본 연구는 담액수경재배(DFT, Deep Flow Technique) 조건에서 질산태 질소(NO3-N) 결핍이 Perilla frutescens Britt.(잎들깨)의 생육 및 생리적 반응에 미치는 영향을 조사하였다. 야마자키 표준 양액을 기반으로 NO3-N 농도를 0%(대조구), 30%, 50%, 70%, 100%의 5수준으로 단계적으로 감소시킨 처리구를 설정하였다. 처리 시작 후 20일부터 80일까지의 기간 동안, 초장, 엽수, 마디수, 줄기직경 등 주요 생육 지표는 질산태 질소 결핍 (Nitrate Deficiency, ND) 수준이 증가함에 따라 유의하게 감소하였다. 특히, 80일 후 ND 100%(0 mM) 처리구에서 는 생육이 크게 저해되어 초장, 엽수, 마디수, 줄기직경이 각각 49.2%, 59.4%, 41.7%, 42.2% 감소하였다. 생체중과 건물중은 각각 93.4g에서 15.5g, 11.8g에서 3.0g으로 급격히 감소하였다. 식물체 내 총 질소 함량도 ND 수준이 높 아짐에 따라 비례적으로 감소하였으며, ND 0% 대비 ND 100% 처리구에서는 약 50% 이상의 질소 함량 감소가 관 찰되었다. 하엽에서는 황화, 갈변, 괴사 등의 생리적 장애 증상이 뚜렷하게 나타났으며, 이는 엽록소 분해와 관련된 것으로 판단된다. 본 결과는 수경재배 조건에서 잎들깨의 안정적인 생육과 생리적 기능 유지를 위해 충분한 질산 공 급이 필수적임을 보여주며, 상업적 생산을 위한 질산 관리 전략 수립에 기초 자료로 활용될 수 있다.

본 연구는 담액수경재배(Deep Flow Technique, DFT)로 재배된 잎들깨(Perilla frutescens)의 생장 및 생리 적 반응에 미치는 인산결핍의 영향을 분석하였다. 인산 결핍 처리는 야마자키 표준 배양액을 수정하여 0% (대조 구), 30%, 50%, 70%, 100%의 5 수준으로 달리 조성하였다. 처리 20일부터 80일까지 인산 결핍 수준이 증가함에 따라 초장, 엽수, 마디 수, 경직경이 유의미하게 감소하였다. 80일째에는 100% 인산 결핍 처리에서 초장이 10.1cm, 엽수는 식물체당 2.7장으로 급감하였으며, 이는 대조구의 73.5cm 및 12.8장에 비해 현저한 생장 저해를 나타냈다. 또한, 인산 결핍 조건에서 생체중과 건물중 모두 현저히 감소하였으며, 대조구의 생체중은 93.4g 이었으나 100% 인산결핍 처리구에서는 2.1g으로, 건물중은 11.8g에서 0.4g으로 크게 감소하였다. 인산 결핍 정도가 증가할수록 하 부엽에서 황화(Chlorosis) 및 괴사(Necrosis)와 같은 생리장해 증상이 뚜렷하게 나타났다. 이러한 결과는 인산이 잎 들깨의 영양생장과 건물생산량 증가에 필수적인 역할을 수행함을 나타내었다.

리시안셔스 (Eustoma grandiflorum)는 세계적으로 널리 재배되는 경제적으로 중요한 원예작물이지만 다양한 병원균에 의한 피해를 입고 있다. 2023년 12월 김해시에서 재배되고 있는 리시안셔스 잎이 어둡게 변색되고 시드는 병징이 발견되었다. 국내 리시안셔스 재배지에서 현재까지 이러한 질병은 보고된 바 없는 것으로 알려졌다. 본 연구에서는 리시안셔스의 병든 잎에서 병원균을 분리하였고, 형태학적, 분자생물학적 동정을 실시하였다. 병원균의 비교적 느리게 성장하며, 형태학적 특성은 균사가 밀집된 형태의 균총과 얇고 긴 형태의 분생포자(39.6 × 2.82 μm)를 형성하였다. 병원균의 분자생물학적 동정을 위해 ITS, LSU 영역 염기서열 분석을 실시하였고, GenBank 데이터와 비교한 결과 병원균은 Pseudocercospora eustomatis로 동정되었다. 추가적으로 리시안셔스에 대한 P. eustomatis의 병원성 검정을 실시한 결과, 포장에서와 동일한 병징이 관찰되었다. 본 논문은 국내에서 P. eustomatis에 의해 발생한 리시안셔스 점무늬병에 대한 최초 보고이다.

Crop diseases seriously affect food security, and traditional identification methods are inefficient and inaccurate. This paper proposes a GoogLeNet model with an attention mechanism. By integrating an attention module inside the Inception module, the recognition ability of subtle disease features and complex backgrounds is improved. Based on strict data preprocessing and enhancement, the proposed method achieves 87.75% accuracy on the AI Challenger 2018 crop disease dataset, which is better than the existing advanced methods, which verifies the effectiveness and practicability of the method and provides technical support for smart agriculture.

Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is widely used to assess the nutrient composition of forages. In forage, the leaf to stem ratio of alfalfa greatly affects its forage quality, with a high ratio of leaf indicated as high quality. This study aimed to evaluate the predictability of the alfalfa leaf-to-stem ratio and feed value using NIRS. Alfalfa hay was manually separated into leaves and stems by hand and the analysis samples were then made in the controlled range between 0 and 100%. Calibration models (n=320) were developed using modified partial least squares regression (MPLS) based on cross-validation. The optimal calibrations were selected based on the highest coefficients of determination in cross-validation (R2) and the lowest standard error of cross-validation (SECV). The prediction accuracy for the leaf-to-stem ratio (SECV, 5.95 vs. 5.71%; R2, 0.91 vs. 0.91) in alfalfa hay was comparable. For leaves, the standard error of calibration (SEC) was 4.94% (R2=0.94), and for stems, it was 4.81% (R2=0.94). The leaves and stems of the SEC were 4.94% (R2=0.94) and 4.81% (R2=0.94), respectively. The prediction accuracy for feed value, based on the leaf-to-stem ratio, predicted SECV values of 0.92% (R2=0.88) for crude protein (CP) content, 1.92% (R2=0.91) for neutral detergent fiber (NDF) content, 1.36% (R2=0.91) for total digestibility nutrient (TDN) content, and 9.86 (R2=0.81) for relative feed value (RFV). The results of this study demonstrate the potential of the NIRS method as a reliable tool for predicting the leaf-to-stem ratio of alfalfa hay, and show available techniques for routine feed value evaluation.

Moringa oleifera, a versatile plant, has been traditionally used to treat various ailments and is gaining scientific attention due to its potential as a medicine. Native to the Indian subcontinent, it is widely grown in tropical and subtropical regions, thriving in Asia, Africa, and South America, especially in arid climates. This study explores the antioxidant potential of Moringa oleifera leaf extract (MOLE), employing a comprehensive screening approach with various solvents to identify the most effective extraction method. Initial experiments assessed antioxidant efficacy and yield using distilled water (D.W.), 95% ethanol, and 95% methanol. Among these, 95% ethanol extract demonstrated superior antioxidant activity, confirmed through assays such as 2,2-diphenyl-1-14 picrylhydrazyl (DPPH) radical scavenging assay, total polyphenol content analysis, and reducing power assay. In addition, with the 95% ethanol MOLE, a higher extraction efficiency was yielded compared to other solvents, making it the most effective for large-scale preparation. HPLC analysis revealed the presence of key bioactive compounds, including ellagic acid, rutin, Q-3-O, quercetin, and kaempferol. Results revealed that MOLE, prepared using 95% ethanol, exhibited remarkable antioxidant properties, attributed to its rich polyphenolic content. This research underscores the therapeutic potential of MOLE as a natural antioxidant source and highlights the importance of solvent optimization in phytochemical extractions.

Black bear (Echeveria spp.) and Adromischus maculatus are ornamental succulents that change color in response to light and temperature. Colors of leaves play an important role in their ornamental value and market demand. However, there is a lack of quantitative research on flavonoids contained in succulent leaves. In this study, a colorimeter and ultra-performance liquid chromatography (UPLC) were used to analyze color changes of leaf surfaces and components of bioactive substances to understand the relationship between color change and internal bioactive substances of black bear and A. maculatus. The colorimeter analysis showed that red, green, and blue colors of black bear increased by 42.31%, 49.32%, and 21.58%, respectively, compared to their initial values, resulting in a clear change in leaf color from reddish-black to green. On the other hand, in A. maculatus, the red color decreased by 0.15% and the green color decreased by 10.44%, resulting in a more pronounced red spotted pattern and an increased area. UPLC analysis detected quercitrin in Black Bear leaf extracts and quercetin-3-O-sambubioside in A. maculatus. These substances are considered to play a key role in the concentration of anthocyanins and color changes in response to environmental changes such as light and temperature. Results of this study could be used as basic data to understand the correlation between leaf color change and bioactive substances in succulents in response to light and temperature.

Biomimetic study is being conducted in various fields and applied to the development of technology for the realization of a sustainable society. In this study, we analyzed the cuticular surface structure and wax layer composition of the leaves of Myriophyllum verticillatum and Azolla imbricata to investigate the antifouling characteristics. Field emission scanning electron microscopy analysis (FE-SEM) and contact angle measurement revealed that the surface of M. verticillatum had an irregular and curved layered structure with non-directional filament structures and showed high hydrophobicity. On the leaves of A. imbricata, amphiphilic structures with nano-sized hydrophobic plate-like filament structures and micro-sized irregular hydrophilic spikes were observed. The dorsal surface of the A. imbricata leaves had a denser distribution of hydrophobic nano-structures compared to the ventral surface. The dorsal surface of the leaf showed high hydrophobicity, while the ventral surface showed wettability. Due to the habitat characteristics of A. imbricata, which is a floating plant, the ventral surface is constantly in contact with water, while the front surface has a hydrophobic surface. Analysis of the wax composition of plants revealed that M. verticillatum and A. imbricata were mainly composed of saturated fatty acids, ketones (2-Nonadecanone and 2-Heptadecanon), and sugar alcohols such as 1,30-Triacontanediol. These substances have high antimicrobial activity, and saturated fatty acids form stable and rough anisotropic crystalline surfaces. The hierarchical amphiphilic structure and the non-toxic stable hydrophobic surface observed in the cuticle of aquatic plants are expected to be utilized as materials for the development of sustainable antifouling technologies.

본 연구는 무늬 식물의 발현 양상을 확인하기 위해 Peperomia 속의 무늬가 없는 P. rotundifolia와 무늬 발생 양상이 서로 다른 P. argyreia, P. obtusifolia ‘Variegata’, P. marmorata ‘Pink Lady’4종을 대상으로 잎의 형태적 특성과 색소 구성 특성을 비교 분석하였다. 연구 결과, P. argyreia은 배경색과 무늬색의 색차(△E)가 크게 나타났지만, 단면 세포에서는 엽 록소가 고르게 분포하고, 색소 구성에서 무늬 유무에 따른 차 이가 없었다. 반면, c ‘Variegata’는 색소 구성에서 배경색과 무늬색 사이에 유의적인 차이를 보였다. 단면 세포에서도 엽 록소 분포의 차이가 뚜렷이 관찰되었다. 붉은 색의 무늬를 가 진 P. marmorata ‘Pink Lady’는 안토시아닌을 포함하고 있 어, 다른 품종들과는 다르게 색소체 생성에 따른 무늬 발현 양 상을 보였다. 결론적으로, P. argyreia는 표피의 공기층에 의 해 무늬가 발현되는 구조적 패턴을 가지며, P. obtusifolia ‘Variegata’와 P. marmorata ‘Pink Lady’는 엽록소와 카르 티노이드, 안토시아닌 등 색소적 특징에 의해 무늬를 발현시 키는 것으로 확인되었다. 이처럼 품종 특이적으로 다른 무늬 발생 양상을 가진 식물은 관상 가치를 유지하기 위한 광환경 이 다르게 요구될 것으로 판단된다.

Mathematically modeling photosynthesis helps to interpret gas exchange in a plant and estimate the photosynthetic rate as affected by environmental factors. Notably, the photosynthetic rate varies among leaf vertical positions within a single plant. The objective of this study was to measure the distinct photosynthetic rate of lily (Lilium Oriental Hybrid ‘Casa Blanca’) at the upper, medium, and basal leaf positions. Subsequently, the FvCB (Farquhar-von Caemmerer-Berry) photosynthesis model was employed to determine the parameters of the model and compared it with a rectangular hyperbola photosynthesis model. The photosynthetic rates were measured at different intracellular CO2 concentrations () and photosynthetic photon flux density (PPFD) levels. SPAD values significantly decreased with lowered leaf position. The photosynthetic rates at the medium and basal leaves were lower compared with the upper leaves. FvCB model parameters,  and   , showed no significant difference between the medium and basal leaves. Estimated photosynthetic rates from derived parameters by the FvCB model demonstrated over 0.86 of R2 compared with measured data. The rectangular hyperbola model tended to overestimate or underestimate photosynthetic rates at high  with high PPFD levels or low  with high PPFD levels, respectively, at each leaf position. These results indicated that the parameters of the FvCB model with different leaf positions can be used to estimate the photosynthetic rate of lily.

본 연구에서는 석류의 항산화 및 항염 효과를 평가하고, 이를 통해 석류 잎 추출물이 항노화 화장품 소재로서 활용될 가능성을 확인하고자, 석류 잎 에탄올 추출물의 에틸아세테이트 분획물(Ethyl acetate fraction of ethanolic extract of Punica granatum leaf : EFP)의 총 폴리페놀 및 플라보노이드 함 량, 항염 및 항산화 활성을 평가하여, 석류 잎의 유익한 성분과 피부 개선 가능성을 탐구하였다. 실험 결과 EFP의 총 폴리페놀 함량은 871.6±16.3 mg gallic acid/g, 플라보노이드 함량은 36.6±0.3 mg quercetin/g 으로 나타났다. ABTS 라디칼 소거활성을 평가에서는 EFP가 농도 의존적으로 항산화능을 보였고, EC50 수 치는 24.62±0.48㎍/mL로 나타났다. 피부 세포독성 실험에서 EFP는 50㎍/mL 이하 농도에서 높은 세포 생존율을 보였으며, 이는 세포 독성이 거의 없음을 시사한다. NO 생성 억제 실험에서는 EFP가 낮은 농도 에서도 효과적으로 NO 생성을 억제하였으며, 6μg/mL 농도에서 거의 완전히 억제되었다. 이러한 결과는 항산화와 항염 효과를 지닌 천연 화장품 소재로 활용 가능성을 기대할 수 있다.

Eriocraniidae is a microleidopteran family (Lepidoptera: Eriocraniidae) that includes six genera and distributed to the Holarctic region. The larvae of this family are known leaf miners, typically infesting Betula and Ouercus. Herein. the first reord of the genus Dyeriocrania Spuler, 1910 in Korea is presented, including the previously undscribed species. Adult and female genitalia are provided based on illustrations.

이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모 델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird’s eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨 어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모 델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망 (neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미 지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯 이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각 각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차 병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.