(57)【要約】【課題】生産媒体となる土壌、栽培プロセス、農産物の地域特性を総合的にプロファイリングをして、農産物の産地・品種毎の生産性と機能性を関連付けることで、新たな生産システムを構築し、農業の６次産業化を促進させる手法を確立すること。【解決手段】統合評価部８１は、最適土壌特定部７１より特定された最適土壌と、農産物情報生成部７２により生成された農産物情報と、フードメタボローム情報を統合して評価する。最適土壌選択組合わせ部９１は、統合評価部８１により評価された最適土壌を所定の農産物ごとに選択し組合せる。農産物情報選択組合わせ部９２は、統合評価部８１により評価された農産物情報を所定の農産物ごとに選択し組合せる。【選択図】図４
2018113007.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
土壌、植物又は食品をサンプリングするサンプリング手段と、
前記サンプリング手段によりサンプリングされた前記土壌、植物又は食品の成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記土壌、植物又は食品の成分を測定する測定手段と、
前記測定手段により測定された前記土壌、植物又は食品の成分のデータを抽出し加工するデータ抽出加工手段と、
前記データ抽出加工手段により抽出され加工された前記土壌、植物又は食品の成分のデータを解析するデータ解析手段と、
を備えるメタボローム解析装置と、
通信をして情報を授受する情報処理装置において、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記土壌についての前記データ解析手段の解析結果を、土壌メタボローム情報として取得する土壌メタボローム取得手段と、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記植物についての前記データ解析手段の解析結果を、植物メタボローム情報として取得する植物メタボローム取得手段と、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記食品についての前記データ解析手段の解析結果を、フードメタボローム情報として取得するフードメタボローム取得手段と、
前記土壌メタボローム情報、前記植物メタボローム情報、及び前記フードメタボローム情報に基づいて、統合評価プロファイルを生成する統合評価手段と、
を備える情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、農産物の栽培圃場の土壌データ、栽培管理データ、品質データをインターネット等の通信回線を介して提供する情報開示システムが存在する（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
また、農産物の生産システムとして、地域、土質及び農産物ごとに最適とする土壌のデータと、農産物を得ようとする圃場の土壌のデータを入力して、情報処理装置で最適の農作業設計を解析し、これを提供するシステムが存在する（例えば特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−５４３７９号公報
【特許文献２】特開２００２−３４５３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、農産物の栽培圃場の土壌データ、栽培管理データ、品質データを開示するだけでは、土壌や農産物の成分の機能性の相関関係までは把握することができない。
【０００６】
また、農産物ごとに最適な土壌データを利用して、農産物を生産しても、その農産物の産地・品種ごとにどのような栄養を含有しているのか、また、どのような成分を含有しているのか、ひいては産地・品種毎にどのような特性があるのかは把握することができない。
そこで、土壌や農産物の成分の機能性の相関関係が不明な場合や、ある特定の栄養や機能を有する農産物を生産するための新たな生産システムが要望されている状況である。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、生産媒体となる土壌、栽培プロセス、農産物の地域特性を総合的にプロファイリングして、農産物の産地・品種毎の生産性と機能性を関連付けることで、新たな生産システムを構築し、農業の６次産業化を促進させる手法の確立を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の一態様の情報処理装置は、
土壌、植物又は食品をサンプリングするサンプリング手段と、
前記サンプリング手段によりサンプリングされた前記土壌、植物又は食品の成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記土壌、植物又は食品の成分を測定する測定手段と、
前記測定手段により測定された前記土壌、植物又は食品の成分のデータを抽出し加工するデータ抽出加工手段と、
前記データ抽出加工手段により抽出され加工された前記土壌、植物又は食品の成分のデータを解析するデータ解析手段と、
を備えるメタボローム解析装置と、
通信をして情報を授受する情報処理装置において、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記土壌についての前記データ解析手段の解析結果を、土壌メタボローム情報として取得する土壌メタボローム取得手段と、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記植物についての前記データ解析手段の解析結果を、植物メタボローム情報として取得する植物メタボローム取得手段と、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記食品についての前記データ解析手段の解析結果を、フードメタボローム情報として取得するフードメタボローム取得手段と、
前記土壌メタボローム情報、前記植物メタボローム情報、及び前記フードメタボローム情報に基づいて、統合評価プロファイルを生成する統合評価手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、生産媒体となる土壌、栽培プロセス、農産物の地域特性を総合的にプロファイリングをして、農産物の産地・品種毎の生産性と機能性を関連付けることで、新たな生産システムを構築し、農業の６次産業化を促進させる手法を確立することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明が適用される情報処理システムの一実施形態に係る統合プロファイル解析システムの概要を表す図である。
【図２】図１の統合プロファイル解析システムの構成例を示す図である。
【図３】図２の情報処理システムのうち、サーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】図２の統合プロファイル解析システムの機能的構成のうち、統合プロファイル解析制御を実行するための機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図５】メタボローム解析装置２の抽出部４２が行う土壌メタボロミクスの抽出、誘導体化の流れを説明するフローチャートである。
【図６】メタボローム解析装置２の抽出部４２が行う土壌メタボロミクスの抽出、誘導体化のＧＣＭＳの条件を表す図である。
【図７】メタボローム解析装置２の土壌メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行うＧＣＭＳピークピッキング／アライメントを表す図である。
【図８】メタボローム解析装置２の土壌メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行うＧＣＭＳ推定ピークテーブルの一例を表す図である。
【図９】メタボローム解析装置２の土壌メタボロミクス情報のデータ解析部４５が行う多変量解析（グルーピングと寄与成分の推定）を表す図である。
【図１０】各ウエルに異なる有機物を入れ、分解と分解速度を数値化した図である。
【図１１】メタボローム解析装置２による植物メタボロミクスについての解析を行う茶の品種、産地、栽培方法による成分的分類を示す図である。
【図１２】メタボローム解析装置２の抽出部４２が行う植物メタボロミクスの抽出、誘導体化の流れを説明するフローチャートである。
【図１３】メタボローム解析装置２の抽出部４２が行う植物メタボロミクスの抽出、誘導体化のＬＣＭＳの条件を表す図である。
【図１４】メタボローム解析装置２の植物メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行ったＬＣＭＳの分析結果を表す図である。
【図１５】ＬＣＭＳの分析結果の煎茶  やぶきた（葵区）と白葉茶  やぶきた（葵区）のＴＩＣ及びｍ／ｚ  ｖｓ．ＲＴプロットを比較した図である。
【図１６】メタボローム解析装置２の植物メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行う各ピークに対する化合物情報の関連付けの流れを示すフローチャートである。
【図１７】メタボローム解析装置２のデータ解析部４５が行う茶葉（茎）の品種、産地間、栽培方法による比較を表す図である。
【図１８】メタボローム解析装置２の植物メタボロミクス情報のデータ解析部４５が行う注目化合物による多変量解析（グルーピングと寄与成分の推定）の結果のカテキン・アミノ酸の成分比較を表す図である。
【図１９】メタボローム解析装置のデータ抽出・加工部が行うデータ抽出方法１としてのＧＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報を表す図である。
【図２０】メタボローム解析装置の土壌メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部が行うＧＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報のうち、選抜された化合物ピーク情報を表す図である。
【図２１】Ｂ群に対してＡ群で強く検出された化合物ピーク、Ａ群に対してＢ群で強く検出された化合物ピークそれぞれ上位１０化合物ピークを抽出してグラフ化した図である。
【図２２】メタボローム解析装置のデータ抽出・加工部が行うデータ抽出方法２としてのＬＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報を表す図である。
【図２３】メタボローム解析装置のデータ抽出・加工部が行うデータ抽出方法２としてのＬＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報のうち、選抜された化合物ピーク情報を表す図である。
【図２４】比較したい２群（例えばＡ群とＢ群）についてＡ群またはＢ群のみに検出され、選抜された化合物ピークの情報を表す図である。
【図２５】抽出した化合物ピークをグラフ化した図である。
【図２６】メタボローム解析の実例としての茶の栽培方法による成分的特徴について緑茶と白葉茶とを比較した図である。
【図２７】ＧＣＭＳ解析による既知化合物の多変量解析結果を「やぶきた茶」と「白葉茶」とで比較した図である。
【図２８】ＧＣＭＳ解析による既知化合物の多変量解析結果を「やぶきた茶」と「白葉茶」とで夫々の化合物毎に比較した図である。
【図２９】ＬＣＭＳ解析による既知及び未知の化合物の多変量解析結果を「やぶきた茶」と「白葉茶」とで比較した図である。
【図３０】ＬＣＭＳ解析による既知化合物の多変量解析結果を「やぶきた茶」と「白葉茶」とで夫々の化合物毎に比較した図である。
【図３１】白葉茶に多い既知及び未知の化合物を示す図である。
【図３２】やぶきた茶に多い既知及び未知の化合物を示す図である。
【図３３】ＬＣＭＳ解析による未同定ピークの化合物の解析結果を示す図である。
【図３４】相関ネットワーク解析ソフトを、直接の比較が困難な対象同士を比較解析する用途に利用した場合の出力結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
【００１２】
図１は、本発明が適用される情報処理システムの一実施形態に係る統合プロファイル解析システムの概要を表す図である。
統合プロファイル解析システムは、土壌メタボロミクス情報、植物メタボロミクス情報、及びフードメタボロミクス情報の３つの対応関係を分析し、その分析結果として、例えば統合評価プロファイルを作成し、この統合評価プロファイルを利用して、各種出力をするシステムである。
ここで、メタボロミクスとは、所定のサンプルに含まれる細胞の活動によって生じる特異的な分子を網羅的に解析することである。そして、そのような解析結果を「メタボロミクス情報」と呼ぶ。ここで、サンプルとして土壌が使われたメタボロミクス情報を、特に「土壌メタボロミクス情報」と呼ぶ。サンプルとして植物が使われたメタボロミクス情報を、特に「植物メタボロミクス情報」と呼ぶ。サンプルとして食物（フード）が使われたメタボロミクス情報を、特に「フードメタボロミクス情報」と呼ぶ。
【００１３】
即ち、本実施形態の統合プロファイル解析システムは、土壌、植物、食品の細胞の活動によって生じる特異的な分子を網羅的に解析し（メタボロミクス）、その解析結果（メタボロミクス情報）に基づいて農業の生産媒体となる土壌、栽培プロセス、農産物の地域特性を総合的にプロファイリングする（統合評価プロファイルを作成する）ことで、土壌、植物、及び食品についての産地や品種毎の生産性と機能性を関係付け、新規な生産システムを構築し、農業の６次産業化を促進するために必要な各種出力をする。
【００１４】
具体的には例えば、統合プロファイル解析システムは、統合評価プロファイルを用いて、土壌微生物クラスター、農産物の地域品種、機能性成分の情報を最適生産指標マーカーとして特定して、出力することができる。
また例えば、統合プロファイル解析システムは、統合評価プロファイルを用いて、農産物の土地、水、気象環境等の地域性、栄養、健康機能等の機能性を活かしたブランディングを行うことで、農産物の栄養・機能性成分の探索・特定と健康機能評価から新しいブランドを構築して、それを出力する。この場合、統合プロファイル解析システムは、フィールドメタボロミクス、全情報統合アルゴリズムによる環境情報を統合する。
また例えば、統合プロファイル解析システムは、統合評価プロファイルを用いて、農産物の機能性成分と健康機能の関係性を再定義し、その再定義内容を出力する。これにより、新しい市場を創出し、超高齢化社会に対する健康機能成分を活かした介護、集団給食を支援することもできる。
具体的には例えば、統合プロファイル解析システムは、統合評価プロファイルを用いて、農産物の栄養成分と機能性成分の再編集を行い、農産物の栄養成分と機能性成分の組合わせによる新しい価値を付与するキュレーションを行う。
【００１５】
上述のような出力をして上述の各種効果を奏するために、統合プロファイル解析システムは、土壌メタボロミクス情報、植物メタボロミクス情報、及びフードメタボロミクス情報に基づき、土壌診断、生育作物及び収穫物の栄養診断等を行い、それぞれの診断結果を統合評価し、土壌、生育作物、収穫物のそれぞれのプロファイリングを実行することで、統合評価プロファイルを生成する。
【００１６】
土壌メタボロミクス情報は、例えば、土壌有機物、根圏有機物、障害マーカーの解析結果を示す情報である。
植物メタボロミクス情報は、例えば、栄養機能成分、栽培・品種特性、ゲノム情報の解析結果を示す情報である。
フードメタボロミクス情報は、例えば、食味マーカー、フードの製品の解析結果を示す情報である。
【００１７】
土壌診断は、リアルタイム診断により行われるものであり、土壌の現在の養分状態が診断されたものである。土壌診断では、土壌の化学性及び物理性を診断する。なお、土壌の化学性とは、土壌内に含まれる窒素、リン酸、カリ、その他の微量要素、ｐＨ等をいう。また、土壌の物理性とは、土壌内の透水性、保水性、通気性、団粒構造等をいう。
栄養診断は、作物体養分、土壌養分診断により行われる。具体的には、栄養診断は、金属分析により行われる。
微生物多様性・活性値は、土壌微生物群衆構造により把握される。
【００１８】
土壌診断及び栄養診断に基づく統合評価は、土壌診断及び栄養診断の結果に基づき、土壌の土つくりから収穫物の六次産業化までを想定した全情報を統合して評価されたものである。
【００１９】
最適土壌プロファイルは、所定の農産物ごとに最適な土壌をプロファイリングすることによって得られたものである。
品種・産地プロファイルは、所定の農産物ごとの品種・産地をプロファイリングすることによって得られたものである。
【００２０】
即ち、統合プロファイル解析システムは、商品としての農産物を安定的に生産させ、産地・品種特性を活かした農産物のユニークな機能性成分に焦点を当てることで、同一品種内での産地ブランド化を可能とする。
また、統合プロファイル解析システムは、リアルタイム診断の結果に対して、メタボローム解析（各メタボロミクス情報）と微生物多様性活性値等を加えたものについて解析をすることができる。これにより、生産者、食品加工業者、販売者、消費者ニーズに広く対応し、特に、生産面での安定化とともに農産物の機能性表示並びに関与成分を特徴とする素材を活用した６次産業化を支援することができる。
以上のような、統合プロファイルシステムは、以下の構成を取ることができる。
【００２１】
以上まとめると、食品は、一般食品と、保健機能食品とに大別される。保険機能食品は、特定保健用食品（トクホ）と、栄養機能食品と、機能性表示食品とに分類される。
機能性表示食品は、新制度の導入によって導入されたものである。この新制度では、生鮮食品にも機能性表示が可能になった。
これにより、農業生産現場では、地理的表示を加えた新たな農産物のブランド化志向が強くなった。
【００２２】
上述した様に、生成食品のひとつである農産物を機能性素材として位置付けることができる。
そこで、図１の統合プロファイル解析システムを導入することで、メタボローム解析による視点から農業生産現場を捉えることで新たなブランド価値を見出すことができるようになる。
具体的には、次の（１）〜（３）が実現可能になる。
（１）農業生産現場の活性化
生産媒体となる土壌、栽培プロセス、農産物の地域特性を総合的にプロファイリングすることができる。
生産性と機能性を関係付けることで、新たな生産システムを構築し、６次産業化を促進することができる。
具体的には例えば、最適生産指標マーカーの特定（土壌微生物クラスター、地域品種、機能性成分）が可能になる。
（２）地域農産物のブランド化
地域性（土地、水、気象環境等）と機能性（栄養、健康機能）を活かしたブランディングが可能になる。
農産物の栄養や機能性成分の探索や特定と、健康機能評価から新しいブランドを構築することが可能になる。
具体的には例えば、環境情報の統合（フィールドメタボロミクス、全情報統合アルゴリズム）が可能になる。
（３）新たな市場価値創出
機能性成分と健康機能の関係性を再定義することで新しい市場を創出することができる。
超高齢化時代に向けて健康機能成分を活かした介護、集団給食等の新たな市場創出が可能になる。
具体的には例えば、キュレ―ション（栄養成分と機能性成分の再編集、組合せによる新しい価値）や、メタボローム解析から見る農業生産現場と農産物ブランド化が可能になる。
このように、生産現場の活性化、地域農産物のブランド化、そして新たな市場価値創出に向けたアクションがキーとなる。キーコンセプトは、（１）最適生産指標マーカー、（２）環境情報の統合、（３）キュレ―ションである。
【００２３】
このようなキーコンセプトに基づいて、統合プロファイル解析システムを実現することができる。
即ち、統合プロファイル解析システムのうち、コアとなるところは、土つくりから収穫物の６次産業化までを想定した全情報を統合解析することである。即ち、統合プロファイル解析は、生産現場での土壌、生育作物、収穫物のそれぞれのプロファイリングを実行し、地理的特徴付け（地理的表示）、土壌プロファイルに裏打ちされた栽培作物の栄養機能成分の代謝物全情報からのプロファイル、収穫物から機能性成分の特徴付けを明確にする。
【００２４】
さらに、統合プロファイル解析システムは拡張が容易である。
即ち、農産物の機能性成分の特定は、同時に二次代謝成分を明らかにすることに直結する。二次代謝成分では、味香りに関与する成分にも着目することで、市場拡大が可能になる。
近未来の想定される高齢者社会に向けて新たな食品開発が求められる。そこでは、健康寿命を意識した健康機能成分や香りの機能性に注目することで、介護食、療養食、学校給食などで栄養成分リッチな食品開発と同時に香りの機能を活かした食機能の改善に活用することができる。
【００２５】
図２は、図１の統合プロファイル解析システムの構成例を示している。
図２に示す情報処理システムは、サーバ１と、メタボローム解析装置２と、ｍ人（ｍは１以上の任意の整数値）のユーザの夫々により使用されるユーザ端末３−１乃至３−ｍとを含むシステムである。サーバ１と、メタボローム解析装置２と、ユーザ端末３−１乃至３−ｍの夫々とは、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。
【００２６】
サーバ１は、ユーザ端末３−１乃至３−ｍの夫々に対して、メタボローム解析装置２により得られた情報（各種メタボローム情報）に基づいて、統合評価プロファイルを生成する。そして、サーバ１は、ユーザ端末３−１乃至３−ｍの夫々に対して、ユーザにより要求された各種各様のサービスを提供すべく、各種各様な出力を実行する。
メタボローム解析装置２は、生体内に存在する全代謝産物を網羅的に解析することで、各種メタボローム情報を生成する。
ユーザ端末３−１乃至３−ｍの夫々は、各ユーザにより操作されるスマートフォン等で構成され、各種処理を実行する。
なお、以下、ユーザ端末３−１乃至３−ｍの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「ユーザ端末３」と呼ぶ。
【００２７】
図３は、図２の統合プロファイル解析システムのうち、サーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２８】
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０と、を備えている。
【００２９】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００３０】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００３１】
入力部１７は、各種ハードウェア釦等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図３の例ではメタボローム解析装置２やユーザ端末３）との間で行う通信を制御する。
【００３２】
ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００３３】
なお、図示はしないが、ユーザ端末３やメタボローム解析装置２も、図３のサーバ１のハードウェア構成と同様な構成を有している。
【００３４】
このような統合プロファイル解析システムを構成するユーザ端末３、メタボローム解析装置２、及びサーバ１の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、統合評価プロファイルを生成し、その統合評価プロファイルを解析する制御処理（以下、「統合プロファイル解析制御」と呼ぶ）の実行が可能になる。
そして、統合プロファイル解析制御を実行すべく、統合プロファイル解析システムは、図４に示すような機能的構成を有している。
【００３５】
図４は、統合プロファイル解析システムの機能的構成のうち、統合プロファイル解析制御を実行するための機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【００３６】
図４に示すように、メタボローム解析装置２においては、サンプリング部４１と、抽出部４２と、測定部４３と、データ抽出・加工部４４と、データ解析部４５とが機能する。
【００３７】
サンプリング部４１は、土壌、植物又は食品をサンプリングする。
抽出部４２は、サンプリング部４１よりサンプリングされた土壌、植物又は食品の成分を抽出する。
具体的には、抽出部４２は、サンプリング部４１よりサンプリングされた土壌、植物又は食品の誘導体化を行う。
なお、本実施例では、サンプリング部４１及び抽出部４２は、メタボローム解析装置２で行ったが、手動又は別の装置でサンプリング及び抽出を行い、サンプリング及び抽出結果を測定部４３に提供してもよい。
測定部４３は、抽出部４２より抽出された土壌、植物又は食品の成分を測定する。
具体的には、測定部４３は、測定をＬＣＭＳ（液体クロマトグラフィー）、ＧＣＭＳ（ガスクロマトグラフィー）測定により行う。
データ抽出・加工部４４は、測定部４３より測定された土壌、植物又は食品の成分のデータを抽出・加工する。
具体的には、データ抽出・加工部４４は、ピークピッキング、アライメントによりデータを抽出し、アノテーション、整列によりデータを加工する。
ここで、ピークピッキングとは、ＴＩＣ（トータルイオンクロマトグラム）から各ｍ／ｚ毎にＭＳクロマト描画し、ピークを抽出することをいう。
また、アライメントとは、ピッキングしたピークの同一化合物間でのＲＴ、ｍ／ｚのずれを補正し、ピークの識別子を付与することをいう。
さらに、アノテーションとは、各未知ピークのＲＩ、ＭＳスペクトル、標準品ＤＢから化合物名を推定することをいう。
データ解析部４５は、データ抽出・加工部４４より抽出・加工された土壌、植物又は食品の成分のデータを解析する。
具体的には、データ解析部４５は、多変量解析（グルーピングと寄与成分の推定）によりデータ解析を行う。
ここで、グルーピングとは、多変量解析で群間の差異を可視化することをいう。具体的には、ＰＣＡプロット等（主成分分析）を行い、可視化を行うことで、グルーピングが行われる。
またデータ解析部４５は、差異に寄与する成分の推定には、ローディングプロット等（主成分分析の解析）を行う。
通信部５１は、データ解析部４５より解析された土壌、植物又は食品の成分のデータをサーバ１の通信部１９に送信する。
【００３８】
また、図４に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、土壌メタボローム取得部６１と、フードメタボローム取得部６２と、植物メタボローム取得部６３と、最適土壌特定部７１と、農産物情報生成部７２と、統合評価部８１と、最適土壌選択組合わせ部９１と、農産物情報選択組合わせ部９２とが機能する。
土壌メタボローム取得部６１は、メタボローム解析装置２のサンプリング部４１によりサンプリングされた土壌についてのデータ解析部４５の解析結果を、土壌メタボローム情報として取得する。土壌メタボローム情報には、土壌有機物、根圏有機物、障害マーカー等がある。
フードメタボローム取得部６２は、メタボローム解析装置２のサンプリング部４１によりサンプリングされた食品についてのデータ解析部４５の解析結果を、フードメタボローム情報として取得する。フードメタボローム情報には、食味マーカーや製品の成分がある。
植物メタボローム取得部６３は、メタボローム解析装置２のサンプリング部４１によりサンプリングされた植物についてのデータ解析部４５の解析結果を、植物メタボローム情報として取得する。植物メタボローム情報には、栄養機能成分、栽培／品種特性、ゲノム情報等がある。
【００３９】
最適土壌特定部７１は、土壌メタボローム取得部６１より取得された土壌メタボローム情報に基づき所定の農産物（例えば植物メタボローム情報のサンプル源）を生産するために最適な土壌を特定する。
具体的には例えば、最適土壌特定部７１は、リアルタイム診断による土壌診断が行われている場合、その土壌診断の結果と土壌メタボローム情報に基づいて、土壌の化学性、物理性を特定する。これにより、土壌の連作障害を抑止することができる。
農産物情報生成部７２は、植物メタボローム取得部６３より取得された植物メタボローム情報に基づき所定の農産物（例えば植物メタボローム情報のサンプル源）の少なくとも１種類以上の情報を生成する。ここで、所定の農産物の少なくとも１種類以上の情報とは、例えば、品種、産地等がある。
具体的には例えば、農産物情報生成部７２は、植物メタボローム情報を用いることで、所定の農産物の品種や産地だけでなく、所定の農産物の品種、産地毎の作物体養分の情報や土壌養分診断（金属）の結果の情報を生成する。
【００４０】
統合評価部８１は、土壌メタボローム情報及び最適土壌、植物メタボローム情報及び農産物情報、並びにフードメタボローム情報に基づいて統合評価プロファイルを作成し、統合評価プロファイルを用いて各種総合的な評価をする。
具体的には例えば、統合評価部８１は、統合評価プロファイルを用いて、土壌、植物又は食品の機能成分を特定し、食品の味香りマーカーをつけて評価をする。
【００４１】
最適土壌選択組合わせ部９１は、統合評価プロファイルを用いて、統合評価部８１により評価された最適土壌を、複数の農産物ごとに選択し組合せる。
具体的には例えば、最適土壌選択組合わせ部９１は、統合評価プロファイルを用いて、それぞれ統合評価された農産物毎の最適土壌プロファイルを作成する。
また、最適土壌選択組合わせ部９１は、複数の農産物ごとの最適土壌の情報を最適土壌選択組合わせＤＢ１０１に記憶させる。
農産物情報選択組合わせ部９２は、統合評価プロファイルを用いて、統合評価部８１により評価された農産物情報を、複数の農産物ごとに選択し組合せる。
具体的には、農産物情報選択組合わせ部９２は、統合評価プロファイルを用いて、それぞれ統合評価された農産物毎の品種・産地プロファイルを作成する。
また、農産物情報選択組合わせ部９２は、複数の農産物ごとの農産物情報を農産物情報選択組合わせＤＢ１０２に記憶させる。
【００４２】
ユーザ端末３においては、通信部１１１と、表示部１２１が機能する。
通信部１１１は、サーバ１と通信をし、各種情報を送受信する。例えば、最適土壌選択組合わせＤＢ１０１や農産物情報選択組合わせＤＢ１０２の記憶内容を受信する。
表示部１２１は、このようにして通信部１１１により受信された情報等、各種情報を画像として表示する。
【００４３】
以上まとめると、本実施形態の統合プロファイル解析制御では、次のような制御処理が実行される。
即ち、サーバ１は、土壌メタボローム情報、フードメタボローム情報、及び植物メタボローム情報の夫々を取得し、これらの三者の関係を解析して統合評価し、その統合評価の結果をプロファイリングする（統合プロファイル情報を生成する）。サーバ１は、統合プロファイル情報を用いて各種各様な情報を生成し、それをユーザ端末３に送信する。
【００４４】
さらに以下、メタボローム解析について、図５乃至図１８を参照して説明する。
【００４５】
図５は、メタボローム解析装置２の抽出部４２が行う土壌メタボロミクスの抽出、誘導体化の流れを説明するフローチャートである。
なお、抽出前に行うサンプリングでは、宮崎県西都市の茶臼原・清水台でキャベツ・レタス・紫キャベツの生産が行われており、現在は耕作放棄地である土壌、及び宮崎県都城市のゴボウ・ニンジン・ラッキョの生産を行う土壌でサンプリングを行った。
また、土壌メタボロミクス解析の他に、土壌微生物多様性活性値、土壌メタゲノム解析クラスター、土壌精密分析／ミネラル成分特性の解析を行った。
【００４６】
ステップＳ１において、メタボローム解析装置２の抽出部４２は、土壌試料（２００ｍｇ）、ＭｅＯＨ（メタノール）４００μＬを破砕抽出する。
ステップＳ２において、抽出部４２は、ＭｅＯＨに超純水とＩＳを添加し、８０％のＭｅＯＨに調整する。
ステップＳ３において、抽出部４２は、サンプリングされた土壌を７０℃で１５ｍｉｎインキュベートする。
ステップＳ４において、抽出部４２は、サンプリングされた土壌を１７５００ｇで５ｍｉｎ抽出試料をする。
ステップＳ５において、抽出部４２は、サンプリングされた土壌の一部を分取し、メトキシム化し、さらにトリメチルシリル化する。
ステップＳ６において、測定部４３は、サンプリングされた土壌をＧＣＭＳにより測定する。
なお、メタボローム解析装置２は、抽出の際に、分析精度向上のため、操作ＢＬ試料を調製し、サンプルと同様に測定し試薬、容器由来などのノイズピーク除去等に用いた。
【００４７】
図６は、メタボローム解析装置２の抽出部４２が行う土壌メタボロミクスの抽出、誘導体化のＧＣＭＳの条件を表す図である。ＧＣＭＳの条件は、以下の通りである。
【００４８】
図６に示すように、ＧＣＭＳには、ＳＨＩＭＡＤＺＵ  ＱＰ―２０１０  Ｕｌｔｒａを使用する。Ａｕｔｏ  Ｓａｍｐｌｅｒには、ＳＨＩＭＡＤＺＵ  ＡＯＣ―５０００  Ｐｌｕｓを使用する。カラムは、Ａｇｉｌｅｎｔ  ＤＢ−５ＭＳ  ３０ｍ  ０．２５ｍｍ  １μｍとする。気化室の温度は２８０℃とする。オーブンは、１００℃（４分間）―Ｒａｔｅ４℃／ｍｉｎ−３２０℃（８ｍｉｎ）に設定する。連結部の温度は、２８０℃とする。イオン源は、２００℃とする。イオン化法には、ＥＩ法を用いる。試料導入法には、Ｓｐｌｉｔｌｅｓｓ注入法を用いる。流速は、３９ｃｍ／ｓｅｃ（１．１ｍＬ／ｍｉｎ）とする。ＳｃａｎＳｐｅｅｄは、２０００ｕ／ｓｅｃとする。Ｍａｓｓ  Ｒａｎｇｅは、ｍ／ｚ＝４５−６００とする。注入量は、１μＬとする。
なお、ＧＣＭＳ測定は、アライメント精度向上等のため、各抽出試料の等量混合品をＱＣ試料として、試料と同様に操作し測定した。
【００４９】
図７は、メタボローム解析装置２の土壌メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行うＧＣＭＳピークピッキング／アライメントを表す図である。
【００５０】
図７の上方のグラフは、ＴＩＣ（トータルイオンクロマトグラム）を示すグラフである。
図７の中方のグラフは、ｍ／ｚ  ｖｓ．ＲＴプロットを示すグラフである。
図７の下左方のグラフは、各ｍ／ｚのＭＳクロマトグラムを示すグラフである。
図７の下右方のグラフは、ＭＳスペクトル（各化合物固有情報）を示すグラフである。
【００５１】
図７に示すように、データ抽出・加工部４４は、ＴＩＣから各ｍ／ｚ毎にＭＳクロマト描画し、ピークを抽出するピークピッキングを行う。
また、図７に示すように、データ抽出・加工部４４は、ピッキングしたピークの同一化合物間でのＲＴ、ｍ／ｚのズレを補正しピークに識別子を付与するアライメントを行う。
【００５２】
図８は、メタボローム解析装置２の土壌メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行うＧＣＭＳ推定ピークテーブルの一例を表す図である。
【００５３】
図８に示すように、データ抽出・加工部４４は、アライメント済みのデータを整列し整列化データを作成する。具体的には、グラフ中の列にはピークの識別子を付与し、行には試料群ごとに整列化データを作成している。
また、図８に示すように、データ抽出・加工部４４は、各未知ピークのＲＩ、ＭＳスペクトル、標準品ＤＢから化合物名の推定をするアノテーションを行う。本実施例では、データ抽出・加工部４４は、既知化合物４２８成分ＤＢによる未知化合物の推定を行っている。
【００５４】
図９は、メタボローム解析装置２の土壌メタボロミクス情報のデータ解析部４５が行う多変量解析（グルーピングと寄与成分の推定）を表す図である。
【００５５】
データ解析部４５は、多変量解析による群間の差異を可視化するＰＣＡプロット等を行う。例えば、図９の左方に示すように、西都圃場、都城１、都城２毎にグルーピングをして、差異を可視化することができる。
また、データ解析部４５は、群間の差異に寄与する成分の推定を行うローディングプロットを行う。例えば、図９の右方に示すように、西都圃場、都城１、都城２の土壌の群間の差異は、ＴｏｒｅｈａｌｏｓｅとＩｎｏｓｉｔｏｌであると推定することができる。
【００５６】
図１０は、土壌微生物多様性・活性値を表す図である。
【００５７】
図１０は、各ウエルに異なる有機物を入れ、分解有無と分解速度を数値化した図である。
図１０の示すように、土壌の４８時間後のプレートの発色状態を確認し、土壌微生物多様性・活性値を算出する。図１０では、都城１及び都城２の土壌微生物多様性・活性値は、８４０，２９０（偏差値５１．６）を示している。また、図１０では、西都圃場の土壌微生物多様性・活性値は、７２４，７３１（偏差値４８．４）を示している。
図１０に示す土壌微生物多様性・活性値より、微生物によって分解できる有機物種類はことなるということがいえる。また、多種の有機物が分解できるということは、多種の微生物がいる存在するということがいえる。さらに、有機物の分解速度が速いということは、微生物の活性が高いということがいえる。
即ち、これらを総合すると、土壌微生物多様性・活性値の高い土は、連作障害を起こしにくく、病気にかかりにくいという性質を持っているということがいえる。
【００５８】
以上、一連の土壌のメタボローム解析から以下のことを導き出すことができる。
土壌のメタボローム解析の結果、各圃場別に特徴を分離することで、同一圃場内でも健全区と病害発生区で特性が分離されることが判明した。
また、分離に寄与する成分として、様々な有機酸、アミノ酸、脂肪酸等があげられることが判明した。
さらに、施肥する肥料や前作物により変動する、様々な有機酸、アミノ酸、脂肪酸等のパターンを明らかにすることで、安定生産のための生産条件マーカーの設定が可能となる。
【００５９】
次に、メタボローム解析装置２による植物メタボロミクスについての解析方法について説明する。
【００６０】
図１１は、メタボローム解析装置２による植物メタボロミクスについての解析を行う茶の品種、産地、栽培方法による成分的分類を示す図である。
図１１の示すように、メタボローム解析を行うにあたり、茶の製品分類、品種、産地ごとに分別してメタボローム解析を行った。
【００６１】
図１２は、メタボローム解析装置２の抽出部４２が行う植物メタボロミクスの抽出、誘導体化の流れを説明するフローチャートである。
【００６２】
ステップＳ１１において、メタボローム解析装置２の抽出部４２は、製茶工程後の茶葉試料（１５０ｍｇ）を凍結摩砕し、冷却した７５％のＭｅＯＨ（４５０μＬ）を加え攪拌する。
ステップＳ１２において、抽出部４２は、１５０００ｒｐｍ、４℃、１０ｍｉｎで遠心をし、その後、０．４５μｍでＭＦを行う。
ステップＳ１３において、抽出部４２は、スピンカラム処理（ＭｏｎｏｔｒａｐＣ１８）による脱脂を行う。
ステップＳ１４において、抽出部４２は、０．２μｍＭＦ後、ＬＣＭＳ測定（ＥＳＩ−Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）を行う。
なお、メタボローム解析装置２は、抽出の際に、分析精度向上のため、操作ＢＬ試料を調製し、サンプルと同様に測定し試薬、容器由来などのノイズピーク除去等に用いた。
【００６３】
図１３は、メタボローム解析装置２の抽出部４２が行う植物メタボロミクスの抽出、誘導体化のＬＣＭＳの条件を表す図である。ＬＣＭＳの条件は、以下の通りである。
【００６４】
図１３に示すように、ＨＰＬＣ（高速液体クロマトグラフィー）の条件として、Ａｇｉｌｅｎｔ  １２００  ｓｅｒｉｅｓを使用する。カラムは、ＴＳＫｇｅｌ  ＯＤＳ−１００Ｖ  ５μｍ  ３×５０ｍｍとする。カードカラムは、ＴＳＫｇｕａｒｄｇｅｌ  ＯＤＳ−１００Ｖ  ５μｍとする。移動相は、０．１％ＦＡ  ｗａｔｅｒ／０．１％ＦＡ  ＡＣＮとする。カラム温度は、４０℃とする。グラジエント（Ｂ）は、０ｍｉｎ：３％，１５ｍｉｎ：９７％，２０ｍｉｎ：９７％，２０．１ｍｉｎ：３％，２５．０ｍｉｎ：３％とする。流速は、０．４ｍＬ／ｍｉｎとする。注入量は、５μＬとする。
また、図１３に示すように、ＭＳの条件として、Ｔｈｅｒｍｏ  ＬＴＱ  ＯＲＢＩＴＲＡＰ  ＸＬを使用する。イオン化モードは、ＥＳＩ−Ｐｏｓｉｔｉｖｅとする。ヒーター温度は、４００℃とする。シースガスは、５０とする。Ａｕｘガスは、１０とする。スプレー電圧は、３．５ｋＶとする。キャピラリー温度は、３００℃とする。スキャンレンジ（ｍ／ｚ）は、１００−１５００とする。ＭＳ／ＭＳは、各タイムイベント毎ＭＳ１イオン強度１−４位までで取得する。コリジョンエネルギーは、３５％とする。
【００６５】
図１４は、メタボローム解析装置２の植物メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行ったＬＣＭＳの分析結果を表す図である。
【００６６】
図１４の上方のグラフは、ＴＩＣ（トータルイオンクロマトグラム）を示すグラフである。
図１４の中方のグラフは、ｍ／ｚ  ｖｓ．ＲＴプロットを示すグラフである。
図１４の下左方のグラフは、各ｍ／ｚのＭＳクロマトグラムを示すグラフである。
図１４の下右方のグラフは、ＭＳスペクトル（各化合物固有情報）を示すグラフである。
【００６７】
図１４に示すように、データ抽出・加工部４４は、ＴＩＣ（全ｍ／ｚ）から各ｍ／ｚ毎にＭＳクロマト描画し、ピークを抽出するピークピッキングを行う。
また、図１４に示すように、データ抽出・加工部４４は、ピッキングしたピークの同一化合物間でのＲＴ、ｍ／ｚのズレを補正しピークに識別子を付与するアライメントを行う。
【００６８】
図１５は、ＬＣＭＳの分析結果の煎茶  やぶきた（葵区）と白葉茶  やぶきた（葵区）のＴＩＣ及びｍ／ｚ  ｖｓ．ＲＴプロットを比較した図である。
【００６９】
図１５に示すように、煎茶  やぶきた（葵区）と白葉茶  やぶきた（葵区）でｍ／ｚ  ｖｓ．ＲＴプロットのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ％に差異が出ていることがわかる。
【００７０】
図１６は、メタボローム解析装置２の植物メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行う各ピークに対する化合物情報の関連付けの流れを示すフローチャートである。
【００７１】
ステップＳ２１において、データ抽出・加工部４４は、データ処理の結果得られたピーク情報を取得する。具体的には、ｍ／ｚ，ＲＴ，精密質量を取得し、予想組成式をたてて、アノテーション（化合物推定）を行う。
ステップＳ２２において、データ抽出・加工部４４は、アライメント済みのデータを整列し整列化データを作成する。具体的には、グラフ中の列にはピークの識別子を付与し、行には試料群ごとに整列化データを作成する
ステップＳ２３において、データ解析部４５は、多変量解析（データの可視化）を行う。
【００７２】
図１７は、メタボローム解析装置２のデータ解析部４５が行う茶葉（茎）の品種、産地間、栽培方法による比較を表す図である。
【００７３】
図１７に示すように、それぞれの品種、産地間、栽培方法において、どの成分がどの程度含有されているのかを把握することができる。
【００７４】
図１８は、メタボローム解析装置２の植物メタボロミクス情報のデータ解析部４５が行う注目化合物による多変量解析（グルーピングと寄与成分の推定）の結果のカテキン・アミノ酸の成分比較を表す図である。
【００７５】
データ解析部４５は、多変量解析による群間の差異を可視化するＰＣＡプロット等を行う。例えば、図９の左方に示すように、白葉茶（きら香）、茎茶（やぶきた）、白葉茶（やぶきた）、煎茶（やぶきた）、白葉茶（黄金みどり）、煎茶（さえみどり）毎にグルーピングをして、カテキン・アミノ酸の含有量の差異を可視化することができる。
また、データ解析部４５は、群間の差異に寄与する成分の推定を行うローディングプロットを行う。例えば、図９の右方に示すように、白葉茶（きら香）、茎茶（やぶきた）、白葉茶（やぶきた）、煎茶（やぶきた）、白葉茶（黄金みどり）、煎茶（さえみどり）毎に寄与する成分が異なっていることがわかる。
【００７６】
以上、茶をサンプルとして、品種、産地、栽培方法などの条件が、どのような成分的差異に関与するか検討した。これにより、以下のことを導き出すことができる。
植物メタボローム解析の結果、茶の同一品種であっても産地や栽培方法によりカテキン類やアミノ酸の組成に大きな差が見られ、茶の滋味の違いに関与する可能性が示唆された。
また、生茶葉からの抽出条件により、抽出成分組成が大きく変わり、製品の特長にも差異が見られることが判明した。
【００７７】
以上、土壌及び植物のメタボローム解析について説明したが、本実施形態では、メタボローム解析は以下のことが可能となる。
メタボローム解析を行うことにより、土壌や植物の条件、例えば、産地、品種、栽培、加工による特徴の把握をすることにより、農産物のブランド化、品種選定、栽培方法、加工方法の選定を行い、機能性成分の探索を行うことができる。
即ち、機能性成分の探索を行い、機能性成分の特定を行うことにより、農産物の２次代謝成分を明らかにすることができる。２次代謝成分では、味、香り、健康機能成分に関与する成分にも着目することで、介護食、療養食、学校給食などで栄養成分が豊富な食品開発と同時に香りの機能を活かした食機能の改善に活用することができる。
【００７８】
次に、メタボローム解析装置２のデータ抽出・加工部４４が行うデータ抽出方法１としてのＧＣＭＳとデータ抽出方法２としてのＬＣＭＳとにより得られる化合物ピーク情報について図１９乃至図２５を参照して説明する。
【００７９】
図１９は、メタボローム解析装置２のデータ抽出・加工部４４が行うデータ抽出方法１としてのＧＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報を表す図である。
【００８０】
図１９に示すように、データ抽出・加工部４４は、データ抽出方法１としてのＧＣＭＳにより分析した結果得られる化合物ピーク情報のデータを整列し整列化データを作成する。具体的には、グラフ中の列にはピーク情報の識別子を付与し、行には試料群ごとに整列化データを作成している。
また、図１９に示すように、データ抽出・加工部４４は、各未知ピークのＲＩ、ＭＳスペクトル、標準品ＤＢから化合物名の推定をするアノテーションを行う。
【００８１】
図２０は、メタボローム解析装置２の土壌メタボロミクス情報のデータ抽出・加工部４４が行うＧＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報のうち、選抜された化合物ピーク情報を表す図である。
図２０に示すように、データ抽出・加工部４４は、ＧＣＭＳにより分析した結果得られる化合物ピーク情報のうち、選抜された化合物ピーク情報のデータを整列し整列化データを作成する。具体的には、データ抽出には比較したい２群の化合物ピークの平均強度を用いている。また、平均強度の差を検定（ｔ検定）し、ＦＤＲ有意水準５％以下であった化合物ピークが選抜されている。さらに、保持時間１分未満の化合物ピークは、信頼性が低いため除かれている。
ここで、「保持時間」とは、試料の導入を開始してから化合物が溶出するまでに必要な時間のことをいう。
【００８２】
さらに、図２０に示すように、比較したい２群（例えばＡ群とＢ群）について化合物ピーク毎のＡ群に対するＢ群の倍率を算出後、降順または昇順に並べ替えている。そして、Ｂ群に対してＡ群で強く検出された化合物ピーク、Ａ群に対してＢ群で強く検出された化合物ピークそれぞれ上位１０化合物ピークを抽出してグラフ化したものが図２１に表す図である。
【００８３】
なお、抽出された化合物ピークについては、図１９の化合物ピーク情報から既知化合物情報が付与できる。
【００８４】
図２２は、メタボローム解析装置２のデータ抽出・加工部４４が行うデータ抽出方法２としてのＬＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報を表す図である。
【００８５】
図２２に示すように、データ抽出・加工部４４は、データ抽出方法２としてのＬＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報のデータを整列し整列化データを作成する。具体的には、グラフ中の列にはピーク情報の識別子を付与し、行には試料群ごとに整列化データを作成している。
なお、化合物ピーク情報は、未同定ピークに注目した場合のものである。
【００８６】
図２３は、メタボローム解析装置２のデータ抽出・加工部４４が行うデータ抽出方法２としてのＬＣＭＳにより得られた化合物ピーク情報のうち、選抜された化合物ピーク情報を表す図である。
図２３に示すように、データ抽出・加工部４４は、ＬＣＭＳにより分析した結果得られる化合物ピーク情報のうち、選抜された化合物ピーク情報のデータを整列し整列化データを作成する。具体的には、データ抽出には比較したい２群の化合物ピークの平均強度を用いている。また、平均強度の差を検定（ｔ検定）し、ＦＤＲ有意水準５％以下であった化合物ピークが選抜されている。さらに、保持時間１１分未満の化合物ピークは、信頼性が低いため除かれている。
【００８７】
次に、比較したい２群（例えばＡ群とＢ群）についてＡ群またはＢ群のみに検出され、選抜された化合物ピークの情報を表す図が図２４である。
【００８８】
さらに、図２４において、選抜された化合物ピークの情報を図２２に示す整列化データから検索し、未同定（ＮＡまたはＵｎｋｎｏｗｎ  Ｐｅａｋ）であったものを抽出した。そして、抽出した化合物ピークをグラフ化したものが図２５に表す図である。
【００８９】
以上、メタボローム解析装置２のデータ抽出・加工部４４が行うデータ抽出方法１としてのＧＣＭＳとデータ抽出方法２としてのＬＣＭＳとにより得られる化合物ピーク情報について図１９乃至図２５を参照して説明した。
【００９０】
次に、メタボローム解析の解析例について、図２６乃至図３３を参照して説明する。
なお、解析の目的は、品種間、栽培の差を見ることである。
【００９１】
図２６は、メタボローム解析の実例としての茶の栽培方法による成分的特徴について緑茶と白葉茶とを比較した図である。
【００９２】
図２６に示すように、白葉茶は、通常の緑茶品種を２週間程度、強遮光下で白葉化した栽培白葉茶と、遺伝的に新芽が黄白色になる白葉品種である品種白葉茶とに別けられる。また、白葉茶は、通常の緑茶に比べ、アミノ酸含有量が多いという特徴を有する。
例えば、図２６の左の写真は、遮光率と新芽の葉色との関係を品種「やぶきた」を用いて示したものである。写真に示すように、遮光率は、０％、８５％、９８％、及び１００％の４つが採用されている。遮光率が低いほど新芽の葉色が濃い緑色になり、遮光率が高いほど新芽の葉色が白色になることが当該写真から把握することができる。
今回のメタボローム解析の実例は、緑茶と栽培白葉茶との成分的特徴を把握したものである。具体的には、品種「やぶきた」に対して遮光を施していないサンプル名「やぶきた」と、品種「やぶきた」に対して遮光を施したサンプル名「白葉茶」との夫々にメタボローム解析による網羅的な解析（ＧＣＭＳ解析、ＬＣＭＳ解析）を実施したものである。ＧＣＭＳ解析から検出される成分としては、アミノ酸、糖、有機酸及び核酸等が挙げられる。ＬＣＭＳ解析から検出される成分としては、ポリフェノール、未同定成分が挙げられる。
また、「やぶきた」は、同じ場所で栽培したものを用いており、「白葉茶」は、前年の同じ場所で栽培したものを用いている。
なお、抽出方法としては、低温抽出後に８５℃で３０分間加熱処理を施す方法が採用されている。
【００９３】
図２７は、ＧＣＭＳ解析による既知化合物の多変量解析結果を「やぶきた茶」と「白葉茶」とで比較した図である。
【００９４】
図２７に示すように、比較は、ＧＣＭＳにより検出された化合物の成分量を統計処理により行ったものであり、その結果、２群間の成分組成には差異が見られた。
具体的には、図２７の左の主成分分析のスコアを参照すると、「白葉茶」は、「やぶきた茶」に比べ、縦に広い範囲にわたって成分が及んでいることが把握できる。
【００９５】
図２８は、ＧＣＭＳ解析による既知化合物の多変量解析結果を「やぶきた茶」と「白葉茶」とで夫々の化合物毎に比較した図である。
【００９６】
図２８に示すように、解析結果として比較対象となる化合物は「アラニン（Ａｌａｎｉｎｅ）」と、「グルタミン（Ｇｌｕｔａｍｉｎｅ）」と、「アスパラギン酸（Ａｓｐａｒａｇｉｎｅ）」と、「アスコルビン酸（Ａｓｃｏｒｂｉｃ  ａｃｉｄ）」とが採用されている。
アラニンについて、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、
「白葉茶」は、「やぶきた茶」に比べ、アラニンを多く含有していることが把握できる。
グルタミンについて、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「やぶきた茶」は、グルタミンを含有していないのに対し、「白葉茶」は、グルタミンを多く含有していることが把握できる。
アスパラギン酸について、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「やぶきた茶」は、アスパラギン酸を含有していないのに対し、「白葉茶」は、アスパラギン酸を多く含有していることが把握できる。
アスコルビン酸について、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「やぶきた茶」は、「白葉茶」に比べ、アスコルビン酸を多く含有していることが把握できる。
【００９７】
図２９は、ＬＣＭＳ解析による既知及び未知の化合物の多変量解析結果を「やぶきた茶」と「白葉茶」とで比較した図である。
【００９８】
図２９に示すように、比較は、ＬＣＭＳにより検出された化合物の成分量を統計処理により行ったものであり、その結果、ＧＣＭＳの結果同様に、２群間の成分組成には差異が見られた。
具体的には、図２９の左の主成分分析のスコアを参照すると、「白葉茶」は、「やぶきた茶」に比べ、縦に広い範囲にわたって成分が及んでいることが把握できる。また、「やぶきた茶」は、「白葉茶」に比べ、横に広い範囲にわたって成分が及んでいることが把握できる。
【００９９】
図３０は、ＬＣＭＳ解析による既知化合物の多変量解析結果を「やぶきた茶」と「白葉茶」とで夫々の化合物毎に比較した図である。
【０１００】
図３０に示すように、解析結果として比較対象となる化合物は「エピガロカテキン（ＥＧＣ）」と、「没食子酸エピカテキン（ＥＣＧ）」と、「没食子酸エピガロカテキン（ＥＧＣＧ）」と、「エピカテキン（ＥＣ）」とが採用されている。
エピガロカテキンについて、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「白葉茶」は、エピガロカテキンを含有していないのに対し、「やぶきた茶」は、エピガロカテキンを多く含有していることが把握できる。
没食子酸エピカテキンについて、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「やぶきた茶」は、「白葉茶」に比べ、没食子酸エピカテキンを多く含有していることが把握できる。
没食子酸エピガロカテキンについて、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「やぶきた茶」は、「白葉茶」に比べ、没食子酸エピガロカテキンを多く含有していることが把握できる。
エピカテキンについて、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「やぶきた茶」は、「白葉茶」に比べ、エピカテキンを多く含有していることが把握できる。
【０１０１】
図３１は、白葉茶に多い既知及び未知の化合物を示す図である。
【０１０２】
ガスクロマトグラフ（ＧＣ）を分析機器として用いた結果得られた化合物は、アスパラギン酸（Ａｓｐａｒａｇｉｎｅ）と、グルタミン（Ｇｌｕｔａｍｉｎｅ）と、システイン（ｃｙｓｔｅｉｎｅ）と、トリプトファン（Ｔｒｙｐｔｏｐｈａｎ）とが挙げられる。
一方、液体クロマトグラフ（ＬＣ）を分析機器として用いた結果得られた化合物は、酸化型グルタチオン（Ｏｘｉｄｉｚｅｄ  ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ）とが挙げられる。また、液体クロマトグラフ（ＬＣ）を分析機器として用いた結果得られた化合物は、未同定（ＮＡまたはＵｎｋｎｏｗｎ  Ｐｅａｋ）であったものとして、ピークＮｏ．６２３の化合物と、ピークＮｏ．１９７の化合物とが挙げられる。
なお、ピークＮｏ．６２３の化合物のｍ／ｚは、４６５．２５７であり、ピークＮｏ．１９７の化合物のｍ／ｚは、３１８．１４３である。
【０１０３】
図３２は、やぶきた茶に多い既知及び未知の化合物を示す図である。
【０１０４】
ガスクロマトグラフ（ＧＣ）を分析機器として用いた結果得られた化合物は、アラビノース（ａｒａｂｉｎｏｓｅ）が挙げられる。
一方、液体クロマトグラフ（ＬＣ）を分析機器として用いた結果得られた化合物は、エピガロカテキン（ＥＧＣ）と、５，７，８，２’，４’−ペンタヒドロキシイソフラボンと、Ｔｅｌｅｐｈｉｏｉｄｉｎとが挙げられる。また、液体クロマトグラフ（ＬＣ）を分析機器として用いた結果得られた化合物は、ジアジフェニン（Ｊｉａｊｉｆｅｎｉｎ）と、５，７，８−トリヒドロキシフラバノン  ５−グルコシドとが挙げられる。さらに、液体クロマトグラフ（ＬＣ）を分析機器として用いた結果得られた化合物は、未同定（ＮＡまたはＵｎｋｎｏｗｎ  Ｐｅａｋ）であったものとして、ピークＮｏ．６２２の化合物と、ピークＮｏ．５３０の化合物とが挙げられる。
なお、ピークＮｏ．６２２の化合物のｍ／ｚは、４６３．８３８であり、ピークＮｏ．５３０の化合物のｍ／ｚは、４６０．０９０である。
【０１０５】
図３３は、ＬＣＭＳ解析による未同定ピークの化合物の解析結果を示す図である。
【０１０６】
図３３に左のグラフに示すように、各化合物はＶＩＰスコアが大きいほど、２群間での差異が大きい。
また、図３３に右の各グラフに示すように、有意差を示した未同定ピークとしては、ピークＮｏ．６２２の化合物と、ピークＮｏ．６２３の化合物と、ピークＮｏ．５３０の化合物と、ピークＮｏ．１９７の化合物とが挙げられる。
ピークＮｏ．６２２の化合物について、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「白葉茶」は、ピークＮｏ．６２２の化合物を含有していないのに対し、「やぶきた茶」は、ピークＮｏ．６２２の化合物を多く含有していることが把握できる。
ピークＮｏ．６２３の化合物について、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「やぶきた茶」は、ピークＮｏ．６２３の化合物を含有していないのに対し、「白葉茶」は、ピークＮｏ．６２３の化合物を多く含有していることが把握できる。
ピークＮｏ．５３０の化合物について、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「白葉茶」は、ピークＮｏ．５３０の化合物を含有していないのに対し、「やぶきた茶」は、ピークＮｏ．５３０の化合物を多く含有していることが把握できる。
ピークＮｏ．１９７の化合物について、「やぶきた茶」と「白葉茶」との当該解析結果を比較すると、「やぶきた茶」は、ピークＮｏ．１９７の化合物を含有していないのに対し、「白葉茶」は、ピークＮｏ．１９７の化合物を多く含有していることが把握できる。
【０１０７】
以上本発明が適用される情報処理システムの一実施形態に係る統合プロファイル解析システムについて説明した。
続いて、上述の実施形態に付随する他の実施形態について説明する。
【０１０８】
図３４は、相関ネットワーク解析ソフトを、直接の比較が困難な対象同士を比較解析する用途に利用した場合の出力結果を示す図である。
図３４は、メタボローム解析結果を、相関ネットワーク解析アルゴリズムで比較解析することにより、直接の比較が困難な対象同士を間接的に比較解析した場合の出力結果の一例である。
【０１０９】
相関ネットワーク解析アルゴリズムは、相関行列データにおいて関連性の高い要素のグループを選び出すことができる。
ここで、関連性とはメタボローム解析結果同士の類似性のみならず、順相関性や逆相関性等を含む。
【０１１０】
相関ネットワーク解析アルゴリズムは、具体的には、ＦＰＯ（Ｆａｌｓｅ−Ｐｏｓｉｔｉｖｅ−Ｏｕｔ）解析により相関係数が高いが注目モジュール貢献度の低いものを排除し、ＦＮＩ（Ｆａｌｓｅ−Ｎｅｇａｔｉｖｅ−Ｉｎ）解析により相関係数が低いが注目モジュール貢献度の高いものを追加する。
ここで、モジュール貢献度は、具体的には、ネットワーク密度（どれだけ線がつながっているかを示す統計的指標）と、ネットワーク特異率（どれだけ特異的なノードかを示す統計的指標）との調和平均として得ることができる。
【０１１１】
ＦＰＯ解析では、注目要素と同じ挙動を示す成分の全成分からの抽出等が可能である。
ＦＮＩ解析では、注目要素に紐付けられた関連成分の選抜（スクリーニング）等が可能である。
これにより、相関ネットワーク解析ソフトでは、新規の機能性表示成分の発見等が実現可能であり、各種の研究開発期間の短縮化が期待される。
【０１１２】
基材Ｓは比較解析の基となる対象を表すシンボルである。
基となる対象は１つに限られず、より多数であって良く、これらの夫々を区別する必要が無い場合は総称として単に「基材Ｓ」と記載する。
なお、基材とは必ずしも材料、材質に限られるものではない。
【０１１３】
標的物Ｔ１、Ｔ２は比較解析の標的となる対象を表すシンボルである。
標的となる対象は２つに限られず、より多数であって良く、これらの夫々を区別する必要が無い場合は総称として単に「標的物Ｔ」と記載する。
また、基材Ｓが２つ以上であれば、標的物Ｔは１つであっても良い。
【０１１４】
なお、標的物とは必ずしも物に限られるものではない。
ここで、Ｔ１とＳ及びＴ２とＳは、共に相関性が乏しく（又は強過ぎて）、直接の比較が困難な関係にあれば良く、基材Ｓと標的物Ｔはそのいずれが基材Ｓ又は標的物Ｔであるかを特定する必要は無く、両者の呼び分けは単に便宜の為である。
【０１１５】
参照試料Ｒ１乃至Ｒ６、は標的物Ｔ及び基材Ｓのそれぞれと、適度の相関性を有することにより標的物Ｔ１又はＴ２と、基材Ｓとの相関性を間接的に参照できる対象を表すシンボルである。
相関性を間接的に参照できる対象は６つに限られず、標的物Ｔ及び基材Ｓの夫々より十分に多数であれば良く、これらの夫々を区別する必要が無い場合は総称として単に「参照試料Ｒ」と記載する。
なお、参照試料とは必ずしも材料等に限られるものではない。
【０１１６】
ここで、基材Ｓと参照試料Ｒ１乃至Ｒ６とを結ぶ線、及び標的物Ｔ１若しくは標的物Ｔ２と参照試料Ｒ１乃至Ｒ６とを結ぶ線は、対象同士の相関性の強さを実線、太い破線、細い破線、線無しの順で表している。
そして、参照試料Ｒは、標的物Ｔ又は基材Ｓの少なくとも一方の夫々に対し、十分に偏り無く適度の相関性を有することが望ましい。
【０１１７】
図３４の例においては、標的物Ｔ１、Ｔ２の夫々に対し、参照試料Ｒ１乃至Ｒ６は、十分に偏り無く適度の相関性を有していることが示されている。
一方、基材Ｓに対しては、参照試料Ｒ１乃至Ｒ６は、相関性に偏りが見られることが示されている。
【０１１８】
ここで、参照試料Ｒ１乃至Ｒ３の様に、図３４の例においては、基材Ｓとの相関性が強い参照試料Ｒは標的物Ｔ１とも相関性が強く、参照試料Ｒ５乃至Ｒ６の様に、基材Ｓとの相関性が弱い参照試料Ｒは、標的物Ｔ２と相関性が強い傾向があることが示されている。
このことをもって、図３４の例においては、基材Ｓは、直接の比較解析によっては判定不能であった標的物Ｔ１及びＴ２のいずれとの相関性が強いかについては、参照試料Ｒ１乃至Ｒ６との比較解析を介して、標的物Ｔ２より標的物Ｔ１の方がより相関性が強いことを推測し得ることが示されている。
【０１１９】
この様にすることにより同様に、任意の数の基材Ｓ（基となる対象）と、任意の数の標的物Ｔ（標的となる対象）について、直接的に比較解析しても相関性の存在（又は強さの差異）を見出せない場合であっても、適切な参照試料Ｒ（相関性を間接的に参照できる対象）を必要数選択し、相関ネットワークにおける要素に組み入れることで、基材Ｓの夫々と、標的物Ｔの夫々との夫々の関係について、相関性の存在（又は強さの差異）を見出すことが、可能となる。
【０１２０】
これに因れば、例えば茶葉の栽培場所毎で異なるメタボローム解析結果、茶の抽出方法により異なるメタボローム解析結果、及び市販の茶飲料に含まれる成分のメタボローム解析結果を、相関ネットワーク解析アルゴリズムで比較解析し、どの茶飲料同士が近い関係にあるかを具体的に示すといったことが可能となる。
本実施例に採用し得る相関ネットワーク解析アルゴリズムとしては、具体的には例えば「金平糖アルゴリズム」として知られる「ｔｈｅ  Ｃｏｎｆｅｉｔｏ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」が適当であり、これが実装されたスタンドアロンツールである「ＣｏｎｆｅｉｔｏＧＵＩ」や、「ＣｏｎｆｅｉｔｏＧＵＩｐｌｕｓ」を用いることができる。
【０１２１】
以上、本発明の一実施形態及び当該実施形態に付随する他の実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【０１２２】
また例えば、図４の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理装置に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図４の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も、図４に特に限定されず、任意でよい。例えば、サーバ１の機能ブロックをユーザ端末３等に移譲させてもよいし、逆にユーザ端末３の機能ブロックをサーバ１等に移譲させてもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
【０１２３】
各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
【０１２４】
このようなプログラムを含む記録媒体は、プレイヤーにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態で提供される記録媒体等で構成される。
【０１２５】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
【０１２６】
換言すると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置は、
土壌、植物又は食品をサンプリングするサンプリング手段（例えば、図４のサンプリング部４１）と、
前記サンプリング手段によりサンプリングされた前記土壌、植物又は食品の成分を抽出する抽出手段（例えば、図４の抽出部４２）と、
前記抽出手段により抽出された前記土壌、植物又は食品の成分を測定する測定手段（例えば、図４の測定部４３）と、
前記測定手段により測定された前記土壌、植物又は食品の成分のデータを抽出し加工するデータ抽出加工手段（例えば、図４のデータ抽出・加工部４４）と、
前記データ抽出加工手段により抽出され加工された前記土壌、植物又は食品の成分のデータを解析するデータ解析手段（例えば、図４のデータ解析部４５）と、
を備えるメタボローム解析装置（例えば、図４のメタボローム解析装置２）と、
通信をして情報を授受する情報処理装置（例えば、図４のサーバ１）において、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記土壌についての前記データ解析手段の解析結果を、土壌メタボローム情報として取得する土壌メタボローム取得手段（例えば、図４の土壌メタボローム取得部６１）と、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記植物についての前記データ解析手段の解析結果を、植物メタボローム情報として取得する植物メタボローム取得手段（例えば、図４の植物メタボローム取得部６３）と、
前記サンプリング手段によりサンプリングがされた前記食品についての前記データ解析手段の解析結果を、フードメタボローム情報として取得するフードメタボローム取得手段（例えば、図４のフードメタボローム取得部６２）と、
前記土壌メタボローム情報、前記植物メタボローム情報、及び前記フードメタボローム情報に基づいて、統合評価プロファイルを生成する統合評価手段（例えば、図４の統合評価部８１）と、
を備える。
【符号の説明】
【０１２７】
１・・・サーバ、２・・・メタボローム解析装置、３・・・ユーザ端末、１１・・・ＣＰＵ、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、４１・・・サンプリング部、４２・・・抽出部、４３・・・測定部、４４・・・データ抽出・加工部、４５・・・データ解析部、５１・・・通信部、６１・・・土壌メタボローム取得部、６２・・・フードメタボローム取得部、６３・・・植物メタボローム取得部、７１・・・最適土壌特定部、７２・・・農産物情報生成部、８１・・・統合評価部、９１・・・最適土壌選択組合わせ部、９２・・・農産物情報選択組合わせ部、１０１・・・最適土壌選択組合わせＤＢ、１０２・・・農産物情報選択組合わせＤＢ、１１１・・・通信部、１２１・・・表示部、Ｓ・・・基材、Ｔ１乃至Ｔ２・・・標的物、Ｒ１乃至Ｒ６・・・参照試料
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【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】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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