Viện cây ăn quả

https://sofri.org.vn

Khung tích hợp giúp các nhà khoa học giải thích và dự đoán năng suất cây trồng

Các nhà khoa học đã đầu tư rất nhiều thời gian và công sức vào việc tạo ra mối liên hệ giữa kiểu gien của cây, hoặc cấu tạo di truyền của cây và kiểu hình, hoặc các đặc điểm có thể quan sát được của cây. Hiểu được bộ gien của cây trồng giúp các nhà sinh học thực vật dự đoán cây đó sẽ hoạt động như thế nào trong thế giới thực, điều này có thể hữu ích cho việc lai tạo các giống cây trồng sẽ cho năng suất cao hoặc chống lại stress.
chuoi

Nhưng điều kiện môi trường cũng đóng một vai trò quan trọng. Các cây có cùng kiểu gien sẽ biểu hiện khác nhau khi trồng trong các môi trường khác nhau. Một nghiên cứu mới do một nhà khoa học của Đại học bang Iowa dẫn đầu sử dụng phân tích dữ liệu tiên tiến để giúp các nhà khoa học hiểu cách môi trường tương tác với bộ gien trong ngô, lúa mì và yến mạch. Kết quả có thể dẫn đến các mô hình chính xác hơn và nhanh hơn cho phép các nhà tạo giống cây trồng phát triển các giống cây trồng với các đặc điểm mong muốn.
Nghiên cứu được công bố gần đây trên tạp chí học thuật Molecular Plant.
Jianming Yu, Giáo sư nông học và là người tiên phong trong việc chọn giống ngô, cho biết nghiên cứu này làm sáng tỏ về khả năng của cây trồng thích ứng với những thay đổi của môi trường. Điều này có thể giúp các nhà lai tạo thực vật hiểu rõ hơn về các loài thực vật có thể tạo hình như thế nào hoặc chúng có tiềm năng hoạt động tốt như thế nào trong các môi trường khác nhau.
Xianran Li, một trợ lý giáo sư và là tác giả đầu tiên của nghiên cứu cho biết: “Chúng tôi biết rằng hiệu suất di truyền phụ thuộc vào điều kiện môi trường. Hai alen của một gien hoạt động khác nhau trong môi trường này nhưng lại giống nhau ở môi trường khác. Điều thách thức là phải hiểu được tác động qua lại giữa gien và môi trường trong điều kiện trường tự nhiên. Trở ngại rõ ràng là môi trường tự nhiên phức tạp hơn nhiều so với phòng thí nghiệm được kiểm soát điều kiện. Làm thế nào chúng ta có thể phát hiện ra các tín hiệu chính mà thực vật nhận thấy?”.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập trước đây về ba loài cây trồng từ khắp nơi trên thế giới. Một nhóm gồm 17 nhà khoa học từ bốn tổ chức đã tham gia vào nghiên cứu hiện tại, nhưng một nhóm các nhà khoa học lớn hơn nhiều đã thực hiện các thí nghiệm ban đầu để tạo ra dữ liệu. Bộ dữ liệu bao gồm 282 dòng ngô lai được đánh giá ở Hoa Kỳ và Puerto Rico; 288 dòng lúa mì lai được đánh giá ở châu Phi, Ấn Độ và các nước Trung Đông; và 433 quần thể yến mạch lai được đánh giá ở Hoa Kỳ và Canada. Dữ liệu bao gồm các điều kiện môi trường như nhiệt độ và sự sẵn có của ánh sáng mặt trời. Dữ liệu kiểu hình được phân tích trong nghiên cứu bao gồm năng suất, chiều cao cây và thời gian ra hoa, hoặc khoảng thời gian mà cây đạt đến giai đoạn sinh sản.
Phân tích dữ liệu nâng cao cho phép các nhà nghiên cứu phát triển một chỉ số môi trường, trích xuất mô hình khác biệt chính giữa các điều kiện thực địa được nghiên cứu. Với quy mô môi trường rõ ràng được xác định, cách các gien riêng lẻ phản ứng với các tín hiệu bên ngoài và dẫn đến hiệu suất cuối cùng khác nhau của một sinh vật có thể được đánh giá một cách có hệ thống.
Nghiên cứu trình bày một khung tích hợp không chỉ tiết lộ các động lực ảnh hưởng di truyền dọc theo chỉ số môi trường được xác định mà còn cho phép dự đoán và dự báo chính xác hiệu suất cây trồng.
Nghiên cứu cho thấy khung tích hợp dự đoán thời gian ra hoa và chiều cao cây một cách chính xác, trong khi dự đoán về sản lượng khó hơn. Li cho biết điều đó rất có thể là do nhiều thông số môi trường khác nhau, ngoài nhiệt độ và ánh sáng mặt trời, ảnh hưởng đến năng suất ở các giai đoạn tăng trưởng khác nhau. Nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục cải tiến các phương pháp của mình để tính đến nhiều yếu tố môi trường hơn trong nỗ lực dự đoán sản lượng tốt hơn.
Yu và các cộng sự của ông lần đầu tiên phát triển phân tích dữ liệu ban đầu của họ về lúa miến nhưng sau đó đã mở rộng nghiên cứu của họ đến các loại cây trồng toàn cầu chính khác. Điều này có thể giúp các nhà khoa học thực vật thiết kế một kế hoạch tốt hơn để tìm kiếm các giống cây trồng thử nghiệm. Yu cho biết việc áp dụng phân tích dữ liệu nâng cao cho tất cả các dữ liệu về gien, kiểu hình và môi trường có sẵn có thể giúp các nhà lai tạo khai thác các giống họ quan tâm nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều.
Yu nói: “Chúng tôi tin rằng chúng tôi có lượng dữ liệu cần thiết để đưa ra dự đoán tốt hơn về hiệu suất của cây trồng”.

Tác giả bài viết: Lê Hồng Vân

Nguồn tin: Theo sciencedaily

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây