Các nhà nghiên cứu phát triển một chiến lược mới tìm hiểu tính trạng của cây lúa dựa trên việc thu nhận và phân tích các hình ảnh

  Các nhà nghiên cứu phát triển một chiến lược mới tìm hiểu tính trạng của cây lúa dựa trên việc thu nhận và phân tích các hình ảnh

Các nhà nghiên cứu từ Viện Phát triển Di truyền và Sinh học của Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc và nhóm của Giáo sư Yang Wanneng từ Đại học Nông nghiệp Huazhong đã phát triển một chiến lược thu nhận và phân tích 58 tính trạng dựa trên hình ảnh (i-traits) trong toàn bộ thời kỳ sinh trưởng của cây lúa. Nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Plant Phenomics.

 

Trong nghiên cứu này, dựa trên các hình ảnh tính trạng i-trait thu được, có tới 84,8% phương sai kiểu hình trong năng suất lúa có thể được giải thích bằng 8 tính trạng trong số tất cả các tính trạng i-trait được xem xét và do đó những tính trạng này có thể được sử dụng để dự đoán kết quả về năng suất lúa chính xác hơn so với dự đoán được thực hiện với các nhóm tính trạng i-trait khác. Kết quả cho thấy các tính trạng i-trait thu được ở đây có thể phản ánh toàn diện tình trạng sinh trưởng của cây lúa, ngoại trừ năng suất cuối cùng.

 

Tiếp tục khám phá khả năng thích ứng môi trường, xém xét sự sinh trưởng và phát triển cây trồng, điều này cũng cho phép khả năng mở rộng biên độ vĩ độ của khu vực chọn tạo giống, khi mà khu vực lai tạo giống được chia thành các mức vĩ độ khác nhau.

 

Điều thú vị là ngoài HS của lúa Japonica cho thấy mối tương quan nghịch ngày càng tăng với khu vực vĩ độ, một số tính trạng cho thấy mối tương quan với khu vực vĩ độ với sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm lúa, chẳng hạn như PanicleTPA và TFN của lúa Indica, điều này có thể giải thích sự khác biệt về năng suất của các giống lúa khác nhau với sự khác biệt về môi trường địa lý của vùng chọn tạo giống.

 

Sự khác biệt trong các loài lúa được phân tích bằng cách sử dụng các đặc điểm kiểu hình dựa trên hình ảnh, ngoài PlantYpar, cho biết mức độ lão hóa ở cấp độ toàn bộ cây và lá, đồng thời các tính trạng HS, AveLW và PanicleYPA cũng cho thấy sự khác biệt đáng kể.

 

Ngoài ra, PCA cũng được thực hiện đối với các đặc điểm lúa theo chiều hình thể-thời gian và GWAS sử dụng điểm số PC được sử dụng để xác định các yếu tố di truyền. Trong số các giá trị PC của hình thể và các đặc điểm thời gian, một QTL trên nhiễm sắc thể 3, với SNP dẫn đầu trên nhiễm sắc thể 3: 24262598, đã được phát hiện bởi cả hình thể và PC tạm thời, cho thấy locus này xứng đáng được nghiên cứu thêm trong tương lai với các xác nhận bằng cách sử dụng tấm phim lớn hơn.

 

Như một bằng chứng về khái niệm, nghiên cứu đã chứng minh giá trị tiềm năng của con đường này trong các nghiên cứu hiện tượng khó dự báo và cung cấp tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu tương tự tiếp theo trong tương lai

Dự báo tiềm năng năng suất cây lúa.

A. Hình ảnh thu được từ cây lúa; B. Các thời kỳ đẻ nhánh và sinh trưởng của lúa; C. Sự phân nhóm và phân chia vùng của các kiểu gen lúa khác nhau; D. Phân tích i-traits. Nguồn: IGDB.