일본산업뉴스요약

작물의 ‘게놈 선발’용 데이터, 드론이 효율적으로 수집
도교대학 등 연구, 적은 인력∙단기간에 가능

▶게놈 선발: 작물이나 소와 같은 적게 생산하는 가축의 게놈을 바탕으로 재배 및 사육의 성과를 예측해 품종 개량을 추진하는 기술을 말한다. 품종의 교배로 얻은 개체의 게놈 배열을 조사해 좋은 성과를 기대할 수 있는 개체 선발을 반복 시행한다.
품종의 교배하는 점에서는 기존 품종 개량과 같지만, 새싹 및 송아지의 단계에서 성과를 예측할 수 있기 때문에 단기간 안에 개량할 수 있다는 점이 기대를 모으고 있다. 게놈 선발 기술은 게놈 배열을 빠른 속도로 분석하는 차세대 데이터 처리 장비의 보급과 함께 발전해왔고, 젖소의 품종 개량이 큰 성공 사례로 알려져 있다.

바이오에타놀의 원료인 벼과 작물인 ‘수수’를 도쿄 시내에서 재배해 드론과 수작업으로 수집한 데이터의 유용성을 서로 비교했다. 드론에는 디지털 카메라를 장착해 상공에서 논을 촬영. 위치를 조금씩 바꿔 촬영한 다수의 영상을 조합해서 3차원으로 만들어 수수의 길이를 산출했다.

게놈 선발의 품종 개량에서는 작물이 가진 특정 유전자가 아닌, 게놈 DNA 배열 전체의 특징에 주목한다. 게놈 배열 데이터와 작물 재배 데이터를 조합한 게놈 배열을 통해 재배 성과 예측을 위한 수치 모델을 제작한다.

이번에는 재배 성과 데이터로써 작물의 길이를 이용했다. 드론의 데이터를 이용한 모델과 수수를 잘라 수작업으로 측정한 데이터로 만든 모델을 비교한 결과, 재배 성과의 예측 정밀도는 거의 같은 수준이었다.

게놈 선발은 차세대 품종 개발 기술로써 주목 받고 있지만, 수치 모델의 정밀도를 높이기 위해 대규모 재배 데이터를 수집할 필요가 있어 수작업으로는 부담이 크다. 이번 연구에서 드론을 이용한 측정은 3명의 작업자가 10분 간 작업한 것에 반해, 수작업은 10명 이상이 참여해 이틀이 걸렸다. 드론의 활용으로 데이터 수집을 위한 인력과 시간이 큰 폭으로 감소된 것이다.

드론을 이용한 측정은 수수를 잘라낼 필요가 없기 때문에 지속적으로 데이터를 수집해 성장 과정 등을 조사할 수 있다는 이점도 있다. 또한 영상 데이터를 통해 작물 길이 외에도 잎의 크기, 색깔 등도 분석할 수 있기 때문에 다양한 분석에 도움이 될 것으로 보고 있다. 벼과 작물 및 옥수수 등 수수 이외의 작물에서도 활용될 전망이다.

이와타(岩田) 교수팀은 높은 염도 및 건조 등으로 식물이 자라기 어려운 경작 부적합지에서도 대량 재배가 가능한 수수 개발을 목표로 멕시코 등에서 게놈 선발 연구를 추진하고 있다. 드론이 품종 개량 가속화에 도움이 될 수 있게 한다는 취지이다.

 -- 끝 --