이 연구의 목적은 각 분절의 마커세트와 무릎관절 중심 정의가 3차원 무릎 관절각을 산출하는데 얼마나 민감하게 영향을 미치는지를 연구하였다. 자료수집은 1명을 실험대상자로 하여 두 가지 형태의 각기 다른 분절의 정의와 무릎관절의 중심을 나타내는 반사마커들을 동시에 오른쪽 하지에 부착시켜 실험을 실시하였다. 실험대상자의 달리기동작 중 좌측으로 45도 방향전환동작의 지지기를 분석하였다. 이를 위해서 8대의 고속카메라들을 이용하였고 달리기속도는 4m/$sec{\pm}(10%)$로 통제하였다. 하지분절의 발분절에는 하나의 마커세트를, 정강이와 대퇴분절에는 두 가지의 다른 마커세트들을 부착시켰다. 발분절에는 3개의 마커를 신발의 뒷부분에 부착하였고 정강이분절을 정의하기 위하여 첫 번째 마커세트는 경골을 중심으로 3개의 마커들을 두 번째 마커세트는 비골을 중심으로 3개의 마커를 부착하였다. 대퇴분절의 마커세트를 정의하기 위하여 첫 번째 마커세트에는 대퇴골을 중심으로 3개의 마커를 두 번째 마커세트에는 대퇴근육을 중심으로 3개의 마커들을 부착하였다. 무릎관절중심을 정의하는데 두 가지 다른 정의가 적용되었다. 첫 번째 무릎중심을 무릎의 내측과 외측의 마커들을 통해 두 마커의 중심을 무릎관절의 중심으로 정의하였다. 두 번째 무릎중심정의는 무릎의 외측부분과 슬개골의 중심에 부착된 마커들로부터의 교차점을 무릎관절중심으로 산출하였다. 무릎관절의 각도를 산출하기 위해서 JCS(Joint Coordinate System)의 정의가 적용되었고 연구의 결과는 다음과 같았다. 두 가지의 다른 분절마커세트 사이에서 무릎의 신전(extension)과 굴곡(flexion)은 유사한 형태를 나타냈으며 최대 무릎굴곡(peak knee flexion)각에서 $4.746^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 다른 분절마커세트 사이의 회전(rotation)각과 내전(adduction)/외전(abduction)에서는 서로 다른 형태를 나타내었고, 두 마커세트간 최대무릎외측회전(peak knee external rotation)각도에서는 $15.628^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 또한, 각 분절마커세트 내에서 두 가지의 다른 무릎관절 중심의 정의가 얼마나 무릎도 산출에 영향을 미치는지를 비교했을 때 무릎의 최대외측회전(peak external rotation)각에서 차이를 나타내었다. 첫 번째 분절마커세트의 무릎관절중심정의의 형태변화에 따라 최대외측회전각은 $0.549^{\circ}$의 차이를 나타냈고, 두 번째 분절마커 세트에서 무릎관절중심정의의 형태변화에 따라 최대외측회전각은 $0.309^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 이와 같이 분절을 나타내는 마커세트와 무릎관절중심정의의 형태변화에 따라 무릎간을 계산하는데 있어서 결과가 다르게 산출되었다. 즉, 관절각의 계산이 분절에 부착되는 마커의 정의 혹은 위치에 매우 민감하게 영향을 받았다. 따라서 연구자가 여러 실험대상자들을 대상으로 실험시 마커세트 혹은 마커들을 동일한 위치에 가깝게 부착하는 것이 마커부착으로부터 발생하는 실험오차를 줄일 수 있을 것이다.
국내 감자품종들의 품종간 유연관계를 분석하고 품종구분을 위한 DNA 표지인자를 개발하기 위하여 SSR(simple sequence repeats) 분석 및 다중초위성체 마커세트(multiplex-SSR set)를 개발하였다. 기존에 보고된 92개의 SSR 마커를 디자인 하고 이들을 이용하여 국내에서 육성된 24개 감자 품종에 대해 유전적 다양성을 분석하였다. 92개의 SSR 마커 중 PIC(polymorphism information contents) 값이 높은 14개의 SSR 마커를 선발하였고 PIC 값은 SSR 마커별로 0.48에서 0.89로 나타났고, 평균 값은 0.79였다. PSSR-29의 PIC 값은 0.48로 가장 낮은 값을 나타내었으며 PSSR-191에서 0.89로 가장 높은 값을 보였다. 선발된 14개의 SSR 마커를 이용하여 UPGMA 집괴분석 결과 24개의 감자 품종 중 21개의 품종이 2개의 집단으로 구분 할 수 있었으며 I 집단과 II 집단에는 각각 16개, 5개의 품종들이 군집되었으나 3개의 품종은 군집되지 않았다. 선발된 14개의 SSR 마커를 이용한 결과 24개의 품종에서 총 121개의 대립인자가 확인되었으며 각 마커별 대립인자는 3개에서 34개까지 확인되었고 평균 10.8개로 나타났다. 선발된 SSR 마커 중에서 PSSR-17, PSSR-24, PSSR-29 마커를 조합하여 다중초위성체 마커세트(multiplex-SSR set)를 개발하였다. 다중초위성체 마커세트는 한번의 PCR 반응과 PAGE 분석 만으로 본 연구에서 사용된 국내 24개의 감자 품종을 구분할 수 있었며 PIC 값은 0.95로 나타났다.
복숭아의 기원은 중국으로 알려져 있으며, 저장기간이 짧아 소비자들의 선호도가 낮았다. 이런 이유로 육종가들은 저장성을 높이는 것과 향과 맛을 좋게 하는데 육종 목표를 설정했으며, 국립원예특작과학원 육종가들은 이 목표에 따라 새로운 품종('천홍', '수홍', '하홍', '유명', '백미조생', '천향', '진미', '수미', '미스홍', '유미')을 육성하였다. 국립원예특작과학원 과수과에서는 육성 품종의 보호와 특허권을 확보하기 위해 분자생물학적 마커의 개발이 필요하여, 235 세트의 Operon 프라이머를 이용하여 품종 특이적인 DNA 절편 134개를 확보했고, 염기서열 분석을 통해 SCAR 마커를 개발하였다. 개발된 마커 14 세트를 이용하여 육성 품종과 육성 품종의 모본 부본이 포함된 30품종에 대해 구분이 가능하였다. 이 결과를 토대로 국립원예특작과학원 과수과에서 육성한 품종에 대한 분자생물학적 근거로 특허권을 확보하고, 묘목시장에서 품종에 대한 정확한 근거를 제시할 것으로 기대된다.
큰느타리 품종구분을 위한 마커의 개발을 위하여 큰느타리 전체 유전자 염기서열을 바탕으로 제작한 484개의 SSR마커를 사용하여 다형성 분석을 실시하였다. 그 결과 각 275개의 primer에서 다형성이 관찰되었다. 이 중 품종간에 다양한 패턴을 나타내는 5개의 마커를 최종 선발하였다. 이들 마커의 PIC 값은 0.6627에서 0.6848로 나타났고, 평균값은 0.6775였다. 이 결과를 밴드 이미지 인식 방법으로 dendrogram을 작성하였다. UPGMA 집괴분석 결과, 큰느타리 품종은 크게 Cluster 1과 Cluster 2로 구분되었다. SSR primer를 이용한 PCR 결과 나타나는 품종별 고유의 DNA 밴드를 품종특이적 마커로 개발하기 위하여, 선발된 마커중에서 SSR312과 SSR366, SSR178과 SSR 277 마커를 조합하여 초위성체 유래 다중 표지 세트를 개발하였다. Multiplex-SSR 마커의 사용을 통해 두번의 PCR 반응만으로 본 연구에서 사용된 12개의 큰느타리 품종을 구분할 수 있었다.
본 연구는 Bacillus velezensis K10의 유전체 분석결과에 따른 유전자의 고유한 특성을 이용하여 유전자마커를 탐색하고 확립하여 산업현장에서 활용하기 위해서 수행하였다. B. velezensis K10은 총 4,159,835 bps를 유지하였으며, 5,136개의 단백질을 발현하는 것으로 조사되었다. B. velezensis K10은 표준균주에 비교하여 전반적으로 외부요인에 기인되는 유전자의 이동이 훨씬 많은 것으로 나타났다. 이와 같은 양상에 기인하여 B. velezensis K10은 특유의 유전적 서열을 유지할 수 있는 것으로 추정되었다. 선발마커 발굴을 위해 recombinase, integrase, transposase, phage-related genes, 등 유전자 변이 유발이 쉬운 게놈상의 영역에 대해 탐색을 실시하였다. 그 결과, 선발마커로써 가능성이 높은 9개 부위를 확보하였다. 후보마커는 일부 다른 영역에서 특이성을 보이는 영역들이 존재했지만, phage 연관 유전자들에서 매우 특이성이 높았기 때문에, 모두 phage 관련 부위에서 모두 탐색되었다. 종간 후보 선발마커로써 B. licheniformis K12, B. velezensis K10, B. subtilis, B. cereus 등에 대해 PCR 분석을 실시하였다. 그 결과 BV3, BV5~9까지 총 6 프라이머 세트에서 B. velezensis K10 특이적인 PCR 산물이 형성되는 것을 확인하였다. 다른 한편으로, subspecies 수준에서 분석 결과, BV3, 5, 8, 9 등 4 프라이머 세트에서 B. velezensis K10 특이적인 PCR 산물이 형성되는 것을 관찰했다. 분석된 마커 중에서 BV5와 8가 가장 특이성이 높았기 때문에 종(species) 및 아종(sub-species) 수준에서 B. velezensis K10 유전자 선발마커로써 BV5와 8을 활용 가능할 것으로 제의된다.
본 연구는 국내 육종 회사에서 개발된 수박(Citrullus lanatus L.) 우량 육성계통 20종을 대상으로 Genotyping-by-sequencing(GBS) 분석을 통해 품종식별, 순도검정, 그리고 마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC)용 SNP 세트를 개발하고자 수행되었다. GBS 분석 결과 총 1,100,000천개 raw read 중 77%가 수박 유전체에 mapping되었으며 평균 mapping region은 약 4,000 Kb로 2.3%의 genome coverage를 보였다. Filtering을 통해 평균 depth 31.57의 SNP 총 2,670개를 얻었으며, 20개 계통에 대한 이들의 Polymorphic information content(PIC) 값의 범위는 0.1 ~ 0.38 였다. 이 중 PIC 값이0.3이상이며 각 염색체 별로 5개씩 균등히 분포된 SNP 총 55개를 최종 선발하였다. 사용된 20개 계통의 유연관계분석을 위해 선발된 55개 SNP를 기반으로 한 주성분 분석(Principle component analysis, PCA) 결과 주성분 1 (52%)과 주성분 2 (11%)를 기준으로 4개의 그룹으로 분류 되었으며 각 계통 간 유전자형에 따른 뚜렷한 식별이 가능하였다. 계층적 군집화(Hierarchical clustering) 분석에서도PCA에서와 유사한 분류양상을 관찰할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발된 SNP 세트는 적용 가능성이 검증된 20개 계통뿐 만 아니라 향후 다양한 수박 육종소재 및 품종에 대한 품종식별, F1 순도검정 및 MABC에 활용될 수 있으리라 기대된다.
딸기 흰가루병은 Podosphaera aphanis에 의해 발병되며 수확기에 가장 큰 피해를 주는 병으로 현재 유황, 농약으로 주로 방제 되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 딸기 흰가루병 저항성 품종 육성을 위한 흰가루병 저항성 특이마커 개발로 내병성 육종효율을 높이고자 하였다. 흰가루병 저항성 계통 선발을 위한 분자마커를 개발하기 위해 아키히메${\times}$설향 집단을 대상으로 자가수분을 통해 후대 양성 후 병저항성을 검정하였다. 마커분석은 RAPD primer 200 세트 중 OPE10 331bp에서부터 흰가루병 저항성 특이 마커 선발하였다. 흰가루병 저항성 특이밴드만 선발하기 위하여 클로닝 후 유전자정보 분석하여 SP1F/R의 Primer를 제작하였다. 그러나 SP1F/R을 이용하여 PCR한 결과 저항성, 감수성간에 다형성이 확인되지 않아 염기서열을 정렬한 후 SNP, In/del의 다형성 유무를 확인한 결과 6개의 SNP를 확인하였다. 이들 PCR 산물을 해당 사이트와 연관된 제한효소로 절단한 결과 그 중 Eae I(Y/GGCCR)의 절단으로 231bp 위치에서 저항성과 감수성간의 다형성을 확인함으로써 흰가루병 저항성 계통선발을 위한 분자마커를 선발하였다. 이러한 과정을 통해 딸기 흰가루병 저항성 품종 육성을 위한 MAS(marker assisted selection) 체계 확립으로 내병성 육종효율 증진에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
목적 갑상선 유두암 환자에서 림프절 전이를 예측할 수 있는 잠재적인 바이오마커를 개발하기 위해 초음파 영상에 대한 radiomics를 조사하는 것이다. 대상과 방법 2013년 8월부터 2014년 5월까지 431명의 환자가 연구에 포함되었고 통계 소프트웨어를 사용하여 훈련 및 검증 세트로 구분되었다. 총 730개의 radiomics 특징이 자동으로 추출되었다. 훈련 데이터 세트에서 가장 예측 가능한 특징을 선택하기 위해 최소 절대 수축 및 선택 연산자가 사용되었다. 결과 Radiomics 점수는 림프절 전이와 관련이 있었다(p < 0.001). 림프절 전이는 젊은 연령(p = 0.007) 및 더 큰 종양 크기(p = 0.007)와 같은 다른 임상 변수와도 관련이 있었다. 수신자 조작 특성 곡선 하 면적 결과 값은 훈련 세트의 경우 0.687 (95% 신뢰 구간: 0.616-0.759), 검증 세트의 경우 0.650 (95% 신뢰 구간: 0.575-0.726)이었다. 결론 본 연구 결과는 초음파 영상 기반의 radiomics가 papillary thyroid carcinoma 환자에서 경부 림프절 전이를 예측하고 바이오마커로 작용할 가능성을 보여주었다.
개화는 배추종 작물의 생산성과 연관된 중요 발달 특성 중 하나이다. 이식 후, 갑작스러운 저온에 노출되어 때이른 개화를 하게 되면 수확되는 생산물의 양과 질이 떨어지게 된다. 따라서, 개화조절 메커니즘을 이해하는 것은 배추 종 작물의 농업적 생산성을 향상시키는데 도움을 줄 것이다. 춘화는 배추과 작물에서 일반적으로 알려져 있는 개화를 유도하는 중요한 요소이다. 그러나 옐로우 사순이나 코마수나와 같은 배추 아종은 춘화처리 없이도 개화한다. 1일을 주기로 하여 생물의 생리기작을 조절하는 생체시계 유전자는 일장감응형의 개화 조절에 중요한 역할을 하지만 춘화처리를 통해 개화를 유도하는 기작과도 연관되어 있다. 본 논문에서는 22개의 배추 아종을 개화에 춘화처리가 필요한 춘화형과 춘화처리 없이도 개화하는 비춘화형으로 나누어 보존된 생체시계 유전자, BrPRR1 군의 염기서열 분석을 수행하였다. 그 중 BrPRR1b 유전자의 결손 영역으로 춘화형과 비춘화형 두 그룹을 구분할 수 있었다. 이 서열변이를 증폭할 수 있는 PCR 프라이머를 디자인하여 비춘화형 배추 아종에서는 451 bp의 긴밴드를, 춘화형 배추에서는 422 bp의 작은 크기의 밴드를 증폭할 수 있었다. 이 프라이머 세트는 43개 배추 아종과 4개의 배추속 작물, 브로콜리, 양배추, 갓, 그리고 유채의 개화형을 구분하는데 적용되었다. 각 작물의 PCR 결과와 개화시기에 대한 정보를 통하여 프라이머 세트가 개화형을 판별할 수 있는 마커로 이용될 수 있음이 확인되었다. 이 마커시스템은 배추 종 작물 육종에 유묘 단계에서 개화형을 판단하는데 이용할 수 을 것이다. 또한 이 결과들은 생체시계 유전자가 배추 종 작물의 개화를 조절하는 좋은 전략이 될 수 있음을 보여주었다.
고추에 있어서 Tobamovirus 저항성은 고추 염색체 11번 긴 팔 끝부분에 위치한 L 유전자좌의 다섯 개 대립유전자($L^0$, $L^1$, $L^2$, $L^3$, and $L^4$)에 의해 조절된다고 알려져 있다. 표현형 분석 없이 L 대립유전자를 구분할 수 있는 분자표지를 개발하기 위해서 다섯 개의 고추 판별 계통{Capsicum annuum Early California Wonder(ECW, $L^0L^0$), C. annuum Tisana($L^1L^1$), C. annuum Criollo de Morelos 334(CM334,$L^2L^2$), Capsicum chinense PI 159236($L^3L^3$), and Capsicum chacoense PI 260429($L^4L^4$)}을 식물재료로 사용하였다. 대립유전자 특이적 분자표지는 고추 판별 계통에 대해 $L^3$ 연관 분자표지(189D23M, A339, and 253A1R)와 BAC 염기서열(FJ597539 and FJ597541)의 PCR 증폭산물 염기서열을 비교 분석하여 개발되었다. 총 53개의 상용 고추 품종 중 48개에서 분자표지에 의한 추정 유전자형과 Tobamovirus{Tobacco mosaic virus(pathotype 0, $P_0$), Tomato mosaicvirus($P_1$), and Pepper mild mottle virus($P_{1,2}$)} 접종 표현형과 일치했다. 결과적으로 본 연구에서 개발된 분자표지는 고추 육종에 있어서 TMV 저항성 도입에 필요한 선발마커로 충분히 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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