독특한 비료 제공 미생물을 키우는 규조류 발견

(One of the new diatom species, Epithemia pelagica. Credit: C. Schvarcz)

규조류 (diatom)은 민물과 바닷물에 매우 흔한 식물성 플랑크톤으로 지구 생태계에 매우 중요한 단세포 식물입니다. 이들은 지구 산소 생산량의 20-50%를 담당하는 것으로 추정되고 있습니다. 규소질의 단단한 껍데기를 만드는 것으로도 유명합니다.

규조류에 대해서 잘 알려지지 않은 사실 중 하나는 자신의 몸에 공생 시아노박테리아 (남세균)을 지닌 종류가 있다는 것입니다. 식물성 플랑크톤 안에 광합성 미생물이 공존하는 이상한 구조인데, 사실 공생 박테리아의 역할은 질소 영양분을 공급하는 것입니다. 질소 고정 시아노박테리아 (nitrogen-fixing (diazotrophic) cyanobacteria)는 질소를 규조류가 사용하기 쉬운 암모니아 형태로 바꿔 공급합니다.

하와이 대학의 연구팀이 이끄는 다기관 연구팀 (University of Hawaiʻi at Mānoa researchers in the Department of Oceanography's Center for Microbial Oceanography: Research and Education (C-MORE), along with collaborators at the University of California Santa Cruz)은 영양분이 극도로 부족한 하와이 인근 바다에 서식하는 규조류의 공생 미생물을 연구했습니다.

연구팀은 신종 규조류 2종에서 전에는 보이지 않았던 새로운 공생 시아노박테리아를 발견했습니다. 이 시아노박테리아는 다른 질소 고정 공생 미생물과 달리 엽록소가 거의 없어 형광 염색으로는 잘 보이지 않았습니다. 그보다 더 독특한 특징은 특정한 시간대에 질소 고정을 한다는 것입니다.

이 질소 고정 미생물은 자정부터 질소 고정을 시작해 아침, 정오, 초저녁까지 지속한 후 6시간 정도 쉬었다가 다시 질소를 암모니아로 바꿨습니다. 이 독특한 패턴은 다른 공생 미생물에선 발견되지 않은 것으로 왜 그런지는 후속 연구가 필요합니다.

아무튼 식물성 플랑크톤 안에 공생 시아노박테리아가 공생한다는 사실 자체가 예상치 못한 부분 같습니다. 가장 작은 진핵세포 식물 안에 원핵세포 식물이 공존하는 셈이니까요.

참고

https://phys.org/news/2022-02-marine-phytoplankton-species-symbiont-fertilizer.html

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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