경남 RISE와 함께하는 디지털육종 데이터분석 교육 이야기


 

씨더스, 경남 RISE와 함께 디지털육종 인재 양성에 나서다

디지털 기술이 농업의 패러다임을 바꾸고 있습니다.

이제 육종은 연구자의 경험과 노하우에만 의존하는 시대를 넘어, 유전체와 표현체 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 디지털육종으로 빠르게 전환되고 있습니다.

이러한 변화 속에서 데이터를 생산하는 것만큼 중요한 것은 데이터를 이해하고 분석해 실제 품종 개발과 육종에 활용하는 역량입니다.
 

씨더스는 부산대학교 경남 RISE 사업의 지원을 받아 참여 학생들을 대상으로 '디지털육종 데이터분석 역량 강화 교육'을 진행했습니다.

이번 교육은 씨더스가 실제 연구와 산업 현장에서 축적한 유전체·표현체 분석 경험을 바탕으로 기획되었으며, 디지털육종의 핵심 분석 기술을 이론부터 실습까지 단계적으로 익힐 수 있도록 구성되었습니다.

이번 글에서는 교육 과정 가운데 1회차 NGS 데이터 분석 교육을 중심으로 소개합니다.
 
 

 

디지털육종의 핵심 기술을 배우는 5주간의 교육

이번 교육은 2026년 6월 15일부터 7월 9일까지 총 5회에 걸쳐 온라인 실시간 강의로 운영되었습니다.

단순히 분석 프로그램 사용법을 익히는 교육이 아니라, 디지털육종 연구에서 실제 활용되는 데이터 분석 흐름을 이해하고 이를 육종에 연결하는 과정으로 구성된 것이 특징입니다.

교육에서는 다음과 같은 핵심 주제를 순차적으로 다뤘습니다.

각 과정은 개별 분석 기법을 배우는 데 그치지 않고, 유전체 데이터가 어떻게 형질 정보로 연결되고 실제 육종 의사결정에 활용되는지를 이해하는 데 초점을 맞췄습니다.
 


 

첫 번째 교육, NGS 데이터가 육종 정보가 되는 과정

1회차 교육에서는 'NGS 데이터 및 분석에 대한 이해'를 주제로 차세대 염기서열 분석(NGS)의 기본 개념과 분석 과정을 다뤘습니다.

NGS는 식물의 DNA를 수많은 짧은 서열로 읽어 유전체 정보를 확보하는 핵심 기술입니다. 하지만 시퀀싱 장비에서 데이터가 생성됐다고 해서 곧바로 육종에 활용할 수 있는 것은 아닙니다.

생성된 데이터는 품질을 확인하고, 품질이 낮은 서열을 제거한 뒤 참조 유전체에 정렬해야 합니다. 이후 개체 간 염기서열의 차이를 분석해 SNP나 InDel과 같은 유전적 변이를 찾아야 비로소 육종에 활용할 수 있는 정보가 완성됩니다.

교육에서는 이러한 분석 과정을 하나의 흐름으로 이해할 수 있도록 다음 단계를 중심으로 설명했습니다.

시퀀싱 → 품질검사 → 트리밍 → 참조 유전체 매핑 → 변이 탐지 → 변이 주석 → 육종 활용

또한 FASTQ, BAM, VCF 파일이 각각 어떤 정보를 담고 있으며, 품질관리와 정렬, 변이 검출이 왜 중요한지도 함께 살펴보았습니다.



 

애기장대 데이터를 활용한 실습 교육

이론 교육 이후에는 모델 식물인 애기장대(Arabidopsis thaliana) 의 실제 NGS 데이터를 활용한 실습이 이어졌습니다.

수강생들은 두 개의 애기장대 시퀀싱 데이터를 이용해 품질 전처리부터 SNP 검출까지 분석 전 과정을 직접 수행했습니다. 

실습은 Google Colab 환경에서 진행되어 별도의 고성능 서버 없이도 실제 분석 과정을 경험할 수 있도록 구성되었습니다.

실습에서는 Trimmomatic으로 데이터 품질을 정리하고, bwa-mem2를 이용해 참조 유전체에 데이터를 정렬한 뒤, GATK HaplotypeCaller를 활용해 유전적 변이를 탐색했습니다. 

마지막으로 VCF 파일을 확인하며 하나의 유전체 데이터가 육종에 활용 가능한 변이 정보로 변환되는 과정을 직접 경험했습니다.
 
 

 

데이터 분석에서 실제 육종으로

NGS 분석을 통해 확보한 변이 정보는 다양한 디지털육종 기술의 출발점이 됩니다.

대표적으로 특정 형질과 연관된 유전체 영역을 찾는 GWAS, 형질과 관련된 유전자를 탐색하는 QTL Mapping, 우수 개체의 육종가를 예측하는 Genomic Selection, 그리고 생육과 구조를 정량적으로 측정하는 표현체 분석이 이어집니다.

결국 디지털육종은 단순히 데이터를 많이 확보하는 것이 아니라, 유전체와 표현형 데이터를 정확하게 해석하고 그 결과를 교배 조합 선정과 우수 개체 선발에 활용할 수 있을 때 비로소 의미를 갖습니다.
 
 
 

디지털육종 인재를 키우는 씨더스

씨더스는 유전체 분석부터 Gene Panel, Genomic Selection, RGB·초분광·3D 기반 표현체 분석까지 실제 연구와 산업 현장에서 활용되는 데이터 기술을 개발하고 있습니다.

이번 경남 RISE 교육은 현장에서 축적한 기술과 경험을 지역 인재들과 공유하고 학생들이 디지털육종 데이터의 구조와 분석 과정을 직접 경험할 수 있도록 마련된 교육 프로그램이라는 점에서 의미가 있습니다.

앞으로도 씨더스는 대학과 지역 혁신기관과의 협력을 확대하며, 유전체와 표현체 데이터를 이해하고 실제 현장의 문제를 해결할 수 있는 디지털육종 전문 인재를 양성하는 데 함께하겠습니다.

씨더스는 앞으로도 현장 중심의 교육과 데이터 기반 기술을 통해 디지털육종 생태계의 성장과 인재 양성에 지속적으로 기여하겠습니다.



 

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