포에버 케미컬을 분해할 수 있는 토양 세균이 있다?

(Graphical abstract. Credit: Environmental Science & Technology (2022). DOI: 10.1021/acs.est.2c01454)

1940년대에 개발된 유기불소 화합물인 polyfluoroalkyl substances (PFAS)는 자연계나 생체 내에서 쉽게 분해되지 않아 포에버 케미컬 (Forever chemical)로 불리고 있습니다. PFAS는 일반적인 환경에서 무독성인 화학물질이나 이제는 북극해나 인간의 모유에서도 발견되고 있으며 거의 모든 성인의 혈액에서 소량씩 검출되면서 실제로 무해한 물질이 아닐 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 최근 연구는 이 물질이 여러 가지 대사 이상이나 당뇨, 비만, 암 등과 연관성이 있을 수 있다는 점을 지적하고 있습니다.

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테네시 대학의 연구팀은 자연적으로 존재하는 토양 박테리아의 일부 균주가 이 물질을 자연 상태에서 분해할 수 있는 실마리를 제시할 수 있다는 연구 결과를 발표했습니다. 연구팀은 토양 바이러스 가운데 하나인 슈도모나스 (Pseudomonas sp) 중 273 균주 (strain 273)에서 불소화 화합물인 1,10-difluorodecane를 대사해 분해하고 심지어 볼소가 포함된 부산물을 세포막의 지질에 활용한다는 사실을 확인했습니다. (그림 참조)

물론 PFAS 자체가 자연계에서 거의 분해되지 않고 오래 존재한다는 점은 여전히 사실입니다. 하지만 PFAS가 자연계에 계속 늘어날 때 이를 분해해 자원으로 사용하는 미생물이 등장할 가능성을 시사하는 연구 결과라고 할 수 있습니다.

그렇다고는 해도 건강상의 잠재적 위험성을 생각하면 PFAS를 규제하는 방향으로 가는 것이 맞겠지만, 지구 생명체의 놀라운 진화 능력을 다시 한 번 보여주는 연구라고 할 수 있습니다.

참고

https://phys.org/news/2022-09-naturally-soil-bacterium-solution-chemicals.html

Yongchao Xie et al, Pseudomonas sp. Strain 273 Incorporates Organofluorine into the Lipid Bilayer during Growth with Fluorinated Alkanes, Environmental Science & Technology (2022). DOI: 10.1021/acs.est.2c01454

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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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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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