유전체로 기능성 대사산물을 설계하다: GENE PANEL이 여는 디지털 육종의 새로운 기준

Multi Trait Multiplexing 기술로 기능성 대사산물을 설계하다 :
GENE PANEL이 여는 디지털 육종의 새로운 기준

 

 

 

기능성 대사산물을 설계하는 새로운 방법: GENE PANEL, Pathway check kit

 

이소플라본과 소야사포닌 함량이 높은 콩, AGI 함량이 높은 고추처럼 식물 소재 중에는 인체 건강에 긍정적인 영향을 주는 기능성 대사산물을 풍부하게 만들어내는 품종들이 많습니다.

 

최근 건강에 직접적인 영향을 주는 기능성 대사산물에 대한 관심이 높아지면서, 이러한 기능성 성분을 얼마나 많이, 얼마나 안정적으로 생산할 수 있는지가 그린바이오 산업의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.

그리고 그 해답의 출발점에는 유전체 정보와 Muti trait multiplexing 기반의 설계 기술이 있습니다.

 

 

 

 

우연에 의존하던 기존 육성 방식

 

전통적인 식물 육성은 반복적인 교배와 재배, 성분 분석을 통해 우연히 기능성 물질 함량이 높은 개체를 찾아내는 구조였습니다.

 

하지만 고기능성 식물을 육성하기에는 환경과 재배 조건에 크게 영향을 받기 때문에, 많은 시간과 비용이 들고 성공 가능성도 높지 않았습니다.

이 지점에서 데이터 기반 접근의 필요성이 점점 커지기 시작했습니다.

 

 

 

 

기능성 대사산물 스크리닝용 유전자 panel을 설계하다 : Multi trait multiplexing 기반 Gene PANEL

 

최근 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 Multi Trait Multiplexing 기술 기반 GENE PANEL이 주목받고 있습니다.

 

GENE PANEL은 기능성 대사산물의 축적과 직접적으로 연관된 핵심 유전체 영역과 분자마커를 선별해, 교배 초기 단계부터 원하는 형질을 가진 개체를 정확하게 선발할 수 있도록 돕는 기술입니다.

 

모든 개체를 키운 뒤 분석하는 방식이 아니라, 처음부터 유전체 정보를 통해 가능성이 높은 선택지만을 남기는 방식입니다.

 

 

 

 

AI 예측모델과 결합된 GENE PANEL의 진화

AI 유전체 예측모델과 결합할 때, GENE PANEL의 활용도는 더욱 높아집니다.

 

AI는 어떤 유전체 조합이 이소플라본이나 소야사포닌과 같은 기능성 대사산물을 높이는지, 어떤 교배 조합이 가장 효율적인 결과를 만드는지를 사전에 예측합니다.

 

이렇게 도출된 결과는 다중 마커를 동시에 분석할 수 있는Multiplexing GENE PANEL 형태로 제작되어 농업현장에서 바로 활용할 수 있습니다.

 

 

 

유전체 설계를 통한 효율적인 기능성 식물 개발

 

AI와 유전체 정보를 기반으로 한 GENE PANEL을 활용하면 기능성 식물 소재 개발에 필요한 기간은 크게 단축됩니다.

 

불필요한 실험과 시행착오가 줄어들고, 연구 자원은 보다 핵심적인 검증 단계에 집중하게 됩니다.

이는 기능성 물질 개발을 연구 단계를 넘어 산업 단계로 확장하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

 

 

 

 

씨더스가 제공하는 GENE PANEL과 Pathway Check Kit

씨더스는 기능성 대사산물 데이터와 유전체 정보를 통합해 분석하고, 최적의 유전자 조합을 도출한 뒤 이를 GENE PANEL 제품으로 제공합니다.

이 기술은 단순한 분석 서비스가 아니라, 기능성 식물 소재를 보다 빠르고 정확하게 육성하기 위한 실행 가능한 도구로서 연구 현장과 산업 현장에서 활용되고 있습니다.

 

 

 

 

디지털 육종의 핵심 기술로 떠오르는 GENE PANEL

기능성 물질을 ‘우연히 발견하는 육종’에서 ‘데이터 기반으로 설계하는 육종’으로 전환되는 흐름 속에서, GENE PANEL은 디지털 육종의 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.

 

기능성 물질의 생성 경로를 이해하고, 그 흐름을 데이터에서 읽어내며, 설계 가능한 육종으로 적용하는 것.

 

그 변화의 중심에서GENE PANEL은 새로운 기준이 되고 있습니다.

 

씨더스는 앞으로도 기능성 대사산물, AI 예측, 그리고 유전체 데이터를 연결해 식물 소재 개발의 불확실성을 줄이고 현실적인 성과로 이어지는 디지털 육종 기술을 확장해 나아가겠습니다.

 

 

 

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