アフラトキシン検知方法、アフラトキシン検知装置、および、プログラム
【課題】蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるアフラトキシン検知方法、アフラトキシン検知装置、および、プログラムを提供することを課題とする。
【解決手段】本発明は、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物の蛍光強度を測定して、測定対象物の蛍光指紋情報を取得し、取得した蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する。
【解決手段】本発明は、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物の蛍光強度を測定して、測定対象物の蛍光指紋情報を取得し、取得した蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アフラトキシン検知方法、アフラトキシン検知装置、および、プログラム
に関する。
【背景技術】
【０００２】
食品分野においては、アフラトキシン（Ａｆｌａｔｏｘｉｎ）が世界的に大きな問題となっている。ここで、アフラトキシンとは、穀物やナッツ類や香辛料などの農産物に含まれる、人間や動物に急性毒性と発癌性を誘因するカビ毒であり、現在約７０カ国以上で規制されている。アフラトキシンの汚染地域は、熱帯地域が中心であり、汚染の拡散防止のためにも、輸出入時における検査が重要となる。
【０００３】
これに対し、従来から、アフラトキシン検出法として、例えば、非特許文献１に示すように、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、高速液体クロマトグラフ質量分析法（ＨＰＬＳ−ＭＡＳ）、および、ＥＬＩＳＡ法などの化学分析的手法が用いられていた。
【０００４】
しかし、上述の化学分析的手法では、煩雑な前処理を行う必要があるという問題があった。更に、上述の化学分析的手法では、専用の試薬やキットを必要とし、装置が高価であり、また、装置の操作者に対して専門技能が必要とされるため、現場での迅速かつ容易な判定が困難であるという問題があった。更に、検知対象となるアフラトキシンの量は、非常に低濃度（例えば、ｐｐｂオーダーの濃度）であるため、上述の化学分析的手法では、濃縮や精製等の前処理なくしてはアフラトキシンを検知できず、そのため、煩雑な前処理を省略できないという問題があった。
【０００５】
そこで、近年、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易に測定対象物を分析する手法の開発が望まれていた。
【０００６】
例えば、本出願人による特許文献１に記載の穀粉の判別方法では、測定対象物に対して照射する励起波長、および、測定対象物から観測する蛍光波長を段階的に変化させながら蛍光強度を測定することにより蛍光指紋（別名：励起蛍光マトリクス）を取得し、取得した蛍光指紋を解析することにより、穀粉の品種や種別を判別している。また、同出願人による特許文献２に記載の成分分布可視化方法では、蛍光指紋を画素単位で計測して、蛍光指紋イメージングを行っている。また、同出願人による特許文献３に記載の成分分布可視化方法では、更に、測定対象物とサンプル間における溶媒含有率（または可視化対象の特定成分に対する外乱要因）の影響を除去し、測定対象物の特定の成分をより明確に分析している。
【０００７】
ここで、上記特許文献１〜３に記載される「蛍光指紋」は、励起蛍光マトリクス（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ−Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｍａｔｒｉｘ： ＥＥＭ）ともよばれ、試料に照射する励起光の波長を連続的に変化させながら蛍光スペクトルを測定することによって得られる３次元データを意味する。蛍光指紋の形状が指紋のように成分特異的に決まるため、測定者は、通常の単一波長での蛍光測定だけでは判別できない微妙な成分の差異を検出できる。更に、測定者は、この蛍光指紋情報に加えて、位置情報（すなわち、画像における各画素の位置を示す空間情報）を伴って、各画素ごとあるいは画素ブロックごとに蛍光指紋を測定する蛍光指紋イメージングを用いることで、測定対象物中の特定成分の分布を可視化できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−１８５７１９号公報
【特許文献２】特許第３７０６９１４号公報
【特許文献３】特開２０１０−２６６３８０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】厚生労働省医薬食品局食品安全部、食安監発第０７２８００４号“カビ毒（アフラトキシン）を含有する食品の取り扱いについて”、平成２０年７月２８日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の穀粉の判別方法（特許文献１等）および成分分布可視化方法（特許文献２と特許文献３等）においては、蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にすることができるものの、蛍光指紋からアフラトキシンを検知することについては考慮していないという問題点を有していた。
【００１１】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるアフラトキシン検知方法、アフラトキシン検知装置、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
このような目的を達成するため、本発明のアフラトキシン検知方法は、測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知方法であって、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得工程、および、前記蛍光指紋情報取得工程にて取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知工程、を含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明のアフラトキシン検知方法は、上記記載のアフラトキシン検知方法において、前記アフラトキシン検知工程にて、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００１４】
また、本発明のアフラトキシン検知方法は、上記記載のアフラトキシン検知方法において、前記アフラトキシン検知工程にて、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００１５】
また、本発明のアフラトキシン検知方法は、上記記載のアフラトキシン検知方法において、前記アフラトキシンは、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００１６】
また、本発明のアフラトキシン検知方法は、上記記載のアフラトキシン検知方法において、前記測定対象物は、穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００１７】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で前記測定対象物を計測する分光検出装置とを備えた、前記測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知装置であって、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得部、および、前記蛍光指紋情報取得部により取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知部、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、上記記載のアフラトキシン検知装置において、前記アフラトキシン検知部は、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００１９】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、上記記載のアフラトキシン検知装置において、前記アフラトキシン検知部は、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００２０】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、上記記載のアフラトキシン検知装置において、前記アフラトキシンは、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００２１】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、上記記載のアフラトキシン検知装置において、前記測定対象物は、穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００２２】
また、本発明のプログラムは、測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で前記測定対象物を計測する分光検出装置とを備えた、前記測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知装置に実行させるためのプログラムであって、前記アフラトキシン検知装置において、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得工程、および、前記蛍光指紋情報取得工程にて取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知工程、を実行させることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明のプログラムは、上記記載のプログラムにおいて、前記アフラトキシン検知工程にて、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００２４】
また、本発明のプログラムは、上記記載のプログラムにおいて、前記アフラトキシン検知工程にて、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００２５】
また、本発明のプログラムは、上記記載のプログラムにおいて、前記アフラトキシンは、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００２６】
また、本発明のプログラムは、上記記載のプログラムにおいて、前記測定対象物は、穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
この発明によれば、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物の蛍光強度を測定して、測定対象物の蛍光指紋情報を取得し、取得した蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知するので、蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるという効果を奏する。これにより、本発明は、この蛍光指紋を利用して、膨大なデータから目的とするアフラトキシンの蛍光情報のみを非破壊で計測して抽出し、アフラトキシンの量の定量や有無の判別まで行うことができるという効果を奏する。
【００２８】
また、この発明によれば、アフラトキシンの検知において、蛍光指紋情報に対して多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、当該推定されたアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知するので、蛍光指紋から迅速かつ容易にアフラトキシンの量を定量することができるという効果を奏する。
【００２９】
また、この発明によれば、アフラトキシンの検知において、蛍光指紋情報に対して多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られたアフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知するので、蛍光指紋から迅速かつ容易にアフラトキシンの有無を判別することができるという効果を奏する。
【００３０】
また、この発明によれば、アフラトキシンは、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであるので、蛍光指紋から迅速かつ容易にアフラトキシンのうち特に有害な４種のアフラトキシンの個別量または総量を正確に検知することができるという効果を奏する。
【００３１】
また、この発明によれば、測定対象物は、穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであるので、アフラトキシンの汚染対象となる穀物、ナッツ類、香辛料などの農作物を測定対象物として、蛍光指紋から迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】図１は、蛍光指紋の一例を３次元データの等高線状のグラフにて示す図である。
【図２】図２は、図１の蛍光指紋の一例を平面的に表した俯瞰図である。
【図３】図３は、本実施形態におけるアフラトキシン検知方法の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、４種類のアフラトキシンの化学構造式を示す図である。
【図５】図５は、測定対象物の蛍光指紋の一例を示す図である。
【図６】図６は、多変量解析前に蛍光指紋に対して行われるデータ前処理の一例を示す図である。
【図７】図７は、多変量解析の一例としてＰＬＳ回帰分析の概要を示す図である。
【図８】図８は、本実施形態のアフラトキシン検知装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】図９は、蛍光指紋取得装置の一例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、アフラトキシン標準溶液（１５ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１１】図１１は、アフラトキシン標準溶液（６０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１２】図１２は、アフラトキシン標準溶液（１５０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１３】図１３は、アフラトキシン標準溶液（６００ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１４】図１４は、ＰＬＳ回帰分析によるアフラトキシン標準溶液のアフラトキシン濃度の定量結果を示す図である。
【図１５】図１５は、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１６】図１６は、アフラトキシン擬似汚染サンプル（１０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１７】図１７は、アフラトキシン擬似汚染サンプル（３０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１８】図１８は、ＰＬＳ回帰分析によるアフラトキシン擬似汚染サンプルのアフラトキシン濃度の定量結果を示す図である。
【図１９】図１９は、判別分析による異なる濃度のアフラトキシンＢ１の判別スコアの分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下に、本発明の実施の形態にかかる〔Ｉ〕アフラトキシン検知方法および〔ＩＩ〕アフラトキシン検知装置およびプログラムの好適な実施の形態の例を、図１〜図９を参照し詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００３４】
〔Ｉ〕アフラトキシン検知方法
まず、図１および図２を参照し、蛍光指紋について説明する。ここで、図１は、蛍光指紋の一例を３次元データの等高線状のグラフにて示す図である。また、図２は、図１の蛍光指紋の一例を平面的に表した俯瞰図である。
【００３５】
本実施形態において、「蛍光指紋」とは、図１に示すように、測定対象物に照射する励起波長λＥｘ、測定対象物から発する発光の蛍光波長λＥｍ、測定対象物の蛍光強度ＩＥｘ，Ｅｍの３軸からなる３次元データの等高線状のグラフである。
【００３６】
また、図２に示すように、「蛍光指紋」は、横軸を蛍光波長、縦軸を励起波長として各ポイントの蛍光強度を等高線プロットすることにより平面的に表すことができる。蛍光指紋は、測定対象物に対し蛍光染色等の前処理をせずにキャラクタリゼーションが可能であること、操作が容易で短時間で測定できること、さらに吸光度に比べ感度が高いなどの長所を有することから、食品等の内部構造の分析や、大気中の浮遊物の測定や、染料の原料特定などに汎用されている手法である。このように、「蛍光指紋」は、３次元の膨大な情報を有する成分固有の蛍光情報であるため、測定者は、蛍光指紋を利用することで、成分の識別が可能であり、かつ、非破壊での計測が可能である。
【００３７】
以下、本アフラトキシン検知方法の処理の一例について、図３のフローチャートに沿って適宜図４〜図７を参照しつつ説明する。ここで、図３は、本実施形態におけるアフラトキシン検知方法の処理の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
図３に示すように、本アフラトキシン検知方法において、まず前提としてアフラトキシンの検知対象となる測定対象物が測定者により準備される（ステップＳ１）。
【００３９】
ここで、本実施形態において、「測定対象物」とは、蛍光指紋を用いてアフラトキシンを検知する際の測定対象である試料を意味する。一例として、測定対象物は、例えば、穀物（例えば、はと麦、とうもろこし、そば、製餡原料用雑豆）、ナッツ類（例えば、ピーナッツ、ピスタチオナッツ、ブラジルナッツ等）、および、香辛料（例えば、ナツメグ、白コショウ、唐辛子、パプリカ等）のうち少なくとも１つであってもよい。なお、本実施形態において、測定対象物は、これらに限定されず、蛍光指紋を用いてアフラトキシンを検知可能なその他の試料であってもよい。
【００４０】
ここで、図４を参照し、本実施形態において検知対象とするアフラトキシンの種類について説明する。図４は、４種類のアフラトキシンの化学構造式を示す図である。
【００４１】
図４に示すように、本実施形態において検知対象とするアフラトキシンの種類は、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、アフラトキシンＧ２の４種類である。なお、アフラトキシンの規制値は、食品では０〜５０ｐｐｂ、飼料では５〜１０００ｐｐｂである。また、アフラトキシンの規制値は、国ごとに異なっており、例えば、アメリカでは４種類の合計に対して２０ｐｐｂであり、日本ではアフラトキシンＢ１に対して１０ｐｐｂである。
【００４２】
図３に戻り、本アフラトキシン検知方法では、次に蛍光指紋情報取得工程において、ステップＳ１にて測定者により準備された測定対象物の蛍光指紋を測定する（ステップＳ２）。すなわち、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物における蛍光強度を測定して、蛍光指紋情報を取得する。すなわち、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、既存の分光蛍光光度計により、励起波長（例えば、２００〜９００ｎｍの計測波長範囲内で１０ｎｍのデータ取得間隔ごとのｍ個の波長）と、蛍光波長（例えば、２００〜９００ｎｍの計測波長範囲で１０ｎｍのデータ取得間隔ごとのｎ個の波長）の組み合わせを変えながら、合計ｍ×ｎ通りの波長条件で、測定対象物の蛍光強度を取得する。ここで、測定者は、計測回数（例えば、各試料につき３回）を調整してもよい。ここで、図５は、測定対象物の蛍光指紋の一例を示す図である。
【００４３】
このように、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、測定対象物について、照射する励起波長および観測する蛍光波長の組み合わせが異なるｍ×ｎ波長条件で蛍光強度を取得し、測定対象物の蛍光指紋情報を取得する。
【００４４】
更に、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、次のステップＳ３のアフラトキシン検知工程にて行われる多変量解析前に、取得された蛍光指紋に対してデータ前処理を行う。
【００４５】
以下、図５および図６を参照し、多変量解析前に蛍光指紋に対して行われるデータ前処理について説明する。ここで、図６は、多変量解析前に蛍光指紋に対して行われるデータ前処理の一例を示す図である。
【００４６】
図５に示すように、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において取得された蛍光指紋は、合計ｍ×ｎの波長条件（例えば、５０４１波長条件）のパラメータからなる高次元の蛍光強度データを含んでおり、更に、ノイズ情報（例えば、励起光の散乱光、その２次光、３次光等）を含んでいる。そのため、次のステップＳ３のアフラトキシン検知工程において行われる多変量解析前に、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、ノイズ情報を除去するとともに、取得した高次元（例えば、５０４１波長条件）の蛍光強度データから、目的とする蛍光指紋以外の情報を除去した低次元（例えば、２０６３波長条件）の蛍光強度データにすることが望ましい。
【００４７】
そこで、図６に示すように、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、ノイズ情報となる励起光の錯乱光およびその２次光、３次光のデータ（例えば、図６（ｉ）が示すデータ）を削除する。更に、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、蛍光波長が励起波長よりも短い範囲のデータ（例えば、図６（ｉｉ）が示すデータ）を除去する。これは、測定対象物が発する蛍光波長は励起波長より長波長であるので、励起波長より長波長の蛍光波長の蛍光強度データのみを解析するための処理である。なお、図示しないが、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、励起光源の輝度値が低い領域（例えば、励起波長２４０ｎｍ以下）のデータと、蛍光と検出器の感度が低い領域（例えば、蛍光波長８００ｎｍ以上）のデータを削除してもよい。このように、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、測定対象物に含まれるアフラトキシンの特徴を表す蛍光指紋情報のみを抽出する。
【００４８】
そして、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、図６に示すような蛍光指紋情報から得られる行列データを並び替えて、連続した１次元ベクトルに変更する。この１次元ベクトルに変更された蛍光指紋情報（例えば、２０６３個の蛍光強度データ）は、次のステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、多変量解析に用いられる。
【００４９】
図３に戻り、本アフラトキシン検知方法では、次にアフラトキシン検知工程において、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程にて取得した測定対象物の蛍光指紋情報に対して多変量解析（例えば、ＰＬＳ回帰分析、判別分析等）を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する（ステップＳ３）。
【００５０】
具体的には、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程にて取得した蛍光指紋情報に対して多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、当該推定されたアフラトキシンの定量結果（例えば、図１４および図１８）に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する。また、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程にて取得した蛍光指紋情報に対して多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られたアフラトキシンの判別スコアの分布（例えば、図１９）に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知してもよい。なお、本ステップＳ３のアフラトキシン検知工程にて、多変量解析の結果として得られたアフラトキシンの定量結果（例えば、図１４および図１８）およびアフラトキシンの判別スコアの分布（例えば、図１９）の一例については、後述の実施例において詳細に説明する。
【００５１】
ここで、図７を参照して、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において行われる多変量解析の一例として、ＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定する処理について説明する。図７は、多変量解析の一例としてＰＬＳ回帰分析の概要を示す図である。
【００５２】
図７に示すように、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、まず、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程にて取得した蛍光指紋情報（図７において、ｍ×ｎ個の蛍光強度データ）を説明変数とし、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）のアルゴリズムに基づき、当該説明変数を潜在変数（図７において、Ｔ１〜Ｔｋ）に変換し、当該潜在変数を回帰式に代入することで、目的変数のアフラトキシン濃度（すなわち、アフラトキシンの量）を推定する。そして、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、濃度未知の測定対象物の蛍光指紋情報を、既知または予め実測されたアフラトキシン濃度に基づいて作成された検量線に当てはめて、測定対象物に含まれるアフラトキシンの濃度を定量する。このように、本アフラトキシン検知工程において、蛍光指紋情報（図７において、ｍ×ｎ個の蛍光強度データ）に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、当該推定されたアフラトキシンの定量結果（例えば、図１４および図１８）に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する。
【００５３】
なお、本実施形態において、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において行われる多変量解析の一例としてＰＬＳ回帰分析および判別分析を挙げたが、これらに限定されず、あらゆる統計解析処理を行ってもよい。
【００５４】
例えば、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、統計解析処理を、多変量解析またはデータマイニングにより行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、多変量解析またはデータマイニングを、データ構造分析、判別分析、パターン分類、多次元データ解析、回帰分析および学習機械のうち少なくとも１つの手法を用いて行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、データ構造分析を、主成分分析、因子分析、対応分析および独立成分分析のうち少なくとも１つの手法を用いて行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、判別分析を、線形判別分析または非線形判別分析の手法を用いて行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、パターン分類を、クラスター分析または多次元尺度法で行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、回帰分析を、線形回帰、非線形回帰または重回帰分析の手法を用いて行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、学習機械は、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、自己組織化マップ、集団学習および遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つの手法を用いて行ってよい。
【００５５】
その他、本実施形態において、測定対象物、蛍光指紋の測定条件、統計解析方法等の各種条件については、本発明の目的を逸脱しない範囲で適宜選択できる。
【００５６】
〔ＩＩ〕アフラトキシン検知装置
次に、本発明のアフラトキシン検知装置の構成について図８および図９を参照し実施形態を例に挙げて説明する。なお、本発明の実施の形態におけるアフラトキシン検知装置は、前述の本アフラトキシン検知方法に好適に使用できるものであるが、本アフラトキシン検知方法に用いる測定装置はこれに限定されるものではない。
【００５７】
ここで、図８は、本実施形態のアフラトキシン検知装置の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００５８】
図８に示すように、アフラトキシン検知装置２０は、少なくとも蛍光指紋取得装置１０を備えている。蛍光指紋取得装置１０は、蛍光指紋情報を取得する装置であり、分光照明装置１１および分光検出装置１２を備えている。また、アフラトキシン検知装置２０は、蛍光指紋取得装置１０で取得した蛍光指紋情報から、測定対象物１３のアフラトキシンを検知する装置であり、メモリ２１、制御部２３、計算処理部２４を備えており、測定者はキーボード・マウス２２により、アフラトキシン検知装置２０に測定条件等を入力する。なお、図示しないが、アフラトキシン検知装置２０は、測定対象物１３を微粉砕に均一化する粉砕装置を備えていてもよい。ここで、粉砕装置は、例えば、粗粉砕装置、ハンマーミル粉砕装置、ジェットミル粉砕装置、サイクロンミル粉砕装置であってもよい。
【００５９】
ここで、図９は、蛍光指紋取得装置１０の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００６０】
図９に示すように、蛍光指紋取得装置１０は、分光照明装置１１および分光検出装置１２を備えている。分光照明装置１１は、測定対象物１３に、所定の波長の励起光を照射して測定対象物１３の成分から蛍光を生じさせる装置である。分光照明装置１１は、照射する励起波長を任意に変える励起波長可変手段を有する。
【００６１】
分光検出装置１２は、所定の蛍光波長において、測定対象物１３の蛍光強度を取得し、蛍光強度情報をアフラトキシン検知装置２０に送信する装置である。分光検出装置１２は、測定対象物１３が発した蛍光のうち、特定の蛍光波長を選択的に捕えて、蛍光強度を計測する。分光検出装置１２は、観測する蛍光波長を任意に変える蛍光波長可変手段を有する。
【００６２】
ここで、図８に戻り、アフラトキシン検知装置２０について説明する。
【００６３】
図８に示すように、アフラトキシン検知装置２０は、分光検出装置１２の指紋検出装置１２４によって検出された蛍光指紋情報を取得し、図５および図６に示したデータ前処理により、解析に必要な蛍光指紋情報のみを抽出する（図８において、蛍光指紋情報取得部２４−１による処理）。次いで、取得した測定対象物１３の蛍光指紋情報に対して多変量解析（例えば、ＰＬＳ回帰分析、判別分析等）を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物１３からアフラトキシンを検知する（図８において、アフラトキシン検知部２４−２による処理）。
【００６４】
メモリ２１は、指紋検出装置１２４からアフラトキシン検知装置２０へ転送され、計算処理部２４の蛍光指紋情報取得部２４−１により取得された蛍光指紋情報や、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２により多変量解析を行う際に用いられる回帰式や判別式、多変量解析結果のコントロール（比較対照）として参照される予め実測されたアフラトキシンの濃度データ等を格納する。
【００６５】
制御部２３は、測定者の入力した励起波長範囲、蛍光波長範囲、波長ピッチで測定対象物１３の蛍光指紋を取得するように、分光照明装置１１が照射する励起波長、および、分光検出装置１２が観測する蛍光波長を調整する指示を行い、また、計算処理部２４に処理を行うよう命令する。
【００６６】
蛍光指紋取得装置１０から転送された蛍光指紋情報は、アフラトキシン検知装置２０のメモリ２１に格納される。測定者がキーボード・マウス２２を通じて、計算処理部２４に対して処理を行うよう命令すると、まず、計算処理部２４の蛍光指紋情報取得部２４−１が、メモリ２１に格納された蛍光指紋情報から、データ前処理により解析に必要な蛍光指紋情報を抽出する。次に、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２は、抽出された蛍光指紋情報に対して、多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する。
【００６７】
本実施形態において、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２は、蛍光指紋情報に対して多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、当該推定されたアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知してもよい。また、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２は、蛍光指紋情報に対して多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られたアフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知してもよい。更に、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２は、多変量解析の結果を、メモリ２１に格納してもよく、ディスプレイ３０上に出力してもよく、また、プリンタ（図示せず）を介して印刷してもよい。
【実施例】
【００６８】
以下、図１０〜図１９を参照して本発明の実施例について説明する。なお、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００６９】
［実施例１］
本実施例１において、測定対象物としてアフラトキシン標準試薬を用いた。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報を取得した。そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、推定したアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知した。以下、図１０〜図１４を参照して実施例１の詳細について説明する。
【００７０】
（１−１．測定対象物の準備）
本実施例１において、測定対象物としてＳＩＧＭＡ社製のアフラトキシン標準試薬（アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、アフラトキシンＧ２）を用いた。そして、アフラトキシン標準試薬を、希釈溶媒（アセトニトリル・水（９：１））を用いて、１５ｐｐｂ，６０ｐｐｂ，１５０ｐｐｂ，６００ｐｐｂの４種類の濃度に調製した。また、ネガティブコントロールとして希釈溶媒のみ（すなわち、アフラトキシン０ｐｐｂ）のサンプルも準備した。そして、各アフラトキシン標準試薬の試料溶液４００μＬを、光路長３ｍｍのミクロセル内に注入した。
【００７１】
（１−２．蛍光指紋情報の取得）
続いて、各アフラトキシン標準試薬の試料溶液４００μＬを注入したミクロセルを、蛍光指紋取得装置１０（日立分光蛍光光度計Ｆ−７０００）にセットした。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報を取得した。ここで、測定条件は、以下の通りである。
・計測波長範囲：励起波長（Ｅｘ）２００〜９００ｎｍ／蛍光波長（Ｅｍ）２００〜９００ｎｍ
・データ取得間隔：１０ｎｍ
・計測回数：各試料３回
【００７２】
具体的には、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理により、図１０〜図１３に示すアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報を取得した（但し、図１０〜図１３に表示された蛍光指紋情報は、データ前処理を行う前のものである）。ここで、図１０は、アフラトキシン標準溶液（１５ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１１は、アフラトキシン標準溶液（６０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１２は、アフラトキシン標準溶液（１５０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１３は、アフラトキシン標準溶液（６００ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【００７３】
ここで、図１０〜図１３中の丸で囲った部分に注目すると、蛍光強度はアフラトキシンの濃度と相関が有ることが示された。なお、図１０〜図１３中の丸で囲った部分は、励起波長（Ｅｘ）３６５ｎｍ／蛍光波長（Ｅｍ）４５０ｎｍの計測波長範囲に該当し、この計測波長範囲は、従来のＨＰＬＣ法でアフラトキシンを検出可能な計測波長範囲と一致する。したがって、図１０〜図１３が示すアフラトキシン標準溶液（すなわち、夾雑物が存在しない試料）の蛍光指紋から、アフラトキシンの有無を定性的に確認できることが示された。
【００７４】
（１−３．アフラトキシンの検知）
続いて、取得した図１０〜図１３の蛍光指紋は、蛍光指紋によるアフラトキシン濃度の定量の可能性を示したため、ＰＬＳ回帰分析を適用してアフラトキシン標準溶液（１５サンプル）に含まれるアフラトキシンの濃度推定を行った。ここで、ＰＬＳ回帰分析を適用した１５サンプル（５×３サンプル）は、０ｐｐｂ，１５ｐｐｂ，６０ｐｐｂ，１５０ｐｐｂ，６００ｐｐｂの５濃度のサンプルそれぞれについて、３回計測を行ったものである。
【００７５】
すなわち、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１０〜図１３のアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定した。具体的には、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１０〜図１３のアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報（すなわち、蛍光指紋をデータ前処理することで得られた２０６３個の蛍光指紋の輝度値）を説明変数とし、当該説明変数を潜在変数に変換し、当該潜在変数を回帰式に代入することで、目的変数のアフラトキシン濃度（すなわち、図１４に示す「アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）」）を推定した。
【００７６】
そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１４に示すように、推定したアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物（本実施例１において、アフラトキシン標準試薬）からアフラトキシンを検知した。ここで、図１４は、ＰＬＳ回帰分析によるアフラトキシン標準溶液のアフラトキシン濃度の定量結果を示す図である。
【００７７】
具体的には、図１４に示すように、アフラトキシン検知部２４−２の処理により推定したアフラトキシンの濃度（図１４において、「アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）」）は、予め調製された真のアフラトキシン濃度（図１４において、「アフラトキシン濃度（ｐｐｂ）」）とよく一致しており（図１４において、菱形のプロット）、測定対象物に含まれるアフラトキシンの濃度を定量できることを示している。
【００７８】
図１４に示すように、アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）（図１４において、菱形のプロット）の決定係数（Ｒ２）は、０．９９９となった。ここで、決定係数は、１に近いほど精度が高いことを表す。よって、アフラトキシン検知部２４−２の処理により推定したアフラトキシン推定値（ｐｐｂ）の精度が非常に高いことが示された。したがって、本実施例１により、夾雑物がないアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋から、ＰＬＳ回帰分析により迅速かつ容易にアフラトキシンを計測可能であることが示された。なお、本実施例１では、蛍光指紋を３．７分で計測した。
【００７９】
このように、本実施例１では、測定対象物はアフラトキシン標準試薬と溶媒のみなので、アフラトキシンのピーク（励起波長（Ｅｘ）３６５ｎｍ／蛍光波長（Ｅｍ）４５０ｎｍ）のみでも、ある程度の定量は期待できる。しかし、実際の測定対象物（試料）には、様々な夾雑物が含まれているため、従来技術（非特許文献１等）では、このピークのみで定量することは不可能であった。そのため、従来技術（非特許文献１等）においては、これらの夾雑物を除く煩雑な前処理を必要としていた。一方、本発明のアフラトキシン検知方法およびアフラトキシン検知装置においては、その他の波長条件における蛍光指紋から得られた蛍光強度の情報を利用することにより、次の実施例２に示すように、夾雑物が存在したままであっても最適化を施し定量性を実現したことに大きな特徴がある。
【００８０】
［実施例２］
本実施例２では、実施例１の図１４が示す定量結果が、夾雑物を多く含む香辛料抽出溶液中のアフラトキシン濃度も蛍光指紋から定量できる可能性を示すため、香辛料のナツメグを測定対象物としたアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルを用いた。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した。そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、推定したアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知した。以下、図１５〜図１８を参照して実施例２の詳細について説明する。
【００８１】
（２−１．測定対象物の準備）
本実施例２において、香辛料の一例であるナツメグを測定対象物として想定し、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルを準備した。
【００８２】
まず、アフラトキシン非汚染サンプルを、非特許文献１に記載された、香辛料類のアフラトキシン分析用のイムノアフィニティーカラム（ＩＡＣ）法の前処理にしたがって準備した。
【００８３】
具体的には、採取したナツメグ検体を粉砕均一化して得たナツメグ試料５０ｇを、ブレンダー容器または共栓付きナスフラスコ等に量り採り、これにアセトニトリル・水（９：１）４００ｍＬを加えた。そして、５分間撹拌抽出または３０分間振とう抽出後、濾紙で濾過または遠心分離して、ナツメグ抽出濾液を準備した。なお、このナツメグ抽出濾液は、非常に着色が強いため、更に希釈溶媒としてアセトニトリル・水（９：１）を加えて１０倍希釈した。そして、この１０倍希釈後のサンプルを、蛍光指紋取得（ＥＥＭ計測）時に用いるアフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）とした。そして、アフラトキシン非汚染サンプルの試料溶液４００μＬをミクロセル内に注入した。
【００８４】
次に、アフラトキシン擬似汚染サンプルとして、上述のように準備したナツメグ抽出濾液に、溶液の５％分のアフラトキシン溶液（実施例１で用いたＳＩＧＭＡ社製のアフラトキシン標準試薬）を添加して準備した。更に、アフラトキシン擬似汚染サンプルを、希釈溶媒（アセトニトリル：水＝９：１）を用いて、２．５ｐｐｂ，５ｐｐｂ，１０ｐｐｂ，２０ｐｐｂ，３０ｐｐｂ，６０ｐｐｂの６種類の濃度に調製した。そして、希釈溶媒としてアセトニトリル・水（９：１）を加えて１０倍希釈した。そして、この１０倍希釈後のサンプルを、蛍光指紋取得時に用いるアフラトキシン擬似汚染サンプル（すなわち、０．２５ｐｐｂ，０．５ｐｐｂ，１ｐｐｂ，２ｐｐｂ，３ｐｐｂ，６ｐｐｂの６種類の濃度のサンプル）とした。そして、各アフラトキシン擬似汚染サンプルの試料溶液４００μＬをミクロセル内に注入した。
【００８５】
（２−２．蛍光指紋情報の取得）
続いて、アフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの試料溶液４００μＬを注入したミクロセルを、実施例１と同様に蛍光指紋取得装置１０（日立分光蛍光光度計Ｆ−７０００）にセットした。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した。なお、測定条件は、実施例１と同様である。
【００８６】
具体的には、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理により、図１５に示すアフラトキシン非汚染サンプルの蛍光指紋情報と、図１６および図１７に示すアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した（但し、図１５〜図１７に表示された蛍光指紋情報は、データ前処理を行う前のものである）。ここで、図１５は、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１６は、アフラトキシン擬似汚染サンプル（１０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１７は、アフラトキシン擬似汚染サンプル（３０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【００８７】
ここで、アフラトキシンを含まないアフラトキシン非汚染サンプルの蛍光指紋（図１５）と、アフラトキシンを含むアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋（図１６および図１７）を比較したところ、実施例１と同様に、アフラトキシンの有無が蛍光指紋情報に反映されていることが示された。
【００８８】
（２−３．アフラトキシンの検知）
続いて、取得したアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を適用して、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプル（２１サンプル）に含まれるアフラトキシンの濃度推定を行った。ここで、ＰＬＳ回帰分析を適用した２１サンプル（７×３サンプル）は、０ｐｐｂ，２．５ｐｐｂ，５ｐｐｂ，１０ｐｐｂ，２０ｐｐｂ，３０ｐｐｂ，６０ｐｐｂの７濃度のサンプルそれぞれについて、３回計測を行ったものである。なお、実測時には各サンプルを１０倍希釈するため、各サンプルの実測溶液中のアフラトキシン濃度は、０ｐｐｂ，０．２５ｐｐｂ，０．５ｐｐｂ，１ｐｐｂ，２ｐｐｂ，３ｐｐｂ，６ｐｐｂの７濃度となる。
【００８９】
すなわち、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）とアフラトキシン擬似汚染サンプル（２．５ｐｐｂ，５ｐｐｂ，１０ｐｐｂ，２０ｐｐｂ，３０ｐｐｂ，６０ｐｐｂ）の蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定した。具体的には、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報（すなわち、蛍光指紋をデータ前処理することで得られた２０６３個の蛍光指紋の輝度値）を説明変数とし、当該説明変数を潜在変数に変換し、当該潜在変数を回帰式に代入することで、目的変数のアフラトキシン濃度（すなわち、図１８に示す「アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）」）を推定した。
【００９０】
そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１８に示すように、推定したアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物（本実施例２において、アフラトキシン擬似汚染サンプル）からアフラトキシンを検知した。ここで、図１８は、ＰＬＳ回帰分析によるアフラトキシン擬似汚染サンプルのアフラトキシン濃度の定量結果を示す図である。
【００９１】
具体的には、図１８に示すように、アフラトキシン検知部２４−２の処理により推定したアフラトキシンの濃度（図１８において、「アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）」）は、予め調製された真のアフラトキシン濃度（図１８において、「アフラトキシン濃度（ｐｐｂ）」）とよく一致しており（図１８において、菱形のプロット）、測定対象物に含まれるアフラトキシンの濃度を定量できることを示している。
【００９２】
図１８に示すように、アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）（図１８において、菱形のプロット）の決定係数（Ｒ２）は、０．９９９となった。ここで、決定係数は１に近いほど精度が高いことを表す。また、標準誤差（ＳＥＣ：Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｅｒｒｏｒ ｏｆ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）は、０．０６８ｐｐｂとなった。ここで、標準誤差は小さいほど精度が高いことを表す。よって、アフラトキシン検知部２４−２の処理により推定したアフラトキシン推定値（ｐｐｂ）の精度が非常に高いことが示された。したがって、本実施例２により、夾雑物が多く含まれるナツメグ抽出濾液（すなわち、アフラトキシン擬似汚染サンプル）の蛍光指紋から、ＰＬＳ回帰分析により迅速かつ容易に低濃度のアフラトキシンを定量的に計測可能であることが示された。
【００９３】
［実施例３］
本実施例３では、実施例２と同様に、測定対象物としてアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルを用いた。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した。そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報に対して判別分析を行い、当該判別分析により得られたアフラトキシンのスコア分布に基づいて、測定対象物からアフラトキシンの有無を判別した。以下、図１９を参照して実施例３の詳細について説明する。
【００９４】
（３−１．測定対象物の準備）
本実施例３において、実施例２と同様に、香辛料の一例であるナツメグを測定対象物として想定し、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルを準備した。なお、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの調製法については、アフラトキシン擬似汚染サンプルを１０種類（０．２ｐｐｂ，０．４ｐｐｂ，０．６ｐｐｂ，０．８ｐｐｂ，１．０ｐｐｂ，１．２ｐｐｂ，１．５ｐｐｂ，２．０ｐｐｂ，２．５ｐｐｂ，３．０ｐｐｂ）のアフラトキシンＢ１の濃度に調製した以外、実施例２と同様であるため説明を省略する。そして、アフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの試料溶液４００μＬをミクロセル内に注入した。
【００９５】
（３−２．蛍光指紋情報の取得）
続いて、実施例２と同様に、アフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの試料溶液４００μＬを注入したミクロセルを、蛍光指紋取得装置１０（日立分光蛍光光度計Ｆ−７０００）にセットした。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した。なお、測定条件は、計測波長範囲を、励起波長（Ｅｘ）２４０〜８００ｎｍ／蛍光波長（Ｅｍ）２４０〜８００ｎｍに調節した以外、実施例１および２と同様である。
【００９６】
（３−３．アフラトキシンの検知）
続いて、取得したアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプル（３９サンプル）の蛍光指紋情報に対して判別分析を行った。ここで、判別分析した３９サンプル（１×９＋１０×３サンプル）は、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）について９回計測を行い、１０濃度の各アフラトキシン擬似汚染サンプル（０．２ｐｐｂ〜３．０ｐｐｂ）について、３回計測を行ったものである。
【００９７】
具体的には、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報（例えば、ｘ１：励起波長（Ｅｘ）３１０／蛍光波長（Ｅｍ）７７０〜ｘ６：励起波長（Ｅｘ）６７０／蛍光波長（Ｅｍ）７６０等の６個の蛍光指紋の輝度値）をパラメータとして、予め作成した以下の判別式に代入することで判別分析を行った。
【００９８】
・判別式（正準１）
Ｙ＝−３．８１ｘ１＋９．８０ｘ２＋３５．７４ｘ３−６．９４ｘ４−１３．２５ｘ５＋１０．４７ｘ６
（ｘ１：Ｅｘ３１０／Ｅｍ７７０，ｘ２：Ｅｘ３８０／Ｅｍ４５０，ｘ３：Ｅｘ４６０／Ｅｍ７１０，ｘ４：Ｅｘ５００／Ｅｍ７３０，ｘ５：Ｅｘ６００／Ｅｍ７６０，ｘ６：Ｅｘ６７０／Ｅｍ７６０）
【００９９】
そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１９に示すように、得られたアフラトキシンの判別スコアの分布（図１９に示す各プロット）に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知した。ここで、図１９は、判別分析による異なる濃度のアフラトキシンＢ１の判別スコアの分布を示す図である。
【０１００】
図１９に示すように、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）からなる群（図１９の左側部分に分布する９個のプロット群）と、各アフラトキシン擬似汚染サンプル（０．２ｐｐｂ〜２．５ｐｐｂ）からなる群（図１９の右側部分に分布する３０個のプロット群）との２つのプロット群が明確に分かれて分布することが示された。ここで、図１９に示す判別分析による予測結果（すなわち、アフラトキシンＢ１が有ること示す３０個のプロット群と、アフラトキシンＢ１が無いことを示す９個のプロット群の予測結果）は、予め調製された真の値（アフラトキシンＢ１有り：３０個、アフラトキシンＢ１無し：９個）と一致した。したがって、本実施例３により、夾雑物が多く含まれるナツメグ抽出液の蛍光指紋から、判別分析によりアフラトキシンＢ１の有無を判別可能であることが示された。
【０１０１】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１０２】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１０３】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１０４】
また、アフラトキシン検知装置２０に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１０５】
例えば、アフラトキシン検知装置２０の各装置が備える処理機能、特に計算処理部２４にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてアフラトキシン検知装置２０に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどのメモリ２１などは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）として協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【０１０６】
また、このコンピュータプログラムは、アフラトキシン検知装置２０に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１０７】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
【０１０８】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１０９】
メモリ２１に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１１０】
また、アフラトキシン検知装置２０は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、アフラトキシン検知装置２０は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１１１】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
以上詳述に説明したように、本発明によれば、蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるアフラトキシン検知方法、アフラトキシン検知装置、および、プログラムを提供することができるので、食品分野などの様々な分野において極めて有用である。
【０１１３】
このように、本発明は、非破壊、非接触での計測にも関わらず、低濃度のアフラトキシンを正確に計測することができ、また、様々のアフラトキシン（例えば、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、アフラトキシンＧ２、および、それらの混在物の総量等）も計測することができるので、基礎研究領域や食品製造現場における検査などの様々な分野において広く使用することができる、非常に汎用性の高い手法である。また、本発明は、測定条件の絞込みにより測定時間短縮を行うことで、工場等での全数検査やリアルタイムモニタリングに応用することも可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０ 蛍光指紋取得装置
１１ 分光照明装置
１１０ 光源
１１２ 分光装置
１２ 分光検出装置
１２２ 分光装置
１２４ 指紋検出装置
１３ 測定対象物
２０ アフラトキシン検知装置
２１ メモリ
２２ キーボード・マウス
２３ 制御部
２４ 計算処理部
２４−１ 蛍光指紋情報取得部
２４−２ アフラトキシン検知部
３０ ディスプレイ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アフラトキシン検知方法、アフラトキシン検知装置、および、プログラム
に関する。
【背景技術】
【０００２】
食品分野においては、アフラトキシン（Ａｆｌａｔｏｘｉｎ）が世界的に大きな問題となっている。ここで、アフラトキシンとは、穀物やナッツ類や香辛料などの農産物に含まれる、人間や動物に急性毒性と発癌性を誘因するカビ毒であり、現在約７０カ国以上で規制されている。アフラトキシンの汚染地域は、熱帯地域が中心であり、汚染の拡散防止のためにも、輸出入時における検査が重要となる。
【０００３】
これに対し、従来から、アフラトキシン検出法として、例えば、非特許文献１に示すように、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、高速液体クロマトグラフ質量分析法（ＨＰＬＳ−ＭＡＳ）、および、ＥＬＩＳＡ法などの化学分析的手法が用いられていた。
【０００４】
しかし、上述の化学分析的手法では、煩雑な前処理を行う必要があるという問題があった。更に、上述の化学分析的手法では、専用の試薬やキットを必要とし、装置が高価であり、また、装置の操作者に対して専門技能が必要とされるため、現場での迅速かつ容易な判定が困難であるという問題があった。更に、検知対象となるアフラトキシンの量は、非常に低濃度（例えば、ｐｐｂオーダーの濃度）であるため、上述の化学分析的手法では、濃縮や精製等の前処理なくしてはアフラトキシンを検知できず、そのため、煩雑な前処理を省略できないという問題があった。
【０００５】
そこで、近年、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易に測定対象物を分析する手法の開発が望まれていた。
【０００６】
例えば、本出願人による特許文献１に記載の穀粉の判別方法では、測定対象物に対して照射する励起波長、および、測定対象物から観測する蛍光波長を段階的に変化させながら蛍光強度を測定することにより蛍光指紋（別名：励起蛍光マトリクス）を取得し、取得した蛍光指紋を解析することにより、穀粉の品種や種別を判別している。また、同出願人による特許文献２に記載の成分分布可視化方法では、蛍光指紋を画素単位で計測して、蛍光指紋イメージングを行っている。また、同出願人による特許文献３に記載の成分分布可視化方法では、更に、測定対象物とサンプル間における溶媒含有率（または可視化対象の特定成分に対する外乱要因）の影響を除去し、測定対象物の特定の成分をより明確に分析している。
【０００７】
ここで、上記特許文献１〜３に記載される「蛍光指紋」は、励起蛍光マトリクス（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ−Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｍａｔｒｉｘ： ＥＥＭ）ともよばれ、試料に照射する励起光の波長を連続的に変化させながら蛍光スペクトルを測定することによって得られる３次元データを意味する。蛍光指紋の形状が指紋のように成分特異的に決まるため、測定者は、通常の単一波長での蛍光測定だけでは判別できない微妙な成分の差異を検出できる。更に、測定者は、この蛍光指紋情報に加えて、位置情報（すなわち、画像における各画素の位置を示す空間情報）を伴って、各画素ごとあるいは画素ブロックごとに蛍光指紋を測定する蛍光指紋イメージングを用いることで、測定対象物中の特定成分の分布を可視化できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−１８５７１９号公報
【特許文献２】特許第３７０６９１４号公報
【特許文献３】特開２０１０−２６６３８０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】厚生労働省医薬食品局食品安全部、食安監発第０７２８００４号“カビ毒（アフラトキシン）を含有する食品の取り扱いについて”、平成２０年７月２８日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の穀粉の判別方法（特許文献１等）および成分分布可視化方法（特許文献２と特許文献３等）においては、蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にすることができるものの、蛍光指紋からアフラトキシンを検知することについては考慮していないという問題点を有していた。
【００１１】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるアフラトキシン検知方法、アフラトキシン検知装置、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
このような目的を達成するため、本発明のアフラトキシン検知方法は、測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知方法であって、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得工程、および、前記蛍光指紋情報取得工程にて取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知工程、を含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明のアフラトキシン検知方法は、上記記載のアフラトキシン検知方法において、前記アフラトキシン検知工程にて、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００１４】
また、本発明のアフラトキシン検知方法は、上記記載のアフラトキシン検知方法において、前記アフラトキシン検知工程にて、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００１５】
また、本発明のアフラトキシン検知方法は、上記記載のアフラトキシン検知方法において、前記アフラトキシンは、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００１６】
また、本発明のアフラトキシン検知方法は、上記記載のアフラトキシン検知方法において、前記測定対象物は、穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００１７】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で前記測定対象物を計測する分光検出装置とを備えた、前記測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知装置であって、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得部、および、前記蛍光指紋情報取得部により取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知部、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、上記記載のアフラトキシン検知装置において、前記アフラトキシン検知部は、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００１９】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、上記記載のアフラトキシン検知装置において、前記アフラトキシン検知部は、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００２０】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、上記記載のアフラトキシン検知装置において、前記アフラトキシンは、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００２１】
また、本発明のアフラトキシン検知装置は、上記記載のアフラトキシン検知装置において、前記測定対象物は、穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００２２】
また、本発明のプログラムは、測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で前記測定対象物を計測する分光検出装置とを備えた、前記測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知装置に実行させるためのプログラムであって、前記アフラトキシン検知装置において、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得工程、および、前記蛍光指紋情報取得工程にて取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知工程、を実行させることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明のプログラムは、上記記載のプログラムにおいて、前記アフラトキシン検知工程にて、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００２４】
また、本発明のプログラムは、上記記載のプログラムにおいて、前記アフラトキシン検知工程にて、前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、を特徴とする。
【００２５】
また、本発明のプログラムは、上記記載のプログラムにおいて、前記アフラトキシンは、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【００２６】
また、本発明のプログラムは、上記記載のプログラムにおいて、前記測定対象物は、穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、を特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
この発明によれば、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物の蛍光強度を測定して、測定対象物の蛍光指紋情報を取得し、取得した蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知するので、蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるという効果を奏する。これにより、本発明は、この蛍光指紋を利用して、膨大なデータから目的とするアフラトキシンの蛍光情報のみを非破壊で計測して抽出し、アフラトキシンの量の定量や有無の判別まで行うことができるという効果を奏する。
【００２８】
また、この発明によれば、アフラトキシンの検知において、蛍光指紋情報に対して多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、当該推定されたアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知するので、蛍光指紋から迅速かつ容易にアフラトキシンの量を定量することができるという効果を奏する。
【００２９】
また、この発明によれば、アフラトキシンの検知において、蛍光指紋情報に対して多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られたアフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知するので、蛍光指紋から迅速かつ容易にアフラトキシンの有無を判別することができるという効果を奏する。
【００３０】
また、この発明によれば、アフラトキシンは、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであるので、蛍光指紋から迅速かつ容易にアフラトキシンのうち特に有害な４種のアフラトキシンの個別量または総量を正確に検知することができるという効果を奏する。
【００３１】
また、この発明によれば、測定対象物は、穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであるので、アフラトキシンの汚染対象となる穀物、ナッツ類、香辛料などの農作物を測定対象物として、蛍光指紋から迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】図１は、蛍光指紋の一例を３次元データの等高線状のグラフにて示す図である。
【図２】図２は、図１の蛍光指紋の一例を平面的に表した俯瞰図である。
【図３】図３は、本実施形態におけるアフラトキシン検知方法の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、４種類のアフラトキシンの化学構造式を示す図である。
【図５】図５は、測定対象物の蛍光指紋の一例を示す図である。
【図６】図６は、多変量解析前に蛍光指紋に対して行われるデータ前処理の一例を示す図である。
【図７】図７は、多変量解析の一例としてＰＬＳ回帰分析の概要を示す図である。
【図８】図８は、本実施形態のアフラトキシン検知装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】図９は、蛍光指紋取得装置の一例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、アフラトキシン標準溶液（１５ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１１】図１１は、アフラトキシン標準溶液（６０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１２】図１２は、アフラトキシン標準溶液（１５０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１３】図１３は、アフラトキシン標準溶液（６００ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１４】図１４は、ＰＬＳ回帰分析によるアフラトキシン標準溶液のアフラトキシン濃度の定量結果を示す図である。
【図１５】図１５は、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１６】図１６は、アフラトキシン擬似汚染サンプル（１０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１７】図１７は、アフラトキシン擬似汚染サンプル（３０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【図１８】図１８は、ＰＬＳ回帰分析によるアフラトキシン擬似汚染サンプルのアフラトキシン濃度の定量結果を示す図である。
【図１９】図１９は、判別分析による異なる濃度のアフラトキシンＢ１の判別スコアの分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下に、本発明の実施の形態にかかる〔Ｉ〕アフラトキシン検知方法および〔ＩＩ〕アフラトキシン検知装置およびプログラムの好適な実施の形態の例を、図１〜図９を参照し詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００３４】
〔Ｉ〕アフラトキシン検知方法
まず、図１および図２を参照し、蛍光指紋について説明する。ここで、図１は、蛍光指紋の一例を３次元データの等高線状のグラフにて示す図である。また、図２は、図１の蛍光指紋の一例を平面的に表した俯瞰図である。
【００３５】
本実施形態において、「蛍光指紋」とは、図１に示すように、測定対象物に照射する励起波長λＥｘ、測定対象物から発する発光の蛍光波長λＥｍ、測定対象物の蛍光強度ＩＥｘ，Ｅｍの３軸からなる３次元データの等高線状のグラフである。
【００３６】
また、図２に示すように、「蛍光指紋」は、横軸を蛍光波長、縦軸を励起波長として各ポイントの蛍光強度を等高線プロットすることにより平面的に表すことができる。蛍光指紋は、測定対象物に対し蛍光染色等の前処理をせずにキャラクタリゼーションが可能であること、操作が容易で短時間で測定できること、さらに吸光度に比べ感度が高いなどの長所を有することから、食品等の内部構造の分析や、大気中の浮遊物の測定や、染料の原料特定などに汎用されている手法である。このように、「蛍光指紋」は、３次元の膨大な情報を有する成分固有の蛍光情報であるため、測定者は、蛍光指紋を利用することで、成分の識別が可能であり、かつ、非破壊での計測が可能である。
【００３７】
以下、本アフラトキシン検知方法の処理の一例について、図３のフローチャートに沿って適宜図４〜図７を参照しつつ説明する。ここで、図３は、本実施形態におけるアフラトキシン検知方法の処理の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
図３に示すように、本アフラトキシン検知方法において、まず前提としてアフラトキシンの検知対象となる測定対象物が測定者により準備される（ステップＳ１）。
【００３９】
ここで、本実施形態において、「測定対象物」とは、蛍光指紋を用いてアフラトキシンを検知する際の測定対象である試料を意味する。一例として、測定対象物は、例えば、穀物（例えば、はと麦、とうもろこし、そば、製餡原料用雑豆）、ナッツ類（例えば、ピーナッツ、ピスタチオナッツ、ブラジルナッツ等）、および、香辛料（例えば、ナツメグ、白コショウ、唐辛子、パプリカ等）のうち少なくとも１つであってもよい。なお、本実施形態において、測定対象物は、これらに限定されず、蛍光指紋を用いてアフラトキシンを検知可能なその他の試料であってもよい。
【００４０】
ここで、図４を参照し、本実施形態において検知対象とするアフラトキシンの種類について説明する。図４は、４種類のアフラトキシンの化学構造式を示す図である。
【００４１】
図４に示すように、本実施形態において検知対象とするアフラトキシンの種類は、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、アフラトキシンＧ２の４種類である。なお、アフラトキシンの規制値は、食品では０〜５０ｐｐｂ、飼料では５〜１０００ｐｐｂである。また、アフラトキシンの規制値は、国ごとに異なっており、例えば、アメリカでは４種類の合計に対して２０ｐｐｂであり、日本ではアフラトキシンＢ１に対して１０ｐｐｂである。
【００４２】
図３に戻り、本アフラトキシン検知方法では、次に蛍光指紋情報取得工程において、ステップＳ１にて測定者により準備された測定対象物の蛍光指紋を測定する（ステップＳ２）。すなわち、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物における蛍光強度を測定して、蛍光指紋情報を取得する。すなわち、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、既存の分光蛍光光度計により、励起波長（例えば、２００〜９００ｎｍの計測波長範囲内で１０ｎｍのデータ取得間隔ごとのｍ個の波長）と、蛍光波長（例えば、２００〜９００ｎｍの計測波長範囲で１０ｎｍのデータ取得間隔ごとのｎ個の波長）の組み合わせを変えながら、合計ｍ×ｎ通りの波長条件で、測定対象物の蛍光強度を取得する。ここで、測定者は、計測回数（例えば、各試料につき３回）を調整してもよい。ここで、図５は、測定対象物の蛍光指紋の一例を示す図である。
【００４３】
このように、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、測定対象物について、照射する励起波長および観測する蛍光波長の組み合わせが異なるｍ×ｎ波長条件で蛍光強度を取得し、測定対象物の蛍光指紋情報を取得する。
【００４４】
更に、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、次のステップＳ３のアフラトキシン検知工程にて行われる多変量解析前に、取得された蛍光指紋に対してデータ前処理を行う。
【００４５】
以下、図５および図６を参照し、多変量解析前に蛍光指紋に対して行われるデータ前処理について説明する。ここで、図６は、多変量解析前に蛍光指紋に対して行われるデータ前処理の一例を示す図である。
【００４６】
図５に示すように、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において取得された蛍光指紋は、合計ｍ×ｎの波長条件（例えば、５０４１波長条件）のパラメータからなる高次元の蛍光強度データを含んでおり、更に、ノイズ情報（例えば、励起光の散乱光、その２次光、３次光等）を含んでいる。そのため、次のステップＳ３のアフラトキシン検知工程において行われる多変量解析前に、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、ノイズ情報を除去するとともに、取得した高次元（例えば、５０４１波長条件）の蛍光強度データから、目的とする蛍光指紋以外の情報を除去した低次元（例えば、２０６３波長条件）の蛍光強度データにすることが望ましい。
【００４７】
そこで、図６に示すように、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、ノイズ情報となる励起光の錯乱光およびその２次光、３次光のデータ（例えば、図６（ｉ）が示すデータ）を削除する。更に、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、蛍光波長が励起波長よりも短い範囲のデータ（例えば、図６（ｉｉ）が示すデータ）を除去する。これは、測定対象物が発する蛍光波長は励起波長より長波長であるので、励起波長より長波長の蛍光波長の蛍光強度データのみを解析するための処理である。なお、図示しないが、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、励起光源の輝度値が低い領域（例えば、励起波長２４０ｎｍ以下）のデータと、蛍光と検出器の感度が低い領域（例えば、蛍光波長８００ｎｍ以上）のデータを削除してもよい。このように、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、測定対象物に含まれるアフラトキシンの特徴を表す蛍光指紋情報のみを抽出する。
【００４８】
そして、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程において、図６に示すような蛍光指紋情報から得られる行列データを並び替えて、連続した１次元ベクトルに変更する。この１次元ベクトルに変更された蛍光指紋情報（例えば、２０６３個の蛍光強度データ）は、次のステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、多変量解析に用いられる。
【００４９】
図３に戻り、本アフラトキシン検知方法では、次にアフラトキシン検知工程において、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程にて取得した測定対象物の蛍光指紋情報に対して多変量解析（例えば、ＰＬＳ回帰分析、判別分析等）を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する（ステップＳ３）。
【００５０】
具体的には、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程にて取得した蛍光指紋情報に対して多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、当該推定されたアフラトキシンの定量結果（例えば、図１４および図１８）に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する。また、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程にて取得した蛍光指紋情報に対して多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られたアフラトキシンの判別スコアの分布（例えば、図１９）に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知してもよい。なお、本ステップＳ３のアフラトキシン検知工程にて、多変量解析の結果として得られたアフラトキシンの定量結果（例えば、図１４および図１８）およびアフラトキシンの判別スコアの分布（例えば、図１９）の一例については、後述の実施例において詳細に説明する。
【００５１】
ここで、図７を参照して、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において行われる多変量解析の一例として、ＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定する処理について説明する。図７は、多変量解析の一例としてＰＬＳ回帰分析の概要を示す図である。
【００５２】
図７に示すように、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、まず、ステップＳ２の蛍光指紋情報取得工程にて取得した蛍光指紋情報（図７において、ｍ×ｎ個の蛍光強度データ）を説明変数とし、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）のアルゴリズムに基づき、当該説明変数を潜在変数（図７において、Ｔ１〜Ｔｋ）に変換し、当該潜在変数を回帰式に代入することで、目的変数のアフラトキシン濃度（すなわち、アフラトキシンの量）を推定する。そして、ステップＳ３のアフラトキシン検知工程において、濃度未知の測定対象物の蛍光指紋情報を、既知または予め実測されたアフラトキシン濃度に基づいて作成された検量線に当てはめて、測定対象物に含まれるアフラトキシンの濃度を定量する。このように、本アフラトキシン検知工程において、蛍光指紋情報（図７において、ｍ×ｎ個の蛍光強度データ）に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、当該推定されたアフラトキシンの定量結果（例えば、図１４および図１８）に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する。
【００５３】
なお、本実施形態において、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において行われる多変量解析の一例としてＰＬＳ回帰分析および判別分析を挙げたが、これらに限定されず、あらゆる統計解析処理を行ってもよい。
【００５４】
例えば、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、統計解析処理を、多変量解析またはデータマイニングにより行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、多変量解析またはデータマイニングを、データ構造分析、判別分析、パターン分類、多次元データ解析、回帰分析および学習機械のうち少なくとも１つの手法を用いて行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、データ構造分析を、主成分分析、因子分析、対応分析および独立成分分析のうち少なくとも１つの手法を用いて行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、判別分析を、線形判別分析または非線形判別分析の手法を用いて行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、パターン分類を、クラスター分析または多次元尺度法で行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、回帰分析を、線形回帰、非線形回帰または重回帰分析の手法を用いて行ってもよい。また、Ｓ３のアフラトキシン検知工程において、学習機械は、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、自己組織化マップ、集団学習および遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つの手法を用いて行ってよい。
【００５５】
その他、本実施形態において、測定対象物、蛍光指紋の測定条件、統計解析方法等の各種条件については、本発明の目的を逸脱しない範囲で適宜選択できる。
【００５６】
〔ＩＩ〕アフラトキシン検知装置
次に、本発明のアフラトキシン検知装置の構成について図８および図９を参照し実施形態を例に挙げて説明する。なお、本発明の実施の形態におけるアフラトキシン検知装置は、前述の本アフラトキシン検知方法に好適に使用できるものであるが、本アフラトキシン検知方法に用いる測定装置はこれに限定されるものではない。
【００５７】
ここで、図８は、本実施形態のアフラトキシン検知装置の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００５８】
図８に示すように、アフラトキシン検知装置２０は、少なくとも蛍光指紋取得装置１０を備えている。蛍光指紋取得装置１０は、蛍光指紋情報を取得する装置であり、分光照明装置１１および分光検出装置１２を備えている。また、アフラトキシン検知装置２０は、蛍光指紋取得装置１０で取得した蛍光指紋情報から、測定対象物１３のアフラトキシンを検知する装置であり、メモリ２１、制御部２３、計算処理部２４を備えており、測定者はキーボード・マウス２２により、アフラトキシン検知装置２０に測定条件等を入力する。なお、図示しないが、アフラトキシン検知装置２０は、測定対象物１３を微粉砕に均一化する粉砕装置を備えていてもよい。ここで、粉砕装置は、例えば、粗粉砕装置、ハンマーミル粉砕装置、ジェットミル粉砕装置、サイクロンミル粉砕装置であってもよい。
【００５９】
ここで、図９は、蛍光指紋取得装置１０の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００６０】
図９に示すように、蛍光指紋取得装置１０は、分光照明装置１１および分光検出装置１２を備えている。分光照明装置１１は、測定対象物１３に、所定の波長の励起光を照射して測定対象物１３の成分から蛍光を生じさせる装置である。分光照明装置１１は、照射する励起波長を任意に変える励起波長可変手段を有する。
【００６１】
分光検出装置１２は、所定の蛍光波長において、測定対象物１３の蛍光強度を取得し、蛍光強度情報をアフラトキシン検知装置２０に送信する装置である。分光検出装置１２は、測定対象物１３が発した蛍光のうち、特定の蛍光波長を選択的に捕えて、蛍光強度を計測する。分光検出装置１２は、観測する蛍光波長を任意に変える蛍光波長可変手段を有する。
【００６２】
ここで、図８に戻り、アフラトキシン検知装置２０について説明する。
【００６３】
図８に示すように、アフラトキシン検知装置２０は、分光検出装置１２の指紋検出装置１２４によって検出された蛍光指紋情報を取得し、図５および図６に示したデータ前処理により、解析に必要な蛍光指紋情報のみを抽出する（図８において、蛍光指紋情報取得部２４−１による処理）。次いで、取得した測定対象物１３の蛍光指紋情報に対して多変量解析（例えば、ＰＬＳ回帰分析、判別分析等）を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物１３からアフラトキシンを検知する（図８において、アフラトキシン検知部２４−２による処理）。
【００６４】
メモリ２１は、指紋検出装置１２４からアフラトキシン検知装置２０へ転送され、計算処理部２４の蛍光指紋情報取得部２４−１により取得された蛍光指紋情報や、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２により多変量解析を行う際に用いられる回帰式や判別式、多変量解析結果のコントロール（比較対照）として参照される予め実測されたアフラトキシンの濃度データ等を格納する。
【００６５】
制御部２３は、測定者の入力した励起波長範囲、蛍光波長範囲、波長ピッチで測定対象物１３の蛍光指紋を取得するように、分光照明装置１１が照射する励起波長、および、分光検出装置１２が観測する蛍光波長を調整する指示を行い、また、計算処理部２４に処理を行うよう命令する。
【００６６】
蛍光指紋取得装置１０から転送された蛍光指紋情報は、アフラトキシン検知装置２０のメモリ２１に格納される。測定者がキーボード・マウス２２を通じて、計算処理部２４に対して処理を行うよう命令すると、まず、計算処理部２４の蛍光指紋情報取得部２４−１が、メモリ２１に格納された蛍光指紋情報から、データ前処理により解析に必要な蛍光指紋情報を抽出する。次に、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２は、抽出された蛍光指紋情報に対して、多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知する。
【００６７】
本実施形態において、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２は、蛍光指紋情報に対して多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、当該推定されたアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知してもよい。また、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２は、蛍光指紋情報に対して多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られたアフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知してもよい。更に、計算処理部２４のアフラトキシン検知部２４−２は、多変量解析の結果を、メモリ２１に格納してもよく、ディスプレイ３０上に出力してもよく、また、プリンタ（図示せず）を介して印刷してもよい。
【実施例】
【００６８】
以下、図１０〜図１９を参照して本発明の実施例について説明する。なお、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００６９】
［実施例１］
本実施例１において、測定対象物としてアフラトキシン標準試薬を用いた。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報を取得した。そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、推定したアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知した。以下、図１０〜図１４を参照して実施例１の詳細について説明する。
【００７０】
（１−１．測定対象物の準備）
本実施例１において、測定対象物としてＳＩＧＭＡ社製のアフラトキシン標準試薬（アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、アフラトキシンＧ２）を用いた。そして、アフラトキシン標準試薬を、希釈溶媒（アセトニトリル・水（９：１））を用いて、１５ｐｐｂ，６０ｐｐｂ，１５０ｐｐｂ，６００ｐｐｂの４種類の濃度に調製した。また、ネガティブコントロールとして希釈溶媒のみ（すなわち、アフラトキシン０ｐｐｂ）のサンプルも準備した。そして、各アフラトキシン標準試薬の試料溶液４００μＬを、光路長３ｍｍのミクロセル内に注入した。
【００７１】
（１−２．蛍光指紋情報の取得）
続いて、各アフラトキシン標準試薬の試料溶液４００μＬを注入したミクロセルを、蛍光指紋取得装置１０（日立分光蛍光光度計Ｆ−７０００）にセットした。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報を取得した。ここで、測定条件は、以下の通りである。
・計測波長範囲：励起波長（Ｅｘ）２００〜９００ｎｍ／蛍光波長（Ｅｍ）２００〜９００ｎｍ
・データ取得間隔：１０ｎｍ
・計測回数：各試料３回
【００７２】
具体的には、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理により、図１０〜図１３に示すアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報を取得した（但し、図１０〜図１３に表示された蛍光指紋情報は、データ前処理を行う前のものである）。ここで、図１０は、アフラトキシン標準溶液（１５ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１１は、アフラトキシン標準溶液（６０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１２は、アフラトキシン標準溶液（１５０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１３は、アフラトキシン標準溶液（６００ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【００７３】
ここで、図１０〜図１３中の丸で囲った部分に注目すると、蛍光強度はアフラトキシンの濃度と相関が有ることが示された。なお、図１０〜図１３中の丸で囲った部分は、励起波長（Ｅｘ）３６５ｎｍ／蛍光波長（Ｅｍ）４５０ｎｍの計測波長範囲に該当し、この計測波長範囲は、従来のＨＰＬＣ法でアフラトキシンを検出可能な計測波長範囲と一致する。したがって、図１０〜図１３が示すアフラトキシン標準溶液（すなわち、夾雑物が存在しない試料）の蛍光指紋から、アフラトキシンの有無を定性的に確認できることが示された。
【００７４】
（１−３．アフラトキシンの検知）
続いて、取得した図１０〜図１３の蛍光指紋は、蛍光指紋によるアフラトキシン濃度の定量の可能性を示したため、ＰＬＳ回帰分析を適用してアフラトキシン標準溶液（１５サンプル）に含まれるアフラトキシンの濃度推定を行った。ここで、ＰＬＳ回帰分析を適用した１５サンプル（５×３サンプル）は、０ｐｐｂ，１５ｐｐｂ，６０ｐｐｂ，１５０ｐｐｂ，６００ｐｐｂの５濃度のサンプルそれぞれについて、３回計測を行ったものである。
【００７５】
すなわち、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１０〜図１３のアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定した。具体的には、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１０〜図１３のアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋情報（すなわち、蛍光指紋をデータ前処理することで得られた２０６３個の蛍光指紋の輝度値）を説明変数とし、当該説明変数を潜在変数に変換し、当該潜在変数を回帰式に代入することで、目的変数のアフラトキシン濃度（すなわち、図１４に示す「アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）」）を推定した。
【００７６】
そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１４に示すように、推定したアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物（本実施例１において、アフラトキシン標準試薬）からアフラトキシンを検知した。ここで、図１４は、ＰＬＳ回帰分析によるアフラトキシン標準溶液のアフラトキシン濃度の定量結果を示す図である。
【００７７】
具体的には、図１４に示すように、アフラトキシン検知部２４−２の処理により推定したアフラトキシンの濃度（図１４において、「アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）」）は、予め調製された真のアフラトキシン濃度（図１４において、「アフラトキシン濃度（ｐｐｂ）」）とよく一致しており（図１４において、菱形のプロット）、測定対象物に含まれるアフラトキシンの濃度を定量できることを示している。
【００７８】
図１４に示すように、アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）（図１４において、菱形のプロット）の決定係数（Ｒ２）は、０．９９９となった。ここで、決定係数は、１に近いほど精度が高いことを表す。よって、アフラトキシン検知部２４−２の処理により推定したアフラトキシン推定値（ｐｐｂ）の精度が非常に高いことが示された。したがって、本実施例１により、夾雑物がないアフラトキシン標準試薬の蛍光指紋から、ＰＬＳ回帰分析により迅速かつ容易にアフラトキシンを計測可能であることが示された。なお、本実施例１では、蛍光指紋を３．７分で計測した。
【００７９】
このように、本実施例１では、測定対象物はアフラトキシン標準試薬と溶媒のみなので、アフラトキシンのピーク（励起波長（Ｅｘ）３６５ｎｍ／蛍光波長（Ｅｍ）４５０ｎｍ）のみでも、ある程度の定量は期待できる。しかし、実際の測定対象物（試料）には、様々な夾雑物が含まれているため、従来技術（非特許文献１等）では、このピークのみで定量することは不可能であった。そのため、従来技術（非特許文献１等）においては、これらの夾雑物を除く煩雑な前処理を必要としていた。一方、本発明のアフラトキシン検知方法およびアフラトキシン検知装置においては、その他の波長条件における蛍光指紋から得られた蛍光強度の情報を利用することにより、次の実施例２に示すように、夾雑物が存在したままであっても最適化を施し定量性を実現したことに大きな特徴がある。
【００８０】
［実施例２］
本実施例２では、実施例１の図１４が示す定量結果が、夾雑物を多く含む香辛料抽出溶液中のアフラトキシン濃度も蛍光指紋から定量できる可能性を示すため、香辛料のナツメグを測定対象物としたアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルを用いた。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した。そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定し、推定したアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知した。以下、図１５〜図１８を参照して実施例２の詳細について説明する。
【００８１】
（２−１．測定対象物の準備）
本実施例２において、香辛料の一例であるナツメグを測定対象物として想定し、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルを準備した。
【００８２】
まず、アフラトキシン非汚染サンプルを、非特許文献１に記載された、香辛料類のアフラトキシン分析用のイムノアフィニティーカラム（ＩＡＣ）法の前処理にしたがって準備した。
【００８３】
具体的には、採取したナツメグ検体を粉砕均一化して得たナツメグ試料５０ｇを、ブレンダー容器または共栓付きナスフラスコ等に量り採り、これにアセトニトリル・水（９：１）４００ｍＬを加えた。そして、５分間撹拌抽出または３０分間振とう抽出後、濾紙で濾過または遠心分離して、ナツメグ抽出濾液を準備した。なお、このナツメグ抽出濾液は、非常に着色が強いため、更に希釈溶媒としてアセトニトリル・水（９：１）を加えて１０倍希釈した。そして、この１０倍希釈後のサンプルを、蛍光指紋取得（ＥＥＭ計測）時に用いるアフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）とした。そして、アフラトキシン非汚染サンプルの試料溶液４００μＬをミクロセル内に注入した。
【００８４】
次に、アフラトキシン擬似汚染サンプルとして、上述のように準備したナツメグ抽出濾液に、溶液の５％分のアフラトキシン溶液（実施例１で用いたＳＩＧＭＡ社製のアフラトキシン標準試薬）を添加して準備した。更に、アフラトキシン擬似汚染サンプルを、希釈溶媒（アセトニトリル：水＝９：１）を用いて、２．５ｐｐｂ，５ｐｐｂ，１０ｐｐｂ，２０ｐｐｂ，３０ｐｐｂ，６０ｐｐｂの６種類の濃度に調製した。そして、希釈溶媒としてアセトニトリル・水（９：１）を加えて１０倍希釈した。そして、この１０倍希釈後のサンプルを、蛍光指紋取得時に用いるアフラトキシン擬似汚染サンプル（すなわち、０．２５ｐｐｂ，０．５ｐｐｂ，１ｐｐｂ，２ｐｐｂ，３ｐｐｂ，６ｐｐｂの６種類の濃度のサンプル）とした。そして、各アフラトキシン擬似汚染サンプルの試料溶液４００μＬをミクロセル内に注入した。
【００８５】
（２−２．蛍光指紋情報の取得）
続いて、アフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの試料溶液４００μＬを注入したミクロセルを、実施例１と同様に蛍光指紋取得装置１０（日立分光蛍光光度計Ｆ−７０００）にセットした。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した。なお、測定条件は、実施例１と同様である。
【００８６】
具体的には、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理により、図１５に示すアフラトキシン非汚染サンプルの蛍光指紋情報と、図１６および図１７に示すアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した（但し、図１５〜図１７に表示された蛍光指紋情報は、データ前処理を行う前のものである）。ここで、図１５は、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１６は、アフラトキシン擬似汚染サンプル（１０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。また、図１７は、アフラトキシン擬似汚染サンプル（３０ｐｐｂ）の蛍光指紋を示す図である。
【００８７】
ここで、アフラトキシンを含まないアフラトキシン非汚染サンプルの蛍光指紋（図１５）と、アフラトキシンを含むアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋（図１６および図１７）を比較したところ、実施例１と同様に、アフラトキシンの有無が蛍光指紋情報に反映されていることが示された。
【００８８】
（２−３．アフラトキシンの検知）
続いて、取得したアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を適用して、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプル（２１サンプル）に含まれるアフラトキシンの濃度推定を行った。ここで、ＰＬＳ回帰分析を適用した２１サンプル（７×３サンプル）は、０ｐｐｂ，２．５ｐｐｂ，５ｐｐｂ，１０ｐｐｂ，２０ｐｐｂ，３０ｐｐｂ，６０ｐｐｂの７濃度のサンプルそれぞれについて、３回計測を行ったものである。なお、実測時には各サンプルを１０倍希釈するため、各サンプルの実測溶液中のアフラトキシン濃度は、０ｐｐｂ，０．２５ｐｐｂ，０．５ｐｐｂ，１ｐｐｂ，２ｐｐｂ，３ｐｐｂ，６ｐｐｂの７濃度となる。
【００８９】
すなわち、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）とアフラトキシン擬似汚染サンプル（２．５ｐｐｂ，５ｐｐｂ，１０ｐｐｂ，２０ｐｐｂ，３０ｐｐｂ，６０ｐｐｂ）の蛍光指紋情報に対してＰＬＳ回帰分析を行うことでアフラトキシンの量を推定した。具体的には、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報（すなわち、蛍光指紋をデータ前処理することで得られた２０６３個の蛍光指紋の輝度値）を説明変数とし、当該説明変数を潜在変数に変換し、当該潜在変数を回帰式に代入することで、目的変数のアフラトキシン濃度（すなわち、図１８に示す「アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）」）を推定した。
【００９０】
そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１８に示すように、推定したアフラトキシンの定量結果に基づいて、測定対象物（本実施例２において、アフラトキシン擬似汚染サンプル）からアフラトキシンを検知した。ここで、図１８は、ＰＬＳ回帰分析によるアフラトキシン擬似汚染サンプルのアフラトキシン濃度の定量結果を示す図である。
【００９１】
具体的には、図１８に示すように、アフラトキシン検知部２４−２の処理により推定したアフラトキシンの濃度（図１８において、「アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）」）は、予め調製された真のアフラトキシン濃度（図１８において、「アフラトキシン濃度（ｐｐｂ）」）とよく一致しており（図１８において、菱形のプロット）、測定対象物に含まれるアフラトキシンの濃度を定量できることを示している。
【００９２】
図１８に示すように、アフラトキシン推定値（ｐｐｂ）（図１８において、菱形のプロット）の決定係数（Ｒ２）は、０．９９９となった。ここで、決定係数は１に近いほど精度が高いことを表す。また、標準誤差（ＳＥＣ：Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｅｒｒｏｒ ｏｆ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）は、０．０６８ｐｐｂとなった。ここで、標準誤差は小さいほど精度が高いことを表す。よって、アフラトキシン検知部２４−２の処理により推定したアフラトキシン推定値（ｐｐｂ）の精度が非常に高いことが示された。したがって、本実施例２により、夾雑物が多く含まれるナツメグ抽出濾液（すなわち、アフラトキシン擬似汚染サンプル）の蛍光指紋から、ＰＬＳ回帰分析により迅速かつ容易に低濃度のアフラトキシンを定量的に計測可能であることが示された。
【００９３】
［実施例３］
本実施例３では、実施例２と同様に、測定対象物としてアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルを用いた。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した。そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報に対して判別分析を行い、当該判別分析により得られたアフラトキシンのスコア分布に基づいて、測定対象物からアフラトキシンの有無を判別した。以下、図１９を参照して実施例３の詳細について説明する。
【００９４】
（３−１．測定対象物の準備）
本実施例３において、実施例２と同様に、香辛料の一例であるナツメグを測定対象物として想定し、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルを準備した。なお、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの調製法については、アフラトキシン擬似汚染サンプルを１０種類（０．２ｐｐｂ，０．４ｐｐｂ，０．６ｐｐｂ，０．８ｐｐｂ，１．０ｐｐｂ，１．２ｐｐｂ，１．５ｐｐｂ，２．０ｐｐｂ，２．５ｐｐｂ，３．０ｐｐｂ）のアフラトキシンＢ１の濃度に調製した以外、実施例２と同様であるため説明を省略する。そして、アフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの試料溶液４００μＬをミクロセル内に注入した。
【００９５】
（３−２．蛍光指紋情報の取得）
続いて、実施例２と同様に、アフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの試料溶液４００μＬを注入したミクロセルを、蛍光指紋取得装置１０（日立分光蛍光光度計Ｆ−７０００）にセットした。そして、蛍光指紋情報取得部２４−１の処理によりアフラトキシン非汚染サンプルと各アフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報を取得した。なお、測定条件は、計測波長範囲を、励起波長（Ｅｘ）２４０〜８００ｎｍ／蛍光波長（Ｅｍ）２４０〜８００ｎｍに調節した以外、実施例１および２と同様である。
【００９６】
（３−３．アフラトキシンの検知）
続いて、取得したアフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプル（３９サンプル）の蛍光指紋情報に対して判別分析を行った。ここで、判別分析した３９サンプル（１×９＋１０×３サンプル）は、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）について９回計測を行い、１０濃度の各アフラトキシン擬似汚染サンプル（０．２ｐｐｂ〜３．０ｐｐｂ）について、３回計測を行ったものである。
【００９７】
具体的には、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、アフラトキシン非汚染サンプルとアフラトキシン擬似汚染サンプルの蛍光指紋情報（例えば、ｘ１：励起波長（Ｅｘ）３１０／蛍光波長（Ｅｍ）７７０〜ｘ６：励起波長（Ｅｘ）６７０／蛍光波長（Ｅｍ）７６０等の６個の蛍光指紋の輝度値）をパラメータとして、予め作成した以下の判別式に代入することで判別分析を行った。
【００９８】
・判別式（正準１）
Ｙ＝−３．８１ｘ１＋９．８０ｘ２＋３５．７４ｘ３−６．９４ｘ４−１３．２５ｘ５＋１０．４７ｘ６
（ｘ１：Ｅｘ３１０／Ｅｍ７７０，ｘ２：Ｅｘ３８０／Ｅｍ４５０，ｘ３：Ｅｘ４６０／Ｅｍ７１０，ｘ４：Ｅｘ５００／Ｅｍ７３０，ｘ５：Ｅｘ６００／Ｅｍ７６０，ｘ６：Ｅｘ６７０／Ｅｍ７６０）
【００９９】
そして、アフラトキシン検知部２４−２の処理により、図１９に示すように、得られたアフラトキシンの判別スコアの分布（図１９に示す各プロット）に基づいて、測定対象物からアフラトキシンを検知した。ここで、図１９は、判別分析による異なる濃度のアフラトキシンＢ１の判別スコアの分布を示す図である。
【０１００】
図１９に示すように、アフラトキシン非汚染サンプル（０ｐｐｂ）からなる群（図１９の左側部分に分布する９個のプロット群）と、各アフラトキシン擬似汚染サンプル（０．２ｐｐｂ〜２．５ｐｐｂ）からなる群（図１９の右側部分に分布する３０個のプロット群）との２つのプロット群が明確に分かれて分布することが示された。ここで、図１９に示す判別分析による予測結果（すなわち、アフラトキシンＢ１が有ること示す３０個のプロット群と、アフラトキシンＢ１が無いことを示す９個のプロット群の予測結果）は、予め調製された真の値（アフラトキシンＢ１有り：３０個、アフラトキシンＢ１無し：９個）と一致した。したがって、本実施例３により、夾雑物が多く含まれるナツメグ抽出液の蛍光指紋から、判別分析によりアフラトキシンＢ１の有無を判別可能であることが示された。
【０１０１】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１０２】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１０３】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１０４】
また、アフラトキシン検知装置２０に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１０５】
例えば、アフラトキシン検知装置２０の各装置が備える処理機能、特に計算処理部２４にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてアフラトキシン検知装置２０に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどのメモリ２１などは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）として協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【０１０６】
また、このコンピュータプログラムは、アフラトキシン検知装置２０に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１０７】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
【０１０８】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１０９】
メモリ２１に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１１０】
また、アフラトキシン検知装置２０は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、アフラトキシン検知装置２０は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１１１】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
以上詳述に説明したように、本発明によれば、蛍光指紋を測定し解析することにより、煩雑な前処理を不要にし、迅速かつ容易にアフラトキシンを検知することができるアフラトキシン検知方法、アフラトキシン検知装置、および、プログラムを提供することができるので、食品分野などの様々な分野において極めて有用である。
【０１１３】
このように、本発明は、非破壊、非接触での計測にも関わらず、低濃度のアフラトキシンを正確に計測することができ、また、様々のアフラトキシン（例えば、アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、アフラトキシンＧ２、および、それらの混在物の総量等）も計測することができるので、基礎研究領域や食品製造現場における検査などの様々な分野において広く使用することができる、非常に汎用性の高い手法である。また、本発明は、測定条件の絞込みにより測定時間短縮を行うことで、工場等での全数検査やリアルタイムモニタリングに応用することも可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０ 蛍光指紋取得装置
１１ 分光照明装置
１１０ 光源
１１２ 分光装置
１２ 分光検出装置
１２２ 分光装置
１２４ 指紋検出装置
１３ 測定対象物
２０ アフラトキシン検知装置
２１ メモリ
２２ キーボード・マウス
２３ 制御部
２４ 計算処理部
２４−１ 蛍光指紋情報取得部
２４−２ アフラトキシン検知部
３０ ディスプレイ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知方法であって、
所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得工程、および、
前記蛍光指紋情報取得工程にて取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知工程、
を含むことを特徴とする、アフラトキシン検知方法。
【請求項２】
前記アフラトキシン検知工程にて、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項１に記載のアフラトキシン検知方法。
【請求項３】
前記アフラトキシン検知工程にて、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項１に記載のアフラトキシン検知方法。
【請求項４】
前記アフラトキシンは、
アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項１から３のうちいずれか一つに記載のアフラトキシン検知方法。
【請求項５】
前記測定対象物は、
穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項１から４のうちいずれか一つに記載のアフラトキシン検知方法。
【請求項６】
測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で前記測定対象物を計測する分光検出装置とを備えた、前記測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知装置であって、
所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得部、および、
前記蛍光指紋情報取得部により取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知部、
を備えたことを特徴とする、アフラトキシン検知装置。
【請求項７】
前記アフラトキシン検知部は、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項６に記載のアフラトキシン検知装置。
【請求項８】
前記アフラトキシン検知部は、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項６に記載のアフラトキシン検知装置。
【請求項９】
前記アフラトキシンは、
アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項６から８のうちいずれか一つに記載のアフラトキシン検知装置。
【請求項１０】
前記測定対象物は、
穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項６から９のうちいずれか一つに記載のアフラトキシン検知装置。
【請求項１１】
測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で前記測定対象物を計測する分光検出装置とを備えた、前記測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知装置に実行させるためのプログラムであって、
前記アフラトキシン検知装置において、
所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得工程、および、
前記蛍光指紋情報取得工程にて取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知工程、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
前記アフラトキシン検知工程にて、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記アフラトキシン検知工程にて、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記アフラトキシンは、
アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項１１から１３のうちいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項１５】
前記測定対象物は、
穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項１１から１４のうちいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項１】
測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知方法であって、
所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得工程、および、
前記蛍光指紋情報取得工程にて取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知工程、
を含むことを特徴とする、アフラトキシン検知方法。
【請求項２】
前記アフラトキシン検知工程にて、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項１に記載のアフラトキシン検知方法。
【請求項３】
前記アフラトキシン検知工程にて、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項１に記載のアフラトキシン検知方法。
【請求項４】
前記アフラトキシンは、
アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項１から３のうちいずれか一つに記載のアフラトキシン検知方法。
【請求項５】
前記測定対象物は、
穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項１から４のうちいずれか一つに記載のアフラトキシン検知方法。
【請求項６】
測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で前記測定対象物を計測する分光検出装置とを備えた、前記測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知装置であって、
所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得部、および、
前記蛍光指紋情報取得部により取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知部、
を備えたことを特徴とする、アフラトキシン検知装置。
【請求項７】
前記アフラトキシン検知部は、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項６に記載のアフラトキシン検知装置。
【請求項８】
前記アフラトキシン検知部は、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項６に記載のアフラトキシン検知装置。
【請求項９】
前記アフラトキシンは、
アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項６から８のうちいずれか一つに記載のアフラトキシン検知装置。
【請求項１０】
前記測定対象物は、
穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項６から９のうちいずれか一つに記載のアフラトキシン検知装置。
【請求項１１】
測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で前記測定対象物を計測する分光検出装置とを備えた、前記測定対象物からアフラトキシンを検知するアフラトキシン検知装置に実行させるためのプログラムであって、
前記アフラトキシン検知装置において、
所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、前記測定対象物の蛍光強度を測定して、前記測定対象物の蛍光指紋情報を取得する蛍光指紋情報取得工程、および、
前記蛍光指紋情報取得工程にて取得した前記蛍光指紋情報に対して多変量解析を行い、当該多変量解析の結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知するアフラトキシン検知工程、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
前記アフラトキシン検知工程にて、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析としてＰＬＳ回帰分析を行うことで前記アフラトキシンの量を推定し、当該推定された前記アフラトキシンの定量結果に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記アフラトキシン検知工程にて、
前記蛍光指紋情報に対して前記多変量解析として判別分析を行い、当該判別分析により得られた前記アフラトキシンの判別スコアの分布に基づいて、前記測定対象物から前記アフラトキシンを検知すること、
を特徴とする、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記アフラトキシンは、
アフラトキシンＢ１、アフラトキシンＢ２、アフラトキシンＧ１、および、アフラトキシンＧ２のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項１１から１３のうちいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項１５】
前記測定対象物は、
穀物、ナッツ類、および、香辛料のうち少なくとも１つであること、
を特徴とする、請求項１１から１４のうちいずれか一つに記載のプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【公開番号】特開２０１２−１７７６０７（Ｐ２０１２−１７７６０７Ａ）
【公開日】平成２４年９月１３日（２０１２．９．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−４０４０３（Ｐ２０１１−４０４０３）
【出願日】平成２３年２月２５日（２０１１．２．２５）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 日本食品科学工学会 第５７回大会講演集，発行日 平成２２年９月１日
【出願人】（５０１２０３３４４）独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構 (827)
【出願人】（０００１１６２９７）ヱスビー食品株式会社 (40)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年９月１３日（２０１２．９．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月２５日（２０１１．２．２５）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 日本食品科学工学会 第５７回大会講演集，発行日 平成２２年９月１日
【出願人】（５０１２０３３４４）独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構 (827)
【出願人】（０００１１６２９７）ヱスビー食品株式会社 (40)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]