AI유전체/표현체 분석전문 그린바이오 데이터기업 - 씨더스

SEEDERS STORY

• SEEDERS STORY 디지털육종 산학협력 본격화, 씨더스·충남대학교 업무협약 체결 디지털육종 산학협력 본격화, 씨더스·충남대학교 업무협약 체결 디지털 농생명 인재 양성과 기술사업화를 위한 협력지난 2026년 8월 6일, 충남대학교 식물자원학과와 씨더스가 디지털 농생명 산업의 전문인력 양성과 기술사업화를 위한 업무협약을 체결했습니다. 이번 협약은 대학이 보유한 교육·연구 역량과 씨더스가 산업 현장에서 축적해 온 디지털육종 기술을 연결하기 위해 마련됐습니다. 특히 이날 협약식에서는 산학협력 방향을 공유하는 것과 함께 충남대학교 식물자원학과 연구팀이 개발한 특허기술 3건에 대한 기술이전도 함께 진행됐습니다. 대학의 연구성과를 기업의 현장 경험과 연결하고, 다시 산업에서 필요한 기술과 인재를 대학의 교육·연구로 이어가는 실질적인 산학협력의 시작입니다. 식물과 데이터 과학을 함께 이..
• SEEDERS STORY 데이터 기반 실증 플랫폼으로 만드는 스마트농업 데이터 기반 실증 플랫폼으로 만드는 스마트농업 시설을 넘어 데이터로 진화하는 스마트농업스마트팜은 이제 단순히 온도와 습도, 양액을 자동으로 제어하는 시설을 넘어 새로운 단계로 발전하고 있습니다. 최근에는 품종과 유전체, AI, 재배 데이터를 함께 연결해 더 좋은 품종을 선발하고 최적의 재배환경을 찾는 데이터 기반 농업이 중요해지고 있습니다. 씨더스는 이러한 변화에 맞춰 경남 스마트팜을 운영하며 단순한 농산물 생산을 넘어, 품종을 정밀하게 선발하고 품종별 재배기술을 실증하는 데이터 기반 모델을 구축하고 있습니다. 또한 한국스마트팜산업협회 회원사로 활동하며 다양한 스마트농업 기업 및 연구기관과 교류하고 있습니다. 스마트농업 기업이 함께 모인 연구협력 네트워킹지난 7월 23일부터 24일까지 한국스마트..
• SEEDERS STORY 표현체 분석(Phenomics), 디지털육종의 핵심 데이터 분석 기술 표현체 분석(Phenomics), 디지털육종의 핵심 데이터 분석 기술 씨더스, 경남 RISE와 함께 배우는 표현체 분석 (Phenomics)디지털육종은 유전체 분석만으로 완성되지 않습니다. 작물이 실제 환경에서 어떻게 자라고, 어떤 품질을 보이며, 병해나 스트레스에 어떻게 반응하는지를 정확하게 측정하는 과정도 매우 중요합니다. 씨더스는 부산대학교 경남 RISE 사업의 지원을 받아 진행한 디지털육종 데이터분석 교육 5회차에서 표현체 분석(Phenomics) 을 주제로 교육을 진행했습니다. 이번 교육에서는 이미지와 센서 데이터를 활용해 작물의 생육과 품질을 정량적으로 분석하는 방법부터 실제 연구 사례와 실습까지 다루며, 디지털육종에서 표현체 데이터가 왜 중요한지를 소개했습니다. 표현형을 정확하게..
• SEEDERS STORY Genomic Selection, 유전체 정보로 우수 개체를 예측하다 Genomic Selection, 유전체 정보로 우수 개체를 예측하다 씨더스, 경남 RISE와 함께 배우는 유전체 선발(Genomic Selection)디지털육종은 유전변이를 찾고 형질과의 관계를 분석하는 것에서 한 걸음 더 나아가, 우수한 개체를 얼마나 빠르고 정확하게 예측할 수 있는가가 중요한 시대가 되었습니다. 씨더스는 부산대학교 경남 RISE 사업의 지원을 받아 진행 중인 디지털육종 데이터분석 교육 4회차에서 유전체 선발(Genomic Selection, GS) 을 주제로 교육을 진행했습니다. 이번 교육에서는 유전체 정보를 활용해 개체의 미래 육종가치를 예측하는 원리와 실제 분석 과정을 다루며, 디지털육종의 핵심 기술을 현장 중심으로 전달했습니다. 앞선 교육에서 NGS, GWAS, QTL 분석..
• SEEDERS STORY QTL 분석으로 배우는 디지털육종 데이터분석 QTL 분석으로 배우는 디지털육종 데이터분석 씨더스, 경남 RISE와 함께 배우는 디지털육종 데이터분석 교육디지털육종은 단순히 유전체 데이터를 확보하는 것에서 끝나지 않습니다. 데이터를 바탕으로 작물의 형질과 관련된 유전적 요인을 찾아내고, 이를 품종 개발과 우수 개체 선발에 활용하는 것이 핵심입니다. 씨더스는 부산대학교 경남 RISE 사업의 지원을 받아 진행 중인 디지털육종 데이터분석 교육을 통해 이러한 실무 역량을 체계적으로 전달하고 있습니다. 1회차에서는 NGS 데이터를 이용한 유전변이 분석을, 2회차에서는 GWAS를 활용한 형질 연관성 분석을 다뤘다면, 3회차에서는 QTL(Quantitative Trait Loci) 분석을 중심으로 교배집단에서 목표 형질과 관련된 유전체 영역을 탐색하는 방법을..
• SEEDERS STORY 데이터에서 육종 정보를 찾는 GWAS 기술 데이터에서 육종 정보를 찾는 GWAS 기술 씨더스, 경남 RISE와 함께 배우는 GWAS 데이터분석 교육디지털육종 시대에는 유전체 데이터를 확보하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 수많은 유전변이 가운데 실제 작물의 형질과 관련된 정보를 찾아내고, 이를 품종 개발과 우수 개체 선발에 활용하는 과정이 더욱 중요해지고 있습니다. 씨더스는 부산대학교 경남 RISE 사업의 지원을 받아 디지털육종 데이터분석 교육을 운영하고 있습니다. 1회차 교육에서 NGS 데이터를 통해 유전변이를 확보하는 과정을 다뤘다면, 2회차 교육에서는 확보한 변이가 실제 형질과 어떤 관계를 가지는지를 분석하는 전장유전체 연관분석(GWAS) 을 중심으로 교육을 진행했습니다. 이번 과정은 GWAS의 기본 개념부터 토마토 데이터를 활용한 실습, ..