Discrimination of African Yams Containing High Functional Compounds Using FT-IR Fingerprinting Combined by Multivariate Analysis and Quantitative Prediction of Functional Compounds by PLS Regression Modeling

We established a high throughput screening system of African yam tuber lines which contain high contents of total carotenoids, flavonoids, and phenolic compounds using ultraviolet-visible (UV-VIS) spectroscopy and Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy in combination with multivariate analysis. The total carotenoids contents from 62 African yam tubers varied from 0.01 to $0.91{\mu}g{\cdot}g^{-1}$ dry weight (wt). The total flavonoids and phenolic compounds also varied from 12.9 to $229{\mu}g{\cdot}g^{-1}$ and from 0.29 to $5.2mg{\cdot}g^{-1}$dry wt. FT-IR spectra confirmed typical spectral differences between the frequency regions of 1,700-1,500, 1,500-1,300 and $1,100-950cm^{-1}$, respectively. These spectral regions were reflecting the quantitative and qualitative variations of amide I, II from amino acids and proteins ($1,700-1,500cm^{-1}$), phosphodiester groups from nucleic acid and phospholipid ($1,500-1,300cm^{-1}$) and carbohydrate compounds ($1,100-950cm^{-1}$). Principal component analysis (PCA) and subsequent partial least square-discriminant analysis (PLS-DA) were able to discriminate the 62 African yam tuber lines into three separate clusters corresponding to their taxonomic relationship. The quantitative prediction modeling of total carotenoids, flavonoids, and phenolic compounds from African yam tuber lines were established using partial least square regression algorithm from FT-IR spectra. The regression coefficients ($R^2$) between predicted values and estimated values of total carotenoids, flavonoids and phenolic compounds were 0.83, 0.86, and 0.72, respectively. These results showed that quantitative predictions of total carotenoids, flavonoids, and phenolic compounds were possible from FT-IR spectra of African yam tuber lines with higher accuracy. Therefore we suggested that quantitative prediction system established in this study could be applied as a rapid selection tool for high yielding African yam lines.

FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석을 이용한 고기능성 아프리칸 얌 식별 및 기능성 성분 함량 예측 모델링

본 연구에서는 UV-VIS spectrophotometer를 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 데이터와 FT-IR 스펙트럼 데이터를 다변량통계분석법을 통하여 기능성 성분 함량이 높은 아프리칸 얌 고속 선발 시스템을 구축하였다. 62개 아프리칸 얌의 total carotenoids 함량은 $0.01-0.91{\mu}g{\cdot}g^{-1}$ dry wt 나타냈다. Total flavonoids와 phenolics 함량은 $12.9-229.0{\mu}g{\cdot}g^{-1}$ dry wt와 $0.29-5.2mg{\cdot}g^{-1}$ dry wt로 각각 나타났다. 아프리칸 얌은 FT-IR 스펙트럼상의 1700-1500, 1500-1300, $1,100-950cm^{-1}$, 부위에서 중요한 스펙트럼 변화가 나타났다. 이 부위는 각각 amide I과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물, phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질 그리고 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 반영하는 부위이다. PCA 분석과 PLS-DA 분석에서 62개 아프리칸 얌은 유연성이 높은 종으로 3개의 그룹을 형성하였다. 아프리칸 얌의 FT-IR 스펙트럼 데이터와 UV-VIS spectrophotometer을 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 데이터 간에 PLS regression 분석하였다. Total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 성분의 실측 값과 예측 값간에 상관계수($R^2$)가 각각 0.83, 0.86, 0.72로 나타났다. 이 결과, 아프리칸 얌으로부터 FT-IR 스펙트럼을 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 예측이 가능하였다. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 아프리칸 얌의 유용 기능성 성분 함량 예측 모델링을 통해 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 예상된다.