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.
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.
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 soy...
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.
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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문제 정의
, 1998)가 계속해서발표되고 있다. 본 연구에서는 검정콩에 함유되어 있는 안토시아닌 함량을 NIRS를 이용하여 신속하게 분석할 수 있는 모델을 개발하였기에 그 결과를 발표하고자 한다.
제안 방법
한다. NIRS spectrum은 가시광선 및 근적외선 대역(400~2, 500 nm)에서 종피를 분말 상태(100 mesh)로 스캐닝하였으며, HPLC 로 분석되어진 안토시아닌 함량치와 비교 분석하여 검량식을 작성하였다. 분석에 이용된 기기는 NIRSystem model 6500(FOSS NIRSystem) 이었다.
분석에 이용된 기기는 NIRSystem model 6500(FOSS NIRSystem) 이었다. 검량식은 우선 spectrum을 4가지 수처리 방법을 통하여 1차적으로 noise와 bias를 줄였다. 수처리(math treatment)는 우선 1차미분법을 이용한 1, 4, 4, l(lst derivative, 4 nm gap, 4 points smooth, and 1 pont second smooth)조건, 1, 10, 10, 1 조건과 2차미분을이용한 2, 4, 4, 1 조건 및 2, 10, 10, 1 조건을 사용하였다.
검정콩 종피를 NIRS를 이용하여 NIR 대역(1, 100~2, 500 nm)에서 스펙트럼을 구하였다. 그림 1은 NIRS에 나타난 검정콩 종피의 스펙트럼 중에서 최저, 최고 및 평균치를 나타낸 것이다.
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 안 토시 아닌 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량 식을 작성하였다.
그림에서 보는 바와 같이 변이 폭이 넓게 나타났는데 이것은 각 스펙트럼의 바탕선이 일치하지 않는 것도 한 요인이 될 수 있다. 따라서 바탕선의 일치를 위하여 NIRS 분석에는 수처리를 하게 되며 본 실험에서도 1차 및 2차 미분 등을 통한 수처리를 수행한 후 검량식을 작성하였다.
회귀분석법은 PLS, MLR 및 MPLS 방법을 이용하였으나 MPLS 방법이 보다 정확하였으므로 (결과 미제시) 본 논문에서는 MPLS법만을 적용하였다. 먼저 scanning 된 spectrum을 모두 1차 미분을 한 후 파장간 gap 처리를 4, 6 및 10 nm로 나누어 비교하였다.
검량식은 우선 spectrum을 4가지 수처리 방법을 통하여 1차적으로 noise와 bias를 줄였다. 수처리(math treatment)는 우선 1차미분법을 이용한 1, 4, 4, l(lst derivative, 4 nm gap, 4 points smooth, and 1 pont second smooth)조건, 1, 10, 10, 1 조건과 2차미분을이용한 2, 4, 4, 1 조건 및 2, 10, 10, 1 조건을 사용하였다. 수처리된 spectrum은 회귀분석을 통하여 검량식을 작성하였다.
안토시아닌 함량은 콩 종피 0.1 g에 l%HCl-99%MeOH 용액 5 ml를 이용하여 4℃에서 24시간씩 3회 추출한 후, 여과지 (Advantec No. 2, Φ55 mm)을 사용하여 여과한 다음 추출 용매로 25 ml가 되도록 정용하였다. 여과된 추출용액은 syringe filter(whatman 0.
이용한 모델을 개발하였다. 재료는 검정콩 유전자원 300 계통을 사용하였으며, HPLC에서 분석된 종피의 안 토시 아닌 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량 식을 작성하였다. NIRS의 검량식을 몇 가지 방법에 의하여 비교 분석한 결과 1차미분된 스펙트럼을 MPLS(Modified Partial Least Squares)를 이용한 회귀식에 이용하는 것이 가장 적합하였다.
대상 데이터
검정콩 안토시아닌 함량 분석은 검정콩 유전자원 300종을 사용하여 수행하였다. 유전자원은 농촌진흥청 유전자원과로부터 분양받아 2006년 하계에 경기도 농업기술원 작물연구과 시험포장에서 재배하였으며, 이후 수확된 종실을 안토시아닌 함량 분석시험에 이용하였다.
NIRS spectrum은 가시광선 및 근적외선 대역(400~2, 500 nm)에서 종피를 분말 상태(100 mesh)로 스캐닝하였으며, HPLC 로 분석되어진 안토시아닌 함량치와 비교 분석하여 검량식을 작성하였다. 분석에 이용된 기기는 NIRSystem model 6500(FOSS NIRSystem) 이었다. 검량식은 우선 spectrum을 4가지 수처리 방법을 통하여 1차적으로 noise와 bias를 줄였다.
사용하여 수행하였다. 유전자원은 농촌진흥청 유전자원과로부터 분양받아 2006년 하계에 경기도 농업기술원 작물연구과 시험포장에서 재배하였으며, 이후 수확된 종실을 안토시아닌 함량 분석시험에 이용하였다.
2 |im NYL)를 이용하여 재차 여과한다음 분석 시험용액으로 사용하였다. 표준물질인 Dephinidin-3-Glucose chloride, Cyanidin-3-Glucose chloride, Petionidin- 3-Glucose chloride 등은 Polyphenols (Norway)에서 구입하여 농도구배로 검량선을 구하였다. 분석조건은 표 1과 같았다.
데이터처리
수처리(math treatment)는 우선 1차미분법을 이용한 1, 4, 4, l(lst derivative, 4 nm gap, 4 points smooth, and 1 pont second smooth)조건, 1, 10, 10, 1 조건과 2차미분을이용한 2, 4, 4, 1 조건 및 2, 10, 10, 1 조건을 사용하였다. 수처리된 spectrum은 회귀분석을 통하여 검량식을 작성하였다. 회귀분석은 PLS(Partial Least Squares), MPLS(Modified Partial Least Squares), MLR(Multiple Linear Regression)법을 사용하여 검량식을 산출하였으며, 작성된 검량식을 상호 비교 분석한 후 적정의 검량식을 도출하였다.
수처리된 spectrum은 회귀분석을 통하여 검량식을 작성하였다. 회귀분석은 PLS(Partial Least Squares), MPLS(Modified Partial Least Squares), MLR(Multiple Linear Regression)법을 사용하여 검량식을 산출하였으며, 작성된 검량식을 상호 비교 분석한 후 적정의 검량식을 도출하였다.
이론/모형
분석한 결과이다. 회귀분석법은 PLS, MLR 및 MPLS 방법을 이용하였으나 MPLS 방법이 보다 정확하였으므로 (결과 미제시) 본 논문에서는 MPLS법만을 적용하였다. 먼저 scanning 된 spectrum을 모두 1차 미분을 한 후 파장간 gap 처리를 4, 6 및 10 nm로 나누어 비교하였다.
성능/효과
표에서 보는 바와 1, 2차 미분간에는 큰 차이가 없었으나 3차 미분시에는 오히려 분석치의 정확도가 떨어지는 경향이었다. 1, 2차 미분 간에도 안토시아닌 세가지 pigments 는 모두 1차 미분 수치가 2차 미분보다 우수한 경향이 었다.한편, NIRS 의 검량식은 validation file 에 calibration file 에서 얻어진 검량식을 적용하여 봄으로써 그 유효성을 판단하여야 하는 것이 옳은 방법이다.
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 검량 식은 validation file에서도 C3G와 D3G는 0.
재료는 검정콩 유전자원 300 계통을 사용하였으며, HPLC에서 분석된 종피의 안 토시 아닌 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량 식을 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.
Validation의 parameter를 비교하여 볼 때 C3G, D3G, Pt3G 모두 1, 10, 10, 1 의 수처리가 가장 우수하였다. Cali bration file과 validation file을 비교하면 C3G의 경우는 cali bration set에서는 1, 4, 4, 1의 수처리가 우수하였으나 vali- dation에서는 1, 10, 10, 1의 값이 우수하였다.
NIRS가 성분 함량 분석에 유용하게 이용되기 위해서는 분석 시료의 성분 함량 폭이 넓은 유전자원들이 고른 분포도로 검량식 작성에 사용되어야 한다. 그림에서 보는 바와 같이 본 검량식에 이용된 검정콩 유전자원 안토시아닌의 색소별 함량 분포는 전체 범위에서 고르게 분포되어 있음을 알수 있으며, 따라서 본 연구에서 도출된 검량식은 미지의 시료를 대상으로 한 검정콩 안토시아닌의 함량 분석에 무리없이 적용될 수 있으리라 판단된다.
위의 검량식에 근거하여 검정콩 유전자원 300점의 안토시 아닌 함량을 HPLC를 이용하여 분석한 결과, 성분함량들의 변이가 크게 나타났으며 이런 점은 NIRS를 이용하여 미강의 성분 분석을 함에 있어 유리하게 작용할 수 있었다. 안토시아닌 색소별로는 C3G가 유전자원간에 3.
833을 나타내었다. 이들 검량 식은 validation file에서도 C3G와 D3G는 0.897, 0.849의 높은 상관을 보였으며, 이는 NIRS를 이용하여 검정콩의 안토시아닌 함량을 신속하게 분석할 수 있음을 나타내는 것으로 판단되었다.
C3G는 8개가 대표적으로 분석에 이용되었으며, D3G와 Pt3G는 6개에 의해 주로 분석되어졌다. 이들 파장은 대부분 NIR(Near Infra Red) 대역이었으며 일부 가시광선 대역의 파장들도 분석에 이용되었음을 알 수 있었다.
41 mg/g의 변이를 보였다. 즉 검정콩 안토시아닌은 C3G가 주된 색소임을 알 수 있었으며 그 범위도 상당히 넓었다. 한편, 검정콩 유전자원 간에는 D3G 또는 Pt3G 가 결핍된 것도 있음을 알 수 있었다.
표에서 보는 바와 1, 2차 미분간에는 큰 차이가 없었으나 3차 미분시에는 오히려 분석치의 정확도가 떨어지는 경향이었다. 1, 2차 미분 간에도 안토시아닌 세가지 pigments 는 모두 1차 미분 수치가 2차 미분보다 우수한 경향이 었다.
표에서 보는 바와 같이 R2 및 SEC 값으로 판단할 때 gap 의 효과는 C3G의 경우는 4 nm의 처리가 우수하였으나 D3G 와 Pt3G는 10 nm의 gap이 기타 처 리보다 우수한 것으로 나타났다.
후속연구
658로 정확도가 떨어지므로 추후 좀 더 많은 유전자원들의 함량치가 보완된 NIRS 검량식을 작성하여야 할 것으로 판단된다. 그러나 본 실험에서 도출된 결과로도 검정콩 안토시아닌 Pt3G의 상대적 평가는 가능할 것으로 사료되며, 따라서 본 연구에서 개발된 NIRS 모델들은 검정콩 우량품종 육성의 과정에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
D3G와 Pt3G는 calibration과 validation set 모두 1, 10, 10, 1의 수치가 우수하였다. 그런데 C3G와 D3G의 경우에는 대체로 상관계수 값이 0.9에 도달하므로 NIRS에서의 안토시아닌 함량분석이 가능함을 알 수 있었으나 Pt3G의 경우는 validation의 상관계수의 값이 0.658로 정확도가 떨어지므로 추후 좀 더 많은 유전자원들의 함량치가 보완된 NIRS 검량식을 작성하여야 할 것으로 판단된다. 그러나 본 실험에서 도출된 결과로도 검정콩 안토시아닌 Pt3G의 상대적 평가는 가능할 것으로 사료되며, 따라서 본 연구에서 개발된 NIRS 모델들은 검정콩 우량품종 육성의 과정에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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