(57)【要約】  本発明は、牛の肥育段階での肉質の予測方法および出荷時期予測方法、より具体的には、市場での牛枝肉の価格を左右する牛脂肪交雑基準（ビーフ・マーブリング・スタンダード、BMS）ナンバーあるいは出荷時期を牛の肥育段階で推定するための方法を開発することを課題とする。  本発明の発明者らは、かかる課題を解決すべく鋭意検討を行った結果、牛の被毛中に含有される特定のミネラル含有量と肉質とのあいだに相関性を見出し、それらのミネラル含有量に基づいて、牛の肥育後期において牛の肉質を予測しあるいは出荷時期を予測することができることを明らかにし、上記課題を解決できることを示した。【特許請求の範囲】
【請求項１】
（1）肥育後期の牛被毛中のカリウム（K）含有量を測定する工程；
（2）カリウム（K）含有量に基づいて、1〜12か月後のBMSナンバー
を以下の式：
BMSナンバー＝X1＋YK×K含有量（式1）
にしたがって予測する工程；
［式中、K含有量は牛被毛中のカリウム（K）含有量の測定値を示し、定数項であるX1、K濃度係数であるYKを以下の表1：
【表１】
2013058331.tif 000008
に示す］
を含む、牛の肥育後期における肉質予測方法。
【請求項２】
予測されたBMSナンバーが5〜12の場合を1〜12か月後のウシの肉質が良好であると規定する、請求項1に記載の予測方法。
【請求項３】
30か月齢に到達した際のウシの肉質を
予測することを特徴とする、請求項1または2に記載の予測方法。
【請求項４】
BMSナンバーが、以下の式：
BMSナンバー＝X1＋YK×K含有量（式1）
［式中、
X1およびYKは独立して規定することができ、
X1は7.6428〜10.8737であり、そして
YKは-0.003593〜-0.0002865である］
にしたがって予測される、請求項1〜3のいずれか1項に記載の予測方法。
【請求項５】
（1）肥育後期の牛被毛中のカリウム（K）含有量、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、または鉄（Fe）含有量、またはこれらのいずれかの組み合わせを測定する工程；
（2）1〜12か月後のBMSナンバーを以下の式：
BMSナンバー＝X2＋YK×K含有量＋YSe×Se含有量＋YMn×Mn含有量＋YFe×Fe含有量（式2）
にしたがって予測する工程；
［式中、K含有量は牛被毛中のカリウム（K）含有量の測定値を示し、Se含有量は牛被毛中のセレン（Se）含有量の測定値を示し、Mn含有量は牛被毛中のマンガン（Mn）含有量の測定値を示し、Fe含有量は牛被毛中の鉄（Fe）含有量の測定値を示し、定数項であるX2、K濃度係数であるYK、Se濃度係数であるYSe、Mn濃度係数であるYMn、Fe濃度係数であるYFeを、以下の表2に示すように設定する］
【表２】
2013058331.tif 000009
を含む、牛の肥育後期における1〜12ヵ月後の出荷時期予測方法。
【請求項６】
BMSナンバーが5〜12の場合を1〜3か月後のウシの肉質が良好であると規定する、請求項5に記載の予測方法。
【請求項７】
2か月後のウシの肉質を予測することを特徴とする、請求項5または6に記載の予測方法。
【請求項８】
BMSナンバーが、以下の式：
BMSナンバー＝X2＋YK×K含有量＋YSe×Se含有量＋YMn×Mn含有量＋YFe×Fe含有量（式2）
［式中、
X2は5.3839〜13.7883であり、そして
YKは-0.003844〜0.0003708であり、
YSeは-0.022845〜0.007013であり、
YMnは-0.4064〜1.4436であり、
YFeは-0.07258〜0.04603である］
にしたがって予測される、請求項5〜7のいずれか1項に記載の予測方法。
【請求項９】
工程（1）と工程（2）との間に、以下の工程：
（A）カリウム（K）含有量が450μg/g以上である場合に出荷適期であると予測する工程；
を行うことを特徴とする、請求項5〜8のいずれか1項に記載の予測方法。
【請求項１０】
肥育後期が、生後29か月以降のことをいう、請求項1〜9のいずれか1項に記載の予測方法。
【請求項１１】
被毛が背中部分から採取される、請求項1〜10のいずれか1項に記載の予測方法。
【請求項１２】
被毛中のカリウム（K）含有量の測定が、質量分析器、全反射蛍光X線分析装置、元素分析装置（イオンメーター）を用いて行われる、請求項1〜11のいずれか1項に記載の予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肥育後期の牛被毛中の特定のミネラル成分の含有量を測定することによる、牛脂肪交雑基準（BMS）ナンバーの予測方法を提供することに関する。
【背景技術】
【０００２】
牛枝肉取引規格における肉質は、12段階の模式的な牛脂肪交雑基準（ビーフ・マーブリング・スタンダード、BMS）ナンバーに基づいて評価される（下記表1を参照）。牛枝肉の市場における価格は、BMSナンバーに枝肉の重量を掛け合わせることにより算出されていることから、このBMSナンバーは、畜産業者にとっては経営を左右する重要なファクターとなっている。したがって、畜産農家としては、市場においてより高いBMSナンバー（たとえば、5〜12のBMSナンバー）を得ようと、牛の肥育を行う。【０００３】
【表１】
2013058331.tif 000002
【０００４】
現在の畜産業において、BMSナンバーの判定は、視覚的に行われている。すなわち、と畜後1〜2日間冷蔵した枝肉を第6〜7肋骨間で切開し、専門家がこの面を視覚的に検査して、それぞれの牛枝肉のBMSナンバーを割り当てている。BMSナンバーはこのような手法により特定される数値であることから、と畜前の肥育段階で牛のBMSナンバーを確定することはできない。【０００５】
畜産業者にとっては、と畜前の肥育段階（特に、肥育中期〜後期）で肉質を予測・診断することができれば、飼養体系を改善して等級を高めることができ、あるいは肥育期間を調整してできるだけ高い等級に分類されるように出荷時期を適正化することができる。そして、そのようにできるだけ高い等級で出荷できれば、経営安定化の観点からも好ましい。そのため、畜産業界においては、このようなと畜前の肉質の予測・診断を実現するため、肥育期間中の肉質予測技術についての検討も試みられている。しかしながら、現在の畜産業においては、と畜前の肥育段階での出荷時の肉質予測・診断は、まだ確立されているものとはいえない。【０００６】
このような畜産業界におけるニーズに対応するため、肥育段階での肉質予測・診断方法として、超音波装置による肉質診断技術が検討されており、ここ数年、枝肉共励会でも選畜に超音波装置が用いられている。しかしながら、超音波診断は装置自体が非常に高価であるだけでなく、画像取得のための作業が大掛かりであること、そしてその精度は、脂肪交雑の推定精度が平均して52％と低いこと、などの欠点が存在することが知られている。そのため、この様な方法は、各農家や選畜用に本格導入されるには至っていない。【０００７】
このような状況のもと、畜産業界においては、出荷前に、より簡便にそしてより高精度に肉質の予測・診断をするための手法の開発が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、牛の肥育段階での肉質の予測・診断方法、より具体的には、市場での牛枝肉の価格を左右する牛脂肪交雑基準（ビーフ・マーブリング・スタンダード、BMS）ナンバーを牛の肥育段階で推定するための方法を開発することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の発明者らは、かかる課題を解決すべく鋭意検討を行った結果、牛の被毛中に含有される特定のミネラル含有量と肉質評価基準とのあいだに相関性を見出し、それらのミネラル含有量に基づいて、と畜前に牛の肉質を予測・診断することができることを明らかにし、上記課題を解決できることを示した。特に、牛の被毛中に含有されるカリウム（K）含有量と肉質とのあいだに存在する相関性、あるいはカリウム（K）の含有量と、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、または鉄（Fe）含有量、またはこれらのいずれかの組み合わせとの組み合わせと肉質との間に存在する相関性を見出し、それらのミネラル含有量に基づいて、と畜前に牛の肉質を予測・診断することができることを明らかにした。【００１０】
具体的には、本発明は、（1）肥育中期〜後期の牛被毛中のカリウム（K）含有量を測定する工程；（2）カリウム（K）含有量に基づいて、1〜12か月後のBMSナンバーを以下の式：
BMSナンバー＝X1＋YK×K含有量（式1）
にしたがって予測する工程；を含む、牛の肥育中期〜後期における1〜12か月後の肉質予測方法を提供する。【００１１】
この式1において、K含有量は牛被毛中のカリウム（K）含有量の測定値を示し、定数項であるX1、K濃度係数であるYKを以下の表2に示すように設定し、このX1およびYKは独立して規定することができる。この式1にK含有量の測定値を入力することにより、1〜12か月後のBMSナンバーを予測することができる。なお、表2において、それぞれの数値は、小数点以下の有効数字を4桁として示す。【００１２】
【表２】
2013058331.tif 000003
【００１３】
本発明はまた、（1）肥育中期〜後期の牛被毛中のカリウム（K）含有量と、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、または鉄（Fe）含有量、またはこれらのいずれかの組み合わせとを測定する工程；（2）1〜12か月後のBMSナンバーを以下の式：
BMSナンバー＝X2＋YK×K含有量＋YSe×Se含有量＋YMn×Mn含有量＋YFe×Fe含有量（式2）
にしたがって予測する工程；を含む、牛の肥育中期〜後期における出荷時期および1〜12ヵ月後の肉質の予測方法を提供する。【００１４】
この式2において、K含有量は牛被毛中のカリウム（K）含有量の測定値を示し、Se含有量は牛被毛中のセレン（Se）含有量の測定値を示し、Mn含有量は牛被毛中のマンガン（Mn）含有量の測定値を示し、Fe含有量は牛被毛中の鉄（Fe）含有量の測定値を示し、定数項であるX2、K濃度係数であるYK、Se濃度係数であるYSe、Mn濃度係数であるYMn、Fe濃度係数であるYFeを、以下の表3に示すように設定し、これらのX2、YK、YSe、YMn、およびYFeは独立して規定することができる。この式2にK含有量、Se含有量、Mn含有量、およびFe含有量の測定値を入力することにより、1〜12か月後のBMSナンバーを予測することができる。なお、表3において、それぞれの数値は、小数点以下の有効数字を4桁として示す。【００１５】
【表３】
2013058331.tif 000004
【００１６】
これらの式1および式2中、nはそれぞれの検定に供されたウシの頭数であり、決定係数は相関係数の2乗で示される数値であり、予測値の当たりやすさを示す。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の方法により、これまでと畜前には大まかにしか予測・診断ができなかった牛枝肉の脂肪交雑基準（BMS）ナンバーを、と畜前に、より簡便な方法により、予測しあるいは出荷時期を予測することが可能になる。と畜前の肥育段階で肉質を予測しあるいは出荷時期を予測することが可能になることにより、肥育中期〜後期の飼養体系を改善して出荷前に等級を高めることができ、あるいは肥育期間を調整してできるだけ高い等級に分類されるように出荷時期を調整することができる。そして、そのようにできるだけ高い等級で出荷できることとなることにより、経営安定化にも大きく寄与することができる。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の発明者らは、肥育後期（特に中でも、仕上げ期）において、牛の被毛中に含有される特定のミネラル含有量と肉質評価基準とのあいだに相関性が存在することを見出し、その知見に基づいて、それらのミネラル含有量に基づいて、と畜前に牛の肉質を予測・診断する方法を提供することができることを示した。
【００１９】
本発明の発明者らは、具体的には、牛の被毛中ミネラルのうちカリウム（K）の含有量に基づいて、1〜12か月後のBMSナンバーを予測することができることを明らかにした。
【００２０】
従って、本発明は一態様において、（1）肥育中期〜後期の牛被毛中のカリウム（K）含有量を測定する工程；（2）カリウム（K）含有量に基づいて、1〜12か月後のBMSナンバーを以下の式：
BMSナンバー＝X1＋YK×K含有量（式1）
にしたがって予測する工程；を含む、牛の肥育中期〜後期における肉質予測方法を提供する。この式1におけるK含有量は牛被毛中のカリウム（K）含有量の測定値を示し、定数項であるX1、K濃度係数であるYKを前述した表2に示す。
【００２１】
また、本発明の発明者らは、仕上げ期にあるウシの場合、被毛中ミネラルのうちカリウム（K）の含有量が450μg/g以上である場合に出荷適期であり、さらにカリウム（K）含有量の減少、セレン（Se）含有量の減少、マンガン（Mn）含有量の増加、または鉄（Fe）含有量の減少、またはこれらのいずれかの組み合わせが見られる場合に、1〜3か月後の肉質を予測することができることを明らかにした。
【００２２】
本発明は、別の一態様において、（1）肥育中期〜後期の牛被毛中のカリウム（K）含有量と、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、または鉄（Fe）含有量、またはこれらのいずれかの組み合わせとを測定する工程；（2）BMSナンバーを以下の式：
BMSナンバー＝X2＋YK×K含有量＋YSe×Se含有量＋YMn×Mn含有量＋YFe×Fe含有量（式2）
にしたがって予測する工程；を含む、牛の肥育中期〜後期における1〜12ヵ月後の出荷時期および肉質の予測方法を提供する。この式2におけるK含有量は牛被毛中のカリウム（K）含有量の測定値を示し、Se含有量は牛被毛中のセレン（Se）含有量の測定値を示し、Mn含有量は牛被毛中のマンガン（Mn）含有量の測定値を示し、Fe含有量は牛被毛中の鉄（Fe）含有量の測定値を示し、定数項であるX2、K濃度係数であるYK、Se濃度係数であるYSe、Mn濃度係数であるYMn、Fe濃度係数であるYFeを、前述した表3に示す。
【００２３】
本発明により、と畜前に、生体で肉質（牛脂肪交雑基準（BMS）ナンバー）の事前予測が可能となる。そして、肥育中期〜後期に将来のと畜時における枝肉成績（すなわち、BMSナンバー）を予測できることで、飼育者は適切な出荷時期を判断できる等、飼育管理および経営の効率化を図ることができる。また、カリウム（K）等のミネラルを対象とし、被毛などによって検出するといった簡便なものであることから、超音波判定などよりも、測定の簡便性の点で有用である。さらには、被毛を材料とした非侵襲的技術に基づくものであり、農場での採材が誰でもできる容易なものであるという利点も有する。
【００２４】
畜産農家は、肉用肥育牛の肥育中期〜後期から仕上げ期にかけて、効率的な肥育を行うために、飼料の組成を大幅に変更し、と畜（出荷）の際の肉質をできるだけ高める努力をする。例えば、飼料中へのビタミンAの存在に関してみると、生後9〜16か月齢まではビタミンAが含まれる飼料を給餌した後、いったんビタミンAが含まれる飼料の給餌を中断し、その後21か月齢頃からと畜までのあいだ再度ビタミンAが含まれる飼料を給餌するといった肥育手順を行う。そのため、肥育中期〜後期にかけて、後期の中でも特にと畜（出荷）までの仕上げ期にかけて、肉質を定期的に予測することができるモニタリング手段が存在すれば、肥育中期〜後期の飼養体系を改善して出荷前に等級を高めることができることから好ましい。また、このように定期的にモニタリングすることにより、出荷の際にできるだけ高いBMSナンバーとなるように、出荷のタイミングを調整することができる点でも好ましい。
【００２５】
本発明において定期的という場合、一定の間隔で継続的に検査を行うことを意味しており、その間隔は、本発明においては、1週間〜3か月の間隔、好ましくは2週間〜2か月間隔で継続的に検査を行うことが好ましく、そして1〜2か月の間隔で継続的に検査を行うことがさらに好ましい。このように肥育中期後半から、後期、特に中でも仕上げ期にかけて、定期的に肉質の予測モニタリングすることにより、肉用肥育牛の肥育後期以降、枝肉のBMSナンバーができるだけ高くなるように出荷のタイミングを選択することができる。一方、肉質の予測モニタリングを1回行った際に、望ましい出荷時期に達している場合には、定期的な予測モニタリングを行うことなく、出荷することもできる。
【００２６】
本発明の対象となる牛は、肉用として消費される牛であればいずれの品種であってもよく、黒毛和種牛に限らず、交雑種牛あるいはホルスタイン種去勢肥育牛など、他の品種であってもよい。
【００２７】
また、本発明において「肥育中期〜後期の牛被毛中の」ミネラルの含有量を測定する場合、対象となる牛は、肥育中期〜後期にある牛のことをいい、ここで生後30か月齢で出荷する一般的な事例において、肥育中期という場合、生後14〜22か月のことをいう。一方、肥育後期という場合、畜産農家ごとの肥育体系（餌の給与体系）によって異なるが、たとえば生後22〜30か月齢のことをいい、その中でも肥育仕上げ期という場合、生後28〜30か月齢のことをいう。
【００２８】
本発明において含有量を測定される牛の被毛中に含有されるミネラル成分は、カリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、または鉄（Fe）、である。これらのうち、測定の簡便性や、その含有量とと畜時における枝肉成績（すなわち、BMSナンバー）との相関性などの観点から、カリウム（K）の含有量を測定することが好ましい。また、カリウム（K）の含有量と、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、または鉄（Fe）含有量、またはこれらのいずれかの組み合わせとを組み合わせることにより、と畜時における枝肉成績（すなわち、BMSナンバー）あるいは出荷時期のさらに正確な予測が可能になる。
【００２９】
それぞれのミネラル成分の含有量とBMSナンバーとの相関性をより具体的に検討すると、カリウム（K）、セレン（Se）、および鉄（Fe）の含有量は、BMSナンバーと負の相関性を有しており、それらの含有量がより少ない場合に、その後の（たとえば1か月、2か月、3か月後、4か月後、5か月後、6か月後、7か月後、8か月後、9か月後、11か月後または12か月後の）枝肉成績（BMSナンバー）が良好であり、そして肥育中期〜後期、特に肥育仕上げ期の場合には、肥育の到達している段階を予測することができ、結果的に出荷時期を1〜3か月後のいずれかと予測できる。一方、マンガン（Mn）の含有量は、BMSナンバーと正の相関性を有しており、それらの含有量がより多い場合に、その後の（たとえば1か月、2か月、または3か月後の）枝肉成績（BMSナンバー）が良好であり、そして出荷時期を1〜3か月後のいずれかと予測できる。
【００３０】
肥育中期〜後期の牛被毛中のそれぞれのミネラル成分の含有量は、被毛1 gあたりに含有される各ミネラル成分の含有量として測定されるが、飼育の際の給餌の条件により、変動することがわかった。そのため、本発明においては、飼育の際の給餌の条件が変更された直後を回避することが好ましい。例えば、前述したように、飼料中へのビタミンAの添加に関してみると、生後9〜16か月齢まで添加した後、いったんビタミンAの添加を中断し、その後21〜30か月齢（と畜）までのあいだ再度添加するといった肥育手順を行う。この様な飼養条件の変更があった後数ヶ月は、被毛中のミネラル含有量が変動することから、本発明の試料としては好ましくはない。したがって、飼育条件の変更の影響が少ない生後18〜21か月齢（と畜9〜12か月前）、あるいは生後26〜30か月齢（と畜0〜4ヶ月前）に本願発明の予測方法を実施することが好ましい。
【００３１】
また、ある態様において、肥育後期の中でも特に肥育仕上げ期（生後28〜30か月齢）にあるウシについて本願発明を実施する場合、カリウム（K）含有量に基づいて、と畜の際の牛の肉質をBMSナンバーで予測することができることが示された。
【００３２】
さらに、被毛中のカリウム（K）量が400〜450μg/gに至ると、それ以上肥育期を延ばしても脂肪が増え、「霜降り」といわれる筋肉と脂肪がきめ細かく交雑した肉質にはならないことが検証され、適正出荷時期（仕上がり時期）の指標となる。
【００３３】
これまでに得られたこれらの結果を統計的に処理した結果、たとえば出荷前1または2か月の試料中のカリウム（K）の含有量に基づいて、以下の式：
BMSナンバー＝X1＋YK×K含有量（式1）
［式1中、
X1およびYKは独立して規定することができ、
K含有量は牛被毛中のカリウム（K）含有量の測定値を示し、
定数項であるX1は7.6428〜10.8737であり、
K濃度係数であるYKは-0.003593〜-0.0002865である］
に代入することにより、予測されるBMSナンバーとカリウム（K）の含有量との関係に基づいて、BMSナンバーを予測することができる。
【００３４】
または、これまでに得られた上述した結果を統計的に処理した結果、予測されるBMSナンバーと、試料中のカリウム（K）の含有量、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、または鉄（Fe）含有量との相関関係が明らかになった。したがって、本発明においては、試料中のカリウム（K）の含有量、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、および鉄（Fe）含有量の中から選択される2〜4種類の元素の含有量に基づいて、BMSナンバーを予測することができる。
【００３５】
出荷前1または2か月の牛における測定される試料中の4種類の元素の含有量、すなわち、カリウム（K）の含有量、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、または鉄（Fe）含有量を、以下の式：
BMSナンバー＝X2＋YK×K含有量＋YSe×Se含有量＋YMn×Mn含有量＋YFe×Fe含有量（式2）
［式2中、
X2、YK、YSe、YMn、そしてYFeは独立して規定することができ、
K含有量は牛被毛中のカリウム（K）含有量の測定値を示し、
Se含有量は牛被毛中のセレン（Se）含有量の測定値を示し、
Mn含有量は牛被毛中のマンガン（Mn）含有量の測定値を示し、
Fe含有量は牛被毛中の鉄（Fe）含有量の測定値を示し、
定数項であるX2は5.3839〜13.7883であり、
K濃度係数であるYKは-0.003844〜0.0003708であり、
Se濃度係数であるYSeは-0.022845〜0.007013であり、
Mn濃度係数であるYMnは-0.4064〜1.4436であり、
Fe濃度係数であるYFeは-0.07258〜0.04603である］
に代入することにより、予測されるBMSナンバーとカリウム（K）、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、および鉄（Fe）含有量との関係に基づいて、BMSナンバーを予測することができる。
【００３６】
上記の式は、試料中のカリウム（K）の含有量、セレン（Se）含有量、マンガン（Mn）含有量、または鉄（Fe）含有量のうちの1種類から全4種類の元素の含有量に基づいて、BMSナンバーを大まかに予測するための関係式であり、厳密にこの関係式にしたがうわけではない。むしろ、今後のデータの集積に伴って具体的な関係式の定数部分は変動する可能性がある。
【００３７】
現在、畜産業界において使用されているBMSナンバーは、整数の値として使用されているのに対して、本発明の方法により予測されるBMSナンバーは、必ずしも整数ではなく、小数の形で表すことができる。BMSナンバーの予測値として小数点以下の値が得られることにより、目標とするBMSナンバーとのあいだの差異がより明確になり、その差異が畜産農家にとっては努力目標になるという副次的な効果も期待できる。
【００３８】
それぞれのミネラル成分の含有量と、と畜後の牛脂肪交雑基準（ビーフ・マーブリング・スタンダードBMSナンバー）との整合性を検証した。具体的には、それぞれのミネラル成分の含有量とと畜後のBMSナンバーとの相関性を数値化した。その結果、出荷（ここでは30ヵ月齢を基準としている）の3か月前、2か月前、または1か月前の時点で、Kの含有量単独と比較した場合、統計的誤り率（p値）がそれぞれ56.8％、8.9％、または73.0％であることが明らかになった。また、出荷の3か月前、2か月前、または1か月前の時点でのKの含有量、Seの含有量、Mnの含有量、Feの含有量の4つの指標と比較した場合、統計的誤り率（p値）がそれぞれ4.0％、3.2％、または11.0％であることが明らかになった。これらの統計値は、生物学的な予測精度としては極めて高く、したがって、K単独の含有量、またはKの含有量、Seの含有量、Mnの含有量、Feの含有量の組み合わせと比較することにより、と畜前に将来的な肉質予測・確認が可能となった。
【００３９】
あるいは、肥育後期の牛被毛1 gあたりに含有されるカリウム（K）の含有量が450μg/g以上である場合に、出荷適期であると予測することができることもまた示された。そして、セレン（Se）の含有量が減少した場合、マンガン（Mn）の含有量が増加した場合、または鉄（Fe）の含有量が減少した場合、またはこれらのいずれかを組み合わせた場合に、出荷適期予測することができ、そして1〜3ヵ月後の肉質を予測することもまた示された。
【００４０】
なお、出荷1カ月前にKの含有量、Seの含有量、Mnの含有量、およびFeの含有量の4指標とと畜後のBMSナンバーとの重相関性（重相関係数）を調べたところ、予測の信頼性を示すp値は11.0％であり、また出荷直前（30ヵ月齢）にKの含有量単独とと畜後のBMSナンバーとの単相関性（相関係数）を調べたところ、予測の信頼性を示すp値は16.4％であることが明らかになった。これらの結果を比較すると、出荷（ここでは30ヵ月齢を基準としている）の3〜1か月前の時点でのミネラル含有量と、と畜後のBMSナンバーとが高い精度で相関していることが示された。
【００４１】
被毛中のミネラルの含有量の測定は、公知のミネラル含有量の測定方法であればどのようなものでも利用することができ、質量分析器、全反射蛍光X線分析装置、エネルギー分散型蛍光X線分析装置、元素分析装置（イオンメーター）などを用いて測定することができる。カリウム（K）は、比較的被毛中での存在度が高いことから、体成分分析用のポータブル測定器なども利用することができる。一方、セレン（Se）、マンガン（Mn）、または鉄（Fe）の3元素はいわゆる微量元素であり，測定には質量分析器（ICP-MS）等の高度分析機器が必要であるため、営農指導機関（全農，飼料会社等）や検査機関などで利用される可能性が高い。 
【００４２】
ミネラルの含有量を測定するためのサンプルとしての被毛は、可能な限り清浄な身体の部分から採取することが好ましい。牛の場合、背中部分など、様々な汚れや土などが付きにくい部分から、採材することが好ましい。
【実施例】
【００４３】
実施例1：被毛中ミネラル含有量の測定
本実施例においては、被毛中のミネラル濃度を測定する方法を検討した。【００４４】
1．被毛の採取
この方法では、まず被検体牛個体から検体となる被毛を1 g程度採取した。本発明の方法においては微量のミネラル成分を正確に測定することが必要であることから、外部からのミネラルの混入を避ける必要がある。そのため、できる限り夾雑物（糞や泥、土など）が付着していない部分（たとえば、背中部分）から採材した。また、採材する際に器具からのミネラルの混入も考えられることから、手袋を着用し、そしてフッ素加工もしくはテフロン加工したハサミを使用して採取した。【００４５】
2．被毛の洗浄・乾燥
次に、被毛検体に付着した夾雑物を除去した。夾雑物除去は、被毛を遠心沈殿管やチューブ等に入れ、純水を満たして、超音波洗浄、ボルテックス（攪拌機）または手動での攪拌により付着した夾雑物を物理的に被毛から除去することにより行う。本実施例においては超音波洗浄を行った。【００４６】
洗浄したのち、被毛を乾燥させる。被毛を乾燥する際にミネラルを含む夾雑物が被毛に付着することを防止できる限りどのような方法で乾燥させてもよい。本実施例においては、洗浄した被毛をキムタオルに載せ、オートドライデシケータ内で乾燥させた。このようにして洗浄・乾燥させた被毛0.1 gを1回あたりの測定のために使用した。濃度の測定は、同じ被毛サンプルについて2回の測定を行い、それらの平均値を1回の検査における測定値として使用した。【００４７】
3．被毛の酸分解
テフロン容器（MCR-6E、Milestone社）に、1検体につき洗浄・乾燥した被毛0.1 gに、60％硝酸水溶液（硝酸（1.38）、関東化学工業）8 mLを加えて希釈・密封し、次いでテフロン容器をマイクロウェーブ（MLS-1200MEGA、Milestone社）にかけ、〔250 W、180℃×5分〕→〔400 W、180℃×5分〕→〔500 W、180℃×5分〕→〔VENT（通風状態）×5分〕の手順で加熱して分解を行った。このサンプルを十分に冷却してから、分解液（試料溶液）を取り出した。【００４８】
4．誘導結合プラズマ質量分析器（ICP-MS）による測定
ICP-MS（ELAN6000、PerkinElmer社）を製造者の取扱説明書に従って使用して、試料溶液中のミネラル含量を定量し、希釈率に基づき被毛中のミネラル含量を自動計測した。ICP-MSを使用したミネラル含量の定量は、内標準法を用いて行った。具体的には、カリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）を含有する標準溶液を対照として使用して、発光強度の強度比からカリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）の濃度を測定した。【００４９】
実施例2：牛検体中のカリウム（K）含有量測定
本実施例においては、上述した方法を使用して、牛の被毛サンプル中のカリウム（K）の含有量を測定した結果について示す。【００５０】
出荷12か月前〜出荷1か月前の牛から、各1 gの被毛を採取し、上述した方法に従って被毛中のカリウム（K）成分の濃度を測定した。本実施例において測定された被毛中のカリウム（K）濃度を以下の表4にまとめた。【００５１】
【表４】
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【００５２】
この結果に基づいて、K含有量とBMSナンバーの相関性について調べたところ、以下の表5に示される結果が得られた。【００５３】
【表５】
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【００５４】
これらの結果から、カリウム（K）含有量とBMSナンバーとの間には、負の相関性があり、出荷11〜10ヶ月前、および出荷2〜出荷1か月前に、予測の信頼性も非常に高いことが明らかになった。【００５５】
この結果に基づいて、例えば出荷1または2か月前の被毛サンプル中におけるカリウム（K）の含有量と、BMSナンバーとのあいだの関係式を計算すると、BMSナンバーは、以下の式：
BMSナンバー＝X1＋YK×K含有量（式1）
［式中、
X1は7.6428〜10.8737であり、そして
YKは-0.003593〜-0.0002865である］
で示されることが明らかになった。【００５６】
実施例3：牛検体中のミネラル含有量測定
本実施例においては、カリウム（K）の含有量のほかに、BMSナンバーと相関性を有するミネラル成分が存在することを確認することを目的として実験を行った。【００５７】
具体的には、出荷12か月前〜出荷1か月前の牛から、各1 gの被毛を採取し、上述した方法に従って被毛中のカリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）の濃度を測定した。本実施例において測定された被毛中のカリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）濃度と、BMS ナンバーとの相関関係を以下の表6にまとめた。【００５８】
【表６】
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【００５９】
これらの結果から、ビタミンAの食餌添加条件が安定している出荷12ヶ月前〜出荷9ヶ月前に決定係数が高い時期が存在し、ウシの被毛サンプル中のカリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）とBMSナンバーの間に高い相関性が見出された（表6を参照）。そして仕上げ期においては、出荷2か月前および出荷1か月前の場合において、ウシの被毛サンプル中のカリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）とBMSナンバーの間に相関性が見られることが明らかになった。このうち、カリウム（K）、セレン（Se）、および鉄（Fe）はBMSナンバーとの間で高い負の相関性を有し、マンガン（Mn）はBMSナンバーとの間で高い正の相関性を有することが明らかになった（表6を参照）。したがって、カリウム（K）の含有量に加えて、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）の含有量を組み合わせて参照することにより、BMSナンバーをより正確に予測することが可能になることが示された。【００６０】
この結果に基づいて、出荷2か月前の被毛サンプル中におけるカリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）の含有量と、BMSナンバーとのあいだの関係式を計算すると、例えば出荷1または2か月前のBMSナンバーは、以下の式：
BMSナンバー＝X2＋YK×K含有量＋YSe×Se含有量＋YMn×Mn含有量＋YFe×Fe含有量（式2）
［式中、
X2は5.3839〜13.7883であり、そして
YKは-0.003844〜0.0003708であり、
YSeは-0.022845〜0.007013であり、
YMnは-0.4064〜1.4436であり、
YFeは-0.07258〜0.04603である］
で示されることが明らかになった。【００６１】
これらの結果の利用法としては、出荷を数か月以内に控えた牛について、カリウム（K）の含有量のみ、またはカリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）の含有量を、1か月間隔等の間隔で測定する。そして、BMSナンバーと負の相関性を有するカリウム（K）の含有量が400〜450μg/gに至るのをめどに出荷することとし、BMSナンバーと相関性を有するカリウム（K）単体の含有量に基づき肉質を予測する。あるいはさらに高精度に予測を行いたい場合には、カリウム（K）、セレン（Se）、マンガン（Mn）、および鉄（Fe）の4元素の含有量に基づき肉質を予測することとする。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明の方法により、これまでと畜前には大まかにしか予測・診断ができなかった牛枝肉の脂肪交雑基準（BMS）ナンバーを、と畜前に、より簡便な方法により、予測しあるいは出荷時期を予測することが可能になる。と畜前の肥育段階で肉質を予測しあるいは出荷時期を予測することが可能になることにより、肥育後期の飼養体系を改善して出荷前に等級を高めることができ、あるいは肥育期間を調整してできるだけ高い等級に分類されるように出荷時期を調整することができる。そして、そのようにできるだけ高い等級で出荷できることとなることにより、経営安定化にも大きく寄与することができる。
【国際調査報告】
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