한국 농업 연구의 디지털 전환에 새로운 전기가 마련됐다. 농촌진흥청이 개발한 '아그로믹소(AgrOmicSo)'가 연구자들이 복잡한 과정 없이 슈퍼컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원하며 국제적으로 기술력을 인정받았다.\n\n\n기업부설연구소에 근무하는 권 박사는 최근 농촌진흥청이 개발한 아그로믹소를 통해 초고성능 컴퓨터인 '나비스(NABIS) 2호기'에 접속할 수 있었다.
기존에는 대용량 유전체를 분석하려면 복잡한 분석 도구를 직접 설치하거나 수많은 명령어를 입력해야 했지만, 아그로믹소는 웹 포털을 이용하듯 클릭만으로 방대한 컴퓨팅 자원을 손쉽게 활용할 수 있게 해줬다.\n\n\n권 박사는 아그로믹소로 26품종의 녹차 유전체 데이터(2.7테라바이트) 정밀 분석을 실행했다. 일반 컴퓨터였다면 3개월이 걸릴 작업이었으나, 아그로믹소를 통해 나비스 2호기를 이용하니 단 3일 만에 분석을 완료했다.
분석 시간이 획기적으로 단축되면서 녹차 우수 형질 발굴 연구에 속도를 내게 됐다고 그는 전했다.\n\n\n농촌진흥청은 개인용 컴퓨터에서 농촌진흥청 나비스 2호기를 이용해 농생명 빅데이터를 쉽고 빠르게 분석할 수 있는 통합 분석 서비스 체계를 구축했다. 이 기술은 과학기술논문인용색인(SCI) 학술지 'PlosOne'(IF 2.9)에 '원격통신 기반 NGS 대량 분석 시스템 구축'이라는 제목으로 등재되며 국제적으로 기술력을 인정받았다.\n\n\n농업의 디지털 전환이 본격화되면서 유전체 등 농생명 빅데이터 활용을 위한 분석 수요도 급증하고 있다.
그러나 개별 연구실의 전산장비로는 이를 충분히 수용하지 못해 신속한 연구에 어려움을 겪고 있었다. 또한 슈퍼컴퓨팅 자원을 이용하려면 분석 도구를 내려받고 명령어를 직접 입력하는 등 절차가 복잡해 연구자나 육종가의 접근성과 활용성이 제한된다는 현장의 목소리가 있었다.\n\n\n이에 농촌진흥청은 연구자가 언제 어디서나 쉽게 슈퍼컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 프로그램 아그로믹소를 개발하고 통합 분석 서비스 체계를 구축했다.
연구자가 개인용 컴퓨터에서 아그로믹소를 실행한 후 분석을 원하는 데이터 파일을 클릭하면 농촌진흥청 나비스 2호에서 이를 고속으로 분석해 결과를 연구자에게 제공한다. 별도의 분석 도구를 설치하지 않아도 되고, 화면 구성을 간소화해 초보자나 비전문가도 사용할 수 있는 것이 특징이다.
또한 분석 결과를 그래프 등 시각적으로 제시해 연구자가 직관적으로 이해할 수 있도록 했다.\n\n\n아그로믹소는 연구자들의 슈퍼컴퓨팅 자원 접근성을 높인 성과를 바탕으로 지난해 대한민국 발명특허대전에서 지식재산처장상을 받은 바 있다. 이 플랫폼은 차세대염기서열(NGS) 데이터 분석의 어려움을 해결하기 위해 설계됐다.
NGS 데이터 분석의 정확성은 연구 결과에 큰 영향을 미치는데, 낮은 품질의 데이터는 잘못된 변이 분석을 초래하고 이는 잘못된 결론으로 이어질 수 있다. 후속 분석의 정확성을 높이려면 변이 분석의 정확성을 보장하는 것이 필수적이다.\n\n\n기존의 NGS 데이터 분석법은 리눅스 터미널(Command line) 입력 방식이나 워크플로우 방식의 분석 플랫폼을 이용했다.
리눅스 터미널 방식은 상당한 수준의 전문 지식이 필요했고, 명령어 기반 변이 호출로 비전문가의 접근성이 제한됐다. 워크플로우 방식도 다양한 도구를 제공했으나 초기 설정이 복잡해 초보자에게는 도움이 필요했다.
아그로믹소는 이러한 한계를 극복하고자 개발됐다.\n\n\n구체적으로 아그로믹소는 여러 기능을 통합해 효율적이고 정확한 유전체 분석을 가능하게 한다. 전처리 단계에서는 시퀀싱 데이터에서 복잡성과 오류를 제거해 데이터 품질을 향상시킨다.
리드매핑 단계에서는 NGS 시퀀싱 리드를 참조 게놈에 매핑하며 오류를 최소화한다. 변이 분석 단계에서는 유전형 변이를 식별해 게놈 다양성 탐색과 질병 메커니즘 연구를 지원한다.
또한 뷰어가 탑재돼 분석 결과를 시각적으로 가시화해 직관적 이해와 빠른 데이터 검색이 가능하다.\n\n\n특히 아그로믹소는 원격 지원 기능을 갖추고 있어 클라이언트-서버 간 통신을 통해 슈퍼컴퓨터를 활용한 대용량 연구 데이터를 분석할 수 있다. 이는 개인용 컴퓨터 내에 분석 도구가 필요 없게 해 주며, 간소화된 인터페이스와 자동화된 분석 프로세싱으로 생물정보학 교육을 받지 않은 연구자도 사용할 수 있다.
또한 여러 변이 분석 알고리즘을 선택해 사용할 수 있어 각 알고리즘을 단독으로 사용했을 때 찾을 수 없었던 변이 정보 분석이 가능하다.
