$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

근적외선분광분석에 의한 동아시아 지역 재래종 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 변이분석
Statistical Analysis of Amylose and Protein Content in Landrace Rice Germplasm Collected from East Asian Countries Based on Near-Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) 원문보기

Korean journal of crop science = 韓國作物學會誌, v.64 no.2, 2019년, pp.70 - 88  

오세종 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터) ,  최유미 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터) ,  윤혜명 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터) ,  이수경 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터) ,  유은애 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터) ,  이명철 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터) ,  (농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터) ,  채병수 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 활용하여 측정된 국내외 재래종 메벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계처리 하여 자원의 지리적 특성과 성분 함량에 대한 정확한 정보를 제공하기 위해 실시하였다. 1. 정규분포분석 결과 메벼 유전자원의 아밀로스 평균은 22.0%였고, 단백질 평균은 8.2%였으며 전체 자원의 95%를 차지하는 자원들의 함량범위는 아밀로스의 경우 15.0-28.9%, 단백질은 5.4-10.9%였다. 자원의 다양성지수는 아밀로스의 경우 0.81, 단백질은 0.50이었다. 2. ANOVA, DMRT에 사용된 자원 수는 한국 자원의 경우 1,032, 북한은 994, 일본은 800, 중국은 528자원이었다. 국가별 아밀로스 평균함량은 중국 자원의 경우 23.34%, 한국 자원은 21.55%, 일본 자원은 21.45%, 북한 자원은 20.48%였다. 단백질 평균함량은 중국 자원의 경우 9.02%, 일본 자원은 8.06%, 북한 자원은 8.04%, 한국 자원은 7.99%였다. ANOVA 결과 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량은 국가별 차이가 있었고 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 3. DMRT 결과 국가별 아밀로스 함량은 한국과 일본, 북한, 중국의 세 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 아밀로스 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 단백질 함량의 경우 한국, 일본, 북한과 중국의 두 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 단백질 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 북한 자원은 가장 낮은 아밀로스 평균함량을 나타냈고, 한국 자원은 가장 낮은 단백질 평균함량을 나타냈다. 이에 비해 중국 자원은 가장 높은 아밀로스와 단백질 평균함량을 나타냈다. 이러한 지리적 분포에 따른 벼 자원 간 함량차이는 각 지역별 자원 선호도와 품종 특성이 반영된 결과라고 할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A statistical analysis of 4,380 non-glutinous landrace rice germplasm collected from four East Asian countries namely South Korea (1,032), North Korea (994), Japan (800), and China (528) was conducted using normal distribution, variability index value (VIV), analysis of variation (ANOVA), and Duncan...

주제어

표/그림 (28)

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
쌀의 주요성분은 무엇인가? , 2012). 쌀의 주요성분은 아밀로스와 단백질로 구성되며 품종에 따라 성분 함량이 다르다. 쌀을 주식으로 하는 나라에서는 이들 성분의 특정 함량을 가진 쌀 품종을 선호하는 경향이 있으며, 따라서 품종육성연구의 경우 아밀로스 성분이 중요 지표 자료로 활용되기도 한다(Kim, 2004).
근적외선 분광분 석법을통해 성분 분석이 가능한 이유는? 농산품의 경우 주요구성 성분인 지방(C-H), 수분(O-H), 단백질(N-H, S-H)이 근적외선을 흡수하므로 근적외선 분광분 석법을 이용해 이들 성분의 동시 분석이 가능하다(Williams et al., 1987).
분석 오차가 발생하는 원인은 무엇인가? , 1987). 시료 내 다양한 성분들의 근적외선 흡수파장대가 서로 중첩되는 현상 또는 시료 입자 크기, 밀도 등과 같은 물리적 요인들에 의해 스펙트럼의 변화가 일어난다. 이러한 변화에 의한 분석 오차를 줄이고 상호 중첩된 파장 들을 분리하기 위해 NIRS전용 프로그램을 사용하여 스펙 트럼을 보정하는 등의 수학적 전처리 과정을 수행하게 된다(Ahn & Kim, 2012).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (21)

  1. Ahn, H.G. and Y.H. Kim. 2012. Discrimination of Korean domestic and foreign soybeans using near-infrared reflectance spectroscopy. Korean J. Crop Sci. 57(3) : 296-300. 

  2. Bagchi, T.B., S. Sharma and K. Chattopadhyay. 2016. Development of NIRS models to predict protein and amylose content of brown rice and proximate compositions of rice bran. Food Chemistry 191:21-27. 

  3. Champagne, E.T., K.L. Aett, B.T. Vinyard, B.D. Webb, A.M. McClung and F.E. Barton. 1997. Effects of drying conditions, final moisture content and degree of milling on rice flavor. J. of Cereal Chemistry 74:566-570. 

  4. Hwang, H.G., R.K. Cho, J.K. Sohn and S.K. Lee. 1994. Rapid evaluation of chemical components of rice grain using near infrared spectroscopy. Korean J. Crop Sci. 39(1) : 7-14. 

  5. Jeong, J.M., J.U. Jeung, S.B. Lee, M.K. Kim, B.K. Kim and J.K. Sohn. 2013. Physicochemical properties of rice endosperm with different amylose contents. Korean J. Crop Sci. 58(3) : 274-282. 

  6. Juliano, B.O. 2003. Rice: In Caballero, B., L. Trugo, P. Finglas (eds.), Encyclopedia of Food Sciences and Nutrition (2nd ed.), Academic Press, London, UK. pp. 4995-5001. 

  7. Kim, D.J., S.K. Oh, J.H. Lee, M.R. Yoon, I.S. Choi, D.H. Lee and Y.G. Kim. 2012. Changes in quality properties of brown rice after germination. Korean J. Food Sci. Technol. 44(3) : 300-305. 

  8. Kim, H.I. 2004. Comparison of Korean and Japanese rice by NIR and chemical analysis. J. East Asian Soc. Dietary Life 14(2) : 135-144. 

  9. Kim, J.S., M.H. Song, J.E. Choi, H.B. Lee and S.N. Ahn. 2008. Quantification of protein and amylose contents by near-infrared reflectance spectroscopy in aroma rice. Korean J. Food Sci. Technol. 40(6) : 603-610. 

  10. Kim, K.H., M.H. Heu, S.Z. Park, and H.J. Koh. 1991. New mutants for endorsperm and embryo characters in rice. Korean J. Crop Sci. 36(3) : 197-203. 

  11. Kim, S.J. 2016. Analysis of freshness of rice depending on packing material using MANOVA. Korean J. Applied Statistics 29(7) : 1421-1428. 

  12. Moon, S.S., K.H. Lee and R.K. Cho. 1994. Application of near infrared reflectance spectroscopy in quality evaluation of domestic rice. Korean J. Food Sci. Technol. 26(6) : 718-725. 

  13. Oh, S.J., M.C. Lee, Y.M. Choi, S.K. Lee, M.W. Oh, A. Ali, B.S. Chae and D.Y. Hyun. 2017a. Development of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) model for amylose and crude protein contents analysis in rice germplasm. Korean J. Plant Res. 30(1) : 38-49. 

  14. Oh, S.J., M.C. Lee, Y.M. Choi, S.K. Lee, M.W. Oh, A. Ali, B.S. Chae and D.Y. Hyun. 2017b. Fast systemic evaluation of amylose and protein contents in collected rice landrace germplasm using near-infrared reflectance (NIRS). Korean J. Plant Res. 30(4) : 450-465. 

  15. Oh, S.J., Y.M. Choi, M.C. Lee, S.K. Lee, H.M. Yoon, M. Rauf and B.S. Chae. 2019. Construction of database system on amylose and protein contents distribution in rice germplasm based on NIRS data. Korean J. Plant Res. 32(2) : 124-143. 

  16. Pak, S.I. and T.H. Oh. 2010. The Application of analysis of variance (ANOVA). J. Vaterinary Clinics 27(1) : 71-78. 

  17. Park, K.H. 2005. A recent rice breeding strategy in Japan. Korean J. Intl. Agri. 17(1) : 1-5. 

  18. Park, S.Z., W.S. Hahn and N.J. Chung. 2016. Comparison of several groups In Biostatistics, KNOU Press, Seoul, Korea. pp. 230-250. 

  19. Son, J.R., J.H. Kim, J.I. Lee, J.K. Kim, H.G. Hwang and H.P. Moon. 2002. Trend and further of rice quality evaluation. Korean J. Crop Sci. 47:33-54. 

  20. Song, J., J.H. Kim, D.S. Kim, C.K. Lee, J.T. Youn, S.L. Kim and S.J. Suh. 2008. Physicochemical properties of starches in japonica rices of different amylose content. Korean J. Crop Sci. 53(3) : 285-291. 

  21. Williams, P. and Norris, K. 1987. Near-Infrared Technology in Agricultural and Food Industries. American Association of Cereal Chemists, Inc., MN (USA). p. 330. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로