글루탐산은 식물의 생장과 발달에 중요한 역할을 하는 필수 아미노산의 전구체이며, 저온 보호 물질로 이어지는 생합성 경로를 자극하여 저온 피해를 줄이는 생물자극제 중 하나이 다. 본 연구에서는 저온 스트레스 조건에서 글루탐산 엽면 처 리가 배추에 미치는 영향을 평가하였다. 글루탐산 2가지 엽면 시비 농도(0 및 10mg·L-1)와 3가지 주/야간 온도 수준(11/－1 °C extremely low, E; 16/4°C moderately low, M; 21/9°C optimal, O)을 결합하여 6개의 처리가 수행되었다. 글루탐산 의 엽면 처리는 정식 후 10일에 1회 살포하고, 글루탐산 처리 직후 온도 처리는 최대 4일 동안 실시하였다. 처리 4일 후, ABA, PA, DPA 및 ABA-GE 함량은 M 처리에서 Glu 0 처리 보다 Glu 10 처리에서 함량이 더 높았다. Glucose 함량은 E 및 Glu 10 처리에서 가장 높은 반면(52.1mg·100g-1 dry weight), fructose 함량은 O 및 Glu 0 처리에서 함량이 가장 높았다 (134.6mg·100g-1 dry weight). GLP, GBS, 4MGBS, GNBS 및 GNS 함량은 E 및 Glu 10 처리에서 모든 처리 중 가장 높았 다(0.72, 2.05, 1.67, 9.40 및 0.85μmol·g-1 dry weight). 처리 2일 후 E 및 Glu 10 처리의 PA와 DPA함량에서 급격한 변화 를 확인하였고, 몇몇 개별 glucosinolate 함량(GLP, GBS, 4MGBS, GNBS 및 GNS)은 저온과 글루탐산 처리에 따라 유 의적 차이를 확인할 수 있었다. 또한, fructose는 glucose 대신 fructan을 에너지원으로 사용하였기 때문에 처리 4일후 E와 M처리에서 O 처리에 비하여 유의적으로 낮은 함량을 보였다. 따라서, 저온과 글루탐산 엽면 처리에 따른 PA, DPA, glucose, fructose 및 개별 glucosinolate 물질들의 변이를 확 인하였지만, 저온과 글루탐산의 효과에 관한 명확한 상관관계를 평가할 수는 없었다. 배추과 작물은 호냉성 채소로서 저 온에 민감하게 반응하지 않고, 대부분 내한성을 가지고 있기 때문으로 판단된다.

Non-destructive estimation of leaf area is a more efficient and convenient method than leaf excision. Thus, several models predicting leaf area have been developed for various horticultural crops. However, there are limited studies on estimating the leaf area of strawberry plants. In this study, we predicted the leaf areas via nonlinear regression analysis using the leaf lengths and widths of three-compound leaves in five domestic strawberry cultivars (‘Arihyang’, ‘Jukhyang’, ‘Keumsil’, ‘Maehyang’, and ‘Seollhyang’). The coefficient of determination (R2) between the actual and estimated leaf areas varied from 0.923 to 0.973. The R2 value varied for each cultivar; thus, leaf area estimation models must be developed for each cultivar. The leaf areas of the three cultivars ‘Jukhyang’, ‘Seolhyang’, and ‘Maehyang’ could be non-destructively predicted using the model developed in this study, as they had R2 values over 0.96. The cultivars ‘Arihyang’ and ‘Geumsil’ had slightly low R2 values, 0.938 and 0.923, respectively. The leaf area estimation model for each cultivar was coded in Python and is provided in this manuscript. The estimation models developed in this study could be used extensively in other strawberry-related studies.