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차세대염기서열 및 현미경 분석을 통한 저어새의 토사물 내 먹이생물 분석
Analyzing Vomit of Platalea minor (Black-faced Spoonbill) to Identify Food Components using Next-Generation Sequencing and Microscopy 원문보기

환경생물 = Korean journal of environmental biology, v.36 no.2, 2018년, pp.165 - 173  

김현정 (한국해양과학기술원 해양시료도서관) ,  이택견 (한국해양과학기술원 남해특성연구센터) ,  정승원 (한국해양과학기술원 해양시료도서관) ,  권인기 (경희대학교 한국조류연구소) ,  유재원 ((주)한국연안환경생태연구소)

초록
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저어새의 먹이생물을 파악하기 위해 2010년 6월부터 2014년 6월까지 인천 남동유수지에서 저어새의 토사물 시료를 채집하여 현미경 관찰 및 차세대염기서열(NGS) 기법으로 분석하였다. 저어새의 먹이생물은 어류, 갑각류, 다모류, 곤충류로 구성되어 있었으며, 주로 저어새는 어류와 갑각류를 섭이하는 것으로 나타났다. 최우점 먹이생물은 풀망둑(Acanthogobius hasta)이었으며, 이 외에도 길게(Macrophthalmus abbreviates), 징거미새우류(Macrobrachium sp.), 칠게(Macrophthalmus japonicus), 각시흰새우(Exopalaemon modestus), 참갯지렁이(Neanthes japonica)가 우점 먹이생물로 출현하였다. 이들 먹이생물은 번식지 인근지역인 송도갯벌과 시화호에서 흔히 발견되며, 저어새는 채식지로써 이들 지역에 대한 의존도가 높을 것으로 판단된다. 현미경과 NGS로 분석한 일부 먹이생물에서 차이를 보였는데, 이는 토사물 내 먹이생물은 저어새의 위 내에서 분해되어 현미경 분석을 통한 형태학적 분류 특징을 찾기 어려웠던 반면, NGS 분석은 유전자를 통해 분류가 가능하기 때문에 형태학적 분석의 결과보다 높은 종 다양성을 보인 결과이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We sampled vomit of black-faced spoonbills(Platalea minor) during the brood-rearing season (from June 2011 to June 2014) at the Namdong reservoir in Incheon and analyzed the food components in the vomit using microscopy and next-generation sequencing (NGS). Microscopic observations primarily helped ...

주제어

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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 NGS 기법을 이용하여 저어새의 토사물을 분석한 후, 저어새의 먹이생물을 파악하였다. 또한 토사물의 형태학적 분석을 함께 실시하여, 토사물을 이용한 조류의 식이물 연구에 NGS 기법의 적합성을 파악하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
본 연구에서 시행한 저어새의 토사물 사료 분석 방법은 무엇인가? 저어새의 먹이생물을 파악하기 위해 2010년 6월부터 2014년 6월까지 인천 남동유수지에서 저어새의 토사물 시료를 채집하여 현미경 관찰 및 차세대염기서열(NGS) 기법으로 분석하였다. 저어새의 먹이생물은 어류, 갑각류, 다모류, 곤충류로 구성되어 있었으며, 주로 저어새는 어류와 갑각류를 섭이하는 것으로 나타났다.
저어새의 최우점 먹이생물은 무엇이었는가? 저어새의 먹이생물은 어류, 갑각류, 다모류, 곤충류로 구성되어 있었으며, 주로 저어새는 어류와 갑각류를 섭이하는 것으로 나타났다. 최우점 먹이생물은 풀망둑(Acanthogobius hasta)이었으며, 이 외에도 길게(Macrophthalmus abbreviates), 징거미새우류(Macrobrachium sp.), 칠게(Macrophthalmus japonicus), 각시흰새우(Exopalaemon modestus), 참갯지렁이(Neanthes japonica)가 우점 먹이생물로 출현하였다.
현미경 관찰 및 차세대염기서열(NGS) 기법으로 저어새의 먹이생물을 분석할 시, 각각 차이를 보인 이유는 무엇인가? 이들 먹이생물은 번식지 인근지역인 송도갯벌과 시화호에서 흔히 발견되며, 저어새는 채식지로써 이들 지역에 대한 의존도가 높을 것으로 판단된다. 현미경과 NGS로 분석한 일부 먹이생물에서 차이를 보였는데, 이는 토사물 내 먹이생물은 저어새의 위 내에서 분해되어 현미경 분석을 통한 형태학적 분류 특징을 찾기 어려웠던 반면, NGS 분석은 유전자를 통해 분류가 가능하기 때문에 형태학적 분석의 결과보다 높은 종 다양성을 보인 결과이다.
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참고문헌 (23)

  1. Choi JW, DS Kim, SH Shin and JG Je. 1998. Spatial distribution of macrobenthos in the sandflat of Taebudo, Kyonggi bay, the west coast of Korea. Ocean Res. 20:97-104. 

  2. Clark AH. 1910. Report on a collection of birds made by Pierre Louis Jouy in Korea. Proceed. Unit. States National Museum 38:147-176. 

  3. Collar NJ, AV Andreev, S Chan, MJ Crosby, S Subramanya and JA Tobias. 2001. Threatened Birds of Asia: The Birdlife International Red Data Book. Bird Conserv. Int. Cambridge, United Kingdom. 

  4. Deagle BE, DJ Tollit, SN Jarman, MA Hindell, AW Trites and NJ Gales. 2005. Molecular scatology as a tool to study diet: analysis of prey DNA in scats from captive Steller sea lions. Mol. Ecol. 14:1831-1842. 

  5. Hajibabaei M, GAC Singer, PDN Hebert and A Donal. 2007. DNA barcoding: how it complements taxonomy, molecular phylogenetics and population genetics. Trends Genet. 23:167-172. 

  6. Hancock JA, JA Kushlan and MP Kahl. 1992. Storks, Ibises and Spoonbills of the World. Academic Press, London, p. 385. 

  7. Harms-Tuohy CA, NV Schizas and RS Appeldoorn. 2016. Use of DNA metabarcoding for stomach content analysis in the invasive lionfish Pterois volitans in Puerto Rico. Mar. Ecol. Prog. Ser. 558:181-191. 

  8. Hebert PDN, A Cywinska, SL Ball and JR DeWaard. 2003. Biological identifications through DNA barcodes. Proc. R. Soc. Lond. Ser. B-Biol. Sci. 270:313-321. 

  9. Hsueh PW, CW Yen and WH Chou. 1993. Food habits of blackfaced spoonbill (Platalea minor Temminck and Schlegel) wintering in Taiwan. Bull. Natn. Mus. Nat. Sci. 4:87-90. 

  10. Hwang SW, CK Kim and TW Lee. 2003. Seasonal variation of fish catch using a fence net in the shallow tidal flat off Ganghwado, Korea. J. Fish. Aquat. Sci. 36:676-685. 

  11. Jeong MS. 2014. Temporal and Spatial Changes in the Diet of Young Black-faced Spoonbills (Platalea minor) Revealed by Stable Isotope Analysis. Seoul National University, Master's theses, p. 13. 

  12. Kim IC. 2006. Breeding Status and Feeding Ecology of Blackfaced Spoonbill (Platalea minor) during Its Breeding Season in South Korea. Korea National University of Education, Master's theses. 

  13. Kim M and BJ Koo. 2016. Changes in the macrobenthic community in Sihwa tidal flat after operation of the tidal power plant. Ocean Polar Res. 38:315-324. 

  14. Lee KS. 2015. Breeding situation of black-faced spoonbill in Korea. pp. 11-45. In Proceedings of International Blackfaced Spoonbill Workshop for the International Cooperation and Conservation, Incheon, Waterbird Network Korea, Seoul. 

  15. Lee SW, HS Lee and MJ Song. 2004. Conservation and status of waterbirds on Sihwa reclaimed area. J. Korean Wetland Soc. 6:73-87. 

  16. Magoc T and SL Salzberg. 2011. FLASH: fast length adjustment of short reads to improve genome assemblies. Bioinformatics 27:2957-2963. 

  17. Noh S. 2005. Wintering Ecology of the Black-faced Spoonbill (Platalea minor) in Seongsanpo, Jeju Province, South Korea. Seoul National University, Master's theses, p. 57. 

  18. Ramirez RG, JB Quintanilla and J Aranda. 1997. White-tailed deer food habits in northeastern Mexico. Small Ruminant Res. 25:141-146. 

  19. Rose P and DA Scott. 1997. Waterfowl Population Estimate, Second Edition. Wetlands International Publication 44, Wageningen, Netherlands, p. 47. 

  20. Schloss PD, SL Westcott, T Ryabin, JR Hall, M Hartmann, EB Hollister, RA Lesniewski, BB Oakley, DH Parks, CJ Robinson, JW Sahl, B Stres, GG Thallinger, DJ Van Horn and CF Weber. 2009. Introducing mothur: open-source, platformindependent, community-supported software for describing and comparing microbial communities. Appl. Environ. Microbiol. 75:7537-7541. 

  21. Suh IS and JS Hong. 2004. The community ecology of benthic macrofauna on the Cheokjeon tidal flat, Incheon, Korea 2. Spatio-temporal distribution patterns of the major dominant species. J. Korean Soc. Oceanogr. 9:93-105. 

  22. Yeung CK, CT Yao, Y Hsu, JP Wang and SH Li. 2005. How bad was a bottleneck? The historical population size of a threaten bird, the black-faced spoonbill Platalea minor, inferred from mitochondrial DNA diversity. pp. 9-10. In Symposium on Black-faced Spoonbill and Wetland Ecology in Tainan Area, Republic of China and Republic of Korea. 23 February. National Cheng-Kung University and Korea National University of Education. 

  23. Yu YT, KT Chan, HHN Fong and IWL Tse. 2014. International Black-faced Spoonbill Census 2014. Black-faced Spoonbill Research Group, The Hong Kong Bird Watching Society, Hong Kong, p. 44. 

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