[논문]Denaturing Gradient Gel Electrophoresis를 이용한 매립지 침출수로 오염된 지하수의 세균 군집 분석

김재수; 김지영; 구소연; 고경석; 이상돈; 조경숙; 고동찬

Denaturing Gradient Gel Electrophoresis를 이용한 매립지 침출수로 오염된 지하수의 세균 군집 분석
Analysis of Bacterials Community Structure in Leadchate-Contaminated Groundwater using Denaturing Gradient Gel Electrophoresis 원문보기

한국미생물·생명공학회지 = Korean journal of microbiology and biotechnology, v.34 no.2, 2006년, pp.166 - 173

김재수 (이화여자대학교 환경학과) , 김지영 (이화여자대학교 환경학과) , 구소연 (이화여자대학교 환경학과) , 고경석 (한국지질자원연구원 지하수지열연구부) , 이상돈 (이화여자대학교 환경학과) , 조경숙 (이화여자대학교 환경학과) , 고동찬 (한국지질자원연구원 지하수지열연구부)

초록
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본 연구는 매립지 침출수로 오염된 지하수에서 수지화학적 분석결과와 미생물 군집구조 사이의 관계를 밝히기 위해 수행되었다. 이 연구를 위해 5개의 시료, 즉 침출수(KSG1-12), 처리수(KSG1-16), 두 개의 오염 지하수(KSG1-07과 KSG1-08), 비오염 지하수(KSG1-13)를 채취하여 분석하였다. 각 시료의 pH는 순서대로 8.83, 8.04, 6.87, 6.87, 6.53이였으며, 산화환원전위(Eh)는 각각 108, 202, 47, 200, 154 mV 이였고, 전기전도도(EC)는 3710, 894, 1223, 559, 169.9 $\mu$S/cm이였으며, 부유물질(SS)의 농도는 각각 86.45, 13.74, 4.18, 0.24, 11.91 mg/L이었다. KSG1-12 시료의 음이온 농도가 전체적으로 높았는데, 특히 염소이온($Cl^-$)와 중탄산염 ($HCO_3^-$)이 높았다. 기타 전자수용체와 관련 있는 이온들의 농도에서, 철(Fe), 망간(Mn), 황산염($SO_4^{2-}$)은 KSG01-08보다 KSG1-07에서 더 높았고 질산염은 반대로 나타났다. DGGE fingerprint 분석을 통한 유사도 비교는 KSG1-13과 KSG1-16이 57.2%로 가장 높았는데, 둘 다 오염도가 낮거나 오염이 전혀 없기 때문으로 추정된다. 한편, KSG1-08은 KSG1-13과 25.8% 그리고 KSG1-12와 27.6%의 유사성을 나타냈는데 이는 오염도의 차이 때문일 것으로 사료된다. 각 시료 별 우점종들의 가장 많이 분포된 계통발생학적 집단을 보면 KSG1-12는 분석된 클론 중 55.6%가 $\alpha$-Proteobacteria에 속하였고, KSG1-16은 50.0%가 $\gamma$-Proteobacteria, KSG1-07은 66.7%가 $\beta$-Proteobacteria, KSG1-08은 54.5%가 $\gamma$-proteobacteria, KSG1-13은 36.4%가 $\beta$-Proteobacteria에 속하였다. 이러한 결과를 통해 매립지 침출수가 지하수를 따라 흐르면서 미생물 군집구조가 바뀌었음을 알 수 있었는데, 오염물질의 농도변화, 이용 가능한 전자수용체, 및 기타 여러 환경요인들의 차이에 의한 것임을 추측할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This research has been performed to clarify the relationship between hydrogeochemistry and bacterial community structure in groundwater contaminated with landfill leachate. We collected and analyzed samples from 5 sites such as leachate (KSG1-12), treated leachate (KSG1-16), two contaminated groundwaters (KSG1-07 and KSG1-08) and non-contaminated groundwater (KSG1-13). pH was 8.83, 8.04, 6.87, 6.87 and 6.53 in order; redox potential (Eh) 108, 202, 47, 200 and 154 mV; electric conductivity (EC) 3710, 894, 1223, 559 and 169.9 $\mu$S/cm; suspended solids (SS) 86.45, 13.74, 4.18, 0.24 and 11.91 mg/L. In KSG01-12, the ion concentrations were higher especially in $Cl^-$ and $HCO_3^-$ than other sites. The concentrations of Fe, Mn and $SO_4^{2-}$ were higher In KSG1-07 than in KSG1-08, and vise versa in $NO_3^{2-}$. In the comparison of DGGE fingerprint patterns, the similarity was highest between KSG1-13 and KSG1-16 (57.2%), probably due to common properties like low or none contaminant concentrations. Otherwise KSG1-08 showed lowest similarities with KSG1-13 (25.8%) and KSG1-12 (27.6%), maybe because of the degree of contamination. The most dominant bacterial species in each site were involved in $\alpha$-Proteobacteria (55.6%) in KSG1-12, $\gamma$-Proteobacteria (50.0%) in KSG1-16, $\beta$-Proteobacteria (66.7%) in KSG1-07, $\gamma$-Proteobacteria (54.5%) in KSG1-08 and $\beta$-Proteobacteria (36.4%) in KSG1-13. These results indicate that the microbial community structure might be changed according to the flow of leachate in grounderwater, implying changes in concentrations of pollutants, available electron accepters and/or other environmental conditions.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

관측하는데 유용한 도구가 될 것이다[21]. 본 연구는 농촌지역의한 생활폐기물 매립장으로부터 오염된 지하수의 수지화학(hydrogeochemistry)과 미생물 군집 구조 간의 상호 연관관계를 밝히기 위해 수행되었다. 즉, 오염 지하수의 물리화학적 분석은 오염의 정도와 주요 산화환원반응을 파악 하기 위 해 수행되 었고, 분자생물학적 기법 인 DGGE (denaturing gradient gel electrophoresis)는 미생물 군집구조를 분석하고 대략적인 미생물군을 파악하기위해 수행되었다.
본 연구는 매립지 침출수로 오염된 지하수에서 수지 화학적 분석결과와 미생물 군집구조 사이의 관계를 밝히기 위해 수행되었다. 이 연구를 위해 5개의 시료, 즉 침출수(KSG1-12), 처리수(KSG1-16), 두 개의 오염 지하수(KSG1-07과 KSG1-08), 비오염 지하수(KSG1-13)를 채취하여 분석하였다.

제안 방법

DGGE fingerprint로부터 대표적인 band 14개를 잘라내어 DNA를 추출한 후, 341留 518r primed 사용해 PCR을 수행하였다[3]. PCR 산물은 pGEM-T Vector System(Promega, USA)을 이용해 cloning 한 후 E.
추출한 DNA를 template로 하고 16S rDNA gene primer인 341fGC[16]와 518r primer[18]를 이용해 PCR을 수행하였다(PCR system 2700, Applied Biosystem, USA)[3], PCR 산물은 DGGE로 분석하였다. DGGE는 Dcode™System(Bio-Rad, USA)을 사용하여, 8% polyacrylamide gel을 이용하여 urea 농도를 40~60%(100% denaturant; 7 M urea, 40%(v/v) formamide) 범위로 하여 50V에서 12시간 동안 전기영동 하였다[3]. DGGE fingerprint 의 유사성은 Gel Comparil version 3.
실험실로 운반된 지하수 시료는 주요양이온(Ca, K, Mg, Na, Si)와 중금속(Al, Ba, Fe, Mn, Li, Sr, Zn)은 초음파분무기 (Ultrasonic nebuliser)가 장착된 유도결합플라즈마 원자방출분광분석 기 (Geoplasma, Jovin Ybon, France)를 사용하여 분석하였으며, C「, 匚 PO?, NOf, NOf, Br~, SO? 음이온은 이온크로마토그래피 (DX-120, Dionex, US A)를 이용하여 분석하였다. NH₃-N과 총 질소의 양은 Portable Spectrophotometer(Hach Co., USA)를 이용하여 현장에서 분석을 수행하였다. 부유물질 (suspended solid: SS)은 아래에 언급한 균체의 회수방법과 동일한 방법으로 측정하였다.
분석된 염기서열은 Basic Local Alignment Search Tool(Blast) algorithm을 사용하여 GenBank database와 비교하였다[1, 3]. 각 시료의 DNA 염기서열과 각각의 검색된 1 순위 염기서열을 proBiosys version 1.0(proBionic Co., Daejeon, Korea)의 기본 설정 값을 이용하여 계통발생학적 유사도 분석을 수행하였다.
모아진 균체 0.5 g(습중량)으로부터 BIO₁₀1 FastDNA SPIN Kit(Q-Biogene, USA)을 이용하여 genomic DNA를 추출하였다. 추출한 DNA를 template로 하고 16S rDNA gene primer인 341fGC[16]와 518r primer[18]를 이용해 PCR을 수행하였다(PCR system 2700, Applied Biosystem, USA)[3], PCR 산물은 DGGE로 분석하였다.
, USA)를 이용하여 현장에서 분석을 수행하였다. 부유물질 (suspended solid: SS)은 아래에 언급한 균체의 회수방법과 동일한 방법으로 측정하였다.
수리지화학 및 미생물 분석을 위하여 5개 시료 즉 침출수 (KSG1-12), 침출수 처리 후 방류수(KSG1-16) 및 오염 지하수(KSG1-07, KSG1-08)와 배경지하수 (KSG1-13)를 채취하였다.
5 ml tube에 넣어 12, 000 rpm에서 10 분 동안 원심 분리하여 균체를 회수하였다. 여과법에 의해 균체를 회수하기 위해, 멤브레인 필터 (pore size: 0.2 μm)로 각 시료를 여과시킨 후 여과지위의 균체를 멸균수를 이용해 씻어내면서 회수하였다. 회수된 현탁액을 1.
값을 나타낸 후 시료를 채취되었다. 온도, 수소이온농도(pH) 및 전기전도도(EC)는 현장에서 pH 미터(Orion Co., USA) 및 전기전도도 미터(Horiba Co., Japan)를 이용하여 직접 측정하였으며, 알카리도는 메틸오렌지를 지시약으로 사용하여 적정하여 분석하였다[22]. 산화환원전위 (redox potential: Eh) 측정은 현장에서 백금(Pt) 전극을 이용하여 측정하였으며 보정은 Zobell 용액을 이용하다.
45 wn의 멤브레인 필터로 여과한 후 양이온은 질산으로 산처리를 하였고 음이온은 냉장 보관하여 실험실로 운반되었다. 실험실로 운반된 지하수 시료는 주요양이온(Ca, K, Mg, Na, Si)와 중금속(Al, Ba, Fe, Mn, Li, Sr, Zn)은 초음파분무기 (Ultrasonic nebuliser)가 장착된 유도결합플라즈마 원자방출분광분석 기 (Geoplasma, Jovin Ybon, France)를 사용하여 분석하였으며, C「, 匚 PO?, NOf, NOf, Br~, SO? 음이온은 이온크로마토그래피 (DX-120, Dionex, US A)를 이용하여 분석하였다. NH₃-N과 총 질소의 양은 Portable Spectrophotometer(Hach Co.
이 연구를 위해 5개의 시료, 즉 침출수(KSG1-12), 처리수(KSG1-16), 두 개의 오염 지하수(KSG1-07과 KSG1-08), 비오염 지하수(KSG1-13)를 채취하여 분석하였다. 각 시료의 pH는 순서대로 8.
본 연구는 농촌지역의한 생활폐기물 매립장으로부터 오염된 지하수의 수지화학(hydrogeochemistry)과 미생물 군집 구조 간의 상호 연관관계를 밝히기 위해 수행되었다. 즉, 오염 지하수의 물리화학적 분석은 오염의 정도와 주요 산화환원반응을 파악 하기 위 해 수행되 었고, 분자생물학적 기법 인 DGGE (denaturing gradient gel electrophoresis)는 미생물 군집구조를 분석하고 대략적인 미생물군을 파악하기위해 수행되었다.
채취되는 지하수 시료는 관즉정의 수리지구화학적 대표성을 나타내기 위하여 양수를 하면서 온도, 수소이온농도(pH) 및 전기전도도(electric conductivity: EC)를 측정하여 이들이 안정된 값을 나타낸 후 시료를 채취되었다. 온도, 수소이온농도(pH) 및 전기전도도(EC)는 현장에서 pH 미터(Orion Co.
5 g(습중량)으로부터 BIO₁₀1 FastDNA SPIN Kit(Q-Biogene, USA)을 이용하여 genomic DNA를 추출하였다. 추출한 DNA를 template로 하고 16S rDNA gene primer인 341fGC[16]와 518r primer[18]를 이용해 PCR을 수행하였다(PCR system 2700, Applied Biosystem, USA)[3], PCR 산물은 DGGE로 분석하였다. DGGE는 Dcode™System(Bio-Rad, USA)을 사용하여, 8% polyacrylamide gel을 이용하여 urea 농도를 40~60%(100% denaturant; 7 M urea, 40%(v/v) formamide) 범위로 하여 50V에서 12시간 동안 전기영동 하였다[3].
coli DH₅o에 형질 전환하였다[3]. 형질전환된 14개의 clone으로부터 plasmid를 추출하여 염기서열을 분석하였다[3]. 분석된 염기서열은 Basic Local Alignment Search Tool(Blast) algorithm을 사용하여 GenBank database와 비교하였다[1, 3].

대상 데이터

, Japan)를 이용하여 직접 측정하였으며, 알카리도는 메틸오렌지를 지시약으로 사용하여 적정하여 분석하였다[22]. 산화환원전위 (redox potential: Eh) 측정은 현장에서 백금(Pt) 전극을 이용하여 측정하였으며 보정은 Zobell 용액을 이용하다. 실내 분석을 위한 지하수 시료는 0.

데이터처리

DGGE는 Dcode™System(Bio-Rad, USA)을 사용하여, 8% polyacrylamide gel을 이용하여 urea 농도를 40~60%(100% denaturant; 7 M urea, 40%(v/v) formamide) 범위로 하여 50V에서 12시간 동안 전기영동 하였다[3]. DGGE fingerprint 의 유사성은 Gel Comparil version 3.5 software를 이용해 분석되었고 Jaccard coefficients. 표현하였다.
형질전환된 14개의 clone으로부터 plasmid를 추출하여 염기서열을 분석하였다[3]. 분석된 염기서열은 Basic Local Alignment Search Tool(Blast) algorithm을 사용하여 GenBank database와 비교하였다[1, 3]. 각 시료의 DNA 염기서열과 각각의 검색된 1 순위 염기서열을 proBiosys version 1.

이론/모형

생물량이 많은 것으로 판단되는 시료(KSG1-12)는 원심분리법으로, 생물량이 적은 것으로 판단되는 시료(KSG1-16, KSG1-07, KSG1-08, KSG1-13)는 여과법을 이용하여 각 시료로부터 균체를 회수하였다. 원심분리법에 의해 균체를 회수하기 위해, 멸균된 250 ml 원심관에 지하수 시료를 200 ml에 넣고 9, 000 rpm에서 10분 동안 원심분리한 후 상등액을 버리고 모아진 균체를 다시 멸균된 1.

성능/효과

6%가. a-Proteobacteria 에 속하였고, KSG1-1&은 50.0%기" y-Proteobacteria, KSG1-07은 66.7%가 P-Proteobacteria, KSG1-08은 54.5%가 y-Proteobacteria, KSG1-13은 36.4%가 0-Proteobacteria에 속하였다. 이러한 결과를 통해 매립지 침출수가 지하수를 따라 흐르면서 미생물 군집구조가 바뀌었음을 알 수 있었는데, 오염물질의 농도변화, 이용 가능한 전자수용체, 및 기타 여러 환경요인들의 차이에 의한 것임을 추측할 수 있다.
1℃), KSG1-13 (10.6。(2)로 나타났는데 KSG1-12와 KSG1-07이 상대적으로 수온이 높은 이유는 오염도가 높은 침출수와 침출수에 가장 영향을 많이 받은 지하수이기 때문에 미생물 작용에 의한 대사 에너지의 방출에 기인한 것으로 사료된다. 한편 처리 수인 KSG1-16은 공기 중에 노출된 상태에서의 수온이므로 다른 것과의 비교는 무의미하다.
KSG1 시료의 DGGE fingerprint(Fig. 2) 유사성을 band 위치를 기준으로 비교해 보면(Table 3), KSG1-07과 KSG1-08, KSG1-12, KSG1-13, KSG1-16과의 유사도가 각각 34.4, 36.4, 39.1, 48.0%로 나타났다. 또한, KSG1-08과 KSG1-12, KSG1-13, KSG1-16과의 유사도는 27.
91 mg/L이었다. KSG1-12 시료의 음이온 농도가 전체적으로 높았는데, 특히 염소이온(C「)와 중탄산염 (HCO『)이 높았다. 기타 전자수용체와 관련 있는 이온들의 농도에서, 철(Fe), 망간(Mn), 황산염(SO?)은 KSG01-08보다 KSG1-07에서 더 높았고 질산염은 반대로 나타났다.
3%로 나타났다. 가까운 오염 지하수시 료(KSGl-07)에서 가장 많은 우점종들이 g-Proteobacteria 에 속하였고 66.7%의 높은 분포도를 가졌으며 그 외에 a-Proteobacteria, y-Proteobacteria와 CFB(Cytophaga-Flexibacter-Bacteroides) group에 각각 11.1 %의 분포를 보였다. 먼 오염 지하수인 KSG1-08은 54.
이 연구를 위해 5개의 시료, 즉 침출수(KSG1-12), 처리수(KSG1-16), 두 개의 오염 지하수(KSG1-07과 KSG1-08), 비오염 지하수(KSG1-13)를 채취하여 분석하였다. 각 시료의 pH는 순서대로 8.83, 8.04, 6.87, 6.87, 6.53이였으며, 산화환원전위 (Eh)는 각각108, 202, 47, 200, 154 mV 이였고, 전기전도도(EC)는 3710, 894, 1223, 559, 169.9 gS/cm 이였으며, 부유물질(SS)의 농도는 각각 86.45, 13.74, 4.18, 0.24, 11.91 mg/L이었다. KSG1-12 시료의 음이온 농도가 전체적으로 높았는데, 특히 염소이온(C「)와 중탄산염 (HCO『)이 높았다.
6%의 유사성을 나타냈는데 이는 오염도의 차이 때문일 것으로 사료된다. 각시료 별 우점종들의 가장 많이 분포된 계통발생학적 집단을 보면 KSG1-12는 분석된 클론 중 55.6%가. a-Proteobacteria 에 속하였고, KSG1-1&은 50.
2% 로 나타났다. 결과적으로 KSG1-13과 KSG1-16이 57.2%로 가장 높게 나왔고 KSG1-08과 KSG1-13가 25.8%로 가장 낮은 값을 보였다.
0%로 나타났다. 또한, KSG1-08과 KSG1-12, KSG1-13, KSG1-16과의 유사도는 27.6, 25.8, 37.5%로 나타났다. KSG1-12와 KSG1-13, KSG1-16과의 유사도는 30.
매립지의 침출수에 의한 지하수오염에서 나타나는 일반적인 산화환원과정은 매립지로부터 메탄생성 조건 , 황환원조건 , 철환원조건, 망간환원조건, 질산환원조건 그리고 맨 마지막으로 호기조건 순서로 분포한다[14, 5], 본 연구의 오염 지하수의 이온분석결과를 보면 가까운 오염지하수인 KSG1-07에서 먼 지하수인 KSG1-08보다 철(Fe), 망간(Mn) 그리고 황산염 (SO?)이 더 높은 농도로 검출되었고 질산염 (NO?)농도는 반대로 나타나 기존에 보고된 일반적인 경향과 어느 정도 일치됨을 알 수 있었다(Table 1, 2). 한편, 암모니아(NHJ 농도는 유기물의 분해산물로 침출수(KSG1-12)에 가장 많았고 높은 이온교환 친화도(affinity) 때문에 지하수로 흘러가면서 입자표면에 흡착되어 지연되면서 오염 지하수인 KSG1-07과 KSG1-08에서는 거의 검출되지 않은 것으로 여겨진다 (Table 1)[6].
먼저 pH를 통한 지하수시료의 특징을 살펴보면(Table 1), 침출수인 KSG1-12는 pH 8.83으로 메탄생성기(methanogenic phase: pH 7.5-9)에 해당하고 많은 오염물질이 분해되는 산 생성기 (acid phase: pH 4.5-7.5)는 이미 지난 상태임을 알 수 있었다[6]. 즉, 침출수는 오염물질의 분해하는 혐기성 산생성균보다는 이미 분해된 유기산 등을 분해하는 메탄생성균의 우점으로 메탄의 생성과 함께 pH가 높아진 것으로 보인다.
반면 EC값이 매립지로부터 가장 멀리 떨어진 오염 지하수(KSG1-08), 처리 수(KSG1-16), 비오염 지하수(KSG1-13)는 비교적 낮게 나타났다. 미생물균체를 포함한 부유물 (suspended solid: SS)은 역시 침출수(KSG1-12)에서 다른 시료에 비해 최소한 6배 이상 많았고 그 다음으로 처리수 (KSG1-16), 비오염 지하수(KSG1-13), 오염지하수(KSG1-07, KSG1-08) 순으로 나타났다(Table 1). 처리수와 비오염 지하수는 오염지하수에 비해 미생물보다는 다른 부유물질이 더 많이 함유된 것 같고 오?염지하수 중에서는 거리가 먼 KSGP 08이 좀 더 정화되어서 균체량의 감소로 KSG1-07보다 적게 나타난 것으로 생각된다.
2). 반면 EC값이 매립지로부터 가장 멀리 떨어진 오염 지하수(KSG1-08), 처리 수(KSG1-16), 비오염 지하수(KSG1-13)는 비교적 낮게 나타났다. 미생물균체를 포함한 부유물 (suspended solid: SS)은 역시 침출수(KSG1-12)에서 다른 시료에 비해 최소한 6배 이상 많았고 그 다음으로 처리수 (KSG1-16), 비오염 지하수(KSG1-13), 오염지하수(KSG1-07, KSG1-08) 순으로 나타났다(Table 1).
1% 가 각각 a-Proteobacteria와 uncultured bacterium에 속하였다. 순수지하수로 추정되는 KSG1-13의 시료에서는 우점하는 미생물종들이 0-Proteobacteria에 36.4%로 가장 많이 분포하였고 나머지는 high G+C G*, ram a-Proteobacteria, y-Proteobacteria, CFB group과 uncultured bacterium에 각각 11.1 %의 고른 분포를 나타내었다.
4%가 0-Proteobacteria에 속하였다. 이러한 결과를 통해 매립지 침출수가 지하수를 따라 흐르면서 미생물 군집구조가 바뀌었음을 알 수 있었는데, 오염물질의 농도변화, 이용 가능한 전자수용체, 및 기타 여러 환경요인들의 차이에 의한 것임을 추측할 수 있다.
이와 같이 각각의 시료에 따른 계통발생학적 미생물 우점종들의 분포가 모두 달랐는데 이는 각 시료를 채취한 곳의 오염도나 물리화학적 및 수리지질학적 환경이 서로 다르기 때문에 이에 영향을 받은 생물학적 환경이 변함으로 이를 대변하는 미생물분포도가 다르게 나타났음을 예상할 수 있다. 한편 DGGE분석에 의해 유사도가 가장 가까웠던 KSG1-13 과 KSG1-16는 가장 우점하는 계통발생군이 다르지만 가장 많은 다섯 개의 군에서 공통으로 분포하는 미생물이 있음을 알 수 있었다.
지하수 시료로부터 회수한 SS로부터 genomic DNA를 추출하여 전기영동한 결과, KSG1-07, KSG-12, KSG1-13 및 KSGl-16 시료로부터는 많은 양의 genomic DNA가 추출되었으나, KSG1-08 시료부터는 극히 소량의genomic DNA가 추출되었다(결과 미제시). KSG1-08의 경우 SS 농도도 가장 낮았는데 , 이러한 결과는 KSG1-08 시료의 미생물 농도가 다른 시료보다 매우 낮음을 시사한다.
04로 약알칼리성이었다. 지하수 시료인 KSG1-07, KSG1-08 그리고 KSG1-13은 각각 6.87, 6.87 그리고 6.53으로 미생물활성에 적합한 중성 pH 범위(6-8)안에 해당되몌7], 오염된 두 지하수시료가 비오염 지하수의 pH와 비슷하고 중성범위를 벗어나지 않은 것으로 보아 심한 오염은 없었던 것으로 사료된다.
5 m 사이는 대부분 모래로 이루어져 있다. 최상부의 점토층은 대부분 논을 만들기 위해 조성된 것으로 보이며 사질토양이 많이 섞여 있어 침투율은 비교적 양호한 것으로 판단되었다. 4.
한편 DGGE분석에 의해 유사도가 가장 가까웠던 KSG1-13 과 KSG1-16는 가장 우점하는 계통발생군이 다르지만 가장 많은 다섯 개의 군에서 공통으로 분포하는 미생물이 있음을 알 수 있었다. 침출수의 흐름에 따라서 살펴보면 침출수 (KSG1-12)에서는 a-Proteobacteria가 가장 많았고 침출수로 바로 오염된 지하수(KSG1-07)에서는 0-Proteobacteria가 좀 더 먼 오염지하수(KSG1-08)에서는 y-Proteobacteria가 가장 많았으며 아주 더 멀리 순수지하수로 추정되는 KSG1-13에서는 다시 [3-Proteobacteria가 가장 많았으나 다른 계통 군의 미생물도 골고루、분포하였다. 이러한 우점종들의 군집구조변화는 오염도와 유용한 전자수용체의 종류에 따라 달라졌을 것이다.
있다. 한편 DGGE분석에 의해 유사도가 가장 가까웠던 KSG1-13 과 KSG1-16는 가장 우점하는 계통발생군이 다르지만 가장 많은 다섯 개의 군에서 공통으로 분포하는 미생물이 있음을 알 수 있었다. 침출수의 흐름에 따라서 살펴보면 침출수 (KSG1-12)에서는 a-Proteobacteria가 가장 많았고 침출수로 바로 오염된 지하수(KSG1-07)에서는 0-Proteobacteria가 좀 더 먼 오염지하수(KSG1-08)에서는 y-Proteobacteria가 가장 많았으며 아주 더 멀리 순수지하수로 추정되는 KSG1-13에서는 다시 [3-Proteobacteria가 가장 많았으나 다른 계통 군의 미생물도 골고루、분포하였다.
우점화도 원인이 될 수 있다. 한편, KSG1-08이 비록 오염된 지하수이지만 상당히 정화되었기 때문에 비오염 지하수(KSG1-13)하고 가까운 미생물군집구조를 가질 것으로 예상이 되었는데, KSG1-13과의 유사성은 25.8%로 매우 낮은 것은 매우 특이한 결과이었다. 향후, 이와 관련하여 보다 자세한 연구가 필요하다.

후속연구

그러므로 전통적인 방법에 의해 얻은 자료들은 미생물군집의 실제적인 구성요소를 대변하지 못한다. 그러므로 본 연구에 사용된 DGGE(denaturing gradient gel electrophoresis) 기법은 이러한 전통적인 방법으로 인해 발생된 오류를 줄일 수 있어 좀 더 유효한 정보들을 제공할 것이다.
이와 같이 산화환원에 따른 미생물종의 파악은 침출수로 오염된 지하수의 정화에 있어서 자연저감기능의 이해 및 전자수용체의 추가 등의 전략을 구상하는데 매우 유용한 정보를 제공해 줄 것으로 사료된다.
8%로 매우 낮은 것은 매우 특이한 결과이었다. 향후, 이와 관련하여 보다 자세한 연구가 필요하다. 한편 KSG1-08과 KSG1-12의 낮은 유사도(27.

참고문헌 (23)

Aeson, D. A., M. S. Boguski, O. J. Lipman, J. Ostell, B. F. Ouellet, B. A. Rapp, and D. L. Wheeler. 1999. GenBank. Nucl. Acids Res. 27: 12-17

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Amann, R. J., W. Ludwig, and K. -H. Schleifer. 1995. Phylogenetic identification and in situ detection of individual microbial cells without cultivation. Microbial. Rev. 59: 143-169
An, Y. J., Y. H. Joo, J. Y. Hong, H. W. Ryu, and K. S. Cho. 2004. Microbial characterization of toluene-degrading denitrifYing consortia obtained from terrestrial and marine ecosystems. Appl. Microbial. Biotechnol. 65: 611-619
Ameth, J.-D., G. Milde, H. Kemdorff, and R. Schleyer. 1989. Waste deposit influences on groundwater quality as a tool for waste type and site selection for final storage quality, pp. 399-424. In P. Bacci (ed.), The Landfill vol. 20, Springer, Berlin
Bjerg, P.L., K. Rugge, J. K. Pedersen, and T. H. Christensen. 1995. Distribution of redox sensitive groundwater quality parameters downgradient of a landfill (Grindsted, Denmark). Environ. Sci. Technol. 29: 1387-1394

상세보기
Christensen, T. H., P. Kjeldsen, P. L. Bjerg, D. L. Jensen, J. B. Christensen, A. Baun, H. -J. Albrechtsen, and G. Heron. 2001. Biochemistry of landfill leachate plumes. Appl. Geochem. 16: 695-718
EPA. 2004. In-situ groundwater bioremediation, pp. 1-38. In EPA (ed.), How to Evaluate Alternative Cleanup Technologies of Underground Storage Tank Sites: A Guide for Corrective Action Plan Reviewers, (EPA 51O-R-04-002)
Eriksson, S., T. Ankner, K. Abrahamsson, and L. Hallbeck. 2005. Propylphenols are metabolites in the anaerobic biodegradation of propylbenzene under iron-reducing conditions. Biodegradation 16: 253-263

상세보기
Kalmbach, S., W. Manz, J. Wecke, and U. Szewzyk. 1999. Aquabacterium gen. nov., with description of Aquabacterium citratiphilum sp. nov., Aquabacterium parvum sp. novo and Aquabacterium commune sp. nov., three in situ dominant bacterial species from the Berlin drinking water system. Int. J. Sys. Bacterial. 49: 769-777
Kimmel, G.E. and O. C. Braids. 1980. Leachate plumes in groundwater from Babylon and Islip Landfills, Long Island, New York. Geological Survey (Geological Survey Professional Paper 1085), Washington, D.C., US
Knittel, K., A. Boetius, A. L. H. Eilers, K. Lochte, and O. P. P. Linke. 2003. Activity, distribution, and diversity of sulfate reducers and other bacteria in sediments above gas hydrate (Cascadia Margin, Oregon). Geomicrobiol. J. 20: 269-294

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Kohler, H.P.E. 1999. Sphingomonas herbicilovorans MH: a versatile phenoxyalkanoic acid herbicide degrader. J. Ind Microbial. Biotechnol. 23: 336-340

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Lovely, D.R. 1993. Dissimilatory metal reduction. Ann. Rev. Microbial. 47: 263-290

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Lyngkilde, J. and T. H. Christensen. 1992. Redox zones of a landfill leachate pollution plume (Vejen, Denmark). J. Contam. Hydrol. 10: 273-289

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Mannisto, M. K., M. A. Tiirola, and J. A. Puhakka. 2001. Degradation of 2,3,4,6-tetrachlorophenol at low temperature and low dioxygen concentrations by phylogenetically different groundwater and bioreactor bacteria. Biodegradation 12: 291-301

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Muyzer, G, E. C. De Waal, and A. G. Uitterlinden. 1993. Profiling of complex microbial populations by denaturing gradient gel electrophoresis analysis of polymerase chain reaction-amplified genes coding for 16S rRNA. Appl. Environ. Microbial. 59: 695-700
Nealson, K.H. and D. Saffarini. 1994. Iron and manganese in anaerobic respiration: environmental significance, physiology, and regulation. Ann. Rev. Microbiol. 48: 311-343

상세보기
Neefs J. M., Y. Van de Peer, L. Hendriks, and R. De Wachter. 1990. Compilation of small ribosomal subunit RNA sequences. Nucl. Acids Res. 18: 2237-2317
Nordin, K. 2004. 4-chlorophenol biodegradation by Arthrobacter chlorophenolicus A6. Dotoral Thesis, Stockholm University, Stockholm, Sweden
Philippot, L. 2005. Tracking nitrate reducers and denitrifiers in the environment. Biochem. Soc. Trans. 33: 200-204

상세보기
Roling, W. F. M., B. M. Van Breukelen, M. Braster, and H. W. Van Verseveld. 2000. Linking microbial community structure to pollution: Biolog-substrate utilization in and near a landfill leachate plume. Wat. Sci. Technol. 41: 47-53
Stumm, W. and J. J. Morgan. 1996. Aquatic Chemistry. 3rd ed. Wiley InterScience, Chichester, England
Tiirola, M., M. K. Mannisto, J. A. Puhakka, and M. S. Kulomaa. 2002. Isolation and Characterization of Novosphingobiumsp. strain MTl, a dominant polychlorophenoldegrading strain in a groundwater bioremediation system. Appl. Environ. Microbiol. 68: 173-180

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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