Trong tiến trình hiện đại hóa ngành chăn nuôi, công tác giống đang chuyển từ chọn lọc dựa chủ yếu trên kiểu hình sang tiếp cận dựa trên dữ liệu sinh học phân tử đa tầng. Nếu di truyền phân tử giúp chúng ta nhận diện các biến dị trong ADN, thì hệ sinh thái Omics mở rộng phạm vi nghiên cứu từ genome, transcriptome, proteome đến metabolome và microbiome, qua đó tạo nên bức tranh toàn diện hơn về cơ chế di truyền, sinh lý, năng suất, sức khỏe và khả năng thích nghi của vật nuôi.
Đối với Việt Nam, phát triển và làm chủ hệ sinh thái Omics có thể trở thành một hướng đi quan trọng để nâng cao hiệu quả chọn giống, khai thác nguồn gen bản địa, phát triển giống vật nuôi phù hợp với điều kiện sản xuất trong nước và tăng năng lực cạnh tranh của ngành chăn nuôi.
Từ “một lớp dữ liệu” đến hệ sinh thái dữ liệu sinh học
Trong công tác giống truyền thống, nhà chọn giống chủ yếu dựa vào các thông tin về kiểu hình, phả hệ và năng suất của vật nuôi. Sự phát triển của công nghệ Omics cho phép bổ sung nhiều tầng thông tin sinh học có độ phân giải cao.
Genomics cung cấp thông tin về toàn bộ hệ gen và các biến dị như SNP, CNV hoặc các vùng gen liên quan đến tính trạng kinh tế. Đây là nền tảng quan trọng cho chọn lọc bộ gen (Genomic Selection) và xác định các gen, vùng gen có giá trị.
Transcriptomics cho biết các gen được biểu hiện như thế nào trong từng mô, cơ quan, giai đoạn sinh trưởng hoặc trong những điều kiện môi trường khác nhau. Thông tin này giúp làm rõ cơ chế phân tử đứng phía sau các tính trạng như sinh trưởng, sinh sản, miễn dịch và khả năng thích nghi.
Proteomics tiếp tục cung cấp thông tin ở cấp độ protein – những phân tử trực tiếp thực hiện nhiều chức năng sinh học trong tế bào. Trong khi đó, metabolomics phản ánh những thay đổi của các chất chuyển hóa, giúp liên hệ giữa kiểu gen, quá trình sinh học và các đặc điểm về năng suất, sức khỏe hoặc chất lượng sản phẩm.
Một thành phần ngày càng được quan tâm là microbiome, đặc biệt hệ vi sinh vật đường ruột. Hệ vi sinh có mối liên hệ chặt chẽ với khả năng tiêu hóa thức ăn, chuyển hóa năng lượng, sức khỏe đường ruột và đáp ứng miễn dịch. Việc tích hợp dữ liệu microbiome với dữ liệu di truyền có thể mở ra hướng tiếp cận mới đối với chọn giống vì hiệu quả sử dụng thức ăn và sức khỏe vật nuôi.
Omics nâng cao độ chính xác của chọn giống
Giá trị nổi bật của hệ sinh thái Omics là khả năng kết nối nhiều tầng dữ liệu để giải thích và dự đoán tốt hơn giá trị di truyền của vật nuôi.
Khi dữ liệu kiểu gen được kết hợp với kiểu hình, biểu hiện gen, protein, chất chuyển hóa và thông tin môi trường, nhà chọn giống có thể hiểu sâu hơn tại sao một cá thể có năng suất cao, khả năng chống chịu tốt hoặc hiệu quả sử dụng thức ăn cao hơn cá thể khác.
Đặc biệt, sự kết hợp giữa Genomics và trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, phát hiện các mối liên hệ phức tạp và hỗ trợ dự đoán giá trị di truyền. Đây là bước tiến quan trọng từ “phân tích dữ liệu” sang “dự đoán và ra quyết định chọn giống dựa trên dữ liệu”.
Đối với các doanh nghiệp giống, cách tiếp cận này có thể giúp tăng độ chính xác của lựa chọn cá thể ưu tú, rút ngắn khoảng cách thế hệ và nâng cao tốc độ cải tiến di truyền.
Khai thác và bảo tồn nguồn gen vật nuôi Việt Nam
Việt Nam sở hữu nguồn gen vật nuôi bản địa phong phú, trong đó có nhiều giống mang các đặc điểm quý về khả năng thích nghi, chống chịu điều kiện môi trường, sử dụng thức ăn địa phương và chất lượng sản phẩm.
Hệ sinh thái Omics cung cấp những công cụ mạnh để đặc trưng hóa nguồn gen ở nhiều cấp độ, từ cấu trúc hệ gen đến biểu hiện gen và quá trình chuyển hóa.
Đây là cơ sở khoa học để xác định sự khác biệt giữa các quần thể, nhận diện các nguồn gen quý và xây dựng chiến lược bảo tồn có trọng điểm. Quan trọng hơn, những thông tin này có thể được sử dụng để khai thác các tính trạng thích nghi trong các chương trình chọn giống hoặc lai tạo giống mới.
Với những giống vật nuôi bản địa có giá trị như bò H'Mông, gà H'Mông, lợn Móng Cái, vịt Cổ Lũng và nhiều nguồn gen khác, Omics có thể trở thành một trong những công cụ quan trọng để chuyển từ bảo tồn nguồn gen đơn thuần sang bảo tồn gắn với khai thác giá trị di truyền.
Tạo nền tảng cho chăn nuôi chính xác và bền vững
Trong tương lai, công tác giống sẽ không còn chỉ trả lời câu hỏi “con nào tốt hơn?”, mà tiến tới trả lời “con nào phù hợp nhất với hệ thống sản xuất và môi trường cụ thể?”
Để đạt được điều đó, dữ liệu Omics cần được tích hợp với dữ liệu về kiểu hình, sức khỏe, dinh dưỡng, môi trường, khí hậu và quản lý đàn. Khi các nguồn dữ liệu này được kết nối trên nền tảng số, doanh nghiệp có thể hướng tới mô hình chọn giống chính xác, đồng thời tối ưu hóa hiệu quả sản xuất và giảm tác động môi trường.
Đây cũng là tiền đề để phát triển các chương trình chọn giống hướng tới những mục tiêu mới như hiệu quả sử dụng thức ăn, khả năng thích nghi với biến đổi khí hậu, sức khỏe vật nuôi, phúc lợi động vật và giảm phát thải khí nhà kính.
Cần chuẩn bị gì để khai thác hiệu quả tiềm năng của Omics?
Để khai thác hiệu quả tiềm năng của Omics, cần đồng thời phát triển hạ tầng phòng thí nghiệm, nền tảng dữ liệu, nguồn nhân lực liên ngành và các chương trình nghiên cứu quy mô lớn.
Đặc biệt, cần hình thành các cơ sở dữ liệu kết nối kiểu gen – kiểu hình – phả hệ – môi trường – năng suất, đồng thời tăng cường hợp tác giữa trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp chăn nuôi.
Đối với doanh nghiệp, đầu tư vào dữ liệu và công nghệ Omics không nên được nhìn nhận đơn thuần là đầu tư cho phòng thí nghiệm, mà là đầu tư cho năng lực cạnh tranh di truyền dài hạn.
Hệ sinh thái Omics đang mở ra một bước chuyển quan trọng của công tác giống vật nuôi: từ chọn lọc dựa trên kiểu hình sang chọn lọc dựa trên dữ liệu sinh học đa tầng; từ khai thác nguồn gen hiện có sang hiểu sâu và phát huy giá trị di truyền; từ chọn giống truyền thống sang chọn giống chính xác, thông minh và bền vững.
Đối với Việt Nam, làm chủ Omics và kết nối công nghệ này với AI, dữ liệu lớn và chuyển đổi số sẽ là một trong những nền tảng quan trọng để xây dựng ngành giống vật nuôi hiện đại, chủ động về nguồn gen và nâng cao sức cạnh tranh của chăn nuôi Việt Nam trong giai đoạn mới.
Khoa Chăn nuôi