[논문]환경DNA 기술을 이용한 국내 담수어류종 탐지 가능성 - 경기도 민물고기생태학습관 중심으로 -

김가우; 송영근

doi:10.14249/eia.2021.30.1.1

환경DNA 기술을 이용한 국내 담수어류종 탐지 가능성 - 경기도 민물고기생태학습관 중심으로 -
Identification of Freshwater Fish Species in Korea Using Environmental DNA Technique - From the Experiment at the Freshwater Fish Ecological Learning Center in Yangpyeong, Gyeonggi Do - 원문보기

환경영향평가 = Journal of environmental impact assessment, v.30 no.1, 2021년, pp.1 - 12

김가우 (서울대학교 환경대학원 환경조경학과) , 송영근 (서울대학교 환경대학원 환경조경학과)

초록
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본 연구는 환경DNA 기술을 이용한 국내 담수어류종 탐지방법 도입 및 적용가능성을 확인하기 위해 수행되었다. 환경DNA를 이용한 모니터링 기술은 기존의 현장조사 모니터링 방식에 비하여 교란이 적고 편의성이 높으며 조사에 대한 감도가 높아 급변하는 하천 생태계 모니터링을 위한 효율적인 방법으로 주목받고 있다. 본 연구의 대상지는 경기도 민물고기 생태학습관으로 수족관 내 수조, 생태연못, 양식장에 서식하는 국내 대표적 담수어류종에 대해 7월부터 10월까지 3차례의 물 환경시료를 수집하여 환경DNA 분석을 실시하였다. 국내 담수생태계의 다양한 서식환경을 고려하여 선정된 종에 대해 기 구축된 유전자생물종 DNA 염기서열 특성을 검토하고, 종 검출 여부 확인을 위해 채수된 16개의 환경시료를 Miya et al(2015)에서 제시된 환경DNA 분석 프로토콜에 준하여 분석하였다. 그 결과 대상 어종 총 7목 11과 50종 중 7목 11과 45종(90%)이 검출되었다. 이는 환경DNA 기술과 기 구축된 어류종 DNA DB를 활용하여 다양한 환경조건에서도 단순한 채수 샘플링으로부터 국내 서식하고 있는 주요 민물고기 어종이 검출되었다는 점에서 의의가 있다. 나아가 실험 중 발생된 수족관 내 시료 오염, 불균질한 DNA 채집, 생물종 유전자정보 누락 등의 오차요인들을 분석하여 자연환경에서 적용 시 앞으로의 보완 방향에 대하여 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study focused on verifying the identification of freshwater fish species in Korea using Environmental DNA (eDNA) technique. The research of DNA is increasing in the field of ecology, since this is more sensitive of identify rather than traditional investigation method. Which is difficult to detect species hidden in water and be easily influenced by diverse factors (sites, bad weather, researchers and so on). We applied the pilot test in aquarium (Freshwater Fish Ecological Learning Center in Yangpyeong, Gyeonggi Do), where freshwater fish species are inhabits. We conducted to sampling and analyzing the sixteen water samples (50 species from 7 orders and 13 families) using MiFish primer set. The results showed that 45 species (90%) was investigated by eDNA. It highlight that eDNA with universal primer is possible to detect freshwater fish species of Korean. However, the errors on species identification seems to be caused by the primer that be not suited perfectly and the pollution such as aquarium, sampling collectors.

주제어

표/그림 (8)

그림 Figure 1. Study site.
표 Table1. Universal primer information
표 Table 2. Sampling method
표 Table 3. Comparing environmental DNA (eDNA) and the list of Aquarium (first survey)
표 Table 4. Comparing environmental DNA (eDNA) and the list of Aquarium (Second survey)
표 Table 5. Comparing environmental DNA (eDNA) and the list of Aquarium (Third survey)
그림 Figure 2. Comparing environmental DNA (eDNA) and the list of Aquarium.
그림 Figure 3. Comparing environmental DNA (eDNA) and the list of Aquarium.

AI 본문요약
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문제 정의

반면 수족관과 같이 제한된 공간에서 대상 종이 확실하게 파악된 경우에는 물 시료 내에 목표 종의 DNA조각이 반드시 있다고 가정할 수 있으므로 미 검출 시 검출 실패 여부를 확실하게 판단할 수 있어 본 기술의 신뢰성을 검증할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수족관과 같은 제한된 조건 내에서 환경DNA을 활용하여 국내 하천에 서식하는 어류 종을 조사하였다. 어류종 조사 시 사용되는 MiFishprimer와 분석 프로토콜(Miyaetal.
수족관은 경기도 양평군 용문면에 소재하고 있는 경기도 민물고기 생태학습관으로 선정하였다. 본 민물고기 생태학습관 내 어류종이 담긴 수조에서 물 시료를 채집하여 시료 속의 어류종 DNA로부터 종의 유무를 검출하고자 하였다. 환경DNA로부터 검출된 결과 값과 시료를 채집한 수조의 어류 현황을 비교하여 종 탐지 가능성과 검출 정확도를 확인하였다.
본 연구는 랩스케일에서의 제어된 환경이라는 전제로써 수족관의 어종에 대해 실시된 연구이나, 환경 시료 내 미량의 DNA를 증폭하면서 예기치 않았던 외부요인들의 영향이 반영되었을 것으로 생각된다. 수족관 수조의 물은 인근 자연하천인 흑천으로부터 물을 끌어오고 있었으며, 다만 외부에서 유입될 수 있는 바이러스나 질병을 예방하기 위해 여과 및 소독을 실시하고 있었다.
본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 조사 지역에서 채집한 환경 시료 속 DNA를 이용하여 종 탐지가 가능한 환경 DNA기술을 사용하고자 하였다. 환경DNA란 물, 토양, 공기 등 환경 시료로부터 얻을 수 있는 생물종의 DNA를 말한다.
따라서 본 연구에서는 수족관과 같은 제한된 조건 내에서 환경DNA을 활용하여 국내 하천에 서식하는 어류 종을 조사하였다. 어류종 조사 시 사용되는 MiFishprimer와 분석 프로토콜(Miyaetal. 2015) 을 사용하여 국내 어류종 다양성 검출 가능성과 결과의 신뢰성을 검증하고자 하였다.
또한 종 DB로 활용한 MiFishpipeline에서 제공하는 어류종 DNA정보로부터 대상 어류종이 검출되는지 분석하였다. 특히 주요 출현 어종에 대해서는 시기를 달리하며 반복 채수하여 검출의 정확성을 확인하고자 하였다. 채수하는 시료 오염문제(contamination) 를 방지하기 위하여 일회용 주사기(30ml), 멸균 장갑, 멸균 보관팩 등을 이용하여 실시하였다.

제안 방법

Table 2에서 기재된 바와 같이 3가지 목적으로 가지고 다음과 같은 종을 채집하였다. 각 검출 종별 Totalread수를 통해 DNA양과 관련된 정보도 확인하였다. 시료 분석 결과 도출된 종과 실제 시료 속 어류 현황을 비교한 결과는 표(Table 3, 4, 5)로 정리하고 그래프와 그림(Figure 2, 3)으로 도식화하였다.
채수하는 시료 오염문제(contamination) 를 방지하기 위하여 일회용 주사기(30ml), 멸균 장갑, 멸균 보관팩 등을 이용하여 실시하였다. 각 수조 당 300ml씩 채수한 후 현장에서 0.45um카트리지 필터(Sterivex, Millipore사)에 주사기를 활용하여 시료를 통과시켰고, 시료가 농축된 필터를 각각 따로 밀봉하여 아이스박스에 보관하여 운반 후 PCR및 메타바코딩 분석 전까지 -20℃ 이하의 냉장고에서 보관하였다.
이후 FLASH(Macgoc& Salzberg2011)을 이용하여 각각의 시료별 페어드-엔드(Paired-end) 데이터를 하나로 조립하고 그 중 100bp미만의 길이를 가진 서열은 제거하였다. 그 밖에도 키메라(Chimera) 서열, 시퀀싱 에러로 간주되는 낮은 품질의 서열 등 불분명하고 오류가 있는 서열을 제거한 후 97% 이상의 유사성을 갖는 서열끼리 클러스터링(Clustering)하여 Unique OTUs를 산출하였다. 산출된 OTUs는 유전자은행 자료(GenBankDatabase)에 등록되어 있는 염기서열정보와의 비교를 통해 동정하고, MiFishpipeline 내기 구축된 생물종 유전자 정보와 비교함으로써 종명을 할당하였다.
다양한 환경에서 종 검출이 가능한지 확인하기 위해, 실내·외 수조, 단일종 서식 수조, 다수 종 혼합 서식 수조에서 각각 시료를 채취하여 검출 여부를 분석하였다. 또한 종 DB로 활용한 MiFishpipeline에서 제공하는 어류종 DNA정보로부터 대상 어류종이 검출되는지 분석하였다.
도출된 염기 서열은 FASTP프로그램을 통해 OperationalTaxonomicUnit(OTU)을 분석하여 분류학적으로 종을 분류하였다. 염기서열 정보에서 어댑터 서열을 제외한 후 두 서열을 읽을 때 정보가 겹치는 영역을 확인하여 오류를 보정하였다.
또한 종 DB로 활용한 MiFishpipeline에서 제공하는 어류종 DNA정보로부터 대상 어류종이 검출되는지 분석하였다. 특히 주요 출현 어종에 대해서는 시기를 달리하며 반복 채수하여 검출의 정확성을 확인하고자 하였다.
본 프라이머는 880종의 다양한 어류를 식별할 수 있으며 Web기반의 MiFish pipeline이 구축되어있다. 먼저 uniquedual index identifier(UDI) P5, P7를 포함하는 Adaptorprimer 를 이용하여 index과정을 거쳤으며, KAPAHiFi HotStartReadyMix6ul, D.W. 1ul, P5(1uM) 2ul, P7(1uM) 2ul, DNAtemplate1ul, 총 12ul로 구성하였다. 2차 PCR에선 95℃에서 3분, 98℃에서 20초 (DNA변성, Denaturation), 65℃에서 15초(어닐링 과정, Annealing), 72℃에서 15초(프라이머 신장, Extension), 72℃에서 5분을 유지한 후 4℃에서 보관하였다.
본 연구는 대상지 내 수조를 2019년 7월부터 10월까지 3차례(7월 24일, 8월 21일, 10월 10일)에 걸쳐 시료를 채집하여 DNA를 분석하였다.
그 밖에도 키메라(Chimera) 서열, 시퀀싱 에러로 간주되는 낮은 품질의 서열 등 불분명하고 오류가 있는 서열을 제거한 후 97% 이상의 유사성을 갖는 서열끼리 클러스터링(Clustering)하여 Unique OTUs를 산출하였다. 산출된 OTUs는 유전자은행 자료(GenBankDatabase)에 등록되어 있는 염기서열정보와의 비교를 통해 동정하고, MiFishpipeline 내기 구축된 생물종 유전자 정보와 비교함으로써 종명을 할당하였다.
(2015)의 분석방법에 따라 1차, 2차 PCR을 실시하였다. 시료 속 환경DNA에 존재하는 민물고기 DNA염기서열을 증폭하기 위해 MiFish primer를 유니버설 프라이머(Universal primer)로선정하였다(Table 1). 본 프라이머는 880종의 다양한 어류를 식별할 수 있으며 Web기반의 MiFish pipeline이 구축되어있다.
종을 분류하였다. 염기서열 정보에서 어댑터 서열을 제외한 후 두 서열을 읽을 때 정보가 겹치는 영역을 확인하여 오류를 보정하였다. 이후 FLASH(Macgoc& Salzberg2011)을 이용하여 각각의 시료별 페어드-엔드(Paired-end) 데이터를 하나로 조립하고 그 중 100bp미만의 길이를 가진 서열은 제거하였다.
염기서열 정보에서 어댑터 서열을 제외한 후 두 서열을 읽을 때 정보가 겹치는 영역을 확인하여 오류를 보정하였다. 이후 FLASH(Macgoc& Salzberg2011)을 이용하여 각각의 시료별 페어드-엔드(Paired-end) 데이터를 하나로 조립하고 그 중 100bp미만의 길이를 가진 서열은 제거하였다. 그 밖에도 키메라(Chimera) 서열, 시퀀싱 에러로 간주되는 낮은 품질의 서열 등 불분명하고 오류가 있는 서열을 제거한 후 97% 이상의 유사성을 갖는 서열끼리 클러스터링(Clustering)하여 Unique OTUs를 산출하였다.
2차 PCR에선 95℃에서 3분, 98℃에서 20초 (DNA변성, Denaturation), 65℃에서 15초(어닐링 과정, Annealing), 72℃에서 15초(프라이머 신장, Extension), 72℃에서 5분을 유지한 후 4℃에서 보관하였다. 이후 증폭된 생산물의 크기는 모든 시료에서 동일하므로 증폭된 양을 기준으로 동량으로 풀링 (Pooling)하였다.
특히 주요 출현 어종에 대해서는 시기를 달리하며 반복 채수하여 검출의 정확성을 확인하고자 하였다. 채수하는 시료 오염문제(contamination) 를 방지하기 위하여 일회용 주사기(30ml), 멸균 장갑, 멸균 보관팩 등을 이용하여 실시하였다. 각 수조 당 300ml씩 채수한 후 현장에서 0.
도시하천은 인구밀집도가 가장 높은 수도권 인근 하천을 중심으로 한정하였다. 총 3목 3과 18종의 어종이 담긴 수조로부터 각각 채수하여 4개의 시료를 구성하여 환경 DNA를 분석하였다. 그 결과 꾹저구(Gymnogobiusurotaenia)와 줄몰개 (Gnathopogonstrigatus)를 제외한 총 3목 3과 16 종이 검출되어 88.
총 5목 8과 36종의 어종이 담긴 수조에서 각각 샘플을 채취하여, 4개의 시료로 통합하여 환경 DNA메타바코딩을 실시하였다. 그 결과, 참중고기 (Sarococheilichthyswakitae)와 떡납줄갱이(Rhodeus notatus)를 제외한 총 5목 8과 34종이 확인되어 94.
본 민물고기 생태학습관 내 어류종이 담긴 수조에서 물 시료를 채집하여 시료 속의 어류종 DNA로부터 종의 유무를 검출하고자 하였다. 환경DNA로부터 검출된 결과 값과 시료를 채집한 수조의 어류 현황을 비교하여 종 탐지 가능성과 검출 정확도를 확인하였다.

대상 데이터

2019년 10월 10일 DNA환경조사는 국내 도시 하천 서식 민물어종 중심의 반복 실험을 통해 종 탐지의 정확성을 확인하였다. 도시하천은 인구밀집도가 가장 높은 수도권 인근 하천을 중심으로 한정하였다.
2019년 8월 21일 실시된 환경DNA조사는 기 구축된 MiFishpipeline종 목록을 그대로 적용한 국내 민물어종 탐지가능성을 확인하기 위해서 수족 관내 단일종이 서식하는 모든 수조를 대상으로 실시하였다. 총 5목 8과 36종의 어종이 담긴 수조에서 각각 샘플을 채취하여, 4개의 시료로 통합하여 환경 DNA메타바코딩을 실시하였다.
확인하였다. 도시하천은 인구밀집도가 가장 높은 수도권 인근 하천을 중심으로 한정하였다. 총 3목 3과 18종의 어종이 담긴 수조로부터 각각 채수하여 4개의 시료를 구성하여 환경 DNA를 분석하였다.
본 연구는 국내 하천 어류종을 대상으로 랩 스케일의 실험을 위해 수족관에서 실시하였다. 수족관은 경기도 양평군 용문면에 소재하고 있는 경기도 민물고기 생태학습관으로 선정하였다.
본 연구는 세계 및 일본 어종을 기반으로 한 MiFish pipeline에서 기 구축되어 있는 어종의 Database를 활용하였다. 이에 따라 외국에서 서식하지 않거나 유전적 거리가 먼 국내 자생종의 경우 그 종으로 정확히 매칭, 할당되지 못할 수 있다.
시료 속 환경DNA에 존재하는 민물고기 DNA염기서열을 증폭하기 위해 MiFish primer를 유니버설 프라이머(Universal primer)로선정하였다(Table 1). 본 프라이머는 880종의 다양한 어류를 식별할 수 있으며 Web기반의 MiFish pipeline이 구축되어있다. 먼저 uniquedual index identifier(UDI) P5, P7를 포함하는 Adaptorprimer 를 이용하여 index과정을 거쳤으며, KAPAHiFi HotStartReadyMix6ul, D.
실험을 위해 수족관에서 실시하였다. 수족관은 경기도 양평군 용문면에 소재하고 있는 경기도 민물고기 생태학습관으로 선정하였다. 본 민물고기 생태학습관 내 어류종이 담긴 수조에서 물 시료를 채집하여 시료 속의 어류종 DNA로부터 종의 유무를 검출하고자 하였다.

이론/모형

Miyaetal. (2015)의 분석방법에 따라 1차, 2차 PCR을 실시하였다. 시료 속 환경DNA에 존재하는 민물고기 DNA염기서열을 증폭하기 위해 MiFish primer를 유니버설 프라이머(Universal primer)로선정하였다(Table 1).

성능/효과

2019년 6월 현장조사 당시, 민물고기 생태학습관 내 보유 어종 중 외래종인 배스, 블루길 등을 제외 한국 내 하천 생태계에서 발견되는 민물고기는 총 7목 11과 50종이었다. 어종마다 기본적으로 개별 수조로 분류되어 전시되고 있으나, 서식유형에 따라 계곡어류종 및 외래종은 공동 수조에서 관리되고 있다.
2019년 7월 24일(1차 조사), 8월 21일(2차 조사), 10월 10일(3차 조사) 총 3차례에 걸쳐 16개의 물 시료를 채취하여 DNA메타바코딩 분석을 실시한 결과, 총 7목 11과 50종 중 7종 11목 45종의 어종이 검출되었다. Table 2에서 기재된 바와 같이 3가지 목적으로 가지고 다음과 같은 종을 채집하였다.
본 연구에서는 수족관 내 대상종이 파악된 상태에서 검출된 종 데이터의 정확성을 확인하기 위함으로 DNA분석 결과 97%의 서열 유사성을 갖는 종들에 한하여 유효범위를 한정하지 않고 모든 값을 고려하여 검출 목록에 포함시켰다. DNA검출의 전체 어종 중에서는 붕어 (Carassiuscarassius)가 408, 159로 가장 많은 리드 수가 기록되었고, 밀어(Rhinogobiusbrunneus)가 71로 가장 낮게 나왔다(Table 3, 4, 5). Totalread 수와 수조 내 개체수간의 상관관계가 항상 보이는 것은 아니었다.
Table 3의 Aq7 샘플 내 같은 잉어목인 칼납자루 (Tanakiakoreensis)가 25마리, 점몰개(Squalidus multimaculatus) 24마리, 흰줄납줄개(Rhodeus ocellatus) 25마리로 비슷한 개체 수였으나 Total read수는 각각 5, 672, 199, 239, 19, 888로 개체 수와 비슷한 추이를 보이지 않았다.
일정하게 검출되지 못한 이유는 채수 및 분석 과정 중 발생된 오류로 보인다. 강준치(Erythroculter erythropterus)와 참중고기(Sarococheilichthys wakitae)는 기존 MiFishpipelineDB내 미 기록된 종이었으며, 치리(Hemicultereigenmanni), 떡밥줄갱이 (Rhodeusnotatus), 줄몰개(Gnathopogonstrigatus) 는 염기서열 정보가 불일치하여 누락되었다.
검출되지 못한 종은 총 5종으로 치리(Hemiculter eigenmanni), 강준치(Erythrocultererythropterus), 참중고기(Sarococheilichthyswakitae), 떡밥줄갱이 (Rhodeusnotatus), 줄몰개(Gnathopogonstrigatus) 이다. 꾹저구(Gymnogobiusurotaenia)는 2차 실험에서는 검출되었으나 3차에서는 검출되지 못하였다.
생태학습관에서는 비단잉어와 잉어를 구분하여 기재하였으나 품종 자체는 동일 품종으로 본 연구에서 사용되었던 MiFish종 목록에서는 잉어(Cyprinus carpio)로 통일하여 사용하였다. 검출되지 않은 떡납줄갱이(Rhodeusnotatus)는 MiFishpipeline내 종목록에는 존재하는 것으로 확인되었다. 미 검출 사유로는 시료 내 해당 종의 DNA가 누락되지 않았다는 가정 하에 DB내 시퀀스나 분류학적 동정키가 실제 채취한 떡납줄갱이의 시퀀스와 상이하기 때문으로 판단된다.
총 3목 3과 18종의 어종이 담긴 수조로부터 각각 채수하여 4개의 시료를 구성하여 환경 DNA를 분석하였다. 그 결과 꾹저구(Gymnogobiusurotaenia)와 줄몰개 (Gnathopogonstrigatus)를 제외한 총 3목 3과 16 종이 검출되어 88.89%의 검출률을 보였다(Table 5). 꾹저구(Gymnogobiusurotaenia)는 앞선 2차 실험 (Table 4)에는 검출되었으나 3차 실험(Table 5)에서는 검출되지 않았다.
총 5목 8과 36종의 어종이 담긴 수조에서 각각 샘플을 채취하여, 4개의 시료로 통합하여 환경 DNA메타바코딩을 실시하였다. 그 결과, 참중고기 (Sarococheilichthyswakitae)와 떡납줄갱이(Rhodeus notatus)를 제외한 총 5목 8과 34종이 확인되어 94.44%의 검출률을 보였다(Table 4). 기존의 MiFish DB목록에서 36종 중 35종에 대한 염기서열 DB는 존재하는 것으로 확인하였으나, 강준치(Erythroculter erythropterus) 및 참중고기(Sarococheilichthys wakiyae)는 DB에 존재하지 않았다.
있다. 그럼에도 본 실험에서는 94.44%의 높은 검출률을 보여주었다는 점에서 국내 적용가능성을 확인할 수 있었다. 생태학습관에서는 비단잉어와 잉어를 구분하여 기재하였으나 품종 자체는 동일 품종으로 본 연구에서 사용되었던 MiFish종 목록에서는 잉어(Cyprinus carpio)로 통일하여 사용하였다.
44%의 검출률을 보였다(Table 4). 기존의 MiFish DB목록에서 36종 중 35종에 대한 염기서열 DB는 존재하는 것으로 확인하였으나, 강준치(Erythroculter erythropterus) 및 참중고기(Sarococheilichthys wakiyae)는 DB에 존재하지 않았다.
2012). 따라서 본 실험에서도 검출된 종들의 Totalread수와 개체 수와의 상관관계를 비교해 본 결과, 동일종의 Total read 수를 비교했을 때 일부 Totalread수와 개체수와의 상관관계가 높지 않았다. 세부적으로 살펴보면, Table 3의 독립된 수조(Aq2, 3)을 개별로 300ml채수했을 때와 연달아 150ml씩 채수하여 300ml로 섞었을 때의 Totalread수의 결과값은 동일하지 않았다.
따라서 환경 DNA로 미 검출되었을 때 실제로 서식하지 않아서 검출되지 않은 것인지 현존하지 않아서 검출이 실패한 것인지 알 수 없다. 반면 수족관과 같이 제한된 공간에서 대상 종이 확실하게 파악된 경우에는 물 시료 내에 목표 종의 DNA조각이 반드시 있다고 가정할 수 있으므로 미 검출 시 검출 실패 여부를 확실하게 판단할 수 있어 본 기술의 신뢰성을 검증할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수족관과 같은 제한된 조건 내에서 환경DNA을 활용하여 국내 하천에 서식하는 어류 종을 조사하였다.
이에 따라 외국에서 서식하지 않거나 유전적 거리가 먼 국내 자생종의 경우 그 종으로 정확히 매칭, 할당되지 못할 수 있다. 본 연구에서 검출되지 않은 어종 중 강준치(Erythrocultererythropterus) 는 환경 DNA분석 후 매칭된 MiFishpipleline내 생물 종 유전자 정보에 존재하지 않았다. 또한 검출되지 않은 동사리(Odontobutisplatycephala)와 달리 근연종인 얼록동사리(Odontobutisinterrupta)는 검출되었다는 점과 우리나라에서 동일한 종임에도 비단잉어(Cyprinuscarpio)’와 잉어(Cyprinuscarpio)’로다양하게 표현하고 있다는 점에서 국제 DB를 그대로 국내에 적용하기에 한계가 있다.
이 실험에서 도출된 Totalread수는 가장 높게는 십만 단위에서 낮게는 십 단위까지의 높은 차이가 있었다. 본 연구에서는 수족관 내 대상종이 파악된 상태에서 검출된 종 데이터의 정확성을 확인하기 위함으로 DNA분석 결과 97%의 서열 유사성을 갖는 종들에 한하여 유효범위를 한정하지 않고 모든 값을 고려하여 검출 목록에 포함시켰다. DNA검출의 전체 어종 중에서는 붕어 (Carassiuscarassius)가 408, 159로 가장 많은 리드 수가 기록되었고, 밀어(Rhinogobiusbrunneus)가 71로 가장 낮게 나왔다(Table 3, 4, 5).
본 연구에서는 환경DNA메타바코딩 기술을 활용하여 경기도 민물고기생태학습관에서 관리하고 있는 우리나라 담수어종 총 7목 11과 50종 중 7목 11과 45종 (90%)을 시료로부터 성공적으로 검출하였다(Figure 2, 3). 검출되지 못한 종은 총 5종으로 치리(Hemiculter eigenmanni), 강준치(Erythrocultererythropterus), 참중고기(Sarococheilichthyswakitae), 떡밥줄갱이 (Rhodeusnotatus), 줄몰개(Gnathopogonstrigatus) 이다.
44%의 높은 검출률을 보여주었다는 점에서 국내 적용가능성을 확인할 수 있었다. 생태학습관에서는 비단잉어와 잉어를 구분하여 기재하였으나 품종 자체는 동일 품종으로 본 연구에서 사용되었던 MiFish종 목록에서는 잉어(Cyprinus carpio)로 통일하여 사용하였다. 검출되지 않은 떡납줄갱이(Rhodeusnotatus)는 MiFishpipeline내 종목록에는 존재하는 것으로 확인되었다.
90%에 해당하는 종이 확인되었다. 소량의 물 시료 채취를 통한 조사로 90% 이상의 검출률을 보인다는 점에서 환경DNA기술을 국내의 어류종 조사에 도입할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이 실험에서 도출된 Totalread수는 가장 높게는 십만 단위에서 낮게는 십 단위까지의 높은 차이가 있었다.
소량의 물 시료 채취를 통한 조사로 90% 이상의 검출률을 보인다는 점에서 환경DNA기술을 국내의 어류종 조사에 도입할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이 실험에서 도출된 Totalread수는 가장 높게는 십만 단위에서 낮게는 십 단위까지의 높은 차이가 있었다. 본 연구에서는 수족관 내 대상종이 파악된 상태에서 검출된 종 데이터의 정확성을 확인하기 위함으로 DNA분석 결과 97%의 서열 유사성을 갖는 종들에 한하여 유효범위를 한정하지 않고 모든 값을 고려하여 검출 목록에 포함시켰다.
Aq4 시료에서는 치리 (Hemicultereigenmanni)와 강준치(Erythroculter erythropterus)가 검출되지 않았다. 이로써 총 4목 6과 19종 중 4목 6과 17종이 검출되어 93.10%의 검출률을 보였다. 기존의 선행연구에서는 수조 및 연못실험 결과 검출 종의 환경DNA의 Totalread수와 바이오매스의 양, 그리고 개체수가 양의 상관관계를 보인다고 하였다(Takaharaetal.
환경 DNA분석 결과 검출된 어종의 목록과 수족관 내 실제 어종 현황을 비교한 결과, 3차(Table 5)에서는 검출되지 않았으나 2차(Table 4)에서는 검출되었던 꾹저구(Gymnogobiusurotaenia)를 포함하여 총 7목 11과 45종의 어종 즉, 수족관 내 수집된 어종 중 90%에 해당하는 종이 확인되었다. 소량의 물 시료 채취를 통한 조사로 90% 이상의 검출률을 보인다는 점에서 환경DNA기술을 국내의 어류종 조사에 도입할 수 있는 가능성을 확인하였다.
확인하기 위함이다. 환경DNA분석 결과 Aq4 샘플을 제외한 모든 샘플에서 해당 수조들의 생물 종이 모두 검출되었다(Table 3). 특히, 외래종인 블루길과 배스도 모두 검출되었다.

후속연구

고유종 정보를 추가하는 것은 물론, 기존 기재종의 경우에도 활용에 앞서 유전적 거리가 타당한지 점검이 필요하다. 둘째, 주요 종에 대해서는 프라이머를 신규 개발하고 시료 채취에서 분석에 이르기까지의 프로토콜을 보완해야 한다. 특히 수생태계 건강성 지표로 활용되는 어류종이나 생태계교란종과 같이 위협요인에 해당하는 종에 대해서는 결과 값을 보완하는 것이 필요하다.
본 연구에서 검출되지 않은 어종 중 강준치(Erythrocultererythropterus) 는 환경 DNA분석 후 매칭된 MiFishpipleline내 생물 종 유전자 정보에 존재하지 않았다. 또한 검출되지 않은 동사리(Odontobutisplatycephala)와 달리 근연종인 얼록동사리(Odontobutisinterrupta)는 검출되었다는 점과 우리나라에서 동일한 종임에도 비단잉어(Cyprinuscarpio)’와 잉어(Cyprinuscarpio)’로다양하게 표현하고 있다는 점에서 국제 DB를 그대로 국내에 적용하기에 한계가 있다. 오랜 유전적 고립에 따라 종 내 변이가 큰 경우 DB상에서는 동일한 종명을 사용할지라도 염기서열로는 유의한 차이가 날 수 있다.
본 실험을 통하여 국내 주요 담수어종에 대해서 기존 MiFishPipelineDB를 활용하여 종 탐지가 가능함을 확인함과 동시에 발생된 요차들에 의한 한계를 확인하였다.
특히 수생태계 건강성 지표로 활용되는 어류종이나 생태계교란종과 같이 위협요인에 해당하는 종에 대해서는 결과 값을 보완하는 것이 필요하다. 셋째, 하천과 같은 조사현장에서 채수 시에는 유량, 유속 및 하안의 미지형 수문학적 특성에 따라 환경DNA분석을 통한 종 탐지 결과가 영향 받을 수 있다는 점(Reesetal. 2014)을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 랩스케일 제어된 환경을 구현하기 위해 수족관에서 실시하였으므로 비교적 검출률이 높게 나왔을 가능성이 있다.
2009). 이 기술을 수생태계 조사에 활용한다면 조사자, 장비 등에 의한 외부 개입이 적어져 장소 특성에 따른 한계 뿐 아니라 전문인력과 소요시간을 절감할 수 있어 효율적으로 조사할 수 있다.
할 것으로 보인다. 첫째, 국내 민물고기 어종의 자체 생물종 유전자 정보를 구축, 확인하는 과정을 통해 DB를 보완해야 한다. 고유종 정보를 추가하는 것은 물론, 기존 기재종의 경우에도 활용에 앞서 유전적 거리가 타당한지 점검이 필요하다.
둘째, 주요 종에 대해서는 프라이머를 신규 개발하고 시료 채취에서 분석에 이르기까지의 프로토콜을 보완해야 한다. 특히 수생태계 건강성 지표로 활용되는 어류종이나 생태계교란종과 같이 위협요인에 해당하는 종에 대해서는 결과 값을 보완하는 것이 필요하다. 셋째, 하천과 같은 조사현장에서 채수 시에는 유량, 유속 및 하안의 미지형 수문학적 특성에 따라 환경DNA분석을 통한 종 탐지 결과가 영향 받을 수 있다는 점(Reesetal.

참고문헌 (17)

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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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