베트남 벼 다양성의 유전자 지도
빈유니대학교 빅데이터연구소(VIBD)가 베트남 벼 1,000개 샘플의 전체 유전체를 분석하는 VN1K-RICE 프로젝트를 발표했다. 우선 핵심 샘플 150개를 대상으로 시작한다. 연구진은 유전 정보를 세 생태 지역에서 진행하는 평가와 결합해 가뭄, 염분이 높은 토양, 고온, 침수에 적합한 벼를 찾고, 쌀 품질과 온실가스 배출도 연구할 계획이다.
목차
이 프로젝트는 2026년부터 2030년까지 진행되는 VIBD의 AgriOmics-AI 연구 프로그램의 일환으로, SAGA 2026 국제 농업 유전자 기술 응용 심포지엄에서 소개됐다. 계획된 성과에는 벼 유전체 데이터베이스, 베트남 전통 벼의 고품질 참조 유전체, 유전자 활동 정보가 포함된다.
이번 연구는 두 종류의 증거를 결합한다. 식물의 DNA에 기록된 정보와 실제 식물의 생육 및 성능이다. 두 정보를 연결하면 육종가들이 베트남의 전통 벼와 야생 벼 컬렉션에서 유용한 재료를 선별하는 데 도움이 될 수 있다. 여기에는 열악한 재배 환경에서 가치가 있는 형질을 가진 식물도 포함된다.
VIBD의 과학 책임자인 부하반 교수가 VN1K-RICE를 이끈다. 호주 퀸즐랜드대학교 퀸즐랜드 농업·식품혁신연합의 창립 책임자이자 빈유니의 겸임 강사인 로버트 헨리 교수는 공동 연구 책임자를 맡았다.
왜 샘플 150개로 시작하나
초기 샘플 150개는 전체 목표 수집량 1,000개의 15%에 해당한다. 연구진은 이 핵심 그룹부터 시작한 뒤 유전체 분석 규모를 확대할 예정이다. 샘플은 관개 저지대 벼, 밭벼, 염분이 높은 해안 지역과 조수 침수 영향을 받는 토지의 벼, 그리고 야생 벼를 아우른다.
벼가 자라는 환경마다 직면하는 압력이 다르기 때문에 이러한 환경은 중요하다. 염분이 높은 해안 지역에서 자라는 품종은 밭벼와는 다른 유용한 특성을 지닐 수 있다. 다양한 환경에서 샘플을 채취하면 베트남 벼의 폭넓은 다양성을 조사할 수 있다.
이 프로젝트는 전체 유전체를 읽는다. 즉, 각 샘플의 DNA에 담긴 유전 지침 전체를 분석한다. 이러한 지침의 차이는 쌀의 향과 찰기, 병 저항성, 환경 스트레스 내성 등의 특성에 영향을 준다.
샘플 1,000개는 이 프로젝트의 유전체 분석 목표다. 먼저 더 작은 핵심 컬렉션부터 작업함으로써 전체 컬렉션을 한 번에 모두 분석하는 대신, 범위가 정해진 시작 그룹을 기반으로 연구를 확대할 수 있다.
보존된 벼 컬렉션을 연구에 활용
베트남의 전통 벼와 야생 벼 컬렉션은 식물유전자원센터, 구룡강 삼각주 벼연구소, 껀터대학교, 베트남 국립농업대학교 등의 기관이 보유하고 있다. 이 컬렉션은 과학자들이 연구하고 육종에 활용할 수 있는 재료를 보존한다.
이들 벼 품종 대부분은 전체 유전체 분석이 이뤄지지 않았다. 베트남에는 국가 차원의 유전체 데이터 인프라도 없어, 연구자들이 유용한 유전적 차이를 찾아내고 여러 컬렉션을 대상으로 연구하는 데 제약이 있다.
VN1K-RICE는 보존된 벼 재료를 연구자들이 분석하고 공유할 수 있는 데이터와 연결하는 것을 목표로 한다. 보관 중인 종자 샘플을 DNA 기록 및 식물 특성 측정 자료와 함께 연구할 수 있다. 이를 통해 염분 내성과 우수한 쌀 품질을 함께 갖춘 벼처럼 유망한 재료를 더 쉽게 찾을 수 있다.
이 프로젝트는 유전자원을 보유한 국내 기관과 국제 파트너들과 함께 추진된다. 육종 목표는 베트남의 2030년까지의 쌀 산업 발전 전략 및 2050년 비전과도 맞닿아 있으며, 특히 품질 향상, 기후변화 적응, 배출량 감축을 모색한다.
빈유니버시티의 공식 발표는 컬렉션을 보유한 네 기관을 밝히고, 국내 유전자원 보유 기관 및 국제 파트너와의 협력을 확인하며, 계획 중인 국가 유전체 데이터 인프라를 해당 전략과 연계한다. 또한 베트남 전역의 정부 부처, 연구기관, 대학, 지역 대표자들과 국제 전문가들이 참여한다고 설명한다.
베트남산 참조 유전체가 중요한 이유
참조 유전체는 다른 유전체를 비교할 때 기준으로 삼는 상세한 유전 서열이다. 연구자들은 다른 벼 유전체를 참조 유전체와 비교해 차이를 찾고, 그중 어떤 차이가 유용한 특성과 연관될 수 있는지 조사한다.
VN1K-RICE는 베트남 전통 벼를 위한 참조 유전체를 구축할 계획이다. 연구 대상 식물과 밀접하게 관련된 참조 유전체를 활용하면 현지 유전 재료를 더 정확하게 살펴보고 조사할 가치가 있는 유전체 영역을 찾아낼 수 있다.
이 프로젝트의 공동 책임자이자 퀸즐랜드 농업·식품혁신연합 창립 책임자인 로버트 헨리 교수는 현지의 다양성을 반영한 참조 유전체를 구축하려는 이유를 설명했다. 베트남어 발언을 번역하면 다음과 같다.
단일 유전체만으로는 한 종의 전체 유전적 다양성을 대표할 수 없습니다. 과학자들은 연구 대상 재료와 밀접하게 관련된 참조 유전체가 필요합니다.
베트남 육종가에게는 자체 연구 재료와 더 가까운 벼를 기준으로 삼는 비교 체계가 실질적인 도움이 될 수 있다. 계획된 참조 유전체와 1,000개 서열로 이뤄질 폭넓은 컬렉션은 서로 연관된 목적을 수행한다. 하나는 상세한 비교 기준을 제공하고, 다른 하나는 샘플 간 차이를 더 폭넓게 기록한다.
DNA가 의미하는 바를 현장에서 확인
연구팀은 유전체 서열을 세 생태 지역에서 진행하는 벼 특성 평가와 결합할 계획이다. 측정 항목은 식품 품질, 영양, 환경 스트레스, 병 저항성, 재배 중 온실가스 배출을 포함한다.
쌀 품질과 관련해서는 찰기와 향, 미량 영양소 및 단백질 함량을 조사한다. 재배 환경과 관련해서는 가뭄, 염분, 고온, 침수에 대한 내성을 평가한다. 벼에 흔히 발생하는 질병에 대한 저항성도 계획된 연구에 포함된다.
형질이란 관찰하거나 측정할 수 있는 특성을 말한다. 연구자들은 컬렉션 내 식물의 형질과 DNA 차이를 비교해 염분 내성 강화나 독특한 향처럼 특정 결과와 연관된 유전체 영역을 찾을 수 있다.
현장 측정은 이 과정의 핵심이다. 유전 서열을 육종가들이 중요하게 여기는 성능, 즉 식물이 스트레스 환경에서 어떻게 자라는지, 쌀의 특성이 어떤지, 재배 중 온실가스가 얼마나 배출되는지와 연결해 준다.
배출량 연구는 쌀 품질과 회복력에 더해 또 하나의 선발 목표를 제시한다. 연구진은 재배 중 측정한 결과와 DNA의 관계를 살펴, 배출량 감축에 기여할 수 있는 유전체 영역을 조사할 계획이다.
유전 정보가 육종을 이끄는 방법
육종가들은 교배할 식물을 선택하기 전에 프로젝트의 연구 결과를 활용해 유용한 DNA 차이를 지닌 벼 재료를 선별할 수 있다. 예를 들어 염분 내성이 강한 전통 품종은 염분이 많은 토지에 적합한 벼를 개발하는 데 필요한 유전 재료를 제공할 수 있다.
가치 있는 향이나 독특한 쌀 품질을 지닌 품종은 현재 재배 중인 벼를 개량하는 데 활용될 수 있다. DNA 분석은 육종과 여러 세대에 걸친 평가를 병행하면서, 연구자들이 조사하고자 하는 특성을 지닌 식물을 찾아내는 데 도움을 준다.
이 프로젝트는 근동질 계통 개발도 목표로 한다. 근동질 계통은 유전적 배경은 거의 같지만 특정 표적 영역에 차이가 있는 벼 계통이다. 이를 비교하면 식물의 나머지 유전적 구성을 대부분 비슷하게 유지하면서 해당 영역의 역할을 시험할 수 있다.
이러한 계통은 유망한 유전자를 보다 집중적으로 연구할 수 있는 방법을 제공한다. 유전적 배경이 거의 일치하는 식물 사이에 측정 가능한 형질의 차이가 있다면, 과학자들은 표적 영역을 더 자세히 연구하고 육종에 활용할 가치를 평가할 수 있다.
DNA 마커도 계획된 활용 분야다. 마커는 연구자들이 추적할 수 있는 DNA 서열상의 식별 가능한 특징이다. 마커는 유용한 특성을 지닌 벼 품종을 식별하고 선발하며 확인하는 데 도움을 줄 수 있어, 유전체 데이터베이스를 초기 서열 분석 이후에도 활용할 수 있게 한다.
AI 도구와 공유 데이터베이스
인공지능은 방대한 유전 데이터를 처리하고, 유전자와 형질 간 관계를 찾고, 유전자 기능을 예측하며, 유망한 연구 방향을 식별하는 데 활용된다. 목표는 서열을 후속 실험과 육종 결정에 활용할 수 있는 정보로 바꾸는 것이다.
공식 발표는 유전자 주석 및 서열 기반 표현형 예측을 위한 유전체 언어 모델을 명시했다. 이는 유전자 기능을 식별하고 유전 서열을 바탕으로 식물의 특성을 예측하는 것을 뜻한다.
이 프로젝트는 유전자 활동 데이터도 생산할 것으로 기대된다. 유전체 서열은 유전 지침을 기록하고, 유전자 활동 데이터는 그 지침이 어떻게 사용되는지를 연구하는 데 도움을 준다. 이러한 정보를 결합하면 과학자들은 벼에서 측정한 특성을 더 다양한 방식으로 조사할 수 있다.
공식 발표에 소개된 프로젝트 제안서에 따르면, 계획된 성과에는 벼 품종 1,000개의 유전체 데이터, 전통 벼의 고품질 참조 유전체, 유전자 주석을 뒷받침하는 전사체 또는 RNA-seq 데이터가 포함된다. 이 자료는 식물 특성 및 환경 데이터와 결합해 단일염기다형성(SNP) 국가 데이터베이스에 담길 예정이다. 연구자들은 이 자료를 활용해 쌀 품질, 스트레스 내성, 저배출과 관련된 유전체 영역 및 후보 유전자를 목록화할 계획이다.
VIBD는 유전체 데이터베이스와 AI 도구를 연구 공동체에 공개할 계획이다. 공유 접근을 통해 다른 연구팀도 컬렉션을 활용하고, 연구 결과를 비교하고, 추가 재료를 더해 연구를 확장할 수 있다.
VIBD의 과학 책임자이자 VN1K-RICE를 이끄는 과학자인 부하반 교수는 이 같은 협력 목표를 설명했다. 베트남어 발언을 번역하면 다음과 같다.
참조 유전체나 SNP 데이터베이스는 많은 연구팀이 활용하고 확장할 때 비로소 실질적인 가치를 지닙니다. 그래서 베트남의 유전자원 보유 기관 및 국제 파트너들과 함께 VN1K-RICE를 개발하고 있습니다.
SNP는 DNA 서열의 개별 위치에서 나타나는 차이다. 이러한 차이를 담은 데이터베이스는 식물 간 비교에 활용할 수 있는 식별 지점을 제공해, 연구자들이 다양성을 조사하고 형질과 연관된 유전적 특징을 추적하는 데 도움을 준다.
2030년까지의 계획
VN1K-RICE가 속한 광범위한 프로그램인 AgriOmics-AI는 2026년부터 2030년까지 진행된다. 이 프로그램은 유전체학과 AI를 결합해 작물, 가축, 양식업, 유익 미생물 전반에 걸쳐 베트남 고유의 유전자원을 연구하고 보존하며 활용한다.
이 프로그램에서 VN1K-RICE는 단계별 연구 계획을 갖고 있다. 벼 핵심 샘플 150개로 시작해 1,000개까지 확대하고, 참조 유전체를 구축한 뒤 유전 데이터를 측정된 특성과 연결한다. 예상 성과에는 서열 컬렉션, 참조 유전체, 유전자 활동 데이터가 포함된다.
공식 발표에는 벼 프로젝트의 구체적인 완료 시점, 데이터베이스 공개일, 신규 벼 품종 출시 일정이 제시되지 않았다. 유전자 활동 데이터나 AI 도구의 공개 일정도 없다. 당장의 실질적 작업은 육종 프로그램이 활용할 연구 도구와 근거를 구축하는 데 초점을 맞춘다.
농업 분야에서 기대하는 이점은 벼 재료를 더 정확한 정보에 근거해 선별하는 것이다. 유용한 염분 내성을 찾고, 가치 있는 쌀 특성을 보존하며, 배출량을 낮출 방안을 조사할 수 있다. 성과는 DNA 분석 결과를 프로젝트에서 평가하는 식물의 실제 성능과 연결하는 데 달려 있다.
핵심 내용
- 빈유니의 VIBD는 베트남 벼 샘플 1,000개의 유전체 분석을 추진하며, 목표량의 15%에 해당하는 150개 샘플로 시작한다.
- 컬렉션에는 여러 재배 환경의 벼와 야생 벼가 포함된다.
- 연구자들은 베트남 전통 벼의 참조 유전체를 구축하고 세 생태 지역에서 식물 특성을 평가한다.
- 측정 항목에는 쌀 품질, 영양, 스트레스 내성, 병 저항성, 온실가스 배출이 포함된다.
- 계획된 도구에는 공개형 유전체 데이터베이스, AI 도구, DNA 마커, 표적 유전체 영역을 시험하기 위한 벼 계통이 포함된다.
- 계획된 데이터에는 유전자 활동에 관한 RNA-seq 정보와 유전 정보, 식물 특성, 환경 정보를 결합한 국가 SNP 데이터베이스가 포함된다. 데이터와 데이터베이스, AI 도구의 공개 일정은 정해지지 않았다.
- VN1K-RICE는 2026년부터 2030년까지 진행되는 AgriOmics-AI 프로그램의 일환이다.
