Sodda hayvonlar- Protozoa Tip 1: Chlorophyta –Yashil suvo’tlar Tip 2: Retortamonada -Retortamonadlar Sinf: Retortotamonadea
Sinf: Diplomonadea
Tip 3: Axostylata - Aksostillilar Sinf: Oxymonadea
Sinf: Parabasalea
Tip 4: Euglenozoa -Evglenasimonlar Keja tip: Euglenida
Sinf: Euglenoidea
Keja tip: Kinetoplasta
Sinf: Trypanosomatidae
Tip 5: Apicomplexa (Sporozoa) –Sporalilar Sinf: Gregarinea
Sinf: Coccidia
Tip 6: Ciliophora- Infuzoriyalar Tip 7: Dioflagellata
4 Fenetik metod, uning yutuq va kamchiliklari. T.I.: M.Adanson, belgilarning teng vaznliligi, matritsa, klasterli tahlil. Fenetik yo’nalish organizmlarni sistemaga solishda ma’lum bir “ahamiyatli belgi” emas ulardagi hamma belgilar ishlatilishi kerak deb qaraydi. Bu usulda sistemaga solishda ko’pincha belgilarning barchasi teng kuchli deb qaralishi, ba’zan esa ma’lum bir belgiga ahamiyatiga ko’ra ko’proq ball berilishi mumkin. belgilar maksimal ko’p sonda bo’lishi maqsadga muofiq bo’ladi. Fenetikada takson deganda fenon ya’ni bir-biriga eng ko’p o’xshash individlar guruhini tushunish kerak bo’ladi.
Fenetik sistemaning grafik ko’rinishi fenogramma deyiladi. Fenogramma ierarxik shoxlangan daraxtsimon ko’rinishga ega. Fenogrammadagi har bir ayirmaning joylashishi belgilarning o’xshashlik darajasini o’zida aks ettiradi. Shunday qilib fenonlar organizmlarni qarindoshlik munosabatlarini hisobga olmasdan faqat o’xshashlik darajasiga ko’ra birlashtiradi. O’xshashlik darajasini hisoblashda fenetika turli xil miqdoriy uslublardan: matematik formualar va algoritmlardan foydalanadi. Fenetikaning ish uslubiyati numerik taksonomiya deb ataladi. Numerik taksonomiyada turli belgilar va turlicha algoritmlardan foydalanish mumkinligi uchun, ayni bir xil organizmlar uchun turli xildagi klassifikatsiyalar kelib chiqishi mumkin.
Hozirgi kunda kompyuter texnikasining rivoji fenetik taksonomiya imkoniyatlarini bir necha barobar oshirdi. Excel, Statistica, PAUP va boshqa bir qator dasturlarni fenetikada qo’llash mumkin. Ularning soddaligi va keng tarqalganligi har bir tadqiqotchi uchun fenetik tadqiqotlarni o’tkazish imkonini beradi.
Fenetik usulda klassifikatsiya yaratish quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi:
Birinchi bosqichda organizmning iloji boricha ko’proq miqdoriy (uzunlik, balandlik, diametr) va sifatiy (rang, shakl) belgilari tavsiflanadi. Bunda har bir belgini imkoni boricha ko’proq namunalarda aniqlash tavsiya etiladi. Miqdoriy belgilarning o’zlari qo’llanilsa, sifatiy belgilarni shartli sonli kodlar bilan ifodalanadi. Masalan: oddiy holda biror belgi bor bo’lsa 1, yo’q bo’lsa 0 bilan belgilanadi. Agar sifatiy belgi har xil ko’rinishda bo’lsa, masalan rang ko’rinishda bo’lsa, unda kulrang=1, jigarrang=2, qora=3 kabi belgilash mumkin.
Shunday qilib olingan barcha sonlar bitta jadval – matritsaga kiritiladi (2-jadval A). Uni tuzish kompyuter yordamisiz amalga oshiriladi va fenetik tadqiqotning eng og’ir bosqichi hisoblanadi.
To’plangan ma’lumotlar kompyuter dasturi yordamida statistic qayta ishlanadi. Bunda har bir belgining matematik taqsimotning qanday turiga mansubligi, o’rganilayotgan belgining o’rtacha kattaliklari, standart xatolik va boshqa statistik parametrlar aniqlanadi. Bu bosqichda belgilarni korrelyatsion tahlil qilish maqul bo’ladi. Bu tahlil turli taksonlarda bir belgining yuzaga chiqishi qanchalik mos ekanligini aniqlab beradi. Bu esa o’z navbatida ushbu belgining boshqa belgilarga nisbatan bog’liq holda yoki o’zi mustaqil yuzaga chiqishi haqida xulosa chiqarishga imkon beradi. Masalan: agar 1 va 2 belgilarning har ikkalasi A taksonda “0” holatda (ya’ni yo’q), B taksonda esa “1” holatda (ya’ni bor) bo’lsa, bu belgilar o’zaro korrelyatsiyalanadi deb hisoblash mumkin.
Bu bosqichda matritsadagi barcha ma’lumotlar standartlanadi (normallashtiriladi) – ya’ni barcha sonlar yagona shkala -1 dan +1 gacha bo’lgan sonlarga o’tkaziladi. Bu matritsadagi barcha sonlarni solishtirish imkonini beradi. Standartlashtirish quyidagi formula bilan amalga oshiriladi:
bu yerda: Xn – standartlashgan miqdor, X-dastlabki miqdor, Xo’-X parametrning o’rtacha miqdori, D – X parametrning dispersiyasi
Natijada boshqa bir matritsa (2-jadval B) hosil bo’ladi.
Klasterli tahlilda matritsaga kiritilgan barcha miqdorlar turli xil kombinatsiyalarda juft-juft qilinib, ular o’rtasidagi matematik o’xshashlik darajalaridan biri aniqlanadi. Masalan: Evklid masofasi ya’ni ikki belgili kordinatalar sistemasida ikki nuqta (takson) o’rtasidagi masofa aniqlanadi.
Faktorli tahlilda kompyuter barcha taksonlarni ko’p (2 yoki 3) o’lchamli fazoga joylashtirib, ularning joylashishiga ta’sir qiluvchi 2 yoki 3 ta omil – faktorni tanlaydi. Bu faktorlar shunday bo’lishi kerakki, 2- yoki 3 o’lchamli fazoda taksonlar o’rtasidagi masofani to’lig’icha aks ettira olishi kerak.
