TIN THỦY SẢN

Phát triển công nghệ chẩn đoán bệnh đốm trắng và IHHNV

Công ty CSIRO vừa phát triển công nghệ mới chẩn đoán bệnh chính xác. Tuấn Anh

Australia vừa phát triển công nghệ mới chẩn đoán bệnh chính xác, giúp người nuôi tôm có thể tăng doanh thu tới 67.000 USD/ha.

Công nghệ Shrimp MultiPath được phát triển cho ngành tôm nuôi tại Australia đang phải đối mặt tổn thất lớn từ dịch bệnh suốt hơn 3 năm qua. Shrimp MultiPath có thể phát hiện chính xác 13 loại dịch bệnh trên tôm, trong đó có cả dịch bệnh đốm trắng từng khiến ngành tôm Australia bị thiệt hại nặng nề vào năm 2016 và  bệnh hoại tử vỏ và cơ quan tạo máu (IHHNV). 

Theo CSIRO, Shrimp MultiPath đã được sử dụng thí điểm tại một số trại nuôi tôm như một công cụ quản lý dịch bệnh IHHNV. Kết quả cho thấy, Shrimp MultiPath giúp trại nuôi tăng sản lượng tới 3,7 tấn/ha, tương đương 67.000 USD. Điều này đồng nghĩa, một trại nuôi tôm rộng 50 ha có thể tăng doanh thu tới hơn 3 triệu USD/vụ nếu sử dụng công nghệ chẩn đoán bệnh này.

Tổng diện tích ao nuôi thuộc các trang trại tôm tập trung dọc phía Bắc New South Wales và Queensland lên tới 750 ha. Do đó, nếu có thể tăng sản lượng 3,7 tấn/ha thì năng suất nuôi tôm toàn vùng này có thể tăng thêm 50%. Giám đốc CSIRO, Tiến sĩ Larry Marshall chia sẻ: Genics - đơn vị chịu trách nhiệm kinh doanh cho CSIRO đã đưa các kết quả nghiên mang tính đột phá của Cơ quan khoa học quốc gia Australia vào ứng dụng thực tiễn trên thị trường. Các xét nghiệm nhanh của Genics giúp người nuôi tôm đưa ra quyết định quản lý trại nuôi tốt hơn, giảm thiểu tổn thất do tôm chết, bệnh; tăng sản lượng và giảm phụ thuộc vào nguồn tôm nhập khẩu. Từ đó mang lại các sản phẩm tôm nuôi chất lượng cao tại nội địa tới người tiêu dùng tại Australia.

Shrimp MultiPath phát hiện được bệnh đốm trắng và nhiều mầm bệnh nước ngoài chưa từng xuất hiện tại Australia. Công nghệ này cũng được các cơ quan an toàn sinh học sử dụng như một hệ thống phát hiện sớm nhằm ngăn chặn lây lan dịch bệnh có thể gây tổn hại ngành tôm trong tương lai.

Theo Fisnews

Tuấn Anh VINAFIS