Skip Ribbon Commands
Skip to main content

Nghiên cứu tăng tính thích nghi của rễ cây trồng với biến đổi khí hậu nhằm giảm bớt áp lực nguồn cung lương thực

Nhà sinh lý học thực vật và nhà khoa học máy tính, Alexander Bucksch, Phó giáo sư về Sinh học thực vật tại Đại học Georgia đã tiến hành nghiên cứu về sự phát triển của hệ thống rễ. Nghiên cứu tập trung vào việc tìm hiểu cơ sở của sự thích nghi của thực vật với hạn hán và độ phì nhiêu của đất.



Cho đến gần đây, nông dân và các nhà nhân giống cây trồng vẫn chưa có giải pháp tốt để thu thập thông tin về hệ thống rễ của cây trồng, hoặc đưa ra quyết định về những hạt giống tối ưu để phát triển rễ sâu.

Trong một bài báo được xuất bản tháng này trên Tạp chí Plant Physiology, Bucksch và các đồng nghiệp đã giới thiệu DIRT / 3D (Hình ảnh kỹ thuật số của các đặc điểm rễ), một nền tảng định hình rễ 3D dựa trên hình ảnh có thể đo lường 18 đặc điểm kiến ​​trúc từ các thân rễ ngô trồng trên ruộng được khai quật bằng cách sử dụng Kỹ thuật Shovelomics.

Trong các thí nghiệm của họ, hệ thống đã tính toán một cách đáng tin cậy tất cả các đặc điểm, bao gồm khoảng cách giữa các đường xoắn và số lượng, góc và đường kính của các rễ nút cho 12 kiểu gien ngô.

Jonathan Lynch, Giáo sư Khoa học Thực vật và là đồng tác giả, cho biết: “Công nghệ này sẽ giúp dễ dàng phân tích và hiểu về rễ cây trong môi trường thực tế, và do đó sẽ giúp việc lai tạo các loại cây trồng dễ dàng hơn trong tương lai nhằm đáp ứng nhu cầu của con người”.

DIRT / 3D sử dụng thiết lập máy ảnh có động cơ chụp 2.000 hình ảnh trên mỗi gốc từ mọi góc nhìn. Phương pháp này sử dụng một cụm 10 máy vi tính Raspberry Pi để đồng bộ hóa việc chụp ảnh từ 10 máy ảnh và sau đó chuyển dữ liệu đến CyVerse Data Store - cơ sở hạ tầng mạng quốc gia dành cho các nhà nghiên cứu hàn lâm - để tái tạo 3D.

Việc thu thập dữ liệu chỉ mất vài phút, có thể so sánh với máy MRI hoặc X-Ray. Công nghệ có thể mở rộng để thực hiện các phép đo thông lượng cao của hàng nghìn mẫu vật, vốn cần thiết để phát triển các cây trồng mới cho nông dân.

Bucksch giải thích: “Các nhà sinh vật học chủ yếu xem xét cấu trúc một rễ phổ biến nhất - cái mà chúng tôi gọi là kiểu hình rễ trội. Nhưng mọi người quên mất tất cả các kiểu hình khác. Chúng có thể có một chức năng và vai trò nào đó. Hệ thống của chúng tôi sẽ xem xét trong không gian 3D và xem những bộ rễ này có thể có những chức năng gì”.

Những cá nhân sử dụng DIRT / 3D cho nguồn gốc hình ảnh sẽ sớm có thể tải dữ liệu của họ lên một dịch vụ có tên là PlantIT có thể thực hiện các phân tích giống như Bucksch, cung cấp thông tin về một loạt các đặc điểm từ chiều dài rễ đến độ lệch tâm của hệ thống rễ. Dữ liệu này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà lai tạo so sánh hệ thống rễ của cây trồng từ hạt giống.

Khung làm việc có thể thực hiện được nhờ các khả năng xử lý số lượng lớn đằng sau hậu trường. Chúng được cung cấp bởi Trung tâm Máy tính Nâng cao Texas (TACC), nơi nhận một lượng lớn dữ liệu từ cấu trúc Cyberinfram CyVerse để tính toán.

DIRT / 3D là sự phát triển trên phiên bản 2D trước đây của phần mềm có thể lấy thông tin về rễ chỉ bằng camera điện thoại di động. Kể từ khi ra mắt vào năm 2016, DIRT / 2D đã được chứng minh là một công cụ hữu ích cho lĩnh vực này. Hàng trăm nhà khoa học thực vật trên toàn thế giới sử dụng nó, bao gồm cả các nhà nghiên cứu tại các doanh nghiệp nông nghiệp hàng đầu.

Giám đốc Chương trình ARPA-E ROOTS, Tiến sĩ David Babson, cho biết: “Nền tảng DIRT / 3D cho phép các nhà nghiên cứu xác định các đặc điểm rễ mới trong cây trồng và nhân giống cây trồng có rễ sâu hơn, phát triển rộng hơn. Sự phát triển của những loại công nghệ này sẽ giúp thúc đẩy giảm thiểu tác động và tăng khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu đồng thời cung cấp cho người nông dân các công cụ để giảm chi phí và tăng năng suất cây trồng”.

Công cụ này đã dẫn đến việc phát hiện ra một số gien chịu trách nhiệm cho các tính trạng của rễ. Bucksch trích dẫn một nghiên cứu gần đây về khả năng kháng hermanthica của Striga, một loài cỏ dại ký sinh trong lúa miến là kết quả mà ông hy vọng thu được đối với những người sử dụng DIRT / 3D. Striga, thường xuyên phá hoại các vụ thu hoạch lúa miến ở những khu vực rộng lớn ở châu Phi.

Trưởng nhóm nghiên cứu, Dorota Kawa, một hậu tiến sĩ tại UC Davis, đã phát hiện ra rằng có một số dạng cây cao lương có rễ kháng Striga. Bà đã xác định các đặc điểm từ những rễ này bằng cách sử dụng DIRT / 2D, và sau đó ánh xạ các đặc điểm tới các gien quy định việc giải phóng các chất hóa học trong rễ kích thích sự nảy mầm của Striga ở thực vật.

DIRT3D cải thiện chất lượng của các đặc tính rễ được thực hiện với DIRT / 2D và nắm bắt các tính năng mà chỉ có thể truy cập được khi quét ở chế độ 3D.

Những thách thức mà người nông dân phải đối mặt dự kiến ​​sẽ tăng lên trong những năm tới, với nhiệt độ cao hơn, độ phì nhiêu của đất thấp và nhu cầu trồng thực phẩm theo những cách ít tạo ra khí nhà kính hơn. Rễ thích nghi với những điều kiện tương lai này sẽ giúp giảm bớt áp lực đối với nguồn cung cấp thực phẩm.

Bucksch nói: “Tiềm năng với DIRT / 3D đang giúp chúng ta sống trên một hành tinh nóng hơn và vẫn có đủ thức ăn”.

Lê Hồng Vân (Theo sciencedaily)