(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付部と、
前記光合成サンプルを評価するために用いられる、単一の、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定部と
を備え、
前記決定部が、
前記受付部により受け付けられた測定データを、前記遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割し、
前記第２のデータよりも前記第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、前記第１のデータにフィッティングする前記モデル関数を決定する、
光合成サンプルの評価システム。
【請求項２】
前記決定部が、前記遅延発光の発光量または経過時間に基づいて前記第１のデータを選択する、
請求項１に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項３】
前記決定部が、前記遅延発光の発光量が初期値の１／ｅｎまで減衰する時間範囲を前記第１の時間帯として設定することで前記第１のデータを選択し、ここでｎ≧１である、
請求項２に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項４】
前記決定部が、
前記遅延発光の発光量が初期値の１／ｅａまで減衰する初期時間範囲を前記第１の時間帯として設定した場合に、該第１の時間帯に対応する前記遅延発光の測定値の個数が所定数以下であれば、前記遅延発光の発光量が初期値の１／ｅｂまで減衰する拡張時間範囲において関数フィッティングを実行し、ここでａ＜ｂであり、
前記拡張時間範囲における関数フィッティングで得られた係数値を初期値とする関数フィッティングを前記初期時間範囲に対して実行することで、前記モデル関数を決定する、
請求項３に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項５】
前記第２のデータよりも前記第１のデータの方に重みを付けた前記関数フィッティングが、前記第１のデータにおける寄与度を前記第２のデータにおける前記寄与度よりも大きくする関数フィッティングであり、ここで、前記寄与度が、モデル関数から得られるモデルデータと前記測定データとの差を該モデル関数の調整に寄与させる度合いである、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項６】
前記第２のデータよりも前記第１のデータの方に重みを付けた前記関数フィッティングが、前記第２のデータを用いることなく前記第１のデータのみを用いた関数フィッティングである、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項７】
前記決定部により決定されたモデル関数を用いて前記光合成サンプルを評価する評価部を更に備える請求項１〜６のいずれか一項に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項８】
前記モデル関数が、測定された遅延発光の初期値と、遅延発光の発光量が１／ｅまで減衰するまでの時間を示す減衰速度と、裾の重さとを用いて表される関数であり、
前記評価部が、前記減衰速度および前記裾の重さの少なくとも一つを用いて前記光合成サンプルを評価する、
請求項７に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項９】
前記評価部が、前記決定部により決定されたモデル関数で示されるモデルデータと前記測定データとの差スペクトルを用いて前記光合成サンプルを評価する、
請求項７または８に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項１０】
前記評価部が、前記差スペクトルのピーク高さ、ピーク位置、および差の積分値の少なくとも一つを用いて前記光合成サンプルを評価する、
請求項９に記載の光合成サンプルの評価システム。
【請求項１１】
プロセッサを備える評価システムにより実行される光合成サンプルの評価方法であって、
励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付ステップと、
前記光合成サンプルを評価するために用いられる、単一の、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定ステップと
を含み、
前記決定ステップが、
前記受付ステップにおいて受け付けられた測定データを、前記遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割するステップと、
前記第２のデータよりも前記第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、前記第１のデータにフィッティングする前記モデル関数を決定するステップと
を含む、
光合成サンプルの評価方法。
【請求項１２】
励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付ステップと、
前記光合成サンプルを評価するために用いられる、単一の、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定ステップと
をコンピュータに実行させ、
前記決定ステップが、
前記受付ステップにおいて受け付けられた測定データを、前記遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割するステップと、
前記第２のデータよりも前記第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、前記第１のデータにフィッティングする前記モデル関数を決定するステップと
を含む、
光合成サンプルの評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の一側面は、光合成サンプルを評価するシステム、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
化学物質の生物への影響を評価するバイオアッセイの一つとして、従来から、藻類などの光合成サンプルが発する遅延発光の傾向を評価する手法が知られている。ここで、遅延発光とは、光合成機能を有する生物（光合成サンプル）に対して光を照射した際に、当該光によるエネルギーにより光合成色素が発光する現象である。
【０００３】
遅延発光の評価手法の一つとして、遅延発光の減衰をモデル関数に当てはめる関数フィッティングがある。例えば下記特許文献１には、測定された遅延発光の発光量の経時変化が予め設定された複数の関数の和としてフィッティングするように複数の関数の係数値を導出し、係数値に基づいて評価値を導出する手法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１１６４０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の関数フィッティングは測定されたデータの全体に対して実行するものであり、そのフィッティングを正確に行うために複数の関数の和を用いる。しかし、複数の関数の和を用いると、制御すべき係数が多くなり、係数間で情報の取り合いが発生する。この関数フィッティングを正確に行うためには多数の種類の係数を調整する必要があるが、その調整は光合成サンプルの種類および計測条件に応じて人の経験に依り行う必要があり、その自動化が難しい。光合成サンプルを正確にかつより簡単に評価することができれば便利である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面に係る光合成サンプルの評価システムは、励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付部と、光合成サンプルを評価するために用いられる、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定部とを備え、決定部が、受付部により受け付けられた測定データを、遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割し、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定する。
【０００７】
本発明の一側面に係る光合成サンプルの評価方法は、プロセッサを備える評価システムにより実行される光合成サンプルの評価方法であって、励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付ステップと、光合成サンプルを評価するために用いられる、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定ステップとを含み、決定ステップが、受付ステップにおいて受け付けられた測定データを、遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割するステップと、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定するステップとを含む。
【０００８】
本発明の一側面に係る光合成サンプルの評価プログラムは、励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付ステップと、光合成サンプルを評価するために用いられる、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定ステップとをコンピュータに実行させ、決定ステップが、受付ステップにおいて受け付けられた測定データを、遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割するステップと、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定するステップとを含む。
【０００９】
このような側面においては、測定データが、遅延発光の減衰の初期段階（初期減衰）を示す第１のデータと、初期減衰よりも後の減衰（後期減衰）を示す第２のデータとに分割される。そして、後期減衰よりも初期減衰を重視する関数フィッティングにより、当該初期減衰を正確に表す、裾の重い分布を示すモデル関数が決定される。本発明者は、後期減衰を軽視または無視し、初期減衰にフィッティングするそのモデル関数を得ることで、光合成サンプルを正確に評価できることを見出した。また、モデル関数を複数個用いる必要がないので、調整すべき係数が、複数の関数の和を用いる場合よりも少なくなり、その結果、関数フィッティングが簡単になる。以上の理由により、光合成サンプルを正確にかつより簡単に評価することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一側面によれば、光合成サンプルを正確にかつより簡単に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る評価システムの構成を示す図である。
【図２】光合成サンプルの遅延発光の減衰を示すグラフである。
【図３】実施形態に係る評価システム（評価装置）の動作を示すフローチャートである。
【図４】実施形態に係る評価プログラムの構成を示す図である。
【図５】実施形態に係る評価プログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【図６】実施例１における関数フィッティングの結果を示すグラフである。
【図７】実施例１における差スペクトルを示すグラフである。
【図８】比較例１における関数フィッティングの結果を示すグラフである。
【図９】比較例１における差スペクトルを示すグラフである。
【図１０】遅延発光のメカニズムを示す図である。
【図１１】ＤＣＭＵ曝露での対照区比を示すグラフである。
【図１２】ＤＢＭＩＢ曝露での対照区比を示すグラフである。
【図１３】ＡｎｔＡ曝露での対照区比を示すグラフである。
【図１４】ＣＣＣＰ曝露での対照区比を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１３】
まず、図１，２を参照しながら、本実施形態に係る光合成サンプルの評価システム（本明細書では単に「評価システム」ともいう）１の機能および構成を説明する。図１は評価システム１の構成を示す図である。図２は光合成サンプルの遅延発光の減衰を示すグラフである。
【００１４】
評価システム１は、光合成サンプルが発する遅延発光の経時変化を示す測定データを用いて該光合成サンプルを評価するための仕組みである。本明細書における「光合成サンプルを評価する」とは、その測定データに対する演算を実行することで客観的な結果を得ることである。光合成サンプルの評価は、その測定データに対する関数フィッティングを含む。関数フィッティングにより得られたモデル関数そのものが光合成サンプルの評価結果であり得る。あるいは、その得られたモデル関数に基づく更なる処理の結果が光合成サンプルの評価結果となり得る。
【００１５】
評価システム１は様々な目的で利用できる。例えば、評価システム１は、光合成サンプルに対する化学物質の影響の調査、光合成サンプルの生育診断、化学物質の解析または開発、光合成の研究、環境要因（例えば水、温度、空気など）の調査などの目的で利用されてもよい。
【００１６】
評価に用いられる光合成サンプルは、光合成機能を有し、遅延発光を発することができるものであれば何ら限定されない。例えば、光合成サンプルは藻類、植物性プランクトン、シアノバクテリア、光合成細菌、植物の葉もしくはその細片、カルスなどの植物性培養細胞、植物から抽出された光合成小器官またはチラコイド膜、または、人工的に合成された光合成様機能を持つ膜もしくはタンパク複合体であってもよい。
【００１７】
図１に示すように、評価システム１は制御装置１０、計測装置２０、および評価装置３０を備える。制御装置１０と評価装置３０とは有線または無線により接続され、互いにデータを送受信することができる。評価装置３０と計測装置２０とは有線または無線により接続され、互いにデータを送受信することができる。制御装置１０と計測装置２０とは評価装置３０を介して互いにデータを送受信することができる。
【００１８】
制御装置１０は、プロセッサ（例えばＣＰＵ）やメモリなどのハードウェアを備え、計測装置２０に制御信号を送信することで計測装置２０を制御する装置である。制御装置１０はさらに評価装置３０を制御してもよい。
【００１９】
計測装置２０は、光合成サンプルの遅延発光の発光量を測定する装置である。計測装置２０は、所定の時間間隔で遅延発光の発光量を測定し、発光量を示すデータをその度に評価装置３０に出力する。
【００２０】
図１は計測装置２０の断面を示す。この図に示すように、計測装置２０は筐体２１と、その筐体２１内に配置される設置部２２、光源２３、光検出器２４、フィルタ２５、集光光学系２６、およびシャッタ２７とを備える。筐体２１は、内部に光が入り込まないように、それ自体が光を遮断する遮光部材で形成されるか、光を遮断する塗料を塗布した部材で形成される。筐体２１は、その一端に導入口２８が形成された本体部２１ａと、当該導入口２８を閉塞することが可能な蓋部２１ｂとから成る。蓋部２１ｂの開閉は制御装置１０により監視および制御される。シャッタ２７が開いた状態では、筐体２１の外部からの光が光センサ２４ａに入射しないように蓋部２１ｂがロックされる。
【００２１】
設置部２２は、測定する光合成サンプルを入れた容器を置くための部分である。容器には、光合成サンプルに加えて環境要因が入れられてもよい。例えば、容器には、光合成サンプルと化学物質とを含む溶液が入れられる。設置部２２は、導入口２８から容器を設置することができる位置に設けられる。設置部２２は容器を固定するための固定爪を有してもよい。
【００２２】
光源２３は、遅延発光を発生させるために、設置部２２に設置された容器中の光合成サンプルに所定波長（例えば２８０〜８００ｎｍ）の光を照射する装置である。光源２３から発せられる光が励起光である。光源２３は、単色光源であっても、複数の光源を組み合わせたものであってもよい。光源２３からの照射は、所定時間における連続照射であってもよいし、任意のパターンでのパルス点灯であってもよい。また、同一または異なる波長特性を有する複数の光源を順番に発光させたり、複数の光源を同時に発光させたりしてもよい。光源２３からの照射は制御装置１０により制御される。
【００２３】
光検出器２４は、光源２３から光が照射されたことにより光合成サンプルから発生する遅延発光の発光量を検出する装置である。光検出器２４は、遅延発光を検知する光センサ２４ａと、光センサ２４ａが出力する信号に基づいて遅延発光の発光量を算出する算出部２４ｂとを有する。具体的には、光検出器２４は光電子増倍管やフォトンカウンタなどにより構成される。光検出器２４は、算出された発光量を示すデータを評価装置３０に出力する。光検出器２４は遅延発光の検出と発光量の算出および出力とを所定の時間間隔で（例えば０．１秒間隔で）実行する。
【００２４】
設置部２２から光検出器２４へと至る領域には、フィルタ２５、集光光学系２６、およびシャッタ２７がこの順番に設けられる。フィルタ２５は遅延発光を透過させる部材である。集光光学系２６は、微弱な遅延発光を集光、反射および透過させて光検出器２４に入力させる器具である。シャッタ２７は、必要な時のみ遅延発光が光検出器２４で検出されるように開閉自在に構成される。シャッタ２７が閉じている時には遅延発光が遮断される。シャッタ２７の開閉は制御装置１０により制御される。
【００２５】
評価装置３０は、計測装置２０から入力される測定データの入力を受け付け、その測定データに基づいて光合成サンプルを評価する装置である。評価装置３０は１以上のコンピュータにより構成される。図１は、評価装置３０の機能構成を示す。この図に示すように、評価装置３０は機能的構成要素として受付部３１、記憶部３２、決定部３３、および評価部３４を備える。
【００２６】
受付部３１は、励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける機能要素である。計測装置２０の光検出器２４は所定の時間間隔で発光量のデータを出力するので、受付部３１はそのデータを逐次受け付ける。遅延発光の経時変化を示す測定データは、評価装置３０が所定時間（例えば６０秒間）の間に受け付けた、複数のデータから成る集合である。受付部３１は測定データを記憶部３２に格納する。
【００２７】
記憶部３２は、受付部３１により受け付けられた測定データを記憶する機能要素である。記憶された測定データは決定部３３または評価部３４により参照される。
【００２８】
決定部３３は、測定データにフィッティングするモデル関数を決定する機能要素である。決定部３３はこの処理を実行するために記憶部３２から測定データを読み出すが、この測定データは受付部３１により受け付けられたものである。まず、決定部３３は測定データを、遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割する。ここで、第１の時間帯と第２の時間帯とは重なり合わない。続いて、決定部３３は第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定する。
【００２９】
図２に示すように、測定データで示される遅延発光の減衰は、発光量（信号強度）の軸と時間の軸という二つの軸で捉えた場合に、非指数型の裾の重い分布（Ｈｅａｖｙ−ｔａｉｌｅｄ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）で示される。図２のグラフの縦軸は発光量（信号強度）を示し、横軸は励起後時間である。励起後時間とは、励起光の照射を終了させた時点からの経過時間である。
【００３０】
一例として、測定データがｎ個の測定値Ｖ１〜Ｖｎの集合であり、これらの測定値が時間の経過に伴ってＶ１，Ｖ２，…，Ｖｎの順に得られたとする。この場合、第１のデータは、時間軸に沿って連続するｍ個（ただし、ｍ＜ｎ）の測定値Ｖ１〜Ｖｍから成る。測定値Ｖ１は遅延発光の最初の測定値、すなわち、遅延発光が最初に測定された時点での値である。以下では、遅延発光の最初の測定値を遅延発光の「初期値」ともいう。測定値Ｖ１〜Ｖｍが得られた時間帯は第１の時間帯であり、この第１の時間帯は、遅延発光の減衰の初期段階に対応する時間帯である。本明細書では、遅延発光の減衰の初期段階を「初期減衰」という。第１のデータは、測定データのうち、初期減衰を示すデータである。一方、第２のデータは、測定値Ｖｍよりも後に得られる測定値Ｖｍ＋１〜Ｖｎから成る。測定値Ｖｍよりも後の測定値が得られた時間帯は第２の時間帯であり、この第２の時間帯は、遅延発光の減衰の後期段階に対応する時間帯である。本明細書では遅延発光の減衰の後期段階を「後期減衰」という。第２のデータは、測定データのうち、後期減衰を示すデータである。初期減衰は時間軸上の所定の境界域よりも過去の時間帯における減衰であり、後期減衰はその境界域よりも将来の時間帯における減衰であるということができる。その境界域は点で示されてもよいし時間範囲で示されてもよい。測定データがｎ個の測定値Ｖ１〜Ｖｎの集合である上記の例では、境界域は、測定値Ｖｍが得られた時点から測定値Ｖｍ＋１が得られた時点までの間に存在する。
【００３１】
決定部３３は測定データの一部を第１のデータとして選択することで測定データを第１のデータと第２のデータとに分割する。この処理は、第１の時間帯を決める処理であると言い換えることもできるし、境界域の位置を決める処理であると言い換えることもできる。決定部３３は、遅延発光の発光量（信号強度）に基づいて第１のデータを選択してもよいし、経過時間に基づいて第１のデータを選択してもよい。第１のデータは、最初の測定値を含む連続した測定値の集合である。すなわち、決定部３３は初期減衰を示す測定値を除外することなく、第１のデータを選択する。
【００３２】
決定部３３は、遅延発光の初期値からの減衰の度合いに基づいて第１のデータを選択してもよい。具体的には、決定部３３は測定データから、発光量が初期値の１／ｅｎ（ただし、ｅはネイピア数であり、ｎ≧１）まで減衰する時間範囲を第１の時間帯として設定し、測定データのうちその第１の時間帯に対応する部分を第１のデータとして選択してもよい。例えば、決定部３３は、ｎ＝１である場合には、発光量が初期値の約３６．８％（＝１／ｅ）まで減衰する時間範囲を第１の時間帯として求める。ｎ＝２である場合には、決定部３３は発光量が初期値の約１３．５％（＝１／ｅ２）まで減衰する時間範囲を第１の時間帯として求める。
【００３３】
発光量が初期値の１／ｅａまで減衰する時間範囲を第１の時間帯として設定した場合には、対応するデータ数（測定値の個数）が少ないために（例えばデータ数＝２など）、関数フィッティングを適切に実行できない場合がある。この場合には、決定部３３は時間範囲をいったん、発光量が初期値の１／ｅｂ（ａ＜ｂ）まで減衰する時間範囲まで拡張し、その拡張時間範囲における関数フィッティングで得られた係数値を初期値とする関数フィッティングを拡張前の時間範囲において実行することで、モデル関数を決定してもよい。例えば、発光量が初期値の１／ｅまで減衰する時間範囲（初期時間範囲）におけるデータ数（測定値の個数）が所定数以下であるとする。この場合に決定部３３は、発光量が初期値の１／ｅ２まで減衰する時間範囲（拡張時間範囲）において関数フィッティングを実行する。そして、決定部３３はその関数フィッティングで得られた係数値を初期値とする関数フィッティングを初期時間範囲に対して実行することで、モデル関数を決定する。
【００３４】
あるいは、決定部３３はネイピア数（ｅ）を用いることなく減衰レベルを固定値で設定し、発光量が初期値からそのレベルまで減衰する時間範囲を第１の時間帯として求めてもよい。例えば、決定部３３は、発光量が初期値の３０％まで減衰する時間範囲を第１の時間帯として求めたり、発光量が初期値の２０％まで減衰する時間範囲を第１の時間帯として求めたりしてもよい。
【００３５】
決定部３３は、遅延発光の初期値を測定した時点からの経過時間、または遅延発光の照射を終了させた時点からの経過時間（励起後時間）に基づいて第１のデータを選択してもよい。例えば、決定部３３は測定データの全体に対応する総測定時間のうち、最初の所定の割合の時間を第１の時間帯として設定し、その時間帯に対応する部分を第１のデータとして選択してもよい。総測定時間が６０秒であり、所定の割合が１％と設定されている場合には、決定部３３はその総測定時間のうち最初の０．６秒間で得られた測定値の集合を第１のデータとして選択する。あるいは、決定部３３は、総測定時間の長さにかかわらず、所定の固定値で示される時間（例えば最初の０．５秒間）を第１の時間帯として設定し、その時間帯に対応する部分を第１のデータとして選択してもよい。
【００３６】
発光量の減衰の度合いと時間の経過とのどちらを基準にする場合でも、決定部３３は第１の時間帯を個々の測定データ毎に設定してもよい。あるいは、決定部３３はある一つの測定データを基準データとして定め、その基準データに対して設定した第１の時間帯の長さを、他の測定データにもそのまま適用してもよい。例えば基準データは、評価対象の環境要因（例えば化学物質）に曝露されていない光合成サンプルからの遅延発光を測定したデータであってもよい。もちろん、他の種類の測定データを基準データとして採用してもよい。
【００３７】
このように、第１の時間帯を決める処理、あるいは第１のデータを選択する処理として様々な手法が考えられる。いずれにしても、第２のデータは、測定データのうち、第１のデータ以外のデータであるから、決定部３３は第１の時間帯または第１のデータを決定することで、測定データを、初期減衰を示す第１のデータと後期減衰を示す第２のデータとに分割することができる。
【００３８】
決定部３３は、測定データを第１のデータと第２のデータとに分割する前に、測定データに対して、移動平均法などを用いた平滑化処理を施してもよい。遅延発光の検出を示す信号には揺らぎが生じ得るが、この平滑化処理によりその揺らぎが低減するので、初期減衰の範囲をより正確に求めることが可能になる。
【００３９】
測定データを第１のデータと第２のデータとに分割すると、決定部３３は、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定する。「第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティング」とは、モデル関数を第２のデータ（後期減衰）にフィッティングさせることよりも、該モデル関数を第１のデータ（初期減衰）にフィッティングさせることを優先させる関数フィッティングである。関数フィッティングは、モデル関数を測定データ（実データ）に当てはめるためにモデル関数の係数値を調整する処理である。この定義を考慮すると、「第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティング」とは、モデル関数と測定データとの差をモデル関数の調整にどのくらい寄与させるかを示す寄与度について、第１のデータにおける該寄与度を第２のデータにおける該寄与度よりも大きくすることを意味する。このように２種類のデータの寄与度を設定することで、第１のデータに良好にフィッティングするモデル関数を得ることが可能になる。
【００４０】
本実施形態において用いられるモデル関数は、裾の重い分布を示すモデル関数である。すなわち、決定部３３は裾の重い分布を示すモデル関数を測定データにフィッティングさせる。以下では、「裾の重い分布を示すモデル関数」を単に「モデル関数」ともいう。例えば図２に示すような、遅延発光の発光量の対数と時間との関係は、裾の重い分布で表される。裾の重い分布を示すモデル関数の具体的な種類は限定されず、例えば、Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ−Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ関数（以下では「ＳｔｒＥｘｐ関数」という）やローレンツ関数（コーシー分布）などが挙げられる。
【００４１】
本実施形態では一例としてＳｔｒＥｘｐ関数を用いる。ＳｔｒＥｘｐ関数は下記式（１）で表される。
【数１】
0006599173.tif 000002
ここで、変数Ｘは励起後時間であり、変数ＹはＸにおける遅延発光の発光量である。変数Ｉは測定された遅延発光の初期値であり、変数τは減衰速度（遅延発光の発光量が初期値の１／ｅまで減衰するまでの時間）である。変数ｈは裾の重さ（ｔａｉｌ  ｈｅａｖｉｎｅｓｓ）であり、ｈ＞０である。ｈ＝０のときは、式（１）は単一指数減衰を表す。減衰が単一指数減衰よりも遅くなる場合に「裾が重い」と表現する。一般の蛍光信号は単一指数減衰であり、ｈ＞０は、遅延発光の特徴を表す指標の一つと考えられる。なお、（１＋ｈ）をｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ（異質度または不等質度という意）ということもある。また、１／（１＋ｈ）をβと表す場合もある。
【００４２】
モデル関数と測定データとの誤差を計算する手法は限定されない。誤差の例として、平均二乗誤差平方根（ＲＭＳＥ）、平均絶対誤差（ＭＡＥ）、対数変換値の平均二乗誤差平方根、χ基準、χ二乗基準、相対誤差、相対誤差の平均二乗平方根、絶対基準、および相対二乗基準が挙げられる。
【００４３】
関数フィッティングでは、同じ時点での測定データと、モデル関数から得られるモデルデータとの間で誤差の成分を取得する。そして、それぞれの時点で得られた複数の誤差の成分の総和を算出するか、またはその総和をデータ数で除して平均値を得ることで、誤差を評価する。関数フィッティングにおける第１のデータおよび第２のデータの寄与度は、それぞれの誤差の成分をその総和の計算にどれだけ寄与させるか（反映させるか）を示す指数であるということもできる。
【００４４】
第２のデータよりも第１のデータに重みを付けるための、第１のデータおよび第２のデータの寄与度の設定方法は限定されない。
【００４５】
一例として、決定部３３は第１のデータについては計算で得られる誤差の成分をそのまま用いる一方で、第２のデータについては誤差の成分を用いなくてもよい。寄与度を０から１の範囲で示すとすれば、この場合、第１のデータ（初期減衰）の寄与度は１であり、第２のデータ（後期減衰）の寄与度は０である。例えば、決定部３３は第２のデータについては誤差の成分に０を乗ずることで、第２のデータに関する誤差の成分を用いなくてもよい（第２のデータの寄与度を０にする）。あるいは、決定部３３は第２のデータを参照しないことで、第２のデータに関する誤差の成分を用いなくてもよい。
【００４６】
あるいは、決定部３３は第１のデータについては計算で得られる誤差の成分をそのまま用いる一方で、第２のデータについては誤差の成分に十分に小さい値を乗ずることで、第２のデータよりも第１のデータに重みを付けてもよい。「十分に小さい値」の設定方法は限定されない。例えば、その「十分に小さい値」は、第１のデータ（初期減衰）の誤差の成分の総和よりも、第２のデータ（後期減衰）の誤差の成分の総和が十分に小さくなるような値であってもよい。例えば、ｎ個の測定値から成る測定データＶ１，Ｖ２，…，Ｖｎが存在するとし、第１のデータ（初期減衰）がＶ１〜Ｖｍであり（ただし、ｍ＜ｎ）、第２のデータ（後期減衰）がＶｍ＋１〜Ｖｎであるとする。この場合に決定部３３は、第２のデータＶｍ＋１〜Ｖｎの総和Ｓを算出し、その総和の逆数（１／Ｓ）を第２のデータのそれぞれの誤差の成分に乗じてもよい。この場合には、「十分に小さい値」は（１／Ｓ）である。あるいは決定部３３は、Ｖｍ＋１〜Ｖｎの総和Ｓを、第２のデータを構成する測定値の個数（ｎ−ｍ）で除した値Ａを算出し、その値の逆数（１／Ａ）を第２のデータのそれぞれの誤差の成分に乗じてもよい。この場合には、「十分に小さい値」は逆数（１／Ａ）（あるいは、１／｛Ｓ／（ｎ−ｍ）｝）である。あるいは、第２のデータの寄与度は第１のデータの寄与度の１／１０以下であってもよいし、１／１００以下であってもよいし、１／１０００以下であってもよいし、これらよりさらに小さくてもよい。
【００４７】
なお、寄与度を０から１の範囲で示すとして、決定部３３は第１のデータの誤差の成分に１より小さい値を乗じてもよい。ただし、決定部３３は、第１のデータの寄与度は第２のデータの寄与度よりも大きく設定される。
【００４８】
決定部３３を実現するために、後述する評価プログラムＰ１の決定モジュールＰ１３は、モデル関数に関するアルゴリズム、誤差計算のアルゴリズム、寄与度の定義または決定に関するアルゴリズムなどを含む。決定部３３は、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定する。モデル関数を決定するとは、第１のデータに最も良好にフィッティングすると推定されるモデル関数の係数値を決定することである。本実施形態では、決定部３３は、測定データを複数のモデル関数の和にフィッティングさせるのではなく、一つのモデル関数（例えば上記式（１）で示される関数）のみを用いて関数フィッティングを実行する。すなわち、決定部３３は単一の、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する。一つのモデル関数のみを用いることで、考慮すべき係数が少なくなるので、人の経験に頼ることなく光合成サンプルを自動的に（簡単に）評価することが可能になる。
【００４９】
決定部３３は決定したモデル関数に関する情報（例えば、モデル関数を示す式と、決定した係数値）を評価部３４に出力する。したがって、決定部３３は出力部としての機能も有する。決定されたモデル関数は光合成サンプルを評価するために用いられる。
【００５０】
評価部３４は、決定されたモデル関数を用いて光合成サンプルを評価する機能要素である。光合成サンプルを評価するために、評価部３４は必要に応じて、記憶部３２内に記憶されている測定データ（すなわち、受付部３１により受け付けられた測定データ）を参照する。
【００５１】
光合成サンプルの評価方法は何ら限定されない。例えば、評価部３４は決定されたモデル関数そのもの（例えば、モデル関数の係数値）を評価結果としてもよい。上記式（１）で示される減衰速度τおよび裾の重さｈの少なくとも一方が評価結果として用いられてもよい。第１のデータにフィッティングさせた、裾の重い分布を示すモデル関数そのものにより初期減衰を評価し得るから、モデル関数を求めたことだけで光合成サンプルを評価したということができる。
【００５２】
あるいは、評価部３４は、モデル関数で示されるモデルデータと測定データ（実データ）との差である差スペクトルを求めてもよい。差スペクトルの算出は光合成サンプルの評価の一例である。評価部３４は、その差スペクトルのピーク高さ、ピーク位置、および積分値（モデル差合計）のうちの少なくとも一つを用いて光合成サンプルを評価してもよい。ピーク高さとは差スペクトルの最大値であり、ピーク位置とはそのピーク高さが現れる時点であり、モデル差合計とはモデルデータと測定データとの差の積分値である。あるいは、評価部３４はその差スペクトルに対して更なる任意の関数フィッティングを用いることで光合成サンプルを評価してもよい。差スペクトルを解析することで、裾の重い分布を示すモデル関数だけでは説明ができない遅延発光の現象を捉えることが可能になる。
【００５３】
第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングによりモデル関数を求めることで、ピーク状の（山の形の）差スペクトルを得ることが容易になる。ピーク状の差スペクトルは遅延発光の減衰の特徴をはっきりと映し出すので、光合成サンプルの評価が容易になる。本実施形態における関数フィッティングは、光合成サンプルの正確な評価につながる特徴的な差スペクトルの導出にも貢献する。
【００５４】
評価部３４は、決定されたモデル関数、および差スペクトルのうちの少なくとも一方を用いて環境要因の光合成サンプルへの影響を評価してもよい。本明細書における「環境要因」とは、光合成機能に何らかの影響を及ぼし得る要素であり、例えば化学物質である。この評価は数値で示されてもよいし、有害か無害かの判定結果であってもよい。あるいははその評価は、環境要因に曝露されていない光合成サンプルを評価した結果である基準データとの比較結果であってもよい。
【００５５】
評価部３４は評価結果を出力するが、その出力方法は限定されない。例えば、評価部３４は評価結果をモニタまたはプリンタに出力してもよいし、通信回線を通じて他の装置に出力してもよいし、データベースなどの記憶装置に格納してもよい。
【００５６】
次に、図３を参照しながら、評価システム１（評価装置３０）の動作を説明するとともに、本実施形態に係る光合成サンプルの評価方法について説明する。図３は、評価システム１（評価装置３０）の動作を示すフローチャートである。
【００５７】
まず、受付部３１が、励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける（ステップＳ１１、受付ステップ）。本実施形態では、受付部３１はその測定データを計測装置２０の光検出器２４から受け付ける。
【００５８】
続いて、決定部３３がその測定データを、初期減衰を示す第１データと後期減衰を示す第２データとに分割する（ステップＳ１２、決定ステップ）。上述したように、決定部３３は、遅延発光の初期値からの減衰の度合いに基づいて第１のデータを選択してもよいし、励起後時間などの経過時間に基づいて第１のデータを選択してもよい。その後、決定部３３は第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングする、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する（ステップＳ１３、決定ステップ）。上述したように、この処理において、そのモデル関数の種類および関数フィッティングにおいて用いる誤差の種類は限定されない。また、第１のデータの寄与度および第２のデータの寄与度の決定方法についても様々な手法が考えられる。
【００５９】
続いて、評価部３４が、決定された、裾の重い分布を示すモデル関数を用いて光合成サンプルを評価し（ステップＳ１４）、その評価結果を出力する（ステップＳ１５）。上述したように、光合成サンプルの評価方法についても評価結果の出力方法についても様々な手法が考えられる。
【００６０】
評価システム１（評価装置３０）は、個々の測定データに対してステップＳ１１〜Ｓ１５の処理を実行することで、様々な光合成サンプルまたは様々な環境下での光合成サンプルを評価し、その評価結果を出力することができる。
【００６１】
次に、図４，５を参照しながら、コンピュータを評価装置３０として機能させる、光合成サンプルの評価プログラムＰ１について説明する。図４は評価プログラムＰ１の構成を示す図である。図５は評価プログラムＰ１が実行されるコンピュータ１００のハードウェア構成を示す図である。
【００６２】
図４に示すように、評価プログラムＰ１は、メインモジュールＰ１０、受付モジュールＰ１１、記憶モジュールＰ１２、決定モジュールＰ１３、および評価モジュールＰ１４を備える。
【００６３】
メインモジュールＰ１０は光合成サンプルを評価する機能を統合的に制御する部分である。受付モジュールＰ１１、記憶モジュールＰ１２、決定モジュールＰ１３、および評価モジュールＰ１４により実現される機能はそれぞれ、受付部３１、記憶部３２、決定部３３、および評価部３４の機能と同様である。
【００６４】
評価プログラムＰ１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等の有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、評価プログラムＰ１は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
【００６５】
図５に示すように、コンピュータ１００は、オペレーティング・システムやアプリケーション・プログラムなどを実行するプロセッサ１０１と、ＲＯＭおよびＲＡＭで構成される主記憶部１０２と、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される補助記憶部１０３と、ネットワークカードあるいは無線通信モジュールで構成される通信制御部１０４と、キーボードやマウスなどの入力装置１０５と、ディスプレイなどの出力装置１０６とを備える。
【００６６】
評価装置３０の各機能要素は、プロセッサ１０１又は主記憶部１０２の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、プロセッサ１０１の制御の下で通信制御部１０４や入力装置１０５、出力装置１０６などを動作させ、主記憶部１０２又は補助記憶部１０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータやデータベースは主記憶部１０２又は補助記憶部１０３内に格納される。
【実施例】
【００６７】
以下、実施例に基づいて本発明を具体的に説明するが、本発明はそれらに何ら限定されるものではない。
【００６８】
（実施例１）
光合成サンプルとして緑藻（Pseudokirchneriella subcapitata）を用いた。波長が７００ｎｍの励起光をその光合成サンプルに１秒間照射し、照射終了後に発生する遅延発光の発光量を励起後０〜６０秒の間に０．１秒間隔で測定した。そして、この測定で得られる６００個のデータを測定データとして用いた。
【００６９】
この測定データで示される遅延発光の減衰曲線にＳｔｒＥｘｐ関数をフィッティングさせた。まず、測定データの最大値を１０００として、測定データを０から１０００までの整数として規格化した。ＳｔｒＥｘｐ関数の係数Ｉ，τ，ｈの初期値をＩ＝１０００，τ＝０．５，ｈ＝１．２と設定し、１／ｅ初期減衰の区間に対して関数フィッティングを実行した。この実施例では、１／ｅ初期減衰に該当する測定データは、励起後０．０〜０．７秒の間に得られた８個の測定値から成るものであった。関数フィッティングでは、誤差に平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）を用い、解決方法にはＧＲＧ非線形計画法を用いた。ＧＲＧ非線形計画法の初期設定には、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｅｌ（登録商標）  ２０１０のソルバー機能の初期値を用いた。ＳｔｒＥｘｐ関数の係数値が収束しない場合には、１／ｅ２初期減衰の区間に対して関数フィッティングを実行することで、収束した係数値Ｉ，τ，ｈを取得し、得られた係数値を初期値とする関数フィッティングを１／ｅ初期減衰に対して実行した。
【００７０】
最大値を１０００として規格化したデータを実データのレベルに戻すために、下記式を用いて係数値Ｉを補正値Ｉ０に変換し、係数値Ｉ０，τ，ｈを実データに対するフィッティング結果として得た。
Ｉ０＝（減衰曲線の最大値）×Ｉ／１０００
【００７１】
以上の処理により、Ｉ０＝１５８６４，τ＝０．７５５，ｈ＝０．９５という結果が得られた。図６は、この関数フィッティングの結果を示すグラフである。グラフの縦軸は発光量（ＲＬＵ）であり、横軸は励起後時間（秒）である。６００個の測定値は励起後０．１〜６０秒の間に得られたが、グラフではそれらの測定値を０〜５９．９秒の範囲でプロットした。グラフ中の丸印は測定データを示し、このうち、ハッチングされた丸で示されるデータが１／ｅ減衰区間に相当する。グラフ中の曲線は、関数フィッティングで得られたＳｔｒＥｘｐ関数を示す。
【００７２】
図６における実データとモデルデータ（ＳｔｒＥｘｐ関数）との差の推移を示す差スペクトルを得た。図７はその差スペクトルを示すグラフである。グラフの縦軸は発光量（ＲＬＵ）であり、横軸は励起後時間（秒）である。このグラフでも６００個の差を０〜５９．９秒の範囲でプロットした。グラフから明らかなように、この実施例ではピーク状（山の形）を呈する差スペクトルが得られた。ピーク高さは９４０（ＲＬＵ）であり、ピーク位置は４．３秒であり、モデル差合計は１４４７５５であった。
【００７３】
関数フィッティングで得られる係数値Ｉ（Ｉ０），τ，ｈや、差スペクトルに関する値などを用いて、遅延発光の減衰の特徴を評価することができる。
【００７４】
（比較例１）
比較例１では、実施例１で得られた測定データの全域（すなわち、６００個の測定値のすべて）を対象とする関数フィッティングを実行した。測定データの全域を対象とする関数フィッティングとは、すべての測定値について寄与度（モデル関数と測定データとの差をモデル関数の調整にどのくらい寄与させるかを示す指数）を同じにした従来の関数フィッティングである。この結果を図８に示す。また、その関数フィッティングの結果から得られた差スペクトルを図９に示す。実施例１と異なる点は、関数フィッティングの対象となる区間のみである。ＳｔｒＥｘｐ関数の係数値に関しては、Ｉ０＝１６０３５，τ＝０．８１７，ｈ＝１．３９という結果が得られた。また、差スペクトルのピーク高さは５０９（ＲＬＵ）であり、ピーク位置は０．１秒であり、モデル差合計は−２５６であった。
【００７５】
モデル差合計が−２５６となったように、測定データの全域を関数フィッティングの対象とすると、差スペクトルがピーク状にならない。そのため、測定データの全域を対象とする関数フィッティングは、ピークの高さおよび位置とモデル差合計とを算出するのに適さない（すなわち、差スペクトルに基づく評価ができない）。これに対して、測定データの初期減衰のみを関数フィッティングの対象とすれば、ピーク状の（山の形の）差スペクトルが得られるので、その差スペクトルに基づく評価が可能になる。
【００７６】
（実施例２）
実施例１で示した手法を用いて、化学物質が緑藻の光合成反応に及ぼす影響を評価した。化学物質として、3-(3,4-dichlorophenyl)-1,1-dimethyl-urea（ＤＣＭＵ）、2,5-dibromo-6-isopropyl-3-methyl-1,4-benzoquinone（ＤＢＭＩＢ）、AntimycinA（ＡｎｔＡ）、およびCarbonylcyanide m-chlorophenyl hydrazone（ＣＣＣＰ）を用意した。ＤＣＭＵは光化学系ＩＩの電子伝達阻害を引き起こし、ＤＢＭＩＢはシトクロム複合体における電子伝達阻害を引き起こす。ＡｎｔＡは光化学系Ｉからプラストキノンプールへの循環型電子伝達経路の阻害剤であり、ＣＣＣＰは光合成電子伝達反応と二酸化炭素固定反応との共役の阻害剤（脱共役剤）である。
【００７７】
４種類の化学物質のそれぞれにおいて、曝露なし（曝露濃度が０μｇ／Ｌ）の場合と５段階の曝露濃度の場合という６種類の実験を行った。個々の実験では、それぞれの下で光合成サンプル（緑藻）を１時間培養した後に、波長が７００ｎｍの励起光をその光合成サンプルに１秒間照射し、照射終了後に発生する遅延発光の発光量を励起後０〜６０秒の間に０．１秒間隔で測定した。この測定で得られる６００個のデータを測定データとして用い、実施例１と同じ手法で、ＳｔｒＥｘｐ関数を用いた関数フィッティングを実行し、差スペクトルを得た。
【００７８】
表１〜４はそれぞれ、ＤＣＭＵ、ＤＢＭＩＢ、ＡｎｔＡ、およびＣＣＣＰに関する評価結果を示す。各表は以下の値を示す。各表の最上段は曝露濃度（μｇ／Ｌ）である。
・ＳｔｒＥｘｐモデル（ＳｔｒＥｘｐ関数）の係数値Ｉ０，τ，ｈ
・差スペクトルのピーク高さ、ピーク位置、およびモデル差合計
・フィッティング関連値としての、ＲＭＳＥと、初期減衰に該当するデータ数（関数フィッティングに用いたデータ数）
・従来法の一例である、励起後１．０〜５９．９秒までの間の発光量の積算値ＤＦＩ1.0-59.9s
【表１】
0006599173.tif 000003
【表２】
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【表３】
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【表４】
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【００７９】
表１〜４からわかるように、実施例１で示した関数フィッティングにより、評価対象のすべての薬品およびすべての曝露濃度についてＳｔｒＥｘｐ関数および差スペクトルの結果を得ることができた。
【００８０】
また、関数フィッティングにより得られるＳｔｒＥｘｐ関数の係数値（Ｉ０，τ，ｈ）と、差スペクトルのピーク高さ、ピーク位置、およびモデル差合計とのそれぞれが、曝露濃度に応じた変化を示すことがわかった。したがって、ＳｔｒＥｘｐ関数の係数値と差スペクトルに関する値とを検証することで、環境要因（例えば化学物質）が光合成サンプルに与える影響を特定または推定することができる。
【００８１】
一例として、表１および図１０を参照しながら、光合成阻害の仕組みが良く知られた化学物質であるＤＣＭＵが緑藻に与えた影響を検討する。図１０は、想像される遅延発光のメカニズムを示す図である。図中の略字の意味は以下の通りである。
・ＰＳＩＩ：光化学系ＩＩ
・Ｐ６８０：光化学系ＩＩ反応中心
・ＱＢ：ＱＢキノン結合部位
・ＰＱＰ：プラストキノンプール
・ｐＱｏｘ：プラストキノン（酸化型）、
・ｐＱｒｅｄ：プラストキノン（還元型；プラストセミキノンまたはプラスとキノール）
・ＣＢ６Ｆ：シトクロム複合体
・Ｐｃ：プラストシアニン
・ＰＳＩ：光化学系Ｉ
・Ｐ７００：光化学系Ｉ反応中心
・Ｆｄ：フェレドキシン
・ＣＥＴ：循環型電子伝達経路
・ＤＬ：遅延発光
・実線矢印：電子伝達反応
・破線矢印：想像される電子伝達の逆反応
【００８２】
下記参考文献には、結晶中に一つの再結合中心および一つのトラップ状態を想定した発光減衰のシミュレーション・データのＳｔｒＥｘｐモデルによる評価が記載されている。その評価結果によると、結晶の発光減衰は、電子の再トラップが再結合よりも十分大きい場合にＳｔｒＥｘｐ型の減衰を示し、その結果、上記式（１）におけるβ＝１／（１＋ｈ）が大きくなる（すなわち、ｈが小さくなる）とのことである。
【００８３】
参考文献：Reuven Chen, "Apparent stretched-exponential luminescence decayin crystalline solids," Journal of Luminescence, 102-103 (2003) 510-518, 
【００８４】
本発明者は、上記参考文献に示されたような単純結晶における発光減衰の挙動を、それよりもはるかに複雑な光合成電子伝達反応の評価に当てはめる方法を発明した。再結合中心が、遅延発光の発生源であるＰ６８０に対応し、電子のトラップ状態が、Ｐ６８０から電子を受け取る分子（キノンなど）に対応すると考えることとする。ここで、再結合が再トラップよりも大きくなる場合というのは、光合成電子伝達反応が阻害される状態であり、例えば、光合成サンプルがＤＣＭＵなどの光合成阻害剤に曝露された状態である。
【００８５】
ＤＣＭＵは光化学系ＩＩ内のＱＢキノン結合部位で電子伝達を阻害する。ＱＢキノンは光合成阻害により分解されやすいＤ１タンパクに結合する。ＱＢ部位（ＱＢ）と光化学系ＩＩ反応中心（Ｐ６８０）との間には、一次電子受容体のフェオフィチンと二次電子受容体のＱＡキノンとが存在する（図示せず）。ＤＣＭＵはＱＢキノンに代わってＱＢ部位に結合することにより電子伝達を阻害することが知られている。
【００８６】
つまり、ＤＣＭＵ曝露により、電子伝達が光化学系反応中心（Ｐ６８０）とＱＢキノン結合部位との間に限定されやすくなる一方で、ＱＢ以降の電子伝達が低下する。また、ＤＣＭＵの曝露によりＰ６８０からの電子受容体分子に電子が蓄積する（これは還元状態を意味する）。この時に、Ｐ６８０における再結合が増加し、電子伝達が低下した状態となる。すなわち、上記参考文献における、再結合が再トラップよりも大きくなった状態と考えることができる。その参考文献では、このような時に結晶の発光減衰が単純指数減衰となり、β＝１（すなわち、ｈ＝０）の状態に近づくとしている。
【００８７】
表１からわかるように、ＤＣＭＵ曝露は、ＳｔｒＥｘｐモデルの係数値Ｉ０が大きくなり係数値τおよびｈが小さくなることと、差スペクトルのピーク高さが大きくなり、ピークが早く現れ、モデル差合計が小さくなることとして認識することができる。
【００８８】
係数値ｈは、対照区（曝露濃度が０μｇ／Ｌの場合）ではｈ＝０．９５３であったが、ＤＣＭＵ曝露により大きく低下し、最大曝露濃度（９３．２μｇ／Ｌ）では０．１１７まで低下した。この結果は上記参考文献に示された結晶の発光減衰の分析結果と一致する。
【００８９】
本実施例では上記参考文献に記載されていない情報も得られた。例えば、発光減衰の寿命（発光が初期値の１／ｅまで低下するまでの時間）を示す係数値τが係数値ｈと同様にＤＣＭＵ曝露により低下することは、参考文献から得られない情報である。係数値Ｉ０はＤＣＭＵ曝露により増加したが、これは、Ｐ６８０から最初の電子受容体分子ＱＡキノンが還元状態になったためＰ６８０での電荷再結合が増加したと考えられる。このように、本発明によるＳｔｒＥｘｐ関数の係数値は光合成電子伝達の状態を推定するために役立つと考えることができる。すなわち、係数Ｉ０がＰ６８０での電荷再結合の大きさの指標になり、係数τが発光寿命の指標になり、ｈが電子伝達反応における電子トラップの大きさの指標となると考えられる。ここで、電子トラップとは電子の一時的な保持状態を指し、主にＱＡキノンに相当すると考えられる。
【００９０】
上記参考文献には記載されていない差スペクトルの評価結果も、光合成の状態を推定するために役立つ。表１に示すように差スペクトルは概ねピーク型を呈するので、ピーク高さ、ピーク位置、およびモデル差合計により遅延発光を評価することができる。ＤＣＭＵ曝露データでは、曝露濃度に応じてピーク高さが大きくなり、ピーク位置が早く現れ、モデル差合計が小さくなってゆく。このような差スペクトルの変化を、光合成電子伝達反応の状態と関連付けて評価することができる。上記の様に、ＳｔｒＥｘｐ関数は、主にＰ６８０からＱＡキノンまでの電子伝達反応の状態を反映すると考えられる。また、差スペクトルは、Ｐ６８０からＱＡキノンまでの電子伝達反応では説明できない発光成分を反映すると考えることができる。本発明者は種々の検討から、それがＱＢキノン結合部位以降の電子伝達反応であると考えた。
【００９１】
ＱＢ部位に結合するＱＢキノンは、一電子還元されてプラストセミキノンとなり、二電子還元されてプラスキノールとなり、チラコイド膜内に遊離する。光化学系反応中心一つあたり１０分子程度のプラストキノンがチラコイド膜内に存在し（これをプラストキノンプール（ＰＱＰ）と呼ぶ）、そのどれかが遊離したプラストキノールと交換してＱＢ部位に結合する。
【００９２】
ここで、二電子励起されたプラストキノールと交換するプラストキノンは、ＰＱＰに遊離したプラストキノールがシトクロム複合体で再酸化されたものなので、ＱＢ部位の状態はＰＱＰの状態の影響を受ける。ＰＱＰの状態には、シトクロム複合体による再酸化反応、光化学系Ｉの電子伝達反応、および光化学系ＩからＰＱＰに至る循環型電子伝達反応が関わると考えることができる。なお、循環型電子伝達反応には少なくともＮＤＨ経路とＰＧＲ５経路という二系統が存在することが知られている。また、この循環型電子伝達経路以外にも、シトクロム複合体からプラストキノンプールに電子を戻すＱサイクルの存在が仮定され、種々の研究により支持されている。
【００９３】
ＤＣＭＵ曝露により差スペクトルのピーク高さが大きくなり、ピーク位置が早く現れ、モデル差合計が小さくなることについて考察する。差スペクトルの高さが大きくなることから、ＤＣＭＵ曝露によりＱＢ部位以降のどこかで電子がトラップされた可能性があると考えられる。ピーク位置は曝露濃度が増加しても１秒付近からほとんど変化しないことから、再結合部位（Ｐ６８０）とトラップ部位との物理的および化学的な関係は変化しないと考えられる。モデル差合計は曝露濃度が低いときにはあまり変化せず、曝露濃度が高くなると低下する傾向が見られる。モデル差合計は、ピーク位置が示す電子のトラップ部位に捕捉されている電子の量を反映していると考えることができる。ピーク高さおよびピーク位置の変化は、ＳｔｒＥｘｐ関数の係数値Ｉ０、τ、ｈと同様に、最も低い曝露濃度（５．８μｇ／Ｌ）から大きく変化したため、ＤＣＭＵ曝露による影響を直接的に反映していると考えることができる。一方で、モデル差合計はそれらとは異なる変化を反映している可能性がある。例えばその一つとして、不活性化された光化学系ＩＩによる熱放散の経路が考えられる。
【００９４】
次に、表１〜４に示すＳｔｒＥｘｐ関数の係数値、差スペクトルに関する値、およびＤＦＩ1.0-59.9sのそれぞれについて、対照区に対する曝露区の比率（％）を求め、４種類の化学物質の結果を比較した。以下ではその比率を「対照区比」という。対照区とは曝露濃度が０μｇ／Ｌの場合のことであり、曝露区はそれ以外の場合のことである。表５〜８はそれぞれ、ＤＣＭＵ、ＤＢＭＩＢ、ＡｎｔＡ、およびＣＣＣＰに関する比率（％）を示す。各表の最上段は曝露濃度（μｇ／Ｌ）である。
【００９５】
また、表５〜８に示される係数値τ、モデル差合計、および従来法（ＤＦＩ1.0-59.9s）をグラフ化したものを図１１〜１４に示す。各グラフの縦軸は対照区比（％）であり、横軸は曝露濃度（μｇ／Ｌ）である。
【表５】
0006599173.tif 000007
【表６】
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【表７】
0006599173.tif 000009
【表８】
0006599173.tif 000010
【００９６】
図１１に示すように、ＤＦＩ1.0-59.9sはＤＣＭＵの曝露濃度に応じて低下するが、係数値τはＤＦＩ1.0-59.9sよりも急激に低下する。したがって、係数値τはＤＣＭＵの曝露に対してＤＦＩ1.0-59.9sよりも高感受性であることがわかる。一方、モデル差合計は、最も低い曝露濃度（５．８μｇ／Ｌ）で一旦増加したのち、１１．７μｇ／Ｌの曝露濃度で低下してゆくが、その低下はＤＦＩ1.0-59.9sよりも緩やかである。したがって、モデル差合計はＤＦＩ1.0-59.9sよりも低感受性であることがわかる。これらの結果は、従来法（ＤＦＩ1.0-59.9s）が、係数値τを含むＳｔｒＥｘｐモデルで説明される変化と、モデル差合計を含む差スペクトルで説明される変化とが混合した結果を示し、そのために感受性が低下したことを示唆している。したがって、従来法よりも本発明の方がＤＣＭＵの影響を高感度で検出できるといえる。
【００９７】
図１２に示すように、ＤＦＩ1.0-59.9sはＤＢＭＩＢの曝露濃度に応じて低下するが、係数値τはＤＦＩ1.0-59.9sよりも急激に低下する。したがって、係数値τはＤＢＭＩＢの曝露に対してＤＦＩ1.0-59.9sよりも高感受性であることがわかる。一方、モデル差合計は、最も高い曝露濃度（２５７６μｇ／Ｌ）以外では対照区よりも高く、ＤＢＭＩＢの曝露濃度に対する感受性が低い。これらの結果は、従来法（ＤＦＩ1.0-59.9s）が、係数値τを含むＳｔｒＥｘｐモデルで説明される変化と、モデル差合計を含む差スペクトルで説明される変化とが混合した結果を示し、そのために感受性が低下したことを示唆している。したがって、従来法よりも本発明の方がＤＢＭＩＢの影響を高感度で検出できるといえる。
【００９８】
図１３に示すように、ＤＦＩ1.0-59.9sはＡｎｔＡの曝露濃度が増加してもほとんど低下しない。これに対して、係数値τはＤＦＩ1.0-59.9sよりも大きく低下し、ＡｎｔＡの曝露に対してＤＦＩ1.0-59.9sよりも高感受性であることがわかる。一方、モデル差合計は曝露濃度が１３．７〜５５μｇ／Ｌの間ではほとんど変化せず、曝露濃度が１１０μｇ／Ｌおよび２２０μｇ／Ｌでは対照区よりもやや増加し、曝露濃度に応じた変化が認められない。これらの結果は、従来法（ＤＦＩ1.0-59.9s）が、係数値τを含むＳｔｒＥｘｐモデルで説明される変化と、モデル差合計を含む差スペクトルで説明される変化とが混合した結果を示し、そのために感受性が低下したことを示唆している。したがって、従来法よりも本発明の方がＡｎｔＡの影響を高感度で検出できるといえる。
【００９９】
図１４に示すように、ＤＦＩ1.0-59.9sはＣＣＣＰの曝露濃度に応じて低下する。モデル差合計もＤＦＩ1.0-59.9sとほぼ同様に曝露濃度に応じて低下するが、全体的にはモデル差合計の方が曝露濃度に応じた低下がやや大きく、ＤＦＩ1.0-59.9sよりもやや高感受性であることがわかる。一方、係数値τは低い曝露濃度（５１．２〜２０４．６μｇ／Ｌ）では曝露濃度に応じた変化がほとんど認められず、高い曝露濃度（４０９．２〜８１８．５μｇ／Ｌ）では曝露濃度に応じて低下した。しかし、その低下の度合いはＤＦＩ1.0-59.9sおよびモデル差合計よりも緩やかであり、したがって低感受性であった。これらの結果は、従来法（ＤＦＩ1.0-59.9s）が、係数値τを含むＳｔｒＥｘｐモデルで説明される変化と、モデル差合計を含む差スペクトルで説明される変化とが混合した結果を示し、そのために感受性が低下したことを示唆している。したがって、従来法よりも本発明の方がＡｎｔＡの影響を高感度で検出できるといえる。
【０１００】
以上の結果から、本発明に係る関数フィッティングと差スペクトルとを用いることで、従来法（ＤＦＩ1.0-59.9s）よりも高感度で化学物質の影響を評価できることがわかる。化学物質ごとに各係数値の変化の様子が異なったが、これは、化学物質が光合成電子伝達反応に及ぼす影響の違いを反映していると考えられる。したがって、その違いを利用して、光合成サンプルに影響を及ぼす化学物質の種類を推定できると考えられる。
【０１０１】
以上説明したように、本発明の一側面に係る光合成サンプルの評価システムは、励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付部と、光合成サンプルを評価するために用いられる、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定部とを備え、決定部が、受付部により受け付けられた測定データを、遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割し、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定する。
【０１０２】
本発明の一側面に係る光合成サンプルの評価方法は、プロセッサを備える評価システムにより実行される光合成サンプルの評価方法であって、励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付ステップと、光合成サンプルを評価するために用いられる、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定ステップとを含み、決定ステップが、受付ステップにおいて受け付けられた測定データを、遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割するステップと、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定するステップとを含む。
【０１０３】
本発明の一側面に係る光合成サンプルの評価プログラムは、励起光を光合成サンプルに照射することで該光合成サンプルから発生する遅延発光の経時変化を示す測定データを受け付ける受付ステップと、光合成サンプルを評価するために用いられる、裾の重い分布を示すモデル関数を決定する決定ステップとをコンピュータに実行させ、決定ステップが、受付ステップにおいて受け付けられた測定データを、遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割するステップと、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングを実行することで、第１のデータにフィッティングするモデル関数を決定するステップとを含む。
【０１０４】
このような側面においては、測定データが、遅延発光の減衰の初期段階（初期減衰）を示す第１のデータと、初期減衰よりも後の減衰（後期減衰）を示す第２のデータとに分割される。そして、後期減衰よりも初期減衰を重視する関数フィッティングにより、当該初期減衰を正確に表す、裾の重い分布を示すモデル関数が決定される。本発明者は、後期減衰を軽視または無視し、初期減衰にフィッティングするそのモデル関数を得ることで、光合成サンプルを正確に評価できることを見出した。また、モデル関数を複数個用いる必要がないので、調整すべき係数が、複数の関数の和を用いる場合よりも少なくなり、その結果、関数フィッティングが簡単になる。関数フィッティングを簡単化することで、人の経験に頼ることなく、様々な種類の光合成サンプルおよび環境要因に対して自動的に関数フィッティングを実行することが可能になる。以上の理由により、光合成サンプルを正確にかつより簡単に評価することができる。
【０１０５】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、決定部が、単一のモデル関数を決定してもよい。
【０１０６】
この場合には、裾の重い分布を示すモデル関数を一つ決定すれば足りるので、調整すべき係数が、複数の関数の和を用いる場合よりも少なくなり、その結果、関数フィッティングが簡単になる。
【０１０７】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、決定部が、遅延発光の発光量または経過時間に基づいて第１のデータを選択してもよい。
【０１０８】
遅延発光の減衰に関するこれら二つの要素のいずれかを考慮することで、正確な関数フィッティングに必要十分な第１のデータを選択することが可能になる。
【０１０９】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、決定部が、遅延発光の発光量が初期値の１／ｅｎまで減衰する時間範囲を第１の時間帯として設定することで第１のデータを選択し、ここでｎ≧１であってもよい。
【０１１０】
この場合には、遅延発光の減衰の度合いに応じて動的に第１の時間帯（初期減衰の時間帯）が設定されるので、光合成サンプルや計測条件にかかわらず、正確な関数フィッティングに必要十分な第１のデータを選択することが可能になる。
【０１１１】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、決定部が、遅延発光の発光量が初期値の１／ｅａまで減衰する初期時間範囲を第１の時間帯として設定した場合に、該第１の時間帯に対応する遅延発光の測定値の個数が所定数以下であれば、遅延発光の発光量が初期値の１／ｅｂまで減衰する拡張時間範囲において関数フィッティングを実行し、ここでａ＜ｂであり、拡張時間範囲における関数フィッティングで得られた係数値を初期値とする関数フィッティングを初期時間範囲に対して実行することで、モデル関数を決定してもよい。
【０１１２】
この場合には、第１のデータの個数が不足する場合に、いったん、第１の時間帯に相当する時間範囲を拡張させてデータ数を増やした上で関数フィッティングが行われ、その結果を用いて、元の長さの第１の時間帯（初期時間範囲）における関数フィッティングが行われる。この処理により、第１の時間帯でのデータ数（測定値の個数）が少ない場合でも関数フィッティングを正確に行うことができる。
【０１１３】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングが、第１のデータにおける寄与度を第２のデータにおける寄与度よりも大きくする関数フィッティングであり、ここで、寄与度が、モデル関数から得られるモデルデータと測定データとの差を該モデル関数の調整に寄与させる度合いであってもよい。
【０１１４】
モデルデータと測定データとの差をモデル関数に寄与させる度合いに関して第１のデータの方を第２のデータよりも重視することで、第１のデータにフィッティングする、裾の重い分布を示すモデル関数をより正確に決定することができる。
【０１１５】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、第２のデータよりも第１のデータの方に重みを付けた関数フィッティングが、第２のデータを用いることなく第１のデータのみを用いた関数フィッティングであってもよい。
【０１１６】
この場合には、少ないデータ数（すなわち、第１のデータのみ）で関数フィッティングが実行されるので、裾の重い分布を示すモデル関数をより高速に決定することができる。
【０１１７】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、決定部により決定されたモデル関数を用いて光合成サンプルを評価する評価部を更に備えてもよい。
【０１１８】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、モデル関数が、測定された遅延発光の初期値と、遅延発光の発光量が１／ｅまで減衰するまでの時間を示す減衰速度と、裾の重さとを用いて表されるＳｔｒｅｔｃｈｅｄ−Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ関数であり、評価部が、減衰速度および裾の重さの少なくとも一つを用いて光合成サンプルを評価してもよい。
【０１１９】
ＳｔｒＥｘｐ関数を構成する減衰速度および裾の重さは遅延発光の減衰の特徴をよく表し得る要素なので、これらの要素の少なくとも一つを用いることで光合成サンプルを正確に評価することができる。
【０１２０】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、評価部が、決定部により決定されたモデル関数で示されるモデルデータと測定データとの差スペクトルを用いて光合成サンプルを評価してもよい。
【０１２１】
この差スペクトルは遅延発光の減衰の特徴を良く表し得るので、これを用いることで光合成サンプルを正確に評価することができる。
【０１２２】
他の側面に係る光合成サンプルの評価システムでは、評価部が、差スペクトルのピーク高さ、ピーク位置、および差の積分値の少なくとも一つを用いて光合成サンプルを評価してもよい。
【０１２３】
差スペクトルのピーク高さ、ピーク位置、および差の積分値は遅延発光の減衰の特徴をよく表し得る要素なので、これらの要素の少なくとも一つを用いることで光合成サンプルを正確に評価することができる。
【０１２４】
以上、本発明をその実施形態および実施例に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記の実施形態および実施例に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【０１２５】
評価システムの構成は限定されない。例えば、一つの装置が制御装置１０および評価装置３０の機能を有してもよいし、一つの装置が制御装置１０および計測装置２０の機能を有してもよいし、一つの装置が制御装置１０、計測装置２０、および評価装置３０の機能を有してもよい。評価システムが他の装置またはコンピュータシステムから測定データを取得できるのであれば、評価システムは評価装置３０に相当する装置または機能のみ備えてもよい。この場合には、評価装置の受付部は他の装置またはコンピュータシステムから測定データを受信するか、または他の装置にアクセスして測定データを読み出すことで、該測定データを受け付ける。
【０１２６】
上記実施形態では評価装置３０が評価部３４を備えたが、評価部３４に相当する機能は、評価システム以外の他のコンピュータシステムに実装されてもよい。この場合には、図３に示すステップＳ１４，Ｓ１５の処理は該他のコンピュータシステムで実行される。いずれにしても、本発明に係る評価システムにより決定されたモデル関数は、光合成サンプルを評価するために用いられる。
【０１２７】
測定データを、遅延発光が最初に測定された時点を含む第１の時間帯における第１のデータと、該第１の時間帯よりも後ろの第２の時間帯における第２のデータとに分割することは、測定データを３以上のデータに分割した場合を含む概念である。例えば、測定データが、遅延発光が最初に測定された時点を含む時間帯Ｔ１におけるデータＤ１と、時間帯Ｔ１よりも後ろの時間帯Ｔ２におけるデータＤ２と、時間帯Ｔ２よりも後ろの時間帯Ｔ３におけるデータＤ３とに分割されたとする。この場合、第１の時間は時間帯Ｔ１であり、第１のデータはデータＤ１である。第２の時間帯は時間帯Ｔ２および時間帯Ｔ３のいずれか一方であってもよいし、時間帯Ｔ２，Ｔ３の結合であってもよい。したがって、第２のデータはデータＤ２およびデータＤ３のいずれか一方であってもよいし、データＤ２およびデータＤ３の組合せであってもよい。
【０１２８】
上記実施形態では決定部３３が単一のモデル関数を決定したが、決定部は、一つの測定データに対して、第１のデータにフィッティングする複数のモデル関数を決定してもよい。例えば、決定部は、それぞれが裾の重い分布を示す複数のモデル関数の和が第１のデータにフィッティングするように該複数のモデル関数を決定してもよい。
【符号の説明】
【０１２９】
１…評価システム、１０…制御装置、２０…計測装置、３０…評価装置、３１…受付部、３２…記憶部、３３…決定部、３４…評価部、Ｐ１…評価プログラム、Ｐ１０…メインモジュール、Ｐ１１…受付モジュール、Ｐ１２…記憶モジュール、Ｐ１３…決定モジュール、Ｐ１４…評価モジュール。
【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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