The purpose of this paper is to examine the contraction of Korean vowel /wi(ㅟ) + ə(ㅓ)/ through experimental phonetic method and to suggest how the pattern should be reflected in the standard pronunciation of Korean and the rules of Korean orthography. It is observed that the contraction also occurs in ‘sakwiess-’ and ‘pakkwiess-,’ like the chains of other vowels. However, neither the standard pronunciation of Korean and the rules of Korean orthography deals with the chain of /wi(ㅟ) +ə(ㅓ)/ in ‘sakwiess-’ and ‘pakkwiess-.’ We compare the pronunciation lengths of data collected through experimental phonetic research methods to see if the contraction occurs in /wi(ㅟ) + ə((ㅓ)/, and the formant values of the contracted sound of /wi(ㅟ) + ə(ㅓ)/ to those of other contracted sounds, finding out how the contr(acted sound should be pronounced and marked in phonetic symbol. In conclusion, we suggest that /wi(ㅟ) + ə(ㅓ)/ should be specified as the contraction form /jə(여)/ in the standard pronunciation of Korean and the rules of Korean orthography, like the contractions of other vowels.

초다수성 밀 계통의 프로테옴 분석에 의한 생태생리대사를 해석해 보고자 본 연구를 수행하였다. 초다수성 밀 계 통의 저분자 단백질 변화를 SELDI-TOF/MS로 CM10과 Q10의 두 단백질 칩을 이용하여 2kDa ∼ 15kDa의 범위에서 분석하였다. 저분자 단백질을 분석하여 검출된 단백질 결과는 CM10을 사용하여 총 106개, Q10을 사용하여 총 84 개의 바이오마커 가능성을 가진 단백질을 검출할 수 있었다. 총 190개의 저분자 단백질을 탐색하여 금강밀과 초다 수성 밀계통간의 단백질을 비교하였다. Q10에서 p < 0.01의 유의성을 가진 피크 클러스터들로 PCA 분석을 통해 3차원적 군집화하여 그 군집분포를 통하여 Q10에서 금강밀을 제외한 나머지 13GHW059, 78, 80, 143의 밀계통이 군집화되는 것을 확인할 수 있었다. CM10에서 p < 0.05, Q10에서 p < 0.01의 유의성을 가진 피크 크러스터들로 heat map한 결과 각 칩별로 CM10에서 2,182 kDa, 2,411 kDa, 2,542 kDa, 2,629 kDa, 2,775 kDa, 2,857 kDa, 2,964 kDa, 3,002 kDa, 3,511 kDa, 4,040 kDa, 4,379 kDa, 4,818 kDa, 5,479 kDa, 5,739 kDa, 6,257 kDa, 7,104 kDa, 7,988 kDa, 11,659 kDa, 16,404 kDa, 25,270 kDa 총 20개의 바이오마커를 찾았고, Q10에서 2,967 kDa, 3,831 kDa, 4,075 kDa, 5,374 kDa, 5,409 kDa, 5,424 kDa, 7,774 kDa, 8,161 kDa, 13,128 kDa, 16,336 kDa, 24,614 kDa, 25,162 kDa, 25,615 kDa, 25,917 kDa, 27,635 kDa 총 15개의 바이오마커를 찾아, 각 칩별 초다수성 밀 계통의 바이오마커를 유추할 수 있었다.

초다수성 밀 계통의 프로테옴 분석에 의한 생태생리대사를 해석해 보고자 본 연구를 수행하였다. 초다수성 밀 계 통의 저분자 단백질 변화를 SELDI-TOF/MS로 CM10과 Q10의 두 단백질 칩을 이용하여 2kDa ∼ 15kDa의 범위에서 분석하였다. 저분자 단백질을 분석하여 검출된 단백질 결과는 CM10을 사용하여 총 106개, Q10을 사용하여 총 84 개의 바이오마커 가능성을 가진 단백질을 검출할 수 있었다. 총 190개의 저분자 단백질을 탐색하여 금강밀과 초다 수성 밀계통간의 단백질을 비교하였다. Q10에서 p < 0.01의 유의성을 가진 피크 클러스터들로 PCA 분석을 통해 3차원적 군집화하여 그 군집분포를 통하여 Q10에서 금강밀을 제외한 나머지 13GHW059, 78, 80, 143의 밀계통이 군집화되는 것을 확인할 수 있었다. CM10에서 p < 0.05, Q10에서 p < 0.01의 유의성을 가진 피크 크러스터들로 heat map한 결과 각 칩별로 CM10에서 2,182 kDa, 2,411 kDa, 2,542 kDa, 2,629 kDa, 2,775 kDa, 2,857 kDa, 2,964 kDa, 3,002 kDa, 3,511 kDa, 4,040 kDa, 4,379 kDa, 4,818 kDa, 5,479 kDa, 5,739 kDa, 6,257 kDa, 7,104 kDa, 7,988 kDa, 11,659 kDa, 16,404 kDa, 25,270 kDa 총 20개의 바이오마커를 찾았고, Q10에서 2,967 kDa, 3,831 kDa, 4,075 kDa, 5,374 kDa, 5,409 kDa, 5,424 kDa, 7,774 kDa, 8,161 kDa, 13,128 kDa, 16,336 kDa, 24,614 kDa, 25,162 kDa, 25,615 kDa, 25,917 kDa, 27,635 kDa 총 15개의 바이오마커를 찾아, 각 칩별 초다수성 밀 계통의 바이오마커를 유추할 수 있었다.

SELDI-TOF MS를 활용한 저분자 펩타이드 분석을 위해 서는 분석시료에 대한 최적화 분석조건을 확립하는 것이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 수수 종자 내 존재하는 10 kDa 이하의 저분자 펩타이드를 프로파일링하기 위하여 활용된 SELDI-TOF MS의 최적화 분석조건을 확립하는데 있다. 분석조건은 (1) 프로테인 칩: CM10(weak cationexchanger), Q10(strong anion exchanger), (2) 바인딩 버퍼의 희석배수: 1/2, 1/5, 1/10, 1/20, 1/50, 1/100, 1/200, (3)Q10의 바인딩 버퍼 강도: 10 mM, 100 mM, (4) 단백질 추출버퍼: sodium borate, sodium borate + acetone, phenol,TCA 버퍼로 하였다.1. 바인딩 버퍼의 희석배수는 CM10과 Q10 모두 1/20과1/50이 최적화로 나타났다.2. Q10의 바인딩 버퍼 강도는 농도가 약한 10 mM에서 더많은 피크가 검출되었다.3. SELDI-TOF MS 분석에 적합한 수수 종자단백질 추출버퍼로는 2~10 kDa 범위에서는 sodium borate 버퍼와10~20 kDa 범위에서는 phenol 버퍼로 분석되었다.