적요
‘Chamdongjin’ is a near-isogenic line with enhanced disease resistance compared to ‘Sindongjin,’ a mega-cultivar in Korea. ‘Younghojinmi’ is the rice cultivar with the highest taste quality among the premium cultivars. This study conducted quantitative trait loci (QTL) analysis on yield-related traits using the recombinant inbred lines derived from a cross between ‘Chamdongjin’ and ‘Younghojinmi’ to elucidate genetic interaction. We utilized KASP markers and a target-capture sequencing SNP genotyping platform to address the insufficient genetic diversity of the population using Korean japonica cultivars. A QTL associated with heading date (HD), qHd8, was detected, and the candidate gene Hd18 was identified. The hd18 allele delayed HD by 3 days and reduced the brown/rough rice ratio (BRR) by 0.3%. QTLs associated with culm length (CL), panicle length (PL), and yield (g/plant), namely qCL1, qPL1_2023, and qYield1_2023, respectively, were detected, and the candidate gene SD1 was identified. The sd1 allele shortened CL and PL by 11 and 0.8 cm, respectively, and reduced the yield by 2.3 g. It also reduced the number of spikelets per panicle (NS) by 10 and decreased the ratio of ripened grains (RRG) by 2.6 %. QTLs associated with 1,000-grain weight (TGW), NS, and BRR, namely qTGW3, qNS3, and qBRR3_ 2023, respectively, were detected, and the candidate gene GS3 was identified. The gs3 allele increased TGW and BRR by 3.8 g and 0.4%, respectively, and reduced NS by 12. It also reduced RRG content by 1.9% and increased the yield by 1.7 g. The QTL associated with the number of panicles per hill (PN), qTN3, and the candidate gene, OsTB1, were identified. The OsTB1TGTG allele reduced PN by 1.3 and affected the increase in NS and RRG by 10 and 1.4%, respectively. The allele combinations of SD1, GS3, and OsTB1 were analyzed to assess their effects on yield-related traits. NS and RRG were influenced by trait variations, depending on the combination background of other alleles during allele substitution. ‘Jeonju 697,’ an elite breeding line exhibiting improved lodging resistance with shortened CL, was selected by substituting SD1 with sd1 while maintaining the Hd18-gs3-OsTB1TGTG allele combination of ‘Chamdongjin.’ This is expected to be a practical alternative for addressing the lodging problem in ‘Chamdongjin.’
서언
벼 수량 관련 형질은 식물체를 구성하는 줄기, 이삭, 종실 등 형태학적 기관과 출수, 등숙 등 생리학적 작용에 의해 특성 지어지며 수량성 이외에도 재배 안정성과 품질 특성에 영향을 미치는 기본적인 농업형질이다. 이들 형질은 유전적인 요소와 환경의 영향을 받아 발현되어 특성이 결정된다. 육종을 통해 유전적인 요소는 개선할 수 있기 때문에 수량 관련 형질에 대한 유전적 특성을 파악하고 관련된 유전자를 탐색하며, 이들의 기능을 이해하는 것은 육종사업에서 형질을 효과적으로 개선하고 실용적인 재배품종을 개발하는 데 중요한 과정이다.
재배벼(
Oryza sativa L.)의 아종은 크게 인디카와 자포니카로 나뉘며, 세부적으로 온대 자포니카, 열대 자포니카, 향미, 인디카와 aus로 분류된다(
Ebana et al. 2010,
Kovach et al. 2009). 일반적으로 자포니카 벼 품종들은 인디카 품종들에 비해 유전적 다양성이 낮은 것으로 알려져 있으며, 우리나라 벼 품종들은 대부분 온대 자포니카에 속한다. 국내 육성 벼 품종들은 지속적인 육종사업을 통해 우리나라 환경에 적합한 온대 자포니카 유전 배경에 다양한 생태형이 보유하고 있는 목표 형질 특성이 성공적으로 도입되었다. 따라서 협소한 유전배경에도 불구하고 출수기, 초형, 병해충 및 재해 저항성, 입형 및 품질 등 농업적으로 중요한 형질들의 표현형 변이가 다양하게 나타난다(
Ji et al. 2021). 이들 국내 육성 벼 품종들을 직접적으로 이용하여 유전분석집단을 작성하고 양적형질 유전자좌(QTL; quantitative trait locus) 분석 및 보유하고 있는 유전자에 대한 기능 이해가 이루어질 경우 집단 내 목표 형질이 개선된 유망계통을 직접 활용하는 등 그 결과를 육종사업에 바로 적용할 수 있어 효과적이다. 하지만 유전적 배경이 상대적으로 협소한 온대 자포니카 벼 품종 간 교배를 통해 작성된 유전분석집단의 경우 DNA 다형성 탐색에 어려움이 많아 이를 이용한 QTL 분석 및 유전자 동정에 어려움이 많았다(
Hori et al. 2017). 온대 자포니카 벼에 대한 표준유전체 해독이 완료되고 염기서열 분석 기술이 발전되어 실용화됨에 따라 협소한 유전적 배경의 온대 자포니카 벼에서도 많은 수의 단일염기다형성(SNP; single nucleotide polymorphism)을 탐색할 수 있게 되었다(
IRGSP 2005,
Yamamoto et al. 2010). 이러한 기술적 진보를 바탕으로 우리나라 벼 품종들의 SNP 다형성을 신속하고 효율적으로 탐색할 수 있는 KASP (Kompetitive Allele-Specific PCR) 마커 세트와 Target capture sequencing SNP-genotyping platform이 개발되었다(
Cheon et al. 2019,
Cheon et al. 2020a,
Lee et al. 2022). 이를 활용하여 국내 자포니카 벼 품종들 간의 분리집단에서 키다리병, 수발아, 입형, 분얼수 등 농업적으로 중요한 형질에 대한 QTL 분석이 활발하게 진행 중이며, 근연관계 품종들에 대한 유전 배경 분석이 이루어지고 있다(
Cheon et al. 2020b,
Kang et al. 2019,
Park et al. 2023b,
Shin et al. 2022,
Yoon et al. 2023).
벼 육종의 주요 목표는 수량 증대, 품질 향상, 재배 안정성 확대로 사회 시대적 가치와 요구에 따라 목표 형질의 우선순위가 변하게 된다. 우리나라는 쌀 소비량이 급격히 감소하면서 수급 불균형으로 인한 심각한 사회적 문제가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위해 밥쌀용 벼 육종사업에서는 쌀 소비 촉진을 위한 밥맛 좋은 벼 품종 개발을 최우선 육종 목표로 설정하고 있다. 밥맛 좋은 벼 품종을 효과적으로 개발하기 위한 방안으로, 우수한 밥맛 특성이 검증된 우리나라 품종들 간 근연교배를 실시하여 분리집단을 작성하고 목표 형질 특성을 균형 있게 조합하여 장점은 유지하면서 단점을 보완한 품종을 개발하는 것을 들 수 있다. 과학기술의 진보에 의해 그동안 어려웠던 국내 육성 벼 품종들 간 유전분석이 효율적으로 가능하게 되면서 이러한 육종은 더욱 활발하게 진행될 것으로 판단된다. 본 연구는 우리나라 대표 품종 ‘신동진’의 병 저항성을 개선한 근동질계통 ‘참동진’과 최고품질 품종 중 밥맛 절대치가 가장 높은 것으로 알려진 ‘영호진미’와의 근연교배를 통해 작성된 ‘참동진/영호진미’ 재조합집단을 이용하여 수량 관련 형질에 대한 QTL 분석을 수행함으로써 유전 양상을 파악하고 보유 유전자들의 작용을 이해하여 육종사업에 반영하고자 수행되었다.
재료 및 방법
시험재료 및 재배방법
시험재료로 ‘참동진/영호진미’ 재조합집단을 이용하였다. 재조합집단은 ‘참동진(전주623호; 참동진 지역적응성검정시험 계통명)’을 모본으로 하고 ‘영호진미’를 부본으로 2018년 인공교배하여 F1 식물체를 양성한 후 육성되었다. F2 분리집단에서 무작위로 120여 개체에서 종실 3립씩 채취한 후 F3세대부터 F6세대까지는 단립계통 육종법(SSD; single seed descent method)으로 세대를 진전하여 동형접합성이 높아진 개체를 선발함으로써 재조합자식계통(RIL; recombinant inbred line) 91개를 확보하였다.
작성된 ‘참동진/영호진미’ 재조합집단을 모부본의 영문 앞 글자를 따 CY_RIL로 명명하고 세대 진전을 하여 2022년 F7세대, 2023년 F8세대의 재료를 시험에 이용하였다. CY_RIL과 모부본을 국립식량과학원 벼 포장에 4월 30일 파종하여 5월 30일에 재식거리 30×15 cm로 주당 1본씩 2조(52주, 26개체/조)를 2반복으로 이앙하여 예비선발시험을 수행하였다. 시비량은 완효성 비료인 단한번(성분함량 N-P2O5-K2O-Mg: 18-7-9-2%, (주)조비, Seoul, Korea)을 보비 재배 기준에 따라 기비 시기에 1회 살포하였다.
생산력검정시험은 선발된 유망계통에 대해 모부본과 ‘신동진’을 비교품종으로 하여 2023년에 수행되었다. 예비선발시험과 같은 파종기 및 이앙기에 재식거리 30×15 cm로 주당 3본씩 구당 130주를 3반복으로 보통기 재배하였다. 시비량은 N-P2O5-K2O를 9-4.5-5.7 kg/10a으로 질소는 기비 : 분얼비 : 수비를 50 : 20 : 30 비율로 분시하였고, 인산은 전량 기비로, 칼륨은 기비 : 수비를 70 : 30 비율로 분시하였다. 예비선발시험과 생산력검정시험의 기타 재배 관리는 농촌진흥청 표준 재배법에 준하여 실시하였다.
수량 및 입형 관련 형질 조사
예비선발시험에 2반복으로 공시된 재료의 출수기를 조사하고, 성숙기에 평균이 되는 5개체에 대해서 간장, 수장, 수수를 측정하였다. 성숙기에 3주를 예취하여 등숙률 및 수당립수를 조사하였고 30주를 예취하여 정조중을 측정하였다. 수량성은 측정된 정조중을 30주로 나누어 1주당 수량으로 환산하였다. 수확한 정조 700 g을 제현기(FC2R-Y, Yamamoto Co. Ltd, Yamagata, Japan)로 제영하여 제현율을 측정하였다. 입형 관련 형질을 조사하기 위하여 제현된 현미 중 등숙이 충실이 이루어진 현미를 선별하여 길이, 너비, 두께를 캘리퍼스(Caliper CD-15CP, Mitutoyo Co., Kawasaki, Japan)를 이용하여 5립씩 조사하고 너비에 대한 길이에 비율로 장폭비를 계산하였다. 선별된 현미 100립에 대한 무게를 3반복으로 측정하여 평균 값을 천립중으로 환산하였다.
생산력 검정시험에 3반복으로 공시된 재료의 출수기를 조사하고, 성숙기에 평균이 되는 10개체에 대해서 간장, 수장, 수수를 측정하였다. 성숙기에 3주를 예취하여 등숙률 및 수당립수를 조사하였고 80주를 예취하여 정조중을 측정하였다. 수확한 정조 1,000 g을 제현기(FC2R-Y, Yamamoto Co. Ltd, Yamagata, Japan)로 제영하여 제현율을 측정하고, 80주 수량에 정현율을 곱하여 현미 수량을 구한 다음 10 a당 수량으로 환산하였다. 현미 수량에 일반적인 현백률인 0.92를 곱하여 백미 수량을 구하였고, 제현된 현미를 이용하여 입형 관련 형질에 대해 예비선발시험과 동일하게 조사하였다.
DNA 추출 및 유전자형 분석
Genomic DNA 추출은 BioSprint 96 (Qiagen Co., Düren, Germany)을 이용하였다. 샘플을 TissueLyserⅡ (Qiagen Co., Düren, Germany)를 이용하여 마쇄한 후 BioSprint 96 DNA Plant Kit (Qiagen Co., Düren, Germany)를 이용하여 DNA를 추출하였다. CY_RIL과 모부본에 대한 유전자형 분석은 우리나라 자포니카 벼 품종들의 SNP 를 탐지하도록 개발된 771개 KASP 마커 세트와 자포니카 벼 1,225 SNP, 인디카 벼 1,339 SNP에 대한 정보 등 총 2,565개 SNP로 구성된 Target capture sequencing SNP-genotyping platform을 이용하였다(
Cheon et al. 2019,
Lee et al. 2022). KASP 마커 분석은 한국농업기술진흥원 종자산업진흥센터(Gimje, Korea) 분자표지분석 서비스를 통해 이루어졌고, Target capture sequencing SNP-genotyping은 (주) 인실리코젠(Yongin, Korea) incoFIT Targeted seq panel을 통해 분석되었다. 모부본 게놈에 대한 resequencing은 (주) 인실리코젠(Yongin, Korea) incoFIT Genome Sequencing & Analzer package를 통해 분석되었다.
유전자형 분석을 통해 모부본에 다형성을 나타내는 SNP로 KASP 마커 세트에서는 285개, Target capture sequencing SNP-genotyping platform을 통해서는 536개를 확보하였다. 이들 SNP 중 물리적 위치가 중복되거나 시험재료의 유전자형에 대한 결측치가 10개 이상인 마커는 제외하고 총 511개 SNP에 대한 유전자형을 수량 및 입형 관련 형질에 대한 QTL 분석에 이용하였다.
유전자지도 작성 및 QTL 분석
유전자 연관지도는 IciMapping Ver. 4.2 (Chinese Academy of Agricultural Sciences, China)의 Kosambi 방법을 이용한 cM (centiMorgan)을 적용하여 작성하였다 (
Meng et al. 2015). 모부본에 다형성을 보인 511개 SNP 마커에 대해 12개 염색체의 연관군별로 Grouping하고 Anchor 순서로 Ordering하여 연관군내 마커의 최적 순위를 결정하였다.
CY_RIL의 수량 및 입형 관련 형질에 대한 QTL 분석은 ICIM (Inclusive composite interval mapping) 방법으로 수행하였다. 유의한 QTL을 탐색하기 위한 LOD의 임계값은
p≤0.05 조건으로 1,000회 반복한 permutation test에 의해 결정하였다. 본 연구에서는 탐색된 QTL 중 LOD 값이 4.4이상인 QTL만 제시하였다. QTL 중 2년 연속으로 탐색되었으며, PVE (Phenotypic Variation Explained by the QTL) 값이 20% 이상인 것은 주동 QTL로 규정하였다(
Ashfaq et al. 2023). 탐색된 QTL에 대한 후보 유전자는 Rice Annotation Project Database (RAP-DB,
https://rapdb.dna.affrc.go.jp/)를 이용하여 검색하였다.
수량과 입형 관련 형질에 대한 후보 유전자로 추정된
HD18,
Sd1,
GS3에 대해서 모부분과 CY_RIL의 대립유전자형을 분석하였다. DNA 추출은 상기한 방법을 따랐다. 각 유전자들의 대립유전자형을 분석하기 위하여 기 보고된 분자표지인 Hd18_ID011 (
HD18), sd1-
Sac I (
SD1), GS3-
Pst I (
GS3), OsTB1_HRM (
OsTB1)를 이용하였다(
Ji et al. 2021,
Lee et al. 2020,
Shibaya et al. 2016,
Yoon et al. 2023). PCR 반응 및 전기영동 등 분자표지를 이용한 유전자형 확인은 기 보고된 논문을 참고하였다.
통계분석은 R (Version 4.3.1, The R Foundation for Statistical Computing Platform)을 이용하였다. 각 형질의 평균 등 기술통계, t-test를 이용한 유전자의 대립유전자형에 따른 형질 값의 비교, 분산분석 및 Duncan’s Multiple Range Test (DMRT)를 이용한 대립유전자형 조합 및 품종 간 형질 값의 평균간 비교는 agricolae 패키지를 이용하여 수행하였다. 2년간의 각 형질들의 분포에 대한 히스토그램은 ggplot2, ggpubr, cowplot을 이용하여 작성하였고, 형질들의 표현형 분포 판단은 LaplacesDemon을 이용하였다. 형질들의 상관관계는 corrplot을 이용하여 상관분석을 수행하였고, 형질들의 기여도를 판단하기 위해 lavaan, semPlot, OpenMx, tidyverse, knitr, kableExtra, GGally 패키지를 이용하여 경로계수분석을 수행하였다. GS3와 OsTB1 두 개의 유전자의 상호작용을 알아보기 위하여 Plot2WayAnova 이용하여 이원분산분석을 수행하였다. SD1, GS3, OsTB1 대립유전자형 조합이 수당립수 및 등숙률에 미치는 영향을 분석하기 위하여 ggplot2, ggsignif 패키지를 이용하여 boxplot을 작성하였다
결과 및 고찰
수량 관련 형질 표현형 분석
‘참동진/영호진미’ 재조합 집단(이하 CY_RIL)의 수량 관련 형질QTL 분석을 위하여 모부본과 CY_RIL의 출수기, 간장, 수장, 수수, 수당립수, 천립중, 등숙률, 제현율, 1주 수량을 2022년, 2023년 2년간 조사하였다. 수량 관련 형질들은 대부분 왜도에 의한 치우침은 있으나 평균을 중심으로 연속적인 정규분포를 나타냈고, 2022년 수당립수, 천립중, 2023년 출수기, 수장, 천립중과 같은 일부 형질들은 쌍봉형 분포를 나타냈다(
Fig. 1,
Supplementary Table 1). 여러 유전자가 형질 발현에 영향을 주는 양적형질의 경우 대부분 정규분포를 나타내나 주동 QTL이 작용하는 경우 쌍봉형과 같은 다른 분포를 나타낼 수 있다. 2년간 연속적으로 쌍봉형 분포를 나타낸 천립중의 경우는 하나의 주동 QTL에 의해서 형질 값이 조절되는 것으로 판단된다. 입형 관련 형질에 대한 표현형 조사 결과, 현미 길이와 장폭비는 2년간 연속적으로 쌍봉형 분포를 나타내 천립중과 같이 하나의 주동 QTL에 의해서 형질 값이 조절되는 것으로 판단되었다(
Figs. 2A-
2D). 천립중을 구성하는 입형 관련 형질인 현미 길이, 너비, 두께를 대상으로 한 결정계수분석 결과 길이(표준화 회귀계수 2022년 0.87, 2023년 0.83)가 너비(0.12, 0.11)와 두께(0.17, 0.24)에 비해 천립중에 관여하는 바가 커 천립중의 변이는 현미 길이에 관여하는 주동 QTL에 의한 것으로 추정되었다(
Figs. 2E-
2F).
수량 관련 형질들에 대한 관련성을 분석하였다. 상관분석 결과, 2년 연속으로 정의 상관관계를 나타낸 형질들의 주요 집합은 천립중과 제현율(상관계수 2022년 0.37, 2023년 0.50), 수장과 수당립수(0.45, 0.49), 간장과 1주 수량(0.31, 0.54) 이었다(
Figs. 3A,
3B). 부의 상관관계를 나타낸 형질들의 주요 집합은 수당립수와 수수(상관계수 2022년 -0.40, 2023년 -0.52), 수당립수와 천립중(-0.38, -0.38)이었다. 수량성에 직접적으로 작용하는 수량구성요소(수수, 수당립수, 천립중, 등숙률, 제현율)들의 1주 수량에 대한 기여율을 분석하기 위하여 경로계수분석을 수행하였다(
Figs. 3C,
3D). 경로계수 분석 결과, 수량구성요소들이 수량성을 설명하는 정도를 나타내는 결정계수(
R2)가 2022년에는 0.428, 2023년에는 0.609를 나타내 2022년에 비해 2023년에서 수량구성요소들에 의해 1주 수량이 잘 설명되었다. 2022년에는 통계적으로 유의한 수준에서 수당립수(표준화 회귀계수 0.61), 수수(0.47), 천립중(0.42), 제현율(0.24) 순으로 1주 수량을 설명하였고, 2023년에는 수수(0.86), 수당립수(0.75), 천립중(0.57) 순으로 설명하였다. 연차 간에 수당립수(2022년 1위)와 수수(2023년 1위)가 1주 수량에 기여하는 순위가 변동되는 등 수량성 결정에 있어서 환경변이의 영향을 받았다. 수당립수와 수수는 본 연구뿐만 아니라, ‘드래찬’과 ‘보람찬’ 유래 약배양 계통을 이용한 수량 관련 형질 분석(
Park et al. 2015), 조생종 품종과 찰벼 품종을 대상으로 한 조기, 보통기, 만기 등 재배시기별 수량 관련 형질 특성 분석(
Park et al. 2020,
Park et al. 2023c), ‘남찬’과 ‘남평’ 각 품종들의 보비와 소비재배 조건에서의 수량성 분석에서 모두 부의 상관관계를 나타냈으며(
Park et al. 2023a), 시험재료, 재배연도, 재배시기 및 재배방법에 따라 수량성에 기여하는 순위가 변동되는 등 수당립수와 수수는 수량성을 결정하는데 있어서 상반되지만 상호 의존적인 특성을 나타냈다. 또다른 수량구성요소인 천립중은 수수와는 상관관계가 약했으나 수당립수와는 부의 상관관계를 나타냈다. 이러한 종실 크기와 립수에 대한 상충 관계(trade-off)에 대해서 이는 단순히 상반되는 것이 아니라 서로 보완적이고 연결되며 의존적인 작용임을 동양의 음양 이론에 기반하여 분자적 세포학적 메커니즘을 분석한 보고가 있다(
Fan & Li 2019). 양적형질인 수량성을 결정하는 수량구성요소들의 작용은 상호 의존적인 상보성을 나타내며, 수량성 향상을 위해서는 이러한 수량구성요소들 간의 최적의 균형을 유지하는 것이 중요할 것으로 생각된다.
CY_RIL을 대상으로 2년간 조사된 표현형 값을 이용하여 수량 관련 형질에 대한 QTL을 탐색하였다. 출수기 관련 QTL은 8번 염색체의 단완에 위치한 마커 chr08_2107949, chr08_2479524 (마커명은 염색체와 물리적위치로 구성되어 있음) 사이에서 2년간 연속으로 탐색되었으며
qHD8로 명명하였다(
Table 1,
Supplementary Fig. 1A). 탐색된 QTL과 형질 간의 통계적 유의미한 연관성을 나타내는 LOD 값과 QTL이 전체 표현형 변이를 설명할 수 있는 PVE 값은 2022년 12.7, 47.8%였고 2023년은 15.7, 42.6%이었다.
qHD8은 LOD 값이 높았고 PVE 값이 20%가 넘어 주동 QTL로 판단되었다.
qHD8의 상가적 효과는 -2.01 (2022년), -1.31 (2023년)로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 출수기가 4일(2022년), 2.6일(2023년) 빨라졌다.
qHD8 영역에 인접한 출수기 관련 후보유전자를 검색한 결과
Hd18 유전자(
Os08g0143400, chr08:2385537..2389276)를 확인하였다.
Hd18 (
Heading date 18)은 애기장대의
FLOWERING LOCUS D (
FLD)와 관련된 히스톤 아세틸레이스를 암호화하는 벼의 출수기 관련 유전자로 ‘Koshihikari’ 대립유전자형에 비해 ‘Hayamasari’ 대립유전자와
Hd18 발현 억제는 낮 길이 조건에 관계없이 벼의 출수기를 지연한다(
Shibaya et al. 2016). ‘Hayamasari’ 대립유전자형은
Os08g0143400의 1번 엑손 내의 2,388,554 bp 위치에서 아데닌(A)이 구아닌(G) 염기로 변경됨에 따라 Koshihikari의 Thr (트레오닌)225에서 ‘Hayamasari’의 알라닌(Ala)으로 치환되는 비동의적 돌연변이가 일어나게 되는데, 이는 단백질 기능 감소에 영향을 미치게 되어 출수가 늦어진다 하였다. CY_RIL의 모부본인 ‘참동진’과 ‘영호진미’의 벼 표준유전체에 대한 염기서열 분석 결과,
Os08g0143400의 1번 엑손 내의 2,388,554 bp 위치에서 출수기가 빠른 ‘참동진’은 표준유전체 ‘Nipponbare’ (Koshihikari와 같은
Hd18 대립유전자형을 가짐)와 같은 티민(T) 염기(Koshihikari의 A과 상보적 결합)를 나타낸 반면 출수기가 늦은 ‘영호진미’는 사이토신(C) 염기(Hayamasari의 G과 상보적 결합)를 나타냈다(
Supplementary Table 2).
Hd18을 탐지하는 분자표지를 이용하여 모부본과 CY_RIL에 대한 대립유전자를 분석한 결과, ‘참동진’은
Hd18을 가지고 있고 ‘영호진미’는
hd18을 보유하고 있었다(
Supplementary Fig. 3A). QTL의 물리적 위치(chr08_2107949-2479524), 모부본에 대한 염기서열 분석 및 분자표지 분석 결과를 감안할 때,
qHD8은
Hd18인 것으로 판단된다.
간장 관련 QTL은 1번 염색체의 장완에 위치한 마커 KJ01_109, chr08_2479524사이에서 2년간 연속으로 탐색되었으며
qCL1로 명명하였다(
Table 1,
Supplementary Fig. 1B). 탐색된 QTL의 LOD 값과 PVE 값은 2022년 17.6, 42.1%였고 2023년은 9.2, 35.9%로 주동 QTL로 판단되었다.
qCL1의 상가적 효과는 6.85 (2022년), 4.88 (2023년)로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 간장이 13.7 cm (2022년), 9.8 cm (2023년) 길어졌다.
qCL1 영역에 인접한 간장 관련 후보유전자를 검색한 결과
SD1 유전자(
Os01g0883800, chr01:38382385.. 38385469)를 확인하였다.
SD1 (
semi-dwarf 1)은 벼의 지베렐린 합성 기작의 거의 마지막 단계에 단계를 촉진하는 gibberellin 20 oxidase 2 (GA20ox-2) 암호화하는 반왜성 열성 유전자이다(
Sasaki et al. 2002). 반왜성 열성 유전자
sd1은 정상 유전자인
SD1의 염기서열의 결실(deletion), 치환(substitution) 또는 프레임쉬프트 돌연변이 등 다양한 원인에 의한 기능 상실 대립유전자형에 의해 발생하고 많은 수의
sd1 haplotype들이 보고되었다(
Sha et al. 2022).
sd1 대립유전자형들은
SD1에 비해 간장이 줄어든다(
Sasaki et al. 2002).
sd1은 ‘Dee-Geo-Woo-Gen’에서 유래한
sd1-d (g.38382763_38383144del, 1번-2번 엑손 사이 383 bp 결실), ‘Reimei’에서 유래한
sd1-r (g.38385083G>C, 3번 엑손 1 bp 치환), ‘Jikkoku’에서 유래한
sd1-j (g.38382746G>T, 1번 엑손 1 bp 치환), ‘Calrose76’에서 유래한
sd1-c (g.38383363C>T, 2번 엑손 1 bp 치환)이 주요 대립유전자형으로 알려졌다(
Sha et al. 2022).
qCL1의 위치(chr08_2479524)가
SD1의 염기서열 범위를 벗어난 상단에 위치하고 있고, CY_RIL의 모부본인 ‘참동진’과 ‘영호진미’의 벼 표준유전체에 대한 염기서열 분석 결과에서도
SD1 염기서열 범위에서 모부본간 다형성이 나타나지 않아
qCL1을
sd1으로 특정하기는 어려웠다. 하지만
sd1-r를 표지하도록 개발된 분자표지 sd1-
Sac I을 이용하여 모부본을 분석한 결과, ‘영호진미’가
sd1-r을 보유하고 있는 것으로 나타났고 CY_RIL에서
qCL1과
sd1-r의 유전자형 분리가 대부분 일치하는 것으로 나타나
qCL1은
SD1인 것으로 판단된다(
Supplementary Fig. 3B). 벼 표준유전체에 대한 염기서열 분석에서 ‘영호진미’에서
sd1-r의 염기서열 치환이 탐색되지 않은 것은 NGS를 통한 resequencing 염기서열 판단에서 실험적 오류가 발생한 것으로 생각된다.
수장 관련 QTL은 간장 관련 QTL인
qCL1과 동일 위치에서 2023년에 탐색되었으며
qPL1로 명명하였다(
Table 1,
Supplementary Fig. 1C). 탐색된 QTL의 LOD 값과 PVE 값은4.6, 17.3%이었다.
qPL1의 상가적 효과는 0.62로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 간장이 1.2 cm 길어졌다.
sd1 유전자좌를 보유한 4종의 근동질계통은 반복친인 ‘Norin 29’에 비해 모든 절간의 길이가 줄어들었고 줄어든 비율은 하부의 절간에서 컸으며 가장 상부에 위치한 수장도 짧아졌으나 하부에 비해서 줄어든 정도가 약하다 보고되었다(
Ogi et al. 1993). 간장과 함께 수장에 있어서
sd1의 유무는 절간 길이 변화에 영향을 미치나 수장의 경우 간장에 비해 그 유전력이 낮아 환경의 영향에 의해 2023년 한해에만 QTL이 탐색된 것으로 판단된다. QTL의 탐색 위치와 후보유전자의 기능을 고려했을 때
qPL1은
SD1인 것으로 판단된다.
수수 관련 QTL은 3번 염색체의 장완에 위치한 마커 chr03_28852757, chr03_32608218사이에서 2년간 연속으로 탐색되었으며
qPN3로 명명하였다(
Table 1,
Supplementary Fig. 1D). 탐색된 QTL의 LOD 값과 PVE 값은 2022년 5.4, 24.0%였고 2023년은 6.0, 24.8%로 LOD 값은 다소 낮았으나 2년 연속으로 탐색되었고 PVE 값이 20%가 넘어 주동 QTL로 판단되었다.
qPN3의 상가적 효과는 -0.55 (2022년), -0.75 (2023년)로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 수수가 1.1개(2022년), 1.5개(2023년) 줄어들었다.
qPN3 영역에 인접한 수수 관련 후보유전자를 검색한 결과
OsTB1 유전자(
Os03g0706500, chr03:28428504..28430438)를 확인하였다.
OsTB1 (
rice teosinte branched 1)은 옥수수의 측면 가지치기와 관련된 유전자인
TB1과 염기서열 유사성으로 확인된 병렬상동 유전자(orthologous gene)로,
OsTB1은 식물 뿌리에서 생성되어 가지치기 등에 작용하는 식물호르몬인 스티리고락톤(strigolactone) 신호전달과정에 관여하며,
OsTB1의 과발현은 벼의 분얼을 억제한다(
Lee et al. 2021,
Takeda et al. 2003,
Yano et al. 2015).
OsTB1은
FC1 (
fine culm 1),
MP3 (
more panicles 3),
SCM3 (
strong culm 3) 유전자와 동일유전자로 확인되었다(
Takai et al. 2023,
Yano et al. 2015).
MP3의 기능은 5′UTR (untranslated region)에 TGTG의 삽입, CDS (coding sequence)에 GCG의 삽입, 그리고 3′UTR의 SNP에서의 G 염기의 T염기로의 치환이 수수의 감소와 관련이 있는 기능적인 뉴클레오타이드 다형성(Functional Nucleotide Polymorphisms, FNPs)이었으며, 세 가지 FNPs로 Rice SNP-Seek Database의 1,997 개의 유전자원을 분석한 결과 8개의 haplotype으로 분류되었다(
Takai et al. 2023). 온대 자포니카 벼는 수수가 감소하지 않은 ‘Koshihikari’ 대립유전자형인 Hap2가 74%로 대부분을 차지하였으며 5′UTR에 TGTG가 삽입되어 수수가 감소하는 Hap6가 26%를 차지하여 두 개의 주요 대립유전자형으로 구성되었다(
Takai et al. 2023). 우리나라 온대 자포니카 벼 ‘운봉40호’와 ‘오대’ 유래 RIL을 대상으로 수수에 대한 QTL 분석 결과
OsTB1 영역에서
qTN3이 탐색되었고, 염기서열 분석 결과 수수가 감소한 ‘운봉40호’는
OsTB1의 5′UTR에서 TGTG가 삽입되어 있음을 확인하였다(
Yoon et al. 2023). 또한 54개 국내 자포니카 벼를 대상으로
OsTB1 염기서열을 분석한 결과 ‘신동진’은 ‘운봉40호’와 같이 TGTG가 삽입되어 있었고 ‘영호진미’는 ‘오대’와 같은 대립유전자형을 나타냈다(
Yoon et al. 2023). CY_RIL의 모부본인 ‘참동진’과 ‘영호진미’ 벼 표준유전체에 대한 염기서열 분석 결과 ‘참동진’은
Os03g0706500의 5′UTR에서 ‘신동진’과 같이 TGTG가 삽입(g.28428721_ 28428722insTGTG)되어 있었고 ‘영호진미’는 표준유전체와 같은 염기를 나타냈다. 또한 OsTB1을 표지하도록 개발된 분자표지 OsTB1_HRM을 이용하여 모부본을 분석한 결과, ‘참동진’은 TGTG가 삽입된
OsTB1TGTG 대립유전자형을 나타냈고 ‘영호진미’는
OsTB1을 보유했으며 CY_RIL에서
qPN3와 OsTB1_HRM에 의한 유전자형 분리가 대부분 일치하였다(
Supplementary Fig. 3D). 탐색된 QTL의 물리적 위치(chr03_28852757-32608218), 모부본에 대한 염기서열 분석 및 분자표지 분석 결과를 감안할 때,
qPN3는
OsTB1인 것으로 판단된다.
수당립수 관련 QTL은 3번 염색체 단완에 위치한 마커 chr03_14288844, chr03_16733441사이에서 2년간 연속으로 탐색되었으며
qNS3로 명명하였다(
Table 1,
Supplementary Fig. 1E). 탐색된 QTL의 LOD 값과 PVE 값은 2022년 7.1, 13.3%였고 2023년은 4.4, 12.2%이었다.
qNS3의 상가적 효과는 -7.86 (2022년), -6.65 (2023년)로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 수당립수가 15.7개(2022년), 13.3개(2023년) 적었다.
qNS3 영역에 인접한 수당립수 관련 후보유전자는 검색되지 않았으나, 입형 관련 유전자
GS3 (
Os03g0407400, chr03:16729501..16735109)가 확인되어 수당립수와
GS3와의 관련성에 대한 분석이 필요할 것으로 판단된다.
천립중 관련 QTL은 3번 염색체의 단완에 위치한 마커 chr03_14288844, chr03_16733441사이에서 2년간 연속으로 탐색되었으며
qTGW3로 명명하였다(
Table 1). 탐색된 QTL의 LOD 값과 PVE 값은 2022년 26.4, 69.1%였고 2023년은 20.9, 62.3%로 주동 QTL로 판단되었다.
qTGW3의 상가적 효과는 1.66 (2022년), 1.86 (2023년)로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 천립중이 3.32 g (2022년), 3.72 g (2023년) 증가하였다.
qTGW3 영역에 인접한 천립중 관련 후보유전자를 검색한 결과
GS3 유전자를 확인하였다.
GS3 (
grain size 3)는 낟알 길이와 무게에 주동으로 작용하는 유전자로 관련 유전자 말단에 기관 크기 조절(OSR; organ size regulation) 도메인의 기능상실이나 결실, 염기서열의 돌연변이로 인해 낟알이 길어지고 천립중이 증가하게 된다(
Fan et al. 2006). 낟알 길이가 길어지는 대표적인 대립유전자형은
Os03g0407400의 2번 엑손 내의 16,733,441 bp 위치에서 사이토신(C)이 아데닌(A) 염기로 변경됨에 따라 시스테인 코돈(TGC)이 종결 코돈(TGA)으로 넌센스 돌연변이가 일어나면서 발생한다(
Fan et al. 2009).
qTGW3를 탐지한 Target capture sequencing SNP marker인 chr03_1673344는
gs3에 대한 FNP (16,733,441 bp)를 직접적으로 표지하는 마커이며, CY_RIL의 모부본인 ‘참동진’과 ‘영호진미’의 벼 표준유전체에 대한 염기서열 분석 결과에서 천립중이 무거운 ‘참동진’은 T allele (
gs3 기능상실 염기 A와 상보적 결합)을 가지고 있고 ‘영호진미’는 G allele (C와 상보적 결합)을 가지고 있었고,
GS3를 탐지하는 분자표지를 이용한 분석에서 ‘참동진’은
gs3, ‘영호진미’는
GS3를 보유하는 것을 감안할 때
qTGW3는
GS3인 것으로 판단된다(
Supplementary Fig. 3C). 천립중을 구성하는 요소인 현미 길이, 너비, 두께, 장폭비에 대한 QTL 분석 결과, 길이와 장폭비에서
qTGW3와 같은 위치의 주동 QTL인
qGL3와
qRLW3가 탐색되었는데 이들 또한
gs3의 작용에 의한 것으로 판단된다(
Table 2,
Supplementary Fig. 2).
제현율 관련 QTL은 천립중 관련 QTL인
qTGW3_2023과 동일 위치에서 2023년에 탐색되었으며
qBRR3로 명명하였다(
Table 1). 탐색된 QTL의 LOD 값과 PVE 값은6.8, 29.7%이었다.
qBRR3의 상가적 효과는 0.28로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 제현율이 0.56% 높아졌다. 수량 관련 형질들에 대한 상관분석에서 제현율은 천립중과 2022년에는 0.37, 2023년에는 0.50의 정의 상관관계를 나타냈다(
Figs. 3A,
3B). 408개 벼 유전자원에 대한 종실의 형태학적 특성과 도정률과의 관련성을 분석한 결과, 종실중이 클수록 제현율과 현백률이 높다고 하였다(
Xie et al. 2013). 상관분석과 기존 연구결과를 감안할 때 천립중 증가에 관여하는
qTGW3 후보유전자인
GS3의 작용의 의해서 제현율이 영향을 받게 되고 이로 인해
qBRR3가
qTGW3와 동일 유전자좌에서 탐색된 것으로 판단된다.
qBRR3가 2023년에만 탐색된 것은 2022년에 제현율과 관련성이 높았던 형질은 천립중(
r=0.37) 보다 출수기(-0.39)로
GS3가 제현율에 미치는 유전력이 낮아 환경의 영향을 받았기 때문으로 판단된다.
1주 수량 관련 QTL은 간장과 수장 관련 QTL인
qCL1,
qPL1과 동일 위치에서 2023년에 탐색되었으며
qYield1로 명명하였다(
Table 1). 탐색된 QTL의 LOD 값과 PVE 값은5.7, 14.2%이었다.
qYield1의 상가적 효과는 1.62로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 1주 수량이 3.24 g 증가하였다.
qYield1과 동일 위치에서 탐색된
qCL1과
qPL1은
SD1 유전자로 추정되었으며,
qYield1도
SD1의 작용의 의해 탐색된 것으로 판단된다.
CY_RIL의 유전자형과 2022-2023년 표현형 평균값을 이용하여 탐색된 QTL에 대한 후보유전자들이 수량 관련 형질에 미치는 영향을 분석하였다.
Hd18은 출수기와 제현율에 영향을 미쳤으며,
hd18 대립유전자형이 출수일수가 3일 늦어졌으며 제현율이 0.3% 감소하였다(
Table 3). 우리나라에서 고온 등숙을 회피하기 위하여 기존의 중만생종 품종들보다 출수가 늦은 벼 품종 개발이 제안되었고, 이러한 관점에서 ‘영호진미’, ‘미품’, ‘만백’, ‘신진백’과 같은 벼 품종들이 개발되었다(
Kim et al. 2007,
Park et al. 2019). 본 연구결과에서 ‘영호진미’가
hd18을 보유하고 있는 것으로 나타났고 CY_RIL에서
hd18의 출수지연 효과를 확인하였기 때문에 고온 등숙 회피를 위한 중만생 벼 품종 개발에
hd18 대립유전자형이 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다. 하지만 ‘영호진미’ 육성 당시 제현율이 82.1%로 표준품종인 ‘남평’(83.2%)에 비해 낮았고, 본 연구결과에서도
hd18이 제현율 감소와 관련이 있는 것으로 분석돼
hd18 대립유전자형 도입 시 제현율 감소에 대한 사항을 검토해야 할 것으로 판단된다(
Yeo et al. 2012).
SD1은 간장, 수장, 수당립수, 등숙률 및 1주 수량에 영향을 미쳤으며,
sd1 대립유전자형은 간장 11 cm, 수장 0.8 cm 단축되었으며 수당립수 10개, 등숙률 2.6%, 1주 수량2.3 g 감소하였다(
Table 3). 기존 연구에서 단간 대립유전자형
sd1-r은 ‘Fujiminoro’ 유전배경에서 간장을 5-26 cm 가량 단축시키며 수장, 수수, 천립중, 수량 변이에는 약한 영향을 미쳤으며,
sd1-j는 ‘고시히카리’ 유전배경에서 간장을 11.0-26.4 cm 단축시키며 수장은 다소 짧아졌고 수수는 일부 증가하여 수량성은 다소 증가하였다 하여
sd1의 도입이 간장 단축 이외에 부정적 영향을 미치는 않은 것으로 보고되었다(
Futsuhara et al. 1967,
Tomita 2009). 이에 반해
sd1-d를 가지고 있는 인디카 ‘IR36’에 장간 대립유전자인
SD1-in과
SD1-ja를 도입한 계통을 3년간 동일 조건에서 수량성을 분석한 결과,
SD1-in 도입 계통이 ‘IR36’보다 수량성이 높았고
SD1-ja 도입 계통도 도복에 의한 위험성은 있으나 ‘IR36’과 수량성이 비슷하여 장간 대립유전자
SD1이 단간 대립유전자
sd1보다 수량성이 높았다 하였다(
Peng et al. 2021).
sd1은 간장을 줄임으로써 질소비료를 다량 투입하더라도 도복에 대한 안정성을 확보해 수량성을 높이는 등 내비성 증진을 통해 전 세계적으로 쌀 증산에 중요한 역할을 하여 왔다(
Peng et al. 2021). 하지만 최근 우리나라에서는 벼 분야 온실가스 감축과 쌀 품질 향상을 위해 질소질 화학비료 사용을 줄이는 것이 시대적 요구사항이다(
Park et al. 2023a). 본 연구결과에서
sd1의 도입은 간장 단축을 통해 도복 경감에 긍정적으로 작용할 것으로 여겨지나 등숙률과 수량이 줄어드는 등 부정적인 영향도 미치는 것으로 나타났고, 기존 연구결과에서 유전 배경에 의해서
sd1 도입 효과가 변동되는 점, 향후 우리나라 벼 농사에서 질소질 비료 사용량이 줄어들 것을 감안할 때 우리나라 재배품종 배경에서
sd1 대립유전자형의 효과를 면밀히 파악하여 육종사업에 반영하는 것이 바람직할 것으로 생각된다.
GS3는 천립중, 수당립수, 등숙률, 제현율, 1주 수량에 영향을 미쳤으며,
gs3 대립유전자형은 천립중이 3.8 g 무거워졌고 제현율 0.4%, 1주 수량 1.7 g 증가하였으며, 수당립수 12개, 등숙률 1.9% 감소하였다(
Table 3). 우리나라 재배품종에
gs3 대립유전자의 도입은 미국 품종인 ‘Calrose’를 통해 1999년에 개발된 ‘신동진’과 ‘소비’ 품종에 도입되었고, 이들 품종을 교배모본으로 고품질 ‘평안’(2003년 개발), ‘다미’(2006년), 자포니카 초다수 ‘한마음’(2004년), ‘희망찬’(2011년), 찰벼 ‘백설찰’(2007년) 등 기존 자포니카 품종의 중단립종⋅단원형 입형과 구분이 가능한 장립종과 중원형에 근접하게 종실 크기가 증대된 중대립종 품종들이 개발된 것으로 보고되었다(
Lee et al. 2020). ‘신동진’ 개발을 통한 통한 자포니카 품종으로의
gs3 대립유전자의 도입은 단순히 종실 크기의 증가뿐만 아니라 새로운 식감의 고품질, sink size 증대를 통한 초다수, 가공적성 변경 특수미 등 국내 육성품종의 다양성을 확대하는데 큰 기여를 하였다(
Lee et al. 2020). 또한
GS3의 기능상실 대립유전자형인
gs3은 뿌리보다 종실로 광합성 동화산물을 더 많이 할당하여 메타노젠(methanogens)으로부터의 메탄 생성을 저감하고 종실 크기와 무게를 증대하여 수량성을 향상시킴으로써 질소 비료 사용을 줄일 수 있는 등 온실가스 감축에 효과가 있을 것으로 보고되었다(
Kwon et al. 2023). 우리나라 재배품종에
gs3 도입은 육성품종의 다양성 확보뿐만 아니라 온실가스 감축에도 유용한 것으로 판단되며
gs3를 활용한 다양한 육종사업 진행될 것으로 생각된다.
OsTB1는 수수, 수당립수, 등숙률에 영향을 미쳤으며,
OsTB1TGTG 대립유전자형은 수수가 1.3개 줄어들었으며 수당립수 10개, 등숙률 1.4% 증가하였다.
OsTB1는 도복 저항성에 관여하는 QTL인
SCM3와 동일 유전자로
OsTB1TGTG는 수수는 감소하나 수당립수가 증가하고 도복에 대한 저항성이 향상되는 등 유용한 대립유전자라 하였다(
Yano et al. 2015). 본 연구에서
OsTB1TGTG 보유계통은 수수는 줄어들었으나 상대적으로 수당립수가 증가하였고 1주 수량은 통계적으로 차이는 없었으나 등숙률이 향상된 점을 볼 때
OsTB1TGTG 도입이 수량성 측면에서 부정적인 영향을 미치지 않는 것으로 판단된다. Rice SNP-Seek Database의 유전자원에 대한
OsTB1의 haplotype 분석 결과 268개 온대자포니카 자원에서는 TGTG가 삽입되어 있는 Hap6의 비율이 26%를 차지하였고, 우리나라 54개 재배품종을 대상으로
OsTB1 대립유전자형을 분류한 결과
OsTB1TGTG 대립유전자를 가지는 품종은 ‘신동진’, ‘운광’, ‘드래찬’ 등 13품종으로 전체의 24.1%를 차지하였다(
Takai et al. 2023,
Yoon et al. 2023).
OsTB1TGTG 대립유전자의 도복에 대한 저항성이 확인되었고 수량성에 부정적인 영향을 미치지 않았으며 상대적으로 우리나라 재배품종에 도입된 비율이 낮기 때문에 이를 내도복성 품종 육성에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 생각된다. 수수는 분얼기에 메탄 배출률과 정의 상관을 나타냈고, 수수가 적은 벼 품종이 메탄 전송 능력(methane transport capacity; MTC)이 낮다고 하여 수수가 적은 품종이 메탄 발생이 적을 수 있을 것이라 하였다(
Aulakh et al. 2000,
Mariko et al. 1991,
Yoon et al. 2023). 우리나라 벼 육종사업에서
OsTB1TGTG 대립유전자의 활용은 메탄 발생 저감을 통한 온실가스 감축에도 유용할 수 있을 것으로 생각된다.
SD1, GS3, OsTB1 대립유전자형 조합이 수량 관련 형질에 미치는 영향
출수기 이외에 수량 관련 형질에 영향이 적었던
Hd18을 제외하고,
SD1,
GS3,
OsTB1 대립유전자형 조합이 수량 관련 형질에 미치는 영향과 유전자들의 상호작용효과를 분석하였다. 3번염색체에 연관되어 존재하는
GS3와
OsTB1 두 개의 유전자의 대립유전자형 조합에 따른 농업형질 값을 비교 분석하였다(
Table 4). CY_RIL 중 모본인 ‘참동진’과 같은 대립유전자형 조합인
gs3-OsTB1TGTG을 가지는 계통이 37개, 부본인 ‘영호진미’와 같은 대립유전자형 조합인
GS3- OsTB1을 가지는 계통이 13개로 양친형의 수는 50개 였으며, 재조합형인
gs3-OsTB1 (25계통)와
GS3-OsTB1TGTG (16계통) 대립유전자형 조합이 41개로 재조합 빈도는 45.1%를 나타냈다.
GS3와
OsTB1은 같은 염색체 상에 존재함에도 독립적에 가깝게 유전한 것은
GS3는 3번 염색체의 단완에 위치하는 반면,
OsTB1은 장완에 떨어져 위치하고 있기 때문으로 판단되며, 연관이 약하기 때문에 육종에 있어서 목표 대립유전자형 조합 작성에 어려움이 덜 한 것으로 생각된다.
GS3,
OsTB1의 네 개의 대립유전자형 조합은 출수기, 간장, 수장에 있어서 형질 값의 통계적 차이는 없었다. 통계적 차이가 있었던 수수, 수당립수, 천립중, 등숙률, 정현율, 1주 수량에 대해서 두 개의 유전자의 상호작용 효과를 이원분산분석으로 판단하였다(
Fig. 4). 일반적으로 부분 에타제곱(
η2) 값이 0.01 이하 이면 요인에 의한 효과의 크기가 작고, 0.06 이상 이면 중간 정도의 효과이고, 0.14 이상 이면 효과의 크기가 크다고 판단한다(
Nam et al. 2019).
GS3와
OSTB1의 대립유전자형이 형질 값의 평균 차이를 중간 정도 이상으로 설명하고 있는 것은 수수에서
OsTB1 (
η2=0.381), 수당립수는
GS3 (0.157)와
OsTB1 (0.114), 천립중은
GS3 (0.68), 등숙률은
GS3 (0.09)와
OsTB1 (0.63), 정현률은
GS3 (0.177), 1주 수량은
GS3 (0.09) 이었다.
GS3와
OsTB1의 상호작용에 의한 효과는 수수(
η2=0.004), 수당립수(0.001), 천립중(0.003), 등숙률(0.007), 정현율(0.011), 1주 수량(0.001) 모두 낮아
GS3와
OsTB1의 상호작용 효과는 없는 것으로 판단된다.
GS3, OsTB1 함께
SD1을 포함하여 세 개의 유전자가 수량 관련 형질에 미치는 영향과 상호작용 효과를 분석하였다(
Table 5). 출수기에 대해서는 유전자들의 영향과 상호작용 효과가 없었고, 수수는
OsTB1, 천립중과 정현률은
GS3 유전자 하나에 의해서만 통계적으로 유의미한 변이가 발생하였다. 간장은
SD1과
OsTB1, 1주 수량은
SD1과
GS3 유전자의 영향을 받았고, 수장은
SD1과
SD1*GS3*OsTB1 세 개의 유전자 상호작용에 영향을 받았다. 수당립수와 등숙률은 세 개의 유전자 각각에 모두 영향을 받았으며, 이외에 수당립수는
SD1*GS3*OsTB1 세 개의 유전자 상호작용, 등숙률은
SD1*GS3 두 개의 유전자 상호작용에 영향을 받았다. CY_RIL에서 세 개의 유전자
SD1,
GS3,
OsTB1TGTG에 대한 대립유전자형 조합은 작성 가능한 8개의 조합이 모두 작성되었다(
Table 6). 모본인 ‘참동진’과 같은 대립유전자형 조합인
SD1-gs3-OsTB1TGTG가 22계통으로 가장 많았고 이후
SD1-gs3-OsTB1 (18계통),
sd1-gs3-OsTB1TGTG (15계통),
SD1-GS3-OsTB1TGTG (13계통),
SD1-GS3-OsTB1 (10계통),
sd1-gs3-OsTB1 (7계통) 순이었고 부본인 ‘영호진미’의
sd1- GS3-OsTB1 조합과
sd1-GS3-OsTB1TGTG 조합이 각 3계통으로 적었다. 8조합 모두 출수기에서는 통계적 차이가 없었다. 간장과 수장은
sd1을 보유한 조합이
SD1 보유 조합에 비해 모두 짧았다. 수수는
OsTB1을 보유한 조합이
OsTB1TGTG 보유 조합에 비해 많았고, 천립중과 정현률은
gs3을 보유한 조합이
GS3 보유 조합이 비해 형질 값이 높았다. 1주 수량은
SD1을 보유한 조합이
sd1 보유 조합에 비해 높았고,
SD1과
OsTB1가 동일 대립유전자형일 경우
gs3를 보유한 조합이
GS3 보유 조합보다 높았다. 세 개의 유전자가 형질 값에 모두 영향을 미친 수당립수와 등숙률에 대해서 각각의 대립유전자형 조합에서의 대립유전자의 치환이 형질 변이에 미치는 영향을 분석하였다(
Fig. 5). 수당립수에서
SD1의 치환은
GS3-OsTB1TGTG 조합 배경에서만 통계적으로 유의미하게
sd1이 수당립수 감소에 영향을 미쳤다.
GS3의 치환은
SD1을 포함한 조합 배경(
SD1-OsTB1,
SD1-OsTB1TGTG)에서
gs3가 수당립수 감소에 통계적으로 유의미하게 영향을 미쳤으며,
OsTB1에서는
sd1-GS3 조합 배경을 제외한 세 개의 조합 배경에서
OsTB1TGTG로의 치환이 수당립수 증가에 영향을 미쳤다. 등숙률에서
SD1의 치환은
gs3를 포함한 조합 배경(
gs3-OsTB1,
gs3-OsTB1TGTG)에서
sd1이 등숙률 감소에 통계적으로 유의미하게 영향을 미쳤다.
GS3의 치환은
sd1-OsTB1TGTG 조합 배경에서만 통계적으로 유의미하게
gs3가 등숙률 감소에 영향을 미쳤으며,
OsTB1에서는
SD1-GS3 조합 배경에서만
OsTB1TGTG로의 치환이 등숙률 향상에 영향을 미쳤다. 수당립수와 등숙률과 같은 형질들은 대립유전자의 치환 시 다른 대립유전자들의 조합 배경에 의해서 형질 변이가 영향을 받을 수 있기 때문에 육종사업에서 목표 대립유전자 도입 시 다른 유전자들의 대립유전자형도 검토할 필요가 있을 것으로 판단된다.
‘참동진’ 쓰러짐 개선을 위한 우량계통 선발
‘참동진’은 ‘신동진’의 우수한 농업형질 특성은 유지하면서 병에 대한 저항성을 증진시키고자 개발된 근동질계통이다(
Park et al. 2023b). ‘참동진’은 ‘신동진’의 유전적 배경이 96.3%로 같아 일반 쌀에 비해 1.3배 가량 큰 ‘신동진’ 고유의 중대립종 입형 특성과 우수한 밥맛 등 장점을 그대로 유지하면서 야생벼에서 유래한 벼흰잎마름병 저항성 유전자
Xa21을 도입함으로써 벼흰잎마름병에 대한 저항성이 향상되었다. ‘참동진’은 ‘신동진’의 장점을 유지하고 있는 동시에 단점도 보유하고 있다. 1999년 농촌진흥청에서 개발된 ‘신동진’은 2018년부터 2022년까지 국내에서 가장 많이 재배되는 등 우리나라를 대표하는 품종이다. 하지만 보급 초기인 2000년대 초반에는 표준 질소시비량이 11 kg/10a로 현재의 9 kg/10a보다 비료 사용량이 높은 수준으로 수확기 태풍 조우 시 ‘신동진’의 큰 키로 인한 심각한 도복 피해가 빈번히 발생하여 ‘주남’ 등 단간 내도복 품종들에 비해 농가 선호가 낮았다. ‘신동진’은 차별화된 입형 특성과 우수한 밥맛으로 전라북도를 중심으로 재배가 유지되어 왔고 우리나라를 대표하는 수준까지 재배면적이 확대되었으나 도복에 대한 취약점은 개선사항으로 지속적으로 제기되어 왔다. ‘신동진’ 근동질계통인 ‘참동진’도 현장 보급 과정에서 ‘신동진’과 같이 도복에 약한 것으로 판정되어 이에 대한 보완이 요구되고 있다.
우리나라는 벼가 익어가는 성숙기에 잦은 태풍의 내습으로 도복에 의한 피해가 많이 발생하여 왔다(
Kim et al. 2000). 도복은 벼가 성숙되어 감에 따라 지상부와 지하부의 지지력이 약해지고 상부의 무게가 무거워져 힘의 균형이 파괴되어 발생하는 것으로 하위 절간의 좌절(좌절도복), 줄기의 만곡현상(만곡도복)과 뿌리의 지지력이 약해서 발생하는 쓰러짐(뿌리도복) 등으로 구분된다(
Chang et al. 1999). 현장에서 ‘참동진’의 도복 양상은 식물체가 버틸 때까지 버티다가 좌절도복이 일어나는 것으로 파악되고 있다. 줄기가 휘어지는 만곡도복에 비해 주로 3-4 절간이 완전히 꺾여서 발생하는 좌절도복은 도복 피해 뿐만 아니라 이삭이 수면에 닿으면서 수발아 발생으로 이어져 그 피해가 심각한 것으로 알려져 있다(
Choi et al. 2000). 도복 방지 대책으로 재배기술 측면에서 심경, 적정 이앙밀도, 적정 시비량 및 시비방법, 물관리 등이 있지만 근본적으로는 내도복성 품종 육성 및 재배가 바람직하다(
Kim et al. 2000). 1980-1990년대 내도복성 통일형 품종에서 자포니카 품종으로 재배품종의 생태형이 전환됨에 따라 도복에 대한 중요성이 더욱 부각되었고 반왜성 유전자를 도입한 준단간 자포니카 벼 품종 개발에 박차를 가하였다(
Kim 2010). 이후 ‘밀양95호’ 후대 내도복 품종인 ‘일미’(1995년 개발), ‘동안’(1996), ‘남평’(1997) 등이 개발되었다(
Shin et al. 1998). 2000년 단간 내도복이면서 밥맛이 좋은 ‘주남’이 개발된 이후 ‘주남’을 교배모본으로 이용하여 많은 단간 내도복 고품질 벼 품종이 개발되었고, 최고품질 벼 품종 중에서도 ‘호품’, ‘영호진미’, ‘미품’, ‘알찬미’ 등 4품종이 ‘주남’을 직접적으로 교배모본으로 이용하여 개발되었다(
Hyun et al. 2021,
Kim et al. 2012,
Ko et al. 2008,
Yeo et al. 2012). 농가 포장에서 재배안정성이 높은 단간 내도복 품종이 재배되면서 과비로 인한 품질 저하와 병해충 발생 등 문제점이 지속적으로 발생하여 최근의 벼 육종사업에서는 의도적으로 벼 키를 다소 키워 비료 시용을 간접적으로 억제하는 방안도 활용하고 있다(
Baek et al. 2019). 하지만, 지구온난화에 의한 강력한 태풍 발생 등 기후변화를 고려한다면 도복에 대한 안정성 확보는 여전히 중요하며, ‘참동진’의 좌절도복 피해를 극복하기 위한 육종적 노력이 필요하다.
‘참동진’은 강한 줄기 특성과 관련된
SCM3의 대립유전자와 동일한
OsTB1TGTG를 보유하고 있다. ‘참동진’의 육성 당시 좌절중(breaking strength)은 1,125 g으로 도복에 강한 것으로 알려진 ‘남평’의 1,013 g 보다 높은 등 강한 줄기 특성을 나타냈는데 이는
OsTB1TGTG에 의한 영향으로 판단된다(
Park et al. 2023b). 강한 줄기 특성을 보유하고 있음에도 좌절도복 피해가 발생하고 있는 현안을 고려하여 ‘참동진’의 큰 키를 줄임으로써 도복에 대한 안정성을 확보하기 위하여 ‘참동진’의 주요 우수특성은 유지하면서 간장 단축 효과가 있는
sd1 대립유전자를 도입하고자 하였다. CY_RIL 중 ‘참동진’의 대립유전자형 조합인
Hd18-SD1-gs3-OsTB1TGTG에서 출수기, 중대립 입형 및 강한 줄기 특성에 관여하는
Hd18-gs3-OsTB1TGTG는 유지하면서
SD1이
sd1으로 치환된
Hd18-sd1-gs3-OsTB1TGTG 대립유전자형 조합의 유망계통 ‘CY_RIL_79’를 선발하였다(
Supplementary Table 3). ‘CY_RIL_79’는 ‘참동진’에 비해 간장과 수장이 짧았으며, 출수기, 수수, 천립중, 등숙률, 정현률은 비슷하였고 수당립수와 1주 수량은 적었다. ‘CY_RIL_79’에 대한 수량 관련 형질을 정밀하게 분석하기 위하여 생산력검정시험을 수행하였다(
Table 7). 생산력검정시험에서 ‘CY_RIL_79’는 출수기가 ‘신동진’, ‘참동진’과 비슷하였다. ‘신동진’과 ‘참동진’이 주로 재배되고 있는 전라북도 지역에서 이들 품종들은 보통기 재배뿐만 아니라 맥류 후작에 따른 이모작 재배가 많이 이루어지고 있다. 부본인 ‘영호진미’와 같이 늦은 출수기는 이모작 재배의 장애요인으로 작용할 수 있으며, 본 연구결과에서 출수기 관련 대립유전자형
hd18의 도입이 제현율 감소에 영향을 미치는 것으로 분석돼
Hd18을 유지한 계통을 선발하였다. ‘CY_RIL_79’의 간장은 ‘신동진’, ‘참동진’ 뿐만 아니라 ‘영호진미’보다 작은 것으로 나타나
sd1 도입에 따라 단간화 되었으며, 성숙기 포장 달관조사 등을 통해 ‘CY_RIL_79’는 강한 줄기를 보유한 단간 계통으로 도복에 안정적인 특성을 나타내는 것으로 확인되었다. ‘CY_RIL_79’의 수장은 ‘신동진’, ‘참동진’보다 짧았으나 ‘영호진미’보다는 길었고, 수수는 ‘신동진’, ‘참동진’ 보다는 많았으나 ‘영호진미’보다 적었으며, 천립중은 ‘신동진’, ‘참동진’보다 다소 줄어들었다. 정현률은 ‘신동진’, ‘참동진’보다 다소 낮았으나 ‘영호진미’보다 높았고, 1주 수량은 ‘신동진’, ‘참동진’보다 적고 ‘영호진미’와 비슷하였다. 세 개의 유전자
SD1,
GS3,
OsTB1가 형질 변이에 영향을 미치는 것으로 분석된 수당립수와 등숙률에 있어서 ‘CY_RIL_79’의 수당립수는 ‘영호진미’와 비슷한 수준으로 ‘신동진’, ‘참동진’보다 적었고, 등숙률은 다른 품종들에 비해 높은 수준을 나타냈다. 이전 분석에서 ‘참동진’과 같은
gs3-OsTB1TGTG 대립유전자형 조합 배경에서
SD1이
sd1으로 치환될 경우 수당립수는 줄어들었으나 통계적으로 유의성은 없었고 등숙률은 낮아지는 것으로 분석되었는데(
Fig. 5), ‘CY_RIL_79’는 ‘참동진’에 비해 수당립수가 유의하게 줄어들었고 등숙률이 향상된 것으로 나타나 이에 대한 정밀 검토가 필요할 것으로 생각된다. ‘CY_RIL_79’는 ‘참동진’과 ‘신동진’의 출수기, 강한 줄기, 중대립 입형 특성은 유지하면서 간장이 단축된 단간 내도복 우량계통이며 ‘전주697호’로 계통명을 부여하였다. ‘전주697호’는 ‘신동진’을 비교품종으로 하여 지역적응성검정시험을 수행함으로써 수량 관련 형질뿐만 아니라 내도복성 등 생리장해 저항성, 도열병 등 병해충 저항성, 밥맛 등 품질 및 도정 특성에 대한 정밀 검토를 수행할 계획이다.
본 연구에서는 우리나라 자포니카 우수품종인 ‘참동진’과 ‘영호진미’을 교배모본으로 하여 유전분석집단을 작성하고, 국내 재배품종으로 작성된 집단의 다형성 부족 문제를 KASP 마커와 Target capture sequencing SNP-genotyping platform이라는 최신 기술로 극복하여 수량 관련 형질 특성에 대한 양적형질 유전자좌 분석을 수행하였다. 탐색된 주요 QTL의 후보유전자로 Hd18, SD1, GS3, OsTB1을 특정하고 이들 유전자가 수량 관련 형질에 미치는 영향과 상호작용 효과를 분석하여 유전적 정보를 제공함으로써 향후 육종사업에서 활용하고자 하였다. 또한, ‘참동진’의 주요 우수 특성은 유지하면서 sd1을 도입함으로써 단간화된 우량계통인 ‘전주697호’를 선발함으로써 ‘참동진’ 쓰러짐 보완이라는 현안 해결의 실용적 대안을 제시하였다.
적요
‘참동진’은 우리나라 대표품종 ‘신동진’의 병 저항성을 개선한 근동질계통이고, ‘영호진미’는 최고품질 품종 중 밥맛 절대치가 가장 높은 것으로 알려진 품종이다. 본 연구는 ‘참동진/영호진미’ 재조합집단을 작성하고 수량 관련 형질 특성에 대한 QTL 분석을 수행함으로써 보유 유전자들의 작용을 이해하기 위해 수행되었다. 국내 재배품종으로 작성된 집단의 다형성 부족 문제를 극복하기 위하여 KASP 마커와 Target capture sequencing SNP-genotyping platform 기술을 활용하였다. 출수기 관련 QTL로 qHD8을 탐색하였고, 후보 유전자로 Hd18을 확인하였다. hd18 대립유전자형은 출수일수가 3일 지연되었으며, 제현율이 0.3% 감소하였다. 간장, 수장, 1주 수량 관련 QTL로 qCL1, qPL1_2023, qYield_2023을 탐색하였고, 후보 유전자로 SD1을 확인하였다. sd1 대립유전자형은 간장 11 cm, 수장 0.8 cm 단축되었고 1주 수량이 2.3 g 감소되었으며, 수당립수 10개, 등숙률 2.6% 감소에도 영향을 미쳤다. 천립중, 수당립수, 정현률 관련 QTL로 qTGW3, qNS3, qBRR3_2023을 탐색하였고, 후보 유전자로 GS3를 확인하였다. gs3 대립유전자형은 천립중이 3.8 g, 제현율이 0.4% 증가하였으며 수당립수는 12개 감소하였고, 등숙률 1.9% 감소와 1주 수량 1.7 g 증가에도 영향을 미쳤다. 수수 관련 QTL로 qTN3을 탐색하였고, 후보 유전자로 OsTB1을 확인하였다. OsTB1TGTG 대립유전자형은 수수가 1.3개 줄어들었으며, 수당립수 10개 및 등숙률 1.4% 증가에도 영향을 미쳤다. SD1, GS3, OsTB1 대립유전자형 조합이 수량 관련 형질에 미치는 영향을 분석하였고, 수당립수와 등숙률은 대립유전자 치환 시 다른 대립유전자들의 조합 배경에 따라 형질 변이에 영향을 받음을 확인하였다. ‘참동진’의 출수기, 중대립 입형 및 강한 줄기 특성에 관여하는 Hd18-gs3-OsTB1TGTG 대립유전자형은 유지하면서 SD1이 sd1으로 치환됨으로써 간장이 줄어들고 도복에 강한 특성을 나타내는 우량계통 ‘전주697호’를 선발하였다. ‘전주697호’는 ‘참동진’의 쓰러짐 보완이라는 현안 해결의 실용적 대안으로 활용될 것으로 기대된다.
보충자료
사사
본 논문은 농촌진흥청 작물시험연구사업(남부지역 적응 밥쌀용 재배안정성 벼 품종개발(3단계), 과제번호: PJ016067022024)의 지원으로 수행된 결과의 일부입니다. 우리나라 자포니카 벼 품종들의 다형성 분석이 가능하도록 KASP 마커 세트와 Target capture sequencing SNP-genotyping platform 등 우수한 기술을 개발해 주신 농촌진흥청 국립농업과학원 지현소 박사님의 기여에 깊은 감사의 말씀을 올립니다.
Fig. 1Phenotypic distribution of yield-related traits in the population of 91 RILs derived from a cross between ‘Chamdongjin’ and ‘Younghojinmi’ across two years (A-I). The blue and yellow curves and dashed lines represent the density plots and mean values of CY_RIL for the years 2022 and 2023, respectively. The blue and yellow inverted triangles represent the mean values of parents for the years 2022 and 2023, respectively. CDJ: Chamdongjin, YHJM: Younghojinmi, DAS: days after seeding.
Fig. 2Phenotypic distribution of grain-related traits in the population of 91 RILs derived from a cross between ‘Chamdongjin’ and ‘Younghojinmi’ across two years (A-D) and path analysis of the causal relationship among grain-related traits to explain 1,000-grain weight variation in 2022 (E) and 2023 (F). The blue and yellow curves and dashed lines represent the density plots and mean values of CY_RIL for the years 2022 and 2023, respectively. The blue and yellow inverted triangles represent the mean values of parents for the years 2022 and 2023, respectively. CDJ: Chamdongjin, YHJM: Younghojinmi. GL: grain length, GW: grain width, GT: grain thickness, TGW: 1,000-grain weight. Single-headed continuous arrows represent linear dependencies (direct effects) calculated as standardized regression coefficients, while double-headed dotted arrows indicate correlation coefficients between each traits. Blue arrows indicate positive effects. The arrow line thickness represents the proportion of the effect. ** indicates significant at 1% probability level.
Fig. 3Relationship among yield-related traits. Correlation analysis in 2022 (A) and 2023 (B). Path analysis of the causal relationship among yield-related traits to explain yield variation in 2022 (C) and 2023 (D). HD: heading date, CL: culm length, PL: panicle length, PN: number of panicles per hill, NS: number of spikelets per panicle, TGW: 1,000-grain weight, RRG: ratio of ripened grain, BRR: brown/rough rice ratio. Single-headed continuous arrows represent linear dependencies (direct effects) calculated as standardized regression coefficients, while double-headed dotted arrows indicate correlation coefficients between each traits. Blue and red arrows indicate positive and negative effects, respectively. The arrow line thickness represents the proportion of the effect. Ns, *, and ** indicate no significant, significant at 5 and 1% probability level, respectively.
Fig. 4Interaction effects of GS3 and OsTB1 alleles on yield-related traits (A-F). A: number of panicles per hill (PN), B: number of spikelets per panicle (NS), C: 1,000-grain weight (TGW), D: ratio of ripened grain (RRG), E: brown/rough rice ratio (BRR). F: yield.
Fig. 5Interaction effects of SD1, GS3, and OsTB1 alleles on the number of spikelets per panicle (NS, A) and ratio of ripened grain (RRG, B). The black squares represent the mean values of phenotype for each gene combinations. The numbers in the parentheses represent the number of lines constituting each allele combination. Ns, *, and ** indicate no significant, significant at 5 and 1% probability level, respectively.
Table 1QTLs associated with yield-related traits identified in the recombinant inbred line population derived from a cross between ‘Chamdongin’ (P1) and ‘Younghojinmi’ (P2) during the years 2022-2023.
Table 1
|
Traitz
|
QTL name |
Chr.y
|
Position
(cM) |
Interval-flanking markers |
LODx
|
PVEw
(%) |
Addv
|
Candidate
geneu
|
|
|
left |
right |
|
HD |
qHD8_2022
|
8 |
5 |
chr08_2107949 |
chr08_2479524 |
12.7 |
47.8 |
-2.01 |
Hd18
|
|
qHD8_2023
|
8 |
5 |
chr08_2107949 |
chr08_2479524 |
15.7 |
42.6 |
-1.31 |
Hd18
|
|
CL |
qCL1_2022
|
1 |
344 |
KJ01_109 |
chr01_36649551 |
17.6 |
42.1 |
6.85 |
SD1
|
|
qCL1_2023
|
1 |
346 |
KJ01_109 |
chr01_36649551 |
9.2 |
35.9 |
4.88 |
SD1
|
|
PL |
qPL1_2023
|
1 |
340 |
KJ01_109 |
chr01_36649551 |
4.6 |
17.3 |
0.62 |
SD1
|
|
PN |
qPN3_2022
|
3 |
155 |
chr03_28852757 |
chr03_32608218 |
5.4 |
24.0 |
-0.55 |
OsTB1
|
|
qPN3_2023
|
3 |
150 |
chr03_24699522 |
chr03_28852757 |
6.0 |
24.8 |
-0.75 |
OsTB1
|
|
NS |
qN3S_2022
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
7.1 |
13.3 |
-7.86 |
GS3
|
|
qNS3_2023
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
4.4 |
12.2 |
-6.65 |
GS3
|
|
TGW |
qTGW3_2022
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
26.4 |
69.1 |
1.66 |
GS3
|
|
qTGW3_2023
|
3 |
103 |
chr03_16733441 |
chr03_17092696 |
20.9 |
62.3 |
1.86 |
GS3
|
|
BRR |
qBRR3_2023
|
3 |
103 |
chr03_16733441 |
chr03_17092696 |
6.8 |
29.7 |
0.28 |
GS3
|
|
Yield |
qYield1_2023
|
1 |
346 |
KJ01_109 |
chr01_36649551 |
5.7 |
14.2 |
1.62 |
SD1
|
Table 2QTLs associated with grain-related traits identified in the recombinant inbred line population derived from a cross between ‘Chamdongin’ (P1) and ‘Younghojinmi’ (P2) during the years 2022-2023.
Table 2
|
Traitz
|
QTL name |
Chr.y
|
Position
(cM) |
Interval-flanking markers |
LODx
|
PVEw
(%) |
Addv
|
Candidate
geneu
|
|
|
left |
right |
|
GL |
qGL_2022
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
25.9 |
73.7 |
0.33 |
GS3
|
|
qGL_2023
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
34.6 |
77.1 |
0.33 |
GS3
|
|
RLW |
qRLW_2022
|
3 |
101 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
23.3 |
69.4 |
0.11 |
GS3
|
|
qRLW_2023
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
21.7 |
65.2 |
0.10 |
GS3
|
Table 3Effects of Hd18, SD1, GS3 and OsTB1 alleles on the phenotype of yield-related traits.
Table 3
|
Allele typez
|
n |
HDy
(DAS) |
CL
(cm) |
PL
(cm) |
PN |
NS |
TGW
(g) |
RRG
(%) |
BRR
(%) |
Yield
(g/plant) |
|
Hd18
|
54 |
106** |
85ns
|
21.1ns
|
10.1ns
|
118ns
|
26.1ns
|
90.5ns
|
82.9**
|
30.1ns
|
|
hd18
|
37 |
109 |
87 |
21.3 |
10.2 |
123 |
25.3 |
90.2 |
82.6 |
30.5 |
|
|
SD1
|
63 |
108ns
|
89** |
21.4**
|
10.1ns
|
123**
|
25.6ns
|
91.2**
|
82.8ns
|
30.9**
|
|
sd1
|
28 |
107 |
78 |
20.6 |
10.2 |
113 |
26.1 |
88.6 |
82.7 |
28.6 |
|
|
gs3
|
62 |
107ns
|
85ns
|
21.2ns
|
10.2ns
|
116**
|
27.0**
|
89.8**
|
82.9**
|
30.8**
|
|
GS3
|
29 |
108 |
87 |
21.1 |
10.1 |
128 |
23.2 |
91.7 |
82.5 |
29.1 |
|
|
OsTB1TGTG
|
53 |
108ns
|
87ns
|
21.3ns
|
9.6**
|
124**
|
25.9ns
|
91.0*
|
82.8ns
|
29.8ns
|
|
OsTB1
|
38 |
107 |
85 |
21.0 |
10.9 |
114 |
25.6 |
89.6 |
82.7 |
30.7 |
Table 4Effects of GS3 and OsTB1 allele combinations on the phenotype of yield-related traits.
Table 4
|
Allele combinationz
|
n |
HDy
(DAS) |
CL
(cm) |
PL
(cm) |
PN |
NS |
TGW
(g) |
RRG
(%) |
BRR
(%) |
Yield
(g/plant) |
|
gs3-OsTB1TGTG
|
37 |
108ax
|
85a |
21.2a |
9.6b |
120b |
27.0a |
90.3b |
82.9a |
30.3ab |
|
gs3-OsTB1
|
25 |
107a |
85a |
21.2a |
11.0a |
110c |
27.0a |
89.b |
82.9a |
31.4a |
|
GS3-OsTB1TGTG
|
16 |
108a |
89a |
21.3a |
9.6b |
132a |
23.4b |
92.7a |
82.5b |
28.7b |
|
GS3-OsTB1
|
13 |
107a |
84a |
20.8a |
10.7a |
123b |
23.0b |
90.4b |
82.4b |
29.5b |
Table 5ANOVA analysis with F-values for the effects of SD1, GS3, OsTB1, and their interactions on the phenotypic variation of yield-related traits.
Table 5
|
Source of variance |
dfz
|
HDy
|
CL |
PL |
PN |
NS |
TGW |
RRG |
BRR |
Yield |
|
SD1
|
1 |
0.2ns
|
87.0**
|
15.1**
|
0.4ns
|
13.2**
|
2.7ns
|
21.6**
|
0.3ns
|
19.2**
|
|
GS3
|
1 |
0.0ns
|
0.1ns
|
1.9ns
|
0.0ns
|
17.0**
|
187.7**
|
6.9*
|
20.3**
|
15.6**
|
|
OsTB1
|
1 |
3.8ns
|
4.2*
|
2.3ns
|
55.8**
|
18.6**
|
0.3ns
|
10.2**
|
0.2ns
|
2.4ns
|
|
SD1*GS3
|
1 |
0.6ns
|
0.0ns
|
2.9ns
|
2.2ns
|
2.4 |
3.1ns
|
4.1*
|
0.1ns
|
0.8ns
|
|
SD1*OsTB1
|
1 |
0.6ns
|
1.2ns
|
0.9ns
|
0.3ns
|
1.7 |
0.7ns
|
1.9ns
|
1.7ns
|
0.1ns
|
|
GS3*OsTB1
|
1 |
0.4ns
|
1.7ns
|
0.7ns
|
0.9ns
|
0.6 |
0.6ns
|
0.6ns
|
1.3ns
|
0.0ns
|
|
SD1*GS3*OsTB1
|
1 |
0.3ns
|
1.9ns
|
9.3**
|
1.0ns
|
7.8**
|
1.3ns
|
0.3ns
|
0.0ns
|
1.3ns
|
Table 6Effects of SD1, GS3, and OsTB1 allele combinations on the phenotype of yield-related traits.
Table 6
|
Allele combinationz
|
n |
HDy
(DAS) |
CL
(cm) |
PL
(cm) |
PN |
NS |
TGW
(g) |
RRG
(%) |
BRR
(%) |
Yield
(g/plant) |
|
SD1-gs3-OsTB1TGTG
|
22 |
108ax
|
90a |
21.3ab |
9.6b |
123b |
26.9a |
91.4abc |
82.9ab |
31.2ab |
|
sd1-gs3-OsTB1TGTG
|
15 |
108a |
79cd |
21.1abc |
9.7b |
117bc |
27.0a |
88.7cd |
82.9ab |
29.0bc |
|
SD1-gs3-OsTB1
|
18 |
107a |
89ab |
21.6a |
11.0a |
112bc |
26.9a |
90.3bc |
83.0a |
32.1a |
|
sd1-gs3-OsTB1
|
7 |
107a |
77de |
20.2cd |
11.0a |
105c |
27.1a |
86.2d |
82.7ab |
29.6abc |
|
SD1-GS3-OsTB1TGTG
|
13 |
108a |
90a |
21.7a |
9.4b |
138a |
23.7b |
92.5ab |
82.5abc |
29.6abc |
|
sd1-GS3-OsTB1TGTG
|
3 |
107a |
83bc |
19.5d |
10.6a |
106c |
22.1c |
93.4a |
82.5abc |
25.0d |
|
SD1-GS3-OsTB1
|
10 |
107a |
88ab |
20.9abc |
10.7a |
123b |
23bc |
90.9abc |
82.4bc |
30abc |
|
sd1-GS3-OsTB1
|
3 |
106a |
72e |
20.3bcd |
10.9a |
124b |
22.8bc |
88.9cd |
82.1c |
27.8c |
Table 7Yield-related traits of ‘Jeonju697’ at the replicated yield trial in 2023.
Table 7
|
Variety |
Allele combination |
HDz
(DAS) |
CL
(cm) |
PL
(cm) |
PN |
NS |
TGW
(g) |
RRG
(%) |
BRR
(%) |
Yield
(kg/ha) |
|
Sindongjin |
Hd18-SD1-gs3-OsTB1TGTG
|
107by
|
81a |
23a |
11.0b |
126a |
28.2a |
84.5b |
84.1a |
545a |
|
Chamdongjin |
Hd18-SD1-gs3-OsTB1TGTG
|
107b |
82a |
23a |
11.2b |
123a |
28.7a |
83.0b |
83.9a |
548a |
|
Younghojimi |
hd18-sd1-GS3-OsTB1
|
113a |
77b |
19c |
13.0a |
86b |
22.5c |
83.3b |
82.5b |
501b |
|
Jeonju697 |
Hd18-sd1-gs3-OsTB1TGTG |
107b |
72c |
21b |
11.9ab |
97b |
27.2b |
90.5a |
83.3ab |
510b |
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