Original Research Article

The Korean Journal of Crop Science. September 2021. 265-269
https://doi.org/10.7740/kjcs.2021.66.3.265

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 재료 및 방법

  •   실험재료 준비 및 관리

  •   생존률, 포복경 생성률 및 꽃대 출현률 측정

  •   통계분석

  • 결과 및 고찰

  • 적 요

서 론

조아시아그래스 속(Zoysia spp.) 잔디는 한국 자생종으로, 전국적으로 자생하며 들잔디(Z. japonica Steud.), 갯잔디(Z. sinica Hance.), 왕잔디(Z. macrostachya Franch. and Sav.), 금잔디(Z. matrella [L.] Merr.) 가 해안가와 내륙지방에 분포하고 있는 것으로 보고되어 있다(Bae et al., 2010; Choi et al., 1997). 자생하고 있는 조아시아그래스 중, 종간 교잡 친화력이 있는 경우, 개화 시기가 중첩되는 환경에서 자연교잡에 의해 후대가 형성되는 것이 가능하며, 후대들은 형태적으로 연속적인 변이가 나타난다고 알려져 있다(Bae et al., 2012; Choi et al., 2008; Forbes, 1952; Hong & Yeon, 1985). 교잡에 의해서 생겨난 라인들은 생육속도가 빠르고, 환경 저항성도 크며, 잡종강세가 발현되므로 좋은 형질을 지닌 잔디를 얻을 수 있다.

조이시아그래스는 주로 포복경이나 지하경으로 생장을 하기 때문에, 뗏장, 스프리그, 플러그 등을 활용하여 번식을 했고, 종자의 발아력이 낮기 때문에 종자를 통한 번식은 매우 제한적이다(Choi et al., 2008; Kim, 1991). 하지만 조이시아그래스의 종피처리 기술이 개발되어 종자를 활용한 잔디밭 조성이 가능해졌다(Choi et al., 2020; Han et al., 2014; Jeon et al., 2001). 종자형 조이시아그래스 신품종이 개발되면, 이 신품종에 대한 수요가 급격히 늘어날 것으로 예측하고 있다(Choi et al., 2020). 종자형 신품종 개발을 위해 확보하고 있는 유전자원들의 종자 수확량과 발아력에 대한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있으며, 이미 개발되어 이용되고 있는 품종도 존재한다(Bae et al., 2012; Chung et al., 2013; Engelke & Murry, 1989; Patton, 2003). 하지만, 꽃대 출현에 대한 연구는 부족한 실정이다. 종자형 품종 개발이 신속하게 이루어지기 위해서는 확보하고 있는 잔디 유전자원의 꽃대 출현 빈도에 대한 기초자료가 필요할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 종자형 조이시아그래스의 교잡을 통한 신품종 개발을 목표로 국내에서 사용되고 있는 조이시아그래스 품종들과 자생지에서 수집된 계통을 합해 총 549개 유전자원에서 꽃대 출현 빈도를 조사하고 이식 후 생존률, stolon 생성률과의 상관관계를 분석하였다. 이후 20% 이상의 잔디에서 꽃대가 출현한 43개 품종을 다시 선발하여 상관관계 분석을 재차 진행하였다. 이를 통해 조이시아그래스 교잡을 위한 신 품종 육성에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

재료 및 방법

실험재료 준비 및 관리

본 실험은 제주대학교 내 온실에서 수행되었다. 실험에 이용된 잔디는 제주도 제주시 제주대학교 산림생명자원 보존포에서 채취된 유전자원이다. 각 잔디 유전자원은 2020 년 7월 29일에 32구 트레이(1구당 가로 5 cm, 세로 5 cm, 높이 12 cm)에 수도용 상토(Nongwoobio, Gyeonggi-do, Korea)와 보금자리 수도용상토(Nongwoobio, Gyeonggi-do, Korea)를 이용하여 식재하였다. Fig. 1에서 처럼 총 549개 잔디 유전자원을 이식하였는데, 32구 트레이 하나에 가운데 8구를 비우고 양 옆 12구에 한 품종을 12개로 나누어 구 당 각 1개체씩 삽목하였다. 관수는 스프링쿨러를 이용하여 실시하였고 뿌리의 활착을 위해 삽목 이후 한 달간 매일 40분씩 관수하였다. 이후 잔디 상태를 보며 서서히 관수를 줄였고 휴면기인 10월부터는 매주 1회 1시간씩 관수하였다.

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Fig. 1.

Planted Zoysia grass (Zoysia. spp) in the greenhouse.

생존률, 포복경 생성률 및 꽃대 출현률 측정

생존률과 포복경 생성률은 2020년 12월 1일에 하였고, 꽃대 출현률 측정은 2021년 4월 2일, 17일, 그리고 23일에 각각 하였다. 이식 후, 생존한 잔디의 수를 측정하여 생존률을 확인하였고, 생존한 개체 중에서 포복경을 생성한 개체수를 측정하였다. 포복경 생성률은 각 개체의 포복경 개수가 아닌 포복경의 유무를 나타내고 있다. 꽃대 출현률은 생존한 잔디에서 꽃대를 생성한 개체수를 측정하였다. 이 역시 꽃대의 개수가 아닌 꽃대를 생성한 개체수를 말한다.

통계분석

수집한 데이터는 Microsoft Excel (Microsoft Corporation, Microsoft Office Excel, Redmond, WA)을 이용하여 정리하였다. 정리된 데이터를 이용, Sigma plot 8.0 (Systat Software, Inc., San Jose, California) 프로그램을 이용하여 그래프를 작성하였으며, R (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) 프로그램을 이용하여 통계분석을 실시하였다. 상관관계 분석은 R 프로그램 내 “Hmic” 패키지를 이용하여 수행하였다. 수집한 데이터가 정규분포하지 않았기 때문에 Spearman 상관계수를 이용하여 분석하였다. 이어서, PCA 분석을 하기 위해 수집한 모든 데이터를 표준화한 뒤 분석을 실시하였다. 분석 결과는 “ggforify” 패키지를 이용하여 그래프로 작성하였다.

결과 및 고찰

앞으로 작물의 육종에 High throughput phenotyping (HTP)을 적용하게 될 것이다(Chung et al., 2018; Omari et al., 2020). 이 때, 어떤 형질을 우선적으로 고려해야 하는지 먼저 탐색해 놓을 필요성이 있으며 확보해 놓은 유전자원의 경향을 파악하는 것도 매우 중요하다. 유성생식을 통해 종자형 잔디를 육종하기 위해서는 유전자원에서 꽃대가 쉽게 출현하는 것이 요구된다. 꽃대를 확인하기 위해서는 상당히 오랜 시간이 걸리므로 관찰한 다른 두 가지 형질과의 관계에서 꽃대 출현을 유추할 수 있는지 확인하기 위해 상관관계 분석을 수행하였다. 그 결과는 Table 1에서 확인할 수 있다. 우선, 생존률과 포복경 생성률이 유의하게 양의 상관관계를 가진다는 것을 확인할 수 있다(Rho = 0.44). 하지만 생존률과 포복경 모두 꽃대 출현율과의 관계에서 유의하지만(P ≤ 0.05) 낮은 상관관계를 보이며, 음의 상관관계를 나타낸다는 것을 확인할 수 있다(Rho = -0.07). Table 2Fig. 2에서 PCA분석을 통해 전체 데이터를 조망하면, PC1 에서 데이터에 대한 50.83%의 설명력을 지니며 이는 주로 꽃대 출현에 의해 설명된다는 것을 확인할 수 있다. 이처럼 PC1 과 PC2 에서 분산비율이 꽃대 출현이라는 생식 성장에 관련된 요소와 생존률과 포복경 생성률이라는 영양 생장에 관련된 요소, 두 카테고리로 나뉘는 것을 확인할 수 있고, 이는 Fig. 2에서 벡터값의 방향이 두 방향으로 나뉘는 것으로도 확인이 가능하다. 이러한 현상은 전체 데이터를 대상으로 할 때 꽃대 형성자체에 실패한 라인이 70%에 근접하기 때문인 것으로 짐작해 볼 수 있다.

Table 1.

Spearman’s correlation coefficients among survival rates, stolon production rates, floret appearance rates (2,17, and 23, April) of 549 Zoysia grass genetic resources.

Stolon production
rate
Floret appearance
rate (2, April)
Floret appearance
rate (17, April)
Floret appearance
rate (23, April)
Survival rate 0.44 ***,z -0.09 * -0.10 * -0.11 **
Stolon production rate -0.09 * -0.17 *** -0.06 ***
Floret appearance rate (2, April) 0.53 *** 0.43 ***
Floret appearance rate (7, April) 0.77 ***

z * P ≤ 0.05, ** P ≤ 0.01 and *** P ≤ 0.001, n = 549

Table 2.

Eigenvalues of the correlation matrix for survival rate, stolon production rate, floret appearance rate (2,17, and 23, April) of 549 Zoysia grass genetic resources.

Traits Principle component
First (50.83%) Second (26.77%) Third (13.21%)
Survival rate -0.04 -0.70 0.71
Stolon production rate -0.05 -0.70 -0.70
Floret appearance rate (2, April) 0.54 -0.09 -0.04
Floret appearance rate (17, April) 0.60 -0.02 0.01
Floret appearance rate (23, April) 0.58 -0.01 0.03

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Fig. 2.

Principal component analysis for survival rate, stolon production rate, and floret appearance rate (2,17, and 23, April) of 549 Zoysia grass genetic resources. Red letters indicate survival, stolon, floret 1, 2, and 3 mean survival rates, stolon production rate, and floret appearance rates on 2, 18, and 23, April, respectively.

이 경향이 꽃대가 출현하는데 성공한 라인에서도 유지되는지 확인해보기 위해 20% 이상의 꽃대가 출현한 43 개 라인을 대상으로 상관분석을 다시 실시하였다(Table 3). 분석 결과 생존률과 포복경 생성률의 상관관계는 역시 유의하며 양의 상관관계가 있는 것(Rho = 0.55)으로 나타났으나, 꽃대 출현과 생존률이나 포복경 생성률의 상관관계는 낮으며(Rho = 0.08, Rho = 0.24) 유의하지 않은 것으로 나타났다(P > 0.05). PCA 분석을 실시해 본 결과, 전체 라인을 대상으로 분석했을 때와는 다르게 PC1에서 모든 관찰요소에서 분산비율이 비슷하게 나오는 것을 확인할 수 있었고, 생식성장과 영양생장이라는 두 카테고리로 나눌 수 없었다. 이는 PCA 그래프에서 벡터값이 각기 다른 세 방향이라는 것에서도 확인할 수 있다(Fig. 3). 이를 통해 꽃대가 출현하기 전에 꽃대 출현을 예측하기 위해 생존률이나 포복경 생성률을 이용하는 것은 효과적이지 않으며, 꽃대 출현과 상관관계를 가지는 다른 형질을 탐색해보아야 한다는 것을 확인할 수 있다. 또한 무작위로 수집된 전체 유전자원의 특징(Tables 1, 2Fig. 2)과 필요로 의해 선발된 유전자원의 특징(Tables 2, 4Fig. 3)이 다를 수 있다는 것이 확인 가능했다.

Table 3.

Spearman’s correlation coefficients among survival rate, stolon production rate, and floret appearance rate in the grass genetic resources that displayed a floret production rate >20%.

Stolon production rate Floret appearance rate (23, April)
Survival rate 0.55 ***,z 0.08 NS
Stolon production rate 1.00 0.24 NS

z NS P > 0.05, and *** P ≤ 0.001, n = 43

Table 4.

Eigenvalues of the correlation matrix for survival rate, stolon production rate, and floret appearance rate (23, April) of 43 Zoysia grass genetic resources displaying a floret production rate >20%.

Traits Principle component
First (53.84%) Second (28.17%) Third (17.99%)
Survival rate -0.57 0.61 0.55
Stolon production rate -0.65 0.07 -0.75
Floret appearance rate (23, April) -0.50 -0.79 0.36

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Fig. 3.

Principal component analysis for survival rate, stolon production rate, and floret appearance rate (23, April) of 43 Zoysia grass genetic resources displaying a floret production rate >20%. Red letters indicate survival, stolon, and floret 3 mean survival rates, stolon production rate, and floret appearance rate (23, April) respectively.

전체 549개 라인 중, 20% 이상의 꽃대 출현을 보인 라인은 43개에 불과했다. 그러므로 종자형 잔디 개발을 위해서는 이식 후 꽃대 출현률이 저조한 것을 감안, 더욱 많은 유전자원을 확보하는 것이 필요하다. 또한, 꽃대의 출현과 이식 후 생존률, 포복경 생성률의 상관관계가 낮다는 것은 각 특질이 연관되지 않았을 가능성이 높다는 것을 의미하며, 이는 각 형질을 조합할 수 있다는 것이기도 하다. 이를 통해 꽃대의 출현률, 이식 후 생존률 그리고 포복경 생존률이 모두 높은 잔디를 육종해 낼 수 있을 것이다. 이렇게 육종된 새로운 품종의 종자를 이용하고, 종자의 직접 파종이 초기에 관수 요구도가 높다는 단점을 보완하는 플러그 파종(Cho et al., 2007; Youn et al., 2006)까지 이용한다면, 높은 품질의 잔디밭을 빠른 시간안에 조성할 수 있는 기술을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

적 요

본 연구는 새로운 종자형 잔디 개발을 위한 유전자원의 분석을 통해 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 우리나라에 자생하고 있는 조이시아그래스종 잔디는 주로 포복경이나 지하경을 통해 번식하며, 자연적으로 발아가 잘 되지 않아 종자형 육종을 잘 이루어지지 않고 있었다. 하지만 종피처리 기술이 개발된 이후, 종자형 잔디 개발이 이루어지고 있다. 종자형 잔디를 개발하기 위해 확보하고 있는 잔디 유전자원에서 꽃대 형성률을 확인할 필요성이 생겼으며, 이 실험에서 549개 라인을 확인해 본 결과, 43개 라인, 즉 7.83%의 라인에서만 꽃대가 출현한 것으로 확인할 수 있었다. 상관분석을 실시 해 본 결과, 이식 후 생존률과 포복경 생성률은 유의하게 양의 상관관계(Rho = 0.44)를 보였고, 이러한 경향은 20% 이상 꽃대를 형성한 것으로 나타난 라인에서 상관관계가 더 높은 경향(Rho = 0.55)을 보였다. 하지만 이식 후 생존률과 포복경 생성률은 꽃대 출현과 상관관계가 매우 낮은 것으로 확인할 수 있었고(Rho = -0.11 and Rho = -0.06), 20% 이상의 꽃대 출현을 보인 43개 라인에서는 유의한 결과를 얻지 못하였다. 따라서 종자형 잔디 개발을 위해서는 이식 후 꽃대 출현률이 저조한 것을 감안, 더욱 많은 유전자원을 확보하는 것이 필요하며, 꽃대 출현이 늦게 나타나는 것을 고려하여 이것과 상관관계가 초기 확인 가능한 특질을 찾아, 꽃대 출현을 조기에 예측할 수 있는 기법이 요구된다.

Acknowledgements

이 논문은 2021년도 한국연구재단(National Research Foundation of Korea)의 기초연구사업(2019R1A6A1A11052070)으로 수행되었습니다. 또한, 제주대학교 친환경농업연구소 실험 기간시설이 연구 수행에 활용되었습니다.

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