Các nhà khoa học ARS phát triển quy trình phân tích tác nhân gây bệnh trên cây trồng

Các nhà khoa học thuộc Cơ quan Nghiên cứu Nông nghiệp Hoa Kỳ (ARS) tại Corvallis, bang Oregon, phối hợp với Đại học Bang Oregon, đã phát triển một nền tảng giám sát dịch bệnh có tiềm năng cải thiện nền nông nghiệp Hoa Kỳ bằng cách mở ra tương lai mới cho công tác bảo vệ sức khỏe cây trồng. PathogenSurveillance là một công cụ phần mềm mã nguồn mở, có khả năng phân tích nhanh và nhận diện các biến thể vi sinh vật mới dựa trên trình tự DNA.

Quy trình tự động của PathogenSurveillance là một công cụ làm việc sáng tạo, giúp các nhà khoa học phản ứng theo thời gian thực trước các tác nhân gây bệnh và dịch hại xâm lấn mới xuất hiện hoặc tái xuất hiện. Nền tảng giám sát này sẽ nâng cao sức khỏe cây trồng và góp phần hạn chế sự lây lan của các bệnh mới và đang nổi lên trong các hệ sinh thái nông nghiệp, đô thị và rừng.

Cây trà (Camellia) bị nhiễm Phytophthora nemorosa, tác nhân gây bệnh cháy lá. Nguồn: Nik Grunwald, nhà bệnh học thực vật, ARS.

“Quy trình hệ gen này tạo ra bước đột phá cho lĩnh vực sức khỏe cây trồng, cho phép chúng ta xác định bất kỳ vi sinh vật, dịch hại hay mầm bệnh nào chỉ trong vài phút đến vài giờ khi đã có trình tự bộ gen,” Nik Grunwald, nhà bệnh học thực vật của ARS tại Đơn vị Nghiên cứu Quản lý Dịch hại và Bệnh cây trồng làm vườn ở Corvallis cho biết. “Quy trình này có thể được sử dụng cho giám sát sinh học theo thời gian thực đối với cả các tác nhân đã biết hoặc chưa biết một cách tương đối nhanh, từ đó giảm đáng kể rào cản trong việc áp dụng và sử dụng PathogenSurveillance.”

Grunwald cho biết thêm, vì mọi thứ đều dựa trên dữ liệu trình tự, công cụ này có thể được sử dụng để theo dõi sự tiến hóa của dịch hại và mầm bệnh theo thời gian thực, cung cấp thông tin về sự thay đổi quần thể, sự xuất hiện của các biến dị, cũng như các đợt xâm nhiễm mới. Nền tảng cũng có thể dễ dàng triển khai để nhận diện một tác nhân cụ thể hoặc theo dõi sự hình thành các chủng hay biến thể bệnh mới.

“Mẫu bệnh được gửi đến phòng thí nghiệm địa phương, sau đó bộ gen sẽ được giải trình tự và tải lên hệ thống phần mềm của quy trình để nhận diện”, Grunwald nói. “Nhờ đó, sự biến động của bộ gen có thể được theo dõi theo thời gian và không gian thông qua việc so sánh các trình tự”.

Điều này cho phép PathogenSurveillance được sử dụng bởi các phòng thí nghiệm hoặc cơ sở chẩn đoán có ít kinh nghiệm về tính toán, đồng thời mang lại “năng lực chưa từng có cho việc chẩn đoán dịch hại và mầm bệnh ngay tại hiện trường hoặc tại điểm chăm sóc”, theo Grunwald.

Nền tảng PathogenSurveillance cũng cho phép các nhà khoa học nhập từ một đến vài trăm mẫu quần thể có kích thước bộ gen nhỏ đến trung bình, bao gồm vi khuẩn, nấm, côn trùng và tuyến trùng, phục vụ cho công tác giám sát và định danh mầm bệnh.

Kết quả đầu ra của chương trình được thiết kế thân thiện với người dùng, cung cấp các biểu đồ về đa dạng di truyền và tạo báo cáo dưới dạng tài liệu HTML tương tác.

“Đây sẽ là công cụ hữu ích cho các nhà nghiên cứu, phòng khám bệnh cây và chuyên gia chẩn đoán trong việc xác định các dòng vô tính hoặc các dạng biến thể khác, chẳng hạn như chủng gỉ sắt thân UG99 hoặc biến thể NA2 của bệnh chết sồi đột ngột”, Grunwald bổ sung.

Phạm Thành Nhân, theo ARS.