Trang Chủ >> TIN TỨC » TIN KHOA HỌC THẾ GIỚI
BẢN TIN KHOA HỌC TUẦN 02 THÁNG 11 ĐẾN 08 THÁNG 11 NĂM 2020
 
 
BAK1 điều khiển lập trình tự chết tế bào tùy thuộc vào NLR
 

Nguồn:Yujun Wu, Yang Gao, Yanyan Zhan, Hong Kui, Hongyan Liu, Li Yan, Birgit Kemmerling, Jian-Min Zhou, Kai He, and Jia Li.2020.Loss of the common immune coreceptor BAK1 leads to NLR-dependent cell death. PNAS October 27, 2020 117 (43) 27044-27053

 

BAK1 có chức năng quan trọng trong những chu trình truyền tín hiệu miễn dịch được kích hoạt bởi PRR. Dòng đột biến kép (double mutants) được tạo ra bởi BAK1 và gen đồng dạng của nó BKK1, biểu hiện sự chết tế bào một cách tự phát, mà không được quan sát trong bất cứ dòng đột biến PRR được biết trước đây. Người ta phát hiện ra lớp protein ADR1 của protein NLRs mang tính chất trợ giúp (helper nucleotide-binding leucine-rich repeat proteins) rất cần thiết cho phản ứng tự miễn dịch phản ứng với gen bak1 bkk1. Thực hiện knock-out ba gen  ADR1s có thể gây ức chế một cách đáng kể sự  chết tế bào mang gen bak1-3 bkk1-1. Điều này cho thấy rằng:  phản ứng tự miễn dịch (autoimmune) của gen bak1 bkk1 là do sự tăng hoạt của protein NLR. Hơn nữa, sự biểu hiện của HopB1, một protein đóng vai effector dẫn xuất từ vi khuẩn Pseudomonas syringae. Vi khuẩn này phân cắt protein BAK1 và những thể đồng dạng của nó, kết quả dẫn đến  sự chết tế bào giống như trường hợp của bak1 bkk1, rất cần có ADR1s. Như vậy protein BAK1 và những đồng phân của nó đóng vai trò như  những chiến binh tự vệ (guardees) đối với NLRs.
 
 
 
Chọn giống đậu phụng thông qua khảo nghiệm nhiều địa điểm trên cơ sở phân tích hệ gen

Nguồn: Manish K. PandeySunil ChaudhariDiego JarquinPasupuleti JanilaJose CrossaSudam C. PatilSubramaniam SundravadanaDhirendra KhareRamesh S. BhatThankappan RadhakrishnanJohn M. Hickey & Rajeev K. Varshney. 2020, Genome-based trait prediction in multi- environment breeding trials in groundnut. Theoretical and Applied Genetics- November 2020; vol. 133:3101–3117.

 
Đánh giá mang tính chất so sánh đã xác định thông qua mô phỏng tương tác gen x môi trường sơ khai, thông tin của GS models thích ứng với yêu cầu dự đoán chính xác giống đậu phụng, có những tính trạng số lượng mà tương tác giống x môi trường vô cùng phức tạp. GS viết tắt từ chữ genomic selection  (sàng lọc di truyền) có thể sẽ trở thành phương pháp tiếp cận có hiệu quả và rẻ tiền, đáp ứng cả những yếu tố di truyền có ảnh hưởng thấp hoặc cao. Đây là phương pháp đầy triển vọng thu được giá trị cải tiến di truyền cao (GA; genetic gain) đối với tính trạng số lượng vô cùng phức tạp như năng suất và hàm lượng dầu đậu phụng. Quần thể training bao gồm 340 dòng ưu việt được đánh giá kiểu gen bằng bộ chỉ thị SNP array 58 K ‘Axiom_Arachis’ và được đánh giá kiểu hình đối với những tính trạng nông học chủ chốt tại 3 vùng khác nhau ở Ấn Độ. Bốn mô phỏng GS được khảo nghiệm, với 3 bố mẹ được lai ngẫu nhiên (random cross-validation schemes) là giống CV0, CV1 và CV2. Những models này là: (1) model 1 (M1 = E + L) có ảnh hưởng chínhcủa môi trường (E) và dòng đậu hpụng (L); (2) model 2 (M2 = E + L + G) có ảnh hưởng chính của markers (G) cộng với E và L; (3) model 3 (M3 = E + L + G + GE), là mô phỏng sơ khai có tên chuyên môn là naïve interaction model; và (4) model 4 (E + L + G + LE + GE) là mô phỏng naïve và tương tác. Mức độ chính xác của dự đoán đối với bốn models này cho thấy ưu điểm rất rõ của sự tập họp vào của thông tin marker, phản ánh mức chính xác của dự đoán cao hơn trong models M2, M3 và M4 so với model M1. Mức chính xác của dự đoán cao (> 0.600) được ghi nhận ở tính trạng thời gian tăng trưởng cho đến trổ bông 50%, số ngày đậu phụng chín, khối lượng 100 hạt, oleic acid, bệnh rust@90 ngày, bệnh rust@105 ngày và bệnh late leaf spot@90 ngày. Mức độ chính xác trung bình (0.400–0.600) được ghi nhận đối với số quả/cây, tỷ lệ vỏ  %, năng suất/cây. Đánh giá mức độ chính xác cho dự đoán thông qua các GS models khác nhau để hoàn thiện việc chọn dòng con lai đối với giống chưa được khảo nghiệm, và môi trường chưa đơục quan sát, chưa được đánh giá sẽ cung cấp cho chúng ta những thông tin mang tính chất hữu ích về ứng dụng chọn tạo giống đậu phụng bằng kỹ thuật GS breeding.
 
 
 
Di truyền sự nhiễm khô hạn của cây lúa bởi những “hub genes”

Nguồn: Baiyang YuJianbin LiuDi WuYing LiuWeijian CenShaokui WangRongbai Li & Jijing Luo. 2020. Weighted gene coexpression network analysis-based identification of key modules and hub genes associated with drought sensitivity in rice. BMC Plant Biology volume 20, Article number: 478; Published: 20 October 2020

Stress khô hạn là yếu tố hạn chế rất nghiêm trọng trên nhiều lĩnh vực tăng trưởng và phát triển cây lúa. Cơ chế kháng hạn của hệ gen cây lúa vẫn chưa được biết rõ. Muốn hiểu rõ cơ chế này, người ta tiến hành tạo dòng nhiễm khô hạn có tên là CSSL(Chromosome Single-substitution Segment Line) PY6để hình thành bản đồ di truyền QTLsđối với kiểu hình nhiễm, và tác động của QTLs đối với phổ biểu hiện phân tử transcript (transcriptional profiling).

Gen QTL dss-1 được định vị trên bản đồ di truyền ở vai ngắn, nhiễm sắc thể 1. Theo kết quả phân tích phiên mã, những gen DEGs (differentially expressed genes; gen biểu hiện khác biệt nhau) có sự điều tiết theo kiểu down, chủ yếu được tăng cường khi GO liên quan đến quang tổng hợp xảy ra, khẳng định rằng: quang hợp bị ức chế chủ yếu bởi khô hạn. Theo phân tích mô phỏng toán có tên là “weighted gene coexpression network analysis” (viết tắt: WGCNA), các mô đun gen đặc biệt (chỉ ra một nhóm các gen có phổ biểu hiện giống nhau) tương quan chặt chẽ với H2O2 (4 modules) và MDA (3 modules). Tương tự, kết quả phân tích GO cho thấy: GO có liên quan đến quang hợp biểu hiện mạnh trong mô đun có liên quan đến H2O2. Áp dụng phần mềm chú thích gen (annotation) của những gen được gọi là DEHGs (differentially expressed hub genes) trong mô đun tương quan với H2O2 và MDA cho thấy có sự giao thoa (cross-talk) giữa những phản ứng với stress sinh học và stress phi sinh học đối với các gen ấy. Nguòi ta giải trình sự chú thích thấy rằng gen mã hóa proteins WRKYs và họ protein PR, biểu hiện hết sức khác nhau giữa PY6 và PR403. Sự ức chế quang hợp bởi khô hạn sẽ dẫn đến sự tích tụ H2O2 và MDA, điều này có thể kích hoạt tái lập trình của hệ transcriptome cây lúa, bao gồm các hub genes chứa đụng sự kiện ROS scavenging, để ngăn ngừa  stress do ô xi hóa làm tổn thương cây.
 
 
 
 
Cà chua chuyển gen chống chịu stress phi sinh học
 
Nguồn: P. Hima Kumari, S. Anil Kumar, G. Rajasheker, D. Madhavi, N. Jalaja, K. Kavya Shridhar, K. P. Scinthia, D. Divya, M. Swathi Sri, Ch. Akhila, E. Sujatha, P. Rathnagiri, P. B. Kavi Kishor. 2020. Transgenic Tomatoes for Abiotic Stress Tolerance and Fruit Traits: A Review of Progress and a Preview of Potential. Genetically Modified Crops pp 1-30| First Online: 09 October 2020
 
Cà chua (Lycopersicon esculentum Mill.) là loài rau quan trọng đứng thứ hai của thế giới. Cà chua giàu dinh dưỡng, không cholesterol, nhưng rất nhạy cảm với stress phi sinh học, đặc biệt là mặn, khô hạn và nhiệt độ nóng. Phát triển giống cà chua transgenic kết hợp mục tiêu giá trị dinh dưỡng cao và duy trì thời gian xanh của trái (shelf-life of fruit) là yêu cầu của công trình nghiên cứu này. Người ta kết hợp chọn giống truyền thống với công nghệ di truyền để hoàn thiện mục tiêu này. Sự biểu hiện mạnh mẽ gen đích trong cà chua biến đổi gen và những yếu tố phiên mã liên quan đến chống chịu stress phi sinh học, với năng suất quả cao so với cây nguyên thủy (WT: wild-type). Quả cà chua xanh đến chín được kéo dài và phẩm chất dinh dưỡng của quả đã được biểu hiện trong kết quả nghiên cứu. Tổng quan mô tả hiện trạng của phát triển giống cà chua transgenic chống chịu được nhiều loại hình stresss phi sinh học bên cạnh tính trạng quả xanh kéo dài thời gian chín và tính trạng dinh dưỡng quả.
 
 
 
QTL điều khiển tính trạng thiếu vỏ lụa hạt đậu nành (SCD)
 
Nguồn: Qian ZhuDiana M. EscamillaXingbo WuQijian SongSong LiM. Luciana RossoNilanka LordFuti Xie & Bo Zhang. 2020. Identification and validation of major QTLs associated with low seed coat deficiency of natto soybean seeds (Glycine max L.). Theoretical and Applied Genetics November 2020; vol. 133:3165–3176.
 
Hai QTLs chủ lực liên quan đến tính trạng thiếu vỏ lụa hạt đậu nành (seed coat deficiency: SCD) ở mức độ thấp (low SCD) được xác định thông qua quần thể lập bản đồ, từ tổ hợp lai giữa bố và mẹ (biparental populations), ba chỉ thị phân tử SNP được minh chứng rằng liên kết với tính trạng low-SCD để chọn giống đậu nành làm tương (natto soybean). Tính trạng SCD là hiện tượng nứt vỏ hạt đậu khi ngâm nước theo quy trình làm tương hột (natto production process), tính trạng này là vấn đề phải giải quyết. Bởi vì nó sẽ làm tăng giá thành chế biến tương; người ta phải sàng lọc để loại bỏ mảnh vỡ của vỏ hạt. Phát triển giống đậu nành để làm tương có SCD thấp là yêu cầu bức thiết trong kỹ nghệ tương (natto industry). Thông tin về di truyền tính trạng SCD của đậu nành còn rất thiếu. Do đó, nghiên cứu này được tiến hành trên 2 quần thể F2 từ cặp lai V11-0883 × V12-1626 (Pop 1) và cặp lai V11-0883 × V12-1885 (Pop 2). Chúng được đánh giá kiểu gen thông qua mô phỏng BARCSoySNP6K Beadchips. Về đánh giá kiểu hình, các dòng F2 được quan sát tính trạng SCD qua 3 năm liên tục (2016–2018) nhằm xác định QTLs nào liên quan đến SCD thấp trong quần thể đậu nành. Có tất cả 17 QTLs liên quan đến SCD được xác định trong 2 quần thể này. Theo đó, 2 QTL chủ lực và ổn định nhất có tên là qSCD15 định vị trên NST 15 và  qSCD20 định vị trên NST 20, được tìm thấy qua số liệu khảo nghiệm nhiều năm. Những QTLs này giải thích được 30.3% biến thiên kiểu hình đối với tính trạng SCD trong Pop 1 và 6.1% trong Pop 2. Ba chỉ thị phân tử SNP liên quan đến qSCD20 được minh chứng trong4 quần thể biparental. Hiệu quả chọn lọc của tính trạng SCD thấp là 77% trên cơ sở hai markers liên kết chặt với QTL là: Gm20_34626867 và Gm20_34942502. Hiệu quả chọn lọc của tính trạng SCD thấp là 64% trên cơ sở chỉ thị Gm20_35625615. QTL mới và ổn định trong thí nghiệm này sẽ được sử dụng để minh chứng cơ chế di truyền điều khiển tính trạng SCD trong đậu nành, và là nền tảng của chọn giống đậu nành nhờ chỉ thị phân tử.
 
   
 
Hình trên: Bản đồ di truyền tính trạng SCD (seed coat deficiency) trong Pop 1 (V11-0883 × V12-1626) số liệu của tùng cá thể và qua nhiều năm (AVE). QTL được đặt tên là qTraitChr. Những intervals có màu sắc là QTLs được định vị trên bản đồ bằng CIM và/hoặc IM ở các địa điểm khác nhau, đường cong là vị trí vật lý của chỉ thị tương phản với LOD score trên các nhiễm sắc thể, đường thẳng biểu hiện nhiều màu là tại các địa điểm khác nhau.
Hình dưới: Bản đồ di truyền tính trạng SCD (seed coat deficiency) trong Pop 2 (V11-0883 × V12-1885)
 
 
 
Các bài viết khác
Video Clip
Thống kê lượt truy cập
số người truy cậpsố người truy cậpsố người truy cậpsố người truy cậpsố người truy cậpsố người truy cậpsố người truy cập
số người truy cậpHôm nay:347
số người truy cậpHôm qua:268
số người truy cậpTuần này:347
số người truy cậpTháng này:8365
số người truy cậpTất cả:498222
số người truy cậpĐang trực tuyến:18