Giải mã hệ gen 1.000 giống lúa Việt Nam: 'Đánh thức kho báu' gen lúa bản địa

Nguồn ảnh: Thanh Niên

Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (Trường ĐH VinUni) giới thiệu dự án giải trình tự hệ gen 1.000 giống lúa Việt Nam, kết hợp AI nhằm xây dựng hệ gen tham chiếu nội địa và chọn tạo giống lúa mới.

Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (VIBD) thuộc Trường ĐH VinUni vừa giới thiệu dự án giải trình tự hệ gen 1.000 giống lúa Việt Nam (VN1K-RICE). GS Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học VIBD và GS Robert Henry, Giám đốc sáng lập Liên minh Đổi mới Nông nghiệp và Thực phẩm Queensland (QAAFI) thuộc ĐH Queensland (Úc), giảng viên liên kết tại VinUni, đồng chủ trì dự án.

GS Vũ Hà Văn (trái) và GS Robert Henry, đồng chủ trì dự án, đang giới thiệu về dự án tại một hội nghị quốc tế mới đây về ứng dụng công nghệ gen trong nông nghiệp

ẢNH: THANH LÂM

Theo nhóm nghiên cứu, Việt Nam hiện sở hữu nguồn giống lúa truyền thống và lúa hoang rất phong phú, đang được lưu giữ tại các ngân hàng gen như Trung tâm Tài nguyên thực vật, Viện Lúa đồng bằng sông Cửu Long, Trường ĐH Cần Thơ và Học viện Nông nghiệp Việt Nam.

Tuy nhiên, phần lớn các giống này chưa được giải trình tự hệ gen và trong nước cũng thiếu hạ tầng dữ liệu gen quốc gia, gây hạn chế cho việc khai thác các đặc tính di truyền quý để tạo giống mới đáp ứng Chiến lược phát triển ngành lúa gạo Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn 2050.

Để giải quyết bài toán này, dự án VN1K-RICE sẽ giải mã toàn bộ hệ gen của 1.000 mẫu lúa Việt Nam, khởi đầu từ 150 mẫu giống lõi đại diện cho 4 hệ sinh thái (lúa nước, lúa nương, vùng ven biển nhiễm mặn, đất ngập triều) cùng các mẫu lúa hoang. Từ đây, các nhà khoa học sẽ xây dựng "hệ gen tham chiếu" chất lượng cao dành riêng cho lúa truyền thống nội địa, làm mốc đối chiếu chuẩn xác để nhận diện những vùng gen quý thay vì phải phụ thuộc vào các bộ gen chuẩn quốc tế.

Điểm nhấn ứng dụng của dự án là kết hợp dữ liệu DNA và trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý khối lượng lớn dữ liệu di truyền, tìm mối liên hệ giữa gen với tính trạng và dự đoán chức năng gen. Nhờ đó, dữ liệu giải mã không chỉ dừng ở việc lưu trữ chuỗi DNA mà trực tiếp giúp nhà nghiên cứu sàng lọc, lựa chọn các cá thể mang gen có lợi để đưa vào chương trình lai tạo giống mới.

Theo kế hoạch, cơ sở dữ liệu hệ gen và bộ công cụ AI của dự án sẽ được mở cho cộng đồng nghiên cứu cùng khai thác. "Một hệ gen tham chiếu hay một cơ sở dữ liệu SNP chỉ có giá trị thực sự khi được nhiều nhóm nghiên cứu cùng sử dụng và mở rộng. Vì vậy, chúng tôi phát triển VN1K-RICE cùng các đơn vị đang lưu giữ nguồn gen trong nước và các đối tác quốc tế", GS Vũ Hà Văn nói.

Dự án giải trình tự hệ gen 1.000 giống lúa Việt Nam (VN1K-RICE) do Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn thuộc Trường Đại học VinUni khởi xướng, dưới sự đồng chủ trì của GS Vũ Hà Văn và GS Robert Henry từ Đại học Queensland (Úc). Sáng kiến này tập trung giải quyết điểm nghẽn lớn của ngành nông nghiệp trong nước khi phần lớn nguồn gen lúa truyền thống và lúa hoang phong phú vẫn chưa được số hóa di truyền toàn diện. Dự án bước đầu tiến hành giải mã 150 mẫu giống lõi thuộc bốn hệ sinh thái gồm lúa nước, lúa nương, vùng ven biển nhiễm mặn, đất ngập triều và các mẫu hoang dại. Mục tiêu trọng tâm là thiết lập hệ gen tham chiếu chất lượng cao dành riêng cho lúa bản địa, tạo thước đo chuẩn xác để nhận diện vùng gen quý thay vì phụ thuộc vào các bộ gen chuẩn quốc tế. Bước tiến then chốt nằm ở việc kết hợp công nghệ giải mã DNA với trí tuệ nhân tạo nhằm xử lý dữ liệu quy mô lớn, phân tích mối liên hệ gen - tính trạng và dự đoán chức năng sinh học. Nền tảng phân tích này giúp các nhà khoa học trực tiếp sàng lọc, lựa chọn đặc tính di truyền ưu việt để phục vụ công tác lai tạo giống mới có khả năng thích ứng cao. Cơ sở dữ liệu hệ gen cùng bộ công cụ phân tích sẽ được mở cho cộng đồng khoa học trong và ngoài nước cùng khai thác, mở rộng. Cách tiếp cận chia sẻ dữ liệu liên ngành này được kỳ vọng sẽ tối ưu hóa nguồn lực nghiên cứu, trực tiếp phục vụ Chiến lược phát triển ngành lúa gạo Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn 2050.