(57)【要約】【課題】ダイズの収量を早期に精度よく予測する方法を提供する。【解決手段】  ダイズから採取された葉サンプルから１以上の成分の分析データを取得し、当該データとダイズ収量との相関性を利用してダイズの収量を予測する、ダイズの収量予測方法。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
ダイズから採取された葉サンプルから１以上の成分の分析データを取得し、当該データとダイズ収量との相関性を利用してダイズの収量を予測する、ダイズの収量予測方法。
【請求項２】
前記１以上の成分の分析データをｐｏｏｌｅｄ  ＱＣ法により補正する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１以上の成分の分析データを内部標準物質により補正する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記成分が、質量分析により提供される精密質量（ｍ／ｚ）が１３９〜１１５６である成分から選ばれる１種以上である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記成分が、質量分析により提供される精密質量（ｍ／ｚ）で規定された、下記表１ａ〜１ｃに記載の成分から選ばれる１種以上である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【表１ａ】
2020174668.tif 000033
【表１ｂ】
2020174668.tif 000034
【表１ｃ】
2020174668.tif 000035
【請求項６】
成分が、表１ａ〜１ｃに記載の成分Ｎｏ．１３、１４、１７、２０、２１、２２、２３、２８、３５、３６、３７、３９、４１、４２、４４、４７、４８、５１、５２、５４、５７、５８、６８、７１、７３、８０、８５、８６、９０、９１、９６、９８、９９、１００、１０７、１０８、１１０、１２２、１２５、１３１、１３４、１３５、１３７、１３９、１４２、１４９、１５０、１５３、１５７、１５９、１６０、１６１、１７１、１７４、１７６、１７９、１８１、１８２、１８８、２０２、２０８、２０９、２１４、２１５、２１７、２１８、２２８、２３０、２３５、２４４、２４５、２４６、２４７、２４９、２５１、２５２、２５３、２６１、２６４、２６８、２７５、２７８、２７９、２８０、２８２、２８３、２８４、２８８、２９４、２９６、２９８、２９９、３０５、３０８、３１０、３１３、３１７、３２５、３２７、３２９、３３０、３４１、３４７、３５３、３５５、３５６、３６３、３６７、３６９、３７０、３８４、３８９、３９５、４２１、４２２、４２３、４２８及び４３１から選ばれる１種以上である請求項５に記載の方法。
【請求項７】
成分が、表１ａ〜１ｃに記載の成分Ｎｏ．１４、２２、２３、３６、３７、４１、４２、５１、５２、６８、９０、１２２、１３９、１４９、１５９、２１４、２２８、２３０、２３５、２４７、２４９、２５２、２５３、２６８、２７５、２７８、２８４、２８８、２９８、３０５、３０８、３１３、３１７、３２９、３４７、３６３、３９５、４２１、４２２及び４２８から選ばれる１種以上である請求項５に記載の方法。
【請求項８】
成分が、表１ａ〜１ｃに記載の成分Ｎｏ．１４、２３、３６、３７、４１、５１、６８、９０、１２２、１４９、２１４、２３０、２３５、２４７、２４９、２５２、２７５、２８４、２９８、３０５、３０８、３１３、３１７、３４７、３６３、４２１、４２２及び４２８から選ばれる１種以上である請求項５に記載の方法。
【請求項９】
成分が、ソヤサポニンＢｂ；組成式がＣ２１Ｈ２２Ｏ１１で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１２Ｏ６のデヒドロフラボノールにグルコースが結合したモノグルコシド体；組成式がＣ３３Ｈ４０Ｏ１９で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１０Ｏ６のフラボノールにグルコース１個とラムノース２個が結合したトリグリコシド体；及び組成式がＣ２１Ｈ２２Ｏ１２で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１２Ｏ７であるデヒドロフラボノールにグルコースが結合したモノグルコシド体から選ばれる１種以上を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
葉サンプルが、初生葉展開期から子実肥大期のダイズから採取される、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
葉サンプルが、初生葉展開期から開花期までのダイズから採取される、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
分析データが、質量分析データである請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
葉サンプルから取得された成分の分析データを、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分の分析データを用いて構築された収量予測モデルと照合する工程を含む、請求項５〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１０個の中から少なくとも２個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位２２個の中から少なくとも２個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位６３個の中から少なくとも３個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位９４個の中から少なくとも４個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位９５個の中から少なくとも５個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１２６個の中から少なくとも６個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１３７個の中から少なくとも７個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１３８個の中から少なくとも８個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項２２】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１３９個の中から少なくとも９個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１６０個の中から少なくとも１０個を用いる、請求項１３に記載の方法。
【請求項２４】
ＶＩＰ値が、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分全ての成分情報を用いて構築された収量予測モデルによって算出される、請求項１４〜２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
葉サンプルから取得された成分の分析データを、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分から選抜された下記表６ａ〜６ｄに記載の成分の分析データを用いて構築された収量予測モデルと照合する工程を含む、請求項５に記載の方法。
2020174668.tif 000036
【請求項２６】
葉サンプルから取得された成分の分析データを、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分から選抜された下記の１００成分の分析データを用いて構築された収量予測モデルと照合する工程を含む、請求項３に記載の方法、
成分Ｎｏ．７、１５、１７、２０、２１、２２、２３、３５、３７、３９、４２、４４、５１、５４、５７、５８、６８、７１、７３、８０、８５、８６、９０、９３、９５、１０８、１１６、１２２、１３１、１３９、１４９、１５３、１５７、１５８、１６０、１６１、１６５、１７１、１７６、１７９、１８７、２０８、２１４、２２３、２２７、２３３、２３７、２４５、２５２、２５３、２６１、２７８、２７９、２８２、２８３、２８４、２９４、２９８、２９９、３００、３０４、３０５、３０８、３０９、３１０、３１３、３１６、３１７、３１８、３２０、３２５、３２７、３２８、３２９、３３０、３３１、３５２、３５３、３５５、３５６、３５７、３５８、３５９、３６２、３６３、３６７、３８０、３８１、３８５、３８８、３８９、３９０、３９２、３９５、３９６、３９９、４２１、４２２、４２８、４３１。
【請求項２７】
収量予測モデルが、ＯＰＬＳ法を用いて構築されたモデルである請求項１３〜２６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
収量予測モデルが、機械学習・回帰分析手法を用いて構築されたモデルである請求項１３〜２６のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はダイズの収量を早期に予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ダイズは、重要な穀物であり、日本を始め世界中で広く食されている。また他の代表的な穀物である米、麦、トウモロコシと異なり、タンパク質及び脂質の割合が高く栄養価も豊富である。そのため飼料や油脂原料としても重要であり、収量を増加させる技術の開発が行われている。
ダイズの生育期間は、品種や栽培条件によって若干異なるが、通常、播種から収穫まで４−５か月という長期間を要する。よって、ダイズの収量を増加させる技術の開発において、収量評価を行うには栽培に多くの時間を必要とする。更に、日本のような季節・気候条件では、収穫まで４−５か月を要するダイズの栽培は年に１回が一般的である。屋外栽培での収量評価が年に１度しかできず収量増加技術の開発の障害となっていることから、早期に収量を予測する方法が求められてきた。また、実際の生産場面において、早期に収量を予測することができれば、生産者は安定した収量確保のために費用コストのかかる追加技術を投入すべきかどうかの判断を容易に下すことができる。
【０００３】
これまでにも生育中の植物体の発育状態と収量との相関性を利用した早期に収量性を評価する方法が種々検討されている。例えば、非特許文献１ではダイズの播種後４０日程度に測定した主茎長と収量との相関（ｒ＝０．５１）を利用する方法、非特許文献２では、播種後６０−７０日程度に測定した地上部の乾燥重量と収量との相関（ｒ＝０．６６）を利用する方法が開示されている。また、非特許文献３及び４では、画像診断技術を用いて、圃場においてＮＤＶＩ（正規化植生指標）やＬＡＩ（葉面積指数）及び群落分光反射率を測定し、生育や収量性を評価する試みが開示されている。
【０００４】
しかしながら、非特許文献１の方法は、比較的早期に収量を予測できる可能性がある一方で相関性が十分でなく、また非特許文献２の方法では相関性は向上するものの予測時期が栽培開始から２か月以上であり生育期間の半分が経過すること、及び地上部乾燥重を測定するため侵襲的であり、個体毎の予測因子と収量とを対応させたい場合の評価には向いていない。非特許文献３及び４の方法は非破壊で簡易的な測定であるといえるが、予測時期が開花期、すなわち播種後５０日前後以降になること、また精度の面でも十分とは言えない。
【０００５】
このほかイネにおいて、播種後１５日程度の地上部から抽出される代謝物をＧＣ−ＭＳにより網羅的に測定し、それらのデータを用いてハイブリッドライス収量予測モデルを作成したことが報告されているが（非特許文献５）、この報告では、通常の予測モデル構築の際に行われるクロスバリデーションというモデルの予測性評価が行われておらず、検証が十分とは云えない。また、侵襲的であり、個体毎の予測因子と収量とを対応させたい場合の評価には向いていない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】藤田与一ら、平成２１年度「関東東海北陸農業」研究成果情報、「重粘度地帯におけるダイズ「エンレイ」の多収事例に基づく収量構成要素と生育指標」、http://www.naro.affrc.go.jp/org/narc/seika/kanto21/12/21_12_04.html
【非特許文献２】井上健一、高橋正樹、第２２９回日本作物学会講演会要旨集、２０１０、ｐ５０、「物質生産と窒素の蓄積から見たダイズの多収生育相」
【非特許文献３】長南友也ら、第２４５回日本作物学会講演会要旨集、２０１８、ｐ８３、「ダイズの簡易的な開花前生育診断技術」
【非特許文献４】渡邊智也ら、第２４５回日本作物学会講演会要旨集、２０１８、ｐ８４、「非破壊計測と畳み込みニューラルネットワークを利用したダイズの収量評価」
【非特許文献５】Dan,Z.et al., Scientific Reports,2016,6,21732
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、ダイズの収量を早期に精度よく予測する方法を提供することに関する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者らは、ダイズの収量性評価について種々検討した結果、葉中に含まれる代謝物にはその存在量が収量と相関する成分があること、そして、播種後１か月程度という早期に展開葉を１枚採取し、葉中に含まれる成分を分析し、解析することで最終的な収量を個体レベルで評価できることを見出した。
【０００９】
すなわち、本発明は、ダイズから採取された葉サンプルから１以上の成分の分析データを取得し、当該データとダイズ収量との相関性を利用してダイズの収量を予測する、ダイズの収量予測方法、を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の方法によれば、ダイズの収量を早期に予測できる。これにより、例えば、収量確保のための追加技術投入の判断が容易となるほか、収量増加技術の開発の大幅な効率化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】全１２５データを用いて構築されたＯＰＬＳモデルによる収量の予測値と実測値との関係を示す図。
【図２】全１２５データを用いて構築された機械学習モデルによる収量の予測値と実測値との関係を示す図。
【図３】学習用データ及び検証用データ各々の予測値と実測値との関係を示す図。全１２５個のデータマトリックスをランダムに２群（学習用と検証用）に分割し、一方の６３個のマトリクスデータを学習用、残り６２個のマトリクスデータを検証用として用いた。
【図４】図１のモデルにおけるＶＩＰ値１１位以下全ての成分の分析データ、２１位以下全ての成分の分析データ、３１位以下全ての成分の分析データ・・・及び３５１位以下全ての成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図５】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位から１０位までの成分の分析データの内、任意の２個の組み合わせ（４５通り）についてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図６】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位と２位、１１位と１２位、２１位と２２位、・・・及び２０１位と２０２位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図７】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位と２位と３位、１１位と１２位と１３位、２１位と２２位と２３位、・・・及び２２１位と２２２位と２２３位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々モデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図８】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位と２位と３位と４位、１１位と１２位と１３位と１４位、２１位と２２位と２３位と２４位、・・・及び２２１位と２２２位と２２３位と２２４位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図９】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位〜５位、１１位〜１５位、２１位〜２５位、・・・及び２５１位〜２５５位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図１０】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位〜６位、１１位〜１６位、２１位〜２６位、・・・及び２８１位〜２８６位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図１１】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位〜７位、１１位〜１７位、２１位〜２７位、・・・及び２８１位〜２８７位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図１２】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位〜８位、１１位〜１８位、２１位〜２８位、・・・及び２８１位〜２８８位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図１３】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位〜９位、１１位〜１９位、２１位〜２９位、・・・及び２８１位〜２８９位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図１４】図１のモデルにおけるＶＩＰ値上位１位〜１０位、１１位〜２０位、２１位〜３０位、・・・及び２８１位〜２９０位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法により構築した各々のモデルのＲ２（図中ではＲ２Ｙと表示）値及びＱ２（図中ではＱ２と表示）値を示す図。
【図１５】１データ当り１００個の成分の分析データを用いて構築されたＯＰＬＳモデル（モデルＡ）による収量の予測値と実測値との関係を示す図。
【図１６】試験区１〜１０のモデルＡを用いた収量予測の結果（試験区１との差）を示す図。
【図１７】ＭＩＸ堆肥施用区におけるモデルＡを用いた圃場予測収量を示す図。
【図１８】ＭＩＸ堆肥施用における圃場収量を示す図。
【図１９】播種後２週間及び８週間でのモデルＡを用いた予測収量と実測収量の比較を示す図。
【図２０】圃場データ（１データ当り４３１個の成分の分析データ）を用いて構築されたＯＰＬＳモデルによる収量の予測値と実測値との関係を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明において、ダイズとは、マメ科の一年草である大豆（学名 Glycine max）を意味する。その品種はフクユタカ、エンレイ、里のほほえみ、湯上がり娘、リュウホウ、スズユタカ等、多岐にわたるが、本発明においてはそれに限定されるものではない。
【００１３】
ダイズの出芽から落葉までの生育ステージは、ＶＣ：初生葉展開期（播種後７日前後）、Ｒ１−２：開花期（播種後５０日前後）、Ｒ３−４：着莢期（播種後７０日前後）、Ｒ５−６：子実肥大期（播種後９０日前後）に分けられる（Fehr, W.R., Caviness, C.E., 1977. Stages of soybean development. Cooperative Extension Service, Agriculture and Home Economics Experiment Station, Iowa State University, Ames, Iowa）。本発明において、サンプルとして使用されるダイズの葉の採取時期は、葉が採取可能な初生葉展開期（ＶＣ）から子実肥大期（Ｒ５−６）までの間に行われればよく、好ましくは初生葉展開期〜Ｒ３−４期、より好ましくは播種後１４日〜Ｒ３−４期、より好ましくは播種後２１日〜Ｒ１−２期、更に好ましくは播種後２８日〜Ｒ１−２期のダイズが挙げられる。尚、上記各生育ステージにおける前後の日数幅は１０日間以内が好適である。
或いは、ダイズの葉の採取時期は、播種後７日以上、好ましくは１４日目以上、より好ましくは２１日目以上、更に好ましくは２８日以上で、且つ好ましくは播種後５０日より前、より好ましくは播種後４０日より前、更に好ましくは３５日目より前であり得る。また、播種後７〜５０日目、好ましくは１４〜４０日目、より好ましくは２８〜３５日目であり得る。例えば、播種後３０日±３〜５日目のダイズから葉を採取するのが好適である。
【００１４】
葉の採取部位は、特に限定されないが、例えば、最上位に展開する本葉の１又は２葉齢分古い本葉を構成する複葉３枚の内、中央の複葉を採取することが挙げられる。
【００１５】
本発明において、取得される成分の分析データとしては、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）、イオンクロマトグラフィー、質量分析（ＭＳ）、近赤外分光分析（ＮＩＲ）、フーリエ変換赤外分光分析（ＦＴ−ＩＲ）、核磁気共鳴分析（ＮＭＲ）、フーリエ変換核磁気共鳴分析（ＦＴ−ＮＭＲ）、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）、液体クロマトグラフと質量分析とを組合せたＬＣ／ＭＳ等の機器分析手段を用いて分析・測定されたデータが挙げられるが、好ましくは質量分析データであり、より好ましくはＬＣ／ＭＳによる質量分析データである。
質量分析データとしては、精密質量（「ｍ／ｚ値」）、イオン強度、保持時間等が挙げられるが、好ましくは精密質量の情報である。
【００１６】
葉サンプルを、上記機器分析手段に適用するためには、分析手段に応じて適宜前処理されるが、通常、採取した葉はアルミホイルで包み直ちに液体窒素中で凍結して代謝反応を停止させ、凍結乾燥にかけて乾燥した後、抽出操作に供される。
抽出は、凍結乾燥した葉サンプルを、ビーズ粉砕機等を用いて粉砕した後、抽出溶媒を添加して撹拌することにより行われる。ここで用いられる抽出溶媒としては、メタノール、エタノール、ブタノール、アセトニトリル、クロロホルム、酢酸エチル、ヘキサン、アセトン、イソプロパノール、水等及びそれらを混合したものが挙げられる。分析手段としてＬＣ／ＭＳを用いる場合には、内部標準物質を添加した８０ｖ／ｖ％メタノール水溶液等が好適に使用される。
【００１７】
本発明において、分析される葉中の成分としては、ＬＣ／ＭＳによって分離検出されるダイズの代謝物質が挙げられる。好ましくは、質量分析により提供される精密質量（ｍ／ｚ）が１３９〜１１５６である成分が挙げられる。より好ましくは、質量分析により提供される精密質量（ｍ／ｚ値）で規定された、下記表１ａ〜１ｃに記載された４３１成分が挙げられる。尚、ＬＣ／ＭＳによる分離検出の過程において、代謝物質から部分分解物及びアダクト（Ｍ＋Ｈ、Ｍ＋Ｎａ等）の異なる分子イオンピークが生じる場合、検出される部分分解物は、元の代謝物質とは別の成分とする。
【００１８】
【表１ａ】
2020174668.tif 000002
【００１９】
【表１ｂ】
2020174668.tif 000003
【００２０】
【表１ｃ】
2020174668.tif 000004
【００２１】
当該４３１成分はダイズの代謝物質から選択抽出されたものであり、その選択方法は詳細には実施例に示すとおりであるが、概略すると、１）２０１５年〜２０１７年にかけて、土壌、品種、肥料を変えたダイズ１２５株を栽培し、２）それぞれ播種後１ヶ月前後に葉を１枚採取し、３）８０ｖ／ｖ％メタノール水溶液を用いて成分抽出を行った後、４）ＬＣ／ＭＳ分析を行って分子イオン情報（精密質量, ｍ／ｚ）とフラグメントに由来する構造情報を取得し、５）成分由来ピークを抽出し、次いで各ピークを各サンプル間で整列化させるアラインメント処理、同位体ピークの除去、サンプル間のピーク強度補正、ノイズの除去、を行って４３１成分の分析データを取得する、というものである。尚、サンプル間のピーク強度補正の方法は特に限定されないが、ｐｏｏｌｅｄ  ＱＣ法や内部標準物質を用いた補正が挙げられる。ｐｏｏｌｅｄ  ＱＣ法は、同一バッチ内の全てのサンプルから一定量を混合したｐｏｏｌｅｄ  ＱＣと呼ばれるサンプルを作製し、各サンプルの合間に一定の頻度（５〜９回に１回程度）でｐｏｏｌｅｄ  ＱＣの分析を実施することにより、「各サンプルを分析していた際にＱＣサンプルを分析していたと仮定するとそれぞれのピーク強度はどうなるか」という推定値を計算し、その値で補正するという処理を行って各サンプル間の感度の補正を行うものである。内部標準物質を用いた補正は、各サンプルに同量添加した内部標準物質（リドカイン、１０-カンファースルホン酸など）のピーク面積の値で補正するという処理を行って各サンプル間の感度の補正を行うものである。なお、データの補正方法が収量との相関性及び予測モデルの性能に大きく影響することはない。
【００２２】
また、取得した１２５個の葉中４３１成分の分析データと対応する収量データとの相関解析を行った結果（各成分の分析データのピーク面積と収量との単相関係数ｒ及び無相関の検定によりｐ値を算出）、一定の成分は収量と有意に相関することが示された（後記表３ａ〜３ｆ参照）。
【００２３】
したがって、４３１成分のうち、本発明における分析対象成分としては、収量との相関が有意（ｐ＜０．０５）かつ相関係数の絶対値|ｒ|＞０．５１である成分、すなわち成分Ｎｏ．１３、１４、１７、２０、２１、２２、２３、２８、３５、３６、３７、３９、４１、４２、４４、４７、４８、５１、５２、５４、５７、５８、６８、７１、７３、８０、８５、８６、９０、９１、９６、９８、９９、１００、１０７、１０８、１１０、１２２、１２５、１３１、１３４、１３５、１３７、１３９、１４２、１４９、１５０、１５３、１５７、１５９、１６０、１６１、１７１、１７４、１７６、１７９、１８１、１８２、１８８、２０２、２０８、２０９、２１４、２１５、２１７、２１８、２２８、２３０、２３５、２４４、２４５、２４６、２４７、２４９、２５１、２５２、２５３、２６１、２６４、２６８、２７５、２７８、２７９、２８０、２８２、２８３、２８４、２８８、２９４、２９６、２９８、２９９、３０５、３０８、３１０、３１３、３１７、３２５、３２７、３２９、３３０、３４１、３４７、３５３、３５５、３５６、３６３、３６７、３６９、３７０、３８４、３８９、３９５、４２１、４２２、４２３、４２８及び４３１から選ばれる１種以上を含むのが好ましい。なお、上記成分は、後述のＶＩＰ値が全て１．１６以上であり、１．３０以上であれば、相関係数の絶対値|ｒ|＞０．５１であった。
【００２４】
更に４３１成分のうち、本発明における分析対象成分としては、収量との相関が有意（ｐ＜０．０５）かつ相関係数の絶対値|ｒ|＞０．６３である成分、すなわち成分Ｎｏ．１４、２２、２３、３６、３７、４１、４２、５１、５２、６８、９０、１２２、１３９、１４９、１５９、２１４、２２８、２３０、２３５、２４７、２４９、２５２、２５３、２６８、２７５、２７８、２８４、２８８、２９８、３０５、３０８、３１３、３１７、３２９、３４７、３６３、３９５、４２１、４２２及び４２８から選ばれる１種以上を含むのがより好ましい。なお、上記成分は、後述のＶＩＰ値が全て１．５２２以上であり、１．６２以上であれば、相関係数の絶対値|ｒ|＞０．６３であった。
【００２５】
更に４３１成分のうち、本発明における分析対象成分としては、収量との相関が有意（ｐ＜０．０５）かつ相関係数の絶対値|ｒ|＞０．６６である成分、すなわち成分Ｎｏ．１４、２３、３６、３７、４１、５１、６８、９０、１２２、１４９、２１４、２３０、２３５、２４７、２４９、２５２、２７５、２８４、２９８、３０５、３０８、３１３、３１７、３４７、３６３、４２１、４２２及び４２８から選ばれる１種以上を含むのがより好ましい。なお、上記成分は、後述のＶＩＰ値が全て１．５９以上であり、１．６５２以上であれば、相関係数の絶対値|ｒ|＞０．６６であった。
【００２６】
表１ａ〜１ｃでは、４３１の成分を質量分析により得られる精密質量で規定しているが、これらの精密質量データから化合物の組成式を推定することができる。また、分析時に同時に取得しているＭＳ／ＭＳデータからは、化合物の部分構造情報が得られる。よって、組成式と部分構造情報から、対象の成分を推定することができ、更に試薬との比較が可能なものについては同定することができる。
【００２７】
例えば、４３１成分のうち、解析の結果同定されたものとしては以下が挙げられる。成分Ｎｏ.１０は４−クマル酸、成分Ｎｏ.６８、９０、１２２及び３０８は同一成分であり、その組成式がＣ２１Ｈ２２Ｏ１１で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１２Ｏ６のデヒドロフラボノールにグルコースが結合したモノグルコシド体、成分Ｎｏ.９２はプルニン（ナリンゲニン７−Ｏ−グルコシド）、成分Ｎｏ.１１９は組成式Ｃ１５Ｈ１０Ｏ６であるフラボノイド、成分Ｎｏ.１３９はその組成式がＣ２１Ｈ２２Ｏ１２で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１２Ｏ７であるデヒドロフラボノールにグルコースが結合したモノグルコシド体、成分Ｎｏ.２７７はその組成式がＣ２６Ｈ３０Ｏ１０で示される組成式Ｃ１５Ｈ１０Ｏ５のフラボノイドのプレニル化体、成分Ｎｏ.２９５は組成式Ｃ１５Ｈ１０Ｏ６のフラボノールにグルコースとラムノースが結合したジグリコシド体、成分Ｎｏ.２９６及び成分Ｎｏ.３９５は同一成分であり、その組成式がＣ３３Ｈ４０Ｏ１９で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１０Ｏ６のフラボノールにグルコース１個とラムノース２個が結合したトリグリコシド体、成分Ｎｏ.３０２は組成式Ｃ２１Ｈ３６Ｏ１０で示されゲラニオールにグルコースとアラビノースが結合したジグリコシド体、成分Ｎｏ.４２９はソヤサポニンβｇと推定した。また試薬との一致から、成分Ｎｏ.７６はダイゼイン、成分Ｎｏ.８９はゲニステイン、成分Ｎｏ.２７６はゲニスチン、成分Ｎｏ.３９９はマロニルゲニスチン、そして成分Ｎｏ.４２１及び成分Ｎｏ.４２２は同一成分でソヤサポニンＢｂであると同定された。
【００２８】
このうち、本発明における分析対象成分として、好ましくは収量との相関が有意（ｐ＜０．０５）かつ相関係数の絶対値|ｒ|＞０．５１である成分、例えばソヤサポニンＢｂ;組成式がＣ２１Ｈ２２Ｏ１１で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１２Ｏ６のデヒドロフラボノールにグルコースが結合したモノグルコシド体；組成式がＣ３３Ｈ４０Ｏ１９で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１０Ｏ６のフラボノールにグルコース１個とラムノース２個が結合したトリグリコシド体；組成式がＣ２１Ｈ２２Ｏ１２で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１２Ｏ７であるデヒドロフラボノールにグルコースが結合したモノグルコシド体等が挙げられる。
【００２９】
ダイズの収量の予測手段は、上記４３１の成分、好ましくは収量との相関が有意（ｐ＜０．０５）かつ相関係数の絶対値|ｒ|＞０．５１である成分、より好ましくは有意（ｐ＜０．０５）かつ相関係数の絶対値|ｒ|＞０．６３である成分、更に好ましくは有意（ｐ＜０．０５）かつ相関係数の絶対値|ｒ|＞０．６６である成分の存在量、例えば相関係数が−０．７７７である精密質量ｍ／ｚ４７３．１０８７のピーク面積を予測したいサンプルについても測定し、既知の収量とピーク面積との相関関係から収量値を推定することができる。
【００３０】
また、上記４３１成分の分析データから複数を使用し、多変量解析手法を用いて構築された収量予測モデルと照合することにより、収量を予測することができる。
すなわち、播種から所定期間経過後のダイズの葉を採取し、分析サンプルを得、該分析サンプルを機器分析に供して機器分析データを得、該機器分析データを、収量予測モデルと照合することにより、当該ダイズの収量を予測することができる。
【００３１】
収量予測モデルは、説明変数に各精密質量をもった補正済みの成分の分析データのピーク面積値を、また目的変数に収量値を用いた回帰分析を行うことにより構築できる。回帰分析法としては、例えば主成分回帰分析、ＰＬＳ（Partial least squares projection to latent structures）回帰分析、ＯＰＬＳ（Orthogonal projections to latent structures）回帰分析、一般化線形回帰分析の他、バギング、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク回帰分析等の機械学習・回帰分析手法等の多変量回帰分析手法が挙げられる。このうち、ＰＬＳ法、ＰＬＳ法の改良版であるＯＰＬＳ法、或いは機械学習・回帰分析手法を用いるのが好ましい。ＯＰＬＳ法は、ＰＬＳ法に比べ予測性は同じだが、解釈のための視覚化がより容易になる点が今回のような目的においては優れている。ＰＬＳ法及びＯＰＬＳ法は、共に高次元のデータから情報を集約し少数の潜在変数に置き換え、その潜在変数を用いて目的変数を表現する方法である。潜在変数の数を適切に選ぶことが重要であり、潜在変数の数を決めるのによく利用されるのがクロスバリデーション（交差検証）である。すなわち、モデル構築用データをいくつかのグループに分割し、あるグループをモデル検証に、その他のグループをモデル構築に用いて予測誤差を見積り、この作業を、グループを入れ替えながら繰り返して、予測誤差の合計が最小となる潜在変数の数が選ばれる。
【００３２】
予測モデルの評価は、主に２つの指標で判断される。１つは予測精度を表すＲ２、もう１つは予測性を表すＱ２である。Ｒ２は予測モデル構築に使用したデータの実測値とモデルで計算した予測値との相関係数の２乗であり、１に近いほど予測精度が高いことを示している。一方、Ｑ２は、上記クロスバリデーションの結果であり、実測値と、繰り返し実施したモデル検証の結果である予測値との相関係数の２乗を表している。本発明のダイズ収量予測モデルにおいては、Ｑ２＞０．５０をモデル評価の基準とするのがこの好ましい。なお、常にＲ２＞Ｑ２となるため、Ｑ２＞０．５０は同時にＲ２＞０．５０を満たすこととなる。
以下に、上記４３１成分の全て又はその一部の分析データのピーク面積値と、子実収量を用いた種々のダイズ収量予測モデルを作成しその精度を検証した結果を示す。このうちＯＰＬＳモデルについてはＱ２＞０．５０となるモデルは好ましく使用できる。
【００３３】
（１）４３１個の全ての成分情報を用いた収量予測モデルの構築
１データ当り４３１個の成分の分析データのピーク面積値と収量値を持つ全１２５個のデータマトリックスからＯＰＬＳモデル（図１）を構築した。なお、構築の際は、各成分の分析データのピーク面積値及び収量データはオートスケーリングにより平均０、分散１に変換した。Ｒ２＝０．８７、Ｑ２＝０．７８であり、高い予測性能を持つモデルといえる。
上記モデルではＶＩＰ（Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ, 投影における変数重要性）値とよばれる各成分に与えられるモデル性能への寄与度が算出される。
ＶＩＰ値は、下記式１により求められる。
【００３４】
【数１】
2020174668.tif 000005
【００３５】
ＶＩＰ値はその値が大きいほどモデルへの寄与度が大きく、相関係数の絶対値とも相関する。ＶＩＰ値のリストを後記表４ａ〜４ｆに示す。
【００３６】
（２）（１）のモデルから算出されたＶＩＰ値の上位９７個の成分の分析データを用いて構築された機械学習モデル
解析ツールとして、Ｖｉｓｕａｌ Ｍｉｎｉｎｇ Ｓｔｕｄｉｏ（以降、ＶＭＳと表記、（株）ＮＴＴデータ数理システム）を使用した。
（２−１）１データ当たりＶＩＰ値上位９７個の成分の分析データのピーク面積値と収量値を持ち、全１２５個のデータマトリックスを学習データとしてＶＭＳにとりこみモデル（ランダムフォレスト）（図２）を構築した。Ｒ２は０．９２であった。
【００３７】
（２−２）１データ当たりＶＩＰ値上位９７個の成分の分析データのピーク面積値と収量値を持ち、全１２５個のデータマトリックスをランダムに２群（学習用と検証用）に分割し、一方の６３個のマトリクスデータを学習用として用いてＶＭＳでモデル（ニューラルネットワーク）（図３）を構築した。Ｒ２は０．８３であった。なお、検証用データにおけるＲ２は０．５８であり、良好な予測性能を持つモデルといえる。
【００３８】
（３）（１）のモデルから算出されたＶＩＰ値を指標としたモデル構築（２個以上の成分の分析データを用いたモデル）
（３−１）ＶＩＰ値が下位の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値１１位以下全ての成分の分析データ、２１位以下全ての成分の分析データ、３１位以下全ての成分の分析データ・・・及び３５１位以下全ての成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図４）を構築した。
Ｑ２＞０．５０を満たすのは１１位以下全ての成分の分析データ〜２５１位以下全ての成分の分析データを用いたモデルである。ＶＩＰ値２６１位以下の成分の分析データ全てを用いてもＱ２＞０．５０とはならない。
【００３９】
（３−２）ＶＩＰ値上位１０位までの成分の分析データを２個用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位から１０位までの成分の分析データの内、任意の２個の組み合わせ（４５通り）についてＯＰＬＳ法によりモデル（図５）を構築した。
いずれのモデルにおいてもＱ２＞０．５０となる。
【００４０】
（３−３）ＶＩＰ値を基に連続する２個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位と２位、１１位と１２位、２１位と２２位、・・・及び２０１位と２０２位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図６）を構築した。
ＶＩＰ値３０位以上の中から選ばれる任意の２個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４１】
（３−４）ＶＩＰ値を基に連続する３個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位と２位と３位、１１位と１２位と１３位、２１位と２２位と２３位、・・・及び２２１位と２２２位と２２３位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図７）を構築した。
ＶＩＰ値７０位以上の中から選ばれる任意の３個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４２】
（３−５）ＶＩＰ値を基に連続する４個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位と２位と３位と４位、１１位と１２位と１３位と１４位、２１位と２２位と２３位と２４位、・・・及び２２１位と２２２位と２２３位と２２４位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図８）を構築した。
ＶＩＰ値１００位以上の中から選ばれる任意の４個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４３】
（３−６）ＶＩＰ値を基に連続する5個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜５位、１１位〜１５位、２１位〜２５位、・・・及び２５１位〜２５５位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図９）を構築した。
ＶＩＰ値１００位以上の中から選ばれる任意の５個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４４】
（３−７）ＶＩＰ値を基に連続する６個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜６位、１１位〜１６位、２１位〜２６位、・・・及び２８１位〜２８６位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図１０）を構築した。
ＶＩＰ値１３０位以上の中から選ばれる任意の６個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４５】
（３−８）ＶＩＰ値を基に連続する７個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜７位、１１位〜１７位、２１位〜２７位、・・・及び２８１位〜２８７位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図１１）を構築した。
ＶＩＰ値１４０位以上の中から選ばれる任意の７個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４６】
（３−９）ＶＩＰ値を基に連続する８個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜８位、１１位〜１８位、２１位〜２８位、・・・及び２８１位〜２８８位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図１２）を構築した。
ＶＩＰ値１４０位以上の中から選ばれる任意の８個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４７】
（３−１０）ＶＩＰ値を基に連続する９個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜９位、１１位〜１９位、２１位〜２９位、・・・及び２８１位〜２８９位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデル（図１３）を構築した。
ＶＩＰ値１４０位以上の中から選ばれる任意の９個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４８】
（３−１１）ＶＩＰ値を基に連続する１０個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜１０位、１１位〜２０位、２１位〜３０位、・・・及び２８１位〜２９０位の成分の分析データを用いてＯＰＬＳ法によりモデルを構築（図１４）した。
ＶＩＰ値１６０位以上の中から選ばれる任意の１０個の成分の分析データを用いて作成したモデルであれば、Ｑ２の値がＱ２＞０．５０となるモデルが多い。
【００４９】
予測に用いる成分数は、簡便に予測を行う場合には、成分数が少ない方が好適であり、例えば、１０個以下であり、好ましくは５個以下、より好ましくは３個以下、最も好ましくは１個である。また、精度を高めたい場合には、成分数が多い方が好適であり、例えば、１１個以上、好ましくは２０個以上、より好ましくは５０個以上、より好ましくは９０個以上、最も好ましくは９７個である。少ない成分数にて予測する場合は、ＶＩＰ値上位の成分又は相関係数のより高い成分を予測に用いることが好ましい。
【００５０】
（４）４３１個から選抜された一部の成分情報を用いた収量予測モデルの構築
表３ａ〜ｆの全４３１個の成分ピークを用いる他に、その中から選抜された成分ピークを用いることによっても精度の高い予測モデルを構築することができる。
例えば、表３ａ〜ｆの全４３１個の成分ピークの内、ピークの形状やサンプル間の平均的な検出強度等を考慮した３０１個の成分のピークデータを選抜し、この成分ピークを適宜補正して同様にＯＰＬＳモデルを構築し、更に構築されたモデルのＶＩＰ値を算出して（後記表６ａ〜６ｄ）、その上位１００成分（下記）の分析データを用いて予測モデルを構築すると、予測精度を示すＲ２＝０．８２、予測性を示すＱ２＝０．７８である精度の高いモデルが構築できる（後記実施例では予測モデルＡと称する、図１５）。
＜予測モデルＡにおけるＶＩＰ値の上位１００位の成分番号＞
７、１５、１７、２０、２１、２２、２３、３５、３７、３９、４２、４４、５１、５４、５７、５８、６８、７１、７３、８０、８５、８６、９０、９３、９５、１０８、１１６、１２２、１３１、１３９、１４９、１５３、１５７、１５８、１６０、１６１、１６５、１７１、１７６、１７９、１８７、２０８、２１４、２２３、２２７、２３３、２３７、２４５、２５２、２５３、２６１、２７８、２７９、２８２、２８３、２８４、２９４、２９８、２９９、３００、３０４、３０５、３０８、３０９、３１０、３１３、３１６、３１７、３１８、３２０、３２５、３２７、３２８、３２９、３３０、３３１、３５２、３５３、３５５、３５６、３５７、３５８、３５９、３６２、３６３、３６７、３８０、３８１、３８５、３８８、３８９、３９０、３９２、３９５、３９６、３９９、４２１、４２２、４２８、４３１。
【００５１】
本発明の態様及び好ましい実施態様を以下に示す。
＜１＞ダイズから採取された葉サンプルから１以上の成分の分析データを取得し、当該データとダイズ収量との相関性を利用してダイズの収量を予測する、ダイズの収量予測方法。
＜２＞前記１以上の成分の分析データをｐｏｏｌｅｄ  ＱＣ法により補正する、＜１＞に記載の方法。
＜３＞前記１以上の成分の分析データを内部標準物質により補正する、＜１＞に記載の方法。
＜４＞前記成分が、質量分析により提供される精密質量（ｍ／ｚ）が１３９〜１１５６である成分から選ばれる１種以上である、＜１＞〜＜３＞のいずれかに記載の方法。
＜５＞前記成分が、質量分析により提供される精密質量（ｍ／ｚ）で規定された、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分から選ばれる１種以上である、＜１＞〜＜３＞のいずれかに記載の方法。
＜６＞成分が、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分Ｎｏ．１３、１４、１７、２０、２１、２２、２３、２８、３５、３６、３７、３９、４１、４２、４４、４７、４８、５１、５２、５４、５７、５８、６８、７１、７３、８０、８５、８６、９０、９１、９６、９８、９９、１００、１０７、１０８、１１０、１２２、１２５、１３１、１３４、１３５、１３７、１３９、１４２、１４９、１５０、１５３、１５７、１５９、１６０、１６１、１７１、１７４、１７６、１７９、１８１、１８２、１８８、２０２、２０８、２０９、２１４、２１５、２１７、２１８、２２８、２３０、２３５、２４４、２４５、２４６、２４７、２４９、２５１、２５２、２５３、２６１、２６４、２６８、２７５、２７８、２７９、２８０、２８２、２８３、２８４、２８８、２９４、２９６、２９８、２９９、３０５、３０８、３１０、３１３、３１７、３２５、３２７、３２９、３３０、３４１、３４７、３５３、３５５、３５６、３６３、３６７、３６９、３７０、３８４、３８９、３９５、４２１、４２２、４２３、４２８及び４３１から選ばれる１種以上である＜５＞に記載の方法。
＜７＞成分が、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分Ｎｏ．１４、２２、２３、３６、３７、４１、４２、５１、５２、６８、９０、１２２、１３９、１４９、１５９、２１４、２２８、２３０、２３５、２４７、２４９、２５２、２５３、２６８、２７５、２７８、２８４、２８８、２９８、３０５、３０８、３１３、３１７、３２９、３４７、３６３、３９５、４２１、４２２及び４２８から選ばれる１種以上である＜５＞に記載の方法。
＜８＞成分が、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分Ｎｏ．１４、２３、３６、３７、４１、５１、６８、９０、１２２、１４９、２１４、２３０、２３５、２４７、２４９、２５２、２７５、２８４、２９８、３０５、３０８、３１３、３１７、３４７、３６３、４２１、４２２及び４２８から選ばれる１種以上である＜５＞に記載の方法。
＜９＞成分が、ソヤサポニンＢｂ；組成式がＣ２１Ｈ２２Ｏ１１で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１２Ｏ６のデヒドロフラボノールにグルコースが結合したモノグルコシド体；組成式がＣ３３Ｈ４０Ｏ１９で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１０Ｏ６のフラボノールにグルコース１個とラムノース２個が結合したトリグリコシド体；及び組成式がＣ２１Ｈ２２Ｏ１２で示され、アグリコンの組成式がＣ１５Ｈ１２Ｏ７であるデヒドロフラボノールにグルコースが結合したモノグルコシド体から選ばれる１種以上を含む、＜５＞に記載の方法。
＜１０＞葉サンプルが、初生葉展開期から子実肥大期のダイズから採取される、＜１＞〜＜９＞のいずれかに記載の方法。
＜１１＞葉サンプルが、初生葉展開期から開花期までのダイズから採取される、＜１＞〜＜９＞のいずれかに記載の方法。
＜１２＞分析データが、質量分析データである＜１＞〜＜１１＞のいずれかに記載の方法。
＜１３＞葉サンプルから取得された成分の分析データを、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分の分析データを用いて構築された収量予測モデルと照合する工程を含む、＜５＞〜＜１２＞のいずれかに記載の方法。
＜１４＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１０個の中から少なくとも２個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜１５＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位２２個の中から少なくとも２個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜１６＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位６３個の中から少なくとも３個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜１７＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位９４個の中から少なくとも４個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜１８＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位９５個の中から少なくとも５個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜１９＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１２６個の中から少なくとも６個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜２０＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１３７個の中から少なくとも７個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜２１＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１３８個の中から少なくとも８個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜２２＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１３９個の中から少なくとも９個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜２３＞収量予測モデルが、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分情報を用いて構築された収量予測モデルから算出されたＶＩＰ値の上位１６０個の中から少なくとも１０個を用いる、＜１３＞に記載の方法。
＜２４＞ＶＩＰ値が、前記表１ａ〜１ｃに記載の成分全ての成分情報を用いて構築された収量予測モデルによって算出される、＜１４＞〜＜２３＞のいずれかに記載の方法。
＜２５＞葉サンプルから取得された成分の分析データを、前記表Ａ１ａ〜１ｃに記載の成分から選抜された後記表Ａ６ａ〜Ａ６ｄに記載の成分の分析データを用いて構築された収量予測モデルと照合する工程を含む、＜５＞に記載の方法。
＜２６＞葉サンプルから取得された成分の分析データを、前記表Ａ１ａ〜１ｃに記載の成分から選抜された下記の１００成分の分析データを用いて構築された収量予測モデルと照合する工程を含む、＜５＞に記載の方法、
成分Ｎｏ．７、１５、１７、２０、２１、２２、２３、３５、３７、３９、４２、４４、５１、５４、５７、５８、６８、７１、７３、８０、８５、８６、９０、９３、９５、１０８、１１６、１２２、１３１、１３９、１４９、１５３、１５７、１５８、１６０、１６１、１６５、１７１、１７６、１７９、１８７、２０８、２１４、２２３、２２７、２３３、２３７、２４５、２５２、２５３、２６１、２７８、２７９、２８２、２８３、２８４、２９４、２９８、２９９、３００、３０４、３０５、３０８、３０９、３１０、３１３、３１６、３１７、３１８、３２０、３２５、３２７、３２８、３２９、３３０、３３１、３５２、３５３、３５５、３５６、３５７、３５８、３５９、３６２、３６３、３６７、３８０、３８１、３８５、３８８、３８９、３９０、３９２、３９５、３９６、３９９、４２１、４２２、４２８、４３１。
＜２７＞葉サンプルが、初生葉展開期から子実肥大期のダイズから採取される、＜２５＞又は＜２６＞に記載の方法。
＜２８＞葉サンプルが、初生葉展開期から開花期までのダイズから採取される、＜２５＞又は＜２６＞に記載の方法。
＜２９＞分析データが、質量分析データである＜２５＞〜＜２８＞のいずれかに記載の方法。
＜３０＞収量予測モデルが、ＯＰＬＳ法を用いて構築されたモデルである＜１３＞〜＜２９＞のいずれかに記載の方法。
＜３１＞収量予測モデルが、機械学習・回帰分析手法を用いて構築されたモデルである＜１３＞〜＜２９＞のいずれかに記載の方法。
＜３２＞精密質量が小数点以下４桁以上の精度にて測定されたものである＜４＞〜＜３１＞のいずれかに記載の方法。
【実施例】
【００５２】
１．各栽培試験
２０１５年から２０１７年に実施した屋外ポット栽培試験データについて詳述する。試験は全部で４試験実施した。
１）２０１５年ポット試験（１）：
栃木県内にてポット栽培を実施した。土壌は国内の圃場土を用い、窒素：リン酸：カリウム＝３：６：６（Ｋｇ/１０ａ）となるように施肥を行い、土壌を耕耘機で耕耘した。土壌はこの耕耘後の土壌を用いた。ポットには１／２０００ａワグネルポットを用い、上記土壌を１ポットあたり約８Ｌ詰め、１５ポットを準備した。２０１５年６月２５日に３粒播きで各ポット内２カ所に播種した（１ポットあたり６粒使用）。なお、品種は、「里のほほえみ」を用いた。初生葉展開期に１ヵ所につき１本に間引きし、各ポット２株立てとした。収穫は１１月９日に実施した（播種後１３７日）。なお、収量予測用には５ポット１０株を用いた。
【００５３】
２）２０１５年ポット試験（２）： 
和歌山県内にてポット栽培を実施した。土壌は国内内の圃場土を用い、窒素：リン酸：カリウム＝１：６：６、３：６：６及び１０：６：６（Ｋｇ/１０ａ）となるように施肥を行い、耕耘後の土壌を用いた（窒素量のみ異なる3種の施肥条件を設定した）。ポットには1/2000aワグネルポットを用い、上記土壌を１ポットあたり約８Ｌ詰め、各施肥条件でそれぞれ１５ポット計４５ポットを準備した。２０１５年７月１日に３粒播きで各ポット内２カ所に播種した（各ポット６粒使用）。なお、品種は、「フクユタカ」を用いた。初生葉展開期に１ヵ所につき１本に間引きし、各ポット２株立てとした。収穫は、１１月１１日に実施した（播種後１３３日）。なお、収量予測用には各５ポット１０株を用いる計画だったが、１株が欠株したため、計２９株を用いた。
【００５４】
３）２０１６年ポット試験：
栃木県内にてポット栽培を実施した。土壌は国内の圃場土を用い、試験を実施した。ポットには１／２０００ａワグネルポットを用い、上記土壌を１ポットあたり約８Ｌ詰めとし、７５ポットを準備した。数日間静置後、２０１５年同様に播種を行った。播種は、２０１６年７月１日に行い、１１月１５日に収穫を行った。なお、品種は「里のほほえみ」を用いた。また、収量予測用には２３ポット４６株を用いた。
【００５５】
４）２０１７年ポット試験：
栃木県内にてポット栽培を実施した。土壌は、国内圃場の土を用い、そこへ肥料として苦土石灰（協和）を１２５ｇ／ｍ２及びリン酸入り油かす（大栄物産）を１００ｇ／ｍ２添加した土壌（１×）及び肥料を添加した土壌と未添加土壌を半量ずつ混和した土壌（０．５×）の２種類を用いた。また品種は、「里のほほえみ」、「フクユタカ」、「エンレイ」及び「湯上がり娘」の４品種を用いた。ポットには１／２０００ａワグネルポットを用い、上記土壌を１ポットあたり約８Ｌ詰め、各土壌で５ポットずつ、４品種で計４０ポットを準備した。数日間静置後、品種ごとに４粒播きで各ポット内２カ所に播種した（各ポット８粒使用）。初生葉展開期に1ヵ所につき１本に間引きし、各ポット２株立てとした。播種は、２０１７年７月４日に行い、収穫は１０月以降、成熟期に達し収穫適期と判断した株から順次収穫を行った。
【００５６】
２．葉のサンプリング
葉のサンプリングは、それぞれの栽培試験において播種後２８〜３２日となる日の日中に実施した（おおむね１０時―１５時）。この際のダイズ生育ステージは年度、栽培条件、品種により若干異なるが概ね葉齢５−７程度であった。ここでいう葉齢は、初生葉を１とした際に最上位に展開した本葉が下から数えて何枚目かを数えた際の値とした。葉のサンプリングは、最上位に展開する本葉の１又は２葉齢古い本葉を構成する複葉３枚の内、中央の複葉を採取した。しかしながら、中央の複葉が虫害等著しく損傷を受けている場合は、別の複葉を採取した。採取した葉はアルミホイルで包み直ちに液体窒素中で凍結し、代謝反応を停止させた。凍結サンプルは凍結状態を維持したまま実験室へ持ち帰り、凍結乾燥にかけて乾燥させた。この乾燥したサンプルを後述の抽出操作に供試した。なお、２０１５年及び２０１６年のポット栽培試験では１個体ごとに採取し、収量データは対応する個体のものを用いた。一方、２０１７年ポット栽培試験では１ポット毎、すなわち２個体毎にまとめてサンプリングを実施し、収量データは２個体の平均値を用いた。
また、葉をサンプリングした際の播種からの日数は以下のとおりである。
＊２０１５年ポット試験(1)：２０１５年７月２５日（播種後３０日）
＊２０１５年ポット試験(2)：２０１５年７月２９日（播種後２８日）
＊２０１６年ポット試験：２０１６年８月２日（播種後３２日）
＊２０１７年ポット試験：２０１７年８月３日（播種後３０日）
【００５７】
３．最終的な子実収量の測定
栽培試験後の各個体から全子実を回収し、８０℃にて２−３日間乾燥させた。収量データはこの乾燥重量（ｇＤＷ／個体）を用いた。２−２で既述したように２０１７年の試験における２個体（１ポット毎）の平均データは１つとしてカウントし、２０１５−１７年のポット試験データは計１２５個となった。収量データは表２ａ〜２ｃに示すように最小で０．９ｇＤＷ／個体、最大で４２．５ｇＤＷ／個体であった。
【００５８】
【表２ａ】
2020174668.tif 000006
【００５９】
【表２ｂ】
2020174668.tif 000007
【００６０】
【表２ｃ】
2020174668.tif 000008
【００６１】
４．採取した葉の成分の抽出
凍結乾燥した葉サンプルは、スパーテルを用いて手作業にて可能な限り粉砕を行った。粉砕後、２ｍＬのチューブ（セーフロックチューブ，エッペンドルフ）に１０ｍｇを秤量し、直径５ｍｍのジルコニア製ボール１つをチューブに加えて、ビーズ粉砕機（ＭＭ４００，Ｒｅｔｓｃｈ）にて２５Ｈｚで１分間粉砕した。抽出溶媒は、内部標準としてリドカイン（和光純薬工業，♯１２０−０２６７１）を５００ｎｇ／ｍＬとなるように加えた８０ｖ／ｖ％メタノール水溶液を用いた。粉砕後のチューブに調製した抽出溶媒を１ｍＬ添加し、同ビーズ粉砕機にて、２０Ｈｚで５分間ホモジナイズ抽出を行った。抽出終了後、２，０００×ｇ程度の卓上遠心機（チビタン）にて、３０秒程度遠心し、０．４５μｍの親水性ＰＴＦＥフィルター（ＤＩＳＭＩＣ−１３ＨＰ ０．４５μｍ ｓｙｒｉｎｇｅ ｆｉｌｔｅｒ , ＡＤＶＡＮＴＥＣ）でろ過し、分析サンプルを得た。
【００６２】
５．ＬＣ／ＭＳによる葉サンプルの分析
葉抽出サンプルの分析は、Ａｇｉｌｅｎｔ社製ＨＰＬＣシステム（Ｉｎｆｉｎｉｔｙ１２６０シリーズ）をフロントとし、ＡＢ ＳＣＩＥＸ社製Ｑ−ＴＯＦＭＳ装置（ＴｒｉｐｌｅＴＯＦ４６００）を検出器として用いてＬＣ／ＭＳ分析を行った。ＨＰＬＣにおける分離カラムには、（株）資生堂社製のコアシェルカラムＣａｐｃｅｌｌ ｃｏｒｅ Ｃ１８（２．１ｍｍ  Ｉ．Ｄ．ｘ１００ｍｍ，粒子計２．７μｍ）及びガードカラム（２．１ｍｍ Ｉ．Ｄ．ｘ５ｍｍ, 粒子計２．７μｍ）を使用し、カラム温度は４０℃に設定した。オートサンプラーは分析中５℃を保持した。分析サンプルは５μＬを注入した。溶離液にはＡ：０．１ｖ／ｖ％ギ酸水溶液及びＢ：０．１ｖ／ｖ％ギ酸アセトニトリル溶液を用いた。グラジエント溶出条件は、０分〜０．１分は１ｖ／ｖ％Ｂ（９９ｖ／ｖ％Ａ）で保持し、０．１分〜１３分の間に１ｖ／ｖ％Ｂから９９．５ｖ／ｖ％Ｂまで溶離液Ｂの比率を上昇させ、１３．０１分〜１６分まで９９．５ｖ／ｖ％Ｂで保持した。流速は０．５ｍＬ／ｍｉｎとした。
【００６３】
質量分析装置条件は、イオン化モードをポジティブモードとし、イオン化法はＥＳＩを用いた。本分析系では、溶出してくるイオンをＴＯＦＭＳにより０．１秒間スキャンし、その中の強度の大きいイオンを１０個選択し、それぞれを０．０５秒間ＭＳ／ＭＳにかけるというサイクルを繰り返しながら、ＴＯＦＭＳスキャンによる分子イオン情報（精密質量, ｍ／ｚ）とＭＳ／ＭＳスキャンにより生じるフラグメントに由来する構造情報を取得した。質量測定範囲はＴＯＦＭＳがｍ／ｚ  １００−１，２５０、ＭＳ／ＭＳがｍ／ｚ  ５０−１，２５０に設定した。各スキャンのパラメータはＴＯＦＭＳスキャンについては、ＧＳ１＝５０、ＧＳ２＝５０、ＣＵＲ＝２５、ＴＥＭ＝４５０、ＩＳＶＦ＝５５００、ＤＰ＝８０及びＣＥ＝１０に設定し、ＭＳ／ＭＳスキャンについては、ＧＳ１＝５０、ＧＳ２＝５０、ＣＵＲ＝２５、ＴＥＭ＝４５０、ＩＳＶＦ＝５５００、ＤＰ＝８０、ＣＥ＝３０、ＣＥＳ＝１５、ＩＲＤ＝３０及びＩＲＷ＝１５に設定した。
【００６４】
６．データ行列の作成
データ処理は下記の通り行った。まず、ＭａｒｋｅｒＶｉｅｗＴＭ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ（ＡＢ  ＳＣＩＥＸ）を用いてピークの抽出を行った。ピーク抽出条件（「ｐｅａｋ  ｆｉｎｄｉｎｇ  ｏｐｔｉｏｎ」）は、保持時間０．５分〜１６分に該当するピークとし、「Ｅｎｈａｎｃｅ  Ｐｅａｋ  Ｆｉｎｄｉｎｇ」の項目におけるＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  ｏｆｆｓｅｔを２０スキャン、Ｍｉｎｉｍｕｍ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｐｅａｋ  ｗｉｄｔｈを５ｐｐｍ、Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  ｍｕｌｔｉ．  Ｆａｃｔｏｒを１．２、Ｍｉｎｉｍｕｍ  ＲＴ  ｐｅａｋ  ｗｉｄｔｈを１０スキャン、Ｎｏｉｓｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを５に設定し、「Ｍｏｒｅ」の項目におけるＡｓｓｉｇｎ ｃｈａｒｇｅ ｓｔａｔｅにチェックを入れた。その結果、１２，４４４のピーク情報を得た。
【００６５】
次に、検出したピークを分析した各サンプル間で整列化させるアラインメント処理を行った。アラインメントの処理条件（「Ａｌｉｇｈｍｍｅｎｔ  ＆  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」）は、「Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ」の項目におけるＲｅｔｅｎｔｉｏｎ  ｔｉｍｅ  ｔｏｌｅｒａｎｃｅを０．２０分及びＭａｓｓ  ｔｏｌｅｒａｎｃｅを１０．０ｐｐｍに設定した。また「Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」の項目におけるＩｎｔｅｎｓｉｔｙ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを１０、Ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ  ｔｉｍｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇにチェックを入れ、Ｒｅｍｏｖｅ  ｐｅａｋｓ  ｉｎ＜３サンプルとし、Ｍａｘｉｍｕｍ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｐｅａｋｓを５０，０００に設定した。「Ｉｎｔｅｒｎａｌ  ｓｔａｎｄａｒｄｓ」の項目においてリドカインのピークを用いて保持時間の補正を行った。
【００６６】
次に同位体ピークの除去を行った。同位体ピークはピーク抽出の時点でソフトウェアが自動で認識し、ピークリスト上で「ｉｓｏｔｏｐｉｃ」のラベルが付けられているため、「ｉｓｏｔｏｐｉｃ」でソートして該当ピークを削除した。その結果、ピークは１０，１１２ピークに減少した。
【００６７】
次に、サンプル間のピーク強度補正を行った。今回の分析では、サンプルの他に、全てのサンプルから一定量を混合したｐｏｏｌｅｄ  ＱＣと呼ばれるサンプルを作製し、９回に１回の頻度でｐｏｏｌｅｄ  ＱＣの分析を実施した。これらの全ＱＣ分析結果から、「各サンプルを分析していた際にＱＣサンプルを分析していたと仮定するとそれぞれのピーク強度はどうなるか」という推定値を計算し、その値で補正するという処理を実施し、同一バッチ内における各サンプル間の感度の補正を行った。なお、本処理は、理研が提供しているフリーソフト（ＬＯＷＥＳＳ−Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ−Ｔｏｏｌ）を用いた。最後に、測定した３０個のＱＣ分析データを用いて１０，１１２ピークの相対標準偏差（ＲＳＤ）を計算し、ＲＳＤ＞３０％となるばらつきの大きいピークを除去し、最終的に４３１のピークデータ、すなわち４３１成分の分析データを得た。得られた分析データを表３ａ〜３ｆに示す。これらのデータを用いて、以降の解析を行った。
【００６８】
【表３ａ】
2020174668.tif 000009
【００６９】
【表３ｂ】
2020174668.tif 000010
【００７０】
【表３ｃ】
2020174668.tif 000011
【００７１】
【表３ｄ】
2020174668.tif 000012
【００７２】
【表３ｅ】
2020174668.tif 000013
【００７３】
【表３ｆ】
2020174668.tif 000014
【００７４】
７．相関解析
取得した１２５個の葉中４３１成分の分析データと対応する収量データ、すなわち１２５×４３２のマトリックスデータを用いて相関解析を行った。各成分の分析データと収量データとの単相関係数ｒ及び無相関の検定によりｐ値を算出した。結果を表４ａ〜４ｆに示す。なお、表中の「成分Ｎｏ．」は４３１個の成分を質量順に並べた際に質量数が小さい方から番号を付けた便宜的なものである。また、分析結果には質量情報とともに保持時間の情報も含まれるが、特開２０１６−５７２１９号公報によれば、少数点以下４桁以上の精密質量数を用いれば、保持時間によらず複数の質量分析用試料間で質量分析データの比較及び解析が可能であることが示されている。よって、保持時間の情報は除去し、精密質量情報のみを記載した。
【００７５】
【表４ａ】
2020174668.tif 000015
【００７６】
【表４ｂ】
2020174668.tif 000016
【００７７】
【表４ｃ】
2020174668.tif 000017
【００７８】
【表４ｄ】
2020174668.tif 000018
【００７９】
【表４ｅ】
2020174668.tif 000019
【００８０】
【表４ｆ】
2020174668.tif 000020
【００８１】
相関解析で得られた結果により、一定の相関係数を持つ成分は収量と有意に相関することが示された。相関係数の絶対値|ｒ|＞０．５１となる成分は１１８個、|ｒ|＞０．６６となる成分は２８個であることがわかった。
【００８２】
８．モデル構築・評価
２つ以上の複数の成分の分析データを用いた収量予測モデルの構築には多変量解析手法を用い、解析ツールとしてＳＩＭＣＡ  ｖｅｒ．１４（Ｕｍｅｔｒｉｃｓ）を用いた。予測モデルは、説明変数に各精密質量をもった補正済みの成分の分析データのピーク面積値を、また目的変数に収量値を用いた回帰分析を行った。回帰分析はＰＬＳ法の改良版であるＯＰＬＳ法で行った。
【００８３】
予測モデルの評価方法は、主に２つの指標で判断される。１つは予測精度を表すＲ２、もう１つは予測性を表すＱ２である。Ｒ２は予測モデル構築に使用したデータの実測値とモデルで計算した予測値との相関係数の２乗であり、１に近いほど予測精度が高いことを示している。一方、Ｑ２は、上記クロスバリデーションの結果であり、実測値と繰り返し実施したモデル検証の結果である予測値との相関係数の２乗を表している。予測の観点から、少なくともＱ２＞０．５０であれば、そのモデルは良好な予測性を持つとされていることから（Triba, M. N. et al., Mol. BioSyst. 2015, 11, 13-19.）、Ｑ２＞０．５０をモデル評価の基準とした。なお、常にＲ２＞Ｑ２となるため、Ｑ２＞０．５０は同時にＲ２＞０．５０を満たすこととなる。
【００８４】
８−１．４３１個の成分の全データを用いたモデルの構築・評価
１データ当り４３１個の成分の分析データのピーク面積値と収量値を持ち、全１２５個のデータマトリックスから、収量を予測するＯＰＬＳモデルを構築した。構築の際、各成分の分析データのピーク面積値及び収量データはオートスケーリングにより平均０、分散１に変換した。モデル構築の結果、予測精度を示すＲ２＝０．８７、予測性を示すＱ２＝０．７８であった。結果を図１に示す。この予測モデルにより、栽培１カ月程度の葉に含まれる成分組成を用いることで、高い予測性能を持つモデルが構築でき、早期収量予測が可能であることが示された。
【００８５】
８−２．ＶＩＰ値の算出
８−１で構築したモデルではＶＩＰ（Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ, 投影における変数重要性）値とよばれる各成分に与えられるモデル性能への寄与度が与えられる。ＶＩＰ値はその値が大きいほどモデルへの寄与度が大きく、相関係数の絶対値とも相関する。ＶＩＰ値のリストを表５ａ〜５ｆに示す。
【００８６】
【表５ａ】
2020174668.tif 000021
【００８７】
【表５ｂ】
2020174668.tif 000022
【００８８】
【表５ｃ】
2020174668.tif 000023
【００８９】
【表５ｄ】
2020174668.tif 000024
【００９０】
【表５ｅ】
2020174668.tif 000025
【００９１】
【表５ｆ】
2020174668.tif 000026
【００９２】
８−３．機械学習モデル
予測モデル構築には、ＯＰＬＳ法に限らず、様々な手法にて構築することができる。別の例として、機械学習を用いた予測モデル構築をおこなった。機械学習は人工知能、すなわちＡＩにおける研究課題の１つで、現在、様々な分野での応用が進んでいる。
ここでは、前述の８−１で構築した全データを用いたモデルから算出されたＶＩＰ値の上位９７個の成分の分析データを用いて、機械学習によりモデル構築をおこなった。解析ツールには、Ｖｉｓｕａｌ Ｍｉｎｉｎｇ Ｓｔｕｄｉｏ（以降、ＶＭＳと表記、（株）ＮＴＴデータ数理システム）を用いた。
【００９３】
８−３−１．全１２５データを用いたモデル構築
１データ当たりＶＩＰ値上位９７個の成分の分析データのピーク面積値と収量値を持ち、全１２５個のデータマトリックスをＶＭＳにとりこみ学習データとした。モデル構築にはＭｏｄｅｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚｅｒ機能によりディシジョンツリー、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク及びサポートベクターマシーンの４種から最適なモデルを探索した。モデルの計算では各モデルのパラメータを最適化し、また交差検証も実施され、過学習を起こさないモデルが構築される。その結果、モデルには、ランダムフォレストが選抜された。実測値と予測値の相関の２乗（Ｒ２）は０．９２と精度の高いモデルが構築された。結果を図２に示す。
【００９４】
８−３−２．半数のデータを用いたモデル構築と残り半数での予測検証
１データ当たりＶＩＰ値上位９７個の成分の分析データのピーク面積値と収量値を持ち、全１２５個のデータマトリックスをランダムに２群に分割し、一方の６３個のマトリクスデータを用いてＶＭＳでモデルを構築し、残りの６２個のデータで予測検証をおこなった。８−３−１と同様にＭｏｄｅｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚｅｒでモデル構築を行ったところ、モデルにはニューラルネットワークが選抜された。モデルに用いた６３個のデータにおける実測値と予測値の相関の２乗は０．８３であり、モデルに用いなかった６２個のデータにおける実測値と予測値の相関の２乗は０．５８であった。検証データでの予測値は学習データよりも精度が低下したが、一定の予測が可能であることが示された。結果を図３に示す。
【００９５】
８−４． ＶＩＰ値を指標としたモデル構築（２個以上の成分の分析データを用いたモデル）
８−１で構築したモデルへの各成分の寄与度であるＶＩＰ値のランキング（表４ａ〜４ｆ）を基に複数の成分でモデルを構築した。特に限定されるわけではないが、モデル性能の基準を便宜上Ｑ２＞０．５０とした。
【００９６】
８−４−１．ＶＩＰ値が下位の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値１１位以下全ての成分の分析データ、２１位以下全ての成分の分析データ、３１位以下全ての成分の分析データ・・・及び３５１位以下全ての成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、Ｑ２＞０．５を満たすのは１１位以下全ての成分の分析データ〜２５１位以下全ての成分の分析データを用いたモデルであり、ＶＩＰ値２６１位以下の成分の分析データ全てを用いてもＱ２＞０．５０とはならないことがわかった（図４）。
【００９７】
８−４−２．ＶＩＰ値上位１０位までの成分の分析データを２個用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位から１０位までの成分の分析データの内、任意の２個の組み合わせ（４５通り）についてＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、いずれのモデルにおいてもＱ２＞０．５０を満たすことがわかった。このことからＶＩＰ値上位１０位までの代謝物を２個含んでいれば、一定の予測性を持つモデルが構築できることが示された（図５）。
【００９８】
８−４−３．ＶＩＰ値を基に連続する２個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位と２位、１１位と１２位、２１位と２２位、・・・及び２０１位と２０２位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、３１位と３２位の２個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値３０位程度以上であればその中から任意の２個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値３０位程度以下の成分の分析データ２個のみでは基準を満たさないことが示された（図６）。
【００９９】
８−４−４．ＶＩＰ値を基に連続する３個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位と２位と３位、１１位と１２位と１３位、２１位と２２位と２３位、・・・及び２２１位と２２２位と２２３位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、７１位と７２位と７３位の３個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値７０位程度以上であればその中から任意の３個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値７０位程度以下の成分の分析データ３個のみでは基準を満たさないことが示唆された（図７）。
【０１００】
８−４−５．ＶＩＰ値を基に連続する４個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位と２位と３位と４位、１１位と１２位と１３位と１４位、２１位と２２位と２３位と２４位、・・・及び２２１位と２２２位と２２３位と２２４位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、１０１位と１０２位と１０３位と１０４位の４個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値１００位程度以上であればその中から任意の４個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値１００位程度以下の成分の分析データ４個のみでは基準を満たさないことが示唆された（図８）。
【０１０１】
８−４−６．ＶＩＰ値を基に連続する５個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜５位、１１位〜１５位、２１位〜２５位、・・・及び２５１位〜２５５位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、１０１位〜１０５位の５個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値１００位程度以上であればその中から任意の５個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値１００位程度以下の成分の分析データ５個のみでは基準を満たさないことが示唆された（図９）。
【０１０２】
８−４−７．ＶＩＰ値を基に連続する６個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜６位、１１位〜１６位、２１位〜２６位、・・・及び２８１位〜２８６位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、１３１位〜１３６位の６個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値１３０位程度以上であればその中から任意の６個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値１３０位程度以下の成分の分析データ６個のみでは基準を満たさないことが示唆された（図１０）。
【０１０３】
８−４−８．ＶＩＰ値を基に連続する７個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜７位、１１位〜１７位、２１位〜２７位、・・・及び２８１位〜２８７位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、１４１位〜１４７位の７個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値１４０位程度以上であればその中から任意の７個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値１４０位程度以下の成分の分析データ７個のみでは基準を満たさないことが示唆された（図１１）。
【０１０４】
８−４−９．ＶＩＰ値を基に連続する８個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜８位、１１位〜１８位、２１位〜２８位、・・・及び２８１位〜２８８位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、１４１位〜１４８位の８個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値１４０位程度以上であればその中から任意の８個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値１４０位程度以下の成分の分析データ８個のみでは基準を満たさないことが示唆された（図１２）。
【０１０５】
８−４−１０．ＶＩＰ値を基に連続する９個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜９位、１１位〜１９位、２１位〜２９位、・・・及び２８１位〜２８９位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、１４１位〜１４９位の９個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値１４０位程度以上であればその中から９個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値１４０位程度以下の成分の分析データ９個のみでは基準を満たさないことが示唆された（図１３）。
【０１０６】
８−４−１１．ＶＩＰ値を基に連続する１０個の成分の分析データを用いたモデル
ＶＩＰ値上位１位〜１０位、１１位〜２０位、２１位〜３０位、・・・及び２８１位〜２９０位の成分の分析データを用いてそれぞれＯＰＬＳモデルの構築を行った。その結果、１６１位〜１７０位の１０個の成分の分析データを用いた際のモデルで初めてＱ２＞０．５０を満たさなかった。それ以降Ｑ２は低下する傾向であった。このことから、ＶＩＰ値１６０位程度以上であればその中から任意の１０個の成分の分析データを用いることでＱ２の基準を概ね満たすが、ＶＩＰ値１４０位程度以下の成分の分析データ９個のみでは基準を満たさないことが示唆された（図１４）。
【０１０７】
８−５．１００成分の分析データを用いた予測モデル構築・評価
前記表３ａ〜ｆの全４３１個の成分ピークの内、ピークの形状やサンプル間の平均的な検出強度等を考慮し、３０１個のピークデータを選抜した。この３０１個の成分ピークに対して、前述のｐｏｏｌｅｄ  ＱＣによるピーク強度の補正に代えて、内部標準として添加したリドカインのピーク面積に対する各ピーク面積相対値を算出して補正した。補正データを用いて、前述した解析ツールＳＩＭＣＡを用いて、前述の８−１に記載の方法と同様にモデル構築を行った。すなわち１データ当り３０１個の成分の分析データのピーク面積値と収量値を持ち、全１２５個のデータマトリックスから、収量を予測するＯＰＬＳモデルを構築した。構築したモデルのＶＩＰ値を算出し（ＶＩＰ値のリストを表６ａ〜６ｄに示す。）、上位１００成分の分析データを用いて更にモデルを構築したところ、予測精度を示すＲ２＝０．８２、予測性を示すＱ２＝０．７８である精度の高いモデルが構築できた（以降、「予測モデルＡ」と呼ぶ）。結果を図１５に示す。
【０１０８】
【表６ａ】
2020174668.tif 000027
【０１０９】
【表６ｂ】
2020174668.tif 000028
【０１１０】
【表６ｃ】
2020174668.tif 000029
【０１１１】
【表６ｄ】
2020174668.tif 000030
【０１１２】
９．各圃場に最適な施肥や資材の選抜
９−１．資材の選抜方法
２０１９年３月８日に評価対象とするダイズ生産予定圃場（水田転換畑、水稲−大麦−大豆の２年３作）から土壌を採取した。同３月１８日に採取した圃場土１０Ｌに共通の元肥としてベストマッチ（湯上がり娘専用６００，カネコ種苗株式会社）１ｇを添加した（混和された土壌の深さ２０ｃｍとして２０ｋｇ／１０ａ相当，圃場への施用量と同量）。そこへ、選抜候補となる下記６種類の資材単体又はそれらの組合せを含めて異なる試験区１〜１０を設定し、各資材の推奨量を添加し良く混和したのち、１Ｌずつ８個のポリポットに充填した。各ポリポットに大豆種子（品種：里のほほえみ，山形県産平成３０年品、種子サイズ８．５ｍｍ以上）を播種し、１つのバットにポットを２個ずつ配置した上で、室内の栽培棚（蛍光灯下）にて栽培を開始した。なお、適宜全てのバットに同条件で給水を行った。
播種後４週間後の４月１７日に前述の２に記載の方法と同様に葉のサンプリングを実施した。各バット２個体からサンプリングした葉を混合し１つのサンプルとし、前述の４及び５に記載の抽出・分析を行い各サンプルの成分データを取得した。なお、選抜する資材の候補には以下を用いた。また試験区の詳細については表７に示した。
【０１１３】
・ＭＩＸ堆肥（川口肥料株式会社）
・天然サポニン粕（埼玉農工幾科販売株式会社）
・大豆油かす（日清オイリオグループ株式会社）
・砂状ようりん（赤城物産株式会社）
・微量要素８（アミノール化学研究所）
・硫安（あかぎ園芸）
【０１１４】
【表７】
2020174668.tif 000031
【０１１５】
取得した成分データを前述のモデルＡに取り込み、収量予測を行った結果を図１６に示す。なお、図１６には各試験区ｎ＝４のデータを用いて、対照区である試験区１との予測収量差を平均値±標準偏差で示している。ＭＩＸ堆肥を施用した試験区２（単独施用）及び９（ＭＩＸ堆肥を含む他剤との混和）において、対照区に対して収量が高く予測された。よって、試験区２と試験区９で共通するＭＩＸ堆肥を圃場栽培において使用する資材として選抜した。
【０１１６】
９−２．圃場試験での予測値確認及び実測収量結果
選抜した資材（ＭＩＸ堆肥）の圃場での収量評価試験を、評価対象であるダイズ生産予定圃場にて同年に実施した。播種日である６月２５日の播種前に圃場内３ヵ所（３反復）に資材を施用した。また比較対照となる未施用区も３反復設定した。なお、１ヵ所あたりの試験区面積は２ｍ２とし、面積に合わせて室内栽培試験と同量の資材を施用した。播種後１カ月後に当たる７月２６日には葉のサンプリングを行い、選抜試験と同様に収量予測を実施し、圃場試験での収量予測性が室内と同様であるか検討した。なお、葉のサンプリングは各反復内の５個体分を混合したサンプルを２点、３反復で計６点のサンプルを取得した。その結果を図１７に示す。なお、図１７には未施用区及びＭＩＸ堆肥区のｎ＝６のデータを用いた予測収量の平均値±標準偏差を示している。
圃場試験での予測収量はＭＩＸ堆肥施用区で未施用に比べて有意（ｐ＜０．０５、スチューデントのｔ検定）に高くなり、選抜試験と同様の結果が確認された。
【０１１７】
葉のサンプリング以降も栽培を継続し、１１月１２日に収穫を行った。前述の３に記載の方法で収量データを取得した。未施用区及びＭＩＸ堆肥区の収量値は、各反復内から１０個体ずつを収穫した全３０株の中から、収量の最も大きい２株及び最も小さい２株を除いた２６株の値から算出した。
その結果を図１８に示す。なお、図１８には未施用区及びＭＩＸ堆肥区のｎ＝２６のデータを用いた実測収量の平均値±標準偏差を示している。
未施用区では１８．７ｇＤＷ／株であったのに対し、ＭＩＸ堆肥区では２０．７ｇＤＷ／株となり、１０．７％の増収傾向が観測された。
以上の結果から、本収量予測モデルを用いることにより圃場栽培前の短期間にその年のその圃場に合った資材を選抜し、その資材の施用により圃場栽培での増収が可能であることが示された。
【０１１８】
１０．播種後２週及び８週での収量予測可否の検討
上記では播種後１カ月程度で収量予測を実施した。より早期（播種後２週間）又は遅い時期（播種後８週間）での収量予測性について以下検討した。
本試験は２０１９年３月から神奈川県内のガラスハウス内でポット栽培にて実施した。ポットは１／５０００ａワグネルポットを３０個用い、土壌は国内の圃場土を用いて各ポットに４Ｌを充填した。全３０ポットを施肥量の異なる３試験区Ａ、Ｂ及びＣの１０ポットずつ３群に分け、栽培を実施した。なお、肥料にはマグァンプＫ（ハイポネックス）を用い、試験区Ａでは１０ｇ／ポット、試験区Ｂでは５ｇ／ポット及び試験区Ｃでは２０ｇ／ポットを播種前に施用した。大豆種子はエンレイを用い、３月１４日に播種を行った。なお、１ポットに２つの種子を播種し、初生葉展開期に１株／ポットとなるように間引きした。播種の２週間後である４月１日及び８週間後である５月９日に前述の２に記載の方法と同様に葉のサンプリングを実施し、前述の４及び５に記載の抽出・分析を行い各サンプルの成分データを取得した。最終的な収穫は、６月２７日に行い、前述の３に記載の方法で株毎の収量データを取得した。なお、播種後から収穫まで適宜潅水を行った。
【０１１９】
播種後２週間及び８週間時にサンプリングした葉からモデルＡを用いて算出した各試験区の予測収量と収穫時に測定した実測収量を比較した。結果を図１９に示す。なお、図１９には試験区Ａ〜Ｃのｎ＝１０のデータを用いて、予測収量及び実測収量の平均値±標準偏差を示している。
播種後２週間時の予測収量は各試験区間の実測収量の差を反映しており、播種後２週間においても収量性を評価できることが示された。一方で、播種後８週間においては収穫期により近いにも関わらず、各試験区間の実測収量の差を反映していなかった。
これらの結果より、播種後２〜４週などの生育初期においてより高い精度の予測が可能であることが本収量予測方法の特徴であることが示された。
【０１２０】
１１．圃場データを用いた収量予測モデル構築
１１−１．各圃場試験の概要
１１−１−１．２０１５年圃場試験
栃木県内の生産者圃場（水田転換畑、水稲−大麦−大豆の２年３作）にて栽培を実施した。播種前の施肥は、窒素：リン酸：カリウム＝２．４：８：８（Ｋｇ／１０ａ）となるように実施し、更に珪酸石灰肥料を１０ａあたり４０ｋｇ加えた。品種は、里のほほえみを用いた。２０１５年６月１５日に播種した。後述の通り葉のサンプリングを行い、収穫は１１月１日に実施した（播種後１３８日）。なお、収量予測用に圃場内３地点から９個体又は１０個体ずつ計２９個体の採取を行った。
【０１２１】
１１−１−２．２０１６年圃場試験（１）
宮城県にて栽培を実施した。播種前の施肥は、窒素：リン酸：カリウム＝１．５：１．５：１．５（Ｋｇ／１０ａ）となるように実施した。品種は、エンレイを用いた。２０１６年６月１０日に播種した。後述の通り葉のサンプリングを行い、収穫は１１月中旬に実施した。なお、土壌の外観から圃場をＡ及びＢの２区画に分け、収量予測用に区画Ａ及び区画Ｂより、それぞれ１２個体ずつ計２４個体の採取を行った。
【０１２２】
１１−１−２．２０１６年圃場試験（２）
栃木県内の生産者圃場（水田転換畑、水稲−大麦−大豆の２年３作、ただし２０１５年圃場試験とは異なる圃場）にて栽培を実施した。播種前の施肥は、２０１５年と同様に行った。品種は、里のほほえみを用いた。２０１６年６月７日に播種した。後述の通り葉のサンプリングを行い、収穫は１１月下旬に実施した（播種後約１６０−１７０日）。なお、収量予測用に圃場内３地点から１０個体ずつ計３０個体の採取を行う予定であったが、２０１６年圃場では、青立ちが多数発生し、収量予測用に収穫できたのが８個体（３０個体中）であった。
【０１２３】
１１−１−４．２０１７年圃場試験
栃木県内の生産者の３つの圃場（Ｔ、ＹＳ、ＹＭ）にて栽培を実施した。播種前の施肥は、例年通り実施した。品種は、里のほほえみを用いた。播種は、圃場Ｔでは２０１７年６月２７日に、圃場ＹＭでは６月２９日に、そして圃場ＹＳでは７月７日に実施した。後述の通り葉のサンプリングを行い、収穫は、圃場Ｔでは１１月２８日に、圃場ＹＭでは１１月２日に、そして圃場ＹＳでは１１月２日に実施した。なお、収量予測用に圃場内５地点から５個体ずつ採取し、５個体分をまとめて１サンプルとした。即ち、各圃場５サンプル（２５個体分）の計１５サンプル（７５個体分）の採取を行った。なお、各圃場の作付け体系は、圃場Ｔが水稲−麦−大豆の２年３作、圃場ＹＭでは水稲−水稲−麦−大豆の３年４作、また圃場ＹＳでは１０年以上水稲の単作であった。
【０１２４】
１１−２．葉のサンプリング
前述の２に記載の方法と同様に葉のサンプリングを行った。各圃場試験におけるサンプリングした際の播種からの日数及び日程は以下のとおりである。
＊２０１５年圃場試験：２０１５年７月１５日（播種後３０日）
＊２０１６年圃場試験（１）：２０１６年７月２１日（播種後４１日）
＊２０１６年圃場試験（２）：２０１６年７月６日（播種後２９日）
＊２０１７年圃場試験＿圃場Ｔ：２０１７年７月２８日（播種後３１日）
＊２０１７年圃場試験＿圃場ＹＭ：２０１７年７月３１日（播種後３２日）
＊２０１７年圃場試験＿圃場ＹＳ：２０１７年８月７日（播種後３１日）
【０１２５】
１１−３．予測モデル構築
２０１５−２０１７年に実施した圃場試験で得られた計７６個の葉サンプルについて前述の４及び５に記載の抽出・分析を行い各サンプルの分析データを取得した。これらのデータは前述の６に記載の解析を行い、ポット試験データと同様に各サンプルに対して４３１成分の分析データを得た。予測モデル構築に用いる実測収量値は各圃場毎（ただし、２０１６年圃場試験（１）は区画Ａ及び区画Ｂに分割）の平均値を用いた。各圃場の平均収量値は表８に示すように最小で１０．２７ｇＤＷ／個体、最大で２７．６６ｇＤＷ／個体であった。
【０１２６】
【表８】
2020174668.tif 000032
【０１２７】
これらの結果から、各圃場毎の収量を予測するＯＰＬＳモデルを前述の解析ツールＳＩＭＣＡを用いて構築した。モデル構築の結果、予測精度を示すＲ２＝０．８６、予測性を示すＱ２＝０．７６であった。結果を図２０に示す。
この予測モデルにより、栽培１カ月程度の葉に含まれる成分組成を用いることで、圃場で採取したサンプルにおいても高い予測性能を持つモデルが構築でき、早期収量予測が可能であることが示された。
【図１】
2020174668.tif 000037
【図２】
2020174668.tif 000038
【図３】
2020174668.tif 000039
【図４】
2020174668.tif 000040
【図５】
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【図６】
2020174668.tif 000042
【図７】
2020174668.tif 000043
【図８】
2020174668.tif 000044
【図９】
2020174668.tif 000045
【図１０】
2020174668.tif 000046
【図１１】
2020174668.tif 000047
【図１２】
2020174668.tif 000048
【図１３】
2020174668.tif 000049
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
2020174668.tif 000054
【図１９】
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【図２０】
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