씨더스의 분자마커 기술로 효율적인 육종을 만들어가는 방법

최근 농업과 생명공학이 만나면서 육종 현장에 새로운 기술들이 도입되고 있어요. 

씨더스(SEEDERS)는 AI와 데이터 분석을 활용해 유전체와 표현체 데이터를 통합하는 방식으로 육종 혁신을 이끌고 있습니다.
2024 한국식물분자표지연구회는 "데이터 기반 분자표지 개발과 육종 전략"을 주제로 열렸는데요.

이번 행사에서 씨더스 최수련 본부장이 발표한 AI를 활용한 분자마커 개발 사례를 중심으로, 이 기술이 육종 분야에 미치는 영향에 대해 다룬 내용을 알아볼게요.

1. 분자마커, 왜 중요할까요?

육종에서 분자마커는 품종 개선과 선발을 더 효율적으로 만들어주는 중요한 도구입니다.

하지만 분자마커를 개발하고 적용하는 데는 몇 가지 어려움이 있어요.

특히 양적 형질(수확량, 크기 등)은 여러 유전자가 서로 영향을 주기 때문에 분석이 복잡하고, 유전형과 표현형을 연결하는 데 많은 시간과 비용이 들죠. 씨더스는 AI 기술을 활용해 유전체와 표현체 데이터를 잘 결합하여, 최소한의 마커로 최대의 효율을 낼 수 있는 방법을 제시하고 있습니다.

2. 유전형 데이터와 표현형 데이터의 결합 : AI 기반 분자마커 개발 사례

씨더스는 AI를 활용해 유전정보와 표현형 정보 간 연관성의 한계를 극복한 분자마커 개발 사례를 선보였어요.

예를 들어, 고추의 신미와 관련된 양적 형질을 분석할 때 기존의 방법(예: QTL, GWAS 분석)은 변이가 적은 부분에서 한계가 있었죠. 그래서 씨더스는 AI 기반 머신러닝 알고리즘을 도입해 분석마커 정확도를 무려 5.8배 향상시켰어요. 이를 통해 신미 정도를 더욱 정확히 구분할 수 있는 SNP 마커 세트를 개발했어요.

3. 분자마커의 활용 증대 : Target sequencing

분자마커를 육종에 적용하려면 정확한 데이터 분석이 필요합니다. 타겟 시퀀싱은 특정 유전자 영역에 초점을 맞춘 분석 방법으로, 전장 유전체 시퀀싱(WGS) 대비 비용과 시간 효율성을 크게 개선합니다. 씨더스는 Multiplex PCR 방식을 활용해 한 번의 실험으로 100개 자원에서 300개의 SNP를 동시에 분석할 수 있는 기술(gene panel)을 개발했어요. 이 기술은 기존 마커 검정 방법 대비 1/100에 다다르는 저렴한 금액에 높은 정확도를 제공합니다.

4. 현장 적용 가능성을 높이는 AI와 데이터 솔루션
 

씨더스는 AI 기반의 현장 적용 가능한 표현체 데이터 분석 솔루션도 제공하고 있어요.

특히 스마트폰을 활용한 데이터 수집 기술이 육종가들 사이에서 큰 관심을 받고 있습니다.

예를 들어, 옥수수 낱알 개수를 AI로 비파괴적으로 분석하는 기술을 개발했어요. 기존의 수작업 방식은 30분이 걸렸지만, 이제 AI 모델을 사용하면 3초 만에 1% 내외의 오차율로 정확하게 낱알 개수를 셀 수 있답니다.

또한, 씨더스는 스마트폰 동영상을 활용해 작물의 형태와 생육 상태를 실시간으로 분석하는 기술도 개발 중이에요.

이 기술은 노지, 스마트팜 등 다양한 환경에서 손쉽게 데이터를 수집하고 분석할 수 있어 육종 현장에서 매우 유용합니다.

5. 결론: 데이터 기반 육종의 미래
 

AI와 데이터 분석 기술은 육종 현장에서 분자마커 활용의 새로운 가능성을 열어가고 있어요.

씨더스는 유전체와 표현체 데이터를 결합하고, AI 기술을 활용해 기존의 분석 한계를 뛰어넘는 솔루션을 제공하고 있습니다.

이런 혁신적인 접근 방식은 품종 개발의 효율성을 높이고, 농업의 지속 가능성을 지원하는 데 중요한 역할을 할 거예요.

씨더스의 기술은 데이터 기반 육종의 미래를 여는 중요한 시작점으로, 앞으로도 이 분야에서 큰 혁신을 이끌어갈 것으로 기대됩니다.




 

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씨더스는 데이터와 AI로 더 건강한 먹거리를 제안하는 기업입니다.