[논문]FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석을 이용한 곶감의 원산지 및 품종 식별

허설혜; 김석원; 민병환

doi:10.9721/kjfst.2015.47.1.20

FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석을 이용한 곶감의 원산지 및 품종 식별
Discrimination of Cultivars and Cultivation Origins from the Sepals of Dry Persimmon Using FT-IR Spectroscopy Combined with Multivariate Analysis 원문보기

한국식품과학회지 = Korean journal of food science and technology, v.47 no.1, 2015년, pp.20 - 26

허설혜 (한국생명공학연구원 미생물자원센터) , 김석원 (한국생명공학연구원 미생물자원센터) , 민병환 (경북대학교 생태환경대학 생태환경시스템학부)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 상업용 곶감의 꽃받침과 종자를 이용하여 대사체 수준에서의 원산지와 품종 식별 체계를 확립하였다. 실험에 이용된 곶감 시료는 국내산 곶감 함안수시(Hamansusi), 예천고종시(Yecheongojongsi), 산청단성시(Sancheongdanseongsi), 그리고 논산월하시(Nonsanwalhasi) 4개 품종과 국내에서 판매되고 있는 중국산 곶감 2개 종류의 꽃받침과 종자를 사용하였으며, 꽃받침과 종자 시료의 전세포 추출물로부터 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량 통계분석(PCA, PLS-DA)을 실시하였다. 이 결과 국내산 곶감 4품종과 중국산 곶감 2종류가 두 그룹으로 확연히 나뉘어지는 것을 확인할 수 있었다. 상업용 곶감의 꽃받침을 PLS regression을 실시한 결과 국내산과 중국산 곶감을 100% 예측할 수 있었다. 또한 곶감 종자를 이용하여 품종 식별한 결과 각 4개의 그룹으로 나뉘어지는 것을 확인할 수 있었으며, PLS regression을 실시한 결과 약 86%의 정확도로 품종 식별이 가능함을 알 수 있었다. FT-IR 스펙트럼 분석의 간편성과 신속성을 고려할 때, 본 연구 결과는 상업용 곶감에 대한 원산지나 품종 식별의 신속한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 더 나아가 본 기술을 이용하여 다른 농산물의 원산지 또는 품종 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aimed to establish a rapid system for discriminating the cultivation origins and cultivars of dry persimmons, using metabolite fingerprinting by Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy combined with multivariate analysis. Whole-cell extracts from the sepals of four Korean cultivars and two different Chinese dry persimmons were subjected to FT-IR spectroscopy. Principle component analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) of the FT-IR spectral data successfully discriminated six dry persimmons into two groups depending on their cultivation origins. Principal component loading values showed that the 1750-1420 and $1190-950cm^{-1}$ regions of the FT-IR spectra were significantly important for the discrimination of cultivation origins. The accuracy of prediction of the cultivation origins and cultivars by PLS regression was 100% (p<0.01) and 85.9% (p<0.05), respectively. These results clearly show that metabolic fingerprinting of FT-IR spectra can be applied for rapid discrimination of the cultivation origins and cultivars of commercial dry persimmons.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼 분석을 기반으로 상업용 곶감의 꽃받침을 통한 원산지 식별 여부를 조사하여 보다 신속하고 정확한 상업용 곶감의 원산지 식별 체계를 확립하고자 한다. 아울러 상업용 곶감 내의 종자로부터 대사체 분석을 통한 곶감 품종의 신속한 식별 체계를 개발하고자 한다.
본 연구를 통해 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 곶감의 재배 원산지와 품종 식별 체계를 확립하였다. 본 연구는 상업용 곶감의 대사체 수준에서 원산지와 품종 식별에 관한 최초 보고이다. 따라서 향후 상업용 곶감의 원산지 식별은 물론 품종 식별수단으로 활용이 가능할 것으로 예상되며 더 나아가 본 기술을 이용하여 다른 농산물의 원산지 또는 품종 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
따라서 본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼 분석을 기반으로 상업용 곶감의 꽃받침을 통한 원산지 식별 여부를 조사하여 보다 신속하고 정확한 상업용 곶감의 원산지 식별 체계를 확립하고자 한다. 아울러 상업용 곶감 내의 종자로부터 대사체 분석을 통한 곶감 품종의 신속한 식별 체계를 개발하고자 한다.

제안 방법

건조된 plate는 Tensor 27에 장착된 HTS-XT (Bruker Optics, GmbH, Ettlingen, Germany) 고효율 자동화 장치를 이용하여 스펙트럼을 측정하였다. FT-IR 스펙트럼 조사는 Tensor 27 (Bruker Optics GmbH, Ettlingen, Germany)을 사용하여, DTGS (deuteratedtriglycine sulfate, Bruker, Germany) 검출기로 분석하였다.
FT-IR 스펙트럼 조사는 총 4,000-400 cm−1 범위에서 4 cm−1 간격으로 총 128회 반복 측정된 평균 스펙트럼을 다변량 통계분석에 사용하였다.
)을 사용하였다. 곶감 꽃받침 시료로부터 얻어진 FT-IR 스펙트럼 데이터는 베이스라인 교정과 실험상의 오차를 최소화하기 위한 표준화 과정(normalization)을 실시하였다. 이러한 가공 과정을 거친 FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 1,800-800 cm⁻¹ 부분을 절취하여 양 끝점의 흡광도를 0으로 조정하여 데이터의 mean centering 과정을 거쳐 2차 미분을 실시하였다.
국내산 4개 품종 및 2종류의 중국산 곶감의 꽃받침으로부터 얻어진 총 141개의 FT-IR 스펙트럼 데이터를 통해 국내산과 중국산 곶감의 원산지 식별 체계를 확립하였다. 국내산 곶감과 중국산 곶감의 꽃받침은 FT-IR 스펙트럼상의 1650-1550, 1490-1200, 그리고 1190-950 cm⁻¹ 부위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 크게 이루어짐을 알 수 있었다(Fig.
국내산 4개 품종의 곶감 종자(Fig. 3)로부터 FT-IR 분석을 통한 곶감의 품종 식별 체계를 확립하였다. 국내산 곶감 종자의 FT-IR 스펙트럼은 각 품종 별로 매우 상이하였으며 특히 1680-1580, 1500-1250, 1190-980 cm⁻¹ 부위에서 차이가 크게 나타남을 알 수 있었다(Fig.
국내산 4개 품종의 곶감을 식별하는데 있어서 중요한 역할을 하는 FT-IR 스펙트럼 부위를 알아보기 위하여 PC loading value를 조사하였다. PC 1, 2 loading values 분석 결과 국내산 4개 품종의 식별에 중요한 FT-IR 스펙트럼 부위는 1680-1580, 1500-1250, 1190-980 cm⁻¹ 부위임을 알 수 있었다(Fig.
국내산 곶감의 FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용하여 PLS regression 분석을 통해 곶감의 품종 식별 예측 정확도를 조사하였다. 그 결과 국내산 4개 곶감의 품종 예측 정확도는 85.
국내산과 중국산 곶감의 FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용하여 PLS regression 분석을 통해 곶감의 원산지 식별 예측 정확도를 조사하였다. 그 결과 국내산과 중국산 곶감의 예측 정확도는 100%(p<0.
2B). 국내산과 중국산 곶감의 식별에 중요한 FT-IR 스펙트럼 부위를 알아보기 위하여 PC loading values를 조사하였다. PC 1, 2 loading values 분석 결과 국내산과 중국산 곶감의 식별에 중요한 FT-IR 스펙트럼 부위는 1650-1550, 1590-1200, 1190-950 cm^-1 부위임을 알 수 있었다.
국내산 곶감 종자는 곶감에서 따로 분리 해 내어 동결건조 후 막자사발에 넣고 분쇄하여 powder library를 제조하였다. 마쇄된 곶감 꽃받침과 종자의 분말로부터 FT-IR 스펙트럼 조사를 실시하였다.
본 연구를 통해 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 곶감의 재배 원산지와 품종 식별 체계를 확립하였다. 본 연구는 상업용 곶감의 대사체 수준에서 원산지와 품종 식별에 관한 최초 보고이다.
3)에서 주성분 분석(principal component analysis, PCA) 및 partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) 분석을 수행하였다. 아울러 FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용하여 PLS-DA의 곶감 꽃받침과 종자를 이용한 판별 예측력도 조사하기 위하여, FT-IR 스펙트럼 데이터를 바탕으로 PLS regression도 함께 실시하였다. PLS regression 분석을 통한 각 국내산 곶감 품종 예측 정확도는 one-way ANOVA 분석을 통해 유의성을 p<0.
이러한 가공 과정을 거친 FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 1,800-800 cm−1 부분을 절취하여 양 끝점의 흡광도를 0으로 조정하여 데이터의 mean centering 과정을 거쳐 2차 미분을 실시하였다.

대상 데이터

상업용 곶감으로부터 대사체 지문분석을 위해 각 곶감 품종 시료 당 8개의 곶감을 사용하였다. 각각의 곶감 시료로부터 꽂받침과 종자를 수거하였으며, 중국산 곶감 시료의 경우 종자가 존재하지 않아 꽂받침 시료만을 채취하였다. 수거된 각각의 곶감 꽂받침 시료는 곶감으로 제조될 때 건조된 상태였기 때문에 건조된 꽃받침 그대로를 막자사발을 이용하여 곱게 파쇄하였다.
국내산 4개 품종 및 2종류의 중국산 곶감 시료의 꽃받침과 종자 시료로부터 FT-IR 스펙트럼 조사를 위해, 시료 분말 20 mg씩을 취하여 Eppendorf tube (1.5 mL)에 담아 사용하였다. 용매 20% MeOH 200 µL를 첨가하여 잘 섞어준 다음, 50℃ 항온수조에서 20분간 반응 하였다.
분쇄된 곶감의 분말시료는 대사체 분석에 이용되기 전까지 −20℃에서 냉동 보관한 다음 사용하였다. 국내산 곶감 종자는 곶감에서 따로 분리 해 내어 동결건조 후 막자사발에 넣고 분쇄하여 powder library를 제조하였다. 마쇄된 곶감 꽃받침과 종자의 분말로부터 FT-IR 스펙트럼 조사를 실시하였다.
1). 국내산 곶감은 경상북도 상주 감 시험장에서 직접 분양 받아 사용하였으며, 이용된 곶감의 품종은 함안수시(Hamansusi), 예천고종시(Yecheongojongsi), 산청단성시(Sancheongdanseongsi), 논산월하시(Nonsanwalhasi)이다. 또한 중국산 곶감 시료는 대전 중앙시장에서 직접 구매하여 사용하였으며 각기 서로 다른 업소에서 구매한 시료를 임의로 중국산 시료 1과 2로 나누어 실험을 진행하였다.
국내산 곶감은 경상북도 상주 감 시험장에서 직접 분양 받아 사용하였으며, 이용된 곶감의 품종은 함안수시(Hamansusi), 예천고종시(Yecheongojongsi), 산청단성시(Sancheongdanseongsi), 논산월하시(Nonsanwalhasi)이다. 또한 중국산 곶감 시료는 대전 중앙시장에서 직접 구매하여 사용하였으며 각기 서로 다른 업소에서 구매한 시료를 임의로 중국산 시료 1과 2로 나누어 실험을 진행하였다.
본 연구에 사용된 곶감 시료는 국내산 곶감 4개 품종과, 국내에서 판매되고 있는 중국산 곶감 2개 종류를 이용하였다(Fig. 1). 국내산 곶감은 경상북도 상주 감 시험장에서 직접 분양 받아 사용하였으며, 이용된 곶감의 품종은 함안수시(Hamansusi), 예천고종시(Yecheongojongsi), 산청단성시(Sancheongdanseongsi), 논산월하시(Nonsanwalhasi)이다.
상업용 곶감으로부터 대사체 지문분석을 위해 각 곶감 품종 시료 당 8개의 곶감을 사용하였다. 각각의 곶감 시료로부터 꽂받침과 종자를 수거하였으며, 중국산 곶감 시료의 경우 종자가 존재하지 않아 꽂받침 시료만을 채취하였다.

데이터처리

이러한 가공 과정을 거친 FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 1,800-800 cm⁻¹ 부분을 절취하여 양 끝점의 흡광도를 0으로 조정하여 데이터의 mean centering 과정을 거쳐 2차 미분을 실시하였다. 2차 미분이 이루어진 FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용하여 NIPALS 알고리즘(Wold 1966)을 통하여 프로그램 R (ver 2.15.3)에서 주성분 분석(principal component analysis, PCA) 및 partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) 분석을 수행하였다. 아울러 FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용하여 PLS-DA의 곶감 꽃받침과 종자를 이용한 판별 예측력도 조사하기 위하여, FT-IR 스펙트럼 데이터를 바탕으로 PLS regression도 함께 실시하였다.
PLS regression 분석을 통한 각 국내산 곶감 품종 예측 정확도는 one-way ANOVA 분석을 통해 유의성을 p<0.01 수준에서 검정하였다.
간격으로 총 128회 반복 측정된 평균 스펙트럼을 다변량 통계분석에 사용하였다. 각 시료의 통계적 분석을 위해 모든 시료는 3회 반복 조사하였으며, FT-IR 스펙트럼 조사 및 데이터 변환에 사용된 프로그램은 Bruker에서 제공하는 OPUS Lab (ver 7.0, Bruker Optics Inc.)을 사용하였다. 곶감 꽃받침 시료로부터 얻어진 FT-IR 스펙트럼 데이터는 베이스라인 교정과 실험상의 오차를 최소화하기 위한 표준화 과정(normalization)을 실시하였다.

성능/효과

FT-IR 스펙트럼의 1650-1550, 1490-1200, 1190-950 cm−1 부위는 각각 amide I과 II을 포함하는 아미노산 및 및 단백질 계열 화합물, phoshodiester group을 포함한 핵산 및 인지질 그리고 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화학물의 양적, 질적 정보를 반영하는 부위로(28-33), 이들 화합물들의 질적, 양적 변화가 FT-IR 스펙트럼간의 차이를 통해 각 품종 별로 차이가 있음을 알 수 있었다.
PC 1, 2 loading values 분석 결과 국내산 4개 품종의 식별에 중요한 FT-IR 스펙트럼 부위는 1680-1580, 1500-1250, 1190-980 cm−1 부위임을 알 수 있었다(Fig. 4C).
국내산과 중국산 곶감의 식별에 중요한 FT-IR 스펙트럼 부위를 알아보기 위하여 PC loading values를 조사하였다. PC 1, 2 loading values 분석 결과 국내산과 중국산 곶감의 식별에 중요한 FT-IR 스펙트럼 부위는 1650-1550, 1590-1200, 1190-950 cm^-1 부위임을 알 수 있었다. 이는 국내산 곶감과 중국산 곶감 꽃받침으로부터 얻어진 스펙트럼간 패턴 차이로, FT-IR 스펙트럼의 비교분석에서 나타났던 부위와 거의 일치하는 것으로 나타났다.
4B). PCA plot 상에서 각각의 곶감 품종들의 반복구는 비교적 가까운 거리에 위치하고 있어 FT-IR 스펙트럼 조사의 재현성은 높은 것으로 나타났다. 그러나 함안수시 품종의 경우 예천고종시, 산청단성시, 논산월하시와 중첩이 이루어지며 별도의 그룹으로 구분이 이루어지지 않았다.
2B). PCA plot 상에서 곶감의 각 품종 별 반복구는 비교적 가까운 거리에 위치하고 있어 FT-IR 스펙트럼 조사의 재현성은 높은 것으로 나타났다. 또한 국내산과 중국산 곶감 시료들이 좌우로 구분되어 별도의 그룹을 형성함을 알 수 있었다(Fig.
이는 국내산 곶감과 중국산 곶감 꽃받침으로부터 얻어진 스펙트럼간 패턴 차이로, FT-IR 스펙트럼의 비교분석에서 나타났던 부위와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 관찰된 스펙트럼 부위는 아미노산이나 당류 성분의 차이가 국내산과 중국산 곶감의 식별에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다(Fig. 2C). PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석과 마찬가지로 국내산과 중국산 곶감의 구분이 뚜렷하게 이어졌다(Fig.
국내산 4개 곶감 품종의 종자 전세포 추출물로부터 PCA 분석을 실시한 결과, PC 1과 PC 2의 변이량은 각 21.3%와 14.9%로 전체 변이량의 36.2%를 반영하고 있었다(Fig. 4B). PCA plot 상에서 각각의 곶감 품종들의 반복구는 비교적 가까운 거리에 위치하고 있어 FT-IR 스펙트럼 조사의 재현성은 높은 것으로 나타났다.
산청단성시를 제외한 3개의 품종 별로 8개의 스펙트럼 데이터를 이용하여 예측한 결과 모든 품종에서 1개씩 품종 예측 오류가 있었으며 나머지는 7개 시료는 정확하게 품종 예측이 가능하였다(Table 2). 국내산 곶감 4개 품종에 대한 예측 정확도는 85.9%이었으며, 각 곶감 품종 별로는 함안수시 85.8%, 예천고종시 87.5%, 산청단성시 88.6%, 그리고 논산월하시 82.5%로 산청단성시에 대한 품종 예측 정확도가 논산월하시 보다 약간 높았다. 이 결과는 FT-IR 스펙트럼 분석을 통해 비록 100%는 아니지만 비교적 정확하게 곶감의 품종을 예측할 수 있는 결과라 사료된다.
국내산 곶감 종자의 FT-IR 스펙트럼은 각 품종 별로 매우 상이하였으며 특히 1680-1580, 1500-1250, 1190-980 cm−1 부위에서 차이가 크게 나타남을 알 수 있었다(Fig. 4A).
국내산 곶감과 중국산 곶감의 꽃받침 전세포 추출물로부터 PCA 분석을 실시한 결과, PC1과 PC2의 설명력은 52%와 0.1%로 전체 변이량의 52.1%를 반영하고 있었다(Fig. 2B). PCA plot 상에서 곶감의 각 품종 별 반복구는 비교적 가까운 거리에 위치하고 있어 FT-IR 스펙트럼 조사의 재현성은 높은 것으로 나타났다.
국내산 곶감과 중국산 곶감의 꽃받침은 FT-IR 스펙트럼상의 1650-1550, 1490-1200, 그리고 1190-950 cm−1 부위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 크게 이루어짐을 알 수 있었다(Fig. 2A).
따라서 국내산과 중국산 곶감의 꽃받침에서 얻어진 추출물로부터 대사 물질간의 패턴 차이가 나타나는 것을 알 수 있었다. 국내산과 중국산 곶감의 꽃받침 속 대사 물질간 패턴 차이로 볼 때 단백질과 지방 그리고 당 성분의 차이로 인해 원산지 식별이 가능 한 것으로 조사되었다.
그 결과 국내산 4개 곶감의 품종 예측 정확도는 85.9% (p<0.05)로 나타났다(Table 2).
그 결과 국내산과 중국산 곶감의 예측 정확도는 100%(p<0.01)로 나타났다(Table 1).
예비실험에서 곶감의 과육을 동일한 방법으로 원산지 식별 재료로 조사하였으나 시료의 채취부위에 FT-IR 스펙트럼 데이터의 변이폭이 커져서 정확한 식별이 불가능하였다(data not shown). 그러나 본 연구 결과 상업용 곶감의 비식용 부위인 꽂받침 조각에서 원산지 식별이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 곶감의 꼭지 부위인 꽃받침 부위의 적외선분광분석 만으로도 국내산과 중국산의 원산지 식별이 가능하며, 이를 통해 곶감을 이용하는 가공식품 외 많은 부분에서도 원산지 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
그러므로 감에 존재하는 대사성분의 질적, 양적 특성은 뿌리대목의 영향을 크게 받을 것으로 사료된다. 따라서 PCA 분석에서 국내산 4개 품종의 곶감들이 품종 별로 명확한 구분이 이루어지지 않고 개체 별로 다른 품종과 중첩이 이루어지는 것은 감의 재배단계에 유사 또는 동일한 뿌리대목을 사용한 것이 하나의 원인일 것으로 추정된다.
FT-IR 스펙트럼의 1650-1550, 1490-1200, 1190-950 cm⁻¹ 부위는 각각 amide I과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질 계열 화합물, phoshodiester group을 포함한 핵산과 인지질 그리고 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화학물들의 양적, 질적 정보를 반영하는 부위이다(28-33). 따라서 국내산과 중국산 곶감의 꽃받침에서 얻어진 추출물로부터 대사 물질간의 패턴 차이가 나타나는 것을 알 수 있었다. 국내산과 중국산 곶감의 꽃받침 속 대사 물질간 패턴 차이로 볼 때 단백질과 지방 그리고 당 성분의 차이로 인해 원산지 식별이 가능 한 것으로 조사되었다.
이 결과는 PLS-DA 분석을 통해 예천고종시와 논산월하시의 품종 식별이 가능함을 나타내는 결과라 판단된다. 또한 곶감의 종자로부터 품종 식별은 PCA분석 보다 PLS-DA가 우수함을 알 수 있었다. FT-IR을 이용한 딸기의 품종 식별의 경우에서도 PCA분석 보다 PLS-DA 분석이 품종 식별에 더욱 효과적인 분석방법임이 보고된 바 있다(34).
본 연구 결과에서도 FT-IR 스펙트럼의 1650-1550, 1490-1200, 1190-950 cm−1 부위는 각각 amide I과 II을 포함하는 아미노산 및 및 단백질 계열 화합물 그리고 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화학물의 양적, 질적 정보를 반영하는 부위가 국내산 곶감의 품종 식별에 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.
05)로 나타났다(Table 2). 산청단성시를 제외한 3개의 품종 별로 8개의 스펙트럼 데이터를 이용하여 예측한 결과 모든 품종에서 1개씩 품종 예측 오류가 있었으며 나머지는 7개 시료는 정확하게 품종 예측이 가능하였다(Table 2). 국내산 곶감 4개 품종에 대한 예측 정확도는 85.
5%로 산청단성시에 대한 품종 예측 정확도가 논산월하시 보다 약간 높았다. 이 결과는 FT-IR 스펙트럼 분석을 통해 비록 100%는 아니지만 비교적 정확하게 곶감의 품종을 예측할 수 있는 결과라 사료된다. 아직까지 뿌리 대목이 감 과실의 대사체 변화에 미치는 영향에 대한 보고는 없다.
01)로 나타났다(Table 1). 이 결과는 PCA (Fig. 2B) 분석이나 PLS-DA (Fig. 2D) 에서 국내산과 중국산 곶감이 완전하게 구분되어 분포한 결과가 반영된 것으로 FT-IR 스펙트럼 데이터 이용한 다변량 통계분석으로도 국내산 곶감과 중국산 곶감의 원산지 구분이 가능함을 알 수 있었다. 예비실험에서 곶감의 과육을 동일한 방법으로 원산지 식별 재료로 조사하였으나 시료의 채취부위에 FT-IR 스펙트럼 데이터의 변이폭이 커져서 정확한 식별이 불가능하였다(data not shown).
4D). 이 결과는 PLS-DA 분석을 통해 예천고종시와 논산월하시의 품종 식별이 가능함을 나타내는 결과라 판단된다. 또한 곶감의 종자로부터 품종 식별은 PCA분석 보다 PLS-DA가 우수함을 알 수 있었다.
그러나 함안수시를 제외한 예천고종시와 논산월하시의 경우는 서로 중첩이 이루어지지 않으며 중간에 산청단성시가 분포하고 있음을 알 수 있었다. 이상의 결과로 볼 때 PCA 상에서는 국내산 4개 곶감 중 예천고종시와 논산월하시는 서로 중첩되지 않아 두 품종의 구별은 가능하였으나 국내산 4개 곶감의 확실한 품종 식별은 뚜렷이 구별되지 않음을 알 수 있었다(Fig.4B). 이는 4개 국내산 곶감 품종의 대사체 수준에서 유사성이 비교적 높기 때문일 것으로 추측된다.
PLS-DA 분석의 경우는 PCA 분석에 비해 더욱 확실한 곶감의 품종 식별이 가능하였다. 함안수시의 경우 PLS-DA plot 상에서 거의 중앙에 위치하며 다른 3개 품종의 곶감(예천고종시, 산청단성시 그리고 논산월하시) 과 일부 중첩이 이루어짐을 알 수 있었다. 이 결과는 PCA 분석 결과와 거의 유사하였다.

후속연구

이와 같은 감의 품종식별 체계를 신속히 확립하기 위해, 국내에서는 감의 DNA marker를 통한 품종 식별 연구(6-8)가 발표된 바가 있다. 그러나 감의 특성상 뿌리대목과 접붙이기를 통해 재배되고 있어, 대목의 정보와 함께 식별이 이루어져야 감의 정확한 품종 식별이 가능할 것이다. 상업용 곶감의 경우는 유전적 마커를 이용하여 품종 식별이 가능하지만 대목의 유전적 배경을 파악하기에는 한계가 있다(9-11).
아직까지 뿌리 대목이 감 과실의 대사체 변화에 미치는 영향에 대한 보고는 없다. 따라서 곶감 종자로부터 대사체 분석을 통한 품종 예측의 정확도는 뿌리대목에 대한 정보가 명확하게 제공된다면 더욱 향상될 것으로 기대된다.
그러나 본 연구 결과 상업용 곶감의 비식용 부위인 꽂받침 조각에서 원산지 식별이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 곶감의 꼭지 부위인 꽃받침 부위의 적외선분광분석 만으로도 국내산과 중국산의 원산지 식별이 가능하며, 이를 통해 곶감을 이용하는 가공식품 외 많은 부분에서도 원산지 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 상업용 곶감의 대사체 수준에서 원산지와 품종 식별에 관한 최초 보고이다. 따라서 향후 상업용 곶감의 원산지 식별은 물론 품종 식별수단으로 활용이 가능할 것으로 예상되며 더 나아가 본 기술을 이용하여 다른 농산물의 원산지 또는 품종 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
이와 같은 적외선 스펙트럼 데이터를 기반으로 한 대사체 지문분석기술은, 재배 환경에 따른 작물의 품종 식별(16), 케르세틴 함량에 따른 양파의 품종 식별(17), 박하 품종에 따른 재배 원산지 구분(18), 사과, 배, 오렌지 등 과일 주스에 대한 품질 평가(19), 인삼의 재배 연령 구분(20) 등 다양한 분야에서 응용 연구로 발표되었다. 이를 통해 적외선 스펙트럼 데이터를 기반으로, 작물의 품종 또는 재배 환경에 따른 작물의 품종 식별이나 원산지 식별에 대한 연구가 가능함을 알 수 있었다. 또한 대사체 지문분석기술은 유용한 기능성 성분들의 함량 예측 모델링 개발(21-23)을 통하여 특정 성분이 높은 우수한 작물 계통을 선발하는 수단으로 활용이 이루어지고 있다(24-25).
상업용 곶감의 경우는 유전적 마커를 이용하여 품종 식별이 가능하지만 대목의 유전적 배경을 파악하기에는 한계가 있다(9-11). 즉 국내산과 수입산 곶감의 품질 특성(12)을 통한 원산지 식별은 한계가 있으므로, 보다 나은 국내산 곶감과 수입산 곶감의 원산지 식별을 위해서는 간단하고 명확한 식별 방법이 개발되어야 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	적외선 분광분석(FT-IR)의 장점은 무엇입니까?	적외선 분광분석 즉 fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy을 이용한 대사체 지문분석기술(metabolite fingerprinting)은 시료의 전세포 추출물을 통하여 전반적인 대사체 정보를 확인할 수 있는 광학적 분석기술이다(13). FT-IR 분석은 간편한 전세포 추출과정을 통해 빠르고 간단하며 한꺼번에 많은 양을 저비용으로 시료에 대한 조사가 이루어진다는 다양한 장점을 가지고 있다(14). 또한 얻어진 FT-IR 스펙트럼 데이터에서는 스펙트럼 부위에 따라 아미노산이나 단백질에 존재하는 amide I, II bond, 지방이나 핵산에 존재하는 phosphodiester bond, 그리고 soluble sugar등 탄수화물 계열 화합물들의 질적, 양적인 정보를 전체적으로 파악할 수 있다(15). 이와 같은 적외선 스펙트럼 데이터를 기반으로 한 대사체 지문분석기술은, 재배 환경에 따른 작물의 품종 식별(16), 케르세틴 함량에 따른 양파의 품종 식별(17), 박하 품종에 따른 재배 원산지 구분(18), 사과, 배, 오렌지 등 과일 주스에 대한 품질 평가(19), 인삼의 재배 연령 구분(20) 등 다양한 분야에서 응용 연구로 발표되었다.
	감의 원산지 및 재배지역은 어디입니까?	)은 우리나라의 전통적인 과실 중 하나이다. 감의 원산지는 한국을 비롯하여 중국, 일본 등 동북아시아지역으로 아열대부터 온대에 이르는 넓은 지역에서 재배되고있다(1). 우리나라에서는 주로 경북 상주, 청도, 경남 함안, 충북 영동, 전북 완주가 대표적인 감 생산지로, 떫은 감의 절반 이상이 곶감으로 가공되어 유통되고 있다(2).
	상업용 곶감의 품질은 무엇에 영향을 받습니까?	상업용 곶감은 건조 정도에 따라 건시와 반건시로 구분할 수 있는데 저장상의 문제로 반건시 보다는 건시가 주로 유통되고 있지만 반건시에 대한 소비도 점차 증가하고 있는 실정이다(3). 이와 같은 상업용 곶감의 품질은 건조 방법은 물론 감의 품종, 수확된 감의 생육상태, 저장방법, 포장방법 등에 따라 품질에 영향을 크게 받는다(4-5).

참고문헌 (35)

Sugiura A, Taira S, Ryogo K, Tomana T. Effect of ethanol treatment of flesh darkening and polyphenoloxidase activity in Japanese persimmon, Hiratanenashi. Nippon Shoukukin Kogyo Gakkaishi 32: 586-589 (1985)

상세보기
Kim TC, Ko KC. Classification of persimmon cultivars on the basis of horticultural traits. Korean J. Hortic. Sci. Technol. 36: 331-342 (1995)
Moon KD, Sohn TH. The changes of soluble sugar components and Texture during the processing of Dried Persimmon. Korean J. Dietary Culture 3: 385-390 (1998)
Park HW, Koh HY, Park MH. Effect of packaging materials and method on the storage quality of dried persimmon. Korean J. Food Sci. Technol. 21: 321-325 (1989)
Lee MH, Lee SH, Park SD, Choi BS. The effect of package material and moisture content on storage of dried persimmon at room temperature. Korean J. Post Harvest Sci. Technol. 2: 285- 291 (1995)
Cho DH. Classification of Korean domestic persimmon varieties (Diospyros kaki Thunb.) using morphological and genetical characteristics. PhD thesis, Andong National University, Andong, Korea (2005)
Cho KH, Cho KS, Han JH, Kim HR, Shin IS, Kim SH, Chun JA, Hwang HS. Development of sequence characterized amplified region markers for cultivar iIdentification in persimmon. Korean J. Hortic. Sci. Technol. 31: 798-806 (2013)

원문보기 상세보기
Hwang JH, Park YO, Kim SC, Lee YJ, Kang JS, Choi YW, Son BG, Park YH. Evaluation of genetic diversity among persimmon cultivars (Diospyros kaki Thunb.) using microsatellite markers. J. Life Sci. 20: 632-638 (2010)

원문보기 상세보기
Park YO, Park DS, Son JY, Choi ST, Kim SC, Hong GP, Park YH. Evaluation of genetic diversity among persimmon (Diospyros Kaki Thunb.) collection lines and cultivars using simple sequence repeat markers. Korean J. Breed. Sci. 44: 127-135 (2012)
Seo DH, Jung KM, Kim SJ, Kim KM. Development of EST-SSR markers and analysis of genetic diversity using persimmon (Diospyros kaki Thunb) cultivars collecting from domestic. Korean J. Plant Res. 26: 491-502 (2013)

원문보기 상세보기
Cho DH, Chun IJ, Kwon ST, Song YS, Chou YD. Genetic Relationships of Korean astringent persimmon varieties using AFLP analysis. Korean J. Hortic. Sci. Technol. 25: 114-118 (2007)
Hur SS, Kang BH, Lee DS, Lee SH, Lee JM. Quality characteristics of domestic dried persimmon and imported dried persimmon. Korean J. Food Preserv. 21: 140-145 (2014)

원문보기 상세보기
Kos G, Lohninger H, Krska R. Validation of chemometric models for determination of deoxynivalenol on maize by mid-Infrared spectroscopy. Mycotoxin Res. 19: 149-153 (2003)

상세보기
Monferrere GL, Azcarate SM, Cantarelli MA, Funes IG, Camina JM. Chemometric characterization of sunflower seeds. J. Food Sci. 77: 1018-1022 (2012)

상세보기
Dunn WB, Bailey NJC, Johnson HE. Measuring the metabolome current analytical technologies. Analyst 130: 606-625 (2005)

상세보기
Luca MD, Teriouzi W, Kzaiber F, Ioele G, Oussama A, Ragno G. Classification of morocacan olive cultivars by linear discriminant analysis appleid to ATR-FTIR spectra of endocarps. J. Food Sci. Technol. 47: 1286-1292 (2012)

상세보기
Lu X, Ross CF, Powers JR, Rosco BA. Determination of quercetins in onion (Allium cepa) using infrared spectroscopy. J. Agr. Food Chem. 59: 5376-5382 (2011)

상세보기
Kanakis CD, Petrakis EA, Kimbars AC, Pappas C, Tarantilis PA, Polissiou MG. Classification of greek mentha pulegium L. (Pennyroyal) samples, according to geographical location by fourier transform infrared spectroscopy. Phytochem. Analysis 23: 34-43 (2011)
Leopold LF, Leopold N, Diehl HA, Socaciu C. Quantification of carbohydrates in fruit juices using FTIR spectroscopy and mulrivariate analysis. Spectroscopy 26: 93-104 (2011)
Kwon YK, Ahn MS, Park JS, Liu JR, In DS, Min BW, Kim SW. Discrimination of cultivation ages and cultivars ginseng leaves using Fourier transform infrared spectroscopy combined with multivariate analysis. J. Ginseng Res. 38: 52-58 (2014)

원문보기 상세보기
Sinelli N, Casiraghi E, Tura D, Downey G. Characterisation and classification of italian virgin olive oils by near- and mid-infrared spectroscopy. J. Near Infrared Spec. 16: 335-342 (2008)

상세보기
Marinovic S, Kristovic M, Spphar B, Rukavina V, Jukic A. Prediction of diesel fule properties by vibrational spectroscopy using multivariate analysis. J. Anal. Chem. 67: 939-949 (2012)

상세보기
Sills DL, Gossett JM. Using FTIR spectroscopy to model alkaline pretreatment and enzymatic saccharification of six lignocelluosic biomasses. Biotechnol. Bioeng. 109: 894-903 (2012)

상세보기
Pillonel L, Dufour E, Schaller E. Prediction of colour of European emmental chesses by using near infrared spectroscopy: a feasibility study. Eur. Food Res. Technol. 226: 63-69 (2007)

상세보기
Yuan J, Wang C, Chen H, Zhou H, Ye J. Prediction of fatty acid composition in Camellia oleifera oil by near infrared transmittance spectroscopy. Food Chem. 138: 1657-1662 (2013)

상세보기
Yonemori K, Honsho C, Kitajima A, Aradhya M, Giordani E, Bellini E, Parfiit DE. Relationship of European persimmon (Dispyros kaki Thunb.) cultivars to Asian cultivars, characterized using AFLPs. Genet. Resour. Crop Ev. 55: 81-89 (2008)

상세보기
Peng Z, Dan W, Jiang-Kuo L, Xiao-Xiang L, Shao-Hui C. Identification of different varieties and storage time persimmon by near infrared diffuse reflectance spectroscopy. J. Food Saf. Qual. 5: 1191-1196 (2014)
Parker FS. Application of infrared, raman, and resonance raman spectroscopy in biochemistry. Plenum Press, New York, NY, USA. p. 527 (1983)
Dumas P, Miller L. The use of synchrotron infrared microspcetroscopy in biological and biomedical investigation. Vib. Spectrosc. 32: 3-21 (2003)

상세보기
Wolkers WF, Oliver AE, Tablin F, Crowe JH. A fourer transform infrared spectroscopy study of sugar glasses. Carbohyd. Res. 339: 1077-1085 (2004)

상세보기
Yee N, Benning LG, Phoenix VR, Ferris FG. Characterization of metal-cyanobacteria sorption reaction: a combined macroscopic and infrared spectroscopic investigation. Environ. Sci. Technol. 38: 775-782 (2004)

상세보기
D'Souza L, Devi P, Shridhar D, Naik CG. Use of fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy to study cadmium-induced changes in Padina Tetrastromatica (Hauck). Anal. Chem. Insight. 3: 135-143 (2008)
Lopez-Sanchez M, Ayora-Canada MJ, Molina-Diaz A. Olive fruit growth and ripening as seen by vibrational spectroscopy. J. Agr. Food Chem. 58: 82-87 (2010)

상세보기
Kim SW, Min SR, Kim JH, Park SK, Kim TI, Liu JR. Rapid discrimination of commercial strawberry cultivars using Fourier transform infrared spectroscopy data combined by multivariate analysis. Plant Biotechnol. Rep. 3: 87-93 (2009)

상세보기
Moon KD, Kim JK, Kim JH. The compositions of fatty acid and amino acid and storage property in dried persimmons. Korean J. Food Preserv. 4: 1-10 (1997)

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증