서 언
재료 및 방법
벼 유전자원 집단구성 체계
DNA Chip을 이용한 벼 유전자형 변이 수집
유전자형 변이에 기반한 집단 간 유전적 관계 및 근연관계 분석
결 과
벼 유전자원에 대한 22,950 SNP 마커의 유전적 다양성 분석
5개 벼 집단의 유전적 구조 및 자원유연관계 분석
IBS 분석을 통한 자원 탐색
고 찰
국내 벼 유전자원 및 야생벼 집단 간 유전적 다양성 차이
다양한 벼 집단의 유전적 구조와 분화
육종 소재로서의 활용 가능성
적 요
서 언
전 세계적인 인구 증가로 인해 식량 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 동시에 기온 상승과 기후 변동성 증가는 벼 생산성과 안정성을 저하시켜 식량 공급을 위협하고 있다(Wang et al., 2018; Yu et al., 2025). 국내 벼 재배 면적과 생산량은 감소하고 있는 추세이며, 이러한 식량 공급 문제는 안정적인 수확량 및 다양한 생물학적, 비생물학적 스트레스에 대응할 수 있는 품종 개발의 필요성을 더 높이고 있다(Hassan et al., 2023). 이를 해결하기 위해서는 우선 다양한 식물 유전자원을 활용하는 것이 중요하다.
식물 유전자원은 농업 및 생명과학 연구에 필수적인 소재로, 품종 개발, 새로운 화합물 발굴, 유익한 유전자 탐색 등에 활용된다(Kim et al., 2012). 국내에서는 농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터(https://genebank.rda.go.kr)가 식물 유전자원을 수집 및 보존하고 있으며, 그중 벼는 육성종, 재래종, 잡초성벼, 야생벼 등을 포함해 2026년 1월 기준 33,407점이 보존되어 있다. 이러한 대규모 식물 유전자원은 풍부한 유전적 다양성을 바탕으로 유용 형질 탐색과 새로운 육종 소재 발굴에 중요한 기반을 제공한다(Cho et al., 2025).
식물 유전자원의 유전적 특성을 효율적으로 분석하기 위해 빅데이터 유전자형 분석 기술이 널리 활용되고 있다. 벼는 장기간 축적된 유전체 연구를 바탕으로 해당 분석 시스템이 잘 구축되어 있으며, 다양한 단일염기다형성(Single Nucleotide Polymorphism, SNP) 기반 분석 플랫폼이 활용되고 있다(Chen et al., 2014). 그중 SNP array 기반 분석은 대규모 샘플을 단기간에 분석할 수 있고, 데이터 처리의 일관성과 효율성이 높다는 장점이 있다. 국내에서도 벼 유전체 연구의 발전에 따라 다양한 SNP array가 개발되어 왔다. 최근에는 다양한 벼 유전자원과 공개 유전체 데이터를 통합하여 Affymetrix 기반의 고밀도 SNP array (580K_KNU chip)가 개발되어 벼 유전체 전반의 변이를 탐지할 수 있어 효율적인 분석이 가능하게 되었다(Kim et al., 2022). 580K_KNU chip은 Oryza sativa genome을 기반으로 약 580K SNP로 구성되어 있으며, 주요 농업 형질 관련 유전자 영역의 SNP를 포함하도록 설계되었다. 그로 인해 벼 유전자원의 집단 구조와 유전적 다양성 평가에 유용한 유전자형 분석 도구로 활용될 수 있다. 나아가 이와 같은 고해상도 유전자형 정보는 유전자원 간의 유전적 근연성을 정량적으로 평가하고, 후속 표현형 평가 후보 자원을 선발하는 데 활용될 수 있다.
그러나 국내 벼 유전자원에 대한 기존 연구는 유전적 다양성 및 집단 구조 평가에 주로 머물러 있었으며, 선행연구에서도 마커와 형질 간의 연관분석을 수행했을 뿐 육성품종과의 유전적 근연성을 정량적으로 평가하여 육성품종과 근연한 후보 자원을 선발한 연구는 제한적이다(He et al., 2017; Kim et al., 2022; Tong et al., 2017). 특히 580K_KNU chip을 이용한 연구에서는 대규모 벼 유전자원의 유전적 특성이 규명되었으나 육성품종을 기준으로 유전자원과의 유전적 관계를 정량적으로 평가한 사례는 보고된 바가 없다. 이와 관련하여 선행연구에서는 Identity-by-state (IBS) 기반 유전적 유사도 분석을 활용하여 개체 간 유전적 관계를 정량화하고, 이러한 관계 정보를 기반으로 genomic prediction 및 육종 집단 분석에 활용하고자 했다(Fall et al., 2026; Vela-Avitúa et al., 2015).
따라서 본 연구에서는 선행 연구에서 580K_KNU chip으로 분석된 벼 유전자원 1,418점을 대상으로, 육성종(Cultivar), 재래종(Landrace), 인디카형 잡초성벼(Weedy), 야생벼(A-Wild 및 nonA-Wild)로 구분하여 유전적 다양성과 집단 구조를 분석하였다(Kim et al., 2022). 또한, 국내 육성품종과의 IBS 분석을 통해 유전적으로 근연한 자원을 탐색하였다. 이를 통해 국내 벼 유전자원의 집단 구조와 육성품종과의 유전적 관계를 정량적으로 분석하고, 향후 표현형 평가 및 육종 연구를 위한 우선 검토 대상 자원을 제시하고자 하였다.
재료 및 방법
벼 유전자원 집단구성 체계
본 연구에서는 벼 1,418점을 5개 집단으로 분류하여 분석을 하였다(Supplementary Table S1). 집단은 육성종 337점, 국내 재래종 252점, 국내에서 수집된 인디카형 잡초성벼 488점이 있으며, 그 외 341점의 야생벼 집단(A-Wild 및 nonA-Wild)도 포함되었다.
야생벼는 genome type에 따라 두 집단으로 구분하였다. 199점의 A-Wild 집단(AA genome type)은 7종(O. barthii, O. glaberrima, O. glumaepatula, O. longistaminata, O. meridionalis, O. nivara, O. rufipogon)으로 구성되었다. 반면, 142점의 nonA-Wild 집단(non AA genome type)은 13종(O. punctata, O. minuta, O. eichingeri, O. officinalis, O. rhizomatis, O. alta, O. grandiglumis, O. latifolia, O. australiensis, O. brachyantha, O. granulata, O. meyeriana, O. longiglumis)이 포함되었다.
DNA Chip을 이용한 벼 유전자형 변이 수집
유전적 다양성 및 집단 구조 분석을 위해 선행 연구에서 580K_KNU chip을 이용하여 분석된 자원 중 재래종, 인디카형 잡초성벼 및 야생벼에 해당하는 1,081점과 육성종 337점의 DNA Chip 분석정보를 활용하였다(Kim et al., 2022). 580K_KNU chip 데이터의 유전자형 호출 및 1차 품질 관리는 Kim et al. (2022)이 이전에 설명한 대로 수행되었다. 이후 결손, 편향 등의 오류 및 불확실한 변이로 확인되는 노이즈를 제거하기 위하여 SNP 결측률(missing rate)이 10% 이상이거나 minor allele frequency (MAF) < 0.01인 마커를 제거하여 453,364개의 SNP를 남겼다. 또한 linkage disequilibrium (LD)에 의한 편향을 줄이기 위해 LD pruning은 r2 > 0.2를 기준으로 sliding window 방식(window size 50 SNP, step size 5 SNP)으로 수행하였다(Jadamba et al., 2022). 이러한 필터링 과정을 통해 최종적으로 22,950개의 SNP 마커를 선별하였다. 본 연구에서는 전체 유전자원을 대상으로 분석을 수행하기 위해 별도의 sample-level filtering은 적용하지 않았으며, 최종 분석에 사용된 자원들의 sample-level 결측률은 최대 15.5%였다. 이후 해당 마커를 이용해 유전적 다양성 및 구조 분석을 수행하였다.
유전자형 변이에 기반한 집단 간 유전적 관계 및 근연관계 분석
필터링된 SNP 마커와 1,418점의 다양한 벼 집단에 대해 유전적 다양성과 집단 구조를 평가하기 위해 PLINK v1.9를 이용해 통계 분석을 수행하였다(Purcell et al., 2007). 유전적 다양성 분석을 위해 minor allele frequency (MAF), observed heterozygosity (Ho) 및 expected heterozygosity (He)를 PLINK v1.9의 freq 및 het 명령어로 추정한 뒤 각 집단 및 염색체별로 평균값을 산출하여 비교하였다. Polymorphism information content (PIC)의 경우, 각 SNP의 대립유전자 빈도(p, q)를 이용하여 다음과 같은 공식으로 계산한 뒤 집단별 평균을 비교하였다(Botstein et al., 1980).
집단 간 유연관계를 분석하기 위하여 ADMIXTURE v1.3.0으로 분석을 수행했으며, CV error (K = 2 – 15)를 평가하였다(Alexander et al., 2009). 다만 CV error는 K값이 증가함에 따라 지속적으로 감소하여 명확한 최적의 K값이 관찰되지 않았기 때문에 본 연구에서는 5개 집단 간 유전 구조를 비교하기 위해 K = 5 결과를 제시하였다(Supplementary Fig. S1). 또한, PLINK v1.9를 통해 얻은 IBS 거리 행렬을 기반으로 Neighbor-joining tree (NJ-tree)와 Principal coordinates analysis (PCoA) 분석을 수행하였다. NJ-tree의 경우, R v3.6.0 환경에서 ape 패키지를 이용해 Newick 형식의 NJ-tree 파일을 만든 후 iTOL v7 (https://itol.embl.de)을 통해 시각화하였다(Paradis and Schliep, 2019). PCoA 분석은 R 환경에서 cmdscale 함수를 이용해 자원별 좌표를 분석한 뒤 시각화하였다. 집단 간 유전적 분화를 정량화하기 위해 PLINK v1.9의 fst 명령어를 이용하여 Weir and Cockerham (1984)의 방법에 기반한 Fixation index (Fst)를 계산하였으며, 이를 평균하여 각 집단 간의 pairwise Fst를 산출하였다.
기존 육종 품종과 유전적으로 근연한 자원을 탐색하기 위해 육성품종 9품종을 무작위로 선발하여 개체 간 유사도(Identity-by-state)를 분석하였다. 선발된 9품종은 육성 배경에 따라 1970년대 자포니카와 인디카의 교배로 개발된 통일형 벼 3품종과 2000년대 이후 자포니카 품종 간 교배를 통해 육성된 자포니카 벼 6품종으로 구분되었다. 그중 찰벼인 ‘백옥찰’과 조생종인 ‘해들’이 포함되어 있으며, 그 외에도 ‘강찬’, ‘금강’, ‘만석’, ‘수광’, ‘영호진미’, ‘예찬’, ‘풍산’ 등이 있다(Supplementary Table S2). IBS는 두 자원 간 동일한 대립유전자의 비율로 정의되며, PLINK v1.9의 distance ibs 명령어로 분석을 수행하였다. pairwise IBS는 다음 식으로 정의하였다.
여기서 IBSij는 육성품종(i)과 자원(j) 간의 pairwise Identity-by-state 값이며, NIBS2는 두 개체가 두 대립유전자를 모두 동일하게 공유하는 SNP 수, NIBS1은 한 개의 대립유전자를 공유하는 SNP 수, Ntyped는 비교에 사용된 총 SNP 수를 의미한다.
육성품종에 대해 각 집단별 IBS의 분포를 확인하기 위해 IBS 분포를 분석한 후 R 환경의 ggplot2 및 dplyr 패키지를 이용해 density plot으로 시각화하였다(Wickham, 2016; Wickham et al., 2023). 또한, 각 육성품종에서 유전적 유사성이 높은 자원을 선발하기 위해 육성종을 제외한 상위 약 5%의 자원(55/1081)을 선발하여, 후속 연구에서 우선적으로 평가할 자원으로 선발하였다.
결 과
벼 유전자원에 대한 22,950 SNP 마커의 유전적 다양성 분석
580K SNP에서 필터링 후에 남은 22,950개의 SNP 마커를 사용하여 벼 5개 집단에 대한 유전적 다양성 분석을 수행하였다(Table 1). 그 결과, 5개 집단에서 평균 MAF는 0.119 (인디카형 잡초성벼)에서 0.307 (야생벼, nonA-Wild)까지의 범위를 보였으며, 전체 1,418점에 대한 평균 MAF는 0.257이었다. 평균 Ho 및 He의 경우, 인디카형 잡초성벼 및 야생벼 nonA-Wild에서 평균 Ho가 평균 He보다 높았고, 육성종과 야생벼 A-Wild에서는 평균 He가 평균 Ho보다 높았다. 전체 집단의 평균 He는 0.308로, 평균 Ho인 0.210보다 더 높게 나타났다. 반면, 재래종 집단의 평균 Ho 및 He는 유사한 값을 보였다.
Table 1.
Genetic diversity indices (MAF, PIC, Ho, and He) of five rice populations based on 22,950 SNP markers in 1,418 accessions.
| Population | Cultivar | Landrace | Weedy | A-Wild | nonA-Wild | Total |
| Accession | 337 | 252 | 488 | 199 | 142 | 1,418 |
| MAFz | 0.164 | 0.132 | 0.119 | 0.274 | 0.307 | 0.257 |
| PICy | 0.176 | 0.130 | 0.119 | 0.277 | 0.306 | 0.245 |
| Hox | 0.173 | 0.164 | 0.174 | 0.285 | 0.437 | 0.210 |
| Hew | 0.215 | 0.162 | 0.146 | 0.350 | 0.389 | 0.308 |
각 염색체별로 집단에 대한 유전적 다양성을 분석했을 때 1번 염색체에서 3,113개, 10번 염색체에서 1,274개로 평균 약 1,912개가 분포하였다(Table 2). 육성종, 재래종, 인디카형 잡초성벼 및 전체 집단의 평균 MAF, PIC, He는 대부분 11번 염색체에서 가장 높게 나타났으며, 야생벼 집단인 A-Wild와 nonA-Wild는 10번 염색체에서 가장 높은 값을 나타냈다. 반면, 평균 Ho는 4번 염색체에서 대부분의 집단이 가장 높게 나타났지만 nonA-Wild는 10번 염색체에서 가장 높게 나타났다.
Table 2.
Genetic diversity for each chromosome obtained from 22,950 SNP markers for the five rice populations (Cultivar, Landrace, Weedy, A-Wild, nonA-Wild).
5개 벼 집단의 유전적 구조 및 자원유연관계 분석
각 집단 간의 유전적 구조를 분석하기 위해 22,950 SNP 마커를 사용하여 ADMIXTURE 분석을 수행하였으며, 5개 집단의 유전적 구조를 비교하기 위해서 K = 5로 분석 결과를 시각화하였다(Fig. 1, Supplementary Table S1). 그 결과, 5개 집단에서 유전적 구조의 차이가 확인되었으며, 일부 자원을 제외한 나머지 육성종은 재래종과 유사한 유전적 구조를 나타냈다. 재래종 및 인디카형 잡초성벼 집단은 모든 자원이 국내에서 수집되었음에도 일부 자원을 제외하고 재래종은 Q2, 인디카형 잡초성벼 집단은 Q3가 대부분 높은 비율(0.8 이상)을 나타내어 두 집단 간의 뚜렷한 집단 구조 차이를 나타냈다. 또한, 다양한 종으로 구성된 야생벼 집단(A-Wild 및 nonA-Wild)은 서로 다른 genome type임에도 불구하고 두 개의 유전적 구조(Q1, Q4)가 상대적으로 높은 비율을 보였다. 따라서 국내 벼 유전자원은 집단별로 상이한 유전적 구조를 나타냈으며, 육성종과 재래종 간의 높은 유전적 유사성과 재래종 및 인디카형 잡초성벼 간의 뚜렷한 유전적 분화가 확인되었다.
집단 간 유전적 관계를 추가적으로 확인하기 위해 Neighbor-joining tree (NJ-tree) 분석을 수행하였다(Fig. 2). NJ-tree 분석에서도 집단 간 유전적 구조가 분리되는 패턴을 관찰하였으며, 크게 2개의 cluster로 구분되었다. 먼저, 야생벼 A-Wild 및 nonA-Wild는 일부 자원을 제외하고 하나의 큰 cluster로 형성되었고, 그 안에서 두 집단이 부분적으로 구분되는 sub-cluster도 나타났다. 그리고 육성종 및 재래종도 하나의 cluster에 모두 포함되었으며, 인디카형 잡초성벼 집단은 독립적인 cluster를 형성했다. 일부 자원이 혼합되었지만 그 외에는 ADMIXTURE 분석 결과를 뒷받침하였으며, 집단별 유전적 관계와 분화 양상을 명확하게 보여주었다.
집단 간 유전적 관계를 시각적으로 평가하기 위해 Principal coordinate analysis (PCoA) 분석을 수행하고, 산출된 좌표를 이용해 시각화하였다(Fig. 3). 22,950개 SNP 마커 기반의 PCoA 분석은 PC1 (39.5%)과 PC2 (34.1%)에서 약 73.6%의 누적 분산을 보였다. PCoA 좌표상에서 야생벼(A-Wild, nonA-Wild)은 넓은 범위에 걸쳐 분포되어 있음을 확인하였다. y축 기준으로 A-Wild는 중앙에서 넓게 분포해 있었으며, nonA-Wild는 x축 기준으로 주로 좌측으로 넓게 분포되어 있었다. 반면에 재래종의 경우, PCoA 좌표상에서 우측하단에 비교적 좁은 범위에 분포하여 다른 집단에 비해 낮은 유전적 다양성을 보이는 경향을 나타냈다. 육성종 및 인디카형 잡초성벼는 크게 두 그룹으로 분리되었으며, 하단에 분포되어 있는 자원은 재래종과 가까운 좌표에 분포하였다. 이는 자포니카 타입인 육성종과 인디카형 잡초성벼의 유전적 차이를 시사하며, 육성종은 자포니카 육성종과 통일형 육성종 간의 육종 이력에 따른 유전적 배경의 차이가 반영된 결과로 해석된다.
집단 간 유전적 분화 정도를 정량화하여 평가하기 위해 pairwise Fst 분석을 수행하였다. 집단 간 분화도는 육성종과 재래종 사이에서 0.0654로 가장 낮게 나타난 반면, 재래종과 인디카형 잡초성벼 집단 사이에서 0.5264로 가장 높은 분화도를 보였다(Table 3). 특히 인디카형 잡초성벼는 다른 집단과의 pairwise Fst 값이 모두 0.34 이상으로 매우 뚜렷한 유전적 분화 양상을 보였다. 이러한 결과는 앞선 ADMIXTURE 결과와 전반적으로 일치하였다. 야생벼 집단 간의 유전적 분화는 0.0821로 다소 낮은 분화도를 보였는데, 이는 분석에 이용된 580K_KNU chip이 Oryza sativa 게놈 기반으로 설계된 특성으로 인해 변이가 충분히 반영되지 않았을 가능성을 시사한다.
Table 3.
Pairwise Fst values among five rice populations estimated using the Weir and Cockerham (1984) method.
| Fst | Cultivar | Landrace | Weedy | A-Wild |
| Landrace | 0.0654 | |||
| Weedy | 0.4308 | 0.5264 | ||
| A-Wild | 0.2707 | 0.3426 | 0.3477 | |
| nonA-Wild | 0.3506 | 0.4162 | 0.4761 | 0.0821 |
IBS 분석을 통한 자원 탐색
육종에 활용 가능한 후속 평가 후보 자원을 발굴하기 위해 육성종 337점 중 자포니카 육성품종 6품종과 통일형 육성품종 3품종을 무작위로 선발하여 IBS 분포분석을 실시하였다(Fig. 4). 그 결과, 모든 육성품종에서 4개 집단이 유사한 분포 패턴을 보였다. 특히, 재래종은 선발된 자포니카 육성품종 6품종에 대해 대부분 0.9 이상에 분포하였으며, 통일형 벼 3품종에서는 0.65 – 0.70 수준에서 집중적으로 분포하고 있었다. 반면 인디카형 잡초성벼는 선발된 9개 육성품종에 대해서 0.75 수준에서 IBS 값에 집중적으로 분포되었다. 야생벼 A-Wild와 nonA-Wild는 육성품종 전반에서 비교적 넓은 IBS 범위에 분포하였다. 전반적으로 재래종은 자포니카 육성품종과 높은 IBS 값을 나타낸 반면, 인디카형 잡초성벼와 야생벼는 상대적으로 낮고 넓은 범위의 IBS 분포를 보여 9개 품종에 대한 집단 간 유전적 차이가 확인되었다.
Fig. 4.
Distribution of mean IBS values across four rice populations (Landrace, Weedy, A-Wild, nonA-Wild) for each of the nine rice cultivars. Each panel corresponds to a single cultivar, and IBS values represent the average of all pairwise comparisons between the cultivar and each accession. The dashed line represents the mean IBS value of all accessions relative to each rice cultivar.
IBS 분포 분석을 바탕으로 무작위로 선발된 육성품종과 유전적으로 근연한 자원을 탐색하기 위해 육성품종 9품종에 대해 IBS 상위 5%에 해당하는 55점을 선발하였다. 그 결과, 9개 육성품종에 대해 선발된 상위 55점의 평균 IBS는 0.799 (풍산)에서 0.957 (강찬)로 나타났다(Table 4). 선발된 상위 자원은 대부분 재래종 벼와 인디카형 잡초성벼로 구성되었으며, 일부 A-Wild 및 nonA-Wild 자원도 확인되었다. 그중 6개 육성품종(강찬, 백옥찰, 수광, 영호진미, 예찬, 해들)에서는 재래종 벼가 우세하게 나타난 반면, 나머지 3개 육성품종(금강, 만석, 풍산)에서는 인디카형 잡초성벼가 대부분을 차지하였다.
IBS 상위 55점을 통합하여 중복을 제거한 결과, 총 155점의 자원이 선발되었다. 집단별로는 재래종에서 79점, 인디카형 잡초성벼에서 72점이 선발된 반면 야생벼 A-Wild 및 nonA-Wild에서는 각각 3점과 1점만이 선발되었다(Supplementary Table S3). 선발된 155점은 자포니카 품종군(6품종)에서만 검출된 76점과 통일형 육성품종군(3품종)에서만 검출된 79점으로 구분되었으며, 자포니카 품종군에서 선발된 76점은 대부분 재래종(74점)으로 구성되었고, 인디카형 잡초성벼는 2점에 그쳤다. 반면, 통일형 육성품종군에서 선발된 79점은 인디카형 잡초성벼(70점)가 주를 이루었으며, 재래종 5점, A-Wild 3점, nonA-Wild 1점이 포함되었다.
Table 4.
A total of 55 top-ranked candidate accessions showing high genetic similarity (IBS) to each rice cultivar were selected. Mean, maximum, and minimum indicate IBS statistics of the selected 55 accessions for each cultivar.
고 찰
국내 벼 유전자원 및 야생벼 집단 간 유전적 다양성 차이
각 염색체에 대한 유전적 다양성 분석 결과 야생벼 집단인 A-Wild 및 nonA-Wild는 모든 다양성 지수에서 상대적으로 높은 유전적 다양성을 나타낸 반면 국내 자원인 육성종, 재래종 및 인디카형 잡초성벼 집단은 전반적으로 낮았다(Table 1). 이러한 차이는 각 집단의 구성에 기인한 것으로 해석된다. 재래종은 다른 집단과는 달리 Ho 및 He가 유사한 경향을 나타냈다. 이는 집단 내 유전자형의 급격한 왜곡 없이 비교적 균형적인 대립유전자 분포가 유지되고 있음을 시사하며, 국내 재래종 유전자원이 일정 수준의 안정된 유전적 변이를 보존하고 있을 가능성을 보여준다. 그러나 이러한 결과는 580K_KNU chip의 특성이 반영됐을 가능성이 있으며, 특정 형질 관련 유전자 영역의 다양성으로 직접 해석하기보다는 후속 연구를 통한 검증이 필요하다.
다양한 벼 집단의 유전적 구조와 분화
집단 간 유전적 구조를 파악하기 위해 ADMIXTURE 분석을 수행한 결과, 인디카형 잡초성벼는 국내 수집 자원인 육성종 및 재래종과 뚜렷한 차이를 나타냈다(Fig. 1). 또한, 서로 다른 genome type을 갖는 야생종 A-Wild와 nonA-Wild에서는 크게 두 개의 그룹(Q1, Q4)에서 높은 군집 비율을 보였다. 선행 연구에서도 AA genome 타입의 야생종 또는 non AA genome 타입의 야생종 집단에서 두 개의 집단 구조로 분리되는 패턴이 보고되었다(Sandamal et al., 2018; Shenton et al., 2020). 본 연구에서도 유사한 분리 양상이 관찰되었으나 서로 다른 genome type을 갖는 두 집단이 유사한 구조를 보인 점은 분석에 사용된 580K_KNU chip이 Oryza sativa 게놈 기반으로 설계된 특성과 관련이 있을 가능성이 있으며, 그 결과 야생종의 변이가 충분히 반영되지 않았을 수 있다. PCoA 결과 크게 두 개의 그룹으로 나뉜 육성종은 각각 인디카형 잡초성벼 및 재래종과 유사한 좌표에 분포해 있었다(Fig. 3). 그중 재래종은 독립적인 군집을 형성하기보다는 육성종과 중첩되거나 인접한 위치에 분포하였다. 이는 재래종 벼 유전자원이 자포니카 육성품종과 유전적 배경을 상당 부분 공유하고 있음을 보여주며, 다른 자원에 비해 교배 적응성이 높고 추가적인 유전 변이 도입이 가능한 근연 육종소재 집단으로 활용될 가능성을 시사한다.
육종 소재로서의 활용 가능성
벼 유전자원에 대한 후속 육종 평가 자원으로서의 활용 가능성을 검토하기 위해 육성품종 9품종과의 유전적 유사도를 기반으로 IBS 분석을 수행하여 근연 자원을 선발하였다(Maldonado Dos Santos et al., 2022; Mukiti et al., 2025). 그 결과, 재래종에서 선발된 자원의 대부분(74점)은 자포니카 육성품종 6품종(강찬, 백옥찰, 수광, 영호진미, 예찬, 해들)과 높은 유사도를 보였으며, 인디카형 잡초성벼에서 선발된 자원의 대부분(70점)은 통일형 육성품종 3품종(금강, 만석, 풍산)과 근연한 것으로 나타났다.
2000년대 이후에 개발된 자포니카 육성품종은 주로 고품질 및 병 저항성을 중심으로 개량된 자포니카 계통으로 재래종과 유사한 재배화된 유전적 배경을 유지하고 있는 것으로 판단된다. 반면, 1980년대에 개발된 통일형 육성품종(금강, 만석, 풍산)은 인디카형 벼 자원과의 교잡을 통해 육성된 품종으로, 환경 적응성 향상을 중심으로 개량되어 보다 다양한 유전적 배경을 지닌 인디카형 잡초성벼와 부분적으로 유사한 특성을 보일 수 있다(Cho et al., 2020). 특히 잡초성벼는 종자 휴면성, 탈립성, 환경 스트레스에 대한 높은 적응성을 특징으로 하며, 이러한 특성은 통일형 육성품종이 목표로 했던 안정적인 생산성과 일부 공통된 유전적 기반을 가질 가능성을 시사한다. 한편, 재래종은 비교적 안정적인 농업 형질과 품질 특성을 유지하고 있어 자포니카 품종의 유전적 배경과 더 높은 유사성을 보이는 것으로 해석된다. 이러한 결과는 선발된 각 품종군의 육종 목표 및 유전적 배경 차이를 반영하는 것으로 품종군별 공여 후보 자원군이 형성되어 있음을 보여준다. 또한, 각 9개 육성품종과 유전적으로 근접한 자원을 공여 후보 자원으로 활용할 수 있음을 제시하며, 향후 교배 조합 설계 및 유전자원 활용 전략 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 9개 육성품종과 유전적 유사성이 높은 155점을 후속 표현형 평가를 위한 우선 후보 자원으로 선발하였다. 그러나 이러한 결과는 SNP 어레이 기반 분석에 의존하고 있어 유전체 전반의 변이를 균등하게 반영하지 못할 가능성이 있으며, IBS 기반 유전적 유사도가 특정 형질이나 유전자 기능과의 직접적인 연관성을 보장하지는 않는다. 따라서 선발된 벼 유전자원에 대해서는 표현형 평가와 분자유전학적 검정을 통한 추가적인 확인이 필요하다.
적 요
벼(Oryza sativa L.)는 전 세계적으로 중요한 주식 작물로, 기후 변화에 대응하기 위해 환경 적응성이 우수한 품종 개발이 요구되고 있다. 이를 위해 재래종, 잡초성벼 및 야생벼를 포함한 다양한 유전자원의 유전적 특성을 평가하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 5개 집단으로 구성된 벼 유전자원을 1,418점을 대상으로 22,950개 SNP 마커를 이용하여 유전적 다양성을 분석하고 육종에 활용 가능한 후속 표현형 평가 자원을 탐색하였다. 유전적 다양성 분석 결과, 육성종, 재래종, 인디카형 잡초성벼는 11번 염색체에서 높은 유전적 다양성을 보인 반면, 야생벼 A-Wild, nonA-Wild는 10번 염색체에서 가장 높은 유전적 다양성을 나타냈다. ADMIXTURE와 PCoA 분석을 통해 각 집단 간 뚜렷한 유전적 구조 차이가 확인되었으며, Fst 분석에서도 인디카형 잡초성벼 집단이 다른 집단에 비해 높은 유전적 분화를 나타냈다. 또한, 육성품종과 유전적으로 근연한 자원을 탐색하기 위해 IBS 분석을 수행한 결과, 6개 자포니카 육성품종에서는 주로 재래종 자원이, 나머지 3개 통일형 육성품종에서는 인디카형 잡초성벼 자원이 주로 선발되었다. 이러한 결과는 각 품종군의 육종 목표 및 유전적 배경 차이를 반영하며, 선발된 자원은 후속 표현형 평가의 우선 검토 대상으로 활용될 수 있다. 따라서 본 연구는 국내 벼 유전자원의 유전적 다양성과 집단 구조를 정량적으로 제시하고, 육성품종과 근연한 자원을 탐색함으로써 유전자원 기반 육종 연구 및 자원 활용 전략 수립을 위한 기초 자료를 제공한다.
