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J-GLOBAL ID：201802270014253507   整理番号：18A0620183

プラットフォームMSベースメタボロミクスの統合とOryza sativaL.の地理的起源の識別のための多変量解析【Powered by NICT】

The integration of multi-platform MS-based metabolomics and multivariate analysis for the geographical origin discrimination of Oryza sativa L.

著者 (9件)： Lim Dong Kyu (Research Institute of Pharmaceutical Sciences and College of Pharmacy, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Mo Changyeun (National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Jeonju 54875, Republic of Korea) ,  Lee Jeong Hee (Research Institute of Pharmaceutical Sciences and College of Pharmacy, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Long Nguyen Phuoc (Research Institute of Pharmaceutical Sciences and College of Pharmacy, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Dong Ziyuan (Research Institute of Pharmaceutical Sciences and College of Pharmacy, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Li Jing (Research Institute of Pharmaceutical Sciences and College of Pharmacy, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Lim Jongguk (National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Jeonju 54875, Republic of Korea) ,  Kwon Sung Won (Research Institute of Pharmaceutical Sciences and College of Pharmacy, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Kwon Sung Won (Plant Genomics and Breeding Institute, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea)
資料名： Journal of Food and Drug Analysis  (Journal of Food and Drug Analysis)
巻： 26  号： 2  ページ： 769-777  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3287A  ISSN： 1021-9498  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異なる地理的起源からの白米の認証のために,優れた識別マーカーの選択が必須である。本研究では,80種類の市販の白米試料は韓国と中国の地方市場から収集し,質量分析に基づく非標的メタボロミクスアプローチにより識別された。,糖類と糖アルコール,脂肪酸,及びリン脂質に属する潜在的マーカーはそれらの識別効率を測定するためにいくつかの多変量解析を用いて検討した。教師なし分析,主成分分析とK平均クラスタリングを含む脂肪酸とりん脂質による韓国と中国の白米の地理的分類の可能性を示した。さらに,りん脂質部分最小二乗-判別分析由来の精度,適合度(R~2),良さの予測(Q~2),並べ替え検定p値は1.000,0.902,0.870および0.001であった。ランダムフォレストは,更なるホスホリピドの識別能力を強化した。20白米試料を含む独立した検証セットもりん脂質は二国間の白米に対して優れた識別マーカーであることを確認した。結論として,提案した方法は,韓国と中国の白米を分化中の糖と糖アルコールと脂肪酸よりも良好な識別マーカーとしてリン脂質を強調することに成功した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 部分最小二乗法 ,  クラスタ化 ,  中華人民共和国 ,  脂肪酸 ,  *多変量解析 ,  リン脂質 ,  糖アルコール ,  判別分析 ,  白米 ,  主成分分析 ,  大韓民国 ,  予測 ,  *地理学 ,  質量分析
準シソーラス用語： *メタボロミクス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 白色イネ(Oryza sativaL.) ,  メタボロミクス ,  識別マーカー ,  りん脂質 ,  多変量解析

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (8件)： プラットフォーム ,  メタボロミクス ,  統合 ,  Oryza ,  地理 ,  起源 ,  識別 ,  多変量解析