유전체와 AI의 만남, 디지털 육종 시대의 시작

유전체와 AI의 만남, 디지털 육종 시대의 시작

 

 

동아대학교 세미나에서 본 씨더스의 기술 방향

최근 씨더스는 동아대학교에서 열린 ‘유전체·표현체 기술과 AI 융합’ 세미나에 참여해 농업의 미래를 바꿀 디지털 육종의 방향성에 대해 이야기를 나누고 왔습니다.

 

이번 자리는 단순한 기술 소개를 넘어, 왜 지금 농업이 디지털 육종 중심으로 빠르게 전환되고 있는지를 현장에서 직접 확인할 수 있었던 의미 있는 시간이었습니다.

 

동아대학교 X 씨더스 세미나 현장 / 자료 씨더스

 

 

 

종자는 ‘정보’다, 디지털 육종의 출발점

씨더스는 종자를 단순히 심어서 키우는 대상이 아니라, "식물이 어떤 모습으로 자랄지를 결정하는 정보의 덩어리"라고 보고 있습니다.

이 설계도 안에는 식물의 생육, 품질, 기능성까지 모든 형질이 유전체 형태로 담겨 있으며, 이를 해석하는 것이 바로 디지털 육종의 시작입니다.

즉, 감에 의존하던 기존 육종에서 벗어나 데이터를 기반으로 설계하는 디지털 육종으로 패러다임이 바뀌고 있는 것입니다.

 

동아대학교 세미나 발표 현장 (씨더스 조성환 대표) / 자료 씨더스

 

 

유전체와 표현체, 디지털 육종의 핵심 구조

 

디지털 육종을 구성하는 가장 중요한 요소는 유전체(Genotype)와 표현체(Phenotype)의 연결입니다.

 

식물의 형질은P = G + E + (G×E)라는 공식으로 설명됩니다.

 

유전적 요인(G), 환경(E), 그리고 상호작용(G×E)이 최종적인 표현형(P)을 결정하며, 디지털 육종은 이 복잡한 수식을 방대한 데이터로 치환하여 유전체를 정밀하게 분석하는 정밀 과학입니다.

 

육종 연구에서 유전형(Genotyping) 분석은 필수적이지만, 비용과 효율성 사이의 고민이 늘 따릅니다.

 

씨더스는 이를 위해 Multiplex gene panel 기반 유전체 분석 기술을 활용합니다.

 

특히Multiplex PCR 기반 TGS 기술을 통해 이 문제를 완벽하게 해결했습니다.

 

한 번의 실험으로 96개 샘플에서 300개의 SNP를 동시에 분석하고, 게놈 상 300개 좌위를 동시에 증폭하는 고효율 분석이 가능합니다.

 

또한 원하는 형질을 자유롭게 설계하고 분석 중에도 마커를 추가할 수 있는 유연성을 갖추고 있으며, 반복 실험에서도 Missing rate 10% 미만의 높은 정확도를 유지합니다.

 

비용 측면에서도 마커당 1,000원 이하 수준으로 기존 플랫폼 대비 2~3배 이상의 효율성을 확보해 디지털 육종의 실용성을 크게 높였습니다.

씨더스 Multiplex gene panel 기반 유전체 분석 기술

 

 

 

표현체 분석, 디지털 육종을 완성하는 기술

유전체가 설계라면, 표현체는 결과입니다.

 

씨더스는 표현체 분석을 위해RGB 카메라, 열화상·초분광 센서, 3D 스캔 기술을 활용합니다.

 

과실의 크기, 색상, 병해충 상태를 정량화하고, 비파괴 방식으로 식물의 스트레스와 당도를 분석하며, 3D 구조 데이터를 통해 식물의 형태와 생육을 입체적으로 해석합니다.

 

이러한 정밀 계측은 기존의 육안 중심 평가에서 벗어나 데이터 기반 판단으로 전환시키며, 디지털 육종의 완성도를 높이는 핵심 역할을 합니다.

 

씨더스 표현체 분석 기술 (Phenotyping)

 

AI와 결합된 디지털 육종의 진화

수집된 유전체와 표현체 데이터는 머신러닝 기반 AI 모델을 통해 학습됩니다.

 

이를 통해 특정 유전자 조합이 실제 환경에서 어떤 성과를 낼지를 사전에 예측하고, ‘육종가 가치(Breeding Value)’를 도출할 수 있습니다.

 

이 과정은 단순한 분석을 넘어 결과를 미리 설계하는 디지털 육종의 핵심 단계입니다.

 

이제 디지털 육종은 결과를 기다리는 과정이 아니라 최적의 결과를 설계하는 과정으로 변화하고 있습니다.

씨더스 Multiplex PCR based 알고리즘

 

 

‘무지개 토마토’,  디지털 육종의 실제 구현

세미나에서는 씨더스의 ‘무지개 토마토’ 프로젝트가 대표 사례로 소개되었습니다.

 

유전체 데이터와 AI 모델을 활용해 특정 색상과 형질을 가진 토마토를 사전에 설계하고, 이를 실제 육종 과정으로 연결한 사례입니다.

 

이러한 접근을 통해 기존 수년이 걸리던 육종 기간을 단축하고, 소비자 맞춤형 작물을 더 빠르고 정확하게 생산할 수 있습니다.

 

이는 디지털 육종이 연구 단계를 넘어 산업으로 확장되고 있음을 보여줍니다.

 

 

 

 

디지털 육종, 농업의 새로운 기준이 되다

이번 세미나는 농업이 경험 중심 산업에서 데이터 기반 산업으로 전환되고 있음을 분명히 보여주었습니다.

 

유전체와 표현체, 그리고 AI가 결합된 디지털 육종은 이제 선택이 아니라 필수 기술이 되고 있습니다.

 

씨더스는 앞으로도 정밀한 데이터와 기술을 기반으로 디지털 육종의 가능성을 확장하고, 농업의 미래를 설계하는 기업으로 나아가고자 합니다.

 

데이터로 이해하고, 기술로 설계하는 농업의 시대.
앞으로도 데이터와 기술을 통해 농업의 새로운 패러다임을 열어가는 씨더스가 되겠습니다.

 

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DATA IS REAL

씨더스는 데이터와 AI로 더 건강한 먹거리를 제안하는 기업입니다.