FT-IR 스펙트럼 기반 다변량통계분석기법에 의한 두과작물의 대사체 수준 식별체계 확립

To determine whether FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis for whole cell extracts can be used to discriminate major leguminous plant at metabolic level, seed extracts of six leguminous plants were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). FT-IR spectral data from seed extracts were analyzed by principal component analysis (PCA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA) and hierarchical clustering analysis (HCA). The PCA could not fully discriminate six leguminous plants, however PLS-DA could successfully discriminate six leguminous plants. The hierarchical dendrogram based on PLS-DA separated the six leguminous plants into four branches. The first branch was consisted of all three Vigna species including Vigna radiata var. radiate, Vigna angularis var. angularis and Vigna unguiculata subsp. Unguiculata. Whereas Pisum sativum var. sativum, Glycine max L and Phaseolus vulgaris var. vulgaris were clustered into a separate branch respectively. The overall results showed that metabolic discrimination system were in accordance with known phylogenic taxonomy. Thus we suggested that the hierarchical dendrogram based on PLS-DA of FT-IR spectral data from seed extracts represented the most probable chemotaxonomical relationship between six leguminous plants. 본 연구에서는 국내에서 재배중인 대표적인 두과작물(대두, 완두, 강낭콩, 팥, 녹두, 동부)종자로부터 전세포추출물의 FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 다변량통계분석(PCA, PLS-DA, HCA)을 이용하여 신속하고 간편한 종 구분체계를 확립하였다. 대사체수준에서 팥, 녹두, 동부는 유연관계가 높음을 알 수 있었으며 대두, 완두, 강낭콩은 비록 두과작물이지만 차이가 매우 큼을 알 수 있었다. 아울러 본 연구에서 얻어진 대사체 정보의 다변량통계분석에 의한 유연관계분석은 흥미롭게도 두과작물의 계통분류학적 유연관계와 밀접한 상관관계를 나타내었다. 따라서 FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량통계분석은 방법의 간편성과 신속성을 고려할 때 두과작물의 계통이나 품종의 신속한 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. 또한 두과작물의 기능성 성분 함량 정보가 성공적으로 연계된다면 본 연구에서 확립된 대사체 기반 신속식별체계는 기능성 성분의 함량이 높은 계통이나 품종의 조기 선발수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.