결과에 따르면 일반적으로 개체들이 넓게 분포되어 있으나, 종모우 집단의 경우 크게 두 개의 그룹이 분지도 내에 분포하고 있으므로 그 유전적 배경이 좁게 나타남을 알 수 있고, 이를 통해 국내의 유전자원 다양성의 감소가 우려되므로 종모우의 선발 및 사업 추진에 있어 대책 마련이 필요하다.
<h1>결과 및 고찰</h1> <p>6 개 지역의 한우 586 두(경기: 100 , 전남: 100 , 전북: 100 , 경남: 100, 경북:86, 강원: 100)와 보증종모우집단 39두를 대상으로 10개의 microsatellite(MS) marker들을 이용해 대립유전자 및 유전자형을 분석하였다. Table 1은 각 MS marker의 유전자형을 분석하여 집단별 기대이형접합도와 관측된 이형접합도를 제시하였다. 분석된 결과 기대이형접합도에서 강원지역(KW)의 TGLA53에서 0.901로 가장 높게 검출된 반면 TGLA125에서는 가장 낮은 \( 0.632 \) 로 검출되었다. 관측된 이형접합도에서는 TGLA227의 종모우집단에서 가장 높은 \( 0.923 \) 으로 나타났으며 가장 낮은 값은 TGLG125의 경남지역(KN) 과 TGLA53의 전북지역(JP)에서 모두 \( 0.580 \) 으로 검출되었다. TGLA227의 경우 6 개의 집단(경기, 전남, 전북, 경북, 강원, 종모우) 내에서 각각 가장 높은 관측된 이형접합도를 나타내고 있음을 확인 하였다. Table 2 에서는 다형성정보량 (Polymorphism Information Content: PIC)의 분석 결과를 제시하였다. 분석된 결과 강원지역( \( \mathrm{KW}) \) 의 TGLA53에서 \( 0.888 \) 로 가장 높게 검출된 반면 TGLA125에서는 가장 낮은 \( 0.589 \) 로 검출되었으며 이는 관측된 이형접합도와 일치하는 모습을 확인할 수 있었다. TGLA53의 경우는 4 개의 집단(전남, 경남, 경북, 강원)에서 각각 가장 높은 다형성정보량을 지니고 있는 것으로 나타났으며 TGLA125의 경우는 4 개의 집단(전남, 경북, 강원, 종모우)에서 각각 가장 낮은 다형성정보량을 나타낸 것을 확인하였다. 종모우 집단에서 TGLA227의 경우 관측된 이형접합도가 \( 0.923 \) 으로 전체 집단에서 가장 높게 나타난 반면 다형성정보량의 값이 \( 0.783 \) 으로 상대적으로 낮게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한 종모우 집단에서 전반적으로 이형접합도에 비해 다형성정보량이 상대적으로 낮게 나타났음을 확인할 수 있었다. 이는 집단 내에 특정한 이형접합 유전자형이 높은 빈도로 분포하고 있으며 이로 인해 기인된 것으로 추정할 수 있다.</p> <p>Table 3 은 10 개의 MS marker 의 분석 결과를 집단별로 분류하여 기대 이형접합도와 관측된 이형접합도 그리고 검출된 대립유전자수의 평균과 표준편차를 제시하였다. 기대이형접합도의 경우 경남지역에서 가장 높은 \( 0.780 \) 을 나타내었으며 종모우 집단에서 가장 낮은 \( 0.760 \) 을 나타내었다. 관측된 이형접합도의 경우 종모우 집단에서 가장 높은 \( 0.818 \) 을 나타내었으며 경북지역에서 가장 낮은 \( 0.721 \) 을 나타내었다. 기대 이형접합도는 유전적 평형상태에 있는 집단이라고 가정하였을 때 기대되어지는 이형접합도를 나타내는 것으로 본 연구의 지역별 한우집단들의 관측이형접합도가 기대이형접합도 보다 작게 나타나고 있는 것은 한정된 종모우를 이용하여 계획 교배가 이루어지고 있는 국내의 현실을 반영한 것으로 추정되어진다. 검출된 대립유전자의 수에서는 경남지역이 가장 높았고, 종모우 집단 \( 7.9 \) 이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 종모우 집단은 가장 높은 관측이형접합도를 나타냈음에도 불구하고 가장 낮은 대립유전자의 수를 나타내고 있음을 확인하였다. 이는 앞에서 언급한 바와 같이 특정 이형접합 유전자형의 빈도가 상당히 높게 분포하고 있음을 다시 한번 확인 할 수 있었다.</p> <p>7 개의 집단 간의 유전적 유연관계를 알아보기 위해 각 MS marker별 대립유전자의 빈도를 산출하여 이를 근거로 집단간의 보정을 통한 방법을 이용하는 DISPAN program 을 활용하여 유전적 거리에 대한 추정하여 Table 4 에 제시하였다. 분석된 결과에 따르면 강원도 집단의 한우와 경기, 경북의 유전적 거리가 각 \( 0.021 \) 로 가장 가까운 것으로 확인 되었으며 경기와 경북간의 유전적 거리는 \( 0.032 \) 인 것으로 가장 먼 것으로 확인 되었다. 또한 경북은 전남과도 \( 0.032 \) 의 먼 유전적 거리를 나타내고 있음을 확인하였다. 종모우 집단의 경우 각 지역별 집단 간의 유전적 거리에 비해 상당히 큰 차이의 유전적 거리를 나타내고 있는데 이는 각 지역별 암소집단에 소수의 종모우를 이용해 계획 교배를 실시하고 있어 나타난 것으로 사료된다. 이렇게 분석된 genetic matrix 를 근거로 하여 NJ ( Neighbor - Joining ) 의 clustering 방법을 이용하여 Fig. 1 에 집단 간의 분지도를 작성하여 제시하였다.</p> <p>분석된 집단 간의 유전적 구조에 따라 각 개체들이 어떻게 분포되어 있는가를 확인하기 위하여 simple - allele - shar - ing 측정 수준을 통하여 개체별 대립유전자의 빈도를 근거로 각 개체들 간의 유전적 거리에 대한 추정값을 계산하였으며 이를 바탕으로 유전분석 프로그램 중 하나인 Phylip v.3.0 을 이용하여 개체별 분지도 작성을 위한 tree file을 작성하였다. 작성된 tree file 은 Tree View 프로그램을 이용하여 개체별 Neighbor - Joining - phylogenetic - dendrogram 을 작성하여 Fig. 2 에 제시하였다. 분석된 결과에 따르면 같은 지역 내의 몇몇 개체들이 그룹을 이루어 존재하기는 하지만 일반적으로 넓게 분포되어 있어 각 지역별로 그룹을 이루어 존재하고 있다고 보기엔 어려움이 있음을 확인 하였다. 반면 종모우 집단의 경우 크게 두개의 그룹을 이루어 분지도 내에 분포하고 있음을 확인 할 수 있었다. 따라서 종모우의 유전적 배경이 상당히 좁게 나타나고 있음을 확인 할 수 있었으며 이러한 결과로 인해 국내의 유전자원의 다양성이 작아질 수도 있을 것으로 추정이 된다. 따라서 국내 유전자원의 다양성 보존을 위해 종모우의 선발 및 사업 추진에 있어 대책을 마련하기 위한 고찰이 진행되어질 필요가 있는 것으로 사료 된다.</p>