생태와 환경 Vol. 54 No. 3 (p.151-155)

|Review|
수생태계 생물다양성 연구를 위한 환경유전자 (environmental DNA) 기술의 적용과 활용

Application and Utilization of Environmental DNA Technology for Biodiversity in Water Ecosystems.
키워드 :
environmental DNA,DNA barcoding,metabarcoding

목차

Abstract
적 요
REFERENCES

초록

국내 생태계의 환경유전자 적용도 가속화되고 있으나 생산된 데이터를 처리하고 분석하는데 한계를 느끼고 있으며, 분석 생산된 생물데이터의 신뢰성에 대한 의구심이 제기되기도 하고 시료 매체 (대상 시료, 물, 공기, 퇴적물, 위내용물, 분변 등) 간의 방법에 따른 차이와 분석 방법의 정량화와 개선 등이 필요한 상태이기도 하다. 따라서 국내 생태계의 환경 유전자를 활용한 생물다양성 연구의 신뢰성과 정확성을 확보하기 위해서는 생태분류학으로 축적된 데이터베이스를 적 극적으로 활용하여 검증 절차를 거치고, 유전자 서열 분석으로 높아진 데이터의 해상력을 전문가들이 검증하는 과정이 반드시 필요하다. 환경유전자 연구는 분자생물학적인 기술 적용으로만 해결될 수 없으며, 생산된 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 생태-분류-유전학-인포메틱스 등 학제 간의 연구 협력이 중요하며, 다양한 매체를 다루는 연구자들이 함께 접근할 수 있는 정보 공유 플랫폼이 절실한 분야이며, 발전의 속도도 급격하게 진행될 것이고 축적되는 데이터는 수년 내에 빅테이터로서 성장할 수 있을 것으로 기대된다.
The application of environmental DNA in the domestic ecosystem is also accelerating, but the processing and analysis of the produced data is limited, and doubts are raised about the reliability of the analyzed and produced biological taxa identification data, and the sample medium (target sample, water, air, sediment, Gastric contents, feces, etc.) and quantification and improvement of analysis methods are also needed. Therefore, in order to secure the reliability and accuracy of biodiversity research using the environmental DNA of the domestic ecosystem, it is a process of actively using the database accumulated through ecological taxonomy and undergoing verification procedures, and experts verifying the resolution of the data increased by gene sequence analysis. This is absolutely necessary. Environmental DNA research cannot be solved only by applying molecular biology technology, and interdisciplinary research cooperation such as ecology-taxa identification-genetics-informatics is important to secure the reliability of the produced data, and researchers dealing with various media can approach it together. It is an area in desperate need of an information sharing platform that can do this, and the speed of development will proceed rapidly, and the accumulated data is expected to grow as big data within a few years.