Tuần tin khoa học 968 (17-23/11/2025)

Hệ thống chỉ thị phân tử “PotatoMASH” hiệu quả trong sàng lọc di truyền cây khoai tây trên cơ sở chuỗi trình tự haplotypes chạy "short - read"

Nguồn: Lea Vexler, Agnieszka Konkolewska, Stephen Byrne, Tom Ruttink, Maria de la O Leyva-Pérez, Jie Kang, Denis Griffin, Richard G. F. Visser, Herman J. van Eck & Dan Milbourne. 2025. PotatoMASH is a cost-effective marker system for genomic prediction in potato based on short-read haplotypes. Theoretical and Applied Genetics; November 3 2025; vol. 138; article 289

Chạy trình tự có tính khuếch đại (amplicon sequencing) và chuỗi haplotype có tính chất “read-backed” cho phép sàng lọc di truyền hiệu quả kinh tế của cây khoai tây, với marker SNPs và haplotags cho thấy hiệu quả tương tự thông qua 23 tính trạng nông học, làm nền tảng cho ứng dụng cải tiến tiến giống rộng rải và khả năng dự đoán mang tính cạnh tranh cao với GBS (genotyping by sequencing: đánh giá kiểu gen bằng chạy trình tự DNA).

Kỹ thuật GP (genomic prediction: sàng lọc di truyền theo dự đoán) giúp cho việc cải tiến giống thông qua sự thúc đẩy tiến trình cải thiện di truyền; tuy nhiên, chi phí như vậy quá cao gắn liền với nhiều hạn chế do phải đánh giá kiểu gen quá nhiều (dense genotyping) theo cách chọn giống thông thường (routine breeding). Nghiên cứu này đánh giá được hiệu quả của “PotatoMASH”, một hệ thống chỉ thị phân tử SNPs, hiệu quả rẻ tiền, mật độ thấp, nền tảng giải trình tự có tính chất “amplicon” (khuếch đại) và hệ thống chỉ thị phân tử haplotags (short-read multi-allelic haplotypes) ứng dụng cho sàng lọc di truyền cây khoai tây (GP in potato). Thứ nhất, người ta so sánh PA (prediction ability: khả năng dự tính) thu nhận được 2.236 SNPs và 2.000–3.390 haplotags của 339 “amplicon loci” theo công cụ PotatoMASH với giá trị PA từ bộ dữ liệu GBS mật độ cao 43,6 k SNP. Khả năng PA chỉ giảm đi một cách tương đối, giảm 14% đối với SNPs và 9% đối với haplotags, điều đó chỉ ra rằng nền tảng này nhận được một thay thế có khả năng mở rộng đến GBS. Người ta áp dụng nó vào tập đoàn giống lưỡng bội để biết GP của 23 tính trạng nông học cần thiết, bao gồm tính trạng phẩm chất khoai tây, và hình thái. Cả hai loại hình marker này cho kết quả PA từ trung bình đến cao (0,29–0,81) giữa các tính trạng. Haplotags vượt trội hơn SNPs trong 11 tính trạng, trong khi, SNPs thực hiện tốt hơn trong 6 tính trạng, không khác biệt trong 6 tính trạng còn lại. Như vậy, PotatoMASH, hệ thống chỉ thị cho phép dễ dàng hơn trong phát hiện cùng một lúc cả SNPs và haplotypes với chi phí giảm, cung cấp giải pháp đánh giá kiểu gen linh hoạt và tiết kiệm thích hợp với hệ thống tích hợp giữa MAS (marker-assisted selection) và sàng lọc di truyền (GP) trong cải tiến giống khoai tây.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-025-05073-w

Công cụ cải tiến giống nhờ chạy trình tự thế hệ mới (NGS) nằm khai thác hiệu quả chọn lọc (GA) cao hơn trong cây mía đường.

Nguồn: Amaresh, Nunavath Aswini, Gopalareddy Krishnappa, A Anna Durai, R Manimekalai, H K Mahadeva Swamy, T Lakshmi Pathy, Vinayaka, V G Dhanya, N D Rathan, S Nandakumar, K Shwetha, V Sreenivasa, R T Maruthi, G S Suresha, G Hemaprabha, P Govindaraj. 2025. Next-generation molecular breeding tools to harness higher genetic gains in sugarcane. Planta; 2025 Oct 13; 262(5):122. doi: 10.1007/s00425-025-04842-7.

Công cụ NGS (next-generation molecular tools) với sự tích hợp của AI có thể thúc đẩy hiệu quả cải tiến giống (GA: genetic gain) cây mía đường thông qua làm tăng biến thiên di truyền, độ chính xác và hiệu quả, phát triển nhanh giống mía cao sản, chất lượng cao, và chịu được biến đổi khí hậu.

Làm tăng GA (hiệu quả chọn lọc) là rất cần thiết để sản xuất đường tinh và nhiên liêu sinh học bền vững, đặc biệt trong bối cảnh phục thuộc và biến đổi khí hậy ngày càng cực đoan. Mía đường và phụ phẩm của cây mía là nguồn nguyên liệu quan trọng cho cả sản phẩm nhiên liệu sinh học thế hệ 1 và thế hệ 2; cải tiến giống mía đối diện với nhiều thách thức bởi vì tính chất di truyền phức tạp của hệ gen, chu kỳ chọn lọc dài, tương tác với môi trường rất mạnh. Cách tính toán của nhà chọn giống phải chấp nhận nền tảng di truyền số lượng để thúc đẩy cải tiến di truyền thông qua việc tối ưu hóa bốn hợp phần chủ chốt: biến thiên di truyền tính cộng (additive: σ_a), hệ số di truyền (h²), cường độ chọn lọc (i), và độ dài thời gian tuyển chọn (L). Biến thiên “additive genetic” có thể được tăng cường thông qua “genome-wide exploration” (khai thác toàn hệ gen), bao gồm các phân tính ở quy mô genome, pan-genome, và super pangenome, sự khám phá được gen đích, định tính chức năng gen, và sự tạo ra được những biến thể di truyền mới. Dự đoán chính xác hệ số di truyền mía đường có thể được hoàn thiện  thông qua thuật ngữ “large-scale characterization of germplasm” (định tính nguồn vật liệu di truyền quy mô lớn), đánh giá kiểu hình chất lượng cao, nghiên cứu chi tiết tương tác kiểu gen x môi trường. Cường độ chọn lọc có thể được gia tăng thông qua mở rộng quy mô quần thể con lai, thông qua sàng lọc genotypic, genomic, sàng lọc in vitro, tận dụng quy luật số lượng lớn, và áp dụng công nghệ có hiệu quả cao, cũng như chính xác cao, chi phí rẻ. Thời gian tuyển chọn dòng con lai nhờ những công cụ có hiệu quả, ví dụ chọn giống nhờ marker, sàng lọc di truyền (genomic selection), đang nổi lên là chiến lược “doubled haploid” (dòng đơn bội kép) (cho dù người ta còn nhiều thách thức cho loài cây trồng đa bội phức tạp như cây mía), tốc độ chọn giống, tiếp cận phương pháp chuyển nạp gen, phương pháp chỉnh sửa genqua hệ thống CRISPR/Cas9 (bao gồm base và prime editing), hệ thống TALENs. Tổng quan này cung cấp một cái nhìn toàn diện về nội dung cải tiến giống mía (breeder’s equation) và nhấn mạnh chiến lược NGS (giải trình tự thế hệ mới), và những công cụ tương hợp với phương pháp. Tích hợp các công cụ có nhiều ưu điểm với trí tuệ nhân tạo AI mỡ ra tiềm năng vô cùng to lớn làm tăng giá trị cải tiến giống GA và phát triển giống  mía cao sản, phẩm chất tốt thích ứng với biến đổi khí hậu.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00425-025-04842-7

Chỉnh sửa gen linh hoạt thông qua công cụ “Type I-E CRISPR-Cas3” trong cây lúa

Nguồn: Hiroaki Saika, Naho Hara, Shuhei Yasumoto, Toshiya Muranaka, Kazuto Yoshimi, Tomoji Mashimo, Seiichi Toki. 2025. Versatile Genome Editing Using Type I-E CRISPR-Cas3 in Rice. Plant & Cell Biology; 28 October 2025; pcaf138, https://doi.org/10.1093/pcp/pcaf138

Type I-E CRISPR-Cas3 dẫn xuất từ vi khuẩn Escherichia coli (Eco CRISPR-Cas3) có thể vận dụng làm mất đoạn phân tử lớn tại vị trí đích và có thể chỉnh sửa hệ gen cho động vật có vú. Sử dụng Eco CRISPR-Cas3 trong thực vật là thách thức bởi vì những thành phần của 7 CRISPR-Cas3 (6 Cas proteins và CRISPR RNA) phải được biểu hiện cùng một lúc trong tế bào thực vật. Ngày nay, áp dụng đã và đang bị giới hạn trong phạm vi protoplasts cây bắp, không có cây đột biến nào đã và đang được sản sinh ra. Người ta đã phát triển được hệ thống chỉnh sửa hệ gen trong cây lúa thông qua Eco CRISPR-Cas3, chuyển nạp gián tiếp nhờ vi khuẩn Agrobacterium. Những mất đoạn tại gen đích được phát hiện trong mô sẹp chuyển nạp 39–71% qua kết quả chạy PCR, tần suất những alen bị mất tại vùng “7.0 kb upstream” của trình tự PAM được du6 đoán là 21–61% qua kết quả quantifying số bản sao chép, qua kết quả “droplet digital PCR”, cho thấy rằng: cây đột biến có thể có được với tần suất cao. Những mất đoạn đã được xác định trong cây lúa đã tái sinh từ mô sẹo chuyển nạp và di truyền ổn định qua những thế hệ con lai. Kết quả phân tích trình tự cho thấy những mất đoạn 0,1–7,2 kb đã được thu nhận, giống như báo cáo trước đây trên động vật mammals. Chú ý, mất đoạn cách nhau bởi những đoạn phân tử xen kẽ hoặc những chèn đoạn ngắn và đảo đoạn ngắn, cũng được người ta xác định, như vậy, có sáng tạo ra những alen mới. Hơn nữa, người ta chứng minh được C thay T khi editing dựa theo phương pháp Type I-E CRISPR-Cas3 trong cây lúa; phương pháp “base editing based on Type I-C” và “Type I-F2 CRISPR-Cas3” đã được báo cáo trước đây trên động vật có vú. Nhìn chung, Eco CRISPR-Cas3 có thể là công cụ chỉnh sửa hệ gen phục vụ kỹ thuật “gene knockout”, “gene deletion”, “base editing”, và “sắp xếp thứ tự các gen trên hệ gen” của thực vật. Xem:

https://academic.oup.com/pcp/advance-article/doi/10.1093/pcp/pcaf138/8305110?login=false

Hiện hại hóa kỹ thuật chọn tạo giống lúa: một kế hoạch toàn cầu để có hiệu quả chọn lọc cao, giống lúa chịu được biến đổi khí hậu và đáp ứng mục tiêu an ninh lương thực

Nguồn: Sanjay K. Katiyar, Reshmi Rani Das, Lekha T. Pazhamala, Jérôme Bartholomé, Girish Chandel, Atugonza Bilaro, Maxwell Darko Asante, Khandakar Md Iftekharuddaula, Mirza M Islam, Ram Baran Yadaw, Ramlakhan Verma, Thati Srinivas, Chandra Mohan Yeshala, Herminio Abade, Viviane Raharinivo & Ruth Musila. 2025. Accelerated breeding modernization: a global blueprint for driving genetic gains, climate resilience, and food security in rice. Theoretical and Applied Genetics; November 6 2025; vol. 138; article 293

ABM-BOx là công cụ chuyển nạp gen quan trọng, theo dõi nhanh GA (genetic gains: hiệu quả chọn lọc), làm cây chịu được biến đổi khí hậu, và hiện đại hóa các chương trình cải tiến giống lúa hiện đại thành những nền tảng tân tiến có tính chất nhanh, dự trên dữ liệu, đáp ứng nhu cầu theo chuẩn mực toàn thế giới.

Cây lúa đảm nhận vai trò trung tâm trong an ninh lương thực toàn cầu vì nhiều đe doạn của khí hậu vẫn tiếp diễn phức tạp. làm sao theo dõi được nhanh giá trị GA (hiệu quả chọn lọc về mặt di truyền) và phát triển giống chịu được biến đổi khí hậu, giống đáp ứng thị hiếu người tiêu dùng trên thương trường; tất cả yêu cầu sự chuyển đổi đột phá trên toàn hệ thống lai tạo giống lúa của thế giới. Những chẩn đoán cơ bản của hơn 25 chương trình cải tiến giống lúa thuộc Global South cho thấy có những điểm nghẽn quan trọng: chiến lược cải tiến giống lỗi thời; sơ đồ và quy trình làm việc phân mảnh, tiếp cận phương pháp mới rất hạn chế, tích hợp kém hệ thống sản xuất hạt giống. Bài này nhấn mạnh nhu cầu bức thiết của việc hiện đại hóa công tác cải tiến giống lúa nhằm giải quyết những rủi ro về an ninh lương thực đang gia tăng. Người ta giới thiệu ABM-BOx (Accelerated Breeding Modernization-Breeding and Operational Excellence), một nền tảng có thể phát triển rộng toàn cầu để chuyển đổi các chương trình lai tạo giống lúa trở  nên hiện đại, trên nền tảng dữ liệu lớn,  có xu hướng tác động rõ. ABM-BOx thực hiện sự thay đổi mô hình  bằng dịch chuyển mô phỏng toán học của nhà chọn giống (breeder’s equation) thành tác động thực tế thông qua hai cổ máy mang tính hiệp đồng với nhau: BE (Breeding Excellence: tối ưu chọn giống) và OE (Operational Excellence: tối ưu khởi động). BE tập trung vào hiệu quả chọn lọc về di truyền (GA) thông qua chọn giống theo nhu cầu tiêu dùng, chọn bố mẹ theo chiến lược, quần thể con lai tái tục, tối ưu hóa cơ chế lai tạo giống bằng mô hình toán, sàng lọc di truyền (genomic selection), và chọn giống theo dự báo chính xác (predictive breeding). Những chiến lược như vậy làm tăng cường độ chọn lọc, mức độ chính xác chọn lọc và rút ngắn quá trình chọn lọc. Riêng OE phải đảm bảo được tốc độ, hiệu quả, và khả năng mở rộng thông qua nền tảng dựa trên chọn dòng nahnh ở trên ruộng, côn cụ số phục vụ “smart breeding”, công cụ trí tuệ nhận tạo kết hợp với “breeding informatics” để quyết định nhanh, đầu tư để tối ưu hóa chi phí chiến lược, và hệ thống sản xuất hạt giống linh hoạt. Bên cạnh đó, công cụ CRaFT-ABM (Capacity Reinforcement and Functional Transformation-Accelerated Breeding Modernization) tăng cường khả năng của Viện Nghiên cứu thông qua tập trung vào nhà khoa học giỏi, cơ sở phòng thí nghiệm tốt, quản trị tốt, và hệ thống hợp tác nghiên cứu tốt. Hơn cả một hệ thống, ABM-BOx trở thành một cổ máy chuyển hóa có tính chất “mission-critical” (nhiệm vụ cực trọng), tốc độ, và có tác động làm mạnh hơn mọi cố gắng trong cải tiến giống lúa trên toàn thế giới.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-025-05060-1

Hình: Chuyển động có tính chất tiến hóa giữa những “Chương trình cải tiến giống lúa” của CGIAR và của  NARES (2020–2030).