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논문 상세정보

근적외분광분석기를 이용한 검정콩 안토시아닌의 함량 분석

Development of Prediction Model by NIRS for Anthocyanin Contents in Black Colored Soybean

초록

검정콩 종피에 함유된 안토시아닌의 색소별 함량을 비파괴적으로 신속하게 분석하기 위하여 NIRS(근적외선 분광분석기)를 이용한 모델을 개발하였다. 재료는 검정콩 유전자원 300 계통을 사용하였으며, HPLC에서 분석된 종피의 안토시아닌 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량식을 작성하였다. NIRS의 검량식을 몇 가지 방법에 의하여 비교 분석한 결과 1차미분된 스펙트럼을 MPLS(Modified Partial Least Squares)를 이용한 회귀식에 이용하는 것이 가장 적합하였다. HPLC를 이용한 유전자원들의 성분 함량과 NIRS에서 도출된 검량식과의 상관계수는 C3G, D3G 및 Pt3G가 각각 0.952, 0.936과 0.833을 나타내었다. 이들 검량식은 validation file에서도 C3G와 D3G는 0.897, 0.849의 높은 상관을 보였으며, 이는 NIRS를 이용하여 검정콩의 안토시아닌 함량을 신속하게 분석할 수 있음을 나타내는 것으로 판단되었다.

Abstract

Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is a rapid and accurate analytical method for determining the composition of agricultural products and feeds. This study was conducted to measure anthocyanin contents in black colored soybean by using NIRS system. Total 300 seed coat of black colored soybean samples previously analyzed by HPLC were scanned by NIRS and over 250 samples were selected for calibration and validation equation. A calibration equation calculated by MPLS(modified partial least squares) regression technique was developed in which the coefficient of determination for anthocyanin pigment C3G, D3G and Pt3G content was 0.952, 0.936, and 0.833, respectively. Each calibration equation was applied to validation set that was performed with the remaining samples not included in the calibration set, which showed high positive correlation both in C3G and D3G content file. In case Pt3G, the prediction model was needed more accuracy because of low $R^2$ value in validation set. This results demonstrate that the developed NIRS equation can be practically used as a rapid screening method for quantification of C3G and D3G contents in black colored soybean.

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이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. Kim, Jeong-Soon ; Song, Mi-Hee ; Choi, Jae-Eul ; Lee, Hee-Bong ; Ahn, Sang-Nag 2008. "Quantification of Protein and Amylose Contents by Near Infrared Reflectance Spectroscopy in Aroma Rice" 한국식품과학회지 = Korean journal of food science and technology, 40(6): 603~610 

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