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FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석을 이용한 고단백질 인도 옥수수계통 신속선발체계 확립 및 라이신과 트립토판 분석 KCI 등재

Etablishment of High Throughput Screening for High Protein Content corn inbred lines from Indian using FT-IR spectroscopy and lysine, tryptophan analysis

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/311541
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농업생명과학연구 (Journal of Agriculture & Life Science)
경상대학교 농업생명과학연구원 (Institute of Agriculture & Life Science, Gyeongsang National University)
초록

본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼데이터의 다변량 통계분석 기법을 활용하여 인도수집 옥수수 계통 및 품종으로부터 단백질 함량이 높은 옥수수를 신속하게 선발할 수 있는 선발체계를 확립함과 동시에 lysine과 tryptophan의 함량분석을 목적으로 연구를 수행하였다. 총 48시료의 인도수집 옥수수 계통 및 품종과 국내산 품종을 이용하여 종자로부터 FT-IR 스펙트럼을 조사하였으며, 무작위로 선발된 24시 료를 대상으로 총 단백질 함량을 조사하였다. 대조구로 사용한 광평옥 모계(GPO1)의 경우 단백질 함량 이 9.34 ± 0.3mg/g dw인데 비하여 H4 계통의 경우 단백질 함량이 10.26 ± 0.5mg/g dw로 48개 옥 수수 시료 중에서 가장 높게 나타났다. 특히 옥수수 H4, H6, H11, 그리고 H12 계통의 경우 총 단백질 함량이 각각 10mg/g dw 이상으로 측정되어 광평옥 모계(9.34mg/g dw)와 부계(9.36mg/g dw) 및 이 들의 F1(9.14mg/g dw)보다 총 단백질 함량이 높은 계통으로 판명되었다. Cross-validation test에서 옥수수 종자 내 총 단백질 함량예측 PLS regression model의 regression coefficient(R2) 는 0.77로 비교적 정확하게 총 단백질 함량예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 본 PLS regression model을 이용하여 단백질 함량이 높은 사일리지 옥수수 계통의 선발이 가능할 것으로 기대되며, 더 나아가 다양 한 옥수수 계통의 신속한 대사체 수준 평가가 가능할 것으로 예상된다.

This study aims to develop of high throughput screening system for high-protein corn inbred lines from Indian using FT-IR spectroscopy and lysine, tryptophan analysis. Total 48 corn inbred lines and cultivars were subjected to FT-IR spectroscopy. 24 lines out of total corn samples were randomly selected and examined the total protein contents in seed powder using Bradford assay. The inbred line H4 showed the highest total protein content (10.26 ± 0.1mg/L-1) and the content of total protein from Gwangpyeongok maternal line (GPO1) which isdomestically evaluated as superior silage corn was 9.34 ± 0.1mg/g. The PLS prediction of total protein contents was performed from FT-IR spectra and conducted the cross-validation test for PLS prediction of total protein content. Regression coefficient (R2) was 0.77 indicating that prediction accuracy was reached to be about 80% after linear regression analysis between predicted and estimated value from 24 inbred lines. Using this PLS prediction modeling, inbred line H4, H6, H11 and H12 were selected for the highest protein content line. The results shown in this study could be applied for screening and selection system of high proteins lines in breeding of silage corn cultivar. Furthermore, this spectroscopic screening system successfully applied for quality evaluation and elite line breeding of corn cultivars.

저자
  • 허설혜(한국생명공학연구원 미생물자원센터,경북대학교 생태환경대학 생태환경시스템학부) | Suel Hye Hur
  • 남석현(농우바이오 육종연구소) | Seok Hyeon Nahm
  • 양승균(농우바이오 육종연구소) | Seung Gyun Yang
  • 김석원(한국생명공학연구원 미생물자원센터) | Suk Weon Kim
  • 민병환(경북대학교 생태환경대학 생태환경시스템학부) | Byung Whan Min Corresponding author