Kết quả seminar nhóm Nghiên cứu mạnh Cây màu tháng 12 năm 2022

Ngày 23 tháng 12 năm 2022, nhóm Nghiên cứu mạnh Cây màu đã tổ chức buổi thảo luận chuyên môn tại phòng họp Viện Nghiên cứu và Phát triển cây trồng. Tham dự buổi thảo luận có 18 thành viên và khách mời đến từ  Khoa Nông học, Viện Sinh học nông nghiệp, Viện Nghiên cứu và Phát triển cây trồng. Buổi thảo luận đã diễn ra thành công tốt đẹp.

Bài trình bày seminar của TS. Nguyễn Xuân Trường về đa dạng vật liệu di truyền cây khoai tây và kết quả chọn vật liệu khoai tây chống bệnh mốc sương

Mở đầu, TS. Nguyễn Xuân Trường – Viện trưởng Viện Sinh học nông nghiệp trình bày bài thuyết trình về “Đánh giá đa dạng di truyền và gen kháng bệnh mốc sương (Phytophthora infestants) ở một số dòng giống khoai tây bằng chỉ thị phân tử” với các thành viên tham dự. Cây khoai tây được đánh giá là một trong những cây trồng vụ Đông có giá trị kinh tế cao ở các tỉnh phía Bắc Việt Nam, là nhóm cây có giá trị hàng hóa chế biến được các doanh nghiệp đặt hàng sản xuất, thu mua sản phẩm đầu ra ổn định. Việt Nam là nước có tiềm năng phát triển diện tích sản xuất khoai tây lớn, đặc biệt sản xuất khoai tây vụ đông ở đồng bằng sông Hồng và các tỉnh phía Bắc. Diện tích trồng khoai tây đạt đỉnh cao vào năm 1979 với 104.000 ha. Tuy nhiên, diện tích trồng khoa tây hiện nay (2022) đang suy giảm mạnh, chỉ còn 18.000ha  và năng suất bình quân đạt trên 15 tấn/ha. Những khó khăn đối với sản xuất khoai tây là bộ giống chưa đa dạng, chủ yếu là giống khoai tây nhập nội. Năng suất khoai tây bình quân cả nước ở mức trung bình thấp so với thế giới: do thời gian sinh trưởng của các giống khoai tây trồng ở Việt Nam bị rút ngắn, sâu bệnh hại nặng, trình độ thâm canh của nông dân chưa cao và các tác động của biến đổi khí hậu khác. Do vậy, việc đẩy mạnh công tác chọn tạo giống nhằm làm phong phú bộ giống khoai tây (cho ăn tươi, cho chế biến) với nhiều giống ưu việt về năng suất, chất lượng có khả năng chống chịu sâu bệnh hại nhất là bệnh mốc sương là yêu cầu cấp bách. Kết quả nghiên cứu tính đa hình của 28 dòng khoai tây chọn lọc mang số lượng lớn gen kháng bệnh mốc sương (8-9 gen kháng/mẫu vật liệu) có thể được sử dụng để khảo nghiệm sinh thái để phát triển thành giống khoai tây mới kháng bệnh mốc sương hoặc làm vật liệu lai tạo giống khoai tây mới. Đây cũng chính là kết quả nghiên cứu nổi bật của nhóm NCM Cây màu thuộc Viện sinh học nông nghiệp trong thời gian vừa qua.

Bài trình bày seminar của ThS. Nguyễn Văn Hà về kết quả đánh giá sàng lọc đột biến gen sh2 trên các dòng tự phối ngô ngọt

Trong bài seminar trình bày tiếp theo, ThS. Nguyễn Văn Hà cho rằng: Hiện nay, nhu cầu sử dụng ngô ngọt như một thực phẩm giàu dinh dưỡng, chế biến nhanh ngày một gia tăng ở Việt Nam. Chọn tạo giống ngô siêu ngọt ưu thế lai là hướng đi mới đáp ứng nhu cầu thị hiếu người tiêu dùng ngô ăn tươi và đem lại lợi ích to lớn cho người trồng ngô. Cùng với gia tăng trong nhu cầu sử dụng ngô ngọt, các nhà khoa học đã không ngừng nghiên cứu để cải tiến ngô ngọt, gia tăng độ ngọt, độ mịn cũng như mùi thơm. Lertrat and Pulam (2007) đã nghiên cứu tăng độ ngọt, mùi vị và hàm lượng dinh dưỡng ở các dòng ngô ngọt từ các nguồn gene lặn đột biến su1 (sugaru1, gen ngọt bình thường), sh2 (shrunken2, gen siêu ngọt), se (sugary enhanced, tăng cường độ ngọt) và bt (brittle1). Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong các giống đột biến đơn gene, khi thu hoạch (20 ngày sau khi thụ phấn), hàm lượng đường (sucrose) ở su1 và sh2 cao gấp 3 và gấp 8 lần so với giống hoang dã. Sau khi thu hoạch, đường trong hạt su1 và se được biến đổi nhanh thành tinh bột, nhưng chuyển đổi này xảy ra chậm hơn ở dạng sh2. Tuy nhiên, cả hai loại ngô ngọt su1 và se có thêm phytoglycogen hoặc kết cấu mịn hơn so với giống sh2 do đó không gặp khó khăn trong quá trình nảy mầm. Với mục tiêu sàng lọc và phát triển các nguồn vật liệu ngô ngọt phục vụ chọn tạo giống ngô ngọt chất lượng cao dựa trên kiểu hình và chỉ thị phân tử để chọn lọc được các dòng tự phối có các đặc điểm vỏ mỏng, độ ngọt cao, có khả năng kết hợp, chống chịu tốt với điều kiện môi trường, chúng tôi thực hiện đề tài “Đánh giá sàng lọc kiểu gene sh2 ở các dòng ngô ngọt dựa trên kiểu hình”. Đây là một hướng đi mới, tiềm năng cho việc phát triển các giống ngô thực phẩm chất lượng cao và phù hợp với thị hiếu tiêu dùng hiện nay. Đánh giá sự có mặt của gene sh2 dựa trên kiểu hình dạng hạt của tổ hợp lai chúng tôi xác định được 19 dòng ngô đường có biểu hiện kiểu hình của dòng chứa gene đột biến sh2 đó là: S3; S4; S5; S6; S7; S8; S9; S12; S14; S15; S17; S20; S21; S23; S28; S33; S35; S37; S40.

Bài trình bày seminar của ThS. Nguyễn Trung Đức về phương pháp dự đoán và xác định khối lượng bắp tươi dựa trên hình ảnh và chương trình học máy ở các giống ngô lai đặc sản

Tiếp theo, ThS. Nguyễn Trung Đức trình bày chủ đề: “Image-based selection and machine learning prediction of fresh ear weight in specialty corn hybrids”. Trong chọn giống ngô thực phẩm, các tính trạng năng suất bắp tươi đóng vai trò quyết định tới khả năng thương mại hóa của giống. Tính trạng này có liên quan chặt chẽ tới kiểu hình bắp bao gồm khối lượng bắp tươi, chiều dài bắp, đường kính bắp, số hàng hạt/bắp, số hạt/hàng và khả năng kết hạt. Năng suất là tính trạng đa gen, di truyền phức tạp và chịu ảnh hưởng bởi môi trường (Luo & cs., 2022). Các phương pháp đo đếm các tính trạng năng suất truyền thống tốn nhiều thời gian, công sức và thường có sai số lớn khi đánh giá số lượng mẫu nhiều (200-1000 dòng/THL) ở giai đoạn đánh giá sàng lọc nguồn vật liệu ban đầu và đánh giá con lai từ các phép lai đánh giá khả năng kết hợp. Sự phát triển của cảm biến hình ảnh cùng các phương pháp phân tích, trích xuất kiểu hình qua ảnh đã đạt được nhiều thành tựu trong thập kỷ qua mà các nhà chọn giống tại Việt Nam hoàn toàn có thể ứng dụng đánh giá kiểu hình bắp tươi, giúp tiết kiệm thời gian với hiệu năng và độ chính xác cao. Học máy (Machine Learning) một tập con của trí tuệ nhân tạo (AI), tập hợp các phương pháp tính toán để trích xuất, dự đoán các thông tin trong dữ liệu, hoàn toàn có thể được áp dụng rộng rãi trong sinh học và chọn giống cây trồng và dự đoán tính trạng năng suất (Greener & cs., 2021; Van Dijk & cs., 2021). Kể từ khi mô hình kiểu cây ngô lý tưởng được đề xuất bởi Mock (1975), việc sử dụng nhiều tính trạng kiểu hình để đưa ra quyết định chọn lọc các dòng hoặc giống lai ưu tú được các nhà chọn giống ngô quan tâm. Olivoto & Nardino (2021) đã đề xuất phương pháp chọn lọc đa biến MGIDI để chọn lọc các kiểu gen vượt trội dựa trên nhiều dữ liệu tính trạng, vượt trội hơn so với các phương pháp tuyến tính cổ điển, khắc phục vấn đề đa cộng tuyến và giúp các nhà chọn giống đưa ra quyết định chính xác hơn. Thuộc đề tài cấp Học viện Trọng điểm mã số T2021-41-15TĐ. Nghiên cứu này tiến hành nhằm chọn lọc các tổ hợp lai ngô thực phẩm ưu tú qua kiểu kình bắp trích xuất qua ảnh và áp dụng mô hình học máy dự đoán khối lượng bắp tươi qua ảnh. Thí nghiệm đánh giá 100 THL/Giống ngô thực phẩm trong vụ Xuân 2022 bố trí RCBD với 3 lần nhắc lại tại Viện Nghiên cứu và Phát triển cây trồng, Học viện Nông nghiệp Việt Nam. Mỗi THL chọn 5 bắp đồng nhất, tách lá bi và loại bỏ râu ngô, không xếp chồng lên nhau, sau đó chụp ảnh từ máy Canon EOS 1500D được cố định khoảng cách chụp và trích xuất kiểu hình qua ảnh bằng phần mềm ImageJ. Đồng thời, các THL/Giống được đo đếm các tính trạng bắp để xây dựng mô hình dự đoán thông qua 16 mô hình học máy. Kết quả nghiên cứu cho thấy, khối lượng bắp tươi có tương quan thuận và chặt hơn với diện tích bắp, chu vi bắp, đường kính bắp và chiều dài bắp trích xuất qua ảnh so với kết quả đo đếm truyền thống. Chọn lọc THL ưu tú dựa trên các tính trạng bắp trích xuất qua ảnh bằng chỉ số MGIDI với áp lực chọn lọc 25% đã chọn được 25 THL triển vọng để tiếp tục đưa vào hệ thống đá giá đa môi trường chọn các THL tốt nhất phục vụ khảo nghiệm và công nhận lưu hành. Mô hình RF và BLASSO cho kết quả dự đoán khối lượng bắp tươi chính xác nhất từ chu vi, diện tích, chiều dài, chiều rộng bắp trích xuất qua ảnh. Kết quả nghiên cứu đã cung cấp các phương pháp đánh giá kiểu hình và mô hình học máy tối ưu áp dụng chọn lọc và dự đoán trên cây ngô và có thể mở rộng áp dụng trên nhiều đối tượng cây trồng khác.

Nhóm nghiên cứu mạnh Cây màu