새싹을 보고 수확량을 예측한다

유전자 분석 통해 미래 예측 가능

50살의 환자를 진단하면서 5살 때 실시한 혈액검사 결과를 가져다 보는 의사는 없을 것이다.

그러나 옥수수에게는 그런 일이 벌어지고 있다. 과학자들이 옥수수 수확량과 수개월 전 이뤄진 옥수수 새싹(苗) 유전자를 분석·비교하고 있다.

9일 ‘사이언스 데일리’는 미국 미시간대학의 식물생물학자들과 컴퓨터수학자들이 옥수수의 RNA‧DNA 정보를 활용해 다 자란 옥수수의 유전자를 예측하는 일을 하고 있으며, 현재 정확도를 높여가고 있는 중이라고 밝혔다.

옥수수 새싹을 보고 수개월 후 옥수수 수확량을 예측하는 일이 가능해지고 있다. 과학자들이 의 RNA‧DNA 정보를 분석해 정확한 수확량을 산출하는데 성공하고 있다. ⓒWikipedia

옥수수 새싹을 보고 수개월 후 옥수수 수확량을 예측하는 일이 가능해지고 있다. 과학자들이 RNA‧DNA 정보를 분석해 정확한 수확량을 산출하는데 성공하고 있다. ⓒWikipedia

RNA‧DNA 분석으로 수확량 예측    

논문 주 저자인 미시간대 쉰한 쉬우(Shinhan Shiu) 교수는 “전통적인 방식으로 옥수수 수확량을 알기 위해서는 옥수수가 다 자랄 때까지 수개월은 기다려야 한다.”고 말했다.

그러나 옥수수의 경우 다른 상황이 전개되고 있다는 것. 쉰한 쉬우 교수는 “2주가 지난 옥수수 새싹의 RNA‧DNA 정보를 분석한 후 수확기에 형성될 유전자 특성을 예측해 미래 수확량을 정확하게 예측해나갈 수 있다.”고 말했다.

논문은 최근 식물 분야 권위지인 ‘플랜트 셀(PLANT CELL)’지에 게재됐다. 논문 제목은 ‘Scientists improve yield predictions based on seedling data’이다.

연구진은 논문을 통해 ‘전장유전체 연관성 분석(genome-wide association study)’이란 유전자 예측 기술이 새싹 유전자를 통해 옥수수의 번식을 예측할 수 있는 길을 열어놓고 있다고 설명했다.

‘전장유전체 연관성 분석(GWAS)’이란 일본 이화학연구소의 오자키(Ozaki) 박사 연구팀이 최초로 시도한 기법이다. 특정 부위의 DNA 염기서열이 변이된 SNP(단일뉴클레오티드다형태) 유전자형 중에서 특정 질환 혹은 형질과 연관된 SNP를 발굴하는 분석 기법이다.

과학자들은 현재 이 기법을 적용해 인간 유전자 속에서 다양한 질병의 원인을 탐색했고, 수만 건의 특징을 찾아내고 있는 중이다.

건강한 사람과 환자의 유전자를 비교 분석해 질병을 갖고 있는 사람에게서 유전적 변이가 더 많이 발견된다면, 연구자들은 이 변이가 앓고 있는 질병과 연관이 있다고 보고 치료법을 찾고 있는 중이다.

과학계는 GWAS에 참여하는 연구자가 늘어날수록 유전체의 더 놀라운 비밀이 밝혀질 수 있을 것으로 보고 있다. 2003년 휴먼 게놈 프로젝트가 완료될 당시 품었던 난치병 퇴치에 대한 기대가 실현되고 있는 중이다.

미시간대의 이번 연구는 GWAS를 사람 대신 옥수수에 적용한 것이다. 옥수수 새싹으로부터 유전자표지와 유전자 발현을 조절하는 인자 등을 분석해 이후 나타날 유전자 특성을 각 단계별로 측정한 후 미래 수확량을 예측할 수 있었다고 말했다.

농작물 등 식량 계획 수립 등에 기여    

유전자는 DNA의 정보 서열을 의미한다.

이 정보 서열에 따라 단백질을 만든 후 이를 원료로 세포를 형성하게 된다. 그러나 넓은 의미에서는 RNA를 만드는 부위와 그 전사과정을 조절하는 부위까지 포함하고 있다. RNA는 DNA의 명령을 받아 단백질을 생산하고, 세포를 복제하는 일을 맡고 있다.

이번 연구의 특징은 DNA뿐만 아니라 단백질을 생산하는 데 있어 설계도와 같은 역할을 하고 있는 RNA에 주목했다는 점이다.

이전까지 수행된 연구에서는 개화시기(flowering time)와 관련된 14개의 DNA에 집중돼 있었다. 꽃이 피는 것과 관련된 특정 DNA를 분석해 수확량을 분석하려 시도했지만 목표로 한 정확도에 도달하지 못하고 있었다.

그러나 이번 연구에서는 5개의 RNA‧DNA 분석 모델을 통해 이전보다 훨씬 더 정확한 예측에 도달할 수 있었다.

쉬우 교수는 RNA 청사진을 분석할 경우 단백질을 만드는 과정에서 DNA가 RNA에 어떤 영향을 미치고 있으며, 개화기‧수확기로 이어지는 과정에서 어떤 영향을 미치게 될 것인지 예측이 가능하다고 설명하고 있다.

이번 연구에서 큰 역할을 한 것은 인공지능 기능인 머신러닝이다.

교수는 새로운 알고리즘을 개발해 2주가 지난 옥수수 새싹으로부터 RNA‧DNA의 중요한 특성들을 파악했으며, 개화기‧수확기의 발달 과정을 예측할 수 있었다고 말했다.

교수는 또 “새로운 분석 기법이 기존의 기법을 완전히 대체할 수 있다고 확언할 수는 없지만 보다 폭넓은 데이터를 산출해 수확 예측의 정확도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.

농작물 수확을 정확하게 예측할 경우 세계 식량계획은 물론 곡물 시장 등을 운용하는데 큰 영향력을 미치게 된다.

특히 시시각각 변하고 있는 곡물 가격을 사전에 예측하고 구매하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 예상되고 있다. 이런 이유 때문에 과학계는 첨단 기술을 이용해 농작물 수확량 예측에 많은 노력을 기울여왔다.

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