Development of Stress Memory-based Priming and Digital Growth Prediction Models for Enhancing Stress Tolerance in Floriculture Crops
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710115282
과학기술정보통신부
한국연구재단
전북대학교산학협력단
박수진
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,215만원
6,215만원
기초연구
대학
전북특별자치도 전주시
농림수산식품 > 원예특용작물과학 > 원예특용작물 시설/재배
반복적 환경 스트레스에 따른 생리·분자 반응 정보를 기반으로, 화훼작물에 최적화된 맞춤형 프라이밍 모델을 구축하는 것이 본 연구의 최종 목표이다.이를 위해 다음과 같은 세부 목표를 설정한다:1. 반복 스트레스 조건 설정 및 생리 반응 특성 분석을 통한 기초 데이터 확보2. 스트레스 메모리 유전자 선별 및 생리·분자 반응 패턴 통합 분석3. 생리·분자 지표 기반 ...
... 기능분석(KEGG, GO 등)과 함께 생리 지표와의 상관성을 분석하여 생리·분자 반응의 통합 모델을 구성한다.3차년도: 프라이밍 반응 모델 구축 및 최적 처리 설계- 생리·분자 반응 정보를 통합하여 정량형 '프라이밍 반응 지수'를 개발하고, 이를 바탕으로 생육 단계별 최적 S, R, N 조합을 제시한다.- 작물 생육, 개화, 내성과의 관계를 분석하여, 생장 촉진과 품질 ...
... 조건별 생리·분자 반응 DB를 기반으로 작물 생육 단계별 최적 프라이밍 조합(S, R, N)을 도출하고, 이를 활용한 디지털 프라이밍 매뉴얼 및 반응 예측 알고리즘을 개발한다.- 스마트팜 제어 시스템에 연계 가능한 프라이밍 기반 재배 모듈을 산업체 및 농가에 보급하고, 내성 향상형 생력 재배 모델로 이전 기술화한다.- 관련 데이터 및 결과는 SCI급 논문(5편 이상, Q1 3편 포함) ...