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機能性物質の立体可視化手法の開発とソバ果実の発育に伴う生理的変化の解明

开发功能性物质的3D可视化方法并阐明荞麦果实发育相关的生理变化

基本信息

批准号：
08J06253
负责人：
藤田かおり
金额：
$ 1.54万
依托单位：
National Agriculture and Food Research Organization
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

ソバは世界中で古くから食されてきた穀物であり日本においても馴染みが深い。ソバのように各種疾病の予防効果が期待される高機能性食材の研究は重要な課題であり、近年は普通ソバに加えダッタンソバの研究も盛んである。本研究ではソバ粒内部の機能性物質の分布とその生理的変化の解明を目的とする。本研究はこれまでに普通ソバ(F.esculentum)とダッタンソバ(F.tatarcum)の2種のソバ果実における内部構造2次元可視化手法の確立とそれを応用した3次元内部構造可視化を達成している。また、励起蛍光マトリクス(EEM)計測を2次元に拡張することでソバ果実内部成分分布の可視化を行い、2種間で成分分布に顕著な違いがあることを明らかにしている。本年は果実内部の目的成分の挙動解明を行うために、EEM計測を応用した濃度推定を実施した。目的成分の濃度の推定には均一に粉砕したサンプルを用いた。回帰分析にはPartial Least Squares (PLS)回帰分析を用いることで、スペクトルを用いた回帰式で問題となる多重共線性を起こさず目的成分の推定を可能にした。推定式はサンプルのEEM(各波長条件時の蛍光強度)を説明変数として目的成分の濃度を推定するモデル回帰式として導出した。真値となる成分の同定と定量にはHPLC-LC、HPLC-UV, HPLC/MS/MSの化学分析を用いて確認を行なった。これらにより、多成分が混在するサンプル中においても微量な目的成分の濃度推定が可能であることを明らかにした。

In the world, there is a lot of food, food and food in the world. The prevention of all kinds of diseases is expected to increase the popularity of research on highly functional food products, an important issue in the study of highly functional food products, and in recent years. The purpose of this study is to understand the distribution of functional substances in grains and understand the physiology of human beings. The purpose of this study is to make sure that the two-dimensional internal customizable techniques are used to make sure that the general information system (F.esculentum) and the general health care system (F.tatarcum) can be converted into two-dimensional systems in this study. The optical emission measurement (EEM) program shows that the internal composition distribution of the two-dimensional optical emission measurement system (EEM) is feasible, and the distribution of the two components is accurate. In this year, the internal purpose components of the company are explained, and the EEM program is calculated using the presumption of temperature. Objective the composition is presumed to be homogenized. Back analysis Partial Least Squares (PLS) regression analysis uses multiple generality to infer that the target component is likely to be affected. Deductive EEM (hourly luminous intensity of each wavelength condition) is used to determine the number of readings, and the target component is presumed to be sensitive to return temperature. The chemical analysis of HPLC-LC, HPLC-UV and HPLC/MS/MS is the same as that of quantitative analysis. It is possible that the trace amount of the target ingredient is inferred that it is possible to determine the content of the target ingredient, and that it is possible to determine the content of the target ingredient.