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고추탄저병균 Colletotrichum scovillei에 대한 Burkholderia cepacia KF1의 길항 활성 검정
박현후,김희영,박병성,부등,김경수 경상대학교 농업생명과학연구원 2019 농업생명과학연구 Vol.53 No.4
고추는 전 세계적으로 중요한 경제작물이다. 하지만, 매년 Colletotrichum species에 의해 발생하는 고추탄저병에 의해 상품성이 떨어지고 수량이 현저히 감소하여 많은 농가에 중대한 피해를 주는 주요 병해이기 때문에 방제대책이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 국내에 최근 발생한 C. scovillei에 대해 Burkholderia cepacia를 이용하여 길항 능력을 확인하였다. 16S rRNA와 recA 유전자 분석을 통해 분리된 균주가 B. cepacia임을 확인하였고, 식물 생장 촉진 물질인 siderophore와 항진균 가수분해 효소인 protease, cellulase 생산을 기내 실험을 통해 확인하였다. 또한, C. scovillei에 대한 KF1의 균사 생장 억제율은 66.0%로 나타났으며, 1×105, 106, 107, 108 cfu/mL의 길항 미생물 처리 농도에 따른 포자 발아율은 각각 7.8%, 4.3%, 1.2%, 0%로 확인되어 분리된 길항 미생물은 효과적으로 병원균의 균사 생장 및 포자 발아를 억제하였다. 따라서 본 연구는 길항 미생물 B. cepacia KF1의 고추탄저병균에 대한 생물학적 방제제 자원으로서의 활용가능성을 제시하였다. Pepper (Capsicum annuumm L.) is an economically important crop in the world. However, pepper anthracnose caused by Colletotrichum species is a major limiting factor not only in pepper production, but also for marketability. In this study, in order to find a biological control agent for pepper anthracnose caused by C. scoviilei, we confirmed antagonistic activities of Burkholderia cepacia KF1 that was isolated from Cheonma mountain. The KF1 strain was identified based on 16S rRNA and recA genome sequence analysis. The mycelial inhibition rate of KF1 was 66.0% against C. scovillei, and the germination rates of C. scovillei by treatment 1×105, 106, 107, 108 cfu/mL each concentration were 7.8%, 4.3%, 1.2%, and 0%, respectively. We also confirmed that KF1 was effective in inhibiting the mycelial growth and conidial germination of C. scovillei, and produced plant growth promotion rhizobacteria, antibiotics and cell wall degrading enzymes in vitro. Our study supports that B. cepacia KF1 could be used as a potential biological control agent against pepper anthracnose disease.
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Vis-NIR 초분광 영상을 이용한 딸기 잿빛 곰팡이 감염 조기 검출
천승우 ( Seung-woo Chun ),송두진 ( Doo-jin Song ),부등 ( Tengfu ),이광호 ( Kwang-ho Lee ),김경수 ( Kyoung-su Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1
잿빛 곰팡이병(Botrysis cinerea)은 딸기를 포함하여 세계적으로 200종 이상의 작물을 감염시켜 경제적으로 심각한 손실을 초래하는 대표적인 식물병원성 진균이다. 딸기의 경우 식물 병원성 미생물 감염시 연약한 조직 및 높은 대사율로 인해 조직 손상과 부패로 유통기한이 다른 과일에 비해 매우 짧은 것이 특징이며, 감염 초기에는 상당 기간 잠복 상태로 남아 있어 생산, 유통 및 보관 단계에서 감염에 대한 신속하고 간편한 조기 검출이 매우 중요하다. 기존의 이러한 감염을 감지하는 질량 분석 및 분광기술과 같은 미생물학적 방법 및 물리·화학적 방법들은 시간과 비용이 많이 소요되고 전문성이 요구되므로 제약적인 경우가 많다. 따라서, 본 연구에서는 영상 기술과 분광 기술이 융합된 초분광 영상 기술을 이용하여 딸기의 감염 부위나 감염 정도를 비파괴적으로 신속하게 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 설향 품종의 딸기 총 70개를 대조군 및 감염군으로 구분하여 사용하였으며 감염군은 잿빛 곰팡이 주사 주입 방식으로 감염시켰다. 초분광 영상 데이터는 Vis-NIR(400~1,000nm) 초분광 영상 센서(microHSI™ 410 Vis-NIR Hyperspectral Sensor, Corning<sup>®</sup> , USA)를 사용하여 암실에서 24시간 간격으로 7일 동안 획득하였다. 초분광 영상 장치는 라인스 캐닝 방식이며, 노출시간 및 스텝 수는 6ms, 150mm로 설정되었다. 획득된 초분광 데이터를 이용하여 잿빛 곰팡이 감염 유무에 따른 머신러닝 분류 알고리즘을 개발하였다. 가시근적외선 분광 영상으로 딸기 잿빛 곰팡이 감염 부위 판별이 가능하였다. 본 연구 결과는 딸기 잿빛 곰팡이 조기 검출 기술 개발을 위한 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
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