핵자기 공명 분석법 및 고성능 액체 크로마토그래피를 이용한 편백나무와 화백나무 잎의 대사학적인 구분 Metabolic differentiation between Chamaecyparis obtusa and C. pisifera using 1H nuclear magnetic resonance and high performance liquid chromatography원문보기
편백나무 및 화백나무는 Cupressaceae 과, Chamaecyparis 속에 속하며 한국 및 일본에 분포해 있는 종이다. 이미 두 종의 다양한 약리학적인 활성이 보고되면서, 이 두 종을 이용한 다양한 제품을 개발할 가능성이 높지만, 각각은 서로 다른 활성을 지니고 있기 때문에, 이 두 종을 구분하는 것은 필수적이다. 이번 연구에서는, 다변량 통계 분석과 결부된 핵자기 공명 ...
편백나무 및 화백나무는 Cupressaceae 과, Chamaecyparis 속에 속하며 한국 및 일본에 분포해 있는 종이다. 이미 두 종의 다양한 약리학적인 활성이 보고되면서, 이 두 종을 이용한 다양한 제품을 개발할 가능성이 높지만, 각각은 서로 다른 활성을 지니고 있기 때문에, 이 두 종을 구분하는 것은 필수적이다. 이번 연구에서는, 다변량 통계 분석과 결부된 핵자기 공명 분석법 및 고성능 액체 크로마토그래피를 이용한 분석법을 이용해, 편백나무 및 화백나무 잎의 포괄적인 대사체프로파일링이 이루어졌다. 핵자기 공명 분석법을 통해 총 24개의 대사체들이 공통적으로 분석되었고, 고성능 액체 크로마토그래피를 통해 두 종에 공통적으로 들어 있는 플라보노이드류 물질 2개가 검출되었다. 또한 위 두 종을 구분하기 위한 최적화된 PLS-DA model을 구축하기 위해서 VIP의 값이 1.1 이상인 대사체들로 이루어진 모델이 만들어졌다. 위 모델에서 acetate, hinokiflavone, homovanillate, protocatechuate, sucrose, catechin, 4-hydroxyphenylacetate, 2-hydroxyisobutyrate 그리고 hypoxanthine이 편백나무 및 화백나무 잎을 구분할 수 있는 중요한 생리학적 지표가 될 수 있음이 밝혀졌다. 이번 실험 결과는 다변량 통계 분석이 결합된 핵자기 공명 분석법 및 고성능 액체 크로마토그래피를 이용한 대사체 분석을 통해 Chamaecyparis 속에 속하는 종들을 구분할 수 있음을 암시하며, 이러한 구분법은 앞으로 위 두 식물체의 약리활성에 기반한 제품 개발에 유용하게 활용될 수 있다.
편백나무 및 화백나무는 Cupressaceae 과, Chamaecyparis 속에 속하며 한국 및 일본에 분포해 있는 종이다. 이미 두 종의 다양한 약리학적인 활성이 보고되면서, 이 두 종을 이용한 다양한 제품을 개발할 가능성이 높지만, 각각은 서로 다른 활성을 지니고 있기 때문에, 이 두 종을 구분하는 것은 필수적이다. 이번 연구에서는, 다변량 통계 분석과 결부된 핵자기 공명 분석법 및 고성능 액체 크로마토그래피를 이용한 분석법을 이용해, 편백나무 및 화백나무 잎의 포괄적인 대사체 프로파일링이 이루어졌다. 핵자기 공명 분석법을 통해 총 24개의 대사체들이 공통적으로 분석되었고, 고성능 액체 크로마토그래피를 통해 두 종에 공통적으로 들어 있는 플라보노이드류 물질 2개가 검출되었다. 또한 위 두 종을 구분하기 위한 최적화된 PLS-DA model을 구축하기 위해서 VIP의 값이 1.1 이상인 대사체들로 이루어진 모델이 만들어졌다. 위 모델에서 acetate, hinokiflavone, homovanillate, protocatechuate, sucrose, catechin, 4-hydroxyphenylacetate, 2-hydroxyisobutyrate 그리고 hypoxanthine이 편백나무 및 화백나무 잎을 구분할 수 있는 중요한 생리학적 지표가 될 수 있음이 밝혀졌다. 이번 실험 결과는 다변량 통계 분석이 결합된 핵자기 공명 분석법 및 고성능 액체 크로마토그래피를 이용한 대사체 분석을 통해 Chamaecyparis 속에 속하는 종들을 구분할 수 있음을 암시하며, 이러한 구분법은 앞으로 위 두 식물체의 약리활성에 기반한 제품 개발에 유용하게 활용될 수 있다.
Chamaecyparis obtusa (CO) and C. pisifera (CP), which are native to and widely distributed in Japan and Korea, belong to Cupressaceae family and Chamaecyparis genus. Various pharmaceutical properties that have been identified in these species could lead to the development of valuable products. Howev...
Chamaecyparis obtusa (CO) and C. pisifera (CP), which are native to and widely distributed in Japan and Korea, belong to Cupressaceae family and Chamaecyparis genus. Various pharmaceutical properties that have been identified in these species could lead to the development of valuable products. However, the need to differentiate these two species has become essential, due to the specific and different pharmaceutical properties that each possesses. Comprehensive metabolic profiling of CO and CP were carried out using 1H nuclear magnetic resonance (NMR) and High performance liquid chromatography (HPLC) coupled with multivariate statistical analysis. Twenty-four metabolites and two biflavonoids were profiled in both CO and CP leaves using 1H-NMR and HPLC. Optimized PLS-DA models for the differentiation of CO and CP were obtained by selecting variables based on a variable importance in the projection (VIP) cut-off value of 1.1. Acetate, hinokiflavone, homovanillate, protocatechuate, sucrose, catechin, 4-hydroxyphenylacetate, 2-hydroxyisobutyrate and hypoxanthine are suggested as key biomarker compounds with which to differentiate the CO and CP leaf samples. This experiment indicates that it’s possible to develop a valid model that enable Chamaecyparis species to be classified by using 1H NMR and HPLC-based metabolomics technique coupled with multivariate statistical analysis.
Chamaecyparis obtusa (CO) and C. pisifera (CP), which are native to and widely distributed in Japan and Korea, belong to Cupressaceae family and Chamaecyparis genus. Various pharmaceutical properties that have been identified in these species could lead to the development of valuable products. However, the need to differentiate these two species has become essential, due to the specific and different pharmaceutical properties that each possesses. Comprehensive metabolic profiling of CO and CP were carried out using 1H nuclear magnetic resonance (NMR) and High performance liquid chromatography (HPLC) coupled with multivariate statistical analysis. Twenty-four metabolites and two biflavonoids were profiled in both CO and CP leaves using 1H-NMR and HPLC. Optimized PLS-DA models for the differentiation of CO and CP were obtained by selecting variables based on a variable importance in the projection (VIP) cut-off value of 1.1. Acetate, hinokiflavone, homovanillate, protocatechuate, sucrose, catechin, 4-hydroxyphenylacetate, 2-hydroxyisobutyrate and hypoxanthine are suggested as key biomarker compounds with which to differentiate the CO and CP leaf samples. This experiment indicates that it’s possible to develop a valid model that enable Chamaecyparis species to be classified by using 1H NMR and HPLC-based metabolomics technique coupled with multivariate statistical analysis.
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