본 발표에서 고추(Capsicum annuum L.)의 신품종 개발 파이프라인을 혁신하기 위한 디지털 육종(Digital Breeding) 전략과 그 핵심 기술 개발 성과 및 발전 전략을 제시하고자 한다. 디지털 육종은 기존 전통 육종의 긴 시간과 낮은 효율성을 극복하기 위해 유전체(Genomics), 대규모 표현형(Phenotyping), 환경(Environment) 데 이터를 수집하고 이를 인공지능(AI) 및 빅데이터 분석 기법으로 통합하여 품종 설계 및 선발을 최적화하는 미래지향 적 기술이다. 특히, 기후 변화와 소비자 선호 변화에 빠르게 대응할 수 있는 고품질, 다기능성 신품종 개발이 절실한 현 시점에서 디지털 육종은 핵심 기술로 부상하고 있다. 구체적인 기술 내용으로는, 첫째, 광범위한 유전적 다양성 (Pan-genome)을 포괄하는 정보를 구축 및 분석함으로써 병 저항성, 기능성 성분 함량 등 유용한 농업 형질과 관련 된 유전적 변이를 체계적으로 발굴하고 품종 설계의 정밀도를 높이는 기반을 마련한다. 둘째, 센서 및 영상 분석 기술 을 활용하여 고추 과실의 형태, 수량성, 생육 특성, 그리고 매운맛을 결정하는 캡사이신 함량 및 주요 병해(역병, 청고 병)에 대한 저항성 등 복잡한 양적 형질 데이터를 대규모로, 신속하고 정밀하게 수집하는 기술 확립이 요구된다. 셋 째, 이와 같이 확보된 유전체 및 표현형 빅데이터를 기반으로 GWAS(Genome-Wide Association Study) 분석과 GS(Genomic Selection) 예측 모델을 개발한다. 특히 캡사이신 함량 예측 모델은 최대 0.7877에 달하는 매우 높은 정확도를 보여주었다. 이를 통해 선발 개체의 육종가(Breeding Value)를 효율적으로 추정하여 최적의 부모 계통 및 교배 조합을 조기에 예측하고 선발할 수 있다. 넷째, 나아가 유전자 편집 기술의 일종인 V IGE(Virus-Induced Gene Editing) 기술을 고추에 성공적으로 적용하여, 병 저항성과 신미 관련 유용 유전자를 정밀하게 편집한 혁신적 인 기술을 개발함으로써 원하는 형질을 단기간에 도입할 수 있는 길을 열었다. 이러한 디지털 육종 기술의 성공적인 적용은 고추 육종 과정을 데이터 주도적이고 예측 가능한 과학으로 전환시키고 있다. 향후 개발 및 강화가 필요한 기술은 다음과 같다. 디지털 육종 통합 플랫폼을 구축하여 유전체, 표현형, 환경 데이터를 아우르는 데이터베이스, 분석 도구, AI 모델을 통합하고 오픈 소스 기반으로 운영함으로써 사용자 친화적인 디지털 육종 생태계를 조성하고 IT 및 AI 전문가와의 다학제적 협업을 극대화해야 한다. 또한, 개발된 AI 예측 모델의 정확도를 현장 환경에서 지속 적으로 검증하고, 이를 통해 도출된 GEBV를 실제 품종 개발 파이프라인에 적극적으로 적용하여 그 경제적, 농업적 유효성을 입증할 필요가 있다.
목차
요약 작물 육종의 역사 디지털 육종이란? 고추의 분자육종 및 디지털 육종 현황 고추의 유전체 선발 유전자 편집을 위한 다양한 방법 디지털 육종의 미래 연구 방향 Acknowledgements