KR20180077873A - 수박 분자마커이용여교잡 선발용 snp 마커 - Google Patents

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박영훈
정재민
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부산대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 SNP 마커 및 분자마커이용여교잡 선발용 HRM 프라이머 세트에 관한 것으로서, MABC 선발에 활용할 수 있는 SNP 기반 마커 개발을 목표로, 여러 지역에서 재배되는 품종들을 수집하기 위해 아프리카, 아시아, 북미, 유럽의 수박 유전자원을 수집하였다. 수집된 유전자원 중에서 유전적으로 고정이 되었고, 유전적 다양성이 높은 96개의 유전자원을 선발하였다. GBS에 사용한 총 96개 계통 중 야생종 7 계통(NO. 84, NO.85, NO.86, NO.88, NO.90, NO.91)을 제외한 89개 재배종 수박 계통의 GBS 결과를 기반으로 수박 재배종 MABC 선발용 SNP 마커를 선발하였으며 이들 SNP를 대상으로 유전자형 분석이 가능한 HRM 마커들을 개발하였다.

Description

수박 분자마커이용여교잡 선발용 SNP 마커{SNP markers for selection of marker-assisted backcross in watermelon}
본 발명은 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 SNP 마커 및 분자마커이용여교잡 선발용 HRM 프라이머 세트에 대한 것이다.
박과(Cucurbitaceae) 식물은 118개 속(genera), 약 800종(species)으로 이루어져 있으며 대부분 1년생 초본과로 온화한 기훈 열대지방에서 생육한다. 박과에 속하는 주요 작물로는 수박, 호박, 오이, 멜론이 있다. 이들 작물들의 2013년 전세계 생산량은 수박(1억 9백만 톤), 오이(7천 1백만 톤), 멜론(2천 9백만 톤), 호박(2천 2백만 톤)의 순으로 전체 채소 생산량의 약 30%를 차지함으로써(FAO 2013) 생산에 따른 농가의 수익뿐만 아니라 종자산업에도 큰 수익을 창출해 내는 작물이다. 수박의 경우 지역마다 소비자들의 선호도가 나누어지는데 이러한 소비자들의 선호도에 따라 각 지역마다 육종의 방향이 달라진다. 시장의 트랜드에 맞춰 빠르게 품종을 개량하고 생산하려면 분자육종이 필요한데, 분자육종 과정은 크게 개량하고자 하는 새로운 형질을 도입하는 과정과 회복친의 우수 형질을 잘 유지시키는 과정으로 나눌 수 있다. 이 중 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC)는 후자에 속하는 기술이다. MABC는 분자마커를 사용하여 염색체 전체를 확인함으로써 여교잡으로 얻어진 자손이 우수친으로 회복하는데 걸리는 시간을 단축시키는 육종기법이다. MABC 기술이 육종현장에 적용되기 위해서는 충분한 수의 genome-wide한 MABC용 마커를 확보하고, 교배조합이 바뀔 때마다 적용 가능한 마커를 쉽게 확인할 수 있어야 한다. 또한 genotyping에 필요한 분자마커를 최소화하여 비용을 최소화하여야 한다. MABC 마커 제작에는 단일염기서열다형성(Single nucleotide polymorphism, SNP) 마커를 사용하는데 이는 다른 마커들에 비해 유전체 내 발생빈도가 빈번할 뿐만 아니라 탐색에서 분석에 이르는 전 과정이 자동화 될 수 있다는 점이 다른 마커들보다 활용성이 높다. 차세대 서열분석(Next Generation Sequencing; NGS)를 사용하여 유전체를 읽는 방법은 WGS(Whole genome sequencing)와 GBS(Genotype by Sequencing), Rad-seq 등 많은 방법이 있다. WGS의 경우 유전체 전체를 sequencing하기 때문에 모든 유전체의 SNP를 확보할 수 있으나 비용이 비싸고, 많은 SNP 중 실제 사용 가능한 SNP를 선발하는 일도 어려움이 크다. 본 특허에 사용한 GBS의 경우 부분적으로 sequencing 해서 유전체 전체 정보를 확보할 수 있기에 비용적인 부담을 줄일 수 있으며, 실제적으로 사용 가능한 SNP를 선발하는데 유용하다고 볼 수 있다. 이로 인해 SNP 수를 적절한 수준으로 줄이면서 많은 샘플이나 계통을 분석하여 통계처리를 실시하는 경우에 매우 유용하게 사용되며, 나아가 MABC를 이용한 여교잡 선발에 사용되어 육종연한을 단축시킬 것이다.
한국공개특허 10-2016-0095212(2016.08.11 공개)
본 발명의 목적은 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 SNP 마커 조성물, 이의 증폭을 위한 HRM 프라이머 세트 및 이를 이용한 수박 분자마커이용여교잡 선발방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 서열번호 1 내지 서열번호 55의 25번째 뉴클레오티드로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-50개의 연속적인 DNA 서열로 구성되는 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 SNP 마커 조성물을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 SNP 마커를 증폭하기 위한 프라이머 세트를 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 프라이머 세트를 포함하는 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 키트를 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 프라이머 세트를 이용한 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발방법을 제공한다.
본 발명은 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 SNP 마커 및 분자마커이용여교잡 선발용 HRM 프라이머 세트에 관한 것으로서, MABC 선발에 활용할 수 있는 SNP 기반 마커 개발을 목표로, 여러 지역에서 재배되는 품종들을 수집하기 위해 아프리카, 아시아, 북미, 유럽의 수박 유전자원을 수집하였다. 수집된 유전자원 중에서 유전적으로 고정이 되었고, 유전적 다양성이 높은 96개의 유전자원을 선발하였다. GBS에 사용한 총 96개 계통 중 야생종 7 계통(NO. 84, NO.85, NO.86, NO.88, NO.90, NO.91)을 제외한 89개 재배종 수박 계통의 GBS 결과를 기반으로 수박 재배종 MABC 선발용 SNP 마커를 선발하였으며 이들 SNP를 대상으로 유전자형 분석이 가능한 HRM 마커들을 개발하였다.
도 1은 GBS 데이터를 활용한 분석 다이아그램을 나타낸다.
도 2는 샘플 별로 서열을 분리하는 demultiplexing 과정을 거쳐 만든 raw data 통계치를 나타낸다.
도 3은 demultiplexing 과정을 통해 생산된 샘플 파일의 Trimmed data 통계치를 나타낸다.
도 4는 각 샘플의 mapping 통계치를 나타낸다.
도 5는 '10(CGAT)'의 mapped read 분포도를 나타낸다.
도 6은 '90(ACGACTAC)'의 mapped read 분포도를 나타낸다.
도 7은 각 샘플의 SNP 통계치를 나타낸다.
도 8은 11,351 SNPs의 염색체 별 분포도를 나타낸다.
이에, 본 발명자들은 MABC 선발에 활용할 수 있는 SNP 기반 마커 개발을 목표로, 여러 지역에서 재배되는 품종들을 수집하기 위해 아프리카, 아시아, 북미, 유럽의 수박 유전자원을 수집하였다. 수집된 유전자원 중에서 유전적으로 고정이 되었고, 유전적 다양성이 높은 96개의 유전자원을 선발하였다. GBS에 사용한 총 96개 계통 중 야생종 7 계통(NO. 84, NO.85, NO.86, NO.88, NO.90, NO.91)을 제외한 89개 재배종 수박 계통의 GBS 결과를 기반으로 수박 재배종 MABC 선발용 SNP 마커를 선발하였으며 이들 SNP를 대상으로 유전자형 분석이 가능한 HRM 마커들을 개발하고 본 발명을 완성하였다.
본 발명은 서열번호 1 내지 서열번호 55의 25번째 뉴클레오티드로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-50개의 연속적인 DNA 서열로 구성되는 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 SNP 마커 조성물을 제공한다.
바람직하게는, 상기 수박은 재배종일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
상세하게는, 상기 서열번호 1 내지 서열번호 55의 25번째 뉴클레오티드의 대립유전자형은 표 3 또는 표 4에 기재하였다.
상기 서열번호 1 내지 서열번호 55의 25번째 뉴클레오티드는 다중염기기재 방식에 따라 작성하였는데, 예를 들어, 대립유전자형이 A/G인 경우, A 또는 G일 수 있으므로 "r"이라고 기재하였다. 또한, 대립유전자형은 C/T인 경우, C 또는 T일 수 있으므로 "y"라고 기재하였다. 또한, 대립유전자형은 A/C인 경우, A 또는 C일 수 있으므로 "m"라고 기재하였다. 또한, 대립유전자형은 G/T인 경우, G 또는 T일 수 있으므로 "k"라고 기재하였다. 또한, 대립유전자형은 C/G인 경우, C 또는 G일 수 있으므로 "s"라고 기재하였다. 또한, 대립유전자형은 A/T인 경우, A 또는 T일 수 있으므로 "w"라고 기재하였다.
본 발명의 "다형성(polymorphism)"은 단일 유전자 좌위에 두 가지 이상의 대립 유전자가 존재하는 경우를 의미하며, '다형성부위(polymorphic site)'란 상기 대립 유전자가 존재하는 유전자 좌위를 의미한다. 다형성 부위 중에서, 개체에 따라 단일 염기만이 상이한 것을 ‘단일염기다형성’, 즉 SNP(single nucleotide polymorphism)라고 한다.
본 발명의 "대립유전자(allele)"란, 상동염색체의 동일한 유전자좌위에 존재하는 한 유전자의 여러 타입을 의미한다. 대립유전자는 다형성을 나타내는데 사용되기도 하며, 예컨대, SNP는 두 종류의 대립인자(biallele)를 갖는다.
또한, 본 발명은 서열번호 56 및 서열번호 57로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 58 및 서열번호 59로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 60 및 서열번호 61로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 62 및 서열번호 63로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 64 및 서열번호 65로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 66 및 서열번호 67로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 68 및 서열번호 69로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 70 및 서열번호 71로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 72 및 서열번호 73로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 74 및 서열번호 75로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 76 및 서열번호 77로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 78 및 서열번호 79로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 80 및 서열번호 81로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 82 및 서열번호 83로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 84 및 서열번호 85로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 86 및 서열번호 87로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 88 및 서열번호 89로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 90 및 서열번호 91로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 92 및 서열번호 93로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 94 및 서열번호 95로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 96 및 서열번호 97로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 98 및 서열번호 99로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 100 및 서열번호 101로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 102 및 서열번호 103로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 104 및 서열번호 105로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 106 및 서열번호 107로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 108 및 서열번호 109로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 110 및 서열번호 111로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 112 및 서열번호 113로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 114 및 서열번호 115로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 116 및 서열번호 117로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 118 및 서열번호 119로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 120 및 서열번호 121로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 122 및 서열번호 123로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 124 및 서열번호 125로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 126 및 서열번호 127로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 128 및 서열번호 129로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 130 및 서열번호 131로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 132 및 서열번호 133로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 134 및 서열번호 135로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 136 및 서열번호 137로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 138 및 서열번호 139로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 140 및 서열번호 141로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 142 및 서열번호 143로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 144 및 서열번호 145로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 146 및 서열번호 147로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 148 및 서열번호 149로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 150 및 서열번호 151로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 152 및 서열번호 153로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 154 및 서열번호 155로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 156 및 서열번호 157로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 158 및 서열번호 159로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 160 및 서열번호 161로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 162 및 서열번호 163로 표시되는 프라이머 세트, 또는 서열번호 164 및 서열번호 165로 표시되는 프라이머 세트로 이루어진 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 프라이머 세트를 제공한다.
바람직하게는, 상기 프라이머 세트는 고해상도 융해(High-resolution melting; HRM) 분석용 프라이머 세트일 수 있다.
본 발명에 있어서, “마커(marker)”는 유전적으로 불특정 연관된 유전자좌를 동정할 때 참고점으로 사용되는 염기서열을 말한다. 이 용어는 또한 마커 서열을 증폭할 수 있는 프라이머 세트로 사용되는 핵산과 같은 마커 서열에 상보적인 핵산 서열에도 적용된다. 분자마커(molecular marker)의 유전자 지도상의 위치는 유전자좌(genetic locus)로 일컬어진다.
본 발명에 있어서, "분자 마커" 또는 "DNA 마커"는 작물의 재배 환경이나 성장 시기에 영향을 받지 않고 신속하게 품종을 구별할 수 있으므로 유용하게 사용될 수 있다. 분자 마커 또는 DNA 마커는 유전현상의 본질인 DNA의 염기서열 차이를 대상으로 개체간 다형성(polymorphism)을 나타내는 방법으로, 주로 반복 단순 염기서열로 이루어진 마이크로새털라이트(microsatellite)나 유전자 염기 서열을 이용한 마커 또는 RFLP(Restriction Fragment Length Polymorphism) 프로브나 SCAR(Sequence Characterised Amplified Region) 마커가 이용되고 있다.
본 발명에 있어서, 상기 "고해상도 융해(high resolution melting, HRM) 분석" 기술은 핵산 서열에서의 변이를 확인하기 위해 사용된 상대적으로 새로운 포스트 PCR 분석 방법으로, 이 방법은 PCR 해리곡선에서 작은 차이를 감지하는 것을 기초로 한다. 이것은 PCR 기기와 연결되어 사용된 염료를 갖는 보다 개선된 이중가닥 DNA(dsDNA)에 의해 가능하게 된다. dsDNA의 온도에 따른 해리 정도의 차이를 HRM 분석을 위해, 특이적으로 고안된 소프트웨어를 사용하여 데이터를 분석하고 처리할 수 있다.
본 발명에 있어서, "프라이머"는 증폭하려는 핵산 가닥에 상보적인 단일 가닥 올리고뉴클레오티드 서열을 말하며, 프라이머 연장 산물의 합성을 위한 개시점으로서 작용할 수 있다. 상기 프라이머의 길이 및 서열은 연장 산물의 합성을 시작하도록 허용해야 한다. 프라이머의 구체적인 길이 및 서열은 요구되는 DNA 또는 RNA 표적의 복합도(complexity) 뿐만 아니라 온도 및 이온 강도와 같은 프라이머 이용 조건에 의존할 것이다.
본 발명에 있어서, 프라이머로서 이용된 올리고뉴클레오티드는 또한 뉴클레오티드 유사체(analogue), 예를 들면, 포스포로티오에이트(phosphorothioate), 알킬포스포로티오에이트 또는 펩티드 핵산(peptide nucleic acid)를 포함할 수 있거나 또는 삽입 물질(intercalating agent)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 프라이머 세트를 포함하는 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 키트를 제공한다.
상세하게는, 상기 수박은 재배종일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
상기의 프라이머 세트 이외에, PCR 키트에 포함되는 통상적인 구성성분을 포함할 수 있다. 상기 키트에 포함되는 통상적인 구성성분은 반응완충액, 중합효소, dNTP(dATP, dCTP, dGTP 및 dTTP) 및 Mg2+와 같은 조인자 등일 수 있다. 다양한 DNA 중합효소가 본 발명의 증폭 단계에 이용될 수 있으며, E. coli DNA 중합효소 I의 클레나우 단편, 열안정성 DNA 중합효소 및 박테리오파아지 T7 DNA 중합효소를 포함한다. 바람직하게는, 중합효소는 다양한 박테리아 종으로부터 얻을 수 있는 열안정성 DNA 중합효소이다. 상기 중합효소 대부분은 박테리아 그 자체로부터 분리될 수 있고 또는 상업적으로 구입할 수 있다.
또한, 본 발명은 (1) 수박에서 DNA를 분리하는 단계; (2) 상기 분리된 DNA를 주형으로 하여, 제1항에 기재된 서열번호 1 내지 서열번호 55의 25번째 뉴클레오티드에서 선택된 어느 하나 이상의 SNP 마커 부위를 증폭시키는 단계; 및 (3) 상기 증폭된 SNP 마커 부위의 유전자형을 확인하는 단계를 포함하는 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발방법을 제공한다.
바람직하게는, 상기 (2) 단계의 SNP 마커 부위를 증폭시키는 단계는 제3항에 따른 프라이머 세트를 이용하여 PCR을 수행할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
바람직하게는, 상기 수박은 재배종일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
수박에서 DNA를 분리하는 방법은 당업계에 공지된 방법을 이용할 수 있다. 또한, PCR이란 중합효소를 이용하여 표적 핵산에 특이적으로 결합하는 프라이머 세트로부터 표적 핵산을 증폭하는 방법이다. 이러한 PCR 방법은 당업계에 잘 알려져 있으며, 상업적으로 이용가능한 키트를 이용할 수도 있다.
본 발명에서 "수박 개체"란, 수박의 품종을 확인하고자 하는 대상인 수박을 의미하며, 상기 수박으로부터 얻어진 검체를 이용하여, 상기 SNP 마커의 유전자형을 분석함으로써 상기 수박의 품종을 판단할 수 있다. 상기 검체로는 잎, 뿌리, 줄기, 꽃, 열매, 분리된 조직, 또는 분리된 세포와 같은 시료 등이 될 수 있으나, 이에 특별히 제한되지는 않는다.
본 발명의 방법은 상기 증폭 산물을 분석하는 단계를 포함한다. 상기 증폭 산물의 검출은 모세관 전기영동, DNA 칩, 젤 전기영동, 방사성 측정, 형광 측정 또는 인광 측정을 통해 수행될 수 있다. 증폭된 SNP 마커 부위의 유전자형을 확인하는 방법은 시퀀싱 분석, 마이크로어레이(microarray)에 의한 혼성화, 대립유전자 특이적인 PCR(allele specific PCR), 다이나믹 대립유전자 혼성화 기법(dynamic allele-specific hybridization, DASH), PCR 연장 분석, PCR-SSCP, PCR-RFLP 분석, HRM 분석 또는 TaqMan 기법, SNPlex 플랫폼(Applied Biosystems), 질량 분석법(예를 들면, Sequenom의 MassARRAY 시스템), 미니-시퀀싱(mini-sequencing) 방법, Bio-Plex 시스템(BioRad), CEQ and SNPstream 시스템(Beckman), Molecular Inversion Probe 어레이 기술(예를 들면, Affymetrix GeneChip), 및 BeadArray Technologies(예를 들면, Illumina GoldenGate 및 Infinium 분석법) 등을 이용하여 수행될 수 있으나, 특별히 이에 제한되지는 않는다. 상기 방법들 또는 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 이용 가능한 다른 방법에 의해, 상기 SNP 마커에서 의 하나 이상의 대립유전자를 확인할 수 있다.
이하에서는, 본 발명을 한정하지 않는 실시예에 따라 본 발명을 상세히 설명한다. 본 발명의 하기 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 따라서, 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리범위에 속하는 것으로 해석된다.
< 실험예 >
하기의 실험예들은 본 발명에 따른 각각의 실시예에 공통적으로 적용되는 실험예를 제공하기 위한 것이다.
1. 식물 재료
수박의 경우 내병성, 당도, 과육색, 과피, 과실의 크기와 모양, 호피 무늬 등에서 매우 다양한 형질이 나타나며, 이러한 특성들은 소비자 및 생산자의 기호와 선호도에 영향을 미친다. 지역에 따라 재배되는 수박 형질의 차이가 나타남으로 국내, 아프리카, 아시아, 북미, 유럽 등 다수 국가로부터 재배되는 수박 유전자원을 수집하였다. 수집된 유전자원 중에서 유전적으로 고정이 되었고, 유전적 다양성이 높은 96개의 유전자원을 선발하여 사용하였다(표 1).
No. Accession Number No. Accession Number
1 PNUWM-0002 49 PNUWM-00057
2 PNUWM-0003 50 PNUWM-00058
3 PNUWM-0004 51 PNUWM-00059
4 PNUWM-0006 52 PNUWM-00060
5 PNUWM-0007 53 PNUWM-00063
6 PNUWM-0009 54 PNUWM-00064
7 PNUWM-0010 55 PNUWM-0065
8 PNUWM-0011 56 PNUWM-0066
9 PNUWM-0012 57 PNUWM-0067
10 PNUWM-0013 58 PNUWM-0068
11 PNUWM-0014 59 PNUWM-0069
12 PNUWM-0015 60 PNUWM-0070
13 PNUWM-0016 61 PNUWM-0072
14 PNUWM-0017 62 PNUWM-0073
15 PNUWM-0018 63 PNUWM-0074
16 PNUWM-0019 64 PNUWM-0076
17 PNUWM-0020 65 PNUWM-0077
18 PNUWM-0021 66 PNUWM-0078
19 PNUWM-0022 67 PNUWM-0079
20 PNUWM-0023 68 PNUWM-0080
21 PNUWM-0024 69 PNUWM-0081
22 PNUWM-0025 70 PNUWM-0082
23 PNUWM-0026 71 PNUWM-0083
24 PNUWM-0027 72 PNUWM-0084
25 PNUWM-0028 73 PNUWM-0085
26 PNUWM-0029 74 PNUWM-0086
27 PNUWM-0030 75 PNUWM-0087
28 PNUWM-0033 76 PNUWM-0088
29 PNUWM-0034 77 PNUWM-0089
30 PNUWM-0035 78 PNUWM-0090
31 PNUWM-0036 79 PNUWM-0091
32 PNUWM-0037 80 PNUWM-0092
33 PNUWM-0038 81 PNUWM-0093
34 PNUWM-0039 82 PNUWM-0094
35 PNUWM-0040 83 PNUWM-0095
36 PNUWM-0041 84 PNUWM-0096
37 PNUWM-0042 85 PNUWM-0097
38 PNUWM-0043 86 PNUWM-0098
39 PNUWM-0044 87 PNUWM-0099
40 PNUWM-0045 88 PNUWM-0100
41 PNUWM-0046 89 PNUWM-0101
42 PNUWM-0047 90 PNUWM-0102
43 PNUWM-0048 91 PNUWM-0103
44 PNUWM-0049 92 PNUWM-0105
45 PNUWM-0050 93 PNUWM-0112
46 PNUWM-0052 94 PNUWM-0121
47 PNUWM-0053 95 PNUWM-0122
48 PNUWM-0054 96 PNUWM-0123
2. 서열분석을 통한 유전형 분석
NGS를 이용한 대용량 sequence 생산이 가속화 되었으며, 다양한 육종 소재에 대한 resequencing을 통해 다형성을 탐색하고, 유용 육종 소재로 이용하기 위한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 과거에는 긴 시간과 노력이 필요했던 유전체 전체의 염기서열분석(WGS) 또는 재염기서열 분석(Resequencing)을 적은 자원으로도 효과적으로 진행할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라 그 효율성으로 인해 유전체의 구조, 유전변이, 전사 조절 등 다양한 부분에서 사용되고 있다. 개체의 크고 작은 유전형의 차이들 중 대부분은 SNP이다. SNP 정보 중 일부는 특정 유전 형질과 직접적으로 연관되어 마커 개발을 통한 작물의 육종에 활용되거나 작물 특성연구, 집단 내 개체간의 유전적인 연관 관계를 연구하는데 활용된다. 따라서 SNP를 탐지하기 위한 다양한 기법들이 다양하게 연구되었다. 이들 중 NGS를 이용한 SNP 분석 방법으로는 제한 효소 기반의 RAD-seq (Restriction site Associated DNA sequencing)가 먼저 개발되었지만, RAD-seq 방법은 실험방법이 복잡할 뿐만 아니라 양질의 결과를 얻기 위해서는 많은 양의 유전체 염기서열결정을 해야 하기 때문에 상대적으로 효율이 낮다. 이러한 단점을 극복하기 위해 나온 방법이 GBS로 상대적으로 적은 양의 염기서열결정 만으로도 RAD-seq과 동일한 수준의 결과를 얻을 수 있다. 다른 유전형 분석 기술과는 달리, GBS는 저렴한 비용으로 높은 수준의 SNP 마커들을 유전체에 mapping 할 수 있다. GBS의 첫 번째 단계는 반복적인 지역의 유전체 서열을 피하고 동시에 유전체의 주요 지역이 선택될 수 있도록 하기 위해 유전체 분석을 통해 가장 효과적인 제한효소를 선택하는 것이다. 다음으로 유전체를 제한효소로 처리한 후 서열의 양쪽 모두가 제한효소로 단편들 모두를 sequencing한다. 이러한 방법은 유전체 전체를 분석하지 않고도 넓은 유전체 범위에 대해 일정한 부분을 높은 비율로 분석할 수 있게 됨으로써 비용 및 시간을 감소시킨다. GBS는 Reduced Representation Library (RRL), RAD-seq 등과 같이 제한 효소를 이용하는 기본원리는 동일하지만 제한 효소로 자른 후 사이즈 크기를 상관하지 않는 점에서 라이브러리 제작이 더 간단하다.
3. 분석 다이아그램
Barcode sequence을 이용한 sequence demultiplexing 과정 후에 sequence quality에 따른 trimming 과정을 거쳐 clean reads를 확보한다. Clean read를 이용한 reference genome 과의 alignment를 수행하여 consensus sequence를 작성하고, raw SNP를 탐지한 후에 SEEDERS in-house script를 이용하여 샘플 간의 SNP matrix를 작성한다. 이후에 reference gene position 정보를 기반으로 SNP annotation을 수행하고, SNP filtering 과정을 거쳐 분석에 이용 가능한 수준의 대표 SNP를 선발하였다(도 1).
4. 분석 방법
1. Sequence pre-processing: Barcode sequence을 이용하여 sequence demultiplexing을 수행하고, adapter sequence 제거 및 sequence quality trimming을 수행하였다. sequence quality trimming은 SolexaQA (v.1.13) package 의 DynamicTrim과 LengthSort 프로그램을 사용하였다. DynamicTrim은 short read의 양쪽 끝의 bad quality base를 잘라내어 cleaned read로 정제하는 과정을 수행, LengthSort는 DynamicTrim에서 많은 base가 잘린 read를 제거하는 과정을 수행하였다. DynamicTrim의 phred score ≥20을, LengthSort 과정은 short read length ≥25bp 사용하였다.
2. Alignment to reference genome: 전처리 과정을 통과한 cleaned reads를 BWA(0.6.1-r104) 프로그램을 사용하여 표준유전체에 mapping을 수행하였다. Mapping은 표준유전체와 sequencing 샘플간의 raw SNP (In/Del)을 탐지하기 위한 선행 과정으로 BAM format의 파일을 생성하였다.
3. Raw SNP detection 및 consensus sequence 추출: Clean reads를 표준유전체에 mapping하여 생성된 BAM format의 파일을 SAMtools(0.1.16) 프로그램을 사용하여 raw SNP (In/Del)을 탐지하고, consensus sequence 추출하였다.
4. Generate SNP matrix: 분석대상 간의 SNP 비교분석을 수행하기 위해 SEEDERS in-house script를 이용하여 샘플간 통합 SNP matrix를 작성하여, 각 샘플을 표준유전체와 비교하여 얻은 raw SNP postion을 후보로 하여 합집합의 리스트를 구축하고, 이때, 빈 영역(non-SNP loci)은 샘플의 consensus sequence로부터 채워 넣는 filling과정을 거쳐 matrix를 작성하였다. 이후 샘플 간의 SNP 비교를 통해 mis-calling 된 SNP를 필터하고, SNP를 유형 구분 기준에 따라 분류하였다.
5. SNP annotation: Calling 된 SNP 좌를 표준유전체의 유전자 위치정보를 기반으로 'intergenic/genic-region'으로 분류하고, genic-region은 다시 'cds/intron region'으로 세부 분류를 수행하며, genic-region일 경우, gene description 정보를 함께 제공하였다.
6. SNP filtering: SNP 필터 과정을 거쳐 분석에 이용 가능한 수준의 SNP를 선발하였다.
- SNP loci of biallelic.
- min. depth ≥ 5
- minor allele frequency > 5%
- missing data < 20%
5. Standard genome information
Reference genome information
- Watermelon genome : Citrullus lanatus cv. 97103 (version 1)
- International Cucurbit Genomics Initiative(ICuGI) : http://www.icugi.org
- Estimated genome size : ~ 425 Mb
Chromosome # Chromosome length
(bp)		 # of Transcripts Transcripts length
(bp)
Chr 1 34,083,085 2,608 2,929,632
Chr 2 34,414,252 2,452 2,815,374
Chr 3 28,939,167 1,769 2,006,688
Chr 4 24,315,960 1,269 1,299,693
Chr 5 33,714,806 2,793 3,332,775
Chr 6 27,018,480 1,895 2,184,204
Chr 7 31,477,646 1,869 1,933,992
Chr 8 26,149,438 1,731 1,851,759
Chr 9 34,986,854 2,318 2,582,670
Chr 10 28,419,553 2,084 2,374,971
Chr 11 27,106,780 1,894 2,174,883
Chr 0 24,621,398 758 524,187
Total 355,247,419 23,440 26,010,828
6. 분자마커이용여교잡 (Marker-assisted backcross , MABC )
기존의 여교잡 육종이 목표로 하는 형질에 맞춰 알맞은 교배조합을 설정하고 진행하면 BC1F6 ~ BC1F7 에서 대부분의 유전자형이 고정이 되는 것에 비하여 MABC 육종은 BC1F2에서부터 선발이 가능하다고 보고되어, 신품종 육성 기간을 단축하고, 소요되는 노력과 비용을 절감해 육종의 규모와 효율성을 증대시켜 경쟁 우위를 확보할 수 있는 이점을 제공한다. 최근 여러 작물에서 NGS를 통해 해독된 유전체 정보를 기반으로 한 genome-wide SNPs 발굴로 대량의 분자마커를 빠르게 확보하고 있다. 특히 SNP 마커는 in silico 분석을 통해 농업적으로 중요한 유전자를 확인할 수 있는 유용한 MABC 마커로 사용되는 등 응용 범위가 확대되고 있다. MABC genotyping을 위하여 표준유전체 정보를 이용해 SNP 검출용 프라이머(primer)를 디자인하였고, 프라이머 제작에는 Primer3 (v2.3.5; http://primer3.sourceforge.net/releases.php) 프로그램을 이용하였다. 프라이머 크기는 18~22bp, 증폭산물의 크기는 180~220 bp, annealing 온도는 55～65℃로 설정하였다. 디자인된 프라이머 서열을 모두 수박 표준 유전체에 mapping 하여, SNP 지점 외에 다른 영역에 결합되지 않는지 검정하였다. Mapping 조건 중, mismatch 값을 2로 주었을 때 SNP 지점에만 결합되는 프라이머를 선발하여 DB화 하였다. 이 때 이용하는 마커는 염색체 상에서 무작위적으로 분포하는 것보다 일정한 간격을 유지할 때 약 2배 적은 수의 마커로도 같은 효율을 발휘하게 된다. 분석에 필요한 마커의 수는 비용과 연관되기 때문에 마커의 수를 최소화하는 것이 중요하다.
< 실시예 1> GBS sequencing data
96개의 샘플의 Sequencing platform으로 Illumina HiSeq 2000paired-end read for GBS sequencing을 사용하였다. GBS sequencing data는 분석을 수행하기에 앞서 barcode sequence를 이용하여 샘플 별로 서열을 분리하는 demultiplexing 과정을 거쳐 raw data 통계치를 만들었다(도 2).
이러한 demultiplexing 과정을 통해 생산된 샘플 파일은 barcode 및 adapter sequence를 제거하고, sequence quality trimming을 수행하였다(도 3).
< 실시예 2> 대조 유전체와의 서열 비교 및 mapping reads의 분포도 분석
Demultiplexing과 sequence quality trimming을 통해 확보된 각 샘플의 clean reads를 reference genome에 mapping하고, 통계치를 추출한 결과이다(도 4). Trimming 과정을 거쳐 확보된 clean reads를 reference genome에 mapping을 진행하였다. GBS로 생산된 read 들이 reference genome에 균일하게 분포하는지를 확인하기 위해 임의로 두 샘플을 선정하여 분포도를 확인하였다(도 5 및 도 6).
< 실시예 3> Genome-wide SNP
각 샘플의 raw SNP를 이용하여 수박 96개 품종간의 통합 SNP matrix를 작성하고 SNP matrix에서 필터 기준(read depth ≥ 3, mapping quality ≥ 30, biallelic SNP(In/Del), unmapping 영역은 분석대상에서 제거)에 미달인 경우는 후보대상에서 제거하였으며, 필터 기준을 통과한 SNP들을 'homozygous/heterozygous/Etc.' 유형으로 구분하였다(도 7). 다음으로는 SNP filtering을 단계별로 진행해 SNP 좌(loci)를 선발하였다. Filtering은 3 단계를 통해 진행하였다. 1 단계는 Total SNP matrix를 filtering하여 96개의 샘플의 union SNP matrix loci를 89,011 좌(loci) 선발하였다. 2단계는 MAF(minor allele frequency) > 5%로 filtering하여 96개의 샘플의 union SNP matrix loci를 25,760 좌(loci)로 줄였으며, 마지막 3단계에서는 missing rate < 20%로 filtering하여 96개의 샘플의 union SNP matrix loci를 11,351 좌(loci)를 선발하였다. 필터를 통해 선발된 대표 SNP 11,351 좌(loci)에 대한 염색체 별 분포도이다(도 8).
< 실시예 4> 수박 MABC용 SNP 마커 개발
GBS에 사용한 총 96개 계통 중 야생종 7 계통(NO. 84, NO.85, NO.86, NO.88, NO.90, NO.91)을 제외한 89개 재배종 수박 계통의 GBS 결과를 기반으로 수박 재배종 MABC용 SNP 마커세트를 다음의 과정을 통해 개발하였다.
1) 최종 탐색된 11,351개 genome-wide SNP 각각에 대한 Polymorphism Information content (PIC) value를 계산하여 최소 0.25 이상의 PIC 값을 지닌 SNP 선발.
Figure pat00001
2) 선발된 SNP 중 각 염색체별로 물리적 거리를 감안하여 균등히 분포된 SNP를 5개씩을 MABC용 SNP로 선발.
3) 최종 선발된 55개 SNP (11개 염색체 x 5개 SNP)에 대한 genotyping이 가능한 고해상도 융해(high resolution melting, HRM) marker용 PCR primer set을 수박 재배종 계통 MABC용 분자마커로 디자인.
55개 각 SNP를 포함하는 수박 표준유전체 [ Citrullus lanatus (97103 v1)] 앞뒤 염기서열 50 bp에 대한 정보는 표 3에 제시되었다.
표 4는 최종 선발된 55개 SNP에 대한 ID, SNP 정보, 게놈상 위치, 유전자 정보, PIC 값, HRM primer, 증폭산물의 크기에 대한 정보를 제시한다. 총 55개 SNP 중 intergenic한 영역에 위치한 것은 18개, intron 영역에 15개, CDS 영역은 22개였으며, PIC 값 중 최대값은 0.38 이고, 최소값은 0.27이었으며, 대부분 0.3에 인접하였다.
서열번호 SNP ID SNP SNP 양측 서열 ( 50bp )
1 1-1 T/G TTTTCTTTTCTAGTACGAATACAT[T/G]ATGAAAGTATATTTAATGATAAACG
2 1-2 A/G TAAATTACACATTATTGGCTGCTC[A/G]AATTGTGAGCTTGATAATGGGCAAT
3 1-3 A/G AGCAGCTTGTGCATGGTGCACATT[A/G]GTGTCGGGAGATTTGGTTGGAAATA
4 1-4 C/A TGCAAACAAAGACTCAGAGCTGCC[C/A]AGGGAGTAAGTGTATTCCTCTGTAG
5 1-5 A/C ACTGCATAACTTCATTGACATGCA[A/C]GTATAGCTAAAAGGACTGAGTTGAG
6 2-1 C/T CCGAGTCAGATGGCTCAGCCATAT[C/T]GAAGGCTTCCTTAGTATCAACCACT
7 2-2 C/T CCTGCCAAACATTAATAAAACAAA[C/T]ATCCACTTCAGAGGGAGAAGGATTG
8 2-3 A/C GCATAGTCACCAAGCAGCAAAGAC[A/C]AAAATAATATCCCAAATTTTTTTGA
9 2-4 G/A GCCTTCTCAACAGATGAAGAGTTT[G/A]TGTTAGCTCAGTGAACATGTTTTAG
10 2-5 A/G CTGCGATGCAAGTTGGATCAATTC[A/G]ACTTGGAACTCCGAGAGCTTTGCGT
11 3-1 G/A GAGAGTCCCTTGGGTTCCTTTGTT[G/A]AATCTTCTGTAAGCTGCGTGTGTTC
12 3-2 A/C GAATCATCTAACACGTGTTCATAC[A/C]CAATTGGTTAAAACCATATCCAACT
13 3-3 G/T GGTCGTAGTCCACACGTCGTCGGA[G/T]CGTGGGTCTCGCGTCACTGCTCGCC
14 3-4 G/A AACTTTGCTGTGGTTTCTGTGAAT[G/A]TCATAGTTTTTGGTTGCTACTAACT
15 3-5 G/T ATGTGAGTTAAATGTGGAGGATGA[G/T]AAAATTCTTTCAAAAGCAGCCTGTT
16 4-1 C/T CAAAAGGAACTCGGAAAAGTCAAA[C/T]TCGCACCAAATTGTCAATCCGGCCA
17 4-2 A/G CGCGCGGATGCGTGGCAGGTGCCA[A/G]GTGCATTCTTTGCCTTGATGTATTT
18 4-3 T/C ACGCTCTCGGGCAGCTTCACAATG[T/C]AGTCTGACATTGTTGCCAAGTTTCA
19 4-4 T/C GAAAAGAAAAATAGGAACCACATA[T/C]TTATGTGCTTACTTGGCATTATCAG
20 4-5 T/C GTATTTGTATTTTACTCGGATTGT[T/C]GTTTTCGCGCTCAAAACCATTGCAG
21 5-1 C/T GAGATTGGCTTCAAGATCATGGAC[C/T]TGTTAGTTATTGCTTTTCATTTCAC
22 5-2 C/T GAACTCCTCCTCGAACCGTCTGAA[C/T]TCATCCATGGCGTCTTCCATAACGG
23 5-3 G/A AAAAGTCATCTTCGTCTAGGAGAA[G/A]CTAGATGGCAAGTATTACTATCTAA
24 5-4 A/G GCATTTGCTTCCACAATTTCACCC[A/G]CACCATAGCTGTGGAGGAGACCGAC
25 5-5 T/C ACTTGAATCACAATCTGTCCCACA[T/C]ACACGTGCTGCTATGTGGAAATCCT
26 6-1 A/C ACGTGCAAAATTAACGTTTCACTA[A/C]TCCAATGTTGTAATGTCATCGTACT
27 6-2 A/G ACGAGCATACCTCAATTTCCCAAC[A/G]TAGGTGCTGCTCCCCTTTGACAAAT
28 6-3 A/G ACATCCATTGTTTCGGCAACCAAC[A/G]AGAACTCAACGAGTACCTCATTCTA
29 6-4 C/T TTTTGAGAAATTTATTCCTCAGCA[C/T]GATTCAAGAGACTGATCTTCCTTAA
30 6-5 C/A ATGTGTTCAAATTAGCTAGAAACT[C/A]ACATGTTAAATTTTCCCAAAGCTAG
31 7-1 G/A GCTTTGCGCATCTAAATTAAGCAA[G/A]ATATAGTTAACAATCATTAATAATT
32 7-2 A/G GACTCTGTGGGGAACGAAATGGGC[A/G]CCTTTTTCGAGACCTTTTTTCCATT
33 7-3 G/A AATACTGCTGCATATGAAGCACCG[G/A]CGTCCAATTACACCGCCGTTGCTGT
34 7-4 A/G AGTACATCAAATTCTTTTCAAAAT[A/G]AGGTATAAATACAAGCAATGCTTTA
35 7-5 A/G CGGCAAGGCGTTCCGATTCTTCTT[A/G]CCGGAGGTCGGCTGCCGGAGCGAAG
36 8-1 A/G AGCACAAAATGAAACTCCTTAATT[A/G]CAATGGCTTCAGTTCCTTCAAATAT
37 8-2 A/C TTGATTTGACCATGTCACCCAAGA[A/C]GAGGACTACAGATCTCGAATGGGTG
38 8-3 A/G TCCAGAATTCCCAAACCTGACTGT[A/G]AATCCAGCCACCAGACTCGGATCGA
39 8-4 T/C AAGAAAGCGTTTGAATTTTAAGAG[T/C]TTGCAAGATGTGGCTAAGCTGGTCA
40 8-5 C/T TGGAATCAGCTCTGCCTAATGGAA[C/T]GCCCGAGTGCATTGGTGAAGACTGC
41 9-1 T/G ACTGATTCTCTCTCTCCTTTGCCT[T/G]GCTGCTACAGTTTGTGGGTCTGTTG
42 9-2 T/C TACCAGTGTGAATGAAACAATCAC[T/C]GAGGAAAATAGAAAATCTCCTCTAA
43 9-3 T/G TTCGCACCTGCTGCTCCATCACGC[T/G]CAACAGGTAACAGAAATTGAACAGA
44 9-4 A/G GAAGAAGAGGTGCTGTAGGTCCTC[A/G]TGATCTTCCTAGCATAGGTGACAAA
45 9-5 A/G AAAGGCAGGCAAAATCACAACATC[A/G]CCGGGGTTAACGACATCAAATCGTT
46 10-1 G/A TTCAATGCTTACTACTAAGTACAG[G/A]AATCTTGTGCATGCTTGCGATACTG
47 10-2 A/G TAGGGAGGTGATTGTGCTGCCATA[A/G]ATGTAATCTTTTGTTAATCTTGTCC
48 10-3 C/T TGTTCTTCAGCAGCGGGCGGCGGC[C/T]GGAGCTGACATTGTTATCGTTATTG
49 10-4 G/T AACCCATCATCATCGTTTTCATCT[G/T]CATCGTTCACGAGTCTCTCATTAAC
50 10-5 A/C TAAGCGACGCCAAGTAGGCACGTA[A/C]TTCTGTATAGCGCCCTAGTTTGTTA
51 11-1 G/A CGCAAACATACAGTCTGTATGACT[G/A]TCTGCTACAGACTCTTAATACACAA
52 11-2 G/A GTGTATCGAACAACCATGGTACTA[G/A]ATCAGGGAAATTTTCCTCTCCCATT
53 11-3 C/T TTACACACATGAGATTCCAAAATG[C/T]ATAAACCCTAAATATCCTCGGATAC
54 11-4 C/T ATTTCTGGTTCCTGGGATTTTCGC[C/T]TATGGGTTTCTACAGAACAGTGTGA
55 11-5 T/C TCCAATCGGTGCTGCAGCTGATTT[T/C]GACGAGGTTCGTACAATCTTCTACT
SNP
ID 		SNP Chr Position PIC Genic/
Intergenic
(Feature) 		HRM
5'_primer_ seq /
3'_primer_ seq 		증폭
크기
1-1 T/G Chr1 19298 0.32 Cla004866
(Intron)		 AAAGAATGACGGCAGCCCAA
(서열번호 56)/
AGGTCCAAGGCATTGTTCGT
(서열번호 57)		 127
1-2 A/G Chr1 5949053 0.36 Cla003889
(Intron)		 TGTGAGGCATTTGGTTGGGA
(서열번호 58)/
GGCAAAATACCAAATTGCCCA
(서열번호 59)		 87
1-3 A/G Chr1 10503913 0.37 Intergenic TCACGGACCTAGTTTGTTTCT
(서열번호 60)/
GGCAATGACACCATAGGCAA
(서열번호 61)		 105
1-4 C/A Chr1 17308899 0.38 Cla011011
(CDS)		 CAACGCATTTTAGGTCGTGCA
(서열번호 62)/
ACATGCCCTACAAGATGCCA
(서열번호 63)		 99
1-5 A/C Chr1 30187679 0.37 Cla014354
(Intron)		 AGGAAAGACTGCCCAGAGGA
(서열번호 64)/
TCTCAACTCAGTCCTTTTAGC
(서열번호 65)		 124
2-1 C/T Chr2 165115 0.33 Cla007665
(CDS)		 GTTCCCGAGTCAGATGGCTC
(서열번호 66)/
TGCTGCTGAGAAGCACAAGA
(서열번호 67)		 117
2-2 C/T Chr2 13296627 0.35 Cla003722
(Intron)		 ACCTTGAGGGGATTCTCCTCA
(서열번호 68)/
GCTGAAAGCAATCCTTCTCCC
(서열번호 69)		 113
2-3 A/C Chr2 20247674 0.37 Cla001662
(Intron)		 AGCATAGTCACCAAGCAGCA
(서열번호 70)/
TCGGGAGATTAGGACTACCTCA
(서열번호 71)		 129
2-4 G/A Chr2 25148263 0.37 Intergenic AGTTCAAGCCTTCTCAACAGA
(서열번호 72)/
ACTCTGGGCTTACCTGACCA
(서열번호 73)		 92
2-5 A/G Chr2 30059928 0.37 Cla013357
(CDS)		 TTGAGCTGCGATGCAAGTTG
(서열번호 74)/
AATGACACCACTTCGGCCAT
(서열번호 75)		 90
3-1 G/A Chr3 143056 0.37 Intergenic GAAGCTCCCATGGTCGAGAG
(서열번호 76)/
ACCAGAACACACGCAGCTTA
(서열번호 77)		 81
3-2 A/C Chr3 5066200 0.35 Intergenic AGCCCACGCTGGAACCAATC
(서열번호 78)/
GGCACCACCTTATCTGCCAT
(서열번호 79)		 123
3-3 G/T Chr3 11567732 0.34 Intergenic AGATCAGGTCGGGGTCGTAG
(서열번호 80)/
TCTCTGGCGAAGACCCACTA
(서열번호 81)		 107
3-4 G/A Chr3 16317212 0.37 Cla009572
(Intron)		 TGGTTGTTCAGGAGCTGCAT
(서열번호 82)/
ACCAGTTAGTAGCAACCAAAAAC
(서열번호 83)		 113
3-5 G/T Chr3 20546969 0.37 Intergenic TGAATGGTTTTCTGGGCAGA
(서열번호 84)/
AGAAAGGGCAGATGCTCCAC
(서열번호 85)		 126
4-1 C/T Chr4 246412 0.34 Cla002759
(CDS)		 GCACAGCAAAAGGAACTCGG
(서열번호 86)/
TCTGGCGATTTCTACCACCG
(서열번호 87)		 121
4-2 A/G Chr4 5758866 0.37 Intergenic TCTTTCTAGAAATAGCGTCGCG
(서열번호 88)/
TCTGGATGCATTTTGGGCCA
(서열번호 89)		 121
4-3 T/C Chr4 11663351 0.27 Intergenic CGTCGTAAAAGGGGTAGCGT
(서열번호 90)/
GCGCCTAGGAAAAAGCATCG
(서열번호 91)		 111
4-4 T/C Chr4 15282569 0.35 Intergenic CGTGAAATCGCAGCCATACG
(서열번호 92)/
TTACTCCCCGGGGCTGATAA
(서열번호 93)		 102
4-5 T/C Chr4 20197816 0.27 Cla018250
(CDS)		 GGCTGCAAGGAATTTGGCAA
(서열번호 94)/
TGCTGCAATGGTTTTGAGCG
(서열번호 95)		 112
5-1 C/T Chr5 5145287 0.37 Cla021670
(CDS)		 TCCAGATGATGCTAATAGGCCA
(서열번호 96)/
AGCAGCAGTAGCAGATGGAT
(서열번호 97)		 121
5-2 C/T Chr5 10221952 0.37 Cla013040
(CDS)		 TCAGCTTCAGCCATCCGATC
(서열번호 98)/
AACGAAGCTCAAGACGCTGA
(서열번호 99)		 125
5-3 G/A Chr5 15607802 0.35 Intergenic TCGAAAAGTCATCTTCGTCTAGG
(서열번호 100)/
CGATTGCAGCCTCGTTTATGG
(서열번호 101)		 103
5-4 A/G Chr5 25384011 0.37 Intergenic GCTGCCATGAGAACAGCTCT
(서열번호 102)/
GACTTCGAAACTCATGGCGC
(서열번호 103)		 129
5-5 T/C Chr5 31327596 0.37 Intergenic AGAGAGGGCGAAGAAAAAGT
(서열번호 104)/
GCCGTGCTCCTACAGGATTT
(서열번호 105)		 128
6-1 A/C Chr6 190608 0.36 Cla006940
(Intron)		 GCGCAATTTCCATCGGAATCA
(서열번호 106)/
TGGACTATGTCATGCAGTACGA
(서열번호 107)		 113
6-2 A/G Chr6 5820482 0.37 Cla009333
(CDS)		 ATCCCAAGCCTCCAAGAACG
(서열번호 108)/
CGCCCGACCTACACAGATTA
(서열번호 109)		 110
6-3 A/G Chr6 10026161 0.37 Intergenic CCACATCCATTGTTTCGGCA
(서열번호 110)/
TGTGGGTCTGTCGACTCTGT
(서열번호 111)		 109
6-4 C/T Chr6 15136014 0.28 Cla002989
(Intron)		 TGGTCTATGGGGCTGCAAAA
(서열번호 112)/
AGGTCAATCGGGTATGGGTT
(서열번호 113)		 126
6-5 C/A Chr6 20597793 0.36 Cla012194
(Intron)		 AGATGTGACGGGATAATGGACA
(서열번호 114)/
ACTGTGGTATGCTTAGCGTAGT
(서열번호 115)		 116
7-1 G/A Chr7 139907 0.37 Cla002692
(Intron)		 TATGCAGATGAGCTTTGCGC
(서열번호 116)/
CAAGCAGAGCCACTAGACGA
(서열번호 117)		 118
7-2 A/G Chr7 5064815 0.37 Cla004360
(Intron)		 TTTGGACTCTGTGGGGAACG
(서열번호 118)/
TGCCTTGTTTTGCACCAAGA
(서열번호 119)		 113
7-3 G/A Chr7 16384605 0.35 Cla007492
(CDS)		 ATCCATATACCGCTGCTGCC
(서열번호 120)/
ACAGCAACGGCGGTGTAATT
(서열번호 121)		 118
7-4 A/G Chr7 25247938 0.37 Cla012679
(Intron)		 CTCTGGCAGAGTGGTCGATG
(서열번호 122)/
TGCTTTTGTCCTTGAGATATTGT
(서열번호 123)		 105
7-5 A/G Chr7 30200344 0.29 Cla010824
(CDS)		 GCTGAGGTTGAAGGAGAGGG
(서열번호 124)/
GATCGCTCTACTTCGCTCCG
(서열번호 125)		 115
8-1 A/G Chr8 438131 0.36 Cla012493
(Intron)		 TGCAAGCACAAAATGAAACTCCT
(서열번호 126)/
TGCTTATTCAAACTGAGCCATCT
(서열번호 127)		 115
8-2 A/C Chr8 5565708 0.29 Intergenic CCAAGTTGGAGAGGGGCAAT
(서열번호 128)/
GCCACCCATTCGAGATCTGT
(서열번호 129)		 109
8-3 A/G Chr8 10618786 0.35 Cla003774
(CDS)		 TGCCAAGATCAAGCTGAGCA
(서열번호 130)/
GCAGATCGATCCGAGTCTGG
(서열번호 131)		 122
8-4 T/C Chr8 16626959 0.34 Cla013783
(CDS)		 TCGGGGAAGAAAGCGTTTGA
(서열번호 132)/
TGCAGAGTTGATGCTGCTCT
(서열번호 133)		 103
8-5 C/T Chr8 25188975 0.37 Cla022629
(CDS)		 CAGTGGAATCAGCTCTGCCT
(서열번호 134)/
GCCTCATCAAGATACCCTCCC
(서열번호 135)		 130
9-1 T/G Chr9 70827 0.36 Cla015607
(CDS)		 CACCAGGAACAAGCCTTTGC
(서열번호 136)/
TCAACAGACCCACAAACTGT
(서열번호 137)		 88
9-2 T/C Chr9 5459407 0.36 Cla014743
(CDS)		 GCTGCAGAGTCGAACTTTTCA
(서열번호 138)/
TGCTTGATGACCAAAGTCTACT
(서열번호 139)		 130
9-3 T/G Chr9 10426113 0.36 Cla016279
(CDS)		 GGCGTCGATCGTGTTCAGAA
(서열번호 140)/
TCTCTCTCAACTAATTTCTGTTCA
(서열번호 141)		 102
9-4 A/G Chr9 27427530 0.37 Cla003461
(Intron)		 GGCTGAAGAAGAGGTGCTGT
(서열번호 142)/
AGAGGGGCGGTTAAACTGTG
(서열번호 143)		 122
9-5 A/G Chr9 30005169 0.3 Cla010297
(CDS)		 CCCCAAAGGCAGGCAAAATC
(서열번호 144)/
ATGAGTCTGCAGCGTTTGGA
(서열번호 145)		 115
10-1 G/A Chr10 6117027 0.35 Cla005295
(CDS)		 AAGGAGAGGCTTAGTGGTGT
(서열번호 146)/
AGCACCTCAGTATCGCAAGC
(서열번호 147)		 128
10-2 A/G Chr10 11297210 0.37 Intergenic TAGGGAGGTGATTGTGCTGC
(서열번호 148)/
TGGGATGCTGGCCGACTATA
(서열번호 149)		 129
10-3 C/T Chr10 15408545 0.35 Intergenic GGCCAGCGAAAGGGTAGTAG
(서열번호 150)/
GCCCCTAACGTTTACTTACCA
(서열번호 151)		 130
10-4 G/T Chr10 20140246 0.37 Intergenic CACTCCACACACTCAACCCA
(서열번호 152)/
TTCATCGCCATGATCGTCGT
(서열번호 153)		 103
10-5 A/C Chr10 25136110 0.35 Cla017675
(CDS)		 CCTAAGCGACGCCAAGTAGG
(서열번호 154)/
CAGGTGTGCTGCAAGTTTCT
(서열번호 155)		 123
11-1 G/A Chr11 939283 0.37 Intergenic ACGCAAACATACAGTCTGTAT
(서열번호 156)/
ACCGAGGAGCAGCTTTCATA
(서열번호 157)		 122
11-2 G/A Chr11 10493281 0.35 Cla007874
(CDS)		 CCGGAGCGCTCAACATTACT
(서열번호 158)/
CTCGGGCAATTGGATCCCTT
(서열번호 159)		 112
11-3 C/T Chr11 15205760 0.37 Cla022878
(Intron)		 GTAGAAGCAAAAGCCGCAGC
(서열번호 160)/
AAACCTTCCGTATCCGAGGA
(서열번호 161)		 103
11-4 C/T Chr11 20117812 0.31 Cla023375
(CDS)		 GGCGGCTCGGTATGTGAAAT
(서열번호 162)/
AGAGCACCGCCAGAAACATA
(서열번호 163)		 113
11-5 T/C Chr11 25181007 0.35 Cla016818
(CDS)		 CGCTATCAGCTCCAATCGGT
(서열번호 164)/
TGATGACATGAGGAGATATAAGCT
(서열번호 165)		 108
<110> Pusan National University Industry-University Cooperation Foundation <120> SNP markers for selection of marker-assisted backcross in watermelon <130> ADP-2016-0643 <160> 165 <170> KopatentIn 2.0 <210> 1 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 1 ttttcttttc tagtacgaat acatkatgaa agtatattta atgataaacg 50 <210> 2 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 2 taaattacac attattggct gctcraattg tgagcttgat aatgggcaat 50 <210> 3 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 3 agcagcttgt gcatggtgca cattrgtgtc gggagatttg gttggaaata 50 <210> 4 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 4 tgcaaacaaa gactcagagc tgccmaggga gtaagtgtat tcctctgtag 50 <210> 5 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 5 actgcataac ttcattgaca tgcamgtata gctaaaagga ctgagttgag 50 <210> 6 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 6 ccgagtcaga tggctcagcc atatygaagg cttccttagt atcaaccact 50 <210> 7 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 7 cctgccaaac attaataaaa caaayatcca 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atctkcatcg ttcacgagtc tctcattaac 50 <210> 50 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 50 taagcgacgc caagtaggca cgtamttctg tatagcgccc tagtttgtta 50 <210> 51 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 51 cgcaaacata cagtctgtat gactrtctgc tacagactct taatacacaa 50 <210> 52 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 52 gtgtatcgaa caaccatggt actaratcag ggaaattttc ctctcccatt 50 <210> 53 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 53 ttacacacat gagattccaa aatgyataaa ccctaaatat cctcggatac 50 <210> 54 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 54 atttctggtt cctgggattt tcgcytatgg gtttctacag aacagtgtga 50 <210> 55 <211> 50 <212> DNA <213> Citrullus lanatus <400> 55 tccaatcggt gctgcagctg atttygacga ggttcgtaca atcttctact 50 <210> 56 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 56 aaagaatgac ggcagcccaa 20 <210> 57 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 57 aggtccaagg cattgttcgt 20 <210> 58 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 58 tgtgaggcat ttggttggga 20 <210> 59 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 59 ggcaaaatac caaattgccc a 21 <210> 60 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 60 tcacggacct agtttgtttc t 21 <210> 61 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 61 ggcaatgaca ccataggcaa 20 <210> 62 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 62 caacgcattt taggtcgtgc a 21 <210> 63 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 63 acatgcccta caagatgcca 20 <210> 64 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 64 aggaaagact gcccagagga 20 <210> 65 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 65 tctcaactca gtccttttag c 21 <210> 66 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 66 gttcccgagt cagatggctc 20 <210> 67 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 67 tgctgctgag aagcacaaga 20 <210> 68 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 68 accttgaggg gattctcctc a 21 <210> 69 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 69 gctgaaagca atccttctcc c 21 <210> 70 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 70 agcatagtca ccaagcagca 20 <210> 71 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 71 tcgggagatt aggactacct ca 22 <210> 72 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 72 agttcaagcc ttctcaacag a 21 <210> 73 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 73 actctgggct tacctgacca 20 <210> 74 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 74 ttgagctgcg atgcaagttg 20 <210> 75 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 75 aatgacacca cttcggccat 20 <210> 76 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 76 gaagctccca tggtcgagag 20 <210> 77 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 77 accagaacac acgcagctta 20 <210> 78 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 78 agcccacgct ggaaccaatc 20 <210> 79 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 79 ggcaccacct tatctgccat 20 <210> 80 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 80 agatcaggtc ggggtcgtag 20 <210> 81 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 81 tctctggcga agacccacta 20 <210> 82 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 82 tggttgttca ggagctgcat 20 <210> 83 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 83 accagttagt agcaaccaaa aac 23 <210> 84 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 84 tgaatggttt tctgggcaga 20 <210> 85 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 85 agaaagggca gatgctccac 20 <210> 86 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 86 gcacagcaaa aggaactcgg 20 <210> 87 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 87 tctggcgatt tctaccaccg 20 <210> 88 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 88 tctttctaga aatagcgtcg cg 22 <210> 89 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 89 tctggatgca ttttgggcca 20 <210> 90 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 90 cgtcgtaaaa ggggtagcgt 20 <210> 91 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 91 gcgcctagga aaaagcatcg 20 <210> 92 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 92 cgtgaaatcg cagccatacg 20 <210> 93 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 93 ttactccccg gggctgataa 20 <210> 94 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 94 ggctgcaagg aatttggcaa 20 <210> 95 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 95 tgctgcaatg gttttgagcg 20 <210> 96 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 96 tccagatgat gctaataggc ca 22 <210> 97 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 97 agcagcagta gcagatggat 20 <210> 98 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 98 tcagcttcag ccatccgatc 20 <210> 99 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 99 aacgaagctc aagacgctga 20 <210> 100 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 100 tcgaaaagtc atcttcgtct agg 23 <210> 101 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 101 cgattgcagc ctcgtttatg g 21 <210> 102 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 102 gctgccatga gaacagctct 20 <210> 103 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 103 gacttcgaaa ctcatggcgc 20 <210> 104 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 104 agagagggcg aagaaaaagt 20 <210> 105 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 105 gccgtgctcc tacaggattt 20 <210> 106 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 106 gcgcaatttc catcggaatc a 21 <210> 107 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 107 tggactatgt catgcagtac ga 22 <210> 108 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 108 atcccaagcc tccaagaacg 20 <210> 109 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 109 cgcccgacct acacagatta 20 <210> 110 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 110 ccacatccat tgtttcggca 20 <210> 111 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 111 tgtgggtctg tcgactctgt 20 <210> 112 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 112 tggtctatgg ggctgcaaaa 20 <210> 113 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 113 aggtcaatcg ggtatgggtt 20 <210> 114 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 114 agatgtgacg ggataatgga ca 22 <210> 115 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 115 actgtggtat gcttagcgta gt 22 <210> 116 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 116 tatgcagatg agctttgcgc 20 <210> 117 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 117 caagcagagc cactagacga 20 <210> 118 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 118 tttggactct gtggggaacg 20 <210> 119 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 119 tgccttgttt tgcaccaaga 20 <210> 120 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 120 atccatatac cgctgctgcc 20 <210> 121 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 121 acagcaacgg cggtgtaatt 20 <210> 122 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 122 ctctggcaga gtggtcgatg 20 <210> 123 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 123 tgcttttgtc cttgagatat tgt 23 <210> 124 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 124 gctgaggttg aaggagaggg 20 <210> 125 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 125 gatcgctcta cttcgctccg 20 <210> 126 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 126 tgcaagcaca aaatgaaact cct 23 <210> 127 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 127 tgcttattca aactgagcca tct 23 <210> 128 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 128 ccaagttgga gaggggcaat 20 <210> 129 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 129 gccacccatt cgagatctgt 20 <210> 130 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 130 tgccaagatc aagctgagca 20 <210> 131 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 131 gcagatcgat ccgagtctgg 20 <210> 132 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 132 tcggggaaga aagcgtttga 20 <210> 133 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 133 tgcagagttg atgctgctct 20 <210> 134 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 134 cagtggaatc agctctgcct 20 <210> 135 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 135 gcctcatcaa gataccctcc c 21 <210> 136 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 136 caccaggaac aagcctttgc 20 <210> 137 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 137 tcaacagacc cacaaactgt 20 <210> 138 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 138 gctgcagagt cgaacttttc a 21 <210> 139 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 139 tgcttgatga ccaaagtcta ct 22 <210> 140 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 140 ggcgtcgatc gtgttcagaa 20 <210> 141 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 141 tctctctcaa ctaatttctg ttca 24 <210> 142 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 142 ggctgaagaa gaggtgctgt 20 <210> 143 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 143 agaggggcgg ttaaactgtg 20 <210> 144 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 144 ccccaaaggc aggcaaaatc 20 <210> 145 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 145 atgagtctgc agcgtttgga 20 <210> 146 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 146 aaggagaggc ttagtggtgt 20 <210> 147 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 147 agcacctcag tatcgcaagc 20 <210> 148 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 148 tagggaggtg attgtgctgc 20 <210> 149 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 149 tgggatgctg gccgactata 20 <210> 150 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 150 ggccagcgaa agggtagtag 20 <210> 151 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 151 gcccctaacg tttacttacc a 21 <210> 152 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 152 cactccacac actcaaccca 20 <210> 153 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 153 ttcatcgcca tgatcgtcgt 20 <210> 154 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 154 cctaagcgac gccaagtagg 20 <210> 155 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 155 caggtgtgct gcaagtttct 20 <210> 156 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 156 acgcaaacat acagtctgta t 21 <210> 157 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 157 accgaggagc agctttcata 20 <210> 158 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 158 ccggagcgct caacattact 20 <210> 159 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 159 ctcgggcaat tggatccctt 20 <210> 160 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 160 gtagaagcaa aagccgcagc 20 <210> 161 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 161 aaaccttccg tatccgagga 20 <210> 162 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 162 ggcggctcgg tatgtgaaat 20 <210> 163 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 163 agagcaccgc cagaaacata 20 <210> 164 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 164 cgctatcagc tccaatcggt 20 <210> 165 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> primer <400> 165 tgatgacatg aggagatata agct 24

Claims (9)

  1. 서열번호 1 내지 서열번호 55의 25번째 뉴클레오티드로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-50개의 연속적인 DNA 서열로 구성되는 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 수박 분자마커이용여교잡(Marker-assisted backcross, MABC) 선발용 SNP 마커 조성물.
  2. 제1항에 있어서, 상기 수박은 재배종인 것을 특징으로 하는 수박 MABC 선발용 SNP 마커 조성물.
  3. 서열번호 56 및 서열번호 57로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 58 및 서열번호 59로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 60 및 서열번호 61로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 62 및 서열번호 63로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 64 및 서열번호 65로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 66 및 서열번호 67로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 68 및 서열번호 69로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 70 및 서열번호 71로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 72 및 서열번호 73로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 74 및 서열번호 75로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 76 및 서열번호 77로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 78 및 서열번호 79로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 80 및 서열번호 81로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 82 및 서열번호 83로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 84 및 서열번호 85로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 86 및 서열번호 87로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 88 및 서열번호 89로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 90 및 서열번호 91로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 92 및 서열번호 93로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 94 및 서열번호 95로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 96 및 서열번호 97로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 98 및 서열번호 99로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 100 및 서열번호 101로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 102 및 서열번호 103로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 104 및 서열번호 105로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 106 및 서열번호 107로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 108 및 서열번호 109로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 110 및 서열번호 111로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 112 및 서열번호 113로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 114 및 서열번호 115로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 116 및 서열번호 117로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 118 및 서열번호 119로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 120 및 서열번호 121로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 122 및 서열번호 123로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 124 및 서열번호 125로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 126 및 서열번호 127로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 128 및 서열번호 129로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 130 및 서열번호 131로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 132 및 서열번호 133로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 134 및 서열번호 135로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 136 및 서열번호 137로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 138 및 서열번호 139로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 140 및 서열번호 141로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 142 및 서열번호 143로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 144 및 서열번호 145로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 146 및 서열번호 147로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 148 및 서열번호 149로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 150 및 서열번호 151로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 152 및 서열번호 153로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 154 및 서열번호 155로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 156 및 서열번호 157로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 158 및 서열번호 159로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 160 및 서열번호 161로 표시되는 프라이머 세트, 서열번호 162 및 서열번호 163로 표시되는 프라이머 세트, 또는 서열번호 164 및 서열번호 165로 표시되는 프라이머 세트로 이루어진 수박 MABC 선발용 프라이머 세트.
  4. 제3항에 있어서, 상기 프라이머 세트는 고해상도 융해(High-resolution melting; HRM) 분석용 프라이머 세트인 것을 특징으로 하는 수박 MABC 선발용 프라이머 세트.
  5. 제3항 또는 제4항에 따른 프라이머 세트를 포함하는 수박 MABC 선발용 키트.
  6. 제5항에 있어서, 상기 수박은 재배종인 것을 특징으로 하는 수박 MABC 선발용 키트.
  7. (1) 수박에서 DNA를 분리하는 단계;
    (2) 상기 분리된 DNA를 주형으로 하여, 제1항에 기재된 서열번호 1 내지 서열번호 55의 25번째 뉴클레오티드에서 선택된 어느 하나 이상의 SNP 마커 부위를 증폭시키는 단계; 및
    (3) 상기 증폭된 SNP 마커 부위의 유전자형을 확인하는 단계를 포함하는 수박 MABC 선발방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 (2) 단계의 SNP 마커 부위를 증폭시키는 단계는 제3항에 따른 프라이머 세트를 이용하여 PCR을 수행하는 것을 특징으로 하는 수박 MABC 선발방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 수박은 재배종인 것을 특징으로 하는 수박 MABC 선발방법.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109251995A (zh) * 2018-11-12 2019-01-22 中国农业科学院郑州果树研究所 一种鉴定西瓜果皮底色的caps分子标记及其应用
CN109338002A (zh) * 2018-11-12 2019-02-15 中国农业科学院郑州果树研究所 一种与西瓜果皮底色相关的snp分子标记及其应用
KR20210068252A (ko) * 2019-11-29 2021-06-09 중앙대학교 산학협력단 수박 잎 결각 형질 선발용 신규 유전자 마커 및 이의 이용
KR20220169190A (ko) * 2021-06-18 2022-12-27 대한민국(농촌진흥청장) 수박의 여교배 세대단축 육종을 위한 단일염기 다형성 마커세트 및 이의 용도
CN117887895A (zh) * 2024-03-14 2024-04-16 浙江大学海南研究院 南瓜果实长度性状的kasp分子标记及其用途

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GenBank Accession No. AGCB00000000.1 (2014.08.11.) *
Shi Liu et al. Breeding Science (2016), Vol. 66, No.2, pp.244?259 (2016.03.01.) *
Sun-Ju Rhee et al. Hortic. Environ. Biotechnol.(2015), vol.56, no.5, pp.669-676. *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109251995A (zh) * 2018-11-12 2019-01-22 中国农业科学院郑州果树研究所 一种鉴定西瓜果皮底色的caps分子标记及其应用
CN109338002A (zh) * 2018-11-12 2019-02-15 中国农业科学院郑州果树研究所 一种与西瓜果皮底色相关的snp分子标记及其应用
CN109338002B (zh) * 2018-11-12 2021-04-20 中国农业科学院郑州果树研究所 一种与西瓜果皮底色相关的snp分子标记及其应用
CN109251995B (zh) * 2018-11-12 2021-05-07 中国农业科学院郑州果树研究所 一种鉴定西瓜果皮底色的caps分子标记及其应用
KR20210068252A (ko) * 2019-11-29 2021-06-09 중앙대학교 산학협력단 수박 잎 결각 형질 선발용 신규 유전자 마커 및 이의 이용
KR20220169190A (ko) * 2021-06-18 2022-12-27 대한민국(농촌진흥청장) 수박의 여교배 세대단축 육종을 위한 단일염기 다형성 마커세트 및 이의 용도
CN117887895A (zh) * 2024-03-14 2024-04-16 浙江大学海南研究院 南瓜果实长度性状的kasp分子标记及其用途

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