정확하고 신속한 품종식별은 효율적인 육종과 육종가의 권리 보호를 위하여 필수적이다. 대추나무 품종을 구분하는 전통적인 방법은 형태적 특성을 근거로 하지만, 시기적 제약과 환경의 영향으로 형태적 형질만을 이용하여 구별하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 ISSR 분석으로 얻어진 단편을 복제하여 안정적인 식별을 위한 SCAR 표지를 개발하였다. 대리조와 보은대추 품종에서 특이성을 보이는 ISSR 밴드를 대상으로 정제, 복제, 염기서열 분석을 수행함으로써 827Dalizao550, 827Boeun750, 846Boeun700, 847Dalizao850로 명명된 4개의 클론을 확인하였다. 대추나무 품종 특이성 분석을 위한 4쌍의 SCAR 프라이머를 제작하였으며, 대추나무와 묏대추나무를 포함하는 32개체에 대하여 PCR 분석을 수행하였다. 827Dalizao550 SCAR 표지의 PCR 결과 6개체(대리조, 산동이조, 동조, 원령 신 2호, 묏대추나무 2, 묏대추나무 4)에서 550 bp의 특이적인 밴드가 증폭되었고, 나머지 개체에서는 예기치 않은 밴드(490 bp)가 증폭되었다. 또한 847Dalizao850 SCAR 표지의 PCR 결과 대리조, 산동이조, 동조에서 850 bp의 밴드가 나타났고 예기치 않은 900 bp의 밴드가 5개체(파조, 묏대추나무 1, 묏대추나무 2, 묏대추나무 3, 묏대추나무 4)에서 증폭되었다. 이상의 결과로 보아 새롭게 개발된 표지들은 대추나무 품종식별을 위한 빠르고 신뢰성 있는 수단으로 이용될 수 있을 것으로 생각된다. 하지만 보다 다양한 품종들의 식별을 위해서는 다형성 정보의 추가와 SCAR 표지의 개발이 필요하다.
본 연구는 열풍건조 시 건조기간 동안 '반시'와 '고동시' 건조감의 품질특성을 구명하고자 수행되었다. 두 품종을 과실 무게에 따라 각각 4등급(2L, L, M, S)으로 구분하여 건조기간별 중량감소율, 경도, 가용성고형물함량 및 수분함량을 측정하였고, 각 항목간의 상관분석을 실시하였다. 중량감소율의 경우, 품종 간 차이는 없었으며 건조기간에 따라 유의하게 증가하였고(p<0.05), 경도는 품종에 관계없이 후숙과정 중 감소하였다가 이후 건조과정에서 유의하게 증가하는 추세를 보였다. 가용성고형물함량은 두 품종 모두 초기 19.6%에서 건조 12일에 55.3%까지 증가하는 것으로 나타났으며, 수분함량 또한 품종에 관계없이 건조기간에 따라 유의하게 감소하였다. 품종에 관계없이 반건시(수분함량 기준 45~55%) 생산을 위한 건조기간은 4일, 건시(수분함량 기준 25~35%) 생산을 위한 건조기간은 8~10일로 나타났다. 본 연구결과는 열풍건조방법을 이용한 품종별 고품질의 건조감 생산에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
맥주보리 품종의 C-hordeins 분석을 위해 70% EtOH와 55% IPA가 추출용매로 이용되었으며, B-hordeins의 추출은 알코올성 용매에 1% DTT를 추가하여 수행되었다. D-hordeins은 보리 호데인 단백질 중 가장 분자량이 큰 단백질로 약산 혹은 약염기에서 용해가 이루어진다고 알려져 있으며, 본 연구에서는 pH 8.0의 약염기 용매가 추출용매로 이용되었다. 알코올성 용매 종류에 따른 C-hordeins의 구성과 양의 차이는 확인되지 않았으며 1% DTT가 첨가된 알코올성 용매에 B-hordeins과 C-hordeins이 모두 추출됨이 확인되었다. D-hordeins 추출 조건에서는 B-, C-, D-hordeins 이 모두 분석되었지만 B-hordeins의 머무름 시간은 1% DTT가 함유된 알코올 추출과 차이가 있었다. 국내 육성된 맥주보리 26품종들의 C-hordeins 분석을 통해 머무름 시간 16분에서 18분 사이의 피크 유사성을 가지고 7개의 그룹으로 분류할 수 있었다. 또한 맥주보리 육성 품종 중 사천6호와 두산29호, 진광보리와 제주보리, 호품과 다품보리를 제외한 20개 품종들은 마이너 피크들의 분석을 통해 품종의 구분이 가능하였다.
국내에서 지속적으로 증가하는 반려견 인구 및 산업 규모에 비해 이와 관련한 데이터의 체계적인 분석이나 품종 분류 방법 연구 등은 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 국내에서 양육되는 반려견의 주요 14개 품종에 대해 딥러닝 기술을 이용한 자동 품종 분류 방법을 수행하였다. 이를 위해 먼저 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지를 수집하고 데이터셋을 구축하였으며, VGG-16 및 Resnet-34를 백본 네트워크로 사용하는 전이학습을 각각 수행하여 품종 분류 알고리즘을 만들었다. 반려견 이미지에 대한 두 모델의 전이학습 효과를 확인하기 위해, Pre-trained 가중치를 사용한 것과 가중치를 업데이트하는 실험을 수행하여 비교하였으며, VGG-16 기반으로 fine tuning을 수행했을 때, 최종 모델에서 Top 1 정확도는 약 89%, Top 3 정확도는 약 94%의 정확도 성능을 각각 얻을수 있었다. 본 논문에서 제안하는 국내의 주요 반려견 품종 분류 방법 및 데이터 구축은 동물보호센터에서의 유기·유실견 품종 구분이나 사료 산업체에서의 활용 등 여러가지 응용 목적으로도 활용될 수 있는 가능성을 가지고 있다.
논 재배에 적합한 콩 품종을 선발코자 황금 콩 등 국내 육성 37개 콩 품종을 공시하여 품종간 생육반응과 수량성의 차이를 조사한 결과는 다음과 같다. 1.토양수분함량이 높은 논에서의 콩 재배 시 생육단계별 콩 품종별 주요형질의 생육반응은 매우 다양한데, 특징적인 생육반응은 초기생육이 지연되거나 지하부의 발달이 늦은 반면 지상부가 과번무하여 T/R율이 높아지는 경향이 있으며, 품종간 수량성에 있어서도 팔도콩이 134kg/10a 그리고 도레미콩이385kg/10a 차이가 매우 컸다. 2. 생육초기인 V5 stage와 개화성기인 R2 stage의 엽면적은 지상부 및 지하부 건물중과 각각 고도의 상관관계 $(r=0.46^{**}\~0.91^{**})$를 보였으며, T/R율의 경우 V5 stage에는 지하부 건물중과 부의 상관관계$(r=-0.37^*)$를 보인 반면 R2 stage에는 엽면적$(r=0.46^{**})$과 지상부 건물중$(r=0.65^{**})$과 유의성 있는 상관 관계가 성립되었다. 3. 수량성은 100립중과 상관관계를 보인 반면 등숙율 포함한 V5 및 R2 stage에서 조사된 다른 형질과는 유의성 있는 상관을 보이지 않았다. 4.농업적 주요형질의 생육반응을 기초로 군집분석 한 결과 공시품종들은 크게 3개 군으로 구분되는데,동일 군의 품종들은 생육습성 등 유전적 유사성은 높았으나 수량성은 다양하였다. 5. Group 1에는 새올콩등 9품종이 포함되는데, 생육초기부터 개화성기까지의 생육이 늦은 반면, T/R율이 낮고 등숙이 양호하여 평균 257kg/10a의 수량성을 보인다. Croup 2는 팔도콩 등 12품종이 포함되는데, 지상부의 생육이 과번무하여 T/R율이 높고 등숙이 불량하여, 평균 230kg/10a의 수량성을 보였다. Croup 3에는 진품 콩 등 16품종이 포함되는데, 대부분 중만생종이며, $V5\~R2$ stage의 생육이 왕성하고 T/R율은 비교적 낮고, 등숙울 또한 비교적 높아 평균 수량성이 270kg/10a로 가장 높았다. 6. 본 연구결과를 토대로 Group 3에 속하는 품종 또는 $301\~385kg/10a$의 높은 수량성을 보이는 신팔달콩2호, 소호콩, 도레미콩, 금강콩, 부광콩, 다장콩 및 검정콩2호 등의 품종을 선별하여 재배한다면 논의 적정 경지면적 유지에 의한 국내 쌀 수급안정 및 안정적인 콩 자급율 향상을 기대할 수 있을 것이다.
본 연구는 검은별무늬병균의 배양적 및 병원학 특성을 구명하고, 81개 시판 오이 품종의 저항성 여부를 검정하기 위해 수행되었다. 시험균은 2015년 3월 말 경기도 평택에 위치한 시설 오이 재배농가에서 채취한 병든 과실로부터 분리하였고 PDA상에서 배양하면서 형태적인 특성에 근거하여 검은별무늬병균(C. cucumerinum PT1)으로 동정되었다. 상처 유무와 과실 크기가 검은별무늬병의 발생에 미치는 영향을 규명하기 위해 과일 크기를 유과(10 cm 미만), 중과(10-20 cm), 대과(20 cm 초과)로 구분하고 과실 크기별로 상처와 무상처 조건으로 오이 과실표면에 $1{\times}10^5$ 포자/ml 농도의 병원균을 접종하였다. 작은 과실에서는 표면 상처 여부에 관계없이 심한 수침상의 병반과 빠른 병원균 생장을 보이면서 피해정도가 매우 컸던 반면, 중과와 대과에서는 상처 부위와 무상처 표면 모두에서 경미한 수침상의 병반이 나타났지만 식물체 안쪽 조직으로 병이 진전된 것은 상처 낸 과실에서 뿐이었다. 오이 유묘와 유과에 검은별무늬병균의 포자 현탁액을 접종하여 81개 시판 오이 품종의 병 저항성을 평가한 결과, 미니오이와 피클오이 품종군은 대부분 저항성이었다. 특히 '처음처럼' 품종은 아무런 병징이 나타나지 않았으며 나머지 품종들은 저항성-중도저항성으로 나타났다. 반면, 다른 품종군의 오이 품종은 대부분 감수성 품종으로 판명되었다. C. cucumerinum PT1에 대한 오이의 병 저항성은 품종 간 유의하게 차이를 보였으며 일부 품종에 있어서 유묘 검정과 유과 검정 간에 차이를 보였다. 따라서 검은별무늬병에 대한 저항성 품종을 선발하기 위해서 오이 유묘 검정과 유과 검정을 병행하여 사용할 필요가 있다고 생각한다. 이상의 결과를 토대로 선발된 저항성 품종을 농가에 적용한다면 오이 검은별무늬병 방제를 위한 실질적인 방법이 될 수 있을 것이라고 생각된다.
쌀은 전세계 인구의 절반이 주식으로 사용하고 있으며, 대부분 아시아에서 생산되고 소비되고 있다. 그러나 최근 식생활이 다양해지면서 쌀 소비량은 감소하고 있는 추세이다. 이에 쌀의 활용도를 높이기 위한 다양한 시도가 요구되고 있다. 본 연구에서는 ${\alpha}$-amylase로 처리된 9종의 서로 다른 품종의 쌀 페이스트를 고체상 미세추출법과 가스 크로마토그래피-질량분석법을 이용하여 휘발성 성분들을 프로파일링하고, 아미노산, 당류 및 당알콜 등의 비휘발성 향미성분들은 유도체화 처리 후 가스 크로마토그래피-시간 비행형-질량분석법을 이용하여 비교분석을 수행하였다. 총 46종의 휘발성 성분들이 검출되었으며, 이에는 6종의 알콜류, 6 종의 알데히드류, 4종의 에스터류, 4종의 퓨란류, 4종의 케톤류, 1 종의 산, 1종의 황 함유 성분, 7종의 탄화수소류, 5종의 벤젠류 및 8종의 터핀류 등을 포함되어 있다. 비휘발성 향미성분들에는 12종의 아미노산, 6종의 당, 4종의 당알콜이 동정되었다. 휘발성 및 비휘발성 향미성분 분석에 근거한 주성분분석에 의해 서로 다른 쌀 페이스트 시료들을 구분할 수 있었다. 휘발성 성분의 경우 pentanal과 4,7-dimethylundecane는 서농 17호 백미와 서농 17호 현미를 구분 짓는 성분이었으며, 이에 비해 일품은 다른 품종들과 달리 ethanol, 6-methylhep-5-en-2-one, tridecane과 같은 성분에서 차이를 보였다. 비휘발성 성분의 경우 glycine, serine, ${\gamma}$-aminobutyric acid 같은 아미노산들과 sucrose, fructose 같은 당류가 다른 품종들과 단미를 구분 짓는데 기여하는 성분이었다. 한편, galactose, arabitol, mannose는 서농 17호 현미에 비해 서농 17호 백미와 관련이 높은 성분들이었다.
ITS 염기서열과 RAPD를 이용하여 F. velutipes 29개의 팽이버섯 품종 간의 유전적 변이를 분석하였다. ITS 부위에서 720 bp의 염기서열을 확인 하였으나 29개의 팽이품종간에 유의적인 차이가 없었다. RAPD 분석 결과 40개의 random primer 중 다형성을 나타내는 primer는 16개였으며, 그 중 뚜렸한 다형성을 띄는 primer는 OPA-2,4,3,9,10,20 이었다. 이들 29개 품종에서 primer에 의해 증폭된 밴드는 모두 3,030개 였으며, DNA 단편의 크기는 200~2,000 bp 사이에 위치하였다. 또한 3,030개의 scrabble RAPD band들을 marker로 하여 Nei-Li's의 방법을 이용한 비유사도 지수행렬을 조사한 결과 전체 29개 품종의 종내 유전적 변이는 3.3~45%였고, 특히 한국 야생팽이의 종내 유전적 변이도는 17~38.6%로 품종 간 다형성을 확인하였다. RAPD 변이에 기초하여 neighbor-joining tree (NJ) 분석에서는 5개의 cluster로 구분되었으며, 각각의 cluster는 품종, 지역 적 특성을 나타내었다. 본 연구 결과 RAPD와 실험을 통해 확인된 OPA, OPB primer의 경우 미확인 팽이품종들을 검색 하는데 분자 유전적 표지 maker로써 이용 할 수 있는 것으로 생각된다.
최근 웰빙 열풍으로 나날이 녹차에 대한 관심과 소비가 증가하고, 생산 재배되고 있는 산지에 대한 브랜드화가 진행되고 있다. 하지만 지역에서 재배되고 있는 녹차품종의 구별 및 차이에 대해서는 아직 많은 연구가 되어 있지 않고 있다. 이 연구에서 국내 대표 녹차산지인 하동지역과 보성지역에서 채집한 녹차와 중국과 일본의 대표적 녹차품종을 가지고 STS-RFLP분석을 수행하였다. 페닐프로파노이드 생합성 경로에 관여하는 페닐알라닌 암모니아 리아제와 찰콘 합성효소 그리고 디하이드로플라보놀 4-리덕타아제 유전자의 암호영역과 비암호영역을 사용하여 이들 품종들을 구별할 수 있는 연구에 성공하였다. 이 논문에서는 녹차품종 구별에 사용 가능한 STS-RFLP법과 프라이머를 나타내었고, 하동지역과 보성지역의 녹차품종을 CHS 유전자의 CAPS 마커만으로 구별할 수 있는 방법을 찾아내어, 국내 지역간 품종의 구분 및 검증에 사용할 수 있다는 사실을 제시하였다.
엽록도(SPAD-502)에 따른 엽록소와 질소농도의 관계를 구명하여 벼 재배기술 개발 및 품종육성의 기초 자료로 활용하고자 2001년 작물 시험장 벼 재배 포장에서 화성벼와 광안벼를 이용하여 실험 한 결과는 다음과 같다. 1. 염록도(SPAD값)는 표준시비량(11kg/10a)에서 이앙 이후부터 출수기까지 화성벼가 광안벼보다 1.2-4.4가 낮았다. 2. 엽록소 a함량과 SPAD값은 품종 구분 없이 정의 상관관계로서 엽록소 a 함량(y)은 SPAD값(x)과 y=0.9582x-6.9078 ($R^2$= 0.4307$^{**}$ )의 관계가 성립되었다. 3. 광안벼와 화성벼 지엽의 엽록소 함량은 유의하게 차이가 인정되었으나 엽록소 b의 함량은 차이가 없었다. 따라서 총엽록소 함량에 대한 엽록소 b의 비율은 유의하게 차이가 있었다. 4. SPAD값과 엽록소 함량의 상관관계는 엽록소 a는 화성벼는 0.616$^{**}$ , 광안벼는 0.536$^{**}$ 으로 두 품종 모두 정의 상관이 인정되었으나, 엽록소 b는 화성벼는 0.298, 광안벼는 0.549$^{**}$ 로 광안벼만이 인정되어 품종에 따른 차이가 있었으며, 전체 엽록소 함량은 화성벼는 0.541$^{**}$ 광안벼는 0.596$^{**}$ 로 정의 상관이 있었다. 5. SPAD 값과 질소농도의 상관관계는 화성벼는 0.608$^{**}$ , 광안벼는 0.685$^{**}$ 로 정의 상관이 인정되었다. 그러나 동일 처리의 시험에서도 품종간 SPAD값과 엽록소함량 및 질소농도의 관계가 다르게 나타나므로 SPAD값을 이용하여 엽록소 함량과 질소농도를 추정하는 것은 한계가 있는 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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