[논문]지방산 조성과 선형판별분석을 활용한 유통판매 참기름의 원산지 판별

김남훈; 최채만; 이영주; 김나영; 홍미선; 유인실

doi:10.5806/ast.2021.34.3.134

지방산 조성과 선형판별분석을 활용한 유통판매 참기름의 원산지 판별
Discrimination of the geographical origin of commercial sesame oils using fatty acids composition combined with linear discriminant analysis 원문보기

분석과학 = Analytical science & technology, v.34 no.3, 2021년, pp.134 - 141

김남훈 (서울특별시보건환경연구원) , 최채만 (서울특별시보건환경연구원) , 이영주 (서울특별시보건환경연구원) , 김나영 (서울특별시보건환경연구원) , 홍미선 (서울특별시보건환경연구원) , 유인실 (서울특별시보건환경연구원)

초록
AI-Helper

GC-FID를 이용하여 유통판매 참기름 62건(국산 18건, 수입산 44건)의 지방산 조성을 확인 하였으며 참기름의 원산지 판별을 위해 주요지방산 5 종(C16:0, C18:0, C18:1, C18:2, C18:3)에 대하여 다변량 통계분석인 주성분 분석과 선형판별 분석을 실시하였다. t-검정 결과 국산과 수입산 참기름에서 C16:0, C18:0, C18:1, 및 C18:2 함량 간에 유의적인 차이가 확인되었으며, C16:0과 C18:1 및 C18:2의 상관성은 국산과 수입산 참기름에서 서로 반대되는 경향을 보였다. 실험법 검증을 위한 회수율 검정 결과 82.8~100.2 %의 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 주성분 분석을 통해 참기름의 원산지에 따른 집단 분포 양상의 차이를 시각적으로 확인하였다. 참기름 시료를 원산지에 따라 두 집단으로 분류하기 위해 선형판별 분석을 실시한 결과 국산은 88.9 %, 수입산은 100 %의 판별 정확성을 보였다. C16:0 (Wilks λ = 0.361)과 C18:1 (Wilks λ= 0.637)은 참기름 원산지 판별에 가장 판별력이 큰 지방산으로 확인되었다. 전체 62건의 참기름 중 60건이 정확하게 분류되어 96.8 %의 예측정확성을 보였으며 이러한 결과는 상기의 접근법이 참기름의 원산지를 판별하고 분류하는 유용한 툴로서 활용될 수 있음을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the fatty acid (FA) composition of commercial sesame oils (n = 62) was investigated using gas chromatography with flame ionization detector (GC-FID). Multivariate statistical techniques, including principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA), were applied to the chromatographic data of the FAs to discriminate the geographical origin of sesame oils. A statistically significant difference was observed in the content of C16:0, C18:0, C18:1, and C18:2 between domestic and imported sesame oils. A satisfactory recovery rate of 82.8-100.2 % was achieved for C16:0, C18:0, C18:1, C18:2, and C18:3. The correlation of C16:0, C18:1, and C18:2 in domestic sesame oils showed opposite trends compared to imported oils. The PCA plot demonstrated that sesame oils were clustered in distinct groups according to their origin. LDA was used to predict sesame oil samples in one of the two groups. C16:0 (Wilks λ = 0.361) and C18:1 (Wilks λ = 0.637) demonstrated the highest discriminant power for classifying the origin of the samples. The correct prediction rates were 88.9 % and 100 % for the domestic and imported samples, respectively. Further, 60 of the 62 sesame oil samples (96.8 %) were correctly classified, indicating that this approach can be used as a valuable tool to predict and classify the geographical origin of sesame oils.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Correlation matrix among major fatty acids in domestic (A) and imported (B) sesame oils.
표 Table 1. Fatty acids composition and specific ratios of commercial sesame oils analysed by GC-FID
표 Table 2. Recovery validation for major Fatty acids with SRM 3274-4
그림 Fig. 2. Principal component scores (A) and loadings (B) plot for the major fatty acids of commercial sesame oils.
표 Table 3. Examination of similarity of group means
그림 Fig. 3. Discriminant scores plot for commercial sesame oils.
표 Table 5. Summary of prediction results obtained by linear discriminant analysis for geographical origin of commercial sesame oils
표 Table 4. Fisher's linear discriminant function for predicting the group of geographical origin

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