초록 ▼

본 연구는 기후변화지표종으로 지정된 5종을 중심으로 관리 체계 기반 마련을 위한 유전적 특성 분석 및 기후변화에 따른 종 분포 모델링 구축 연구로, 연구목표 및 주요 연구 결과는 아래에 상세히 기술하였음

가. 연구사업의 목표
◯ 기후변화 지표종의 관리 체계 기반 마련을 위한 유전다양성 연구: 한반도 기후변화지표종 5종(검은큰따개비, 큰입술갈고둥, 무당거미, 말매미, 각시메뚜기)을 대상으로 유전다양성 및 기후변화에 따른 종 분포 모델링 구축 연구로, 무척추동물 대상 기후변화지표종 관련 정책 수립에 활용할 수 있는 기

본 연구는 기후변화지표종으로 지정된 5종을 중심으로 관리 체계 기반 마련을 위한 유전적 특성 분석 및 기후변화에 따른 종 분포 모델링 구축 연구로, 연구목표 및 주요 연구 결과는 아래에 상세히 기술하였음

가. 연구사업의 목표
◯ 기후변화 지표종의 관리 체계 기반 마련을 위한 유전다양성 연구: 한반도 기후변화지표종 5종(검은큰따개비, 큰입술갈고둥, 무당거미, 말매미, 각시메뚜기)을 대상으로 유전다양성 및 기후변화에 따른 종 분포 모델링 구축 연구로, 무척추동물 대상 기후변화지표종 관련 정책 수립에 활용할 수 있는 기초자료 제시
· (검은큰따개비) 한반도 주변 해역을 중심으로 5개 권역(제주권, 경상권, 전라권, 경기권, 충청권)에서 권역별 20개체(또는 군체), 총 100개체의 샘플을 확보함. 유전적 다양도 평가를 위해 NGS 기반의 미토콘드리아 유전자 COI 을 선별하여 유전다양성 분석을 수행함. 또한 기후 변화에 민감성을 가지고 있고, 유전 다양성 평가에 유용한 SNP 마커를 선발함. 그리고 기후변화에 따른 종 분포의 변화를 관측하기 위해, Maxent 모형 및 기후 변화 시나리오 (RCP4.5, RCP8.5)를 기반으로 모델링을 수행함
· (큰입술갈고둥) 한반도 내에서 유일하게 발견되는 제주도 권역 남부 지역 3지점에서 각 지점 당 30개체 이상, 총 100개체의 샘플을 확보함. 유전적 다양도 평가를 위해 NGS 기반의 미토콘드리아 유전자 COI 을 선별하여 유전다양성 분석을 수행함. 또한 기후 변화에 민감성을 가지고 있고, 유전 다양성 평가에 유용한 SNP 마커를 선발함. 그리고 기후변화에 따른 종 분포의 변화를 관측하기 위해, Maxent 모형 및 기후 변화 시나리오 (RCP4.5, RCP8.5)를 기반으로 모델링을 수행함
· (무당거미) 국내 전역에 서식하는 무당거미를 대상으로 5개 권역(제주권, 경상권, 전라권, 충청권, 경기권, 강원권)에서 권역별 20개체(또는 군체) 이상의 샘플을 확보함. 유전적 다양도 평가를 위해 NGS 기반의 미토콘드리아 유전자 COI 을 선별하여 유전다양성 분석을 수행함. 또한 기후 변화에 민감성을 가지고 있고, 유전 다양성 평가에 유용한 SNP 마커를 선발함. 그리고 기후변화에 따른 종 분포의 변화를 관측하기 위해, Maxent 모형 및 기후 변화 시나리오 (RCP4.5, RCP8.5)를 기반으로 모델링을 수행함
· (말매미) 기후변화와 연관된 유전마커 선발을 위해 개체군 별 서식하는 환경의 기상정보를 탐색하여 재분석을 수행하여 기후변화에 민감하며 동시에 유전 다양성 평가에 유용한 SNP마커를 선별함. 1차년도 분석 개체군에 추가적으로 최소 7개 지역, 약 70개체 이상 추가 확보함. 유전적 다양도 평가를 위해 NGS 기반의 미토콘드리아 유전자 COI 을 선별하여 유전다양성 분석을 수행함. 그리고 기후변화에 따른 종 분포의 변화를 관측하기 위해, Maxent 모형 및 기후 변화 시나리오 (RCP4.5, RCP8.5)를 기반으로 모델링을 수행함
· (각시메뚜기) 한반도 내 기보고된 발생 지역을 중심으로 4개 지역 이상 총 100개체 이상 확보함. 유전적 다양도 평가를 위해 NGS 기반의 미토콘드리아 유전자 COI 을 선별하여 유전다양성 분석을 수행함. 그리고 기후변화에 따른 종 분포의 변화를 관측하기 위해, Maxent 모형 및 기후 변화 시나리오 (RCP4.5, RCP8.5)를 기반으로 모델링을 수행함

나. 세부과제별 주요 연구 결과
◯ 검은큰따개비
· (분석 개체 확보) 제주권 1개 지점에서 20개체, 경상권 2개 지점에서 40개체, 전라권 1개 지점에서 20개체, 강원권 1개 지점에서 20개체, 총 5개 지점에서 100개체를 확보하였음
· (COI 유전자에 기반한 유전적 다양성 분석) 전반적인 결과들이 일관되게 유전적 구조가 뚜렷하게 확인되지 않으며, 모두 하나의 메타개체군으로 확인됨. 또한 검은큰따개비 개체군이 급속한 개체군 변동을 겪은 것을 추정되며, 그 크기가 확장한 시기는 대략 제 4기 플라이스토세 중기로 추정되었으며, 이 시기는 현재 지구의 평균기온에 비해 훨씬 따뜻했던 시기였으며, 이러한 환경이 검은큰따개비 개체군의 다양성을 높이고, 크기를 확장시키는데 작용했을 것으로 보임
· (기초 유전체 분석 및 SNP 마커 개발) Long read sequencing system인 Pacbio Sequel2 플랫폼을 이용하여 6,473,210개 read에 대해 약 378Gb에 해당하는 염기서열을 생산함. 이후 assembly 과정을 통해 24,318개의 scaffold가 생성되었으며, 평균 scaffold의 길이는 74,016bp로 확인됨. 검은큰따개비의 SNP 발굴을 위해 GBS 라이브러리 제작에 적합한 96개의 샘플을 선발하여 라이브러리를 제작하였고, De-multiplexing 및 Variant Calling 과정을 통해 전체 488,887개의 SNP loci 후보군을 선별하였음. 그리고 Outlier 분석을 통해 최종 1,126개의 SNP loci를 확보하였음
· (기후변화에 따른 종분포 모델링 구축) 과거에 기록된 분포에 관한 문헌을 조사했을 시, 검은큰따개비는 남해안 및 서해안의 도서지방에서 분포하는 것으로 확인되었으며, 동해안은 드물게 분포하는 것으로 나타남. 그리고 검은큰따개비 분포의 북방한계선은 강원도 양양시 남애리인 것을 모니터링을 통해 확인됨. 종 분포 모델링 결과, 여러 기후 환경 변수 중 저서층의 수온이 모델링에 가장 큰 기여를 하는 것으로 확인되었음. 미래의 기후변화 시나리오(RCP4.5, RCP8.5)에 따른 종 분포의 변화가 뚜렷하게 확인되지는 않았지만, 북방한계선이 북한까지 올라간 것으로 나타났으며 이에 대해서는 추후 모니터링이 필요할 것으로 보임

◯ 큰입술갈고둥
· (분석 개체 확보) 제주권 3개 지점에서 총 100개체를 확보하였음
· (COI 유전자에 기반한 유전적 다양성 분석) 한반도에 서식하는 큰입술갈고둥의 전반적인 결과들이 일관되게 유전적 구조가 뚜렷하게 확인되지 않았으며, 특이적으로 NCH05가 다른 haplotype들과 달리 유전적 거리가 상대적으로 큰 것으로 확인됨. 인도-태평양 해안선 지역에 연구된 큰입술갈고둥 COI 서열을 포함했을 때, 두 개의 Clade (Clade A, B)가 확인되었으며, 한반도 내 확인된 70개의 haplotypes 중 NCH05는 Clade A에, 이외의 다른 haplotype은 Clade B에 포함되는 것으로 나타남. 또한 Clade A는 주로 에티오피아구, Clade B는 주로 동양구, 오스트레일리아구를 중심으로 분포하는 것이 확인됨. 이러한 경향성을 기반으로 했을 때, NCH05는 에티오피아구에서 제주도로 유입되었을 것으로 추정됨
· (기초 유전체 분석 및 SNP 마커 개발) Long read sequencing system인 Pacbio Sequel2 플랫폼을 이용하여 4,752,147개 read에 대해 약 126Gb에 해당하는 염기서열을 생산함. 이후 assembly 과정을 통해 819,284개의 scaffold가 생성되었으며, 평균 scaffold의 길이는 1,820bp로 확인됨. 검은큰따개비의 SNP 발굴을 위해 GBS 라이브러리 제작에 적합한 96개의 샘플을 선발하여 라이브러리를 제작하였고, De-multiplexing 및 Variant Calling 과정을 통해 전체 300,924개의 SNP loci 후보군을 선별하였음. 그리고 Outlier 분석을 통해 최종 283개의 SNP loci를 확보하였음
· (기후변화에 따른 종분포 모델링 구축) 과거에 기록된 분포에 관한 문헌을 조사했을 시, 큰입술갈고둥은 한반도 내에서 제주도 남부 지역에만 서식하는 것으로 보고되었으며, 인도-태평양 해안을 따라 상당히 넓게 분포하는 것으로 확인됨. 종분포 모델링 결과, 여러 기후 환경 변수들 중 저서층의 수온이 모델링에 가장 큰 기여를 보이는 것으로 나타났음. 또한 제주도 지역의 해안선을 따라 전반에 분포하며, 남해안 지역에도 분포할 수 있을 것으로 추정되었음. 전세계적으로 확인했을 때, 북아메리카 남부 지역, 남아메리카 서부 지역, 그리고 서아프리카 지역 또한 종 출현 기록이 확인되지 않았으나, 분포할 가능성이 있는 지역으로 나타났으며, 추후에 모니터링 연구가 필요할 것으로 보임

◯ 무당거미
· (분석 개체 확보) 제주권 1개 지점에서 31개체, 경상권 2개 지점에서 32개체, 전라권 1개 지점에서 21개체, 강원권 2개 지점에서 20개체, 경기권 3개 지점에서 20개체, 충청권 3개 지점에서 29개체, 총 6개 권역 12지점에서 총 153개체를 확보하였음
· (COI 유전자에 기반한 유전적 다양성 분석) 한반도에 서식하는 무당거미 153개체의 COI 서열을 기반으로 했을 때, 제주도와 한반도 내륙지역에서 공유하는 haplotype이 확인되지 않았으며, 한반도 내 무당거미가 크게 3개의 계통군 (Lineage A, B, C)을 형성하였음
· (기초 유전체 분석 및 SNP 마커 개발) Long read sequencing system인 PacBio Sequel2 플랫폼을 이용하여 5,950,585개 read에 대해 약 391Gb에 해당하는 염기서열을 생산함. 이후 별도로 assembly 과정을 수행했을 때, 22,392개의 scaffold가 생성되었으며, 평균 scaffold의 길이는 121,913bp로 확인됨. SNP 마커의 경우 총 233,158개의 SNP가 선발되었으며, 최종 2,147개의 SNP loci를 확보하였음
· (기후변화에 따른 종분포 모델링 구축) 동북아시아 지역을 중심으로 분포하는 것으로 알려진 무당거미는 최근 미국 조지아 주에서도 출현이 확인됨. 기존 문헌에서는 유전자형 분석 시, 중국, 일본 개체와 상당히 가까운 것으로 보아, 선박 등 운송수단 요인을 통해 조지아 주로 들어온 것으로 추정함. 종 분포 모델링 결과, 연평균기온이 모델링에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었으며 무당거미의 분포가 전반적으로 북쪽으로 확대되는 것이 나타남

◯ 말매미
· (분석 개체 확보) 1차년도에 3개 지역 대상 30개체에 더하여, 2차년도인 본 과제에서는 5개 권역 내 11개 지역에서 총 115개체를 추가 확보하였음.
· (COI 유전자에 기반한 유전적 다양성 분석) 전반적으로 제주권의 개체군이 다른 내륙지역과 유전적으로 별도의 그룹을 형성하였음. Haplotype 2의 경우, 제주도를 제외한 모든 내륙 지역 내에서 확인되어 가장 높은 빈도로 발견됨. Haplotype 14의 경우, 제주도 지역에서 가장 높은 빈도로 발견되었으며, 광주 및 부산에서도 일부 확인되었음. 이를 근거로 Haplotype 14가 제주도로부터 비교적 짧은 시기동안 기후온난화의 영향으로 부산과 광주로 북상한 haplotype인 것으로 추정됨
· (기초 유전체 분석 및 SNP 마커 개발) Paired-end sequencing system인 MGISEQ-2000 플랫폼을 이용하여 1,097,645,303개 read에 대해 약 164Gb에 해당하는 염기서열을 생산함. 이후 별도로 assembly 과정을 수행했을 때, 4,383,199개의 scaffold가 생성되었으며, 평균 scaffold의 길이는 4,822bp로 확인됨. 이는 1차년도에 수행된 assembly 과정과 비교했을 때, Contiguity가 증가하였음. 기후변화적응을 반영하는 마커 선발을 위하여 유전적 차이, 연평균온도, 강수량 등을 기준으로 그룹을 나눈 뒤, 각 그룹 간 F_ST를 비교하여 높은 수준의 F_ST 값을 갖는 SNP를 outlier SNP로 선발하였음. 그리고 선발된 SNP가 포함된 유전자를 파악하여 어떤 연관성이 있는지를 pathway 분석을 통해 살펴보았음. 그러나 pathway 분석을 통해 확인된 결과와 기후변화의 연관성은 추후 연구가 더 필요함
· (기후변화에 따른 종분포 모델링 구축) 기후변화에 따른 종분포 모델링 결과에서 여러 기후 환경변수들 중 연 평균기온이 말매미의 종 분포 모델링에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었음. 현 기후 상태에서는 한반도 대부분의 지역에 고루 분포하는 것으로 나타났으나, 시간이 흘러서는 기후시나리오와 상관없이 한반도 남부지역의 분포 확률이 크게 낮아지면서, 분포가 줄어드는 것으로 예측됨

◯ 각시메뚜기
· (분석 개체 확보) 제주권 1개 지점에서 25개체, 전라권 2개 지점에서 각 25개체씩, 경상권 1개 지점에서 25개체, 총 3개의 권역, 4 지점에서 100개체를 확보하였음
· (COI 유전자에 기반한 유전적 다양성 분석) 기존에 보고된 파키스탄 개체들을 포함시켜 분석했을 때, 한반도 haplotype들과 파키스탄 haplotype이 각각 독립적인 그룹을 형성하는 것이 전반적으로 확인되었음. 세부적으로, 제주권의 개체군이 한반도 내 다른 개체군들과는 구별되는 그룹을 형성함. 모든 지점에서 확인되는 PJHAP03 haplotype의 경우, 제주도 지역이 한반도 내륙 지역에 비해 우점하는 것으로 보아 제주도로부터 짧은 시간동안 기후변화의 영향으로 한반도 내륙으로 북상한 haplotype으로 추정됨
· (기초 유전체 분석 및 SNP 마커 개발) Long read sequencing system인 Pacbio Sequel2 플랫폼을 이용하여 51,630,516개 read에 대해 약 650Gb에 해당하는 염기서열을 생산함. 이후 assembly 과정을 통해 82,080개의 scaffold가 생성되었으며, 평균 scaffold의 길이는 43,651bp로 확인됨
· (기후변화에 따른 종분포 모델링 구축) 기후 변화에 따른 종 분포 모델링 결과, 여러 기후 환경 변수들 중 연평균기온이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 각시메뚜기의 현재 분포는 북부지역을 제외한 제주도를 포함한 한반도 중·남부 지역에 고루 분포하는 것으로 확인됨. 그러나 시간이 흐를수록, 중·남부 지역뿐 만 아니라 북부 지역까지 종 분포가 확대될 것으로 추정됨

(출처 : 요약문 5p)

Abstract ▼

“Next Generation Sequencing-Based Animal Resource Digital Sequence Utilization Study (4rd Year)” in 2021 was conducted in genetic diversity research to lay the foundation for the management system of climate change indicator species. Among 100 climate change indicator species, 5 species (Tetraclita

“Next Generation Sequencing-Based Animal Resource Digital Sequence Utilization Study (4rd Year)” in 2021 was conducted in genetic diversity research to lay the foundation for the management system of climate change indicator species. Among 100 climate change indicator species, 5 species (Tetraclita japonica, Nerita albicilla, Nephila clavata, Cryptotympana atrata, Patanga japonica ) were selected for the study. Under the this study, three detailed studies were conducted for each species : 1) Genetic diversity and population structure; 2) genome analysis and SNP marker development; 3) species distribution modeling under the climate change. The goals of the research project and the main research results are described in detail below.

First, the analyses of genetic diversity and population structure for five Korean endangered species, including 100 samples from 5 populations in Tetraclita japonica , 100 samples from 3 populations in Nerita albicilla , and 153 samples from 13 populaions in Nephila clavata , 135 samples from 11 populations in Cryptotympana atrata , and 100 samples from 4 populations in Patanga japonica were conducted using the mitochondrial COI . Prediction of adaptive evolution on the Korean Peninsula under the climate change of 5 climate change indicator species were proposed based on the findings of this study.

Second, we conducted on the securing and characterizing a genome and SNP marker development for five species in this study. In this research, we report the de novo assembly of whole-genome sequencing. For the Tetraclita japonica , Nerita albicilla , Nephila clavata , Patanga japonica species, we generated 378Gb, 126Gb, 391Gb, and 650Gb genome sequences respectively using the PacBio Sequel II a long read sequencing platform (over 15kb). In case of Cryptotympana atrata , we generated 164GB genome sequence using MGISEQ-2000 platform.

SNP marker development was conducted all species except for Patanga japonica and was based on Genome-By-Sequencing (GBS) library construction and outlier detection based on F ST. The total of SNP for Tetraclita japonica, Nerita albicilla , Nephila clavata species were 1,126, 283, 2,147. In the SNP development of Cryptotympana atrata , climate change-associated SNP development study was intensively conducted. Among the total number of 48,772,620 SNPs, SNPs were filtered again by considering both specific SNPs for each populations and environmental data such as precipitation. Moreover, selected SNPs were searched which pathway the gene including each SNP is involved in. Future study about confirmation of genetic structure and association with climate change for Tetraclita japonica , Nerita albicilla , Nephila clavata, Cryptotympana atrata were proposed based on the findings of this study.

Third, Species distribution modeling under the climate change was conducted for five species, which is Tetraclita japonica , Nerita albicilla , Nephila clavata, Cryptotympana atrata, Patanga japonica. This modeling was based on presence data for each species, environmental variables, and maximum entropy model. The results could be a useful for the prediction of species distribution and management strategy by changing the species distribution in the future.

(source : Abstract 10p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 요 약 문 ... 5
• Abstract ... 10
• 목차 ... 12
• I. 연구사업의 개요 ... 14
• 1. 목적 및 배경 ... 14
• 가. 생물자원의 중요성 ... 14
• 나. 기후변화에 따른 생물환경의 변화 ... 16
• 다. 기후변화 생물지표종(CBIS, Climate-sensitive Biological Indicator Species) ... 19
• 라. 차세대염기서열 분석법(NGS) 및 연구 동향 ... 31
• 2. 주요내용 ... 32
• 가. 유전자 마커 기반의 유전적 특성 분석 ... 32
• 나. NGS 기반의 SNP 마커 개발 및 기후변화 모델링 구축 ... 33
• 다. 유전체 수준의 향후 연구방향 제시(3년) ... 33
• 라. 국내・외 전문가 초청 웨비나(Webinar) 개최 ... 35
• 3. 추진 체계 및 일정 ... 36
• 가. 연구진 구성 체계 ... 36
• 나. 사업 추진 체계 ... 37
• 다. 참여연구원별 업무분장표 ... 38
• 라. 사업단의 사업 참여 연구진 관리 방안 ... 39
• 마. 추진일정 ... 40
• Ⅱ. 결과 및 고찰 ... 41
• 1. 기후변화 지표종의 관리 체계 기반 마련을 위한 유전다양성 연구 ... 41
• 가. 당해 연도 연구대상종 ... 41
• 나. 연구 개요 ... 42
• 다. 연구 방법 ... 43
• 2. 대상종별 연구결과 및 고찰 ... 54
• 가. 검은큰따개비 ... 54
• 나. 큰입술갈고둥 ... 90
• 다. 무당거미 ... 129
• 라. 말매미 ... 156
• 마. 각시메뚜기 ... 196
• 3. 유전체 수준의 향후 연구방향 제시(3년) ... 220
• 4. 국내・외 전문가 초청 웨비나(Webinar) 개최 ... 224
• Ⅲ. 주요 연구 성과 및 향후 연구 계획 ... 227
• 1. 주요 연구 결과 및 제언 ... 227
• 2. 향후 연구 계획 ... 230
• 3. 출판논문 및 홍보자료 ... 232
• Ⅳ. 참고문헌 ... 236
• 부록 ... 247
• 끝페이지 ... 253