식물 마이크로바이옴은 식물과 밀접하게 상호작용하는 미생물 군집으로, 식물의 성장, 건강, 병 저항성 등에 중요한 역할을 합니다. 본 연구실에서는 토마토와 같은 주요 작물의 종자 및 뿌리, 잎 등 다양한 부위에 존재하는 내생 미생물과 그 군집 구조를 분석하고 있습니다. 이를 위해 차세대 염기서열 분석(NGS)과 생물정보학적 방법론을 활용하여 미생물 군집의 다양성과 기능을 심층적으로 규명합니다. 특히 종자 내생 미생물의 수평적, 수직적 전이 과정을 추적하고, 이들이 식물의 생장과 병 저항성에 미치는 영향을 연구합니다. 벌 장내 마이크로바이옴 분석을 통해 식물-곤충-미생물 간의 상호작용도 탐구하며, 이를 바탕으로 식물 건강 증진 및 병 방제에 활용할 수 있는 새로운 전략을 개발하고 있습니다. 또한, 미생물 군집의 조성과 기능적 특성을 바탕으로 인공군집(synthetic community)을 구축하여 식물병 저항성 증진 및 생장 촉진 효과를 실험적으로 검증하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외적으로도 활발히 진행되고 있으나, 국내에서는 전문적으로 작물 마이크로바이옴을 연구하는 그룹이 드물어 본 연구실의 역할이 더욱 중요합니다. 식물 마이크로바이옴의 분석 및 응용 연구는 지속가능한 농업 실현과 친환경 병 방제 기술 개발에 기여할 수 있으며, 미래 농업의 혁신적인 패러다임을 제시할 수 있습니다.

지속가능한 농업은 인류의 식량 안보와 환경 보전을 동시에 달성하기 위한 핵심 과제입니다. 본 연구실은 마이크로바이옴 공학 기술을 활용하여 작물의 생산성을 높이고, 병해충 저항성을 강화하는 연구를 수행하고 있습니다. 마이크로바이옴 공학은 식물과 상호작용하는 유익 미생물을 선별, 조합, 적용함으로써 작물의 생장 환경을 최적화하고, 화학 농약 사용을 최소화할 수 있는 친환경적 접근법입니다. 연구실에서는 종자 및 뿌리 내생 미생물, 토양 미생물, 벌 장내 미생물 등 다양한 미생물 자원을 발굴하고, 이들의 생태적 역할과 상호작용 메커니즘을 규명합니다. 이를 바탕으로, 병원균 억제 및 작물 생장 촉진에 효과적인 미생물 균주를 선별하여, 실제 농업 현장에 적용 가능한 미생물 제제 및 인공군집을 개발하고 있습니다. 또한, 미생물 군집의 조성 변화와 기능적 특성을 실시간으로 모니터링할 수 있는 생물정보학적 분석 파이프라인(QIIME2, DADA2, VSEARCH 등)과 머신러닝 기반 예측 모델을 구축하여 연구의 정밀도와 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 마이크로바이옴 공학 기술은 미래 농업의 지속가능성을 높이고, 기후 변화 및 환경 스트레스에 강한 작물 생산 시스템 구축에 기여할 수 있습니다. 더불어, 친환경 농업 실현과 농업 생산성 향상이라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제시합니다.

현대 미생물학 연구에서 생물정보학은 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다. 본 연구실은 QIIME2, DADA2, VSEARCH 등 최신 군집분석 파이프라인과 R, Python 기반의 통계분석, 머신러닝, 네트워크 분석 기법을 적극적으로 활용하여 방대한 미생물 유전체 데이터를 해석하고 있습니다. 이를 통해 미생물 군집의 구조적 특성, 기능적 다양성, 그리고 미생물 간 상호작용 네트워크를 정량적으로 규명합니다. 특히, 식물의 특정 부위(종자, 뿌리, 잎 등)와 환경(토양, 벌 장내 등)에 따른 미생물 군집의 차이와 그 변화 양상을 분석하여, 작물 건강 및 병 저항성과의 연관성을 밝히고 있습니다. 또한, 네트워크 분석을 통해 핵심 미생물(keystone taxa) 및 상호작용 허브를 도출하고, 이들이 식물 생장 및 병 저항성에 미치는 영향에 대한 실험적 검증도 병행합니다. 이러한 데이터 기반 접근법은 미생물 군집의 복잡한 생태계 내에서 중요한 역할을 하는 요소를 식별하고, 맞춤형 미생물 제제 개발에 활용될 수 있습니다. 생물정보학 및 네트워크 분석 연구는 미생물 군집의 동적 변화와 기능적 특성을 심층적으로 이해하는 데 필수적입니다. 이를 통해 농업 현장에서 실제 적용 가능한 미생물 기반 솔루션의 개발과, 미생물 생태계의 지속가능한 관리 방안 마련에 기여하고 있습니다.