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(a) 콩과작물의 종자를 동결건조 후 분말화하는 단계;(b) 상기 (a)단계의 분말화 된 콩과작물의 종자를 유기용매로 추출하여 추출물을 얻는 단계;(c) 상기 (b)단계의 추출물을 이용하여 FT-IR (Fourier-transform infrared) 스펙트럼 프로파일을 얻는 단계;(d) 상기 (c)단계의 FT-IR 스펙트럼 프로파일을 이용하여 다변량 통계분석 (mutivariate analysis)을 수행하는 단계; (e) 상기 (b)단계의 추출물을 HPLC(High Performance Liquid Chromatography)로 그룹 B 사포닌 함량을 정량 분석하는 단계; (f) 상기 (d)단계의 FT-IR 스펙트럼 프로파일의 다변량 통계 분석 결과 및 (e)단계의 그룹 B 사포닌의 정량값 사이의 상관관계를 분석하는 단계;(g) 상기 (f)단계의 분석된 상관관계를 PLC 회귀분석 (Partial Least Square regression)을 이용하여 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량 예측 모델을 도출하는 단계; 및(h) 상기 (g)단계의 도출된 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량 예측 모델을 이용하여 미지의 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량을 예측하는 단계;를 포함하는 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량을 예측하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 콩과작물은 강낭콩, 나방콩, 녹두, 동부, 리마콩, 렌즈콩, 말콩, 완두, 작두콩, 제비콩, 팥, 또는 대두콩 작물인 것을 특징으로 하는 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량을 예측하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 유기용매는 메탄올인 것을 특징으로 하는 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량을 예측하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 콩과작물의 식별을 위한 FT-IR 스펙트럼 파장의 범위는 1650~1550㎝-1 및 1150~1000㎝-1인 것을 특징으로 하는 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량을 예측하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 다변량 통계분석은 PCA (Principle component analysis), LDA (Linear discriminant analysis) 및 PLS-DA (partial least squires discriminant analysis)로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 방법을 통해 수행하는 것을 특징으로 하는 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량을 예측하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 그룹 B 사포닌은 Ba, Bb, Bc 또는 Bbp인 것을 특징으로 하는 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량을 예측하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 (h) 단계의 미지의 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량의 예측은 미지의 콩과작물 종자의 유기용매 추출물의 FT-IR (Fourier-transform infrared) 스펙트럼 프로파일 값을 상기 (g)단계에서 도출된 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량 예측 모델에 도입하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 콩과작물 내의 그룹 B 사포닌 함량을 예측하는 방법
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