បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការខ្វះការយល់ដឹងអំពីកម្រិតនៃការបញ្ជូនមរតកសេនេទិចនៃទិន្នផលគ្រាប់ស្រូវនិងសមាសធាតុរបស់វា ដែលជាឧបសគ្គដល់ការបង្កាត់ពូជស្រូវឱ្យទទួលបានទិន្នផលខ្ពស់ និងធន់នឹងជំងឺ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានធ្វើឡើងដោយការដាំដុះពូជស្រូវបង្កាត់ពីរប្រភេទនៅស្ថានីយពិសោធន៍ស្រូវបាងខេន (Bangkhen Rice Experiment Station) ដើម្បីគណនាអត្រាតំណពូជ និងទំនាក់ទំនងរវាងលក្ខណៈរូបសាស្ត្រផ្សេងៗនៃស្រូវ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Narrow-sense Heritability Estimation (Regression of F3 on F2) ការប៉ាន់ស្មានអត្រាតំណពូជសេនេទិចតូចចង្អៀតដោយប្រើតំរែតំរង់កូនចៅ F3 លើឪពុកម្តាយ F2 |
ផ្តល់នូវការប៉ាន់ស្មានច្បាស់លាស់អំពីកម្រិតនៃហ្សែនដែលត្រូវបានបញ្ជូនពីជំនាន់មួយទៅជំនាន់មួយ។ ជួយអ្នកស្រាវជ្រាវដឹងថាតើលក្ខណៈណាដែលងាយស្រួលក្នុងការជ្រើសរើស។ | ទាមទារពេលវេលាយូរ ដោយសារត្រូវរង់ចាំការដាំដុះឆ្លងជំនាន់ (F2 និង F3)។ វាមានភាពរសើបទៅនឹងឥទ្ធិពលនៃបរិស្ថានជុំវិញ។ | រកឃើញថាទិន្នផលគ្រាប់មានអត្រាតំណពូជទាប (១០.៩៧%) ចំណែកកម្ពស់ដើមមានអត្រាខ្ពស់ (៦៨.៨៣%) និងទម្ងន់គ្រាប់១០០មានកម្រិតមធ្យម (៥៥.០៦%)។ |
| Path Coefficient Analysis ការវិភាគមេគុណផ្លូវ (Path Coefficient Analysis) ដោយបំបែកឥទ្ធិពលផ្ទាល់និងប្រយោល |
ជួយបំបែកទំនាក់ទំនងសរុបឱ្យទៅជាឥទ្ធិពលផ្ទាល់ និងឥទ្ធិពលប្រយោលនៃសមាសធាតុនីមួយៗទៅលើទិន្នផល។ ផ្តល់រូបភាពច្បាស់លាស់ជាងការប្រើត្រឹម Correlation ធម្មតា។ | ត្រូវការទិន្នន័យច្រើននិងការគណនាស្ថិតិស្មុគស្មាញ។ វាទាមទារការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅពីទំនាក់ទំនងមូលដ្ឋានរវាងអថេរនីមួយៗជាមុន។ | បង្ហាញថាចំនួនកួរក្នុងមួយដើម ចំនួនកញ្ចុំផ្កាមានជីជាតិ និងទម្ងន់គ្រាប់១០០ គឺជាកត្តាជះឥទ្ធិពលផ្ទាល់និងសំខាន់បំផុតដល់ទិន្នផល។ |
| Phenotypic Correlation Analysis ការវិភាគទំនាក់ទំនងលក្ខណៈរូបសាស្ត្រ (Phenotypic Correlation Analysis) |
ងាយស្រួលក្នុងការគណនា និងផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពទូទៅនៃទំនាក់ទំនងរវាងលក្ខណៈពីរដែលអាចសង្កេតឃើញដោយផ្ទាល់។ | មិនអាចញែកដាច់ពីគ្នារវាងឥទ្ធិពលហ្សែន (Genotype) និងឥទ្ធិពលបរិស្ថាន (Environment) នោះទេ ដែលអាចធ្វើឱ្យការសន្និដ្ឋានមានភាពលំអៀង។ | បង្ហាញថាទិន្នផលគ្រាប់មានទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានយ៉ាងខ្លាំងជាមួយចំនួនកួរ ចំនួនកញ្ចុំផ្កា ទម្ងន់គ្រាប់១០០ និងកម្ពស់ដើម។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារធនធានកសិកម្ម ពេលវេលាដាំដុះច្រើនរដូវ និងកម្មវិធីស្ថិតិសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យជីវសាស្ត្រ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅស្ថានីយពិសោធន៍ស្រូវបាងខេន ប្រទេសថៃ ក្នុងឆ្នាំ ១៩៧២ ដោយប្រើពូជស្រូវថៃ (Khao Pahk Maw 148 និង Gow Ruang 88) បង្កាត់ជាមួយពូជបរទេស Short Sigadis។ ទិន្នន័យនេះផ្តោតលើលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុនៃទសវត្សរ៍ទី ៧០ ប៉ុន្តែវាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្ពុជា ព្រោះប្រទេសយើងមានលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុ និងប្រភេទដីកសិកម្មស្រដៀងគ្នានឹងប្រទេសថៃ។
វិធីសាស្ត្រវិភាគហ្សែននិងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះ មានប្រយោជន៍ជាខ្លាំងសម្រាប់កម្មវិធីបង្កាត់ពូជស្រូវនៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា។
ជារួម ការយល់ដឹងពីកម្រិតនៃការផ្ទេរហ្សែន (Heritability) ជួយអ្នកបង្កាត់ពូជនៅកម្ពុជាចំណេញពេលវេលា និងធនធានក្នុងការជ្រើសរើសសមាសធាតុដែលផ្តល់ទិន្នផលខ្ពស់ពិតប្រាកដ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Narrow-sense Heritability (អត្រាតំណពូជសេនេទិចតូចចង្អៀត) | រង្វាស់គណិតវិទ្យាដែលបង្ហាញថាតើលក្ខណៈមួយ (ឧទាហរណ៍ កម្ពស់ដើម) ត្រូវបានបញ្ជូនពីឪពុកម្តាយទៅកូនចៅដោយសារឥទ្ធិពលហ្សែនដែលអាចបូកបញ្ចូលគ្នាបាន (Additive genetic variance) សុទ្ធសាធកម្រិតណា ដោយមិនគិតពីឥទ្ធិពលបរិស្ថាន។ តម្លៃនេះខ្ពស់មានន័យថាលក្ខណៈនោះងាយស្រួលនឹងបង្កាត់ពូជយក។ | ដូចជាការវាស់ស្ទង់ថាតើកម្ពស់របស់កូនកាត់រកម្ពស់ឪពុកម្តាយប៉ុន្មានភាគរយ ដែលជាតំណពូជពិតប្រាកដ មិនមែនដោយសារបរិយាកាស ឬការញ៉ាំអាហារបំប៉ន។ |
| Path Coefficient Analysis (ការវិភាគមេគុណផ្លូវ) | វិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលបំបែកទំនាក់ទំនង (Correlation) សរុបរវាងអថេរពីរឱ្យទៅជា "ឥទ្ធិពលផ្ទាល់" និង "ឥទ្ធិពលប្រយោល"។ ក្នុងកសិកម្ម គេប្រើវាដើម្បីរកមើលថាកត្តាណាមានឥទ្ធិពលពិតប្រាកដទៅលើលទ្ធផលចុងក្រោយដូចជាទិន្នផលសរុប។ | ដូចជាការស៊ើបអង្កេតរកមូលហេតុដែលធ្វើឱ្យសិស្សប្រឡងជាប់លេខ១ តើមកពីគាត់ខិតខំរៀនផ្ទាល់ ឬមកពីគាត់មានសៀវភៅល្អ (ប្រយោលតាមរយៈការខិតខំរៀន)។ |
| Phenotypic Correlation (ទំនាក់ទំនងលក្ខណៈរូបសាស្ត្រ) | ការវាស់ស្ទង់ទំនាក់ទំនងរវាងលក្ខណៈពីរដែលអាចសង្កេត និងមើលឃើញដោយផ្ទាល់ (ឧទាហរណ៍ ទំនាក់ទំនងរវាងកម្ពស់ដើម និងទិន្នផល) ដែលវាលាយបញ្ចូលគ្នារវាងឥទ្ធិពលនៃហ្សែន និងឥទ្ធិពលនៃបរិស្ថានជុំវិញ។ | ដូចជាការកត់សម្គាល់ដោយភ្នែកថា អ្នកដែលមានកម្ពស់ខ្ពស់ច្រើនតែអាចរត់លឿន ប៉ុន្តែមិនទាន់ដឹងច្បាស់ថាមកពីពូជ ឬមកពីការហ្វឹកហាត់នោះទេ។ |
| Genotypic Correlation (ទំនាក់ទំនងសេនេទិច) | ទំនាក់ទំនងរវាងលក្ខណៈពីរដែលកើតចេញពីកត្តាហ្សែនសុទ្ធសាធ ពោលគឺហ្សែនតែមួយអាចបញ្ជាលក្ខណៈច្រើនក្នុងពេលតែមួយ (Pleiotropy) ឬហ្សែននៅកៀកគ្នា។ វាសំខាន់សម្រាប់ការទស្សន៍ទាយថាតើការជ្រើសរើសលក្ខណៈមួយនឹងធ្វើឱ្យលក្ខណៈមួយទៀតប្រែប្រួលតាមឬអត់។ | ដូចជាការដឹងថាបើទិញរថយន្តម៉ាស៊ីនធំ (លក្ខណៈទី១) វានឹងស៊ីសាំងច្រើន (លក្ខណៈទី២) ព្រោះវាជាប់ពាក់ព័ន្ធគ្នាតាំងពីរចនាសម្ព័ន្ធផលិតដើមមកម្ល៉េះ។ |
| F2 parental plant and F3 progenies (ឪពុកម្តាយជំនាន់ F2 និងកូនចៅជំនាន់ F3) | F2 គឺជាជំនាន់កូនចៅទី២ដែលបានមកពីការបង្កាត់កូនកាត់ជំនាន់ទី១ (F1) ជាមួយគ្នា ចំណែក F3 គឺជាជំនាន់បន្ទាប់ពី F2។ ការប្រៀបធៀបនិងប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រតំរែតំរង់ (Regression) រវាងជំនាន់ទាំងពីរនេះ ជួយឱ្យអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រដឹងពីភាពនឹងនរនៃហ្សែន និងគណនាអត្រាតំណពូជបានត្រឹមត្រូវ។ | បើប្រៀបធៀបទៅនឹងមនុស្ស ជំនាន់ពូជដើមគឺជាជីដូនជីតា F1 គឺជាឪពុកម្តាយ F2 គឺជាកូន និង F3 គឺជាចៅ។ ការសិក្សាឆ្លងជំនាន់បែបនេះជួយឱ្យដឹងថាទម្រង់មុខណាដែលបន្តពូជពិតប្រាកដ។ |
| Fertile Spikelets (កញ្ចុំផ្កាមានជីជាតិ) | ចំនួនផ្កាស្រូវនៅលើកួរដែលអាចបង្កកំណើតបានសម្រេច (Pollinated) ហើយលូតលាស់ក្លាយទៅជាគ្រាប់ស្រូវមានសាច់ (មិនមែនជាគ្រាប់ស្កក) ដែលវាជាសមាសធាតុដ៏សំខាន់បំផុតមួយក្នុងការកំណត់ទិន្នផលស្រូវសរុប។ | ដូចជាការរាប់ចំនួនផ្លែស្វាយដែលទុំល្អមានសាច់នៅលើដើម ដោយមិនរាប់បញ្ចូលផ្កាស្វាយដែលជ្រុះចោល ឬស្វាយក្តឹបដែលខូចនោះទេ។ |
| Quantitative Inheritance (ការបញ្ជូនមរតកបរិមាណ) | ទម្រង់នៃការផ្ទេរហ្សែនដែលលក្ខណៈមួយ (ដូចជាទិន្នផល កម្ពស់ ឬទម្ងន់) ត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយហ្សែនជាច្រើនរួមបញ្ចូលគ្នា (Polygenic) ធ្វើឱ្យលក្ខណៈនោះមានការប្រែប្រួលជាបន្តបន្ទាប់ និងងាយរងឥទ្ធិពលប្រែប្រួលពីបរិស្ថាន។ | ដូចជាការលាយពណ៌គំនូរ ដែលវាមិនមែនមានតែពណ៌សនិងខ្មៅដាច់ស្រឡះពីគ្នានោះទេ ប៉ុន្តែវាមានពណ៌ប្រផេះច្រើនកម្រិត អាស្រ័យលើបរិមាណពណ៌ដែលផ្សំចូលគ្នា។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
