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pp.116-128
최근 급속하게 발달한 차세대 유전체분석기술을 기반으로 밀양23호와 기호벼의 유전체 서열을 분석하고, 새로운 CAPS 마커를 개발하였다. NGS를 통해 Nipponbare 유전체 길이의 60 배수만큼 염기서열을 결정하였고, CDS 안에서 두 품종간 특이적으로 나타나는 SNP를 CAPS 마커로 이용하였다. 새롭게 개발된 146개 CAPS 마커와 기존의 보고된 219개 마커를 통합하여 총 365개의 마커로 밀양23호/기호벼의 재조합자식 유전집단에 대해 분자 유전지도를 작성하였다. 벼의 줄기굵기와 간장 그리고 수장에 관한 QTL을 탐색한 결과, 총 19개의 유의성이 있는 QTL을 찾을 수 있었다. 이 중에 4개 줄기굵기 형질 관련 QTL과 2개 간장 형질 관련 QTL이 기존에 보고되지 않은 새로운 QTL이었다. 그 줄기굵기 QTL 중 가장 큰 LOD값을 갖는 qI1D5는 5번 염색체에서 탐색되었으며, 1절굵기 표현형 변이는 8.99%였다. 또한, 간장관련 QTL 중 가장 큰 LOD 값을 갖는 qCL5은 5번 염색체에서 탐색되었고, 이 QTL의 간장 표현형 변이는 4.24%였다. 재염기서열을 통해 밝혀진 SNP 중 소수만이 본 연구에 사용되었다. 향후 본 연구에서 밝혀진 SNP 정보를 이용한다면 더 많은 마커를 개발하여, 고밀도 유전지도 작성이 가능할 것이다. 더 나아가 MGRIL을 이용하여 농업적으로 유용한 형질에 대해 더 정확한 QTL 분석과 유용유전자의 개발이 가능하게 될 것이다.
The next generation sequencing (NGS) has been developed rapidly in recent years, paving ways of discovering vast sequence variations among germplasms. Whole-genome sequencing was performed on the genomic DNA of Milyang23 and Gihobyeo using NGS and developed new CAPS (cleaved amplified polymorphic sequence) markers based on the single nucleotide polymorphisms (SNPs) in coding sequence between these varieties. The NGS sequencing yielded sequences of 60x coverage of the Nipponbare reference genome on average. A molecular genetic map was constructed with the recombinant inbred population derived from Milyang23/Gihobyeo cross (MGRIL) integrating the newly developed 146 CAPS makers and previously reported 219 PCR-based DNA markers. This map was applied to the detection of quantitative trait loci (QTLs) for stem internode diameters, culm length and panicle length in rice with MGRIL population. A total of 4 new QTLs were detected for stem diameter traits including the first internode diameter (I1D), second internode diameter (I2D), third internode diameter (I3D), and fourth internode diameter (I4D). Among stem diameter QTLs, qI1D5 had relatively 6.09 LOD (likelihood of odds) score and explained 8.99% of total variation. Only very small portion of SNPs through re-sequencing were used in this study. Much more markers can be developed by using SNP information acquired in this study, which will enable construction of high-density genetic map and more accurate QTL analysis of important agronomical traits with MGRIL population.
