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" Ginger (Zingiber officinale Rosc.) and turmeric (Curcuma longa L.) produce important pharmacologically active metabolites at high levels, which include terpenoids and polyketides such as curcumin and gingerols. This dissertation describes the terpenoids produced by ginger and turmeric, candidate ESTs for terpene synthases, and the cloning and expression of several terpene synthases. A comparison of metabolite profiles, microarray results and EST data enable us to predict which terpene synthases are related with the production of specific terpenoids. Analysis of EST data further suggests several genes important for the growth and development of rhizomes. Ginger and turmeric accumulate important pharmacologically active metabolites at high levels in their rhizomes. Comparisons of ginger and turmeric EST data to publicly available sorghum rhizome ESTs revealed a total of 777 contigs common to ginger, turmeric and sorghum rhizomes but absent from other tissues. The list of rhizome-specific contigs was enriched for genes associated with regulation of tissue growth, development, and regulation of transcription. The analysis suggests ethylene response factors, AUX/IAA proteins, and rhizome-enriched MADS box transcription factors may play important roles in defining rhizome growth and development. From ginger and turmeric, 25 mono- and 16 sesquiterpene synthase sequences were cloned and the function of 13 mono- and 11 sesquiterpene synthases were revealed. There are many paralogs in the ginger and turmeric terpene synthase family, some of which have the same or similar function. However some paralogs have diverse functions and this suggests the evolution of terpene synthases in ginger and turmeric. Importantly, α-zingiberene/β-sesquiphellandrene synthase was identified, which makes the substrates for α-turmerone and β-turmerone production in turmeric. Also P450 candidates for α-zingiberene/β-sesquiphellandrene oxidase are proposed. Research involving analysis of metabolite profiles requires the manipulation of a large datasets, such as those produced by GC/MS. We developed an approach to identify compounds that involves deconvolution of peaks obtained using SICs as well as common peak selections between samples even though the peaks may be very small and represent unknown compounds. The limitation of this approach occurs when there are huge peaks in the samples, which distort the SIC of small embedded peaks and sometimes their own SICs."

생강(Zingiber officinale Rosc.)과 강황(Curcuma longa L.)은 다량의 약용물질을 생산합니다. 이러한 물질에는 curcumin과 gingerols 같은 polyketides 뿐만 아니라 terpenoids도 포함됩니다.이 논문은 생강과 강황의 EST data와 metabolite profiles, 그리고 microarray data를 비교하여 특정 terpene 생합성에 필요한 유전자를 예측하여 찾아내고, EST data 분석으로 뿌리줄기의 성장과 발달에 필요한 유전자들을 예측하였습니다.생강과 강황은 약용물질을 뿌리줄기에 다량 축적하고 있습니다. 생강과 강황의 EST data와 수수의 뿌리줄기 EST data를 비교하여 777개의 contigs가 이들의 식물에서 뿌리에서만 공통적으로 발현되고 다른 조직에서는 발현되지 않는다는 것을 알아냈습니다. 이와 같은 뿌리줄기에서만 발현되는 유전자에는 조직의 성장, 발달, 조절에 관여되는 유전자 뿐 아니라ethylene response factors, AUX/IAA proteins와 rhizome-enriched MADS box transcription factors도 뿌리줄기의 발달과 성장에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었습니다.생강과 강황으로부터 25개의mono-, 16개의sesquiterpene 생합성 유전자 서열을 찾았고 그 중 각각 13개와 11개의 터핀 생합성 효소의 기능을 밝혔습니다. 생강과 강황의 터핀 생합성 효소는 많은 paralogs를 가지고 있고, 그 중 몇몇은 같거나 유사한 기능을 가지고 있습니다. 확인된 터핀 생합성 유전자 둥 α-zingiberene/β-sesquiphellandrene synthase도 확인할 수 있었는데, 이 효소는 강황에서 가장 많이 만들어지는α-turmerone과 β-turmerone 의 기질을 만드는 효소입니다. 또한 저희는 α-zingiberene과 β-sesquiphellandrene을 이용해α-turmerone과 β-turmerone을 만드는 데 관여하는 것으로 보이는 P450 monooxygenase도 보여주었습니다.대사체학 분석에는 GC/MS 데이타의 분석도 포함하는데, 많은 양의 데이타 분석이 필요할 때도 있습니다. 저희는 SIC (Single Ion Chromatogram)을 이용해 peak deconvolution을 가능케 하였고, 이를 통해 다른 샘플로부터의 GC데이타에서 같은 metabolite peak을 구별해 내어 분석할 수 있게 하였습니다.

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