흙에는 세균이나 곰팡이 같은 미생물들이 수없이 서식하고 있다. 이들은 흙 속에 포함된 유기물질들을 먹고 살며 빠른 속도로 증식을 한다. 그러나 미생물들이 끝없이 증식할 수는 없다. 이들이 섭취할 영양분이 고갈되기 때문이다. 이때부터는 전쟁이다. 주변에 서식하는 다른 미생물들의 공격을 피해야 하며 상대를 꼼짝 못하게 만들 공격을 가해야 한다. 겉으로 보기에 별일 없을 것 같은 흙이지만, 사실상 치열한 전투가 벌어지고 있는 것이다.
미생물 능동 포획기술은 원하는 미생물을 Gel matrix내에 포획시켜 수중의 오염물질을 제거하는 방법이다. 미생물을 포획시키기 위한 Gel 물질로는 종래에는 alginate나 carrageenan 같은 천연고분자 물질이 사용되어져 왔으나 최근 들어 PVA나 PEG와 같은 합성고분자 물질을 사용하는 방법이 많이 시도되고 있다. (중략)
Probiotics란 그리스어로 "for life"를 의미하며, 우리말로는 "생균제"에 해당하는 단어라고 할 수 있다. 생균제라는 용어(Lilley와 Stiiwell, 1965)는 다른 생물의 성장을 억제하는 미생물이라 하여 정확히 항생제의 반대되는 개념으로 사용된 이후, 1989년 Fuller는 probiotics란 장내 미생물 균형을 개선함으로써 숙주동물을 위해 이롭게 작용하는 살아있는(viable) 미생물 사료 첨가제라 하여 살아있음의 의미를 강조하였다. (중략)
미생물 유전체 프로젝트를 수행하는 과정에서 발생하는 base-calling 오류를 포함하는 것으로 의심되는 유전자나 염기서열의 리스트를 보여 주는 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램의 모듈들은 base-calling 오류로 의심되는 염기들의 후보군을 유전체 프로젝트를 수행하는 주요 단계에서 감지할 수 있도록 하였다. 이들 프로그램들은 초기 단계에서는 Phrap 파일에 존재하는 contig assembly 정보를 이용하여 base-calling 오류를 감지하는 모듈, 중간 단계에서는 상동성 검색 결과물로부터 frame skift 돌연변이의 진위 유무를 분석할 수 있는 모듈, 마지막 단계에서는, 이미 발표된 미생물 유전체와 같은 종으로부터 유래된 균주에 대한 유전체 프로젝트를 수행할 경우, 비교유전체 분석 기법을 활용하여 base-calling 오류 가능성이 높은 서열의 후보군을 추출하여 해당서열의 크로마토그램파일을 유전체 연구자가 볼 수 있는 모듈로 구성되어 있다.
미생물 연료전지는 신재생에너지로서 미생물이 유기물을 분해하는 신진대사 과정을 통해서 전기에너지를 생성한다. 각종 유기물이 풍부한 폐수를 이용하여 전력을 생산할 뿐 아니라, 슬러지 발생량도 감축할 수 있는 미래 전도유망한 친환경에너지이다. 하지만 이를 상용화하기 위해서는 전지 내부에서 발생하는 모든 저항요소들을 감소시켜 더 높은 전력밀도를 생산해야 될 필요가 있다. 예를 들어 신진대사가 활발한 미생물의 종류, 미생물과 전극의 효과적인 전자전달 과정, 전극의 재료 및 형태 등의 개선을 통하여 전력밀도를 높일 수 있다. 특히, 고분자 전해질 분리막의 성능개선은 산화, 환원전극조를 완벽히 분리할 뿐만 아니라, 환원전극으로의 수소이온 전도도를 높여 내부저항을 줄일 수 있는 핵심 요소이다.
미생물 위해성 평가의 용량-반응 모델은 생물학적 모델과 경험적 모델로 나눌 수 있다. 생물학적 모델은 미생물의 분포형태, 미생물에 대한 숙주의 감수성, 감염을 일으킬 수 있는 미생물 수에 대한 가정을 바탕으로 성립된 모델로서, 대표적으로 Exponential model과 $\beta$-Poisson model이 있다. 경험적 모델은 주로 화학물질의 독성을 나타내는데 이용되어 온 모델로, Weibull-Gamma model등이 있다. 여러 용량-반응 모델 중에서 실험 데이터에 적합한 모델을 걱정하는 데에는 deviance function(Y)을 이용하며, 현재 일부 식중독균에 대해서는 사람과 실험동물에서의 용량-반응 모델이 연구되어 있다.
total fungi 농도가 겨울철 실내${\cdot}$외 비 10배에서, 봄철 3배로 크게 감소한 이유는 겨울철 식물의 생육을 위한 화원내부 온도 및 습도가 선행 연구된 미생물 생육을 위한 환경과 유사하여 미생물의 포자 활동이 활발할 수 있고, 환기역시 봄에 비해 겨울동안 불량하여 발생한 fungi 포자가 희석되지 못했기 때문인 것으로 사료 된다. 화원의 종류별 실험결과 식물의 수가 비교적 적고 토양이 없는 절화화원과, 식물의 수가 적고 건조한 선인장화원이 bacteria 농도가 적으며, 식물의 수가 많고 양분을 공급하기위한 썩은 토양이 많은 종합식물원과 난초농장의 경우 bacteria의 수가 많음을 확인 하였다. 또한 식물의 포자 활동이 활발한 봄철에 미생물의 활동 또한 활발함을 알 수 있었다.
가열살균 처리시의 온도값을 이용하여 다양한 미생물들의 가열살균 효과를 D값, z값 등의 미생물 내열성 특성치와 kinetic 모델 및 수식을 이용하여 살균치 계산을 컴퓨터를 이용하여 수행함으로써 target 미생물의 살균정도를 예측하고자, Excel과 Visual Basic을 연동하여 작성된 시스템으로 Excel을 기본으로 사용한 프로그램을 개발하였다. 가열살균 target 미생물을 선택하고자 야채식품을 기반으로 하는 식품에서의 미생물을 검토하여, 내열성인 가장 큰 호기성 포자형성균인 Bacillus spp. 계통이 산을 형성하여 맛 등의 품질을 저하시켜 변패를 유발하며, 위생적인 면에서 포자수를 줄이거나 사멸할 필요가 있어서 선택하였다. 병원성 균 중에서 D121.1이 0.0065분, z값이 7.8$^{\circ}C$인 Bacillus cereus와 부패현상 관련 균 중에서 D121.1이 0.5분, z값이 12$^{\circ}C$인 Bacillus subtilis를 대상으로 해서 개발되었으며, 필요시에는 D값과 z값을 직접 대입하므로서, 여러 가지 미생물에 대해서도 적용이 가능하게 하였다.
최근들어 미생물 이용에 관한 연구가 활잘해지면서 많은 진보가 있었다. 미생물반응을 촉매하는 효소는 각종 공업생산물, 식품공업및 의료에 응용되고 있는데 특히 특이성이 높기 때문에 특수성분의 생산, 계측및 성분의 분석수단에 다방면으로 이용되고 있다. 그러나 이용분야가 넓고 다양한 점에 비하여 현재까지 공업적으로 사용되고 있는 효소의 종류는 그리 많지 않다. 더구나 미생물이 생산하는 효소는 생산성및 안정성 때문에 이용이 제한되어 있으며 현재에는 20여종에 불과하다. 지금까지 산업적으로 이용되지 않고 있는 효소는 1) 효소를 생산하는 미생물의 안정성 문제 2) 미생물효소의 생산성이 낮거나 3) 효소의 특성이 구명되지 않아 용도의 개발이 늦어지고 있기 때문이다. 따라서 유전자 조작을 통한 생산성및 안정성 문제의 해겨, Bioreactor 기술 개발로 생산성의 증대등으로 효소의 산업적 응용을 가능하게 하리라 본다. 한편으로는 효소를 분리하여 여러가지 특성을 구명한다면 새로운 효소를 발견하고 또한 새로운 용도를 개발할 수 있을 것이다.
육포의 제조과정에 따른 미생물 분포를 조사하였다. 실험결과 초기 원료육에서는 $10^2{\sim}10^4\;cfu/g$ 정도의 미생물 분포를 보였으며, 양념은 $10{\sim}10^2\;cfu/g$ 정도의 미생물 분포를 나타내었다. 육포를 제조하기 전 단계인 양념육의 미생물 분포는 $10^2{\sim}10^4\;cfu/g$정도였다. 그러나 육포를 제조한 후에는 미생물의 수가 급격히 줄어들었다. 이는 육포의 건조를 위해 $70^{\circ}C$의 열로 가열하였기 때문이라고 생각되며, 육포의 제조 전 과정에서 미생물의 오염은 없었던 것으로 생각된다. 또한 식품에서 문제시되는 포자생성균이나 대장균군은 모든 검체에서 검출되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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