Original Title: เครื่องหมายดีเอ็นเอสำหรับคัดเลือกพันธุ์พืชทนทานต่อสภาพแวดล้อมที่ไม่เหมาะสม
Source: doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2022.27
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

សញ្ញាសម្គាល់ DNA សម្រាប់ការជ្រើសរើសពូជរុក្ខជាតិដែលធន់នឹងលក្ខខណ្ឌបរិស្ថានមិនអំណោយផល

ចំណងជើងដើម៖ เครื่องหมายดีเอ็นเอสำหรับคัดเลือกพันธุ์พืชทนทานต่อสภาพแวดล้อมที่ไม่เหมาะสม

អ្នកនិពន្ធ៖ Jeeraporn Kansup (Biotechnology Research and Development Office, Department of Agriculture), Khanitha Wongwathanarat (Biotechnology Research and Development Office, Department of Agriculture), Prasert Wongwathanarat (Department of Science and Technology, Thummasat University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2022, Thai Agricultural Research Journal

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Biotechnology

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការថយចុះទិន្នផលនិងគុណភាពដំណាំដោយសារស្ត្រេសបរិស្ថាន (Abiotic stress) ដូចជាកម្តៅ ភាពប្រៃ និងគ្រោះរាំងស្ងួតដែលបណ្តាលមកពីការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះរៀបរាប់ពីការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាសញ្ញាសម្គាល់ DNA ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណទីតាំងហ្សែន និងវាយតម្លៃភាពធន់របស់រុក្ខជាតិ។

ការប្រើប្រាស់សញ្ញាសម្គាល់ DNA (Marker-Assisted Selection) ដើម្បីស្វែងរកទីតាំងហ្សែន (QTL)
ការវាយតម្លៃភាពធន់នឹងគ្រោះរាំងស្ងួតដោយប្រើបច្ចេកទេសប្រព័ន្ធ Tetra-Primer ARMS–PCR លើពូជសណ្តែកសៀង
ការសិក្សាពីបច្ចេកវិទ្យាអូមីក (Omics Technology) និងការកែសម្រួលហ្សែន (Genome Editing)

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

សញ្ញាសម្គាល់ DNA សម្រាប់ហ្សែន DHT និង PXS អាចព្យាករណ៍ពីភាពធន់នឹងគ្រោះរាំងស្ងួតនៅក្នុងសណ្តែកសៀងចំនួន ១៩ ពូជ ជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវរហូតដល់ 78.9%។
ទីតាំងហ្សែនចម្បងៗ (QTLs) ត្រូវបានរកឃើញដោយជោគជ័យនៅក្នុងដំណាំស្រូវ ដំឡូងមី និងសណ្តែក ដែលជួយសម្រួលដល់ការជ្រើសរើសពូជធន់នឹងកម្តៅ និងភាពប្រៃ។
បច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗដូចជា ការជ្រើសរើសហ្សែន (Genomic Selection) និងបច្ចេកវិទ្យា CRISPR-Cas9 ត្រូវបានចាត់ទុកជាឧបករណ៍ដ៏មានសក្តានុពលសម្រាប់ការបង្កាត់ពូជដំណាំនាពេលអនាគត។

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method)	គុណសម្បត្តិ (Pros)	គុណវិបត្តិ (Cons)	លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Marker-Assisted Selection (MAS) using Tetra-Primer ARMS-PCR ការជ្រើសរើសដោយមានជំនួយពីសញ្ញាសម្គាល់ DNA (បច្ចេកទេស Tetra-Primer ARMS-PCR)	អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណលក្ខណៈហ្សែនបានលឿននិងច្បាស់លាស់តាំងពីរុក្ខជាតិនៅតូច ដោយមិនបាច់រង់ចាំការលូតលាស់ពេញលេញ។	ទាមទារការដឹងមុនពីទីតាំងហ្សែន (QTLs) ជាក់លាក់ និងអាចមានប្រសិទ្ធភាពទាបចំពោះលក្ខណៈស្មុគស្មាញដែលគ្រប់គ្រងដោយហ្សែនរង (Minor QTLs) ច្រើន។	សញ្ញាសម្គាល់ហ្សែន DHT និង PXS ផ្តល់ភាពត្រឹមត្រូវ ៧៨.៩% ក្នុងការរកពូជសណ្តែកសៀងដែលធន់នឹងគ្រោះរាំងស្ងួត។
Genomic Selection (GS) ការជ្រើសរើសជីណូមដោយប្រើទិន្នន័យសញ្ញាសម្គាល់ទូទាំងជីណូម	ស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់លក្ខណៈបរិមាណស្មុគស្មាញ ដោយវាប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសញ្ញាសម្គាល់ DNA ពេញលេញដោយមិនពឹងផ្អែកតែលើហ្សែនចម្បងណាមួយនោះទេ។	ត្រូវការទិន្នន័យធំ (Big Data) កុំព្យូទ័រដែលមានសមត្ថភាពខ្ពស់ និងការបង្កើតគំរូទស្សន៍ទាយ (Prediction models) ដែលស្មុគស្មាញ។	បង្កើតតម្លៃបង្កាត់ពូជជីណូម (GEBV) សម្រាប់ព្យាករណ៍ និងជ្រើសរើសពូជឪពុកម្តាយបានកាន់តែសុក្រឹតនៅជំនាន់បន្ទាប់។
Genome Editing (CRISPR-Cas9) ការកែសម្រួលជីណូមដោយប្រើបច្ចេកវិទ្យា CRISPR-Cas9	អាចកែប្រែហ្សែន ឬកាត់តតម្រង់ទិសដៅបានយ៉ាងជាក់លាក់ និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ ដោយមិនចាំបាច់បញ្ចូល DNA ពីក្រៅ (Foreign DNA) ជានិច្ចនោះទេ។	អាចទាមទារការអនុម័តច្បាប់តឹងរ៉ឹងក្នុងប្រទេសមួយចំនួន និងត្រូវការបច្ចេកវិទ្យាទីពិសោធន៍កម្រិតខ្ពស់។	ជាឧបករណ៍ដោះស្រាយបញ្ហាដ៏មានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការបង្កើតពូជដំណាំមានលក្ខណៈតាមតម្រូវការ និងធន់នឹងស្ត្រេសបរិស្ថាននាពេលអនាគត។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាសញ្ញាសម្គាល់ DNA និងអូមីក (Omics) ទាមទារការវិនិយោគគួរឱ្យកត់សម្គាល់លើសម្ភារៈមន្ទីរពិសោធន៍ទំនើប និងធនធានមនុស្សដែលមានជំនាញខ្ពស់។

Hardware: ម៉ាស៊ីន PCR (Thermal Cyclers), ឧបករណ៍វិភាគ DNA (DNA Sequencers) និងកុំព្យូទ័រដែលមានសមត្ថភាពខ្ពស់សម្រាប់វិភាគទិន្នន័យជីវព័ត៌មានវិទ្យា។
Software: កម្មវិធី Bioinformatics សម្រាប់រចនា Primer, វិភាគសញ្ញាសម្គាល់ SNP/SSR និងការដោះស្រាយទិន្នន័យពី GBS (Genotyping by Sequencing)។
Expertise: អ្នកជំនាញផ្នែកជីវបច្ចេកវិទ្យាកសិកម្ម (Agricultural Biotechnology) ម៉ូលេគុលជីវវិទ្យា (Molecular Biology) និងជីវព័ត៌មានវិទ្យា (Bioinformatics)។
Dataset: ទិន្នន័យសេណូម (Genomic data) និងទិន្នន័យរូបរាង (Phenotypic data) នៃពូជដំណាំ ដើម្បីបង្កើត Training Population សម្រាប់ការទស្សន៍ទាយពូជ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សាករណីគោល (Case Study) នៅក្នុងឯកសារនេះត្រូវបានធ្វើឡើងភាគច្រើនលើពូជសណ្តែកសៀងចំនួន ១៩ ពូជ ដែលបានចុះបញ្ជីដោយនាយកដ្ឋានកសិកម្មនៃប្រទេសថៃ (Thai DOA)។ វាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ពីព្រោះលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុនិងប្រភេទដីរវាងប្រទេសទាំងពីរមានភាពប្រហាក់ប្រហែលគ្នា ប៉ុន្តែយើងក៏ត្រូវធ្វើការផ្ទៀងផ្ទាត់ឡើងវិញលើពូជដំណាំក្នុងស្រុកកម្ពុជាផ្ទាល់ផងដែរ ដើម្បីធានាបាននូវប្រសិទ្ធភាពនៃសញ្ញាសម្គាល់ DNA ទាំងនេះ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

បច្ចេកវិទ្យាសញ្ញាសម្គាល់ DNA នេះគឺមានប្រយោជន៍ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍវិស័យកសិកម្មនៅកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការទប់ទល់នឹងការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ។

ខេត្តបាត់ដំបង និងបន្ទាយមានជ័យ (តំបន់ដាំដុះសណ្តែក និងស្រូវ): អាចប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យានេះដើម្បីបង្កាត់ពូជសណ្តែកសៀង និងស្រូវដែលធន់នឹងគ្រោះរាំងស្ងួត ដែលតែងតែគំរាមកំហែងដល់ទិន្នផលនៅតំបន់ពាយ័ព្យនេះ។
តំបន់ឆ្នេរ (ខេត្តកំពត និងកែប): អាចអនុវត្តការស្វែងរក QTLs និងសញ្ញាសម្គាល់ DNA ដូចជាហ្សែន saltol សម្រាប់ជ្រើសរើសពូជស្រូវ (Oryza sativa) ដែលធន់នឹងដីប្រៃ ដើម្បីបង្កើនផលិតកម្មនៅតំបន់ជិតសមុទ្រ។
វិទ្យាស្ថានស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍កសិកម្មកម្ពុជា (CARDI): អាចយកបច្ចេកទេស MAS និង GS មកប្រើប្រាស់ជាស្នូល ដើម្បីពន្លឿនការស្រាវជ្រាវ និងបញ្ចេញពូជដំណាំថ្មីៗដែលធន់នឹងអាកាសធាតុបានលឿនជាងវិធីសាស្ត្រធម្មតាដែលចំណាយពេលយូរ។

ការវិនិយោគលើបច្ចេកវិទ្យាបង្កាត់ពូជតាមបែបម៉ូលេគុលទាំងនេះ នឹងជួយធានាសន្តិសុខស្បៀងនិងបង្កើនភាពធន់នៃវិស័យកសិកម្មកម្ពុជាទៅនឹងបាតុភូតធម្មជាតិអវិជ្ជមានបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

ជំហានទី១៖ សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះជីវបច្ចេកវិទ្យាកសិកម្ម: និស្សិតគួរស្វែងយល់ស៊ីជម្រៅពីមុខវិជ្ជា Molecular Biology និង Genetics ដោយផ្តោតលើការយល់ដឹងពីបច្ចេកទេស PCR (Polymerase Chain Reaction), Gel Electrophoresis និងការប្រើប្រាស់ DNA Markers (SSR, SNP)។
ជំហានទី២៖ ហ្វឹកហាត់ប្រើប្រាស់កម្មវិធី Bioinformatics: ចាប់ផ្តើមរៀនប្រើប្រាស់ឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យហ្សែន ដូចជា BLAST សម្រាប់ការប្រៀបធៀបហ្សែន និង Primer3 សម្រាប់ការរចនា Primer (ឧទាហរណ៍រចនាសម្រាប់ Tetra-Primer ARMS-PCR ដូចដែលបានរៀបរាប់ក្នុងឯកសារ)។
ជំហានទី៣៖ ចាប់ផ្តើមគម្រោងស្រាវជ្រាវខ្នាតតូច (Pilot Project): សហការជាមួយវិទ្យាស្ថានដូចជា CARDI ឬសាកលវិទ្យាល័យភូមិន្ទកសិកម្ម (RUA) ដើម្បីសាកល្បងស្រង់ DNA ពីរុក្ខជាតិក្នុងស្រុក (ដូចជាស្រូវ ឬដំឡូងមី) និងសាកល្បងប្រើប្រាស់សញ្ញាសម្គាល់ DNA មានស្រាប់ដើម្បីរកមើលហ្សែនធន់នឹងភាពប្រៃ ឬគ្រោះរាំងស្ងួត។
ជំហានទី៤៖ សិក្សាពីបច្ចេកវិទ្យាអូមីក និងការកែសម្រួលជីណូម: ស្វែងយល់ពីគោលការណ៍នៃបច្ចេកវិទ្យាជំនាន់ថ្មី ដូចជា Genomic Selection (GS), Transcriptomics និង CRISPR-Cas9 តាមរយៈការស្រាវជ្រាវឯកសារថ្មីៗ ដើម្បីត្រៀមខ្លួនសម្រាប់និន្នាការអនាគតក្នុងការបង្កាត់ពូជដំណាំនៅកម្ពុជា។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស	ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation)	និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Marker-Assisted Selection (MAS) (ការជ្រើសរើសដោយមានជំនួយពីសញ្ញាសម្គាល់)	គឺជាដំណើរការនៃការប្រើប្រាស់សញ្ញាសម្គាល់ DNA ដែលនៅជិតហ្សែនគោលដៅ ដើម្បីជ្រើសរើសរុក្ខជាតិដែលមានលក្ខណៈល្អ (ដូចជាធន់នឹងគ្រោះរាំងស្ងួត ឬធន់នឹងជំងឺ) តាំងពីវានៅតូច ជាជាងការដាំរង់ចាំមើលរូបរាងខាងក្រៅរបស់វាពេលធំពេញវ័យ។	ដូចជាការប្រើប្រាស់បាកូដ (Barcode) លើទំនិញដើម្បីដឹងពីព័ត៌មាននិងគុណភាពរបស់វាភ្លាមៗ ដោយមិនបាច់ហែកប្រអប់មើលរបស់ខាងក្នុង។
Quantitative Trait Loci (QTL) (ទីតាំងលក្ខណៈបរិមាណ)	ជាតំបន់ជាក់លាក់មួយនៅលើក្រូម៉ូសូម (DNA) ដែលមានផ្ទុកហ្សែនជាច្រើន ហើយធ្វើការរួមគ្នាដើម្បីគ្រប់គ្រងលក្ខណៈស្មុគស្មាញណាមួយរបស់រុក្ខជាតិ ឧទាហរណ៍ដូចជា ទិន្នផល កម្ពស់ ឬភាពធន់នឹងកម្តៅ។	ដូចជាតំបន់ឧស្សាហកម្មមួយដែលមានរោងចក្រជាច្រើន (ហ្សែន) សហការគ្នាផលិតផលិតផលតែមួយមុខ (លក្ខណៈរុក្ខជាតិ)។
Abiotic Stress (ស្ត្រេសបរិស្ថាន ឬ ស្ត្រេសអជីវិត)	ជាផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានទៅលើការលូតលាស់ និងការអភិវឌ្ឍរបស់រុក្ខជាតិ ដែលបណ្តាលមកពីកត្តាគ្មានជីវិតនៅក្នុងបរិស្ថាន ដូចជា កម្តៅខ្លាំង ភាពប្រៃនៃដី គ្រោះរាំងស្ងួត ទឹកជំនន់ ឬកង្វះសារធាតុចិញ្ចឹម។	ដូចជាពេលដែលយើងត្រូវបង្ខំចិត្តរស់នៅក្នុងផ្ទះដែលក្តៅខ្លាំង និងគ្មានទឹកផឹកគ្រប់គ្រាន់ ដែលធ្វើឱ្យយើងចុះខ្សោយ និងមិនអាចលូតលាស់បានល្អ។
Genomic Selection (GS) (ការជ្រើសរើសជីណូម)	គឺជាវិធីសាស្ត្រជ្រើសរើសពូជទំនើប ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសញ្ញាសម្គាល់ DNA រាប់ពាន់នៅទូទាំងជីណូមរបស់រុក្ខជាតិទាំងមូល ដើម្បីទស្សន៍ទាយពីសក្តានុពល និងគុណភាពរបស់ពូជនោះ តាមរយៈការវាយតម្លៃតម្លៃបង្កាត់ពូជជីណូម (GEBV)។	ដូចជាការវាយតម្លៃសមត្ថភាពរបស់សិស្សម្នាក់ ដោយមើលលើពិន្ទុគ្រប់មុខវិជ្ជាទាំងអស់របស់គេ ជាជាងការវាយតម្លៃដោយមើលលើមុខវិជ្ជាតែមួយ។
Genome Editing (CRISPR-Cas9) (ការកែសម្រួលជីណូម)	ជាបច្ចេកវិទ្យាវិស្វកម្មហ្សែនដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ កាត់ លុប ឬកែប្រែផ្នែកណាមួយនៃ DNA របស់រុក្ខជាតិបានយ៉ាងជាក់លាក់បំផុត ដើម្បីបង្កើតលក្ខណៈថ្មីដែលចង់បាន ដោយមិនចាំបាច់បញ្ចូល DNA ពីភាវៈរស់ផ្សេងឡើយ។	ដូចជាការប្រើកម្មវិធីកែអត្ថបទ (Word Processor) ដែលយើងអាចស្វែងរកពាក្យខុស ហើយលុប ឬជំនួសដោយពាក្យថ្មីបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។
Omics Technology (បច្ចេកវិទ្យាអូមីក)	ជាការសិក្សាស្រាវជ្រាវបែបប្រព័ន្ធរួមបញ្ចូលគ្នាទាំងស្រុងនូវ ហ្សែន (Genomics) ការបញ្ចេញហ្សែន (Transcriptomics) ប្រូតេអ៊ីន (Proteomics) និងមេតាបូលីត (Metabolomics) ដើម្បីស្វែងយល់ពីយន្តការលម្អិតនៃការបន្សាំខ្លួនរបស់រុក្ខជាតិទៅនឹងមជ្ឈដ្ឋាន។	ដូចជាការពិនិត្យមើលដំណើរការទាំងមូលរបស់រថយន្តមួយគ្រឿង ចាប់ពីគ្រឿងបន្លាស់នីមួយៗ (ហ្សែន) រហូតដល់ចរន្តអគ្គិសនី (ប្រូតេអ៊ីន) ដើម្បីដឹងថាហេតុអ្វីវាអាចរត់បាន។
Single-Nucleotide Polymorphism (SNP) (ពហុរូបភាពនីក្លេអូទីតទោល)	ជាភាពខុសគ្នានៃកូដ DNA តែមួយតួអក្សរ (A, T, C ឬ G) នៅទីតាំងជាក់លាក់ណាមួយរវាងរុក្ខជាតិពីរដើម ដែលអាចធ្វើឱ្យពួកវាមានលក្ខណៈខុសគ្នា ដូចជាដើមមួយធន់នឹងរាំងស្ងួត ឯមួយទៀតងាយរងគ្រោះ។	ដូចជាការប្រកបពាក្យដែលខុសគ្នាតែមួយតួអក្សរ ឧទាហរណ៍ "ចាន" និង "ចាប" ដែលធ្វើឱ្យអត្ថន័យទាំងមូលប្រែប្រួល។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖