본 연구에서는 커피(C. Arabica)의 FT-IR 스펙트럼 데이터 를 기반한 다변량통계분석을 이용한 대사체 분석을 통해 품종 식별을 하여 육종 연구에 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용한 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 통해 품종 분류가 가능하였다. 2. 커피 품종들은 FT-IR 스펙트럼 부위인 1700-1500-1 (Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들), 1500-1300-1 (phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보), 1100-950cm-1 (단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물)에서 질적, 양적 정보의 차이가 나타났다. 3. PCA 상에 나타난 8품종의 커피 품종이 각각 그룹을 형성하였다. 그 중 ‘Caturra’와 ‘Mahsellesa’ 품종은 각각의 그룹을 나타내면서 C. arabica 종에서도 다른 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였고, ‘Catuai’, ‘CR-95’, ‘Geisra’, ‘Obata’, ‘Vemecia’ 그리고 ‘non’ 품종은 유사한 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석 보다 커피 품종간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 커피의 품종 식별 기술은 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 품종개발 가속화에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.