초록 |
Ⅴ. 연구개발결과 동남아시아 적응 수출용 옥수수 품종 개발을 위한 육종효율 증진연구 1. 내재해성, 내병성 선발지표 설정 및 검정체계 구축 가. 국내외 유전자원을 이용한 유묘기 한발 내성 선발지표 확립 ○ 잎말림 지수를 이용한 유묘기(4엽기) 한발 내성 평가 - 국내외 34개 품종을 이용한 유묘기 한발 내성 평가 수행 - 잎말림 지수가 4단계를 넘어갈 경우 회복이 되지 않음 - 동남아시아 품종의 경우 잎말림 지수가 낮은 것으로 평가됨 - 토양수분함량 5~7%의 구간에서 두 번째, 세 번째 잎의 잎말림 지수가 평균 2.5 이하일 경우 한발 내성 품종으로 평가 할 수 있음 나. 국내외 유전자원을 이용한 개화기 한발 내성 선발지표 확립 ○ ASI, leaf senescence, tassel length, plant height, fresh weight 등을 이용한 개화기 한발 내성 평가 - 비가림 하우스에서 국내외 30개 품종을 이용한 개화기 한발 내성 평가 수행 - 화분이 비산한 시점과 출사가 시작된 시점으로 ASI를 측정한 후 leaf senescence, tassel length, plant height, fresh weight를 Ki11과 Ki3를 기준으로 비교 분석 - 주요 22개 품종을 이용한 ASI 평가 반복 실험 수행 - 한발 스트레스를 처리하였을 때 ASI가 5일 미만이고, 대조구에 비해 ASI가 3일 미만으로 증가하였다면 한발 내성 품종, 반면 한발 스트레스를 처리하였을 때 ASI가 5일 이상이고, 대조구에 비해 ASI가 7일 이상 증가한다면 한발 감수성 품종으로 평가할 수 있음 다. 국내외 유전자원을 이용한 노균병 저항성 검정체계 구축 ○ Spreader row technique를 이용한 국내외 유전자원의 노균병 저항성 평가 - 캄보디아에서 spreader row technique를 이용한 국내외 40개 품종을 스크리닝 수행 - 매주 병징을 확인하였으며 4주와 6주를 기준으로 평가 - 4월과 9월 두 차례 실험을 진행하였지만 현지 기후에 의한 영향으로 노균병 감염률이 달라지는 것을 확인 - 실험결과 CML228, Ki3, Ki11은 노균병 저항성 품종으로 평가됨 2. 내재해성, 내병성 유전집단 육성 가. SSD 방식을 이용한 2개 이상의 RIL 집단 육성 ○ B73, Ki3, Ki11 등을 이용한 RIL 집단 육성 - RIL 집단 육성을 위해 26개 NAM parent line을 분양받음 - 한발내성(Ki11), 한발 감수성(Ki3 및 B73), 노균병 저항성(Ki3, Ki11) 및 노균병 감수성(B73, CML270)을 이용하여 RIL 집단을 육성 - 추후 이용 가능성이 높은 B73 x Ki3, B73 x Ki11, Ki11 x Ki3의 F6 육성에 중점을 둠 3. 분자마커 개발 및 유전자 지도 작성 가. 한발 관련 QTL 마커 수집 및 분석 ○ 문헌 및 database를 통한 한발 관련 QTL 마커 수집 - 문헌 및 database를 통한 142개 QTL 마커 수집 ○ 국내외 유전자원에 한발 관련 QTL 마커 적용 및 분석 - 수집된 142개 QTL 마커를 이용하여 표현형 분석이 되어 있는 품종에 적용 및 분석 - 7개 마커(bnlg1429, umc1014, umc1933, bnlg1671, umc1705, umc1804, csu86)가 표현형과 비슷한 양상을 보임 - 표현형 분석이 되어있는 20개의 품종 중 한발 내성을 보이는 품종들은 4개 이상의 마커가 증폭되었고 한발 감수성으로 평가된 품종들은 3개 이하의 마커가 증폭됨 - 전체 20개 품종 중 6개의 품종은 해당 마커조합으로 명확한 구분은 어려웠으나, 14품종에서는 확연한 분류가 가능함 나. 옥수수에서 한발 스트레스 관련 biological 마커 개발 ○ 클러스터링 분석을 통해 구축된 모듈을 이용한 한발 스트레스 관련 유전자 선별 - Microarray data를 이용하여 co-expression network를 분석하였고 클러스터링을 통해 6개의 모듈(yellow, greenyellow, turquoise, royalblue, brown4, plum1)을 구축 - 한발 스트레스 처리시 발현이 증가하고 re-watering 과정에서 발현이 감소하는 royalblue 모듈 선정 ○ 국내외 유전자원을 이용한 선별된 유전자의 발현량 분석 - Royalblue 모듈의 183개 유전자 중 30개 유전자를 선발하여 국내외 유전자원에 적용 - 발현 양상 비교를 통해 23개 유전자를 발굴 다. 노균병 저항성 관련 QTL 분석 ○ 문헌 및 database를 통한 한발 관련 QTL 마커 수집 - 문헌 및 database를 통해 수집된 QTL 마커를 이용하여 59개 프라이머 세트를 디자인 ○ 국내외 유전자원에 노균병 관련 QTL 마커 적용 및 분석 - 캄보디아 현지 실험을 통해 평가된 저항성, 감수성 9개 품종에 QTL 마커 스크리닝 - 활용 가능한 46개 QTL 마커를 발굴하였고 이중 8개 QTL 마커가 B73, Ki3에서 polymorphism이 확인됨 ○ 선발된 QTL 마커의 predicted transcript 분석 - 선발된 8개 QTL 마커 중 표현형 결과와 가장 일치하는 bnlg1702 마커 위치에 존재하는 63개의 predicted transcript를 선발 - 선발된 전사체로 qRT-PCR 분석한 결과 노균병 저항성 관련된 것으로 판단되는 최종 5개의 전사체 선발 라. 우수 유전자원 2품종에 대한 RNA-seq data 분석 ○ B73, Ki3, Ki11의 RNA-seq 결과 분석 - RNA-seq 결과 약 86.82%의 read들이 reference sequence (AGP.B73.v3.30)에 일치 - Reference sequence를 기반으로 분석한 결과 한발 처리를 할 경우 모든 품종에서 intron 및 intergenic 부분의 reads가 늘어남 ○ Differentially expressed genes (DEGs), differentially expressed isoforms (DEIs) and novel transcripts (NT) 분석을 통한 한발 내성 관련 유전자 탐색 - B73에서 369개의 up-regulation gene, 262개의 down-regulation gene을 발견 - Ki11에서 435개의 up-regulation gene, 496개의 down-regulation gene을 발견 ○ RNA-seq 분석을 이용한 variants (SNV, MNV, INDEL 등) 탐색 - B73의 경우 대부분의 variants가 intergenic 혹은 intron에 집중되어 있음 - Ki11 및 Ki3의 variants들은 SNV가 가장 많았으며, insertion 및 deletion의 비율은 비슷함 - Ki3은 Ki11에 비해 MNV 및 deletion에서 많은 variants를 보임 ○ De Novo data를 이용한 한발 내성 관련 분자마커 개발 - De novo 분석 결과 중 Ki11에서는 발현양상이 크지만, Ki3에서는 발현양상이 거의 없는 contig를 찾을 수 있었음 - 해당 contig들의 sequence를 기반으로 blast를 통해 각각의 역할을 예측하고 프라이머를 디자인 하여 F2 (Ki11 x Ki3)에 적용 동남아시아 적응 수출용 옥수수 품종 개발 1. 동남아 현지 육종거점 및 적응성 검정지 선정 ○ (1차년) 육종거점 선정 :베트남 동치우(하노이 동부 80km 지점) ○ (2, 3차년) 교잡계 적응성 검정을 위한 시험지 선정(베트남 포함 3개소) * 베트남 동치우(북위21도), 캄보디아 바탐방(북위 12.8도), 인도네시아 족자카르타(남위7.5도) 2. 동남아시아 적응 유전자원 수집 및 특성조사 ○ (1차년) 국립식량과학원 육성 자원 1,590계통 등 유전자원을 1,921종을 수집하여 육종재료로 활용 ○ (2차년) TZI16 등 저위도 국가 유래 유전자원 125점(Inbred) 특성조사 ○ (3차년) CL1 등 저위도 국가 유래 유전자원 및 육성 계통(Inbred) 224점 특성조사 ○ (4차년) 14K2 등 저위도 적응 수집 및 육성 계통(Inbred) 153점(베트남, 캄보디아, 인니 등) 조사 3. 수집 유전자원의 종자은행 기탁 : 160점 ○ (1차년) 베트남, 캄보디아, 미국 등으로부터 수집한 자원 54점을 종자은행에 기탁('14.3.6) ○ (2차년) 베트남 |