BLUP (Best Linear Unbiased Prediction – Dự đoán tuyến tính tốt nhất không chệch) là một phương pháp thống kê mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trong chọn giống động vật và thực vật để dự đoán giá trị giống của các cá thể. Dưới đây là quy trình ứng dụng BLUP để dự đoán giá trị giống:
1. Xác định mô hình thống kê:
Bước đầu tiên là xác định mô hình thống kê phù hợp với dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu. Mô hình này sẽ mô tả mối quan hệ giữa kiểu hình quan sát được và các yếu tố ảnh hưởng đến nó, bao gồm cả các hiệu ứng cố định (như giới tính, năm sinh, …) và hiệu ứng ngẫu nhiên (như giá trị giống cộng gộp).
Đọc thêm bài Thảo luận Chi tiết về Các Mô hình Chọn tạo Giống để biết rõ về từng mô hình thống kê.
2. Thu thập dữ liệu:
Bước tiếp theo là thu thập dữ liệu kiểu hình và phả hệ của các cá thể. Dữ liệu kiểu hình là các giá trị quan sát được của tính trạng quan tâm, trong khi dữ liệu phả hệ mô tả mối quan hệ di truyền giữa các cá thể.
- Dữ liệu kiểu hình: Các thông tin về tính trạng quan tâm (ví dụ: năng suất sữa, tốc độ tăng trưởng) của các cá thể trong đàn.
- Dữ liệu phả hệ: Thông tin về mối quan hệ huyết thống giữa các cá thể trong đàn.
- Dữ liệu bổ sung: Các yếu tố môi trường có thể ảnh hưởng đến tính trạng (ví dụ: chuồng trại, thức ăn).
3. Xây dựng ma trận quan hệ:
Ma trận quan hệ (A) là một ma trận vuông mô tả mức độ tương đồng di truyền giữa các cá thể. Ma trận này được xây dựng dựa trên dữ liệu phả hệ và được sử dụng để tính toán phương sai di truyền cộng gộp trong mô hình BLUP.
Xem thêm về Ma trận quan hệ tử số (Numerator Relationship Matrix) là gì? .
4. Ước lượng thành phần phương sai:
Các thành phần phương sai trong mô hình BLUP, bao gồm phương sai di truyền cộng gộp, phương sai môi trường và phương sai phần dư, cần được ước lượng trước khi có thể dự đoán giá trị giống. Phương pháp REML (Restricted Maximum Likelihood – Ước lượng khả năng tối đa bị hạn chế) là một phương pháp phổ biến để ước lượng các thành phần phương sai trong mô hình BLUP.
Đọc thêm bài Phương pháp REML là gì?
5. Tính toán BLUP:
Sau khi đã ước lượng được các thành phần phương sai, BLUP có thể được tính toán bằng cách giải phương trình mô hình hỗn hợp (mixed model equations – MME). MME là một hệ phương trình tuyến tính liên hệ giữa kiểu hình quan sát được, các hiệu ứng cố định, hiệu ứng ngẫu nhiên và phần dư. Nghiệm của MME là dự đoán BLUP (BLUP prediction – EBV) của các hiệu ứng ngẫu nhiên, bao gồm cả giá trị giống cộng gộp.
Đọc thêm bài BLUP là gì? và ssGBLUP là gì?
6. Đánh giá độ chính xác của dự đoán:
Độ chính xác của dự đoán BLUP được đánh giá bằng độ tin cậy (reliability) dựa trên sai số dự đoán (prediction error variance – PEV) và hệ số cận huyết (inbreeding coefficient – F). Độ tin cậy cho biết mức độ chính xác của dự đoán BLUP so với giá trị giống thực sự.
Kết luận:
BLUP là một phương pháp mạnh mẽ để dự đoán giá trị giống. Quy trình ứng dụng BLUP bao gồm các bước xác định mô hình, thu thập dữ liệu, xây dựng ma trận quan hệ, ước lượng thành phần phương sai, tính toán BLUP và đánh giá độ chính xác. Bằng cách áp dụng BLUP, các nhà chọn giống có thể đưa ra quyết định chọn lọc hiệu quả hơn, từ đó cải thiện hiệu quả của chương trình chọn giống.
LOBI Vietnam là công ty tiên phong trong lĩnh vực Đọc trình tự gen thế hệ mới NGS (Next Generation Sequencing) và Phân tích Tin sinh học. Liên hệ hotline/Zalo 092.510.8899 để biết thêm chi tiết.
