한우 개량에 있어서 추정된 유전체육종가와 정확도는 선발에 중요한 지표로 사용되며, 최근 육종가 추정에 있어 정확도의 신뢰도를 높이기 위해 혈통과 유전체정보를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 연구는 가계 내 유전체정보량에 따라 유전체정보가 미포함된 개체의 정확도 변화를 확인하고자 동일한 부모를 가진 한우 10두로 구성된 전형매 가계 3개를 수집하였으며, 각 가계 별로 유전체정보량을 10두, 8두, 6두, 4두, 2두씩 무작위로 선별하여 5가지의 검정집단으로 가정한 후 참조집단 14,225두를 이용하여 single step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP)을 통해 genomic estimated breeding value (GEBV) 및 정확도를 추정하였다. 각 검정집단과 참조집단의 혈통 및 유전체정보 를 이용하여 H-matrix를 구축하였고, BLUPF90 program을 사용하여 도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도의 GEBV 및 정확도를 추정하였 다. 첫 번째 가계를 대상으로 살펴보면, 검정집단에서 유전체정보를 보유하고 있는 10두의 GEBV 평균 정확도는 도체중 0.734, 등심단면적 0.717, 등지방두께 0.712, 근내지방도 0.745로 추정되었다. 이후 2두씩 무작위로 유전체정보를 제거하여 추정한 GEBV 정확도를 살펴보면, 유전체정보를 보유한 개체의 경우 정확도의 변화가 나타나지 않았지만, 유전체정보가 미포함된 개체의 정확도가 평균 0.114 ~ 0.168 낮게 추정되었다. 가계 내 유전체정보량에 따른 유전체정보가 미포함된 개체의 GEBV 평균 정확도는 도체중 0.604 ~ 0.576, 등심단면적 0.6 ~ 0.573, 등지방두께 0.599 ~ 0.572, 근내지방도 0.607 ~ 0.578로 평균 0.009씩 감소하는 것을 확인하였다. 이를 통해 가계 내 유전체정보량이 개체 별 유전체정보 유무와는 상관없이 GEBV의 정확도 추정에 큰 영향이 없었으며, 신뢰도가 높은 GEBV 추정을 위해서는 개체 별 유전체정보의 유무가 더 큰 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

본 연구에서는 Flammulina velutipes var. lupinicola의 laccase 유전자를 동정하고 최적 활성 pH, 온도, 시간을 분석하고 하였다. F. velutipes var. lupinicola 유전체에서 선별된 laccase 유전자 서열을 바탕으로 구리 결합 부위 및 신호 펩타이드 분석을 수행한 결과 5종의 laccase 유전자(g1934, g1937, g2415, g2539, g5858)를 동정하였다. 5종의 선별된 laccase 유전자 크기는 1,488~1,662 bp로 확인되었고, cDNA 염기서열 분석 결과 14~17개의 인트론이 확인되었다. Laccase 유전자의 신호펩타이드로 예측된 절단 부위는 N-말단으로부터 20~34 bp 사이에 위치하는 것으로 확인되었다. F. velutipes var. lupinicola laccase의 활성 특성을 규명하기 위해 분리 정제를 수행하였으며, Zymogram을 수행하여 0.2 M 및 0.3 M NaCl과 1.6 M 및 1.7 M의 ammonium sulfate로 정제된 단백질에서 5개의 laccsae 활성 밴드를 확인하였다. pH, 온도 및 시간별로 분리 정제된 단백질의 최적 활성을 분석한 결과, 반응의 최적 pH는 5.5이고 최적 온도는 40 ̊C로 확인되었다. 따라서 본 연구를 통하여 확인된 F. velutipes var. lupinicola 유전체의 laccase 유전자 구조 및 활성에 대한 특성은 laccase를 이해하는 데 도움이 될 것이며 추가 연구를 통하여 향후 다양한 산업적 활용이 가능할 것으로 사료된다.

최근 Flammulina 종들에 대한 유전체 염기서열 분석 결과가 보고되었고, 그로 인해 다양한 유전자 정보가 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 Flammulina elastica 전체 유전체 서열의 laccase 유전자를 동정하고 구조적 특징 분석을 수행하고자 하였다. 유전체 분석 및 생물정보분석을 통하여 F. elastica 유전체 내 3개의 laccase 유전자(Felac1, Fe-lac2, Fe-lac3)를 확인하였고, 이들 유전자 내에는 10개의 히스티딘 잔기와 1개의 시스테인 잔기를 가지는 구리 이온 결합 영역과 4개의 시스테인 잔기를 가지는 이황화결합 형성 부위가 존재하는 것을 확인하였다. 1,548~1,602 bp의 laccase 유전자에 대한 전장 cDNA 염기 서열 분석을 통하여 12~16개의 인트론이 존재하는 것을 확인되었으며, N-말단으로부터 17~22 bp의 사이에 신호 펩타이드가 존재하는 것이 확인되었다. 본 연구를 통하여 F. elastica의 laccase 유전자를 최초로 동정하여 구조적 특징을 분석하였고, 이러한 결과는 F. elastica의 바이오매스 분해에 대한 이해를 돕는데 활용될 것으로 사료된다.

애멸구(Laodelphax striatellus Fallén) (Hemiptera: Delphacidae)는 아시아, 유럽, 북아프리카 지역에서 서식하며 화본과 식물을 가해하는 곤충으로 동아시아 지역에서 벼(Oryza sativa L.)와 옥수수(Zea mays L.)의 해충이다. 대발생시 흡즙에 의한 피해가 나타날 수 있으며 벼줄무늬잎마름병과 벼검은줄오갈병 매개로 큰 피해를 준다. 2014년부터 포스트게놈다부처유 전체사업으로 애멸구 유전체 해독 사업이 시작되었으며 차세대 염기서열 분석(NGS)과 생물정보분석을 통해 대용량 유전체 염기서열 해독과 염기서열 조립이 진행 중에 있다. 애멸구 한 개체 WGA (whole genome amplification)를 시퀀싱 한 결과, 애멸구 게놈 사이즈는 약 479Mb로 추정되었으나 현재까지 de novo assembly된 후 계산된 전체 scaffolds 길이는 약 555Mb로 큰 차이를 보이고 있다. 게다가 Scaffolds 수는 11,799개로 많고 N50도 약 129Kb로 짧아, draft genome 수준의 assembly quality를 얻기 위해 scaffolds 수를 줄이면서 N50 사이즈를 늘리기 위해 노력 중이다. 한편, 애멸구의 알, 약충, 성충 발육단계별 및 침샘조직 total RNA를 확보하여 NGS 시퀀싱을 하고 de novo assembly한 결과 158,207개(총 166Mb)의 전사체 정보를 얻었다. 기능분석을 위해 Blast Hit 결과를 토대로 Gene Ontology(GO) 및 KEGG pathway 분석을 하였으며 그 결과 및 유전체 정보 활용 예를 소개하고자 한다.

NGS(Next Generation Sequencing) 기법이 2007년부터 적용된 이후 약 10년도 되지 않은 짧은 기간 동안 유전체 연구에 상당히 큰 변화가 일어나고 있다. 유전자 중심의 연구에서 유전체를 기반으로 하는 형태로 연구 패러다임이 변화되고 있으며, 컴퓨터 하드웨어의 급속한 성능 증가와 더불어 생물정보의 중요성이 다시 부각되고 있다. 인간 중심의 유전체 연구는 식물과 동물, 미생물로 급격하게 분야가 확장되고 있으며, 한 대의 시퀀싱 머신에서 120Gb의 시퀀싱 데이터가 단 29시간만에 만들어지는 기술적 성과를 확인할 수 있다. 곤충 분야에서는 i5K(The 5,000 Insect Genome Project) 국제 컨소시엄이 시작되었으며, BGI(Beijing Genome Institute)에서도 다양한 곤충의 유전체 시퀀싱 및 분석 사업을 진행하겠다고 제안하고 있다. 국내에서도 차세대바이오그린21사업의 동물유전체육종사업단에서 가축유전체와 더불어 몇 가지의 곤충 유전체 연구가 진행되고 있으며, 금년부터 시작되는 농촌진흥청의 다부처유전체사업에서도 일반작물, 원예작물, 약용작물, 가축과 더불어 곤충분야도 한 부분을 차지하게 되었다. 아직은 다른 분야에 비해서 잘 알려져 있지 않지만, 곤충 분야 연구의 잠재성을 검토해 볼 때 가장 빠르게 유전체 연구를 통해 유용한 결과를 획득할 수 있으리라 생각된다. 하지만, 곤충 분야의 유전체 연구를 위해서는 선행되었던 다른 유전체 연구의 문제점을 파악하여 접근하여야 효율적인 성과를 도출할 수 있을 것이다. 따라서, 곤충 유전체 연구에 대한 동향과 생물정보학적인 기법 등을 제안하고자 한다.

본 연구는 농촌진흥청 국립축산과학원에서 사육중인 제주재래돼지와 랜드레이스의 상호교차교배를 통해 생산된 417두의 F2집단을 대상으로 성장형질(생시체중, 3주령 체중, 10주령 체중, 20주령 체중)을 측정하고, 개체별 혈액으로부터 Illumina Porcine SNP 60k BeadChip을 이용하여 유전자형 분석을 실시하여 성장형질과 유전체 전장의 단일염기다형의 유전자형 간에 연관성을 알아보았다. 단일연기다형의 유전자형 분석은 돼지의 성염색체를 제외한 18개의 상염색체 내에 나타난 52,574개의 SNP표지인자 중다형성이 나타나지 않은 7,564개의 표지인자, 모든 개체에서 이형으로 나타난 47개 표지인자 및 결측률이 10 % 이상인 1,830개의 표지인자가 나타나 분석에 앞서 사전 제거를 실시하였으며, 남은 44,133개의 표지인자를 체중형질과 표지인자간 연관성 분석하는데 이용하였다. 체중에 영향하는 고정효과에 대해 일반선형모형을 설정하여 사전 보정을 실시하였으며, 여기서 얻어진 잔차값을 이용하여 표지인자와 월령별 체중간의 연관성 분석을 실시하였다. 분석결과 전장의 유전체 정보 중 통계적 판단의 오류를 고려하여 연관성이 강한(p <10-6)표지인자가 생시(BWB), 3주령(BW3), 10주령(BW10) 및 20주령(BW20) 체중에서 각각 657개, 846개, 49개, 122개로 추정되었다. 생시와 3주령 체중에 공통으로 유의적 영향을 하는 표지인자가 286개로 나타났으며, BWB와 BW10에서 5개, BWB와 BW20에서 8개, BW3와 BW10에서 13개, BW3과 BW20에서 11개, BW10과 BW20에서 1개로 나타났다. 또한 염색체별 성장형질에 영향하는 표지인자의 분포를 조사한 결과, 주령별 체중에 영향하는 표지인자는 전장의 유전체에 고르게 분포하는 것으로 조사되었으며, 특히 생시 및 3주령 체중에 영향하는 표지인자는 특정 염색체(SSC9)에서 고도의 통계적 유의차(p <10-15)를 나타내는 유전자 좌위가 있는 것으로 추정되었다.

Economic traits are quantitative traits and are mostly controlled by a large number of genes. Some these genes tend to have a large effect on quantitative traits in cattle and are known as major genes primarily located at quantitative traits loci (QTL). However, in practice, QTL is linked to allele associates of the gene controlling traits of interest. It is hypothesized that if QTL explaining a part of genetic differences between animals are detected, the effect of the genes located at QTL could assist in estimating an animal’s true genetic value. Therefore, QTL information could probably provides accuracy of breeding value estimation as well as more genetic gain through selection of animals at relatively younger age. Marker assisted selection (MAS) is the indirect selection process where a quantitative trait of economic importance is selected not just based on the trait itself but also on the basis of marker linked to QTL. MAS could be useful for traits that are difficult to measure, exhibit low heritability, and are expressed late in development. Major genes which are responsible for QTL could possibly be identified first by using different techniques such as gene expression analysis and QTL mapping. Thereafter, the information generated could be implemented for MAS in estimating breeding value. In this review we focused on delivering genome information into Hanwoo breeding program.

Background : The advancement of next-generation sequencing technology dramatically reduces the cost for sequencing and it contributes to create a new research environment that utilizes large amount of genome sequences to answer many biological questions. With this new research trend, reference genome sequences of several major crops have been released to the research community and utilized in various researches in agriculture. Coupled with molecular breeding technology, NGS based genome research will possibly allow selecting a new plant material possessing useful traits in early stage and efficiently developing a superior cultivar. Methods and Results : The objectives of this research are to collecting various genetic variations (SNPs, indels and TE mediated variations) in major and minor crops, to develop molecular markers using NGS based genomic data (resequencing, GBS, transcriptome), and to develop a visualization tools to enhance the utility of the NGS data. Currently major analysis pipelines have been developed to detect SNPs, indel and polymophic SSRs using whole genome and transcriptome data, and a pipeline for identification of MITE insertion polymorphism is under development. In addition to that, for orphan crop, we also implemented an efficient and robust method to assemble a complete chloroplast, mitochondria and 45S rDNA using low coverage whole genome data in order to develop an inter- and intra-specific molecular barcode markers. Conclusion : NGS provide a new level of researches in many crop plants. Large amount of genomic information provides an opportunity to understand domestication and genetic variations, and to develop a better crop for future.

최근 들어 다양한 신규 유전체 정보의 집적이 기하급수적으로 증가하고 있으며, transcriptome, non-coding RNAs, methylome 등의 데이터 생산 또한 급속하게 증가하고 있다. 이는 차세대 DNA 분석장비의 혁신적 진보에 기인한 현상으로 다양한 omics기반의 데이터를 활용하여 유전체 및 유전자 발현, 조절 등에 대한 통합적 이해를 돕고 있다. 또한 주요 농업작물의 표준유전체 완성과 resequencing 또는 Genotype-by-Sequencing 등의 NGS 기술을 이용한 genotyping의 접목은 다양한 유전자원대상의 NGS 데이터 생산을 가속화 시키고, 이들 정보를 이용하여 중요 농업 형질 연관 유전적 변이를 발견하고 이를 작물개량에 활용할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 유전체기반 분자육종시스템은 분자육종의 현장에서 효율적이고, 실용적으로 사용될 수 있는 시스템을 개발하기 위해 3가지의 목표를 가지고 수행한다. 1) 각기 산재되어있는 다양한 유전체정보 (유전체, 전사체, SNP정보, 분자마커 정보, 표현형 정보 등)를 수집하여 통합 유전체 데이터베이스화 하여 시스템 내에서 유전체, 전사체 정보를 정보를 비교, 분석이 가능한 형태로 운영하며 상호 연결된 정보를 제공하도록 구축한다. 2) 또한 최근 들어 농업에 적극 활용되는 NGS기반의 SNP genotyping에 필요한 효율적 파이프라인을 제공하여, GBS 또는 resequencing 기반의 데이터를 효율적으로 분석하고 그 결과를 토대로 genetic map구축, QTL동정, association mapping, 분자마커 개발 등에 효율성을 주는 시스템을 개발하고 3) 유전체정보와 변이정보를 연동하여 visualization 할 수 있는 브라우저와 분자마커 개발에 필요한 도구의 개발이다. 통합유전체 데이터베이스, 효율적 genotyping 시스템, 통합브라우저 등의 구축은 데이터의 생산과 분석에 표준화된 지표, 용이성을 제공하여 고도화된 유전체 정보를 분자마커 개발, QTL 탐지, 후보 유전자 동정 등 분자육종에 효율적으로 활용할 수 있게 하며, 이를 통해서 분자육종의 선진화와 종자산업의 활성화에 기여하고자 한다.

TGsol (Translational Genomics for Solanaceae)은 가지과 작물의 유전체 정보를 육종분야에서 활용할 수 있도록 해석 하여 제공하는 특화된 웹 인터페이스이다(http://tgsol.seeders.co.kr). 가지과에는 경제적으로 고부가가치 작물인 토 마토, 감자, 고추를 포함한 3,000개 이상의 다양한 종을 포함하고 있다. 최근 감자 (Nature, 2011), 토마토 (Nature, 2012) 그리고 고추 (Nature Genetics 2014)의 표준유전체 정보가 발표되었고, 이를 육종에 활용하기 위한 후속 연구 가 활발하게 진행 중이거나 계획 중이다. 또한 주요 육종 라인 혹은 중요 유전자원을 중심으로 resequencing이 진행 중에 있어 활용에 대한 기대가 매우 높으나 대규모의 복잡한 유전체 정보를 접근할 수 있는 통로는 매우 제한적이 다. 그래서 TGsol은 가지과 작물 표준유전체 그리고 resequencing 정보를 분석하여 분자육종 수요자의 요구에 친화 적인 웹 인터페이스로 구축하여 기능적 데이터베이스를 제공하고 있다. 특별히 유전체 정보와 형질관련 유용유전 자를 제공함으로써 MAS (maker-assisted selection)와 MAB (marker-assisted backcrossing) 확립에 필요한 다양한 정 보를 제공한다. MAS를 위한 목표 형질은 병저항성, 과실발달, 유용 대사산물이다. 또한 토마토, 감자, 고추 사이의 ortholog 정보를 제공함으로써 기존에 연구된 형질관련 유전자를 가지과 내에서 적용할 수 있도록 지원한다. 이러 한 결과는 유전체 정보와 육종 간의 상호 소통 및 활용이 원활하도록 지원하는 가교역할을 수행할 수 있도록 발전 시켜 나갈 예정이다

TGsol (Translational Genomics for Solanaceae)은 가지과 작물의 유전체 정보를 육종분야에서 활용할 수 있도록 해석하여 제공하는 특화된 웹 인터페이스이다(http://tgsol.seeders. co.kr). 가지과는 경제적으로 고부가가치 작물인 토마토, 감자, 고추를 포함한 3,000개 이상의 다양한 종을 포함하고 있다. 최근 감자 (Nature, 2011)와 토마토 (Nature, 2012)의 유전체 정보가 발표되었고, 고추 유전체는 국내팀에서 독자적으로 많은 진척을 보여 이를 육종에 활용하기 위한 방안이 필요하다. 또한 주요 육종 라인 혹은 중요 유전자원을 중심으로 resequencing이 예정되어 있어 활용에 대한 기대가 매우 높으나 대규모의 복잡한 유전체 정보를 접근할 수 있는 통로는 매우 제한적이다. 그래서 TGsol은 가지과 작물 표준유전체 그리고 resequencing 정보를 통합하여 분자육종 수요자의 요구에 친화적인 웹 인터페이스로 구축하여 기능적 데이터베이스를 제공하고자 한다. 특별히 유전체 정보와 형질관련 유용유전자를 제공함으로써 MAS (maker-assisted selection)와 MAB (marker-assisted backcrossing) 확립에 필요한 다양한 정보를 제공한다. MAS를 위한 목표 형질은 병저항성, 과실발달, 유용 대사산물이다. 또한 토마토, 감자, 고추 사이의 ortholog 정보를 제공함으로써 기존에 연구된 형질관련 유전자를 가지과내에서 적용할 수 있도록 지원한다. 이러한 결과는 유전체 정보와 육종간의 상호 소통 및 활용이 원활하도록 지원하는 가교역할을 수행할 것으로 기대한다.