1. 1차년도
◯ 국내 주요 수계를 포함한 한강, 금강, 영산강, 낙동강과 팔당호, 소양호 등 환경요인이 다양한 국내 6개 지점에서 시료 수집
◯ 포식자 유도에 따른 집단별 몸길이, 성장률, 첫 생식 일자, 자손 수 등 적응형질 관찰 및 비교
◯ 포식자 유도에 따른 집단별 특이발현전사체를 발굴 및 Single Nucleotide Polymorphism(SNP)를 탐색하고 Ka/Ks 비율을 계산하여 positive selection (Ka/Ks>1)된 특이발현전사체 탐색
◯ 특이발현전사체별로 전사시작지점 영역의 서열을 발굴하고 전사 조절 부위 변이 탐색
◯ SCI(E) 논문 게재 1편
2. 2차년도
◯ 대청호, 청평호, 영산호, 금강호 등 환경요인이 다양한 4개 지점에서 시료 수집
◯ 포식자 유도에 따른 집단별 몸길이, 성장률, 첫 생식 일자, 자손 수 등 적응형질 관찰 및 비교
◯ 포식자 유도에 따른 집단별 특이발현전사체를 발굴 및 SNP를 탐색하고 Ka/Ks 비율을 계산하여 positive selection (Ka/Ks>1)된 특이발현전사체 탐색
◯ 집단별 특이발현전사체별로 전사시작지점 영역의 서열을 발굴하고 전사 조절 부위 변이 탐색
◯ 집단별 특이발현전사체와 전사시작지점 영역을 연관 분석하기 위해 확보한 10개 집단 중 대표 한 집단을 선별하여 특이발현전사체의 mRNA 전장 서열을 확보함
◯ 1차년도에 발굴한 특이발현전사체 및 전사시작지점 데이터의 통합 및 집단별 비교분석
◯ SCI(E) 논문 게재 2편
3. 3차년도
◯ 집단별 특이발현전사체와 전사시작지점 영역을 연관 분석하기 위해 확보한 10개 집단 중 대표 한 집단을 선별하여 특이발현전사체의 mRNA 전장 서열을 확보함
◯ 확보한 mRNA 전장 서열을 기반으로 집단별 특이발현전사체의 전사시작지점 영역을 연관 분석하여, 각 특이발현전사체의 전사시작지점 영역의 서열을 분석함
◯ 각 집단의 포식자 유도에 의한 후성유전학적 적응을 분석하기 위해 특이발현전사체의 promoter 서열을 확보하고 메틸화 양상을 비교함
◯ 발굴한 전사체 및 유전체 데이터의 통합 비교분석을 통해 포식자 유도에 대한 집단별 지역적응을 이해하고자 함
◯ SCI(E) 논문 게재 2편
1. 최종목표한국 유리물벼룩의 포식자 유도에 대한 집단별 적응 차이를 전사체 및 유전체 수준에서 이해하고자 함2. 세부목표○ 집단별 시료 수집 및 포식자 유도- 환경요인이 다양한 국내 10지점에서 유리물벼룩 시료 수집- 포식자 유도에 따른 적응형질 관찰 및 확인○ 집단별 포식자 유도에 따른 전사체 및 유전체 데이터 발굴 및 비교분석- 포식자 유도에 따른 특...
유리물벼룩
어류 카이로몬
포식자 유도 반응
적응
표현형 가소성
생물정보학
유전체학
전사체학
3
협동|
2018년 7월-2020년 12월
|420,000,000원
멸종위기종 모니터링 및 지능형 객체 인식 기술 개발
본 과제는 모바일에서 영상·사진과 유전정보로 멸종위기종을 식별해 모니터링을 위한 지능형 객체 인식 기술 개발임.
연구목표는 모바일 객체 인식 기술 개발 및 유전정보 기반 멸종위기종 인식 시스템 개발임. 핵심 연구내용은 앵무새류의 형태분류학적 특징 추출 후 딥러닝에 적용하고 단일영상 객체 영역 검출, 실시간 움직임 객체 영역 검출과 Heat map 특징 시각화 기반 인식 SW 개발 수행임. 또한 깃털·분변 DNA로 확률적 종판별 근거를 확보하고 미토콘드리아 유전체 서열 확인, 유전자 판별 마커 발굴 및 잡종 판별 분석 수행임. 형태분류 불가 종은 DNA 바코드 정보와 DNA 염기서열 비교로 종·집단·개체 판별 기법 제시임. 기대효과는 불법행위 감시와 보전 감시 기술 제공, 비전문가 활용 가능한 절차 확립으로 분석시간 단축 및 정확한 판단 시간 절감, 유전거리 기준 확립과 분류체계 정보 확보 효과임.
본 과제는 관세통관 물량이 많은 앵무새류 등 멸종위기종을 대상으로 모바일에서 종 및 개체를 빠르게 판별하는 지능형 인식기술 연구임.
연구목표는 (1) 모바일 객체 인식 기술 개발과 (2) 유전정보 기반 멸종위기종 인식 시스템 개발로 구분됨. 핵심 연구내용은 딥러닝 기반 영상 DB 구축, 단일영상 및 실시간 영상인식 모듈 개발, Heat map 특징 시각화, 관심영역 검출과 인식 딥러닝망 통합 및 최적화 진행임. 유전부문은 형태분류학적 특징과 딥러닝 결과 비교, 미토콘드리아 유전체 서열 확인(2종) 및 유전자 판별 마커 발굴(1종), DNA 바코드 정보 발굴 및 DNA 염기서열 비교를 통한 종·집단·개체 판별 기법 제시임. 기대효과는 현장 불법행위 감시 및 보전 감시 기술 제공, 분석시간 단축과 명확한 판별 근거 확보, 비전문가 활용 기반 인력양성 비용절감임
본 과제는 멸종위기종을 사진과 유전정보로 자동 인식해, 현장 모니터링과 불법 거래 감시에 활용하는 지능형 객체 인식 기술 개발 연구임.
연구 목표는 관세통관 물량이 많은 앵무새류에 대해 형태분류학적 특징과 딥러닝 기반 판별을 결합하고, 미토콘드리아 유전체 서열·DNA phenotyping 기초자료 및 형태분류 불가 종의 DNA 바코드 기반 판별 기법을 제시하는 데 있음. 연구 내용은 2차년도에 앵무새류 9종 종식별 DNA 바코드 발굴, 5종 미트콘드리아 유전체 확인, 2종 개체 식별 마커 개발, 3차년도에 가공품 4종 바코드 발굴 및 잡종 판별·DNA 바코드 종합 분석 수행임. 기대 효과는 비전문가 활용 가능한 정량·신속한 멸종위기종식별 체계 확립, DNA 분석 객관화로 결과 명확화 및 판단시간 절감, 보전 감시 기술 및 유전거리 기준 확보임.