SCOPUS
SCIE
Compound-specific δ<sup>13</sup>C and δ<sup>15</sup>N analyses of fatty acids and amino acids for discrimination of organic, pesticide-free, and conventional rice (<i>Oryza sativa</i> L.)
저자
Chung, Ill-Min ; Kim, Jae-Kwang ; An, Yeon-Ju ; Kwon, Chang ; Kim, So-Yeon ; Yang, Yu-Jin ; Yarnes, Christopher T. ; Chi, Hee-Youn ; Kim, Seung-Hyun
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
-주제어
등재정보
SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
305-314(10쪽)
제공처
<P><B>Abstract</B></P> <P>Herein, we improve the procedure for organic rice authentication using compound-specific δ<SUP>13</SUP>C and δ<SUP>15</SUP>N analyses of fatty acids and amino acids, addressing the increasing demand for accurate methods to confirm organic authenticity. Organic rice (OR) and pesticide-free rice (PFR) featured higher values of δ<SUP>15</SUP>N<SUB>bulk</SUB> than conventional rice (CR), whereas the corresponding differences between OR and PFR were insignificant. Additionally, OR, PFR, and CR could be discriminated based on some δ<SUP>13</SUP>C<SUB>amino-acid</SUB> and δ<SUP>15</SUP>N<SUB>amino-acid</SUB> values. δ<SUP>13</SUP>C<SUB>bulk</SUB> was correlated with most δ<SUP>13</SUP>C<SUB>fatty-acid</SUB> (<I>r</I> ≥ 0.596) values, and δ<SUP>15</SUP>N<SUB>bulk</SUB> was strongly correlated with most δ<SUP>15</SUP>N<SUB>amino-acid</SUB> (<I>r</I> ≥ 0.834) values. The first component in the orthogonal projection to latent structure-discriminant analysis model allowed for a clear separation between OR and PFR, and good predictability (<I>Q</I> <SUP>2</SUP> <I>Y</I> = 0.506). Thus, the present study improves the reliability of organic authentication when bulk stable isotope ratio analysis alone is insufficient for the accurate discrimination of OR, PFR, and CR.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> This work focuses on the detection of incorrect or fraudulent organic rice labeling. </LI> <LI> Compound-specific isotope analysis was employed for organic rice authentication. </LI> <LI> Best results were achieved by OPLS-DA combined with δ<SUP>13</SUP>C/δ<SUP>15</SUP>N amino acid analysis. </LI> <LI> δ<SUP>13</SUP>C<SUB>lysine</SUB> was identified as the greatest contributor (VIP > 1) for all OPLS-DA models. </LI> </UL> </P>
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