건강 작물의 수확량을 늘리는 데 성공한 General Mills

JMP® Genomics로 시너지 효과와 효율성을 경험한 생명과학자들

과제귀리, 옥수수, 브로콜리 등 다양한 건강 작물을 생산하는 것입니다.
해결책동적인 상호작용 방식의 JMP 그래픽과 강력한 SAS® 분석 기능을 결합한 JMP® Genomics.
결과JMP Genomics는 General Mills 생명과학자들이 유전자 선택의 정확성과 집중도를 높이고 막대한 시간을 절약하는 데 도움을 주었습니다.

Cheerios 상자에 표시된 “Heart Healthy” 로고를 본 적 있습니까? General Mills가 이 로고를 사용할 수 있게 된 것은 Eric Jackson과 같은 생명과학자들의 노력 덕분입니다.

Jackson은 작물생명과학 연구 및 개발 분야를 담당하며 Green Giant, Nature Valley 등의 General Mills 제품 라인을지원하고 있습니다. 그의 업무는 다양한건강 작물을 더 높은 수확량으로 생산할수 있도록 돕는 것입니다. 귀리도Jackson의 주요 연구 대상 중하나입니다.

팀에서 “유전체학 전문가”로 통하는 만큼, Jackson은 매일 방대한 데이터 집합을 다루어야 합니다. JMP® Genomics는 포인트 앤 클릭 방식의 액세스, 동적인 상호작용 방식의 JMP 그래픽, 견고한 SAS® 분석 기능을 하나로 결합하여 Jackson이 이 업무를 효과적으로 빠르게 처리하 도록지원합니다.

Jackson은 1998년 대학원 시절부터 SAS의 JMP 통계적 발견 소프트웨어를 사용하기 시작했습니다. 이때는 JMP가 유전체학 연구에 특화된 맞춤형 제품을 개발하기 전이었습니다. “정확하고 유의미한 모형을 제공하고, 데스크톱에서 GUI 인터페이스를 통해 간단히 모형을 실행할 수 있기 때문에 JMP가 마음에 들었습니다.”

“그래프를 클릭해 동적으로 연동하는 기능, 부분 집합을 구한 다음 세부 정보를 확인하는 기능 등, 모든 기능이 제게는 무척 매력적이었습니다. 많은 가능성을 열어 주었으니까요.”

취직한 후에도 Jackson은 JMP를 계속 사용했지만 유전체학에 특화된 소프트웨어도 필요했습니다. 그러나 이런 기존 제품은 사용하기가 너무 번거로웠습니다. 그러던 차에 JMP Genomics를 발견하고 바로 매료되었습니다.

“TASSEL과 Structure에서는 어려웠을 작업과 번거로운 작업을 모두 처리해 주었을 뿐 아니라 SAS의 지원을 받는 JMP의 강력한 기능 덕분에 분석을 더 빠르게 수행할 수 있었습니다.”

“그리고 무엇보다 모든 작업을 데스크톱에서 수행할 수 있죠.”

그때부터 Jackson은 전적으로 JMP Genomics를 사용하게 되었고 개발에 동참하기도 했습니다. 요즘은 주로 예측 모델링과 연관(linkage) 매핑에 JMP Genomics를 사용하고 있습니다. 연관 매핑 기능의 경우 Jackson이 개발 과정에서 중요한 역할을 했습니다. 이는 현장의 전문가들과 협력하면서 툴킷을 개선하고 확장한다는 JMP의 철학을 보여주는 좋은 사례입니다.

건초 더미 뒤지기

귀리, 옥수수, 브로콜리 등 다양한 건강 작물을 생산하면서 수확량까지 높이는 것이 Jackson의 주된 업무 목표입니다. JMP Genomics의 예측 모델링 기능은 이 연구에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

“최근에 교배와 관련한 게놈 예측 작업을 많이 수행하고 있는데, JMP Genomics에서 예측 모형을 실행한 후 그 모형을 교차 검증하는 식이죠.”

JMP Genomics는 시중에서 가장 정교한 예측 모델링 도구를 제공합니다. 통합 예측 변수 필터링, 예측 변수 고정 및 교차 검증이 포함된 8가지 예측 모델링 방식을 제공합니다. 이와 같은 도구는 각각 수백만 개에 달하는 변수 열을 가진 수백 가지 식물을 한 번에 조사해야 하는 Jackson의 연구에 더할 나위 없이 유용합니다.

JMP Genomics 덕분에 Jackson은 수백만 개의 마커 중에서 수확량이 더 많거나 질병 저항력이 더 높은 것으로 예측되는 조합을 걸러낼 수 있습니다. 기본 제공 모델링 도구가 없으면 이 작업은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같을 것입니다.

“JMP Genomics를 처음 사용했을 때 데이터 사이를 손쉽게 이동하고 세부 데이터를 확인하는 기능이 정말 인상적이었습니다.”라고 Jackson은 말합니다. “그리고 예측 모델링에 활용하니 더 놀라운 성능을 발휘하더군요.”

“저희는 현재, 옥수수 교배 프로그램을 위한 견고한 예측 모형을 구축하는 데 JMP Genomics를 활용하고 있습니다.” 이러한 모형은 팀의 선택 정확도와 집중도를 높여줌으로써 전통적인 표현형(phenotypic) 선택 방식을 사용할 때보다 더 뛰어난 통찰력을 얻게 해주었습니다.

Jackson은 결과가 향상된 것 뿐만 아니라 “그동안 JMP가 단축해 준 작업 시간도 가늠할 수 없을 정도”라고 말합니다.

첨단 연관(linkage) 매핑 기능

Jackson의 의견은 첨단 연관 매핑 도구라는 다른 JMP Genomics 기능 세트를 개발하는 데에도 크게 기여했고, 이 기능도 마찬가지로 Jackson이  업무를 훨씬 효과적으로 수월하게 수행할 수 있게 해주었습니다.

JMP Genomics 애플리케이션 과학자인 Jordan Hiller는 “Eric과 논의를 시작하기 전까지 저희는 JMP Genomics에서 연관 매핑을 지원하지 않았습니다. Eric은 자신과 동료들에게 이 기능이 얼마나 필요한지 역설하면서 시중의 다른 소프트웨어는 느리고 사용법이 어렵다는 사실을 알게 해주었다”고 설명합니다.

10여 년 전에 끝난 인간 게놈 프로젝트는 유전공학자들에게 인간의 유전자 구성을 보여주는 포괄적인 지도를 제공했습니다. 하지만 식물의 경우에는 그러한 앞날을 기대할 수 없으므로 과학자들이 점진적으로 정보를 습득해갈 수밖에 없습니다.

완벽한 유전자 지도가 없는 상황에서, 연관 매핑 기능은 연구원들이 이중 나선 구조에서 개별 체절이 어디에 위치하는지를 파악할 수 있는 일련의 유전자 표식을 제공함으로써 중요한 역할을 합니다.

JMP Genomics 팀은 오퍼레이션 리서치(Operation Research)용 SAS 알고리즘을 JMP Genomics에 통합하면 생물학자가 동적이고 시각적인 환경에서 효과적으로 빠르게 유전자 지도를 구축할 수 있는 도구 세트를 만들어낼 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

연관 매핑과 관련한 Jackson의 생물학 지식은 이 소프트웨어의 연관 매핑 기능을 개발하는 데 무엇보다 중요한 역할을 했습니다. Jackson과 동료들은 JMP Genomics와 다른 소프트웨어 도구를 사용해 물리적으로 앵커링된 완전한 6배체 귀리 지도를 최초로 구성하고 시각화했습니다. 이 연구 결과는 PLOS ONE지에 실렸습니다.

모든 기능이 한 곳에

Jackson은 군집 분석, 다중 선형 회귀 등 JMP Genomics의 다른 기능들도 많이 사용하면서 이 소프트웨어가 괄적이라는 점에 만족하고 있습니다.

“한곳에서 모든 기능이 제공되는 것이 얼마나 편리한지 모릅니다.”

JMP Genomics는 Jackson이 연구 결과를 다른 사람에게 전달하는 데에도 도움을 줍니다. 덴드로그램을 설명하는 경우든, 군집 분석을 설명하는  경우든, 소프트웨어의 시각화 도구가 이해를 증진해 준다고 말합니다. “일례로, 계층적 군집화 기능을 사용해 최적의 유전자형을 개발해나가는 과정을 보여주면서 관계자들의 통찰력을 높일 수 있습니다.”

Jackson은 데이터 필터링 시 몇 단계를 없앰으로써 시간을 절약할 수 있도록 해주는 JMP Genomics의 작업 버튼을 개발할 때도 주도적인 역할을 했습니다.

“다른 업종도 마찬가지겠지만, 우리 업종에서는 시간이 곧 돈입니다.” “이 작업을 더 효율적으로 수행할 방법을 찾을 수 있다면 다른 작업도 훨씬 빠르게 수행하도록 개선할 수 있습니다.”

JMP Genomics를 통해 얻은 통찰력과 막대한 시간 절감 효과는 General Mills에 큰 도움이 되었고, Eric Jackson은 그것을 가능하게 한 장본인이었습니다.


JMP Genomics 덕분에 Jackson은 수백만 개의 마커 중에서 수확량이 더 많거나 질병 저항력이 더 높은 것으로 예측되는 조합을 걸러낼 수 있습니다.
Eric Jackson, PhD

생명과학자
General Mills

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