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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국식물생명공학회 Journal of Plant Biotechnology Journal of Plant Biotechnology 제42권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
60 - 70 (11page)

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The aim of this study was to investigate whetherfourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy can beapplied to simultaneous determination of fatty acids contentsin different soybean cultivars. Total 153 lines of soybean(Glycine max Merrill) were examined by FT-IR spectroscopy. Quantification of fatty acids from the soybean lines wasconfirmed by quantitative gas chromatography (GC) analysis. The quantitative spectral variation among different soybeanlines was observed in the amide bond region (1,700 ~ 1,500cm-1), phosphodiester groups (1,500 ~ 1,300 cm-1) and sugarregion (1,200 ~ 1,000 cm-1) of FT-IR spectra. The quantitativeprediction modeling of 5 individual fatty acids contents (palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid, linolenicacid) from soybean lines were established using partial leastsquare regression algorithm from FT-IR spectra. In crossvalidation, there were high correlations (R2≥0.97) betweenpredicted content of 5 individual fatty acids by PLS regressionmodeling from FT-IR spectra and measured content by GC. In external validation, palmitic acid (R2=0.8002), oleic acid(R2=0.8909) and linoleic acid (R2=0.815) were predictedwith good accuracy, while prediction for stearic acid (R2=0.4598), linolenic acid (R2=0.6868) had relatively loweraccuracy. These results clearly show that FT-IR spectracombined with multivariate analysis can be used to accuratelypredict fatty acids contents in soybean lines. Therefore, wesuggest that the PLS prediction system for fatty acid contentsusing FT-IR analysis could be applied as a rapid and highthroughput screening tool for the breeding for modified Fattyacid composition in soybean and contribute to acceleratingthe conventional breeding.
#FT-IR #Fourier transform infrared spectroscopy) #GC #Gas-chromatography) #PCA #principal component analysis) #PLS-DA #partial least square - discriminant analysis) #RMSEP #root mean square error of prediction) #R2 #correlation coefficient)

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