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'토종식물자원 생명 정보 빅데이터 구축 수립한다'

농촌진흥청 포함 5개 부처 공동연구 협력방안 마련 등 협업 추진
- 토종식물자원의 지속 가능한 다양성과 바이오산업 경쟁력 확보를

 

 

 최근 빅데이터 분석기술의 발전으로 유전체 정보를 활용한 육종, 소재 개발 등 활용도가 높아지면서 바이오산업 핵심 요소인 유전체 빅데이터 확보를 위한 연구개발을 경쟁적으로 추진하고 있어 주목된다.

 특히 우리나라의 경우, 보유한 식물자원은 8,073 여종 (미세조류 제외)으로 지금까지 확보된 유전체 빅데이터 양은 보유자원 수 대비 1%에도 못 미치고 있어 이에 대한 대책마련이 요구된다

과학기술정보통신부(장관 최기영), 농림축산식품부(장관 김현수), 환경부(장관 한정애), 해양수산부(장관 문성혁), 농촌진흥청(청장 허태웅), 산림청(청장 최병암)은 토종식물자원의 지속 가능한 다양성과 바이오산업 경쟁력 확보를 위한 ‘한반도 토종식물자원 생명 정보 빅데이터 구축전략’ 방안이 제17회 과학기술 관계 장관회의에서 심의 의결됐다고 밝혔다. 국내 바이오 기업들이 사용하는 해외 생명 자원 중 식물이 69% 한국바이오협회 (2016년)로 가장 큰 비중을 차지하고 있어 식물자원 국산화 기반을 우선하여 마련할 필요가 있다는 지적이 나오고 있기 때문.

‘한반도 토종식물자원 생명 정보 빅데이터 구축전략’은 부처 협력 관련부처는 농촌진흥청(농업식물자원), 환경부(야생식물), 해양수산부(해양수산식물), 산림청(산림식물), 과기부(인프라 지원), 농식품부(유전체 빅데이터 종자산업 지원) 등을 통해 멸종위기종, 재래종 등 토종식물의 다양성과 유전체 빅데이터를 확보하고, 식물 소재 국산화와 바이오 데이터 자립화를 통해 바이오 산업적 활용 촉진 등 공동연구 협력방안을 마련하기 위함이다.

 

이를 위해 정부는 토종식물자원 주권 보호의 시급성과 식물자원의 보유‧활용 현황을 진단하고, 연구‧산업 현장 활용 확대를 위한 3대 추진전략을 마련했다.

3대 추진전략은 △재래종, 희귀종 등 현재 보유 중인 8,073종을 2030년까지 9,700여 종 이상으로 확대 수집 △경제‧생태적 가치가 높은 1,135종 토종식물을 선정하고 유전체 빅데이터 470 PB 수준. 1PB는 1GB의 백만 배를 저장할 수 있는 용량으로 인간 유전체 정보 1억5천6백만 명분에 해당을 대량 구축해 맞춤형 유전체 정보제공 △식물 분야 빅데이터 활용 전문인력 양성과 연구‧산업 현장 지원 등이다.

유전체 빅데이터 확보를 통해 연구‧산업 현장에서는 비용과 시간을 획기적으로 줄이고 고부가 기능성 물질 유전자 탐색과 바이오소재 발굴에 활용할 수 있다.

또한, 인공지능 기반 디지털 육종과 생태계 관리, 보전에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

한국바이오협회 이승규 부회장은 “부처 간 협력으로 일궈낸 토종식물자원 생명 정보 빅데이터 구축전략 마련을 환영한다.”며, “양적, 질적으로 우수한 생명 정보 빅데이터 확보, 정보공유 활용체계 구축을 위한 정부의 지속적인 투자가 필요하다.”고 말했다.

 

 

 

 

(농업환경뉴스 = 윤준희 기자)


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건강한 먹거리 생산 모든 단계 안전성 강화
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병해충 발생·기상이변에 따른 작물 피해 사전 예측 가능해진다.
경기도농업기술원이 병해충과 이상기후로 인한 농작물 생육 스트레스를 사전에 예측하는 ‘농작물 생체정보 AI 기반 불량환경 조기 예측시스템’을 구축한다. 성제훈 농업기술원장은 4일 경기도청에서 기자회견을 열고 지난 2월 과학기술정보통신부의 ‘2025년도 디지털 기반 사회현안 해결 프로젝트’ 공모에 선정이 됐다며 이런 내용을 담은 시스템 개발에 착수했다고 밝혔다. ‘농작물 불량환경 예측시스템’은 작물의 유전자 분석을 통해 병해충이나 고온, 가뭄 등 작물들이 겪게 되는 어려운 환경에서 발생하는 스트레스를 정량화된 데이터로 변환해 예측 정보를 제공하는 내용이다. 농업기술원은 바이오마커 기반 분석기술과 디지털 예측 알고리즘을 활용해 식물 내부의 스트레스 반응을 신속하게 탐지하고 시각화된 결과를 농업인과 관계 기관에 전달할 예정이다. 유전자 단계에서의 분석이기 때문에 기존 센서나 영상 기반 예측보다 민감도와 정확도가 높고, 실제 생리 반응에 기반한 고신뢰 데이터를 제공한다는 점에서 차별성이 있다. 대상 작물은 벼와 콩이다. 벼는 외떡잎식물, 콩은 쌍떡잎식물을 대표하는 작물로, 식물 유형별 유전자 반응을 비교·분석하고 향후 다양한 작목으로의 확대 적용을 위한 기반자료를 확

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