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 ABS breif 126_유전정보를 이용한 작물 생산성 증대

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◯ 유전자은행 내 및 여러 유전자은행에 걸쳐 있는 유전정보를 예측하여, 밀의 가장 이상적인 식물 특성을 지닌 개체를 찾아내고 수정하는 ‘유전정보기반 사전육종전략’(genomics-informed pre-breeding strategy)의 개발 소식이 10월 4일 네이쳐 저널(Nature Genetics)에 발표 됨

• ■이 연구는 독일연방 교육연구부의 젠뱅크 프로젝트 2.0(Project GeneBank 2.0)과 독일연방 식품농무부의 젠디브 프로젝트(GenDiv-Project) 지원을 받아 국제 연구자들의 협력으로 진행됨

◯ 식물종의 고유 종자(novel germplasm)의 유전정보 공유를 통해 우수 유전자형(elite genotype)을 만들어 생산량 증대를 이루어낼 수 있었으나, 이는 우연에 의존해 온 것이며, 유전자은행에 존재하는 수많은 생물다양성의 아주 작은 부분만을 활용한 것임

• ■식물유전자은행에는 천 년 이상에 걸친 식물의 자연적, 인공적 변이가 포함되어 있으나, 식물의 연구와 육종에 이용되는 종자 또는 시료는 대체로 특정 시기의 식물임

• ■자연환경 등에 적응하지 못하고 탈락한 종자의 유전자원을 활용한다면, 더욱 다양하고 우수한 유전적 잠재력이 있는 작물을 만들 수 있으며, 이는 식물 육종가들에게 광대한 기회의 영역이 될 수 있음

◯ 전체 유전자은행에 대해 유전체 예측(genomic prediction)이라고 불리는, 유전학에 의해 알려진 물리적 특성을 표시하도록 유전체 마커 분석표(genome-wide marker profile)를 도입하는 방법도 생각해 볼 수 있음

• ■그러나 이 방법을 사용할 경우, 자연적 적응에 실패한 종자의 물리적 특성이 생산량에 어떤 영향을 미치는지에 대한 정보가 부족하다는 문제점이 있음

◯ 이에 연구팀은 ElitexPGR이라는 복합적 평가체계를 만들어, 다양한 변이종을 아우르는 공통의 모수(parent plant)를 통해 생산량을 추정하는 방식을 제안함

• ■예를 들어 황녹병균(yellow rust)에 저항성이 강한 150개의 우수 유전자형과, 이와 유사성을 많이 보이지만 황녹병균에 저항성은 약한 50개의 유전자형을 묶어 특성 맞춤형 컬렉션으로 모아 그 유전적 특성을 활용하는 것임

...................(계속)

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