국내 유통 목재 펠릿 구성 수종 확인을 위한 메타바코딩 분석

서 론

전세계 불법 목재 유통은 15~30%으로 예상되며(Nellemann, 2012), 불법 목재 생산을 위한 불법 벌채는 산림 파괴에 의한 생물다양성 감소와 기후 온난화 등에 문제를 야기하며, 목재 시장을 교란한다(Reboredo, 2013; Dormontt et al., 2015),. 우리나라는 목재 자급률이 2022년 기준 15%로 수입 의존도가 높아, 불법 목재 유통에 대한 우려가 높은 상황이다(Ahn, 2024).

APEC(Asia Pacific Economic Cooperation)에서는 회원국들에게 합법적 목재 교역 촉진을 위한 제도 도입을 권장하고 있으며, 미국, 호주, 일본 등을 비롯한 회원국들에서는 관련 법률을 제정하여 시행 중이며, 국내에서는 ‘목재의 지속가능한 이용에 관한 법률’을 개정하여 2018년도부터 합법목재 교역촉진제도를 시행하고 있다(Ahn, 2024). 해당 법률에서는 원목, 제제목, 합판, 목재 펠릿 등 수입 목재 제품을 대상으로 수입업자가 합법성을 입증하도록 하고 있다. 특히, 합판이나 목재 펠릿과 같은 혼합 목재제품의 합법성 입증은 제품의 목재수종 비율표, 원산지, 원자재별 공급업체 정보 등 자료를 제출하도록 되어있다. 따라서, 업자의 제출 자료 내 구성 수종 정보와 현물의 일치 여부를 확인하기 위한 과학적 식별 기술이 필요하다(Ahn, 2024).

기존에는 현미경을 사용한 해부학적 분류에 의존하여 목재 수종 식별이 이루어져 왔으나(Dormontt et al., 2015), 종 수준의 분류가 불가능하고(Gasson, 2011), 해부학적 지식이 있는 전문가가 필요하다는 단점이 있다(Dormontt et al., 2015). DNA 분석 기법은 생물 유전체의 일부 염기서열 정보로 종, 개체 등의 정보를 추적하는 방법이다(Dormontt et al., 2015; Jiao et al., 2020). 수종 식별에는 주로 matK, rbcL, psbC 등 chloroplast DNA 영역이나, ITS와 같은 nuclear DNA의 염기서열 정보가 사용된다(Cheng et al., 2016; Jiao et al., 2020). 이중 ITS 영역은 종간 식별 능력이 높아, 식물 종 분류에 널리 사용되고 있다(Cheng et al., 2016).

메타바코딩 분석법은 기존의 단일 종 DNA 염기서열을 분석하는 것과는 달리, 여러 종이 섞여 있는 시료의 유전체를 분석하는 데 사용되는 기법이다(Deiner et al., 2017). 물, 토양, 분변 등 복수 종이 섞여 있는 시료 유전체를 대상으로 HTS(High Throughput Sequencing) 분석을 실시하여 단시간 내에 대량의 유전 정보를 얻어내 종 식별에 사용할 수 있다(Taberlet et al., 2012; Creer et al., 2016; Denier et al., 2017). 목재 펠릿과 같이 여러 수종이 섞여 있는 목재 제품을 대상으로 메타바코딩 분석법이 적합할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 복수 수종 목재 제품의 구성 수종 식별 기술로써 국내 유통 목재 펠릿으로부터의 DNA 추출부터 ITS2 영역 메타바코딩 분석, BLAST 수종 동정까지의 방법론을 제공하고자 한다. 또한 연구가 거의 이루어지지 않았던 목재 펠릿 유전체 메타바코딩 분석에 대한 사전 연구로써 필요 사항 및 주의점을 파악하여 제시하고자 한다.

재료 및 방법

결과 및 고찰

염기서열 분석결과 3,262,500개, 총 길이 982,012,500 bp의 염기서열이 분석되었다. Quality filtering 및 denoising 후 총 8,506개 reads가 ASVs 형성에 사용되었으며, 총 40개의 ASVs가 만들어졌다(Table 2).

40개 ASV 중 35개가 동정에 성공하였으며, 분류된 속(genus)별 비율은 Pinus 32.5%, Larix 22.5%, Quercus 15%, Rosa 7.5% 등의 순서로 나타났다(Table 3, Figure 1). 해당 속들은 전세계적으로 분포 범위가 넓고, 경제적으로도 광범위하게 사용되는 분류군들이다(Gernandt et al., 2005; Bruneau et al., 2007; Goryachkina et al., 2013; Hubert et al., 2014). 속 수준 동정이 된 ASV 중, ASV005, ASV014, ASV018은 단일 종을 특정하는 데 실패하였다. ASV005가 분류된 Pinus sylvestris, P. thunbergii, P. taiwanensis, P. hwangshanensis은 Pinus 아절(subsection) 포함되어 유전적으로도 매우 가까우며(Zeb et al., 2020), ASV014(Quercus dentate, Q. mongolica, Q. serrata)와 ASV018(Quercus variabilis, Q. acutissima)이 분류된 종들은 Quercus 속내에서 Quercus 절(section)과 Cerris 절로 각각 나뉘며, 각 절 내 종들은 유전적으로 가까운 근연 관계이다(Zhou et al., 2022). 종간 매우 가까운 근연 관계에 의해 ITS 영역 염기서열이 동일하여, 종 수준에서 단일 종으로 분류가 실패한 것으로 판단된다.

Figure 1. Identified taxa composition (%) for 40 ASVs in genus level.

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동정된 분류군들 중 목재 수종 외의 종들도 포함되어 있었다(Table 3). 콩속(Glycine), 개불알풀속(Veronica)은 초본 식물 분류군으로, 목재의 벌채나 운송 과정에서 포함된 것으로 생각된다. Erythrobasidium 속은 효모(yeast)에 속하는 속으로, 기존 사례에서 식물 시료로부터 분리된 경우가 있었고(Nakase et al., 2003), 본 연구에서도 식물체에 서식하던 효모의 유전체가 분석에 포함된 것으로 판단된다. Ascidia 속은 멍게, 미더덕이 포함된 해초강(Ascidiacea)에 속하며, 바다에 서식하는 분류군이다(Shenkar and Swalla, 2011). 목재 자재의 운송 과정에서 바다모래와 같은 건축 자재의 운송 장비가 겸용되어 섞여 들어간 유전체인 것으로 여겨진다. 이와 같이 원자재 자체 또는 제작 및 운송 과정에서 포함되는 목재 수종 이외의 유전체가 나타날 수 있다는 점을 분석에 있어 고려해야 할 것이다.

실험에 사용된 9개 시료들 각각의 구성 수종 동정 결과에서는 시료별 분류군 구성에 차이가 큰 것으로 나타났다(Figure 2). 제작 과정 중 파쇄된 목재가 고르게 배합되지 않기 때문으로 생각된다. 펠릿 제품의 복수 수종 동정에 있어 소수의 시료를 사용하는 것은 잘못된 동정 결과를 야기할 수 있으므로, 다수의 시료가 분석에 활용되어야 할 것이다.

Figure 2. Genus level taxa composition (%) for each wood pellet samples.

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본 연구는 시중에 판매되는 목재 펠릿 내 구성 수종 동정을 위한 메타바코딩 분석을 실시하고, 해당 방법론과 결과의 유의점을 제공하는데 의의가 있다고 판단된다. 다만, 구매 과정 중 정확한 구성 수종을 알 수 없어, 유전 분석 결과의 정확도를 파악할 수는 없었다. 추후 제작 과정부터 원자재 수종이 파악 가능한 제품이나 자체 제작한 펠릿 시료를 활용하여 메타바코딩 분석법의 정확도를 측정할 필요가 있으며, 이와 함께 기존 해부학적 방법과의 효율성 비교도 필요할 것으로 판단된다. 또한 일부 종 수준에서의 변별력이 떨어지는 문제(e.g. ASV005, ASV014, ASV018)와 식물 분류군 이외의 유전체가 포함되는 문제(e.g. Ascidia)를 해결하기 위해, 식물 분류군에 특이적으로 적용할 수 있는 chloroplast DNA 영역 메타바코딩 분석을 추가로 실시하여 ITS 영역과의 교차 검증으로 정확성을 높일 수 있을 것이다.