Earticle

2022년 3월부터 4월까지 대한민국 경상북도 청송군과 의성군의 5개 지역에서 자생종에 대한 조사를 실시하였다. 국내 새롭게 관찰된 돌말류는 9종으로 2강 5목, 6과 7속으로 조사되었다. 본 연구에서는 종의 명명법, 참고 문헌, 사진, 생태 및 분포에 대해서 설명을 하였다. 국내 신규 돌말류 9종은 Achnanthes pseudoinflata, Encyonema pergracile, Gomphonema affinopsis, G. germainii, G. submehleri, Hannaea inaequidentata, Halamphora bicapitata, Neidiomorpha binodiformis, Orthoseira dendroteres으로 동정되었 다. 조사된 강, 하천, 호수와 연못의 조사된 지역은 종별 서식환경의 차이를 보여주었다. H. inaequidentata와 O. dendroteres은 유량이 적고, 수심이 얕은 유수역의 환경에서 관찰되었고, 다른 종들은 호수와 연못처럼 반폐쇄적인 정수역의 환경에서 확인 되었다. 새롭게 보고된 9종의 돌말류들은 알칼리성 환경에서 서식하는 것으로 조사되었다. 이 연구는 한국에 있는 돌말류의 다양성을 강조하며 이 그룹에 대한 추가 연구에 중요 할 것으로 사료된다.

We conducted a survey of indigenous species at 5 sites in Cheongsong-gun and Uiseong-gun in Gyeongsangbuk-do, Korea from March to April 2022. Nine species of diatoms are new to Korea and they are divided into 2 classes, 5 orders, 6 families, and 7 genera. The nomenclature, references, photographs, ecology, and distribution of the species are presented here. Nine diatom species are new to Korea, namely Achnanthes pseudoinflata, Encyonema pergracile, Gomphonema affinopsis, Gomphonema germainii, Gomphonema submehleri, Hannaea inaequidentata, Halamphora bicapitata, Neidiomorpha binodiformis, Orthoseira dendroteres, which were identified in 2022, Nine species found in river, stream, lake and pond showed species-specific habitats. H. inaequidentata and O. dendroteres were observed in low-flow, shallow stream, while other species were identified in lake and pond environments. Nine newly reported species of diatoms were investigated to live in an alkaline environment. This study highlights the diversity of diatoms in Korea, which is important for further studies on this group.

This study focused on the isolation and characterization of wild yeasts in Korea. The yeasts were identified by phylogenetically analyzing the D1/D2 domains of the 26S rDNA regions. Consequently, we identified seven strains, NNIBRFG856, NNIBRFG3732, NNIBRFG3734, NNIBRFG3738, NNIBRFG3739, NNIBRFG5497, and NNIBRFG6049, which were confirmed to be Kabatiella microsticta, Pichia membranifaciens, Candida vartiovaarae, Candida sake, Debaryomyces hansenii, Candida railenensis, and Schwanniomyces polymorphus, respectively, all of them being new in Korea. Morphological and cultural characteristics of these yeast species were investigated. None of the strains formed ascospores or pseudomycelia. Moreover, these yeasts grew in a pH range of 4-8. NNIBRFG3732, NNIBRFG3738, NNIBRFG3739, NNIBRFG5497, and NNIBRFG6049 were halotolerant or halophilic, and NNIBRFG3732, NNIBRFG3734, and NNIBRFG6049 grew in vitamin-free medium. NNIBRFG3732, NIBRFG3739, and NNIBRFG6049 grew at 35 ℃, but not at 40 ℃.

본 연구는 광주광역시와 전라남도 여수시의 담수환경으로부터 야생효모를 분리하여 특성 분석을 하였다. 분리된 효모의 동정을 위하여 26S rDNA의 D1/D2부위염기서열을이용하였다. 결과적으로 Apiotrichum chiropterorum (NNIBRFG36995), A. domesticum (NNIBRFG32938), A. dulcitum (NNIBRFG33144), A. laibachii(NNIBRFG36991), S. quercus (NNIBRFG33183), Tausonia pullulans (NNIBRFG33181)등 6종의 야생효모들을 동정하였다. 이들 6종의 효모는 국내에 기록된 바가 없으며, 본 논문이 최초보고이다. 미기록 효모 모두 PD, YM 배지에서 잘 자랐으며, 15-30℃ 온도 범위에서 생육하였다. A. domesticum (NNIBRFG32938), A. laibachii (NNIBRFG36991), Tausonia pullulans (NNIBRFG33181) 균주들은 20% glucose를 함유한 YPD 배지에서 생육하는 내당성을 보였으며A. domesticum (NNIBRFG32938)과 A. laibachii (NNIBRFG36991)는 5% NaCl을 함유한 YPD 배지에서도 생육하여 내염성을 가졌다.

This study aimed to isolated wild yeasts from freshwater in Korea. The strains were identified by using the D1/D2 domains of the 26S rDNA regions. Consequently, six strains were named as Apiotrichum chiropterorum (NNIBRFG36995), A. domesticum (NNIBRFG32938), A. dulcitum (NNIBRFG33144), A. laibachii (NNIBRFG36991), Saprochaete quercus (NNIBRFG33183) and Tausonia pullulans (NNIBRFG33181). These yeasts have not previously been recorded in Korea, this paper is the first report. We were investigated to the morphological and cultural characteristics of these yeasts. All the strains grew well on Yeast extract peptone dextrose (YPD), Potato dextrose (PD), and Yeast mold (YM) media and in temperature range of 15-30℃. A. domesticum (NNIBRFG32938), A. laibachii (NNIBRFG36991) and T. pullulans (NNIBRFG33181) grew even in 20% glucose containing YPD medium, so they had glucose tolerance. A. domesticum (NNIBRFG32938) and A. laibachii (NNIBRFG36991) had salt resistance as growing even in 5% NaCl containing YPD medium.

본 연구는 금강 하류 지천으로 전북 완주와 충남 논산으로 이어지는 논산천과 충남 아산만의 인공 담수호인 삽교호 주변 환경의 야생 효모들의 효모 종 분포 특성을 조사하고 국내 미발표된 효모들을 선별하여 이들의 균학적 특성들을 알아보고자 실시되었다. 전북 완주군의 장선천과 충남 논산의 입촌천 주변 물과 토양 95점에서 101균주의 야생 효모들을 분리, 동정하였고, 이들 중 C. panamericana JSC6-3 (JSL-GGU-011), P. eucalypti JSC23-6 (JSL-GGU-012), F. chernovii JSC39-1 (JSL-GGU-013), Sir. intermedium JSC7-3 (JSL-GGU-014), C. fructus JSC72-1 (JSL-GGU-015), C. stauntonica JSC20-1 (JSL-GGU-016)등 6균주들을 국내 미기록 야생효모들로 선별하였다. 또한, 삽교호 주변 환경에서 채취한 시료 58점으로부터C. tritomae SG 55M-3등 65균주의 야생 효모들을 분리, 동정하였고 이들 중C. tritomae SG 55M-3 (JSL-KSS-003) 균주와K. mangrovensis ASG 21W-2 (JSL-KSS-004) 균주들이 국내 미기록 야생 효모들로 최종 선별되었다. 이들 미기록 효모들은 C. fructus JSC72-1외에 모두 난형이었고F. chernovii JSC39-1 균주만이 포자를 형성하였으며 모든 균주들이 의균사를 형성하지 않았다. P. eucalypti JSC23-6 균주만이 vitamin-free배지에서 생육하지 못했고C. panamericana JSC6-3등 3균주들은 15% NaCl을 함유한 YPD배지에서도 생육하는 호염성 균들이었다. 선별된 미기록 효모들은 Ca, Cu, Li, Mg 이온들에 대하여 800 ppm까지 내성을 보였고 모두 포도당과 fructose, sucrose들을 자화시켰으며 특히 F. chernovii JSC39-1등 3균주들은 lactose를, C. panamericana JSC6-3 등 5균주들은 전분을 자화시켰다.

This study aimed to isolate wild yeasts from water and soil sample of the Nonsan stream and Sapgyoho (lake) in Chungcheonnam-do, Korea, and to further characterize previously unrecorded wild yeast strains. In total, 102 strains, representing 55 different species of wild yeast were isolated from 95 samples collected from the Jangseoncheon and Ipchoncheon of Nonsan stream in Jellabuk-do and Chungcheonnam-do. Among these, 33 strains were isolated from alkalophilic yeast extract-peptone-dextrose (YPD) medium (pH 9.0), and 9 strains were isolated concurrently on general YPD medium (pH 6.5) and alkalophilic medium. Seventeen strains of Cryptococcus laurentii were predominantly isolated. Additionally, 65 strains, representing 27 different species of wild yeast were isolated from 58 samples obtained from Sapgyoho (lake). Among the 82 isolated wild yeast strains, 8 strains, including Candida fructus JSC 72-1(JSL-GGU 015), had not previously been recorded. All 8 previously unrecorded yeasts were oval in shape except C. fructus JSC72-1(JSL-GGU-015), and only the Filobasidium chernovii JSC39-1(JSL-GGU-013) strain formed spores. All strains except Pseudosydowia eucalypti JSC23-6(JSL-GGU-012) grew well in yeast extract-peptone-dextrose (YPD) and yeast extract-malt extract media and grew in vitamin-free medium. Four strains, including P.eucalypti JSC23-6(JSL-GGU-012) grew well in 15% NaCl-containing YPD medium. F.chernovii JSC39-1(JSL-GGU-013) and Sirobasidium intermedium JSC7-3(JSL-GGU-014) assimilated lactose, and five strains, including F. chernovii JSC39-1(JSL-GGU-013) also assimilated starch. All strains were resistant to 800 ppm of Ca, Cu, Li, and Mg ions.

우리나라 주요 강 담수와 주변 토양 중의 야생효모 분포특성을 조사하고자 먼저 낙동강과 영산강 일부지역의 담수와 주변 토양 25점을 수집하여 15균주 9종의 야생효모들을 PCR을 이용한 ITS 부위와 26S rDNA의 D1/D2 부위의 염기서열 상동성 비교법을 이용하여 동정하였다. 이들 가운데 Aureobasidium pullulans와 Cryptococcus besiolae가 각각 3균주로 가장 많이 분리되었고, Lachancea thermotolerans와 Wickerhamomyces anomalus도 각각 2주씩 분리되었다. 특히 Candida ghanaensis와 Meira geulakonigii는 국내 처음 보고되는 미기록 균주들로서 포자를 형성하였고, YPD 배지와 potatoes dextrose 배지 등에서 잘 생육하는 특성을 갖고 있었다. 또한 두 미기록 효모들은 5% NaCl을 함유한 YPD 배지에서 생육하는 내염성 효모들이었다.

Diverse wild yeast were isolated from freshwaters and soils of Nakdong and Yeongsan rivers in Korea and identified by the comparison of polymerase chain reaction-amplified nucleotide sequences of the internal transcribed spacer region (including the 5.8S rRNA) and D1/D2 regions of 26S rDNA, using BLAST. In total, 15 strains belonging to 9 species were isolated from 25 samples, out of which Aureobasidium pullulans and Cryptococcus bestiolae were dominant. Candida ghanaensis JSF0127 and Meira geulakonigii JSF0130 were identified as unrecorded yeasts, for which their mycological characteristics were investigated. These unrecorded yeasts formed ascospores and grew in yeast extract peptone dextrose medium containing 5% NaCl.

한국산 고지질 Botryococcus를 확보하기 위해 시료채취를 하였고, 실험실에서 Botryococcus sp.를 분리하였다. 분리된 Botryococcus sp.는 현미경으로 그 크기와 형태를 관찰하였고, 분자적 동정을 위해 18S rRNA gene과 ITS region의 염기서열을 분석함으로써 Botryococcus sudeticus J2로 명명하였으며, 생태학적 특성 연구를 위해 문헌조사를 통해 국내의 Botryococcus 속의 분포를 조사를 실시하였다. 동정된 B. sudeticus J2의 생리적 특성 분석을 위해 배양실험을 수행하였고, 생장률과 바이오매스 생산성 그리고 광합성효율을 측정하였다. 또한 바이오디젤 생산을 위한 조류주로서의 가치를 판단하기 위해 총 지질함유량과 지방산 조성을 분석하였다. B. sudeticus J2의 생태적, 생리적 연구 후 2배의 광량과 2% $CO_2$ 조건에서 배양을 수행함으로써 최적 배양조건을 탐색하고자 하였다. 분리된 B. sudeticus J2는 비교를 위한 B. braunii UTEX 572보다 높은 바이오매스 생산성과 지질생산성을 보였으나 바이오매스 생산을 위한 다른 후보 미세조류에 비해서는 낮은 생장률을 보였다. 따라서 바이오디젤 생산을 위한 조류로 B. sudeticus J2를 활용하기 위해서는 본 연구에서 밝혀진 광저해에 대한 내성에 초점을 맞추어 최적 배양을 위한 광조건을 탐색하는 연구가 필요하다.

Recently, sustainable production of biofuel using algal biomass is being pursued because of its enormous potential. First and foremost, securing superior strains to develop an efficient production system for algal biodiesel through screening or genetic improvement of microalgae is necessary. The genus of Botryococcus is regarded as one of the superior microalgae for biodiesel production due to its ability to accumulate high amounts of lipids and hydrocarbons. However, its low growth rate is a bottleneck for large-scale production and commercialization. The purpose of this study is to obtain indigenous Botryococcus strains which possess high lipid content and biomass productivity. The Botryococcus sp. was isolated from the Seobu Reservoir in Jeju Island and identified as Botryococcus sudeticus J2 by comparative analysis of 18s rRNA gene and ITS regions. The biomass productivity and lipid content of B. sudeticus J2 were 0.116 g $L^{-1}day^{-1}$ and 40.1% of dry wt., respectively. This was higher than the value of B. braunii UTEX 572, which is widely regarded as a superior strain among Botryococcus species. The relatively high growth rate of B. sudeticus J2 was achieved under a light intensity of 240 ${\mu}mol$ photons $m^{-2}s^{-1}$ with ambient air spargingwhen compared to 120 ${\mu}mol$ photons $m^{-2}s^{-1}$ with 2% $CO_2$ supply. In summary, it is likely that the isolated B. sudeticus J2 can be used for the mass cultivation and biodiesel production.

근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.

Nowadays, artificial intelligence model approaches such as machine and deep learning have been widely used to predict variations of water quality in various freshwater bodies. In particular, many researchers have tried to predict the occurrence of cyanobacterial blooms in inland water, which pose a threat to human health and aquatic ecosystems. Therefore, the objective of this study were to: 1) review studies on the application of machine learning models for predicting the occurrence of cyanobacterial blooms and its metabolites and 2) prospect for future study on the prediction of cyanobacteria by machine learning models including deep learning. In this study, a systematic literature search and review were conducted using SCOPUS, which is Elsevier's abstract and citation database. The key results showed that deep learning models were usually used to predict cyanobacterial cells, while machine learning models focused on predicting cyanobacterial metabolites such as concentrations of microcystin, geosmin, and 2-methylisoborneol (2-MIB) in reservoirs. There was a distinct difference in the use of input variables to predict cyanobacterial cells and metabolites. The application of deep learning models through the construction of big data may be encouraged to build accurate models to predict cyanobacterial metabolites.