I. 서 론
대두(Glycine max L. Merrill)는 우리 식생활에서 중요한 식재료이자 단백질 및 지질의 공급원으로 널리 활용되는 핵심 식품자원이다(Lee et al. 2013;Kim & Jung 2023). 국내에서는 두부, 콩나물, 메주 및 장류(된장·간장·청국장), 콩국수, 콩가루 등 각종 전통 발효식품을 포함한 다양한 조리· 가공 식품에 폭넓게 이용되어 왔다(Park et al. 2016;Kim 2019). 대두는 이소플라본(genistein, daidzein, glycitein), 사포닌, 올리고당, 페놀성 화합물 등 여러 생리활성 성분을 풍부하게 함유하고 있고 이에 기반한 항산화, 항염, 여성 건강 증진, 심혈관계 보호 등 여러 기능성이 보고되어 있다(Lee et al. 2009;Lee et al. 2019;Jung et al. 2022). 현재 국내 대두 소비량은 140만톤에 이르나 이 중 약 95%는 수입에 의존하고 있어 안정적인 품질관리와 검역이 중요한 과제로 대두되고 있다. 일반적으로 국제 교역 과정에 있어서 대두는 저장 및 물류 단계에서 발생할 수 있는 해충 피해를 최소화하기 위해 메틸브로마이드 훈증 또는 방사선 조사와 같은 다양한 처리기술이 활용되고 있으며, 국내 식품공전 또한 두류에 대해 5 kGy 이하의 감마선 등의 방사선 조사처리를 허용하고 있다(Farkas 2006;MFDS 2025).
방사선 조사처리기술(Food irradiation)은 WHO, FAO, IAEA 등 국제기구에서 수십 년간의 안전성 연구결과를 토대로 위해성이 없는 기술로 인정받고 있으며, 동시에 식품 품질 변화를 최소화하면서 해충 방제 및 살균에 효과적인 방법임을 제시하고 있다(WHO 1981). 조사처리식품은 소비자의 선택권 보장을 위해 표시가 의무화되어 있으며, 이를 확인하기 위해 국내 식품공전에서는 코메트 분석법, 광자극발 광법, 열발광법, 전자스핀공명법, 기체크로마토그래프/질량분 석법(GC/MS) 등 다섯 가지 판별법을 제시하고 있다(Han et al. 2012). 이 중 열발광법은 가장 정확도가 높은 것으로 알려져 있으나 세척이나 열처리, 살균과 같은 가공공정뿐 아니라 마찰열과 같은 물리적 요소에도 민감하게 반응하여 실제로는 조사된 시료가 비조사 품목으로 잘못 판정될 가능성이 보고된 바 있다(Jeong et al. 2001). 이러한 물리적 검지법의 한계를 보완하기 위한 대안으로 화학적 분석 기반의 GC/MS가 도입되었으나, 이 또한 목표 화합물을 시료에서 분리·정제하는 과정이 필요하여 단일 시료 분석에 2일 이상의 시간이 소요된다는 제약이 있다. 게다가, GC/MS 분석에서 조사 처리 마커로 활용되는 지질 분해산물 추출 시 핵산 등 인체 유해 유기용매를 사용해야 하므로 실험자 안전 측면에서도 개선 필요성이 제기된다(Lee et al. 2020).
한편, 식품 분야에서는 최근 고분해능 질량분석기 기반의 대사체 분석 기술이 식품의 진위성 검증, 품종 구분 및 저장 ·가공 특성 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 그 중 요성이 점차 확대되고 있다(Leem 2016). Ribeiro et al. (2014)은 1H NMR 기반 대사체 분석과 화학계량학적 접근을 통해 감마선 조사 여부에 따른 대두 시료의 분류 가능성을 보고한 바 있으나, 1H-NMR은 상대적으로 낮은 민감도와 구조 동정의 한계로 인해 미량 대사체 변화 분석 및 복잡한 식품 매트릭스 해석에 제한이 있다. 반면 LC/MS 기반 대사체 분석은 높은 분리능과 질량 정확도, 넓은 검출 범위를 제공하여 복잡한 식품 매트릭스 내 미량·극성·비극성 대사체를 동시에 정밀 분석할 수 있다는 장점을 가진다(Kim 2012;Núñez & Lucci 2020). 그럼에도 불구하고 감마선 조사 식품, 특히 대두의 조사 여부 판별에 UPLC-QTOF/MS 기반 untargeted metabolomics를 적용한 연구는 아직 제한적이므로 이에 대한 체계적 분석 및 비교 연구는 해당기술의 적용성 확대 및 정립을 위해 필요하다.
또한 감마선 조사는 선량 의존적으로 대두의 이소플라본 전환, 지방산 조성 변화, 항산화 성분 감소, 휘발성 분해산물 생성 등 다양한 품질 변화를 유도할 수 있으나 그 변화 양상은 품종, 수분함량, 조사선량 및 저장조건에 따라 상이하여 기존 품질 지표만으로 조사 여부를 일관되게 판단하기 어렵다(Lee et al. 1996;Dixit et al. 2010;Minami et al. 2012). 따라서 고분해능 질량분석 기반 untargeted metabolomics를 활용하여 감마선 조사가 유도하는 대사체 수준의 변화를 체계적으로 분석하고, 이를 기반으로 조사·비조사 시료를 명확히 구분할 수 있는 잠재적 판별지표를 발굴하는 연구는 기존 판별법의 대안이 될 수 있다.
이러한 과학적·실용적 요구를 충족시키기 위해 본 연구에서는 비조사 대두(0 kGy)와 다양한 감마선 흡수선량(1-5 kGy)으로 처리된 대두 5종의 시료를 대상으로 총 페놀화합 물 함량과 항산화 활성 평가 및 UPLC-QTOF/MS와 다변량 통계분석을 적용하여 대두의 조사처리 여부를 확인하고자 하였다.
II. 연구 내용 및 방법
1. 실험재료 및 감마선 조사처리
본 연구에 사용된 대두는 2024년 생산된 국내산 일반 유기농 제품 5종으로 전주시내 농협하나로마트에서 구입하였으며, 나일론 재질의 포장지로 진공 밀봉하여 감마선 조사처리 전까지 –80°C에서 냉동 보관하였다. 포장된 대두 시료는 한국원자력연구원 첨단방사선연구소에 설치된 60-Co 감마선 조사설비(선원세기 11.1 PBq, point source AECL IR-79; MDS Nordion International Co. Ltd., Ottawa, Canada)를 이용하여 1, 3 및 5 kGy의 목표선량으로 조사처리하였다. 각 시료의 실제 흡수선량은 조사 전 감마선 진행 방향의 전·후 면에 부착한 알라닌 선량계(5 mm; Bruker Instrument, Rheinstetten, Germany)를 사용하였으며, ESR 분광기(EMS 104 EPR analyzer, Bruker, Rheinstetten, Germany)로 분석하였다. 측정 결과, 모든 시료의 흡수선량은 설정한 목표선량 대비 ±5% 범위 내에 있었다.
2. 총 페놀화합물 함량
대두 시료의 총 페놀화합물 함량은 Folin-ciocalteau 법을 이용하여 측정하였다. 70% 주정으로 추출한 대두 시료 추출액 1mL을 시험관에 취하고 Folin-ciocalteau reagent 0.1 mL을 첨가하여 혼합하였다. 혼합물은 실온에서 3분간 반응 시킨 뒤 포화 탄산나트륨 용액(Na2CO3) 0.2 mL을 첨가하여 충분히 혼합하였다. 이후 증류수 2 mL을 가하여 희석하고 실온, 암조건에서 1시간 반응시킨 후에 원심분리하여 상등액을 취하였다. 상등액의 흡광도는 725 nm에서 측정하였으며, 표준물질로 gallic acid를 사용하여 검량선을 작성하였다. 총 페놀화합물 함량은 각 시료별 단회 분석해서 얻은 결과의 평균값을 gallic acid equivalent (mg GAE/mg)으로 나타내었다.
3. 대두의 항산화 활성 측정
대두의 항산화 활성은 ABTS+ (2,2-azinobis(3-ethylbenzthiazoline- 6-sulfonic acid) 라디컬 소거능을 이용하여 측정하였다(Re et al. 1999). ABTS+ 라디컬 용액은 7mM ABTS와 2.45 mM potassium persulfate 용액을 혼합한 뒤, 암조건에서 실온으로 24시간 반응시켜 제조하였다. 제조된 ABTS+ 용액은 5 mM phosphate buffer saline(PBS)로 희석하여 734 nm에서 흡광도 값이 0.70±0.02가 되도록 조정하였다. 이후 희석된 ABTS+ 용액 190 μL에 제품 5종의 대두 시료 추출액 10 μL 를 첨가하여 혼합한 후, 암조건에서 30분간 반응시켜 734 nm에서 흡광도를 측정하였다. 양성대조군으로 trolox를 사용하였고 앞서와 마찬가지 방법으로 각 시료별 단회 분석해서 얻은 결과의 평균값을 백분율(%)로 나타내었다.
4. 대사체 분석
각 대두분말 시료 100 mg에 70% (v/v) 메탄올 1mL를 넣고 5분간 초음파 처리한 후 실온에서 30분간 진탕하여 추출하였다. 이후 4°C에서 13,000×g로 원심분리한 다음 상등 액을 취하여 질소 기체 흐름 하에 완전히 농축·건조하였다. 건조된 추출물은 80% (v/v) 메탄올에 재현탁한 후 UPLCQTOF/ MS 분석 시료로 사용하였다. 대사체분석은 Acquity UPLC 시스템(Waters, Milford, MA, USA)과 SYNAPT G2-Si 질량분석기(Waters Corp., Manchester, UK)를 이용하여 수행하였다. 크로마토그래피 분리는 ACQUITY UPLC HSS T3 컬럼(2.1×100 mm, 1.8 μm)을 사용하여 컬럼 온도 40°C, 유속 0.5mL/min 조건에서 수행하였다. 이동상은 0.1% 포름산 수용액(A)과 0.1% 포름산 함유 아세토니트릴 (B)로 구성하였으며, 주입량은 5 μL로 설정하였다. 용매 구배 조건은 초기에 97% A에서 시작하여 0-17분 동안 97%에 서 20% A로 점진적으로 변화시켰고, 17-18분 동안 20% A 를 유지한 후, 2분간 97% A 조건에서 재평형하였다. 질량분석은 electro spray inoization (ESI) 방식으로 양이온 및 음이온 모드에서 수행하였다. 양이온 모드에서는 capillary 전 압 3 kV, cone 전압 40V로 설정하였으며, 음이온 모드에서는 각각 0.5 kV와 40 V로 설정하였다. Desolvation 온도는 400°C로 설정하였고, desolvation 가스 유량은 양이온 모드에서 800 L/h, 음이온 모드에서 900 L/h로 설정하였으며, source 온도는 두 이온 모드 모두에서 110°C로 유지하였다. 기기의 질량 정화도 확보를 위하여 lock mass로 leucine enkephalin ([M-H]- =554.2615 Da, [M+H]+ =556.2771 Da)을 사용하였으며, 5 μL/min 유속과 10초 간격으로 주입하였다. MS/MS spectra는 10-40 eV의 collision energy ramp 조건에서 획득하였으며, 질량 스캔 범위는 m/z 50-1000로 설정하였다. UPLC-QTOF/MS로 획득한 원시 데이터는 Progenesis QI 소프트웨어(Waters)를 이용하여 retention time 정렬, 정규화 및 peak picking을 수행하였고, 각 피크의 정확 질량값(m/z)과 intensity들을 산출하였다. 대사물질은 MS/MS fragment 를 기반으로 MassBank (www.massbank.eu/MassBank), ChemSpider (www.chemspider.com), human metabolome databases (www.hmdb.ca), 자체 보유 대사체 DB와 표준물질들을 사용하여 동정하였다.
4. 통계분석
처리된 데이터의 다변량 통계분석은 SIMCA-P software (version 18.0.1, Umetrics, Umeå, Sweden)를 이용하여 수행하였다. 부분 최소 제곱 판별 분석(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)을 적용하여 시료 간 군집화 및 분리 양상을 시각화하였다. PLS-DA 모델의 적합도와 예측력은 R2X, R2Y, Q2Y 값을 통해 평가하였으며, 모델의 신뢰성은 permutation test를 이용하여 200회 교차 검증하였다. 시료 그룹 간 대사산물 발현 패턴을 시각적으로 비교하기 위해 heatmap 분석을 수행하였다. 각 변수의 통계적 유의성 검정은 SPSS (Statistical Package for the Social Science, version 20)를 이용하여 일원분산분석(one-way ANOVA)을 통해 수행하였고, 사후검증은 Ducan’s test를 적용하여 p<0.05 수준에서 유의성을 판별하였다.
III. 결과 및 고찰
1. 조사처리된 대두의 총 페놀화합물 함량 및 항산화 활성 변화
감마선 조사 수준에 따른 대두 제품 5종 시료의 총 페놀 화합물 함량을 분석한 결과, 0, 1, 3 및 5 kGy 그룹 모두에서 유의적인 차이가 나타나지 않았다<Figure 1A>. 각 처리군의 총 페놀화합물 함량은 0.74-0.77 μg GAE/mg 범위로 비교적 일정한 수준을 유지하였다. 이는 감마선 조사처리한 (5-20 kGy) 왕겨, 미강 및 맥강에서도 총페놀 함량은 차이를 보이지 않았다는 결과(Bae et al. 2002)와도 일치하며, 조사 처리가 대두 내 페놀성 물질 함량 변화에 영향을 미치지 않는다는 것을 보여주었다. 대두 시료의 항산화 활성을 ABTS 라디칼 소거능을 통해 평가한 결과, 감마선 처리 여부 및 조사선량에 따른 대두 시료 간 비교에서는 0, 1, 3 및 5 kGy 처리군 모두 66-67% 범위에서 유사한 수준의 항산화 활성을 나타내었으며<Figure 1B>, 통계적 분석 결과 처리군 간 유의적인 차이는 확인되지 않았다. Lee et al. (2010)은 해조류 종류인 지충이 분말에 0-20 kGy의 감마선 조사는 항산화 활성에 유의적인 차이를 나타내지 않는다고 보고하였다. 콩에 대한 방사선 처리 후 변화를 분석한 기존 연구들에서는 저·중간 선량 조사의 경우 총페놀화합물 및 항산화 성분의 변화가 거의 없거나 약간 증가 또는 감소한다는 보고가 있다(Toledo et al. 2007;Dixit et al. 2010;Krishnan et al. 2018;Lee et al. 2018). Shi et al. (2022)은 방사선 조사처리에 의해 곡물 및 콩과식물 종자 내 페놀 화합물의 형태를 변화시키나 페놀화합물과 항산화 활성이 방사선 선량의 증가에 따라 불규칙적으로 증가 또는 감소하는 경우가 있으며, 정확한 메커니즘을 규명하기는 어렵다고 보고하였다. 또한 방사선의 물질반응에 대한 문헌들을 고찰해보면 방사선 조사처리 시 식품 매트릭스로부터 성분들이 분리되어 함량이 증가하거나 반대로 물질의 분해로 인해 함량이 감소 또는 함량 변화가 없는 등 일관적인 반응을 나타내지는 않으며, 이는 식품의 종류, 방사선 조사처리선량 등 다양한 조건에 영향을 받는 것을 알 수 있다. 본 실험에서는 5 kGy 이하의 감마선 조사처리가 총 페놀 함량과 항산화능에 유의한 변화를 초래하지 않았으며, 이에 따라 해당 범위의 조사처리가 대두의 품질 특성에 미치는 영향 역시 크지 않았을 것으로 판단된다.
2. 대두의 대사체 분석
대두 시료의 대사체 변화를 확인하기 위해 UPLC-QTOF/ MS를 이용하여 positive와 negative 모드를 각각 분석하였다. <Figure 2>에서 두 모드에서 얻은 대표적인 BPI (base peak intensity) 크로마토그램을 제시하였고 특히 retention time 0.5-13 min 구간에서 다양한 피크가 검출되었다. 비조사 대두(0 kGy)와 감마선 조사처리군(1, 3, 5 kGy)을 구별하는 대사체들 확인하기 위해서 다변량 통계분석인 PLS-DA을 이용하여 시각화하였다<Figure 3>. PLS-DA score plot으로 분석한 결과, 비조사군과 조사처리군이 명확히 구분되는 것을 확인할 수 있었다. PLS-DA 모델의 quality parameters를 분석한 결과, fit quality를 보여주는 R2값과 예측력(prediction quality)을 나타내는 Q2값은 positive 모드에서 R2X=0.592, R2Y=0.550, Q2=0.538이고, negative 모드에서 R2X=0.692, R2Y=0.691, Q2=0.617으로 사용된 모델이 적합하였고 예측가능성도 충분히 확보되었음을 확인할 수 있었다<Figure 3A, C>. 또한 p-value<0.05 및 permutation으로 200회 교차검증한 결과, PLS-DA 모델이 각 그룹 간의 유의적인 분리가 통계적으로 문제가 없음을 확인하였다<Figure 3B, D>.
UPLC-Q-TOF/MS로 분석된 대사물질들 중 PLS-DA score plot 상에서 보여지는 비조사군과 조사처리군 간의 차이에 관여하는 주요 물질들을 분석한 결과, 그룹간 차이식별에 기여도를 나타내는 지표인 variable importance in project (VIP) 값이 0.5 이상 및 일원분산분석의 p-value가 0.05 이하에 해당하는 51개의 대사물질을 선별하였고 이를 <Table 1>에 나타내었다. 일반적으로 VIP값이 1.0 이상인 변수를 선정 기준으로 사용하지만, 데이터 구조에 따라 고정된 임계값 적용에는 한계가 있으므로 VIP 값을 유연하게 조정할 필요가 있다는 결과가 보고된 바 있다(Akarachantachote et al. 2014). 따라서, 본 연구에서는 시료 수 대비 변수 수가 많은 점을 고려하여 VIP>0.5 기준을 적용함으로써 탈락될 수 있는 잠재적 주요 대사체를 최소화하였고, 통계적 유의성(p<0.05)도 고려하여 후보 대사물질을 선별하였다. 51종의 대사물질은 아미노산 및 핵산 물질(histidine, phenylalanine, tryptophan, Leu-Pro, adenine, adenosine, xanthine, xanthosine, uric acid), 유기산 isocitric acid, malonic acid, fumaric acid, 4- methyl-2-oxovaleric acid, oxalacetic acid, phthalic acid, cis-aconitic acid, azelaic acid), 아이소플라본(daidzein, genistin, 3-hydroxydaidzein, acetylgenistin, malonylgenistin, glycitein, dihydrogenistein, dihydrodaidzein, genistein), 플라보노이드 및 페놀성 화합물(naringenin, kaempferol, quercetin, coumestrol, coumaric acid, ferulic acid, methyl caffeate), 지방산 및 지질 관련 물질(alpha-linolenic acid, adipic acid, sebacic acid, dodecanedioic acid, azelaic acid), soyasaponin 계열(soyasaponin I, II, III, V IV, Bd, Be, γa)로 확인되었다. 이는 기존 보고된 대두의 주요 대사물질 분포와 비슷한 경향을 보였다(Kim et al. 2022). 이들 물질 중 soyasaponin I, soyasaponin Be, 3-hydroxydaidzein의 VIP값이 각각 14.58, 13.05, 11.42로 시료들 간의 차이에 대 한 기여도가 가장 높았다. 51개의 대사산물에 대한 시료별 상대적 수치를 시각화하기 위해 heatmap을 통해 비교한 결과, 대두에서 가장 많은 양이 확인된 대사물질은 soyasaponin 계 열인 soyasaponin I, Be, II과 아이소플라본인 genistein과 genistin으로 확인되었다<Figure 4>.
3. 조사처리 판별 후보 대사물질 함량 비교
감마선 조사에 따른 대두의 조사처리 판별 후보 대사물질을 선정하기 위해서 동정된 대사물질의 크로마토그램 intensity를 비교하였다<Figure 5>. 비조사처리군과 조사처리군 간의 유의적인 함량 변화가 확인되는 histidine, fumaric acid, malonic acid, uric acid, adenosine, cis-aconitic acid, xanthine, dihydrodaidzein, genistein, kaempferol, soyasaponin Be를 잠정적인 대두의 조사처리 판별마커로 선택하였다. Histidine, fumaric acid, malonic acid, adenosine, cisaconitic acid, xanthine, kaempferol 및 genistein은 비조사군(0 kGy)에서 가장 높은 함량을 보였고, 조사선량이 증가에 따라 유의적으로 감소하는 경향을 나타내었다(p-value<0.05). 또한 uric acid는 비조사군에서 상대적으로 높은 함량을 보였으나 조사처리 이후(1-5 kGy) 급격한 감소를 보여 조사처리 간에 가장 큰 변화를 보이는 것으로 확인되었다. 반면에 dihydrodaidzein 및 soyasaponin Be는 조사선량 증가에 따라 단계적으로 증가하여 5 kGy 처리구에서 가장 높은 함량을 나타냈다. 콩의 감마선 조사처리와 관련된 연구들은 주로 총 페놀, 탄닌 및 지방이나 단백질 변화를 측정 대상으로 분석하고 있어(Dixit et al. 2010;Ribeiro et al. 2014) 본 연구의 저분자 대사물질에 대한 보고는 많지 않다. 다만 Lee et al. (2018)은 감마선 조사처리에 의해 대두의 대표적인 플라보노이드인 genistein 등이 유의미하게 감소됨을 보고하였고 특히 20 kGy 고선량의 경우 급격히 감소됨을 확인하였으며, Popovic et al. (2013)의 연구에도 유사한 경향을 보였다. Kaempferol의 경우 콩 종자 자체에 함량이 높지 않아 직접적인 함량 변화와 관련된 보고는 거의 없으나, 최근 스테비아 잎의 경우 kaempferol 계열은 잎 조직에서 감마선에 매우 민감해 비교적 낮은-중간 선량에서도 감소됨을 확인한 바가 있다(Eliwa & Ahmed 2025). 이러한 결과는 조사처리 판별을 위한 유효한 표지 대사물질로 활용이 가능함을 시사한다.
본 연구에서는 UPLC-QTOF/MS 기반의 대사체 분석을 통해 비조사군과 감마선 조사처리된 대두 간의 유의미한 대사체적 차이를 확인함으로써 저분자 대사체 프로파일이 대두의 방사선 조사 여부를 판별하기 위한 효과적인 지표로 활용될 수 있음을 검증하였다. 고분해능 질량분석 기법은 기존의 조사처리 검출법이 지니는 구조적 제약을 극복할 수 있는 방법론적 장점을 제공하는데, 특히 두부와 같은 대두가 공제품에서 기존 판별기술이 적용되지 못하는 한계를 보완 할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다. 두부는 제조 과정에서 침지·분쇄·가열·응고·가압 등 다단계 공정을 거치며, 그 결과 무기질(특히 규산염 기반 광물 입자)이 거의 존재하지 않기 때문에 열발광 분석법 적용이 원천적으로 불가능하며, 또한 지질 함량이 매우 낮아 지질의 방사선 특이적 분해산물을 검출하는 GC/MS 역시 적용이 어렵다. 반면, 저분자 대사체는 수용성 대두 성분으로서 두부 내에도 잔존하므로 열·가 압·여과 공정 등을 거친 후에도 일정 수준의 화학적 정보를 유지하는 것으로 알려져 있으며, 이는 본 연구에서 확보된 대사체 마커를 이용할 경우 가공식품에 사용된 원료의 조사 처리 여부까지 판별할 가능성을 제시한다. 그럼에도 불구하고 대사체 기반 판별법을 국가 표준 또는 Codex 수준의 공인 판별법으로 확립하기 위해서는 추가 검증 연구가 필수적이다. 우선, 대두 원료 및 가공품에서 방사선 조사처리 외의 물리적·화학적 공정이 유사한 대사체 변화를 유도할 가능성이 존재한다. 예를 들어, 열처리(boiling, steaming), 고압 처리, 초음파 처리, UV 조사 등 식품 가공 공정은 대사체 산 화·분해·중합 등의 화학적 변화를 유발할 수 있으며, 이러한 변화가 방사선 조사처리에 의해 생성되는 특정 마커와 중첩될 가능성을 배제할 수 없다. 따라서 향후 연구에서는 열 처리·초음파·UV 처리된 시료군에 대한 체계적인 대사체 비교분석을 수행하여 조사처리에 특이적인 대사체 변화 패턴을 명확히 규명할 필요가 있다.
결론적으로 본 연구에서 제안한 저분자 대사체 기반 조사 처리 검출법은 기존 열발광법과 GC/MS 기반 분석법이 나타내는 적용 범위 제약을 극복할 수 있는 강력한 분석적 대안으로서의 잠재력을 보여주었다. 향후 다양한 식품 가공공정과 조사처리 간의 대사체적 차이를 보다 정교하게 규명하고 가공식품 수준에서의 실제 적용 가능성을 검증한다면, 본 기법은 다양한 식품군에 적용 가능한 차세대 범용 조사처리 판별 기술로 발전할 수 있을 것으로 판단된다.
IV. 요약 및 결론
본 연구는 식품의 진위나 원산지 판별 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 UPLC-QTOF/MS 분석 및 다변량 통계분석을 이용한 대사체 분석기술이 감마선 조사처리된 대두의 판별에 활용 가능한지를 확인하기 위해 수행되었다. 대조군으로 비조사된 국내산 유기농 대두를, 실험군은 다양한 흡수 선량(1, 3, 5 kGy)으로 감마선 조사처리한 대두를 사용하였다. 대두 추출물의 UPLC-QTOF/MS 분석을 통하여 51종의 대사물질을 확인하였으며, 다변량 통계분석 방법 중 PLS-DA 분석 결과 positive와 negative 이온 모드 모두에서 두 그룹(비조사 및 조사처리군)간 대사체 프로파일이 유의적으로 서로 분리되는 것을 확인하였다(p<0.05). 두 그룹간의 차이식 별에 관여하는 대사체를 확인하기 위해 전체 대사체들 중 일원분산분석 결과의 유의수준(p<0.05) 및 차이 식별에 대한 기여도(variable importance in project) 값이 0.5 이상인 조건을 모두 만족하는 아미노산 및 핵산 물질, 유기산, 아이소 플라본, 플라보노이드 및 페놀성 화합물, 지방산 및 지질 관련 물질, soyasaponin 계열 대사물질들을 동정하였다. 결론적으로 흡수선량의 증가에 따라 유의성 있게 집단 간 차이를 나타내는 대사체인 histidine, fumaric acid, malonic acid, uric acid, adenosine, cis-aconitic acid, xanthine, dihydrodaidzein, genistein, kaempferol, soyasaponin Be를 잠정적인 대두의 조사처리 판별마커로 선택하였다.
