(57)【要約】【課題】植物由来菌の菌量を簡便に推定する技術を提供することを課題とする。【解決手段】植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係に基づき、対象者における前記特徴量から該対象者の皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量を推定する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係に基づき、対象者における前記特徴量から該対象者の皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量を推定することを含む、植物由来菌の菌量の推定方法。
【請求項２】
アンケート調査により前記特徴量を取得する、請求項１に記載の推定方法。
【請求項３】
前記植物由来菌がデヴォシア（Devosia）属細菌、リゾビウム（Rhizobium）属細菌、マシリア（Massilia）属細菌、ノカルディオイデス（Nocardioides）属細菌、ロゼオモナス（Roseomonas）属細菌から選ばれる１又は２以上である、請求項１又は２に記載の推定方法。
【請求項４】
対象者から前記特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記特徴量取得工程で取得した前記特徴量を、予め用意した、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係を示す式又はモデルに適用し、前記対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する工程と、
を有する、請求項１〜３の何れか１項に記載の推定方法。
【請求項５】
前記特徴量が、以下の（ｉ）〜（ｉｉｉ）からなる群から選ばれる一種又は二種以上のパラメータであることを特徴とする、請求項１〜４の何れか一項に記載の推定方法。
（ｉ）対象者が植物の存在する空間にいた経験の有無、頻度及び時間から選ばれるパラメータ
（ｉｉ）対象者の生活空間に存在する植物の有無及び数量から選ばれるパラメータ
（ｉｉｉ）植物や土との物理的な接触経験の有無、頻度及び時間から選ばれるパラメータ
【請求項６】
植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係を示す菌量相関データを記憶する記憶手段と、
対象者から取得した植物の存在する環境との接触に関する特徴量を、前記記憶手段に記憶された前記相関データに適用し、前記対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する植物由来菌の菌量推定手段と、
を備える、植物由来菌の菌量推定装置。
【請求項７】
コンピュータを、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係を示す菌量相関データを記憶する記憶手段と、
対象者から取得した植物の存在する環境との接触に関する特徴量を、前記記憶手段に記憶された前記相関データに適用し、前記対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する植物由来菌の菌量推定手段と、
として機能させるための、植物由来菌の菌量推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、皮膚における植物由来菌の菌量の推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、皮膚細菌叢における特定の菌の菌量と、肌状態との間に関連があることが報告されている（特許文献１）。また、特許文献２には、生活習慣と肌状態の関連についての技術が開示されている。
【０００３】
ところで、特許文献３には、バイオマーカー（微生物等）に基づき、個人の行動（生活習慣行動）を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−９９１８４号公報
【特許文献２】特開２０１７−９４１１７号公報
【特許文献３】特開２０１６−５２６２１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記先行技術のあるところ、本発明は、植物由来菌の菌量を推定する技術を提供することを課題とする。特に、本発明は、植物由来菌の菌量を簡便に推定する技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明者らは、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との間に相関関係があることを見出し、本発明を完成させた。
【０００７】
すなわち、上記課題を解決する本発明は、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係に基づき、対象者における前記特徴量から該対象者の皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量を推定することを含む、植物由来菌の菌量の推定方法である。
【０００８】
このような推定方法を用いることで、植物の存在する環境との接触に関する特徴量という、取得するのが比較的容易なデータを用いて対象者の肌の植物由来菌の菌量を推定することができる。
すなわち、従来の技術では、対象者の皮膚から細菌叢を取得し解析する必要があり、少なからず対象者に負担をかけるという問題があった。また、従来の技術では、高価な実験機器や試薬を使用する必要があるため、コスト面での問題もあった。
しかしながら、本発明によれば、対象者から植物の存在する環境との接触に関する特徴量を取得するのみで植物由来菌の菌量を推定することができるため、植物由来菌の菌量を利用した肌診断などの場面における対象者の負担を軽減することにつながる。また、高価な実験機器や試薬を使用する必要がないため、コスト面での負担を軽減することにつながる。
【０００９】
本発明の好ましい実施の形態では、対象者から植物の存在する環境との接触に関する特徴量を対象者に対するアンケート調査により取得する形態とする。アンケート調査を用いることで、簡便に対象者の肌の植物由来菌の菌量を推定することができる。
【００１０】
本発明の好ましい形態では、前記植物由来菌がデヴォシア（Devosia）属細菌、リゾビウム（Rhizobium）属細菌、マシリア（Massilia）属細菌、ノカルディオイデス（Nocardioides）属細菌、ロゼオモナス（Roseomonas）属細菌から選ばれる１又は２以上である。
【００１１】
本発明の好ましい実施の形態では、対象者から前記特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記特徴量取得工程で取得した前記特徴量を、予め用意した、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係を示す式又はモデルに適用し、前記対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する工程と、
を有する。
【００１２】
本発明の好ましい形態では、前記特徴量が、以下の（ｉ）〜（ｉｉｉ）からなる群から選ばれる一種又は二種以上のパラメータであることを特徴とする。
（ｉ）対象者が植物の存在する空間にいた経験の有無、頻度及び時間から選ばれるパラメータ
（ｉｉ）対象者の生活空間に存在する植物の有無及び数量から選ばれるパラメータ
（ｉｉｉ）植物や土との物理的な接触経験の有無、頻度及び時間から選ばれるパラメータ
【００１３】
また、本発明は、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係を示す菌量相関データを記憶する記憶手段と、
対象者から取得した植物の存在する環境との接触に関する特徴量を、前記記憶手段に記憶された前記相関データに適用し、前記対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する植物由来菌の菌量推定手段と、
を備える、植物由来菌の菌量推定装置にも関する。
【００１４】
また、本発明は、コンピュータを、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係を示す菌量相関データを記憶する記憶手段と、
対象者から取得した植物の存在する環境との接触に関する特徴量を、前記記憶手段に記憶された前記相関データに適用し、前記対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する植物由来菌の菌量推定手段と、
として機能させるための、植物由来菌の菌量推定プログラムにも関する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、植物の存在する環境との接触に関する特徴量という、取得するのが比較的容易なデータを用いて対象者の肌の植物由来菌の菌量を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】国立遺伝研究所（National Institute of Genetics）の細菌データベース（MicrobeDB.jp）において規定される、「Environmental composition of Meta 16s」のリストデータを示す参考図である。
【図２】植物や土と接する機会に関する特徴量と、デヴォシア（Devosia）属細菌との相関関係を示す図である。
【図３】自宅の植物の有無に関する特徴量と、デヴォシア（Devosia）属細菌との相関関係を示す図である。
【図４】職場における植物の有無に関する特徴量と、リゾビウム（Rhizobium）属細菌との相関関係を示す図である。
【図５】花と接する機会の有無に関する特徴量と、マシリア（Massilia）属細菌との相関関係を示す図である。
【図６】花と接する機会の有無に関する特徴量と、ノカルディオイデス（Nocardioides）属細菌との相関関係を示す図である。
【図７】花と接する機会の有無に関する特徴量と、ロゼオモナス（Roseomonas）属細菌との相関関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明は、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と、植物由来菌の菌量との相関関係に基づいて、対象者の植物の存在する環境との接触に関する特徴量から該対象者の植物由来菌の菌量を推定することを含む、植物由来菌の菌量の推定方法である。
【００１８】
本明細書において、「植物由来菌」とは、菌又は該菌の属する菌属が検出された環境のうち、菌又は該菌の属する菌属の平均存在比率の最も高い環境が、植物の存在する環境である菌をいう。
【００１９】
ある菌が「植物由来菌」であるか否かは、公知のデータベースを利用することで判別可能である。このようなデータベースとしては、国立遺伝研究所（National Institute of Genetics）の細菌データベース（MicrobeDB.jp）を例示できる。かかるデータベースにおいて「Environmental composition of Meta 16s」のリストデータのうち、最上位の環境が[plant body associated]、[symbiotic microbe]、もしくは[agriculture associated]である菌を「植物由来菌」ということができる。
【００２０】
本発明によれば、植物由来菌に分類される菌の総量を総体的に推定することもできるし、また、植物由来菌に分類される特定の菌若しくは菌属の菌量を個別的に推定することもできる。
【００２１】
本発明は、具体的にデヴォシア（Devosia）属細菌、リゾビウム（Rhizobium）属細菌、マシリア（Massilia）属細菌、ノカルディオイデス（Nocardioides）属細菌、ロゼオモナス（Roseomonas）属細菌の菌量を総体的または個別的に推定する形態とすることもできる。
【００２２】
より具体的には、デヴォシア（Devosia）属細菌としてDevosia geojensis；リゾビウム（Rhizobium）属細菌としてRhizobium subbaraonis；マシリア（Massilia）属細菌としてMassilia haematophila；ノカルディオイデス（Nocardioides）属細菌としてNocardioides hwasunensis；ロゼオモナス（Roseomonas）属細菌としてRoseomonas aquaticaの菌量を推定対象とすることができる。
【００２３】
なお「菌量」の用語には、菌の絶対的な量及び相対的な量、並びに細菌叢に占める当該菌の占有率が含まれる。
【００２４】
本発明における「植物の存在する環境との接触に関する特徴量」（以下、単に「特徴量」ということもある）は、定性的なパラメータと定量的なパラメータのいずれであってもよい。
【００２５】
特徴量としては、例えば以下のものを挙げることができる。
（ｉ）対象者が植物の存在する空間にいた経験の有無、頻度、時間など
（ｉｉ）対象者の生活空間に存在する植物の有無や数量など
（ｉｉｉ）植物や土との物理的な接触経験の有無、頻度や時間など
さらに、このような数的パラメータに加え、植物の種類、形態などの質的パラメータを加味して特徴量を抽出し、これを本発明における説明変数とすることもできる。
【００２６】
上記（ｉ）の数的パラメータとして、より具体的には、対象者が森、林、草原などの自然環境や、農園、植物園や園芸店など、植物に囲まれた空間を訪れた経験の有無、頻度、時間などを例示することができる。
【００２７】
上記（ｉ）の数的パラメータについて、さらに質的な要素を加味するのであれば、植物のうち特に花のある空間（例えば花屋、花畑）を訪れた経験の有無、頻度、時間などを特徴量として抽出し、本発明における説明変数とすることができる。
【００２８】
上記（ｉｉ）の数的パラメータにおける「生活空間」としては、対象者の自宅、職場、通勤経路・通学経路など、日常生活において反復継続して滞在ないし通過する空間を挙げることができる。
好ましくは自宅や職場、より好ましくはこれらの空間において最も滞在時間の長い空間における上記（ｉｉ）の数的パラメータを特徴量として抽出し、本発明における説明変数とすることが好ましい。
【００２９】
上記（ｉｉｉ）の数的パラメータについては、より具体的に、植物や土と接する業務や活動の有無、頻度や時間などを抽出することが好ましい。このような業務や活動としては、園芸、フラワーアレンジメントなどが挙げられる。
【００３０】
上記の特徴量は、単独で説明変数としてもよいが、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、特に好ましくは全ての特徴量を組み合わせて多変量的に植物由来菌の菌量を推定する実施の形態とすることができる。多変量的な実施の形態とすることで、推定精度を向上させることができる。
【００３１】
対象者における特徴量の取得方法は特に限定されない。より簡便に本発明を実施する観点では、アンケート調査によって特徴量を取得することが好ましい。
この場合、アンケート調査の設問は、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、さらに好ましくは４以上であることが好ましい。より多くの設問を用いることで、より精度よく対象者の皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量を推定することができる。
【００３２】
植物由来菌の菌量の推定方法の具体的な態様は特に限定されない。
上記特徴量が大きいほど植物由来菌の菌量が多いと推定するような定性的な推定手法を採用しても構わない。
この場合には、特徴量について基準を設けておき、その基準より特徴量が大きい場合に「植物由来菌の菌量が多い」と推定するような二元的な推定手法を採用してもよい。
【００３３】
また、定量的な推定手法を採用してもよい。具体的には、特徴量と皮膚における植物由来菌の菌量の相関関係に関する式又はモデルを予め作成しておき、対象者より取得した特徴量を当該式又はモデルと照合することにより対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する実施の形態を好ましく挙げることができる。このような実施の形態とすることにより推定精度を向上させることができる。
【００３４】
ここで、式又はモデルを作成するためには、前述の特徴量と、皮膚における植物由来菌の菌量を多変量解析すればよい。該多変量解析としては、目的変数（従属変数）と説明変数（独立変数）との関係を利用できるものが好ましく、判別分析、回帰分析（ＭＬＲ、ＰＬＳ、ＰＣＲ、ロジスティック）を好ましく例示することができる。これらの内、特に好ましいのは重回帰分析（ＭＬＲ）、非線形回帰分析（ＰＬＳ：Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）である。
式又はモデルとしては、回帰式又は回帰モデルが好ましく挙げられ、さらに好ましくは重回帰式又は予測式が挙げられる。
【００３５】
上記相関関係を示す式又はモデルを作成するため、特徴量と植物由来菌の菌量を関連付けたデータベース（ＤＢ）を作成することが好ましい。ここで、ＤＢの人数は、好ましくは５０人以上、より好ましくは１００人以上、さらに好ましくは２００人以上である。
ＤＢの構造としては、例えば行列形式（マトリックス）であれば、行に人物を、列に特徴量及び植物由来菌の菌量を入力することができる。
【００３６】
このＤＢは、新規に取得した対象者の皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量を推定した後、特徴量、及び前記菌量の推定値を追加することで、更新してもよい。必要に応じて、更新したＤＢに対し上述した多変量解析を行って、式又はモデルを更新することもできる。該更新によって推定精度が向上する所以による。
【００３７】
式又はモデルの作成、又は上記ＤＢの作成にあたって必要となる皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量の測定は、常法により行うことができる。以下、皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量の測定方法例を示す。
【００３８】
まず被験者の皮膚細菌叢を採取する。その方法は、皮膚細菌叢を採取することができれば特に制限はないが、Ｓｗａｂ法を好ましく例示できる。
【００３９】
採取した皮膚細菌叢を解析する方法としては、皮膚細菌叢における細菌の様態について解析できる方法であれば特に制限はなく、免疫学的手法、質量分析法、ＰＣＲ法、ＤＮＡシークエンスなどを利用する方法が挙げられるが、特に好ましくは次世代シークエンサーを用いた１６ＳｒＲＮＡ系統解析を好ましく例示できる。
【００４０】
１６ＳｒＲＮＡ系統解析は、次世代シークエンサーを用いてサンプル中に含まれる細菌種の同定を行う解析手法である。当該解析においては、まず、サンプルからＤＮＡを抽出し、リボソーム１６Ｓサブユニット領域をＰＣＲで増幅した後、次世代シークエンサーを用いて高速かつ大量にアンプリコンのＤＮＡ配列を読み取る。その後、低クオリティリードやキメラ配列の除去を行った後、配列同士をクラスタリングしてＯＴＵ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ  Ｔａｘｏｎｏｍｉｃ  Ｕｎｉｔ）解析を行う。ＯＴＵとは、ある一定以上の類似性（一般的には９６−９７％）を持つ配列同士を一つの菌種のように扱うための操作上の分類単位である。そして、各ＯＴＵのＤＮＡ配列を菌のＤＮＡ配列データベースと照合することにより、属種名の同定を行うことができる。
【００４１】
次いで、同定した菌種と、環境由来菌情報と、に基づき皮膚細菌叢における植物由来環境菌の菌量を計測する。この工程は、環境由来菌情報を備えるデータベースに同定した菌種を照合する工程を含む形態とすることがより好ましい。
【００４２】
環境由来菌情報を備えるデータベースとしては、上述した国立遺伝研究所（National Institute of Genetics）の細菌データベース（MicrobeDB.jp）を用いることができる。
かかるデータベースにおいて「Environmental composition of Meta 16s」のリストデータのうち、最上位の環境が[plant body associated]、[symbiotic microbe]、もしくは[agriculture associated]である菌を「植物由来菌」と定義づけることができる。
【００４３】
ＯＴＵ数はサンプル中に含まれる菌叢を構成する菌種の数を表し、同一のＯＴＵに属するリードの数はその種の相対的な存在量を表す。したがって、同一のＯＴＵに属するリードの数に基づき、サンプルに含まれる細菌叢において、上で同定した「植物由来菌」が占める占有率、すなわち「皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量」を算出することができる。
【００４４】
ＯＴＵ解析に基づく、皮膚細菌叢に存在する特定の菌種の占有率の算出は、市販の１６ＳｒＲＮＡ系統解析ソフトにより容易に行うことができる。
【００４５】
なお、１６ＳｒＲＮＡ系統解析により皮膚細菌叢に存在する特定の菌種の解析を行う場合であっても、皮膚細菌叢に存在する特定の菌種の占有率の算出はＯＴＵ解析以外の手法によって行ってもよい。
【００４６】
以上で説明した皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量の測定と、特徴量の取得を、統計学的に有意な数の被験者に対して行うことで、上記式又はモデル、並びにＤＢを作成することができる。
【００４７】
上述したように、本発明によれば、植物由来菌に分類される特定の菌若しくは菌属の菌量を個別的に推定することもできる。以下、デヴォシア（Devosia）属細菌、リゾビウム（Rhizobium）属細菌、マシリア（Massilia）属細菌、ノカルディオイデス（Nocardioides）属細菌及びロゼオモナス（Roseomonas）属細菌の菌量を個別的に推定する場合の好ましい実施形態について説明する。
【００４８】
デヴォシア（Devosia）属細菌の菌量を個別的に推定する場合には、上記（ｉｉｉ）植物や土との物理的な接触経験の有無、頻度や時間などの数的パラメータを特徴量として抽出し、これを説明変数とすることが好ましい。
より具体的には、植物や土と接する業務や活動の有無、頻度や時間などを特徴量として、デヴォシア（Devosia）属細菌の菌量を推定する実施の形態が好ましい。
【００４９】
また、デヴォシア（Devosia）属細菌の菌量を個別的に推定する場合には、上記（ｉｉ）対象者の生活空間に存在する植物の有無や数量などの数的パラメータを特徴量として抽出し、これを説明変数とすることが好ましい。
この場合の「生活空間」としては、日常生活において反復継続して滞在ないし通過する空間を例示できるが、より好ましくは自宅を挙げることができる。
【００５０】
リゾビウム（Rhizobium）属細菌の菌量を個別的に推定する場合には、上記（ｉｉ）対象者の生活空間に存在する植物の有無や数量などの数的パラメータを特徴量として抽出し、これを説明変数とすることが好ましい。
この場合の「生活空間」としては、日常生活において反復継続して滞在ないし通過する空間を例示できるが、より好ましくは職場、さらに好ましくは職場における最も滞在時間の長い空間を挙げることができる。
【００５１】
また、マシリア（Massilia）属細菌、ノカルディオイデス（Nocardioides）属細菌、ロゼオモナス（Roseomonas）属細菌から選ばれる一又は二以上の菌量を推定する場合には、上記（ｉ）対象者が植物の存在する空間にいた経験の有無、頻度、時間などの数的パラメータを特徴量として抽出し、これを説明変数とすることが好ましい。
好ましくは、当該数的パラメータに質的な要素を加え、植物の存在する空間のうち、特に花のある空間を訪れた経験の有無、頻度、時間などを特徴量とする。
この場合、「花のある空間」としては、花屋を好適に例示することができる。
【００５２】
また、本発明は、対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する推定装置にも関する。
本発明の推定装置は、記憶手段及び植物由来菌の菌量推定手段を備える。
【００５３】
記憶手段は、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と植物由来菌の菌量との相関関係を示す菌量相関データを記憶する。
菌量相関データとしては、上述した式又はモデル、並びにこれらを作成するためのＤＢが挙げられる。
記憶手段は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）により実現することができる。
【００５４】
植物由来菌の菌量推定手段は、対象者から取得した植物の存在する環境との接触に関する特徴量を、前記記憶手段に記憶された前記相関データに適用し、前記対象者の皮膚における植物由来菌の菌量を推定する。
当該推定手段は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）により実現することができる。
ＣＰＵにおける上述した推定処理は、ＲＯＭに記憶されているプログラムに従って実行される形態とすることができる。
【００５５】
また、記憶手段に、新規に取得した対象者の特徴量、及び植物由来菌の菌量の推定値が追加的に記憶され、菌量相関データが逐次更新される実施の形態とすることが好ましい。
この場合、記憶手段に記憶された追加データを含むＤＢに基づき再解析を行い、更新された式又はモデルを算出し、これを記憶手段に上書き記憶する更新手段を設けることが好ましい。
更新手段は、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って、ＣＰＵにより実現する形態とすることができる。
【００５６】
また、本発明の推定装置は、ＣＰＵに実行させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムや各種アプリケーションプログラムを一時的に格納するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を備えることが好ましい。
【００５７】
また、本発明は対象者の皮膚細菌叢の植物由来菌の推定プログラムにも関する。
本発明の推定プログラムは、コンピュータを、上述した記憶手段と、植物由来菌の菌量推定手段と、として機能させる実施の形態とすることが好ましい。
ここで、本発明はこのようなプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。
【実施例】
【００５８】
以下、本発明の基礎となる知見を裏付ける各種試験結果を示す。
なお、以下、占有率の単位は、特に断りの無い限り「％」である。
【００５９】
（１）被験者の皮膚細菌叢の採取、統計解析の対象の特定
３０代のアトピーなどの疾患を有しない健常日本人女性２００名を被験者とした。
まず、被験者の女性頬部から菌採取用のシール又は綿棒（Ｓｗａｂ法）にて、細菌叢を採取した。
【００６０】
次に、採取した細菌叢よりＤＮＡの抽出を行い、細菌が保有する１６ＳｒＲＮＡ  Ｖ１−Ｖ２領域をＰＣＲにて増幅した。ｑＰＣＲにより各サンプルの濃度を計測した後ランを行う全てのサンプルを混合、ライブラリ調整を経てＭｉｓｅｑでのランを行った。得られたＤＮＡ配列をＮＣＢＩのデータベースと照合し、菌種を割り当て、シーケンスで解析した各々の菌種データを比率計算し、各被験者の菌種の占有率を計算した。
【００６１】
被験者の皮膚細菌叢への存在が確認できた菌種のうち、肌状態への関連が示唆されている細菌であり、かつ、植物由来細菌であるものを選出し、その菌種の菌量に関するデータを後記（３）の統計解析に供した。
【００６２】
なお、肌状態への関連が示唆されている細菌の選出に当たっては、特開２０１８−９９１８４号公報を参照した。具体的には、同文献において、皮膚の明るさ、皮膚の黄味、メラニン指数、紅斑指数、皮膚酸素飽和指数、光沢度合、シミの個数、キメの度合、シワ本数、毛穴個数、皮膚の弾力性、皮膚水分量、皮膚のバリア機能、皮脂量から選ばれる肌状態の良さに関連することが示唆されている菌種を選出した。
【００６３】
また、植物由来菌の選出に当たっては、国立遺伝研究所（National Institute of Genetics）の細菌データベース（MicrobeDB.jp）を利用した。具体的には、同データベースにおいて菌が検出された環境のうち該菌の平均存在比率の最も高い環境（図１  参照）が[plant body associated]、[symbiotic microbe]、[agriculture associated]の何れかである菌を植物由来菌として選出した。
【００６４】
（２）日常生活習慣についてのアンケート調査
上記の被験者に対し、４項目のアンケートを行った。設問内容と結果は以下のとおりである。
【００６５】
（ａ）植物や土と接する業務または活動をしていましたか？
活動している  ３３人。活動をしていない  １６７人。
【００６６】
（ｂ）ご自宅の室内に植物はありましたか？
はい  ４８人。いいえ  １５２人。
【００６７】
（ｃ）職場でもっとも滞在時間の長い場所（空間）に植物はありましたか？
はい  ２４人。いいえ  ７４人。
（屋内で働いている９８人を対象としてアンケートを行った。）
【００６８】
（ｄ）花屋を利用する頻度は？
対象者に対しては年に花屋を訪れる回数を回答してもらった。全く訪れない人と年に１回以上訪れる人に２群化した結果は以下の通りである。
花屋に行く  ９６人。花屋に行かない  １０４人。
【００６９】
（３）統計解析
上記（１）において選出した各植物由来菌の菌量と、上記（２）のアンケート調査の回答について一元配置分散分析を行い、群間比較を行った。
【００７０】
その結果、植物の存在する環境との接触頻度が高い対象者ほど、皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量が多い傾向があることがわかった。群間比較において、菌量（１６ｓリード数）に特に有意な差のあった植物由来菌に関する結果を図２〜図７に示す。
【００７１】
以上の結果は、植物の存在する環境との接触に関する特徴量と、植物由来菌の菌量との間には相関関係があることを示している。
したがって、当該相関関係に基づき、対象者における前記特徴量から該対象者の皮膚細菌叢の植物由来菌の菌量を推定することができることがわかった。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明は、皮膚細菌叢の解析に応用することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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