy tuyến tính sau:

Y = 0,5X + 32,55

trong đó, Y: Khối lượng toàn ổ lợn con (kg) X: Ngày tuổi của ổ lợn con.

Nếu lợn nái số 1 có khối lượng toàn ổ lợn con cân ở 18 ngày tuổi là 43kg, khối lượng toàn ổ hiệu chỉnh sẽ là: 43 - [(0,5 x 18) + 32,55] = 1,45kg

Nếu lợn nái số 2 có khối lượng toàn ổ lợn con cân ở 24 ngày tuổi là 45kg, khối lượng toàn ổ hiệu chỉnh sẽ là: 45 - [(0,5 x 24) + 32,55] = 0,45kg.

YQS

YHC

YƯT

Giá trị đã

hiệu chỉnh

Tuỉi

YHC = YQS - YƯT YƯT = bXQS + a do đó:

YHC = YQS - (bXQS + a)

2/ Xác định một mức ước tính chuẩn (ước tính tại một mức nhất định), giá trị hiệu chỉnh

được tính trên cơ sở lấy giá trị quan sát trừ đi phần chênh lệch của ước tính giữa mức quan sát và mức ước tính chuẩn:

YHC = YQS - b(XQS - XTC) [7.27]

trong đó, YHC : Giỏ trị đó được hiệu chỉnh YQS : Giá trị quan sát được

XQS : Giá trị của yếu tố ảnh hưởng tương ứng với giá trị quan sát được XTC : Giá trị của yếu tố ảnh hưởng tương ứng với giá trị ước tính chuẩn

Cũng với ví dụ trên, ta lấy mức 21 ngày tuổi làm chuẩn.

Như vậy, có thể hiệu chỉnh khối lượng toàn ổ lợn con 21 ngày tuổi như sau: YHC = YQS - 0,5(XQS - X21)

Nếu lợn nái số 1 có khối lượng toàn ổ lợn con cân ở 18 ngày tuổi là 43kg, khối lượng

toàn ổ hiệu chỉnh sẽ là: 43 - 0,5(18 - 21) = 44,5kg.

Nếu lợn nái 2 có khối lượng toàn ổ lợn con cân ở 24 ngày tuổi là 45kg, khối lượng toàn ổ hiệu chỉnh sẽ là: 45 - 0,5(24 - 21) = 43,5kg.

Giá trị đã hiệu chỉnh

YQS

Mức chuẩn

Tuỉi

YHC = YQS - b(XQS - XTC)

(Chú ý rằng đường hồi quy đã được tịnh tiến cắt trục hoành tại mức chuẩn)

3/ Lấy giá trị quan sát trừ đi giá trị ước tính (giá trị ước tính được tính toán trên cơ sở hệ số hồi quy tuyến tính):

YHC = YQS - YƯT [7.28]

YƯT = bXQS

trong đó, YHC : Giỏ trị đó được hiệu chỉnh YQS : Giá trị quan sát được

YƯT : Giá trị ước tính được theo hệ số hồi quy tuyến tính

XQS : Giá trị của yếu tố ảnh hưởng tương ứng với giá trị quan sát được

Cũng với ví dụ trên, có thể hiệu chỉnh khối lượng toàn ổ lợn con 21 ngày tuổi như sau: YHC = YQS - 0,5XQS

Nếu lợn nái số 1 có khối lượng toàn ổ lợn con cân ở 18 ngày tuổi là 43kg, khối lượng

toàn ổ hiệu chỉnh sẽ là: 43 - 0,5x18 = 34kg

Nếu lợn nái 2 có khối lượng toàn ổ lợn con cân ở 24 ngày tuổi là 45kg, khối lượng toàn ổ hiệu chỉnh sẽ là: 45 - 0,5x24 = 33kg

YQS

Giá trị đã

hiệu chỉnh

Tuỉi

YHC = YQS - bXQS

(Chú ý rằng đường hồi quy đã được tịnh tiến đi qua gốc toạ độ)

Chương 8

ước tính giá trị giống - Phương pháp Blup (ước tính hồi quy không sai lệch tốt nhất)

Để thực hiện chọn lọc theo chỉ số cần tiến hành các bước sau:

- Xác định các nhân tố cần hiệu chỉnh (năm, đàn, vụ, giống, lứa đẻ...) và tính toán các giá trị hiệu chỉnh;

- Hiệu chỉnh các giá trị kiểu hình;

- Tính chỉ số cho các con vật trên cơ sở các giá trị kiểu hình đã hiệu chỉnh;

- Sắp xếp các con vật theo giá trị chỉ số của chúng.

Vào các thập kỷ 60-70, phương pháp chỉ số chọn lọc được ứng dụng rộng rãi trong các chương trình chọn lọc gia súc giống ở hầu hết các nước chăn nuôi phát triển. Tuy nhiên từ thập kỷ 80 trở đi, phương pháp chỉ số chọn lọc đã phải dần dần nhường chỗ cho phương pháp ước tính giá trị giống bằng mô hình hồi quy không gây sai lệch và chính xác nhất, được gọi tắt là phương pháp BLUP.

1. Khái niệm

Henderson C.R (1948, 1973) là người đề xuất ra phương pháp BLUP. BLUP là tên viết tắt tiếng Anh:

B : Best nghĩa là V(I-T) = min

L : Linear nghĩa là giá trị kiểu hình được xem như một hàm tuyến tính

U : Unbiased nghĩa là thừa nhận rằng không biết được các nhân tố ngoại cảnh và ước tính nhân tố ngoại cảnh theo cách không gây ra những sai lệch

P : Prediction nghĩa là ước tính giá trị giống.

Do vậy BLUP là phương pháp ước tính giá trị giống chính xác nhất dựa trên cơ sở giá trị kiểu hình của bản thân cũng như của các con vật họ hàng, trong đó ảnh hưởng của một số nhân tố ngoại cảnh được loại trừ.

2. Những ưu điểm của BLUP

Phương pháp BLUP có những ưu điểm cơ bản sau:

- Sử dụng được tất cả các nguồn thông tin về giá trị kiểu hình của các con vật có họ hàng với vật cần đánh giá vì vậy giá trị giống được ước tính một cách chính xác hơn, cũng do đó hiệu quả chọn lọc theo BLUP cũng sẽ cao hơn.

- Loại trừ được những ảnh hưởng của các nhân tố cố định như năm, đàn gia súc, mùa vụ, lứa

đẻ... do sử dụng nguồn thông tin của những con vật họ hàng thuộc các đàn nuôi trong điều kiện ngoại cảnh khác nhau.

- Đánh giá được khuynh hướng di truyền của các đàn gia súc do xử lý các nguồn thông tin thu

được trong một khoảng thời gian nhất định.

- Sử dụng được các nguồn thông tin dưới dạng số liệu giữa các nhóm không cân bằng BLUP đã được ứng dụng trong chọn lọc bò, cừu và gần đây trong chọn lọc lợn.

3. Các bước cơ bản của BLUP

1/ Viết mô hình toán học biểu thị giá trị kiểu hình của con vật bao gồm các nhân tố mà ta cần loại bỏ khi ước tính giá trị giống của con vật cần chọn lọc.

2/ Viết hệ các phương trình bình phương bé nhất phù hợp với mô hình trên.

3/ Cộng thêm ảnh hưởng của đực giống vào các phần tử nằm trên đường chéo vế bên trái hệ phương trình. Hệ phương trình này được gọi là hệ phương trình mô hình hỗn hợp.

4/ Giải hệ phương trình mô hình hỗn hợp, tìm giá trị của từng nhân tố ảnh hưởng.

4. VÝ dô

Cần ước tính giá trị giống của các bò đực giống (5 con) trên cơ sở số liệu năng suất sữa của các con gái của chúng (15 bò cái) được nuôi trong các điều kiện khác nhau (5 trại giống).

Bảng 8.1. Năng suất sữa của 15 bò cái (con gái của 5 bò đực giống)

được nuôi tại 4 trại giống khác nhau

Tên

trại giống

Số hiệu bò đực giống
B1	B2	B3	B4	B5
1	3700		3500
	4300		4100
2	4900	4300			4300
		4800			4900
3		3900	4800	3600
		4600		3700
4				4900
Tỉng sè	12900	17600	12400	12200	9200
n	3	4	3	3	2
Trung bình	4300	4400	4133,33	4066,67	4600
Trung bình chung	4286,67
Chênh lệch so với TBC	13,33	113,33	-153,33	-220,00	313,33

Như vậy, nếu bỏ qua ảnh hưởng của nhân tố trại giống, chỉ căn cứ vào giá trị trung bình năng suất sữa của các con gái hoặc giá trị chênh lệch năng suất sữa trung bình của từng

đực giống so với năng suất trung bình chung, xếp hạng thứ tự đực giống sẽ như sau:

B5>B2>B1>B3>B4

Ta tìm cách loại trừ phần nào ảnh hưởng của nhân tố trại giống bằng cách tính năng suất trung bình của từng trại giống và trung bình các chênh lệch năng suất của các con gái của từng

đực giống. Cách tính này chỉ so sánh trực tiếp các bò đực có con gái cùng nuôi trong một trại giống. Kết quả thu được như sau:

Bảng 8.2. Kết quả đánh giá năng suất bò đực giống thông qua giá trị chênh lệch so với năng suất trung bình của từng trại giống

Tên

trại giống

Số hiệu bò đực giống					TB
B1	B2	B3	B4	B5	TB
1	-200 400		-400 200			3900
2	260	-340 160			-340 260	4640
3		-220 480	680	-520 -420		4120
4				0		4900
Tổng chênh lệch	460	80	480	-940	-80
n	3	4	3	3	2
Trung bỡnh các chênh lệch	153,33	20	160	-313,33	-40

Căn cứ vào trung bình của các chênh lệch trong bảng để xếp hạng đực giống, thứ tự xếp hạng sẽ thay đổi như sau:

B3>B1>B2>B5>B4

Nếu sử dụng phương pháp BLUP, ta thực hiện phương pháp so sánh trực tiếp và gián tiếp: So sánh trực tiếp giữa 2 bò đực giống B1 và B3, cũng như giữa 2 bò đực giống B3 và B4 vì chúng có đời con nuôi cùng trong một trại giống. Do vậy, ta có thể so sánh giữa bò B1 và B4 bằng cách so sánh gián tiếp. Với phương pháp so sánh trực tiếp và gián tiếp, ta có thể so sánh tất cả các bò đực giống với nhau.

Bảng 8.3. So sánh trực tiếp và so sánh gián tiếp giữa các bò đực giống

Tên

trại giống

Số hiệu bò đực giống
B1	B2	B3	B4	B5
1 2 3 4	3700 3500 4300 4100			4300 4900
	4900 4300 4800 3900 4600		4800
				3600 3700
	4900

B3 B4

Hình 8.1. Sơ đồ cho thấy, có thể thực hiện các phương pháp so sánh trực tiếp (đường đậm) và gián tiếp (đường nhạt) để so sánh tất cả các bò đực giống với nhau.

1/ Viết mô hình toán học

Mô hình toán học viết cho giá trị kiểu hình năng suất sữa của các bò cái như sau: Yijk = + Bi + Tj + eijk

trong đó:

Yijk : Năng suất sữa của bò cái

: Năng suất sữa trung bình của đàn Bi : ¶nh hưởng của bố thứ i

Tj : ¶nh hưởng của trại thứ j eijk : ¶nh hưởng ngẫu nhiên

Chẳng hạn, bò số 2 thuộc trại 1, là con của đực 3 có năng suất là: 4100 = + B3 + T1 + e312