Sự điều tiết vào buổi tối tính chống chịu nóng của cây lúa

 Sự điều tiết vào buổi tối tính chống chịu nóng của cây lúa

Nguồn: Chuang Yang, Anni Luo, Hai-Ping Lu, Seth Jon Davis, Jian-Xiang Liu. 2024. Diurnal regulation of alternative splicing associated with thermotolerance in rice by two glycine-rich RNA-binding proteins. Sci Bull (Beijing); 2024 Jan 15; 69(1):59-71. doi: 10.1016/j.scib.2023.11.046. 

 

Sản lượng lúa (Oryza sativa L.) bị đa dọa bởi sự ấm lên toàn cầu kết hợp với nhiệt độ cực đoan, sự dễ nhiễm của cây lúa với nhiệt độ nóng khác biệt nhau khi stress nóng xảy ra giữa ngày và đêm. Tuy nhiên, người ta ít hiểu biết về cơ chế phân tử này. Người ta chứng minh rằng có hai proteins gắn kết với RNA giàu glycine, đó là OsGRP3 và OsGRP162, chúng rất cần cho cây lúa chống chịu nóng, đặc biệt là ban đêm. Sự biểu hiện có tính chất nhịp nhàng (rhythmic) của OsGRP3/OsGRP162 đạt đỉnh vào giữa đêm, và vào những thời điểm trùng hợp này, sự biểu hiện tăng lên bởi stress nóng. Điều này tùy thuộc phần lớn vào phức chất có từ chiều tối OsELF3-2. Kế đến người ta tìm thấy dạng đột biến kép của OsGRP3/OsGRP162 đặc biệt nhạy cảm hơn với stress nóng trên cơ sở mức độ cây sống sót và mức độ hạt giống sống sót khi so sánh với cây không đột biến. Chú ý, sự khiếm khuyết tính chống chịu nóng có nhiều chứng cơ hơn khi stress nóng xảy ra về đêm hơn là ban ngày. Khi bị stress nóng, thể đột biến kép này của OsGRP3/OsGRP162 cho kết quả số gen biểu hiện phản ứng với stress nhiệt giảm, và làm tăng vai trò phân tử mRNA alternative splicing khống chế bởi sự kiện exon-skipping. Kết quả nghiên cứu cho thấy vai trò quan trọng của OsGRP3/OsGRP162 trong tính chống chịu nóng của cây lúa, và làm sáng tỏ cơ chế làm thế nào mà OsGRP3/OsGRP162 điều tiết tính chống chịu nóng vào ban đêm.

 

Xem https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38044192/

Ứng dụng kỹ thuật RNAi trên gen OsBBTI5 điều khiển tính chịu mặn của cây lúa

 Ứng dụng kỹ thuật RNAi trên gen OsBBTI5 điều khiển tính chịu mặn của cây lúa

Nguồn: Zhimin Lin, Xiaoyan Yi, Muhammad Moaaz Ali, Lijuan Zhang, Shaojuan Wang, Shengnan Tian, Faxing Chen. 2024. RNAi-Mediated Suppression of OsBBTI5 Promotes Salt Stress Tolerance in Rice. Int J Mol Sci.; 2024 Jan 20; 25(2):1284. doi: 10.3390/ijms25021284.

 

Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật RNAi can thiệp có chọn lọc sự biểu hiện gen OsBBTI5, với mục tiêu trước mắt là khám phá sự liên quan của nó trong cơ chế phân tử gắn liền với tính trạng chống chịu mặn của cây lúa. gen OsBBTI5, thuộc họ gen có chức năng ứng chế kiểu Bowman-Birk (BBI), được biết như  phản ứng với stress của thực vật. Gen này được dòng hóa thành công từ cây lúa, biểu hiện trong xét nghiệm “transcriptional self-activation” trong nấm men. Kết quả xét nghiệm yeast two-hybrid assay xác định được chức năng gắn kết đaặc biệt với OsAPX2 (gen mã hóa ascorbate peroxidase). Cây lúa chuyển gen được xử lý OsBBTI5-RNAi hiển thị không nhạy cảm với nhiều mức độ của xét nghiệm 24-epibrassinolide trong brassinosteroid sensitivity. Tuy nhiên, chúng biểu thị tính trạng chiều cao và dài rễ đều giảm ở nồng độ cao (10 và 100 µM) hàm lượng GA3 khi ngâm. Xét nghiệm hoạt tính enzyme cho kết quả tăng lên men peroxidase (POD) và superoxide dismutase (SOD); làm giảm hàm lượng malondialdehyde (MDA) trong điều kiện 40-60 mM NaCl. Phân tích transcriptomic cho thấy có sự điều tiết kiểu “up” tăng đáng kể của các gen có liên quan đến quang hợp ở cây lúa transgenic trong nghiệm thức xử lý mặn so sánh với dạng nguyên thủy (wild type). Đáng chú ý là, nghiên cứu cung cấp cách nhìn nhận mới về chống chịu mặn, gen BBI là một phần của chu trình truyền tín hiệu BR, và OsBBTI5 tăng cường tính chống chịu stress của cây lúa transgenic thông quan tương tác với gen chống chịu mặn OsAPX2.

 

Xem https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38279284/

Một cách tiếp cận dựa trên tri tuệ nhân tạo AI để tăng khả năng dự đoán và lựa chọn giống lúa năng suất cao

 Một cách tiếp cận dựa trên tri tuệ nhân tạo AI để tăng khả năng dự đoán và lựa chọn giống lúa năng suất cao

Một cách tiếp cận dựa trên tri tuệ nhân tạo AI để tăng khả năng dự đoán và lựa chọn giống lúa năng suất cao Thứ hai, 29-01-2024 | 08:18:15

Thử nghiệm được thực hiện trên lúa trong hai mùa vụ và hình ảnh lúa thu được bằng máy bay không người lái. Nguồn: Plant Phenomics.   Lúa (Oryza sativa) là lương thực chính của nhiều người, nhưng sản xuất lúa gạo bị thách thức bởi biến đổi khí hậu, điều này đòi hỏi cần cải thiện các đặc điểm năng suất như số lượng bông trên một đơn vị diện tích (PNpM2).   Nghiên cứu gần đây đã tập trung vào việc sử dụng khả năng quan sát của máy tính và AI để định lượng PNpM2, với các phương pháp tiếp cận sâu chứng minh hiệu quả trong các thử nghiệm quy mô nhỏ. Tuy nhiên, các kỹ thuật này phải đối mặt với những thách thức về khả năng mở rộng, sự đa dạng giống lúa, và thiếu bộ dữ liệu caajo nhật cả về quy mô và chất lượng. Vượt qua những thách thức này là rất quan trọng để phát triển các công cụ phân tích kiểu hình quy mô lớn, mạnh mẽ để cải thiện sản xuất lúa gạo trong điều kiện khí hậu thay đổi nhanh chóng.   Plant Phenomics đã xuất bản một bài báo về cơ sở dữ liệu/phần mềm có tiêu đề "Đám mây bông lúa Panical-Cloud: Nền tảng điện toán đám mây mở và được hỗ trợ bởi AI xác định lượng lúa từ hình ảnh thu thập bằng máy bay không người lái để đánh giá phân loại năng suất lúa trong sản xuất”.   Nghiên cứu trình bày nền tảng Panicle-Cloud, một tiến bộ đáng kể trong công nghệ nông nghiệp cung cấp giải pháp điện toán đám mây được hỗ trợ bởi AI để định lượng lúa từ hình ảnh thu thập bằng máy bay không người lái. Dự án đầu tiên phát triển một bộ dữ liệu phát hiện lúa đa dạng (DRPD) được ghi nhận trên nền tảng chuyên nghiệp mở và sau đó tích hợp một số  mô hình chuyên sâu (DL) vào nền tảng.   Thông qua một quá trình cải tiến lặp đi lặp lại, mô hình AI Panicle nổi lên như một lựa chọn ưu tiên, thể hiện độ chính xác vượt trội. Để xác định các điều kiện tối ưu, các chuyến bay không người lái ở các độ cao khác nhau vào các giai đoạn tăng trưởng chính đã được phân tích và người ta thấy rằng độ cao 7m trong giai đoạn lúa vào chắc cung cấp kết quả chính xác nhất.   Phân tích tương quan giữa tính điểm có nguồn gốc từ Panicle-AI và đếm thủ công đã xác nhận hiệu quả của mô hình, đặc biệt là ở độ cao 7m, với hệ số tương quan cao (R2 = 0,945). Mô hình Panicle-AI vượt trội hơn 13 mô hình DL hiện đại về độ chính xác. Nền tảng Panicle-Cloud sau đó được thiết kế thân thiện với người dùng, cho phép những người không phải là chuyên gia chọn giống từ các mô hình AI khác nhau để phát hiện giống năng suất bằng giao diện dựa trên web đơn giản.   Người dùng có thể xử lý hình ảnh riêng lẻ hoặc theo lô và nền tảng tối ưu hóa tính toán bằng cách cắt các hình ảnh lớn hơn.   Khả năng của nền tảng để phân loại hiệu suất năng suất dựa trên đặc điểm PNpM2 đã được thử nghiệm trong một thử nghiệm trên cánh đồng lúa trong hai mùa. Sử dụng mô hình máy học có giám sát, cụ thể là thuật toán CatBoost, nền tảng này đã phân loại thành công năng suất lúa trong sản xuất thành các loại thấp, trung bình và cao với độ chính xác tổng thể là 84,03%. Tính năng này cho phép các nhà lai tạo giống lúa sàng lọc và lựa chọn hiệu quả các giống ưa thích dựa trên hiệu suất năng suất dự đoán.   Tóm lại, Panicle-Cloud cho thấy tiềm năng tích hợp AI, điện toán đám mây và công nghệ máy bay không người lái để cách mạng hóa việc nhân giống và trồng lúa. Nền tảng này cải thiện hiệu quả và độ chính xác của việc định lượng các đặc điểm liên quan đến năng suất và làm cho các công cụ kiểu hình tiên tiến dễ tiếp cận hơn với nhiều người dùng hơn, do đó tăng khả năng lựa chọn các giống năng suất cao khi đối mặt với những thách thức về nhu cầu lương thực toàn cầu.   Lê Thị Kim Loan theo Phys.org

Protein chaperone đóng vai trò regulator OsBAG6 giúp cây lúa chịu mặn

Protein chaperone đóng vai trò regulator OsBAG6 giúp cây lúa chịu mặn

Nguồn: Jie Wang, Min Ao, Ao Ma, Jinlei Yu, Peng Guo, Shuangzhan Huang, Xiaoyuan Peng, Dae-Jin Yun, Zheng-Yi Xu. 2024. Mitochondrial Localized Chaperone Regulator OsBAG6 Functions in Saline-Alkaline Stress Tolerance in Rice. Rice (N Y); 2024 Jan 22; 17(1):10. doi: 10.1186/s12284-024-00686-z.

 

Họ gen có tên là “B-cell lymphoma 2 (Bcl-2)-associated athanogene” (BAG) đóng vai trò then chốt trong điều tiết cây tăng trưởng và phát triển, và phản ứng với stress. Cho dù cơ chế phân tử về phản ứng của BAG với stress phi sinh học đã được nghiên cứu trên cây mô hình Arabidopsis, nhưng chức năng của gen OsBAG về chống chịu stress mặn, kiềm vẫn chưa được biết rõ. Trong nghiên cứu này, OsBAG6, một protein thuộc dạng chaperone regulator định vị trong ty thể bộ cây lúa  đã được xác định như một  negative regulator mới đối với chống chịu stress mặn kiềm của cây lúa. Mức độ biểu hiện của OsBAG6 bị kích hoạt khi có nồng độ cao của mặn, pH cao, khi có xử lý nhiệt và abscisic acid. Biểu hiện mạnh mẽ gen OsBAG6 trong cây lúa làm cây giảm chiều cao, giảm kích thước hạt, khối lượng hạt, cũng như nhạy cảm hơn  với stress kiềm mặn. Trái lại, đột biến osbag6 (loss-of-function) biểu hiện mức nhạy cảm giảm với stress mặn kiềm. Kết quả phân tích transcriptomic cho thấy gen biểu hiện có liên quan đến chức năng của "response to oxidative stress", "defense response", và "secondary metabolite biosynthetic process" ở chồi thân và rễ lúa của dòng lúa OsBAG6-overexpressing transgenic. Bên cạnh đó, ở mức độ cytoplasmic của ion Ca2+ chúng gia tăng nhanh chóng trong cây khi phơi nhiễm với stress mặn kiềm. OsBAG6 kết gắn với calcium sensor OsCaM1-1 trong điều khiện bình thường, chúng được xác định bởi kỹ thuật comparative interactomics, nhưng không biểu hiện khi ion Ca2+ tăng cao. OsCaM1-1 trong điều kiện bảo hòa ion Ca2+ có thể điều tiết gen liên quan đến stress ở downstream như một phần của phản ứng với stress kiềm mặn. OsBAG6 còn tương tác với sinh tổng hợp năng lượng và protein trong chu trình biến dưỡng có trong tăng trưởng cây và phản ứng với stress kiềm mặn. Đây là chức năng mới của OsBAG6 proteins trong ty thể bộ khi phản ứng với stress kiềm mặn của OsCaM1-1.

 

Xem  https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38252225/

 

So sánh chuỗi trình tự amino acid và phân tích di truyền huyết thống “BAG6 orthologs”.

“Fine mapping” gen OsAL50 liên quan đến sinh tổng hợp diệp lục và phát triển lục lạp cây lúa (Oryza sativa L.)

 “Fine mapping” gen OsAL50 liên quan đến sinh tổng hợp diệp lục và phát triển lục lạp cây lúa (Oryza sativa L.)

Nguồn; Yuehui Zeng, Xinyu Wei, Changchun Xiao, Rui Zhang, Jianhong Huang & Xuming Xu. 2024. Fine mapping and identification of a novel albino gene OsAL50 that is required for chlorophyll biosynthesis and chloroplast development in rice (Oryza sativa L.). Springer Link; Published January 23 2024

 

Màu lá lúa là tính trạng nông học quan trọng, và những dòng đột biến có màu lá thay đổi có thể dùng làm những mô hình tuyệt hảo phục vụ cho nghiên cứu sự phát triển lục lạp (chloroplast) và sinh tổng hợp diệp lục tố, cho phép kỹ thuật dòng hóa gen có chức năng ấy trong hệ gen cây lúa (Oryza sativa L.). Người ta tiến hành phân lập một đột biến gen khá ổn định về di truyền, oryza sativa albino leaf 50 (osal50), từ quần thể con lai thuộc loại hình cây lúa japonica giống GP50. Đột biến này biểu hiện kiểu hình albino rất độc lạ, có lá lúa mang sọc trắng  p73 giai đoạn mạ và bông lúa trắng khi trổ bông. So sánh với kiểu hình nguyên thủy WT GP50, đột biến osal50 biểu hiện diệp lục thấp hơn và carotenoid tích tụ thấp hơn, với cấu trúc chloroplast bất thường. Phân tích di truyền cho thấy gen này là gen lặn trong nhân điều khiển albino của osal50, người ta tiến hành “map-based cloning” phân định OsAL50 ở quãng phân tử có độ lớn 160-kb trên nhiễm sắc thể 1, na9m2 giữa hai chỉ thị SNP, CAPS-08 và CAPS-37, bao gồm 26 khung đọc mã ORF giả định. Phân tích trình tự và biểu hiện gen: LOC_Os01g20110 là ứng cử viên của gen OsAL50, được x1c định nhờ kỹ thuật knockout trên cơ sở CRISPR/Cas9. Định vị ở mức độ dưới tế bào và kết quả trình tự protein cho thấy OsAL50 hình như mã hóa endoribonuclease E-like protein định vị trong chloroplasts. Kết quả nghiên cứu sâu cho thấy OsAL50  có chức năng điều tiết chất hình thành màu của quang hợp, quang hợp, và phát sinh ra chloroplast. Như vây, người ta đã xác định được một albino mutant mới có thể dùng trong nguồn vật liệu di truyền hữu ích phục vụ nghiên cứu sinh tồng hợp diệp lục tố và phát triển chloroplast của cây lúa.

 

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s10725-023-01116-8

Hiệu quả chọn lọc GA% giống lúa chịu mặn

 Hiệu quả chọn lọc GA% giống lúa chịu mặn

Nguồn: Apurva Khanna, Mahender Anumalla, Joie Ramos, Ma Teresa Sta. Cruz, Margaret Catolos, Andres Godwin Sajise, Glenn Gregorio, Shalabh Dixit, Jauhar Ali, Md. Rafiqul Islam, Vikas Kumar Singh, Md. Akhlasur Rahman, Hasina Khatun, Daniel Joseph Pisano, Sankalp Bhosale & Waseem Hussain. 2024. Genetic gains in IRRI’s rice salinity breeding and elite panel development as a future breeding resource. Theoretical and Applied Genetics; vol. 137; article 37

 

Ước đoán giá trị hiệu quả chọn lọc (genetic gains) và xây dựng hệ thống chọn giống lúa ưu việt chịu mặn trong tương lai, mở đường chophát triển giống lúa cao sản chịu mặn với hiệu quả chọn lọc GA% cao.

 

GA% là thông số cần thiể để kiểm tra mức độ thành công của chương trình lai tạo giống và giúp cho nhà chọn giống tối ưu hóa chương trình cải tiến giống có GA% cao. Muốn dự đoán được giá trị GA% trong chương trình chọn tạo giống lúa chịu mặn tại IRRI và xác định được dòng lúa tốt nhất trên cơ sở năng suất hạt (kg/ha), người ta tiến hành phân tích cơ sở dữ liệu lịch sử từ những khảo nghiệm tại IRRI, Philippines và Bangladesh. Hai phương pháp theo mô phỏng toán “two-stage mixed-model” xem xét các yếu tố trong bố trí thí nghiệm và một ma trận tập họp biến số tương tác được thiết lập trong mô phỏng để có được giá trị chọn lọc về năng suất hạt và hiệu quả được xu hướng di truyền (genetic trends). Xu hướng di truyền dương tính đạt 0.1% mỗi năm  với năng suất là 1.52 kg/ha được ghi nhận tại IRRI, Philippines. Tại Bangladesh, người ta ghi nhận GA% là 0.31% / năm với hiệu quả năng suất (yield advantage) là 14.02 kg/ha. Trong các giống lúa được chấp nhận phát triển trong sản xuất, GA% đạt 0.12% / năm và hiệu quả năng suất là 2.2 kg/ha/năm tại IRRI, Philippines. Theo cơ sở dữ liệu của Bangladesh, GA% đạt 0.14% / năm với hiệu quả năng suất 5.9 kg/ha/năm trong cơ sở dữ liệu giống lúa được phóng thích. Theo giá trị chọn lọc giống lúa về năng suất, một “core set: ghi nhận 145 giống lúa tốp đầu có giá trị chọn lọc tốt > 2400 kg/ha tại IRRI, Philippines, và > 3500 kg/ha tại Bangladesh với độ tin cậy of > 0.4 được phát triển trong tập đoàn giống lúa ưu việt. Kết luận: chiến lược lai tạo giống có tính tái tục được tích hợp với những công nghệ mới như “genomic selection” và “speed breeding” là cô cùng cần thiết đề có được GA% cao trong chương trình cải tiến lúa chịu mặn tại IRRI.

 

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-024-04545-9

Cơ chế bảo vệ của cây lúa khi bị nắng nóng tác động vào ban đêm

  Cơ chế bảo vệ của cây lúa khi bị nắng nóng tác động vào ban đêm

(a), Biểu hiện của OsGRP3/OsGRP162 trong ngày được điều khiển bởi OsELF3-2. Điều kiện ngày ấm biểu hiện OsGRP3/OsGRP162 (đường màu xanh) phần lớn do protein trong thực vật liên quan đến sự hoạt động đồng hồ sinh học của thực vật cảm biến môi trường dẫn truyền nhiệt độ và ánh sáng (EC) triệt tiêu vào lúc nửa đêm vì OsELF3-2 (đường màu đỏ) được biểu hiện cao tại thời điểm này. Trong điều kiện ban đêm ấm áp, sự biểu hiện của OsELF3-2 được điều chỉnh giảm do căng thẳng nhiệt, nâng mức độ biểu hiện của OsGRP3/OsGRP162 vào lúc nửa đêm. (b), Bắt đầu sự đưa vào exon bởi OsGRP3/OsGRP162 trong điều kiện căng thẳng nhiệt. Các protein giàu serine (SR) liên kết với các chất tăng cường nối exonic (ESE) và tương tác với các thành phần U1/U2 để kích thích quá trình tách RNA và nối hai exon liền kề, ngược lại, các protein giàu glycine (GR) OsGRP3/OsGRP162 liên kết với ESE và tương tác với các thành phần U1/U2 để thúc đẩy quá trình đưa exon vào (ngăn chặn sự bỏ sót exon) ở lúa trong điều kiện căng thẳng nhiệt. (c), Sự điều chỉnh khả năng chịu nhiệt hàng ngày bằng OsGRP3/OsGRP162. Căng thẳng nhiệt điều chỉnh giảm một cách nhịp nhàng dưới sự biểu hiện của OsELF3, một trong các thành phần liên quan đến protein EC, để giải phóng tác dụng ức chế của protein EC đối với sự biểu hiện của OsGRP3/OsGRP162, dẫn đến đỉnh biểu hiện nhịp nhàng của OsGRP3/OsGRP162 vào lúc nửa đêm (ZT 18 giờ) và khả năng chịu nhiệt trong ngày ở cây lúa. Nguồn: Nhà xuất bản Khoa học Trung Quốc.

 

Gạo (Oryza sativa L.) là lương thực chính của hơn một nửa dân số thế giới. Dựa trên mô hình toán học, sản lượng ngũ cốc trên toàn thế giới được ước tính sẽ giảm năng suất từ ​​6–7% khi nhiệt độ trung bình tăng 1°C theo mùa liên quan đến các vấn đề thiên tai nắng nóng khắc nghiệt.

 

Trong thế kỷ qua, nhiệt độ tối thiểu trong ngày vào ban đêm tăng nhiều hơn nhiệt độ tối đa trong ngày vào ban ngày. Cây lúa có độ nhạy cảm khác nhau với ức chế nhiệt giữa ngày và đêm và giữa các giống khác nhau. Tuy nhiên, làm thế nào đánh giá khả năng chịu nhiệt trong ngày ở thực vật vẫn chưa được biết rõ.

 

Đồng hồ sinh học là một hệ thống kiểm soát thông thường cho phép thực vật điều phối sự sinh trưởng và phát triển của chúng bằng các tín hiệu ngày và đêm, tuy nhiên, các yếu tố tạo ra đề kháng với thời gian theo chế độ ban ngày cần được nghiên cứu đánh giá.

 

Chuang Yang và một nhóm từ Đại học Chiết Giang đã tìm thấy hai loại protein giàu glycine trong lúa có mô típ nhận dạng RNA là OsGRP3 và OsGRP162 được biểu hiện và sinh ra nhiệt vào ban đêm, sự cảm ứng này do ức chế nhiệt vào lúc nửa đêm chủ yếu phụ thuộc vào OsELF3- 2 một trong những thành phần của EC.

 

Nghiên cứu do giáo sư Jian-Xiang Liu (Phòng thí nghiệm trọng điểm về khả năng phục hồi môi trường thực vật, Trường Cao đẳng Khoa học Đời sống, Đại học Chiết Giang) dẫn đầu, được công bố trên tạp chí Science Bulletin.

 

Để kiểm tra xem liệu EC có thể ngăn chặn hoạt động khởi động của OsGRP3/OsGRP162 hay không, nhóm nghiên cứu đã thực hiện các thử nghiệm báo cáo tác động. Các kết quả hỗ trợ rằng việc tạo ra OsGRP3/OsGRP162 trong ngày do căng thẳng nhiệt là do hoạt động EC giảm vào ban ngày trong điều kiện nhiệt độ cao.

 

Để khám phá chức năng sinh học của OsGRP3/OsGRP162 trong khả năng chịu căng thẳng nhiệt ở cây lúa, nhóm nghiên cứu đã tạo ra một số alen đột biến kép được chỉnh sửa gen của OsGRP3/OsGRP162 và tiến hành thử nghiệm kiểu hình ở cả giai đoạn cây con và giai đoạn sinh sản.

 

Tỷ lệ sống sót và tỷ lệ tạo hạt của các cây đột biến kép giảm nhiều so với cây đối chứng dại sau khi xử lý nhiệt. Những kết quả này chứng minh rằng OsGRP3 và OsGRP162 là cần thiết cho khả năng chống chịu  nhiệt ở cây lúa.

 

Sau đó, nhóm nghiên cứu đã kiểm tra khả năng chịu nhiệt ở dạng hoang dã và đột biến kép của OsGRP3/OsGRP162 ở giai đoạn sinh sản khi căng thẳng nhiệt xảy ra giữa ban ngày và ban đêm.

 

Kết quả cho thấy tốc độ đậu hạt và trọng lượng hạt của các giống đột biến kép giảm nhiều hơn do ức chế nhiệt khi căng thẳng nhiệt xảy ra vào ban đêm so với ban ngày. Như vậy, OsGRP3/OsGRP162 tham gia vào quá trình điều hòa tính chịu nhiệt ban ngày của cây lúa.

 

Để nghiên cứu sâu hơn về cơ chế chịu nhiệt do OsGRP3/OsGRP162 mang lại, nhóm nghiên cứu đã tiến hành phân tích chuỗi RNA. Khi bị căng thẳng nhiệt, đột biến kép OsGRP3/OsGRP162 biểu hiện, sự biểu hiện giảm toàn bộ các gen phản ứng với căng thẳng nhiệt và tăng khả năng ghép nối chọn lọc mRNA bị điều khiển do nhảy exon.

 

Nhiều kết quả thử nghiệm đã chứng minh rằng OsGRP3/OsGRP162 liên kết trực tiếp với các mRNA mục tiêu và tham gia vào quá trình ghép nối thay thế thông qua tương tác với các yếu tố nối tế bào U1/U2.

 

Nhìn chung, nhóm nghiên cứu đã chứng minh vai trò quan trọng của OsGRP3/OsGRP162 đối với khả năng chịu nhiệt của cây lúa và cho biết OsGRP3/OsGRP162 điều chỉnh khả năng chịu nhiệt thông qua việc kiểm soát quá trình ghép nối thay thế mRNA trong ngày.

 

Sự tăng trưởng và năng suất của cây trồng liên tục chịu tác động của môi trường trong điều kiện cả ngày lẫn đêm, nghiên cứu này làm sáng tỏ hoạt động đồng hồ sinh học điều chỉnh khả năng chịu nhiệt trong ngày ở thực vật.

 

Dương Thị Lan Oanh theo Phys.org