- AI 기반 유전체·표현체 통합 분석으로 산림수종의 미래 설계
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- 등록일 2025-11-10
이번 세미나는 산림자원의 디지털 전환과 유전체 기반 육종 효율화를 논의하는 자리로, 씨더스가 농생명 분야에서 축적한 데이터 분석 역량을 산림 분야로 확장하는 계기가 되었다.
그린바이오 연구혁신 집담회 현장 사진 / 자료 씨더스
씨더스는 작물 분야에서 수행해 온 대규모 유전체·표현체 융합 데이터 분석 경험을 바탕으로, AI 기반 ‘예측 육종 체계(Genomic Prediction)’를 산림수종 품종 개발 및 자원 선발 시스템에 적용하는 구체적인 방안을 제안했다. 주요 핵심 기술로 수천 개의 마커를 동시에 분석해 속도와 정확도를 높이는 '유전자 패널(Gene Panel) 기반 정밀 분석 시스템'과 병저항성, 생장형질 등 복합 형질을 효율적으로 선발하는 '다형질 마커 시스템(Multi-trait Marker System)'이 소개되었다.
발표를 통해 씨더스는 AI 기반 통합 분석이 단순한 유전 정보 해석을 넘어 환경, 형질, 유전자 간의 상호작용을 모델링하는 새로운 육종 패러다임임을 강조했다. 이는 산림수종의 내환경성 예측, 생장 모델링, 탄소 저장량 추정까지 가능하게 하는 진화된 기술 단계임을 시사한다.
현장 세미나에서는 국립산림과학원 연구진과 함께 AI·데이터 기반 육종의 실질적 적용 가능성에 대한 심도 있는 논의가 이루어졌다. 특히 씨더스가 제시한 ‘다형질 예측 모델’과 데이터 기반 자원 선발 체계는 연구자들로부터 높은 공감대를 형성하며 산림 그린바이오 혁신 기여에 대한 확신을 얻었다.
이번 세미나를 기점으로 씨더스는 국립산림과학원과 AI 기반 산림 디지털 육종 공동 연구 협력을 확대할 방침이다. 주요 협력 사항으로는 산림유전자원의 유전다양성 분석 및 보존 전략 고도화, 환경 적응형 품종 개발을 위한 AI 모델 공동 개발, 맞춤형 유전체 정보 서비스 제공 등이 포함된다. 씨더스는 향후 진 패널과 AI 예측 모델을 통합한 산림 디지털 육종의 표준 레퍼런스 모델을 구축해 나갈 계획이다.