국립농업과학원 생물안전성과는 생명공학기술로 개발되는 작물(GM작물)의 안전성 평가 중 '성분분석에 의한 비교평가'에 참고자료로 활용할 수 있도록 기존 상업화 작물성분의 분석 데이터를 제공하는 "작물성분 DB"를 구축하였다. "작물성분 DB"는 우리나라의 자연 환경에서 재배되는 주요 작물 품종들의 영양성분 함량정보를 제공함으로써 품종과 재배 지역, 연도에 따라 함량의 변화 정도를 확인할 수 있도록 데이터를 업그레이드 하고 있다. 현재 2곳 이상의 재배지역에서 2년 이상 재배한 벼와 고추 시료에 대한 주요 영양분과 항영양소, 2차 대사산물을 검증된 분석 방법을 사용하여 분석한 데이트를 제공하고 있다. 데이터는 평균값과 최저, 최대값을 제공함으로써 GM작물의 안전성 평가시 GM작물과 대응 비교작물 간에 나타나는 통계적 차이가 기존 상업작물의 생물학적 차이 또는 허용범위 내에 속하는지를 평가할 수 있도록 하였다. "작물성분 DB"는 사용자가 선택한 쿼리를 기반으로 쉽게 검색하고 활용하도록 하고 있다. 또한 유색미와 감자, 고구마, 콜리플라워와 같은 유색 작물의 기능성 성분 함량 정보를 제공하고 있어 일반 소비자들도 유용하게 정보를 활용할 수 있다. 본 논문은 상업작물 성분에 대한 중요한 정보를 제공하는 농진청 "작물성분 DB"의 구성과 사용법을 소개하였다.
국립농업과학원 생물안전성과는 생명공학기술로 개발되는 작물(GM작물)의 안전성 평가 중 '성분분석에 의한 비교평가'에 참고자료로 활용할 수 있도록 기존 상업화 작물성분의 분석 데이터를 제공하는 "작물성분 DB"를 구축하였다. "작물성분 DB"는 우리나라의 자연 환경에서 재배되는 주요 작물 품종들의 영양성분 함량정보를 제공함으로써 품종과 재배 지역, 연도에 따라 함량의 변화 정도를 확인할 수 있도록 데이터를 업그레이드 하고 있다. 현재 2곳 이상의 재배지역에서 2년 이상 재배한 벼와 고추 시료에 대한 주요 영양분과 항영양소, 2차 대사산물을 검증된 분석 방법을 사용하여 분석한 데이트를 제공하고 있다. 데이터는 평균값과 최저, 최대값을 제공함으로써 GM작물의 안전성 평가시 GM작물과 대응 비교작물 간에 나타나는 통계적 차이가 기존 상업작물의 생물학적 차이 또는 허용범위 내에 속하는지를 평가할 수 있도록 하였다. "작물성분 DB"는 사용자가 선택한 쿼리를 기반으로 쉽게 검색하고 활용하도록 하고 있다. 또한 유색미와 감자, 고구마, 콜리플라워와 같은 유색 작물의 기능성 성분 함량 정보를 제공하고 있어 일반 소비자들도 유용하게 정보를 활용할 수 있다. 본 논문은 상업작물 성분에 대한 중요한 정보를 제공하는 농진청 "작물성분 DB"의 구성과 사용법을 소개하였다.
The Biosafety Division of the National Academy of Agricultural Science has developed a 'Crop Composition DB' that provides analytical data on commercialized crops. It can be used as a reference in the 'Comparative Evaluation by Compositional Analysis' for the safety assessment of genetically modifie...
The Biosafety Division of the National Academy of Agricultural Science has developed a 'Crop Composition DB' that provides analytical data on commercialized crops. It can be used as a reference in the 'Comparative Evaluation by Compositional Analysis' for the safety assessment of genetically modified (GM) crops. This database provides the composition of crops cultivated in Korea, and thus upgrades the data to check the extent of changes in the compositional content depending on the cultivated area, varieties and year. The database is a compilation of data on the antioxidant, nutrient and secondary metabolite compositions of rice and capsicum grown in two or more cultivation areas for a period of more than two years. Data analysis was conducted under the guidelines of the Association of Official Analytical Chemists or methods previously reported on papers. The data was provided as average, minimum and maximum values to assess whether the statistical differences between the GM crops and comparative non-GM crops fall within the biological differences or tolerances of the existing commercial crops. The Crop Composition DB is an open-access source and is easy to access based on the query selected by the user. Moreover, functional ingredients of colored crops, such as potatoes, sweet potatoes and cauliflowers, were provided so that food information can be used and utilized by general consumers. This paper introduces the feature and usage of 'Crop Composition DB', which is a valuable tool for characterizing the composition of conventional crops.
The Biosafety Division of the National Academy of Agricultural Science has developed a 'Crop Composition DB' that provides analytical data on commercialized crops. It can be used as a reference in the 'Comparative Evaluation by Compositional Analysis' for the safety assessment of genetically modified (GM) crops. This database provides the composition of crops cultivated in Korea, and thus upgrades the data to check the extent of changes in the compositional content depending on the cultivated area, varieties and year. The database is a compilation of data on the antioxidant, nutrient and secondary metabolite compositions of rice and capsicum grown in two or more cultivation areas for a period of more than two years. Data analysis was conducted under the guidelines of the Association of Official Analytical Chemists or methods previously reported on papers. The data was provided as average, minimum and maximum values to assess whether the statistical differences between the GM crops and comparative non-GM crops fall within the biological differences or tolerances of the existing commercial crops. The Crop Composition DB is an open-access source and is easy to access based on the query selected by the user. Moreover, functional ingredients of colored crops, such as potatoes, sweet potatoes and cauliflowers, were provided so that food information can be used and utilized by general consumers. This paper introduces the feature and usage of 'Crop Composition DB', which is a valuable tool for characterizing the composition of conventional crops.
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문제 정의
본 논문은 생명공학 작물 안전성 평가 과정에서 성분분석 비교법에 대하여 알아보고, 이에 기존 상업작물 품종의 자연변이 평가의 근거 자료로 사용될 수 있는 성분분석 자료확보 및 작물성분 데이터베이스(DB) 구축의 중요성을 강조, 이를 뒷받침하고자 해외의 DB 구축과 활용에 대해 조사하였다. 그리고 우리나라에서 GM작물의 안전성 평가에 활용될 수 있도록 2015년부터 농촌진흥청 국립농업과학원에서 개발한 벼와 고추 등 주요 작물들의 상업화된 품종 성분 DB를 소개하였다. 농촌진흥청 ｢작물성분 DB｣ 구성과 현재 정보가 제공되고 있는 작물성분 내용 및 DB사용법을 안내하고, 향후 DB 활용의 중요성을 제시하였다.
그리고 우리나라에서 GM작물의 안전성 평가에 활용될 수 있도록 2015년부터 농촌진흥청 국립농업과학원에서 개발한 벼와 고추 등 주요 작물들의 상업화된 품종 성분 DB를 소개하였다. 농촌진흥청 ｢작물성분 DB｣ 구성과 현재 정보가 제공되고 있는 작물성분 내용 및 DB사용법을 안내하고, 향후 DB 활용의 중요성을 제시하였다.
본 논문은 생명공학 작물 안전성 평가 과정에서 성분분석 비교법에 대하여 알아보고, 이에 기존 상업작물 품종의 자연변이 평가의 근거 자료로 사용될 수 있는 성분분석 자료확보 및 작물성분 데이터베이스(DB) 구축의 중요성을 강조, 이를 뒷받침하고자 해외의 DB 구축과 활용에 대해 조사하였다. 그리고 우리나라에서 GM작물의 안전성 평가에 활용될 수 있도록 2015년부터 농촌진흥청 국립농업과학원에서 개발한 벼와 고추 등 주요 작물들의 상업화된 품종 성분 DB를 소개하였다.
제안 방법
그러나 논문에서 발표된 성분분석 항목들은 안전성평가에서 OECD에서 제안한 과학적 근거로 사용할 수 있는 성분 항목들에 대하여는 매우 제한적이다. 따라서 국립농업과학원 생물안전성과에서는 GM작물의 안전성 평가를 위해 벼와 고추 등의 주요 작물들의 상업품종들을 여러 지역의 포장에서 2년 이상 재배하여 성분 분석할 시료를 수확·저장 후 분석 전문실험실에서 검증된 방법으로 분석한 데이터를 제공하는 ｢작물성분 DB｣를 구축하였다.
국제적으로 사용되고 있는 성분 DB로는 USDA, FAO, ILSI등의 DB로써, FAO의 INFOODS(International Network of FoodData System), USDA 산하 NDL(Nutrient Data Laboratory) 및National Nutrient Database, 캐나다의 Canadian Nutrient File(CF)등이 있다. 이 중에서 GM작물의 안전성 평가에서 상업품종의 자연변이로 인한 데이터 범주로 주로 사용되는 ILSI 작물성분 DB(ILSI-CCDB, ILSI Crop Composition Database)에 대해서 구체적으로 살펴보았다.
｢작물성분 DB｣에서 제공하는 벼의 주요 성분데이터가 현재 GM작물의 안전성 평가에서 상업작물의 성분 비교 자료로써 활용되고 있는 OECD 합의문서(OECD 2016) 데이터와 ILSI-CCDB 데이터를 비교하여 보았다. ILSI-CCDB는 논벼에 대한 데이터만을 제공하기 때문에 현미의 성분을 제공하는 ｢작물성분 DB｣ 데이터와는 비교를 할 수 없었다.
대상 데이터
OECD 합의문서의 현미 성분 데이터들 중에서 가급적 최근에 발표되었으며, 분석된 성분의 항목들이 많은 NARO (2011) 데이터와 ｢작물성분 DB｣ 데이터를 비교하였다[Table 4]. NARO (2011) 데이터는 1999년에서 2009년 사이에 일본의 주요 벼 품종에서 분석되었으며, 샘플은 138개이다. ｢작물성분 DB｣의 벼 시료에 대한 정보는 Table 1에 정리되어 있으며, 샘플 개수는 500이다.
신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 위하여 성분 분석은 AOAC, 식품공전, SCI급 논문에 발표된 검증된 방법들을 사용하여 실용화재단의 전문 분석실과 국립농업과학원 생물안전성과에서 진행되었다. 지금까지 벼, 고추, 고구마, 감자, 콜리플라워에 대한 성분함량 정보가 DB에 수록되었으며, 각각의 분석 항목들과 측정 단위는 Table 3과 같다.
고추는 2016년과 2017년에 10가지 품종을 전북임실과 경북 영양 지역에서 재배 건조한 후 저온에서 보관·분쇄한 후 분석할 때까지 –70°C 냉동 보관하여 분석하였다. 콜리플라워와 고구마, 감자는 색이 다른 여러 품종들을 각각 2012년 대전과 2013년 무안, 2015년 평창에서 재배하여 수확 후 분석하였다.
데이터처리
OECD 합의문서(2016)에는 식용을 위한 논벼와 현미 백미 등 가공형태와 배, 쌀겨 등 부위별 주요 성분데이터를 문헌과 ILSICCDB, USDA, NARO (National Agricultural Research Organization Japan) 데이터베이스의 데이터를 Table로 정리하여 제공하고 있다. OECD 합의문서의 현미 성분 데이터들 중에서 가급적 최근에 발표되었으며, 분석된 성분의 항목들이 많은 NARO (2011) 데이터와 ｢작물성분 DB｣ 데이터를 비교하였다[Table 4]. NARO (2011) 데이터는 1999년에서 2009년 사이에 일본의 주요 벼 품종에서 분석되었으며, 샘플은 138개이다.
성능/효과
이후로 GM작물에 대한 수요가 증가하면서 GM작물의 재배를 승인하는 국가와 재배 승인되는 작물의 종류가 증가하였다(Aldemita 2015). 결과적으로 1996년 170만 ha였던 재배면적이 2017년 1억 8980만 ha로 약 112배 증가하였으며(ISAAA 2017), 2017년까지 가장 많이 재배된 GM작물은 대두, 옥수수, 면화, 카놀라, 알파파이며 이외에 사탕무, 파파야, 감자 등이 재배되었다(ISAAA2017). 지금까지 주로 제초제 내성 및 해충저항성 특성을 가진 작물이 주로 개발되었으며, 최근에는 영양조성이나 기능적 특성이 개선된 작물 개발이 점차 증가하고 있다(Dunwell2014).
후속연구
앞으로 수입 또는 국내에서 개발되어 재배될 가능성이 높은 생명공학 작물들의 상업화 품종들에 대한 성분분석 등으로 ｢작물성분 DB｣의 영역을 넓혀갈 필요가 있다. 그리고 성분 조회와 결과 옵션들을 사용자가 더 편리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 데이터베이스 업그레이드가 이루어진다면 ｢작물성분 DB｣는 새로이 개발되는 작물 품종들의 안전성 평가에서 중요한 비교자료가 될 것이다. 또한 주요 작물 품종들의 재배지역과 재배연도에 따른 성분 조성을 비교하여 환경요인에 따른 품질 특성 등에 대한 중요한 정보를 제공할 것이라 기대된다.
2018), ILSI-CCDB와 OECD 문헌은 우리나라에서의 GM작물 안전성평가에 참고자료가 될 수 있지만, 직접적인 비교 자료로 쓰일 수 없다. 따라서 우리나라에서 전통적으로 재배하여 식용으로 사용되어 온 안전성이 보장되어 있는 작물품종들에 대한 지역별, 연차별 작물성분데이터가 필요하다. 국내상업작물 품종들에 대한 성분분석 데이터에 대한 논문들이 일부 발표되어 있지만, 성분 프로파일링이 아니므로 안전성평가를 위한 자료로 활용하는데 한계가 있다.
그러나 유전체교정 과정의 부정확성 등 잠재적 위험 가능성 때문에 유전자편집 작물들의 안전성에 대한 우려도 제기되고 있다. 따라서 유전자편집 작물들이 향후 본격적으로 상업화될 경우 ｢작물성분 DB｣는 안전성 평가에서 중요한 자료가 될 것이다. 앞으로 수입 또는 국내에서 개발되어 재배될 가능성이 높은 생명공학 작물들의 상업화 품종들에 대한 성분분석 등으로 ｢작물성분 DB｣의 영역을 넓혀갈 필요가 있다.
그리고 성분 조회와 결과 옵션들을 사용자가 더 편리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 데이터베이스 업그레이드가 이루어진다면 ｢작물성분 DB｣는 새로이 개발되는 작물 품종들의 안전성 평가에서 중요한 비교자료가 될 것이다. 또한 주요 작물 품종들의 재배지역과 재배연도에 따른 성분 조성을 비교하여 환경요인에 따른 품질 특성 등에 대한 중요한 정보를 제공할 것이라 기대된다.
따라서 유전자편집 작물들이 향후 본격적으로 상업화될 경우 ｢작물성분 DB｣는 안전성 평가에서 중요한 자료가 될 것이다. 앞으로 수입 또는 국내에서 개발되어 재배될 가능성이 높은 생명공학 작물들의 상업화 품종들에 대한 성분분석 등으로 ｢작물성분 DB｣의 영역을 넓혀갈 필요가 있다. 그리고 성분 조회와 결과 옵션들을 사용자가 더 편리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 데이터베이스 업그레이드가 이루어진다면 ｢작물성분 DB｣는 새로이 개발되는 작물 품종들의 안전성 평가에서 중요한 비교자료가 될 것이다.
안전성평가에 프로파일링 데이터를 정확하게 이해하고 효과적으로 사용하기 위해서는 전사체, 단백질체, 대사체의 반복 실험과 통계분석, 생물학적 검증 등이 필요하며, 기존 상업작물의 자연적 변이 데이터가 축적되기까지 시간이 필요하다(Chassy 2010). 작물성분 DB의 구축과 확장은 향후 개발되는 새로운 생명공학 작물의 비의도적 변화를 좀 더 과학적으로 평가하기 위해, 표적 및 비표적 물질의 빅데이터를 프로파일링함으로써 GM작물의 안전성 평가에서 비교평가법으로 지속적으로 중요하게 활용되는 오픈소스가 될 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
현재 GM작물의 안정성 평가는 어떻게 이루어지고 있는가?
GM작물에서 도입된 유전자의 영향에 의하여 발생할 수 있는 비의도적인 성분 변화를 조사하기 위한 방법들이 발전되고 있다. 현재까지는 GM작물의 안전성 평가법으로는 OECD의 가이드라인에 명시되어 있는 주요 영양성분과 항영양소, 독성물질, 이차대사 산물과 같은 알려진 성분을 비교작물과 비교하는 표적성분 접근법이 이용되고 있다. 그러나 표적성분 접근법은 분석 가능한 물질의 제한성과 알려지지 않은 항영양소나 독성물질 등을 확인할 수가 없다.
생명공학 작물의 재배 면적 변화는 어떠한가?
이 후로 GM작물에 대한 수요가 증가하면서 GM작물의 재배를 승인하는 국가와 재배 승인되는 작물의 종류가 증가하였다(Aldemita 2015). 결과적으로 1996년 170만 ha였던 재배면적이 2017년 1억 8980만 ha로 약 112배 증가하였으며(ISAAA 2017), 2017년까지 가장 많이 재배된 GM작물은 대두, 옥수수, 면화, 카놀라, 알파파이며 이외에 사탕무, 파파야, 감자 등이 재배되었다(ISAAA2017). 지금까지 주로 제초제 내성 및 해충저항성 특성을 가진 작물이 주로 개발되었으며, 최근에는 영양조성이나 기능적 특성이 개선된 작물 개발이 점차 증가하고 있다(Dunwell2014).
2017년 까지 가장 많이 재배 된 GM작물 종류는 무엇인가?
이 후로 GM작물에 대한 수요가 증가하면서 GM작물의 재배를 승인하는 국가와 재배 승인되는 작물의 종류가 증가하였다(Aldemita 2015). 결과적으로 1996년 170만 ha였던 재배면적이 2017년 1억 8980만 ha로 약 112배 증가하였으며(ISAAA 2017), 2017년까지 가장 많이 재배된 GM작물은 대두, 옥수수, 면화, 카놀라, 알파파이며 이외에 사탕무, 파파야, 감자 등이 재배되었다(ISAAA2017). 지금까지 주로 제초제 내성 및 해충저항성 특성을 가진 작물이 주로 개발되었으며, 최근에는 영양조성이나 기능적 특성이 개선된 작물 개발이 점차 증가하고 있다(Dunwell2014).
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