FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석을 이용한 고단백 옥수수의 신속 선발 High throughput screening of protein contents from corn seeds using FT-IR spectroscopy combined by multivariate analysis원문보기
본 실험에서는 단백질 함량이 높은 사일리지용 옥수수의 육종을 위한 기초연구로 총 176 계통 및 품종의 옥수수를 FT-IR 스펙트럼 데이터 다변량 통계분석을 통해 보다 쉽고 간편한 방법으로 단백질 함량을 예측하였다. FT-IR 스펙트럼 데이터와 단백질 함량 데이터 간의 비교를 통해 유연관계를 조사한 후 예측 모델링을 구축하여 단백질 함량이 높은 옥수수 계통을 선발하였다. 먼저 옥수수 종자 내의 단백질을 직접 추출하여 Bradford assay를 수행하였다. FT-IR 다변량 통계분석을 통해 스펙트럼 데이터와 단백질 함량 데이터간의 예측 ...
본 실험에서는 단백질 함량이 높은 사일리지용 옥수수의 육종을 위한 기초연구로 총 176 계통 및 품종의 옥수수를 FT-IR 스펙트럼 데이터 다변량 통계분석을 통해 보다 쉽고 간편한 방법으로 단백질 함량을 예측하였다. FT-IR 스펙트럼 데이터와 단백질 함량 데이터 간의 비교를 통해 유연관계를 조사한 후 예측 모델링을 구축하여 단백질 함량이 높은 옥수수 계통을 선발하였다. 먼저 옥수수 종자 내의 단백질을 직접 추출하여 Bradford assay를 수행하였다. FT-IR 다변량 통계분석을 통해 스펙트럼 데이터와 단백질 함량 데이터간의 예측 모델링을 수행한 결과 상관관계가 R=0.97로 높은 것을 확인하였으며, 모델링에 대한 검증 과정을 통하여 약 80%의 정확성을 나타내었다. 결과적으로 국내에서 우수한 사일리지용 옥수수로 평가 받는대조구 광평옥 모계(GPO1=9.60 ㎎/g)와 단백질의 함량을 비교한 결과 계통 371(9.81 ㎎/g), 222(9.73 ㎎/g), 391(9.73 ㎎/g), 208(9.71 ㎎/g), 172(9.70 ㎎/g), 339(9.69 ㎎/g), 395(9.68 ㎎/g), 262(9.67 ㎎/g), 199(9.64 ㎎/g) 및 264(9.62 ㎎/g) 등 10개 계통에서 상대적으로 높은 함량을 나타내었다. 그 밖에도 FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석을 이용하여 옥수수 내의 단백질 함량분석 뿐만 아니라 특정 물질의 분석이 가능함을 알게 되었다. 본 연구에서 확립된 옥수수 계통 및 품종은 향 후 고단백질 사일리지용 옥수수 품종 육성에 유용한 유전자원으로 사용될 것으로 사료된다.
본 실험에서는 단백질 함량이 높은 사일리지용 옥수수의 육종을 위한 기초연구로 총 176 계통 및 품종의 옥수수를 FT-IR 스펙트럼 데이터 다변량 통계분석을 통해 보다 쉽고 간편한 방법으로 단백질 함량을 예측하였다. FT-IR 스펙트럼 데이터와 단백질 함량 데이터 간의 비교를 통해 유연관계를 조사한 후 예측 모델링을 구축하여 단백질 함량이 높은 옥수수 계통을 선발하였다. 먼저 옥수수 종자 내의 단백질을 직접 추출하여 Bradford assay를 수행하였다. FT-IR 다변량 통계분석을 통해 스펙트럼 데이터와 단백질 함량 데이터간의 예측 모델링을 수행한 결과 상관관계가 R=0.97로 높은 것을 확인하였으며, 모델링에 대한 검증 과정을 통하여 약 80%의 정확성을 나타내었다. 결과적으로 국내에서 우수한 사일리지용 옥수수로 평가 받는대조구 광평옥 모계(GPO1=9.60 ㎎/g)와 단백질의 함량을 비교한 결과 계통 371(9.81 ㎎/g), 222(9.73 ㎎/g), 391(9.73 ㎎/g), 208(9.71 ㎎/g), 172(9.70 ㎎/g), 339(9.69 ㎎/g), 395(9.68 ㎎/g), 262(9.67 ㎎/g), 199(9.64 ㎎/g) 및 264(9.62 ㎎/g) 등 10개 계통에서 상대적으로 높은 함량을 나타내었다. 그 밖에도 FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석을 이용하여 옥수수 내의 단백질 함량분석 뿐만 아니라 특정 물질의 분석이 가능함을 알게 되었다. 본 연구에서 확립된 옥수수 계통 및 품종은 향 후 고단백질 사일리지용 옥수수 품종 육성에 유용한 유전자원으로 사용될 것으로 사료된다.
This study examines the breeding of silage corn with high-protein content. To that end, a total of 176 species and varieties of corn were examined through the FT-IR spectrum data multivariate analysis, and thus their protein content was forecasted. Based on the comparison of FT-IR spectrum data and ...
This study examines the breeding of silage corn with high-protein content. To that end, a total of 176 species and varieties of corn were examined through the FT-IR spectrum data multivariate analysis, and thus their protein content was forecasted. Based on the comparison of FT-IR spectrum data and protein content data, a forecasting modeling was developed, and a corn family with high protein content was selected. First, protein was extracted from corn seeds, and underwent Bradford assay. Through the FT-IR multivariate analysis, the forecasting modeling between the spectrum data and the protein content data was performed. This revealed and confirmed their correlation as R=0.97, a high value, and the modeling proved its accuracy to be 80% through verification. As a result, compared with the protein content of the Gwangpyeongok maternal line (GPO1=9.60 ㎎/g), which is domestically evaluated as superior silage corn, about ten lineages showed a relatively high protein content: lineage 371(9.81 ㎎/g), 222(9.73 ㎎/g), 391(9.73 ㎎/g), 208(9.71 ㎎/g), 172(9.70 ㎎/g), 339(9.69 ㎎/g), 395(9.68 ㎎/g), 262(9.67 ㎎/g), 199(9.64 ㎎/g) and 264(9.62 ㎎/g). In addition, through the multivariate analysis of FT-IR spectrum data, it was found that not only corn protein content but also particular substances can be analyzed. The lineages and varieties of corn, as examined herein, will be used as useful resources for breeding high-protein silage.
This study examines the breeding of silage corn with high-protein content. To that end, a total of 176 species and varieties of corn were examined through the FT-IR spectrum data multivariate analysis, and thus their protein content was forecasted. Based on the comparison of FT-IR spectrum data and protein content data, a forecasting modeling was developed, and a corn family with high protein content was selected. First, protein was extracted from corn seeds, and underwent Bradford assay. Through the FT-IR multivariate analysis, the forecasting modeling between the spectrum data and the protein content data was performed. This revealed and confirmed their correlation as R=0.97, a high value, and the modeling proved its accuracy to be 80% through verification. As a result, compared with the protein content of the Gwangpyeongok maternal line (GPO1=9.60 ㎎/g), which is domestically evaluated as superior silage corn, about ten lineages showed a relatively high protein content: lineage 371(9.81 ㎎/g), 222(9.73 ㎎/g), 391(9.73 ㎎/g), 208(9.71 ㎎/g), 172(9.70 ㎎/g), 339(9.69 ㎎/g), 395(9.68 ㎎/g), 262(9.67 ㎎/g), 199(9.64 ㎎/g) and 264(9.62 ㎎/g). In addition, through the multivariate analysis of FT-IR spectrum data, it was found that not only corn protein content but also particular substances can be analyzed. The lineages and varieties of corn, as examined herein, will be used as useful resources for breeding high-protein silage.
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