Tuần tin khoa học 1008 (7-13/9/2026)

Ngày cập nhật: 04 tháng 9 2026
Chia sẻ

Protein kinase Pi65  điều tiết tính kháng bệnh đạo ôn lúa thông qua tín hiệu phụ thuộc phosphoryl hóa và tái lập trình biến dưỡng (1)

Hình: Hoạt động phosphoryl hóa in vitro của protein Pi65. (A) Nhuộm phẩm màu Coomassie Brilliant Blue phân tử protein tái tổ hợp được làm sạch(B) Phân tích “immunoblot ở các múc phosphoryl hóa khác nhau.

Đạo ôn là bệnh hại lúa do nấm gây ra đe dọa nghiêm trọng đến sản lượng thó toàn cầu bởi nấm Magnaporthe oryzae. Do đó, dòng hóa các gen đích kháng bệnh đạo ôn với kết quả phân tích sâu về tương tác giữa ký chủ (cây lúa) với ký sinh (M. oryzae), sẽ làm sáng tỏ rice tiến trình kháng được bệnh đạo ôn, phát triển được nguồn vật liệu di truyền mới kháng bệnh, đây là nội dung bức thiết đảm bảo mục tiêu an ninh lương thực. Nghiên cứu này sử dụng một dạng protein kinase có tên là Pi65 liên quan đến khả năng kháng bệnh đạo ôn của cây lúa; khai thác vai trò điều tiết của nó trong phản ứng miễn dịch của cây lúa thông qua nội hàm OMICS về phosphoryl hóa protein và tương tác protein. Kết quả cho thấy protein Pi65 biểu hiện được hoạt tính của kinase trong lộ trình tự  phosphoryl hóa. Trên cơ sở phân tích phosphoproteomic, người ta thấy protein kiểu hình DPPs (differentially regulated phosphoproteins: những phosphoproteins điều tiết trong từng trường hợp cá biệt) được phân lập trong cây lúa Pi65-knockout (KO) là 572 protein; trong cây lúa biểu hiện mạnh mẽ (OE) Pi65 là 107 proteins, so với cây lúa đối chứng (WT: wilt type). Những DPPs như vậy biểu hiện các tháy đổi đáng kể trong lộ trình truyền tín hiệu, trong tiến hình biến dưỡng, và đ5nh vị ở tế bào, như vậy, biểu hiện protein Pi65 thay đổi có ảnh hưởng đến phosphoryl hóa ở lá lúa ở trạng thái sinh lý bảo hòa (homeostasis). Phương pháp phân tích KEGG GO  cho thấy protein DPPs của dòng lúa KO chủ yếu kết gắn với những tiến trình sinh học như chu trình nitrogen và chỉnh sửa có tính chất non-homologous end joining, trong khi, protein DPPs của dòng lúa OE có nhiều hơn vô cùng số chu trình calvin, glycolysis, RNA binding. Do vậy, Pi65 có thể tham gia vào tiến trình điều tiết cơ chế biến dưỡng ở tế bào thông qua mô hình hóa hệ thống phosphoryl hóa trong nhân và tiến trình cải biên hậu phiên mã. Tương tác protein được làm rõ qa những thí nghiệm này khẳng định rằng Pi65 tương tác trực tiếp với protein có chức năng điều tiết redox như OsAPX4 và phân tử mang phosphate OsPHF1, liên kết với chức năng của Pi65 với hiện tượng sinh lý redox (homeostasis: bảo hòa ô xi khử), tín hiệu phosphorus. Kết quả chỉ ra rằng Pi65 hoạt động như một “hub” điều hòa chủ lực tích hợp được các tín hiệu stress sinh học và phi sinh học để mô hình hóa tính kháng bệnh đạo ôn lúa thông qua phản ứng dòng thác trong sự kiện truyền tín hiệu phụ thuộc vào phosphoryl hóa. Nghiên cứu này mang lại những hiểu biết mới về vai trò của các kinase thực vật trong phản ứng với đa dạng các loại stress, đồng thời đề xuất các đích tác động tiềm năng nhằm cải thiện khả năng chống chịu stress của cây trồng thông qua kỹ thuật di truyền (1). Xem https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41555928/

Khai thác vai trò của lớp sáp biểu bì trong tính kháng bệnh đạo ôn lúa thông qua kết quả phân tích hình thái, biến dưỡng và biểu hiện gen đích (2).

Bệnh bãc lá (BLB), do vi khuẩn Xanthomonas oryzae pv oryzae (Xoo), là hạn chế chính trong năng suất lúa toàn thế giới. Nghiên cứu này xem xét lớp sáp biểu bì như một vật cản có tính lý học và hóa sinh với tính kháng bệnh BLB, trên 8 giống lúa tương phản nhau (2 giống kháng 2 kháng trung bình, 2 nhiễm và 2 rất nhiễm). Giống kháng có hàm lượng sáp cao hơn (2.7-3.5 μg cm-2), kèm theo là mức độ kỵ nước bề mặt cao hơn (contact angle >100°), và sự lắng đọng tinh thể sáp dầy đặc. Áp dụng phương pháp PCA (principal component analysis) và phương pháp PLS-DA (partial least squares-discriminant analysis), người ta ghi nhận chùm nhóm giống lúa được phân chia theo phổ biểu hiện chất biến dưỡng sáp (wax metabolite profiles). Chạy phân tích OPLS (orthogonal partial least squares) cho thấy kết quả tương quan thuận chặt chẽ giữa thành phần sáp và phản ứng với bệnh BLB. Heptadecane octacosane là hai kiểu gen gắn liền với chất biến dưỡng sáp. Kết quả chạy RT-qPCR cho thấy điều tiết theo kiểu “up” của các gen điều khiển sinh tổng hợp biểu bì sáp (gen OsCER1  OsWSL2) trong giống lúa kháng bệnh. Kết quả nhấn mạnhhàm lượng sáp và thành phần trong sáp là mục tiêu cải tiến để phát triển giống lúa cao sản chịu được sự tấn công của bệnh bạc lá (2).

Xem https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42367037/

Xanthomonas phaseoli pv. Manihotis effector XopAG  làm suy yếu khả năng miễn dịch của cây sắn bởi hoạt động chiếm dụng MeHSP26 nhằm ức chế sinh tổng hợp flavonoid (3).

Bệnh bạc lá vi khuẩn trên sắn (CBB), do Xanthomonas phaseoli pv. manihotis (Xpm), là một bệnh chủ yếu làm hạn chế sản lượng sắn. Cho dù người ta biết được sự biểu hiện mạnh mẽ của Xpm effector XopAG làm tăng cường mức độ nhiễm bệnh trên cây mô hình Arabidopsis đối với vi khuẩn Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000, nhưng cơ chế tạo ra độc tố của nó trên cây sắn vẫn chưa được biết rõ. Tác giả gi nhận khi loại bỏ được XopAG không ảnh hưởng gì đến hình thái hoặc sự sản sinh ra enzyme ngoại bào của vi khuẩn Xpm, nhưngđộc tố của nó tiết giảm đáng kể trong cây sắn. Kết quả phân tích số lượng “proteomic cho thấy có 267 protein DAPs (differentially accumulated proteins) ở thời điểm 6 giờ sau khi chủng bệnh (hpi) và có 429 protein DAPs ở thời điểm 6 ngày sau khi chủng bệnh (dpi) trên lá sắn được chủng ΔxopAG mutant so sánh với Xpm. Phương pháp phân tích “KEGG enrichment” cho thấy những protein DAPs tăng lên đáng kể trong sinh tổng hợp phenylpropanoid flavonoid. Sự vắng mặt của XopAG, những protein, những gen có liên quan đến “flavonoid (DFR, ANR, ANS, CYP75A1, FLS) được điều tiết kiểu “up”, đi liên với hàm lượng flavonoid tổng số tăng đáng kể trong lá sắn vào thời điểm  mới chủng bệnh. Hơn nữa, phân từ protein sốc nhiệt khá bé của sắn MeHSP26 được xác định là một mục tiên của cây chủ XopAG, và hai protein tương tác trong cả tế bào chất và nhân của cây mô hình thuốc lá  N. benthamiana. Quan trọng là, phương pháp phân tích sự phân hủy cho thấy XopAG tăng hoạt sự phân hủy MeHSP26  trong cây N. benthamiana. Làm câm gen MeHSP26 làm suy giảm tính kháng Xpm của cây sắn, theo sau đó là suy giảm hàm lượng flavonoid và ức chế biểu hiện gen mã hóa flavonoid. Kết quả minh chứng đượct XopAG làm tăng hoạt sự phân hủy MeHSP26 để ức chế sinh tổng hợp flavonoid, do đó, tiết giảm hệ miễn dịch của sắn ở thời điểm mới chủng Xpm. Nghiên cứu cung cấp những hiểu biết sâu sắc về tương tác giữa sắn và Xpm thông qua thao tác của protein effector qua lộ trình biến dưỡng  thuận lợi cho chủng bệnh (3).

Xem https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42641115/

Phần mềm “Yield-graph: Dự báo năng suất bắp theo nhiều giai đoạn

Phần mềm “Yield-Graph” cho phép dự báo chính xác năng suất bắp từ số liệu môi trường, kiểu hình qua nhiều giai đoạn và không đầy đủ, với khả năng ứng dụng mạnh mẽ qua giai đoạn tăng trưởng, các vùng trồng, và loài cây trồng (4).

Dự đoán chính xác năng suất trước khi thu hoạch bắp là rất cần thiết bâng cao công tác quản lý nông nghiệp và bảo đảm an ninh lương thực. Không như phương pháp truyền thống phải lệ thuộc vào tính trạng của từng thời kỳ tăng trưởng, nghiên cứu này tập trung vào mô hình đa tính trạng quaa nhiều giai đoạn tăng trưởng, phát triển khác nhau, tất cả nhắm mục đích năng suất cuối cùng, do đó, khám phá được những đóng góp mang tính đặc thù của chúng và minh chứng được tính khả thi của dự đoán sớm về năng suất. Người ta giới thiệu “Yield-Graph”, một khuôn khổ cách tân nhằm đánh giá số liệu kiểu hình ở các giai đoạn phát triển khác nhau phục vụ dự đoán năng suất. Phương pháp này sử dụng cấu trúc đồ thị hai phía tính toán giá trị còn thiếu cho các đặc điểm và  tận dụng cơ chế chú ý trên siêu đồ thị  (hypergraph attention) để năm bắt mối liên hệ bậc cao giữa các mẫu. Các thí nghiệm đánh giá toàn diện cho thấy Yield-Graph đạt được độ chính xác hàng đầu tương đương với các mô hình cây đã được tối ưu hóa triệt để. Hơn nữa, khung lý thuyết này thể hiện tính ổ định cao xuyên suốt các giai đoạn tăng trưởng, rất thích nghi với các biến động địa phương, và khả năng tổng quát hóa rất hiệu quả trên tất cả cơ sở dữ liệu. Kết quả nhấn mạnh tiềm năng của mô hình hóa đa giai đoạn có sự hỗ trợ của đồ thị trong việc dự báo năng suất ở giai đoạn sớm, mang lại giải pháp có khả năng mở rộng cho nông nghiệp chính xác (precision agriculture) và quản lý cây trồng thông minh (intelligent crop management.)

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-026-05354-y

TÀI LIỆU THAM KHẢO

(1) Lili WangHongwei ChenXiaohang ZhouBowen YanZhiqiang TangZuobin MaDianrong MaWenjing Zheng. 2026. Protein kinase Pi65 regulates rice blast resistance through phosphorylation-dependent signaling and metabolic reprogramming. Front Genet.; 2026 Jan 5: 16:1715247. doi: 10.3389/fgene.2025.1715247. 

(2) Soumyashree PurohitPratikshya PatraNilaya Kumar PandaAiswarya PriyadarsiniSagar BanerjeeSoumendra Kumar NaikArabinda MahantyTotan AdakArup Kumar Mukherjee. 2026. Exploring the Role of Cuticular Wax in Resistance to Bacterial Leaf Blight in Rice through Morphological, Metabolomic, and Gene Expression Analyses. J Agric Food Chem.; 2026 Jul 8; 74(26):20284-20296. doi: 10.1021/acs.jafc.6c02534. 

(3) Liyun YangYixuan WangDa YangYuhua ChenLi XiangShousong ZhuXiaolei NiuJuan Manuel Pardo GarciaAlfredo Morales RodríguezWenjun OuYinhua Chen. 2026. Xanthomonas phaseoli pv. Manihotis effector XopAG impairs cassava immunity by hijacking MeHSP26 to suppress flavonoid biosynthesis. Plant Physiol.; 2026 Aug 25: kiag630. doi: 10.1093/plphys/kiag630. Online ahead of print.

(4) Jiahui WangYong ZhangBo LiYuqing Zhang, Xinglin PiaoAiwen WangXiangyu Zhao & Kaiyi Wang. 2026. Yield-graph: multi-stage growth-aware maize yield prediction via graph neural networks. Theoretical and Applied Genetics; September 2 2026; vol. 139; article 256

Biên tập: BÙI CHÍ BỬU

Số lần xem: 32

Đơn vị thành viên
Liên kết đối tác

Viện Khoa Học Kỹ Thuật Nông Nghiệp Miền Nam
Địa chỉ: 121 Nguyễn Bỉnh Khiêm, P. Tân Định, TP.HCM
Điện thoại: 028. 38234076 –  38228371
Website : http://iasvn.org - Email: iasvn@vnn.vn