(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析対象の状態を表す状態変数と、前記解析対象の特性を表す特性変数から、前記特性変数を前記状態変数により推定するモデルを生成する特性推定モデル生成装置であって、
前記解析対象の状態変数と、前記解析対象の特性変数が入力され、解析用データとして出力する、データ出力部と、
前記解析用データのうち、前記特性変数を目的変数とし、前記状態変数を説明変数として、正則化項を有する回帰分析を行うことで、前記目的変数と前記説明変数との関係を表す回帰モデルを生成する、回帰分析部と、
前記回帰モデルと前記解析用データを用いて、事前に設定された検証回数まで交差検証を行い、前記回帰モデルのうち最適な正則化項を有するモデルを、特性推定モデルとして生成する特性推定モデル生成部と、
前記特性推定モデルにおいて選択された説明変数に対応するデータを、前記解析用データから除外したデータを、更新データとして生成し、次回の特性推定モデル生成時の解析用データとして前記データ出力部へと出力する、解析用データ更新部と、
を備え、
事前に設定された繰り返し回数まで、前記解析用データの更新と、前記更新データを用いた特性推定モデルの生成と、を繰り返すことを特徴とする特性推定モデル生成装置。
【請求項２】
前記特性推定モデル生成部において交差検証を行う毎に生成される、前記回帰モデルについて、全てのモデルにおいて選択されている説明変数を、前記解析対象の特性に関連する状態情報である特性関連状態情報として抽出する、特性関連状態情報抽出部を更に備える請求項１に記載の特性推定モデル生成装置。
【請求項３】
前記回帰分析は、LASSO回帰、Ridge回帰もしくは、Elastic-netである請求項１又は２に記載の特性推定モデル生成装置。
【請求項４】
前記解析対象は生物であり、前記状態変数は遺伝子発現情報であり、前記特性変数は形質情報である、請求項１から３の何れかに記載の特性推定モデル生成装置。
【請求項５】
前記生物は作物である、請求項４に記載の特性推定モデル生成装置。
【請求項６】
前記作物はイネ科作物である、請求項５に記載の特性推定モデル生成装置。
【請求項７】
前記イネ科作物はイネである、請求項６に記載の特性推定モデル生成装置。
【請求項８】
前記形質情報は、移植日からの日数を表す移植日後日数、開花までに要する日数を表す開花日または、観測対象の乾燥重量当たりの窒素含量を表す窒素含量である請求項５から７の何れかに記載の特性推定モデル生成装置。
【請求項９】
前記解析対象の前記特性を推定する、特性推定装置であって、
請求項１から８の何れかに記載の特性推定モデル生成装置によって生成した前記特性推定モデルに、前記解析対象の状態変数が入力されることで、前記解析対象の特性の推定結果である、特性推定情報が出力される、特性推定部を有することを特徴とする、特性推定装置。
【請求項１０】
前記解析対象の前記特性を推定する、特性推定装置であって、
請求項４から８の何れかに記載の特性推定モデル生成装置によって生成した前記特性推定モデルに、前記生物の遺伝子発現情報が入力されることで、前記解析対象の特性の推定結果である、特性推定情報が出力される、特性推定部を有し、
前記生物の前記遺伝子発現情報は、前記特性関連状態情報抽出部にて抽出された、前記特性関連状態情報に対応する遺伝子より転写されるｍＲＮＡ量から測定されることを特徴とする特性推定装置。
【請求項１１】
前記ｍＲＮＡの発現量が、定量ＲＴ−ＰＣＲ法により測定される、請求項１０に記載の特性推定装置。
【請求項１２】
前記定量ＲＴ−ＰＣＲ法は、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ法である、請求項１１に記載の特性推定装置。
【請求項１３】
前記定量ＲＴ−ＰＣＲ法が、マルチプレックスＲＴ−ＰＣＲ法である、請求項１１に記載の特性推定装置。
【請求項１４】
前記特性推定情報を用いて、前記生物の状態を診断する、状態診断部を更に備える、請求項１０から１３の何れかに記載の特性推定装置。
【請求項１５】
コンピュータが、解析対象の状態を表す状態変数と、前記解析対象の特性を表す特性変数から、前記特性変数を前記状態変数により推定するモデルを生成する特性推定モデル生成方法であって、
前記コンピュータが、前記解析対象の状態変数と、前記解析対象の特性変数を備える解析用データのうち、前記特性変数を目的変数とし、前記状態変数を説明変数とした、正則化項を有する回帰分析を行うことで、前記目的変数と前記説明変数との関係を表す回帰モデルを生成する、回帰分析ステップと、
前記コンピュータが、前記回帰モデルと前記解析用データを用いて、事前に設定された検証回数まで交差検証を行い、前記回帰モデルのうち最適な正則化項を有するモデルを、特性推定モデルとして生成する特性推定モデル生成ステップと、
前記コンピュータが、前記特性推定モデルにおいて選択された説明変数に対応するデータを、前記解析用データから除外したデータを、更新データとして生成し、次回の特性推定モデル生成時の解析用データとして更新する、解析用データ更新ステップと、
を備え、
前記コンピュータが、事前に設定された繰り返し回数まで、前記解析用データの更新と、前記更新データを用いた特性推定モデルの生成と、を繰り返すことを特徴とする特性推定モデル生成方法。
【請求項１６】
前記コンピュータが、前記特性推定モデル生成ステップにおいて交差検証を行う毎に生成される前記回帰モデルについて、全てのモデルにおいて選択されている説明変数を、前記解析対象の特性に関連する状態情報である特性関連状態情報として抽出する、特性関連状態情報抽出ステップを更に備える請求項１５に記載の特性推定モデル生成方法。
【請求項１７】
前記回帰分析は、LASSO回帰、Ridge回帰もしくは、Elastic-netである請求項１５又は１６に記載の特性推定モデル生成方法。
【請求項１８】
前記解析対象は生物であり、前記状態変数は遺伝子発現情報であり、前記特性変数は形質情報である、請求項１５から１７の何れかに記載の特性推定モデル生成方法。
【請求項１９】
前記生物は作物である、請求項１８に記載の特性推定モデル生成方法。
【請求項２０】
前記作物はイネ科作物である、請求項１９に記載の特性推定モデル生成方法。
【請求項２１】
前記イネ科作物はイネである、請求項２０に記載の特性推定モデル生成方法。
【請求項２２】
前記形質情報は、移植日からの日数を表す移植日後日数、開花までに要する日数を表す開花日または、観測対象の乾燥重量当たりの窒素含量を表す窒素含量である請求項１９から２１の何れかに記載の特性推定モデル生成方法。
【請求項２３】
前記解析対象の前記特性を推定する、特性推定方法であって、
請求項１５から２２の何れかに記載の特性推定モデル生成方法によって生成した前記特性推定モデルに、前記コンピュータが前記解析対象の状態変数を入力することで、前記コンピュータが前記解析対象の特性の推定結果である特性推定情報を出力する、特性推定ステップを有することを特徴とする、特性推定方法。
【請求項２４】
前記解析対象の前記特性を推定する、特性推定方法であって、
請求項１８から２２の何れかに記載の特性推定モデル生成方法によって生成した前記特性推定モデルに、前記コンピュータが、前記生物の遺伝子発現情報を入力することで、前記コンピュータが、前記解析対象の特性の推定結果である特性推定情報を出力する、特性推定ステップを有し、
前記生物の前記遺伝子発現情報は、前記特性関連状態情報抽出ステップにて抽出された、前記特性関連状態情報に対応する遺伝子より転写されるｍＲＮＡ量から測定される情報であることを特徴とする特性推定方法。
【請求項２５】
前記ｍＲＮＡの発現量が、定量ＲＴ−ＰＣＲ法により測定される発現量である、請求項２４に記載の特性推定方法。
【請求項２６】
前記定量ＲＴ−ＰＣＲ法は、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ法である、請求項２５に記載の特性推定方法。
【請求項２７】
前記定量ＲＴ−ＰＣＲ法が、マルチプレックスＲＴ−ＰＣＲ法である、請求項２５に記載の特性推定方法。
【請求項２８】
前記コンピュータが、前記特性推定情報を用いて、前記生物の状態を診断する、状態診断ステップを更に備える、請求項２４から２７の何れかに記載の特性推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析対象の特性変数及び状態情報に基づいて、解析対象の特性推定モデルを生成する、解析対象の特性推定モデル生成装置および方法、解析対象の特性推定装置および方法に関する。特に、イネ等作物の遺伝子発現情報から、作物の特性である形質を推定するのに好適な特性推定モデル生成装置および方法、解析対象の特性推定装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＰＣなどの処理装置の高性能化が著しい。そのため、自然界に発生する現象のように複雑な系を、大量のデータを用いた統計解析によってモデル化する技術開発が盛んである。このような統計解析手法としてよく用いられる手法がLASSO回帰などといった、正則化項を有する回帰分析である。
しかし、正則化項を有する回帰分析は、与えられたデータから最も良いモデルを生成することに終始する。そのため、結果に一意性がなく、モデル生成の際に目的変数に対する説明変数を網羅的に抽出することができないという課題があった。
【０００３】
また、上記のようなモデル化が望まれている分野の一つが農業である。
作物の生育度を定量的に測定し、生育診断や土壌診断を行って、栽培管理を行う技術が近年開発されている。具体的には、作物の生育度等を定量的に測定、もしくは予測を行い、的確な施肥時期や施肥量を決定することで科学的、計画的に作物の栽培、収穫を行うものである。
【０００４】
科学的、計画的な作物の栽培、収穫の実現に特に重要な要素は、施肥である。施肥のタイミングは、作物の収量と品質管理に大きく影響を与える。
一般的には、施肥の量を増やすことで、収量を上げることができるが、コストが増加してしまう。さらに、過剰な施肥は、収穫対象部位に多くのタンパク質、すなわち窒素を溜めることとなり、品質が低下してしまう。また、肥料の中にはリン酸が含まれる。過剰な施肥により、例えば水田中に飽和したリン酸が、河川や海などに流出することは深刻な水質汚染にもつながるといった問題も発生する。
従って、作物の生育状況に合わせて、適切な量およびタイミングでの施肥が、作物の収量と品質を上げるためには重要である。
【０００５】
従って、科学的、計画的な作物の栽培、収穫の実現のためには、施肥の適切な管理が重要である。そのためには、農作物の生育状況をより正確に、短時間に把握することが重要である。
従来は、作物の生育状況を、葉の色などの作物の外観より得られる情報から判断していた。しかし、作物の外観は温度や日照時間、水質など様々な要素の影響を受けるため、外観から定量的に作物の生育状況を判断することは難しい。
【０００６】
このような課題に対応するために、作物の葉の葉緑素量と、遅延発光量とを測定することで、水分量が足りているかどうかの指標である渇水ストレスの状況を判断する方法が特許文献１に開示されている。
【０００７】
しかし、葉緑素値は外乱の影響を受けやすいため、個体差が大きい。そのため、葉緑素量を使用することで生育状況の判定結果が不安定になるという課題があり、葉緑素量を用いることなく、生育状況を定量的に判断する手法が望まれていた。
【０００８】
葉緑素量を用いることなく定量的に生育状況を判断する従来技術として、トウモロコシの遺伝子発現情報を解析することで、施肥の有無に応答する遺伝子をかどうかを判断する推定モデルを生成する技術が非特許文献１に開示されている。
【０００９】
非特許文献１の技術を実施することで、測定対象のトウモロコシに発現した遺伝子情報が、施肥の有無に応答するかどうかを判断することはできる。しかし、推定モデルを生成するためには、施肥の有無に応答する遺伝子の絞り込みのための実験を行う必要があり、非常に煩雑であった。また、この技術によると、葉内に窒素がどの程度溜まっているかを表す、窒素含有量を推定するモデルを作成することはできる。しかし、窒素含有量以外の農業形質を網羅的に推定することができないという課題があった。
【００１０】
さらに、上記のような遺伝子解析は、専門の知識を有する技術者によって行われることが多く、生育状況の判断のために煩雑な手間および時間が必要となる。そのため、生育状況を短時間で、自動的に判断する技術が望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１３−１８３７０２号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Yang XS1, Wu J, Ziegler TE, Yang X, Zayed A, Rajani MS, Zhou D, Basra AS, Schachtman DP, Peng M, Armstrong CL, Caldo RA, Morrell JA, Lacy M, Staub JM (2011) Gene expression biomarkers provide sensitive indicators of in planta nitrogen status in maize. Plant Physiology December 2011, Vol. 157, pp. 1841-1852
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は上記事情に鑑み、解析対象の特性を推定するモデル生成において、目的変数に対する説明変数を網羅的に抽出可能なモデル生成装置および、生成されたモデルを用いて作物の生育状況を自動的に推定する装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
（構成１）
解析対象の状態を表す状態変数と、前記解析対象の特性を表す特性変数から、前記特性変数を前記状態変数により推定するモデルを生成する特性推定モデル生成装置であって、
前記解析対象の状態変数と、前記解析対象の特性変数が入力され、解析用データとして出力する、データ出力部と、
前記解析用データのうち、前記特性変数を目的変数とし、前記状態変数を説明変数として、正則化項を有する回帰分析を行うことで、前記目的変数と前記説明変数との関係を表す回帰モデルを生成する、回帰分析部と、
前記回帰モデルと前記解析用データを用いて、事前に設定された検証回数まで交差検証を行い、前記回帰モデルのうち最適な正則化項を有するモデルを、特性推定モデルとして生成する特性推定モデル生成部と、
前記特性推定モデルにおいて選択された説明変数に対応するデータを、前記解析用データから除外したデータを、更新データとして生成し、次回の特性推定モデル生成時の解析用データとして前記データ出力部へと出力する、解析用データ更新部と、
を備え、
事前に設定された繰り返し回数まで、前記解析用データの更新と、前記更新データを用いた特性推定モデルの生成と、を繰り返すことを特徴とする特性推定モデル生成装置。
【００１５】
（構成２）
前記特性推定モデル生成部において交差検証を行う毎に生成される、前記回帰モデルについて、全てのモデルにおいて選択されている説明変数を、前記解析対象の特性に関連する状態情報である特性関連状態情報として抽出する、特性関連状態情報抽出部を更に備える構成１に記載の特性推定モデル生成装置。
【００１６】
（構成３）
前記回帰分析は、LASSO回帰、Ridge回帰もしくは、Elastic-netである構成１又は２に記載の特性推定モデル生成装置。
【００１７】
（構成４）
前記解析対象は生物であり、前記状態変数は遺伝子発現情報であり、前記特性変数は形質情報である、構成１から３の何れかに記載の特性推定モデル生成装置。
【００１８】
（構成５）
前記生物は作物である、構成４に記載の特性推定モデル生成装置。
【００１９】
（構成６）
前記作物はイネ科作物である、構成５に記載の特性推定モデル生成装置。
【００２０】
（構成７）
前記イネ科作物はイネである、構成６に記載の特性推定モデル生成装置。
【００２１】
（構成８）
前記形質情報は、移植日からの日数を表す移植日後日数、サンプリング日から開花までに要する日数を表す開花日または、観測対象の乾燥重量当たりの窒素含量を表す窒素含量である構成５から７の何れかに記載の特性推定モデル生成装置。
【００２２】
（構成９）
前記解析対象の前記特性を推定する、特性推定装置であって、
構成１から８の何れかに記載の特性推定モデル生成装置によって生成した前記特性推定モデルに、前記解析対象の状態変数が入力されることで、前記解析対象の特性の推定結果である、特性推定情報が出力される、特性推定部を有することを特徴とする、特性推定装置。
【００２３】
（構成１０）
前記解析対象の前記特性を推定する、特性推定装置であって、
構成４から８の何れかに記載の特性推定モデル生成装置によって生成した前記特性推定モデルに、前記生物の遺伝子発現情報が入力されることで、前記解析対象の特性の推定結果である、特性推定情報が出力される、特性推定部を有し、
前記生物の前記遺伝子発現情報は、前記特性関連状態情報抽出部にて抽出された、前記特性関連状態情報に対応する遺伝子より転写されるｍＲＮＡ量から測定されることを特徴とする特性推定装置。
【００２４】
（構成１１）
前記ｍＲＮＡの発現量が、定量ＲＴ−ＰＣＲ法により測定される、構成１０に記載の特性推定装置。
【００２５】
（構成１２）
前記定量ＲＴ−ＰＣＲ法は、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ法である、構成１１に記載の特性推定装置。
【００２６】
（構成１３）
前記定量ＲＴ−ＰＣＲ法が、マルチプレックスＲＴ−ＰＣＲ法である、構成１１に記載の特性推定装置。
【００２７】
（構成１４）
前記特性推定情報を用いて、前記生物の状態を診断する、状態診断部を更に備える、構成１０から１３の何れかに記載の特性推定装置。
【００２８】
（構成１５）
解析対象の状態を表す状態変数と、前記解析対象の特性を表す特性変数から、前記特性変数を前記状態変数により推定するモデルを生成する特性推定モデル生成方法であって、
前記解析対象の状態変数と、前記解析対象の特性変数を、解析用データとし、
前記解析用データのうち、前記特性変数を目的変数とし、前記状態変数を説明変数として、正則化項を有する回帰分析を行うことで、前記目的変数と前記説明変数との関係を表す回帰モデルを生成する、回帰分析ステップと、
前記回帰モデルと前記解析用データを用いて、事前に設定された検証回数まで交差検証を行い、前記回帰モデルのうち最適な正則化項を有するモデルを、特性推定モデルとして生成する特性推定モデル生成ステップと、
前記特性推定モデルにおいて選択された説明変数に対応するデータを、前記解析用データから除外したデータを、更新データとして生成し、次回の特性推定モデル生成時の解析用データとして更新する、解析用データ更新ステップと、
を備え、
事前に設定された繰り返し回数まで、前記解析用データの更新と、前記更新データを用いた特性推定モデルの生成と、を繰り返すことを特徴とする特性推定モデル生成方法。
【００２９】
（構成１６）
前記特性推定モデル生成ステップにおいて交差検証を行う毎に生成される、前記回帰モデルについて、全てのモデルにおいて選択されている説明変数を、前記解析対象の特性に関連する状態情報である特性関連状態情報として抽出する、特性関連状態情報抽出ステップを更に備える構成１５に記載の特性推定モデル生成方法。
【００３０】
（構成１７）
前記回帰分析は、LASSO回帰、Ridge回帰もしくは、Elastic-netである構成１５又は１６に記載の特性推定モデル生成方法。
【００３１】
（構成１８）
前記解析対象は生物であり、前記状態変数は遺伝子発現情報であり、前記特性変数は形質情報である、構成１５から１７の何れかに記載の特性推定モデル生成方法。
【００３２】
（構成１９）
前記生物は作物である、構成１８に記載の特性推定モデル生成方法。
【００３３】
（構成２０）
前記作物はイネ科作物である、構成１９に記載の特性推定モデル生成方法。
【００３４】
（構成２１）
前記イネ科作物はイネである、構成２０に記載の特性推定モデル生成方法。
【００３５】
（構成２２）
前記形質情報は、移植日からの日数を表す移植日後日数、開花までに要する日数を表す開花日または、観測対象の乾燥重量当たりの窒素含量を表す窒素含量である構成１９から２１の何れかに記載の特性推定モデル生成方法。
【００３６】
（構成２３）
前記解析対象の前記特性を推定する、特性推定方法であって、
構成１５から２２の何れかに記載の特性推定モデル生成方法によって生成した前記特性推定モデルに、前記解析対象の状態変数が入力されることで、前記解析対象の特性の推定結果である、特性推定情報が出力される、特性推定ステップを有することを特徴とする、特性推定方法。
【００３７】
（構成２４）
前記解析対象の前記特性を推定する、特性推定方法であって、
構成１８から２２の何れかに記載の特性推定モデル生成方法によって生成した前記特性推定モデルに、前記生物の遺伝子発現情報が入力されることで、前記解析対象の特性の推定結果である、特性推定情報が出力される、特性推定ステップを有し、
前記生物の前記遺伝子発現情報は、前記特性関連状態情報抽出ステップにて抽出された、前記特性関連状態情報に対応する遺伝子より転写されるｍＲＮＡ量から測定されることを特徴とする特性推定方法。
【００３８】
（構成２５）
前記ｍＲＮＡの発現量が、定量ＲＴ−ＰＣＲ法により測定される、構成２４に記載の特性推定方法。
【００３９】
（構成２６）
前記定量ＲＴ−ＰＣＲ法は、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ法である、構成２５に記載の特性推定方法。
【００４０】
（構成２７）
前記定量ＲＴ−ＰＣＲ法が、マルチプレックスＲＴ−ＰＣＲ法である、構成２５に記載の特性推定方法。
【００４１】
（構成２８）
前記特性推定情報を用いて、前記生物の状態を診断する、状態診断ステップを更に備える、構成２４から２７の何れかに記載の特性推定方法。
【発明の効果】
【００４２】
この発明によれば、解析対象の特性変数に関連する状態変数を網羅的に抽出可能な特性推定モデル生成装置を得ることができるという効果がある。更に、生成されたモデルを用いて、作物の生育状況を自動的に推定する装置を得ることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】この発明の実施の形態における特性推定モデル生成装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態における特性推定モデル生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態における特性推定装置を示す構成図である。
【図４】この発明の実施の形態における特性推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】横軸を移植日後日数、縦軸を乾燥重量あたりの窒素含量として、２２５の解析用データと、解析用データから作成した特性推定モデルを用いて特性を推定した結果を表す図である。
【図６】図６は、解析対象をイネとして、移植日後日数、開花日、窒素含量について、それぞれ実際の圃場から採取した４９７サンプル、４２８サンプル、２２４を解析用データとして、繰り返し回数毎に生成された特性推定モデルの精度を平均二乗誤差により評価している。
【図７】図７は、繰り返し回数を１０とし、その他は図６と同様の条件にした場合の、繰り返し回数毎に記録された特性変数の数を示したものである。
【図８】図８は、移植日後日数について、交差検証を10回繰り返した場合に同じ説明変数が何回選ばれたかを表した図である。
【図９】図９は、開花日について、交差検証を10回繰り返した場合に同じ説明変数が何回選ばれたかを表した図である。
【図１０】図１０は、窒素含量について、交差検証を10回繰り返した場合に同じ説明変数が何回選ばれたかを表した図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
実施の形態
図１はこの発明の実施の形態による特性推定モデル生成装置の構成を示すブロック図である。実施の形態に係る特性推定モデル生成装置の構成について図を参照しながら説明する。
【００４５】
なお、本実施の形態において解析対象とは、イネである。
状態変数とは、イネの遺伝子発現情報であり、
特性変数とは、イネの性質や特徴を表現する情報である形質情報を表し、具体的には、イネの葉の乾燥重量あたりの葉内窒素含量、サンプリング日から何日後に穂が出るかを表す開花日および、田植えから何日経過したかを表す田植え後日数である。
【００４６】
図１において、特性推定モデル生成装置１００は、データ出力部１１０と、回帰分析部１２０と、特性推定モデル生成部１３０と、特性関連状態情報抽出部１４０と、解析用データ更新部１５０と、を備え、解析対象の特性変数と遺伝子発現情報から、解析対象の特性変数推定モデルを生成する装置である。
【００４７】
データ出力部１１０には、図示しないインターフェース等を介して、特性推定モデル作成のためのデータとして、解析対象の特性変数および状態変数が入力され、それらを解析用データとして回帰分析部１２０へ出力する。
【００４８】
回帰分析部１２０はデータ出力部１１０から解析用データが入力される。そして、解析用データに対して、正則化項を有する回帰分析を行う。具体的には、解析用データのうち、特性変数を目的変数（従属変数）、状態変数のそれぞれを説明変数として、正則化項を有する回帰モデルを生成する。
【００４９】
以下に回帰分析部１２０にて用いる回帰分析について説明する。
【００５０】
本実施の形態では、回帰分析部１２０において、LASSO回帰（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）を用いる。LASSO回帰による回帰モデルの算出式は、以下の数１にて表される。
【００５１】
【数１】
0006570929.tif 000002
ｙは目的変数、ｘは説明変数、βは回帰係数、γは正則化パラメータである。
【００５２】
入力された解析用データを数１に代入し、Sの値を最少化する係数βを算出することで回帰モデルを生成する。すなわち、Sに関する最少化問題を解く。なお、この最少化問題は、Sに関する凸最適化問題を解くことで、解を一意に求めることができる。
【００５３】
求められた最適解は、特性変数を目的変数、状態変数を説明変数とした、γの関数により表される回帰モデルである。
【００５４】
特性推定モデル生成部１３０では、回帰分析部にて生成した回帰モデルにおけるγの最適値を求め、任意の特性変数と、状態変数の関係式である、特性推定モデルを生成する。
【００５５】
以下に特性推定モデル生成部１３０における特性推定モデルの生成方法について説明する。
【００５６】
特性推定モデル生成部１３０においては、回帰分析部１２０にて生成された回帰モデルにおける最適なγの値を求めるために、交差検証を行う。
【００５７】
本実施の形態においては交差検証の手法としてk-fold cross-validationを用いる。k-fold cross-validationにおいては、検証回数を表すｋの値を事前に設定する。そして、全ての解析用データを、ｋ個の標本群に分割し、そのうちの１つをテストデータとし、残るｋ−１個を訓練データとする。すなわち、解析用データから、ｋ通りのテストデータと訓練データの組み合わせが作成される。
【００５８】
そして、１つの訓練データを数１に代入し、γの関数としての回帰モデルを求め、記録する。そのモデルに対してテストデータを当てはめ、γの値を逐次的に代入し、目的変数についての平均二乗誤差を求める。これをｋ通りのテストデータおよび訓練データの組み合わせについて繰り返す。
【００５９】
このようにすることで、あるγの値において、平均二乗誤差がｋ通り計算される。これらを加算平均したものを、あるγにおける平均二乗誤差の値とする。更に、あるγにおける標準誤差を算出する。
【００６０】
そして、このように算出した平均二乗誤差の最小値と、その時のγを求める。次に、one standard error ruleに基づき、最適なγの値を選択する。すなわち、そのγにおける標準誤差の範囲内に存在する最大のγをγの最適値として選択する。
【００６１】
最後に、このようにして求めたγの最適値と解析用データを用いて、数１に従い回帰モデルを求めることで、特性推定モデルを生成し、記録する。
【００６２】
なお、本実施の形態においては、k=10とする。また、ｋの値は事前に設定しておくようにしてもよいし、図示しないインターフェースを介して入力されるようにしてもよい。
【００６３】
特性関連状態情報抽出部１４０は、特性推定モデル生成部１３０にて生成された複数の回帰モデルを用いて、ある特性に関連する状態変数を、抽出し、記録する。
【００６４】
まず、特性推定モデル生成部１３０において訓練データを数１に代入することで算出した回帰モデルを、交差検証が行われる毎に記録してゆく。すなわち、ｋ個の回帰モデルが記録される。
そして、記録したｋ個の回帰モデルを比較する。このｋ個のモデル全てにおいて選択された状態変数、すなわち、β≠０となる説明変数は、ある特性に関する状態変数である可能性が高いものとして抽出する。
このようにして抽出された、状態変数を、特性関連状態情報として、記録してゆく。
【００６５】
解析用データ更新部１５０は、次回の特性推定モデル生成の際に用いる解析用データである、更新データを生成する。そして、更新データをデータ出力部１１０へと出力し、解析用データを更新する。
【００６６】
更新用データの作成にあたり、特性推定モデル生成部１３０にて生成された特性推定モデルのうち、係数βが０ではない説明変数に関するデータについて、解析データから除外する。
【００６７】
つまり、次回の特性推定モデルの生成においては、前回の特性推定モデルの生成に使用した状態変数を使用しない。
【００６８】
このようにして作成した更新用データを用いて新たに特性推定モデルを生成することで、前回の特性推定モデルの生成には利用されることがなかった状態変数のみを用いて特性推定モデルを生成することができる。
【００６９】
また、事前に設定した繰り返し回数まで、解析データの更新と特性推定モデルの生成を繰り返すことにより、任意の特性変数に関連する状態変数を網羅的に用いて、複数の特性推定モデルを生成することとなる。
【００７０】
なお、本実施の形態においては、繰り返し回数=５とする。また、繰り返し回数の値は事前に設定しておくようにしてもよいし、図示しないインターフェース等を介して入力されるようにしてもよい。
【００７１】
図２は本実施の形態における特性推定モデル生成装置１００の概略動作を示すフローチャートであり、特性推定モデル生成装置１００は以下のように動作する。
【００７２】
まず、図示しない入力部によって、特性変数、状態変数、検証回数および繰り返し回数が入力され、特性変数と状態変数を解析データとする（Ｓ２０１）。
【００７３】
次に、解析データをｋ個の標本群へと分割し、ｉ番目の標本群をテストデータとし、残りの標本群を訓練データとする。なお、ｉの初期値は１である。また、標本群への分割は、各々の標本群の有する標本数が均等になるようにする（Ｓ２０２）。
【００７４】
訓練データを用いて、回帰分析部１２０にて回帰モデルを求めｉ、ｊの値とともに記録する（Ｓ２０３）。
【００７５】
次に、特性推定モデル生成部１３０において、Ｓ２０３にて求めた回帰モデルへテストデータを入力し、各γにおける平均二乗誤差と標準誤差を計算する（Ｓ２０４）。
【００７６】
ここでｉの値をチェックし、ｉの値が検証回数と等しくない場合（Ｓ２０５におけるＮＯの場合）、ｉの値に１を加算し、Ｓ２０２へと戻る。ｉの値が検証回数と等しい場合（Ｓ２０５におけるＹＥＳの場合）Ｓ２０６へと移行する。
【００７７】
Ｓ２０５においてｉの値が検証回数と等しい場合、特性推定モデル生成部１３０において、各γの値における平均二乗誤差の値について加算平均を算出し、one standard error ruleに基づいて最適なγの値を決定する（Ｓ２０６）。
【００７８】
次に、特性推定モデル生成部１３０において、Ｓ２０６にて求めた最適なγの値および、解析データの全てを用いて、回帰分析部１２０にて特性推定モデルを求め、記録する（Ｓ２０７）。
【００７９】
Ｓ２０３にて記録した複数の回帰モデルのうち、現在のｊの値と共に記録されている回帰モデル全てについて、比較を行う。比較をした全てのモデルにおいて係数が０ではない説明変数を抽出し、特性関連状態情報として記録する（Ｓ２０８）。
ここで記録された特性関連状態情報は、上記全てのモデルにおいて、特性変数を表す状態変数として選択されているため、特定の特性変数に関連する状態変数である可能性が高い。
【００８０】
Ｓ２０８にて特性関連状態情報を記録した後、Ｓ２０７にて記録された特性推定モデルにおいて、係数が０ではない説明変数に関するデータを解析用データから除外した、更新データを解析用データ更新部１５０にて生成する（Ｓ２０９）。
【００８１】
ここでｊの値をチェックし、ｊの値が繰り返し回数と等しくない場合（Ｓ２１０におけるＮＯの場合）、ｊの値に１を加算し、解析データをＳ２０９にて生成した更新データへと変更し、ｉの値を初期値（ｉ＝１）に設定し、Ｓ２０２へと戻る。ｊの値が繰り返し回数と等しい場合（Ｓ２１０におけるＹＥＳの場合）動作を終了する。
【００８２】
上記のように、解析データを更新して、特性推定モデルの生成および特性関連状態情報の抽出を繰り返すことで、任意の特性変数に関連する特性関連状態情報を網羅的に抽出しつつ、特性を推定するモデルを複数生成することができる。
【００８３】
図３はこの発明の実施の形態における特性推定装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る特性推定装置の構成について図を参照しながら説明する。
【００８４】
図３において、特性推定装置３００は、特性推定部３１０と、状態診断部３２０と、を備え、入力された状態変数から、特性推定情報および、状態診断結果を出力する装置である。
【００８５】
特性推定部３１０には、特性推定モデル生成装置１００にて生成された、種々の特性に関する推定モデルが記録されており、解析対象の状態情報が入力される。入力された状態情報を、記録された特性推定モデルへと代入することにより、種々の特性に関する推定情報が出力される。ここで、推定情報とは、特性推定モデルから出力された推定値そのものを表す。
【００８６】
なお、推定情報は、図示されない表示部などに表示されるようにしてもよく、推定情報の出力値をそのまま表示してもよいし、閾値を定め、閾値に比較して多い、少ないなどといった概念的な表現による表示にしてもよい。また、推定情報を全て出力するようにしてもよいし、特性推定装置３００の動作開始時に推定を所望する特性について、図示しない入力部によりユーザーが指定するようにしてもよい。
【００８７】
ここで、特性推定装置３００における状態情報について説明する。
【００８８】
本実施の形態において、状態情報とはイネの遺伝子発現情報である。イネの遺伝子発現情報とは、具体的には、イネを構成する遺伝子に対応するｍＲＮＡの発現量を表す。イネを構成する全ての遺伝子数は３２０００個を超えると推定されている。従って、本実施例における状態情報とは、この全ての遺伝子に対応するｍＲＮＡの発現量を表す。
しかし、状態情報については、上記３２０００個全ての遺伝子に対応するｍＲＮＡの発現量を測定し、入力することは、短時間でイネの生育状況を判断したいという観点から考えると、手間や特性推定の計算コストなどの観点から、現実的ではない。また、すべてのｍＲＮＡの発現情報が生育診断に関する情報を有しているわけではない。
そのため、特性推定装置３００において用いる状態変数は、特性関連状態情報抽出部１４０にて抽出された状態変数を用いる。
【００８９】
特性推定対象となるイネの、遺伝子発現量の測定は、定量ＲＴ―ＰＣＲ法を用いて測定することができる。
【００９０】
なお、定量ＲＴ―ＰＣＲ法としては、通常のＲＴ−ＰＣＲ法のほか、リアルタイムＲＴ―ＰＣＲ法や、マルチプレックスＲＴ―ＰＣＲ法など任意の手法を用いることができる。また、ＲＴ―ＰＣＲ法だけではなく、ＬＡＭＰ法などの他の遺伝子増幅手法を用いても良い。
【００９１】
状態診断部３２０は、特性推定部３１０にて出力した特性推定情報が入力され、特性推定情報に従って、解析対象の現在の状態を診断し、状態診断結果を出力する。
【００９２】
状態診断結果とは、イネの田植えからの日数を表す移植日後日数、サンプリング日から開花までに要する日数を表す開花日または、観測対象の乾燥重量当たりの窒素含量を表す窒素含量などの特性推定情報を用いて、イネの生育状況を表したものである。
生育状況に加えて更に、事前に理想的な生育データを入力しておき、理想的な生育データとのずれを計算し、ずれの程度に従い、いつ、どの程度肥料を与えるべきかなどといった行動指針を、図示しない表示部に示すようにしてもよい。
【００９３】
図４は本実施の形態における特性推定装置３００の概略動作を示すフローチャートであり、特性推定装置３００は以下のように動作する。
【００９４】
まず、特性の推定対象となるイネを用意し、当該イネにおける、特性関連状態情報抽出部１４０にて抽出された遺伝子の発現量を測定する。（Ｓ４０１）。
【００９５】
次に、特性推定モデル生成装置１００にて生成された、推定を希望する特性に関する特性推定モデルへ上記測定結果を代入する（Ｓ４０２）。
【００９６】
特性推定モデルにおける特性推定結果を、特性推定情報として出力する（Ｓ４０３）。
【００９７】
特性推定モデルにおける特性推定結果を用いて、イネの生育情報を診断し、出力する（Ｓ４０４）。
【００９８】
以上より、本実施の形態によれば、以下のような効果を奏する。
【００９９】
特性推定モデル生成装置１００は、特性推定モデル生成部１３０において、解析対象の特性変数と特性変数から、特性変数を従属変数、特性変数を説明変数とする特性推定モデルを生成するように構成したので、任意の特性変数を量的に推定するモデルを生成することができるという効果を奏する。
【０１００】
さらに、特性推定モデル生成装置１００は、解析用データ更新部１５０において、特性推定モデル生成に用いた遺伝子情報を解析用データから除外したデータを更新データとして生成する。そして、更新データを用いて事前に設定された繰り返し回数まで特性推定モデルの生成を繰り返し、特性推定モデルの生成毎に、特性に関連する遺伝子を特性関連遺伝子抽出部１４０にて抽出し記録するように構成されているので、任意の特性変数に関連する遺伝子情報を網羅的に抽出することができるという効果を奏する。
【０１０１】
特性推定装置３００は、特性推定部３１０において、特性推定モデル生成装置１００にて生成したモデルを用いて、入力された状態変数から特性変数を量的に推定する。また、状態診断部３２０は、特性推定部３１０にて推定した特性変数を用いて、作物の生育情報を診断する。特性推定装置３００は上記のように構成されているので、専門的な技術者の手を介することなく、解析対象の生育状況を自動的に推定することができるという効果を奏する。更に、解析対象の生育状況を自動的に推定することによる、生育診断や土壌診断による栽培管理の高度化という効果も奏する。
【０１０２】
なお、本実施の形態において解析対象はイネについて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、正則化項を有する回帰分析によって推定モデルを生成可能な解析対象であればよい。
【０１０３】
また、特性変数についても、乾燥重量あたりの葉内窒素含量、田植えから何日後に穂が出るかを表す開花日および、田植えから何日経過したかを表す田植え後日数について説明したが、葉内リン含量、穂の大きさやその重量など、更には、正則化項を有する回帰分析によって推定モデルを生成可能な解析対象を構成する特性変数であればよい。
【０１０４】
本実施の形態における特性推定モデル生成装置１００および特性推定装置３００は、数値演算、数値の入力、その結果の記録、出力等が可能であればよく、具体的には、ＣＰＵ、メモリ、表示部、入出力インタフェース等を備えるコンピュータや、専用のハードウェアを使用することができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態においては、回帰分析部１２０にて用いる回帰分析手法として、LASSO回帰を用いたが、Ridge回帰やErastic-Netなどの正則化項を有する回帰分析手法であってもよい。また、特性推定モデル生成部１３０および、特性関連遺伝子抽出部１４０において用いる交差検証方法について、本実施の形態においては、K-fold cross-validationを用いたが、leave-one-out cross-validationなど、他の交差検証方法を用いてもよい。
【０１０６】
また、本実施の形態において、LASSO回帰によるモデル作成、最適なγの決定については統計解析ソフト「Ｒ」を用いて行った。
【０１０７】
図５は、解析対象をイネとして、解析用データを実際の圃場から採取した２２４サンプルとした場合の、本実施の形態における特性推定モデル生成装置１００にて生成されたモデルの再現度を示したものである。なお、検証回数は１０、繰り返し回数は１としている。
図５上段図は、解析対象であるイネについて、横軸を移植日後日数、縦軸を乾燥重量あたりの窒素含量として、解析用データ２２４サンプルについてプロットしたものである。マーカーの種類は、イネが採取された場所に対応している。
次に、前記解析用データにおける遺伝子発現情報を状態変数、移植日後日数、乾燥重量あたりの窒素含量を特性変数として、本実施の形態における特性推定モデル生成装置１００にて特性推定モデル作成する。
図５の下段図は、このようにして作成した移植日後日数と、乾燥重量あたりの窒素含量についての特性推定モデルへ上記解析用データを代入した結果をプロットしたものである。
【０１０８】
図６は、解析対象をイネとして、移植日後日数、開花日日数、窒素含量について、それぞれ実際の圃場から採取した４９７サンプル、４２８サンプル、２２４を解析用データとして、本実施の形態における特性推定モデル生成装置１００にて特性推定モデルを生成した場合に、各サンプルとの平均二乗誤差によりモデルの精度を評価したものである。なお、検証回数は１０、繰り返し回数は５としている。図６における１ｓｔＭｏｄｅｌ、２ｎｄＭｏｄｅｌ…は繰り返し回数毎に生成されたモデルについての評価を示している。
【０１０９】
図７は、繰り返し回数を１０とし、その他の条件は図６と同様の条件にした場合の、繰り返し回数毎に特性関連状態情報抽出部１４０に記録された特性変数、すなわち遺伝子の数を示したものである。
窒素含量を例にとると、イネを構成するとされる３２０００個の遺伝子から、窒素含量に関わる可能性が高い遺伝子を５８２個にまで絞り込めていることがわかる。
【０１１０】
図８は移植日後日数、図９は開花日、図１０は乾燥重量あたりの窒素含量について解析対象をイネとした場合の、安定性分布を表したものである。
安定性分布の縦軸は、特性関連状態情報抽出部１４０において説明変数を抽出する過程において、モデルの生成を検証回数繰り返した際に、全てのモデルを比較し、説明変数の選択された回数とその個数である。
安定性分布の横軸は、繰り返し回数である。
繰り返し回数が増加するにつれて、検証回数分全てのモデルにおいて選択される説明変数が減少してゆくことがわかる。
図８、９、１０において、検証回数は全て１０回である。繰り返し回数はそれぞれ１５回、２５回、１５回である。また、解析データについては、それぞれ実際の圃場から採取したイネ９３９サンプル、８１９サンプル、３０２サンプルである。
【０１１１】
以上、実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成及び動作については、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、当業者が理解しうる様々な変更を行うことができる。
【符号の説明】
【０１１２】
１００…特性推定モデル生成装置
１１０…データ出力部
１２０…回帰分析部
１３０…特性推定モデル生成部
１４０…特性関連情報抽出部
１５０…解析用データ更新部
３００…特性推定装置
３１０…特性推定部
３２０…状態診断部
【図１】
0006570929.tif 000003
【図２】
0006570929.tif 000004
【図３】
0006570929.tif 000005
【図４】
0006570929.tif 000006
【図５】
0006570929.tif 000007
【図６】
0006570929.tif 000008
【図７】
0006570929.tif 000009
【図８】
0006570929.tif 000010
【図９】
0006570929.tif 000011
【図１０】
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