상엽은 뽕나무 잎을 건조한 약재로서 항염증, 항당뇨, 미백, 항산화, 항박테리아, 항알러지 및 면역조절 등과 같은 여러 가지 약리작용을 하는 것으로 알려져 있으나 항비만 효능에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 상엽 에탄올 추출물(ethanol extracts of Mori Folium, EEMF)이 유발하는 항비만 효능을 확인하기 위하여 3T3-L1 지방전구세포가 지방세포로 분화되는 과정에서 EEMF가 어떠한 영향을 미치는 지를 조사하였다. 3T3-L1 지방전구세포의 분화유도 시 EEMF를 처리하였을 경우 지방세포의 특징인 지방방울의 수 및 지방함량이 농도의 존적으로 감소하였으며, triglyceride의 생성도 억제되는 것으로 나타났다. 또한 EEMF는 pro-adipogenic transcription factors인 SREBP-1c, $PPAR{\gamma}$, $C/EBP{\alpha}$ 및 $C/EBP{\beta}$ 의 발현억제와 함께 adipocyte-specific genes인 aP2 및 Leptin의 발현억제도 유발하는 것으로 조사되었다. 특히 EEMF는 AMPK 및 ACC의 인산화를 억제하는 것으로 나타났지만 AMPK 억제제인 compound C를 이용하여 AMPK의 활성을 억제하였을 경우 EEMF에 의하여 유발되는 pro-adipogenic transcription factors 및 adipocyte-specific genes의 억제현상이 회복되었다. 이상의 결과에서 EEMF가 유발하는 adipogenesis의 억제는 AMPK signaling pathway의 활성화를 통하여 유발된다는 것을 알 수 있었으며, 추가적인 연구를 통하여 상엽에 함유되어 있는 유효성분에 대한 분석이 필요할 것으로 생각된다.
우리나라에서 건제품(乾製品)으로 많이 이용되고 있는 갈치와 가자미의 건조(乾燥) 및 저장시(貯藏時) 일어나는 지질(脂質) 및 산화지질(酸化脂質)과 단백질(蛋白質)과의 반응(反應)이 이들 어육(魚肉)의 in vitro protein digestibility저하(低下)에 미치는 영향과 이에 수반되는 available lysine의 불용화(不溶化) 및 효소(酵素) 불소화성(不消化性) 물질(物質) 생성(生成) 정도의 변화를 실험한 결과는 다음과 같다. 가자미 및 갈치 생시료(生試料)의 소화율(消化率)은 87.63, 86.08%이었고, 일건(日乾), 열건시료(熱乾試料)는 건조(乾燥) 중 $1{\sim}2%$정도 저하(低下)되었으나 탈지시료(脫脂試料)는 각각 89.15, 87.15%로 증가하였다. 저장(貯藏) 중의 소화율(消化率)은 모든 시료(試料)에서 저하(低下)되었고 특히 갈치 열건시료(熱乾試料)는 78.00%로 심한 감소를 나타내었다. TIS함량은 생시료(生試料)에서 가자미, 갈치가 각각 0.88, 0.96mg/g solid이었으며, 탈지시료(脫脂試料)는 건조(乾燥) 및 저장(貯藏) 중 TIS함량의 증가가 적었고 소화율(消化率)은 높게 나타났다. VBN 및 PoV는 저장 10일에 저장초기의 2배(倍)정도로 증가하였고, 저장 30일에는 급격히 감소되었다. 갈변물질(褐變物質)의 형성은 저장기간이 증가함에 따라 증가되었다. 가자미 및 갈치 지질(脂質)의 주요(主要) 구성지방산(構成脂肪酸)은 $C_{18:1},\;C_{16:0},\;C_{22:6}\;C_{16:1}$등이었으며 총불포화지방산(總不飽和脂肪酸)함량은 가자미 79.2%, 갈치 67.8%이었고 저장 중 포화지방산(飽和脂肪酸)이 증가하고 불포화지방산(不飽和脂肪酸)이 감소하는 경향을 보였다. Available lysine은 갈치가 가자미보다 많았으며 저장 30일에는 저장초기량의 8.23%가 각각 손실되었다. 이상에서 수산단백식품(水産蛋白食品)은 건조(乾燥) 저장(貯藏) 중 산화지질(酸化脂質)과의 반응(反應)으로 단백질(蛋白質)의 양적(量的) 손실(損失)을 초래하였고, 비효소(非酵素)적 갈변(褐變), 지질일단백질(脂質一蛋白質)의 불용성(不溶性) 복합체(複合體) 형성(形成), available lysine의 불용화(不溶化), TIS의 생성(生成), 어육(魚肉)내의 구성지방산(構成脂肪酸)과 아미노산의 변화(變化)로 in vitro protein digestibility 저하(低下)를 비롯하여 어육(魚肉)의 갈변(褐變), 풍미손상(風味損傷) 및 영양가손실(營養價損失)등의 어육(魚肉)의 품질저하(品質低下)를 초래하는 주요인(主要因)으로 분석되었다.
감자 6품종인 수미(SP), 대서(AT), 하령(HR), 고운(GU), 홍영(HY), 자영(JY)을 대상으로, 해발고도별로 재배환경이 다른 강릉(E1), 진부(E2), 대관령(E3) 지역에서 2012년과 2013년 재배하여 괴경 수량성과 글리코알카로이드(PGA) 함량을 평가하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 품종 고유의 유전형(G)과 재배환경(E)과의 상호작용($G{\times}E$)을 거쳐 발현되므로 본 연구에서는 AMMI 모델과 GGE biplot 분석을 통해 지역별 수량성과 PGA 함량 변화 양상을 검토하였다. 1. 감자 수량은 재배환경과 상호작용이 차지하는 비율이 높고, PGA 함량은 유전형(품종)의 효과가 차지하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 2. 지역별로 높은 수량을 나타내는데 적합한 품종으로 강릉에서 '수미', 진부에서 '고운', 대관령 에서 '하령'이었으며, 수량이 높으면서 생산 안정성을 보인 품종은 수미였다. 3. 지역별로 높은 PGA 함량을 보이는 품종으로 강릉에서 '하령', 진부에서 '대서', 대관령에서 '수미'이었으며, PGA 함량이 낮으면서 재배환경에 영향을 덜 받는 안정성이 뛰어난 품종은 '고운'이었다. 4. 감자 품종의 양적 농업 형질인 수량은 재배환경에 따라 차이를 보였으며, PGA 함량은 품종 고유의 형질 차이에 의해 다르게 나타났다. 5. 감자의 수량성을 확보하기 위해서는 재배 적지의 선정이 중요하고, PGA 함량을 낮추기 위해서는 저함유 품종 개발이 선행되어야 한다고 판단되었다.
농촌진흥청에서 개발한 유용미생물 Kluyvera sp. CL-2 처리효과를 검증하기 위하여 수박에 미생물 배양액을 7일 간격으로 2회, 5회 관주처리하여 처리 전 후의 토양 이화학성 변화를 관찰하였고, 또한 미생물 처리 후 수확기의 수박 생육특성 및 유리당 함량을 비교하였다. Kluyvera sp. CL-2 배양액을 $1.0{\times}10^6cfu\;mL^{-1}$로 7일 간격 본포에 2회, 5회 관주처리 한 결과, 산도와 Ca, Mg은 모든 처리구에서 감소하는 경향을 보였으며 유기물은 모든 처리구에서 증가하였다. EC와 K는 유의적인 차이가 없었으며, 유효인산은 무처리구 대비 미생물 처리구에서 유의하게 증가하였다. 수확 직후의 수량, 엽장, 과중, 과장, 과폭, 과피두께는 미생물 처리구와 무처리구 간의 차이가 없었으나, 과폭은 유의적으로 증가하여 2회 처리구는 11.6%, 5회 처리구는 26.2% 증가하였다. 수박의 수확기 유리당 함량을 분석한 결과 sucrose는 모든 처리구에서 차이가 없었으나, fructose와 glucose의 함량은 무처리구 대비 미생물 처리구에서 증가하는 것으로 나타났다. Glucose함량은 2회 처리구가 무처리구 대비 13.8%, 5회 처리구는 12.8% 증가하여 미생물 처리횟수 간의 차이는 없었으나, fructose함량은 2회 처리구 14.6%, 5회 처리구에서는 39.8% 증가하여 미생물처리 횟수 증가에 따른 유의수준의 fructose 함량 증진 효과가 확인되어 Kluyvera sp. CL-2의 처리가 수박의 당도를 향상시키는 경과를 보였다.
해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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