수염풍뎅이(Polyphylla laticollis manchurica)는 과거에는 흔히 발견되었으나, 1970년대 이후 한반도 내 개체수 가 급격히 감소하여 2005년 환경부에 의해 멸종위기 야생생물 Ⅰ급으로 지정되었다. 또한 해당종의 분자생물학적 연구는 멸종위기종이라는 특성으로 인해 제한적으로 진행되었다. 그로 인해 NCBI 등 공공 데이터베이스에서 제공되는 서열정보들 또한 부족한 실정이다. 이 연구는 이러한 한계를 극복하고 수염풍뎅이의 유전적 특성을 규명하기 위해 생물정보학적 기술을 활용하여 전사체 분석을 진행하였다. Illumina HiSeq 2500 플랫폼을 사용하여 53,433,048개의 RNA reads를 얻었으며, Trinity와 TGICL을 이용한 De novo 어셈블리 분석을 통해 18,172개의 unigenes를 생성하였다. 생성된 unigenes는 GO, KOG, KEGG, PANM DB를 활용하여 annotation을 진행하였다. 그 결과, GO 분석에서는 ‘binding and catalytic activities’와 관련된 항목이 높은 발현을 보였으며, KOG 분석의 경우 ‘Cellular Processes and Signals’ 범주가 높은 비율을 나타내었다. KEGG 분석을 통해 2,118개의 unigenes가 metabolic 카테고리에 annotation된 것을 확인하였다. SSR 모티프 분석에서는 AT/AT (42.90%) 모티프, AAT/ATT (13.13%) 모티프 순으로 많이 나타나는 것을 확인하였다. 이 연구를 통해 분석한 결과 들을 이용하여 유전자원 및 종 정보를 실시간 제공 및 정보 공유가 가능하도록 Database 및 web-interface를 구축하 였으며, 이러한 자료들은 국내 멸종위기종인 수염풍뎅이의 고유한 유전적 특성을 발굴 및 확보할 수 있는 기반자 료로써 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

장내 미생물 군집은 소화 과정, 면역 시스템, 질병 발생 등 숙주의 다양한 면에 광범위한 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 주요 장내 미생물 종은 숙주의 생리 기능에 핵심적인 역할을 수행한다고 발표된 바 있다. 곤충의 장내 미생물 군집에 관한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있으며, 이들 연구는 주로 장내 미생물 군집과 기생충, 병원체 간의 상호작용, 종간의 신호 전달 네트워크, 먹이의 소화 과정 등을 중심으로 이루어지고 있다. 이러한 연구들은 대부분 Illumina MiSeq을 활용하여 16S rRNA 유전자의 V1부터 V9 영역 중 선택된 특정 부분을 대상으로 짧은 서열 정보를 대상으로 진행되었다. 그러나, 최근에는 PacBio HiFi 기술이 상용화되면서 16S rRNA의 전장 분석이 가능할 수 있게 되었다. 이번 연구는 장수말벌(Vespa mandarinia)의 해부를 통해 gut과 carcass 부분을 분리한 뒤, 각 샘플을 Illumina MiSeq과 PacBio HiFi 기술을 활용하여 미생물 군집 간의 차이점을 확인하기 위하여 수행되었다.

Haemaphysalis longicornis는 사람과 동물에게 여러 심각한 병원체를 전달하는 주요 매개체로, 한반도에 널리 분포하고 있다. H. longicornis는 Rickettsia spp., Borrelia spp., Francisella spp., Coxiella spp., 그리고 중증열성혈소판 감소증후군 바이러스 (SFTS virus) 등을 매개하는 것으로 알려져 있다. 국내에 서식하는 H. longicornis의 미생물 군집과 관련된 연구는 많이 진행되지 않은 것으로 확인되었다. 이 연구는 한반도 내 다양한 지역에서 채집된 H. longicornis의 미생물군집 다양성을 지역별, 성장 단계 및 성별에 따라 분석하였다. 2019년 6월부터 7월까지 질병관리청 권역별기후변화매개체감시거점센터 16개 지역에서 채집한 H. longicornis의 16S rRNA 유전자 V3-V4 영역을 PCR로 증폭 후 Illumina MiSeq 플랫폼으로 시퀀싱하였다. Qiime2를 활용한 미생물 다양성 분석을 통해 총 46개의 샘플에서 1,754,418개의 non-chimeric reads를 얻었으며, 평균 126개 의 operating taxonmic unit (OTU) 을 식별하여 총 1,398개의 OTU를 확인하였다. 대부분의 지역에서 Coxiella spp.가 우점종으로 나타났으며, 특히 Coxiella endosymbiont는 가장 높은 우점도를 보이며, Coxiella burnetii와 계통 발생 학적으로 유사한 것으로 확인되었다. 이 연구를 통해 분석된 결과는 각 지역의 H. longicornis 미생물군집 데이터 베이스 구축에 활용되었으며, 이를 통해 지역별 미생물군집의 특이성을 식별할 수 있게 하였다. 이는 한반도의 H. longicornis에 의한 질병 전파 연구와 이를 통한 공중보건 개선에 기여할 것으로 기대된다.

지속적인 기후변화로 인해 매개 곤충을 통한 다양한 신종감염병이 국제적으로 확산되고 있으며, 발생빈도 또한 증가하는 추세이다. 이러한 매개질병을 관리하기 위해서는 질병을 매개하는 매개체에 대한 정보와 지속적 인 모니터링이 필요하다. 이 연구는 제3급 법정 감염병으로 지정된 중증열성혈소판감소증후근(Severe Fever with Thrombocytopenia Syndrome, SFTS) 및 라임병(Lyme disease) 등의 매개체로 알려져 있는 참진드기를 대상으로 충남 당진 일대에서 2018년부터 2023년까지 총 6년, 4월-11월의 기간동안 월 1회 4개의 환경(무덤, 산길, 잡목림, 초지)에서 드라이아이스 유인트랩을 사용하여 발생밀도를 조사하였다. 그 결과 2018년 16,996마리, 2019년 16,698마리, 2020년 6,417마리, 2021년 7,380마리, 2022년 3,451마리, 2023년 3,465마리로, 총 54,407마리가 채집되 었으며, 초지에서 가장 많이 채집되었다. 채집된 참진드기는 2속 3종으로 작은소피참진드기(Haemaphysalis longicornis), 개피참진드기(H. flava), 일본참진드기(Ixodes nipponensis)이며, 작은소피참진드기 (H. longicornis) 가 42,489마리(78.09%)로 높은 우점도를 보였으며, SFTS 보유 여부를 확인하기 위해 RNA 추출 및 Nested RT-PCR 단계를 걸쳐 전기영동을 수행하였으나 양성 검체는 0건으로 확인되었다. 이러한 연구 결과는 SFTS의 주요 매개 체인 참진드기 발생 양상 파악 및 매개 질병 관리 전략 수립에 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

국립기상연구소의 보고에 의하면 최근 한반도의 기온 상승으로 인해 온대내륙성 기후형에 속했던 지점은 온대해양성 기후형으로, 온대해양성 기후형은 아열대습윤 기후형으로 변화하고 있다. 이러한 한반도의 기후 변화는 환경 변인에 민감한 질병 매개 곤충의 분포와 밀도 변화에 영향을 미칠 수 있어 지속적인 모니터링이 중요하다. 이 연구는 철새도래지 내 발생 및 유입될 수 있는 모기와 관련 바이러스 감염률을 확인하기 위해 충남 당진의 철새도래지에서 BG-sentinel trap 및 LED trap을 사용하여 2021년부터 2023년까지 4-11월간 월 2회 수행하 였다. 채집된 모기는 총 3,723마리로, 4속 16종을 확인하였다. 그 중 금빛숲모기 (Aedes (Aedimorphus) vexans nipponii) 가 1,711마리(45.96%)로 가장 높은 우점도를 나타냈으며, 흰줄숲모기 (A. (Stegomyia) albopictus) 와 큰검 정들모기 (Armigeres (Armigeres) subalbatus) 각각 588마리(15.79%), 빨간집모기 (Culex (Culex) pipiens pallens) 269마리(7.23%)로 나타났다. 채집된 모기의 Flavi-virus 감염 여부를 확인하기 위해 RNA 추출 및 RT-PCR을 통해 확인하였으나, 모두 음성으로 확인되었다. 이러한 연구 결과들은 기후변화에 맞추어 변화하는 감염병 매개 모기 의 발생 현황을 감시·예측하는데 유의한 자료로 활용될 수 있으며, 향후 모기 매개 질환 발생을 예측하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

털진드기 유충 (Acari: Trombiculidae)은 쯔쯔가무시증을 전파하는 주요 매개체이다. 털진드기 유충의 발생량 은 가을철에 증가하는 것으로 알려져 있지만, 환경 및 시기에 따라 발생 패턴이 다르게 나타날 수 있어 각 지역에 대한 조사가 필요하다. 이 연구는 충남 예산의 털진드기 발생 양상을 확인하기 위해 2017년부터 2023년까지 36-51 주차 (9-12월)에 걸쳐 현장 조사를 수행하였다. 논, 밭, 수로, 초지에 5m 간격으로 털진드기 트랩을 환경별로 5개씩 설치하여 채집하였다. 그 결과 총 3,257개체로 2017년 1,104마리, 2018년 785마리, 2019년 650마리, 2020년 160마 리, 2021년 139마리, 2022년 233마리, 2023년 186마리 채집되었다. 동정 결과 5속 12종이 확인되었으며 둥근혀털 진드기(Neotrombicula tamiyai)가 1,882개체(57.78%)로 우점도가 가장 높게 나타났다. 이러한 발생 양상에 관한 연구는 매개 질환의 예방 및 관리 전략 수립에 있어 중요한 기초 자료로 활용될 수 있으므로 지속적인 연구와 모니터링이 필요할 것으로 사료된다.

본 연구는 소양강댐 하류에서 서식하는 생태계교란 생물 종인 브라운송어와 그 먹이원으로 이용되는 저서성 대형무척추동물에 대한 파악을 위해 2022년부터 2023년까지 총 8회에 걸쳐 소양강댐 하류(St.1~St.3)와 지류 (St.4)에 대해 브라운송어와 공서종, 브라운송어의 위 내용물, 저서성 대형무척추동물의 종조성 및 기능군 분석을 실시하였다. 저서성 대형무척추동물의 경우, 하루살이목에서 가장 많은 분류군이 확인되었으며(27.1%), 그 중 붙는 무리(CL)와 헤엄치는 무리(SW)가 높은 비율을 차지하는 것으로 확인되었다. 브라운송어 채집 결과, 전장은 26∼246mm까지 총 105개체가 채집되었으며, 전장-체중 관계의 매개변수 b값이 3을 초과하여 안정적인 성장이 이루어지는 것으로 확인되었다. 브라운송어의 위 내용물에 대한 먹이원 분석 결과, 빙어(0.2%, TL: 246mm)와 육상곤충(2.7%, TL: 154mm, 183∼185mm)을 섭식한 개체는 매우 적었으며 상대적으로 전장이 큰 개체에서 확인 되었다. 대부분 수서곤충(73.8%)과 물 속에서 서식하는 비곤충류(23.3%)를 섭식하는 것으로 나타났다. 브라운 송어의 전장에 따른 먹이 섭식 패턴을 파악하기 위해 위 내용물에서 확인된 종들과의 상관분석을 실시한 결과, 브라운송어의 먹이원 중 유수성 환경 선호 종들의 경우 전장과 양의 상관관계(p<0.05)를 나타낸 반면, 모래 기질 이하의 흐름이 적은 서식처를 선호하는 종들의 경우 전장과 음의 상관관계(p<0.05)를 나타냈다.

단백질의 구조 예측은 생명 과학 및 의약학 분야의 핵심적인 연구 주제 중 하나로, 단백질의 기능 및 상호작용을 이해하기 위한 주요 정보를 제공할 수 있어 다양한 연구가 수행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로 최근 Google DeepMind의 AlphaFold2가 등장하였으며, 단백질 구조 예측 성능을 대폭 향상시켜 CASP(Critical Assessment of Protein Structure Prediction)에서 뛰어난 평가점수를 받아 단백질 구조 예측 분야의 최신 기술을 크게 향상시켰다. 이러한 컴퓨터 기반의 단백질의 구조 예측 방법은, 고전적인 방법을 사용하여 직접 단백질 구조를 결정하는 방법 에 비해 매우 정확하고 빠르며 경제적인 비용으로 수행될 수 있어 단백질 구조 예측 및 생리학 연구를 수행하는 연구자들에게 유용한 방법론이 될 것으로 사료된다. 따라서 본 연구소에서는 곤충을 포함한 무척추 자생동물을 연구하는 연구자들을 위해 단백질 구조 예측을 수행할 수 있도록 64Core/128Threads의 CPU, 256GB의 RAM과 6장의 GeForce RTX 3090으로 이루어진 GPU(Graphical Processing Unit) 고성능 컴퓨터 시스템에 AlphaFold2 program을 구축하였다. 최근 인간을 대상으로 한 단백질 구조 예측 연구는 상당한 진전을 보이고 있지만, 곤충을 포함한 자연계의 동물을 대상으로 한 연구는 여전히 미비한 상황이다. 이러한 자생동물자원연구의 확대를 위해 본 연구소에서 구축한 GPU 시스템 및 생물정보학적 분석 방법이 많이 활용되어야 하며, 이를 위해서는 연구자들 의 협력과 참여가 필요하다.