~ 계량화학에 기초한 농림수산물의 필드 해석을 목표로 ~

이화학연구소 환경자원과학연구센터 환경대사분석연구팀의 연구그룹은 다양한 분석기기를 이용하여 해조류의 성분이 계절변동에 동조하여 변화하는 현상을 종합적으로 파악하여 각 계측 데이터를 통합적으로 해석 및 평가하는 방법을 구축하였다.

생물을 구성하는 다양한 생물학적 정보는 서식환경 등에 의해 변화한다. 먹의 맛 및 영양가가 지역 및 수확시기에 따라 다른 것이 그 대표적인 예이다.

 

이것은 육상식물뿐만 아니라 미네랄이 풍부한 해조류에도 해당된다. 해조류에 포함된 화학성분은 식량 및 사료, 비료, 재료, 정제화학제품 등에 폭넓게 이용되고 있다.

 

또한 다당류에는 금속을 흡착하는 성질이 있기 때문에 수질정화 등에서 주목을 받고 있다.

최근 생물에 포함된 성분변화 메커니즘을 통합적으로 이해하는 대사체학(metabolomics) 연구가 주목을 받고 있다.

 

그러나 해조류는 육상식물과 비교하여 대사체학 연구는 많이 진행되지 않았다. 그것은 해조류를 둘러싼 수권환경과 각 성분의 변화가 복잡하게 뒤얽혀 단순한 관계성으로 간주할 수 없기 때문이다.

 

해조류의 대사체학 연구를 수행하기 위해서는 복잡계를 종합적으로 평가하는 방법의 확립이 필요하다. 그러나 복잡계를 종합적으로 평가하기 위해서는 기존 대사체학 연구에서 중요하다고 하는 저분자 대사물뿐만 아니라 다당류와 같이 고분자 성분 및 미네랄 분석정보도 추출할 필요가 있다.

 

또한 이러한 것들을 상대적인 관계를 통합적으로 해석할 필요가 있다. 그런데 개별적으로 계측한 데이터를 통합하기 위한 데이터 처리기술 및 목적물질을 정하지 않은 논-타킷(non-target) 분석에 기초하여 종합적으로 생물을 평가하는 계량화학적인 접근은 개발되어 있지 않다.

연구팀은 다른 복수의 계측 데이터를 통합적으로 해석하기 위한 데이터 전처리 기술을 구축하고, 계량화학적 해석에 의해 톳(hijiki) 성분인 미네랄 및 다당류의 특징과 관계성을 종합적으로 평가하는 방법의 확립을 목표로 하였다.

연구팀이 시료로 이용한 천연 톳은 고아지로만(小網代)에서 1년간에 걸쳐 정기적으로 채집되었다. 채집된 톳의 유기성분(다당류)은 핵자기공명법(NMR, nuclear magnetic resonance), 푸리에 변환 적외분광법(FT-IR, Fourier transform infrared spectroscopy), 열중량 시차열 분석(TG-DTA, Thermo Gravimetric and Differential Thermal Analyzer)법, 전자동 원소분석장치(CHNS/O analyzer), 동위원소비 질량분석법(IR-MS, isotopic ratio mass spectrometry)을 이용하여 계측되었고, 무기성분(미네랄)은 유도결합플라즈마발광분석법(ICP-OES, (Optical Emission Spectroscopy - Atomic Emission Spectroscopy)을 이용하여 계측되었다.

 

각각의 계측 데이터에는 파형 피크 중에 복수의 신호가 혼합되어 있기 때문에 그대로 통합 해석을 수행하는 것은 곤란하다. 그래서 다변량 스펙트럼 해석(MCR-ALS, multivariate curve resolution-alternating least squares)법을 이용하여 각각의 데이터 순성분의 피크만을 추정하였다.

 

그리고 다른 복수의 측정 데이터를 하나의 데이터로 통합하여 계량화학적 해석을 수행함으로써 각 성분의 특징 및 관계성을 종합적으로 측정하였다.

다음으로 통합 데이터에 대해 주성분 분석과 자기조직화 맵을 수행하여 전체적인 특징을 찾았다. 그 결과 주성분 분석에 의해 계절 중에서 특징이 있는 시기 및 성분을 종합적으로 해석할 수 있었다.

 

또한 자기조직화 맵은 각 성분의 유사도에 대응하여 주기적으로 맵핑이 가능하기 때문에 각 성분이 계절변동에 동조하여 변화한다는 것을 확인할 수 있었다.

 

그리고 각 성분의 관계성을 종합적으로 탐색하기 위한 상관계수를 계산하였다. 일반적으로 상관계수는 수치의 대소를 색의 진하고 옅음으로 표현하는 히트맵(heat map)으로 시각화되어 해석되지만, 이번과 같이 복잡한 관계성을 나타내는 데는 적합하지 않다.

 

그래서 직접적으로 가까운 관계성을 보기 위해 상관계수가 높은 것만을 추출하여 상관 네트워크도를 작성하여 복잡한 관계성을 종합적으로 탐색하였다.