FT-IR스펙트럼 데이터의 다변량통계분석 기반 들잔디와 갯잔디의 대사체 수준신속 식별 체계

양대화,안명숙,정옥철,송인자,고석민,전예인,강홍규,선현진,권용익,김석원,이효연 한국식물생명공학회 2016 JOURNAL OF PLANT BIOTECHNOLOGY Vol.43 No.2

This study aims to establish a system for the rapid discrimination of Zoysia species using metabolite fingerprinting of FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis. Whole cell extracts from leaves of 19 identified Zoysia japonica, 6 identified Zoysia sinica, and 38 different unidentified Zoysia species were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). PCA (principle component analysis) and PLS-DA (partial least square discriminant analysis) from FT-IR spectral data successfully divided the 25 identified turf grasses into two groups, representing good agreement with species identification using molecular markers. PC (principal component) loading values show that the 1,100 ~ 950 cm -1 region of the FT-IR spectra are important for the discrimination of Zoysia species. A dendrogram based on hierarchical clustering analysis (HCA) from the PCA and PLS-DA data of turf grasses showed that turf grass samples were divided into Zoysia japonica and Zoysia sinica in a species-dependent manner. PCA and PLS-DA from FT-IR spectral data of Zoysia species identified and unidentified by molecular markers successfully divided the 49 turf grasses into Z. japonica and Z. sinica. In particular, PLS-DA and the HCA dendrogram could mostly discriminate the 47 Z. japonica grasses into two groups depending on their origins (mountainous areas and island area). Considering these results, we suggest that FT-IR fingerprinting combined with multivariate analysis could be applied to discriminate between Zoysia species as well as their geographical origins of various Zoysia species. 본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼 분석을 통해 한국에서 자생하는 Zoysia 속인 들잔디(Zoysia japonica)와 갯잔디(Zoysia sinica)의 전세포추출 시료로부터 대사체 수준에서 신속한식별체계를 확립하고자 하였다. 이를 위해 기준라인으로분자마커를 이용해 동정이 완료된 들잔디와 갯잔디 시료를FT-IR 분석에 사용하였으며, 제주도와 전라도에서 수집된미동정 잔디들을 기준라인과 비교분석하기 위해 FT-IR 분석에 사용하였다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료로부터확보된 FT-IR 스펙트럼 데이터의 PCA (principal component analysis)와 PLS-DA (partial least square discriminant analysis) 분석 결과 각 기준라인은 들잔디 및 갯잔디 종에 따라 뚜렷하게 식별되었다. 들잔디와 갯잔디 시료 사이에서 가장 큰PC loading value값을 보인 부위는 1,100 ~ 950 cm -1 였다. 이부위는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를반영하는 부위로 이 계열의 화합물의 양적, 질적 차이가 들잔디, 갯잔디의 대사체 수준 구분에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료집단에미동정된 잔디 시료 집단을 추가하여 PCA와 PLS-DA 분석한 결과, 일차적으로 들잔디와 갯잔디로 구분이 이루어졌으며 미동정 집단은 모두 들잔디 그룹내에 분포하였다. 특히, HCA (hierarchical clustering analysis) dendrogram 분석 결과에서 동정 및 미동정 들잔디 시료들은 모두 수집지 특성에따라 국내 국립공원의 고산지대와 국내 섬지역 해안가의저지대로 별도의 소그룹을 형성하였다. 따라서, 본 연구 결과에서 확립된 FT-IR 스펙트럼 분석법은 한국 전역에 자생하는 들잔디와 갯잔디의 신속한 종 식별뿐만 아니라 수집지역의 특성에 따라 대사체 수준에서의 유연관계를 규명하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.

FT-IR스펙트럼 데이터의 다변량통계분석 기반 들잔디와 갯잔디의 대사체 수준 신속 식별 체계

양대화,안명숙,정옥철,송인자,고석민,전예인,강홍규,선현진,권용익,김석원,이효연,Yang, Dae-Hwa,Ahn, Myung Suk,Jeong, Ok-Cheol,Song, In-Ja,Ko, Suk-Min,Jeon, Ye-In,Kang, Hong-Gyu,Sun, Hyeon-Jin,Kwon, Yong-Ik,Kim, Suk Weon,Lee, Hyo-Yeon 한국식물생명공학회 2016 식물생명공학회지 Vol.43 No.2

본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼 분석을 통해 한국에서 자생하는 Zoysia 속인 들잔디(Zoysia japonica)와 갯잔디(Zoysia sinica)의 전세포추출 시료로부터 대사체 수준에서 신속한 식별체계를 확립하고자 하였다. 이를 위해 기준라인으로 분자마커를 이용해 동정이 완료된 들잔디와 갯잔디 시료를 FT-IR 분석에 사용하였으며, 제주도와 전라도에서 수집된 미동정 잔디들을 기준라인과 비교분석하기 위해 FT-IR 분석에 사용하였다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료로부터 확보된 FT-IR 스펙트럼 데이터의 PCA (principal component analysis)와 PLS-DA (partial least square discriminant analysis) 분석 결과 각 기준라인은 들잔디 및 갯잔디 종에 따라 뚜렷하게 식별되었다. 들잔디와 갯잔디 시료 사이에서 가장 큰 PC loading value값을 보인 부위는 $1,100{\sim}950cm^{-1}$였다. 이 부위는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 반영하는 부위로 이 계열의 화합물의 양적, 질적 차이가 들잔디, 갯잔디의 대사체 수준 구분에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료집단에 미동정된 잔디 시료 집단을 추가하여 PCA와 PLS-DA 분석한 결과, 일차적으로 들잔디와 갯잔디로 구분이 이루어졌으며 미동정 집단은 모두 들잔디 그룹내에 분포하였다. 특히, HCA (hierarchical clustering analysis) dendrogram 분석 결과에서 동정 및 미동정 들잔디 시료들은 모두 수집지 특성에 따라 국내 국립공원의 고산지대와 국내 섬지역 해안가의 저지대로 별도의 소그룹을 형성하였다. 따라서, 본 연구 결과에서 확립된 FT-IR 스펙트럼 분석법은 한국 전역에 자생하는 들잔디와 갯잔디의 신속한 종 식별뿐만 아니라 수집 지역의 특성에 따라 대사체 수준에서의 유연관계를 규명하는데 활용 가능할 것으로 기대된다. This study aims to establish a system for the rapid discrimination of Zoysia species using metabolite fingerprinting of FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis. Whole cell extracts from leaves of 19 identified Zoysia japonica, 6 identified Zoysia sinica, and 38 different unidentified Zoysia species were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). PCA (principle component analysis) and PLS-DA (partial least square discriminant analysis) from FT-IR spectral data successfully divided the 25 identified turf grasses into two groups, representing good agreement with species identification using molecular markers. PC (principal component) loading values show that the $1,100{\sim}950cm^{-1}$ region of the FT-IR spectra are important for the discrimination of Zoysia species. A dendrogram based on hierarchical clustering analysis (HCA) from the PCA and PLS-DA data of turf grasses showed that turf grass samples were divided into Zoysia japonica and Zoysia sinica in a species-dependent manner. PCA and PLS-DA from FT-IR spectral data of Zoysia species identified and unidentified by molecular markers successfully divided the 49 turf grasses into Z. japonica and Z. sinica. In particular, PLS-DA and the HCA dendrogram could mostly discriminate the 47 Z. japonica grasses into two groups depending on their origins (mountainous areas and island area). Considering these results, we suggest that FT-IR fingerprinting combined with multivariate analysis could be applied to discriminate between Zoysia species as well as their geographical origins of various Zoysia species.

FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석을 이용한 곶감의 원산지 및 품종 식별

허설혜(Suel Hye Hur),김석원(Suk Weon Kim),민병환(Byung Whan Min) 한국식품과학회 2015 한국식품과학회지 Vol.47 No.1

본 연구에서는 상업용 곶감의 꽃받침과 종자를 이용하여 대사체 수준에서의 원산지와 품종 식별 체계를 확립하였다. 실험에 이용된 곶감 시료는 국내산 곶감 함안수시(Hamansusi), 예천고종시(Yecheongojongsi), 산청단성시(Sancheongdanseongsi), 그리고 논산월하시(Nonsanwalhasi) 4개 품종과 국내에서 판매되고 있는 중국산 곶감 2개 종류의 꽃받침과 종자를 사용하였으며, 꽃받침과 종자 시료의 전세포 추출물로부터 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량 통계분석(PCA, PLS-DA)을 실시하였다. 이 결과 국내산 곶감 4품종과 중국산 곶감 2종류가 두 그룹으로 확연히 나뉘어지는 것을 확인할 수 있었다. 상업용 곶감의 꽃받침을 PLS regression을 실시한 결과 국내산과 중국산 곶감을 100% 예측할 수 있었다. 또한 곶감 종자를 이용하여 품종 식별한 결과 각 4개의 그룹으로 나뉘어지는 것을 확인할 수 있었으며, PLS regression을 실시한 결과 약 86%의 정확도로 품종 식별이 가능함을 알 수 있었다. FT-IR 스펙트럼 분석의 간편성과 신속성을 고려할때, 본 연구 결과는 상업용 곶감에 대한 원산지나 품종 식별의 신속한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 더 나아가 본 기술을 이용하여 다른 농산물의 원산지 또는 품종 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. This study aimed to establish a rapid system for discriminating the cultivation origins and cultivars of dry persimmons, using metabolite fingerprinting by Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy combined with multivariate analysis. Whole-cell extracts from the sepals of four Korean cultivars and two different Chinese dry persimmons were subjected to FT-IR spectroscopy. Principle component analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PLSDA) of the FT-IR spectral data successfully discriminated six dry persimmons into two groups depending on their cultivation origins. Principal component loading values showed that the 1750-1420 and 1190-950 cm<SUP>?1</SUP> regions of the FTIR spectra were significantly important for the discrimination of cultivation origins. The accuracy of prediction of the cultivation origins and cultivars by PLS regression was 100% (p<0.01) and 85.9% (p<0.05), respectively. These results clearly show that metabolic fingerprinting of FT-IR spectra can be applied for rapid discrimination of the cultivation origins and cultivars of commercial dry persimmons.

FT-IR 스펙트럼 다변량통계분석을 이용한 파파야(Carica papaya L.)의 생육온도 변화에 따른 대사체 수준 식별

정영빈,김천환,임찬규,김성철,송관정,송승엽 한국국제농업개발학회 2019 韓國國際農業開發學會誌 Vol.31 No.4

본 연구는 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량통계분석을 이용하여 생육 온도변화에 따른 파파야(Carica papaya L.)의 대사체 수준 식별을 통해 기후 변화에 대응하여 작물의육종 연구의 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다. 2. 파파야 품종은 1700–1500, 1500–1300, 1100–950 cm-1부위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 FT-IR 스펙트럼상에서 나타났다. FT-IR 스펙트럼의 1700–1500 cm-1부위는 주로Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 나타내고, 1500–1300 cm-1부위는phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보가 반영이 되고, 1100–950 cm-1부위는 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물들이 질적, 양적 정보가 반영되는 부위이다. 3. PCA score plot 상측으로부터 +0oC(A)에서 +4oC(C)로변화하는 것을 볼 수 있다. (A) 그룹은 주로 현재 기온에서재배되는 파파야가 분포되면서 그룹을 형성하고 있고, (B) 그룹은 평년 기온에서 +2oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 또한, (C) 그룹은 (B) 그룹에서+2oC, 평년 기온에서 +4oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석보다 생육온도에 따른그룹 간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 파파야 생육온도에 따른 대사체 수준 식별 기술은 파파야의 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 신품종개발 가속화에 기여할 수 있을 것으로 예상된다. To determine whether FT-IR spectral analysis based on multivariate analysis for whole cell extracts can be used to discriminate papaya at metabolic level. FT-IR spectral data from leaves were analyzed by principal component analysis (PCA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA) and hierarchical clustering analysis (HCA). FT-IR spectra confirmed typical spectral differences between the frequency regions of 1,700–1,500, 1,500–1,300 and 1,100-950 cm-1, respectively. These spectral regions were reflecting the quantitative and qualitative variations of amide I, II from amino acids and proteins (1,700–1,500 cm-1), phosphodiester groups from nucleic acid and phospholipid (1,500– 1,300 cm-1) and carbohydrate compounds (1,100-950 cm-1). The result of PCA analysis showed that papaya leaves could be separated into clusters depending on different growth temperature. In this case, showed discrimination confirmed according to metabolite content of growth condition from papaya. And PLS-DA analysis also showed more clear discrimination pattern than PCA result. Furthermore, these metabolic discrimination systems could be applied for rapid selection and classification of useful papaya cultivars.

적외선 분광스펙트럼 및 기체크로마토그라피 분석 데이터의 다변량 통계분석을 이용한 대두 종자 지방산 함량예측

안명숙,지은이,송승엽,안준우,정원중,민성란,김석원 한국식물생명공학회 2015 식물생명공학회지 Vol.42 No.1

The aim of this study was to investigate whetherfourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy can beapplied to simultaneous determination of fatty acids contentsin different soybean cultivars. Total 153 lines of soybean(Glycine max Merrill) were examined by FT-IR spectroscopy. Quantification of fatty acids from the soybean lines wasconfirmed by quantitative gas chromatography (GC) analysis. The quantitative spectral variation among different soybeanlines was observed in the amide bond region (1,700 ~ 1,500cm-1), phosphodiester groups (1,500 ~ 1,300 cm-1) and sugarregion (1,200 ~ 1,000 cm-1) of FT-IR spectra. The quantitativeprediction modeling of 5 individual fatty acids contents (palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid, linolenicacid) from soybean lines were established using partial leastsquare regression algorithm from FT-IR spectra. In crossvalidation, there were high correlations (R2≥0.97) betweenpredicted content of 5 individual fatty acids by PLS regressionmodeling from FT-IR spectra and measured content by GC. In external validation, palmitic acid (R2=0.8002), oleic acid(R2=0.8909) and linoleic acid (R2=0.815) were predictedwith good accuracy, while prediction for stearic acid (R2=0.4598), linolenic acid (R2=0.6868) had relatively loweraccuracy. These results clearly show that FT-IR spectracombined with multivariate analysis can be used to accuratelypredict fatty acids contents in soybean lines. Therefore, wesuggest that the PLS prediction system for fatty acid contentsusing FT-IR analysis could be applied as a rapid and highthroughput screening tool for the breeding for modified Fattyacid composition in soybean and contribute to acceleratingthe conventional breeding.

Carbohydrate and lipid spectroscopic molecular structures of different alfalfa hay and their relationship with nutrient availability in ruminants

Yari, Mojtaba,Valizadeh, Reza,Nnaserian, Abbas Ali,Jonker, Arjan,Yu, Peiqiang Asian Australasian Association of Animal Productio 2017 Animal Bioscience Vol.30 No.11

Objective: This study was conducted to determine molecular structures related to carbohydrates and lipid in alfalfa hay cut at early bud, late bud and early flower and in the afternoon and next morning using Fourier transform infrared spectroscopy (FT/IR) and to determine their relationship with alfalfa hay nutrient profile and availability in ruminants. Methods: Chemical composition analysis, carbohydrate fractionation, in situ ruminal degradability, and DVE/OEB model were used to measure nutrient profile and availability of alfalfa hay. Univariate analysis, hierarchical cluster analysis (CLA) and principal components analysis (PCA) were conducted to identify FT/IR spectra differences. Results: The FT/IR non-structural carbohydrate (NSCHO) to total carbohydrates and NSCHO to structural carbohydrate ratios decreased (p<0.05), while lignin to NSCHO and lipid CH3 symmetric to CH2 symmetric ratios increased with advancing maturity (p<0.05). The FT/IR spectra related to structural carbohydrates, lignin and lipids were distinguished for alfalfa hay at three maturities by PCA and CLA, while FT/IR molecular structures related to carbohydrates and lipids were similar between alfalfa hay cut in the morning and afternoon when analyzed by PCA and CLA analysis. Positive correlations were found for FT/IR NSCHO to total carbohydrate and NSCHO to structural carbohydrate ratios with non-fiber carbohydrate (by wet chemistry), ruminal fast and intermediately degradable carbohydrate fractions and total ruminal degradability of carbohydrates and predicted intestinal nutrient availability in dairy cows ($r{\geq}0.60$; p<0.05) whereas FT/IR lignin to NSCHO and CH3 to CH2 symmetric stretching ratio had negative correlation with predicted ruminal and intestinal nutrient availability of alfalfa hay in dairy cows ($r{\geq}-0.60$; p<0.05). Conclusion: FT/IR carbohydrate and lipid molecular structures in alfalfa hay changed with advancing maturity from early bud to early flower, but not during the day, and these molecular structures correlated with predicted nutrient supply of alfalfa hay in ruminants.

IBA 및 elicitor 처리에 따른 백수오 기내 생산 부정근 및 표준품의 FT-IR 스펙트럼 기반 대사체 비교 분석

안명숙,소은진,지은이,최소연,박상언,문병철,강영민,민성란,김석원,Ahn, Myung Suk,So, Eun Jin,Jie, Eun Yee,Choi, So Yeon,Park, Sang Un,Moon, Byeong Cheol,Kang, Young Min,Min, Sung Ran,Kim, Suk Weon 한국식물생명공학회 2018 식물생명공학회지 Vol.45 No.3

한약자원 약용부위와 대사체 수준에서 동등성이 규명된다면 식물조직배양을 통한 약용자원의 대량증식은 한약자원 약용부위의 보다 안전하고, 지속적인 대체 공급수단으로 활용이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 기원 검증이 이루어진 백수오 약용부위와 동일조직에서 유래된 부정근으로부터 전세포추출물의 FT-IR스펙트럼 분석을 통해 대사체 수준에서의 동등성을 비교분석함으로써 한약자원 약용부위의 대체 공급수단으로 활용 가능성을 검증하고자 하였다. 식물생장조절제인 IBA 농도별 백수오 부정근의 생장률 분석 결과 5 mg/L IBA 첨가 배지에서 백수오 부정근 증식이 가장 우수하였다. SA 처리의 경우 처리 농도가 증가함에도 불구하고 백수오 부정근의 생장에는 차이가 없었지만, MeJA 처리시 농도가 높아질수록 부정근이 갈변되고 생장이 감소하였다. Elicitor 처리된 백수오 부정근 및 표준 약용부위 시료로부터 FT-IR 스펙트럼 데이터의 PCA 와 PLS-DA 분석결과 $400{\mu}M$ MeJA를 제외한 모든 처리구에서 백수오 기내 생산 부정근과 표준 약용부위 시료들 사이에서 전체 대사체 패턴이 매우 유사함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 확립된 FT-IR 스펙트럼기반 다변량통계분석 기술은 다양한 한약자원 약용부위 시료들의 대사체 수준 동등성을 신속하게 식별하는 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. To determine whether metabolite fingerprinting for whole cell extracts based on Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) can be used to discriminate and compare metabolic equivalence, standard medicinal parts of Cynanchum wilfordii (Maxim.) Hemsl. and their adventitious roots were subjected to FT-IR. The principal component analysis (PCA) and partial least square discriminant analysis (PLS-DA) from FT-IR spectral data showed that whole metabolic pattern from the adventitious root of Cynanchum wilfordii was highly similar to its standard medicinal parts. These results clearly showed that mass proliferation of adventitious roots could be applied for the novel supply of standard medicinal parts of medicinal plants. Furthermore, FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis established in this study could be applied as an alternative tool for discriminating of whole metabolic equivalence from standard medicinal parts. Thus, it is proposed that these metabolic discrimination systems from the adventitious root of Cynanchum wilfordii could be applied for metabolic standardization of in vitro grown Cynanchum wilfordii.

Rapid Prediction of Amylose Content of Polished Rice by Fourier Transform Near-Infrared Spectroscopy

Jin-Cheol Lee,Yeon-Hee Yoon,Sun-Min Kim,Byong-Sik Pyo,Fu-hung Hsieh,Hak-Jin Kim,Jong-Bang Eun 한국식품과학회 2007 Food Science and Biotechnology Vol.16 No.3

Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy and partial least squares (PLS) regression were used to predict the amylose content of polished rice. Spectral reflectance data in a wavelength range of 1,000 to 2,500 nm were obtained with a commercial spectrophotometer for 60 different varieties of Korean rice. For a comparison of this spectroscopic method to a standard chemical analysis, the amylose contents of the tested rice samples were determined by the iodine-blue colorimetric method. The hughest correlation for the amylose (R2=0.94, standard error of prediction=0.20% amylose content) was obtained when using the FT_NIR spectrum data pre-treated with normalization, the first derivative, smoothing, and scattering correction.

FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 다변량통계분석기법을 이용한 커피의 대사체 수준 품종 분류

김천환 ( Chun Hwan Kim ),정영빈 ( Young Bin Jung ),임찬규 ( Chan Kyu Lim ),김성철 ( Seong Chel Kim ),송승엽 ( Seung Yeob Song ) 한국국제농업개발학회 2018 韓國國際農業開發學會誌 Vol.30 No.2

FT-IR spectral analysis based on multivariate analysis can be used to discriminate between coffee (C. arabica) plants leaf. Whole cell extracts can be used to leaves eight coffee plants and the metabolic level was subjected to Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy. FT-IR spectral data from leaves were analyzed by PCA (principal component analysis), PLS-DA (partial least square discriminant analysis) and HCA (hierarchical clustering analysis). FT-IR spectrum confirmed differences between the frequency regions of 1,700-1,500, 1,500-1,300 and 1,100-950 cm^-1, respectively. These spectral regions reflect the quantitative and qualitative variations of amide I, II from 1,700-1,500cm^-1 (amino acids and proteins), phosphodiester groups from 1,500-1,300cm^-1 (nucleic acid and phospholipid) and 1,100-950cm^-1 (carbohydrate compounds). PCA revealed separate clusters that corresponded to similar species relationship. And PLS-DA showed similar species classification of coffee (C. arabica). Thus, PCA and PLS-DA could be used to the the distinction between coffee species with different metabolite contents. This study, these metabolic discrimination systems could be used for the rapid selection and classification of useful coffee cultivars.

A comparison of ATR-FTIR and Raman spectroscopy for the non-destructive examination of terpenoids in medicinal plants essential oils

Rahul Joshi,Sushma Kholiya,Himanshu Pandey,Ritu Joshi,Omia Emmanuel,Ameeta Tewari,김태현,조병관 충남대학교 농업과학연구소 2023 Korean Journal of Agricultural Science Vol.50 No.4

Terpenoids, also referred to as terpenes, are a large family of naturally occurring chemical compounds present in the essential oils extracted from medicinal plants. In this study, a nondestructive methodology was created by combining ATR-FT-IR (attenuated total reflectance- Fourier transform infrared), and Raman spectroscopy for the terpenoids assessment in medicinal plants essential oils from ten different geographical locations. Partial least squares regression (PLSR) and support vector regression (SVR) were used as machine learning methodologies. However, a deep learning based model called as one-dimensional convolutional neural network (1D CNN) were also developed for models comparison. With a correlation coefficient (R2) of 0.999 and a lowest RMSEP (root mean squared error of prediction) of 0.006% for the prediction datasets, the SVR model created for FT-IR spectral data outperformed both the PLSR and 1 D CNN models. On the other hand, for the classification of essential oils derived from plants collected from various geographical regions, the created SVM (support vector machine) classification model for Raman spectroscopic data obtained an overall classification accuracy of 0.997% which was superior than the FT-IR (0.986%) data. Based on the results we propose that FT-IR spectroscopy, when coupled with the SVR model, has a significant potential for the non-destructive identification of terpenoids in essential oils compared with destructive chemical analysis methods.