적요
‘Chamdongjin’ is a rice cultivar with a distinctively large grain size and good palatability, similar to ‘Sindongjin,’ which is a mega-cultivar in Korea. ‘Younghojinmi’ is a rice cultivar known for having the highest taste value among premium quality cultivars. In this study, we conducted quantitative trait loci (QTL) analysis of quality-related traits using recombinant inbred lines (RILs) derived from a cross between ‘Chamdongjin’ and ‘Younghojinmi’ to elucidate their genetic interactions. We analyzed 20 traits, including protein content, amylose content, glossiness of cooked rice, 7 traits related to grain appearance, 6 traits related to pasting properties, and 4 traits related to texture. Quality-related QTL were primarily detected on chromosome 3. In particular, GS3, one of the candidate genes for QTL, significantly influenced quality by affecting 14 different traits, including appearance traits such as head rice and the texture of cooked rice. Furthermore, RILs with the gs3 allele, which exhibited the large grains of ‘Chamdongjin,’ showed a lower protein content and higher amylose content than RILs with the GS3 allele. These lines also had lower head rice percentages and higher percentages of whiteness, opacity, and broken rice, indicating an inferior appearance quality. In terms of pasting properties, RILs with the gs3 allele showed a lower pasting temperature, peak viscosity, and breakdown, but a higher setback than RILs with the GS3 allele. Although the gs3 allele did not affect the glossiness, hardness, or toughness of the cooked rice, it resulted in higher adhesiveness and stickiness. Allelic alteration of the preharvest sprouting gene qLTG3-1 was found to affect seven quality-related traits, including pasting properties. Genes related to heading date (Hd18), culm length (SD1), and tiller number (OsTB1) were also associated with quality-related QTL. Alterations in the alleles of these genes caused variations in quality-related traits. Our identification of the association between quality-related traits and key agronomic genes is expected to support the effective development of rice cultivars with improved quality.
서언
쌀의 품질은 유전적, 환경적 영향을 받는 복합적인 형질로 벼 재배를 통한 종실의 생산, 가공 전 저장, 도정을 통한 쌀의 생산 및 제품화, 유통과 저장 후 취반 등 다양한 과정을 거쳐 특성이 결정된다. 쌀의 품질 관련 특성은 일반적으로 외관 품위, 도정 특성, 취반 및 식미 특성, 영양성분 등으로 구분되어 종합적으로 설명된다(
Gong et al. 2023). 쌀의 외관품위는 쌀의 외형, 완전미와 분상질미, 충실도 및 균일도, 색택 및 윤택 등으로 결정된다. 쌀의 외형은 길이, 너비, 두께, 장폭비로 구성되는 쌀의 크기와 모양으로 우리나라 자포니카 밥쌀용 품종들은 대부부분 중단립종의 단원형의 입형 특성을 나타낸다(
Lee et al. 2020). 분상질미는 심백(white core), 복백(white belly), 배백(white back) 등 등숙 과정 중 불충분한 전분 축적으로 쌀알 내부가 치밀하지 않고 공극이 발생하여 빛의 난반사에 의해 흰색의 가루와 같이 생긴 부분이 발생한 쌀이다(
Yoshioka et al. 2007). 외관품위가 좋은 쌀이란 등숙이 충실히 이루어져서 분상질미, 청미 등이 적고 병해충 및 자연재해에 의한 피해립과 변색립이 적으며 도정 등 가공 과정에서 발생하는 열손립, 동할미, 쇄미 등이 적어 대부분의 쌀알이 균일하게 고유의 완전립을 나타내며 색택이 맑고 투명하며 윤기가 나는 것을 말한다. 도정 특성은 정조에서 왕겨가 제거되어 현미를 제조하는 제현 과정(제현률), 현미에서 배유 이외의 겨층을 벗겨내어 백미를 만드는 현백 과정(현백률)을 거치면서 쌀이 생산되는 도정률과 선별 과정을 거쳐 완전립이 생산되는 완전미 도정수율과 같이 제품화 과정 중 상품성에 중요한 역할을 한다(
Bao 2019). 도정 특성은 외관 품위를 결정하는 쌀의 외형, 분상질미 등과 밀접한 연관성이 있어 쌀알이 길고 갸름하면 도정 과정 중 압력이나 마찰에 의해 싸라기의 발생이 많아지고 분상질미가 많으면 깨지기 쉬우며 선별 과정에서 걸려지기 때문에 완전립률이 낮아진다(
Ambardekar et al. 2011,
Emelin et al. 2024). 취반 및 식미 특성은 도정된 쌀로 밥을 지어서 인간이 먹을 때 나타난다(
Ahmed et al. 2020). 취반 특성은 쌀에 적당량의 물을 붓고 가열하면 전분이 팽윤하고 점성도가 증가하여 밥이 되는 호화, 이후 밥을 밥통이나 용기에 보관하게 되면 점차 굳어지고 변색되는 노화에 영향을 미친다. 식미 특성은 취반되어 보관된 밥을 인간이 섭취할 때 감각적으로 느끼는 기호성에 대한 것으로 눈으로 보는 밥의 윤기, 코로 맡는 향기, 입안에서의 질감, 혀와 뇌가 느끼는 맛 등으로 종합적으로 판단된다. 취반 및 식미 특성은 품종이 가지고 있는 유전적 요인과 재배 및 수확 후 관리 과정 중에 발생하는 환경적 요인이 복합적으로 작용하며 최종적으로는 인간이 직접 밥을 지어서 먹어보는 관능평가를 통해 밥맛이 결정된다. 밥맛 관능평가는 인간의 주관적 판단이 관여하고 노력과 비용이 많이 들기 때문에 밥맛 관능평가와 함께 간접적 지표를 이용하여 밥맛을 해석하려는 많은 시도들이 이루어지고 있다(
Bergman 2019). 밥맛과 밀접한 관련이 있다고 보고되고 있는 아밀로스 및 단백질 함량, Rapid Visco Analyzer (RVA)로 측정되는 쌀가루의 호화점도 특성, 취반미의 윤기치 및 저작감을 기계적으로 측정하는 방법 등을 이용하고 있다(
Hori et al. 2016,
Park et al. 2021,
Park et al. 2022).
쌀의 품질 관련 형질은 많은 유전자들이 작용하는 대표적인 양적형질로 이에 관여하는 다수의 양적형질 유전자좌(QTL; quantitative trait locus)와 유전자가 탐색되었다. 쌀의 외관품위의 외형에 작용하는 입형 관련 유전자로
GS3,
qSW5,
GW7 등 400여개가 넘는 많은 QTL 및 유전자들이 보고되었다(
Huang et al. 2013,
Lee et al. 2020). 완전미 및 분상질미에 관여하는 유전자 및 QTL로
GS3,
Chalk5 (
GW5),
Chalk7 (
GW7) 등이 탐색되는 등 입형 관련 유전자는 쌀의 외형 뿐만 아니라 완전미와 분상질에도 관여하는 것으로 알려져 있다(
Chen et al. 2024,
Wang et al. 2022). 단백질 함량 관련하여
qPC1 (
OsAAP6),
qPC2.1,
qPC7.1 등이 보고되었고(
Chen et al. 2023,
Peng et al. 2014), 아밀로스 함량은 주로 6번 염색체상의
Waxy (
Wx) 대립유전자형에 의해 좌우되며 전분합성효소(Starch synthase, SS), 전분분지효소(Starch branching enzyme, SBE), 전분가지제거효소(Starch debranching enzyme, DBE) 등 많은 관련 유전가 밝혀졌다(
Qu et al. 2018,
Zhang et al. 2019). 일본 자포니카 벼 ‘Koshihikari’와 인디카 ‘Kasalath’간 여교배재조합계통(BIL; backcross inbred line)을 이용하여 밥의 윤기치 관련 3, 6, 7번 염색체, 경도 관련 2, 6, 9번 염색체, 찰기 관련 3, 6번 염색체에서 QTL이 탐색되었다(
Takeuchi et al. 2007). 우리나라 자포니카 벼 ‘화성’ 유전배경에 야생벼
O. rufipogon 염색체 이입계통(IL; introgression line)을 이용하여 호화점도 관련 2, 3, 6, 8, 9, 10, 11, 12번 염색체, 밥의 윤기치 관련 2, 6, 8, 9, 12번 염색체에서 QTL이 탐색되었다(
Yun et al. 2016). 우리나라 재배품종 ‘화영’과 잡초성 벼 ‘완도앵미’ 유래 재조합자식계통(RIL; recombinant inbred line)을 이용하여 호화점도 관련 2, 3번 염색체, 밥의 윤기치 관련 4, 6, 9번 염색체, 찰기 관련 1, 2, 10번 염색체에서 QTL이 탐색되었다(
Park et al. 2019). 이외에도 다수의 품질 관련 QTL에 대한 논문들이 보고되고 있으나, 품질 관련 형질들은 다른 농업형질 특성에 비해 표현형 검정이 어렵고 환경의 영향을 많이 받아 탐색된 QTL들의 LOD 값과 표현형 설명정도가 상대적으로 낮고 연속적이고 공통적인 QTL 확인이 어려운 실정이다.
우리나라 자포니카 벼 품종, 특히 밥쌀용 벼 품종들은 협소한 유전적 배경을 가지고 있는 것으로 판단된다(
Lee et al. 2022). 하지만 협소한 유전적 배경에도 불구하고 출수기, 초형, 병해충 및 재해 저항성, 입형 및 품질 등 농업적으로 중요한 형질들의 표현형 변이가 다양하게 나타난다(
Ji et al. 2021). 고유의 밥맛을 보유하고 있는 다양한 밥쌀용 품종들이 개발되고 있고 소비자들의 선택에 따라 재배가 지속되거나 사장되고 있다. 소비자들의 선택에 있어서 품질 관련 형질은 가장 중요한 특성이다. 우리나라 벼 품종들의 SNP 다형성을 신속하고 효율적으로 탐색할 수 있는 새로운 기술들이 개발되어 육종사업에 실용적으로 접목됨에 따라 그동안 어려웠던 국내 육성 자포니카 벼 품종들간 유전분석이 효과적으로 가능하게 되었다(
Park et al. 2024b). 본 연구는 우리나라 대표 밥쌀용 품종인 ‘신동진’의 후대품종으로 고유의 중대립 입형과 우수한 밥맛을 가지고 있는 ‘참동진’과 최고품질 품질 중 밥맛 절대치가 가장 높은 것으로 알려진 ‘영호진미’와의 교배를 통해 작성된 ‘참동진/영호진미’ 재조합집단을 이용하여 품질 관련 형질에 대한 QTL 분석을 수행하였다. 이를 통해 품질 관련 형질에 대한 유전 양상을 파악하고 관련 유전자들의 작용을 이해하여 육종사업에 반영함으로써 쌀 소비촉진을 위한 고품질 벼 품종 개발에 기여하고자 수행되었다.
재료 및 방법
시험재료 및 재배방법
시험재료로 ‘참동진/영호진미’ 재조합집단을 이용하였다(
Park et al. 2024b). 재조합집단은 단립계통 육종법(SSD; single seed descent method)을 통해 육성되었고, 91개 재조합자식계통(RIL; recombinant inbred line)으로 구성되어 있다. 작성된 ‘참동진/영호진미’ 재조합집단을 모부본의 영문 앞글자를 따 CY_RIL로 명명하고 세대진전을 하여 2022년 F
7세대, 2023년 F
8세대의 재료를 시험에 이용하였다. CY_RIL과 모부본을 국립식량과학원 벼 포장에 4월 30일 파종하여 5월 30일에 재식거리 30×15 cm로 주당 1본씩 2열(52주, 26개체/열)을 2반복으로 이앙하여 예비선발시험을 수행하였다. 시비량은 완효성 비료인 단한번(성분함량 N-P
2O
5-K
2O-Mg, 18-7-9-2%, (주)조비, Seoul, Korea)을 보비 재배 기준에 따라 기비 시기에 1회 살포하였다. 기타 재배관리는 농촌진흥청 표준 재배법에 준하여 실시하였다.
예비선발시험(2022-2023년)의 2반복으로 공시된 재료의 수확된 정조를 제현기(FC2R-Y, Yamamoto Co. Ltd, Yamagata, Japan)와 시험용 정미기(VP-32T, Yamamoto Co., Ltd., Yamagata, Japan)를 이용하여 도정하여 백미 시료를 제조한 후 품질 관련 형질을 조사하였다.
백미의 단백질 함량(protein content), 아밀로스 함량(amylose content), 백도(whiteness)는 근적외선 분광분석법(near-infrared spectroscopy) 기기인 Infratec 1241 Grain Analyzer (Foss Tecator, Hoganas, Sweden)를 이용하여 측정하였다. 백미의 외관품위는 RN300 (Kett Co., Ltd., Tokyo, Japan)을 이용하여 완전립(head rice), 분상질립(opaque rice), 피해립(damaged rice), 쇄미(broken rice), 착색립(colored rice), 동할미(cracked rice)를 조사하였다.
쌀가루의 호화점도 특성을 신속점도측정기 RVA4500 (Perten Instruments, New South Wales, Australia)를 이용하여 측정하였다. 용기에 쌀가루 시료 3 g과 25 mL의 증류수를 넣어 분산시키고 온도를 50-95℃까지 상승 및 유지시킨 후 다시 50℃까지 냉각, 유지하면서 점도를 측정하였다. 호화점도 특성은 호화개시온도(pasting temperature), 최고점도(peak viscosity), 최저점도(trough viscosity), 최종점도(final viscosity)를 구하고, 이것을 이용하여 강하점도(break down; 최고점도-최저점도)와 치반점도(setback; 최종점도-최고점도)를 계산하였다. 점도단위는 RVU (rapid viscosity unit)로 표시하였다.
취반미의 기계적 식미치 측정을 위한 윤기치(glossiness)는 식미검정기 MA-90B (Toyo Co., Tokyo, Japan)를 이용하여 백미 33.0 g을 정량하여 80℃ 더운물에서 10분간 취반 후 상온에서 3분간 뜸을 들인 후 측정하였다. 식감 특성은 사람이 밥을 먹을 때 관능적으로 느끼는 저작감을 기계적으로 간편하게 측정할 수 있는 방법으로 일본에서 개발된 텐시프레서(My Boy Ⅱ System, Taketomo Electric Inc., Tokyo, Japan)를 이용하여 측정하였다. 백미 시료 30 g을 스테인레스 컵(높이 8 cm, 직경 4 cm)에 넣고 가볍게 저어주면서 물로 2회 수세한 후 4시간 동안 침지하였다. 침지된 시료를 자체적으로 제작한 다점취반기에 넣고 강한 불로 10분 동안 열을 가한 다음 중간 불로 10분, 약한 불로 10분 동안 취반하였다. 용기 내 물을 제거한 후 약한 불로 10분 정도 더 뜸을 들인 다음 상온이 될 때까지 방치한 시료를 사용하였다. 취반한 밥을 10 g씩 무작위로 칭량하여 시료컵에 압축성형하고, 2분 동안 정치시킨 다음 puncture 프로브(접촉 면적 25 mm2)가 설치된 텐시프레서에 장착하여 20 Kgw의 하중으로 first bite 25%, second bite 90%의 압력으로 5회 반복 측정하였다. 조사항목은 밥의 경도(hardness), 탄력성(toughness), 부착성(adhesiveness), 찰기(stickness)를 측정하였다(Takahashi et al. 2000).
DNA 추출 및 유전자형 분석
DNA 추출 및 유전자형 분석은 기존에 보고된 방법을 따랐다(
Park et al. 2024b). 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, 단간 유전자
sd1 내 1 SNP 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 515개 SNP에 대한 유전자형을 품질 관련 형질에 대한 QTL 분석에 이용하였다.
유전자지도 작성 및 QTL 분석
유전자지도 작성 및 QTL 분석은 기존에 보고된 방법을 따랐다(
Park et al. 2024b). 유전자 연관지도는 IciMapping Ver. 4.2 (Chinese Academy of Agricultural Sciences, China)의 Kosami 방법을 이용한 cM (centiMorgan)을 적용하여 작성하였다(
Meng et al. 2015). 모부본에 다형성을 보인 515개 SNP 마커에 대해 12개 염색체의 연관군별로 Grouping하고 Anchor 순서로 Ordering하여 연관군내 마커의 최적순위를 결정하였다.
CY_RIL의 품질 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. 탐색된 QTL과 인접한 후보유전자는 Rice Annotation Project Database (RAP-DB,
https://rapdb.dna.affrc.go.jp/, last updated: 11/January/2024)를 이용하여 검색하였다. 후보유전자에 대한 모부본의 염기서열 다형성은 RiceVarMap v2.0 (
https://ricevarmap.ncpgr.cn/, last updated: 2/Feburary/2024)을 이용하여 확인하였다.
동일 유전분석집단을 이용하여 탐색된 수량 관련 형질의 후보유전자
Hd18,
SD1,
GS3,
OsTB1과 수발아와 저온발아성의 후보유전자
qLTG3-1이 품질 관련 형질에 대해서 미치는 영향을 분석하기 위하여 기존에 보고된 대립유전자형 분석 결과를 이용하였다(
Park et al. 2024a,
2024b)
통계분석은 R (The R Foundation for Statistical Computing Platform, Version 4.3.1, released: 16/June/2023)을 이용하였다. 품질 관련 형질에 대한 평균 등 기술통계는 psych 패키지를 이용하였고, t-test를 이용한 유전자의 대립유전자형에 따른 형질 값의 비교, 분산분석은 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 구조적 관계와 GS3와 qLTG3-1 대립유전자형에 따른 CY_RIL의 분포를 알아보기 위하여 ggfortify을 이용하여 주성분분석을 실시하였다. 품질 관련 형질 변이에 영향을 미치는 주요유전자들의 대립유전자형에 따른 형질 값을 비교 분석하기 위하여 ggplot2, ggsignif 패키지를 이용하여 boxplot을 작성하였고, 형질 변이에 미치는 기여도를 판단하기 위하여 lavaan, semPlot, OpenMx, tidyverse, knitr, kableExtra, GGally 패키지를 이용하여 경로계수분석을 수행하였다. 경로계수분석은 각 유전자의 기능상실형인 hd18, sd1, gs3, OsTB1TGTG, qltg3-1을 2, 기능형 대립유전자를 0으로 값을 부여하여 질적으로 변환하여 분석하였다.
결과 및 고찰
품질 관련 형질 표현형 분석
‘참동진/영호진미’ 재조합 집단(이하 CY_RIL)의 품질 관련 QTL 분석을 위하여 모부본과 CY_RIL의 단백질 및 아밀로스 함량, 백도, 외관품위 관련 6형질(완전립, 분상질립, 피해립, 쇄미, 착색립, 동할미), 호화점도 관련 6형질(호화개시온도, 최고점도, 최저점도, 최종점도, 강하점도, 치반점도), 밥의 윤기치, 식감 관련 4형질(경도, 탄력성, 부착성, 찰기) 등 총 20개 형질에 대해서 2022년, 2023년 2년간 조사하였다(
Fig. 1). ‘참동진’은 ‘영호진미’에 비해 단백질과 아밀로스 함량이 낮았고 쌀의 백도는 높았다(
Fig. 1A-1C). 외관품위 관련 형질에서 ‘참동진’이 ‘영호진미’에 비해 완전립이 낮았고 분상질립, 쇄미, 착색립, 동할립은 높았으며 피해립은 해에 따라 변동되었다(
Fig. 1D-1I). ‘참동진’과 ‘영호진미’의 피해립은 2022년 0.6%, 1.1%, 2023년 1.2%, 1.0%의 낮은 수치의 비슷한 값으로 연차간 환경 변이 등에 의해 품종의 순위가 변동된 것으로 판단된다(
Fig. 1F). 호화점도 관련 형질에서 ‘참동진’이 ‘영호진미’에 비해 최고⋅최저⋅최종점도가 낮았고 강하점도는 높았으며, 호화개시온도와 치반점도는 해에 따라 변동되었다(
Fig. 1J-1O). ‘참동진’과 ‘영호진미’의 호화개시온도는 2022년 70.7℃, 71.7℃, 2023년 72.8℃, 72.0℃이었고, 치반점도는 2022년 6.9 RVU, 5.6 RVU, 2023년 -24.6 RVU, -18.2 RVU으로 두 품종간 비슷한 형질 값을 나타냈는데 연차간 환경 변이 등에 의해 품종의 순위가 변동된 것으로 판단된다(
Fig. 1J, 1O). 밥의 윤기치는 ‘참동진’이 ‘영호진미’에 비해 낮았고, 식감 관련 형질에서 ‘참동진’이 ‘영호진미’에 비해 경도, 탄력성이 높았고 부착성과 찰기는 낮았다(
Fig. 1P-1T). CY_RIL의 품질 관련 형질 값의 분포는 대부분 정규분포를 나타냈으나 2022년 쇄미, 착색립, 동할립 및 최저점도, 2023년 강하점도 및 치반점도가 쌍봉형 분포에 가까운 것으로 나타났다(
Supplementary Table 1). 쌍봉형 분포의 경우 주동 QTL의 작용에 의해서 나타날 수 있는데(
Park et al. 2024b), 쌍봉형 분포에 가까웠던 형질들이 연차에 따라 다르게 탐색되는 등 이들 형질들의 분포가 주동 QTL의 영향에 의한 것인지에 대해서는 추가 분석이 필요할 것으로 판단되었다.
품질 관련 형질들의 관련성을 분석하고자 각 조사연도의 품질 관련 형질 값과 연차 평균 값을 이용하여 상관분석을 실시하였다(
Fig. 2). 밥맛에 영향을 미치는 것으로 알려진 단백질 함량과 아밀로스 함량은 부의 상관관계를 나타냈으며, 밥의 윤기치와 단백질 함량은 부의 상관관계를 나타낸 반면 아밀로스 함량은 정의 상관관계를 나타냈다. 쌀의 외관품위에 대한 기준으로 작용하는 완전립은 백도, 분상질립, 피해립, 쇄미, 피해립, 동할립과 부의 상관관계를 나타냈으며, 단백질 함량과는 정의 상관, 아밀로스 함량과는 부의 상관관계를 나타냈다. 완전립은 호화점도 관련 형질 중 호화개시온도, 최고점도 및 강하점도와는 정의 상관, 치반점도와는 부의 상관관계를 나타냈으며, 식감 관련 형질 중 경도와 탄력성과는 정의 상관, 부착성과 찰기와는 부의 상관관계를 나타냈다. 이를 통해 CY_RIL에서 완전립이 높을수록 분상질립이 낮은 등 외관품위가 양호하고 단백질 함량은 높고 아밀로스 함량은 낮으며 호화개시온도와 최고점도 및 강하점도는 높은 반면 치반점도는 낮으며, 경도와 탄력성이 높은 반면 부착성과 찰기는 낮은 것으로 판단된다. 우리나라 밥쌀용 품종의 밥맛 관련하여 단백질 함량과 아밀로스 함량은 낮을수록 밥맛이 양호한 것으로 알려져 있으며, 밥의 윤기치는 밥맛과 정의 상관관계를 나타낸다 하였으며, 호화점도 특성은 밥맛과 밀접한 관련성이 있으며 일반적으로 밥맛이 좋은 품종은 최고점도와 강하점도가 높고 치반점도가 낮은 것으로 알려져 있다(
Oh et al. 2012,
Park et al. 2016,
Sim et al. 2017). 본 연구에서 완전립이 높을수록 외관품위는 좋아져 상품성이 향상되고 호화점도 특성에서 밥맛 좋은 품종의 조건에 부합되나, 단백질 함량이 높아지고 경도와 탄력성이 증가하여 식감이 딱딱해지고 부착성과 찰기가 떨어져 밥맛에 좋지 않은 영향을 미칠 것으로 판단되는 등 상반된 결과를 나타냈다. 품질 관련 형질들은 상호작용을 가지며 복합적인 영향을 미치므로 상품성과 밥맛에 대해서 개별적인 형질에 의해 결정되는 것이 아닌 종합적인 고려가 필요할 것으로 판단된다.
CY_RIL을 대상으로 2년간 조사된 표현형 값과 연차 평균 값을 이용하여 품질 관련 형질에 대한 QTL을 탐색하였다(
Table 1,
Supplementary Table 2). 단백질 함량 관련 QTL은 2022년 3번 염색체에서 2개가 탐색되어
qPC3-1_2022,
qPC3-2_2022로 명명하였고, 2023년 1번 염색체에서 3개가 탐색되어
qPC1-1_2023,
qPC1-2_2023,
qPC1-3_2023로 명명하였으며, 연차 평균에서는 1번 염색체에서 2개, 3번 염색체에서 1개가 탐색되어
qPC1-1_total,
qPC1-2_total,
qPC3_total로 명명하였다. 연차 평균에서 탐색된 QTL과 형질 간의 통계적 유의미한 연관성을 나타내는 LOD 값은 3.60-7.75을 나타냈으며, QTL이 전체 표현형 변이를 설명할 수 있는 PVE 값은 7.16-17.59%이었다(
Table 1). 상가적 효과는 -0.10 (
qPC1-1_total), -0.17 (
qPC1-2_total), -0.16 (
qPC3_total)로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 단백질 함량이 0.20-0.34% 낮아졌다. 해당 QTL영역에 인접한 후보유전자를 탐색하기 위해서 RAP-DB를 통해 검색(Curated genes에서 ‘protein content’ 및 ‘quality’로 filterlling)한 결과,
qPC1-1_total (마커 위치 chr01_3257654-chr01_4209102; 마커명은 염색체와 물리적위치로 구성됨)은
OsPLDα1 (
Os01g0172400, chr01:3724667..3728791),
qPC1-2_total (KJ01_109 (chr01:36501158)-chr01_36649551)은
OsAAP6 (
qPC1;
Os01g0878700, chr01:38133475..38137770),
qPC3_total (chr03_14288844-chr03_16733441)은
GS3 (
Os03g040740, chr03:16729501..16735109)를 확인하였다(
Table 1).
OsPLDα1 (
Phospholipase D α1)는 벼의 인산지질분해효소로 돌연변이 발생 시 지질 대사물에 영향을 미치고 phytic acid (피틴산) 함량을 감소시키는 것으로 나타났으며, 또한 현미의 아밀로스 함량과 치반점도를 낮추고 최고점도와 강하점도를 높이는 등 품질 관련 형질에 영향을 미치는 것으로 보고되었다(
Khan et al. 2020).
OsPLDα1이 지질과 아밀로스 등 종실의 영양성분 함량에 다양하게 영향을 미치는 점을 감안할 때 해당 유전자가 단백질 함량에도 영향을 미치는 지에 대한 추가 분석이 필요할 것으로 생각된다.
OsAAP6 (
Amino acid permease 6)는 단백질 함량 관련 QTL인
qPC1 (
Protein content 1)에서 동정된 유전자로 뿌리에서의 아미노산 흡수에 관여하며 발현량이 높을수록 종실의 단백질 함량이 증가하는 것으로 나타났다(
Peng et al. 2014). 최근
OsAAP6의 조절 인자로
OsNAC74가
OsAAP6의 전사 시작 부위 상류에서 탐색되었으며,
OsNAC74 돌연변이체는
OsAAP6의 발현량이 줄어들어 종실의 단백질 함량이 현저히 감소하였으며 분상질미(chalkiness)와 호응집성(gel consistensy)과 같은 품질 특성에도 영향을 미치는 것으로 보고되었다(
Peng et al. 2023)
qPC1-2_total이 탐색된 위치가
OsAAP6와 다소 떨어져 있으나 인근 영역에서 모부본간 다형성을 나타내는 마커가 KJ01_109 (chr01:36501158), chr01_36649551, chr01_37284842, chr01_39622533로 부족한 점을 감안할 때 단백질 함량 관련 QTL인
qPC1-2_total이
OsAAP6에 의해 탐색된 것인 것에 대해서 검토가 필요할 것으로 생각된다. 또한 기존 연구결과에서
qPC1-2_total이 탐색된 위치는 간장 관련 QTL인
qCL1 (KJ01_109-chr01_36649551)과 일치하여(
Park et al. 2024b),
qCL1의 후보유전자로 확인된
SD1 (
Os01g0883800, chr01:38382385..38385469)이 단백질 함량에 영향을 미치는 지에 대한 추가분석이 필요할 것으로 생각된다.
qPC3_total은 기존 연구에서 확인된 입형 관련 유전자
GS3와 동일 위치에서 탐색되었고, 모부본의
GS3에 대한 유전자형 분석결과 중대립 입형의 ‘참동진’은
gs3 대립유전자형, ‘영호진미’는
GS3를 보유하였으며 CY_RIL에서 다형성을 나타냈다(
Park et al. 2024b). ‘참동진’의 단백질 함량(2022년 5.4%, 2023년 5.3%, 연차 평균 5.4%)이 ‘영호진미’(6.0%, 5.6%, 5.8%)에 비해 0.3-0.6% 낮았고
GS3와 동일위치에서 단백질 함량 관련 QTL
qPC3-1_2022 (PVE -0.15)와
qPC3_total (PVE -0.16)가 탐색되어 입형 관련 유전자
GS3의 대립유전자형 변경은 단백질 함량에 영향을 미치는 것으로 판단된다(
Table 1,
Fig. 1,
Supplementary Table 2).
아밀로스 함량 관련 QTL은 2022년과 연차 평균에서 마커 chr03_22407127, chr03_23491435 사이에서 탐색되어
qAC3_2022와
qAC3_total로 명명하였다(
Table 1,
Supplementary Table 2).
qAC3_2022와
qAC3_total의 PVE 값은 0.17, 0.14로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통은 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 아밀로스 함량이 0.34%, 0.28% 높아졌다. 해당 QTL영역에 인접한 후보유전자를 탐색하기 위해서 RAP-DB를 통해 검색(Curated genes에서 ‘amylose content’로 filterlling)한 결과, QTL이 탐색된 영역 내에서는 아밀로스 함량과 관련된 후보유전자는 없었고 인접한 위치에서
OsPK8 (
Pyruvate kinase 8,
Os03g0672300, chr03:26526743..26530676)를 확인하였다. Pyruvate kinase는 탄수화물 대사의 해당과정(glycolysis)의 마지막 단계의 반응을 촉매하며, 포도당 대사를 통해 에너지를 생성하는 데 핵심적인 역할은 한다(
Ambasht & Kayastha 2002).
OsPK8은 pyruvate kinase의 한 종류로 CRISPR/Cas9을 통한
OsPK8의 기능상실은 총전분 함량과 아밀로스 함량은 증가시켰으며 단백질 함량을 감소시키는 것으로 보고되었다(
Dong et al. 2022). 모부본인 ‘참동진’과 ‘영호진미’의 벼 표준유전체에 대한 염기서열 분석 결과
OsPK8 유전자 내 변이는 탐색되지 않았으나, 하위의 근접한 위치에서 비동의적 돌연변이인 미스센스 돌연변이(missense mutation)를 일으키는 vg0326532662가 확인되었다(
Supplementary Table 3). 아밀로스 함량 관련 QTL
qAC3이
OsPK8 유전자의 작용에 의해서 탐색되었는지에 대해서는 추가 검증이 필요할 것으로 생각된다.
백도에 대한 QTL은 연차 평균에서 3번 염색체에서
qWT3_total, 7번 염색체에서
qWT7_total 등 2개가 탐색되었다(
Table 1).
qWT3_total은 입형 관련 유전자
GS3와 동일 위치에서 탐색되었고, 상가적 효과는 0.89로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통이 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 백도가 1.68 높아지는 것으로 나타났다(
Table 1). ‘참동진’은 입형이 증가하는
gs3 대립유전자형을 가지고 있으며, 일반적으로 입형이 커지면 분상질립(chalkiness) 등이 증가하는 것으로 알려져 있다(
Park et al. 2024b). 분상질립은 쌀알 내부에 백색 또는 불투명한 부분이 있는 것을 말하며 쌀의 백색의 정도를 나타내는 백도와 관련성이 있어
GS3의 작용에 의해
qWT3_total이 탐색된 것으로 판단된다.
qWT7_total는 7번 염색체 장완의 마커 chr07_22724630, chr07_24575395 사이에서 탐색되었는데(
Table 1), RAP-DB의 Curated genes에서 ‘quality’ 로 검색한 결과 해당영역 인근에서 입형 관련 유전자
GW7/GL7 (
Os07g0603300, chr07: 24664328..24669321)이 존재하는 것으로 확인되었다.
GW7은
TONNEAU-1 모집 모티브 단백질을 암호화하는 입형 관련 유전자로
GW7의 발현량 증가는 종 방향으로 세포 분열이 증가하고 횡 방향으로 분열이 감소되어 가느다란 종실 형태를 가져온다(
Wang et al. 2015). 우리나라 육성 벼의 입형 관련 유전자형을 분석한 결과 ‘영호진미’는
GW7 대립유전자형을 가지고 있으며 ‘신동진’은
gw7 를 보유한 것으로 보고되었다(
Lee et al. 2020). ‘참동진’은 ‘신동진’을 반복친으로 하여 육성되었고, CY_RIL의 모부본인 ‘참동진’과 ‘영호진미’의 벼 표준유전체에 대한 염기서열 분석 결과, ‘참동진’은
GW7 유전자 내에 존재하는 24666092 bp와 24666398 bp에서 기능상실을 일으키는 frameshift 돌연변이가 탐색되어 ‘참동진’은
gw7 대립유전자형을 보유한 것으로 추정된다(
Supplementary Table 3).
GW7은 쌀의 분상질에 관여하는
Chalk7와 동일유전자인 것으로 확인되었으며, 가느다란 종실 형태를 나타내는 대립유전자
Chalk7Cyp이
Chalk7ZS에 비해 분상질립이 적은 것으로 나타났다(
Wang et al. 2022). 모부본에 대한 염기서열 분석과
GW7/Chalk7의 기능을 감안할 때
GW7의 작용에 의해 백도 관련 QTL
qWT7_total이 탐색된 것으로 판단된다. 하지만
qWT7_total의 상가적 효과는 -0.57로 ‘참동진’의 대립유전자형(
gw7)을 가진 계통이 ‘영호진미’의 대립유전자형(
GW7)을 가진 계통에 비해 백도가 1.14 감소하는 것으로 나타나
GW7의 기능상실형으로 분상질립이 높다고 알려진
gw7가
GW7보다 백도가 낮아지는 결과를 나타났다(
Table 1). 기존의 동일 재료를 이용한 입형 관련 QTL 분석 결과에서
GW7는 탐색되지 않았는데(
Park et al. 2024b), 입형 관련 주동 유전자인
GS3의 작용에 의해서 미동 유전자인
GW7가 입형 표현형 변이에 미치는 영향이 표현되지 못한 것으로 생각되며, 백도 관련 QTL의 후보유전자로 추정되는 입형 관련 유전자
GS3와
GW7 두 유전자의 상호작용이 표현형 변이에 영향을 미친 것인 지에 대한 추가 분석이 필요할 것으로 생각된다.
쌀의 외관품위 관련 형질인 완전립, 분상질립, 피해립, 쇄미, 착색립, 동할미에 대한 연차 평균에서의 QTL 분석에서 피해립을 제외한 형질에서 QTL이 탐색되었다(
Table 1). 분상질립과 쇄미는 3번 염색체에서
qOR3_total,
qBR3_total 각각 1개씩 탐색되었고, 완전립은
qHR3_total 및
qHR7_total, 착색립
qCR3_total 및
qCR11_total, 동할미는
qCrR3_total 및
qCrR8_total 등 각각 2개씩 탐색되었다. 3번 염색체에 존재하는 QTL은 모두 동일한 영역(chr03_14288844-chr03_ 16733441)에서 탐색되었으며, 기존의 연구결과에서 해당 영역은 입형 관련 유전자
GS3가 존재하는 곳으로 보고되었다(
Park et al. 2024b). 3번 염색체에서 탐색된 QTL들의 상가적 효과는 -1.99 (
qHR3_total), 0.37 (
qOR3_total), 1.65 (
qBR3_total), 0.24 (
qCR3_total), -0.31 (
qCrR3_total)로 입형이 커지는 ‘참동진’의
gs3 대립유전자형을 가진 계통들이 ‘영호진미’의
GS3 대립유전자형을 가진 계통에 비해 완전립과 동할립이 3.98%, 0.62% 감소하였고, 분상질립, 쇄미, 착색립은 0.74%, 3.3%, 0.48% 증가하였다. 동할립은 벼의 등숙기 후반에 곡립내 수분 흡수와 건조가 반복되는 과정에서 팽창과 수축 스트레스에 의해서 배유 부분에서 균열이 생기는 현상으로 수확 후 고온으로 급속히 건조할 경우에 많이 발생하며 도정 과정 등을 거치면서 쉽게 깨져 싸라기(쇄미) 형태로 된다(
Lee et al. 2021). 입형이 큰 ‘참동진’의 대립유전자형이 동할립이 낮은 것은 도정 과정을 거치면서 쇄미 전단계인 동할립 형태로 존재하는 것이 아니라 대부분 깨져서 쇄미 형태로 넘어가기 때문으로 판단된다. 입형 관련 유전자들은 쌀의 외관품위에 영향을 미치며 일반적으로 종실의 크기가 증가하면 쌀의 외관품위는 떨어진다고 하여(
Zhao et al. 2022),
GS3의 작용에 의해 외관품위와 관련된 QTL이 탐색된 것으로 판단된다. 3번 염색체 이외에 7번, 8번, 11번 염색체에서 탐색된 QTL에 대해서는 특별한 후보유전자를 탐색하지는 못하였다.
호화점도 관련 형질인 호화개시온도, 최고⋅최저⋅최종⋅강하⋅치반점도에 대한 QTL 분석을 수행하였다(
Table 1,
Supplementary Table 2). 호화개시온도는 3번 염색체에서 2022년, 2023년, 연차 평균 모두 QTL (
qPaT3)이 탐색되었는데 해당 영역은 입형 관련 유전자
GS3를 포함하고 있다.
qPaT3_total의 상가적 효과는 -0.22로 ‘참동진’의
gs3 대립유전자형을 가진 계통들이 ‘영호진미’의
GS3 대립유전자형을 가진 계통에 비해 호화개시온도가 0.44℃가 낮았다.
최고점도는 1번 염색체에서 2022년, 2023년, 연차 평균에서 모두 QTL (
qPV1)이 탐색되었는데 해당 영역은 단백질 함량 관련 QTL인
qPC1-1_total과 같은 영역으로 인산지질분해효소인
OsPLDα1을 포함하고 있다.
qPV1_total의 상가적 효과는 -2.49로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통들이 ‘영호진미’의 대립유전자형을 가진 계통에 비해 최고점도가 4.98 RVU가 낮아졌다.
OsPLDα1은 지질 대사물에 영향을 미칠 뿐만 아니라 아밀로스 함량과 치반점도를 낮추고 최고점도와 강하점도를 높인다는 보고가 있다(
Khan et al. 2020).
OsPLDα1의 작용에 의해 최고점도 관련 QTL인
qPV1이 탐색된 것으로 여겨지나, 검증을 위해서는 이에 대한 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.
최저⋅최종점도는 2022년, 2023년 2번 염색체 및 3번 염색체에서 QTL이 탐색되었으며, 연차 평균에서는 3번 염색체에서만 동일한 영역에서 2개의 QTL이 탐색되었다(
Table 1,
Supplementary Table 2). 기존 동일재료(CY_RIL)를 이용한 분석을 통해
qTV3-1_total과
qFV3-1_total이 탐색된 영역(chr03_204361-chr03_517088)은 수발아와 저온발아성에 관련된 유전자
qLTG3-1 (chr03:219979..220919)가 존재하는 것으로 확인되었다(
Park et al. 2024a).
qLTG3-1의 기능이 직접적으로 호화점도 특성인 최저점도 및 최종점도에 영향을 미치는 지에 대한 연구결과는 확인하기는 어려웠으나, 수발아의 발생은 품질에도 영향을 주는 것으로 알려져 있어 연관성이 있을 것으로 판단되었다. 또한
qLTG3-1이 탐색된 영역은 일본 온대 자포니카 벼의 밥맛과 찰기에 관여하는 주요 유전인자인
qOE3 (QTL for overall evaluation, 아직까지 유전자 동정은 안됨)와 동일 위치로 알려져 있다(
Hori et al. 2017).
qLTG3-1이 호화점도 특성과 밥맛 등 품질에 관여하는 지에 대한 분석이 필요할 것으로 판단된다. 3번 염색체의 또다른 QTL인
qTV3-2_total과
qFV3-2_total이 탐색된 영역(chr03_24699522-chr03_28852757)에서는 수수와 관련된 유전자
OsTB1 (chr03:28428504..28430438)이 확인되었다(
Park et al. 2024b).
OsTB1의 기능이 품질에 관여하는 것으로 판단하기는 어려워, RAP-DB의 Curated genes에서 ‘starch’, ‘amylose’로 검색한 결과 해당 QTL 사이에 위치하는
OsPK8 (
Pyruvate kinase 8,
Os03g0672300, chr03:26526743..26530676)을 확인할 수 있었다.
OsPK8은 아밀로스 함량에 영향을 미친다고 보고되었으며(
Dong et al. 2022), 본 연구의 아밀로스 함량 관련 QTL인
qAC3_total의 인접한 유전자로 확인되었다(
Table 1). 아밀로스 함량은 호화점도 특성과 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있어(
Luo et al. 2021),
OsPK8이 아밀로스 함량 뿐만 아니라 호화점도 특성인 최저⋅최종점도에 영향을 미친 것으로 판단된다.
강하점도 및 치반점도는 연차평균에서 QTL이 3번염색체에서 2개 8번 염색체에서 1개가 공통적으로 탐색되었고, 치반점도에서는 7번 염색체에서 1개가 추가로 탐색되었다(
Table 1). 3번 염색체에서 탐색된
qBD3-1_total,
qSB3-1_total은 최저점도와 최종점도의 QTL과 동일영역으로, 후보유전자인
qLTG3-1의 작용에 의한 것으로 판단된다.
qBD3-2_total과
qSB3-2_total이 탐색된 chr03_17092696-chr03_19143571 영역을 대상으로 RAP-DB의 Curated genes에서 ‘starch’로 검색한 결과 해당 QTL 사이에 위치하는
OsSAC3 (
Sugar accumulation 3,
Os03g0429800, chr03:17985619..17998387)를 확인할 수 있었다.
OsSAC3의 돌연변이형인
ossac3는 벼 잎에서 전분의 과도한 축적을 가져오며 잎의 조기노화에 관여하는 것으로 알려졌다(
Huang et al. 2018).
OsSAC3가 종실의 전분 축적에도 영향을 미치는 지에 대해서는 보고된 바가 없고, 해당 유전자 내에서 모부본의 변이가 발견되지 않아 해당 유전자의 작용에 의해서
qBD3-2_total과
qSB3-2_total이 탐색되었는지에 대해서는 단정하기 어려웠다. 7번, 8번 염색체에서 탐색된 QTL에 대해서는 특별한 후보유전자를 확인하지는 못하였다.
취반미의 기계적 식미치인 밥의 윤기치는 2023년 1번 염색체(Toyo1_2023)와 7번 염색체(Toyo7_2023)에서 각각 1개의 QTL이 탐색되었고, 2022년과 연차 평균에서는 QTL이 탐색되지 않았다(
Table1,
Supplementary Table 2). 해당 QTL들은 본 연구의 단백질 함량QTL인
qPC1-2_total과 백도 관련 QTL인
qWT7_total과 동일 영역에서 탐색되었으며 후보유전자로
OsAAP6와
GW7이 추정되었다. 하지만 해당 QTL은 한 해만 탐색되는 등 추정된 유전자의 작용에 의해서 밥의 윤기치가 변동하였는지에 대해서는 추가 분석이 필요할 것으로 판단된다.
취반미의 저작감을 기계적으로 측정한 경도, 탄련성, 부착성, 찰기 중 경도와 탄력성은 QTL이 탐색되지 않았고 부착성과 찰기는 1번, 2번, 3번, 8번, 9번 염색체에서 탐색되었다(
Table 1,
Supplementary Table 2). 이들 QTL 중 후보유전자가 확인된 것은 GS3,
Hd18,
OsPLDα1이며 상가적 효과가 양수(1.89-3.95)로 ‘참동진’의 대립유전자형을 가진 계통들이 부착성과 찰기가 증가하는 것으로 나타났다. 해당 유전자들이 부착성과 찰기에 영향을 미치는지에 대해서는 추가 분석이 필요할 것으로 판단된다.
기존에 동일한 유전분석집단인 CY_RIL을 이용하여 분석된 수량 관련 형질과 수발아 및 저온발아성 관련 QTL의 후보유전자인
Hd18,
SD1,
GS3,
OsTB1,
qLTG3-1이 품질 관련 형질에 미치는 영향을 분석하였다. 연차 평균 값에서 탐색된 품질 관련 QTL 중 입형 관련 유전자
GS3는 단백질 함량, 백도, 완전립, 분상질립, 쇄미, 착색립, 동할립, 호화개시온도, 찰기 등 9개 형질의 후보유전자로 확인되었다(
Table 1,
Fig. 3). 수발아 관련 유전자
qLTG3-1은 호화점도 관련 형질인 최저점도, 최종점도, 강하점도 및 치반점도 등 4개 형질의 후보유전자로 확인되었다(
Table 1,
Fig. 4). 출수기 관련 유전자
Hd18은 찰기 관련 QTL
qSN8_total에 관여하는 것으로 나타났는데 이는 출수기 변동에 따른 환경 변이에 의한 것으로 판단되며,
SD1과
OsTB1은 품질 관련 QTL에 대한 직접적인 후보유전자는 아닐 것으로 여겨지나 품질 관련 후보유전자로 추정되는
OsAAP6 (단백질 함량)과
OsPK8 (최저점도 및 최종점도)와 인접하여 연관되어 있어 이에 대한 분석이 필요할 것으로 판단된다(
Table 1).
출수기 관련 유전자
Hd18은 CY_RIL에서 ‘영호진미’의 대립유전자형
hd18이 ‘참동진’의
Hd18에 비해 출수기가 3일 늦어지는 것으로 보고되었다(
Park et al. 2024b). 품질 관련 형질 특성에 있어서
Hd18 대립유전자형은 백도, 완전립, 쇄미, 밥의 윤기치, 부착성 및 찰기에 영향을 미치는 것으로 나타났다(
Table 2,
Supplementary Fig. 1).
Hd18 대립유전자형을 가진 계통들에 비해 출수가 늦어지는
hd18을 보유한 계통들이 백도가 낮았고, 완전립이 높고 쇄미는 낮았으며, 밥의 윤기치가 높고 부착성과 찰기는 낮았다. 우리나라에서 고온 등숙을 회피하기 위하여 기존의 중만생종 품종들보다 출수가 늦은 벼 품종 개발이 제안되었고, 이러한 관점에서 CY_RIL의 교배모본으로 이용된 ‘영호진미’ 등 만생종 품종들이 개발되었다(
Kim et al. 2007,
Park et al. 2019). ‘영호진미’와 같은 대립유전자형
hd18을 가진 계통들은 출수가 늦어지면서 등숙에 좋은 환경조건이 조성됨에 따라 전분 축적이 양호하여 외관품위가 향상되고 밥의 윤기치가 높아진 것으로 판단되며, 밥의 부착성과 찰기가 낮아진 것은 충실히 축적된 전분 입자들이 호화과정을 거치더라도 쌀 형태를 잘 유지하여 인접한 밥알들과 접촉이 덜 되기 때문으로 추정된다. 품질 관련 형질들간의 상관관계 분석에서도 부착성과 찰기는 완전립과는 부의 상관관계를 나타냈으며 백도와 분상질립과는 정의 상관관계를 나타내는 등 출수가 빠른
Hd18을 보유한 계통들이
hd18 보유 계통들에 비해 고온 등숙되면서 백도와 분상질립이 높아지고 밥의 부착성과 찰기도 높아진 것으로 판단된다(
Fig. 2).
간장 관련 유전자
SD1의 대립유전자형은 품질 관련 형질 중 단백질 함량과 최저점도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(
Table 2,
Supplementary Fig. 2).
SD1 (chr01: 38382385..38385469)의 인접한 영역에서 단백질 함량에 관여하는 유전자
OsAAP6 (chr01:38133475..38137770)가 존재하고 있어,
SD1 대립유전자형에 따른 품질 변이는 연관되어 있는
OsAAP6의 영향을 받은 것으로 판단된다.
입형 관련 유전자인
GS3의 대립유전자형은 조사된 20개 품질 관련 형질 중 단백질 및 아밀로스 함량, 백도, 완전립, 분상질립, 쇄미, 착색립, 동할립, 호화개시온도, 최고⋅강하⋅치반점도, 부착성 및 찰기 등 14개 형질에 영향을 미치는 것으로 나타났다(
Table 2,
Supplementary Fig. 3). ‘참동진’의 중대립 입형 특성을 나타내는
gs3 대립유전자형을 보유한 계통들이 ‘영호진미’의
GS3 대립유전자형의 계통들에 비해 단백질 함량이 낮고 아밀로스 함량은 높았으며, 완전립이 낮고 백도와 분상질립, 쇄미가 높은 등 외관품질이 떨어지는 것으로 나타났다. 호화점도 특성에서
gs3는
GS3에 비해 호화개시온도, 최고점도 및 강하점도가 낮고 치반점도가 높았으며, 밥의 윤기치와 경도 및 탄력성에는 영향을 미치지 않았으며 부착성과 찰기는 높았다. 쌀의 크기와 모양을 나타내는 입형은 수량 뿐만 아니라 품질 관련 형질에도 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 입형의 증가는 외관품위의 저하와 연결된다 하였다(
Alkahtani 2022,
Li et al. 2022). 본 연구결과를 통해
GS3 대립유전자형에 따른 입형의 변화는 단순히 외관으로 보이는 쌀알 크기와 외관품위의 변경 뿐만 아니라 단백질과 아밀로스 함량, 호화점도 및 식감 특성 등 품질 특성에 다양하게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 우리나라 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 한 것으로 판단된다 하였다(
Lee et al. 2020). 본 연구결과 통해
gs3 대립유전자는 품질 관련 형질에 다양하게 영향을 미치는 것으로 확인되어 이러한 사실은 뒷받침하였다.
수수 관련 유전자
OsTB1의 대립유전자형은 품질 관련 형질 중 단백질 함량, 백도, 피해립, 최고⋅최저⋅최종점도 및 찰기에 영향을 미치는 것으로 나타났다(
Table 2,
Supplementary Fig. 4).
OsTB1 (chr03:28428504..28430438)의 인접한 영역에서 전분 및 아밀로스, 단백질 함량과 관련이 있는 것으로 알려진 유전자
OsPK8 (Os03g0672300, chr03: 26526743..26530676)가 존재하고 있어,
OsTB1 대립유전자형에 따른 품질 변이는 연관되어 있는
OsPK8의 영향을 받은 것으로 판단되며 향후
OsPK8이 품질에 미치는 영향에 대한 추가 분석이 필요할 것으로 생각된다.
수발아와 저온발아성 관련 유전자
qLTG3-1의 대립유전자형은 품질 관련 형질 중 아밀로스 함량, 피해립, 최저⋅최종⋅강하⋅치반점도 및 밥의 윤기치에 영향을 미치는 것으로 나타났다(
Table 2,
Supplementary Fig. 5).
qLTG3-1 (chr03: 219979..220919)가 위치한 3번 염색체 단완의 선단부위에는 일본 고품질 품종인 ‘고시히카리’의 고식미와 높은 찰성에 관여하는 QTL인
qOE3가 탐색되었다(
Takeuchi et al. 2008).
qOE3와 가장 인접한 분자표지는 RM4108로 알려져 있는데, 이는
qLTG3-1을 탐지했던 것과 동일한 분자표지이다(
Hori et al. 2017). 일본 벼 183개 유전자원에 대한 33개 식미 특성을 평가하였을 때
Wx 대립유전자형에 의해서 식미 특성 변이가 가장 많이 차이 났으며, 동일한
Wxb 대립유전자를 가지는 146개 메벼에 대한 분석에서는 RM4108로 표지되는
qOE3의 대립유전자형에 의해서 고식미 품종인 ‘고시히카리’, ‘히토메보레’ 등이 분류된다 하였다(
Hori et al. 2016).
qOE3는 클로닝 되어 있지 않아 해당 QTL과
qLTG3-1와의 일치 여부 등 명확한 관련성을 알 수는 없으나 매우 근접하여 위치하는 것으로 판단되며, 본 연구결과에서
qLTG3-1의 대립유전자형에 의해 품질 관련 형질 변이가 발생한 것은
qOE3의 영향을 받은 것으로 추정되며 향후 이에 대한 추가분석이 필요할 것으로 생각된다.
주요 후보유전자인
Hd18,
SD1,
GS3,
OsTB1,
qLTG3-1이 품질 관련 형질의 표현형 변이에 미치는 기여도를 분석하기 위하여 경로계수 분석을 수행하였다(
Figs. 5 and
6). 5개 후보유전자들의 대립유전자형이 품질 관련 형질들의 변이를 설명하는 정도를 나타내는 결정계수(
R2)는 0.061-0.685로, 설명 정도가 10% 미만인 탄력성(6.1%)과 경도(8.6%)는 그림에 제시하지 않았다. 설명 정도가 40% 이상인 형질은 단백질 함량(
R2=0.429), 백도(0.424), 완전립(0.581), 쇄미(0.685), 최저점도(0.457), 최종점도(0.399), 강하점도(0.534), 치반점도(0.459) 등 8개 형질로 이에 대한 유전자들의 기여도를 분석하였다. 단백질 햠량에 대해서는
gs3(표준화 회귀계수 -0.42)가 가장 많은 영향을 미쳤는데 감소시키는 방향으로 작용하였고,
sd1 (0.41)과
OsTB1TGTG (0.36)는 증가시키는 방향으로 작용하였다(
Fig. 5A). 완전립에 대해서는
gs3(표준화 회귀계수 -0.72)가 가장 많은 영향을 미쳤는데 감소시키는 방향으로 작용하였고,
hd18 (0.19)는 증가시키는 방향으로 일부 작용하였다(
Fig. 5D). 또한
gs3는 백도(표준화 회귀계수0.54)와 쇄미(0.78)에 대해서 증가하는 방향으로 가장 많은 영향을 미치는 등 외관품질 변이에 대해서
GS3 대립유전자형이 관여하는 바가 컸다(
Fig. 5). 호화점도 특성 중 최저⋅최종⋅강하⋅치반점도에 가장 많은 영향을 미친 것은
qltg3-1로 최저(표준화 회귀계수 0.51)⋅최종(0.44) 치반점도(0.54)는 증가시키는 방향으로 작용하였고 강하점도(-0.63)는 감소시키는 방향으로 작용하였다(
Figs. 6C-
6F). 나머지 형질들은 주요 후보유전자에 의한 설명 정도가 21.0-37.5%로 아밀로스 함량, 분상질립, 착색립, 동할미, 호화개시온도, 부착성 및 찰기는
GS3, 피해립은
qLTG3-1, 최고점도는
OsTB1, 밥의 윤기치는
Hd18 대립유전자형에 의해 가장 많은 영향을 받았다(
Figs. 5 and
6).
GS3, qLTG3-1 대립유전자형 조합에 따른 품질 관련 형질 변이
품질 관련 형질 변이이 다양한 영향을 미쳤던 3번 염색체에 존재하는
GS3와
qLTG3-1 유전자의 대립유전자형 조합에 따른 품질 관련 형질 값을 비교 분석하였다(
Table 3). CY_RIL 중 모본인 ‘참동진’과 같은 대립유전자형 조합인
gs3-qLTG3-1을 가지는 계통이 24개, 부본인 ‘영호진미’와 같은 대립유전자형 조합인
GS3-qltg3-1을 가지는 계통이 20개로 양친형의 수는 44개 였으며, 재조합형인
gs3-qltg3-1 (38계통)와
GS3-qLTG3-1 (9계통) 대립유전자형 조합이 47개로 재조합 빈도는 51.6%를 나타냈다.
GS3 (chr03:16729501..16735109)와
qLTG3-1 (chr03:219979..220919)은 같은 3번 염색체 단완에 존재함에도 독립적에 가깝게 유전한 것은 두 유전자의 물리적 위치가 떨어져 있기 때문으로 판단되며, 연관이 약하기 때문에 육종에 있어서 목표 대립유전자형 조합 작성에 어려움이 덜 한 것으로 판단된다. 대립유전자형 조합에 따라 품질 관련 형질 값이 구분이 되었으며, 주성분분석을 통해 품질 관련 형질과 대립유전자형 조합의 구조적 관계를 파악하였다(
Fig. 7). 주성분 1과 주성분 2를 통해 전체 품질 관련 표현형 변이의 42.07-48.11%를 설명할 수 있었다. 주성분 1을 기준으로 대립유전자형 조합의 분포는
gs3-qltg3-1,
gs3-qLTG3-1 조합(
gs3 보유형)이
GS3-qltg3-1,
GS3-qLTG3-1 조합(
GS3 보유형)과 다른 방향성을 나타내는 경향이었다. 품질 관련 형질들의 분포는 백도, 쇄미, 분상질립, 찰기 및 부착성 등이
gs3 보유형 영역에서 밀접하여 위치하며
GS3 보유형 영역에 위치하는 완전립, 호화개시온도 및 최고점도, 단백질 함량 등과 다른 방향성을 나타냈다. 주성분 2를 기준으로 대립유전자형 조합의 분포는
gs3-qLTG3-1,
GS3-qLTG3-1 조합(
qLTG3-1 보유형)이
gs3-qltg3-1,
GS3-qltg3-1 조합(
qltg3-1 보유형)과 다른 방향성을 나타내는 경향이었다. 품질 관련 형질들의 분포는 강하점도가
qLTG3-1 보유형 영역에 위치하였고
qltg3-1 보유형 영역에 위치하는 최저⋅최종⋅치반점도와 다른 방향성을 나타냈다. 이러한 경향은 2023년에 비해 2022년과 연차 평균에서 뚜렷하게 나타났다(
Fig. 7). 두 개의 유전자의 대립유전자 조합에 따른 품질 관련 형질들의 평균간 비교와 주성분분석을 통한 형질과 조합의 구조적 관계를 볼 때
GS3와
qLTG3-1의 대립유전자형 조합은 품질 특성에 많은 영향을 미치는 것으로 판단된다(
Table 3,
Fig. 7).
재조합 대립유전자형 조합인
gs3-qltg3-1은 ‘참동진’의 장점인 중대립 입형 특성은 유지하면서 단점인 내수발아성을 개선하기 위한 목표 대립유전자형 조합으로 이를 이용해 ‘전주697호’(CY_RIL_79)가 선발되었다(
Park et al. 2024a,
2024b). ‘전주697호’는 ‘참동진’과 같이
gs3를 보유하고 있어 우리나라 밥쌀용 일반 쌀에 비해 1.3배 가량 큰 중대립 입형 특성을 나타내며,
gs3의 도입은 메탄 생성을 저감하고 수량성을 향상시킴으로써 질소 비료 사용을 줄이는 등 온실가스 감축에 효과가 있을 것이라 하였다(
Park et al. 2024b). ‘전주697호’는 내수발아성 향상을 위하여 ‘영호진미’가 보유하고 있는
qltg3-1을 도입함으로써 수발아에 강한 특성을 나타내나, 저온발아율이 낮아지는 상충 관계(trade-off)가 발생하여 이에 대한 개선이 필요하다 하였다(
Park et al. 2024a). 우리나라 중대립 벼 단점보완을 위한 목표 대립유전자형 조합으로 설정된
gs3-qltg3-1은 ‘참동진’이 보유한
gs3-qLTG3-1과 비교하여 단백질 함량, 백도, 완전립, 손상립, 쇄미, 착색립, 호화개시온도, 밥의 경도, 탄력성, 부착성 및 찰기와는 통계적으로 차이가 없었으며, 아밀로스 함량, 분상질립, 동할립이 다소 높고 최고⋅강하점도는 낮았으며 최저⋅최종⋅치반점도는 높았으며, 밥의 윤기치가 높은 특성을 나타냈다(
Table 3). 이러한 결과는
qLTG3-1 대립유전자형이
qltg3-1로 변경됨에 따라 품질 특성이 영향을 받아 달라진 것으로 추정되며, ‘영호진미’가 보유한
GS3-qltg3-1 대립유전자형 조합과
GS3-qLTG3-1의 비교에서도 비슷한 경향을 나타났다. 호화점도 특성은 밥맛과 밀접한 관련성이 있으며, 일반적으로 밥맛이 좋은 품종은 최고점도와 강하점도가 높고 치반점도가 낮은 것으로 알려져 있다(
Kim et al. 2020,
Zhang et al. 2021).
qLTG3-1 대립유전자형이
qltg3-1로 변경됨에 따라 최고점도의 변화는 거의 없었으나 강하점도는 낮아졌고 치반점도는 증가하여 호화점도 특성을 고려한 밥맛에서는 부정적인 영향을 나타냈다(
Table 2,
Table 3) 하지만, 밥의 윤기치는
qltg3-1 보유형이
qLTG3-1 보유형보다 더 높았고
qltg3-1을 가지고 있는 ‘영호진미’는 우리나라 최고품질 품종 중 밥맛 절대치가 가장 높은 것으로 알려진 품종이고 일본의 많은 고식미 품종들이 ‘Koshihikari’를 유래로 하여
qltg3-1 (식미 관련
qOE3와 밀접히 연관)를 보유하고 있는 점을 감안할 때
qltg3-1의 도입이 밥맛에 부정적인 영향을 미치지는 않을 것으로 판단된다.
‘참동진/영호진미’ 재조합 집단을 이용하여 20개 품질관련 형질에 대한 QTL 분석을 수행하고 관련 후보유전자를 탐색하였으며 이들이 형질 변이에 미치는 영향을 분석하였다. 탐색된 후보유전자 중 입형 관련 유전자인 GS3는 완전립 등 외관품위 관련 형질 뿐만 아니라 밥의 물성 등 총 14개 형질 변이에 관여하는 등 품질에 많은 영향을 미쳤다. 이를 통해 우리나라 밥쌀용 벼 품종으로 중대립 입형 관련 대립유전자 gs3의 도입은 품질 특성을 다양화하는데 기여한 것으로 확인되었다. 또한 수발아 관련 유전자 qLTG3-1에 대한 대립유전자의 변경은 호화점도 특성 등에 영향을 미쳐 품질 특성을 변화시키는 것으로 나타났다. 육종사업을 통해 도입되는 유용 대립유전자들은 목표 형질의 특성을 변경시킬 뿐만 아니라 다른 유전자와의 연관, 다면발현(pleiotropy) 및 상위성(epistasis), 환경 변이의 유발 등에 의해 품질 특성에도 다양하게 영향을 미칠 수 있기 때문에 이들의 관련성을 파악하는 것은 중요하다. 본 연구를 통해 파악된 유전 양상과 관련 유전자들의 작용을 육종사업에 반영하여 품질이 향상된 고품질의 밥쌀용 벼 품종을 효과적으로 개발하는데 활용할 계획이다.
적요
우리나라의 주요 밥쌀용 품종 중 중대립 입형 특성에 우수한 밥맛을 가지고 있는 ‘참동진’과 최고품질 벼로 밥맛 절대치가 가장 높은 것으로 알려진 ‘영호진미’를 이용하여 재조합집단을 작성하고 품질 관련 형질에 대한 QTL 분석을 수행하였다. 단백질 및 아밀로스 함량, 백도 및 외관품위 관련 7형질, 호화점도 관련 6형질, 밥의 윤기치, 식감 관련 4형질 등 총 20개 형질을 대상으로 QTL과 후보유전자를 탐색하였으며 이들이 품질에 미치는 영향을 분석하였다. 3번 염색체에서 가장 많은 품질 관련 QTL이 탐색되었고, 후보유전자 중 입형 관련 유전자인 GS3는 완전립 등 외관품위 관련 형질 뿐만 아니라 밥의 물성 등 총 14개 형질 변이에 관여하는 등 품질에 많은 영향을 미쳤다. ‘참동진’의 중대립 입형 특성을 나타내는 gs3 대립유전자형을 보유한 계통들이 ‘영호진미’의 GS3 대립유전자형의 계통들에 비해 단백질 함량이 낮고 아밀로스 함량은 높았으며, 완전립이 낮고 백도와 분상질립, 쇄미가 높은 등 외관품질이 떨어지는 것으로 나타났다. 호화점도 특성에서 gs3는 GS3에 비해 호화개시온도, 최고점도 및 강하점도가 낮고 치반점도가 높았으며, 밥의 윤기치와 경도 및 탄력성에는 영향을 미치지 않았으며 부착성과 찰기는 높았다. 수발아 관련 유전자 qLTG3-1에 대한 대립유전자의 변경은 호화점도 특성 등에 영향을 미쳐 품질 특성을 변화시키는 것으로 나타났다. 이외에 출수기, 간장, 수수 관련 유전자 Hd18, SD1, OsTB1도 품질 관련 QTL과 연관되어 있는 것으로 나타났으며 이들의 대립유전자형의 변경은 품질 관련 형질 변이에 영향을 미쳤다. 본 연구를 통해 파악된 품질 관련 형질과 주요 농업형질 관련 유전자와의 관련성은 고품질의 벼 품종을 효과적으로 개발하는데 기여할 것으로 생각한다.
보충자료
사사
본 논문은 농촌진흥청 작물시험연구사업(남부지역 적응 밥쌀용 재배안정성 벼 품종개발(3단계), 과제번호: PJ0160 67022024)의 지원으로 수행된 결과의 일부입니다.
Fig. 1Phenotypic distribution of quality-related traits in the population of 91 RILs derived from a cross between ‘Chamdongjin’ and ‘Younghojinmi’ across two years (A-T). 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.
Fig. 2Correlation analysis in 2022 (A), 2023 (B) and total year (C) among quality-related traits. Correlation matrix graph based on hierachical cluster order (hclust) using the argument ‘addrect=3’. PC: protein content, AC: amylose content, WT: whiteness, HR: head rice, OR: opaque rice, DR: damaged rice, BR: broken rice, CR: colored rice, CrR: cracked rice, Pat: pasting temperature, PV: peak viscosity, TV: trough viscosity, FV: final viscosity, BD: breakdown, SB: setback, Toyo: glossiness, HN: hardness, TN: toughness, AN: adhesiveness, SN: stickiness.
Fig. 3Genetic map showing the LOD scores and locations of QTLs associated with quality-related traits adjacent to GS3 (chr03: 16729501..16735109) in the population of 91 RILs derived from a cross between ‘Chamdongjin’ and ‘Younghojinmi’. A: protein content (PC), B: whiteness (WT), C: head rice (HR), D: opaque rice (OR), E: broken rice (BR), F: colored rice (CR), G: cracked rice (CrR), H: pasting temperature (Pat), I: stickiness (SN). The red curves represent LOD scores for the total years (2022 and 2023 average). The red horizontal lines and symbols indicate the positions and names of QTLs, respectively.
Fig. 4Genetic map showing the LOD scores and locations of QTLs associated with pasting properties adjacent to qLTG3-1 (chr03: 219979..220919), OsSAC3 (chr03:17985619..17998387), OsPK8 (chr03:26526743..26530676), and OsTB1 (chr03:28428504..28430438) in the population of 91 RILs derived from a cross between ‘Chamdongjin’ and ‘Younghojinmi’. A: trough viscosity (TV), B: final viscosity (FV), C: breakdown (BD), D: setback (SB). The red curves represent LOD scores for the total years (2022 and 2023 average). The red horizontal lines and symbols indicate the positions and names of QTLs, respectively.
Fig. 5Path analysis of causal relationship among Hd18 (H18), SD1, GS3, OsTB1 (OTB), and qLTG3-1 (qLT) alleles to explain quality-related traits. A: protein content, B: amylose content, C: whiteness, D: head rice, E: opaque rice, F: damaged rice, G: broken rice, H: colored rice, I: cracked rice. Single-headed continous arrows represent linear dependencis (direct effects) calculated as standardized regression coefficients, while double-headed arros indicate correlation coefficients between each alleles. 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. 6Path analysis of causal relationship among Hd18 (H18), SD1, GS3, OsTB1 (OTB), and qLTG3-1 (qLT) alleles to explain pasting propertis (A-F), glossiness (G), and texture propertis (H-I). A: pasting temperature, B: peak viscosity, C: trough viscosity, D: final viscosity, E: breakdown, F: setback, Toyo: glossiness, H: adhesiveness, I: stickiness. Single-headed continous arrows represent linear dependencis (direct effects) calculated as standardized regression coefficients, while double-headed arros indicate correlation coefficients between each alleles. 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. 7Principal component analysis in 2022 (A), 2023 (B) and total (C). CY_RILs were classified by by allele combinations of GS3 and qLTG3-1. Chamdongin: gs3-qLTG3-1, Younghojinmi: GS3-qltg3-1. PC: protein content, AC: amylose content, WT: whiteness, HR: head rice, OR: opaque rice, DR: damaged rice, BR: broken rice, CR: colored rice, CrR: cracked rice, Pat: pasting temperature, PV: peak viscosity, TV: trough viscosity, FV: final viscosity, BD: breakdown, SB: setback, Toyo: glossiness, HN: hardness, TN: toughness, AN: adhesiveness, SN: stickiness. PC1: principal component 1, PC2: principal component 2.
Table 1QTLs associated with quality-related traits identified in the recombinant inbred line population derived from a cross between ‘Chamdongin’ (P1) and ‘Younghojinmi’ (P2) in total year.
Table 1
|
Traitz
|
QTL name |
Chr.y
|
Position
(cM) |
Interval-flanking markers |
LODx
|
PVEw
(%) |
Addv
|
Putative geneu
|
|
|
left |
right |
|
PC |
qPC1-1_total
|
1 |
12 |
chr01_3257654 |
chr01_4209102 |
3.60 |
7.16 |
-0.10 |
OsPLDα1
|
|
qPC1-2_total
|
1 |
346 |
KJ01_109 |
chr01_36649551 |
7.75 |
17.59 |
-0.17 |
OsAAP6, SD1 |
|
qPC3_total
|
3 |
100 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
5.96 |
14.66 |
-0.16 |
GS3
|
|
AC |
qAC3_total
|
3 |
111 |
chr03_22407127 |
chr03_23491435 |
3.03 |
14.49 |
0.14 |
OsPK8
|
|
WT |
qWT3_total
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
9.21 |
32.47 |
0.89 |
GS3
|
|
qWT7_total
|
7 |
106 |
chr07_22724630 |
chr07_24575395 |
4.67 |
14.81 |
-0.57 |
GW7
|
|
HR |
qHR3_total
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
20.71 |
55.83 |
-1.99 |
GS3
|
|
qHR7_total
|
7 |
22 |
chr07_3108600 |
chr07_3190324 |
4.79 |
8.24 |
-0.72 |
|
|
OR |
qOR3_total
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
7.53 |
20.87 |
0.37 |
GS3
|
|
BR |
qBR3_total
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
21.75 |
61.89 |
1.65 |
GS3
|
|
CR |
qCR3_total
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
9.52 |
21.60 |
0.24 |
GS3
|
|
qCR11_total
|
11 |
24 |
chr11_1080991 |
chr11_18687760 |
3.37 |
23.39 |
-0.27 |
|
|
CrR |
qCrR3_total
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
5.12 |
14.97 |
-0.31 |
GS3
|
|
qCrR8_total
|
8 |
2 |
chr08_1282290 |
chr08_1670756 |
3.56 |
10.21 |
0.24 |
|
|
PaT |
qPaT3_total
|
3 |
99 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
5.31 |
26.92 |
-0.22 |
GS3
|
|
PV |
qPV1_total
|
1 |
12 |
chr01_3257654 |
chr01_4209102 |
3.90 |
18.96 |
-2.49 |
OsPLDα1
|
|
TV |
qTV3-1_total
|
3 |
0 |
chr03_204361 |
chr03_517088 |
6.44 |
21.95 |
-3.99 |
qLTG3-1
|
|
qTV3-2_total
|
3 |
153 |
chr03_24699522 |
chr03_28852757 |
4.47 |
14.89 |
3.25 |
OsPK8, OsTB1
|
|
FV |
qFV3-1_total
|
3 |
0 |
chr03_204361 |
chr03_517088 |
3.56 |
10.89 |
-3.36 |
qLTG3-1
|
|
qFV3-2_total
|
3 |
147 |
chr03_24699522 |
chr03_28852757 |
4.71 |
21.34 |
4.62 |
OsPK8, OsTB1
|
|
BD |
qBD3-1_total
|
3 |
0 |
chr03_204361 |
chr03_517088 |
10.35 |
26.64 |
4.95 |
qLTG3-1
|
|
qBD3-2_total
|
3 |
105 |
chr03_17092696 |
chr03_19143571 |
6.75 |
16.32 |
-3.88 |
OsSAC3
|
|
qBD8_total
|
8 |
34 |
chr08_3976061 |
chr08_3988029 |
3.81 |
8.30 |
2.74 |
|
|
SB |
qSB3_total-1
|
3 |
0 |
chr03_204361 |
chr03_517088 |
6.27 |
12.22 |
-3.70 |
qLTG3-1
|
|
qSB3_total-2
|
3 |
105 |
chr03_17092696 |
chr03_19143571 |
8.90 |
19.09 |
4.64 |
OsSAC3
|
|
qSB7_total
|
7 |
13 |
chr07_1611002 |
chr07_2277644 |
3.89 |
7.13 |
2.77 |
|
|
qSB8_total
|
8 |
34 |
chr08_3976061 |
chr08_3988029 |
6.67 |
13.22 |
-3.82 |
|
|
AN |
qAN1_total
|
1 |
10 |
chr01_2103204 |
chr01_2363715 |
4.94 |
16.95 |
1.16 |
|
|
qAN2_total
|
2 |
168 |
chr02_34635870 |
chr02_35088373 |
5.94 |
21.00 |
-1.29 |
|
|
qAN9_total
|
9 |
6 |
chr09_8913296 |
chr09_9431973 |
3.54 |
12.09 |
-0.97 |
|
|
SN |
qSN1_total
|
1 |
11 |
chr01_2416981 |
chr01_2637005 |
8.20 |
22.00 |
3.19 |
|
|
qSN2_total
|
2 |
168 |
chr02_34635870 |
chr02_35088373 |
5.28 |
13.25 |
-2.48 |
|
|
qSN3_total
|
3 |
102 |
chr03_14288844 |
chr03_16733441 |
4.86 |
12.04 |
2.49 |
GS3
|
|
qSN8_total
|
8 |
12 |
chr08_2479524 |
KJ08_009 |
3.25 |
7.68 |
1.89 |
Hd18
|
|
qSN9_total
|
9 |
8 |
chr09_9918781 |
chr09_9945591 |
4.16 |
10.04 |
-2.14 |
|
Table 2Effects of Hd18, SD1, GS3, OsTB1, and qLTG3-1 alleles on the phenotype of quality-related traits.
Table 2
|
Allele typez
|
n |
PCy
(%) |
AC
(%) |
WT |
HR
(%) |
OR
(%) |
DR
(%) |
BR
(%) |
CR
(%) |
CrR
(%) |
PaT
(℃) |
PV
(RVU) |
TV
(RVU) |
FV
(RVU) |
BD
(RVU) |
SB
(RVU) |
Toyo |
HN |
TN |
AN |
SN |
|
Hd18
|
54 |
5.6ns
|
18.9ns
|
47.5**
|
88.3*
|
1.0ns
|
0.7ns
|
7.3ns
|
0.8ns
|
2.0*
|
72.1ns
|
228.2ns
|
134.0ns
|
220.0ns
|
94.2ns
|
-8.2ns
|
86.1**
|
52.3ns
|
36.9ns
|
56.1**
|
73.0**
|
|
hd18
|
37 |
5.6 |
19.0 |
46.6 |
89.5 |
0.8 |
0.8 |
6.5 |
0.7 |
1.6 |
72.1 |
226.8 |
134.7 |
222.3 |
92.1 |
-4.5 |
87.2 |
52.2 |
37.4 |
54.2 |
68.0 |
|
SD1
|
63 |
5.5**
|
18.9ns
|
47.2ns
|
89.0ns
|
0.9ns
|
0.7ns
|
6.8ns
|
0.7ns
|
1.9ns
|
72.0ns
|
227.2ns
|
132.9*
|
219.6ns
|
94.3ns
|
-7.6ns
|
86.8ns
|
51.9ns
|
36.9ns
|
55.2ns
|
70.7ns
|
|
sd1
|
28 |
5.8 |
18.9 |
47.0 |
88.4 |
1.0 |
0.8 |
7.3 |
0.8 |
1.8 |
72.1 |
228.5 |
137.3 |
223.9 |
91.2 |
-4.5 |
86.0 |
53.2 |
37.5 |
55.8 |
71.7 |
|
gs3
|
62 |
5.5**
|
19.0**
|
47.7**
|
87.6**
|
1.1**
|
0.8ns
|
8.0**
|
0.9**
|
1.7**
|
71.9**
|
226.5**
|
135.0ns
|
222.0ns
|
91.4**
|
-4.5**
|
86.7ns
|
52.2ns
|
37.0ns
|
56.2**
|
73.1**
|
|
GS3
|
29 |
5.8 |
18.8 |
45.9 |
91.5 |
0.5 |
0.7 |
4.7 |
0.4 |
2.2 |
72.4 |
230.0 |
132.6 |
218.7 |
97.4 |
-11.3 |
86.1 |
52.5 |
37.4 |
53.6 |
66.5 |
|
OsTB1TGTG
|
53 |
5.7**
|
18.9ns
|
46.8**
|
88.7ns
|
0.8ns
|
0.7*
|
7.1ns
|
0.8ns
|
1.9ns
|
72.1ns
|
229.3**
|
137.0**
|
223.8**
|
92.3ns
|
-5.4ns
|
86.6ns
|
52.6ns
|
37.1ns
|
54.9ns
|
68.9**
|
|
OsTB1
|
38 |
5.5 |
19.0 |
47.6 |
88.9 |
1.0 |
0.8 |
6.8 |
0.8 |
1.8 |
72.0 |
225.3 |
130.5 |
216.9 |
94.8 |
-8.4 |
86.5 |
51.9 |
37.2 |
55.9 |
73.9 |
|
qLTG3-1
|
33 |
5.6ns
|
18.8*
|
47.3ns
|
88.6ns
|
0.8ns
|
0.7**
|
7.5ns
|
0.7ns
|
1.8ns
|
72.1ns
|
229.0ns
|
128.4**
|
215.7**
|
100.5**
|
-13.3**
|
86.0*
|
53.3ns
|
37.2ns
|
55.7ns
|
70.6ns
|
|
qltg3-1
|
58 |
5.6 |
19.0 |
47.0 |
88.9 |
1.0 |
0.8 |
6.7 |
0.8 |
1.9 |
72.1 |
226.8 |
137.6 |
223.9 |
89.2 |
-2.9 |
86.9 |
51.7 |
37.1 |
55.1 |
71.2 |
Table 3Effects of GS3 and qLTG3-1 allele combinations on the phenotype of quality-related traits.
Table 3
Allele
combinationz
|
n |
PCy
(%) |
AC
(%) |
WT |
HR
(%) |
OR
(%) |
DR
(%) |
BR
(%) |
CR
(%) |
CrR
(%) |
PaT
(℃) |
PV
(RVU) |
TV
(RVU) |
FV
(RVU) |
BD
(RVU) |
SB
(RVU) |
Toyo |
HN |
TN |
AN |
SN |
|
gs3-qltg3-1
|
38 |
5.5bx
|
19.1a |
47.6a |
87.3c |
1.2a |
0.8a |
7.9a |
1.0a |
1.8bc |
71.9b |
225.3b |
138.8a |
225.3a |
86.5d |
0.0a |
87.1a |
51.2a |
36.7a |
56.0a |
73.6a |
|
gs3-qLTG3-1
|
24 |
5.5b |
18.9b |
47.7a |
88c |
0.9ab |
0.7a |
8.1a |
0.8a |
1.5c |
72b |
228.3ab |
129b |
216.6bc |
99.3b |
-11.7b |
86.1ab |
53.6a |
37.4a |
56.4a |
72.3a |
|
GS3-qltg3-1
|
20 |
5.7ab |
18.8b |
45.9b |
91.9a |
0.5bc |
0.8a |
4.3c |
0.4b |
2ab |
72.4a |
229.7a |
135.2a |
221.2ab |
94.5c |
-8.5b |
86.4ab |
52.7a |
37.8a |
53.4b |
66.5b |
|
GS3-qLTG3-1
|
9 |
5.9a |
18.7b |
46b |
90.4b |
0.5c |
0.6b |
5.6b |
0.5b |
2.5a |
72.4a |
230.8a |
126.9b |
213.2c |
103.9a |
-17.5c |
85.5b |
52.3a |
36.7a |
53.9b |
66.3b |
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