Tuần tin khoa học 1003(3-9/8/2026)

Quá trình lactyl hóa HSP90α điều phối sự di chuyển của PGC1α và LRPGC1 vào nhân, rồi thúc đẩy tiến trình sinh tổng hợp ty thể bộ (1)

Sinh tổng hợp ty thể bộ (mitochondrial biogenesis) là nền tảng của sự phát triển nang noãn (ovarian follicle), vì ty thể bộ cung cấp cả năng lượng cần thiết cho sự tăng sinh tế bào hạt (granulosa cell) và cơ chất cần thiết chosinh tổng hợp estrogen. Lactate được biết là chất chuyển hóa tín hiệu trong biến dưỡng năng lượng; tuy nhiên, cơ chế biến dưỡng như vậy mà qua đó nó điều tiết  chức năng của ty thể bộ trong tế bào sinh dục vẫn còn được biết rất ít. Nghiên cứu này xác định được quá trình lactyl hóa HSP90α như là một sự cải biên hậu giải mã phụ thuộc vào chất biến dưỡng mà sự cải biên ấy điều phối sự chuyển vị PGC1α/LRPGC1 vào nhân rồi thúc đẩy sinh tổng hợp ty thể (mitochondrial biogenesis). Kết quả gắn liền với hoạt động glycolytic để phát triển ra ty thể bộ và khả năng tổng hợp steroid, cho thấy một tầng lớp kiểm soát chuyển hóa trong phát triển nang trứng (follicular) và khả năng nhắm đến cơ chế điều hòa HSP90α phụ thuộc vào phản ứng lactyl hóa  trong chức năng của noãn bào và khả năng điều hòa sinh sản (1).

Sự phát sinh ra ty thể bộ (mitochondrial biogenesis) là một tiến trình chức năng sinh học đảm bảo được nguồn năng lượng cung cấp và hỗ trợ cho quá trình sinh ra steroid của tế bào trứng. Lactate gần đây được người ta xác nhận là một chất biến dưỡng mang tín hiệu làm tăng cường sự sinh ra ty thể bộ. Cac tác giả đã xác định phản ứng lactyl hóa HSP90α (Heat Shock Protein 90 Alpha Family Class A Member 1) như một hoạt chất trung gian chủ chốt (mediator) liên kết được biến dưỡng glycolytic với chức năng của ty thể bộ. Đặc biệt là, lactyl hóa protein HSP90α ở K58 lấy thêm ULK1, do đo, nó tăng cường được phản ứng phosphoryl hóa ở S39; lactylat hóa ở K616 ngăn ngừa phản ứng phosphoryl hóa qua trung gian CDK5 ở S596. Cơ chế quản lý kép này tạo điều kiện thuận lợi cho sự chuyển dịch vô nhân của PGC1α (peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1-alpha) và đồng phân của nó LRPGC1, mà chất này tăng hoạt sự phiên mã lệ thuộc NRF1/2 của các gen tạo ra cơ quan ty thể bộ, ví dụ như gen Tfb1m, Tfb2m, và Tfam. Về chức năng, sự gia tăng khối lượng ty thể cả nội dung tăng cường biến dưỡng tạo ra năng lượng tế bào và tăng cường sự du nhập cholesterol và ty thể bộ, cho nên, dẫn đến sinh tổng hợp được chất estrogen. Kết quả cho thấy trục lactate–HSP90α–PGC1α/LRPGC1 chuyển hóa được tiến trình đường phân với sinh tổng hợp ty thể bộ và  sản sinh ra hormone sinh dục, mang lại sự hiểu biết cơ chế điều hòa có tính chất di truyền biểu sinh (epigenetic regulation) của phát triển nag trứng (1).

Xem https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2528979123

Đánh giá kiểu hình siêu phổ (hyperspectral) và phân tích GWAS phân lập được những QTLs điều khiển hiệu suất quan hợp của cây đậu nành (2)

Tăng cường quang tổng hợp là phương pháp tiếp cận quan trọng để cải tiến được năng suất cây trồng. Quang hợp, như một nhân tố chủ chốt xác định năng suất cây trồng, là một phương pháp tiếp cận quan trọng và nhấn mạnh được nội dung an ninh lương thực toàn cầu. Cải thiện được hiệu quả quang hợp là yêu cầu bức thiết theo định hướng này. Tuy nhiên, đánh giá kiểu hình theo phương pháp truyền thống đối với các tính trạng liên quan đến quang hợp từ lâu nay vẫn còn là điểm nghẽn trong chọn tạo giống cây trồng vì phải tốn rất nhiều thời gian để thu số liệu.

Các tác giả đã tiến hành đo đếm đồng thời kết quả mức độ phản xạ của phổ và hiệu suất quang hợp thuần Pn (net photosynthetic rate) của lá đậu nành để phát triển một mô phỏng có độ chính xác cao, ước lượng được giá trị Pn trên cơ sở số liệu “hyperspectral” (siêu phổ). Nhờ áp dụng mô phỏng như vậy, người ta đánh giá được Pn trong 219 mẫu đậu nành. Chạy GWAS từ số liệu thu ở nhiều địa điểm theo mô phỏng tính toán giá trị dự đoán đa điểm (multi-environmental prediction) của Pn thông qua phương pháp 3VmrMLM, người ta xác định được có 24 QTLs có ý nghĩa thống kê và 4 QTLs gợi ý. Trong số đó, có 24 QTLs chồng lấp nhau với nhiều QTL đã được báo cáo trước đây liên quan đến quang tổng hợp, hàm lượng diệp lục tố, chất lượng quang hợp, v.v.., hoặc, với các gen có liên quan đến những tính trạng nông học chủ chốt ví dụ năng suất hạt. Bên cạnh đó, bốn QTLs mới đã được ghi nhận, bốn gen ứng cử viên có khả năng gắn liền với giá trị Pn được phân lập. Hơn nữa, người ta còn tiến hành phân tích haplotype để xác định các haplotypes tối ưu. Nghiên cứu này trình bày một mô hình siêu phổ bền vững và mang tính phá hủy (nondestructive hyperspectral model) để ước đoán hiệu suất quang hợp của đậu nành, kết quả được áp dụng thành công để phân tích di truyền, cho năng suất ổn định và những kết quả sinh học có ý nghĩa. Phương pháp này  mang lại phương thức hiệu quả để khai thác cơ sở di truyền của quang tổng hợp và cung cấp nền tảng lý thuyết vững chắc cho việc quan sát sinh lý quang hợp của đậu nành trên quy mô đại trà.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-026-05325-3

Ưu tiên hóa những đột biến có hại giúp định hướng mang tính dự đoán hê gen và gia tăng được hiệu quả chọn lọc đậu cô ve (Phaseolus vulgaris L.), một nghiên cứu theo mô phỏng toán (3)

Những đột biến có hại được dự đoán (SNPs) có phân bố rất khác về ảnh hưởng so với SNPs có tính chất ngẫu nhiên, trên cơ sở kiến trúc quần thể cây. Ưu tiên hóa các biến thể của chỉ thị phân tử (markers) trên cơ sở thang điểm có hại, có thể cải tiến được giá trị dự đoán về năng suất. Ưu tiên các cách thức giao phối giữa bố mẹ với ít đột biến có hại có thể giúp làm tăng hiệu quả chọn lọc (GA: genetic  gain).

Nghiên cứu đột biến di truyền là nền tảng giúp chúng ta hiểu được sự tiến hóa, sự thuần hóa, và di truyền học. Định tính các loại hình đột biến có tiềm năng để thúc đẩy những chương trình cải tiến giống cây trồng thông qua chọn lọc và  loại bỏ các đột biến có hại (DelMut: purging deleterious mutations). Tác giả nghiên cứu làm thế nào chúng ta biết trước DelMut trong quá trình chọn tạo giống, trong quần thể con lai,  thông tin được giá trị GP (genomic prediction: dự đoán di truyền) làm tăng hiệu quả chọn lọc (GA: genetic gain). DelMut được ghi chú di truyền trong 3 quần thể con lai cây đậu cô ve độc lập, sử dụng mô phỏng có trước đó RF (random forest model) phục vụ đậu cô ve, kết hợp thông tin di truyền huyết thống và thông tin protein. Thang điểm số có hại của mô phỏng RF ở giá trị 0.25, với giá trị “the top 1%” (highly DelMut) của biến thể ở thang điểm 0.78 - 0.82 trong quần thể con lai. Tất cả quần thể biểu hiện biến thiên di truyền trong số liệu highly DelMut / dòng (tối đa 13–197) và trong số liệu “genetic load”. Tác giả đánh giá tác động của kết hợp lại thông tin đầu tiên về DelMut đối với ưu tiên hóa biến thể và thẩm định lượng giá trị (weighting) của GP models về năng suất đậu cô ve và thời gian trổ bông. Những mô phỏng toán ngẫu nhiên (stochastic simulations) được tiến hành để đánh giá làm thế nào phác thảo được “mating schemes” (sơ đồ lai) trên cơ sở số biến thể của DelMut / bố mẹ, điều ấy có thể ảnh hưởng đến GA (hiệu quả chọn lọc). Các biến thể có điểm dự đoán cao hơn sẽ có ảnh hưởng khác biệt đáng kể về phân bố so với đột biến ngẫu nhiên hoặc chỉ thị phân tử có điểm thấp hơn. Chu kỳ lai tạo giống theo mô phỏng toán này cho thấy bố mẹ được chọn có ít hơn  DelMut cao sẽ tăng đều đặn hiệu quả chọn lọc GA, và tùy thuộc vào quần thể nhất định, đây có thể là kết quả ưu việt so với chọn lọc kiểu hình truyền thống. Kết quả nhấn mạnh khả năng của thông tin về DelMut đối với ưu tiên hóa biến thể và tối ưu hóa cho cải tiến giống đậu cô ve. Phương pháp có thể được áp dụng cho loài cây trồng khác nhằm cải thiện hiệu quả chọn giống  mới cao sản.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-026-05329-z

Tính trạng tích hợp sinh lý, sinh hóa và kích thích tố nhằm xác định được tính chống chịu hạn và ổn định năng suất của cây điều (Anacardium occidentale L.) (4)

Khô hạn, ngày càng khắc nghiệp do biến đổi khí hậu, là đặc trưng cho yếu tố hạn chế tăng trưởng, phát triển và năng suất cây điều (Anacardium occidentale L.), đặc biệt trong sinh thái canh tác vùng nước trời và các hệ thống sản xuất cận biên (nông hộ nghèo). Xác định được giống điều chịu khô hạn và hiểu được cơ chế thích nghi của cây là yêu cầu cấp thiết nhằm ổn định năng suất điều trong vùng thiếu nước trầm trọng. Theo kết quả nghiên cứu này, mười bảy giống điều  được đánh giá trong nghiệm thức stress khô hạn để xác định giống chống chịu tốt và làm sáng tỏ các cơ chế sinh lý, sinh hóa, biến dưỡng, kích thích tố khi cây thích nghi với khô hạn. Chí số dược áp dụng là MGIDI (multi-trait genotype ideotype distance index) nhằm tích hợp được các tính trạng khác nhau đối với một kiểu gen (dòng, giống điều) mạnh mẽ và  đánh giá toàn diện khả năng chịu hạn. Kết quả phân tích xác định được giống điều ‘Priyanka’ và ‘Bhaskara’ chống chịu khô hạn tốt, trong khi, giống ‘Ullal-2’, ‘Vengurla-2’, và ‘Madakkathara-1’ là những giống dễ bị ảnh hưởng khô hạn (drought-sensitive). Khô hạn làm cho giảm đi đáng kể năng suất hạt điều (63.2%), đi kèm theo là làm tổn thương sự hấp thu dưỡng chất trong đất, giảm hàm lượng diệp lục trên là (59.7%), làm tổn hại tính toàn vẹn của màng, với tác động rất rõ trên giống điều nhiễm khô hạn. Trái lại, giống điều chịu hạn biểu hiện sự gia tăng hoạt tính của những enzymes có tính chất “antioxidant”, đó là ascorbate peroxidase và polyphenol oxidase, kèm theo sự gia tăng của tích tụ chất biến dưỡng phản ứng với stress ví dụ như proline và đường dễ hòa tan, chúng góp phần đáng kể vào việc cải tiến nhằm giảm thiểu stress có tính chất ô xi hóa (oxidative stress) và điều hòa áp suất thẩm thấu. Chống chịu khô hạn còn gắn liền với tích tụ có chọn lọc hết sức đa dạng với phenolic acids và flavonoids cũng như hàm lượng nội sinh rất cao của abscisic acid, jasmonic acid, và indole-3-acetic acid, tất cả có tương quan thuận với năng suất hạt điều khi bị khô hạn. Tất cả tích hợp lại theo đánh giá chỉ số MGIDI gắn liền với phản ứng sinh lý, sinh hóa, biến dưỡng, và phytohormone để cây điều chống chịu được khô hạn, cung cấp các tiêu chuẩn tuyển chọn chặt chẽ để cải tiến giống điều chống chịu khô hạn tốt.

Xem https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41724738/

Hình: Thay đổi thông số sinh hóa của 17 giống điều thí nghiệm trong nghiệm thức xử lý khô hạn so với giống đối chứng (C) và stress khô hạn (S).

(A) Hàm lượng proline ở là điều

(B) Hàm lượng được hòa tan ở lá.

M-1: Madakkathara-1, M-2: Madakkathara-2, Sel-2: Selection-2, V-1: Vengurla-1, V-2: Vengurla-2, V-3: Vengurla-3, V-4: Vengurla-4, V-7: Vengurla-7. Mean values (± S.E.) followed by different letters above bars are significant at p < 0.05 (n = 3).

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Gang Wu, Hongmin Li, Tong He, Min Chen, Xiaoyu Jiang, Mengli Wei, Lei Zhou, Chengyu Li, Jingli Tao, Zhaojun Liu, Ming Shen, and Honglin Liu. 2026. HSP90α lactylation orchestrates PGC1α and LRPGC1 nuclear translocation driving mitochondrial biogenesis. PNAS; July 21 2026; 123 (30) e2528979123; https://doi.org/10.1073/pnas.2528979123

2. Li Wang, Ning Fu, Jinyu Zhang, Ao Shen, Yuanmeng Yu, Yanhong Wang, Xiaoli Guan, Dan Zhang, Fang Huang, Xiaoyong Yang, Deyue Yu, Zhongwen Huang & Yuming Yang. 2026. Hyperspectral phenotyping and GWAS identify novel QTLs for soybean photosynthetic rate. Theoretical and Applied Genetics; July 28 2026; vol. 139; article 216.

3. H. Cordoba-Novoa & V. Hoyos-Villegas. 2026. Prioritization of deleterious mutations informs genomic prediction and increases the rate of gain in common bean (Phaseolus vulgaris L.), a simulation study. TAG; August 3 2026; vol. 139; article 220.

4. Babli Mog, S G Harsha, Laxmi Sharma, J Dinakara Adiga, Krishnappa Rangappa, Shamsudheen Mangalassery, S V Ramesh, Manjesh Guligenahalli Narayanappa, G S Mohana, Veena Gonibeedu Lakshmana, H P Bhagya, Prabha Moirangthem, E Eradasappa, Suman Roy, C Anilkumar, A N Lokesha, B Chowdhury. 2026. Integrated physiological, biochemical and hormonal traits determine drought tolerance and yield stability in cashew (Anacardium occidentale L.). Sci Rep.; 2026 Feb 22; 16(1):10179. doi: 10.1038/s41598-026-39321-w.

Biên tập: BÙI CHÍ BỬU