QTL 기반 후보 유전자 발굴과 CRISPR/Cas9 Genome editing 및 디지털 육종

Candidate gene discovery via QTL analysis, CRISPR/Cas9 genome editing, and digital breeding

연구 내용

QTL analysis와 double haploid 집단을 통해 내재해성 후보 유전자를 발굴하고 CRISPR/Cas9로 상속 가능한 targeted genome editing을 수행하며, 유전자교정 산물의 위해성심사와 딥러닝 기반 표현형 예측을 연계하는 연구

벼 유전체 수준에서 내재해성 유전자를 발굴하고, 표적 유전자 교정과 분자 육종을 연계하는 연구를 수행합니다. 이종 환경 스트레스에서 QTL mapping과 double haploid 집단 기반 유전적 통찰을 통해 후보 유전자를 추정하며, CRISPR/Cas9로 drought 관련 표적에 대한 상속 가능한 targeted genome editing을 생성하는 전략을 개발합니다. 또한 유전자교정 산물의 위해성심사와 비의도적 방출 관리 실증을 포함하여, 데이터 기반 선발과 안전성 검토를 동시에 고려하는 차별성을 갖습니다. 아울러 딥러닝 기반 표현형 예측을 통해 육종 의사결정의 효율을 높이는 방향으로 확장합니다.

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10건

연구 흐름

초기에는 stress tolerance 관련 유전자 탐색을 위해 유전체 정보와 QTL 분석을 결합해 후보 유전자를 좁히는 연구를 진행했습니다. 이어 double haploid 라인 기반 검증 흐름을 구축하고, CRISPR/Cas9를 적용해 drought 관련 표적을 효율적으로 교정한 뒤 단기간 육종 체계를 평가했습니다. 이후 딥러닝 기반 벼 표현형 예측 모델로 대량 표현형 데이터를 활용한 선발 정밀도를 높이는 방향으로 확장했습니다. 최근에는 유전자교정 산물의 사전검토제 실증과 의료용 천연물 성격의 육종소재 개발 과제를 병행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

drought 관련 표적 유전자 교정 벼 라인
QTL 기반 내재해성 마커 패널
double haploid 기반 고속 계통 육성
딥러닝 표현형 예측을 통한 선발 자동화
유전자교정 산물 위해성심사 실증 데이터
의료·기능성 소재용 유전자교정 벼 소재
디지털 육종 데이터-마커-선발 파이프라인
Tissue culture 기반 신속 증식 조건
표적 유전자 편집 산물의 후대 검정 체계
유전자원 보존관리 기반 연구 인프라