
포도(Vitis spp.)는 전세계적으로 생산되는 주요 과수 중의 하나로 생과는 물론 포도주와 건포도를 비롯한 가공품으로 소비되고 있다(Hur et al. 2015). 포도과(Vitaceae)는 염색체가 38개인 진정포도아속(Euvitis, 2n=38)과 염색체가 40개인 머스카딘포도아속(Muscadinia, 2n=40)으로 구분된다(Rahemi et al. 2022). 진정포도아속은 크게 세 그룹으로 분류되는데, 대목 육종에 중요한 아메리카 그룹, 약 50종으로 구성된 아시아 그룹, 그리고 전세계적으로 가장 많이 재배되고 있는 종인 Vitis vinifera L.을 포함하고 있는 유라시아 그룹으로 나눌 수 있다(Rahemi et al. 2022). 포도 재배종(V. vinifera L.)은 흑해 카스피해 인근에서 6,000년~1만년전부터 재배되기 시작하여 아시아와 지중해연안으로 전파되어 현재는 재배품종의 94%가 이에 속한다(Reisch et al. 2012).
최근 국내 포도 육종은 씨가 없고 껍질째 먹을 수 있는 유럽계 신품종과 탈립이 적은 신품종 개발에 초점을 맞추고 있다(Chung et al. 2020). 현재 씨 없는 포도의 선발은 genome-wide association study (GWAS)를 통해 개발된 SNP 분자표지를 이용하여 유묘 단계에서 조기에 선발할 수 있다(Zhang et al. 2017, Kim et al. 2020). 하지만 포도 과실 형질에 대한 몇몇 연구가 보고되었지만 과육경도, 탄닌함량, 인장강도 등의 형질에 대한 유용한 분자표지는 아직 개발되어 있지 않다(Guo et al. 2019, Im 2020, Jiang et al. 2020). 포도 육종에 있어서 분자육종기술은 많은 노동력과 비용이 요구되며 오랜 시간이 소요되는 전통적인 교배육종의 효율성을 개선시킬 수 있는 매우 유용한 기술로 생각된다(Hur et al. 2015).
최초의 포도 유전자지도는 ‘Cayuga White’בAurore’ 종간교잡 집단에서 422개의 random amplified polymorphic DNA (RAPD)와 16개의 restriction fragment length polymorphism (RFLP) 및 동위효소 (isozyme) 분자표지를 이용하여 작성되었다(Lodhi et al. 1995). 2003년에는 와인 제조용 품종인 ‘Moscato bianco (V. vinifera L.)’와 V. riparia Mchx.의 종간조합 후대에서 simple sequence repeat (SSR), amplified fragment length polymorphism (AFLP) 및 single-strand conformation polymorphism (SSCP)를 포함한 총 338개의 분자표지와 20개의 연관군으로 이루어진 모계 유전자지도와 총 429개의 유전자좌와 19개의 연관군으로 이루어진 부계 유전자지도를 작성하였다(Grando et al. 2003). 2004년에는 유럽계 와인 품종인 V. vinifera ‘Riesling’× ‘Cabernet Sauvignon’ 교배조합 후대에서 152개의 SSR 분자표지를 이용하여 20개의 연관군으로 구성된 유전자지도를 작성하였다(Riaz et al. 2004). 또한 V. vinifera ‘Syrah’בGrenache’ 교배집단과 ‘Riesling’ 품종의 자가수정 집단에서 총 245개의 SSR 분자표지를 이용하여 19개의 염색체를 나타내는 최초의 유전자지도를 보고하였다(Adam-Blondon et al. 2004). 2006년에는 5개의 집단에서 SSR 분자표지로 작성된 유전자지도를 통합하였다(Doligez et al. 2006).
2007년에는 유럽계 와인 제조용 포도인 ‘Pinot Noir’ 품종을 대상으로 전장유전체 염기서열이 보고되었고(The French-Italian Public Consortium for Grapevine Genome Characterization 2007), ‘Pinot Noir’ 품종에서 만든 bacterial artificial chromosome (BAC) 컨티그(contigs)에서 대량의 SNP 분자표지를 개발하여 19개 각각의 염색체와 연관군을 일치시킨 표준 유전자지도를 작성하였다(Troggio et al. 2007). 포도 전장유전체 염기서열이 공개된 이후에는 유전자칩(DNA chip, Lijavetzky et al. 2007), genotyping-by-sequencing (GBS, Hyma et al. 2015, Tello et al. 2019), specific length amplified fragment sequencing (SLAF-seq, Guo et al. 2015), restriction site-associated DNA sequencing (RAD-seq, Wang et al. 2012, Zhu et al. 2018), whole-genome resequencing (Jiang et al. 2020, Shi et al. 2022) 등의 최신 기술을 이용해 대량 SNP 탐색 및 유전자지도 작성을 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 되었다. 하지만 각각의 SNP를 따로 분석할 수 있는 포도 분자표지의 개발은 아직 미흡한 실정이다.
SNP 유전자형 분석 기술은 다양하게 개발되어 있다(Kim & Misra 2007). 정확하고 빠르게 저비용으로 분석할 수 있는 SNP 유전자형 분석 방법 중 최근에 가장 많이 이용되고 있는 두 가지 방법은 high-resolution melting (HRM, Simko 2016)과 kompetitive allele specific PCR (KASP, Semagn et al. 2014)이다. HRM 분석은 전기영동 과정 없이 melting curve 분석만으로 SNP 유전자형을 구별할 수 있고, 형광 염료를 붙인 특이적 탐침(probe)을 제작할 필요없이 상대적으로 저렴한 SYBR Green, EvaGreen, LC Green, SYTO 9 등의 녹색 형광 시약만 넣으면 되기 때문에 분석 가격이 낮은 장점이 있다(Simko 2016). KASP를 이용한 SNP 유전자형 분석은 스코어링 자동화(automated scoring), 낮은 에러율(error rate), 저렴한 분석 비용, 확장 가능한 유연성(scalable flexibility) 등의 장점을 가지고 있다(Semagn et al. 2014).
선행연구에서는 ‘Tano Red’בRuby Seedless’ 교배집단 후대 269개체를 이용하여 GBS 분석을 수행해 총 8557개의 SNP를 탐색하였고, 그 중 2243개의 SNP는 총 연관거리가 2068 cM인 포도 유전자연관지도 위에 위치시켰다(Im 2020).
본 연구에서는 선행연구에서 탐색된 대량의 SNP로부터 포도 유전체 전체를 커버할 수 있는 HRM 분자표지를 개발하여 유전자연관지도를 작성하고자 하였다.
식물재료는 국립원예특작과학원에서 2016년도부터 재배되어 온 ‘Tano Red’ (V. labrusca×V. vinifera)와 ‘Ruby Seedless’ (V. vinifera)를 교잡한 F1 분리집단 192개체를 이용하였다(Cho et al. 2017). 본 교배조합은 과방의 착립 밀도, 과립 모양, 과립중, 과립의 과피색, 과립경에서의 과립 분리 정도, 과육에서의 종자 분리 정도, 과즙량, 과육 경도, 종자 무게, 종자 형태, 과립당 종자 개수, 과립 종경, 과립 횡경, 당도, 산 함량 등의 과실 및 종자 형질을 분석하기 위해 육성되었다(Cho et al. 2017).
총 192개체의 F1 식물체의 잎으로부터 각각 DNA를 추출하였다. DNA 추출은 Ryu et al. (2021)의 방법을 이용하였다. 추출된 DNA는 BioDrop Lite (BioDrop UK Ltd., Cambridge, England)를 사용하여 DNA 농도를 측정한 후, 30 ng⋅μL-1 농도로 희석하여 사용하였다.
‘Tano Red’와 ‘Ruby Seedless’ 교배집단을 씨더스(SEEDERS, Daejeon, Korea)에서 GBS 분석을 수행하여 대량의 SNP를 탐색하였다(Im 2020). 탐색된 SNP는 양친의 유전형 데이터와 비교하여 모친(‘Tano Red’)은 동형접합형이고 부친(‘Ruby Seedless’)은 이형접합형인 경우는 ‘nn×np’, 모친은 이형접합형이고 부친은 동형접합형인 경우는 ‘lm×ll’, 그리고 양친 모두 이형접합형인 경우는 ‘hk×hk’ 유전형으로 분류하였다(Table 1).
탐색된 SNP를 중심으로 양쪽 염기서열(총 600 bp)을 이용하여 Primer3 웹사이트(https://bioinfo.ut.ee/primer3-0.4.0/)에서 HRM 분석용 프라이머를 디자인하였고, 디자인된 프라이머의 amplicon 염기서열을 이용하여 포도 표준유전체(http://ftree.seeders.co.kr/index.php/ftree/blast)에 basic local alignment search tool (BLAST)을 이용하여 포도 표준유전체에 한 번만 나타나는 SNP를 선발하였다(Table 2).
HRM 반응액은 genomic DNA 30 ng⋅μL-1 2 μL, 10× EasyTaq buffer 2.0 μL (Transgen Biotech, China), 2.5 mM dNTP mixture 1 μL, SYTO®9 green fluorescent nucleic acid stain (Life Technologies, Carlsbad, CA, USA) 0.5 μL, 0.1 units Taq DNA polymerase (Transgen Biotech, China), 각각의 Primer (Table 2) 2.0 μL, TDW 12.4 μL를 혼합하여 총 20 μL로 만들어 사용하였다. PCR 반응은 95℃에서 5분간 pre-denaturation을 진행하였고, 95℃에서 20초간 denaturation, 60℃에서 2초간 annealing 및 extension 과정을 39회 반복하였다. 그 후 72℃에서 20초간 final extension 반응을 진행하였으며, 최종적으로 생산된 PCR products는 LightCycler® Real-Time PCR (Roche, Basel, Swizerland)를 사용하여 65℃에서 97℃까지 0.2℃씩 온도를 증가시키며 SYTO®9 형광값을 측정하여 melting curve graph을 작성하였다. LightCycler® v.1.1.0.1320 프로그램(Roche, Basel, Switzerland)을 사용하여 유전자형을 분석하였다(Wittwer et al. 2003).
유전자지도 작성은 JoinMap® 4.1 프로그램을 이용하여 수행하였다(Van Ooijen 2006). 연관 그룹은 LOD≥5.0 조건에서 최대 거리 30 cM을 기준으로 하였고, 지도 거리는 Kosambi (1944) mapping function을 이용하여 계산하였으며, 집단옵션은 CP[outbreeder full-sib family, 연관상(linkage phases)을 모르고 이형접합과 동형접합이 불균일하게 분포되어 있는 양친을 교배한 집단]을 사용하였다(Van Ooijen 2011). 최종 유전자연관지도는 MAPCHART v.2.1 프로그램을 사용하여 그렸다(Voorrips 2002).
이전 연구에서 ‘Tano Red’와 ‘Ruby Seedless’의 F1 개체를 대상으로 GBS 분석을 수행하였고, 총 2,553개의 SNP가 탐색되었다(Im 2020). 모친(‘Tano Red’)은 동형접합형이고 부친(‘Ruby Seedless’)은 이형접합형인 경우 ‘nn×np’로 분류하였고, 모친은 이형접합형이고 부친은 동형접합형인 경우 ‘lm×ll’로 분류하였는데, 각각 853개와 951개가 탐색되었다(Table 1). 이 두 경우의 SNP는 F1 분리집단에서 1:1로 분리될 것으로 기대된다. ‘nn× np’인 경우의 SNP는 부친 유전자지도를, ‘lm×ll’인 경우의 SNP는 모친 유전자지도를 작성하는데 이용할 수 있다(Iwata et al. 2016). 그리고 양친 모두 이형접합형인 경우 ‘hk×hk’로 분류하였는데, 749개가 탐색되었다(Table 1). 이 경우의 SNP는 F1 분리집단에서 1:2:1로 분리될 것으로 기대된다. ‘hk×hk’인 경우의 SNP는 모친 및 부친 유전자지도에 모두 위치할 수 있어 모친 유전자지도와 부친 유전자지도를 통합할 수 있게 한다(Iwata et al. 2016). 따라서 본 연구에서 ‘hk×hk’인 경우의 SNP를 중심으로 HRM 분자표지를 개발하였고, 유전자지도가 연결되지 않는 부분에서 ‘nn×np’와 ‘lm×ll’인 경우의 SNP를 추가적으로 HRM 분자표지를 개발하였다.
탐색된 SNP의 주변 염기서열(600 bp)을 이용하여 포도 표준유전체에 BLAST 분석을 수행하여 상동(homologous) 염기서열이 존재하지 않는 SNP를 선발하여 프라이머를 디자인하였는데, 총 2,553개의 SNP 중에서 1,336개의 SNP에서 HRM 분석용 프라이머를 디자인하였다(Table 1). 그 중 ‘nn×np’는 449개, ‘lm×ll’는 509개, ‘hk×hk’는 378개였다(Table 1).
총 1,336개의 HRM 분석용 프라이머를 디자인하여 SNP 기반 HRM 분자표지 개발에 사용하였다(Table 1). 먼저 양친으로 사용된 ‘Tano Red’와 ‘Ruby Seedless’를 교배한 F1 분리집단 24개 개체를 이용하여 실제로 다형성이 나타나는지 확인하기 위하여 HRM 분석을 수행하였다(Fig. 1). 그 결과 1,336개의 프라이머 조합 중 다형성이 나타난 것은 805개였으며(Supplementary Fig. 1), 나머지 531개는 다형성이 없었거나, 두 개 이상의 단편이 증폭되어 melting curve가 복잡해 유전자형을 구분할 수 없었다(Table 1). 고추(Capsicum spp.)의 경우, C. annuum ‘NB1’×C. chinense ‘Jolokia’ 종간교잡 분리집단에서 HRM 분자표지 개발 성공 확률이 80%인 것에 비하여 낮은 성공률(60.3%)을 보였는데(Table 1, Lee et al. 2013), 이는 생물정보 분석에서 거짓양성(false positive)이 선발되었거나, 포도 표준유전체의 정보가 아직 완전하지 못해 상동 염기서열(paralogous sequences)이 존재하는 SNP를 완전하게 제거하지 못하였기 때문인 것으로 생각된다(Bresadola et al. 2020).
본 실험에서는 개발된 805개의 HRM 분자표지 중에서 포도 전장유전체를 전체 커버할 수 있는 363개의 HRM 분자표지를 선발하여 포도 유전자지도 작성에 사용하였다(Tables 2, 3, Supplementary Table 1). 우선 모계와 부계 유전자지도를 연결할 수 있는 ‘hk×hk’ 유전형 HRM 분자표지를 모두 선발하였고, 이를 이용하여 유전자지도를 작성하였을 때, 같은 염색체의 연관군이 연결이 되지 않는 부분은 ‘nn×np’ 또는 ‘lm×ll’ 유전형 HRM 분자표지를 추가하여 연결하였다. 그 결과 총 연관거리가 1453.5 cM이고, 363개의 HRM 분자표지와 19개의 연관군으로 구성된 포도 유전자지도를 작성하였다(Fig. 2, Table 3). 분자표지 간의 평균 거리는 4.0 cM이었다(Table 3). 본 실험에서 작성된 종내교잡 유전자지도의 총 연관거리(1453.5 cM)는 이전 다른 연구(1406.1 cM과 1460.38 cM)와 비교해 큰 차이가 없었다(Adam-Blondon et al. 2004, Jiang et al. 2020). 하지만 다양한 종간교잡에서 작성된 유전자지도에 비하면 총 연관거리가 작았다(Wang et al. 2012, Guo et al. 2015, Zhu et al. 2018, Shi et al. 2022).
최근 작성되고 있는 포도 유전자지도는 next-generation sequencing (NGS) 기술을 이용하여 대량의 SNP를 탐색하고 탐색된 SNP의 유전자형을 분석하여 신속하게 만들어지고 있으나(Wang et al. 2012, Guo et al. 2015, Hyma et al. 2015, Zhu et al. 2018, Tello et al. 2019, Jiang et al. 2020, Shi et al. 2022), 유전자형 scoring 정확성에 있어서는 문제가 제기되고 있다(Bresadola et al. 2020). 예를 들면 이형접합형(heterozygous)을 동형접합형(homozygous)으로 잘못 scoring하는 경우가 있는데 이 경우가 가장 빈번하게 나타났다(Bresadola et al. 2020). 따라서 본 연구에서는 탐색된 SNP를 HRM 분자표지로 개발하여 유전자형을 분석함으로써 scoring의 정확성을 더 높였고, 이후 진행될 양적형질유전자좌(QTL) 탐색에 있어서도 그 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서 개발된 HRM 분자표지는 sequence characterized amplified region (SCAR), cleaved amplified polymorphic sequence (CAPS), SSR 등의 PCR 기반 분자표지보다 훨씬 쉽고 빠르게 분석할 수 있는 장점이 있어 포도 형질 연관 분자표지 개발 및 다양한 형질 유전 연구에 큰 도움이 될 수 있을 것이라 생각된다(Simko 2016). 또한 본 연구에서 작성한 포도 유전자지도는 F1 식물체의 다양한 과실 표현형 데이터 수집을 통해 QTL 분석에 활용될 수 있을 것이다(Im 2020).
포도(Vitis vinifera L.)는 38개의 염색체를 가지고 있고 높은 이형접합성을 가지고 있는 영년생 과수 작물이다. 그리고 유묘에서 포도 열매가 맺히기까지 오랜 시간이 걸리기 때문에 포도의 유전학적 및 육종적 연구는 매우 어렵다. 그러나 최근에는 전장유전체 재분석(resequencing) 및 GBS 분석 방법을 통해 대량의 SNP를 탐색할 수 있다. 본 연구에서는 탐색된 SNP로부터 HRM 분자표지를 개발하고, 개발된 HRM 분자표지를 이용하여 포도 유전자지도를 작성하고자 하였다. 이전 연구에서 GBS 분석을 통해 탐색된 총 2,553개의 SNP를 이용하여 본 연구에서는 그 중 1,336개의 SNP에 대해 HRM 분석용 프라이머를 디자인하였다. 개발된 HRM 분자표지를 이용하고 모친인 ‘Tano Red’ (V. labrusca×V. vinifera)와 부친인 ‘Ruby Seedless’ (V. vinifera)를 교배한 F1 분리집단 192개체를 식물재료로 이용하여 포도 유전자지도를 작성하였다. 그 결과 총 805개의 다형성이 있는 HRM 분자표지를 개발하였고, 그 중 363개의 분자표지를 포도 유전자지도를 작성하는데 이용하였다. 작성된 유전자지도의 총 연관거리는 1453.5 cM이었고, 각각의 염색체에 해당하는 19개의 연관군으로 구성되었다. SNP 기반 유전자지도와 HRM 분자표지는 포도의 중요 과실 형질에 대한 QTL 탐색 및 연관 분자표지 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본문의 Supplementary Fig. 1, Table 1은 한국육종학회지 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.
본 논문은 농촌진흥청 작물분자육종생명공학혁신기술개발사업(과제번호: PJ01567901)의 지원에 의해 이루어졌습니다.
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