머신러닝 기반의 농업 유전자원 데이터 분석 플랫폼

Abstract

농업 유전자원은 생명공학 연구의 기초 재료로서 중요한 가치를 지니고 있다. 특히, 유전자원의 우수한 특성을 파악하여 육종의 효율성을 높이고 성공적인 교배 조합을 이끌 수 있도록 특성 분석이 원활히 이루어져야 한다. 최근, 머신러닝(Machine learning) 기반의 데이터 분석이 여러 분야에서 높은 성능을 보이고 있다. 하지만, 머신러닝 기반의 유전자원 데이터 분석에는 내부 기술에 대한 이해 및 알고리즘 구현 과정이 요구되어 머신러닝 기반의 분석 연구가 미미하다. 본 논문에서는 머신러닝 기반의 농업 유전자원 데이터 분석 플랫폼을 구축하여, 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 제공하였다. 사용자에게 입력받은 데이터를 유전자원의 특성을 고려하여 전처리 과정 진행 후, 군집 분석, 분류 분석, 중요 특징 추출, 상관관계 분석을 수행하고, 결과를 시각화하여 사용자에게 제시하였다. 본 논문은 향후 품종 육성을 위한 농업 유전자원 연구의 기반으로써 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

Agricultural genetic resources are basic raw materials in biotechnology. To improve productivity and successful crossbreeding combinations, feature analysis utilizing the genetic resources should be performed to identify important attributes. In recent, data analysis based on machine learning (ML) algorithms has been proved to show high performance in various fields, which shows that it can also be utilized for agricultural genetic resource datasets. However, as it requires understanding and implementation for each ML technique, ML-based research for genetic resources is limited. In this paper, we present a machine learning-based agricultural genetic resource analysis platform for easy access. After preprocessing the dataset from users, ML-based methods including clustering, classifi-cation, feature selection, and correlation analysis were performed, and each result was visualized. We believe that our platform can facilitate data analysis by utilizing agricultural genetic resources.