[논문]유기농자재 사용에 따른 고추 병해 발생과 토양 미생물상 구조의 상관관계

조경준; 김성현; 이용복; 곽연식

doi:10.5423/rpd.2020.26.4.202

유기농자재 사용에 따른 고추 병해 발생과 토양 미생물상 구조의 상관관계
Correlation between Disease Occurrences and Microbial Community Structure by Application of Organic Materials in Pepper 원문보기

Research in plant disease = 식물병연구, v.26 no.4, 2020년, pp.202 - 209

조경준 (경상대학교 응용생명과학부) , 김성현 (경상대학교 식물의학과) , 이용복 (경상대학교 응용생명과학부) , 곽연식 (경상대학교 응용생명과학부)

초록
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유기농업은 지속가능한 농업을 위해서 필요하며, 생물 다양성 유지를 위해 필수적인 경작 방법으로 전 세계적으로 성장하고 있는 농업 분야 중 하나이다. 유기농업은 인류의 건강과 환경에 유해한 영향을 끼질 수 있는 화학적 제재의 사용을 줄이고, 친환경적 동·식물성 비료, 식물 추출물, 미생물 제재 등이 사용되기 때문에 소비자에게 안전한 농산물을 제공할 수 있다. 노지 고추를 대상으로 3년간 유기농업 환경과 관행농업 환경에서 주요 병해 발생과 토양 미생물상의 조사하였다. 토양 미생물상의 차이는 차세대 염기서열 분석 기법을 활용하여 조사하였으며, 유기농업에 사용되는 제제의 종류에 따라 토양 미생물상이 다르게 형성되었다. 바이러스, 탄저병에 대해서는 관행농업에서의 병 발생률이 낮았으나, 청고병은 미생물 제재 사용에 의해 병 발생률이 낮게 나타났다. 미생물 제재를 사용한 토양에서 투입된 미생물이 토양 미생물에서 검출되었으며, 이는 미생물이 실제 토양에 정착했음을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Organic farming is necessary to sustainable agriculture, preserve biodiversity and continued growth the sector in agriculture. In organic farming, reduced usage of chemical agents that adversely affect human health and environment, employing amino acids and oil cake fertilizer, plant extracts, and microbial agents are used to provide safe agricultural products to consumers. To investigation microbiome structure, we proceeded on the pepper plant with difference fertilizers and treatments in organic agriculture for three years. The microbial communities were analyzed by the next generation sequencing approach. Difference soil microbiota communities were discovered base on organic fertilizer agents. Occurrences of virus and anthracnose diseases had a low incidence in conventional farming, whereas bacteria wilt disease had a low incidence in microbial agents treated plots. Microbe agents, which applied in soil, were detected in the microbial community and the funding suggested the applied microbes successfully colonized in the organic farming environment.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Characteristics of microbial agent and plant extract in this study
그림 Fig. 1. Total microbial counts in soil as influenced by different organic amendments. Log10 colony forming units (cfu) count culturable microbes in soil by fertilizers and treatments. All samples dilute 10^-1 to 10^-5 and spreading on tryptic soy agar (TSA) media. NPK, nitrogen, phosphorus, potassium; UNT, untreated; MA, microbial agent; PE, plant extract. Statics analyzed to compare difference of fertilizer groups by treatments, data were sorted, used One-way ANOVA and Tukey HSD. The difference in treatments each fertilizer groups is not shown (P>0.2). Each replication contained three repeats. Error bars represent ± SD (standard deviation).
표 Table 2. Number of antifungal microbe isolates from the soils that received the organic materials
그림 Fig. 2. Pepper anthracnose disease incidence in organic material treatments. Pepper anthracnose occurrences are visualized by linear graphs. According to 'Three-way ANOVA' analyzed, investigation of pepper anthracnose incidence in 2015, each fertilizers and period of incidence study show significantly difference (P<0.001). In contrast, treatments were not shown difference in anthracnose incidence (P=0.25). In 2016, each fertilizer and period of incidence difference were shown (P<0.001, P=0.005). Treatments were not shown (P=0.271). In 2017, period of incidence and treatments group show difference (P<0.001, P=0.020), by fertilizer was not shown (P=0.301). NPK, nitrogen, phosphorus, potassium; UNT, untreated; AAF, amino acid fertilizer; OCF, oil cake fertilizer; MA, microbial agent; PE, plant extract. Each replication contained three repeats. Error bars represent ± SD (standard deviation).
그림 Fig. 3. Viral disease incidences among organic materials treatment. Virus occurrence on pepper were visualized by linear graph. 'Three-way ANOVA' statics analyzed, pepper viral disease incidence investigation in 2015, each fertilizer, period of incidence study and treatments show significantly difference (each P=0.001, P=0.000, P=0.002). In 2016, each fertilizer and period of incidence study difference were shown (P<0.001, P<0.001). Treatments were not shown (P=0.195). In 2017, All of comparison groups, fertilizer, period of incidence study and treatments, were shown difference (P<0.001, P=0.001, and P<0.001). NPK, nitrogen, phosphorus, potassium; UNT, untreated; AAF, amino acid fertilizer; OCF, oil cake fertilizer; MA, microbial agent; PE, plant extract. Each replication contained three repeats and error bars represent ± SD (standard deviation.
그림 Fig. 4. Bacterial wilt incidences in organic material treated pepper. Bacterial wilt disease incidence on pepper in 2017, were visualized by linear graph. According to 'Three-way ANOVA' statics analyzed, pepper bacterial wilt disease incidence differs period of incidence investigation and treatments (P<0.001). Fertilizer group does not show difference (P=0.384). NPK, nitrogen, phosphorus, potassium; UNT, untreated; AAF, amino acid fertilizer; OCF, oil cake fertilizer; MA, microbial agent; PE, plant extract. Each replication contained three repeats and error bars represent ± SD (standard deviation).
그림 Fig. 5. Rarefaction curve for different treatments. Rarefaction curves indicate the number of detected OTUs as more sequences are considered per sample. After sampling 25,000 reads, with the sampled read number increasing, the newly discovered OTUs reduced and the rarefaction curves tended to attain the saturation plateau. AAF, amino acid fertilizer; OCF, oil cake fertilizer; UNT, untreated; NPK, nitrogen, phosphorus, potassium; MA, microbial agent. 2016 AAF, 708 OTUs number, 31,754 reads; 2016 OCF, 783 OTUs number, 36,216 reads; 2016 NPK, 733 OTUs number, 31,389 reads; 2016 UNT, 711 OTUs number, 37,844 reads; 2017 NPK①, 1,332 OTUs number, 44,757 reads; 2017 NPK②, 677 OTUs number, 25,880 reads; 2017 OCF+MA①, 756 OTUs number, 34,923 reads; 2017 OCF+MA②, 805 OTUs number, 39,862 reads.
그림 Fig. 7. Principal coordinate analysis based on Bray-Curtis distance and weighted averages scores of OTUs. The comparison between micro-bial agent be used group and not used groups, show distribution of microbiome community. AAF, amino acid fertilizer; NPK, nitrogen, phosphorus, potassium; OCF, oil cake fertilizer; UNT, untreated; OTU, operational taxonomic units. Microbial agent treatment group show Bacillus and Lysinibacillus density certainly higher than others. Contour interval show microbial density. blue dots; Lysinibacillus OTUs, red dots; Bacillus OTUs in microbial agent ingredient.
그림 Fig. 6. Microbial community composition in phyla levels. Phyloge-netic analysis of microbes in organic fertilizers. Samples that amino acid fertilizer (AAF), microbial agent (MA), nitrogen, phosphorus, potassium (NPK), oil cake fertilizer (OCF), untreatment (UNT).

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 2015년, 2016년, 2017년에 노지 고추의 유기농업과 관행농업 재배지에서 시비와 약제처리에 따른 토양미생물의 다양성 비교, 탄저병 등의 병해 방제 효과를 검증하기 위하여 수행되었다.

제안 방법

포장의 크기를고려하여 한 반복당 고추 3그루를 임의로 선발한 후, 고추 한그루에 발생한 탄저병의 비율을 구하였으며, 바이러스 병과 청고병 또한 한 반복당 발병개체의 비율을 조사하였다. 고추 밭고랑 사이의 토양을 깊이 10 cm를 걷어내어 각 처리구당 3번의 토양을 채집하였다. 매년 3회 실시하였으며 한 처리구당 3개의 토양 샘플을 균일하게 섞어 1 g이 되도록 하였다.
병 발생 및 길항 미생물 조사. 고추 재배는 9.5 m×33 m의포장 구역에 각각 2.5 m×10 m의 유박, 동물성 비료, 무처리의비배관리 처리구로 구성되었으며, 각 비배관리 처리구는 3 m× 1.2 m 규모의 미생물, 식물추출물, 무처리구의 유기농자제 투입구로 구성되었다. 고추의 재식 간격과 이랑의 폭은 약 30 cm 로 각 구획당 80주가 식재되었다.
본 실험에서 사용된 유기농 제제 및 관행농 제제는 시중에 시판되고 있는 제품 중 무작위로 선발하여 사용하였음으로, 본 연구결과에서 제제의 생산자 및 제품의 정확한 품명은 공개하지 않는다. 고추재배 시 시비는 고추 표준시비량(19–11.2–14.9 kg/10 a: N-P₂O₅- K₂O)을 참고하여 질소와 칼륨은 3회 처리하고(관행재배), 식물성 처리구는 유박을 전량 시비하였으며, 동물성 비료 처리 구는 동물성 아미노산 비료(8.7 kg/10 a)를 3회 시비하였다. 그리고 무처리는 시비하지 않았다.
0×10⁵ cfu/ml)을 혼합 사용하였으며, 식물추출물인 오배자 추출물을 2주 간격으로 3회 관주 및 엽면 살포를 하였다(Table 1). 관행 재배의 처리는 농가의 관행 시비에 맞게 살포하였으며 본 시비는 3년간 동일한 방법으로 수행하였다. 미생물상 조사를 위한 토양 시료 채취는 고추 작기중 3회에 걸쳐 채취하였다.
근권토양 미생물 DNA 추출 및 군집분석. 근권토양 내 미생물의 DNA를 추출하기 위해서 FastDNA Spin Kit for Soil (MPBiomedicals, Irvine, CA, USA)와 FastPrep instrument (MP Biomedicals)을 사용하였으며, Nanodrop 2000c (Thermo Scientific, Wilmington, DE, USA)을 사용하여 DNA를 정량하였다. 16S rRNA를 증폭하는 universal primer인 341F (5′-CCTAC- GGGNGGCWGCAG-3′)와 805R (5′-GACTACHVGGGTATCTA- ATCC-3′)를 사용하였다(Herlemann 등, 2011).
근권토양 미생물 DNA 추출 및 군집분석. 근권토양 내 미생물의 DNA를 추출하기 위해서 FastDNA Spin Kit for Soil (MPBiomedicals, Irvine, CA, USA)와 FastPrep instrument (MP Biomedicals)을 사용하였으며, Nanodrop 2000c (Thermo Scientific, Wilmington, DE, USA)을 사용하여 DNA를 정량하였다.
유기농업은 인류의 건강과 환경에 유해한 영향을 끼질 수 있는 화학적 제재의 사용을 줄이고, 친환경적 동·식물성 비료, 식물 추출물, 미생물 제재 등이 사용되기 때문에 소비자에게 안전한 농산물을 제공할 수 있다. 노지 고추를 대상으로 3년간 유기농업 환경과 관행농업 환경에서 주요 병해 발생과 토양 미생물상의 조사하였다. 토양 미생물 상의 차이는 차세대 염기서열 분석 기법을 활용하여 조사하였으며, 유기농업에 사용되는 제제의 종류에 따라 토양 미생물 상이 다르게 형성되었다.
0 g, agar 20 g per liter)에 도말하였다. 도말된 TSA 배지에서 세균의 균총만을 대상으로 분리하여, 탄저병 길항 미생물 조사를 위해 각 처리구의 토양에서 30개의 균을 임의로 선발하여 탄저병 원인균 (Colletotrichum gloeosporioides, KACC 40690)과 PDK 한천배지 (potato dextrose pepton; potato starch 1.7 g, dextrose 8.3 g, pepton 10 g, agar 20 g per liter) 상에서 대치배양을 통해 확인하였다.
고추 밭고랑 사이의 토양을 깊이 10 cm를 걷어내어 각 처리구당 3번의 토양을 채집하였다. 매년 3회 실시하였으며 한 처리구당 3개의 토양 샘플을 균일하게 섞어 1 g이 되도록 하였다. 멸균수 10 ml을 넣은 후, 1/10씩 희석하여 만든 시료를 TSA 배지(tryptic soy agar; pancreatic digest of casein 17.
유기농 제제별 미생물 군집 구조. 미생물 군집구조 분석은 2차년도와 3차년도에 걸쳐 총 2회 실시되었으며, 서열정보당 동정된 operational taxonomic unit (OTU)를 rarefaction curve로나타내었다. 동정된 OTU 숫자는 최소 677개부터 최대 1, 332개가 나왔으며 read수가 더 추가된다.
추출한 DNA는 Chunlab (Seoul, Korea)에 의뢰하여 16S rRNA중 V3–V4 region을 증폭시킨 다음 next generation sequencing인 Illumina MiSeq을이용하여 미생물 군집구조를 분석하였다. 미생물상 분석은 2016 년도와 2017년도에 고추를 수확한 후 근권토양을 대상으로 총 2회 실시하였다.
그리고 무처리는 시비하지 않았다. 미생물제제는 Bacillus velezensis G341 (1.0×10⁷ cfu/ml)과 Lysinibacillus sphaericus TC₁ (5.0×10⁵ cfu/ml)을 혼합 사용하였으며, 식물추출물인 오배자 추출물을 2주 간격으로 3회 관주 및 엽면 살포를 하였다(Table 1). 관행 재배의 처리는 농가의 관행 시비에 맞게 살포하였으며 본 시비는 3년간 동일한 방법으로 수행하였다.
고추의 탄저병, 바이러스, 청고병 발병. 비료 및 약제 처리구간 별로 탄저병, 바이러스, 청고병을 육안으로 조사하였다. 탄저병의 경우 국내에는 C.
5 m×10 m로 조성하여 실험을 수행하였다. 비료 및 약제 처리구간별 탄저병, 바이러스, 청고병을 육안으로 조사하였다. 포장의 크기를고려하여 한 반복당 고추 3그루를 임의로 선발한 후, 고추 한그루에 발생한 탄저병의 비율을 구하였으며, 바이러스 병과 청고병 또한 한 반복당 발병개체의 비율을 조사하였다.
시험구 배치 및 약제 처리. 시험구 배치는 무처리(untreat- ment), 식물성(oil cake fertilizer), 동물성(amino acid fertilizer), 관행(nitrogen, phosphorus, potassium) 비료를 사용하고, 식물추출물(plant extract)과 미생물제제(microbial agent)를 분할 구 배치법(split-plot design)으로 실시하였다.
원인균인 Ralstonia solanacearum가 도관부에 증식하여 기주식물이 급격히 고사하는 식물병으로 알려져 있다(Lebeau 등, 2011). 청고병은 한 반복당 발병개체의 비율을 구하였다. 조사한 내용은 조사시기, 약제, 비료처리에 따른 변화를 Three- way ANOVA와 사후분석(Scheffe method)을 이용하여 분석하였다.
16S rRNA를 증폭하는 universal primer인 341F (5′-CCTAC- GGGNGGCWGCAG-3′)와 805R (5′-GACTACHVGGGTATCTA- ATCC-3′)를 사용하였다(Herlemann 등, 2011). 추출한 DNA는 Chunlab (Seoul, Korea)에 의뢰하여 16S rRNA중 V3–V4 region을 증폭시킨 다음 next generation sequencing인 Illumina MiSeq을이용하여 미생물 군집구조를 분석하였다. 미생물상 분석은 2016 년도와 2017년도에 고추를 수확한 후 근권토양을 대상으로 총 2회 실시하였다.
분산분석결과 연도별비료처리에 따른 미생물 밀도의 차이는 통계적으로 유의한 결과를 나타내지 않아 토양내 미생물 밀도는 일정한 것으로 판단된다. 탄저병 길항 미생물 빈도조사를 위해 각 처리구의 토양에서 30개의 균을 임의로 선발하여, 탄저병 원인균(C. gloeospo- rioides, KACC 40690)과 PDK 한천배지상에서 대치배양을 통해 선발하여 처리 구간별로 길항미생물 빈도를 조사하였다. 2015 년에는 탄저병 병원균인 C.
노지 고추를 대상으로 3년간 유기농업 환경과 관행농업 환경에서 주요 병해 발생과 토양 미생물상의 조사하였다. 토양 미생물 상의 차이는 차세대 염기서열 분석 기법을 활용하여 조사하였으며, 유기농업에 사용되는 제제의 종류에 따라 토양 미생물 상이 다르게 형성되었다. 바이러스, 탄저병에 대해서는 관행 농업에서의 병 발생률이 낮았으나, 청고병은 미생물 제재 사용에 의해 병 발생률이 낮게 나타났다.
근권 미생물 밀도 및 탄저병 길항균 분포. 토양 시료를 1/10 씩 순차적으로 희석한 시료를 TSA 배지에 도말하여 cfu를 측정하여 처리구별로 비교를 하였다. 그 결과 토양 내 미생물 밀도는 10⁷ cfu/g of soil의 밀도를 보였다(Fig.
비료 및 약제 처리구간별 탄저병, 바이러스, 청고병을 육안으로 조사하였다. 포장의 크기를고려하여 한 반복당 고추 3그루를 임의로 선발한 후, 고추 한그루에 발생한 탄저병의 비율을 구하였으며, 바이러스 병과 청고병 또한 한 반복당 발병개체의 비율을 조사하였다. 고추 밭고랑 사이의 토양을 깊이 10 cm를 걷어내어 각 처리구당 3번의 토양을 채집하였다.

대상 데이터

근권토양 내 미생물의 DNA를 추출하기 위해서 FastDNA Spin Kit for Soil (MPBiomedicals, Irvine, CA, USA)와 FastPrep instrument (MP Biomedicals)을 사용하였으며, Nanodrop 2000c (Thermo Scientific, Wilmington, DE, USA)을 사용하여 DNA를 정량하였다. 16S rRNA를 증폭하는 universal primer인 341F (5′-CCTAC- GGGNGGCWGCAG-3′)와 805R (5′-GACTACHVGGGTATCTA- ATCC-3′)를 사용하였다(Herlemann 등, 2011). 추출한 DNA는 Chunlab (Seoul, Korea)에 의뢰하여 16S rRNA중 V3–V4 region을 증폭시킨 다음 next generation sequencing인 Illumina MiSeq을이용하여 미생물 군집구조를 분석하였다.
관행 재배의 처리는 농가의 관행 시비에 맞게 살포하였으며 본 시비는 3년간 동일한 방법으로 수행하였다. 미생물상 조사를 위한 토양 시료 채취는 고추 작기중 3회에 걸쳐 채취하였다.

데이터처리

NPK, nitrogen, phosphorus, potassium; UNT, untreated; MA, microbial agent; PE, plant extract. Statics analyzed to compare difference of fertilizer groups by treatments, data were sorted, used One-way ANOVA and Tukey HSD. The difference in treatments each fertilizer groups is not shown (P>0.
청고병은 한 반복당 발병개체의 비율을 구하였다. 조사한 내용은 조사시기, 약제, 비료처리에 따른 변화를 Three- way ANOVA와 사후분석(Scheffe method)을 이용하여 분석하였다. 1차년도 탄저병 조사에 따르면, 관행과 유기농가 간의 탄저병 발병률이 매우 크게 차이가 났다.
통계분석 방법. 토양 내 미생물 밀도의 비교를 위해서 One- way ANOVA와 사후분석(Tukey HSD)을 이용하였으며, 탄저병, 바이러스, 청고병에 대하여 조사한 내용은 Three-way ANOVA 와 사후분석(Scheffe method)을 이용하여 분석을 진행하였다. 분류학적 동정은(taxonomic assignment) SILVA database (http://www.

이론/모형

토양 내 미생물 밀도의 비교를 위해서 One- way ANOVA와 사후분석(Tukey HSD)을 이용하였으며, 탄저병, 바이러스, 청고병에 대하여 조사한 내용은 Three-way ANOVA 와 사후분석(Scheffe method)을 이용하여 분석을 진행하였다. 분류학적 동정은(taxonomic assignment) SILVA database (http://www.arb-silva.de/)를 사용하여 문(Phylum)단 계에서 미생물 군집을 그래프로 나타냈다. 그래프의 시각화는 ggplot2 version 3.
시험구 배치 및 약제 처리. 시험구 배치는 무처리(untreat- ment), 식물성(oil cake fertilizer), 동물성(amino acid fertilizer), 관행(nitrogen, phosphorus, potassium) 비료를 사용하고, 식물추출물(plant extract)과 미생물제제(microbial agent)를 분할 구 배치법(split-plot design)으로 실시하였다. 본 실험에서 사용된 유기농 제제 및 관행농 제제는 시중에 시판되고 있는 제품 중 무작위로 선발하여 사용하였음으로, 본 연구결과에서 제제의 생산자 및 제품의 정확한 품명은 공개하지 않는다.

성능/효과

토양 시료를 1/10 씩 순차적으로 희석한 시료를 TSA 배지에 도말하여 cfu를 측정하여 처리구별로 비교를 하였다. 그 결과 토양 내 미생물 밀도는 10⁷ cfu/g of soil의 밀도를 보였다(Fig. 1). 분산분석결과 연도별비료처리에 따른 미생물 밀도의 차이는 통계적으로 유의한 결과를 나타내지 않아 토양내 미생물 밀도는 일정한 것으로 판단된다.
그 결과, 미생물제재와 동물성 비료를 사용한 토양에서 Bacillus와 Lysinibacillus가 다른 처리구에 비해 많이 검출된 것을 볼 수 있었다. 그리고 처리구별 미생물상의 전체적인 분포는 동물성 비료와 미생물 제재를 사용한 토양에서 많은 차이가 나타나는 것을 볼 수 있다.
5). 미생물 군집의 구성을 살펴본 결과 전반적으로 Proteobacteria와 Firmicute가 가장 많았으며 그 다음으로 Actinobacteria, Acidobacteria, Chloroflexi 가 많이 존재한 것을 알 수 있었다(Fig. 6).
바이러스, 탄저병에 대해서는 관행 농업에서의 병 발생률이 낮았으나, 청고병은 미생물 제재 사용에 의해 병 발생률이 낮게 나타났다. 미생물 제재를 사용한 토양에서 투입된 미생물이 토양 미생물에서 검출되었으며, 이는 미생물이 실제 토양에 정착했음을 시사한다.
7). 미생물제재를 처리한 토양에서 투입된 미생물의 분포가 많았으며, 그 밀도 또한 높게 조사되었다. 이를 통해서 미생물 처리에 따른 미생물 군집의 차이를 볼 수 있었으며, 미생물제제의 사용이 실제 경작지에 정착이 된 것을 알 수 있다.
토양 미생물 상의 차이는 차세대 염기서열 분석 기법을 활용하여 조사하였으며, 유기농업에 사용되는 제제의 종류에 따라 토양 미생물 상이 다르게 형성되었다. 바이러스, 탄저병에 대해서는 관행 농업에서의 병 발생률이 낮았으나, 청고병은 미생물 제재 사용에 의해 병 발생률이 낮게 나타났다. 미생물 제재를 사용한 토양에서 투입된 미생물이 토양 미생물에서 검출되었으며, 이는 미생물이 실제 토양에 정착했음을 시사한다.
3). 본 결과는 고추 노지 재배에서 바이러스 병의 경감을위해 식물 추출물의 이용과 식물성 비료의 사용이 효과적일수있음을 나타내고 있다.
1). 분산분석결과 연도별비료처리에 따른 미생물 밀도의 차이는 통계적으로 유의한 결과를 나타내지 않아 토양내 미생물 밀도는 일정한 것으로 판단된다. 탄저병 길항 미생물 빈도조사를 위해 각 처리구의 토양에서 30개의 균을 임의로 선발하여, 탄저병 원인균(C.
사후분석 결과 시기별로는 3차(8월 24일)가 가장 높으며, 1차(7월20일)가 그 다음 낮았고 2차(8월 11일)와 4차 (9월 29일)가 가장 낮은 집단군으로 분류되었다. 비료별로는 비료무처리가 가장 발병률이 높은 것으로 분류되었으며 식물성 +동물성 비료가 그 다음으로 낮았고 관행구와 식물성비료 처리 구가 발병률이 가장 낮은 것으로 나타났다. 약제별로는 미생물제제가 발병률이 가장 높았으며 식물추출과 무처리가 그 다음 낮은 집단으로 분류되었고 관행이 가장 낮은 것으로 나타났다(Fig.
사후분석 결과 1차 조사(7월 22일) 2차 조사(8월 10일)가 같은 집단군으로 분류되어 발병률에 차이가 없었으나, 시간이 지날수록 발병률이 높아졌다. 비료에서는 비료무처리가 집단군 A, 동물성비료가 집단군 B, 식물성비료, 관행구가 집단군 AB로 분류되어 식물성비료와 동물성비료에서 탄저병 발병률이 가장 낮게 나타났다. 3차년도에서는, 조사시기(P<0.
301)에 대해선 발병률 유의차가 없었다. 사후분석(Scheffe method) 결과 시기에 따라 각각 다른 4개의 집단군으로 나뉘어 점점 발병률이 증가하는 것으로 나타났으며, 약제에 대하여서는 미생물제재와 무처리에서 100%의 발병률로 제일 높은 그룹으로 나타났고 그 다음 식물추출물(95% 발병률)이 낮았으며 제일 낮은 그룹은 관행(75% 발병률)으로 나타났다(Fig. 2). 이러한 결과는 유기농 재배지에서 고추 탄저병의 관리에 적합한 유기농법의 개발이 시급히 요구되고 있음을 나타내고 있다.
002)에 대해서 유의차가 있었다. 사후분석결과 시기별로는 1–3차(7월 31일, 8월 14일, 8월 27일)가 가장높은 그룹으로 분류되었으며 3–5차(8월 27일, 9월 15일 9월 30 일)가 가장 낮은 것으로 나타나 발병률이 시간에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 비료의 경우에는 동물성비료가 발병률이가장 높은 것으로 나타났으며 나머지는 같은 집단으로 나타났다.
195)에 대해선 유의차가 없었다. 사후분석결과 시기별로는 2차 조사(8월 10일) 때 발병률이 높고 비료별로는 식물성비료와 무처리가 같은 집단으로 분류되었으며 비료무처리, 동물성 비료, 관행이 집단군 B로 분류되어 식물성비료구가 발병률이 가장 높은 것으로 나타났다. 3차년도에는 조사시기(P=0.
25)에 대해선 유의차가 없었다. 사후분석에서는 시간에 지남에 따라 4차 조사(9월 15일)까지 꾸준히 증가하는 것으로 나왔으며, 비료에서는 관행, 식물성 비료, 동물성 비료 집단군이 무처리보다 발병률이 낮았다(Fig. 2). 2차년도 조사에서는 조사시기(P<0.
비료의 경우에는 동물성비료가 발병률이가장 높은 것으로 나타났으며 나머지는 같은 집단으로 나타났다. 약제는 무처리와 식물추출물이 가장 높은 집단으로 분류되었으며 식물추출물과 미생물제제가 그 다음을 구성하였고 관행이 발병률이 가장 낮은 것으로 나타났다. 2차년도에서는 조사시기(P<0.
비료별로는 비료무처리가 가장 발병률이 높은 것으로 분류되었으며 식물성 +동물성 비료가 그 다음으로 낮았고 관행구와 식물성비료 처리 구가 발병률이 가장 낮은 것으로 나타났다. 약제별로는 미생물제제가 발병률이 가장 높았으며 식물추출과 무처리가 그 다음 낮은 집단으로 분류되었고 관행이 가장 낮은 것으로 나타났다(Fig. 3). 본 결과는 고추 노지 재배에서 바이러스 병의 경감을위해 식물 추출물의 이용과 식물성 비료의 사용이 효과적일수있음을 나타내고 있다.
동정된 OTU 숫자는 최소 677개부터 최대 1, 332개가 나왔으며 read수가 더 추가된다. 하더라도 새로운 OTU가 발견될 가능성이 적으므로 조사된 미생물군집이 충분히 시료의미생물군집을 대표하였다(Fig. 5). 미생물 군집의 구성을 살펴본 결과 전반적으로 Proteobacteria와 Firmicute가 가장 많았으며 그 다음으로 Actinobacteria, Acidobacteria, Chloroflexi 가 많이 존재한 것을 알 수 있었다(Fig.

후속연구

4). 세균성 병원균에 의해 발생하는 고추 청고병은 미생물제제의 사용이 고추 유기농 재배에 효과적인 방법임을 나타내고 있으며, 향후 청고병 억제 미생물제제에 대한 더욱 깊이 있는 연구가 진행되어야 할 것이다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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