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학술저널
저자정보
Kim, Da Yeon (College of Pharmacy, Chung-Ang University) Kim, So-Hyun (College of Pharmacy, Chung-Ang University) Ahn, Hye Min (College of Pharmacy, Chung-Ang University) Lim, Sa Rang (College of Pharmacy, Chung-Ang University) Oh, Junsang (College of Pharmacy, Chung-Ang University) Choi, Seulgi (Department of Food Science and Technology, Chung-Ang University) Lee, Hong-Jin (Department of Food Science and Technology, Chung-Ang University) Auh, Joong-Hyuck (Department of Food Science and Technology, Chung-Ang University) Choi, Hyung-Kyoon (College of Pharmacy, Chung-Ang University)
저널정보
한국응용생명화학회 Applied Biological Chemistry Applied Biological Chemistry 제58권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
21 - 28 (8page)

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Highbush blueberries (Vaccinium corymbosum L.) are cultivated worldwide for their fruit with unique taste and potential health benefits. Blueray, Bluecrop, and Spartan are prominent among the various blueberry cultivars. We performed gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS)-based metabolic profiling to differentiate the fruits of these three cultivars, and built an optimal partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) model to separate them. Amino acids, fatty acids, organic acids, phenolic compounds, and sugars were identified in the fruits. The optimized PLS-DA model for different cultivars of the fruits was obtained by selecting variables based on a variable importance in the projection (VIP) cut-off value of 1.0. Caffeic acid, aspartic acid, acetic acid, threonolactone, inositol, xylose, glucoside, linolenic acid, mannose, altrose, glycine alanine, and valine were found to be relevant and contributing compounds for differentiating cultivars. In addition, a hierarchical cluster analyses dendrogram pattern was correlated with the PLS-DA. This study suggested that GC-MS-based metabolic profiling coupled with multivariate statistical analysis could be used to differentiate the fruits of three major highbush blueberry cultivars.
#Blueberry #Vaccinium corymbosum L #Cultivar differentiation #GC-MS #Metabolic profiling

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