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ISSN : 2287-5824(Print)
ISSN : 2287-5832(Online)

Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science Vol.46 No.1 pp.27-37
DOI : https://doi.org/10.5333/KGFS.2026.46.1.27

Assessment of Drought Tolerance during Seed Germination in Domestic and Exotic Italian Ryegrass Cultivars and Germplasm

Jung Min Kim, Chang-Woo Min, Ki-Won Lee, Bo Ram Choi, Hyung Soo Park, Sang-Hoon Lee, Yowook Song*

Forages Production Systems Division, National Institute of Animal Science, Rural Development Administration, Cheonan 31000

^*Corresponding author: Yowook Song, Rural Development Administration, Cheonan 31000, Republic of Korea.Tel: +82-41-580-6763, Fax: +82-41-580-6779, E-mail: songs0806@korea.kr

Received March 20, 2026 Review March 25, 2026 Accepted March 26, 2026

Abstract

Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam.) is a major winter forage crop requiring improved drought tolerance under climate change. This study evaluated 42 accessions, consisting of 20 Korean cultivars and 22 exotic germplasm under four polyethylene glycol (PEG) concentrations (0, 10, 15, and 20%) to assess germination and early seedling responses to drought stress. Increasing PEG levels significantly reduced germination percentage (GP), germination energy (GE), germination index (GI), and seedling vigor index (SVI), while mean germination time (MGT) increased. At 20% PEG, GP decreased by approximately 74% compared with the control. Early seedling vigor, expressed as SVI (integrating fresh weight, shoot length, and root length) also declined depending on concentration. Germination traits (GE and GI) showed strong positive correlations with SVI, indicating that early germination performance was closely associated with subsequent growth under drought stress. Fuzzy comprehensive evaluation and principal component analysis consistently identified several accessions (Earlybird, IR602, IR901, Florida 98, Maximus, Orlando, and Moscovsky 74) as relatively drought tolerant. Overall, the integration of germination and seedling vigor index provides a reliable phenotypic screening approach for identifying drought-tolerant Italian ryegrass.

Key Words : Italian ryegrass , Drought stress , Seed germination , Seedling vigor index , Fuzzy comprehensive evaluation

국 ‧ 내외 이탈리안 라이그라스 품종 및 유전자원의 종자 발아 내건성 평가

김정민, 민창우, 이기원, 최보람, 박형수, 이상훈, 송요욱*

국립축산과학원 조사료생산시스템과

초록

키워드 :

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Funding:

Ⅰ. 서론

이탈리안 라이그라스(Italian ryegrass, IRG)는 사료가치와 가 축 기호성이 높아 국내 겨울철 주요 사료작물로 널리 재배되고 있으며, 2024년 기준 전체 동계 사료작물 재배면적의 약 85% 수 준으로 상당 부분을 차지한다(Garner, 1963;MAFRA, 2024). 그 러나 이탈리안 라이그라스는 국내에서 주로 답리작으로 재배되는 특성상 내습성은 우수한 반면 내건성이 상대적으로 취약한 것으 로 알려져 있으며, 이에 따라 남부지역에서는 봄철 가뭄 발생 시 이탈리안 라이그라스 건물수량이 9.4% 감소하여 생산성 저하가 나타났다는 연구결과가 보고된 바 있다(Yang et al., 2025). 또한 실제로 농업 생산에서 수분 부족으로 인한 생육 저해가 수확량 감소의 주된 요인임을 보고하였고, 전 세계적으로도 가뭄 피해가 작물 생산량 감소의 가장 큰 원인 중 하나로 지목되고 있다(Boyer, 1982;Lesk et al., 2016). 한편 우리나라 중부지역의 경우 이상기 후로 봄 가뭄 발생 빈도가 높아지는 경향을 보이고 있으며, 안정적 인 조사료 생산을 위해 이탈리안 라이그라스의 가뭄 대응능력 향 상이 중요한 과제로 대두되고 있다(Kim et al., 2015a;Seo et al., 2010). 이러한 배경에서 최근 기후변화에 따른 초지 및 사료작물 생산성 저하 문제를 극복하기 위해 내건성 증진을 위한 연구와 육종 노력이 국내·외에서 활발히 요구되고 있다.

가뭄 스트레스는 식물의 생장과 발달 전반에 복합적인 영향을 미쳐 수량과 품질을 저하시키는 주요 비생물적 요인이다. Lawlor and Cornic (2002)은 식물체 내 수분 결핍이 엽록소 함량 감소와 광합성 효율 저하로 직결됨을 밝혔으며, Chaves et al. (2009)는 가뭄 상태에서 기공 폐쇄와 광합성 효소 활성 감소로 탄소 동화 능력이 급격히 떨어진다고 보고하였다. 또한 수분 부족으로 인한 삼투 잠재력 감소는 식물세포의 탈수를 유발하여 막 손상과 세포 구조 교란을 가져오며, 이 과정에서 활성산소종(ROS)이 과도하 게 축적되어 항산화 효소계의 변화를 초래한다(DaCosta and Huang, 2006;Blum, 2017). DaCosta and Huang (2006)은 한지 형 목초인 퍼레니얼 라이그라스에서 가뭄 스트레스 시 탄수화물 대사 산물이 축적되고 항산화 효소 활성이 변동되어 산화적 스트 레스에 대응한다고 보고하였으며, 이탈리안 라이그라스에서도 가 뭄 조건에서 수분 이용효율, 엽록소 형광, 상대수분함량 및 생장 량 유지 능력에 품종 간 유의한 차이가 보고된 바 있다(Lee et al., 2022;Yoon et al., 2024). 이는 이탈리안 라이그라스 내에서도 유전적 변이에 따른 내건성 차이가 존재함을 시사하며, 가뭄에 강 한 품종 선발 및 육종이 가능함을 보여준다.

가뭄 스트레스 평가를 위한 연구 방법으로 토양 수분 조절이 가장 실제적이나, 자연 환경에서 강우와 토양 수분 변동을 제어 하기 어려워 반복성과 재현성이 제한되는 한계가 있다. 이에 따 라 인위적인 건조 스트레스 부여 기법으로 폴리에틸렌글리콜 (PEG)을 이용한 삼투 스트레스 처리법이 널리 활용되고 있다 (Khodarahmpour, 2011;Mahpara et al., 2022;Açıkbaş, 2025). 고분자 화합물인 PEG는 용액의 삼투포텐셜을 감소시켜 식물체 의 수분 흡수를 제한함으로써 수분 결핍 환경을 간접적으로 모사 하는 방법으로 알려져 있다(Michel and Kaufmann, 1973). 특히 이탈리안 라이그라스를 대상으로 한 종자 발아 단계의 PEG 처리 는 초기 생육 반응을 기반으로 품종 간 내건성 차이를 신속하게 평가할 수 있는 스크리닝 기법으로 활용되고 있다(Açıkbaş, 2025;Passos et al., 2026).

본 연구에서는 이러한 PEG 기반 평가 결과를 종합적으로 해 석하기 위하여 퍼지 소속함수(membership function)를 이용한 종 합지수(MFV, membership function value)를 산출하였다. MFV 는 각 형질 값을 최소–최대 정규화하여 0과 1 사이의 무차원 값으 로 변환한 후 평균하여 계산하는 방법으로, 다형질 정보를 통합적 으로 평가하는 데 널리 활용되어 왔다(Chen et al., 2012;Ding et al., 2018). 이 방법은 형질 간 단위와 변동 폭의 차이를 보정하 면서 내건성 수준을 상대적으로 비교할 수 있는 장점이 있으며, 본 연구에서는 MFV 값을 기준으로 품종 및 유전자원의 내건성 등급을 구분하였다.

국내 이탈리안 라이그라스 연구에서는 주로 품종 개발과 생산 성 향상에 초점이 맞춰져 왔으며, 파종시기 조정이나 재배지 선 택, 국내·외 품종 비교 등 생산 안정화에 관한 다양한 연구가 이 루어져 왔다(Kim et al., 2015a;Kim et al., 2015b). 그러나 가뭄 스트레스 하에서 이탈리안 라이그라스의 생리·생태적 반응 특성 구명과 내건성 평가에 관한 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 PEG 기반 삼투 스트레스 조건에서 이탈리 안 라이그라스의 발아 및 초기 유묘 활력을 종합적으로 평가하여 계통 간 내건성 차이를 분석하고, 이를 바탕으로 내건성 품종 육 성 및 재배 관리 수립을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.

Ⅱ. 재료 및 방법

1. 시험품종 및 PEG 처리

본 연구는 이탈리안 라이그라스를 공시초종으로 설정하여 국 내 품종 20점과 국외 유전자원 22점을 활용하여 연구를 진행하였 다. 공시재료에 대한 정보는 Table 1과 같다. 내건성 평가를 위해 치상 전 종자 소독은 70% 에탄올에서 30초간 침지, 5% sodium hypochlorite 용액을 첨가하여 30분간 교반한 후 표면살균을 한 후 증류수에서 1분간 린싱을 하였다. 소독한 종자는 9cm petri dish에 여과지 2장을 깔고 polyethylene glycol(PEG-6000) 농도 를 0%, 10%, 15% 및 20%로 각각 제조하였으며, 15립씩 2반복 으로 치상하여 24±2℃, 암조건의 생장상에서 배양하였다. 각 처 리구들은 3일 간격으로 PEG 농도별 5ml 씩 공급하였다.

2. 발아 관련 지수 평가

이탈리안 라이그라스 종자의 가뭄 스트레스에 대한 발아 특성 을 정량적으로 평가하기 위해 다음과 같은 발아 지표들을 산출하 였다. 각 지표는 모든 기내 발아 실험에서 1일 간격으로 기록된 일별 발아 데이터를 기반으로 계산되었으며, 총 발아 기간은 10 일로 설정하였다.

(1) 총 발아율(germination percentage, GP): 총 발아 종자 수 (NGS)를 전체 파종 종자 수(TS)로 나눈 후 백분율로 환산하여 계산하였다(Scott et al., 1984).

$G P (%) = (\frac{N G S}{T S}) \times 100$
(2) 평균 발아일수(mean germination time, MGT): 하루 단위 로 누적 발아 수(N_i)와 발아 소요일수(T_i)를 곱한 값을 전체 발아 종자 수로 나눈 평균 발아 소요일수이다(Ellis and Roberts, 1981).

$M G T = \frac{Σ (N_{i} \times T_{i})}{Σ N_{i}}$
(3) 발아 균일성 계수(coefficient of uniformity of germination, CUG): 평균 발아일수(MGT)와 각 일차의 발아일수(t), 해당 일차 의 발아 종자 수(n)를 이용하여 발아 시점의 분산도를 나타낸다. 값이 높을수록 발아의 균일성이 높을 것을 의미한다(Bewely and Black, 1994).

$C U G = \frac{Σ n}{Σ [{(M G T - t)}^{2} \cdot n)]}$
(4) 발아세(germination energy, GE): 4일 차까지 발아한 종자 수(T₄)를 전체 종자 수(N)로 나눈 값으로 초기 발아 활력을 나타 낸다(Domin et al., 2019).

$G E (%) = (\frac{T_{4}}{N}) \times 100$
(5) 발아지수(germination index, GI): 각 일차의 발아율(G_i)을 해당 일차의 일수로 나눈 값을 누적하여 계산하며, 조기 발아가 많을수록 높은 값을 가진다(Wang et al., 2004).

$G I = \frac{G_{i}}{T_{t}} \times 100$
(6) 유묘활력지수(seedling vigor index, SVI): 총 발아율(GP) 에 유묘기 생체중(seedling fresh weight, SFW), 지상부(shoot length, SL) 및 지하부(root length, RL) 길이를 각각 곱한 값으 로, 초기 활력과 생육 수준을 종합적으로 반영한다(Kalsa and Abebie, 2012).

$\begin{array}{l} S V I_S F W = G P \times S F W \\ S V I_S L = G P \times S L \\ S V I_R L = G P \times R L \end{array}$

3. 통계 분석

이탈리안 라이그라스 유전자원 및 품종의 내건성 조건에서의 비교 분석을 위해 주성분 분석(principal component analysis, PCA)을 수행하였다. 분석에 사용한 형질 데이터는 PEG 농도 별 발아 지수를 이용하였으며, 형질 간 상관행렬로부터 고유값 (eigenvalue)을 계산하여 요인 점수 값을 활용하여 회귀분석 방법 을 통해 제 1, 2 주성분 값으로 PCA biplot을 작성하고, k-means 군집분석을 병행하여 유전자원 간 내건성 유형을 구분하였다. 또한, 동일 형질 데이터를 기반으로 유클리디안 거리(Euclidean distance)와 complete linkage 방법을 적용하여 계층적 군집분석 을 수행하고 dendrogram과 heatmap으로 시각화하였다. 모든 통 계 분석은 R package를 이용하여 수행하였다.

또한 내건성 기준을 분류하기 위해 퍼지 종합평가 방법(fuzzy comprehensive evaluation method)을 이용하였고, 각 자원의 PEG 농도에 따른 발아 지수 데이터를 활용하여 소속 함수 값 (membership function value, MFV)을 측정하여 내건성 기준의 평가치와 기준치를 작성하였다(Chen et al., 2012;Ding et al., 2018). 소속 함수 값은 아래와 같은 공식을 이용하였다.

X_{i} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}}

X_i 값은 특정 계통의 소속함수 값, X 값은 특정 계통의 실질 적인 측정값, X_min과 X_max 값은 각각 처리구 내 최소값과 최 대값, X와 표준편차(standard deviation)는 MFV의 평균치를 사 용하였고, 다음과 같이 내건성 기준치를 다섯 등급으로 구분하였 다. 분석에 사용한 프로그램은 Microsoft Excel 2013(Microsoft Corporation)을 이용하였다.

- 평균 MFV ≥ 0.68 : highly drought-tolerant (HDT)
- 0.60 ≤ 평균 MFV < 0.68 : drought-tolerant (DT)
- 0.35 ≤ 평균 MFV < 0.60 : moderately drought-tolerant (MDT)
- 0.27 ≤ 평균 MFV < 0.35 : drought-sensitive (DS)
- 평균 MFV < 0.27 : highly drought-sensitive (HDS)

Ⅲ. 결과 및 고찰

1. PEG 처리에 따른 발아 지표 변화 및 효과 분석

PEG 농도 증가에 따른 이탈리안 라이그라스 종자의 발아 수 준을 분석한 결과, 대부분의 발아 및 유묘 활력 지표에서 농도 의 존적인 변화가 명확하게 나타났다(Table 2, Fig. 1). 전체 평균 기 준으로 발아율(GP)은 대조구(0%)와 비교하여, 10%, 15%, 20% PEG 처리구에서 각각 93.89%, 85.12%, 25.78%로 유의하게 감 소하였다(p<0.05). 특히 20% PEG 조건에서는 대조구 대비 약 74% 감소하여 고농도 삼투 스트레스가 종자 발아를 현저히 억제 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가뭄 조건에서 수분 부족이 종자의 수분 흡수와 세포 팽압 형성을 제한하여 발아 개시를 지 연시킨다는 보고와 일치한다(Boyer, 1982;Blum, 2017).

평균발아일수(MGT)는 PEG 농도 증가에 따라 유의적으로 증 가하였다. 대조구의 MGT는 4.27일이었으나, 10%, 15%, 20% 처리구에서 각각 4.42일, 5.02일, 6.37일로 단계적으로 지연되었 으며(p<0.05), 이는 삼투압 상승에 따른 수분 흡수 지연과 대사 활성 저하의 결과로 해석된다(Lawlor and Cornic, 2002). 발아 균일도를 나타내는 CUG 또한 농도 증가에 따라 감소하는 경향 을 보였으며, 특히 15% 이상 처리에서 발아 개체 간 편차가 확대 되는 양상이 확인되었다. 발아세(GE)와 발아지수(GI) 역시 농도 의존적으로 감소하였고, GE는 15% 처리에서 이미 약 50% 수준 으로 감소하였으며, 20% 처리에서는 0.95%까지 급감하여 대조 구 대비 약 98% 감소하였다. 유묘활력지수(SVI_FW, SVI_SL, SVI_RL)는 15% PEG 처리에서 55-70% 감소하였고, 20% 처리 에서는 94-99%까지 급격히 감소하였다. 이는 15% 이상의 삼투 스트레스 조건에서 발아 이후 유묘 생장 잠재력이 급격히 저하됨 을 시사한다. 유사한 경향은 이탈리안 라이그라스를 대상으로 PEG를 이용한 in vitro 건조 실험에서도 보고된 바 있으며, 고농 도 PEG 처리 시 발아율과 생육 지표가 현저히 감소하는 것으로 나타났다(Açıkbaş, 2025;Passos et al., 2026).

집단 간 비교 결과, 국산 품종과 국외 유전자원 모두 처리 농 도가 높아질수록 발아율 및 활력 지표가 감소하고 발아 지연이 심화되는 경향을 보였으며, 집단 간 평균 차이는 뚜렷하게 나타나 지 않았다. 국내 품종군에서는 Earlybird, IR602, IR901이 고농도 (20%) 조건에서도 약 60-67%의 발아율 감소를 보이며 상대적으 로 높은 발아 활력을 유지하였다. 반면 국외 유전자원에서는 Moscovsky 74, Florida 98, Maximus, Orlando는 약 30-59%의 감소율을 나타내 전반적으로 더 높은 발아 유지력을 보였으며, 특 히 Moscovsky 74는 약 30% 감소에 그쳐 가장 우수한 내건성을 나타냈다. 반면 감수성 계통에서는 일부 국내(Greenfarm, Oasis, Kowinmaster) 및 국외(Barmultra, Rustmaster, Florida 80) 자원 이 95–100% 수준의 급격한 감소를 보여 계통 간 내건성 차이가 뚜렷하게 나타났다. 이러한 결과는 PEG 유도 가뭄 스트레스가 발아 단계에서 수분 흡수를 직접적으로 제한함으로써 발아 속도 와 균일성을 저하시킨다는 기존 보고와 일치하며(Boyer, 1982;Lawlor & Cornic, 2002;Chaves et al., 2009), 따라서 발아 지표 는 후속 유묘기 생육 특성과 연계하여 내건성 평가 및 우수 유전 자원 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Two-way ANOVA 결과(Table 3), PEG 처리 농도는 모든 형 질에서 유의적인 영향을 미쳤다(p<0.001). 반면 집단 효과는 MGT(p = 0.0002), GE(p = 0.0216), SVI_SL(p = 0.0044) 및 SVI_RL(p = 0.0274)에서만 유의적으로 나타났으며, GP 및 GI 등 일부 형질에서는 집단 간 차이가 통계적으로 뚜렷하지 않았다. 처리와 집단 간 상호작용(G×T)은 SVI_FW(p = 0.0131) 및 SVI_RL(p = 0.0197)에서 유의적으로 나타나, 유묘 활력 지표에 서 집단에 따른 반응 차이가 존재함을 시사하였다.

2. 발아 및 생육 형질 간 상관관계 분석

건조 스트레스 하에서 발아 및 유묘 활력 형질 간의 상호 관계 를 분석하기 위해 처리 농도별 피어슨 상관분석을 수행하였다 (Fig. 2). 전반적으로 발아 및 유묘 활력 지수는 대부분의 처리 수 준에서 유의한 정의 상관을 나타냈다. 대조구(0%) 조건에서는 GE와 GI 간의 상관계수가 r = 0.96(p<0.001)으로 매우 높게 나 타났으며, GE 및 GI는 SVI_SL 및 SVI_RL과도 유의한 양의 상 관(r = 0.60–0.64)을 보였다. 특히 GI는 SVI_RL 및 SVI_SL과 r = 0.64의 유의한 양의 상관을 나타내어 초기 발아 활력이 이후 유묘 생장과 밀접하게 연계됨을 시사하였다. 반면 MGT는 GE 및 GI와 강한 부의 상관(r = –0.92, –0.86; p<0.001)을 보여 발아 지 연이 활력 저하와 직결됨을 확인하였다.

스트레스 강도가 증가함에 따라 이러한 경향은 더욱 뚜렷해졌 다. 15% PEG 조건에서는 GE와 GI의 상관이 r = 0.89(p<0.001) 로 유지되었으며, GE 및 GI와 SVI 간의 상관이 각각 r = 0.46 –0.69(p<0.01) 및 r = 0.53–0.74(p<0.001)로 증가하여, 고농도 스 트레스 조건에서 생장 관련 형질 간 연계성이 더욱 밀접해짐을 보여주었다. 20% PEG 조건에서는 GI와 SVI_RL(r = 0.92) 및 SVI_FW(r = 0.85)는 높은 양의 상관을 나타냈으며, GP 또한 SVI_FW(r = 0.93)와 강한 양의 상관을 나타내어(p<0.001), 발아 단계에서의 활력 유지가 이후 생장 유지와 더욱 밀접하게 연결됨 을 확인하였다.

반면 MGT는 15% 처리에서 GE 및 GI와 각각 r = –0.89 및 –0.84(p<0.001)의 강한 음의 상관을 보였으며, 20% 처리에서도 GI 및 SVI_RL과 유의한 음의 상관을 유지하였다. 이는 발아 속 도가 지연될수록 이후 생장 특성 또한 불리하게 나타나는 경향을 반영한다. 흥미롭게도 CUG는 저농도(0%, 10%) 조건에서는 일 부 활력 지표와 약한 상관을 보였으나, 15% 이상 처리에서는 다 른 형질과의 상관성이 상대적으로 약화되거나 일관되지 않은 패 턴을 보였다. 이는 고농도 스트레스 조건에서는 발아 균일도보다 절대적인 발아 능력 및 초기 생체량 유지가 더 중요한 결정 요인 으로 작용함을 시사한다.

이러한 상관 구조는 가뭄 조건에서 초기 생리 반응과 생장 유지 능력이 밀접하게 연결된다는 기존 보고와 일치한다(Khodarahmpour, 2011;Mahpara et al., 2022). 수분 결핍은 광합성 저하 및 대사 교란을 유발하여 생장 억제를 초래하며(Chaves et al., 2009;Farooq et al., 2009), 발아 단계에서의 수분 흡수 및 효소 활성 지연은 이후 생육 유지 능력에 직접적인 영향을 미친다(Bewley et al., 2012). 또한 이탈리안 라이그라스도 가뭄 조건에서 수분 이용 효율 및 생장 유지 능력이 품종 간 차이를 보인다는 연구 결과가 보고된 바 있다(Lee et al., 2022;Yoon et al., 2024).

3. 내건성 수준의 종합 평가 및 다변량 분석

발아 및 유묘기 활력 지표(GP, GE, GI, MGT, CUG, SVI)을 통합한 퍼지 종합평가(MFV) 결과, 계통 간 내건성 수준에 뚜렷 한 변이가 확인되었다(Table 4, Fig. 3). MFV mean(15%+20%) 기준에서 Earlybird, IR602, IR901, Florida 98, Maximus, Orlando 및 Moscovsky 74는 HDT로 분류되어 상위 그룹을 형성 하였으며, 20% PEG 처리에서 발아율(GP)이 약 30.0-66.7% 감 소에 그쳐 감수성 계통(95-100% 감소)과 뚜렷한 차이를 보였다. 또한 이들 계통은 GE(0-20), GI(5.56-14.13), SVI(0.06-1.73)를 유지한 반면, 감수성 계통에서는 대부분 GE가 0이고 GI가 1 이 하로 감소하며 SVI 또한 거의 0 수준으로 저하되어, 다형질 균형 측면에서 내건성 차이가 명확히 구분되었다(Fig. 3A).

집단 간 비교에서는 국산과 국외 품종은 전반적으로 유사한 반 응 경향을 보였으나, MFV 상위 등급(HDT) 계통은 두 집단 모두 에서 확인되어 내건성은 집단 평균 차이보다는 개별 유전자형에 의해 좌우되는 경향을 보였다. 다만 본 연구에서는 품종의 origin 이나 육성 목적에 따른 유전형 차이에 대한 직접적인 비교 분석 은 수행하지 않았으므로, 본 결과는 계통 간 표현형 반응을 기반 으로 한 해석에 한정된다. 향후 유전적 배경 또는 육성 계통에 따 른 반응 차이를 보다 명확히 규명하기 위해서는 분자적 수준의 분석이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 경향은 이탈리안 라이그 라스 품종 간 가뭄 반응 차이가 유전적 배경에 의해 결정된다는 선행 연구 결과와도 일치한다(Farooq et al., 2009;Tardieu, 2012;Lee et al., 2022).

주성분분석(PCA) 결과, PC1은 전체 변이의 약 57-64%를 설 명하였으며, GI, GE 및 SVI 등 생장 및 활력 관련 형질이 높은 기여도를 나타냈다(Fig. 3B). 따라서 PC1은 전반적인 내건성 수 준을 반영하는 축으로 해석된다. PC2(약 14-16%)는 MGT 및 CUG 등 발아 속도 및 균일성과 관련된 형질에 의해 설명되었다. PCA biplot에서 HDT에 해당하는 계통들은 PC1의 양(+) 방향에 위치하여 생장 및 활력 형질과 동일한 방향성을 보였으며, 이는 퍼지 종합점수와 다변량 분석 결과가 일관됨을 보여준다. 반대로 민감 계통들은 PC1 음(-) 방향에 분포하며 발아 지연과 생육 저 하 특성을 나타냈다.

이러한 결과는 가뭄 조건에서 초기 발아 활력과 생장 유지 능 력이 통합적으로 작용하여 내건성 표현형을 형성한다는 점을 뒷 받침한다(Boyer, 1982;Blum, 2017). 단일 형질에 기반한 평가는 특정 반응만을 반영할 수 있으나, MFV와 같은 다형질 통합 접근 은 다양한 생리적 반응을 동시에 고려함으로써 내건성 수준을 보 다 안정적으로 구분할 수 있다.

Ⅳ. 요약

이탈리안 라이그라스는 국내 주요 동계 사료작물로서 기후변 화에 따른 가뭄 스트레스 대응 품종 개발이 요구되고 있다. 본 연 구는 국내 품종 20종과 국외 유전자원 22종, 총 42개 자원을 대 상으로 PEG 처리(0, 10, 15, 20%)에 의한 가뭄 스트레스 조건에 서 발아 및 유묘기 생육 반응을 평가하고, 내건성 유전자원 선발 가능성을 검토하고자 수행되었다.

PEG 농도 증가에 따라 GP, GE, GI 및 SVI는 유의적으로 감 소한 반면(p<0.001), MGT는 증가하였다. 특히 20% PEG 조건에 서 GP는 대조구 대비 평균 70% 이상 감소하였으며, SVI 또한 농도 의존적으로 감소하여 고농도 삼투 스트레스가 발아 및 초기 생육에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 발아 및 유묘 활력 지 표는 유의한 양의 상관관계를 보였으며(r > 0.6), 초기 발아 활력 이 이후 생장 유지 능력과 밀접하게 연계됨을 확인하였다.

퍼지 종합평가 결과, 계통 간 내건성 수준에 뚜렷한 변이가 나타났으며, Earlybird, IR602, IR901, Florida 98, Maximus, Orlando 및 Moscovsky 74는 HDT로 분류되어 내건성 그룹을 형 성하였다. 이들 계통은 20% PEG 조건에서도 상대적으로 안정적 인 발아 및 유묘 활력 특성을 유지하였다. PCA 결과, PC1은 생 장 및 활력 관련 형질에 의해 설명되었으며, MFV 상위 계통은 PC1의 양(+) 방향에 위치하여 MFV 종합점수와 다변량 분석 결 과가 일관됨을 확인하였다. 종합적으로, 전체 형질을 통합한 다형 질 기반 평가 방법은 이탈리안 라이그라스 내건성 판별에 효과적 인 스크리닝 체계로 판단되며, 향후 polycross 기반 합성집단 육 성 및 가뭄 내성 품종 개발을 위한 유망한 육종 소재로 활용 가능 할 것으로 기대된다.

Ⅴ. 사사

본 연구는 농촌진흥청 연구사업(이탈리안 라이그라스 신품종 개발 및 품종별 생산성 평가(2단계), PJ01786701)과 2026년도 농촌진흥청 국립축산과학원 전문연구원 과정 지원에 의해 이루어 진 것임.

Figure

Fig. 1.

Distribution of germination and seedling vigor traits under different PEG concentrations. Boxplots illustrate the distribution of GP, MGT, CUG, GE, GI, SVI_FW, SVI_SL, and SVI_RL across four PEG treatments (0%, 10%, 15%, and 20%). Different lowercase letters indicate significant differences among treatments according to Tukey’s HSD test (p<0.05).

Fig. 2.

Pearson correlation matrices of germination and seedling vigor traits under different PEG concentrations. Heatmaps represent Pearson correlation coefficients (r) among germination and seedling traits at each PEG treatment level (0%, 10%, 15%, and 20%). Red indicates negative correlation and blue indicates positive correlation. Significance levels are denoted as ^***p<0.001; ^**p<0.01; ^*p<0.05.

Fig. 3.

Integrated multivariate analysis of IRG accessions under PEG-based drought stress. (A) Hierarchical clustering heatmap based on PEG treatments. Accessions were clustered using Euclidean distance and complete linkage. (B) PCA biplots with K-means clustering (k = 3) showing accession distribution and trait loadings under PEG treatments.

Table

Table 1.List of IRG accessions and their origins used in this study

No.	Name	Origin	No.	Name	Origin
1	Greenfarm	Korea	22	Danergo	Netherlands
2	Greenfarm2ho	Korea	23	Barmultra	Netherlands
3	Greenfarm3ho	Korea	24	Florida 80	USA
4	Greencall2ho	Korea	25	Paulita	Unknown
5	Earlybird	Korea	26	Liderta	Germany
6	Kogreen	Korea	27	Tetrelite	USA
7	Kospeed	Korea	28	Grazer	USA
8	Kowinearly	Korea	29	Surrey	USA
9	Oasis	Korea	30	Rustmaster	USA
10	Kowinmaster	Korea	31	Domino	Denmark
11	Spider	Korea	32	Zorro	Denmark
12	IR601	Korea	33	ZLM90414	Netherlands
13	IR602	Korea	34	Boxer	Netherlands
14	IR603	Korea	35	Tonyl	Netherlands
15	IR604	Korea	36	Florida 98	Unknown
16	IR605	Korea	37	TAM-90	USA
17	IR606	Korea	38	Maximus	Unknown
18	Hwasan101ho	Korea	39	Orlando	Denmark
19	Hwasan104ho	Korea	40	Master	USA
20	IR901	Korea	41	Moscovsky 74	Russia
21	Wase Aoba	Japan	42	Billiken	Unknown

Table 2.Effects of PEG concentration on germination and seedling vigor traits of IRG accessions

Group1 and Group2 correspond to domestic and exotic accessions, respectively. Values are expressed as mean ± standard deviation (SD). Comparisons between two groups at each PEG concentration were performed using a t-test, and significant differences are indicated by asterisks (*p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001).

PEG(%)	Group	GP	MGT	CUG	GE	GI	SVI_FW	SVI_SL	SVI_RL
0%	Group1	100.00 ± 0.00	3.93 ± 0.48**	24.83 ± 17.78	63.33 ± 19.68	21.57 ± 5.15	2.39 ± 0.64*	7.75 ± 0.77	7.63 ± 0.96
Group2	100.00 ± 0.00	4.58 ± 0.88	26.14 ± 18.02	50.91 ± 34.66	19.60 ± 7.78	2.85 ± 0.72	7.68 ± 1.16	7.79 ± 1.85
Mean	100.0 ± 0.00	4.27 ± 0.78	25.52 ± 17.70	56.83 ± 28.88	20.54 ± 6.65	2.63 ± 0.71	7.71 ± 0.99	7.71 ± 1.48

10%	Group1	96.43 ± 5.56*	4.06 ± 0.49**	21.55 ± 14.29	60.17 ± 21.53	20.06 ± 4.95	1.70 ± 0.43	6.44 ± 0.95**	8.38 ± 1.49**
Group2	91.59 ± 8.64	4.75 ± 0.96	22.41 ± 15.32	45.76 ± 33.40	17.44 ± 7.57	1.68 ± 0.44	5.46 ± 1.30	6.82 ± 2.01
Mean	93.89 ± 7.65	4.42 ± 0.84	22.00 ± 14.66	52.62 ± 28.97	18.69 ± 6.52	1.69 ± 0.43	5.93 ± 1.24	7.56 ± 1.93

15%	Group1	89.05 ± 8.98	4.72 ± 0.52*	14.44 ± 10.59*	32.33 ± 21.63	15.66 ± 4.26	1.05 ± 0.27	2.68 ± 1.32	4.41 ± 1.74
Group2	81.55 ± 16.67	5.29 ± 0.83	22.03 ± 11.05	24.39 ± 25.52	14.07 ± 6.87	0.93 ± 0.31	1.92 ± 1.33	3.63 ± 1.75
Mean	85.12 ± 13.93	5.02 ± 0.75	18.42 ± 11.37	28.17 ± 23.80	14.83 ± 5.77	0.99 ± 0.29	2.28 ± 1.36	4.00 ± 1.77

20%	Group1	24.18 ± 16.39	6.39 ± 0.92	7.27 ± 6.27	0.33 ± 1.02	3.11 ± 2.00	0.14 ± 0.12	0.02 ± 0.04	0.21 ± 0.26
Group2	27.23 ± 20.33	6.35 ± 1.06	9.86 ± 9.83	1.51 ± 4.33	4.07 ± 3.68	0.16 ± 0.16	0.02 ± 0.04	0.37 ± 0.47
Mean	25.78 ± 18.40	6.37 ± 0.98	8.60 ± 8.29	0.95 ± 3.23	3.61 ± 3.00	0.15 ± 0.14	0.02 ± 0.04	0.30 ± 0.39

Table 3.Two-way analysis of variance (ANOVA) for the effects of genotype and PEG treatment on germination and seedling vigor traits

Trait	Genotype effect	Treatment effect	Interaction (G×T)
GP	0.2146	<0.001	0.1878
MGT	0.0002	<0.001	0.1421
CUG	0.1449	<0.001	0.6525
GE	0.0216	<0.001	0.4334
GI	0.1383	<0.001	0.4961
SVI_FW	0.1948	<0.001	0.0131
SVI_SL	0.004	<0.001	0.0638
SVI_RL	0.0274	<0.001	0.0197

Table 4.Fuzzy membership function values (MFV) and drought tolerance classification of IRG accessions under PEG-induced drought stress

Total MFV mean represents the integrated fuzzy membership value calculated from 10%+15%+20% PEG treatments. MFV mean indicates the membership value under high osmotic stress (15%+20%). Drought tolerance was classified into five categories based on MFV mean values: HDT (Highly Drought Tolerant), DT (Drought Tolerant), MDT (Moderately Drought Tolerant), DS (Drought Sensitive), and HDS (Highly Drought Sensitive).

No.	Name	Total MFV mean	Total MFV SD	MFV Class	MFV mean (15%+20%)	MFV SD (15%+20%)	MFV Class
1	Greenfarm	0.28	0.14	DS	0.30	0.18	DS
2	Greenfarm2ho	0.45	0.17	MDT	0.40	0.18	MDT
3	Greenfarm3ho	0.54	0.07	MDT	0.53	0.14	MDT
4	Greencall2ho	0.48	0.28	MDT	0.54	0.21	MDT
5	Earlybird	0.75	0.14	HDT	0.75	0.11	HDT
6	Kogreen	0.63	0.23	DT	0.62	0.26	DT
7	Kospeed	0.67	0.18	DT	0.63	0.14	DT
8	Kowinearly	0.61	0.16	DT	0.59	0.20	MDT
9	Oasis	0.34	0.11	DS	0.28	0.12	DS
10	Kowinmaster	0.46	0.21	MDT	0.38	0.28	MDT
11	Spider	0.71	0.18	HDT	0.64	0.20	DT
12	IR601	0.54	0.24	MDT	0.47	0.21	MDT
13	IR602	0.68	0.17	HDT	0.75	0.19	HDT
14	IR603	0.67	0.15	DT	0.61	0.14	DT
15	IR604	0.63	0.22	DT	0.56	0.25	MDT
16	IR605	0.62	0.10	DT	0.58	0.11	MDT
17	IR606	0.67	0.19	DT	0.51	0.25	MDT
18	Hwasan101ho	0.67	0.10	DT	0.59	0.20	MDT
19	Hwasan104ho	0.49	0.33	MDT	0.41	0.39	MDT
20	IR901	0.80	0.11	HDT	0.75	0.16	HDT
21	Wase Aoba	0.39	0.15	MDT	0.38	0.20	MDT
22	Danergo	0.25	0.18	HDS	0.19	0.20	HDS
23	Barmultra	0.17	0.30	HDS	0.14	0.27	HDS
24	Florida 80	0.19	0.15	HDS	0.22	0.18	HDS
25	Paulita	0.26	0.24	HDS	0.23	0.29	HDS
26	Liderta	0.38	0.23	MDT	0.34	0.26	DS
27	Tetrelite	0.52	0.16	MDT	0.58	0.17	MDT
28	Grazer	0.52	0.12	MDT	0.48	0.13	MDT
29	Surrey	0.40	0.15	MDT	0.39	0.20	MDT
30	Rustmaster	0.23	0.27	HDS	0.29	0.31	DS
31	Domino	0.52	0.21	MDT	0.51	0.28	MDT
32	Zorro	0.55	0.14	MDT	0.50	0.15	MDT
33	ZLM90414	0.43	0.23	MDT	0.44	0.24	MDT
34	Boxer	0.33	0.10	DS	0.40	0.17	MDT
35	Tonyl	0.34	0.25	DS	0.39	0.21	MDT
36	Florida 98	0.65	0.23	DT	0.70	0.13	HDT
37	TAM-90	0.67	0.10	DT	0.63	0.14	DT
38	Maximus	0.82	0.10	HDT	0.76	0.12	HDT
39	Orlando	0.78	0.19	HDT	0.75	0.15	HDT
40	Master	0.66	0.19	DT	0.56	0.24	MDT
41	Moscovsky 74	0.88	0.19	HDT	0.85	0.23	HDT
42	Billiken	0.59	0.12	MDT	0.52	0.21	MDT

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