식물 대사체 (plant metabolomics) 연구는 식물 세포 및 조직에 존재하는 모든 대사산물의 시간적, 공간적 변화를 추적 조사함으로써 식물의 복잡한 생리 현상을 총체적으로 이해하는 연구이다. 이와 같은 식물 대사체 연구는 최근 개발이 이루어지고 있는 여러 오믹스 연구 분야의 하나로 시스템생물학의 한 분야이다. 식물 대사체 연구는 시료로부터 순수 화합물 또는 복합물을 정제하거나 또는 정제가 이루어지지 않은 혼합액으로부터 대사체 스펙트럼 정보를 확보하여 분석이 이루어지므로 추출액 제조 및 얻어진 대사체 데이터의 분석과정의 표준화가 필수적으로 이루어져야 한다. 이는 대사체 분석 결과의 해상도 및 재현성의 확보의 핵심 요소 이다. 식물 대사체 연구는 기능유전체학의 연구 수단은 물론 식물의 종, 품종, 더 나아가 GM 식물의 식별, 대사조절 기작 규명, 유용물질 생산, 식물의 외부 환경 스트레스 요인에 대한 다양한 생리적 반응 이해 등 다양한 연구 분야에서 활용이 이루어지고 있다. 최근 식물 대사체 연구는 모델식물(벼, 애기장대)의 유전체 정보와 연계하여 돌연변이주의 분석을 통해 유전자의 기능 정의 수단으로 활용되고 있다. 따라서 향후 유전체 정보와 대사체 정보의 연계를 통해 복잡한 대사경로 규명이나 다양한 생리 현상 해석 연구가 더욱 활발하게 진행될 것으로 전망된다.
식물 대사체 (plant metabolomics) 연구는 식물 세포 및 조직에 존재하는 모든 대사산물의 시간적, 공간적 변화를 추적 조사함으로써 식물의 복잡한 생리 현상을 총체적으로 이해하는 연구이다. 이와 같은 식물 대사체 연구는 최근 개발이 이루어지고 있는 여러 오믹스 연구 분야의 하나로 시스템생물학의 한 분야이다. 식물 대사체 연구는 시료로부터 순수 화합물 또는 복합물을 정제하거나 또는 정제가 이루어지지 않은 혼합액으로부터 대사체 스펙트럼 정보를 확보하여 분석이 이루어지므로 추출액 제조 및 얻어진 대사체 데이터의 분석과정의 표준화가 필수적으로 이루어져야 한다. 이는 대사체 분석 결과의 해상도 및 재현성의 확보의 핵심 요소 이다. 식물 대사체 연구는 기능유전체학의 연구 수단은 물론 식물의 종, 품종, 더 나아가 GM 식물의 식별, 대사조절 기작 규명, 유용물질 생산, 식물의 외부 환경 스트레스 요인에 대한 다양한 생리적 반응 이해 등 다양한 연구 분야에서 활용이 이루어지고 있다. 최근 식물 대사체 연구는 모델식물(벼, 애기장대)의 유전체 정보와 연계하여 돌연변이주의 분석을 통해 유전자의 기능 정의 수단으로 활용되고 있다. 따라서 향후 유전체 정보와 대사체 정보의 연계를 통해 복잡한 대사경로 규명이나 다양한 생리 현상 해석 연구가 더욱 활발하게 진행될 것으로 전망된다.
Plant metabolomics is a research field for identifying all of the metabolites found in a certain plant cell, tissue, organ, or whole plant in a given time and conditions and for studying changes in metabolic profiling as time goes or conditions change. Metabolomics is one of the most recently develo...
Plant metabolomics is a research field for identifying all of the metabolites found in a certain plant cell, tissue, organ, or whole plant in a given time and conditions and for studying changes in metabolic profiling as time goes or conditions change. Metabolomics is one of the most recently developed omics for holistic approach to biology and is a kind of systems biology. Metabolomics or metabolite fingerprinting techniques usually involves collecting spectra of crude solvent extracts without purification and separation of pure compounds or not in standardized conditions. Therefore, that requires a high degree of reproducibility, which can be achieved by using a standardized method for sample preparation and data acquisition and analysis. In plant biology, metabolomics is applied for various research fields including rapid discrimination between plant species, cultivar and GM plants, metabolic evaluation of commercial food stocks and medicinal herbs, understanding various physiological, stress responses, and determination of gene functions. Recently, plant metabolomics is applied for characterization of gene function often in combination with transcriptomics by analyzing tagged mutants of the model plants of Arabidopsis and rice. The use of plant metabolomics combined by transcriptomics in functional genomics will be the challenge for the coming year. This review paper attempted to introduce current status and prospects of plant metabolomics research.
Plant metabolomics is a research field for identifying all of the metabolites found in a certain plant cell, tissue, organ, or whole plant in a given time and conditions and for studying changes in metabolic profiling as time goes or conditions change. Metabolomics is one of the most recently developed omics for holistic approach to biology and is a kind of systems biology. Metabolomics or metabolite fingerprinting techniques usually involves collecting spectra of crude solvent extracts without purification and separation of pure compounds or not in standardized conditions. Therefore, that requires a high degree of reproducibility, which can be achieved by using a standardized method for sample preparation and data acquisition and analysis. In plant biology, metabolomics is applied for various research fields including rapid discrimination between plant species, cultivar and GM plants, metabolic evaluation of commercial food stocks and medicinal herbs, understanding various physiological, stress responses, and determination of gene functions. Recently, plant metabolomics is applied for characterization of gene function often in combination with transcriptomics by analyzing tagged mutants of the model plants of Arabidopsis and rice. The use of plant metabolomics combined by transcriptomics in functional genomics will be the challenge for the coming year. This review paper attempted to introduce current status and prospects of plant metabolomics research.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
대사체 연구의 궁극적인 목표는 복잡한 대사경로 규명을 통한 생명현상 이해 및 유용 대사산물의 효율적 생산이다. 대사산물은 유전자 발현의 최종산물로 궁극적으로 표현형 변화의 주요한 원인이 된다.
따라서 식물 대사체 연구 역시 대사경로 규명을 목적으로 시스템 생물학 입장에서 대사경로를 이해하는 방향으로 발전하고 있다. 본 보고에서는 식물 대사체 연구의 현황 및 다양한 응용 분야를 소개함으로써 향후 식물 대사체 연구의 활용 전망을 고찰하고자 한다.
제안 방법
농수산물의 경우, 장단기 저장과정에서 대사산물의 변화를 조절하여 신선도를 유지하는 것이 상품성 제고에 중요한 요소이다. 해바라기와 밀의 저장성과정에서 적외선 분석과 ANOVA-PCA 분석을 연계하여 저장 시간 및 저장 온도에 따른 저장 상태의 변화를 추적함으로써 저장상태에 미치는 요인을 분석하였다 (Sarembaud, et al. 2007). 메론의 저장과정에서도 메론의 부위별 당 성분의 차이가 보고된 바 있다 (Biais et al.
이 방법을 이용하여 식물 tagged mutant의 metabolic profiling을 통하여 미지의 유전자의 기능을 대량으로 유추해 볼 수 있을 것이다. 현재 본 연구그룹에서는 애기장대의 tagged mutant와 anthocyanin 생합성 조절 유전자의 knock out mutant를 이용하여 FT-IR 스펙트럼 분석 기법을 활용하여 anthocyanin 생합성 tagged mutant의 선발 및 기능 정의를 시도하고 있다.
성능/효과
A: Two-dimensional PCA-score plot of FT-IR data. The first two principal components, which accounted for 91.35% and 6.06% (97.41% total) of the total variation, respectively, are shown. B: LDA-score plot of PCA-score data.
후속연구
그러나 실제 식물체에서 이루어지는 다양한 metabolism 은 복잡한 network으로 연결되어 있으므로 metabolic profiling만으로 간단하게 해당 유전자의 기능을 정의할 수는 없다. 따라서 DNA microarray 등 다른 결과들과 연계하여 해석을 해야만 보다 정확하게 기능 정의가 가능할 것이다. 이처럼 대사체 (metabolome)과 유전체 (transcriptome) 데이터의 상호 연계를 통해 유전자의 기능 정의 및 생리 현상을 총체적으로 해석하고자 연구가 진행되고 있다.
이처럼 대사산물의 패턴 변화는 재배 또는 수확이 이루어진 농수산물의 상품성을 결정하는 핵심 요소이다. 따라서 농수산물의 상품성을 제고하기 위한 다양한 연구 과정에서 식물 대사체 연구의 접근 방식을 도입하게 되면 보다 양질의 농수산물 상품성 제고 방안 도출에 효과적인 접근 방안으로 활용을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
이와 같은 연구 결과들은 전통 약재의 경우 어느 시기의 약재 채취가 가장 적당한 것인지 결정하는데 도움을 주게 된다. 따라서 식물 대사체 연구는 각 약재의 표준성분 연구 결과와 연계를 통하여 한약재의 표준화에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
특히 환경 스트레스가 식물에 미치는 영향을 분석 하는 연구는 microarray 데이터와 연계를 통해 총체적 접근을 시도하는 연구들이 보고되고 있다. 따라서 식물 대사체 연구는 생물학적, 환경적 요인들이 식물체에 미치는 영향을 해석하는 도구로 활용이 증대될 것으로 기대된다.
특히 유전자 도입 과정에서 이루어지는 knockout effect는 염기서열 분석이 이루어지지 않은 작물에서는 분석에 어려움이 따른다. 따라서 식물대사체 연구는 대사산물 수준에서 GM 작물의 안정성 및 동등성 평가 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. 아울러 대사산물 수준에서 부정적 효과를 나타내는 GM 식물체를 조기 선발 제거함으로써 우량 엘리트 라인을 조기에 신속하게 선발하는 수단으로 활용이 가능할 것이다.
그러나 아직 대사산물의 패턴차이와 이들의 유전자형의 차이와 직접적인 연관을 규정하지는 못하고 있는 상황이다. 따라서 이들의 상관관계를 찾는 연구가 수반되고 대사산물의 차이에 기여하는 유전자 규명이 이루어지면 보다 명확한 품종 식별 기술로 활용이 가능할 것이다. 즉, 대사산물 패턴분석에 의한 신속한 품종 식별 기술은 품종의 육성과정에서 부계 및 모계의 유전자형을 신속히 판별함으로써 관행육종에서 품종의 고정에 요구되는 시간을 단축하여 조속한 품종 및 계통 확립에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.
또한 GC-MS, LC-MS, FT-MS 등의 분석기기를 이용 하여 대량의 metabolome 데이터를 확보할 수 있다. 따라서 이와 같은 유전체 데이터와 대사체 데이터의 연관 분석을 위한 다양한 생물정보학적 기법이 향후 개발되어야 한다. 이와 같은 유전체 데이터와 대사체 데이터의 연관 분석 체계는 복잡한 대사경로의 해석 및 유전자 기능 정의를 한층 더 가속화 시킬 수 있을 것으로 전망된다.
최근 식물 대사체 연구는 모델식물(벼, 애기장대)의 유전체 정보와 연계하여 돌연변이주의 분석을 통해 유전자의 기능 정의 수단으로 활용되고 있다. 따라서 향후 유전체 정보와 대사체 정보의 연계를 통해 복잡한 대사경로 규명이나 다양한 생리 현상 해석 연구가 더욱 활발하게 진행될 것으로 전망된다.
이상의 연구 결과들로 미루어 볼 때 식물대사체 연구는 다양한 가공식품이나 기능성식품의 품질 평가는 물론 원산지의 식별 수단으로 적극적인 활용이 가능할 것으로 기대된다. 아울러 다양한 발효과정에서 이루어지는 대사산물의 패턴 변화를 추적할 수 있으므로 이들 과정의 표준화 및 과학적 체계화 수단으로 활용이 가능 할 것으로 기대된다.
따라서 식물대사체 연구는 대사산물 수준에서 GM 작물의 안정성 및 동등성 평가 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. 아울러 대사산물 수준에서 부정적 효과를 나타내는 GM 식물체를 조기 선발 제거함으로써 우량 엘리트 라인을 조기에 신속하게 선발하는 수단으로 활용이 가능할 것이다.
2001). 이 방법을 이용하여 식물 tagged mutant의 metabolic profiling을 통하여 미지의 유전자의 기능을 대량으로 유추해 볼 수 있을 것이다. 현재 본 연구그룹에서는 애기장대의 tagged mutant와 anthocyanin 생합성 조절 유전자의 knock out mutant를 이용하여 FT-IR 스펙트럼 분석 기법을 활용하여 anthocyanin 생합성 tagged mutant의 선발 및 기능 정의를 시도하고 있다.
2009). 이상의 연구 결과들로 미루어 볼 때 식물대사체 연구는 다양한 가공식품이나 기능성식품의 품질 평가는 물론 원산지의 식별 수단으로 적극적인 활용이 가능할 것으로 기대된다. 아울러 다양한 발효과정에서 이루어지는 대사산물의 패턴 변화를 추적할 수 있으므로 이들 과정의 표준화 및 과학적 체계화 수단으로 활용이 가능 할 것으로 기대된다.
2008). 이와 같은 대사체 분석 시료의 추출방법 및 얻어진 데이터의 분석 표준화 노력은 식물 대사체 연구 결과의 재현성 향상은 물론 보다 다양한 응용 분야의 개척을 더욱 가속화 시킬 것으로 예상된다.
특히 Messerli (2007) 등은 유사한 표현형을 보이는 다양한 돌연변이체들로부터 GC-MS를 이용하여 대사산물의 양을 측정하고, 측정된 대사산물의 함량에 따라 돌연변이주들의 유연관계를 규명하고 더 나아가 대사산물의 생합성 과정에서 어떻게 연결되는 지를 조사한 바 있다. 이처럼 대사산물의 패턴분석 기술은 다수의 GM작물로부터 우량 형질을 가진 우수라인의 조기 선발 수단으로 향후 활용성이 크게 증대될 것으로 사료된다.
2009). 이처럼 식물 질병의 표지물질, 즉 대사체 마커의 탐색 및 활용은 식물에서 병원균에 의한 질병 발병 여부 조기 진단이나 질병의 메커니즘 파악 및 효율적인 방제 수단 개발에 효과적인 도구로 활용이 가능할 것이다.
2010)가 보고된 바 있다. 이처럼 식물과 미생물의 상호작용를 식물 대사체 연구를 통해 이해하려는 시도들이 증가할 것으로 예상된다. 특히 환경 스트레스가 식물에 미치는 영향을 분석 하는 연구는 microarray 데이터와 연계를 통해 총체적 접근을 시도하는 연구들이 보고되고 있다.
따라서 이들의 상관관계를 찾는 연구가 수반되고 대사산물의 차이에 기여하는 유전자 규명이 이루어지면 보다 명확한 품종 식별 기술로 활용이 가능할 것이다. 즉, 대사산물 패턴분석에 의한 신속한 품종 식별 기술은 품종의 육성과정에서 부계 및 모계의 유전자형을 신속히 판별함으로써 관행육종에서 품종의 고정에 요구되는 시간을 단축하여 조속한 품종 및 계통 확립에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.
아직까지 유전체 데이터와 대사체 데이터의 연관 분석은 애기장대에 국한되어 있다. 포플러, 벼 등 더 많은 식물의 genome이 연구되면서 보다 다양한 식물에게 적용될 것으로 기대된다. 이와 같은 여러 omics 분석의 연계는 생명현상을 유전자 하나가 아닌 총체적 접근 즉 시스템 생물학을 통한 해석이 가능해질 것으로 전망된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
식물 대사체 연구란 무엇인가?
식물 대사체 (plant metabolomics) 연구는 식물 세포 및 조직에 존재하는 모든 대사산물의 시간적, 공간적 변화를 추적 조사함으로써 식물의 복잡한 생리 현상을 총체적으로 이해하는 연구이다. 이와 같은 식물 대사체 연구는 최근 개발이 이루어지고 있는 여러 오믹스 연구 분야의 하나로 시스템생물학의 한 분야이다.
식물 대사체 연구 대상이 포도, 인삼, 당귀, 밀, 브로콜리, 해바라기, 토마토, 감자 등 주요 식량작물 및 약용 작물 등으로 확대되고 있다는 것은 무엇을 시사하는가?
식물 대사체 연구에 이용되고 있는 식물 재료는 초창기인 2000년 초에는 모델식물인 애기장대를 주로 사용한 보고들이 많았지만 다양한 응용 분야 개척이 이루어지면서 현재는 애기장대를 포함하여 포도, 인삼, 당귀, 밀, 브로콜리, 해바라기, 토마토, 감자 등 주요 식량작물 및 약용 작물 등을 대상으로 적용 범위가 크게 확대되고 있다. 이와 같은 분석 시료의 다양화는 식물대사체 연구의 응용 및 활용 가능성이 점점 확대 되고 있음을 시사하고 있다고 볼 수 있다.
식물 대사체 연구에서 추출액 제조 및 얻어진 대사체 데이터의 분석 과정의 표준화가 필수적으로 이루어져야 하는 이유는 무엇인가?
이와 같은 식물 대사체 연구는 최근 개발이 이루어지고 있는 여러 오믹스 연구 분야의 하나로 시스템생물학의 한 분야이다. 식물 대사체 연구는 시료로부터 순수 화합물 또는 복합물을 정제하거나 또는 정제가 이루어지지 않은 혼합액으로부터 대사체 스펙트럼 정보를 확보하여 분석이 이루어지므로 추출액 제조 및 얻어진 대사체 데이터의 분석과정의 표준화가 필수적으로 이루어져야 한다. 이는 대사체 분석 결과의 해상도 및 재현성의 확보의 핵심 요소 이다.
참고문헌 (81)
Ali K, Maltese F, Zyprian E, Rex M, Choi YH, Verpoorte R (2009) NMR metabolic fingerprinting based identification of grapevine metabolites associated with downy mildew resistance. J Agric Food Chem 57:9599-9606
Anastasiadi M, Zira A, Magiatis P, Haroutounian SA, Skaltsounis AL, Mikros E (2009) 1H NMR-based metabonomics for the classification of greek wines according to variety, region, and vintage. comparison with HPLC data. J Agric Food Chem 57:11067-11074
Baker J, Hawkins N, Ward J, Lovegrove A, Napier J, Shewry P, Beale M (2006) A metabolomic study of substantial equivalence offield-grown genetically modified wheat. Plant Biotechnol J 4:381-392
Beckmann M, Enot DP, Overy DP, Draper J (2007) Representation, comparison, and interpretation of metabolome fingerprint data for total composition analysis and quality trait investigation in potato cultivars. J Agric Food Chem 55:3444-3451
Beckmann M, Parker D, Enot DP, Duval E, Draper J (2008) High-throughput, non targeted metabolite fingerprinting using nominal mass flow injection electro spray mass spectrometry. Nat Protocols 3:435-445
Biais B, Beauvoit B, Allwood JW, Deborde C, Maucourt M, Goodacre R, Rolin D, Moing A (2010) Metabolic acclimation to hypoxia revealed by metabolite gradients in melon fruit. J Plant Physiology 167:242-245
Boccard J, Grata E, Thiocone A, Gauvrit J, Lant’ri P, Carrupt P, Wolfender J, Rudaz S (2007) Multivariate data analysis of rapid LC-TOF/MS experiments from Arabidopsis thaliana stressed by wounding. Chemometr Intel Lab Syst 86:189-197
Deborde C, Maucourt M, Baldet P, Bernillon S, Biais B, Talon G, Ferrand C, Jacob D, Dumazet HF, Daruvar A, Rolin D, Moing A (2009) Proton NMR quantitative profiling for quality assessment of greenhouse-grown tomato fruit. Metabolomics 5:183-198
Enot D, Beckmann M, Overy D, Draper J (2006) Predicting interpretability of metabolome models based on behavior, putative identity, and biological relevance of explanatory signals. Proc Natl Acad Sci 103:14865-14870
Grata E, Boccard J, Guillarme D, Glauser G, Carrupt PA, Farmer EE, Lucwolfender J, Rudaza S (2008) UPLC/TOF-MS for plant metabolomics: A sequential approach for wound marker analysis in Arabidopsis thaliana. J Chromato B 871:261-270
Gray G, Heath D (2005) A global reorganization of the metabolome in Arabidopsis during cold acclimation is revealed by metabolic fingerprinting. Physiologia Plantarum 124:236-248
Hirai MY, Klein M, Fujikawa Y, Yano M, Goodenowe DB, Yamazaki Y, Kanaya S, Nakamura Y, Kitayama M, uzuki H, Sakurai N, Shibata D, Tokuhisa J, Reichelt M, Gershenzon J, Papenbrock J, Saito K (2005) Elucidation of gene-to-gene and metabolite-to-gene networks in Arabidopsis by integration of metabolomics and transcriptomics. J Biol Chem 280:25590-25595
Hirai MY, Yano M, Goodenowe DB, Kanaya S, Kimura T, Awazuhara M, Arita M, Fujiwara T, Saito K (2004) Integration of transcriptomics and metabolomics for understanding of global responses to nutritional stresses in Arabidopsis thaliana. Proc Natl Acad Sci 101:10205-10210
Hou CC, Chen CH, Yang NS, Chen YP, Lo CP, Wang SY, Tien YJ, Tsai PW, Shyur LF (2010) Comparative metabolomics approach coupled with cell- and gene-based assays for species classification and anti-inflammatory bioactivity validation of Echinacea plants. J Nutr Biochem 1873-4847
Huang J, Bhinu VS, Li Xiang, Bashi ZD, Zhou R, Hannoufa A (2009) Pleiotropic changes in Arabidopsis f5h and sct mutants revealed by large-scale gene expression and metabolite analysis. Planta 230:1057-1069
Jacob SS, Smith NW, Quigley CL (2007) Assessment of Chinese medicinal herb metabolite profiles by UPLC-MS-based methodology for the detection of aristolochic acids. J Sep Sci 30:1200-1206
Kim HK , Choi YH, Erkelens C, Lefeber A, Verpoorte R (2005) Metabolic fingerprinting of Ephedra species using 1H-NMR spectroscopy and principal component analysis. Chem Pharm Bull 53:105-109
Kim HS, Kim SW, Park YS, Kwon SY, Liu JR, Joung H, Jeon JH (2009a) Metabolic profiling of genetically modified potatoes using a combination of metabolite fingerprinting and multivariate analysis. Biotech Bioprocess Eng 14:738-747
Kim SW , Min SR, Kim JH, Park SK, Kim TI, Liu JR (2009b) Rapid discrimination of commercial strawberry cultivars using Fourier transform infrared spectroscopy data combined by multivariate analysis. Plant Biotechnology Reports 3:87-93
Kim SW, Ban SH, Chung H, Cho SH, Chung HJ, Choi PS, Yoo OJ, Liu JR (2004) Taxonomic discrimination of higher plants by multivariate analysis of Fourier transform infrared spectroscopy data. Plant Cell Rep 23:246-250
Kim SW, Ban SH, Jeong SC, Chung HJ, Ko SM, Yoo OJ, Liu JR (2007a) Genetic discrimination between Catharanthus roseus cultivars by metabolic fingerprinting using 1H NMR spectra of aromatic compounds. Biotech Bioprocess Eng 12:646-652
Kim SW, Koo BC, Kim JH, Liu JR (2007b) Metabolic discrimination of sucrose starvation from Arabidopsis cell suspension by 1H NMR spectral analysis. Biotech Bioprocess Eng 12:653-661
Kwak CW, Choung DH, Min SR, Kim SW, Liu JR, Chung H (2007) Fast determination of the ripeness stage of strawberries using infrared spectroscopy combined with principal component analysis. Analytical Sciences 23:895-899
Luthria DL, Lin LZ, Robbins RJ, Finley JW, Banuelos GS, Hnrnly JM (2008a) Discriminating between cultivars and treatments of broccoli using mass spectral fingerprinting and analysis of variance-principal component analysis. J. Agric. Food Chem. 56:9819-9827
Ma C, Wang H, Lua X, Xu G, Liu B (2008) Metabolic fingerprinting investigation of Artemisia annua L. in different stages of development by gas chromatography and gas chromatography mass spectrometry. J Chromato A 1186:412-419
Montoro P, Maldini M, Piacente S, Macchia M, Pizza C (2010) Metabolite fingerprinting of Camptotheca acuminata and the HPLC/ESI-MS/MS analysis of camptothecin and related alkaloids. J Pharm Biomed Anal 51:405-415
Mounet F, Chamley ML,Maucourt M, Cabasson C, Giraudel JL , Deborde C, Lessire R,Gallusci P,Bertrand A,Gaudille` re M,Rothan C, Rolin D, Moinga A (2007) Quantitative metabolic profiles of tomato flesh and seeds during fruit development: complementary analysis with ANN and PCA. Metabolomics 3
Mungur R, Glass A, Goodenow D, Lightfoot D (2005) Metabolite fingerprinting in transgenic Nicotiana tabacum altered by the Escherichia coli glutamate dehydrogenase gene. J Biomed Biotechnol 2:198-214
Parker D, Beckmann M, Enot DP, Overy DP, Rios ZC, Gilbert M, Talbot N, Draper J (2008) Rice blast infection of Brachypodium distachyon as a model system to study dynamic host/pathogen interactions. Nat plotocols 3:435-445
Parker David, Beckmann M, Zubair H, Enot DP, Rios ZC, Overy DP, Snowdon S, Talbot NJ, Draper J (2009) Metabolomic analysis reveals a common pattern of metabolic re-programming during invasion of three host plant species by Magnaporthe grisea. Plant Journal 59:723-737
Pereira G, Gaudillere J, Leeuwena C , Hilbert G, Maucourt M, Deborde C, Moing A, Rolin D (2006) 1H NMR metabolite fingerprints of grape berry: Comparison of vintage and soil effects in bordeaux grapevine growing areas. Analytica Chimica Acta 563:346-352
Pongsuwan W, Banba T, Harada K, Yonetani T, Kobayashi A, Fukusaki E (2008) High-throughput technique for comprehensive analysis of Japanese green tea quality assessment using ultra-performance liquid chromatography with time-offlight mass spectrometry. J Agric Food Chem 56:10705-10708
Pongsuwan W, Fukusaki E, Bamba T, Yonetani T, Yamahara T, Kobayashi A (2007) Prediction of Japanese green tea ranking by gas chromatography/mass spectrometry-based hydrophilic metabolite fingerprinting. J Agric Food Chem 55:231-236
Raamsdonk LM, Teusink B, Broadhurst D, Zhang N, Hayes A, Walsh MC, Berden JA, Brindle KM, Kell DB, Rowland JJ, Westerhoff HV, van Dam K, Oliver SG (2001) A functional genomics strategy that uses metabolome data to reveal the phenotype of silent mutations. Nat Biotech 19:45-50
Roessner U, Luedemann A, Brust D, Fiehn O, Linke T, Willmitzer L, Fernie A (2001) Metabolic profiling allows comprehensive phenotyping of genetically or environmentally modified plant systems. Plant Cell 13:11-29.
Sarembauda J, Pinto R, Rutledge D, Feinberg M (2007) Application of the ANOVA-PCA method to stability studies of reference materials. analytica chimica acta 603:147-154
Scholz M, Gatzek S, Sterling A, Fiehn O, Selbig J (2004) Metabolite fingerprinting: detecting biological features by independent component analysis. Bioinformatics 20:2447-2454
Shin MH, Lee DY Kirsten, Skogerson GW, Choi IG, Fiehn O, Kim KH (2010) Global metabolic profiling of plant cell wall polysaccharide degradation by Saccharophagus degradans. Biotechnol Bioeng 105:477-488
Shin YS, Bang KH, In DS, Kim OT, Hyun DY, Ahn IO, Ku BC, Kim SW, Seong NS, Cha SW, Lee DH, Choi HK (2007) Fingerprinting analysis of fresh ginseng roots of different ages using 1H-NMR spectroscopy and principal components analysis. Arch Pharm Res 30:1625-1628
Shin YS, Bang KH, In DS, Sung JS, Kim SY, Ku BC, Kim SW, Lee DH, Choi HK (2009) Fingerprinting differentiation of Astragalus membranaceus roots according to ages using 1HNMR spectroscopy and multivariate statistical analysis. Biomol Ther 17:133-137
Silva MAD, Shanaiah N, Gowda GAN, Rosa-P´erez K, Hanson BA, Raftery D (2009) Application of $^{31}PNMR$ spectroscopy and chemical derivatization for metabolite profiling of lipophilic compounds in human serum. Magn Reson Chem 47:74-80
Smilde A, Jansen J, Hoefsloot H, Lamers R, Greef J, Timmerman M (2005) ANOVA-simultaneous component analysis (ASCA): a new tool for analyzing designed metabolomics data. Bioinformatics 21:3043-3048
Son HS, Hwang GS, Kim KM, Kim EY, van den Berg F, Park WM, Lee CH, Hong YS (2009) 1H NMR-based metabolomic approach for understanding the fermentation behaviors of wine yeast strains. Anal Chem 81:1137-1145
Sun X, Zhang J, Zhang H, Ni Y, Zhang Q, Chen J, Guan Y (2010) The responses of Arabidopsis thaliana to cadmium exposure explored via metabolite profiling. Chemosphere 78:840-845
Takahashi H, Kai K, Shinbo Y, Tanaka K, Ohta D, Oshima T, Altaf-Ul-Amin Md, Kurokawa K, Ogasawara N, Kanaya S (2008) Metabolomics approach for determining growthspecific metabolites based on Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry. Anal Bioanal Chem 391:2769-2782
Tian C, Chikayama E, Tsuboi Y, Kuromori T, Shinozaki K, Kikuchi J, Hirayama T (2007) Top-down Phenomics of Arabidopsis thaliana metabolic profiling by one- and twodimensional nuclear magnetic resonance spectroscopy and transcriptome analysis of albino mutants. J Biological Chemistry 282:18532-18541
Tianniam S, Bamba T, Fukusaki E (2009) Non-targeted metabolite fingerprinting of oriental folk medicine Angelica acutiloba roots by ultra performance liquid chromatography time-of-flight mass spectrometry. J Sep Sci 32:2233-2244
Tohge T, Nishiyama Y, Hirai MY, Yano M, Nakajima JI, Awazuhara M, Inoue E, Takahashi H, Goodenowe DB, Kitayama MK, Noji M, Yamazaki M, Saito K (2005) Functional genomics by integrated analysis of metabolome and transcriptome of Arabidopsis plants over-expressing an MYB transcription factor. Plant J 42:218-235
Trenkamp S, Eckes P, Busch M, Fernie AR (2009) Temporally resolved GC-MS-based metabolic profiling of herbicide treated plants treated reveals that changes in polar primary metabolites alone can distinguish herbicides of differing mode of action. Metabolomics 5:277-291
Ward J, Harris C, Lewis J, Beale M (2003) Assessment of 1H NMR spectroscopy and multivariate analysis as a technique for metabolite fingerprinting of Arabidopsis thaliana. Phytochemistry 62:949-957
Yamamoto H, Yamaji H, Fukusaki E, Ohno H, Fukuda H (2008) Canonical correlation analysis for multivariate regression and its application to metabolic fingerprinting. Biochem Eng J 40:199-204
Yi LZ, Yuan DL, Liang YZ, Xie PS, Zhao Yu (2009) Fingerprinting alterations of secondary metabolites of tangerine peels during growth by HPLC-DAD and chemometric methods. Analytica Chimica Acta 649:43-51
Zhou M, McDonald JF, Fern’ndez FM (2010) Optimization of a direct analysis in real time/ time-of-flight mass spectrometry method for rapid serum metabolomic fingerprinting. J Am Soc Mass 21:68-75
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.