KR101101773B1 - Marker for evaluation of eating quality of Japonica rice and uses thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 13 쌍의 프라이머 세트 또는 15쌍의 프라이머 세트를 포함하는 쌀의 식미평가용 프라이머 세트, 상기 프라이머 세트를 포함하는 쌀의 식미평가용 키트, 및 상기 프라이머 세트를 이용하여 쌀의 식미를 평가하는 방법에 관한 것이다.The present invention is to evaluate the taste of rice using a primer set for the evaluation of rice comprising a primer set of 13 pairs or 15 pairs of primer set, a kit for the evaluation of rice comprising the primer set, and the primer set. It is about how to.

본 발명에 따른 분자마커에 근거하여 쌀의 식미를 평가하는 방법은 간단하고 정확할 뿐 아니라 육종 초기 세대에서 스크리닝할 수 있는 부가적인 이점이 있다.The method of evaluating the taste of rice based on the molecular marker according to the present invention is not only simple and accurate, but also has the additional advantage of being screened in early generation of breeding.

쌀, 식미, 마커, 회귀 분석, 프라이머 세트 Rice, Food Flavor, Marker, Regression, Primer Set

Description

자포니카 쌀의 식미평가용 마커 및 그의 용도{Marker for evaluation of eating quality of Japonica rice and uses thereof}Marker for evaluation of eating quality of Japonica rice and uses approximately}

본 발명은 분자 마커를 이용한 쌀의 식미 평가 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 쌀의 식미와 연관된 분자마커에 근거한 프라이머를 사용하여 총 22 개의 자포니카(Japonica) 벼의 품종(일본산 2 품종 (고시히까리 및 히또메보레), 중국산 1 품종 (헥시41), 및 한국산 19 품종 (고품, 일품, 삼광, 추청, 동진, 신금오, 화성, 화청, 도봉, 삼남, 팔공, 백진주1, 서농4, 온누리, 만미, 기호, 금만, 낙동, 및 삼덕))을 대상으로 증폭된 증폭산물의 염기서열 간의 변이 유무를 독립변수로, 식미기 및 감각테스트에 의한 식미치를 종속변수로 사용하여 산출한 쌀의 식미를 평가하는 다중회귀식의 개발에 관한 것이다.The present invention relates to a method for evaluating the taste of rice using molecular markers, and more particularly, a total of 22 Japonica rice varieties (two varieties from Japan (Koshihikari) using primers based on molecular markers associated with the taste of rice. Hitomimebore), 1 Chinese varieties (Hex 41), and 19 Korean varieties (Gold, Fine, Samgwang, Chucheong, Dongjin, Singeumo, Hwaseong, Hwacheong, Dobong, Samnam, Palgong, Baekjinju 1, Seonong 4, Onnuri, Manmi, Sik, Geumman, Nakdong, and Samdeok)) were used as the independent variables for the amplification of amplified products. It is about developing multiple regression equations.

벼(Oryza sativa L.)는 전 세계 인구 절반의 주식이다. 쌀의 식미는 수요에 맞추기 위해 점차 중요해지고 있다. 따라서, 육종 프로그램의 주목적 중 하나는 식품 산업 및 소비자 양자의 요구를 만족시키기 위해 보다 나은 식미를 가진 벼의 품종을 개발하는 것이다 (Choi (2002) Kor J Crop Sci 47:15-32). 비록 인디카(Indica) 벼 품종이 전 세계적으로 대중적이기는 하나, 한국, 일본, 중국 북부, 및 대만 같은 북동 아시아 국가의 소비자들은 주로 적절한 탄성 및 점착성 때문에 자포니카(Japonica) 벼를 선호한다.Rice ( Oryza sativa L.) is a staple of half the world's population. Rice flavors are becoming increasingly important to meet demand. Thus, one of the main objectives of the breeding program is to develop rice varieties with better taste to meet the needs of both the food industry and consumers (Choi (2002) Kor J Crop Sci 47: 15-32). Although Indica rice varieties are popular around the world, consumers in Northeast Asian countries such as Korea, Japan, North China, and Taiwan prefer Japonica rice mainly because of the appropriate elasticity and stickiness.

쌀의 식미는 다수의 생리화학적 성질이 관여되는 복합 형질이어서, 벼 육종 프로그램에서 선발을 통해서 식미를 정확하게 평가하는 것은 도전적인 일이다. 식미에 영향을 미치는 일부 주요 생리화학적 성질은 아밀로오즈 함량(AC: amylose content) (Wada et al. (2006) Breed Sci 56:253-260), 호화성 (Allahgholipour et al. (2006) Pl Breed 125:357-362), 호응집성(GC: gel consistency) (Cagampang et al. (1973) J Sci Food Agric 24:1589-1594), 젤라틴화 온도(GT: gelatinization temperature) (Little et al. (1958) Cereal Chem 35:111-126), 및 단백질 함량 (Ramesh et al. (2000) Critical Revs Food Sciand Nutri 40:449-460) 이다. 식미는 또한 밥의 점착성, 감미, 윤기 및 식미감과 연관이 있다 (Okabe (1979) J Texture Studies 10:131-152). 쌀의 식미에 직접적으로 연관된 식미감은 향, 외관, 맛 및 씹히는 느낌에 의한 결정된다 (Huang (1998) Chin J Rice Sci 12:172-176). 유전적 결정요인에 부가하여, 쌀의 식미는 또한 환경 요인, 경작법 및 숙성 중의 기온, 비료의 양, 관수 조절, 수확 후 건조, 및 조리법 같은 수확 후 과정의 영향을 크게 받는다 (Izumi et al. (2007) Sci Reports Faculty of Agri 96:13-18). 육종 프로그램에 있어서는 초기 세대에서 식미의 정확한 평가가 결정적이다. 훈련된 심사단에 의한 관능검사가 가장 적절한 평가 방법이다. 그러나, 이 방법은 샘플당 다량의 쌀이 필요하고 하루에 소수의 샘플만 평가할 수 있으므로, 관능검사는 선발된 계통이 거의 고정된 후기에 수행 시 보다 효과적이다 (Hong & Kuo (2001) Taichung District Agri, Res Report 2001, 70:9-19). 더욱이, 관능검사의 결과는 때로 동일한 샘플에 대해서도 일치하지 않는데, 이는 아마 심사단 구성원들의 신체적 및 감정적 조건 또는 샘플 준비상의 미묘한 차이에 의해서이다. 최근, 쌀의 식미감치를 평가하는 기계가 개발되어 육종 프로그램에서 계통 선발에 사용되었다 (Tanaka et al. (1992) Tohuku J Crop Sci 35:45-46). 그러나, 이도 또한 샘플당 다량의 쌀이 필요하므로, 기계를 사용하는 식미감 테스트는 보통 진전된 육종 세대에 대해서만 수행된다.Rice is a complex trait that involves a number of physicochemical properties, so it is challenging to accurately evaluate food taste through selection in rice breeding programs. Some of the major physicochemical properties that affect the taste are amylose content (AC) (Wada et al. (2006) Breed Sci 56: 253-260), and allahgholipour et al. (2006) Pl Breed 125: 357-362), gel consistency (GC) (Cagampang et al. (1973) J Sci Food Agric 24: 1589-1594), gelatinization temperature (GT) (Little et al. (1958) ) Cereal Chem 35: 111-126), and protein content (Ramesh et al. (2000) Critical Revs Food Sciand Nutri 40: 449-460). Flavor is also associated with rice stickiness, sweetness, shine and taste (Okabe (1979) J Texture Studies 10: 131-152). The taste associated directly with the taste of rice is determined by the aroma, appearance, taste and chew (Huang (1998) Chin J Rice Sci 12: 172-176). In addition to genetic determinants, rice flavor is also greatly influenced by environmental factors, temperature during cultivation and ripening, amount of fertilizer, irrigation control, drying after harvesting, and recipes (Izumi et al. (2007) Sci Reports Faculty of Agri 96: 13-18). In breeding programs, an accurate assessment of taste is crucial in the early generation. Sensory evaluation by a trained panel is the most appropriate assessment method. However, this method requires a large amount of rice per sample and can evaluate only a few samples per day, so sensory tests are more effective when performed in late periods when the strains are almost fixed (Hong & Kuo (2001) Taichung District Agri , Res Report 2001, 70: 9-19). Moreover, the results of sensory tests are sometimes inconsistent for the same sample, probably due to subtle differences in the physical and emotional conditions of the panel members or in sample preparation. Recently, a machine for evaluating the taste of rice was developed and used for lineage selection in breeding programs (Tanaka et al. (1992) Tohuku J Crop Sci 35: 45-46). However, because the ear canal also requires large amounts of rice per sample, the taste test using the machine is usually performed only for advanced breeding generations.

식미감 형질에 대한 많은 유전적 연구가 수행되어 왔다. 이들 연구에 의하면 AC, GT, GC, 및 호화점도 같은 벼의 생리화학적 성질은 하나 이상의 조절자를 가진 1-3 개의 주요 유전자에 의해 통제되는 것으로 나타났다. 전분분지효소(starch branching enzyme: SBE), 전분 신타아제(starch synthase: SS), 및 과립결합전분신타아제(granule bound starch synthase:GBSS) 같은 전분 합성 유전자들이 전분의 생리화학적 성질의 변이에 따라 식미감에 기여한다 (Bao et al. (2006) Theor Appl Genet 113:1185-1196). 식미, 단백질 함량 (Takeuchi et al. (2007) Breed Sci 57:31-242), 및 왁스 유전자(waxy gene: Wx) 및 전분 신타아제 II(starch synthase II: alk) (Bao et al. (2000) Theor Appl Genet 100:280-284) 같은 식미감 (Takeuchi et al. (2007) Breed Sci 57:31-242)과 연관된 주요 유전자 및/또는 양적형질좌(quantitative trait loci: QTLs)가 보고되어 왔다. 더욱이, 다른 요인들과 함께 이들 유전자들 간의 상호작용이 쌀의 생리화학적 성질을 결정하며, 밥의 식미를 결정한다. 집합적으로, 초기 육종 세대에서 식미의 정확한 평가의 어려움뿐 아니라, 식미의 유전적 복잡성은 식미가 높은 벼의 품종의 개발을 강요하게 되었다.Many genetic studies on taste traits have been conducted. These studies show that the physicochemical properties of rice, such as AC, GT, GC, and gelatinization viscosity, are controlled by one to three major genes with one or more regulators. Starch synthetic genes such as starch branching enzyme (SBE), starch synthase (SS), and granule bound starch synthase (GBSS) are formulated according to variations in the physicochemical properties of starch. Contribute to the sense of taste (Bao et al. (2006) Theor Appl Genet 113: 1185-1196). Food taste, protein content (Takeuchi et al. (2007) Breed Sci 57: 31-242), and wax gene (Wx) and starch synthase II (alk) (Bao et al. (2000) Major genes and / or quantitative trait loci (QTLs) associated with the same taste (Takeuchi et al. (2007) Breed Sci 57: 31-242), such as Theor Appl Genet 100: 280-284), have been reported. Moreover, the interaction between these genes, along with other factors, determines the physicochemical properties of rice and the taste of rice. Collectively, the genetic complexity of the diet, as well as the difficulty of accurate evaluation of the diet in early breeding generation, has forced the development of highly cultivated rice varieties.

식미 평가에 유용한 생리화학적 분석 및 관능검사를 보완하기 위하여, DNA 마커에 근거한 접근법이 개발되어 왔다. 이들 방법은 단순성 및 정확성뿐 아니라 초기 육종 세대에서 스크리닝하는 부가적인 이점이 있다. PCR에 근거한 마커가 벼 품종의 질 평가를 위해 점검되어 왔다 (Garland et al. (2000) Theor Appl Genet 101:364-371). 최근에, RAPD(random amplified polymorphic DNA) 분석으로부터 개발된 STS(sequence-tagged site) 프라이머로 식미감에 따른 벼의 품종 구별이 가능하다 (Ohstubo et al. (2003) Nippon Nogeikagaku Kaishi 50:122-132). 특히 호화성에 대한 왁스좌, 전분 점도에 대한 전분분지효소(SBE) (Han et al. (2004) Pl Sci 166:357-364), 및 GT (Bao et al. (2006) Theor Appl Genet 113:1171-1183)에 대한 AC (Ayres et al. (1997) Theor Appl Genet 94:773-781) 및 전분 신타아제 IIa(SSIIa)의 효과 같은 벼의 생리화학적 성질을 구분하는 몇 가지 기능적 마커 또한 개발되어 왔다 (Larkin et al. (2003) Euphytica 131:243-253). 부가적인 유전자-tagged 마커가 전분 합성 유전자로부터 개발되어 왔다 (Bao et al. (2006) 113: 1185-1196). 마커의 개발 및 식미와 연관된 QTL의 동정에 있어서 최근의 진보에도 불구하고, 보다 나은 식미에 대한 마커 의존적 육종(Marker-assisted Breeding: MAB) 시스템은 수립되지 않았다.Approaches based on DNA markers have been developed to complement physicochemical analyses and sensory tests useful for appetite evaluation. These methods have the added benefit of screening in early breeding generation as well as simplicity and accuracy. Markers based on PCR have been checked for quality evaluation of rice varieties (Garland et al. (2000) Theor Appl Genet 101: 364-371). Recently, the STS (sequence-tagged site) primer developed from random amplified polymorphic DNA (RAPD) analysis can distinguish rice varieties according to the taste (Ohstubo et al. (2003) Nippon Nogeikagaku Kaishi 50: 122-132 ). In particular wax waxes for gelatinization, starch branching enzyme (SBE) for starch viscosity (Han et al. (2004) Pl Sci 166: 357-364), and GT (Bao et al. (2006) Theor Appl Genet 113: Several functional markers have also been developed to distinguish rice physicochemical properties, such as the effects of AC (Ayres et al. (1997) Theor Appl Genet 94: 773-781) and starch synthase IIa (SSIIa) on 1171-1183). (Larkin et al. (2003) Euphytica 131: 243-253). Additional gene-tagged markers have been developed from starch synthetic genes (Bao et al. (2006) 113: 1185-1196). Despite recent advances in the development of markers and the identification of QTLs associated with flavour, a marker-assisted Breeding (MAB) system for better flavour has not been established.

일본특허공개 제2006-042608호에는 쌀의 식미를 결정하는 주요인인 단백질 및 전분의 질 및 양에 연관된 유전자에 대한 프라이머를 사용한 쌀의 식미 평가를 위한 DNA 마커가 개시되어 있으나, 본 발명의 프라이머 세트와는 상이하다.Japanese Patent Laid-Open Publication No. 2006-042608 discloses a DNA marker for the evaluation of rice's taste using primers for genes related to protein and starch quality and quantity, which are the main factors for determining the taste of rice, but the primer set of the present invention is disclosed. Is different.

본 발명은 상기와 같은 요구에 의해 안출된 것으로서, 본 발명은 식미 평가에 유용한 생리화학적 분석 및 관능검사를 보완하기 위하여 쌀의 식미와 연관된 분자마커에 근거한 프라이머를 사용하여 자포니카(Japonica) 벼 품종의 서열에 대한 뉴클레오티드 다형 분석을 수행함으로써 검출된 품종의 염기서열 간의 변이, 및 식미기 및 감각테스트에 의해 측정된 밥의 식미치로 다중회귀분석을 함으로써 분자마커에 근거한 자포니카(Japonica) 쌀의 식미평가를 위한 간단하고 정확하며, 육종단계의 초기에 적용할 수 있는 평가 및 예측 방법을 공식화하는 것이다.The present invention has been made in accordance with the above requirements, and the present invention uses a primer based on molecular markers associated with the taste of rice to supplement the physiological and chemical analysis and sensory test useful for the evaluation of the taste of Japonica rice varieties. Nucleotide polymorphism analysis was performed to determine the flavor of japonica rice based on molecular markers. It is to formulate a simple and accurate method of assessment and prediction that can be applied early in the breeding stage.

상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명은 특정 13 쌍의 프라이머 세트를 포함하는 쌀의 식미평가용 프라이머 세트를 제공한다. In order to solve the above problems, the present invention provides a primer set for the evaluation of the rice comprising a specific 13 pairs primer set.

또한, 본 발명은 특정 15 쌍의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트를 포함하는 쌀의 식미평가용 프라이머 세트를 제공한다. The present invention also provides a primer set for the evaluation of rice comprising a specific set of 15 pairs of oligonucleotide primers.

또한, 본 발명은 상기 프라이머 세트를 포함하는 쌀 식미평가용 키트를 제공한다.The present invention also provides a kit for rice taste evaluation comprising the primer set.

또한, 본 발명은 상기 프라이머 세트를 이용하여 쌀의 식미를 평가하는 방법을 제공한다.In addition, the present invention provides a method for evaluating the taste of rice using the primer set.

본 발명에 따르면, 상기 개발된 프라이머를 세트를 이용하여 자포니 카(Japonica) 쌀의 식미를 육종단계의 초기에 간단하고 정확하게 평가할 수 있다. 또한 한국 또는 여타 자포니카(Japonica) 벼 소비국에서 쌀의 식미 향상을 위한 육종을 촉진시키기 위해 초기 육종 계통 또는 개별 F2 식물의 선발에 활용할 수 있을 것이다.According to the present invention, the taste of Japonica rice can be evaluated simply and accurately at the early stage of the breeding step using the set of the above-described primers. It may also be used in the selection of early breeding lines or individual F 2 plants in order to promote breeding to improve the taste of rice in Korea or other Japonica rice consumers.

본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 서열번호 3 및 4, 서열번호 5 및 6, 서열번호 11 및 12, 서열번호 17 및 18, 서열번호 19 및 20, 서열번호 21 및 22, 서열번호 23 및 24, 서열번호 29 및 30, 서열번호 31 및 32, 서열번호 55 및 56, 서열번호 61 및 62, 서열번호 63 및 64, 및 서열번호 69 및 70으로 표시된 13 쌍의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트를 포함하는 쌀의 식미평가용 프라이머 세트를 제공한다.In order to achieve the object of the present invention, the present invention is SEQ ID NO: 3 and 4, SEQ ID NO: 5 and 6, SEQ ID NO: 11 and 12, SEQ ID NO: 17 and 18, SEQ ID NO: 19 and 20, SEQ ID NO: 21 and 22, SEQ ID NO: 13 sets of oligonucleotide primer sets shown as 23 and 24, SEQ ID NOs: 29 and 30, SEQ ID NOs: 31 and 32, SEQ ID NOs: 55 and 56, SEQ ID NOs: 61 and 62, SEQ ID NOs: 63 and 64, and SEQ ID NOs: 69 and 70 It provides a primer set for the evaluation of the rice containing.

본 발명은 또한 서열번호 5 및 6, 서열번호 9 및 10, 서열번호 11 및 12, 서열번호 15 및 16, 서열번호 19 및 20, 서열번호 21 및 22, 서열번호 23 및 24, 서열번호 31 및 32의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 37 및 38, 서열번호 51 및 52, 서열번호 53 및 54, 서열번호 55 및 56, 서열번호 63 및 64, 서열번호 67 및 68, 및 서열번호 69 및 70으로 표시된 15 쌍의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트를 포함하는 쌀의 식미평가용 프라이머 세트를 제공한다. The invention also relates to SEQ ID NOs 5 and 6, SEQ ID NOs 9 and 10, SEQ ID NOs 11 and 12, SEQ ID NOs 15 and 16, SEQ ID NOs 19 and 20, SEQ ID NOs 21 and 22, SEQ ID NOs 23 and 24, SEQ ID NOs 31 and Oligonucleotide primer set of 32; 15 pairs of oligonucleotide primers represented by SEQ ID NOs: 37 and 38, SEQ ID NOs: 51 and 52, SEQ ID NOs: 53 and 54, SEQ ID NOs: 55 and 56, SEQ ID NOs: 63 and 64, SEQ ID NOs: 67 and 68, and SEQ ID NOs: 69 and 70 Provided is a primer set for the evaluation of the rice comprising the set.

상기 올리고뉴클레오티드 프라이머는 각 프라이머의 서열 길이에 따라 서열번호 3 내지 서열번호 70의 서열 내의 16개 이상, 17개 이상, 18개 이상, 19개 이 상, 20개 이상, 21개 이상, 22개 이상, 23개 이상, 24개 이상, 25개 이상, 26개 이상, 27개 이상, 28개 이상의 연속 뉴클레오티드의 절편으로 이루어진 올리고뉴클레오티드일 수 있다. 예를 들면, 서열번호 3의 올리고뉴클레오티드 프라이머는 서열번호 3의 서열 내의 16개 이상, 17개 이상, 18개 이상의 연속 뉴클레오티드의 절편으로 이루어진 올리고뉴클레오티드일 수 있다. 또한, 서열번호 5의 올리고뉴클레오티드 프라이머는 서열번호 5의 서열 내의 16개 이상, 17개 이상, 18개 이상, 19개 이상, 20개 이상, 21개 이상, 22개 이상, 23개 이상, 24개 이상의 연속 뉴클레오티드의 절편으로 이루어진 올리고뉴클레오티드일 수 있다.The oligonucleotide primers are at least 16, at least 17, at least 18, at least 19, at least 20, at least 21, at least 22 in the sequence of SEQ ID NO: 3 to SEQ ID NO: 70, depending on the sequence length of each primer. , Oligonucleotides consisting of at least 23, at least 24, at least 25, at least 26, at least 27, at least 28 consecutive nucleotide segments. For example, the oligonucleotide primer of SEQ ID NO: 3 may be an oligonucleotide consisting of segments of at least 16, 17 or more, 18 or more consecutive nucleotides in the sequence of SEQ ID NO: 3. Further, the oligonucleotide primers of SEQ ID NO: 5 are 16 or more, 17 or more, 18 or more, 19 or more, 20 or more, 21 or more, 22 or more, 23 or more, 24 in the sequence of SEQ ID NO: 5 It may be an oligonucleotide consisting of fragments of the above consecutive nucleotides.

상기 쌀은 자포니카(Japonica) 쌀일 수 있으며, 본 발명의 쌀의 식미평가용 프라이머 세트는 벼(Oryza sativa L.)로부터 유래된 것일 수 있다.The rice may be japonica rice, and the primer set for the evaluation of the rice of the present invention may be derived from rice ( Oryza sativa L.).

본 발명의 프라이머 세트는 식미에 연관된 STS, SSR, SNP, dCAPS 및 indels 마커로 상기한 바와 같이 본 발명에 따른 프라이머 세트를 이용하면 쌀의 밥맛을 마커에 근거하여 평가 및 예측하는 기반 기술로 이용할 수 있다.The primer set of the present invention can be used as an underlying technique for evaluating and predicting the taste of rice based on the marker by using the primer set according to the present invention as described above as the STS, SSR, SNP, dCAPS and indels markers related to the taste. have.

본 발명에 있어서, "프라이머"는 카피하려는 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.In the present invention, "primer" refers to a single stranded oligonucleotide sequence that is complementary to the nucleic acid strand to be copied and may serve as a starting point for the synthesis of the primer extension product. The length and sequence of the primer should allow to start the synthesis of the extension product. The specific length and sequence of the primers will depend on the primer utilization conditions such as temperature and ionic strength as well as the complexity of the DNA or RNA target required.

본 명세서에 있어서, 프라이머로서 이용된 올리고뉴클레오티드는 또한 뉴클 레오티드 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.As used herein, oligonucleotides used as primers can also include nucleotide analogues, such as phosphorothioate, alkylphosphothioate or peptide nucleic acid. Or an intercalating agent.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 In order to achieve another object of the present invention, the present invention

본 발명에 따른 하나 이상의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 및 증폭 반응을 수행하기 위한 시약을 포함하는, 쌀의 식미를 평가하기 위한 키트를 제공한다. 상기 쌀은 자포니카(Japonica) 쌀일 수 있다.At least one oligonucleotide primer set according to the present invention; And it provides a kit for evaluating the taste of rice, comprising a reagent for performing the amplification reaction. The rice may be Japonica rice.

본 발명의 키트에서, 상기 증폭 반응을 수행하기 위한 시약은 DNA 폴리머라제, dNTPs, 버퍼 등을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 키트는 최적의 반응 수행 조건을 기재한 사용자 설명서를 추가로 포함할 수 있다.In the kit of the present invention, the reagent for performing the amplification reaction may include DNA polymerase, dNTPs, buffers and the like. In addition, the kit of the present invention may further include a user manual describing the conditions for performing the optimal reaction.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은In order to achieve another object of the present invention, the present invention

벼 시료에서 게놈 DNA를 분리하는 단계;Separating genomic DNA from the rice sample;

상기 분리된 게놈 DNA를 주형으로 하고, 제1항 또는 제2항에 따른 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트를 이용하여 증폭 반응을 수행하여 표적 서열을 증폭하는 단계; 상기 증폭 산물의 염기서열을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 염기서열 간의 변이 유무를 통계처리하는 단계를 포함하는, 쌀의 식미평가 방법을 제공한다. 본 발명의 방법은 더욱 구체적으로Amplifying a target sequence by using the isolated genomic DNA as a template and performing an amplification reaction using the oligonucleotide primer set according to claim 1; Determining a base sequence of the amplification product; And it provides a method for assessing the taste of rice, comprising the step of statistically processing the presence or absence of variation between the determined base sequence. The method of the present invention is more specifically

벼 시료에서 게놈 DNA를 분리하는 단계;Separating genomic DNA from the rice sample;

상기 분리된 게놈 DNA를 주형으로 하고, 본 발명에 따른 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트를 이용하여 증폭 반응을 수행하여 표적 서열을 증폭하는 단계; 상기 증폭 산물의 염기서열을 결정하는 단계; 상기 염기서열 간에 변이를 검출하는 단계; 식미기 및 감각테스트에 의한 밥의 식미치를 측정하는 단계; 및 상기 염기서열 간에 변이 및 식미치를 이용하여 다중회귀분석을 수행하는 단계를 포함하는, 쌀의 식미 평가 방법을 제공한다.Amplifying a target sequence by using the isolated genomic DNA as a template and performing an amplification reaction using an oligonucleotide primer set according to the present invention; Determining a base sequence of the amplification product; Detecting a variation between the base sequences; Measuring the food value of the rice by the cooking and sensory test; And it provides a method for assessing the taste of rice, comprising the step of performing a multiple regression analysis using the mutation and the taste value between the base sequence.

본 발명의 방법은 벼 시료에서 게놈 DNA를 분리하는 단계를 포함한다. 상기 시료에서 게놈 DNA를 분리하는 방법은 당업계에 공지된 방법을 이용할 수 있으며, 예를 들면, CTAB 방법을 이용할 수도 있고, wizard prep 키트(Promega 사)를 이용할 수도 있다. 상기 분리된 게놈 DNA를 주형으로 하고, 본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트를 프라이머로 이용하여 증폭 반응을 수행하여 표적 서열을 증폭할 수 있다. 표적 핵산을 증폭하는 방법은 중합효소연쇄반응(PCR), 리가아제 연쇄반응(ligase chain reaction), 핵산 서열 기재 증폭(nucleic acid sequence-based amplification), 전사 기재 증폭 시스템(transcription-based amplification system), 가닥 치환 증폭(strand displacement amplification) 또는 Qβ 복제효소(replicase)를 통한 증폭 또는 당업계에 알려진 핵산 분자를 증폭하기 위한 임의의 기타 적당한 방법이 있다. 이 중에서, PCR이란 중합효소를 이용하여 표적 핵산에 특이적으로 결합하는 프라이머 쌍으로부터 표적 핵산을 증폭하는 방법이다. 이러한 PCR 방법은 당업계에 잘 알려져 있으며, 상업적으로 이용가능한 키트를 이용할 수도 있다.The method includes separating genomic DNA from a rice sample. As a method for separating genomic DNA from the sample, a method known in the art may be used. For example, the CTAB method may be used, or a wizard prep kit (Promega) may be used. Using the isolated genomic DNA as a template, one or more oligonucleotide primer sets according to one embodiment of the present invention may be used as a primer to amplify a target sequence. Methods for amplifying target nucleic acids include polymerase chain reaction (PCR), ligase chain reaction, nucleic acid sequence-based amplification, transcription-based amplification systems, There are any suitable methods for amplifying via strand displacement amplification or Qβ replication or for amplifying nucleic acid molecules known in the art. Among them, PCR is a method of amplifying a target nucleic acid from a primer pair that specifically binds to the target nucleic acid using a polymerase. Such PCR methods are well known in the art, and commercially available kits may be used.

본 발명의 방법에 있어서, 상기 쌀은 자포니카(Japonica) 쌀일 수 있다.In the method of the present invention, the rice may be Japonica rice.

본 발명의 방법에 있어서, 상기 증폭된 표적 서열은 검출가능한 표지 물질로 표지될 수 있다. 일 구현예에서, 상기 표지 물질은 형광, 인광 또는 방사성을 발하는 물질일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 바람직하게는, 상기 표지 물질은 Cy-5 또는 Cy-3이다. 표적 서열의 증폭시 프라이머의 5'-말단에 Cy-5 또는 Cy-3를 표지하여 PCR을 수행하면 표적 서열이 검출가능한 형광 표지 물질로 표지될 수 있다. 또한, 방사성 물질을 이용한 표지는 PCR 수행시 32P 또는 35S 등과 같은 방사성 동위원소를 PCR 반응액에 첨가하면 증폭 산물이 합성되면서 방사성이 증폭 산물에 혼입되어 증폭 산물이 방사성으로 표지될 수 있다. 표적 서열을 증폭하기 위해 이용된 하나 이상의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트는 상기에 기재된 바와 같다.In the method of the present invention, the amplified target sequence may be labeled with a detectable labeling substance. In one embodiment, the labeling material may be, but is not limited to, a material that emits fluorescence, phosphorescence, or radioactivity. Preferably, the labeling substance is Cy-5 or Cy-3. When amplifying the target sequence, PCR is performed by labeling Cy-5 or Cy-3 at the 5'-end of the primer to allow the target sequence to be labeled with a detectable fluorescent labeling substance. In addition, the label using the radioactive material may add radioactive isotopes such as 32 P or 35 S to the PCR reaction solution when PCR is performed, and the amplification product may be incorporated into the amplification product while the amplification product is synthesized. One or more sets of oligonucleotide primers used to amplify the target sequence are as described above.

본 발명의 방법은 이어서 상기 증폭 산물의 염기서열을 결정하는 단계; 상기 염기서열 간에 변이를 검출하는 단계; 식미기 및 감각테스트에 의한 밥의 식미치를 측정하는 단계; 및 상기 염기서열 간에 변이 및 식미치를 이용하여 다중회귀분석을 수행하는 단계를 포함한다.The method of the present invention is then determined the base sequence of the amplification product; Detecting a variation between the base sequences; Measuring the food value of the rice by the cooking and sensory test; And performing a multiple regression analysis using the variation and the taste value between the base sequences.

이하, 본 발명을 실시예에 의해 상세히 설명한다. 단, 하기 실시예는 본 발명을 예시하는 것일 뿐, 본 발명의 내용이 하기 실시예에 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, the present invention will be described in detail by way of examples. However, the following examples are illustrative of the present invention, and the present invention is not limited to the following examples.

재료 및 방법Materials and methods

1. 식물 재료 및 DNA 추출1. Plant Materials and DNA Extraction

대개 한국산인 총 22 개의 자포니카(Japonica) 벼 품종이 사용되었다. 일본산 2 품종 (고시히까리 및 히또메보레), 중국산 1 품종 (헥시41), 및 한국산의 19 품종 (고품, 일품, 삼광, 추청, 동진, 신금오, 화성, 화청, 도봉, 삼남, 팔공, 백진주1, 서농4, 온누리, 만미, 기호, 금만, 낙동, 및 삼덕)이 사용되었다. 이들 품종은 자포니카(Japonica) 벼 중에 다양한 식미감치를 나타내므로 (국립식량과학원, 개인 의견) 선정되었다. 이들 품종은 2006년 실험농장 (서울대학교, 수원)에서 전통적인 경작법으로 재배되었다. 더욱이, 2007년 시험포장에서 수확된 국립식량과학원(NICS)으로부터의 3 개의 대비품종 및 32 개의 자포니카(Japonica) 벼의 육종 계통이 본 발명에서 개발된 마커 세트의 확인에 사용되었다. 생리화학적 분석을 위해, 쌀은 수분 15% 함량까지 건조되었다. 모든 벼 품종/계통은 분얼 단계까지 통제된 온실에서 재배되어, 게놈 DNA 추출을 위한 조직이 수집되었다. DNA는 Murray 및 Thompson (Murray & Thompson (1980) Nucleic Acids Res 8:4321-4325)의 프로토콜에 근거하여 변형된 세틸트리메틸암모늄브로마이드(cetyl trimethyl ammonium bromide: CTAB) 방법으로 추출되었다.A total of 22 Japonica rice varieties, mostly Korean, were used. 2 Japanese varieties (Koshihikari and Hitomibore), 1 Chinese varieties (Hex 41), and 19 varieties of Korea (Gold, Fine, Samgwang, Chucheong, Dongjin, Singeumo, Hwaseong, Hwacheong, Dobong, Samnam, Palgong, Baekjinju) 1, Seonong 4, Onnuri, Manmi, Symbol, Geumman, Nakdong, and Samdeok) were used. These varieties were selected because they exhibit various taste values in Japonica rice (National Institute of Crop Science, personal opinion). These varieties were cultivated in 2006 by traditional farming methods on experimental farms (Seoul National University, Suwon). Moreover, three control varieties and 32 Japonica rice breeding strains from the National Institute of Crop Science (NICS) harvested at the trial packaging in 2007 were used to identify marker sets developed in the present invention. For physicochemical analysis, rice was dried to 15% moisture content. All rice varieties / lineages were grown in controlled greenhouses until the tilling stage, and tissues for genomic DNA extraction were collected. DNA was extracted by a modified cetyl trimethyl ammonium bromide (CTAB) method based on the protocol of Murray and Thompson (Murray & Thompson (1980) Nucleic Acids Res 8: 4321-4325).

2. 사전 보고된 2. Prereported 마커Marker

RAPD로부터 개발된 20 개의 사전 보고된 STS 프라이머 쌍 (Ohstubo et al. (2002) Nippon Nogeikagaku Kaishi 76:388-397; Ohstubo et al. (2003) Nippon Nogeikagaku Kaishi 50:122-132; Ohstubo & Nakamura (2007) J Agric Food Chem 55:1501-1509)이 본 발명에서 점검되었다. 증폭산물의 서열을 동정하기 위해 증폭된 밴드를 절단하여 정제하고 TA 클로닝하여 서열결정하였다. 상동서열 검색에서, BLASTX 및 BLASTN 프로그램 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST 및 www.gramene.org) 사용하여 비중복 데이타베이스 상의 모든 서열에 대해 각 클론된 서열을 비교하였다. 사전 보고된 전분 합성 유전자 (Bao et al. (2006) Theor Appl Genet 113: 1185-1196)에 해당하는 6 개의 마커 또한 자포니카(Japonica) 벼의 식미와의 연관성에 대해 조사되었다. 사전 보고된 마커의 서열 및 밴드 패턴은 표 1 및 도 1에 각각 제시되어 있다.20 pre-reported STS primer pairs developed from RAPD (Ohstubo et al. (2002) Nippon Nogeikagaku Kaishi 76: 388-397; Ohstubo et al. (2003) Nippon Nogeikagaku Kaishi 50: 122-132; Ohstubo & Nakamura (2007) ) J Agric Food Chem 55: 1501-1509) have been examined in the present invention. To identify the sequence of the amplification products, the amplified bands were cut and purified and sequenced by TA cloning. In homologous search, each cloned sequence was compared against all sequences on a non-redundant database using the BLASTX and BLASTN programs (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST and www.gramene.org). . Six markers corresponding to the previously reported starch synthetic gene (Bao et al. (2006) Theor Appl Genet 113: 1185-1196) were also investigated for their association with the taste of Japonica rice. The sequence and band pattern of the previously reported markers are shown in Table 1 and FIG. 1, respectively.

표 1. 쌀 식미 평가에 사용된 사전 보고된 마커Table 1.Prereported Markers Used to Evaluate Rice Flavor

PCR 프라이머PCR primer 프라이머 유형Primer type chr a chr a 서열order 정방향 (5'->3')Forward (5 '-> 3') 역방향 (5'->3')Reverse (5 '-> 3') Ohtsubo 등*Ohtsubo, etc. * A6A6 STSSTS 77 CCAGCTGTACGCCTGTACTAC(서열번호 1)CCAGCTGTACGCCTGTACTAC (SEQ ID NO: 1) CCAGCTGTACGTCTTCCCCAGC(서열번호 2)CCAGCTGTACGTCTTCCCCAGC (SEQ ID NO: 2) A7A7 STSSTS 1212 TGCCTCGCACCAGAAATAG(서열번호 3)TGCCTCGCACCAGAAATAG (SEQ ID NO: 3) TGCCTCGCACCATGAG(서열번호 4)TGCCTCGCACCATGAG (SEQ ID NO: 4) B1B1 STSSTS 1111 GTTTCGCTCCTACAGTAATTAAGGG(서열번호 5)GTTTCGCTCCTACAGTAATTAAGGG (SEQ ID NO: 5) GTTTCGCTCCCATGCAATCT(서열번호 6)GTTTCGCTCCCATGCAATCT (SEQ ID NO: 6) B43B43 STSSTS 99 GGCCGGCATGACTCAC(서열번호 7)GGCCGGCATGACTCAC (SEQ ID NO: 7) ACTGGCCGGCATCAAGAC(서열번호 8)ACTGGCCGGCATCAAGAC (SEQ ID NO: 8) F6F6 STSSTS 44 ACCACTCCATATATATCATCCAAAG(서열번호 9)ACCACTCCATATATATCATCCAAAG (SEQ ID NO: 9) ACCACTCCATATCACCACAAGG(서열번호 10)ACCACTCCATATCACCACAAGG (SEQ ID NO: 10) G4G4 STSSTS 1One GAGACCGATATGCGATTC(서열번호 11)GAGACCGATATGCGATTC (SEQ ID NO: 11) GTGGTGTTTAGATCCAGAGACTTA(서열번호 12)GTGGTGTTTAGATCCAGAGACTTA (SEQ ID NO: 12) G22G22 STSSTS 99 CTCACTCAAATTTACAGTGCATTTTCTTG(서열번호 13)CTCACTCAAATTTACAGTGCATTTTCTTG (SEQ ID NO: 13) AGGGCCATGATACAAGACTCTGT(서열번호 14)AGGGCCATGATACAAGACTCTGT (SEQ ID NO: 14) G28G28 STSSTS 1One GGCGGTCGTTCTGCGAT(서열번호 15)GGCGGTCGTTCTGCGAT (SEQ ID NO: 15) GGAGAATCCCACAGTAAGTTTTTCTTTG(서열번호 16)GGAGAATCCCACAGTAAGTTTTTCTTTG (SEQ ID NO: 16) J6J6 STSSTS 1111 GTCGGAGTGGTCAGACCG(서열번호 17)GTCGGAGTGGTCAGACCG (SEQ ID NO: 17) GTCGGAGTGGATGGAGTAGC(서열번호 18)GTCGGAGTGGATGGAGTAGC (SEQ ID NO: 18) M2CGM2CG STSSTS 88 ACAACGCCTCCGATGA(서열번호 19)ACAACGCCTCCGATGA (SEQ ID NO: 19) ACAACGCCTCCGACAACAAGAT(서열번호 20)ACAACGCCTCCGACAACAAGAT (SEQ ID NO: 20) M11M11 STSSTS 66 GTCCACTGTGACCACAACAT(서열번호 21)GTCCACTGTGACCACAACAT (SEQ ID NO: 21) GTCCACTGTGGGGATTGTTC(서열번호 22)GTCCACTGTGGGGATTGTTC (SEQ ID NO: 22) P5P5 STSSTS 1010 ACAACGGTCCGTCCTTGCTT(서열번호 23)ACAACGGTCCGTCCTTGCTT (SEQ ID NO: 23) ACAACGGTCCAACAGATACTTTTGA(서열번호 24)ACAACGGTCCAACAGATACTTTTGA (SEQ ID NO: 24) S13S13 STSSTS 1One GTCGTTCCTGTGGTTAGGACAGGGT(서열번호 25)GTCGTTCCTGTGGTTAGGACAGGGT (SEQ ID NO: 25) GTCGTTCCTGCTGGTGTCTCAGAT(서열번호 26)GTCGTTCCTGCTGGTGTCTCAGAT (SEQ ID NO: 26) T16T16 STSSTS 1212 GGTGAACGCTGTAGTTGGAATATA(서열번호 27)GGTGAACGCTGTAGTTGGAATATA (SEQ ID NO: 27) GGTGAACGCTCAGATTTAAATATAAT(서열번호 28)GGTGAACGCTCAGATTTAAATATAAT (SEQ ID NO: 28) WK9WK9 STSSTS 99 CCCGCAGTTAGATGCACCATT(서열번호 29)CCCGCAGTTAGATGCACCATT (SEQ ID NO: 29) CCGCAGTTAGATCAAGTGGC(서열번호 30)CCGCAGTTAGATCAAGTGGC (SEQ ID NO: 30) E30E30 STSSTS 1One TACCTGGTTGATGTATACAGATCTGGTT(서열번호 31)TACCTGGTTGATGTATACAGATCTGGTT (SEQ ID NO: 31) ATCCCTCGATCCCTCTAGCATTAT(서열번호 32)ATCCCTCGATCCCTCTAGCATTAT (SEQ ID NO: 32) B7B7 STSSTS 22 CAGGTGTGGGTTACAAGGATGA(서열번호 33)CAGGTGTGGGTTACAAGGATGA (SEQ ID NO: 33) CAGGTGGTTCACGGCCTTT(서열번호 34)CAGGTGGTTCACGGCCTTT (SEQ ID NO: 34) G49AG49A STSSTS 1111 AATCCAGACATGAAATTTATATGCAGATA(서열번호 35)AATCCAGACATGAAATTTATATGCAGATA (SEQ ID NO: 35) AATCCAGACATGTTGTCCTCAATTTTTG(서열번호 36)AATCCAGACATGTTGTCCTCAATTTTTG (SEQ ID NO: 36) G81G81 STSSTS 66 TACCTGAACCAGCAAGCATGCGCG(서열번호 37)TACCTGAACCAGCAAGCATGCGCG (SEQ ID NO: 37) TACCTGAACCAGTATAATCTTTG(서열번호 38)TACCTGAACCAGTATAATCTTTG (SEQ ID NO: 38) P3P3 STSSTS 55 AACGGGCCAAAAACGGAGGT(서열번호 39)AACGGGCCAAAAACGGAGGT (SEQ ID NO: 39) AACGGGCCAACGCAG(서열번호 40)AACGGGCCAACGCAG (SEQ ID NO: 40) Bao 등**Bao et al. ** Wx (SNP)Wx (SNP) dCAPS
/AccI
dCAPS
/ Acc I
66 CTTTGTCTATCTCAAGACAC(서열번호 41)CTTTGTCTATCTCAAGACAC (SEQ ID NO: 41) TTTCCAGCCCAACACCTTAC(서열번호 42)TTTCCAGCCCAACACCTTAC (SEQ ID NO: 42)
SS1 (SSR)SS1 (SSR) SSRSSR 66 GATCCGTTTTTGCTGTGCCC(서열번호 43)GATCCGTTTTTGCTGTGCCC (SEQ ID NO: 43) CCTCCTCTCCGCCGATCCTG(서열번호 44)CCTCCTCTCCGCCGATCCTG (SEQ ID NO: 44) SBE1 (SSR)SBE1 (SSR) SSRSSR 66 ATTTCTTTGGCCACAGGCGA(서열번호 45)ATTTCTTTGGCCACAGGCGA (SEQ ID NO 45) CCCAGATTCGGAACAAGAAC(서열번호 46)CCCAGATTCGGAACAAGAAC (SEQ ID NO: 46) SBE1 (STS)SBE1 (STS) STSSTS 66 GAGTTGAGTTGCGTCAGATC(서열번호 47)GAGTTGAGTTGCGTCAGATC (SEQ ID NO: 47) AATGAGGTTGCTTGCTGCTG(서열번호 48) AATGAGGTTGCTTGCTGCTG (SEQ ID NO 48) SBE3 (SNP)SBE3 (SNP) dCAPS
/SpeI
dCAPS
/ Spe I
22 GTCTTGGACTCAGATGCTGGACTC(서열번호 49)GTCTTGGACTCAGATGCTGGACTC (SEQ ID NO: 49) ATGTATAACTGGCAGTTCGAACGG(서열번호 50)ATGTATAACTGGCAGTTCGAACGG (SEQ ID NO: 50)
SSIIaSSIIa SNPSNP 66 F7:CTGGATCACTTCAAGCTGTACGAC(서열번호 51)
F22:CAAGGAGAGCTGGAGGGGGC(서열번호 53)
F7: CTGGATCACTTCAAGCTGTACGAC (SEQ ID NO: 51)
F22: CAAGGAGAGCTGGAGGGGGC (SEQ ID NO: 53)
R1:GCCGGCCGTGCAGATCTTAAC(서열번호 52)
R21:ACATGCCGCGCACCTGGAAA(서열번호 54)
R1: GCCGGCCGTGCAGATCTTAAC (SEQ ID NO: 52)
R21: ACATGCCGCGCACCTGGAAA (SEQ ID NO: 54)
chr a : 염색체
*2002, Nippon Nogeikagaku Kaishi 76:388-397; 2003, Nippon Nogeikagaku Kaishi 50:122-132; 2007, J Agric Food Chem 55:1501-1509
**2006, Theor Appl Genet 113:1185-1196; 2006, Theor Appl Genet 113:1171-1183
chr a : chromosome
* 2002, Nippon Nogeikagaku Kaishi 76: 388-397; 2003, Nippon Nogeikagaku Kaishi 50: 122-132; 2007, J Agric Food Chem 55: 1501-1509
** 2006, Theor Appl Genet 113: 1185-1196; 2006, Theor Appl Genet 113: 1171-1183

3. 새로운 3. New 마커Marker 개발 Development

쌀 식미 형질에 대한 (표 2) 목적 QTL (Suh et al. (2004) Kor J Breed 36:31-37)에 연관된 유전자 내의 또는 연관된 유전자에 인접한 선정된 구간에 근거하여, 식미에 대한 프라이머를 개발하기 위하여 자포니카(Japonica) 품종의 서열에 대한 뉴클레오티드 다형 분석이 수행되었다. 프라이머 제작을 위하여, 프라이머3 소프트웨어(http://frodo.wi.mit.edu/cgi-bin/primer3)가 사용되었다 (Rozen & Skaletsky (2000) Methods Mol Biol 132:365-286). 다양한 자포니카(Japonica) 품종으로부터의 정제된 PCR 산물이 pGEM-T Easy 벡터로 클로닝되어, Sambrook 및 Russell (Molecular Cloning: A Laboratory Manual (2001) Cold Spring Harbor Laboratory Press, Cold Spring Harbor, NY)의 프로토콜에 따라 대장균(Eschericia coli) 균주 DH5a로 형질전환되었다. DNA-spinTM 플라스미드 DNA 정제 키트 (Intron Biotechnology, 한국)를 사용하여 분리된 플라스미드는 제조사 (Applied BioSystems, Inc.)의 지침에 따라 ABI 3700 DNA를 이용하여 서열결정되었다. 벼 품종들 간에 SNP, 삽입 및 결실 (Indels), 및/또는 microsatellite 반복서열의 동정을 위하여 서열은 EMBL-European Bioinformatics Institute (http://www.ebi.ac.uk /tools)의 Clustal W 프로그램 (Thompson et al. (1994) Nucleic Acids Res 22:4673-4680)으로 정렬되었으며, Codoncode Aligner 1.3.4 (CodonCode Corporation, Dedham, MA) 및 BioEdit (http://www.mbio.ncsu.edu/BioEdit/bioedit.html)이 보조적으로 사용되었다. 특정 단편에 1 bp의 치환을 검출하기 위하여, dCAPS Finder 2.0 (http://helix.wustl.edu/dcaps)의 도움으로 dCAPS 프라이머가 제작되었다. 최종적으로, indels, SNPs, 및 microsatellite 반복서열에 근거하여 9 개의 분자마커가 성공적으로 개발되었다 (표 3). Based on selected sections within or adjacent to the gene associated with the target QTL (Suh et al. (2004) Kor J Breed 36: 31-37) Nucleotide polymorphism analysis was performed on the sequences of the Japonica varieties. For primer preparation, primer3 software (http://frodo.wi.mit.edu/cgi-bin/primer3) was used (Rozen & Skaletsky (2000) Methods Mol Biol 132: 365-286). Purified PCR products from various Japonica varieties were cloned into pGEM-T Easy vectors and subjected to protocols of Sambrook and Russell (Molecular Cloning: A Laboratory Manual (2001) Cold Spring Harbor Laboratory Press, Cold Spring Harbor, NY). Escherichia coli coli ) was transformed into strain DH5 a . Plasmids isolated using the DNA-spin plasmid DNA purification kit (Intron Biotechnology, Korea) were sequenced using ABI 3700 DNA according to the manufacturer's instructions (Applied BioSystems, Inc.). For the identification of SNPs, insertions and deletions, and / or microsatellite repeats among rice varieties, the sequence is determined by the Clustal W program of the EMBL-European Bioinformatics Institute (http://www.ebi.ac.uk/tools). (1994) Nucleic Acids Res 22: 4673-4680), Codoncode Aligner 1.3.4 (CodonCode Corporation, Dedham, Mass.) And BioEdit (http://www.mbio.ncsu.edu/BioEdit/ bioedit.html) was used as a secondary. To detect 1 bp substitutions in specific fragments, dCAPS primers were constructed with the help of dCAPS Finder 2.0 (http://helix.wustl.edu/dcaps). Finally, nine molecular markers were successfully developed based on indels, SNPs, and microsatellite repeats (Table 3).

표 2. QTL 분석 및 유전체 데이터베이스검색으로 검출된 후보 좌위 및 유전자Table 2. Candidate loci and genes detected by QTL analysis and genome database search

출처source QTL 위치QTL location 염색체chromosome 후보 유전자Candidate genes 클론Clone 개발된 마커 Developed marker 권 등* Volume, etc. * OSR19-RM587OSR19-RM587 66 입자결합전분 신타아제1 (GBSS1)Particle-bound starch synthase 1 (GBSS1) AP002542AP002542 GBSS1GBSS1 RM234-RM47RM234-RM47 77 서당 신타아제 3 (S3)Sudang synthase 3 (S3) AP004988AP004988 S3cI, S3cIIS3cI, S3cII 77 트레할로즈 포스파타아제 (Tre)Trehalose phosphatase (Tre) AP004341AP004341 TreBTreb RM547-RM72RM547-RM72 88 UDP-N-아세틸글루코사민 피로인산화효소 (AcPh)UDP-N-acetylglucosamine pyrokinase (AcPh) AP003875AP003875 AcPhAcPh RM20b-RM332RM20b-RM332 1111 포도당 과당-6-인산 아미노전이효소 (GPA)Glucose Fructose-6-Phosphate Aminotransferase (GPA) AC138454AC138454 GPAGPA 서 등** Calligraphy ** OSR8-OSR9OSR8-OSR9 22 아스파르테이트 아미노전이효소 (AM)Aspartate Aminotransferase (AM) AP003991AP003991 AmsAms Wada 등*** Wada et al *** RM2887RM2887 1010 비시아노제닉 베타 글루코시다아제 (CBG)Bicyanogenic Beta Glucosidase (CBG) AC074354AC074354 CBGCBG 게놈 DBGenome DB -- 1One ADP-포도당 인산화효소/함몰 유전자 (SH)ADP-glucose kinase / depression gene (SH) AP004317AP004317 SH51SH51 †http://www.ncbi.nlm.nih.gov/,http://rgp.dna.affrc.go.jp/E/IRGSP/index.html, http://rice.plantbiology.msu.edu/, 및 http://www.gramene.org/
*2007, Kor J Breed Sci 39:94
**2004, Kor J Breed 36:31-37
***2007, Identification of QTLs for eating quality of japonica rice "Koshihikari". The 6th Asian Crop Association Conference and The 2nd International Conference on Rice for the Future: Bangkok, Thailand)
† http: //www.ncbi.nlm.nih.gov/,http: //rgp.dna.affrc.go.jp/E/IRGSP/index.html, http://rice.plantbiology.msu.edu/ , And http://www.gramene.org/
* 2007, Kor J Breed Sci 39:94
** 2004, Kor J Breed 36: 31-37
*** 2007, Identification of QTLs for eating quality of japonica rice "Koshihikari". The 6 th Asian Crop Association Conference and The 2 nd International Conference on Rice for the Future: Bangkok, Thailand)

표 3. 쌀 식미 평가를 위해 본 발명에서 개발된 마커Table 3. Markers developed in the present invention for the evaluation of rice flavor

마커명Marker Name 마커
유형
Marker
type
염색체chromosome 서열order 증폭산물
크기 (bp)
Amplification
Size (bp)
정방향 (5'->3')Forward (5 '-> 3') 역방향 (5'->3')Reverse (5 '-> 3') S3cIS3cI IndelIndel 77 CCACTCTCATGTCCTTGAAC(서열번호 55)CCACTCTCATGTCCTTGAAC (SEQ ID NO: 55) GCCATGACATTTGGACAT(서열번호 56)GCCATGACATTTGGACAT (SEQ ID NO: 56) 153/150153/150 S3cIIS3cII dCAPS/
TaqI
dCAPS /
Taq I
77 TTCCATGATGTGCCACTCTC(서열번호 57)TTCCATGATGTGCCACTCTC (SEQ ID NO 57) GGACAAATGTTTTCAGTGAATAAAT(서열번호 58)GGACAAATGTTTTCAGTGAATAAAT (SEQ ID NO: 58) 277/252+25277/252 + 25
TreBTreb IndelIndel 77 CACTCCAGTTCCTGCTCAAA(서열번호 59)CACTCCAGTTCCTGCTCAAA (SEQ ID NO: 59) CACTCCAGTTCCTGCTCAAA(서열번호 60)CACTCCAGTTCCTGCTCAAA (SEQ ID NO: 60) 167/171167/171 AMsAMs SSRSSR 22 CTTCCAAGGACCCCATCCT(서열번호 61)CTTCCAAGGACCCCATCCT (SEQ ID NO: 61) CCCAACATCTCCGTCAGAAT(서열번호 62)CCCAACATCTCCGTCAGAAT (SEQ ID NO: 62) 187/179187/179 GPAGPA SSRSSR 1111 AATACGCGGCCTTCTCCTAT(서열번호 63)AATACGCGGCCTTCTCCTAT (SEQ ID NO: 63) TTGATCCGAATGGGTCAAAT(서열번호 64)TTGATCCGAATGGGTCAAAT (SEQ ID NO: 64) 178/149178/149 GBSS1GBSS1 SSRSSR 66 CAAATAGCCACCCACACCAC(서열번호 65)CAAATAGCCACCCACACCAC (SEQ ID NO: 65) CTTGCAGATGTTCTTCCTGATG(서열번호 66)CTTGCAGATGTTCTTCCTGATG (SEQ ID NO: 66) 172/170172/170 AcPhAcPh dCAPS/
MseI
dCAPS /
Mse I
88 AGTTGTGGTTTAAGCATAGG(서열번호 67)AGTTGTGGTTTAAGCATAGG (SEQ ID NO: 67) ATTGTCCTTTTCTTTAAAGTTTATTA(서열번호 68)ATTGTCCTTTTCTTTAAAGTTTATTA (SEQ ID NO: 68) 14+10+125+12/
14+135+12
14 + 10 + 125 + 12 /
14+ 135 +12
CBGCBG SSRSSR 1010 AGCTTCCCTAATGGCTTCGT(서열번호 69)AGCTTCCCTAATGGCTTCGT (SEQ ID NO: 69) ATTTGCCAACTTTTGGATGG(서열번호 70)ATTTGCCAACTTTTGGATGG (SEQ ID NO: 70) 184/151184/151 SH51SH51 dCAPS/
SpeI
dCAPS /
Spe i
1One ATTCTTGATGAAAATAATTAACTAG(서열번호 71)ATTCTTGATGAAAATAATTAACTAG (SEQ ID NO: 71) GGTTAACCATCTTATAAAATTTGTC(서열번호 72)GGTTAACCATCTTATAAAATTTGTC (SEQ ID NO: 72) 475/454+21475/454 + 21

4. 4. PCRPCR 프로토콜  protocol

마커의 PCR 증폭은 PTC-200 Peltier Thermal Cycler (MJ Research, Inc., USA)를 사용하여 PCR 시약 (20 ng/㎕의 DNA 2 ㎕, 25 mM MgCl2, 2.5 mM dNTPs 1 ㎕, Taq 중합효소 1 U (인트론 Biotechnology, 한국)), 10X 버퍼, 및 정방향 및 역방향 프라이머 (10 μM) 각 1 ㎕로 수행되었다. 서열분석을 위한 PCR 반응은 총 50 ㎕의 반응액에 ExTaq 중합효소 (TaKaRa) 1 U로 수행되었다. 모든 증폭 반응은 95 ℃에서 1 분, 55 ℃에서 30 초, 72 ℃에서 1 분을 총 35 회 순환시켜 수행하였다. Ohtsubo 등 (2002, Nippon Nogeikagaku Kaishi 76:388-397; 2003, Nippon Nogeikagaku Kaishi 50:122-132; 2007, J Agric Food Chem 55:1501-1509)에 의해 개발된 STS 마커에 대해서는, 95 ℃에서 5 분간 초기 변성 후, 96 ℃에서 1 분, 62 ℃에서 1 분, 72 ℃에서 2 분을 총 40 회 순환시켜 수행하였다. Bao 등 (1999, Theor Appl Genet 98:1120-1124)에 의해 보고된 프라이머를 사용한 모든 증폭 반응은 하기 조건 (94 ℃에서 5 분에 이어 94 ℃에서 45 초, 55 ℃에서 1 분, 72 ℃에서 1 분을 35 회 순환시키고, 2 ℃에서 7 분간 마지막 연장)에서 수행되었다. 증폭된 PCR 산물은 3% 아가로즈 겔 상에서 전기영동으로 분리되어 에티듐 브로마이드로 염색 및/또는 8% 폴리아크릴아마이드 겔 상에서 비변성 전기영동되어 에티듐 브로마이드 (Model MGV, C.B.S. Scientific Co., CA, USA)로 염색되었다. PCR amplification of the marker was performed using a PTC-200 Peltier Thermal Cycler (MJ Research, Inc., USA) using PCR reagents (2 μl of 20 ng / μl DNA, 25 mM MgCl 2 , 1 μl of 2.5 mM dNTPs, Taq polymerase 1). U (Intron Biotechnology, Korea)), 10 × buffer, and 1 μl each of the forward and reverse primers (10 μM). PCR reactions for sequencing were performed with 1 U of ExTaq polymerase (TaKaRa) in a total of 50 μl of reaction solution. All amplification reactions were performed by circulating a total of 35 times for 1 minute at 95 ° C, 30 seconds at 55 ° C, and 1 minute at 72 ° C. For STS markers developed by Ohtsubo et al. (2002, Nippon Nogeikagaku Kaishi 76: 388-397; 2003, Nippon Nogeikagaku Kaishi 50: 122-132; 2007, J Agric Food Chem 55: 1501-1509), the After initial denaturation for 1 minute, 1 minute at 96 ° C, 1 minute at 62 ° C, and 2 minutes at 72 ° C were performed for a total of 40 cycles. All amplification reactions using the primers reported by Bao et al. (1999, Theor Appl Genet 98: 1120-1124) were carried out at the following conditions (5 minutes at 94 ° C., followed by 45 seconds at 94 ° C., 1 minute at 55 ° C., and 72 ° C.). 1 minute was circulated 35 times and last extended 7 minutes at 2 ° C.). Amplified PCR products were electrophoretically separated on 3% agarose gels, stained with ethidium bromide and / or denatured electrophoresed on 8% polyacrylamide gels to ethidium bromide (Model MGV, CBS Scientific Co., CA, USA).

5. 벼 품종의 5. Rice Varieties 식미Food 형질의 평가 Evaluation of traits

식미감 및 생리화학적 분석을 위해, 쌀은 정백율 91%까지 도정되었다. 식미감은 쌀 맛 측정 시스템 (Toyo 식미기, 모델 MA-90)을 사용하여 조작 설명서 (TRCM Co.)에 따라 측정되었다. 단백질 함량(PC: protein content)은 Micro-Kjeldahl 방법 (Official Methods of Analysis. 16th ed. AOAC: Gaithersburg, MD, 1995, 30pp.)으로 쌀의 질소 함량 결정 후에 총 질소에 5.95를 곱하여 계산되었다. 도정된 벼의 아밀로오즈 함량(AC)은 Perez 및 Juliano (Reinke et al. (1991) Intl Rice Res Newsletter 16:10-11)의 방법에 따라 100-mesh 쌀가루의 현탁액의 전분-요오드 색의 상대적 흡광도에 의해 결정되었다. RVA 호화성은 급속점도분석기(rapid visco analyzer: RVA)로 조작 설명서 (NewPort Sci. Co., Australia)에 따라 결정되었다. 쌀 전분 반죽의 특성은 하기 6 개의 모수: 최고점도(PV: peak viscosity), 최저점도(HPV: hot paste viscosity), 최종점도(CPV: cool paste viscosity), 강하점도(BDV=PV-HPV: breakdown viscosity), 치반점도(SBV=CPV-PV: setback viscosity), 및 응집점도(CTV=CPV-HPV: consistency viscosity)에 의해 기재되었다 (Bao & Xia (1999) Theor Appl Genet 98:1120-11247). For the taste and physicochemical analysis, rice was inverted to 91% whitening. The taste was measured according to the Operating Instructions (TRCM Co.) using a rice taste measuring system (Toyo Seasoning, Model MA-90). Protein content (PC) was calculated by multiplying total nitrogen by 5.95 after determining the nitrogen content of rice by the Micro-Kjeldahl method (Official Methods of Analysis. 16 th ed. AOAC: Gaithersburg, MD, 1995, 30 pp.). The amylose content (AC) of the milled rice was determined by the relative starch-iodine color of the suspension of 100-mesh rice flour according to the methods of Perez and Juliano (Reinke et al. (1991) Intl Rice Res Newsletter 16: 10-11). It was determined by absorbance. RVA gelatinization was determined by a rapid visco analyzer (RVA) according to the operating instructions (NewPort Sci. Co., Australia). The characteristics of the rice starch dough are divided into six parameters: peak viscosity (PV), hot paste viscosity (HPV), cool paste viscosity (CPV), and drop viscosity (BDV = PV-HPV: breakdown). viscosity), plaque viscosity (SBV = CPV-PV: setback viscosity), and cohesive viscosity (CTV = CPV-HPV: consistency viscosity) (Bao & Xia (1999) Theor Appl Genet 98: 1120-11247) .

6. 심사단에 의한 맛의 관능검사6. Sensory test of taste by judges

제분된 쌀은 국립식량과학원 (농촌진흥청, 한국)의 프로토콜에 따라 조리되었다. 건조-제분된 완전미(300 g)를 4 회 수세하여, 증류수에 30 분간 침윤시켜, 그 물은 10 분간 걸렀다. 전기밥솥으로 쌀:물을 부피 1:1.25 비율로 밥을 지었다. 자동조리 완결 후, 밥을 솥에 30 분간 두었다. 밥을 식기에 퍼서 밥이 35-37 ℃로 식을 때까지 상온에서 약 10 분간 방치하였다. 11 명의 잘 훈련된 심사인단에 의한 밥맛의 관능검사는 5 회 반복 수행되었다. 종합적인 식미감은 외관(윤기), 향, 맛, 점착성, 저작감, 및 식미치(총점/종합적인 식미)에 따라 평가되어, 대조구 샘플인 추청 (점수 = 0)에 비교하여 +3에서 -3까지 점수화되었다. 관능검사에 의한 각 품종의 식미치는 11 명의 심사인단에 의해 점수화된 평균치였다.Milled rice was cooked according to the protocol of the National Institute of Crop Science (Rural Development Administration, Korea). The dry-milled pure rice (300 g) was washed four times, infiltrated with distilled water for 30 minutes, and the water was filtered for 10 minutes. Rice cooked in an electric rice cooker with a volume ratio of 1: 1.25. After the completion of auto cooking, the rice was placed in a pot for 30 minutes. The rice was spread in a dish and left for about 10 minutes at room temperature until the rice cooled to 35-37 ° C. The sensory evaluation of rice taste by 11 well trained examiners was performed five times. The overall taste is assessed according to appearance (gloss), aroma, taste, tackiness, chewability, and taste (total score / combination), from +3 to -3 compared to the control sample Chuchu (score = 0). Scored. The dietary value of each cultivar by sensory evaluation was the mean scored by 11 panelists.

7.7. 통계 분석Statistical analysis

수집된 데이터는 분석되어, SAS 소프트웨어 버전 8 (2001, SAS User's Guide. Release 8.2. Statistical Analysis Systems Institute: Cary, NC)을 사용하여 분산분석에 사용되었다. 형질 간에 평균 차이를 평가하기 위하여 최저유의차이법(Duncan method)이 사용되었다. 또한, 쌀의 식미 형질 간에 유연관계를 결정하 기 위하여 회귀 및 상관관계 분석이 수행되었다. 맛 분석기 및 관능검사에 의해 점수화된 식미감 간에 유연관계를 결정하기 위해 다중회귀 분석 또한 수행되었으며, 식미감은 분자마커에 의해 평가되었다. STS 마커 결과는 1 (유) 및 0 (무)로 기록되었다. 비슷하게, 각 SSR(simple sequence repeat) 및 SNP 마커로부터 결과하는 2 개의 다른 대립인자 또한 1 또는 0의 이진수로 전환되었다. 종속변수로서 식미치를 사용하고, 독립변수 또는 회귀변수로서 분자마커로부터의 이진수 데이터를 사용하여, 쌀 식미감 예측을 위한 최적 모델 방정식이 얻어졌다. 가장 정확한 예측은 최저 표준편차 및 모델의 각 마커에 대해 고도로 유의한 회귀계수로 구성된 유의하게 가장 높은 결정계수 (R2)를 주었다.The collected data was analyzed and used for analysis of variance using SAS software version 8 (2001, SAS User's Guide. Release 8.2. Statistical Analysis Systems Institute: Cary, NC). The Duncan method was used to assess the mean difference between the traits. In addition, regression and correlation analysis were performed to determine the softness relationship between the rice traits of rice. Multiple regression analysis was also performed to determine the soft relationship between the taste scores scored by taste analyzer and sensory tests, and the taste was evaluated by molecular markers. STS marker results were recorded as 1 (free) and 0 (no). Similarly, two other alleles resulting from each simple sequence repeat (SSR) and SNP marker were also converted to binary numbers of 1 or 0. Using dietary values as dependent variables and binary data from molecular markers as independent or regressor variables, an optimal model equation for rice taste prediction was obtained. The most accurate prediction gave a significantly higher coefficient of determination (R 2 ) consisting of the lowest standard deviation and a highly significant regression coefficient for each marker in the model.

이진수 행렬을 사용하여, NTSYS 프로그램 (Exeter Software, Setauket,N.Y.)을 사용하여 비가중평균결합(unweighted pair-group method:UPGMA) (Rohlf, 1993, F.J. NTSYS-PC numerical taxonomy and multivariate analysis system. Version 1.8, Exeter Publ. Setauket: New York)으로 군집분석되었다.Using binary matrix, unweighted pair-group method (UPGMA) using NTSYS program (Exeter Software, Setauket, NY) (Rohlf, 1993, FJ NTSYS-PC numerical taxonomy and multivariate analysis system.Version 1.8 , Exeter Publ.Setauket: New York).

<< 실시예Example 1.  One. 마커의Of marker 개발 및 평가> Development and Evaluation>

20 개의 사전 보고된 STS 프라이머 쌍 (Ohstubo et al. (2002) Nippon Nogeikagaku Kaishi 76:388-397; Ohstubo et al. (2003) Nippon Nogeikagaku Kaishi 50:122-132; Ohstubo & Nakamura (2007) J Agric Food Chem 55: 1501-1509)으로 생성된 PCR 증폭산물의 DNA 서열은 BLASTX 및 BLASTN 프로그램 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST 및 www.gramene.org)을 이용하여 비중복 데이터베이스의 모든 서열에 대해 비교되었다. 증폭산물의 크기는 450 내지 1700 bp였다. 그러나, STS 프라이머로부터 유래된 서열에 대해서는 질 형질에 연관되어 기능이 알려진 유전자가 검색되지 않았다. 따라서, 마커 프라이머가 본 발명에서 직접적으로 사용되었다 (표 1). Bao 등 (2006, Theor Appl Genet 113:1185-1196; 2006, Theor Appl Genet 113:1171-1183)에 의해 개발된 대부분의 마커는 22 개의 품종 간에 다형을 보이지 않아 SSIIa 만 사용되었다. 20 pre-reported STS primer pairs (Ohstubo et al. (2002) Nippon Nogeikagaku Kaishi 76: 388-397; Ohstubo et al. (2003) Nippon Nogeikagaku Kaishi 50: 122-132; Ohstubo & Nakamura (2007) J Agric Food Chem 55: 1501-1509). The DNA sequences of the PCR amplification products generated using the BLASTX and BLASTN programs (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST and www.gramene.org) Comparison was made for all sequences. The size of the amplification product was 450-1700 bp. However, genes with known functions associated with vaginal traits were not searched for sequences derived from STS primers. Thus, marker primers were used directly in the present invention (Table 1). Most of the markers developed by Bao et al. (2006, Theor Appl Genet 113: 1185-1196; 2006, Theor Appl Genet 113: 1171-1183) showed no polymorphism between the 22 varieties and only SSIIa was used.

쌀의 식미에 대한 QTL 분석에 근거하여 (Suh et al. (2004) Kor J Breed 36:31-37), QTL 구간 하에 하기 7 개의 후보 유전자를 선정할 수 있었다: 서당 신타아제 3 (sucrose synthase 3: S3, 클론 AP004988), 트레할로즈 포스파타아제 (trehalose phosphatase: Tre, 클론 AP004341), 입자결합전분 신타아제 1 (granule bound starch synthase: GBSS1/왁스 유전자, 클론 AP002542), UDP-N 아세틸글루코사민 피로인산화효소 (UDP-N-acetylglucosamine pyrophosphorylase: AcPh, 클론 AP003875), 글루코사민 과당-6-인산 아미노전이효소 (glucosamine-fructose-6-phosphate aminotransferase: GPA, 클론 AC138454), 아스파르테이트 아미노전이효소 (aspartate aminotransferase: AM, 클론 AP003991), 및 비시아노제닉 베타 글루코시다아제 (non-cyanogenic-β-glucosidase: CBG, 클론 AC074354) (표 2). 부가적으로, 유전체 DB (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/) 검색으로 (Hirose & Terao (2004) Planta 220:9-16) 전분 생합성에 관련되며 염색체 1에 위치한 유전자인 ADP-포도당 인산화효소 (ADP-glucose pyrophosphorylase, 함몰 유전자: SH)도 마커 개발을 위해 선택되었다. 자포니카(Japonica)의 품종들 간에 각 유전자의 서열을 비교함으로써, 총 9 개의 DNA 마커가 개발되었다 (표 3). 자포니카(Japonica)의 품종 간에 차이를 보이는 PCR 증폭산물의 예는 도 1에 제시되어 있다. Based on the QTL analysis of rice taste (Suh et al. (2004) Kor J Breed 36: 31-37), the following seven candidate genes could be selected under the QTL interval: sucrose synthase 3 : S3, clone AP004988), trehalose phosphatase: Tre, clone AP004341, granule bound starch synthase 1 (GBSS1 / wax gene, clone AP002542), UDP-N acetylglucosamine fatigue Phosphatase (UDP-N-acetylglucosamine pyrophosphorylase: AcPh, clone AP003875), glucosamine-fructose-6-phosphate aminotransferase (GPA, clone AC138454), aspartate aminotransferase : AM, clone AP003991), and noncyanogenic beta glucosidase (non-cyanogenic-β-glucosidase: CBG, clone AC074354) (Table 2). Additionally, ADP, a gene located on chromosome 1, is involved in starch biosynthesis by searching the genome DB (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/) (Hirose & Terao (2004) Planta 220: 9-16). Glucose kinase (ADP-glucose pyrophosphorylase (SH)) was also selected for marker development. By comparing the sequence of each gene between the varieties of Japonica, a total of nine DNA markers were developed (Table 3). Examples of PCR amplification products showing differences between varieties of Japonica are shown in FIG. 1.

<< 실시예Example 2. 벼 품종의 유전자형 분석 및 군집 분석>  2. Genotyping and Cluster Analysis of Rice Varieties>

총 30 개의 마커를 사용하여 22 개의 다양한 식미감을 가진 자포니카(Japonica) 벼 품종의 유전자형 분석을 하였다. 30 개의 마커 중 21 개는 이전에 개발된 것이며, 9 개의 마커는 본 발명에서 개발된 것이다. 분지도 (도 2)를 그리기 위하여 분자마커로부터 계산된 유사도 계수 행렬에 근거하여 군집 분석이 수행되었다. 추청 및 화청이 최대 유전적 유사도 (0.96)를 보였으며, 한편 고시히까리(Koshihikari) 및 서농4가 최저 유전적 유사도 (0.41)를 보였다. 모든 품종들 간에 유전적 유사도에 대해 0.64의 최소기준점의 사용 시, 각각 12, 7, 및 3 품종이 포함된 3 개의 군집이 형성되었다. 고시히까리(Koshihikari) 및 히또메보레(Hitomebore)는 독립적인 아군집을 형성하였는데, 이는 히또메보레(Hitomebore)가 고시히까리(Koshihikari)를 양친으로 사용하여 육종되었다는 사실을 지지한다. 비슷하게, 혈통을 공유하는 다른 품종들은 하나의 아군집을 형성하였다. A total of 30 markers were used for genotyping of 22 varieties of Japonica rice. 21 of the 30 markers were previously developed and 9 markers were developed in the present invention. Cluster analysis was performed based on the similarity coefficient matrix calculated from the molecular markers to draw the branching map (FIG. 2). Chochu and Hwachung showed the highest genetic similarity (0.96), while Koshihikari and Seonong 4 showed the lowest genetic similarity (0.41). Using the 0.64 minimum baseline for genetic similarity between all varieties, three clusters were formed, containing 12, 7, and 3 varieties, respectively. Koshihikari and Hitomibore formed independent subgroups, supporting the fact that Hitomibore was bred using Koshihikari as a parent. Similarly, other varieties that share lineage formed a subgroup.

<< 실시예Example 3.  3. 식미Food 형질>  Traits>

22 개의 자포니카(Japonica) 벼 품종의 Toyo 식미기(P)에 따른 식미감치, 관능검사(ST)에 따른 식미감치, 및 생리화학적 성질은 표 4에 요약되어 있다. 치반점 도(SBV)를 제외한 모든 형질은 품종 간에 유의한 차이를 보였다. P 및 ST는 기대된 바대로 넓은 범위의 변이를 보였다. 4 개의 품종 (고시히까리, 일품, 삼광, 및 금만)은 P 및 ST 양자에 있어 좋은 식미감을 보였다. 8 개의 품종만이 관능검사에서 대조구로 사용되었던 추청보다 나은 ST를 보였다. 아밀로오즈 함량(AC)은 극단적으로 낮은 AC 품종으로 개발되었던 2 개의 품종 (백진주1 및 서농4)을 제외한 나머지 품종들 간에 비슷하였다.The taste values according to Toyo seasoning (P), the taste level according to sensory evaluation (ST), and the physicochemical properties of 22 Japonica rice varieties are summarized in Table 4. All the traits except for SBV showed significant differences among the varieties. P and ST showed a wide range of variation as expected. Four varieties (Koshihikari, a la carte, Samgwang, and Gold only) showed good taste for both P and ST. Only eight varieties showed better ST than those used as controls in sensory evaluation. The amylose content (AC) was similar between the remaining varieties except for the two varieties (Baekjinju 1 and Seonong 4) that were developed as extremely low AC varieties.

질 형질들 간에 상관관계 분석은 P 및 ST가 기대했던 바대로 유의하게 연관되어 있음(r=0.854**)을 보여주었다 (표 5). 그러나, P 및 ST가 다른 형질과 유의하게 연관되지 않는다는 것은 식미감은 많은 인자가 관련되는 복합 형질임을 나타낸다. AC는 RVA 호화성과 유의하게 연관되어 있었다. Correlation analysis between vaginal traits showed that P and ST were significantly correlated (r = 0.854 ** ) as expected (Table 5). However, the fact that P and ST are not significantly associated with other traits indicates that the taste is a complex trait involving many factors. AC was significantly associated with RVA luxury.

표 4. 22 개의 자포니카(Japonica) 벼 품종의 식미 모수의 평균 및 범위Table 4. Means and ranges of food parameters of 22 Japonica rice varieties

모수 a Parameter a 평균+표준편차Mean + standard deviation 변이계수(%)Coefficient of variation (%) 범위range 편파도Polarization 첨도Kurtosis PP 74.46+8.11** b 74.46 + 8.11 ** b 10.89910.899 49.83-84.049.83-84.0 -1.675-1.675 2.9972.997 STST 0.47+0.47*0.47 + 0.47 * -215.044-215.044 -1.24-0.39-1.24-0.39 -0.934-0.934 -0.013-0.013 AC (%)AC (%) 17.46+3.09**17.46 + 3.09 ** 17.86617.866 8.75-19.938.75-19.93 -1.934-1.934 3.1623.162 PC (%)PC (%) 6.85+0.62**6.85 + 0.62 ** 8.9188.918 5.91-7.935.91-7.93 0.3350.335 -0.933-0.933 CPVCPV 232.61+42.08**232.61 + 42.08 ** 18.09118.091 93.53-284.3993.53-284.39 -2.05-2.05 5.2635.263 BDVBDV 89.19+21.16**89.19 + 21.16 ** 23.72923.729 39.83-123.0839.83-123.08 -0.524-0.524 0.0340.034 PVPV 242.37+28.52**242.37 + 28.52 ** 11.76911.769 181.89-298.95181.89-298.95 0.0530.053 0.680.68 SBVSBV -9.75+31.08ns -9.75 + 31.08 ns -318.713-318.713 -94.75-25.0-94.75-25.0 -1.495-1.495 2.1132.113 HPVHPV 153.17+30.99**153.17 + 30.99 ** 20.23520.235 65.20-208.865.20-208.8 -0.768-0.768 1.9611.961 CTVCTV 79.44+18.03**79.44 + 18.03 ** 22.70322.703 28.33-98.9228.33-98.92 -1.476-1.476 2.2272.227 a P, 식미감치; ST, 관능검사로부터의 식미치; AC, 아밀로오즈 함량; PC, 단백질 함량; CPV, cold 반죽 점성; BDV, 강하점도; PV, 최고점도; HPV, 온 반죽 점성; SBV, 치반점도; CTV, 응집점도; M, 마커 데이터에 근거한 방정식으로부터 평가된 식미감치
b ns, 5% 수준에서 유의하지 않음; ** 및 *, 각각 1% 및 5 % 수준에서 유의함.
a P, taste; ST, food taste from sensory evaluation; AC, amylose content; PC, protein content; CPV, cold dough viscosity; BDV, drop viscosity; PV, peak viscosity; HPV, whole dough viscosity; SBV, placenta viscosity; CTV, cohesive viscosity; M, taste value evaluated from equation based on marker data
b ns, not significant at 5% level; ** and *, significant at 1% and 5% levels, respectively.

표 5. 식미 모수의 상관관계 행렬Table 5. Correlation Matrix of Sourcing Parameters

모수Parameters ACAC PP STST PCPC CPVCPV BDVBDV PVPV HPVHPV SBVSBV CTVCTV PP 0.184 ns 0.184 ns STST 0.056 ns 0.056 ns 0.854** 0.854 ** PCPC -0.476* -0.476 * -0.431* -0.431 * -0.241 ns -0.241 ns CPVCPV 0.735** 0.735 ** -0.144 ns -0.144 ns -0.121 ns -0.121 ns -0.165 ns -0.165 ns BDVBDV -0.461* -0.461 * 0.116 ns 0.116 ns 0.230 ns 0.230 ns 0.398 ns 0.398 ns -0.442* -0.442 * PVPV 0.224ns 0.224 ns -0.142 ns -0.142 ns 0.019 ns 0.019 ns 0.178 ns 0.178 ns 0.674** 0.674 ** 0.249 ns 0.249 ns HPVHPV 0.522* 0.522 * -0.209 ns -0.209 ns -0.139 ns -0.139 ns -0.108 ns -0.108 ns 0.922** 0.922 ** -0.454* -0.454 * 0.750** 0.750 ** SBVSBV 0.789** 0.789 ** -0.066 ns -0.066 ns -0.182 ns -0.182 ns -0.387 ns -0.387 ns 0.735** 0.735 ** -0.827** -0.827 ** -0.005 ns -0.005 ns 0.561** 0.561 ** CTVCTV 0.819** 0.819 ** 0.022 ns 0.022 ns -0.044 ns -0.044 ns -0.200 ns -0.200 ns 0.748** 0.748 ** 0.252 ns 0.252 ns 0.284 ns 0.284 ns 0.434* 0.434 * 0.752** 0.752 ** ns, 5% 수준에서 유의하지 않음; * 및 **, 각각 5% 및 1 % 수준에서 유의함. ns , not significant at 5% level; * And **, significant at 5% and 1% levels, respectively.

<실시예 4. 품종의 마커 유전자형 및 식미 형질 간의 회귀 분석> Example 4 Regression Analysis Between Marker Genotypes and Dietary Traits of Varieties

30 개의 프라이머 세트에 근거한 마커 유전자형, 및 Toyo 식미기(P) 및 관능검사에 의한 식미감치 간의 연관분석이 수행되었다 (표 6). 일반선형모델회귀분석은 개별 분자마커로는 품종의 식미를 구별할 수 없음을 나타내었다. 따라서, 전체 마커 세트의 다중회귀분석이 수행되었다. 독립변수로서 유의한 마커만을 사용함으로써, 모델 방정식은 고도로 유의한 해상도(R2=0.99)를 가진 식미를 예측할 수 있었다 (표 6). 이는 Toyo 식미기 및/또는 관능검사에 의해 평가된 22 개 품종의 식미감치는 마커 유전자형에 근거한 이들 회귀 방정식에 의해 고해상력으로 평가될 수 있음을 나타낸다. 방정식에 대한 마커 세트는 Toyo 식미기에 의한 식미감에 대한 13 개의 마커, 관능검사에 의한 식미감에 대한 15 개의 마커, 및 양 방정식에 공유된 9 개의 마커로 구성되었다. 3 개의 새로 개발된 마커 (GPA, S3cI, CBG)는 이들 9 개의 마커에 포함되었다. 다른 3 개의 마커 (AMs, SSIIa, 및 AcPh)는 Toyo 식미 기에 의한 식미감에 대한 13 개의 마커, 또는 관능검사에 의한 식미감에 대한 15 개의 마커에 포함되었다.Association analysis was performed between marker genotypes based on 30 primer sets and taste values by Toyo taster (P) and sensory testing (Table 6). General linear model regression analysis showed that individual molecular markers could not distinguish the flavor of varieties. Therefore, multiple regression analysis of the entire marker set was performed. By using only significant markers as an independent variable, the model equations were able to predict flavours with highly significant resolution (R 2 = 0.99) (Table 6). This indicates that the taste values of 22 varieties evaluated by Toyo appetizers and / or sensory tests can be evaluated at high resolution by these regression equations based on the marker genotype. The set of markers for the equation consisted of 13 markers for the taste of taste by Toyo-flavor, 15 markers for the taste of taste by sensory test, and 9 markers shared in both equations. Three newly developed markers (GPA, S3cI, CBG) were included in these nine markers. The other three markers (AMs, SSIIa, and AcPh) were included in 13 markers for the tasteful taste by the Toyo taster, or 15 markers for the tasteful taste by the sensory test.

표 6. 다중회귀분석에 의한 각 마커 t-값의 유의계수를 포함하는 쌀의 식미 평가를 위한 모델 방정식Table 6. Model equations for the evaluation of the taste of rice containing significant coefficients of each marker t-value by multiple regression analysis

PCR
프라이머
PCR
primer
Toyo 식미기에 의한 식미감Food taste by Toyo seasoning 관능검사에 의한 식미감Food taste by sensory test
모수 평가Parameter evaluation t-값   t-value R2 R 2 모수 평가Parameter evaluation t-값   t-value R2 R 2 G4G4 -16.97+1.194-16.97 + 1.194 -14.22**-14.22 ** 0.0870.087 -1.20+0.055-1.20 + 0.055 -21.77**-21.77 ** 0.2120.212 M11M11 -1.94+0.597-1.94 + 0.597 -3.25**-3.25 ** 0.0960.096 -0.14+0.029-0.14 + 0.029 -5.03**-5.03 ** 0.0100.010 E30E30 26.55+0.82626.55 + 0.826 32.12**32.12 ** 0.1040.104 0.86+0.0440.86 + 0.044 19.62**19.62 ** 0.0590.059 M2CGM2CG -2.40+0.555-2.40 + 0.555 -4.33**-4.33 ** 0.0600.060 -0.38+0.025-0.38 + 0.025 -15.21**-15.21 ** 0.0410.041 GPAGPA -21.14+1.105-21.14 + 1.105 -19.12**-19.12 ** 0.1290.129 -0.82+0.048-0.82 + 0.048 -17.28**-17.28 ** 0.0210.021 S3cIS3cI -1.62+0.620-1.62 + 0.620 -2.60*-2.60 * 0.0170.017 -0.38+0.029-0.38 + 0.029 -13.41**-13.41 ** 0.0050.005 P5P5 19.01+1.31619.01 + 1.316 14.44**14.44 ** 0.3070.307 1.09+0.0411.09 + 0.041 26.81**26.81 ** 0.2880.288 B1B1 6.42+0.7736.42 + 0.773 8.30**8.30 ** 0.0470.047 0.41+0.0320.41 + 0.032 12.90**12.90 ** 0.0150.015 CBGCBG 13.45+1.11013.45 + 1.110 12.12**12.12 ** 0.0870.087 0.68+0.0660.68 + 0.066 10.27**10.27 ** 0.2280.228 J6J6 3.87+0.7433.87 + 0.743 5.21**5.21 ** 0.0830.083 WK9WK9 2.62+0.5942.62 + 0.594 4.42**4.42 ** 0.0030.003 A7A7 -12.33+1.269-12.33 + 1.269 -9.72**-9.72 ** 0.0310.031 AMsAMs -8.72+1.564-8.72 + 1.564 -5.58**-5.58 ** 0.0210.021 G81G81 0.27+0.0260.27 + 0.026 10.41**10.41 ** 0.0210.021 F6F6 0.32+0.0300.32 + 0.030 10.36**10.36 ** 0.0330.033 SSIIaSSIIa -0.27+0.033-0.27 + 0.033 -8.06**-8.06 ** 0.0010.001 G28G28 0.33+0.0380.33 + 0.038 8.81**8.81 ** 0.0050.005 AcPhAcPh -0.48+0.042-0.48 + 0.042 -11.44**-11.44 ** 0.0600.060 InterceptIntercept 76.66+2.70976.66 + 2.709 28.29**28.29 ** -0.54+0.113-0.54 + 0.113 -4.74**-4.74 ** gun 0.990.99 0.990.99 방정식equation Y = 76.66 - 16.97(G4) -
1.94(M11) + 26.55(E30) -
2.40(M2CG) - 21.14(GPA) -
1.62(S3cI) + 19.01(P5)
+ 6.42(B1) + 13.45(CBG) +
3.87(J6) + 2.62(WK9) -12.33(A7)
- 8.72(Ams)
Y = 76.66-16.97 (G4)-
1.94 (M11) + 26.55 (E30)-
2.40 (M2CG)-21.14 (GPA)-
1.62 (S3cI) + 19.01 (P5)
+ 6.42 (B1) + 13.45 (CBG) +
3.87 (J6) + 2.62 (WK9) -12.33 (A7)
8.72 (Ams)
Y= -0.54 - 1.20(G4) - 0.14(M11)
+ 0.86(E30) - 0.38(M2CG) -
0.82(GPA) - 0.38(S3cI) +
1.09(P5) + 0.41(B1) + 0.68(CBG)
+ 0.27(G81) + 0.32(F6) -
0.27(SSIIa) + 0.33(G28) -
0.48(AcPh)
Y = -0.54-1.20 (G4)-0.14 (M11)
+ 0.86 (E30)-0.38 (M2CG)-
0.82 (GPA)-0.38 (S3cI) +
1.09 (P5) + 0.41 (B1) + 0.68 (CBG)
+ 0.27 (G81) + 0.32 (F6)-
0.27 (SSIIa) + 0.33 (G28)-
0.48 (AcPh)
** 및 *, 각각 1% 및 5 % 수준에서 유의함.** and *, significant at 1% and 5% levels, respectively.

<< 실시예Example 5. 육종 계통을 사용한 회귀 방정식의 타당도>  5. Validity of Regression Equations Using Breeding Lines>

회귀 방정식의 타당도를 평가하기 위해, 13 개의 마커로 32 개의 육종 계통 및 3 개의 자포니카(Japonica) 대비품종에 대한 유전자형이 결정되었으며, 식미감치는 Toyo 식미기에 의해 평가되었다. 식미감 평가는 마커 유전자형에 근거한 회귀 방정식에 의해 계산되었다. 회귀 방정식에 의한 식미감 평가 및 Toyo 식미기에 따른 식미감치 간에 고도로 유의한 상관관계(R2=0.715**)가 있음은 본 발명에서 개발된 모델 방정식으로 자포니카(Japonica) 벼의 임의의 육종 계통의 식미감을 예측할 수 있음을 나타내는 것이다.To assess the validity of the regression equation, 13 markers were used to determine the genotypes of 32 breeding lines and three Japonica control varieties, and the taste values were evaluated by Toyo cooker. The taste evaluation was calculated by a regression equation based on the marker genotype. There is a highly significant correlation (R 2 = 0.715 **) between the taste evaluation by the regression equation and the taste value according to the Toyo seasoning machine (R 2 = 0.715 **), which is a model equation developed in the present invention of any breeding line of Japonica rice. It indicates that the taste can be predicted.

도 1은 몇 가지 마커의 PCR 증폭산물의 예이다. A는 Tre의 다형 indel을 보여준다. M, 100 bp DNA 마커; 1, 고시히까리; 2, 삼광; 3, 일품; 4, 신금오; 5, 도봉; 6, 삼남; 7, 팔공; 8, 히또메보레; 9, 헥시41; 10, 삼덕; a는 'CTTT'의 삽입을 보여준다. B는 S3에 있어 다형 SNP를 보여준다. 1, 고시히까리; 2, 삼광; 3, 일품 4, 신금오; 5, 도봉; 6, 삼남; 7, 헥시41; b는 'A'에서 'G' 대립인자로 점돌연변이를 보여준다. C는 CBG에 있어 '(CTT)n'반복서열의 변이를 보여준다. 1, 고시히까리; 2, 고품; 3, 삼광; 4, 일품; 5, 추청; 6, 동진; 7, 신금오; 8, 화성; 9, 화청; 10, 도봉; 11, 삼남; 12, 팔공; 13, 히또메보레; 14, 백진주1; 15, 서농 4; 16, 만미. c는 '(CTT)19'대립인자이며, 나머지는 '(CTT)8'대립인자이다. D는 Ohtsubo (2002, Nippon Nogeikagaku Kaishi 76:388-397; 2003, Nippon Nogeikagaku Kaishi 50:122-132; 2007, J Agric Food Chem 55:1501-1509)에 의해 개발된 16 개의 STS 마커로, 고시히까리에서 생성된 DNA banding patterns이다. (M,마커 1, B7; 2, A7; 3, G81; 4, B43; 5, E30; 6, F6; 7, G4; 8, G22; 9, G28; 10, J6; 11, M11; 12, P5; 13, M2CG; 14, S13; 15, T16; 16, WK9).1 shows examples of PCR amplification products of several markers. A shows Tre's polymorphic indel. M, 100 bp DNA marker; 1, Koshikari; 2, three light; 3, a la carte; 4, Shin Geum Oh; 5, dobong; 6, three months; 7, armholes; 8, Hitomibore; 9, hex 41; 10, Samdeok; a shows the insertion of 'CTTT'. B shows the polymorphic SNP for S3. 1, Koshikari; 2, three light; 3, gem 4, Shin Geum Oh; 5, dobong; 6, three months; 7, hex 41; b shows the point mutation from 'A' to the 'G' allele. C shows the variation of '(CTT) n ' repeat sequence in CBG. 1, Koshikari; 2, high quality; 3, three light; 4, a la carte; 5, referral; 6, Dongjin; 7, Shin Geum Oh; 8, Mars; 9, Hwacheong; 10, dobong; 11, three sons; 12, armholes; 13, hitomimebore; 14, white pearl 1; 15, weston 4; 16, full. c is the '(CTT) 19 ' allele and the rest is the '(CTT) 8 ' allele. D is 16 STS markers developed by Ohtsubo (2002, Nippon Nogeikagaku Kaishi 76: 388-397; 2003, Nippon Nogeikagaku Kaishi 50: 122-132; 2007, J Agric Food Chem 55: 1501-1509), in Koshihikari DNA banding patterns generated. (M, Marker 1, B7; 2, A7; 3, G81; 4, B43; 5, E30; 6, F6; 7, G4; 8, G22; 9, G28; 10, J6; 11, M11; 12, P5; 13, M2CG; 14, S13; 15, T16; 16, WK9).

도 2는 분자마커의 다형에 근거한 22 개의 자포니카(japonica) 품종의 분지도로 유사도 계수에 따라 UPGMA를 사용하여 제작되었다. 품종들은 3 개의 그룹 (I, II, 및 III)으로 군집되었다.Figure 2 is a branching map of 22 japonica varieties based on the polymorphism of the molecular marker was prepared using UPGMA according to the similarity coefficient. The varieties were clustered into three groups (I, II, and III).

도 3은 Toyo 식미기에 의해 측정된 32 육종계통 및 3 대비품종의 식미감치 및 회귀방정식에 의해 평가된 식미감치 간의 상관관계를 보여준다.FIG. 3 shows the correlation between the taste values of 32 breeding strains and 3 control varieties measured by Toyo cooker and the taste values evaluated by the regression equation.

<110> SNU R&DB FOUNDATION <120> Marker for evaluation of eating quality of Japonica rice and uses thereof <130> PN09006 <160> 72 <170> KopatentIn 1.71 <210> 1 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> A6-f <400> 1 ccagctgtac gcctgtacta c 21 <210> 2 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> A6-r <400> 2 ccagctgtac gtcttcccca gc 22 <210> 3 <211> 19 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> A7-f <400> 3 tgcctcgcac cagaaatag 19 <210> 4 <211> 16 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> A7-r <400> 4 tgcctcgcac catgag 16 <210> 5 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B1-f <400> 5 gtttcgctcc tacagtaatt aaggg 25 <210> 6 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B1-r <400> 6 gtttcgctcc catgcaatct 20 <210> 7 <211> 16 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B43-f <400> 7 ggccggcatg actcac 16 <210> 8 <211> 18 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B43-r <400> 8 actggccggc atcaagac 18 <210> 9 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> F6-f <400> 9 accactccat atatatcatc caaag 25 <210> 10 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> F6-r <400> 10 accactccat atcaccacaa gg 22 <210> 11 <211> 18 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G4-f <400> 11 gagaccgata tgcgattc 18 <210> 12 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G4-r <400> 12 gtggtgttta gatccagaga ctta 24 <210> 13 <211> 29 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G22-f <400> 13 ctcactcaaa tttacagtgc attttcttg 29 <210> 14 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G22-r <400> 14 agggccatga tacaagactc tgt 23 <210> 15 <211> 17 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G28-f <400> 15 ggcggtcgtt ctgcgat 17 <210> 16 <211> 28 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G28-r <400> 16 ggagaatccc acagtaagtt tttctttg 28 <210> 17 <211> 18 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> J6-f <400> 17 gtcggagtgg tcagaccg 18 <210> 18 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> J6-r <400> 18 gtcggagtgg atggagtagc 20 <210> 19 <211> 16 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> M2CG-f <400> 19 acaacgcctc cgatga 16 <210> 20 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> M2CG-r <400> 20 acaacgcctc cgacaacaag at 22 <210> 21 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> M11-f <400> 21 gtccactgtg accacaacat 20 <210> 22 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> M11-r <400> 22 gtccactgtg gggattgttc 20 <210> 23 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> P5-f <400> 23 acaacggtcc gtccttgctt 20 <210> 24 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> P5-r <400> 24 acaacggtcc aacagatact tttga 25 <210> 25 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S13-f <400> 25 gtcgttcctg tggttaggac agggt 25 <210> 26 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S13-r <400> 26 gtcgttcctg ctggtgtctc agat 24 <210> 27 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> T16-f <400> 27 ggtgaacgct gtagttggaa tata 24 <210> 28 <211> 26 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> T16-r <400> 28 ggtgaacgct cagatttaaa tataat 26 <210> 29 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> WK9-f <400> 29 cccgcagtta gatgcaccat t 21 <210> 30 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> WK9-r <400> 30 ccgcagttag atcaagtggc 20 <210> 31 <211> 28 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> E30-f <400> 31 tacctggttg atgtatacag atctggtt 28 <210> 32 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> E30-r <400> 32 atccctcgat ccctctagca ttat 24 <210> 33 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B7-f <400> 33 caggtgtggg ttacaaggat ga 22 <210> 34 <211> 19 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B7-r <400> 34 caggtggttc acggccttt 19 <210> 35 <211> 29 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G49A-f <400> 35 aatccagaca tgaaatttat atgcagata 29 <210> 36 <211> 28 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G49A-r <400> 36 aatccagaca tgttgtcctc aatttttg 28 <210> 37 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G81-f <400> 37 tacctgaacc agcaagcatg cgcg 24 <210> 38 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G81-r <400> 38 tacctgaacc agtataatct ttg 23 <210> 39 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> P3-f <400> 39 aacgggccaa aaacggaggt 20 <210> 40 <211> 15 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> P3-r <400> 40 aacgggccaa cgcag 15 <210> 41 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Wx-f <400> 41 ctttgtctat ctcaagacac 20 <210> 42 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Wx-r <400> 42 tttccagccc aacaccttac 20 <210> 43 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SS1-f <400> 43 gatccgtttt tgctgtgccc 20 <210> 44 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SS1-r <400> 44 cctcctctcc gccgatcctg 20 <210> 45 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE1-f1 <400> 45 atttctttgg ccacaggcga 20 <210> 46 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE1-r1 <400> 46 cccagattcg gaacaagaac 20 <210> 47 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE1-f2 <400> 47 gagttgagtt gcgtcagatc 20 <210> 48 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE1-r2 <400> 48 aatgaggttg cttgctgctg 20 <210> 49 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE3-f <400> 49 gtcttggact cagatgctgg actc 24 <210> 50 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE3-r <400> 50 atgtataact ggcagttcga acgg 24 <210> 51 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SSIIa-f7 <400> 51 ctggatcact tcaagctgta cgac 24 <210> 52 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SSIIa-r1 <400> 52 gccggccgtg cagatcttaa c 21 <210> 53 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SSIIa-f22 <400> 53 caaggagagc tggagggggc 20 <210> 54 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SSIIa-r21 <400> 54 acatgccgcg cacctggaaa 20 <210> 55 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S3cI-f <400> 55 ccactctcat gtccttgaac 20 <210> 56 <211> 18 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S3cI-r <400> 56 gccatgacat ttggacat 18 <210> 57 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S3cII-f <400> 57 ttccatgatg tgccactctc 20 <210> 58 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S3cII-r <400> 58 ggacaaatgt tttcagtgaa taaat 25 <210> 59 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> TreB-f <400> 59 cactccagtt cctgctcaaa 20 <210> 60 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> TreB-r <400> 60 cactccagtt cctgctcaaa 20 <210> 61 <211> 19 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> AMs-f <400> 61 cttccaagga ccccatcct 19 <210> 62 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> AMs-r <400> 62 cccaacatct ccgtcagaat 20 <210> 63 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> GPA-f <400> 63 aatacgcggc cttctcctat 20 <210> 64 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> GPA-r <400> 64 ttgatccgaa tgggtcaaat 20 <210> 65 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> GBSS1-f <400> 65 caaatagcca cccacaccac 20 <210> 66 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> GBSS1-r <400> 66 cttgcagatg ttcttcctga tg 22 <210> 67 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> AcPh-f <400> 67 agttgtggtt taagcatagg 20 <210> 68 <211> 26 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> AcPh-r <400> 68 attgtccttt tctttaaagt ttatta 26 <210> 69 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> CBG-f <400> 69 agcttcccta atggcttcgt 20 <210> 70 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> CBG-r <400> 70 atttgccaac ttttggatgg 20 <210> 71 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SH51-f <400> 71 attcttgatg aaaataatta actag 25 <210> 72 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SH51-r <400> 72 ggttaaccat cttataaaat ttgtc 25 <110> SNU R & DB FOUNDATION <120> Marker for evaluation of eating quality of Japonica rice and uses          the <130> PN09006 <160> 72 <170> KopatentIn 1.71 <210> 1 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> A6-f <400> 1 ccagctgtac gcctgtacta c 21 <210> 2 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> A6-r <400> 2 ccagctgtac gtcttcccca gc 22 <210> 3 <211> 19 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> A7-f <400> 3 tgcctcgcac cagaaatag 19 <210> 4 <211> 16 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> A7-r <400> 4 tgcctcgcac catgag 16 <210> 5 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B1-f <400> 5 gtttcgctcc tacagtaatt aaggg 25 <210> 6 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B1-r <400> 6 gtttcgctcc catgcaatct 20 <210> 7 <211> 16 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B43-f <400> 7 ggccggcatg actcac 16 <210> 8 <211> 18 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B43-r <400> 8 actggccggc atcaagac 18 <210> 9 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> F6-f <400> 9 accactccat atatatcatc caaag 25 <210> 10 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> F6-r <400> 10 accactccat atcaccacaa gg 22 <210> 11 <211> 18 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G4-f <400> 11 gagaccgata tgcgattc 18 <210> 12 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G4-r <400> 12 gtggtgttta gatccagaga ctta 24 <210> 13 <211> 29 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G22-f <400> 13 ctcactcaaa tttacagtgc attttcttg 29 <210> 14 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G22-r <400> 14 agggccatga tacaagactc tgt 23 <210> 15 <211> 17 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G28-f <400> 15 ggcggtcgtt ctgcgat 17 <210> 16 <211> 28 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G28-r <400> 16 ggagaatccc acagtaagtt tttctttg 28 <210> 17 <211> 18 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> J6-f <400> 17 gtcggagtgg tcagaccg 18 <210> 18 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> J6-r <400> 18 gtcggagtgg atggagtagc 20 <210> 19 <211> 16 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> M2CG-f <400> 19 acaacgcctc cgatga 16 <210> 20 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> M2CG-r <400> 20 acaacgcctc cgacaacaag at 22 <210> 21 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> M11-f <400> 21 gtccactgtg accacaacat 20 <210> 22 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> M11-r <400> 22 gtccactgtg gggattgttc 20 <210> 23 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> P5-f <400> 23 acaacggtcc gtccttgctt 20 <210> 24 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> P5-r <400> 24 acaacggtcc aacagatact tttga 25 <210> 25 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S13-f <400> 25 gtcgttcctg tggttaggac agggt 25 <210> 26 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S13-r <400> 26 gtcgttcctg ctggtgtctc agat 24 <210> 27 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> T16-f <400> 27 ggtgaacgct gtagttggaa tata 24 <210> 28 <211> 26 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> T16-r <400> 28 ggtgaacgct cagatttaaa tataat 26 <210> 29 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> WK9-f <400> 29 cccgcagtta gatgcaccat t 21 <210> 30 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> WK9-r <400> 30 ccgcagttag atcaagtggc 20 <210> 31 <211> 28 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> E30-f <400> 31 tacctggttg atgtatacag atctggtt 28 <210> 32 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> E30-r <400> 32 atccctcgat ccctctagca ttat 24 <210> 33 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B7-f <400> 33 caggtgtggg ttacaaggat ga 22 <210> 34 <211> 19 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> B7-r <400> 34 caggtggttc acggccttt 19 <210> 35 <211> 29 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G49A-f <400> 35 aatccagaca tgaaatttat atgcagata 29 <210> 36 <211> 28 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G49A-r <400> 36 aatccagaca tgttgtcctc aatttttg 28 <210> 37 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G81-f <400> 37 tacctgaacc agcaagcatg cgcg 24 <210> 38 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> G81-r <400> 38 tacctgaacc agtataatct ttg 23 <210> 39 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> P3-f <400> 39 aacgggccaa aaacggaggt 20 <210> 40 <211> 15 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> P3-r <400> 40 aacgggccaa cgcag 15 <210> 41 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Wx-f <400> 41 ctttgtctat ctcaagacac 20 <210> 42 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Wx-r <400> 42 tttccagccc aacaccttac 20 <210> 43 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SS1-f <400> 43 gatccgtttt tgctgtgccc 20 <210> 44 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SS1-r <400> 44 cctcctctcc gccgatcctg 20 <210> 45 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE1-f1 <400> 45 atttctttgg ccacaggcga 20 <210> 46 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE1-r1 <400> 46 cccagattcg gaacaagaac 20 <210> 47 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE1-f2 <400> 47 gagttgagtt gcgtcagatc 20 <210> 48 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE1-r2 <400> 48 aatgaggttg cttgctgctg 20 <210> 49 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE3-f <400> 49 gtcttggact cagatgctgg actc 24 <210> 50 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SBE3-r <400> 50 atgtataact ggcagttcga acgg 24 <210> 51 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SSIIa-f7 <400> 51 ctggatcact tcaagctgta cgac 24 <210> 52 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SSIIa-r1 <400> 52 gccggccgtg cagatcttaa c 21 <210> 53 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SSIIa-f22 <400> 53 caaggagagc tggagggggc 20 <210> 54 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SSIIa-r21 <400> 54 acatgccgcg cacctggaaa 20 <210> 55 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S3cI-f <400> 55 ccactctcat gtccttgaac 20 <210> 56 <211> 18 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S3cI-r <400> 56 gccatgacat ttggacat 18 <210> 57 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S3cII-f <400> 57 ttccatgatg tgccactctc 20 <210> 58 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> S3cII-r <400> 58 ggacaaatgt tttcagtgaa taaat 25 <210> 59 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> TreB-f <400> 59 cactccagtt cctgctcaaa 20 <210> 60 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> TreB-r <400> 60 cactccagtt cctgctcaaa 20 <210> 61 <211> 19 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> AMs-f <400> 61 cttccaagga ccccatcct 19 <210> 62 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> AMs-r <400> 62 cccaacatct ccgtcagaat 20 <210> 63 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> GPA-f <400> 63 aatacgcggc cttctcctat 20 <210> 64 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> GPA-r <400> 64 ttgatccgaa tgggtcaaat 20 <210> 65 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> GBSS1-f <400> 65 caaatagcca cccacaccac 20 <210> 66 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> GBSS1-r <400> 66 cttgcagatg ttcttcctga tg 22 <210> 67 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> AcPh-f <400> 67 agttgtggtt taagcatagg 20 <210> 68 <211> 26 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> AcPh-r <400> 68 attgtccttt tctttaaagt ttatta 26 <210> 69 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> CBG-f <400> 69 agcttcccta atggcttcgt 20 <210> 70 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> CBG-r <400> 70 atttgccaac ttttggatgg 20 <210> 71 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SH51-f <400> 71 attcttgatg aaaataatta actag 25 <210> 72 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> SH51-r <400> 72 ggttaaccat cttataaaat ttgtc 25  

Claims (7)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 서열번호 3 및 4의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 5 및 6의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 11 및 12의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 17 및 18의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 19 및 20의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 21 및 22의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 23 및 24의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 29 및 30의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 31 및 32의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 55 및 56의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 61 및 62의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 63 및 64의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 및 서열번호 69 및 70의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트 또는Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 3 and 4; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 5 and 6; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 11 and 12; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 17 and 18; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 19 and 20; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 21 and 22; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 23 and 24; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 29 and 30; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 31 and 32; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 55 and 56; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 61 and 62; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 63 and 64; And oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 69 and 70 or 서열번호 5 및 6의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 9 및 10의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 11 및 12의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 15 및 16의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 19 및 20의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 21 및 22의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 23 및 24의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 31 및 32의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 37 및 38의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 51 및 52의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 53 및 54의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 55 및 56의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 63 및 64의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 67 및 68의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 및 서열번호 69 및 70의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트;Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 5 and 6; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 9 and 10; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 11 and 12; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 15 and 16; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 19 and 20; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 21 and 22; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 23 and 24; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 31 and 32; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 37 and 38; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 51 and 52; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 53 and 54; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 55 and 56; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 63 and 64; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 67 and 68; And oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 69 and 70; 및 증폭 반응을 수행하기 위한 시약을 포함하는, 쌀의 식미를 평가하기 위한 키트.And a reagent for conducting an amplification reaction. 제4항에 있어서, 상기 쌀은 자포니카(Japonica) 쌀인 것을 특징으로 하는 키트.The kit as claimed in claim 4, wherein the rice is japonica rice. 벼 시료에서 게놈 DNA를 분리하는 단계;Separating genomic DNA from the rice sample; 상기 분리된 게놈 DNA를 주형으로 하고,Using the isolated genomic DNA as a template, 서열번호 3 및 4의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 5 및 6의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 11 및 12의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 17 및 18의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 19 및 20의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 21 및 22의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 23 및 24의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 29 및 30의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 31 및 32의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 55 및 56의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 61 및 62의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 63 및 64의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 및 서열번호 69 및 70의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트 또는Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 3 and 4; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 5 and 6; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 11 and 12; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 17 and 18; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 19 and 20; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 21 and 22; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 23 and 24; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 29 and 30; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 31 and 32; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 55 and 56; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 61 and 62; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 63 and 64; And oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 69 and 70 or 서열번호 5 및 6의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 9 및 10의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 11 및 12의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 15 및 16의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 19 및 20의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 21 및 22의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 23 및 24의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 31 및 32의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 37 및 38의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 51 및 52의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 53 및 54의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 55 및 56의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 63 및 64의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 서열번호 67 및 68의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트; 및 서열번호 69 및 70의 올리고뉴클레오티드 프라이머 세트를 이용하여 증폭 반응을 수행하여 표적 서열을 증폭하는 단계; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 5 and 6; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 9 and 10; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 11 and 12; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 15 and 16; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 19 and 20; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 21 and 22; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 23 and 24; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 31 and 32; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 37 and 38; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 51 and 52; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 53 and 54; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 55 and 56; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 63 and 64; Oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 67 and 68; And amplifying the target sequence by performing an amplification reaction using the oligonucleotide primer sets of SEQ ID NOs: 69 and 70; 상기 증폭 산물의 염기서열을 결정하는 단계; 및 Determining a base sequence of the amplification product; And 상기 결정된 염기서열 간의 변이 유무를 통계처리하는 단계를 포함하는, 쌀의 식미평가 방법.Statistical processing of the presence or absence of variation between the determined base sequence, Rice's taste evaluation method. 제6항에 있어서, 상기 쌀은 자포니카(Japonica) 쌀인 것을 특징으로 하는 방법.7. The method of claim 6, wherein the rice is Japonica rice.
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