Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Thiết lập chuỗi giá trị nông sản thông minh và an toàn tại Việt Nam Cà chua bi

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  33
 Số lượt truy cập :  33264302
Các nhà nghiên cứu kết hợp hai thế hệ công nghệ để giải trình tự bộ gen của tác nhân gây bệnh thực vật
Thứ tư, 19-02-2020 | 08:20:43

Hình ảnh các bào tử P. capsici được gắn vào rễ của cây Arabidopsis và bắt đầu quá trình xâm nhiễm. Ảnh: John Herlihy/Virginia Tech.

 

Với sự hỗ trợ của các công cụ lắp ghép và giải trình tự bộ gen mới, các nhà khoa học thực vật có thể tìm hiểu thêm về chức năng và sự tiến hóa của các tác nhân gây bệnh nghiêm trọng ở thực vật mà không thể phòng chống bằng các loại thuốc trừ nấm, chất kháng khuẩn và kháng virut.

 

Tuy nhiên, sử dụng công nghệ không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Quá trình không chỉ đòi hỏi thời gian, mà còn cả tiền bạc. Trong một bài báo được xuất bản gần đây trên tạp chí Molecular Plant-Microbe Interactions, David Haak và John McDowell, đến từ Đại học Nông nghiệp và Khoa học đời sống đã chứng minh được rằng các quá trình đắt đỏ này có thể được cải thiện bằng cách áp dụng kết hợp hai thế hệ công nghệ.

 

Những gì trước đây phải tiêu tốn 1 năm rưỡi và 2 tỷ đô la Mỹ để hoàn thành, thì giờ đây có thể được hoàn thành trong vòng 9 ngày và tiêu tốn 1.000 đô la. Và công nghệ này thực hiện với độ chính xác và có khả năng ứng dụng trên đồng ruộng cao hơn bao giờ hết.

 

McDowell, giáo sư công nghệ sinh học nói "Hãy nghĩ rằng nó giống như một thư viện chứa đầy những cuốn sách mà có 2/3 hoặc 3/4 đã được viết xong. Cái David phát triển là một công nghệ mà qua đó anh có thể đến thư viện và hoàn thành nốt những cuốn sách đó một cách thực sự nhanh chóng và chính xác với điểm giá thành thực sự thấp".

Trước khi dự án này bắt đầu, Haak, một giáo sư trợ lý, và nhóm của ông đã cố gắng chứng minh rằng có thể tạo ra một tổ hợp hoàn chỉnh trong một khoảng thời gian tương đối ngắn, tuy nhiên họ cần một bộ gen tương đối phức tạp để kiểm tra lý thuyết của họ. Một vài cuộc trò chuyện trên hành lang sau đó, Haak và các sinh viên của mình đã hợp tác với McDowell và nhóm của ông để làm sáng tỏ bộ gen phức tạp của loài nấm gây bệnh hại cây trồng Phytophthora capsici.

 

McDowell nói, "P. capsici là một đại diện của một nhóm tác nhân gây bệnh thực sự nguy hiểm. Người anh em tiến hóa của nó chính là mầm bệnh gây ra Nạn đói Khoai tây Ailen ở thế kỷ 19, đã giết chết ít nhất một triệu người và khiến ít nhất một triệu người phải di dời. Cho đến ngày hôm nay, những tác nhân gây bệnh này vẫn còn gây ra những khó khăn. Một trong những lý do mà chúng vẫn còn là vấn đề nan giải cho tới hiện nay là bộ gen của chúng được cấu hình rất tinh vi, cho phép chúng phát triển nhiều cách để chống lại các biện pháp can thiệp mà nông dân đưa ra trên cánh đồng".

 

Ở loài gây bệnh hại này, các gen gây hại thường nằm ở các vùng nghèo gen được phân bố rải rác với các vùng lặp đi lặp lại trong bộ gen. Những vùng lặp đi lặp lại này có xu hướng tiến hóa nhanh chóng và là chìa khóa để hiểu được sự gây bệnh hoặc khả năng gây bệnh của nó.

 

Để hiểu rõ hơn về hoạt động bên trong của P. capsici, các nhà khoa học phải chiết xuất một mẫu DNA từ tác nhân gây bệnh và thực hiện giải trình tự gen. Giải trình tự di truyền là một quá trình xác định thứ tự các nucleotide (A, C, G và T) của chuỗi DNA của sinh vật.

 

Tuy nhiên, việc giải trình tự bộ gen chỉ có thể đọc được một lượng đoạn DNA nhất định tại một thời điểm. Các nhà khoa học sau đó phải lấy các chuỗi nhỏ này và lắp ghép chúng lại để cho ra phân tử DNA đúng thứ tự.

 

"Việc tạo dữ liệu trình tự thực sự không phải là vấn đề, mà vấn đề là việc lắp ráp dữ liệu, là việc sắp xếp các trình tự thông tin lại với nhau theo đúng thứ tự. Các vùng giàu lặp lại khiến chúng ta đôi khi đặt hai gen không thuộc về nhau lại với nhau hoặc tách rời một gen hoàn chỉnh thành hai nửa bởi vì chúng ta nghĩ rằng một đoạn lặp lại sẽ ở ngay phần giữa" Haak nói.

 

Nói chung, việc nghiên cứu bộ gen của một sinh vật đòi hỏi phải có công nghệ mạnh mẽ và sự kiên nhẫn. Và mặc dù công nghệ tin sinh đã tạo ra những bước nhảy vọt trong những năm qua, song mỗi thế hệ công nghệ không nhất thiết phải tốt hơn thế hệ trước, mà nó có thế mạnh riêng của nó.

 

Sử dụng công nghệ thế hệ đầu tiên sẽ mất một năm rưỡi và khoảng 2 triệu đô la để giải trình tự bộ gen của P. capsici. Nhưng với công nghệ của Haak, sẽ chỉ mất chín ngày cho quá trình từ chiết xuất DNA đến lắp ghép các đoạn DNA đã được giải trình tự và chỉ tiêu tốn 1.000 đô la. Để làm cho mọi việc trở nên tốt hơn, công nghệ này sẽ có thể giải trình tự chuỗi thông tin lớn gấp 100.000 lần trong khoảng 1,5% thời gian. Và thiết bị công nghệ này có kích cỡ chỉ bằng đầu ngón tay cái.

 

Công nghệ thế hệ thứ hai thực hiện các đoạn đọc ngắn, cực kỳ chính xác; tuy nhiên, chúng không thực hiện tốt quá trình giải trình tự qua các vùng lặp lại. Và khi các nhà khoa học phải quay lại để tái lắp ghép bộ gen thì sẽ có khả năng xảy ra lỗi.

 

"Điều xảy ra với các lần đọc ngắn là chúng ta không biết vị trí mà các lần lặp lại đó bắt đầu và kết thúc, vì vậy chúng ta không biết nên đặt chúng ở đâu để sắp xếp chúng một cách thích hợp", Haak nói.

 

Công nghệ Oxford Nanopore (ONT) MinION, hay trình tự đọc dài, là thế hệ thứ ba của công nghệ giải trình tự. Công nghệ này có thể cho thấy một bức tranh tổng thể rõ ràng hơn bằng cách trải qua các vùng lặp lại quan trọng. Tuy nhiên công nghệ này lại kém chính xác hơn nhiều so với thế hệ công nghệ trước đó.

 

Haak và nhóm của ông đã kết hợp các công nghệ thế hệ thứ hai và thứ ba này để khai thác tính chính xác của công nghệ trước trước với khả năng vượt qua các vùng lặp lại của công nghệ sau. Đó là điều tốt nhất của cả hai thế hệ.

 

Khi sử dụng công nghệ mới này trên P. capsici, Haak và McDowell đã khá sốc. Haak và nhóm của ông phát hiện ra rằng bộ gen này lớn hơn 1,5 lần so với suy nghĩ trước đây.

 

"Đó là 30 phần trăm bộ gen mà chúng ta thậm chí không biết là nó đã tồn tại, và phần cụ thể của bộ gen đó chắc chắn, được làm giàu với các loại gen thực sự tạo ra sự khác biệt trong việc giúp chúng ta hiểu cái gì tương tác với cây trồng hoặc phản ứng với thuốc diệt nấm hoặc thuốc xịt của nông dân", McDowell nói.

 

Đối với Haak, điều thú vị nhất về kết quả của bài báo này là bằng chứng về khái niệm của nó. "Chúng tôi có một thứ gọi là cơ sở dữ liệu lưu trữ trình tự, chứa đầy đủ các loại trình tự đọc ngắn. Chúng tôi thực sự có thể tận dụng tất cả dữ liệu hiện có với công nghệ mới hơn này để có thể tạo ra nhiều bộ gen có chất lượng", Haak nói.

 

Thế hệ công nghệ giải trình tự mới của Haak được hy vọng là sẽ cách mạng hóa phương pháp mà các nhà khoa học thu thập dữ liệu gen. Với dữ liệu thời gian thực thu được, giá cả phải chăng, các nhà khoa học sẽ có thể cải thiện các tổ hợp lắp ghép trước đó và nhanh chóng tạo ra các dữ liệu mới mà họ có thể chia sẻ vào cơ sở dữ liệu lưu trữ trình tự. Ở quy mô lớn hơn, công nghệ này sẽ thúc đẩy lĩnh vực nghiên cứu về gen thực vật và nỗ lực trên toàn thế giới để cứu ngành công nghiệp trồng trọt khỏi các tác nhân gây bệnh nguy hiểm.

 

Hiện giờ Haak và McDowell nắm giữ được khoảng 97% bộ gen của P. capsici, họ dự định sử dụng thông tin này làm dữ liệu hỗ trợ cho hai đề xuất tài trợ mới. Một đề xuất sẽ tập trung vào các bệnh hại trên cà chua và đậu tương do tác nhân gây bệnh thuộc nhóm Phytophthora gây ra và đề xuất còn lại sẽ tập trung vào cây hoa oải hương, một nạn nhân khác của Phytophthora.

 

Nguyễn Thị Hồng Nhung theo Phys.org

Trở lại      In      Số lần xem: 595

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cây lúa, GEN Pi65(t), thông qua kỹ thuật NGS
  • Bản đồ QTL chống chịu mặn của cây lúa thông qua phân tích quần thể phân ly trồng dồn của các dòng con lai tái tổ hợp bằng 50k SNP CHIP
  • Tuần tin khoa học 479 (16-22/05/2016)
  • Áp dụng huỳnh quang để nghiên cứu diễn biến sự chết tế bào cây lúa khi nó bị nhiễm nấm gây bệnh đạo ôn Magnaporthe oryzae
  • Vai trò của phân hữu cơ chế biến trong việc nâng cao năng năng suất và hiệu quả kinh tế cho một số cây ngắn ngày trên đất xám đông Nam Bộ
  • Tuần tin khoa học 475 (18-24/04/2016)
  • Vi nhân giống cây măng tây (Asparagus officinalis L.)
  • Thiết lập cách cải thiện sản lượng sắn
  • Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 3 tháng
  • Liệu thủ phạm chính gây nóng lên toàn cầu có giúp ích được cho cây trồng?
  • Tuần tin khoa học 478 (09-15/05/2016)
  • Sinh vật đơn bào có khả năng học hỏi
  • Côn trùng có thể tìm ra cây nhiễm virus
  • Bản đồ QTL liên quan đến tính trạng nông học thông qua quần thể magic từ các dòng lúa indica được tuyển chọn
  • Nghiên cứu khẳng định số loài sinh vật trên trái đất nhiều hơn số sao trong giải ngân hà chúng ta
  • Cơ chế di truyền và hóa sinh về tính kháng rầy nâu của cây lúa
  • Vật liệu bọc thực phẩm ăn được, bảo quản trái cây tươi hơn 7 ngày mà không cần tủ lạnh
  • Giống đậu nành chống chịu mặn có GEN gmst1 làm giảm sự sinh ra ROS, tăng cường độ nhạy với ABA, và chống chịu STRESS phi sinh học của cây Arabidopsis thaliana
  • Khám phá hệ giác quan cảm nhận độ ẩm không khí ở côn trùng
  • Phương pháp bền vững để phát triển cây lương thực nhờ các hạt nano
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD