Nghiên cứu giải mã gene 1.000 giống lúa Việt Nam

Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (VIBD), Trường Đại học VinUni đang triển khai dự án VN1K-RICE, giải trình tự hệ gene 1.000 giống lúa Việt Nam.

Được giới thiệu tại Hội thảo Quốc tế về Ứng dụng Công nghệ Gen trong Nông nghiệp (SAGA 2026), VN1K-RICE (1.000 Vietnamese Rice Genome Project) là dự án thuộc chương trình AgriOmics-AI giai đoạn 2026-2030 của VIBD, kết hợp dữ liệu hệ gene và AI để nghiên cứu, bảo tồn, khai thác nguồn gene bản địa trong các lĩnh vực cây trồng, vật nuôi, thủy sản và vi sinh vật có lợi.

Hiện nhiều giống lúa truyền thống và lúa hoang đang được lưu giữ tại các ngân hàng gene, viện nghiên cứu, trường đại học nhưng phần lớn chưa được giải trình tự toàn bộ hệ gene, gây hạn chế trong việc nhận diện và khai thác các đặc tính di truyền có giá trị.

Dự án sẽ giải trình tự toàn bộ hệ gene của 1.000 mẫu lúa, bắt đầu với 150 mẫu nòng cốt. Các mẫu được lựa chọn đại diện cho nhiều hệ sinh thái canh tác, gồm lúa nước, lúa nương, vùng ven biển nhiễm mặn, đất ngập triều và lúa hoang.

Một mục tiêu quan trọng là xây dựng hệ gene tham chiếu cho các giống lúa truyền thống Việt Nam. Đây là bộ dữ liệu chuẩn giúp các nhà khoa học đối chiếu, phân tích những khác biệt di truyền và tìm kiếm gene liên quan đến các đặc tính quý của từng giống.

Giáo sư Robert Henry, Giám đốc sáng lập Liên minh Đổi mới Nông nghiệp và Thực phẩm Queensland (QAAFI), Đại học Queensland (Australia), Giảng viên liên kết tại VinUni, nhà khoa học đồng chủ trì dự án cho rằng một hệ gene duy nhất không thể đại diện cho toàn bộ sự đa dạng di truyền của một loài. Vì vậy, việc xây dựng hệ gene tham chiếu từ các giống lúa bản địa sẽ giúp nghiên cứu sát hơn với nguồn gene trong nước.

Sau khi có dữ liệu hệ gene, nhóm nghiên cứu sẽ kết hợp với kết quả đánh giá đặc tính của từng giống tại ba vùng sinh thái. Các chỉ tiêu gồm chất lượng và dinh dưỡng hạt gạo như độ dẻo, hương thơm, hàm lượng vi chất, protein; khả năng chịu hạn, mặn, nóng, ngập; khả năng kháng bệnh và lượng khí nhà kính phát thải trong canh tác.

Việc kết hợp dữ liệu di truyền với đặc điểm thực tế giúp xác định mối liên hệ giữa gene và tính trạng, qua đó nhận diện những nguồn gene có giá trị phục vụ chọn tạo giống.

Giáo sư Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học VIBD, nhà khoa học chủ trì VN1K-RICE, cho biết Việt Nam có nguồn gene bản địa đa dạng nhưng phần lớn chưa được đọc ở cấp độ hệ gene. Thông qua chương trình AgriOmics-AI, nhóm nghiên cứu hướng tới chuyển các bộ sưu tập giống đang được lưu giữ thành dữ liệu có thể phân tích, chia sẻ và sử dụng trực tiếp trong chọn giống.

Kết hợp dữ liệu gene và AI để chọn tạo giống lúa

Giá trị ứng dụng của VN1K-RICE là hỗ trợ các nhà khoa học lựa chọn vật liệu giống mang đặc tính mong muốn. Khi xác định được gene liên quan đến khả năng chịu mặn, hương thơm hay chất lượng gạo, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu DNA để sàng lọc những cá thể mang gene có lợi và đưa vào chương trình lai tạo.

Dự án cũng hướng tới phát triển các dòng lúa gần đẳng gene, có nền di truyền gần như giống nhau nhưng khác biệt ở vùng gene mục tiêu. Đây là nguồn vật liệu giúp kiểm chứng vai trò của từng gene và phục vụ các chương trình chọn tạo giống. Các chỉ thị DNA được xác định từ dữ liệu hệ gene cũng hỗ trợ nhận diện, chọn lọc và xác thực giống lúa mang đặc tính có giá trị.

Đáng chú ý, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ hỗ trợ xử lý khối lượng lớn dữ liệu di truyền, tìm kiếm mối liên hệ giữa gene và tính trạng, dự đoán chức năng của gene, giúp chuyển dữ liệu giải mã thành thông tin hữu ích cho công tác chọn giống.

Kết quả dự kiến của dự án gồm dữ liệu hệ gene của 1.000 mẫu lúa, hệ gene tham chiếu chất lượng cao cho lúa truyền thống và dữ liệu về hoạt động của gene. Đây sẽ là cơ sở khoa học phục vụ bảo tồn nguồn gene bản địa, phát triển giống lúa chất lượng cao, thích ứng tốt hơn với điều kiện khí hậu và hướng tới nền nông nghiệp phát thải thấp.

Thu Giang