[충남대-김창수 교수님] 식물 육종의 디지털 전환

Digitalizing breeding in plants: A new trend of next generation breeding based on genomic prediction

식물 육종의 디지털 전환

 

Genomic Prediction 기반 차세대 육종이란?

기존의 식물 육종은 오랜 시간과 반복 실험이 필요한 작업이었습니다. 좋은 개체를 고르기 위해 수년간 재배하고, 환경 영향을 감안해 평가를 반복해야 했습니다.

 

최근 발표된 「Digitalizing breeding in plants: A new trend of next-generation breeding based on genomic prediction」 논문은 이러한 전통적인 육종 방식을 유전체 데이터와 예측 모델을 기반으로 한 ‘디지털 육종(digital breeding)’으로 전환하자는 흐름을 정리한 리뷰 논문입니다.

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기존 육종 방식의 한계

전통 육종과 초기 분자육종에는 분명한 한계가 있습니다.

• 육종 기간이 길다 (5~10년 이상)
• 필드 실험 비용과 인력이 많이 든다
• 환경 변화에 따라 결과 변동성이 크다
• 복합 형질(수량, 스트레스 내성 등) 개선이 어렵다

이를 보완하기 위해 등장한 것이 MAS(Marker-Assisted Selection) 이었습니다.

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MAS란 무엇이고, 왜 한계가 있었을까?

MAS(Marker-Assisted Selection) 는 특정 형질과 연관된 소수의 유전자 마커를 이용해 개체를 선발하는 방법입니다.

예를 들어,

• 병 저항성과 연관된 SNP가 있으면 선발
• 없으면 탈락

이 방식은 단일 유전자 형질에는 매우 효과적이었지만,

• 수량, 환경 적응성처럼 다유전자(polygenic) 형질
• 기후 변화에 따른 복합 반응을 설명하기에는 한계가 있었습니다.

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Genomic Prediction(GP)의 등장

이 논문이 강조하는 핵심은 Genomic Prediction(GP) 입니다.

GP란?

• 몇 개 마커가 아닌 전 유전체 정보를 사용
• 통계·머신러닝 모델을 이용해
• 개체의 형질을 ‘예측값’으로 계산

즉, 실제로 키워보지 않아도
“이 개체는 수량이 높을 가능성이 얼마나 되는가?”를 예측 할 수 있게 됩니다.

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MAS와 GP, 방법 자체가 다르다

두 방법은 개념뿐 아니라 실제 사용하는 방식 자체가 다릅니다.

MAS

• 소수의 마커 검사
• 있음 / 없음 판단
• 선발 위주

GP

• 전 유전체 마커 활용
• 예측 모델 기반 점수 계산
• 선발 + 순위화 가능

MAS가 ‘걸러내는 방식’ 이라면,
GP는 ‘계산해서 판단하는 방식’ 입니다.

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GP는 비싼 WGS를 계속 해야 할까?

많이 오해하는 부분이지만, GP = 모든 개체를 WGS로 분석은 아닙니다.

 

실제 현장에서는 이렇게 합니다

1. 초기 단계

• 대표 집단만 WGS 또는 고밀도 시퀀싱
• GP 모델을 한 번 구축

2. 운영 단계

• 이후 개체들은
  • 저가 SNP
  • 저커버리지 시퀀싱
• 모델에 넣어 예측값만 계산

겉보기에는 MAS처럼 간단하게 운영되지만,
판단 근거는 GP 모델입니다.

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그래서 “GP 구축 후 MAS처럼 쓴다”는 말이 맞을까?

의미는 거의 맞습니다.

 

정확히 말하면,

GP를 구축해 두고, 이후에는 GP 기반 선발을 MAS처럼 효율적으로 운영한다
이것이 이 논문이 말하는 차세대 육종의 실제 모습입니다.

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Digital breeding이 가져오는 변화

이 논문은 GP를 중심으로 한 디지털 육종이 다음을 가능하게 한다고 설명합니다.

• 육종 기간 대폭 단축
• 필드 실험 최소화
• 실패 확률 감소
• 기후 변화 대응 품종 개발
• 데이터 기반 의사결정

육종은 더 이상 경험과 직관의 영역이 아니라, 데이터와 예측의 영역으로 이동하고 있습니다.

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한 문장으로 정리하면

이 논문은 식물 육종이 MAS 중심의 선별 단계에서 벗어나, 전 유전체 정보와 예측 모델을 활용하는 Genomic Prediction 기반 디지털 육종 시대로 전환되고 있음을 보여줍니다.

https://www.frontiersin.org/journals/plant-science/articles/10.3389/fpls.2023.1092584/full