우리나라 대표적인 식량 작물인 벼는 넓은 면적에서 장기간 재배되어 병해충에 대한 저항성이 낮아지고 있다. 대표적인 벼 질병 중 하나인 도열병이 대규모로 발생하면 수확량이 감소하여 조기에 병을 발견하고 방제를 하여야 한다. 하지만 농지 중심에서 도열병이 발생 하면 육안으로 병을 발견하기 어렵다. 드론을 이용한 작물 모니터링 기법은 생육 이상을 탐지하는데 유용하나 언제 발생할지 모르는 도열병 발생을 위해 빈번하게 촬영을 하는 것은 많은 인력과 비용이 소모된다. 본 연구의 목적은 드론, 위성과 같은 원격탐사 자료와 기상자료를 공동 활용하여 벼 도열병을 조기에 탐지하는 것이다. 위성영상은 벼 재배 필지를 추출하는데 유용하였다. 식생지수와 수분지수의 특성을 이용하여 관개가 된 논을 효과적으로 탐지하였다. 이후 기온, 상대습도, 강우일수 자료를 활용하여 벼 도열병 발생위험도를 계산하였다. 도열병 발생위험도가 증가하면 병이 발생할 가능성이 높아진다는 것을 의미하며, 해당 시점에 드론 관측을 수행하였다. 병이 발생한 지점, 병이 발생한 지점과 일반 벼가 혼재되어 있는 지점, 일반 벼 지점에서 분광반사도의 변화를 살펴보았으며, 갈색 병반을 가지는 도열병 특성상 적색과 근적외선 파장대에서 분광반사도의 변화가 급격한 것을 확인하였다. 도열병이 발생한 지점에서는 주변 지점에 비해 식생지수 값이 낮은 군집이 나타났으며, 시계열 드론 영상을 통해 해당 지점으로부터 벼 도열병 확산을 추적하였다. 최종적으로 수확 전 드론 영상을 활용하여 필지별 도열병 발생률에 대한 공간정보를 생산하였다.
벼 도열병은 벼의 조직에 따라서 잎, 마디, 목, 그리고 이삭의 병징에 의해 특성화된다. 심각한 수량 손실이 잎 도열병 보다는 목도열병과 이삭도열병이 원인이 됨에도 불구하고, 분리된 균주의 병원력 검정은 목과 이삭 대신 잎에서 수행되었다. 이 연구에서 우리는 목과 이삭 도열병을 위한 병원성 검정 방법을 개발하였다. 병원력 검정을 위해, 잎, 목, 그리고 이삭 도열병으로 부터 각각 3개의 대표균주를 선발하였다. 벼에 도열병균을 접종한 후 48시간 동안 고습도생장상에서 두었을 때, 24시간보다 목과 이삭에서 높은 발병률을 보였다. 잎 도열병 검정과 다르게, 목과 이삭에서의 전형적인 병반은 접종 14일 후 나타났다. 이 연구방법은 앞으로 벼 도열병의 벼 조직 별 병원성 검정방법을 위해 활용될 수 있을 것이다.
벼 도열병 저항성 조절과정을 연구하는 효율적인 방법은 돌연변이를 분리하여 해당유전자를 분석하는 것이다. 이를 위하여 벼에서 제조된 4가지 돌연변이 집단을 이용하여 도열병 저항성 돌연변이를 분리하였다. 실험재료로는 1) fast neturon을 처리하여 제조된 Moroberekan 2,000 라인, 2)T-DNA의 형질전환에 의해서 제조된 화영 1,000 라인, 3)DEB처리에 의해서 제조된 RIL260 3,000라인, 4) gamma ray 처리에 의해서 제조된 상해향혈나 10,000 라인 등이 사용되었다. 병 저항성이 감소된 돌연변이의 분리를 위하여 재료로 사용된 벼 품종과 비친화적 상호작용을 보이는 균주의 포자를 2-3주된 벼 잎에 직접 살포하는 방법을 이용하였다. 균주 접종 7 일 후에 blast lesion을 형성하거나 lesion mimic 표현형을 보이는 돌연변이 등 병저항성이 감소된 라인을 선별하였다. 현재까지 1) Moroberakan 5 라인, 2) 화영 4 라인, 3) RIL260 1 라인 등이 선별되었다. 이와 함께 병저항성이 현저히 증가된 돌연 변이를 선별하기 위하여 친화적인 균주를 사용한 실험에서는 상해향렬나 2 라인이 선별되었다. 선별된 돌연변이는 벼 도열병 저항성 유전자의 분리 및 저항성 조절기작을 연구하는데 효과적으로 사용될 것이다.
쌀은 세계에서 가장 중요한 작물 중의 하나이지만 충분한 비타민을 제공하지 않고, 벼 도열병과 흰잎마름병은 전 세계적으로 가장 큰 피해를 주고 있는 병해이다. 리보플라빈, 비타민 B2는 인간의 건강에 필수적인 영양소이며, 식물의 병원균에 대한 식물의 방어 활성화로 알려져 있다. 본 연구에서는 BioDoctor (Hyunnong Co., Ltd., Gokseong, Korea)라는 리보플라빈 기반 제품을 벼에 경엽살포했을 때, 주요 병해에 대한 저항성 유도 및 벼 체내에 비타민 함량이 증가되는지에 대한 가능성을 조사하였다. 온실검정에서 BioDoctor 제품 500배와 1,000배로 희석하여 경엽처리 결과 벼 도열병과 흰잎마름병에 대해 현저한 병 저항성을 유도하였다. 또한, BioDoctor를 처리한 알곡과 잎에서 통계적으로 유의한 수준으로 리보플라빈 함량이 검출되었다. 본 연구는 비타민인 리보플라빈이 함유된 BioDoctor가 벼 도열병과 흰잎마름병에 대해 병 저항성을 유도할 뿐만 아니라 쌀 곡류 내에 비타민 함량을 증가시키는 큰 잠재력을 가지고 있는 것으로 나타났다.
한국에서 육성한 131개 벼 품종을 이용하여 한국과 필리핀 도열병 균주에 대한 저항성 양상을 조사하여 벼 도열병 저항성 육종연구를 위한 기초자료를 얻고자 본 시험을 수행하였다. 1. 한국과 필리핀에서 밭못자리 검정을 실시한 결과, 전체 품종의 평균 잎도열병 발병정도는 한국에서 4.6으로 필리핀에서 2.0보다 2배 이상 높게 나타났으며, 시험품종 가운데 양국에서 저항성 반응이 서로 다르게 나타난 품종의 비율이 60.3%로 나타났다. 2. 양국에서 수집된 도열병 균주를 이용한 유묘접종검정 결과, 한국 수집 도열병 균주들이 필리핀 수집 균주들보다 병원성이 강한 것으로 나타났는데, 시험품종을 침해하는 비율이 가장 높았던 균주는 한국 균주에서는 93-093, 필리핀 균주에서는 92329-9이었으며, 각각 68.7%와 47.3%의 품종 침해비율을 나타내었다. 3. 도열병 저항성 반응이 다른 9개 품종을 이용한 내구저항성 평가 결과, 팔공벼, 섬진벼, 태백벼, 삼강벼, 밀양23호 등 5품종은 한국 및 필리핀 균주를 이용한 연계검정에서 공히 낮은 병반면적율을 나타내어 내구저항성 품종으로 구분되었다. 4. 한국 연계검정에서 내구성이 낮았던 일품벼와 기호벼는 필리핀 균주를 이용한 연계검정에서 일품벼는 내구저항성이 높은 것으로 나타났고, 기호벼는 3차 파종부터 병반면적율이 급격히 증가하는 경향을 나타내어, 품종의 내구저항성 평가는 환경에 존재하는 친환성 균주수와 균주와 품종간 친화성 정도가 병의 진전 및 확산에 함께 관여하는 것으로 판단되었다.
작물시험장 등 한국의 3개 기관에서 육성하여 1996년도 신품종으로 명명된 다산벼 등 10개 품종과 수원400호 등 6계통을 공시하여 1993년부터 1995년까지 3년동안 이천 등 4개 지역에서 도열병에 대한 발병정도 차이를 검토하였다. 밭못자리검정 결과, 다산벼, 안산벼 빛 남천벼는 발병정도 0∼7로 중도저항성 반응을 보였다. 본답에서의 잎도열병은 다산벼, 안산벼, 남천벼 일미벼 및 밀양123호에서는 전혀 발생되지 않았고, 이삭도열병 발생은 다산벼 0.7%, 안산벼 및 남천벼 1.3%, 수원400호 1.6%를 제외하고는 지역과 연도에 따라 발병정도가 달랐다. 특히 화신벼, 향남벼, 삼천벼, 일미벼 및 중화벼의 경우 이천, 춘천과 나주에서는 이삭도열병이 경미하거나 전혀 발병되지 않았으나, 1995년도 제천에서 16.1∼55.6%로 지역간, 연차간 발병정도의 차이가 심하였다. 또한 도열병균의 레이스 분포상황은 지역별로 다양하였으나 특히 이천 및 제천에서 최근에 판별된 레이스 KI-197의 분포비율이 높았다.
벼 도열병은 전 세계적으로 발병하여 쌀 수확량을 크게 감소시키는 주요 식물병이다. 벼 도열병은 한국에서도 주기적으로 대발생하여 사회경제적으로 큰 피해를 입힌다. 이를 예방하기 위해서는 병 발생 예찰 시스템이 필요하다. 또한 병 발생에 대한 역학 조사는 식물병 관리를 위한 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있다. 현재 도열병 예찰 및 역학 조사는 주로 작물의 생육량, 기상 환경 요인 등 정량적으로 측정 가능한 정형 데이터를 기반으로 수행되고 있다. 정형 데이터와 함께 도열병 발생과 관련한 텍스트 자료들도 많이 축적되고 있다. 그러나 이러한 비정형 데이터를 이용한 역학 조사는 이루어지지 않고 있다. 비정형 데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출한다면 도열병을 포함한 앞으로의 식물병 관리에 사용할 수 있을 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 통해 도열병 관련 뉴스 기사를 분석하여 우리나라에서 벼 도열병이 다발생한 연도와 지역을 조사하였고, 해당 지역의 평균 기온, 합계 강수량, 일조시간, 공급된 벼 품종을 분석하였다. 이를 통해 2020년 평년에 비해 낮은 기온과 일조시간 및 높은 강수량이 전국적인 도열병 다발생의 원인에 기여했고, 2021년 전라북도와 경상북도 일부 지역의 다발생은 비슷한 기상학적 요인에 의한 것으로 추측할 수 있었다. 더하여 같은 벼 품종의 연작에 의한 도열병 다발생 가능성과 질소 비료의 시비량이 병 발생에 미치는 영향에 대한 추후 연구가 필요하다. 결론적으로, 쏟아지는 정보의 홍수속에서 관련 기사를 종합적으로 보기 어렵다. 따라서, 텍스트 마이닝을 통해 얻은 결과로 특정 키워드들이 많이 관찰될 때 적극적 방제에 대한 의사결정을 할 수 있는 시스템이 구축될 필요가 있다. 이는 추후 딥러닝 기술과 접목되어 벼 도열병 역학 조사 도구로 사용될 수도 있을 것이다. 텍스트 마이닝을 통해 얻은 유의미한 정보를 기존의 정형 데이터 기반의 모델과 결합한다면 농업현장에서 병발생 예측 또는 방제기술 개선에 필요한 고품질 정보를 제공해줄 수 있을 것이라고 예상한다.
도열병은 곰팡이 균(Magnaporthe grisea)에 의해 발병되는 것으로, 벼 수확량에 가장 큰 손실을 일으킨다. 본 연구에서는 벼 도열병 저항성 신호전달 체계에 관여하는 유전자를 분리하기 위하여 DEB(1, 3-Butadiene diepoxide) 처리를 통하여 벼 도열병 저항성 품종인 RIl260의 돌연변이 2,000여 종을 생산하고, 이들로부터 병 저항성 변이 개체를 조사하였다. 돌연변이 집단에서 백변종 돌연변이의 비율은 6.7%로 매우 높았으며, 이것은 DEB 처리에 의해서 생산된 집단 내에 돌연변이가 높은 빈도로 발생하였음을 보여준다. 돌연변이 집단의 병 저항성 분석을 통하여 완전히 혹은 부분적으로 벼 도열병에 저항성을 상실한 29개의 돌연변이체를 분리하였다. 이들 중에서 가장 심한 이병성 라인으로 확인된 M5465는 DNA 혼성화 반응 분석을 사용하여 분석하였으며, RIL260 품종에서 도열병 병 저항성과 밀접한 관련을 갖고 있는 것으로 보고된 Pi5(t) 유전좌위의 DNA 표지들이 실험에 사용되었다. 이 결과들은 M5465에서 Pi5(t) 유전좌위 내부에 DNA의 큰 결손 및 재배열이 있었음을 보여준다. 분리된 병 저항성 돌연변이 라인들은 Pi5(t)에 의해 매개된 도열병 저항성의 신호 전달 과정을 이해하는 데 유용하게 사용 될 수 있을 것이다.
2,4-D를 비롯한 9종의 식물생장조절제를 선발하여 벼 도열병에 대한 방제 효과를 실험하였다. 각각의 식물생장조절제를 $500\;{\mu}g\;mL^{-1}$의 농도로 조절하여 벼의 유묘에 경엽처리하였을 경우, 2,4-D만 98.9%의 효과를 보였을 뿐, 나머지의 식물생장조절제는 50% 이하의 낮은 효과, 또는 무처리구보다도 높은 발병율을 보였다. 하지만 토양에 관주처리하였을 경우에는 2,4-D, indole butyric acid, triiodebenzoic acid가 98.9, 97.8, 88.9%의 효과를 보였으며, ethephone과 abscisic acid는 50%의 효과를 보였다. IBA를 토양 관주처리하였을 때 벼 도열병에 대한 효과는 처리한 농도에 비례하였는데, 125와 $250\;{\mu}g\;mL^{-1}$의 처리에서는 벼 도열병의 발생을 71.7과 85.8% 억제하였다. 벼 성체 식물에 2.56 kg/10a의 수준으로 토양 관주처리하였을 경우에는 63.9%의 방제효과를 보였다. 이상의 결과에서 IBA는 토양 관주처리에 의해서 벼 도열병에 대한 효과가 우수한 것으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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