검색
검색 팝업 닫기

Ex) Article Title, Author, Keywords

JKFN Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition



Online ISSN 2288-5978

Article

home All Articles View

Article

Split Viewer

Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition 2022; 51(10): 1048-1055

Published online October 31, 2022 https://doi.org/10.3746/jkfn.2022.51.10.1048

Copyright © The Korean Society of Food Science and Nutrition.

Comparison of Physicochemical Properties of Seed Protein in Soybean Cultivars

Hyun-Joo Kim1 , Jung Hyun Seo2, Dong Jae Won3, Narae Han1, Jin Young Lee1, Mihyang Kim1, Yu-Young Lee1, and Moon Seok Kang1

1Department of Central Area Crop Science and 2Department of Southern Area Crop Science,
National Institute of Crop Science, Rural Development Administration
3National Institute of Fisheries Science

Correspondence to:Hyun-Joo Kim, Department of Central Area Crop Science, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration, 54, Seohoro, Gweonseon-gu, Suwon, Gyeonggi 16613, Korea, E-mail: tlrtod@korea.kr

Received: May 19, 2022; Revised: June 27, 2022; Accepted: July 4, 2022

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

This study investigated and compared the protein properties of different cultivars of soybean. The cultivars of soybean examined were Daewonkong (DWK), Miso (MS), Seonpung (SP), Saedanbaek (SDB), and Cheongja5ho (CJ5). The yield of protein extraction was the lowest in DWK (32.56%), followed sequentially by MS (40.79%), SP (44.68%), SDB (45.03%), and CJ5 (45.48%). The in vitro digestibility of SDB was the highest (88.19%). Analysis of the protein molecular weight pattern of the soybean cultivars using SDS-PAGE revealed that SDB differed from other cultivars in the ranges 0∼75 kD, 25∼37 kD, and 15∼20 kD. The β-conglycinin content of CJ5 was the highest (126.64 mg/g), whereas maximum glycinin content was obtained in the SDB cultivars (130.75 mg/g). The ratio of 11S/7S was highest in CJ5 (1.11) and the lowest in MS (0.61). The overall amino acid composition also showed a proportional tendency with the crude protein results. Compared to other cultivars, both SDB and MS showed a significantly higher composition of all essential amino acids, except for methionine. A similar trend was observed for non-essential amino acid contents of SDB and MS, showing high composition of glutamic acid, aspartic acid, and arginine. Considering the functional characteristics of SDB and MS, we propose that these cultivars have great potential value as materials to be used in the protein product industry.

Keywords: soybean, protein, cultivars, characteristics

우리나라 국민의 식생활 소비 형태는 가족형태, 경제 산업, 사회문화적 요인 등에 따라 다양한 변화가 있었다. 1970년대에는 밥과 채소류 등과 같은 형태가 주를 이룬 반면, 1990년대 이후에는 식육 육가공품, 유가공품 등 육식 위주의 생활 패턴으로 변화하였다. 이러한 패턴은 국내뿐 아니라 전 세계에서도 유사하게 나타나고 있다(You 등, 2020). 식량농업기구(FAO)에서 발표된 자료에 따르면 육류 소비가 2030년에 1인당 연간 100 kg으로 증가할 것으로 예측하였고(Bruinsma, 2017), 국내 식육 소비량의 경우 1980년 1인당 11.3 kg에서 2021년 1인당 51 kg까지 지속적으로 증가하고 있다(Park, 2021). 그러나 최근 축산업은 조류인플루엔자, 구제역, 아프리카돼지열병 등 다양한 전염병 유행으로 인해 사회문제로 대두되고 있다. 축산에서의 동물성 단백질원 생산과정에서 발생하는 분뇨 및 폐수로 인한 환경오염도 심각한 실정이다(Yong 등, 2021). 이러한 문제로 인하여 미래 식량원으로서 대체 단백질 기술 개발의 필요성이 점차 높아지고 있다(Nam, 2019). 현재까지 알려진 대체 단백질 제조에 사용되는 주원료는 콩 및 완두 단백질, 글루텐 등이며, 최근에는 곤충 단백질, 쌀 등 원료 범위가 넓어지고 있다(Asgar 등, 2010).

콩(Glycine max L.)은 한국을 비롯하여 아시아 지역에서 3천 년 이전부터 재배되어 왔으며, 국내에서 주요한 식량작물이다(Nishinari 등, 2014; Moon 등, 2016). 콩에는 식이섬유, 리보플라빈, 라이신, 비타민, 철, 아연, 칼슘 및 마그네슘 등 다양한 영양·기능 성분이 함유되어 있다. 특히 필수 3대 영양소 중에서 단백질이 약 40%로 높고 필수아미노산이 균형을 이루고 있어 동물성 단백질을 대체할 수 있는 것으로 보고되고 있다(Cho 등, 2015; Lee 등, 2018). 콩을 대체 단백질의 주원료로 활용하기 위해 농축 콩 단백질, 콩 뿌리혹에서 추출한 레그헤모글로빈 등을 원료에 적용하거나(Cha 등, 2020; Kim 등, 2021) 글루텐, 수분함량, 스크루 회전속도 등 압출성형 조건을 확립하여 대체육에 적용한 사례는 발표된 바 있으나(Gu와 Ryu, 2017; Park 등, 2017), 동물성 단백질에 비해 맛이나 조직감이 낮아 이를 보완하기 위한 연구가 필요하다(Lee 등, 2021). 또한 대체 단백질에 적합한 원료 선발을 위해 콩 품종별 구성아미노산, 저장단백질 조성 등 단백질 특성과 관련한 기초자료 확보가 필요한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 국산 콩의 부가가치 증진 및 소비 확대의 일환으로 대체 단백질 소재 개발을 위한 기초자료를 확보하고자 국내에서 육성한 콩 품종별로 단백질을 추출하고 이화학적 특성을 비교 분석하였다.

실험재료

본 연구에 사용된 콩은 대원콩, 미소, 새단백, 선풍, 청자5호를 사용하였다. 대원콩은 2020년에 국립식량과학원 중부작물부 시험포장(경기도 수원)에서 수확하여 이용하였고 미소, 새단백, 선풍, 청자5호는 2020년에 국립식량과학원 남부작물부 시험포장(경남 밀양)에서 생산된 종자 시료를 이용하였다.

단백질 추출

콩 단백질을 추출하기 위해 탈지과정을 진행하였다. 즉, 품종별 콩을 분쇄기(HMF-3100S, Hanil, Wonju, Korea)로 분쇄한 후 분쇄 중량에 3배의 n-hexane(w/w)을 첨가하고 실온에서 6시간 교반하였다. 교반 후 분별 깔때기에 옮겨 1시간 정치시킨 후 상층액을 분리하고 침전물을 수득한 후 24시간 건조하여 단백질 추출을 위한 시료로 활용하였다.

단백질 추출은 Cha 등(2020)의 방법을 변형하여 수행하였다. 즉, 탈지한 시료 20 g에 0.2% NaOH 용액 200 mL를 가한 다음 2시간 동안 교반하였다. 그 후 1 N HCl 용액을 이용하여 pH 4.5로 조정한 다음 30분간 교반하였다. 응고된 단백질을 8,000 rpm에서 10분간 원심분리한 후 침전물만 취하고 증류수로 수세한 후 동결건조해서 시료로 사용하였다. 동결건조한 시료 무게를 활용하여 단백질 추출 수율을 환산하였다.

단백질 소화율

콩 품종별 단백질 소화율을 megazyme kit(Megazyme, Chicago, IL, USA)을 이용하여 분석하였다. 시료 500 mg에 0.06 N HCl 19 mL를 넣고 37°C에서 300 rpm으로 60분간 반응한 다음 1.0 M tris buffer(pH 7.4)를 이용하여 각 시료를 pH 7.4로 맞추었다. Trypsin/chymotrypsin 혼합용액 200 μL를 각각의 시료에 넣고 37°C, 300 rpm에서 30분 간 반응한 후 pepsin 용액 1 mL를 가하고 같은 조건에서 60분간 반응한 후 1.0 M tris buffer(pH 7.4)를 이용하여 pH 7.4로 맞추었다. Trypsin/chymotrypsin 혼합용액 200 μL를 각각의 시료에 넣고 37°C, 300 rpm에서 4시간 반응한 후 100°C에서 10분간 처리하고 상온에서 20분간 방랭하였다. 방랭한 용액 4 mL와 40% TCA 용액 1 mL를 각 시료에 넣고 vortexing 한 후 4°C에서 16시간 반응하였다. 상등액 100 μL와 sodium acetate buffer(50 mM, pH 5.5) 900 μL를 혼합하였다. 각각의 시료 100 μL를 96-well microplate에 넣고 2% ninhydrin 용액 50 μL를 분주한 다음 포일로 plate를 감싼 후 70°C, 100 rpm에서 35분간 반응한 후 상온에서 10분간 방랭하였다. 50% 에탄올을 150 μL 분주한 다음 570 nm에서 흡광도 값을 Megazyme 사에서 제시된 calculation sheet를 이용하여 단백질 소화율을 산출하였다(Plank, 2017).

SDS-PAGE

콩 품종별로 추출한 단백질의 분자량 분포를 알아보기 위해 Sodium Dodecyl Sulfate(SDS)-PolyAcrylamide Gel Electrophoresis(PAGE)를 실시하였다. Gel은 Any kD Mini-Protean TGX Precast gel(Bio-Rad, Contra Costa, CA, USA)을 이용하였고, 각 시료는 5배 농도의 sample buffer(62.5 mM Tris-HCl, pH 6.8, 10% glycerol, 1% LDS, 0.005% bromphenol blue)와 최종 단백질 농도 3 mg/mL로 맞추어 젤에 분주하였다. 전기영동은 150 mA에서 20분간 시행하였으며 전기영동 후 gel은 coomassie blue staining solution(Bio-Rad)으로 염색한 후 콩 품종별 단백질 분자량 분포를 비교분석 하였다(Laemmli, 1970).

저장단백질 조성

콩 품종에 따른 저장 단백질 조성을 분석하기 위해 β-conglycinin과 glycinin 함량을 β-conglycinin 및 glycinin ELISA Kit(Wuhan Unibiotest Co., Ltd, Wuhan, China)을 이용하여 분석하였다. 추출한 단백질 0.3 g을 50 mL tube에 넣고 1× sample extractant 용액 30 mL를 분주한 다음 25°C에서 16시간 동안 교반한 후 4,000 rpm에서 5분간 원심분리를 하였다. 원심분리한 상등액을 취하고 1× sample dilitant 용액을 이용하여 70배 희석한 다음 96-well plate에 시료와 표준물질(β-conglycinin과 glycinin 각각 진행)을 50 μL 분주하였다. 분주한 시료에 antibody solution 50 μL를 분주한 다음 37°C에서 30분간 반응하였다. Well plate에 있는 모든 용액을 제거한 다음 1× wash solution을 300 μL 분주하고 15초 후 용액을 제거하고 건조시켰다(3회 반복). 그다음 HRP conjugate enzyme 100 μL를 각 well에 분주한 다음 37°C에서 30분간 반응한 후 동량의 chromogen solution A와 chromogen solution B 혼합용액을 100 μL 분주하고 37°C에서 15분간 반응하였다. 반응 종료 후 stop solution 50 μL를 각 well에 분주한 후 색이 노랗게 변하면 450 nm, 630 nm에서 흡광도를 측정하고, 그 값을 이용해 Wuhan Unibiotest 사에서 제시한 calculation sheet를 이용하여 β-conglycinin과 glycinin 함량을 산출하였다.

구성아미노산

콩 품종별로 추출한 단백질의 아미노산 조성을 분석하기 위해 Kim 등(2014)의 방법을 이용하였다. Glycine 등 16종의 아미노산 분석을 위하여 시료 0.5 g을 pyrex 관에 넣은 후 6 N HCl 10 mL를 첨가한 다음 N2 gas를 수 초간 불어 넣어 분해관 내부를 N2 gas로 치환한 후 밀봉하였다. 밀봉된 pyrex 관을 110°C 온도로 설정된 고온 항온기에 넣고 24시간 가수분해하였다. 가수분해가 완료된 pyrex 관을 꺼내서 실온에서 냉각하였다. 냉각된 가수분해물을 Whatman No 2. 여과지(Whatman, Maidstone, England)로 여과한 후 증류수를 이용하여 100 mL 부피를 정용하였다. 이 용액을 일정량을 취하여 MeOH로 사전에 활성화된 Seppak C18 cartridge를 이용하여 가수분해 후 남아 있는 각종 불순물을 제거한 후 아미노산 분석 시료로 이용하였다.

아미노산 분석은 전처리된 시료를 아미노산 자동분석기인 L-8800 high-speed amino acid analyser(Hitachi, Tokyo, Japan)를 이용하여 분석하였다. 아미노산 분석을 위한 이동상으로 PH1, PH2, PH3, PH4, PH-RG, R-3, C-1, ninhydrin solution, buffer solution(Fujifilm Wako Pure Chemical, Osaka, Japan)을 이용하였다. 아미노산 분석 컬럼은 ion exchange column #2622SC PF(Hitachi)를 이용하였으며 분석 시 컬럼의 온도는 50°C, reaction chamber 온도는 135°C를 유지하며 분석하였다. 아미노산 표준물질은 amino acid calibration mixture(Ajinomoto-takara, Kusatsu, Japan)를 사용하였다.

통계분석

본 시험에서 얻어진 결과는 SPSS 12.0(Statistical Package for Social Sciences, SPSS Inc., Chicago, IL, USA) program을 사용하여 각 실험군 간의 유의성을 검증한 후 Duncan’s multiple range test에 의해 실험군 간의 차이를 5% 유의수준에서 분석하였다. 콩 품종별 단백질 특성 간의 정규화 heatmap은 MetaboAnalyst 5.0(https://www.metaboanalyst.ca) 프로그램을 이용하여 작성하였다. 품종별 각 조사항목의 평균과 표준편차를 이용하여 정규화를 한 후 Euclidean distance measurement 및 Ward clustering algorithm 방법으로 군집 분류하여 heatmap을 작성하였으며, 각 항목의 수치는 파란색(음수)과 빨간색(양수)의 척도로 나타내었다(Pang 등, 2021). 각 조사 항목 간의 상관관계는 MetaboAnalyst 5.0 프로그램을 이용하여 Pearson’s correlation coefficient test 방법으로 조사하였고, 상관계수(r) 및 유의확률(p)을 계산하여 파란색과 빨간색의 척도는 각각 음과 양의 상관관계를 의미하며 이에 관한 결과를 모식화하였다(Pang 등, 2021).

단백질 추출 수율 및 in vitro 단백질 소화율

콩 품종에 따른 단백질의 이화학적 특성 검정을 위해 콩에 함유한 지질을 제거한 다음 단백질을 추출하여 수율을 비교하였다(Table 1). 수율 측정 결과 대원콩이 32.56%로 가장 낮았으며, 미소 40.79%, 선풍 44.68%, 새단백 45.03%, 청자5호 45.48%였다. 국립식량과학원에서 품종 육성 당시 발표한 자료를 보면 대원콩(1997년 육성), 미소(2014년 육성), 새단백(2010년 육성), 선풍(2013년 육성) 및 청자5호(2017년 육성)의 단백질 함량은 각각 40.7, 40.2, 48.2, 39.8 및 41.4%였다(NICS, 2022). 콩을 포함한 식량작물은 품종, 재배지, 위도차, 재배 방법 등에 따라 주요 성분의 함량이 변하는 것으로 알려져 있다(Hong 등, 2010). 본 시험에서는 단백질 함량이 높은 품종이 추출 수율이 높은 경향을 확인할 수 있었다.

Table 1 . Protein extraction yield and digestibility of soybean cultivars (%)

Protein extraction yieldProtein digestibility
CJ51)45.48±0.10a2)3)85.52±0.26b
DWK32.56±0.22c83.46±0.10d
MS40.79±0.13b85.62±0.13b
SDB45.03±0.17a88.19±0.60a
SP44.68±0.13a84.45±0.04c

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.

2)Values are mean±standard deviation (n=3).

3)Means with different superscripted letters in the same column differ significantly (P<0.05).



단백질 소화율은 인체에서 배설되지 않고 흡수되는 단백질량을 측정하는 지표로서 원료의 영양학적 가치를 결정하는데 필수적인 자료로 활용된다(Yoo와 Bai, 2014). 콩 품종에 따른 in vitro 단백질 소화율은 새단백 품종이 88.19%로 가장 높았으며, 미소와 청자5호는 각각 85.62%, 85.52%였다. 대원콩은 다른 품종에 비해 단백질 소화율이 83.46%로 가장 낮았다. 현재까지 발표된 콩과 in vitro 단백질 소화율과의 관계를 분석한 국내 선행연구는 분리대두단백의 소화율에 미치는 phytate의 영향(Cho 등, 1991), 조리 가공에 따른 변화(Kim 등, 1994a) 등에 관한 결과가 대부분이었고, 국산 콩 품종에 따른 단백질 소화율과의 관계에 관한 연구는 미진한 실정이었다. 해외의 경우 콩 품종별 단백질 소화율 변이에 관한 연구는 일부 발표된 바 있다(Agengo 등, 2018). 본 연구 결과를 토대로 하여 heatmap을 이용한 단백질 소화율과 단백질 추출 수율과의 상관분석 결과 r=0.633으로 양의 상관성을 보인 것으로 확인되었다(P<0.05)(Fig. 1). 추후 국내산 콩을 이용한 대체 단백 소재 개발을 위하여 재배지역, 토양조건 등 환경에 의한 단백질 소화율과 수율과의 연관성에 관해 지속적인 모니터링이 필요하다고 판단된다.

Fig. 1. Pearson’s correlation coefficient (r) matrices from protein-related compounds from various cultivars of soybean. Blue and red colors indicate negative and positive correlations between individual parameters.

단백질 분자량 패턴

콩 품종별 추출한 단백질의 분자량 패턴을 비교하기 위하여 SDS-PAGE 분석을 수행하였다(Fig. 2). 표준물질과 비교한 결과 새단백, 미소 품종의 밴드가 다른 품종에 비해 명확하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한 50~75 kD, 25~37 kD, 15~20 kD 분자량 범위에서 새단백, 미소 품종은 다른 품종과 다른 경향을 보였다. 새단백과 미소 품종을 비교해보았을 때, 10~15 kD 범위에서 다른 품종과 차이를 보였다. 단백질 추출 수율 결과와 비교하였을 때 새단백과 청자5호의 수율이 높은(Table 1) 반면, SDS-PAGE를 이용한 단백질 분자량 패턴을 비교하였을 때 청자5호의 밴드는 옅은 경향을 보였다. 이는 콩 품종 개발 시 모부본 등 유전적인 특성과 품종별로 단백질 분자량 범위로 인한 차이로 생각되며, 국산 콩을 이용한 대체 단백 소재 활용 시 원료의 구조적 특성이 가공적성과 연관이 있을 것으로 예상됨에 따라 추후 원료 특성에 따른 단백질 관련 물질 동정 및 구조 분석 등을 통한 확인이 필요할 것으로 판단된다.

Fig. 2. Molecular weight patterns of protein by soybean cultivars using SDS-PAGE. Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.

저장단백질 조성

식물성 단백질은 수용성 albumin, 염 용해성 globulin, 알코올 용해성 gliadin, 산 용해성 glutenin 4종으로 구분된다. 콩 단백질 대부분은 globulin이 해당하며, glycinin(11S)과 conglycinin(7S)의 복합체로서, 11S는 산성 펩타이드와 염기성 펩타이드의 disulfide 결합에 의한 subunit을 형성하므로 α, α´, β 3종의 subunit이 결합된 7S에 비해 열안정성이 높은 특성을 가지고 있다(Lee 등, 2021). 따라서 콩 품종에 따라 함유된 저장단백질 조성은 가공 용도를 결정하는 데 있어서 중요한 요소라고 할 수 있다.

콩 품종별로 추출한 단백질을 이용하여 저장단백질 조성을 분석한 결과를 Table 2에 제시하였다. 7S 중 가장 높은 비율을 차지하는 β-conglycinin 함량을 분석한 결과 청자5호의 β-conglycinin 함량이 126.64 mg/g으로 가장 높았으며, 새단백과 미소가 각각 117.52 mg/g, 104.13 mg/g으로 비교적 높은 함량을 보였다. 11S인 glycinin 함량이 가장 높은 품종은 새단백이었으며(130.75 mg/g), 미소가 가장 낮았다(63.92 mg/g). 본 연구결과로부터 11S/7S의 비율을 산출한 결과 새단백은 1.11이었으며, 미소가 가장 낮았다(0.61). Heatmap을 이용한 군집분석 결과 새단백과 청자5호 품종이 β-conglycinin 및 glycinin 함량이 가장 높은 경향을 보인 것을 확인할 수 있었다(Fig. 3). 콩의 저장단백질 조성과 두부 물성과의 관계에 대해 많은 연구가 발표된 바 있는데, 11S는 7S에 비해 두부의 물성 중 탄력성, 응집성, 검성, 씹힘성이 높을 것으로 보고되었다(Kim 등, 1994b; Mujoo 등, 2003). Lee 등(2021)은 콩의 11S와 7S 비율에 따른 물성 변화 특성이 확연히 다르기 때문에 분획화와 함께 글루텐 등 다른 원료에서 유래된 단백질과의 혼합으로 물성 저하를 보완한다면 대체 단백 소재로서의 이용 가치가 높은 것이라고 보고하였다. 추후 국산 콩을 이용하여 대체 단백 소재로 활용하기 위해 품종, 재배조건 등에 따른 저장단백질 조성 변이에 대한 지속적인 분석과 함께 대체 단백 식품 종류(식물성 고기, 면류 등)와 콩 원료의 저장단백질 조성과의 연관성 구명이 필요하다고 판단된다.

Table 2 . Seed storage protein contents (mg/g) and 11S/7S ratio of soybean cultivars

β-Conglycinin (7S)Glycinin (11S)11S/7S ratio
CJ51)126.64±0.18a2)3)116.66±0.12b0.92±0.00c
DWK79.57±0.07d72.63±0.21c0.91±0.00c
MS104.13±0.10c63.92±0.10d0.61±0.00d
SDB117.52±0.12b130.75±0.10a1.11±0.00a
SP78.17±0.09d72.63±0.18c0.93±0.00b

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.

2)Values are mean±standard deviation (n=3).

3)Means with different superscripted letters in the same column differ significantly (P<0.05).



Fig. 3. Normalized response of protein-related compounds from various cultivars of soybean. The level of individual parameters corresponds to the color scale. A color gradient from blue to red represents a low to high level of the normalized response. Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.

구성아미노산

콩 품종별 단백질을 추출한 후 구성아미노산을 분석하였다(Table 3). Methionine을 제외한 모든 필수아미노산 성분에서 새단백과 미소가 다른 품종에 비해 높은 함량을 보였다. 일반적으로 콩에는 필수아미노산이 골고루 분포되어 있고, 특히 lysine 함량이 곡류에 비해 많이 함유되어 있으며(Kim 등, 2003), methionine 및 cystein과 같은 함황 아미노산의 함량이 낮다고 알려져 있다(Kim과 Kim, 2005). 비필수아미노산에서도 새단백과 미소의 glutamic acid, aspartic acid, arginine 함량이 다른 품종에 비해 높았다. 콩 품종과 상관없이 필수아미노산에서는 threonine과 lysine, 비필수아미노산에서는 glutamic acid와 aspartic acid가 전반적으로 높은 함량을 보였다. Moon 등(2011)은 시중에 유통되는 콩의 종류별 아미노산 함량을 분석한 결과 glutamic acid가 2.68~6.18 g/100 g으로 가장 높았고, aspartic acid가 1.85~3.74 g/100 g으로 두 번째로 높았다고 보고하였으며, 이는 본 결과와 유사한 경향이었다. Heatmap을 이용한 군집 분석결과 필수아미노산의 경우 methionine과 비필수아미노산 중 tyrosine, cystein, arginine을 제외하고 새단백과 미소가 다른 품종에 비해 높은 함량을 보인 것으로 확인되었다(Fig. 3). 또한 12개 아미노산의 함량 간 상관관계를 비교했을 때 상관계수가 0.732 이상으로 높은 양의 상관관계를 보였다(P<0.001)(Fig. 1). 아미노산의 조성 및 함량은 작목 및 품종에 따라 달라질 수 있으며, 같은 품종이라도 재배환경에 따라 달라질 수 있다(Carrera 등, 2011). 일반적으로 alanine, glycine, lysine, serine 등은 단맛에 관여하고, glutamic acid와 aspartic acid가 감칠맛에 관여하는 것으로 알려져 있다(Jeon 등, 2016). 이에 따라 콩의 아미노산 조성은 대체 단백 식품의 맛에 영향을 미치는 주요 품질인자라고 판단된다.

Table 3 . Total amino acid contents of protein by soybean cultivars (mg/g)

CJ51)DWKMSSDBSP
Essential amino acidsThr24.53±0.68a2)3)22.42±0.44b25.77±0.79a25.73±1.25a24.82±1.77a
Lys19.70±0.54ab18.01±0.37b21.09±1.02a20.32±1.61a19.98±1.02a
His8.30±0.19ab7.19±0.17c8.61±0.22ab8.97±0.47a8.06±0.59b
Val6.12±0.54a5.14±0.15b6.55±0.33a6.25±0.18a5.86±0.63ab
Leu2.88±0.35a2.17±0.20b3.03±0.35a3.05±0.18a2.57±0.57ab
Ile2.18±0.25a1.72±0.10b2.31±0.25a2.29±0.10a1.96±0.36ab
Met1.41±0.10a0.96±0.22a1.32±0.39a1.49±0.19a1.35±0.16a
Non-essential amino acidsGlu32.39±1.12ab27.15±0.52c34.58±0.91a34.54±1.61a31.30±2.08b
Asp31.58±0.88bc27.43±0.51d33.55±0.83ab35.41±1.64a30.87±2.20c
Arg22.22±0.68c16.96±0.47d26.61±0.72b30.78±1.65a21.27±1.68c
Gly22.70±0.45a20.23±0.40b23.88±0.67a24.27±1.29a22.56±1.63a
Ser16.67±0.37a14.83±0.35b17.29±0.51a17.51±0.66a16.28±1.18a
Ala12.46±0.39a11.17±0.26b13.56±0.41a13.55±0.99a12.77±1.03a
Pro12.37±0.60a10.36±0.30b13.34±0.35a12.93±0.45a12.72±1.43a
Cys3.98±0.04a3.98±0.06a3.91±0.10a3.36±0.33b4.12±0.19a
Tyr0.89±0.03a0.88±0.00a0.88±0.03a0.70±0.66a0.93±0.11a

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.

2)Values are mean±standard deviation (n=3).

3)Means with different superscripted letters in the same row differ significantly (P<0.05).



이상의 결과를 종합했을 때, 국산 콩 품종 중 새단백, 청자5호가 단백질 관련 성분이 높은 경향을 보여 대체 단백 소재로서 개발하기 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다. 향후 품종별 연차간 변이분석을 통한 추가 기초자료 확보가 필요하다고 판단되며 품종별 단백질 관련 성분과 구조 분석에 관한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

본 연구에서는 국내산 콩을 대체 단백 소재로 활용하기 위한 기초자료를 확보하고자 콩 품종별로 단백질을 추출한 후 이화학적 특성을 비교 분석하였다. 단백질 추출 수율을 측정한 결과 대원콩이 32.56%로 가장 낮았으며, 미소 40.79%, 선풍 44.68%, 새단백 45.03%, 청자5호 45.48%였다. 콩 품종별 in vitro 단백질 소화율은 새단백 품종이 88.19%로 다른 품종에 비해 높았으며, 단백질 추출 수율과 양의 상관관계를 보였다(r=0.633, P<0.05). 콩 품종에 따른 SDS-PAGE를 이용하여 콩 품종별 단백질 분자량 패턴 분석을 한 결과 새단백, 미소가 0~75 kD, 25~37 kD, 15~20 kD 범위에서 다른 품종과 차이를 보였다. 종자단백질 7S 성분인 β-conglycinin 함량의 경우 청자5호가 126.64 mg/g으로 가장 높았던 반면, 11S인 glycinin 함량은 새단백이 130.75 mg/g으로 다른 품종에 비해 높았다. β-Conglycinin과 glycinin 함량을 기준으로 11S/7S의 비율을 산출한 결과 새단백은 1.11로 가장 높았고, 미소가 0.61로 가장 낮았다. 콩 품종별 추출한 단백질의 구성아미노산을 분석한 결과 필수아미노산의 경우 methionine과 비필수아미노산은 tyrosine, cystein, arginine을 제외하고 새단백과 미소가 다른 품종에 비해 높은 함량을 보였다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 콩 품종에 따라 단백질 관련 성분 및 함량이 차이가 있음을 확인하였고, 이러한 결과는 콩을 대체 단백 소재로 활용하기 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단되며 추후 국산 콩의 품종별 단백질의 구조 분석 등이 추가적으로 요구된다.

본 논문은 농촌진흥청 AGENDA 연구사업(과제번호:PJ01608904)의 지원에 의해 이루어진 것임.

  1. Agengo FB, Serrem CA, Wamunga FW. Evaluation of protein nutritional quality of four soybean varieties grown in Western Kenya. J Food Res. 2018. 7:69-78.
    CrossRef
  2. Asgar MA, Fazilah A, Huda N, et al. Nonmeat protein alternatives as meat extenders and meat analogs. Compr Rev Food Sci Food Saf. 2010. 9:513-529.
    Pubmed CrossRef
  3. Bruinsma J. World agriculture: towards 2015/2030. an FAO study. Routledge, London, UK. 2017. p 1-3.
    CrossRef
  4. Carrera CS, Reynoso CM, Funes GJ, et al. Amino acid composition of soybean seeds as affected by climatic variables. Pesq Agropec Bras. 2011. 46:1579-1587.
    CrossRef
  5. Cha SH, Shin KO, Han KS. Studies on the characteristics of concentrated soy protein. Korean J Food Sci Technol. 2020. 52:459-466.
    CrossRef
  6. Cho HH, Yoon JY, Lee SR. Effect of phytate on the solubility and digestibility of soy protein isolates. Korean J Food Sci Technol. 1991. 23:286-290.
  7. Cho SW, Kim TS, Kwon SJ, et al. Analysis of protein function and comparison of protein expression of different environment in soybean using proteomics techniques. Korean J Crop Sci. 2015. 60:33-40.
    CrossRef
  8. Gu BY, Ryu GH. Effects of moisture content and screw speed on physical properties of extruded soy protein isolate. J Korean Soc Food Sci Nutr. 2017. 46:751-758.
  9. Hong SB, Lee SJ, Kim YH, et al. Variation of protein, oil, fatty acid, and sugar contents in black soybean cultivars according to different latitudes. Korean J Environ Agric. 2010. 29:120-128.
    CrossRef
  10. Jeon H, Lee S, Kim S, et al. Quality characteristics of modified Doenjang and traditional Doenjang. J Korean Soc Food Sci Nutr. 2016. 45:1001-1009.
    CrossRef
  11. Kim HS, Yoon JY, Lee SR. Effect of cooking and processing on the phytate content and protein digestibility of soybean. Korean J Food Sci Technol. 1994a. 26:603-608.
  12. Kim JT, Kim MJ, Jhune CS, et al. Comparison of amino acid and free amino acid contents between cap and stipe in Flammulina velutipes and Pleurotus ostreatus. J Mushrooms. 2014. 12:341-349.
    CrossRef
  13. Kim JY, Hwang HJ. Shin KO. Development of a alternative meat patty using leghemoglobin extracted from soybean root nodules. J East Asian Soc Diet Life. 2021. 31:258-267.
    CrossRef
  14. Kim KS, Kim MJ, Lee KA, et al. Physico-chemical properties of Korean traditional soybeans. Korean J Food Sci Technol. 2003. 35:335-341.
  15. Kim MJ, Kim KS. Functional and chemical composition of Hwanggumkong, Yakong and Huktae. Korean J Food Cook Sci. 2005. 21:844-850.
  16. Kim YH, Kim SD, Hong EH. 11S and 7S globulin fractions in soybean seed and soycurd characteristics. Korean J Crop Sci. 1994b. 39:348-352.
  17. Laemmli UK. Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4. Nature. 1970. 227:680-685.
    Pubmed CrossRef
  18. Lee EJ, Lee JY, Hong GP. Current status and development strategies of domestic plant-based meat alternative food market. Food Sci Anim Resour Ind. 2021. 10(1):61-70.
  19. Lee JH, Lee YY, Son Y, et al. Correlation of quality characteristics of soybean cultivars and whole soymilk palatability. Korean J Crop Sci. 2018. 63:322-330.
  20. Moon HK, Lee SW, Moon JN, et al. Quality characteristics of various beans in distribution. J East Asian Soc Diet Life. 2011. 21:215-221.
  21. Moon JY, Song JK, Shin JH, et al. Effect of biodegradable mulch film on soil microbial community. Korean J Soil Sci Fert. 2016. 49:125-131.
    CrossRef
  22. Mujoo R, Trinh DT, Ng PKW. Characterization of storage proteins in different soybean varieties and their relationship to tofu yield and texture. Food Chem. 2003. 82:265-273.
    CrossRef
  23. Nam SH. Development and application of high value-added technology using insects. Food Sci Anim Resour Ind. 2019. 8(1):43-45.
  24. National Institute of Crop Science (NICS). Information of cultivars. 2022 [cited 2022 May 18]. Available from: https://www.nics.go.kr/api/breed.do?m=100000128&homepageSeCode=nics
  25. Nishinari K, Fang Y, Guo S, et al. Soy proteins: A review on composition, aggregation and emulsification. Food Hydrocolloids. 2014. 39:301-318.
    CrossRef
  26. Pang Z, Cong J, Zhou G, et al. MetaboAnalyst 5.0: narrowing the gap between raw spectra and functional insights. Nucleic Acid Res. 2021. 49:W388-W396.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  27. Park JH, Chatpaisarn A, Ryu GH. Effects of gluten and moisture contents on texturization of extruded soy protein isolate. J Korean Soc Food Sci Nutr. 2017. 46:473-480.
    CrossRef
  28. Park S. Current status of technologies for producing protein alternative foods. Food Sci Anim Resour Ind. 2021. 10(1):4-15.
  29. Plank DW. In vitro method for estimating in vivo protein digestibility. US Patent 9,738,920. 2017.
  30. Yong HI, Kim TK, Kang MC, et al. Study on future food tech analysis using alternative proteins. Korean J Food Cook Sci. 2021. 37:416-428.
    CrossRef
  31. Yoo G, Bai SC. Effects of different dietary protein sources on apparent digestibility and growth in juvenile river puffer Takifugu obscurus. Kor J Fish Aquat Sci. 2014. 47:383-389.
    CrossRef
  32. You GY, Yong HI, Yu MH, et al. Development of meat analogues using vegetable protein: A review. Korean J Food Sci Technol. 2020. 52:167-171.

Article

Article

Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition 2022; 51(10): 1048-1055

Published online October 31, 2022 https://doi.org/10.3746/jkfn.2022.51.10.1048

Copyright © The Korean Society of Food Science and Nutrition.

콩 단백질의 품종별 이화학적 특성 비교

김현주1․서정현2․원동재3․한나래1․이진영1․김미향1․이유영1․강문석1

1국립식량과학원 중부작물부 수확후이용과
2국립식량과학원 남부작물부 밭작물개발과
3국립수산과학원

Received: May 19, 2022; Revised: June 27, 2022; Accepted: July 4, 2022

Comparison of Physicochemical Properties of Seed Protein in Soybean Cultivars

Hyun-Joo Kim1 , Jung Hyun Seo2, Dong Jae Won3, Narae Han1, Jin Young Lee1, Mihyang Kim1, Yu-Young Lee1, and Moon Seok Kang1

1Department of Central Area Crop Science and 2Department of Southern Area Crop Science,
National Institute of Crop Science, Rural Development Administration
3National Institute of Fisheries Science

Correspondence to:Hyun-Joo Kim, Department of Central Area Crop Science, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration, 54, Seohoro, Gweonseon-gu, Suwon, Gyeonggi 16613, Korea, E-mail: tlrtod@korea.kr

Received: May 19, 2022; Revised: June 27, 2022; Accepted: July 4, 2022

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

This study investigated and compared the protein properties of different cultivars of soybean. The cultivars of soybean examined were Daewonkong (DWK), Miso (MS), Seonpung (SP), Saedanbaek (SDB), and Cheongja5ho (CJ5). The yield of protein extraction was the lowest in DWK (32.56%), followed sequentially by MS (40.79%), SP (44.68%), SDB (45.03%), and CJ5 (45.48%). The in vitro digestibility of SDB was the highest (88.19%). Analysis of the protein molecular weight pattern of the soybean cultivars using SDS-PAGE revealed that SDB differed from other cultivars in the ranges 0∼75 kD, 25∼37 kD, and 15∼20 kD. The β-conglycinin content of CJ5 was the highest (126.64 mg/g), whereas maximum glycinin content was obtained in the SDB cultivars (130.75 mg/g). The ratio of 11S/7S was highest in CJ5 (1.11) and the lowest in MS (0.61). The overall amino acid composition also showed a proportional tendency with the crude protein results. Compared to other cultivars, both SDB and MS showed a significantly higher composition of all essential amino acids, except for methionine. A similar trend was observed for non-essential amino acid contents of SDB and MS, showing high composition of glutamic acid, aspartic acid, and arginine. Considering the functional characteristics of SDB and MS, we propose that these cultivars have great potential value as materials to be used in the protein product industry.

Keywords: soybean, protein, cultivars, characteristics

서 론

우리나라 국민의 식생활 소비 형태는 가족형태, 경제 산업, 사회문화적 요인 등에 따라 다양한 변화가 있었다. 1970년대에는 밥과 채소류 등과 같은 형태가 주를 이룬 반면, 1990년대 이후에는 식육 육가공품, 유가공품 등 육식 위주의 생활 패턴으로 변화하였다. 이러한 패턴은 국내뿐 아니라 전 세계에서도 유사하게 나타나고 있다(You 등, 2020). 식량농업기구(FAO)에서 발표된 자료에 따르면 육류 소비가 2030년에 1인당 연간 100 kg으로 증가할 것으로 예측하였고(Bruinsma, 2017), 국내 식육 소비량의 경우 1980년 1인당 11.3 kg에서 2021년 1인당 51 kg까지 지속적으로 증가하고 있다(Park, 2021). 그러나 최근 축산업은 조류인플루엔자, 구제역, 아프리카돼지열병 등 다양한 전염병 유행으로 인해 사회문제로 대두되고 있다. 축산에서의 동물성 단백질원 생산과정에서 발생하는 분뇨 및 폐수로 인한 환경오염도 심각한 실정이다(Yong 등, 2021). 이러한 문제로 인하여 미래 식량원으로서 대체 단백질 기술 개발의 필요성이 점차 높아지고 있다(Nam, 2019). 현재까지 알려진 대체 단백질 제조에 사용되는 주원료는 콩 및 완두 단백질, 글루텐 등이며, 최근에는 곤충 단백질, 쌀 등 원료 범위가 넓어지고 있다(Asgar 등, 2010).

콩(Glycine max L.)은 한국을 비롯하여 아시아 지역에서 3천 년 이전부터 재배되어 왔으며, 국내에서 주요한 식량작물이다(Nishinari 등, 2014; Moon 등, 2016). 콩에는 식이섬유, 리보플라빈, 라이신, 비타민, 철, 아연, 칼슘 및 마그네슘 등 다양한 영양·기능 성분이 함유되어 있다. 특히 필수 3대 영양소 중에서 단백질이 약 40%로 높고 필수아미노산이 균형을 이루고 있어 동물성 단백질을 대체할 수 있는 것으로 보고되고 있다(Cho 등, 2015; Lee 등, 2018). 콩을 대체 단백질의 주원료로 활용하기 위해 농축 콩 단백질, 콩 뿌리혹에서 추출한 레그헤모글로빈 등을 원료에 적용하거나(Cha 등, 2020; Kim 등, 2021) 글루텐, 수분함량, 스크루 회전속도 등 압출성형 조건을 확립하여 대체육에 적용한 사례는 발표된 바 있으나(Gu와 Ryu, 2017; Park 등, 2017), 동물성 단백질에 비해 맛이나 조직감이 낮아 이를 보완하기 위한 연구가 필요하다(Lee 등, 2021). 또한 대체 단백질에 적합한 원료 선발을 위해 콩 품종별 구성아미노산, 저장단백질 조성 등 단백질 특성과 관련한 기초자료 확보가 필요한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 국산 콩의 부가가치 증진 및 소비 확대의 일환으로 대체 단백질 소재 개발을 위한 기초자료를 확보하고자 국내에서 육성한 콩 품종별로 단백질을 추출하고 이화학적 특성을 비교 분석하였다.

재료 및 방법

실험재료

본 연구에 사용된 콩은 대원콩, 미소, 새단백, 선풍, 청자5호를 사용하였다. 대원콩은 2020년에 국립식량과학원 중부작물부 시험포장(경기도 수원)에서 수확하여 이용하였고 미소, 새단백, 선풍, 청자5호는 2020년에 국립식량과학원 남부작물부 시험포장(경남 밀양)에서 생산된 종자 시료를 이용하였다.

단백질 추출

콩 단백질을 추출하기 위해 탈지과정을 진행하였다. 즉, 품종별 콩을 분쇄기(HMF-3100S, Hanil, Wonju, Korea)로 분쇄한 후 분쇄 중량에 3배의 n-hexane(w/w)을 첨가하고 실온에서 6시간 교반하였다. 교반 후 분별 깔때기에 옮겨 1시간 정치시킨 후 상층액을 분리하고 침전물을 수득한 후 24시간 건조하여 단백질 추출을 위한 시료로 활용하였다.

단백질 추출은 Cha 등(2020)의 방법을 변형하여 수행하였다. 즉, 탈지한 시료 20 g에 0.2% NaOH 용액 200 mL를 가한 다음 2시간 동안 교반하였다. 그 후 1 N HCl 용액을 이용하여 pH 4.5로 조정한 다음 30분간 교반하였다. 응고된 단백질을 8,000 rpm에서 10분간 원심분리한 후 침전물만 취하고 증류수로 수세한 후 동결건조해서 시료로 사용하였다. 동결건조한 시료 무게를 활용하여 단백질 추출 수율을 환산하였다.

단백질 소화율

콩 품종별 단백질 소화율을 megazyme kit(Megazyme, Chicago, IL, USA)을 이용하여 분석하였다. 시료 500 mg에 0.06 N HCl 19 mL를 넣고 37°C에서 300 rpm으로 60분간 반응한 다음 1.0 M tris buffer(pH 7.4)를 이용하여 각 시료를 pH 7.4로 맞추었다. Trypsin/chymotrypsin 혼합용액 200 μL를 각각의 시료에 넣고 37°C, 300 rpm에서 30분 간 반응한 후 pepsin 용액 1 mL를 가하고 같은 조건에서 60분간 반응한 후 1.0 M tris buffer(pH 7.4)를 이용하여 pH 7.4로 맞추었다. Trypsin/chymotrypsin 혼합용액 200 μL를 각각의 시료에 넣고 37°C, 300 rpm에서 4시간 반응한 후 100°C에서 10분간 처리하고 상온에서 20분간 방랭하였다. 방랭한 용액 4 mL와 40% TCA 용액 1 mL를 각 시료에 넣고 vortexing 한 후 4°C에서 16시간 반응하였다. 상등액 100 μL와 sodium acetate buffer(50 mM, pH 5.5) 900 μL를 혼합하였다. 각각의 시료 100 μL를 96-well microplate에 넣고 2% ninhydrin 용액 50 μL를 분주한 다음 포일로 plate를 감싼 후 70°C, 100 rpm에서 35분간 반응한 후 상온에서 10분간 방랭하였다. 50% 에탄올을 150 μL 분주한 다음 570 nm에서 흡광도 값을 Megazyme 사에서 제시된 calculation sheet를 이용하여 단백질 소화율을 산출하였다(Plank, 2017).

SDS-PAGE

콩 품종별로 추출한 단백질의 분자량 분포를 알아보기 위해 Sodium Dodecyl Sulfate(SDS)-PolyAcrylamide Gel Electrophoresis(PAGE)를 실시하였다. Gel은 Any kD Mini-Protean TGX Precast gel(Bio-Rad, Contra Costa, CA, USA)을 이용하였고, 각 시료는 5배 농도의 sample buffer(62.5 mM Tris-HCl, pH 6.8, 10% glycerol, 1% LDS, 0.005% bromphenol blue)와 최종 단백질 농도 3 mg/mL로 맞추어 젤에 분주하였다. 전기영동은 150 mA에서 20분간 시행하였으며 전기영동 후 gel은 coomassie blue staining solution(Bio-Rad)으로 염색한 후 콩 품종별 단백질 분자량 분포를 비교분석 하였다(Laemmli, 1970).

저장단백질 조성

콩 품종에 따른 저장 단백질 조성을 분석하기 위해 β-conglycinin과 glycinin 함량을 β-conglycinin 및 glycinin ELISA Kit(Wuhan Unibiotest Co., Ltd, Wuhan, China)을 이용하여 분석하였다. 추출한 단백질 0.3 g을 50 mL tube에 넣고 1× sample extractant 용액 30 mL를 분주한 다음 25°C에서 16시간 동안 교반한 후 4,000 rpm에서 5분간 원심분리를 하였다. 원심분리한 상등액을 취하고 1× sample dilitant 용액을 이용하여 70배 희석한 다음 96-well plate에 시료와 표준물질(β-conglycinin과 glycinin 각각 진행)을 50 μL 분주하였다. 분주한 시료에 antibody solution 50 μL를 분주한 다음 37°C에서 30분간 반응하였다. Well plate에 있는 모든 용액을 제거한 다음 1× wash solution을 300 μL 분주하고 15초 후 용액을 제거하고 건조시켰다(3회 반복). 그다음 HRP conjugate enzyme 100 μL를 각 well에 분주한 다음 37°C에서 30분간 반응한 후 동량의 chromogen solution A와 chromogen solution B 혼합용액을 100 μL 분주하고 37°C에서 15분간 반응하였다. 반응 종료 후 stop solution 50 μL를 각 well에 분주한 후 색이 노랗게 변하면 450 nm, 630 nm에서 흡광도를 측정하고, 그 값을 이용해 Wuhan Unibiotest 사에서 제시한 calculation sheet를 이용하여 β-conglycinin과 glycinin 함량을 산출하였다.

구성아미노산

콩 품종별로 추출한 단백질의 아미노산 조성을 분석하기 위해 Kim 등(2014)의 방법을 이용하였다. Glycine 등 16종의 아미노산 분석을 위하여 시료 0.5 g을 pyrex 관에 넣은 후 6 N HCl 10 mL를 첨가한 다음 N2 gas를 수 초간 불어 넣어 분해관 내부를 N2 gas로 치환한 후 밀봉하였다. 밀봉된 pyrex 관을 110°C 온도로 설정된 고온 항온기에 넣고 24시간 가수분해하였다. 가수분해가 완료된 pyrex 관을 꺼내서 실온에서 냉각하였다. 냉각된 가수분해물을 Whatman No 2. 여과지(Whatman, Maidstone, England)로 여과한 후 증류수를 이용하여 100 mL 부피를 정용하였다. 이 용액을 일정량을 취하여 MeOH로 사전에 활성화된 Seppak C18 cartridge를 이용하여 가수분해 후 남아 있는 각종 불순물을 제거한 후 아미노산 분석 시료로 이용하였다.

아미노산 분석은 전처리된 시료를 아미노산 자동분석기인 L-8800 high-speed amino acid analyser(Hitachi, Tokyo, Japan)를 이용하여 분석하였다. 아미노산 분석을 위한 이동상으로 PH1, PH2, PH3, PH4, PH-RG, R-3, C-1, ninhydrin solution, buffer solution(Fujifilm Wako Pure Chemical, Osaka, Japan)을 이용하였다. 아미노산 분석 컬럼은 ion exchange column #2622SC PF(Hitachi)를 이용하였으며 분석 시 컬럼의 온도는 50°C, reaction chamber 온도는 135°C를 유지하며 분석하였다. 아미노산 표준물질은 amino acid calibration mixture(Ajinomoto-takara, Kusatsu, Japan)를 사용하였다.

통계분석

본 시험에서 얻어진 결과는 SPSS 12.0(Statistical Package for Social Sciences, SPSS Inc., Chicago, IL, USA) program을 사용하여 각 실험군 간의 유의성을 검증한 후 Duncan’s multiple range test에 의해 실험군 간의 차이를 5% 유의수준에서 분석하였다. 콩 품종별 단백질 특성 간의 정규화 heatmap은 MetaboAnalyst 5.0(https://www.metaboanalyst.ca) 프로그램을 이용하여 작성하였다. 품종별 각 조사항목의 평균과 표준편차를 이용하여 정규화를 한 후 Euclidean distance measurement 및 Ward clustering algorithm 방법으로 군집 분류하여 heatmap을 작성하였으며, 각 항목의 수치는 파란색(음수)과 빨간색(양수)의 척도로 나타내었다(Pang 등, 2021). 각 조사 항목 간의 상관관계는 MetaboAnalyst 5.0 프로그램을 이용하여 Pearson’s correlation coefficient test 방법으로 조사하였고, 상관계수(r) 및 유의확률(p)을 계산하여 파란색과 빨간색의 척도는 각각 음과 양의 상관관계를 의미하며 이에 관한 결과를 모식화하였다(Pang 등, 2021).

결과 및 고찰

단백질 추출 수율 및 in vitro 단백질 소화율

콩 품종에 따른 단백질의 이화학적 특성 검정을 위해 콩에 함유한 지질을 제거한 다음 단백질을 추출하여 수율을 비교하였다(Table 1). 수율 측정 결과 대원콩이 32.56%로 가장 낮았으며, 미소 40.79%, 선풍 44.68%, 새단백 45.03%, 청자5호 45.48%였다. 국립식량과학원에서 품종 육성 당시 발표한 자료를 보면 대원콩(1997년 육성), 미소(2014년 육성), 새단백(2010년 육성), 선풍(2013년 육성) 및 청자5호(2017년 육성)의 단백질 함량은 각각 40.7, 40.2, 48.2, 39.8 및 41.4%였다(NICS, 2022). 콩을 포함한 식량작물은 품종, 재배지, 위도차, 재배 방법 등에 따라 주요 성분의 함량이 변하는 것으로 알려져 있다(Hong 등, 2010). 본 시험에서는 단백질 함량이 높은 품종이 추출 수율이 높은 경향을 확인할 수 있었다.

Table 1 . Protein extraction yield and digestibility of soybean cultivars (%).

Protein extraction yieldProtein digestibility
CJ51)45.48±0.10a2)3)85.52±0.26b
DWK32.56±0.22c83.46±0.10d
MS40.79±0.13b85.62±0.13b
SDB45.03±0.17a88.19±0.60a
SP44.68±0.13a84.45±0.04c

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung..

2)Values are mean±standard deviation (n=3)..

3)Means with different superscripted letters in the same column differ significantly (P<0.05)..



단백질 소화율은 인체에서 배설되지 않고 흡수되는 단백질량을 측정하는 지표로서 원료의 영양학적 가치를 결정하는데 필수적인 자료로 활용된다(Yoo와 Bai, 2014). 콩 품종에 따른 in vitro 단백질 소화율은 새단백 품종이 88.19%로 가장 높았으며, 미소와 청자5호는 각각 85.62%, 85.52%였다. 대원콩은 다른 품종에 비해 단백질 소화율이 83.46%로 가장 낮았다. 현재까지 발표된 콩과 in vitro 단백질 소화율과의 관계를 분석한 국내 선행연구는 분리대두단백의 소화율에 미치는 phytate의 영향(Cho 등, 1991), 조리 가공에 따른 변화(Kim 등, 1994a) 등에 관한 결과가 대부분이었고, 국산 콩 품종에 따른 단백질 소화율과의 관계에 관한 연구는 미진한 실정이었다. 해외의 경우 콩 품종별 단백질 소화율 변이에 관한 연구는 일부 발표된 바 있다(Agengo 등, 2018). 본 연구 결과를 토대로 하여 heatmap을 이용한 단백질 소화율과 단백질 추출 수율과의 상관분석 결과 r=0.633으로 양의 상관성을 보인 것으로 확인되었다(P<0.05)(Fig. 1). 추후 국내산 콩을 이용한 대체 단백 소재 개발을 위하여 재배지역, 토양조건 등 환경에 의한 단백질 소화율과 수율과의 연관성에 관해 지속적인 모니터링이 필요하다고 판단된다.

Fig 1. Pearson’s correlation coefficient (r) matrices from protein-related compounds from various cultivars of soybean. Blue and red colors indicate negative and positive correlations between individual parameters.

단백질 분자량 패턴

콩 품종별 추출한 단백질의 분자량 패턴을 비교하기 위하여 SDS-PAGE 분석을 수행하였다(Fig. 2). 표준물질과 비교한 결과 새단백, 미소 품종의 밴드가 다른 품종에 비해 명확하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한 50~75 kD, 25~37 kD, 15~20 kD 분자량 범위에서 새단백, 미소 품종은 다른 품종과 다른 경향을 보였다. 새단백과 미소 품종을 비교해보았을 때, 10~15 kD 범위에서 다른 품종과 차이를 보였다. 단백질 추출 수율 결과와 비교하였을 때 새단백과 청자5호의 수율이 높은(Table 1) 반면, SDS-PAGE를 이용한 단백질 분자량 패턴을 비교하였을 때 청자5호의 밴드는 옅은 경향을 보였다. 이는 콩 품종 개발 시 모부본 등 유전적인 특성과 품종별로 단백질 분자량 범위로 인한 차이로 생각되며, 국산 콩을 이용한 대체 단백 소재 활용 시 원료의 구조적 특성이 가공적성과 연관이 있을 것으로 예상됨에 따라 추후 원료 특성에 따른 단백질 관련 물질 동정 및 구조 분석 등을 통한 확인이 필요할 것으로 판단된다.

Fig 2. Molecular weight patterns of protein by soybean cultivars using SDS-PAGE. Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.

저장단백질 조성

식물성 단백질은 수용성 albumin, 염 용해성 globulin, 알코올 용해성 gliadin, 산 용해성 glutenin 4종으로 구분된다. 콩 단백질 대부분은 globulin이 해당하며, glycinin(11S)과 conglycinin(7S)의 복합체로서, 11S는 산성 펩타이드와 염기성 펩타이드의 disulfide 결합에 의한 subunit을 형성하므로 α, α´, β 3종의 subunit이 결합된 7S에 비해 열안정성이 높은 특성을 가지고 있다(Lee 등, 2021). 따라서 콩 품종에 따라 함유된 저장단백질 조성은 가공 용도를 결정하는 데 있어서 중요한 요소라고 할 수 있다.

콩 품종별로 추출한 단백질을 이용하여 저장단백질 조성을 분석한 결과를 Table 2에 제시하였다. 7S 중 가장 높은 비율을 차지하는 β-conglycinin 함량을 분석한 결과 청자5호의 β-conglycinin 함량이 126.64 mg/g으로 가장 높았으며, 새단백과 미소가 각각 117.52 mg/g, 104.13 mg/g으로 비교적 높은 함량을 보였다. 11S인 glycinin 함량이 가장 높은 품종은 새단백이었으며(130.75 mg/g), 미소가 가장 낮았다(63.92 mg/g). 본 연구결과로부터 11S/7S의 비율을 산출한 결과 새단백은 1.11이었으며, 미소가 가장 낮았다(0.61). Heatmap을 이용한 군집분석 결과 새단백과 청자5호 품종이 β-conglycinin 및 glycinin 함량이 가장 높은 경향을 보인 것을 확인할 수 있었다(Fig. 3). 콩의 저장단백질 조성과 두부 물성과의 관계에 대해 많은 연구가 발표된 바 있는데, 11S는 7S에 비해 두부의 물성 중 탄력성, 응집성, 검성, 씹힘성이 높을 것으로 보고되었다(Kim 등, 1994b; Mujoo 등, 2003). Lee 등(2021)은 콩의 11S와 7S 비율에 따른 물성 변화 특성이 확연히 다르기 때문에 분획화와 함께 글루텐 등 다른 원료에서 유래된 단백질과의 혼합으로 물성 저하를 보완한다면 대체 단백 소재로서의 이용 가치가 높은 것이라고 보고하였다. 추후 국산 콩을 이용하여 대체 단백 소재로 활용하기 위해 품종, 재배조건 등에 따른 저장단백질 조성 변이에 대한 지속적인 분석과 함께 대체 단백 식품 종류(식물성 고기, 면류 등)와 콩 원료의 저장단백질 조성과의 연관성 구명이 필요하다고 판단된다.

Table 2 . Seed storage protein contents (mg/g) and 11S/7S ratio of soybean cultivars.

β-Conglycinin (7S)Glycinin (11S)11S/7S ratio
CJ51)126.64±0.18a2)3)116.66±0.12b0.92±0.00c
DWK79.57±0.07d72.63±0.21c0.91±0.00c
MS104.13±0.10c63.92±0.10d0.61±0.00d
SDB117.52±0.12b130.75±0.10a1.11±0.00a
SP78.17±0.09d72.63±0.18c0.93±0.00b

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung..

2)Values are mean±standard deviation (n=3)..

3)Means with different superscripted letters in the same column differ significantly (P<0.05)..



Fig 3. Normalized response of protein-related compounds from various cultivars of soybean. The level of individual parameters corresponds to the color scale. A color gradient from blue to red represents a low to high level of the normalized response. Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.

구성아미노산

콩 품종별 단백질을 추출한 후 구성아미노산을 분석하였다(Table 3). Methionine을 제외한 모든 필수아미노산 성분에서 새단백과 미소가 다른 품종에 비해 높은 함량을 보였다. 일반적으로 콩에는 필수아미노산이 골고루 분포되어 있고, 특히 lysine 함량이 곡류에 비해 많이 함유되어 있으며(Kim 등, 2003), methionine 및 cystein과 같은 함황 아미노산의 함량이 낮다고 알려져 있다(Kim과 Kim, 2005). 비필수아미노산에서도 새단백과 미소의 glutamic acid, aspartic acid, arginine 함량이 다른 품종에 비해 높았다. 콩 품종과 상관없이 필수아미노산에서는 threonine과 lysine, 비필수아미노산에서는 glutamic acid와 aspartic acid가 전반적으로 높은 함량을 보였다. Moon 등(2011)은 시중에 유통되는 콩의 종류별 아미노산 함량을 분석한 결과 glutamic acid가 2.68~6.18 g/100 g으로 가장 높았고, aspartic acid가 1.85~3.74 g/100 g으로 두 번째로 높았다고 보고하였으며, 이는 본 결과와 유사한 경향이었다. Heatmap을 이용한 군집 분석결과 필수아미노산의 경우 methionine과 비필수아미노산 중 tyrosine, cystein, arginine을 제외하고 새단백과 미소가 다른 품종에 비해 높은 함량을 보인 것으로 확인되었다(Fig. 3). 또한 12개 아미노산의 함량 간 상관관계를 비교했을 때 상관계수가 0.732 이상으로 높은 양의 상관관계를 보였다(P<0.001)(Fig. 1). 아미노산의 조성 및 함량은 작목 및 품종에 따라 달라질 수 있으며, 같은 품종이라도 재배환경에 따라 달라질 수 있다(Carrera 등, 2011). 일반적으로 alanine, glycine, lysine, serine 등은 단맛에 관여하고, glutamic acid와 aspartic acid가 감칠맛에 관여하는 것으로 알려져 있다(Jeon 등, 2016). 이에 따라 콩의 아미노산 조성은 대체 단백 식품의 맛에 영향을 미치는 주요 품질인자라고 판단된다.

Table 3 . Total amino acid contents of protein by soybean cultivars (mg/g).

CJ51)DWKMSSDBSP
Essential amino acidsThr24.53±0.68a2)3)22.42±0.44b25.77±0.79a25.73±1.25a24.82±1.77a
Lys19.70±0.54ab18.01±0.37b21.09±1.02a20.32±1.61a19.98±1.02a
His8.30±0.19ab7.19±0.17c8.61±0.22ab8.97±0.47a8.06±0.59b
Val6.12±0.54a5.14±0.15b6.55±0.33a6.25±0.18a5.86±0.63ab
Leu2.88±0.35a2.17±0.20b3.03±0.35a3.05±0.18a2.57±0.57ab
Ile2.18±0.25a1.72±0.10b2.31±0.25a2.29±0.10a1.96±0.36ab
Met1.41±0.10a0.96±0.22a1.32±0.39a1.49±0.19a1.35±0.16a
Non-essential amino acidsGlu32.39±1.12ab27.15±0.52c34.58±0.91a34.54±1.61a31.30±2.08b
Asp31.58±0.88bc27.43±0.51d33.55±0.83ab35.41±1.64a30.87±2.20c
Arg22.22±0.68c16.96±0.47d26.61±0.72b30.78±1.65a21.27±1.68c
Gly22.70±0.45a20.23±0.40b23.88±0.67a24.27±1.29a22.56±1.63a
Ser16.67±0.37a14.83±0.35b17.29±0.51a17.51±0.66a16.28±1.18a
Ala12.46±0.39a11.17±0.26b13.56±0.41a13.55±0.99a12.77±1.03a
Pro12.37±0.60a10.36±0.30b13.34±0.35a12.93±0.45a12.72±1.43a
Cys3.98±0.04a3.98±0.06a3.91±0.10a3.36±0.33b4.12±0.19a
Tyr0.89±0.03a0.88±0.00a0.88±0.03a0.70±0.66a0.93±0.11a

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung..

2)Values are mean±standard deviation (n=3)..

3)Means with different superscripted letters in the same row differ significantly (P<0.05)..



이상의 결과를 종합했을 때, 국산 콩 품종 중 새단백, 청자5호가 단백질 관련 성분이 높은 경향을 보여 대체 단백 소재로서 개발하기 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다. 향후 품종별 연차간 변이분석을 통한 추가 기초자료 확보가 필요하다고 판단되며 품종별 단백질 관련 성분과 구조 분석에 관한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

요 약

본 연구에서는 국내산 콩을 대체 단백 소재로 활용하기 위한 기초자료를 확보하고자 콩 품종별로 단백질을 추출한 후 이화학적 특성을 비교 분석하였다. 단백질 추출 수율을 측정한 결과 대원콩이 32.56%로 가장 낮았으며, 미소 40.79%, 선풍 44.68%, 새단백 45.03%, 청자5호 45.48%였다. 콩 품종별 in vitro 단백질 소화율은 새단백 품종이 88.19%로 다른 품종에 비해 높았으며, 단백질 추출 수율과 양의 상관관계를 보였다(r=0.633, P<0.05). 콩 품종에 따른 SDS-PAGE를 이용하여 콩 품종별 단백질 분자량 패턴 분석을 한 결과 새단백, 미소가 0~75 kD, 25~37 kD, 15~20 kD 범위에서 다른 품종과 차이를 보였다. 종자단백질 7S 성분인 β-conglycinin 함량의 경우 청자5호가 126.64 mg/g으로 가장 높았던 반면, 11S인 glycinin 함량은 새단백이 130.75 mg/g으로 다른 품종에 비해 높았다. β-Conglycinin과 glycinin 함량을 기준으로 11S/7S의 비율을 산출한 결과 새단백은 1.11로 가장 높았고, 미소가 0.61로 가장 낮았다. 콩 품종별 추출한 단백질의 구성아미노산을 분석한 결과 필수아미노산의 경우 methionine과 비필수아미노산은 tyrosine, cystein, arginine을 제외하고 새단백과 미소가 다른 품종에 비해 높은 함량을 보였다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 콩 품종에 따라 단백질 관련 성분 및 함량이 차이가 있음을 확인하였고, 이러한 결과는 콩을 대체 단백 소재로 활용하기 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단되며 추후 국산 콩의 품종별 단백질의 구조 분석 등이 추가적으로 요구된다.

감사의 글

본 논문은 농촌진흥청 AGENDA 연구사업(과제번호:PJ01608904)의 지원에 의해 이루어진 것임.

Fig 1.

Fig 1.Pearson’s correlation coefficient (r) matrices from protein-related compounds from various cultivars of soybean. Blue and red colors indicate negative and positive correlations between individual parameters.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition 2022; 51: 1048-1055https://doi.org/10.3746/jkfn.2022.51.10.1048

Fig 2.

Fig 2.Molecular weight patterns of protein by soybean cultivars using SDS-PAGE. Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition 2022; 51: 1048-1055https://doi.org/10.3746/jkfn.2022.51.10.1048

Fig 3.

Fig 3.Normalized response of protein-related compounds from various cultivars of soybean. The level of individual parameters corresponds to the color scale. A color gradient from blue to red represents a low to high level of the normalized response. Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition 2022; 51: 1048-1055https://doi.org/10.3746/jkfn.2022.51.10.1048

Table 1 . Protein extraction yield and digestibility of soybean cultivars (%).

Protein extraction yieldProtein digestibility
CJ51)45.48±0.10a2)3)85.52±0.26b
DWK32.56±0.22c83.46±0.10d
MS40.79±0.13b85.62±0.13b
SDB45.03±0.17a88.19±0.60a
SP44.68±0.13a84.45±0.04c

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung..

2)Values are mean±standard deviation (n=3)..

3)Means with different superscripted letters in the same column differ significantly (P<0.05)..


Table 2 . Seed storage protein contents (mg/g) and 11S/7S ratio of soybean cultivars.

β-Conglycinin (7S)Glycinin (11S)11S/7S ratio
CJ51)126.64±0.18a2)3)116.66±0.12b0.92±0.00c
DWK79.57±0.07d72.63±0.21c0.91±0.00c
MS104.13±0.10c63.92±0.10d0.61±0.00d
SDB117.52±0.12b130.75±0.10a1.11±0.00a
SP78.17±0.09d72.63±0.18c0.93±0.00b

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung..

2)Values are mean±standard deviation (n=3)..

3)Means with different superscripted letters in the same column differ significantly (P<0.05)..


Table 3 . Total amino acid contents of protein by soybean cultivars (mg/g).

CJ51)DWKMSSDBSP
Essential amino acidsThr24.53±0.68a2)3)22.42±0.44b25.77±0.79a25.73±1.25a24.82±1.77a
Lys19.70±0.54ab18.01±0.37b21.09±1.02a20.32±1.61a19.98±1.02a
His8.30±0.19ab7.19±0.17c8.61±0.22ab8.97±0.47a8.06±0.59b
Val6.12±0.54a5.14±0.15b6.55±0.33a6.25±0.18a5.86±0.63ab
Leu2.88±0.35a2.17±0.20b3.03±0.35a3.05±0.18a2.57±0.57ab
Ile2.18±0.25a1.72±0.10b2.31±0.25a2.29±0.10a1.96±0.36ab
Met1.41±0.10a0.96±0.22a1.32±0.39a1.49±0.19a1.35±0.16a
Non-essential amino acidsGlu32.39±1.12ab27.15±0.52c34.58±0.91a34.54±1.61a31.30±2.08b
Asp31.58±0.88bc27.43±0.51d33.55±0.83ab35.41±1.64a30.87±2.20c
Arg22.22±0.68c16.96±0.47d26.61±0.72b30.78±1.65a21.27±1.68c
Gly22.70±0.45a20.23±0.40b23.88±0.67a24.27±1.29a22.56±1.63a
Ser16.67±0.37a14.83±0.35b17.29±0.51a17.51±0.66a16.28±1.18a
Ala12.46±0.39a11.17±0.26b13.56±0.41a13.55±0.99a12.77±1.03a
Pro12.37±0.60a10.36±0.30b13.34±0.35a12.93±0.45a12.72±1.43a
Cys3.98±0.04a3.98±0.06a3.91±0.10a3.36±0.33b4.12±0.19a
Tyr0.89±0.03a0.88±0.00a0.88±0.03a0.70±0.66a0.93±0.11a

1)Abbreviation: CJ5, Cheongja5ho; DWK, Daewonkong; MS, Miso; SDB, Saedanbaek; SP, Seonpung..

2)Values are mean±standard deviation (n=3)..

3)Means with different superscripted letters in the same row differ significantly (P<0.05)..


References

  1. Agengo FB, Serrem CA, Wamunga FW. Evaluation of protein nutritional quality of four soybean varieties grown in Western Kenya. J Food Res. 2018. 7:69-78.
    CrossRef
  2. Asgar MA, Fazilah A, Huda N, et al. Nonmeat protein alternatives as meat extenders and meat analogs. Compr Rev Food Sci Food Saf. 2010. 9:513-529.
    Pubmed CrossRef
  3. Bruinsma J. World agriculture: towards 2015/2030. an FAO study. Routledge, London, UK. 2017. p 1-3.
    CrossRef
  4. Carrera CS, Reynoso CM, Funes GJ, et al. Amino acid composition of soybean seeds as affected by climatic variables. Pesq Agropec Bras. 2011. 46:1579-1587.
    CrossRef
  5. Cha SH, Shin KO, Han KS. Studies on the characteristics of concentrated soy protein. Korean J Food Sci Technol. 2020. 52:459-466.
    CrossRef
  6. Cho HH, Yoon JY, Lee SR. Effect of phytate on the solubility and digestibility of soy protein isolates. Korean J Food Sci Technol. 1991. 23:286-290.
  7. Cho SW, Kim TS, Kwon SJ, et al. Analysis of protein function and comparison of protein expression of different environment in soybean using proteomics techniques. Korean J Crop Sci. 2015. 60:33-40.
    CrossRef
  8. Gu BY, Ryu GH. Effects of moisture content and screw speed on physical properties of extruded soy protein isolate. J Korean Soc Food Sci Nutr. 2017. 46:751-758.
  9. Hong SB, Lee SJ, Kim YH, et al. Variation of protein, oil, fatty acid, and sugar contents in black soybean cultivars according to different latitudes. Korean J Environ Agric. 2010. 29:120-128.
    CrossRef
  10. Jeon H, Lee S, Kim S, et al. Quality characteristics of modified Doenjang and traditional Doenjang. J Korean Soc Food Sci Nutr. 2016. 45:1001-1009.
    CrossRef
  11. Kim HS, Yoon JY, Lee SR. Effect of cooking and processing on the phytate content and protein digestibility of soybean. Korean J Food Sci Technol. 1994a. 26:603-608.
  12. Kim JT, Kim MJ, Jhune CS, et al. Comparison of amino acid and free amino acid contents between cap and stipe in Flammulina velutipes and Pleurotus ostreatus. J Mushrooms. 2014. 12:341-349.
    CrossRef
  13. Kim JY, Hwang HJ. Shin KO. Development of a alternative meat patty using leghemoglobin extracted from soybean root nodules. J East Asian Soc Diet Life. 2021. 31:258-267.
    CrossRef
  14. Kim KS, Kim MJ, Lee KA, et al. Physico-chemical properties of Korean traditional soybeans. Korean J Food Sci Technol. 2003. 35:335-341.
  15. Kim MJ, Kim KS. Functional and chemical composition of Hwanggumkong, Yakong and Huktae. Korean J Food Cook Sci. 2005. 21:844-850.
  16. Kim YH, Kim SD, Hong EH. 11S and 7S globulin fractions in soybean seed and soycurd characteristics. Korean J Crop Sci. 1994b. 39:348-352.
  17. Laemmli UK. Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4. Nature. 1970. 227:680-685.
    Pubmed CrossRef
  18. Lee EJ, Lee JY, Hong GP. Current status and development strategies of domestic plant-based meat alternative food market. Food Sci Anim Resour Ind. 2021. 10(1):61-70.
  19. Lee JH, Lee YY, Son Y, et al. Correlation of quality characteristics of soybean cultivars and whole soymilk palatability. Korean J Crop Sci. 2018. 63:322-330.
  20. Moon HK, Lee SW, Moon JN, et al. Quality characteristics of various beans in distribution. J East Asian Soc Diet Life. 2011. 21:215-221.
  21. Moon JY, Song JK, Shin JH, et al. Effect of biodegradable mulch film on soil microbial community. Korean J Soil Sci Fert. 2016. 49:125-131.
    CrossRef
  22. Mujoo R, Trinh DT, Ng PKW. Characterization of storage proteins in different soybean varieties and their relationship to tofu yield and texture. Food Chem. 2003. 82:265-273.
    CrossRef
  23. Nam SH. Development and application of high value-added technology using insects. Food Sci Anim Resour Ind. 2019. 8(1):43-45.
  24. National Institute of Crop Science (NICS). Information of cultivars. 2022 [cited 2022 May 18]. Available from: https://www.nics.go.kr/api/breed.do?m=100000128&homepageSeCode=nics
  25. Nishinari K, Fang Y, Guo S, et al. Soy proteins: A review on composition, aggregation and emulsification. Food Hydrocolloids. 2014. 39:301-318.
    CrossRef
  26. Pang Z, Cong J, Zhou G, et al. MetaboAnalyst 5.0: narrowing the gap between raw spectra and functional insights. Nucleic Acid Res. 2021. 49:W388-W396.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  27. Park JH, Chatpaisarn A, Ryu GH. Effects of gluten and moisture contents on texturization of extruded soy protein isolate. J Korean Soc Food Sci Nutr. 2017. 46:473-480.
    CrossRef
  28. Park S. Current status of technologies for producing protein alternative foods. Food Sci Anim Resour Ind. 2021. 10(1):4-15.
  29. Plank DW. In vitro method for estimating in vivo protein digestibility. US Patent 9,738,920. 2017.
  30. Yong HI, Kim TK, Kang MC, et al. Study on future food tech analysis using alternative proteins. Korean J Food Cook Sci. 2021. 37:416-428.
    CrossRef
  31. Yoo G, Bai SC. Effects of different dietary protein sources on apparent digestibility and growth in juvenile river puffer Takifugu obscurus. Kor J Fish Aquat Sci. 2014. 47:383-389.
    CrossRef
  32. You GY, Yong HI, Yu MH, et al. Development of meat analogues using vegetable protein: A review. Korean J Food Sci Technol. 2020. 52:167-171.