Chào mừng ngày khoa học công nghệ Việt Nam

http://std.vnua.edu.vn

Đánh giá đa dạng di truyền dựa trên kiểu hình quả và áp dụng mô hình học máy tiên lượng khối lượng quả trên các vật liệu cà chua cherry qua ảnh

Cà chua cherry hay còn gọi là cà chua quả nhỏ hoặc cà chua bi (Solanum lycopersicum var. Cerasiforme) được cho là tổ tiên của cà chua hiện đại ngày nay (Ranc & cs., 2008), là một giống cà chua phổ biến vì kích thước quả nhỏ, hương vị tinh tế, chất lượng quả cao và ngày càng được ưa chuộng như một thực phẩm salad ăn tươi (Liu & cs., 2018). Mặc dù có thể trồng được trên đồng ruộng nhưng với năng suất và chất lượng cao, các giống cà chua bi phần lớn được canh tác theo hướng nông nghiệp công nghệ cao trong nhà kính, nhà màng (He & cs., 2021; Kong & cs., 2021). Trước biến đổi khí hậu, biến động của thị trường và biến chuyển xu thế người tiêu dùng đòi hỏi các nghiên cứu và áp dụng công nghệ mới tăng tốc chọn tạo giống cây trồng đáp ứng nhu cầu và góp phần đảm bảo an ninh lương thực. Các phương pháp đánh giá kiểu hình cây trồng truyền thống tốn nhiều công sức, thời gian, chủ quan và thường xuyên phải thu mẫu trực tiếp cây trồng (Furbank & Tester, 2011). Công nghệ đánh giá kiểu hình hiệu năng cao (HTP - High-throughput Phenotyping) nổi lên trong thập kỷ qua nhờ những tiến bộ và giảm chi phí trong công nghệ cảm biến, thị giác máy tính, tự động hóa và các mô hình học máy tiên tiến. HTP đề cập đến việc thu thập dữ liệu kiểu hình đa chiều ở nhiều cấp độ từ tế bào, cơ quan, thực vật đến quần thể bằng cách sử dụng các công nghệ mới (Zhao & cs., 2019).

Đánh giá kiểu hình vẫn là nền tảng của quá trình chọn giống cây trồng (Nguyễn Trung Đức & cs., 2022). Nguồn vật liệu cà chua cherry được phát triển tại Viện Nghiên cứu và Phát triển cây trồng, Học viện Nông nghiệp Việt Nam trong 10 năm trở lại đây tương đối đa dạng và số lượng không ngừng tăng khiến cho công tác đo đếm các tính trạng số lượng tốn nhiều thời gian, công sức và đôi khi có sai số lớn. Với mục tiêu ứng dụng phương pháp đánh giá kiểu hình qua ảnh, bước đầu xây dựng dữ liệu hình ảnh quả và mô hình dự đoán khối lượng quả nhằm tìm hiểu thông tin về sự đa dạng di truyền dựa trên kiểu hình nhằm xác định chiến lược phát triển dòng thuần và phân nhóm các nguồn vật liệu ưu tú, Nhóm sinh viên nghiên cứu khoa học (NCKH) Khoa Nông học, Học viện Nông nghiệp Việt Nam gồm : Nguyễn Viết Linh – Trưởng nhóm, cùng các thành viên: Đinh Thị Hồng NhungBùi Thị Thuỷ, Hoàng Yến lớp K64-KHCTA, và Vũ Thị Thương lớp K63-KHCTA dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Trung Đức, Viện Nghiên cứu và Phát triển Cây trồng, Học viện Nông nghiệp Việt Nam tiến hành nghiên cứu: ‘‘Đánh giá đa dạng di truyền dựa trên kiểu hình quả và áp dụng mô hình học máy tiên lượng khối lượng quả trên các vật liệu cà chua cherry qua ảnh’’.

Sáu mươi tám vật liệu cà chua cherry thu thập từ các giống thương mai trong nước và nhập nội ký hiệu từ CTM01 đến CTM68 được trồng trong vụ Đông 2021 tại Viện Nghiên cứu và Phát triển Cây trồng, Học viện Nông nghiệp Việt Nam được thu thập hình ảnh quả ở giai đoạn thu hoạch. Trích xuất kiểu hình qua ảnh bằng phần mềm SmartGrain. Kết quả phân tích tương quan cho thấy các tính trạng quả trích xuất qua ảnh có tương quan thuận và chặt với khối lượng quả hơn so với các tính trạng hình dạng và kích thước quả đo đếm bằng phương pháp truyền thống, trong đó khối lượng quả có tương quan thuận và rất chặt có ý nghĩa thống kê P <0,001 với diện tích quả (r = 0,96***), chiều dài quả trích xuất qua ảnh (r = 0,94***), chiều rộng quả trích xuất qua ảnh (r = 0,91***) và chu vi quả (r = 0,9***). Kết quả phân tích thành phần chính trên các tính trạng theo dõi cho thấy tổng hai thành phần chính đầu tiên đóng góp 92,5%, các tính trạng đều có đóng góp trên 10% cho thấy sự quan trọng của các tính trạng quả cũng là các tính trạng cấu thành năng suất này. Kết quả phân tích cụm phân nhóm đa dạng di truyền của các vật liệu cà chua dựa trên tính trạng quả trích xuất qua ảnh cho thấy, 68 vật liệu cà chua phân thành 4 nhóm chính biểu thị mức độ đa dạng tương đối cao về hình dạng và kích thước quả. Kết quả dự đoán khối lượng quả từ kiểu hình chiều dài, chiều rộng, chu vi, diện tích và chỉ số dạng quả quả trích xuất từ ảnh bằng các mô hình học máy cho thấy mô hình LASSO cung cấp kết quả dự đoán khối lượng quả chính xác nhất với hệ số r cao nhất với r = 0,9585, và hệ số RMSRE nhỏ nhất với RMSRE = 0,206.

Với những cố gắng nỗ lực để hoàn thành đề tài trong điều kiện dịch bệnh và giãn cách xã hội kéo dài cùng với sự chủ động trong tư duy, biết cách viết và trình bày báo cáo khoa học, nhóm NCKH đã đạt giải Nhất tại Hội nghị sinh viên Nghiên cứu khoa học năm 2022 – khoa Nông học, Học viện Nông nghiệp Việt Nam và được chọn để dự thi cấp Học viện trong thời gian tới.

MỘT SỐ HÌNH ẢNH ĐỀ TÀI

 

Thu thập hình ảnh quả cà chua
   

 
 
 

Các bước trích xuất kiểu hình quả qua ảnh

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Furbank R. T. & Tester M. (2011). Phenomics – technologies to relieve the phenotyping bottleneck. Trends in Plant Science. 16(12): 635-644.

He Z., Li M., Cai Z., Zhao R., Hong T., Yang Z. & Zhang Z. (2021). Optimal irrigation and fertilizer amounts based on multi-level fuzzy comprehensive evaluation of yield, growth and fruit quality on cherry tomato. Agricultural Water Management. 243: 106360.

Kong L., Wen Y., Jiao X., Liu X. & Xu Z. (2021). Interactive regulation of light quality and temperature on cherry tomato growth and photosynthesis. Environmental and Experimental Botany. 182: 104326.

Liu H., Meng F., Miao H., Chen S., Yin T., Hu S., Shao Z., Liu Y., Gao L., Zhu C., Zhang B. & Wang Q. (2018). Effects of postharvest methyl jasmonate treatment on main health-promoting components and volatile organic compounds in cherry tomato fruits. Food Chem. 263: 194-200.

Nguyễn Trung Đức, Phạm Quang Tuân, Nguyễn Thị Nguyệt Anh, Nguyễn Văn Mười, Phùng Danh Huân, Vũ Hải, Trần Văn Quang, Vũ Thị Xuân Bình & Vũ Văn Liết (2022). Tổng quan phương pháp đánh giá kiểu hình hiệu năng cao trên cây trồng: Tiến trình phát triển và tiềm năng ứng dụng cho Việt Nam. Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam. 20(1): 98-112.

Ranc N., Munos S., Santoni S. & Causse M. (2008). A clarified position for Solanum lycopersicum var. cerasiforme in the evolutionary history of tomatoes (solanaceae). BMC Plant Biol. 8(1): 130.

Zhao C., Zhang Y., Du J., Guo X., Wen W., Gu S., Wang J. & Fan J. (2019). Crop Phenomics: Current Status and Perspectives. Frontiers in Plant Science. 10(714).

 

Ban KH&CN

Khoa Nông học

Viện Nghiên cứu và Phát triển Cây trồng

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây