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
Nông nghiệp 4.0 – Cơ hội cho nông nghiệp Việt Nam

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  12
 Số lượt truy cập :  17803036
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: 441

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cậy 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