해양수산부 국립수산과학원(NIFS, 원장 최완현)은 국내 토종 전복을 보호·보존하기 위해 유전체 정보를 이용한 종(種) 판별기술을 개발했다고 밝혔다.

 수과원은 국내 토종 전복류 4종의 유전체 정보를 분석해 각각의 종을 판별할 수 있는 종 특유의 유전자마커를 발굴했다.

 이번에 발굴한 종판별용 단일염기변이서열(SNP, Single Nucleotide Polymorphism)유전자마커는 총 41개로 순종과 교잡종, 말전복과 왕전복, 북방전복과 둥근전복을 구분할 수 있게 됐다.

 전복류는 유전학적으로 매우 가까운 관계에 있는 생물로 기존의 염기서열분석과 같은 유전자분석법으로는 이들의 종을 판별하기에 어려움이 있어, 유전자마커 조합 정보를 이용한 인공지능 기반 기계학습 분석법이 활용됐다.
 기계학습(machine learning)은 인공지능의 한분야로 컴퓨터 프로그램이 데이터 처리 경험을 통해 자동으로 학습·분석하여 결과를 도출하는 기술이다.

 수과원은 한국수산자원공단이 국내 연안(남해, 동해)에서 수집한 전복 864개체에 대해 이번에 발굴한 유전자마커를 적용한 결과, 교잡종 602개체(69.7%), 북방전복 26개체(3%), 까막전복 165개체(19.1%), 왕전복 26개체(3%), 말전복 45개체(5.2%)로 교잡종의 비율이 높은 것으로 나타났다.

 바다생물의 경우 서식에 적정한 수온에 따라 분포하는데, 특히 전복을 포함한 패류는 수온 변화를 감지하여 스스로 성성숙과 산란을 조절한다.

 해수온도가 변하게 되면 그 지역에 서식하던 수산생물이 적정 수온대의 서식지를 찾아 이동해 기존 생물과 서식지를 공유하면서 자연적으로 교잡 현상이 발생하게 된다.

 김영옥 국립수산과학원 생명공학과장은 “우리나라 토종 전복을 보호·보존하고 체계적으로 관리하는 것은 중요한 일이다”며, “해역특성을 고려한 방류사업 등에 유전체 정보가 적극 활용될 수 있도록 관계 기관과의 협업체계를 구축해 나갈 계획이다”라고 말했다.