Publications

Detailed Information

식물 대사체학을 이용한 쌀의 원산지 판별법 연구

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor권성원-
dc.contributor.author이정희-
dc.date.accessioned2017-07-19T11:22:33Z-
dc.date.available2017-07-19T11:22:33Z-
dc.date.issued2016-02-
dc.identifier.other000000132053-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/133611-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 약학대학 약학과, 2016. 2. 권성원.-
dc.description.abstract쌀 관세화 정책으로 인해 쌀에 대한 수출입 진입장벽이 낮아져 수입산 쌀이 무분별하게 유통되고 있다. 특히 중국산 쌀의 경우, 국내산 쌀과 비교하여 가격은 저렴한 반면, 형태가 유사하여 육안으로 식별하기 어려운 점이 존재한다. 이 점을 악용하여 중국산 쌀을 혼입하거나 원산지를 속여 판매하는 사례가 급증하면서 국내 쌀 산업에 혼란을 초래하고 있다. 이에 중국산 수입산 쌀에 대한 원산지 판별을 위해 식물 대사체학 기반의 분석기술이 필요한 실정이다.
식물 대사체학은 NMR, GC-MS, LC-MS 등의 분석기기를 이용한 식물 내 대사체 정성 및 정량 분석을 통해 식물 내 대사체적 차이를 연구하는 학문이다. 이는 같은 종(genus)의 식물이어도 산지, 기원 등의 조건에 따른 대사체적 차이를 빠르게 규명해낼 수 있는 장점을 지니고 있다.
본 연구에서는 쌀(Oryza sativa L.) 내 화학적 주요 성분이 1차 대사체인 점을 감안하여 식물 대사체학 기반 NMR, GC-MS, LC-QToF-MS 기기분석 및 PLS-DA 다변량 통계분석을 통한 한국산 및 중국산 쌀의 원산지 판별을 수행하였다.
쌀은 총 16종(한국산 8종, 중국산 8종)을 수집하여 분쇄 및 동결건조 후 균일하게 분말화하였다. NMR, GC-MS, LC-QToF-MS 각 기기마다 적합한 방법으로 시료를 전처리하였고, 기기분석을 진행하였다.
확보한 스펙트럼 및 크로마토그램 데이터를 통계분석 가능한 형태로 가공하였다. 다음 데이터를 이용하여 PLS-DA 다변량분석 및 T-test를 수행하였고, 한국산 및 중국산 쌀 시료를 유의성있게 판별할 수 있는 대사체 마커 후보군을 선정하였다.
후보군 중 VIP score 1 이상 및 P-value 0.05 이하의 조건을 모두 만족하는 마커를 추려내었다. 추려낸 마커들을 대상으로 표준품 크로마토그램 혹은 HMDB, NIST library, XCMS 등과 같은 데이터베이스에서 제공하는 물질 크로마토그램과 대조하여 물질을 동정하였다.
그 결과, 유의성 있게 집단간 차이를 나타내는 대사체 마커로 최종적으로 5개를 선정하였다. NMR로는 β-glucose, Glutamine 두 종류의 물질을, GC-MS로는 Malic acid 한 종류의 물질을, LC-QToF-MS로는 LysoPC(16:0), LysoPC(18:0) 두 종류의 물질을 선정하였다.
본 연구를 통해 국내산 및 수입산 쌀의 원산지 판별에 관한 식물 대사체학 분석법을 확립하였고, 차후 바이오마커 발굴과 관련한 원산지 판별법 연구에 있어 초석이 되는 연구로 활용될 것으로 기대된다.
-
dc.description.tableofcontentsI. 서론 (Introduction) 1
1. 연구배경 (Background) 1
2. 쌀 (Oryza sativa L.) 1
3. 식물 대사체학 (Plant metabolomics) 2

II. 실험 (Experiment) 3
1. 시료 준비 (Sampling) 3
1-1. 시료 수집 (Collection) 3
1-2. 샘플링 (Sampling) 4
1-3. 시약, 기구, 장비 (Tool) 4
2. 데이터 수집 (Data acquisition) 4
2-1. 기기분석 (Instrumental analysis) 4
2-2. 시료 준비 및 분석조건 (Sample preparation & Analytical condition) 5
2-3. 시약, 기구, 장비 (Tool) 11
3. 데이터 처리 (Data processing) 13
3-1. Peak 테이블 추출 (Export peak table) 13
3-2. 과정순서 (Protocol) 13
4. 대사체 마커 탐색 (Find metabolite markers) 16
4-1. 통계분석 (Statistical analysis) 16
4-2. PLS-DA (Partial least squares discriminant analysis) 17
4-3. T-test 17

III. 결과 및 고찰 (Result & Discussion) 18
1. 기기분석 (Instrumental analysis) 18
2. 통계분석 (Statistical analysis) 18
2-1. PLS-DA 18
2-2. T-test 19
3. 대사체 정성 (Metabolite identification) 20
4. 대사체 마커 확보(Find metabolite markers) 20
5. 결과 해석 (Discussion) 21

IV. 결론 (Conclusion) 23

V. 참고문헌 (References) 24

Abstract 26
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1431773 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject식물 대사체학-
dc.subject-
dc.subject원산지 판별-
dc.subject기기분석-
dc.subject통계분석-
dc.subject.ddc615-
dc.title식물 대사체학을 이용한 쌀의 원산지 판별법 연구-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pages27-
dc.contributor.affiliation약학대학 약학과-
dc.date.awarded2016-02-
Appears in Collections:
Files in This Item:

Altmetrics

Item View & Download Count

  • mendeley

Items in S-Space are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Share