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Accurate Differentiation of Green Beans of Arabica and Robusta Coffee Using Nanofluidic Array of Single Nucleotide Polymorphism (SNP) Markers

小粒咖啡 中粒咖啡 阿拉比卡咖啡 生咖啡 生物 单核苷酸多态性 SNP公司 咖啡 SNP基因分型 基因分型 植物 园艺 生物技术 基因型 遗传学 食品科学 基因
作者
Dapeng Zhang,Fernando E. Vega,Francisco Infante,William Solano,Elizabeth Johnson,Lyndel W. Meinhardt
出处
期刊:Journal of AOAC International [Oxford University Press]
卷期号:103 (2): 315-324 被引量:19
标识
DOI:10.1093/jaocint/qsz002
摘要

Abstract Green (unroasted) coffee is one of the most traded agricultural commodities in the world. The Arabica (Coffea arabica L.) and Robusta (Coffea canephora Pierre ex A. Froehner) species are the two main types of coffees for commercial production. In general, Arabica coffee is known to have better quality in terms of sensory characteristics; thus, it has a higher market value than Robusta coffee. Accurate differentiation of green beans of the two species is, therefore, of commercial interest in the coffee industry. Using the newly developed single nucleotide polymorphism (SNP) markers, we analyzed a total of 80 single green bean samples, representing 20 Arabica cultivars and four Robusta accessions. Reliable SNP fingerprints were generated for all tested samples. Unambiguous differentiation between Robusta and Arabica coffees was achieved using multivariate analysis and assignment test. The SNP marker panel and the genotyping protocol are sufficiently robust to detect admixture of green coffee in a high-throughput fashion. Moreover, the multilocus SNP approach can differentiate every single bean within Robusta and 55% of Arabica samples. This advantage, together with the single-bean sensitivity, suggests a significant potential for practical application of this technology in the coffee industry.
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