Задача 2.3. «Исследовать зависимость величины селекционного дифференциала от напряженности отбора в популяциях

 

Для решения задачи 2.3. необходимо рассчитать селекционный дифференциал при изменении (увеличении или уменьшении) жесткости требований к отбору, в частности – при уменьшении числа наиболее «качественных» объектов. Те же действия необходимо осуществить в отношении показателя интенсивности отбора. Решение задачи 2.3 предусматривает следующие позиции и этапы.

- Зависимость величины селекционного дифференциала от «жесткости» режима отбора или напряженности режима отбора в популяции исследуют в процессе сопоставления результатов трех (или четырех) разных режимов отбора, в одной и той же исходной популяции.

- Исследование выполняется по исходному дидактическому материалу в файле Excel: «Дифференциал рабочий», Лист «Напряженность». Файлом «подсказки» является файл Excel: «Дифференциал Образец», Лист «Напряженность».

1. Пусть из одной и той же популяции проводится отбор с разной его напряженностью: в каждом случае отбирают все меньшее число самых лучших особей.

2. Сравним между собой результаты отбора и достигаемый в каждом случае эффект, если из одной и той же популяции отбор производить с разной «жесткостью»:

а) отобрать из популяции 13 лучших деревьев, затем 6 лучших, затем 3 лучших и, наконец, только одно самое лучшее дерево;

б) отобрать из популяции все особи со значением признака 16 единиц и более, затем 17 единиц и более, затем 18 единиц и более и, наконец, 19, единиц и более.

 

В такой ситуации каждый вариант отбора рассматривается как независимый акт отбора. При этом исходная база отбора остается неизменной, то есть каждый отбор осуществляется из одной и той же исходной базы с одинаковыми средними значениями и дисперсиями признаков и одинаковой структурой (все одно и то же).

3. Рассмотрим в качестве примера ряд вариантов отбора из одной и той же исходной базы, проводимого с разной интенсивностью или «жесткостью». Интенсивность определяется как количеством отбираемых лучших особей (например, 15 лучших особей или 10 лучших особей), так и заданным критическим уровнем отбора (например, высота ствола 30 м и более, 32 м и более или 35 м и более).

4. Выявим факт наличия влияния интенсивности отбора на его результат и эффективность, а также характер такого влияния. Работа выполняется по дидактическому материалу (см. пример в файле электронных таблиц Excel «Образец Дифференциал», лист «Напряженность»).

5. При выполнении задания удается заметить, что при «ужесточении» отбора (как по количеству отбираемых особей, так и по уровню значений признака) повышается эффективность отбора, оцениваемая селекционным дифференциалом или оценкой интенсивности отбора.

6. Результаты работы записать в индивидуальный рабочий файл студента в форме аналитического заключения.

 

 

Лабораторная работа № 2

 

Тема лабораторного занятия: «Вычисление значений коэффициента наследуемости»

 

Ключевые слова: наследуемость, генотип, фенотип, коэффициент наследуемости, коэффициент наследуемости в широком смысле, коэффициент наследуемости в узком смысле, дисперсия, популяция, особь, признак, фенотипическая варианса, генотипическая варианса, средовая варианса, генетический анализ популяций.

 

Методические параметры лабораторного занятия.

Бюджет рабочего времени – 4 часа.

Количество двухчасовых занятий – 4.

Распределение бюджета времени:

- 1 час на освоение теоретических основ и принципов определения оценок наследственно обусловленной части общей фенотипической дисперсии селектируемого признака;

- 1 час на освоение расчетных алгоритмов вычисления оценок коэффициента наследуемости с помощью однофакторного дисперсионного анализа.

- 1 час на расчет в электронных таблицах Microsoft Excel значений коэффициента наследуемости в широком смысле с помощью однофакторного дисперсионного анализа равномерных дисперсионных комплексов.

- 1 час на расчет в электронных таблицах Microsoft Excel значений коэффициента наследуемости в широком смысле с помощью однофакторного дисперсионного анализа неравномерных дисперсионных комплексов.

 

Дидактический материал, необходимый для проведения данной лабораторной работы, приведен в файлах электронных таблиц Excel – «Коэффициент наследуемости» (Приложение – 2.1).

 

Вводная часть

Условием результативности отбора является генотипическая обусловленность хотя бы части наблюдаемой фенотипической изменчивости признака, подлежащего отбору. Мы с вами останавливались на этих аспектах успешности отбора. Чем больше доля генотипически обусловленной изменчивости признака в составе его общей фенотипической изменчивости, тем сильнее связь между генотипом и фенотипом и, следовательно, тем эффективнее отбор. Абсолютная связь между генотипом и фенотипом в природных популяциях возможна только в гипотетическом случае, когда вся видимая фенотипическая изменчивость признака обусловлена генотипически. В этом случае достигается предельно высокая эффективность отбора (стопроцентная эффективность).

Мерой доли генотипически обусловленной изменчивости в общем фенотипическом варьировании служит коэффициент наследуемости. Косвенно по коэффициенту наследуемости можно судить и о доле изменчивости, обусловленной влиянием среды: по разности между общей фенотипической изменчивостью и её долей, обусловленной генотипически. П.Ф. Рокицкий (1978, стр. 201-202) считает, что предпосылкой для введения этого понятия в употребление при научном анализе строения популяций явился ряд обстоятельств. Оказалось, что применяемые на первоначальных этапах аналитической работы такие важнейшие биометрические показатели как «средняя величина признака в популяции» и «дисперсия проявлений признака в популяции», оцениваемая по среднему квадрату отклонений или по среднеквадратическому отклонению, оказались недостаточными в работе с популяциями сложной структуры. В таких популяциях осуществляется большое число разнообразных скрещиваний, вследствие чего нет возможности оперировать анализом отдельных генов и пользоваться такими понятиями как «частота генов». И хотя с помощью оценок средних значений и дисперсии признаков удалось сделать существенные выводы об общей картине наследования количественных признаков и их генетической обусловленности отдельными генами, дальнейший анализ популяций требовал развития аналитических методов. Поэтому понадобились новые параметры для характеристики генетической структуры популяции по количественным признакам.