• 제목/요약/키워드: modified partial least squares

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시료 전처리 방법이 근적외선분광법을 이용한 옥수수 사일리지의 화학적 조성분 평가에 미치는 영향 (Effect of Sample Preparations on Prediction of Chemical Composition for Corn Silage by Near Infrared Reflectance Spectroscopy)

  • 박형수;이종경;이효원;황경준;정하연;고문석
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.53-62
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    • 2006
  • 본 연구는 시료 및 스펙트럼의 전처리 방법이 근적외선 분광법을 이용한 옥수수 사일리지의 화학적 조성분의 예측능력에 미치는 영향을 평가하기 위해 수행되었다. 시료의 전처리 방법은 건조하여 분쇄하는 방법(Oven Dried Grinding), 액화 질소처리 후 분쇄하는 방법(Liquid Nitrogen Grinding) 그리고 생사일리지(Intact Fresh)처리로 하였으며 4개의 스펙트럼의 수처리(1,4,4, 2,6,4, 2,10,5) 방법을 이용하여 다변량회귀분석법인 변형부분최소자승회귀법(MPLS)을 통해 검량식을 작성하였다. 시료의 전처리 방법에 의해서 유도된 검량식의 예측 능력은 섬유소 성분(NDF, ADF)과 일반 조성분(CP, Ash) 모두에서 Oven dried grinding (ODG) > Liquid nitrogen grinding (LNG)>Intact fresh (IF) 처리 순으로 우수하였다. 또한 스펙트럼의 수처리 방법에 의한 결과는 시료의 전처리 방법에 따라 그 예측 능력이 다르게 나타났다. 옥수수 사일리지의 섬유소 함량을 예측하기 위한 최적의 시료 전처리 및 스펙트럼 수처리 방법은 NDF는 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법 $(R^2=0.86)$, ADF는 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법 $(R^2v=0.93)$이 가장 우수한 전처리 방법으로 나타났다. 조단백질 함량과 조회분 함량을 측정하기 위한 최적의 시료 전처리 및 스펙트럼 수처리 방법은 조단백질은 ODG 처리에 1,4,4 수처리 방법$(R^2v,=0.91)$, 조회분은 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법$(R^2v=0.89)$이 가장 우수한 전처리 방법으로 판단된다. 이상의 연구 결과를 종합해보면 근적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.

근적외선 분광분석법을 이용한 향미벼의 아밀로스 및 단백질 정량분석 (Quantification of Protein and Amylose Contents by Near Infrared Reflectance Spectroscopy in Aroma Rice)

  • 김정순;송미희;최재을;이희봉;안상낙
    • 한국식품과학회지
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    • 제40권6호
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    • pp.603-610
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    • 2008
  • 본 연구는 향미 및 다면적 재래 벼 유전자원에 대하여 근적외선 분광분석법을 이용하여, 현미 및 벼 상태의 향미자원으로부터 spectrum을 획득 후, 아밀로스함량과 단백질함량분석을 하고자 실시하였다. 75점의 향미 및 다면적 재래 유전자원의 현미로부터 측정한 단백질함량의 범위는 3.8-9.3%였으며, 평균 단백질함량은 7.1%이고 아밀로스함량의 범위는 8.5-27.4%였으며, 평균 아밀로스함량은 20.3%이었다. 79점의 향미 및 다면적 재래 유전자원에 대한 벼 상태 및 현미상태에서의 NIR 원시 spectrum을 나타낸 것으로 1,490 nm 이상의 파장범위에서 큰 차이를 보였다. NIR 원시 spectrum을 MPLS방법에 의해서 벼 상태로부터 얻은 spectrum은 1,4,4,1수 처리 방법, 현미상태로부터 얻은 spectrum은 2,4,4,1 수 처리 방법의 결과가 유의성이 높았다. 벼 상태에 대한 MPLS(1,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$ 값이 0.871, SEC 값이 1.37이었고, amylose는 $R^2$값이 0.815, SEC 값이 0.29이었으며, 현미상태의 경우 MPLS(2,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$값이 0.943, SEC값이 0.90이며 amylose는 $R^2$값이 0.859, SEC 값이 0.37로 높은 유의성을 나타내었다. 습식 분석 데이터와 NIR 예측 data에 대한 차이를 살펴보았더니, 평균 단백질 함량의 차이는 벼 상태는 0.06, 현미상태는 0.12 였고, 평균 아밀로스 함량 차이도 벼 상태는 0.33이었고 현미상태는 0.37로 근소한 차이를 보였다.

근적외선 분광분석법을 이용한 벼 유전자원의 아밀로스 함량과 단백질 함량 정량분석 (Quantitative Analysis of Amylose and Protein Content of Rice Germplasm in RDA-Genebank by Near Infrared Reflectance Spectroscopy)

  • 김정순;조양희;곽재균;마경호;최유미;김정봉;이정희;김태산;조종구;이석영
    • 한국작물학회지
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    • 제53권2호
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    • pp.217-223
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    • 2008
  • 본 시험은 종자은행이 보유하고 있는 다양한 벼 유전자원의 활용을 촉진하기 위하여 비파괴적인 분석방법의 하나인 근적외선 분광분석법을 이용한 유용유전자원의 대량 선발체계 구축을 위해 실시하였다. 1. NIR스펙트럼은 700 nm 이하의 가시광선 범위에서 다양한 범위의 spectrum을 보였으며, 700 nm에서 2500 nm의 근적외선 파장에서도 spectrum의 차이가 크게 나타났고, 1400 nm에서 전체 spectrum의 정점을 나타냈으며 그 이상의 spectrum에서는 포화현상을 나타내었다. 2. NIR 검량식 작성에 이용된 144점의 선발자원이 가지는 단백질함량의 범위는 $6.5{\sim}9.5%$였으며, 134점의 선발자원이 가지는 아밀로스함량의 범위는 $18.1{\sim}21.7%$이었다. 3. 단백질함량과 아밀로스함량의 실험치(Lab data)와 NIR 데이터의 모집단 분포의 해석과 상관관계에 관한 통계분석 결과, 단백질함량과 아밀로스함량의 $R^2$(RSQ) 값은 각각 0.786과 0.865로 높게 보였으며, 검량식 표준오차(SEC)는 각각 0.442와 2.078로 유의한 값을 보였고, 또한 검량식 검정 표준오차(SECV)도 각각 0.541과 3.106으로 유의한 값을 보였지만 검증시 상관정도(1-VR)는 0.68과 0.70로 검량식 작성시보다 낮은 유의성을 보였다.