AI 기반 유전체·표현체 통합 분석으로 산림수종의 미래를 설계하다

안녕하세요, 씨더스(SEEDERS)입니다.

지난 10월, 저희 씨더스(SEEDERS)는 국립산림과학원이 주최한 그린바이오 연구혁신 집담회에 초청받아 ‘AI 기반 유전체·표현체 통합 분석의 산림수종 적용 전략’을 주제로 발표를 진행했습니다. 이번 세미나는 산림자원의 디지털 전환과 유전체 기반 육종 효율화를 논의하는 자리였고, 저희에게는 농생명 분야에서 축적한 데이터 분석 경험을 산림 분야로 확장할 수 있는 뜻깊은 기회였습니다.

 

우리가 제시한 핵심 메시지

 

씨더스는 그동안 작물 분야에서 대규모 유전체·표현체 융합 데이터 분석을 수행하며 AI 기반의 "예측 육종 체계(Genomic Prediction)"를 개발해왔습니다. 이번 발표에서는 그 경험을 바탕으로 이러한 기술을 산림수종의 품종 개발과 자원 선발 시스템에 적용하는 구체적 방법을 제안했습니다. 우리가 강조한 핵심은 두 가지였습니다.

 

1️⃣ Gene Panel 기반 정밀 분석 시스템
수천 개의 마커를 한 번에 분석할 수 있는 고효율 플랫폼으로, 기존 단일형질 중심의 분석보다 속도·비용·정확도 모두를 향상시킬 수 있습니다.
2️⃣ 다형질마커 시스템(Multi-trait Marker System)
병저항성, 생장형질, 색소 및 기능성 물질 등 다양한 형질을 동시에 분석함으로써 내병성·내건성·환경적응성 등 복합형질을 효율적으로 선발할 수 있습니다.

 

 

 

“AI는 이제 유전자를 해석하는 단계를 넘어, 상호작용을 설계하는 단계로”

저희는 발표에서 이렇게 말씀드렸습니다.

“AI 기반 유전체·표현체 통합 분석은 단순한 유전정보 해석을 넘어,
환경·형질·유전자 간 상호작용을 모델링하는 새로운 육종 패러다임입니다.”

 

AI가 단일 유전자의 의미를 읽는 수준을 넘어, 복합 데이터 간의 연관성과 패턴을 학습하는 단계로 진화하고 있습니다.

이는 곧, 산림수종의 내환경성 예측, 생장 모델링, 탄소 저장량 추정까지 가능하게 한다는 뜻입니다.

 

그린바이오 연구혁신 집담회 현장 사진 / 자료 씨더스

현장에서의 공감, 그리고 확신

세미나 현장에서는 산림과학원 연구진분들과 함께 AI·데이터 기반 육종의 실질적 적용 가능성에 대해 활발한 논의가 이어졌습니다. 특히 저희가 제시한 "다형질 예측 모델(Multi-trait Prediction)"과 데이터 기반 자원 선발 체계는 연구자분들로부터 큰 공감을 얻었습니다. 그 자리에서 저희는 “씨더스가 농생명 데이터를 넘어서 산림 그린바이오 혁신에도 기여할 수 있겠다”는 확신을 더욱 굳혔습니다.

 

 

앞으로의 방향

이번 세미나를 계기로, 저희는 산림과학원과 함께 AI 기반 산림 디지털육종 공동 연구 협력을 확대할 예정입니다.

• 산림유전자원의 유전다양성 분석 및 보존 전략 고도화
• 환경 적응형 품종 개발을 위한 AI 모델 공동 개발
• 기관 및 산업체 대상 맞춤형 유전체 정보 서비스 제공

씨더스는 앞으로도 Gene Panel·Multi-trait Marker·AI 예측 모델을 통합한 산림디지털육종 레퍼런스 모델을 만들어가겠습니다.