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
Giải pháp nâng cao hiệu quả sản xuất cây cà phê Việt Nam

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  24
 Số lượt truy cập :  17237171
Công cụ mới dự đoán nguy cơ dịch bệnh thực vật và lây lan trên toàn thế giới
Thứ hai, 06-11-2017 | 08:25:46

Các thuật toán cung cấp một phương pháp hiệu quả để xác định khả năng bùng phát dịch bệnh và dự đoán sự xâm nhập sinh học hoặc lây lan dịch bệnh.

 


Một kỹ thuật mới được phát triển có thể dự đoán nguy cơ mắc bệnh ở thực vật hoặc xâm nhập trên toàn cầu. Được mô tả trên tạp chí trực tuyến  Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, kỹ thuật này xem xét các tương tác giữa các vật chủ gây hại và sự phân bổ địa lý của các loài thực vật dễ tổn thương nhằm xây dựng bản đồ điểm nóng tiềm ẩn đối với dịch bệnh. Điều này có thể giúp Chính phủ các nước hiểu được nguy cơ bùng phát dịch trước khi xảy ra.

 

Bệnh và dịch hại có thể gây tác động tàn phá đối với thực vật, hệ sinh thái xung quanh và nguồn cung lương thực. Những tác động này có thể đặc biệt gây tổn hại khi một loại sâu bệnh gây bệnh xâm nhập lãnh thổ mới, trong đó các cây bản địa có ít sức đề kháng tự nhiên và kẻ xâm lược tàn phá có ít kẻ thù hoặc đối thủ cạnh tranh.

 

Các cơ quan chính phủ cố gắng hạn chế các loài sâu bệnh và các mầm bệnh bằng cách kiểm soát sự di chuyển của thực vật và động vật giữa các quốc gia và khu vực. Tuy nhiên, trong bối cảnh  thương mại quốc tế và du lịch, có thể khó khăn hoặc không thể ngăn chặn sâu bệnh và mầm bệnh lây lan.

 

Một cách để bắt đầu ngăn ngừa lây nhiễm và bùng phát dịch bệnh là phân tích các loài gây hại và mầm bệnh đã biết, và sau đó xem xét sự phân bố của thực vật dễ bị tấn công. Tuy nhiên, việc phân tích sâu có thể tốn nhiều thời gian do có quá nhiều loài thực vật, mầm bệnh và sâu bệnh.

 

Để giúp dự đoán bùng phát tốt hơn, các nhà nghiên cứu ở Mexico đã phát triển một loạt các thuật toán mới để dự đoán dịch bệnh bùng phát. Kỹ thuật của các nhà nghiên cứu dựa trên nguyên tắc liên quan chặt chẽ đến cây trồng phát triển gần nhau có nguy cơ lây nhiễm hoặc xâm nhập bởi các mầm bệnh hoặc sâu bệnh tương tự. Bằng cách nghiên cứu sự phân bố địa lý của các cây trồng liên quan chặt chẽ, nhóm nghiên cứu đã tạo ra bản đồ các điểm nóng tiềm ẩn về bệnh dịch.

 

Để kiểm tra các thuật toán, nhóm nghiên cứu đưa vào một loài sâu bệnh hiện có ở Bắc Mỹ, loài bọ cánh cứng đỏ. Loài bọ này gây bệnh Laurel Wilt có thể làm chết các loài thực vật thuộc họ laurel. Các nhà nghiên cứu đã tham khảo cơ sở dữ liệu trực tuyến để tìm ra một nhóm bọ cánh cứng đỏ có liên quan mật thiết đến bọ cánh cứng đỏ redbay, và một nhóm thực vật có liên quan đến loài bọ này.

 

Nhóm nghiên cứu sau đó kết hợp dữ liệu về sự phân bố địa lý của từng loài thực vật. Nếu được tìm thấy ở những khu vực rộng lớn, thì chúng có nguy cơ lây nhiễm và lây lan ra nhiều hơn. Bằng thuật toán, các nhà nghiên cứu tính toán xác suất của nhiều loài thực vật đang bị nhiễm bọ cánh cứng khi có mặt tại cùng một vị trí.

 

Bằng kỹ thuật này, nhóm đã tạo ra các bản đồ hiển thị các khu vực trên thế giới có nhiều khả năng bị phá hoại, hoặc sự tương tác giữa bọ cánh cứng và thực vật. Các bản đồ phản ánh chính xác các vùng đất bản địa của bọ cánh cứng, cùng với hành vi xâm lấn gần đây của một số bọ cánh cứng, bao gồm cả sự dịch chuyển về phía nam của một con bọ cánh cứng trên khắp nước Mỹ. Thật đáng lo ngại, mô hình cho thấy rằng những cây cối tương tự ở Trung và Nam Mỹ có thể dễ bị tấn công.

 

Những bản đồ kiểu này có thể rất hữu ích cho các cơ quan chính phủ và các nhà sinh thái học trong việc hiểu và dự báo dịch bệnh bùng phát, bằng cách tập trung vào các điểm nóng hiện tại hoặc tiềm năng, nhưng nhóm nghiên cứu cần thêm dữ liệu từ công việc thực địa để kiểm tra tính chính xác của hệ thống.

 

M.H - Mard, theo Sciencedaily.

Trở lại      In      Số lần xem: 307

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Xác định mức độ hấp thụ Cd và Mn vào lúa (Oryza sativa) thông qua Nramp5
  • Quá ít Nitơ có thể hạn chế khả năng lưu trữ Carbon của cây
  • “Mặt tối” của vi khuẩn có ích trong đất
  • Các nhà khoa học đưa ra các biện pháp mới để bảo vệ cây bơ
  • Thiết lập Mạng lưới tế bào sinh học
  • Các nhà khoa học phát hiện ra các bước cuối cùng để tạo axit benzoic trong thực vật
  • Công bố bản đồ hoàn chỉnh biến thể gen của cây lúa
  • Tuần tin khoa học 297 (8-14/10/2012)
  • Phát hiện loài nấm móc Aspergillus sinh độc tố trong thực phẩm bằng phương pháp Multiplex PCR.
  • Sử dụng tinh dầu thực vật để chống nảy mầm cho khoai tây lưu kho
  • Nghiên cứu về khả năng thích ứng và tăng trưởng trong môi trường giàu mùn của loài nấm nút
  • Giải pháp kiểm soát sinh học loài sâu bướm Indianmeal nhờ ong bắp cày
  • Các nhà khoa học Niu Di-lân, Trung Quốc mong muốn cải thiện năng suất ngũ cốc bằng phát triển hạt giống
  • Phương pháp mới giúp giảm tỷ lệ tử vong ở lợn con
  • Ứng dụng Nobel Y học 2012 trong khôi phục võng mạc
  • Nghiên cứu gen kháng tuyến trùng ở đậu tương
  • Tuần tin khoa học 298 (15-21/10/2012)
  • Làm thế nào mà thực vật có hoa chiếm ưu thế trên trái đất
  • Ức chế gien có thể làm giảm tạo ngọt nhờ lạnh ở khoai tây
  • Đánh giá hiệu quả sản xuất Dừa ở nông hộ tỉnh Bến Tre
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD