[논문]다양한 통계분석 기법을 이용한 개느삼(Sophora koreensis Nakai)의 기내 증식 최적 조건 구명

정욱한; 이화; 박상희; 정은주

doi:10.14578/jkfs.2021.110.1.53

다양한 통계분석 기법을 이용한 개느삼(Sophora koreensis Nakai)의 기내 증식 최적 조건 구명
Optimizing In Vitro Propagation of Sophora koreensis Nakai using Statistical Analysis 원문보기

한국산림과학회지 = Journal of korean society of forest science, v.110 no.1, 2021년, pp.53 - 63

정욱한 (강원대학교 산림환경시스템학과) , 이화 (강원대학교 산림환경시스템학과) , 박상희 (강원대학교 산림환경시스템학과) , 정은주 (강원대학교 산림환경시스템학과)

초록
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개느삼(Sophora koreensis Nakai)은 우리나라 고유종으로 강원도 일부 지역에 자생하는 식물로 유용 기능성 성분이 포함되어 경제성이 높은 생물자원 식물로 평가된다. 따라서 자원 확보를 위한 대량증식이 필요하다. 조직배양을 이용한 번식은 빠르게 대량증식이 가능하다는 점에서 유용하여 개느삼을 영양체를 이용하여 조직배양을 통해 증식법을 개발하고자 하였다. 줄기 생산에 효과적인 호르몬의 종류와 농도에 대한 실험을 수행하고 다양한 통계분석법으로 분석하여 줄기생산에 가장 효과적인 생장조절물질의 적정조건을 구명하고자 하였다. 본 연구에서는 기내 식물체 개느삼을 세 가지 생장조절물질을 혼합 처리 후 5주간 배양하여 얻은 생장결과를 분산분석(ANOVA)과 반응표면분석(Response Surface Method, RSM), 퍼지 군집(Fuzzy Clustering)분석을 수행하였다. 그 결과 반응표면분석은 ANOVA 분석과 퍼지 군집 분석 결과와 상이하고 실제 생장결과에 부합하지 않아 적정조건 구명을 위한 통계분석법으로 적용하기에 적절하지 않은 것으로 나타났다. 반면 ANOVA 분석과 퍼지 군집 분석은 상위 다섯 가지 처리구에 대해서 줄기생산과 줄기길이 생장에 효과적인 것으로 나타나는 유사한 결과를 보여주었다. 다만 퍼지 군집 분석은 각 처리와 결과값의 예측 확률을 제시해주어 ANOVA 분석에서 나타내는 단순 평균값 비교로 농도의 범위를 나타내어 정확한 조합 선택이 어려운 점을 보완할 수 있었다. 퍼지 군집 분석법 결과에 따르면 개느삼 줄기조직은 5 ��M 6-Benzylaminopurine(BA)와 2.5 ��M Thidiazuron(TDZ)이 혼합된 배지에서 가장 많은 줄기를(11.03±1.52개, 63.33%) 생산하였으며, 줄기길이 생장은 2.5 ��M BA, 2.5 ��M TDZ, 2.5 ��M Gibberellic acid(GA3) 조합된 배지에서 가장 긴 것으로(2.18 ± 0.21 cm, 63.33%) 나타나 개느삼 기내배양을 위한 최적 호르몬의 구성인 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

Sophora koreensis Nakai is an indigenous plant in Koreawith a restricted natural range, part of which is in Gangwon province. The species is known to contain phytochemicals that have beneficial effects on human health, and it is economically important in bioindustry. Because of the limited number of plants in a small range of habitats, the mass-propagation method should be developed for use and conservation. In vitro tissue culture is a reliable method in terms of mass propagation from selected clones of the species. We investigated the optimal conditions of the medium in this process, especially focusing on the concentrations of plant growth regulators(PGRs) in the culture of stem-containing axillary buds. Three statistical methods, i.e., ANOVA, response surface method(RSM), and fuzzy clustering were used to analyze the plant growth, number of shoots induced, and shoot length with various combinations of PGRs. Results from the RSM differed from those of the other two methods; thus, the method was not suitable. ANOVA and fuzzy clustering showed similar results. However, more accurate results were obtained using fuzzy clustering because it provided a probability for each treatment. On the basis of the fuzzy clustering analysis, stem tissue produced the greatest number of shoots(11.03 per explant; 63.33%) on a medium supplemented with 5-��M 6-benzylaminopurine and 2.5-��M thidiazuron(TDZ). Proliferation of shoots(2.18 ± 0.21 cm, 63.33%) was attained on a medium supplemented with 2.5-��M BA, 2.5-��M TDZ, and 2.5-��M gibberellic acid.

주제어

표/그림 (10)

표 Table 1. Coded and real values in the central composite design.
표 Table 2. ANOVA results for shoot number and average shoot length.
그림 Figure 1. Contour plots of shoots number showing the interactions between BA, TDZ and GA₃. (A) Contour plot showing the effect of BA (X₁) and TDZ (X₂) on adventitious shoots induction (Y₁, response value) (B) Contour plot showing the effect of BA (X₁) and GA₃ (X₃) on adventitious shoots induction (Y₁, response value) (C) Contour plot showing the effect of TDZ (X₂) and GA₃ (X₃) on adventitious shoots induction (Y₁, response value). Contour plots of average shoots length showing the interactions between BA, TDZ and GA₃. (D) Contour plot showing the effect of BA (X₁) and TDZ (X₂) on adventitious shoots induction (Y₂, response value) (E) Contour plot showing the effect of BA (X₁) and GA₃ (X₃) on adventitious shoots induction (Y₂, response value) (F) Contour plot showing the effect of yeast TDZ (X₂) and GA₃ (X₃) on adventitious shoots induction (Y₂, response value).
그림 Figure 2. Three-dimensional response surface of shoots number showing the interactions between BA, TDZ and GA₃. (A) Response surface plot showing the effect of BA (X₁) and TDZ (X₂) on adventitious shoots induction (Y₁, response value) (B) Response surface plot showing the effect of BA (X₁) and GA₃ (X₃) on adventitious shoots induction (Y₁, response value) (C) Response surface plot showing the effect of TDZ (X₂) and GA₃ (X₃) on adventitious shoots induction (Y₁, response value).
그림 Figure 3. Three-dimensional response surface of average shoots length showing the interactions between BA, TDZ and GA₃. (A) Response surface plot showing the effect of BA (X₁) and TDZ (X₂) on adventitious shoots induction (Y₂, response value) (B) Response surface plot showing the effect of BA (X₁) and GA₃ (X₃) on adventitious shoots induction (Y₂, response value) (C) Response surface plot showing the effect of TDZ (X₂) and GA₃ (X₃) on adventitious shoots induction (Y₂, response value).
표 Table 3. Results of ANOVA of the central composite design.
표 Table 4. Probability to belong to each treatments cluster.
그림 Figure 4. Fuzzy K-means cluster plot of treatments B0T0G0(1~30), B0T0G2.5(31~60), B0T0G5(61~90), B0T2.5G0(91~120), B0T2.5G2.5(121~150), B0T2.5G5(151~180), B0T5G0(181~210), B0T5G2.5(211~240), B0T5G5(241~270), B2.5T0G0(271~300), B2.5T0G2.5(301~330), B2.5T0G5(331~360), B2.5T2.5G0(361~390), B2.5T2.5G2.5(391~420), B2.5T2.5G5(421~450), B2.5T5G0(451~480), B2.5T5G2.5(481~510), B2.5T5G5(511~540), B5T0G0(541~570), B5T0G2.5(571~600), B5T0G5(601~630), B5T2.5G0(631~660), B5T2.5G2.5(661~690), B5T2.5G5(691~720), B5T5G0(721~750), B5T5G2.5(751~780), B5T5G5(781~810)
그림 Figure 5. Comparison between treatments with TDZ(A,B) and without TDZ(C,D).
표 Table 5. The best five treatments for the shoot production and proliferation by three different statistic analysis methods.

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 개느삼을 세 가지 생장조절물질을 혼합 처리하여 줄기생산과 줄기길이 생장에 적합한 조건을 구명하기 위한 통계법을 찾고, 결과에 따라 줄기생산과 길이 생장 모두 한번에 효과적인 최적조건을 구명하려고 하였다. 세 가지 생장조절물질을 동시에 처리할 때 두 목적을 동시에 만족하는 조건을 찾을 수 없었다.
본 연구에서는 개느삼 대량증식법 개발 연구 중 다양한 호르몬과 농도를 실험하고 결과에 세 가지 다른 통계 학적 분석을 적용하여 가장 효과적인 증식조건을 탐색하고, 새로운 분석법이 기내배양 결과 분석에 적용 가능성을 판단하고자 하였다.

제안 방법

본연구에서는 R ‘fclust’ package를 이용하여 퍼지 K-평균 군집 알고리즘을 사용하였으며, 줄기생산 우수, 줄기길이 우수, 양쪽 우수 또는 열세 군집을 분류하기 위해 3개(K = 3) 이상의 군집을 지정하여 분석을 수행하였다. 각 측정치가 특정 군집에 속할 가중치(가능성) 값을 무작위로 할당하여 군집 내 측정치 간의 유사성을 최대화하고 군집 간 비유 사성을 최대화하는 최적값을 알고리즘이 수렴할 때까지 반복연산을 통해 산출하였다.
것으로 기대하였다. 독립변수는 BA(X_), TDZ(X), GA(X) 3가지 요인을 변수로 설정하고 3개 수준의 실험계획을 수립하여 줄기수와 줄기길이를 측정하였다. 줄기수 회귀방정식은 식 3과 줄기길이 회귀방정식은 식 4와 같다.
이용하였다. 배양 조건은 Moon and Kim(2008)에 따라 선정하였으며 이후 기내에서 생산된 줄기를 같은 크기(0.5 cm)로 조제하여 다경유도 실험을 수행하였다. 배지는 MS 배지(Murashige and Skoog, 1962)를 사용하고 배지의 공통조건으로 pH 5.
5 cm)로 조제하여 다경유도 실험을 수행하였다. 배지는 MS 배지(Murashige and Skoog, 1962)를 사용하고 배지의 공통조건으로 pH 5.8, 3% Sucrose, Agar 4.5 g/L, Gelrite 1.25 g/L를 처리하였다. 식물생장조절물질은 줄기생산을 위한 BA, TDZ와 줄기길이 생장을 위한 GA_를 각각 0 µM, 2.
ANOVA 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 SPSS ver.24를 이용해 독립변수인 생장조절물질 처리 구를 기준으로 개느삼의 줄기수와 줄기길이를 하나의 종속변수로 처리하여 두 번의 분석을 실시하였다. 각 집단간평균의 차이를 검증하기 위해 사후검증으로 Tukey 검증을 수행하였으며, 기초통계량을 산출하여 각 생장조절물질 처리구간에 동질적 부분집합 a~h를 도출하였다.
본연구에서는 R ‘fclust’ package를 이용하여 퍼지 K-평균 군집 알고리즘을 사용하였으며, 줄기생산 우수, 줄기길이 우수, 양쪽 우수 또는 열세 군집을 분류하기 위해 3개(K = 3) 이상의 군집을 지정하여 분석을 수행하였다. 각 측정치가 특정 군집에 속할 가중치(가능성) 값을 무작위로 할당하여 군집 내 측정치 간의 유사성을 최대화하고 군집 간 비유 사성을 최대화하는 최적값을 알고리즘이 수렴할 때까지 반복연산을 통해 산출하였다.
25 g/L를 처리하였다. 식물생장조절물질은 줄기생산을 위한 BA, TDZ와 줄기길이 생장을 위한 GA_를 각각 0 µM, 2.5 µM, 5 µM로 27가지 혼용 처리된 유리 시험관 배지에 치상하였고, 24±1℃와 16시간·8시간의 광·암 주기로 유지되는 배양실에서 5주간 배양하였다. 배양 5주 후 각 절편 체에서 생산된 줄기 갯수와 각 줄기의 길이를 조사하였으며, 이 데이터를 기반으로 ANOVA, 반응표면분석과 퍼지 군집 분석을 수행하였다.
각 독립변수의 최적농도 산출은 중심합성계획법(Central Composite Design, CCD)을 적용하였으며(Box and Wilson, 1951), 3개의 독립변수 BA(X_), TDZ(X_), GA_(X_)를 -1, 0, 1의 3개 수준으로 부호화하였다(Table 1). 종속변수(Y)는 줄기수 (Response Y_)와 줄기길이(Response Y_)를 측정하고, 독립변수들을 선형변환하여 선형변환변수(x_)로 회귀모델을 산출하고, 3회의 27개 실험구를 선정된 조건에서 실험을 수행하였다. 각 실험변수(X_)를 선형변환하면 식 1과 같으며,

대상 데이터

2019년 6월 춘천 동면의 자생지에서 채집한 식물체의 신초에서 액아를 1개 이상 포함한 줄기를 초대 배양 재료로 이용하였다. 배양 조건은 Moon and Kim(2008)에 따라 선정하였으며 이후 기내에서 생산된 줄기를 같은 크기(0.

데이터처리

Table 2. ANOVA results for shoot number and average shoot length.
ANOVA(Analysis of Variance) 분석은 둘 이상의 집단 간 평균의 차이를 검증하는 방법으로 한 개의 실험요인에 대해 여러가지 다른 처리의 반응에 대한 차이를 검증하는 One-way ANOVA 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 SPSS ver.
24를 이용해 독립변수인 생장조절물질 처리 구를 기준으로 개느삼의 줄기수와 줄기길이를 하나의 종속변수로 처리하여 두 번의 분석을 실시하였다. 각 집단간평균의 차이를 검증하기 위해 사후검증으로 Tukey 검증을 수행하였으며, 기초통계량을 산출하여 각 생장조절물질 처리구간에 동질적 부분집합 a~h를 도출하였다.
반면 퍼지 분석은 각 개체가 군집에 발현할 확률을 제시해주어 ANOVA 분석을 보완할 수 있는 통계분석법으로 적합하였다. 상위 다섯 가지 처리구에 대한 ANOVA 분석과 퍼지 분석을 비교한 결과 줄기수와 줄기길이의 다섯 가지 처리구 모두 두 통계분석 결과에 포함되는 것으로 나타났다(Table 4).
5 µM, 5 µM로 27가지 혼용 처리된 유리 시험관 배지에 치상하였고, 24±1℃와 16시간·8시간의 광·암 주기로 유지되는 배양실에서 5주간 배양하였다. 배양 5주 후 각 절편 체에서 생산된 줄기 갯수와 각 줄기의 길이를 조사하였으며, 이 데이터를 기반으로 ANOVA, 반응표면분석과 퍼지 군집 분석을 수행하였다.
는 절편(상수, intercept)이며 _는 회귀계수로, 회귀분석에 의한 모델식 예측은 R ‘rsm’ package를 이용해 수행하였다.

이론/모형

Surface Method, RSM)을 이용하였다. 각 독립변수의 최적농도 산출은 중심합성계획법(Central Composite Design, CCD)을 적용하였으며(Box and Wilson, 1951), 3개의 독립변수 BA(X_), TDZ(X_), GA_(X_)를 -1, 0, 1의 3개 수준으로 부호화하였다(Table 1). 종속변수(Y)는 줄기수 (Response Y_)와 줄기길이(Response Y_)를 측정하고, 독립변수들을 선형변환하여 선형변환변수(x_)로 회귀모델을 산출하고, 3회의 27개 실험구를 선정된 조건에서 실험을 수행하였다.
식물생장조절물질의 최적농도를 결정하기 위해 실험계획법(Design Of Experiments, DOE) 중 반응표면분석법 (Response Surface Method, RSM)을 이용하였다. 각 독립변수의 최적농도 산출은 중심합성계획법(Central Composite Design, CCD)을 적용하였으며(Box and Wilson, 1951), 3개의 독립변수 BA(X_), TDZ(X_), GA_(X_)를 -1, 0, 1의 3개 수준으로 부호화하였다(Table 1).

성능/효과

그러나 이 결과는 실제 배양 결과와는 일치하지 않았으며 다른 두 분석법인 ANOVA와 퍼지군집분석의 최적조건과 다른 결과였다. 3 요인 독립변수들의 최적조건을 산출하는데 RSM을 이용하는 것이 부합하지 않는 것으로 나타났다(Table 2). 이는 생장조절물질 처리결과가 편향되며 각 개체의 성적조사 값 간 분산이 컸기 때문이었는데 이런 결과가 나오게 된 것은 기내배양은 다른 연구의 제품생산과는 다르게 식물 절편체 하나하나의 생리적인 상태가 줄기 발생이나 생장에 영향을 미치기 때문으로 생각되었다.
GA : BA contour plot도 안부점의 형태로 BA 2.5 µM와 GA 3 µM의 기점에서 BA의 농도가 감소하고 GA_의 농도가 증가할수록, 실험범위 내에서 BA 2.5 µM에서 GA_ 무 처리 시 줄기길이가 가장 길게 나왔다. GA_ : TDZ contour plote 최소점이 나와 두 생장조절물질을 혼합처리 시 줄기 길이 생장에 역효과가 나타날 것으로 예측되었다 (Figure 1, Figure 3).
최적점을 도출하였다. RSM 줄기수와 줄기길이 최적점은 동질적 부분집합 h에 속하지 않았으며, 줄기수 최적점 BA 3.90 µM + TDZ 4.41 µM + GA_ 4.32 µM와 인접한 B5T5G5 처리구는 cluster1에 30% 소속하고, 줄기길이 최적점 BA 2.32 µM + TDZ 4.08 µM + GA_ 3.16 µM와 인접한 B2.5T5G2.5 처리구는 cluster3에 0% 소속하여 최적 조건을 예측하지 못하였다.
TDZ 처리시 BA, GA_ 혼합처리보다 같은 사이토키닌 계열인 BA와 처리할 경우에 줄기수가 우수한 경향을 보였으나 줄기 길이 생장에는 효과가 적었다. 반면 TDZ가 포함되지 않은 처리구에서는 BA, GA_ 혼합처리 시 GA_ 농도를 BA보다 같게 혹은 높이거나, BA 단독처리 구에서 줄기생장이 더 우수한 것으로 나타났다.
33%로 줄기길이 생장이 가장 우수한 것으로 나타났다. 개느삼 줄기증식과 길이 생장을 동시에 얻기 위한 생장조절물질 효과를 보기 위해서는 BA가 첨가되어야 하며, BA, TDZ, GA_를 모두 혼용처리 하였을 경우 단독처리보다 생장조절물질의 효과가 낮은 것으로 나타났다.
Lee(2020)의 연구에서는 BA 단독처리보다 TDZ와 혼합처리시 줄기 생산에 더 효과적인 것으로 나타났으며, 줄기생산과 줄기길이 생장의 효과를 동시에 볼 수 없다고 보고하였는데 본 연구의 퍼지 군집 분석에서의 결과와 비교할 때 줄기생산과 길이 생장의 동시효과에 대한 부분은 일치하였다. 따라서 개느삼 기내 증식할 때 줄기생산과 길이생장을 두 단계로 나누어 각 목적에 부합하는 생장조절물질과 농도를 선정하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
TDZ 처리시 BA, GA_ 혼합처리보다 같은 사이토키닌 계열인 BA와 처리할 경우에 줄기수가 우수한 경향을 보였으나 줄기 길이 생장에는 효과가 적었다. 반면 TDZ가 포함되지 않은 처리구에서는 BA, GA_ 혼합처리 시 GA_ 농도를 BA보다 같게 혹은 높이거나, BA 단독처리 구에서 줄기생장이 더 우수한 것으로 나타났다. 이는 고농도의 BA는 줄기신장을 방해하는 경향이 있어 줄기 신장을 위해 BA의 농도를 낮추고 GA_를 첨가해야 하는 실험의 결과와 유사하게 나타났다(Cheong, 2000).
줄기 생산이 우수한 개체 증식에서 BA와 TDZ를 혼합 처리시 더 많은 줄기를 생산하는 경향을 보였다. 반면 줄기길이 우수 개체 증식에서는 TDZ의 효과를 보지 못하였고 GA보다 BA를 단독처리하거나, GA_를 BA보다 농도를 높게 첨가해야 줄기길이 생장에 더 효과적인 것으로 나타났다. 통계분석법 결과에 따르면 개느삼의 효율적인 대량증식을 위해서는 1단계에서 BA 5 µM과 TDZ 2.
반응표면분석은 세 생장조절물질을 동시에 처리할 시 최적의 조건을 구체적 수치로 구명해주며 시각적으로 3차원 모델모형을 제시해주나 식물체의 특성상 각 식물 개체별로 특성이 달라 반응표면분석으로 알맞은 최적점을 도출하는데 어려운 것으로 나타났다. 반면 퍼지 군집 분석을 이용할 때 우수 개체군에 속할 확률을 표시하고 수리통계학적 근거를 제시해주어각 식물 개체별로 군집을 분류하여 군집에 소속될 확률을 도출하여 평균값만을 비교한 ANOVA 분석에 의한 결과를 보완할 수 있었다.
세 가지 생장조절물질을 동시에 처리할 때 두 목적을 동시에 만족하는 조건을 찾을 수 없었다. 반응표면분석은 세 생장조절물질을 동시에 처리할 시 최적의 조건을 구체적 수치로 구명해주며 시각적으로 3차원 모델모형을 제시해주나 식물체의 특성상 각 식물 개체별로 특성이 달라 반응표면분석으로 알맞은 최적점을 도출하는데 어려운 것으로 나타났다. 반면 퍼지 군집 분석을 이용할 때 우수 개체군에 속할 확률을 표시하고 수리통계학적 근거를 제시해주어각 식물 개체별로 군집을 분류하여 군집에 소속될 확률을 도출하여 평균값만을 비교한 ANOVA 분석에 의한 결과를 보완할 수 있었다.
상위 다섯 가지 처리구에 대한 ANOVA 분석과 퍼지 분석을 비교한 결과 줄기수와 줄기길이의 다섯 가지 처리구 모두 두 통계분석 결과에 포함되는 것으로 나타났다(Table 4). 본 연구에서 판단되는 최적조건은 63.33% 확률로 11.03±1.52개의 줄기를 생산할 수 있는 B5T2.5G0 조합과 63.33% 확률로 2.18±0.21 cm의 줄기 길이를 얻을 수 있는 B2.5T0G2.5 조합인 것으로 나타났다.
이 경우 많은 시간이 소요되며, 다양한 변수와의 상호작용을 파악하기 어려우며, 많은 비용을 초래하는 단점을 지니고 있다. 본 연구에서는 표면반응분석으로 3요인 간의 최적조건은 예측하지 못하였으나, 2요인 간의 최적조건은 시각적으로 예측이 가능하다는 것을 보여주었다. Jeong(2010)의 연구에 따르면 전통적인 반응표면분석으로는 최적점을 탐색할 수 없는 경우가 있기 때문에, 이를 보완하는 지능형분석 및 다중반응표면을 사용한 분석 방법들을 활용하는 연구도 진행되어야 할 것으로 판단된다.
상위 다섯 가지 처리구에 대한 ANOVA 분석과 퍼지 분석을 비교한 결과 줄기수와 줄기길이의 다섯 가지 처리구 모두 두 통계분석 결과에 포함되는 것으로 나타났다(Table 4). 본 연구에서 판단되는 최적조건은 63.
새로 생산된 줄기 수와 줄기길이 값에 대한 ANOVA 분석 결과 동질적 부분집합 최우수개체 집합h(줄기수)가 포함된 조합은 5 µM BA와 2.5 µM TDZ 조합과 2.5 µM BA 와 2.5 µM TDZ 이었으며, 집합f(줄기길이)가 포함된 조합은 2.5 µM BA와 2.5 µM GA_, 2.5 µM BA 단독처리, 5 µM BA 단독처리, 2.5 µM BA와 5 µM GA_ 혼용처리로 나타났다. 이 분석법의 결과에 따르면 한 처리구에서 동시에 줄기 수, 줄기길이의 최우수개체에 속하는 처리구는 없었다.
5 µM 조합이 개느삼 증식 최적조건인 것으로 나타났다. 줄기 생산이 우수한 개체 증식에서 BA와 TDZ를 혼합 처리시 더 많은 줄기를 생산하는 경향을 보였다. 반면 줄기길이 우수 개체 증식에서는 TDZ의 효과를 보지 못하였고 GA보다 BA를 단독처리하거나, GA_를 BA보다 농도를 높게 첨가해야 줄기길이 생장에 더 효과적인 것으로 나타났다.
줄기길이 생장에 대한 2요인 독립변수 간 상호작용을 보았을 때, TDZ : BA contour plote 안부점의 형태로 TDZ와 비교했을 때 BA의 영향 미미하였으며, TDZ 무 처리 시 줄기길이 생장에 효과적인 것으로 나타났다. GA : BA contour plot도 안부점의 형태로 BA 2.
Table 4에서 ANOVA와 퍼지 군집 분석의 결과를 순위로 매겼을 때 1순위 결과값이 동일하게 나타났다. 줄기생산에서는 BA 5 µM과 TDZ 2.5 µM 조합이, 줄기길이 생장에는 BA 2.5 µM과 GA_ 2.5 µM 조합이 개느삼 증식 최적조건인 것으로 나타났다. 줄기 생산이 우수한 개체 증식에서 BA와 TDZ를 혼합 처리시 더 많은 줄기를 생산하는 경향을 보였다.
줄기수에 대한 2요인 독립변수 간 상호작용을 보았을 때, TDZ : BA contour plote 능선의 형태로 TDZ와 BA 혼합처리 시 두 생장조절물질을 실험범위인 5 µM보다 높은 농도를 처리해야 할 것으로 나타났다. 반면 GA_ : BA contour plot도 능선의 형태로 나타났으나, BA만 실험범위 5 µM보다 높은 농도를 처리해야 할 것으로 예측되었다.
4). 처리구 당 군집에 소속될 확률이 50%이상일 때, 분류된 군집에 따라 B2.5T0G2.5, B2.5T0G0, B2.5T0G5 처리 구에서 63.33%, 56.67%, 50%로 많은 줄기를 생산할 수 있으며, B5T2.5G0 처리구에서 63.33%로 줄기길이 생장이 가장 우수한 것으로 나타났다. 개느삼 줄기증식과 길이 생장을 동시에 얻기 위한 생장조절물질 효과를 보기 위해서는 BA가 첨가되어야 하며, BA, TDZ, GA_를 모두 혼용처리 하였을 경우 단독처리보다 생장조절물질의 효과가 낮은 것으로 나타났다.
반면 줄기길이 우수 개체 증식에서는 TDZ의 효과를 보지 못하였고 GA보다 BA를 단독처리하거나, GA_를 BA보다 농도를 높게 첨가해야 줄기길이 생장에 더 효과적인 것으로 나타났다. 통계분석법 결과에 따르면 개느삼의 효율적인 대량증식을 위해서는 1단계에서 BA 5 µM과 TDZ 2.5 µM을 혼합하여 줄기생산량을 늘리고 다음 단계에서 BA 2.5 µM과 GA 2.5 µM을 혼합하여 줄기 생장량을 늘리는 체계로 추진하는 것이 효과적일 것으로 생각하였다.
퍼지 K-평균 군집 알고리즘으로 분석을 수행하여 3가지군집으로 나눈 결과 줄기수 우수군집(clust1), 양쪽 열세 군집(clust2), 줄기길이 우수군집(clust3)으로 분류되었다 (Figure 4). 처리구 당 군집에 소속될 확률이 50%이상일 때, 분류된 군집에 따라 B2.
하나의 최적점을 탐색하기 위한 반응표면분석 결과, ANOVA 분석 결과와 퍼지 분석 결과와도 부합하지 못하는 최적점을 도출하였다. RSM 줄기수와 줄기길이 최적점은 동질적 부분집합 h에 속하지 않았으며, 줄기수 최적점 BA 3.

후속연구

본 연구에서는 표면반응분석으로 3요인 간의 최적조건은 예측하지 못하였으나, 2요인 간의 최적조건은 시각적으로 예측이 가능하다는 것을 보여주었다. Jeong(2010)의 연구에 따르면 전통적인 반응표면분석으로는 최적점을 탐색할 수 없는 경우가 있기 때문에, 이를 보완하는 지능형분석 및 다중반응표면을 사용한 분석 방법들을 활용하는 연구도 진행되어야 할 것으로 판단된다.
못하였다. 다만 2요인간 상호작용은 예측 가능하며 3차원 공간에 제시함으로써 직관적으로 실험범위 외의 실험설계 방향을 제시하는데 유용할 것으로 판단된다.
반응표면분석을 이용하면 최대점을 찾을 때 정확한 정상점 좌표로 최적조건을 예측할 수 있어 유용할 수 있으나, 본 연구에서는 3요인간 독립변수 최적조건과 정상점을 도출하지 못하였다. 다만 2요인간 상호작용은 예측 가능하며 3차원 공간에 제시함으로써 직관적으로 실험범위 외의 실험설계 방향을 제시하는데 유용할 것으로 판단된다.
반응표면분석을 조직배양 실험결과 분석에 이용한 경우, 옥신, 사이토키닌, 지베렐린 계열의 식물 생장조절물질이 복합적으로 작용할 때, 하나의 최적의 배지 조성 값을 예측하고 생장조절물질 간의 상호관계를 확인할 수 있을 것으로 기대하였다. 독립변수는 BA(X_), TDZ(X), GA(X) 3가지 요인을 변수로 설정하고 3개 수준의 실험계획을 수립하여 줄기수와 줄기길이를 측정하였다.
다양한 수종에서 TDZ 단독처리시 1 µM보다 낮은 농도가 줄기생산에 더 효과적이며, 높은 농도에서는 줄기길이 생장에 부정적이라는 보고가 있다(Pai and Desai, 2018). 추가실험으로 1 µM 미만의 TDZ와 GA_를 혼합처리하여 생장조절물질의 상호작용을 파악해야 할 것으로 판단된다.
퍼지 분석의 경우 발현확률을 제시해주기 때문에 추가실험에 소요될 시간과 비용을 절감시킬 수 있는 정보를 제공하여 조직배양 분야에서 ANOVA 분석을 보완해 줄 수 있을 것으로 판단된다. Table 4에서 ANOVA와 퍼지 군집 분석의 결과를 순위로 매겼을 때 1순위 결과값이 동일하게 나타났다.

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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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