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식물 대사체학을 이용한 쌀의 원산지 판별법 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 권성원 | - |
dc.contributor.author | 이정희 | - |
dc.date.accessioned | 2017-07-19T11:22:33Z | - |
dc.date.available | 2017-07-19T11:22:33Z | - |
dc.date.issued | 2016-02 | - |
dc.identifier.other | 000000132053 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/133611 | - |
dc.description | 학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 약학대학 약학과, 2016. 2. 권성원. | - |
dc.description.abstract | 쌀 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.tableofcontents | I. 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.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 1431773 bytes | - |
dc.format.medium | application/pdf | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject | 식물 대사체학 | - |
dc.subject | 쌀 | - |
dc.subject | 원산지 판별 | - |
dc.subject | 기기분석 | - |
dc.subject | 통계분석 | - |
dc.subject.ddc | 615 | - |
dc.title | 식물 대사체학을 이용한 쌀의 원산지 판별법 연구 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.citation.pages | 27 | - |
dc.contributor.affiliation | 약학대학 약학과 | - |
dc.date.awarded | 2016-02 | - |
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