Bệnh đốm vằn (Sheath blight: SB) do nấm Rhizoctonia solani gây ra trên cây lúa, được xem như đối tượng gây hại chính cho sản xuất lúa, nhưng các nhà khoa học chưa tìm được nguồn cho gen kháng tốt trong ngân hàng gen cây lúa. Các nhà khoa học thuộc Southwest University của Trung Quốc tìm kiếm nguồn cho gen từ loài khác, đó là cây mướp đắng hay khổ qua (bitter melon). Công trình nghiên cứu được đăng trên tạp chí Transgenic Research. Nhóm các nhà nghiên cứu này đã phát triển dòng lúa transgenic mang gen chitinase (McCHIT1) của cây khổ qua, kháng tốt với bệnh đốm vằn SB. Họ chủng nguồn nấm vào cây lúa transgenic và cây lúa nguyên thủy (wild-type) với khuẩn ty của chủng nòi SB (strain) có độc tính cao. Chỉ số bệnh cao trên cây lúa WT (92%), trong khi cây lúa transgenic là 37-44%. Tu62 1 đến 5 ngày sau khi chủng bệnh với khuẩn ty của nấm RS, hoạt động men chitinase trong cây lúa transgenic cao với điểm kháng SB là 2 - 5.5 đối với lúa WT và 1.8 - 2.7 đôi với lúa transgenic. Có sự tương quan thuận mạnh mẽ giữa tính kháng SB và hoạt động men chitinase trong cây lúa transgenic. theo đó, các nhà khao học kết luận rằng gen McCHIT1 của cây khô qua có thể được sử dụng để giúp cây lúa bảo vệ cây chống lại xâm nhiễm của nấm SB. Xem research article

Gen đầu tiên của đậu nành được chỉnh sửa, mở đường cho thực phẩm CRISPR

“Dầu calyno” đặc trưng cho sự kiện một giống cây trồng đầu tiên được chỉnh sửa gen và được thương mại hóa thành công. Compared to oil from conventional soybeans, Dầu calyno có ít acid béo bảo hòa và giàu oleic acid tốt cho sức khỏe. Trong sự điều tiết của gen, những kỹ thuật di truyền như đột biến, chọn lọc và lai theo chọn giống truyền thống đã và đang được thực hiện để sáng tạo ra giống mới có khả năng đáp ứng với sự thay đổi cũa môi trường hiện nay. Tuy nhiên, trong nhiều thập niên đã qua, đột biến bằng tia bức xạ giúp nhà chọn giống sáng tạo ra hàng nghìn giống mới. Sự cách tân gần đây chính là công cụ CRISPR, nó đã được áp dụng như một trong những cách của sự điều tiết gen. Sử dụng phương pháp này, không cần chuyển gen từ loài khác vào như trường hợp GMOs. Thay vào đó, một gen đích của loài được thao tác nhờ các enxymes phân cắt DNA của nó, sáng tạo ra giống mới. Trước khi giống cây trồng GMO được phóng tích cho cộng đồng người tiêu dùng, chúng phải trãi qua không biết bao nhiêu xét nghiệm và an toàn môi trường và sức khỏe, với tiến trình đi tới thương mại hóa thành công rất tốn kém tiền bạc. Trái lại, giống phát triển bằng phương pháp “gene editing” chỉ bằng một phần mười của giống cây trồng GMO. Khởi nghiệp với chi phí thấp, các Đại Học và Viện nghiên cứu công lập đã tập trung đầu tư hiện nay. Cơ hội như vậy sẽ làm cho những đề tài “crop gene editing” sẽ phát triển toàn cầu. Xem BlogActiv.eu.

Đột biến có chủ đích nhờ CRISPR-Cas9 gen GMFT2A, GMFT5A cải tiến khả năng thích nghi của đậu nành

Thờ gian trổ bông là tính trạng vô cùng quan trọng của đậu nành mà tính trạng ấy quyết định sự thích nghi thành công hay không của cây đậu nành với việc canh tác tại những vĩ độ khác nhau và hệ thống canh tác khác nhau. Trong nhiều nghiên cứu, gen GmFT2a và GmFT5a được xem như là những “flowering activators” và là một “integrator” trong hệ gen cây đậu nành. Các nhà khoa học Trung Quốc thuộc Chinese Academy of Agricultural Sciences công bố kết quả nghiên cứu trên Plant Biotechnology Journal với hai vùng QTLs mang gen GmFT2a và GmFT5a liên kết với những ảnh hưởng di truyền vô cùng đa dạng về tính trạng trổ bông dưới điều kiện quang kỳ khác nhau. Họ đã phân tích thời gian trổ bông của cây đậu nành transgenic thể hiện mạnh mẽ gen GmFT2a hoặc GmFT5a, ft2a mutants, ft5a mutants và ft2aft5a double mutants dưới nghiệm thức ngày dài (LD) và ngày ngắn (SD). Như vậy GmFT2a và GmFT5a có những chức năng khác nhau, kết hợp với nhau điều khiển đậu nành trổ bông, ảnh hưởng của GmFT2a mạnh hơn GmFT5a dưới điều kiện ngày ngắn, trong khi đó, GmFT5a có ảnh hưởng đáng kể hơn GmFT2a trong điều kiện ngày dài. Như vậy GmFT5a rất cần cho đậu nành thích nghi với vùng có vĩ độ cao. Xem Plant Biotechnology Journal.

Ảnh hưởng của quần thể được tập luyện đối với dự đoán chính xác hệ gen cây lúa mì

Nguồn: S McKinnon Edwards, JB. Buntjer, R Jackson, AR Bentley, J Lage, E Byrne, C Burt, P Jack, S Berry, E Flatman, B Poupard, S Smith, C Hayes, RC Gaynor, G Gorjanc, P Howell, E Ober, IJ Mackay, JM Hickey. 2019. The effects of training population design on genomic prediction accuracy in wheat. Theoretical and Applied Genetics; July 2019, Volume 132, Issue 7, pp 1943–1952

Chọn lọc trong hệ gen bằng nhiều con đường khác nhau giúp cho hiệu quả chọn lọc (genetic gain, genetic advance: GA) gia tăng có lợi cho các chương trình lai tạo giống mới. Trong nhiều cây thức ăn gia súc, có một minh chứng rõ ràng là mức độ GA tăng từ việc sử dụng chọn lọc có tính chất hệ gen (genomic selection) để xác định gen đích của nhiều nội dung cần cải tiến liên quan đến phương trình toán của nhà chọn giống. Những dự đoán chính xác về giá trị chọn giống là trung tâm của thuật toán ấy, việc thiết kế tập đoàn con lai “training” xét theo mục đích trung tâm ấy nhằm có được mức độ chính xác đầy đủ nhất. Tóm lại, số lượng nhỏ các dòng có quan hệ gần gủi về di truyền và số lượng lớn các dòng có khoảng cách di truyền khá xa đều được kỳ vọng là cho phép kết quả dự đón co tính chính xác cao hơn. Muốn định lượng ảnh hưởng của tập đoàn con lai “training” trên mức độ chính xác của chọn lọc trong hệ gen của cây trồng, người ta đã phải hoàn thiện một thử nghiệm lúa mì mùa động trên cơ sở ruộng thâm canh. Thí nghiệm này có 44 dòng cây F_2:4 bi- and tri-parental, chọn từ 2992 dòng cây lúa mì được trồng tại 4 lô ruộng khác nhau, năng suất được thu thập. Mỗi một dòng, cơ sở dữ liệu kiểu gen được theo dõi qua “25 K segregating SNP markers”. Di truyền tổng quát về năng suất được dự đoán là 0,65, các dòng trong cùng một họ biến thiên 0,10 - 0,85. Mức độ chính xác “genomic” của năng suất BLUEs là 0,125–0,127 sử dụng cách tiếp cận phương pháp minh chứng khác biệt do lai và quần thể “training” có gia tăng theo kích cỡ quần thở lớn hay nhỏ. Sử dụng những tổ hợp lai có liên quan trong quần thể “training” và quần thể “validation” đều cho những dự đoán chính xác cao hơn khi sử dụng các quần thể con lai không có liên quan. Kết quả của nghiên cứu này xác định rằng: sự quan trọng của việc thiết kế ra quần thể “training” trong mối quan hệ di truyền cho ra model dự đoán có độ chính xác cao nên được áp dụng.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-019-03327-y

Hình:Mức độ chính xác của dự đoán tăng theo số lượng cặp lai tăng, hoặc tăng theo số lượng dòng con lai trong mỗi cặp lai trong tập đoàn con lai “training”. Số bên phải là số dòng / tổ hợp lai của “training set”