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문제 정의
- 따라서 본 연구는 FT-IR 스펙트럼의 데이터에 다변량통계분석 기법을 이용하여 제주특별자치도에서 재배될 수 있는 아티초크 10 품종의 대사체 수준에서 신속한 품종 식별 체계를 확립하고, 우수한 계통 선발을 위한 품종 식별 기술을 구축 하고자 한다.
제안 방법
- 10품종 아티초크의 대사체 수준 식별에 중요하게 작용한 FT-IR 스펙트럼 부위를 확인하였다(Fig. 3B). FT-IR loading value를 확인한 결과, PC 1과 2를 분류하는 중요한 기준은 1650-1550과 1100-950cm-1 부위임을 알 수 있었다(Fig.
- 스펙트럼은 4000-400cm-1 범위에서 4cm-1 간격으로 128회 반복 측정되었고, 측정된 스펙트럼의 평균 스펙트럼을 분석에 사용하였다. Bruker 에서 제공하는 OPUS Lab(ver. 6.5, Bruker Optics Inc.)를 사용하여 FT-IR 스펙트럼 조사 및 데이터 변환을 하였고, baseline 교정을 위해 FT-IR 스펙트럼 분석 영역의 양 끝점(800-1800cm-1 )의 흡광도를 0으로 조정하였다. 실험상의 오차를 최소화하기 위하여 각 스펙트럼을 동일 면적으로 normalization을 실시하였으며, mean centering 과정을 거쳐 2차 미분하여 스펙트럼의 전처리 과정을 실시하였다.
- ) 품종 구분하였다. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다. 아티초크 품종들은 1700-1500, 1500-1300, 1100-950cm-1 부위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 FT-IR 스펙트럼 상에서 나타났다.
- FT-IR(Fourier transform infrared) 스펙트럼 조사는 Tensor 27(Bruker Optics GmbH, Ettlingen, Germany)과 DTGS(Deuterated triglycine sulfate) 검출기를 사용하였다(Song et al., 2014). 추출된 각각의 시료는 5µL씩 3반복으로 384-well ZnSe plate에 분주하여, 37℃ hot plate에서 약 20-30분간 건조한 후 HTS-XT (Bruker Optics GmbH) 고효율 자동화 장치를 이용하여 스펙트럼을 측정하였다.
- 본 연구는 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반한 다변량통계분석을 이용한 대사체 수준에서 아티초크(Cynara cardunculus var. scolymus L.) 품종 구분하였다. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다.
- )를 사용하여 FT-IR 스펙트럼 조사 및 데이터 변환을 하였고, baseline 교정을 위해 FT-IR 스펙트럼 분석 영역의 양 끝점(800-1800cm-1 )의 흡광도를 0으로 조정하였다. 실험상의 오차를 최소화하기 위하여 각 스펙트럼을 동일 면적으로 normalization을 실시하였으며, mean centering 과정을 거쳐 2차 미분하여 스펙트럼의 전처리 과정을 실시하였다.
- 아티초크로부터 전세포추출물의 FT-IR 스펙트럼 데이터는 다변량통계분석을 통해 아티초크 작물의 대사체 수준에서 유연관계를 규명하고 품종 식별을 분석하였다. ‘Green Globe’, ‘Violetto di chioggia’, ‘Nun 4011 AR’, ‘Madrigal’, ‘Tempo’, ‘Romagna’, ‘Intentid’, ‘Cardoon’, ‘Imperial Star’ 그리고 ‘Opera’ 등 아티초크 작물들은 FT-IR 스펙트럼상에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 나타났다(1700-1500, 1500-1300, 1100-950cm-1)(Fig.
- 추출된 각각의 시료는 5µL씩 3반복으로 384-well ZnSe plate에 분주하여, 37℃ hot plate에서 약 20-30분간 건조한 후 HTS-XT (Bruker Optics GmbH) 고효율 자동화 장치를 이용하여 스펙트럼을 측정하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 국립원예특작과학원 온난화대응농업연구소에서 포장 내 무가온하우스에서 재배되고 있는 아티초크(Cynara cardunculus var. scolymus L.) 10종의 품종을 사용하였다. 연구에 사용된 아티초크는 고정종인 ‘Green Globe’, ‘Violetto di chioggia’, ‘Nun 4011 AR’, ‘Madrigal’, ‘Tempo’, ‘Romagna’, ‘Intentid’, ‘Cardoon’, ‘Imperial Star’ 그리고 ‘Opera’으로 8말에 파종하여 9월말에 정식하였고, 4월말에 각 품종별 5개의 라인 잎을 3반복으로 시료를 준비하여 대사체 분석에 이용하였다 (Fig.
- 연구에 사용된 아티초크는 고정종인 ‘Green Globe’, ‘Violetto di chioggia’, ‘Nun 4011 AR’, ‘Madrigal’, ‘Tempo’, ‘Romagna’, ‘Intentid’, ‘Cardoon’, ‘Imperial Star’ 그리고 ‘Opera’으로 8말에 파종하여 9월말에 정식하였고, 4월말에 각 품종별 5개의 라인 잎을 3반복으로 시료를 준비하여 대사체 분석에 이용하였다 (Fig. 1).
데이터처리
- 2007). PCA 및 PLS-DA 분석을 통해 얻어진 score를 이용하여 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석하였으며 유사도 지수로 UPGMA(unweighted pair group method with arithmetic mean analysis)를 사용한 Euclidean distance를 측정하여 각 시료의 유연관계를 덴드로그램으로 나타냈다.
- 가공된 FT-IR 스펙트럼 데이터는 NIPALS 알고리즘(Wold, 1966)을 이용하여 R 프로그램(version 3.1.2)을 사용하여 PCA(Principal component analysis)와 PLS-DA(Partial least squares discriminant)분석을 수행하였다(Fiehn et al. 2000; Trygg et al. 2007). PCA 및 PLS-DA 분석을 통해 얻어진 score를 이용하여 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석하였으며 유사도 지수로 UPGMA(unweighted pair group method with arithmetic mean analysis)를 사용한 Euclidean distance를 측정하여 각 시료의 유연관계를 덴드로그램으로 나타냈다.
- 추출된 각각의 시료는 5µL씩 3반복으로 384-well ZnSe plate에 분주하여, 37℃ hot plate에서 약 20-30분간 건조한 후 HTS-XT (Bruker Optics GmbH) 고효율 자동화 장치를 이용하여 스펙트럼을 측정하였다. 스펙트럼은 4000-400cm-1 범위에서 4cm-1 간격으로 128회 반복 측정되었고, 측정된 스펙트럼의 평균 스펙트럼을 분석에 사용하였다. Bruker 에서 제공하는 OPUS Lab(ver.
성능/효과
- ‘Green Globe’, ‘Violetto di chioggia’, ‘Nun 4011 AR’, ‘Madrigal’, ‘Tempo’, ‘Romagna’, ‘Intentid’, ‘Cardoon’, ‘Imperial Star’ 그리고 ‘Opera’ 등 아티초크 작물들은 FT-IR 스펙트럼상에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 나타났다(1700-1500, 1500-1300, 1100-950cm-1)(Fig. 2).
- 10품종 아티초크의 FT-IR 스펙트럼 데이터를 PCA 분석한 결과 PC 1과 2의 설명력이 14.2%와 12.7%로 각각 나타났다 (Fig. 3A). 전체 아티초크 품종 중 ‘Romagna’와 ‘Cardoon’ 품종이 대사체 수준에서 유사성이 높게 나타났고, 두개의 아티초크 품종을 제외한 나머지 품종들은 각각의 그룹을 형성하였다.
- 10품종의 아티초크 중에서 ‘Imperial Star’ 품종이 가장 멀리 단독으로 그룹을 형성하는 것으로 보아 ‘Cardoon’과 ‘Green Globe’ 품종과는 다른 대사체 정보를 나타냄을 알 수 있었다(Fig. 4).
- 3B). FT-IR loading value를 확인한 결과, PC 1과 2를 분류하는 중요한 기준은 1650-1550과 1100-950cm-1 부위임을 알 수 있었다(Fig. 3B). 1650-1550과 1100-950cm-1 부위는 FT-IR 스펙트럼 상에서 차이를 나타냈던 부위(Fig.
- PLS-DA score plot을 보면 Violetto di chioggia’, ‘Tempo’, ‘Intentid’ 그리고 ‘Madrigal’ 4품종이 중앙에 그룹을 형성하면서 4개의 품종이 비슷한 대사체 정보를 나타내는 것으로 판단된다.
- 또한, ‘Cardoon’과 ‘Green Globe’가 뚜렷하게 나눠졌고, ‘Romagna’와 ‘Nun 4011 AR’ 품종이 ‘Cardoon’ 품종과 가까이에 위치하면서 ‘Romagna’와 ‘Nun 4011 AR’ 품종이 ‘Cardoon’ 품종과 유사한 품종임을 알 수 있었다 (Fig. 4).
- 또한, ‘Tempo’, ‘Violetto di chioggia’와 ‘Madrigal’품종이 유연관계가 높고, ‘Opera’와 ‘Imperial Star’ 품종, ‘Intentid’와 ‘Romagna’ 품종이 각각 높은 유연관계를 형성하는 것으로 나타났다.
- 아티초크 10개의 품종 중에서 ‘Cardoon’과 ‘Green Globe’가 계통분류학적으로 유연관계가 낮고, 서로 간에 대사체 수준의 차이가 뚜렷하게 나타나는 것으로 보아 대사체 수준에서 마커 탐색에 가장 중요한 품종으로 작용할 것으로 판단된다.
- 4). 이 결과, FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용한 PLS-DA 분석으로 아티초크 간의 종 구분이 가능함을 알 수 있었다.
- 이 결과들은 아티초크 10개의 품종 중에서 ‘Cardoon’과 ‘Green Globe’가 계통분류학적으로 유연관계가 낮고, 서로간에 대사체 수준의 차이가 뚜렷하게 나타나는 것으로 보아 대사체 수준에서 마커 탐색에 가장 중요한 품종으로 작용할 것으로 판단된다.
- 하지만, 중앙에 ‘Cardoon’과 ‘Nun 4011 AR’ 품종이 위치하고 ‘Green Globe’ 품종이 아래쪽으로 나타나면서 이 3개의 품종을 이용하면 대사체 분석을 통한 품종 분류가 가능할 것으로 판단되다. 이상의 연구 결과로 판단할 때 아티초크의 FT-IR 스펙트럼 다변량통계분석을 이용한 대사체수준에서 아티초크의 품종 구분이 가능함을 알 수 있었다. 또한, 현재까지 대사체 분석을 통해 아티초크에서 품종 구분을 실시한 경우가 없어 비교가 불가능하지만, 다른 작물에서는 대사체 분석을 통해 품종 식별을 한 사례가 보고되어 있다.
- , 2010). 이처럼 FT-IR 스펙트럼 상의 질적, 양적 차이가 아티초크 품종이 함유하고 있는 아미노산이나 단백질, 지방산, 그리고 탄수화물계통의 화합물들의 질적, 양적 차이가 현저하게 나타남을 의미한다. 따라서, FT-IR 스펙트럼 분석은 아티초크의 주요 대사체의 질적, 양적 변화를 분석하여 계통 선발 수단으로 신속한 활용이 가능할 것이다.
- 전체 아티초크 품종 중 ‘Romagna’와 ‘Cardoon’ 품종이 대사체 수준에서 유사성이 높게 나타났고, 두개의 아티초크 품종을 제외한 나머지 품종들은 각각의 그룹을 형성하였다.
후속연구
- 따라서 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 아티초크의 품종 식별 기술은 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 품종개발 가속화에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.
- 이처럼 FT-IR 스펙트럼 상의 질적, 양적 차이가 아티초크 품종이 함유하고 있는 아미노산이나 단백질, 지방산, 그리고 탄수화물계통의 화합물들의 질적, 양적 차이가 현저하게 나타남을 의미한다. 따라서, FT-IR 스펙트럼 분석은 아티초크의 주요 대사체의 질적, 양적 변화를 분석하여 계통 선발 수단으로 신속한 활용이 가능할 것이다.
- 또한, 아티초크 품종 중에서 가장 많이 재배되고 있는 ‘Green Globe’와 ‘Cardoon’이 상, 하로 분포하는 것으로 보아 서로 다른 대사체 수준에서도 품종 분류가 가능할 것으로 판단된다.
- 하지만, 중앙에 ‘Cardoon’과 ‘Nun 4011 AR’ 품종이 위치하고 ‘Green Globe’ 품종이 아래쪽으로 나타나면서 이 3개의 품종을 이용하면 대사체 분석을 통한 품종 분류가 가능할 것으로 판단되다.
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