노트르담 대학교 연구진은 NASA의 지원을 받아 잎의 스펙트럴 반사율과 유전자 발현의 연관성을 조사했습니다. 연구 결과는 Nature: Communications Earth & Environment에 실렸고, 연구 책임자인 UNDERC의 네이선 스웬슨은 "이는 산림 건강 모니터링에 혁신을 가져올 잠재력이 있다"고 밝혔습니다. 실험에서는 잎 표면의 가시광선과 근적외선 대역 반사율을 측정한 뒤, 동일한 잎에서 유전자 발현을 분석했습니다.
현장 샘플은 북부 위스콘신과 미시간 상원 지역의 UNDERC 사이트에서 수집되었고, 대상은 슈가 메이플과 레드 메이플 두 종이었습니다. 유전자 분석은 수분 반응, 가뭄, 광합성, 식물-해충 및 식물-병원체 상호작용과 관련된 유전자들을 중심으로 이루어졌습니다. 반사율 데이터는 잎이 어느 파장을 흡수하거나 반사하는지 규명하는 데 사용되었습니다.
분석 결과 절반 이상 유전자가 특정 파장대 반사율과 강한 상관관계를 보였습니다. 스웬슨은 반사율만으로 수백에서 수천 개의 생태학적으로 중요한 유전자를 예측할 수 있을 것이라고 지적했습니다. 확대 적용을 위해 연구진은 2024년 PLOS Biology에 실린 위성 영상과 인공지능 결합 연구를 언급했습니다. 그 연구는 National Ecological Observatory Network의 수목 종 지도를 만들었고, 종 지도에 반사율-유전자 모델을 겹치면 항공기·위성·국제우주정거장 센서로 숲 전체의 유전자 활동을 지도화할 수 있습니다.
궁극적 목표는 유전체 규모로 나무 스트레스를 신속히 평가해 산림 건강이 위기로 치닫기 전에 개입하는 것입니다.
어려운 단어·표현
- 반사율 — 빛 에너지 중 반사되는 비율스펙트럴 반사율, 반사율-유전자 모델
- 유전자 발현 — 유전 정보가 단백질로 나타나는 과정유전자가
- 상관관계 — 두 변수 사이 관련성의 정도상관관계를, 강한 상관관계
- 위성 영상 — 인공위성이 촬영한 지구 표면 이미지
- 유전체 — 생물의 전체 유전 정보 집합유전체 규모로
- 상호작용 — 두 대상이 서로 영향을 주고받는 일
팁: 글에서 강조된 단어에 마우스를 올리거나 포커스/탭하면, 읽거나 들으면서 바로 간단한 뜻을 볼 수 있습니다.
토론 질문
- 반사율과 유전자 정보를 결합해 숲을 지도화하는 방법이 산림 관리에 어떤 이점을 줄 수 있을까? 예를 들어 설명하시오.
- 위성 영상과 인공지능을 이용해 유전자 활동을 예측할 때 예상되는 한계나 어려움은 무엇일까? 실제 사례나 기사 내용을 근거로 설명하시오.
- 산림 건강을 ‘위기 전에 개입’하려면 연구 결과를 현장에 어떻게 적용해야 할까? 필요한 추가 자료나 정책을 생각해서 적어보시오.
