Tăng cường hiệu quả chọn lọc giống đậu cô ve (Phaseolus vulgaris)

Tăng cường hiệu quả chọn lọc giống đậu cô ve (Phaseolus vulgaris)

Nguồn: Jennifer Lin, Vivi Arief, Zulfi Jahufer, Juan Osorno, Phil McClean, Diego Jarquin & Valerio Hoyos-Villegas. 2023. Simulations of rate of genetic gain in dry bean breeding programs. Theoretical and Applied Genetics January 2023; vol. 136: 1–22

Một nghiên cứu có tính chất tham chiếu (reference study) của các nhà chọn giống nhằm mục đích tối đa hóa hiệu quả chọn lọc (genetic gain) giống đậu cô ve. Tùy the hệ số di truyền tính trạng và kiến trúc di truyền, những phương pháp tiếp cận kinh điển có thể cung cấp được tiến bộ nhất định  theo khung chương trình.

 

Cây “dry beans”, đậu cô ve (Phaseolus vulgaris L.) là loài họ Đậu có mức độ dinh dưỡng cao được nhân dân các nước đang phát triển và nước công nghiệp tiêu dùng phổ biến trên toàn thế giới. Tiến bộ cải tiến giống cây trồng này vẫn đều đặn phát triển. Tuy nhiên, với tốc độ gia tăng dân số toàn cầu, người ta cần phải tăng cường hiệu quả chọn lọc giống cải tiến. Các nhà chọn giống đang ở tuyến đầu của chiến lược gia tăng năng suất giống đậu cô ve. Theo các chương trình lai tạo giống mới, người ta cần có cả thời gian và nguồn tài nguyên (time-consuming and resource intensive), sự cung cấp tài nguyên phải được xem xét một cách thận trọng. Muốn giúp đỡ thật sự các nhà chọn giống, các mô phỏng toán học (computer simulations) có thể được thiết lập để làm nên thông tin hữu ích mà những thứ đó có thể ứng dụng trong thế giới thật của chúng ta. Nghiên cứu này đanh giá được nhiều kịch bản chọn giống khác nhau (multiple breeding scenarios) của cây đậu cô ve, bao gồm 5 chiến lược chọn lọc, ba khung chương trình lai tạo giống (breeding frameworks), 4 tập đoàn nguồn giống bố mẹ khác nhau. Bên cạnh đó, những kịch bản cải tạo giống được tiến hành trên ba tính trạng nông học: ngày trổ bông, chống chịu bệnh “white mold”, và năng suất hạt. Kết quả nghiên cứu phản ánh mức độ phức tạp của những chương trình lai tạo giống ấy, với kịch bản chọn giống tối ưu qua những tính trạng được chọn lọc. Giá trị tương đối của “genetic gains” từng chu kỳ đạt 8.69% đối với năng suất hạt trong kịch bản chọn giống tối ưu (optimal breeding scenario). Phân tích PCA (principal component analyses) cho thấy mức độ tương đồng giữa các chiến lược lai tạo giống, trong đó phương pháp SSD (single seed descent) và phương pháp phả hệ cải biên (modified pedigree) luôn luôn là phương pháp tích hợp (aggregate). Những clusters trong hướng đi của phương trình toán “Hamming distance eigenvector” là “indicator” rất tốt của hiệu suất kém trong một chiến lược chọn giống nào đó.

 

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-023-04244-x