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    eDNA 메타바코딩을 활용한 신갈지 플랑크톤 군집의 시·공간적 분포 특성 = Spatiotemporal patterns of plankton communities based on eDNA metabarcoding

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    https://www.riss.kr/link?id=T17389226

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 환경 DNA(eDNA) 메타바코딩 기법을 활용하여 신갈지의 식물플랑 크톤 및 동물플랑크톤 군집의 시·공간적 변동 특성과 환경적 결정 요인을 분석하 였다. 2021년, 2022년 4월과 10월에 유입부, 중앙부, 유출부의 세 공간 구역과 수심별(표층–중층–저층) 시료를 채취하였다. 분석 결과, 식물플랑크톤은 5문 17 강 130속, 동물플랑크톤은 2문 3강 43속이 검출되었다. PERMANOVA와 NMDS 분석에서 공간적 군집 구분이 뚜렷하게 나타났으며, 계절과 위치 요인이 군집 조성에 주요하게 작용하였다. Spearman 상관분석 결과, 규조류 Aulacoseira는 전기전도도 및 총유기탄소와 음의 상관을, 요각류 Eudiaptomus 는 빈영양 환경에서 높은 민감도를 보였다. 또한 수온(12.6–20.3 °C)과 용존산소 (6–14 mg/L)는 군집 구조를 결정짓는 주요 환경 요인으로 작용하였으며, 각 분 류군은 뚜렷한 온도·산소 선호 범위를 보였다. 이는 환경요인이 다중 경로를 통 해 플랑크톤 군집을 선택하고 조절하는 생태적 여과 작용이 존재함을 시사한다. 본 연구는 eDNA 메타바코딩이 호소 생태계의 시·공간적 변동을 고해상도로 탐 지할 수 있는 유용한 도구임을 보여주었으며, 향후 원격탐사 자료와의 통합을 통 해 장기적 수생태 모니터링과 기후변화 대응형 관리 전략 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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    본 연구는 환경 DNA(eDNA) 메타바코딩 기법을 활용하여 신갈지의 식물플랑 크톤 및 동물플랑크톤 군집의 시·공간적 변동 특성과 환경적 결정 요인을 분석하 였다. 2021년, 2022년 4월과 10월에 유...

    본 연구는 환경 DNA(eDNA) 메타바코딩 기법을 활용하여 신갈지의 식물플랑 크톤 및 동물플랑크톤 군집의 시·공간적 변동 특성과 환경적 결정 요인을 분석하 였다. 2021년, 2022년 4월과 10월에 유입부, 중앙부, 유출부의 세 공간 구역과 수심별(표층–중층–저층) 시료를 채취하였다. 분석 결과, 식물플랑크톤은 5문 17 강 130속, 동물플랑크톤은 2문 3강 43속이 검출되었다. PERMANOVA와 NMDS 분석에서 공간적 군집 구분이 뚜렷하게 나타났으며, 계절과 위치 요인이 군집 조성에 주요하게 작용하였다. Spearman 상관분석 결과, 규조류 Aulacoseira는 전기전도도 및 총유기탄소와 음의 상관을, 요각류 Eudiaptomus 는 빈영양 환경에서 높은 민감도를 보였다. 또한 수온(12.6–20.3 °C)과 용존산소 (6–14 mg/L)는 군집 구조를 결정짓는 주요 환경 요인으로 작용하였으며, 각 분 류군은 뚜렷한 온도·산소 선호 범위를 보였다. 이는 환경요인이 다중 경로를 통 해 플랑크톤 군집을 선택하고 조절하는 생태적 여과 작용이 존재함을 시사한다. 본 연구는 eDNA 메타바코딩이 호소 생태계의 시·공간적 변동을 고해상도로 탐 지할 수 있는 유용한 도구임을 보여주었으며, 향후 원격탐사 자료와의 통합을 통 해 장기적 수생태 모니터링과 기후변화 대응형 관리 전략 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study used eDNA metabarcoding in a small reservoir (Singal Reservoir) to examine how phytoplankton and zooplankton communities vary across space (inflow, central, outflow) and time (April vs. October). A total of 130 phytoplankton genera and 43 zooplankton genera were detected, with clear seasonal and spatial shifts linked to changes in temperature, dissolved oxygen, and habitat zone. Specific taxonomic groups showed distinct patterns (e.g., Cryptophyta in the central zone, Bacillariophyta in the inflow in October, Rotifera dominating the inflow, Arthropoda dominating central/outflow). Vertical (depth-related) differences in community structure were relatively small, suggesting that in small reservoirs like Singal, surface sampling alone can effectively
    capture plankton community patterns. The study further suggests that integrating eDNA monitoring with remote-sensing data could support large-scale prediction of ecosystem change and the development of
    resilience-based reservoir management strategies.
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    This study used eDNA metabarcoding in a small reservoir (Singal Reservoir) to examine how phytoplankton and zooplankton communities vary across space (inflow, central, outflow) and time (April vs. October). A total of 130 phytoplankton genera and 43 z...

    This study used eDNA metabarcoding in a small reservoir (Singal Reservoir) to examine how phytoplankton and zooplankton communities vary across space (inflow, central, outflow) and time (April vs. October). A total of 130 phytoplankton genera and 43 zooplankton genera were detected, with clear seasonal and spatial shifts linked to changes in temperature, dissolved oxygen, and habitat zone. Specific taxonomic groups showed distinct patterns (e.g., Cryptophyta in the central zone, Bacillariophyta in the inflow in October, Rotifera dominating the inflow, Arthropoda dominating central/outflow). Vertical (depth-related) differences in community structure were relatively small, suggesting that in small reservoirs like Singal, surface sampling alone can effectively
    capture plankton community patterns. The study further suggests that integrating eDNA monitoring with remote-sensing data could support large-scale prediction of ecosystem change and the development of
    resilience-based reservoir management strategies.

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    목차 (Table of Contents)

    • 그림 목차 ⅱ
    • 표 목차 ⅲ
    • 국문 초록 ⅳ
    • 1. 서론 1
    • 2. 재료 및 방법 5
    • 그림 목차 ⅱ
    • 표 목차 ⅲ
    • 국문 초록 ⅳ
    • 1. 서론 1
    • 2. 재료 및 방법 5
    • 가. 연구지역 및 샘플링 방법 5
    • 나. 환경요인 측정 및 분석 5
    • 다. DNA 추출 및 라이브러리 제작 7
    • 라. 생물정보학(Bioinformatic) 분석 7
    • 마. 통계 분석 8
    • 3. 결과 9
    • 가. 환경요인 9
    • 1) 수질 특성의 시공간적 변동 9
    • 2) 환경변수 간 상관관계 11
    • 나. 플랑크톤 군집 구성 및 분포 12
    • 1) 식물플랑크톤의 분류군 구성 및 계절별 변동 12
    • 2) 식물플랑크톤 상위 20속의 시공간적 분포 12
    • 3) 동물플랑크톤 군집의 분류군 구성 및 다양성 양상 14
    • 4) 동물플랑크톤 상위 20속의 시공간적 분포 14
    • 5) 수심별 출현 속 분석 16
    • 다. 시공간적 규모에 따른 다양성 패턴 18
    • 1) 플랑크톤 군집 간 다양성 지수 비교 18
    • 2) 군집 구조의 시공간적 변화(NMDS) 20
    • 라. 시공간적 패턴에 영향을 미치는 환경요인 22
    • 1) 플랑크톤 군집과 환경요인 간의 상관분석 22
    • 2) 수온과 용존산소(DO)가 플랑크톤 군집에 미치는 영향 24
    • 4. 고찰 26
    • 5. 결론 30
    • 참고문헌 31
    • Abstract(영문초록) 43
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