색도는 고추의 품질을 결정하는 중요한 요인으로, 색도 측정을 위해 high-performance liquid chromatography(HPLC), thin layer chromatography(TLC), ASTA-20 방법 등이 활용되고 있다. 특히 ASTA-20 방법은 간단하고 정확하게 다수의 시료에 대한 색도 분석을 수행할 수 있다는 장점 덕분에 주로 사용된다. 하지만 전처리 과정에 시간이 많이 소요되고 아세톤과 같은 폐시약이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 ASTA-20 방법을 대체하기 위하여 Vis/NIR 초분광 분석법을 활용한 빠른 색도 분석법을 개발하고자 하였다. ASTA-20 방법과 Vis/NIR 초분광 분석법의 상관관계를 분석하기 위하여 총 488점 고춧가루의 색도를 두 가지 방법으로 측정하였다. 이후 무작위로 선발한 366개의 시료를 이용하여 Vis/NIR 초분광 분석법으로 측정한 값으로부터 ASTA 값을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 모델을 확립하였다. 모델 개발에 활용하지 않은 122개 시료의 ASTA 값을 PLS 모델을 이용하여 예측하고, ASTA-20 방법으로 측정한 값과 비교해본 결과, 매우 유의성 있는 상관관계($R^2=0.88$)를 나타내 Vis/NIR 초분광 분석법의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 간편하고 빠른 ASTA 값 측정 방법은 전처리 단계를 요구하지 않고, 30분 이내에 100개 시료에 대한 분석을 수행할 수 있어 다수의 고춧가루 색도를 빠르게 측정하는데 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
색도는 고추의 품질을 결정하는 중요한 요인으로, 색도 측정을 위해 high-performance liquid chromatography(HPLC), thin layer chromatography(TLC), ASTA-20 방법 등이 활용되고 있다. 특히 ASTA-20 방법은 간단하고 정확하게 다수의 시료에 대한 색도 분석을 수행할 수 있다는 장점 덕분에 주로 사용된다. 하지만 전처리 과정에 시간이 많이 소요되고 아세톤과 같은 폐시약이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 ASTA-20 방법을 대체하기 위하여 Vis/NIR 초분광 분석법을 활용한 빠른 색도 분석법을 개발하고자 하였다. ASTA-20 방법과 Vis/NIR 초분광 분석법의 상관관계를 분석하기 위하여 총 488점 고춧가루의 색도를 두 가지 방법으로 측정하였다. 이후 무작위로 선발한 366개의 시료를 이용하여 Vis/NIR 초분광 분석법으로 측정한 값으로부터 ASTA 값을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 모델을 확립하였다. 모델 개발에 활용하지 않은 122개 시료의 ASTA 값을 PLS 모델을 이용하여 예측하고, ASTA-20 방법으로 측정한 값과 비교해본 결과, 매우 유의성 있는 상관관계($R^2=0.88$)를 나타내 Vis/NIR 초분광 분석법의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 간편하고 빠른 ASTA 값 측정 방법은 전처리 단계를 요구하지 않고, 30분 이내에 100개 시료에 대한 분석을 수행할 수 있어 다수의 고춧가루 색도를 빠르게 측정하는데 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
Color is one of the quality determining factors for pepper powder. To measure the color of pepper powder, several methods including high-performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), and ASTA-20 have been used. Among the methods, the ASTA-20 method is most widely used fo...
Color is one of the quality determining factors for pepper powder. To measure the color of pepper powder, several methods including high-performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), and ASTA-20 have been used. Among the methods, the ASTA-20 method is most widely used for color measurement of a large number of samples because of its simplicity and accuracy. However it requires time consuming preprocessing steps and generates chemical waste containing acetone. As an alternative, we developed a fast and simple method based on a visible/near infrared (Vis/NIR) hyperspectral method to measure the color of pepper powder. To evaluate correlation between the ASTA-20 and the visible/near infrared (Vis/NIR) hyperspectral methods, we first measured the color of a total of 488 pepper powder samples using the two methods. Then, a partial least squares (PLS) model was postulated using the color values of randomly selected 3 66 samples to predict ASTA values of unknown samples. When the ASTA values predicted by the PLS model were compared with those of the ASTA-20 method for 122 samples not used for model development, there was very high correlation between two methods ($R^2=0.88$) demonstrating reliability of Vis/NIR hyperspectral method. We believe that this simple and fast method is suitable for highthroughput screening of a large number of samples because this method does not require preprocessing steps required for the ASTA-20 method, and takes less than 30 min to measure the color of pepper powder.
Color is one of the quality determining factors for pepper powder. To measure the color of pepper powder, several methods including high-performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), and ASTA-20 have been used. Among the methods, the ASTA-20 method is most widely used for color measurement of a large number of samples because of its simplicity and accuracy. However it requires time consuming preprocessing steps and generates chemical waste containing acetone. As an alternative, we developed a fast and simple method based on a visible/near infrared (Vis/NIR) hyperspectral method to measure the color of pepper powder. To evaluate correlation between the ASTA-20 and the visible/near infrared (Vis/NIR) hyperspectral methods, we first measured the color of a total of 488 pepper powder samples using the two methods. Then, a partial least squares (PLS) model was postulated using the color values of randomly selected 3 66 samples to predict ASTA values of unknown samples. When the ASTA values predicted by the PLS model were compared with those of the ASTA-20 method for 122 samples not used for model development, there was very high correlation between two methods ($R^2=0.88$) demonstrating reliability of Vis/NIR hyperspectral method. We believe that this simple and fast method is suitable for highthroughput screening of a large number of samples because this method does not require preprocessing steps required for the ASTA-20 method, and takes less than 30 min to measure the color of pepper powder.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
색도가 고춧가루의 중요한 품질 결정 요인임에도 불구하고 국내에서 판매되고 있는 고색도 품종이 많지 않으며 실제 ASTA-20 방법으로 측정한 시판 품종들의 ASTA 값도 46에서 147까지 넓게 분포하였다. 따라서 본 연구에서는 낮은 ASTA 값에서부터 높은 ASTA 값을 갖는 시료를 사용함으로써, 보다 넓은 범위에서 ASTA 값을 예측할 수 있는 새로운 분석 방법을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 국내 종자 회사 육성 계통의 ASTA 값을 측정하였다(Supplementary Table 1 and 2).
본 논문에서는 ASTA-20 분석법에 요구되는 다량의 시약과 긴 분석 시간을 절약하고, 효율적으로 고춧가루 색도를 측정하는 방법을 개발하고자 하였다. 총 488점 샘플에 대한 ASTA-20 분석 결과와 Vis/NIR 초분광 분석 결과를 비교하여 Vis/NIR 초분광 분석법을 이용한 색도 측정 모델을 확립하였다.
제안 방법
실험에 사용한 초분광 영상 시스템은 EMCCD(Electron multiplying charge-coupled device) 카메라(Luca RDL-604M, Andor Technology, USA), imaging spectrograph(VNIR/SWIR, Headwll photonics, Fitchburg, MA, USA), 그리고 시료 이송을 위한 linear travel translation stage(XNN10-0180-M02-21, VELMEX INC, USA)로 구성되어 있다. 광원은 100W 할로겐 램프 6개를 fiber optic을 이용하여 시료에 고르게 조명되도록 구성하였다. 제어 소프트웨어는 Visual Basic 6.
총 488개의 고춧가루 시료 중 366개의 시료를 이용하여 모델을 개발하였다. 모델 개발은 전처리를 하지 않은 스펙트럼 데이터와 여섯 가지의 전처리 방법을 거친 데이터 각각의 방법에 대해 이루어졌다. 데이터 분석은 MATLAB(version 7.
4, Mathworks, Natick, MA, USA) 프로그램을 사용하였다. 부분최소자승법(PLS) 모델 개발에 사용한 식은 다음과 같으며, 각 파장대에서 획득한 이미지가 갖는 beta coefficient를 계산하여 모델을 개발하였다.
따라서 본 연구에서는 낮은 ASTA 값에서부터 높은 ASTA 값을 갖는 시료를 사용함으로써, 보다 넓은 범위에서 ASTA 값을 예측할 수 있는 새로운 분석 방법을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 국내 종자 회사 육성 계통의 ASTA 값을 측정하였다(Supplementary Table 1 and 2). ASTA 값은 20-146에 분포하였으며 평균값은 66으로 나타났다.
처음 acetone을 넣었을 때와 16시간 후에 한번씩 병을 흔들어 주었다. 이후 UV-Vis spectrophotometer UV-2550(Shimadzu, Seoul, Korea)를 이용하여 460nm의 흡광도를 측정하였다. ASTA 값은 다음 식에 따라 계산하였다.
366점 시료의 ASTA 값은 최소 20에서 최대 148까지 연속적으로 분포하였다(Supplementary Table 1). 이후 Vis/NIR 초분광 분석법을 이용하여 선발한 시료의 스펙트럼 데이터를 획득하고, 스펙트럼 데이터에 6가지의 전처리 방법을 적용함으로써 두 분석법의 상관관계(Rc2) 및 보 정오차를 전처리 전과 비교하였다(Table 2). 가장 낮은 상관관계와 가장 높은 상관관계 값은 maximum-normalization과 mean-normalization 전처리 방법을 통해 얻었으며 그 값은 0.
, 2001). 초분광영상 데이터로부터 추출한 스펙트럼 데이터와 ASTA-20 방법을 통해 획득한 고춧가루의 ASTA 값을 동시에 고려하여 모델을 개발하였다. 총 488개의 고춧가루 시료 중 366개의 시료를 이용하여 모델을 개발하였다.
본 논문에서는 ASTA-20 분석법에 요구되는 다량의 시약과 긴 분석 시간을 절약하고, 효율적으로 고춧가루 색도를 측정하는 방법을 개발하고자 하였다. 총 488점 샘플에 대한 ASTA-20 분석 결과와 Vis/NIR 초분광 분석 결과를 비교하여 Vis/NIR 초분광 분석법을 이용한 색도 측정 모델을 확립하였다. Vis/NIR 초분광 분석법으로 예측한 ASTA 값은 ASTA-20 분석 결과와 유의성 있는 상관관계를 보였으며, 분석 소요 시간을 획기적으로 시간을 절약하였다.
코레곤의 ‘PR 케이스타’와 농우바이오의 ‘PR 스마트’ 품종을 제외한 10개의 시판 품종의 경우 노지의 서로 다른 위치에서 반복 재배하여 고춧가루 색도를 측정하였다.
대상 데이터
ASTA-20 방법과 Vis/NIR 초분광 분석법의 상관관계를 알아보기 위하여 488점의 시료 중 366점의 시료를 무작위적으로 선발하였다. 366점 시료의 ASTA 값은 최소 20에서 최대 148까지 연속적으로 분포하였다(Supplementary Table 1).
국내 종자회사에서 육성한 451개의 육성 계통 및 6개 종자회사[㈜농우바이오, 한국다끼이㈜, 바이엘 크롭사이언스㈜, 사카타코리아㈜, 신젠타코리아㈜, ㈜코레곤, 아시아종묘㈜]의 시판 품종 시료 37점을 포함하는 488점의 고춧가루를 이용하였다(Table 1; Supplementary Table 1 and 2). 시판 품종은 주로 고춧가루를 생산하기 위해 재배되는 대과종 중고색도 품종인 농우바이오의 ‘나잘난’과 색도 이외의 품질이 우수한 열한개의 품종을 선발하였다.
그리고, 488개의 고춧가루 시료 중 모델 개발에 사용하지 않은 122개의 시료를 이용하여 개발한 모델을 검증하였다.
시판 품종은 주로 고춧가루를 생산하기 위해 재배되는 대과종 중고색도 품종인 농우바이오의 ‘나잘난’과 색도 이외의 품질이 우수한 열한개의 품종을 선발하였다.
실험에 사용한 초분광 영상 시스템은 EMCCD(Electron multiplying charge-coupled device) 카메라(Luca RDL-604M, Andor Technology, USA), imaging spectrograph(VNIR/SWIR, Headwll photonics, Fitchburg, MA, USA), 그리고 시료 이송을 위한 linear travel translation stage(XNN10-0180-M02-21, VELMEX INC, USA)로 구성되어 있다. 광원은 100W 할로겐 램프 6개를 fiber optic을 이용하여 시료에 고르게 조명되도록 구성하였다.
획득된 초분광 영상 데이터는 502 × 1000 픽셀의 총 128개 파장별 영상으로 구성되었으며 파장은 400-1,000nm 범위였다. 약 0.5g의 고춧가루를 직경 2cm 플레이트에 놓은 후 위의 영상 시스템에서 초분광 영상을 획득하였다.
초분광영상 데이터로부터 추출한 스펙트럼 데이터와 ASTA-20 방법을 통해 획득한 고춧가루의 ASTA 값을 동시에 고려하여 모델을 개발하였다. 총 488개의 고춧가루 시료 중 366개의 시료를 이용하여 모델을 개발하였다. 모델 개발은 전처리를 하지 않은 스펙트럼 데이터와 여섯 가지의 전처리 방법을 거친 데이터 각각의 방법에 대해 이루어졌다.
획득된 초분광 영상 데이터는 502 × 1000 픽셀의 총 128개 파장별 영상으로 구성되었으며 파장은 400-1,000nm 범위였다.
데이터처리
개발된 모델을 검정하기 위해 122개의 시료로부터 색도를 ASTA-20 방법과 Vis/NIR 초분광 분석법으로 각각 측정 하였다. ASTA-20 방법에 의한 ASTA 값은 최소값 22에서 최대값 140 범위 내에 있었으며, Vis/NIR 초분광 분석법에 의해 획득된 시료의 스펙트럼 데이터는 모델식 개발에 이용한 mean-normalization 방법을 적용하여 ASTA 값을 얻었다 (Supplementary Table 2).
모델 개발은 전처리를 하지 않은 스펙트럼 데이터와 여섯 가지의 전처리 방법을 거친 데이터 각각의 방법에 대해 이루어졌다. 데이터 분석은 MATLAB(version 7.0.4, Mathworks, Natick, MA, USA) 프로그램을 사용하였다. 부분최소자승법(PLS) 모델 개발에 사용한 식은 다음과 같으며, 각 파장대에서 획득한 이미지가 갖는 beta coefficient를 계산하여 모델을 개발하였다.
이론/모형
Table 1. ASTA value of pepper cultivars on the market measured by ASTA-20 method.
개발된 모델을 검정하기 위해 122개의 시료로부터 색도를 ASTA-20 방법과 Vis/NIR 초분광 분석법으로 각각 측정 하였다. ASTA-20 방법에 의한 ASTA 값은 최소값 22에서 최대값 140 범위 내에 있었으며, Vis/NIR 초분광 분석법에 의해 획득된 시료의 스펙트럼 데이터는 모델식 개발에 이용한 mean-normalization 방법을 적용하여 ASTA 값을 얻었다 (Supplementary Table 2). 그 결과 두 분석법으로 확인한 ASTA 값의 상관관계(R2 )가 0.
고춧가루의 ASTA 값을 예측하는 모델을 개발하기 위하여 회귀분석 방법인 부분최소자승법(PLS)을 사용하였다. 부분최소자승법은 다중회귀분석 방법 중 하나로 하나의 종속변수를 예측하기 위하여 여러 개의 독립변수를 활용하여 직선 모델을 개발하는데 활용한다(Wold et al.
고춧가루의 색도는 알려진 ASTA-20 분석법에 따라 다음과 같이 측정하였다(Minguez-Mosquera, Jaren-Galan and Garrido-Fernandez, 1992). 0.
국내 고추 품종의 색도 분포를 확인하기 위하여 6개 종자 회사의 12개 시판 품종의 고춧가루 색도를 ASTA-20 방법으로 측정하였다(Table 1). 총 12개 품종 중 6개 품종의 ASTA 값이 100 이상으로 비교적 색소 함량이 높았다.
따라서, 시료로부터 정확한 스펙트럼 정보를 얻기 위해 다양한 스펙트럼 전처리 통계분석 방법이 사용된다. 본 연구에서는 정규화 방법(mean, maximum, and range normalization), 광산란을 보정하기 위한 multiplicative scatter correction(MSC)와 standard normal variate(SNV), 스펙트럼의 미소변화 강조를 위해 savitzky-golay 방법을 적용한 Vis/NIR 초분광 스펙트럼을 활용하였다.
광원은 100W 할로겐 램프 6개를 fiber optic을 이용하여 시료에 고르게 조명되도록 구성하였다. 제어 소프트웨어는 Visual Basic 6.0을 기반으로 운영되며, 카메라의 노출시간에 따라 step motor를 구동하여 측정하는 라인스캔 방식을 적용하였다. 획득된 초분광 영상 데이터는 502 × 1000 픽셀의 총 128개 파장별 영상으로 구성되었으며 파장은 400-1,000nm 범위였다.
성능/효과
Vis/NIR 초분광 분석 결과와 ASTA-20 방법으로 측정한 ASTA 값이 보인 유의성 있는 상관관계는 고춧가루 색도 측정에 Vis/NIR 초분광 분석법을 활용할 수 있음을 보여준다. Vis/NIR 초분광 분석법의 가장 큰 장점은 분석 시간이 짧다는 것이다.
총 488점 샘플에 대한 ASTA-20 분석 결과와 Vis/NIR 초분광 분석 결과를 비교하여 Vis/NIR 초분광 분석법을 이용한 색도 측정 모델을 확립하였다. Vis/NIR 초분광 분석법으로 예측한 ASTA 값은 ASTA-20 분석 결과와 유의성 있는 상관관계를 보였으며, 분석 소요 시간을 획기적으로 시간을 절약하였다.
이후 Vis/NIR 초분광 분석법을 이용하여 선발한 시료의 스펙트럼 데이터를 획득하고, 스펙트럼 데이터에 6가지의 전처리 방법을 적용함으로써 두 분석법의 상관관계(Rc2) 및 보 정오차를 전처리 전과 비교하였다(Table 2). 가장 낮은 상관관계와 가장 높은 상관관계 값은 maximum-normalization과 mean-normalization 전처리 방법을 통해 얻었으며 그 값은 0.853에서 0.869로 큰 차이를 보이지 않았다(Table 2). 이는 고춧가루 시료의 입자 표면, 광원의 세기 변화 등의 외부 조건이 Vis/NIR 초분광 분석법으로 스펙트럼 데이터를 획득하는 데에 큰 영향을 미치지 않았음을 보여준다.
ASTA 값은 20-146에 분포하였으며 평균값은 66으로 나타났다. 따라서 Vis/NIR 초분광 분석법으로 ASTA 값을 예측하기 위한 모델식 개발은 시판 품종과 육성 계통의 고춧가루 시료를 모두 이용하여 ASTA 값 20-148범위에서 이루어졌다.
본 연구는 보다 간편하고 빠르게 고춧가루의 색도를 다량으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였으며, 개발한 Vis/NIR 초분광 분석법은 다수의 육성 계통 및 품종의 색도 분석에 유용하게 사용할 수 있다. 또한 넓은 ASTA 값 범위에 적용 가능하기 때문에 색도와 관련이 있는 새로운 품종을 개발하기 위해서도 활용할 수 있다.
이 중 고색소 품종으로 판매되는 농우바이오 ‘나잘난’의 평균 ASTA 값이 124로 가장 높은 색도를 보였다.
국내 고추 품종의 색도 분포를 확인하기 위하여 6개 종자 회사의 12개 시판 품종의 고춧가루 색도를 ASTA-20 방법으로 측정하였다(Table 1). 총 12개 품종 중 6개 품종의 ASTA 값이 100 이상으로 비교적 색소 함량이 높았다. 이 중 고색소 품종으로 판매되는 농우바이오 ‘나잘난’의 평균 ASTA 값이 124로 가장 높은 색도를 보였다.
이는 고춧가루 시료의 입자 표면, 광원의 세기 변화 등의 외부 조건이 Vis/NIR 초분광 분석법으로 스펙트럼 데이터를 획득하는 데에 큰 영향을 미치지 않았음을 보여준다. 한편, 두 분석법의 상관관계(Rc2)가 0.869로 가장 높고 보정오차 값이 12.647로 가장 낮은 mean-normalization 방법으로 전처리 후각 파장대별 beta coefficient를 획득하여 최종적인 PLS 모델을 개발하였을 때(Supplementary Table 3), PLS 모델을 이용 하여 보정된 ASTA 값과 ASTA-20으로 측정한 ASTA 값의 상관관계가 가장 높고, 값의 차이가 가장 적었다(Fig. 1A; Supplementary Table 1).
후속연구
1B). 이는 본 모델이 저색도에서 고색도, 육성 계통 및 시판 품종의 ASTA 값 측정에 활용될 수 있음을 보여준다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
고추의 카로티노이드는 어떤 것이 있는가?
고춧가루의 색도는 궁극적으로 식품의 외관에 큰 영향을 미치며, 이는 고춧가루에 포함된 카로티노이드에 의해 나타난다. 고추의 카로티노이드는 붉은 색을 띠는 capsanthin, capsorubin, 주황색인 β-carotene, 노란색인 zeaxanthin 등이 대표적이며각 카로티노이드의 조합에 따라 과실 색이 결정된다(RodriguezUribe et al., 2012; Wahyuni et al.
visible/near infrared(Vis/NIR) 초분광 영상 기술을 이용한 비파괴 측정기술은 어떤 곳에 활용되고 있는가?
최근에는 visible/near infrared(Vis/NIR) 초분광 영상 기술을 이용한 비파괴 측정기술이 원예작물, 곡물 등의 종자 발아율 확인, 당도 측정, 경도 측정, 성숙도 측정 등에 활용되고 있다(Ahn et al., 2012; Fox and Manley, 2014; Gowen et al.
ASTA-20 분석법의 단점은?
, 2004). 하지만 하나의 시료를 분석하는 데 소요되는 시간이 16시간 이상이며, acetone을 사용하기 때문에 후드에서 색소를 추출해야 하며 분석 후 폐액이 발생한다.
참고문헌 (15)
Ahn, C.K., B.K. Cho, C.Y. Mo, and M.S. Kim. 2012. Study on development of non-destructive measurement technique for viability of lettuce seed (Lactuca sativa L) using hyperspectral reflectance imaging. J. Kor. Soc. Nondestruc. Test. 32:518-525.
Fox, G. and M. Manley. 2014. Applications of single kernel conventional and hyperspectral imaging near infrared spectroscopy in cereals. J. Sci. Food Agr. 94:174-179.
Gowen, A., C. Odonnell, P. Cullen, G. Downey, and J. Frias. 2007. Hyperspectral imaging - an emerging process analytical tool for food quality and safety control. Trends Food Sci. Technol. 18:590-598.
Hernandez-Ortega, M., A. Ortiz-Moreno, M.D. Hernandez-Navarro, G. Chamorro-Cevallos, L. Dorantes-Alvarez, and H. Necoechea-Mondragon. 2012. Antioxidant, antinociceptive, and antiinflammatory effects of carotenoids extracted from dried pepper (Capsicum annuum L.). J. Biomed. Biotechnol. 2012:524019.
Kim, S., J.B. Park, and I.K. Hwang. 2002. Quality attributes of various varieties of Korean red pepper powders (Capsicum annuum L.) and color stability during sunlight exposure. Food Chem. Toxicol. 67:2957-2961.
Kim, S., T.Y. Ha, and J. Park. 2008. Characteristics of pigment composition and colour value by the difference of harvesting times in Korean red pepper varieties (Capsicum annuum L.). Int. J. Food Sci. Technol. 43:915-920.
Lee, J.H., T.H. Sung, K.T. Lee, and M.R. Kim. 2004. Effect of gamma-irradiation on color, pungency, and volatiles of Korean red pepper powder. J. Food Sci. 69:585-592.
Lee, J.J., K.M. Crosby, L.M. Pike, K.S. Yoo, and D.I. Leskovar. 2005. Impact of genetic and environmental variation on development of flavonoids and carotenoids in pepper (Capsicum spp.). Sci. Hortic. 106:341-352.
Minguez-Mosquera, M.I. and D. Hornero-Mendez. 1993. Separation and quantification of the carotenoid pigments in red peppers (Capsicum annuum L.), paprika, and oleoresin by reversedphase HPLC. J. Agr. Food Chem. 41:1616-1620.
Mo, H.S., K.S. Jang, J.E. Hwang, S.G. Jeon, and B.S. Kim. 2015. Horticultural and chemical quality characterization of accessions selected from four species of Capsicum. Hort. Environ. Biotechnol 56:54-66.
Rodriguez-Uribe, L., I. Guzman, W. Rajapakse, R.D. Richins, and M.A. O'Connell. 2012. Carotenoid accumulation in orangepigmented Capsicum annuum fruit, regulated at multiple levels. J. Exp. Bot. 63:517-526.
Tepic, A.N., and B.L. Vujicic. 2004. Colour change in pepper (Capsicum annuum) during storage. Acta Period. Technol. 35:59-64.
Wahyuni, Y., A.R. Ballester, E. Sudarmonowati, R.J. Bino, and A.G. Bovy. 2011. Metabolite biodiversity in pepper (Capsicum) fruits of thirty-two diverse accessions: variation in health-related compounds and implications for breeding. Phytochemistry 72:1358-1370.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.