(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ステップＳ１：各国からの輸入牛肉のサンプルを採集して、牛肉のサンプルを粉砕し、
乾燥させて、脱脂処理し、脱脂した牛肉のサンプルを研磨して、所定サイズの篩目により
フィルタリングして、再び乾燥させることにより、輸入牛肉の基準サンプルを得ることと
、
ステップＳ２：赤外分光計により前記輸入牛肉の基準サンプルの近赤外スペクトルを採集
して、ただし、スキャン採集の波数範囲が８０００〜５０００ｃｍ−１として、解像度が
４ｃｍ−１とし、スキャンの温度が２５℃に維持され、湿度が安定状態にコントロールさ
れ、また、サンプルごとに対し３回のスペクトルスキャンを行って、３回で採集されたス
ペクトルデータに対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルごとのスペクトル
データを得て、そして、牛肉のサンプルの近赤外スペクトルの分散および標準偏差に基づ
いて、特異点のサンプルをカリングすることにより、最終の輸入牛肉のサンプルの近赤外
スペクトルデータを得ることと、
ステップＳ３：同位体比率質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ１３
Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値を検測して、ただし、サンプルごとに対し同位体比率質量分析
計により３回の検測を行って、３回で採集された同位体質量分析データに対し平均値を求
めることにより、輸入牛肉のサンプルごとの同位体質量分析データを得て、そして、牛肉
のサンプルの同位体質量分析データの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプル
をカリングすることにより、最終の輸入牛肉のサンプルの同位体質量分析データを得るこ
とと、
ステップＳ４：プラズマ質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＳｅ、Ｒ
ｂ、Ｔｉの含有量を検測して、ただし、サンプルごとに対しプラズマ質量分析計により３
回の検測を行って、３回で採集された鉱物元素データに対し平均値を求めることにより、
輸入牛肉のサンプルごとの鉱物元素データを得て、そして、牛肉のサンプルの鉱物元素デ
ータの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングすることにより、最
終の輸入牛肉のサンプル鉱物元素データを得ることと、
ステップＳ５：アミノ酸アナライザーにより前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＡｓｐ
、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ
、Ｈｉｓという１２種類のアミノ酸の含有量を検測して、ただし、サンプルごとに対しア
ミノ酸アナライザーにより３回の検測を行って、３回で採集されたアミノ酸の含有量に対
し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルのアミノ酸の含有量データを得て、そ
して、牛肉のサンプルの鉱物元素データの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサン
プルをカリングすることにより、最終の輸入牛肉のサンプルアミノ酸データを得ることと
、
ステップＳ６：偏最小二乗法の鑑別モデルを構築して、前記輸入牛肉のサンプルの赤外ス
ペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸データに対し分
割を行って、１／ｎ個のサンプルデータを選出してテスト集合とし、残りのサンプルデー
タを訓練集合として、それぞれ赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素
データおよびアミノ酸データに基づいて、絶えずに鑑別モデルを訓練することにより、赤
外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物元
素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルを得ることと、
ステップＳ７：前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによ
る鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの性
能を交差検証することと、
ステップＳ８：前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによ
る鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルに対
し性能に従って順位づけを行って、性能順に基づいて各鑑別モデルに重みを付けることと
、
ステップＳ９：それぞれ前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析デ
ータによる鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モ
デルにより輸入牛肉に対し検測を行って、輸入牛肉が対応する国の牛肉でないと判断した
場合、検査結果は０となり、そうでなければ検査結果は１とすることと、および
ステップＳ１０：前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データに
よる鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルに
より得られた類似性結果と相応の鑑別モデルとのそれぞれの加重和を計算して、前記加重
和と所定閾値とを対比することにより、輸入牛肉の産地を判断することと、
を含むことを特徴とする輸入牛肉産地の混合追跡方法。
【請求項２】
前記牛肉のサンプルを粉砕し、乾燥させることは、具体的には、
輸入牛肉のサンプルをダイシングして、コンテナー型混合機に入れて、光防護環境中で２
時間ほぼ粉砕して、そして、粉砕した牛肉を乾燥室に入れて、徹底的に２４時間乾燥させ
ることであり、牛肉のサンプルを粉砕し、乾燥させることとして、具体的には、
脱脂処理は具体的には、
静置法を採用して輸入牛肉のサンプルを脱脂することであり、
また、前記特異点のサンプルをカリングすることは、具体的には、
産地の輸入牛肉のサンプルごとの含有量検測データの平均値を計算して、サンプルの分散
および標準偏差が所定閾値を超えると、該サンプルをサンプル集合からカリングして、た
だし、前記検測データは、赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素デー
タおよびアミノ酸データを含むことであり、
また、前記ステップＳ７は、具体的には、
サンプルデータ集合をランダムにＫ個の部分集合に分けて、１個の部分集合を検証集合と
して、残りのＫ−１個の部分集合を訓練集合とするように、Ｋ個の部分集合をそれぞれ検
証集合とし、Ｋ回交差反復して、Ｋ回の結果を得て、そして、Ｋ回の結果の平均値を鑑別
モデルまたはモデルの性能指標とすることであり、
また、前記性能順に基づいて各鑑別モデルに重みを付けることは、具体的には、
赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物
元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの重みがそれぞれω１、
ω２、ω３、ω４とすると、
0006708829.tif 000014
となり、ただし、赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる
鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの性能
が良好であるほど重みが大きくなることであり、
また、前記ステップＳ１０は、具体的には、
赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物
元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルにより混合追跡を行って
、それらの類似性結果がそれぞれ
0006708829.tif 000015
、
0006708829.tif 000016
、
0006708829.tif 000017
、
0006708829.tif 000018
とすると、鑑別モデルの最終の検測結果が、
0006708829.tif 000019
となり、ｒが所定閾値より大きければ、輸入牛肉がその相応国家からの輸入であり、さも
なければ、その相応国家からの輸入ではないとなっていることである、
ことを特徴とする請求項１に記載の輸入牛肉産地の混合追跡方法。
【請求項３】
各国からの輸入牛肉のサンプルを採集して、牛肉のサンプルを粉砕し、乾燥させて、脱
脂処理し、脱脂した牛肉のサンプルを研磨して、所定サイズの篩目によりフィルタリング
して、再び乾燥させることにより、輸入牛肉の基準サンプルを得る予処理ユニットと、
赤外分光計により前記輸入牛肉の基準サンプルの近赤外スペクトルを採集して、ただし、
スキャン採集の波数範囲が８０００〜５０００ｃｍ−１として、解像度が４ｃｍ−１とし
、スキャンの温度が２５℃に維持され、湿度が安定状態にコントロールされ、また、サン
プルごとに対し３回のスペクトルスキャンを行って、３回で採集されたスペクトルデータ
に対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルごとのスペクトルデータを得て、
そして、牛肉のサンプルの近赤外スペクトルの分散および標準偏差に基づいて、特異点の
サンプルをカリングすることにより、最終の輸入牛肉のサンプルの近赤外スペクトルデー
タを得る近赤外スペクトル採集ユニットと、
同位体比率質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ
１５Ｎの値を検測して、ただし、サンプルごとに対し同位体比率質量分析計により３回の
検測を行って、３回で採集された同位体質量分析データに対し平均値を求めることにより
、輸入牛肉のサンプルごとの同位体質量分析データを得て、そして、牛肉のサンプルの同
位体質量分析データの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする
ことにより、最終の輸入牛肉のサンプルの同位体質量分析データを得る同位体採集ユニッ
トと、
プラズマ質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有
量を検測して、ただし、サンプルごとに対しプラズマ質量分析計により３回の検測を行っ
て、３回で採集された鉱物元素データに対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサン
プルごとの鉱物元素データを得て、そして、牛肉のサンプルの鉱物元素データの分散およ
び標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングすることにより、最終の輸入牛肉の
サンプル鉱物元素データを得る鉱物元素採集ユニットと、
アミノ酸アナライザーにより前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅ
ｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓという
１２種類のアミノ酸の含有量を検測して、ただし、サンプルごとに対しアミノ酸アナライ
ザーにより３回の検測を行って、３回で採集されたアミノ酸の含有量に対し平均値を求め
ることにより、輸入牛肉のサンプルのアミノ酸の含有量データを得て、そして、牛肉のサ
ンプルの鉱物元素データの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリング
することにより、最終の輸入牛肉のサンプルアミノ酸データを得るアミノ酸採集ユニット
と、
偏最小二乗法の鑑別モデルを構築するためのもので、前記輸入牛肉のサンプルの赤外スペ
クトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸データに対し分割
を行って、１／ｎ個のサンプルデータを選出してテスト集合とし、残りのサンプルデータ
を訓練集合として、それぞれ赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素デ
ータおよびアミノ酸データに基づいて、絶えずに鑑別モデルを訓練することにより、赤外
スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物元素
データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルを得る鑑別モデル構築ユニッ
トと、
前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、
鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの性能を交差検証す
る検証評価ユニットと、
前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、
鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルに対し性能に従って
順位づけを行って、性能順に基づいて各鑑別モデルに重みを付ける順位づけユニットと、
それぞれ前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別
モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルにより輸入
牛肉に対し検測を行って、輸入牛肉が対応する国の牛肉でないと判断した場合、検査結果
は０となり、そうでなければ検査結果は１とする検測ユニットと、および
前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、
鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルにより得られた類似
性結果と相応の鑑別モデルとのそれぞれの加重和を計算して、前記加重和と所定閾値とを
対比することにより、輸入牛肉の産地を判断する総合追跡ユニットとを、
含むことを特徴とする輸入牛肉産地の混合追跡システム。
【請求項４】
前記性能順に基づいて各鑑別モデルに重みを付ける構成は、具体的には、
赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物
元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの重みがそれぞれω１、
ω２、ω３、ω４とすると、
0006708829.tif 000020
となり、ただし、赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる
鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの性能
が良好であるほど重みが大きくなるように構成されるものであり、
また、前記総合追跡ユニットは、
前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、
鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルにより混合追跡を行
って、それらの類似性結果がそれぞれ
0006708829.tif 000021
、
0006708829.tif 000022
、
0006708829.tif 000023
、
0006708829.tif 000024
とすると、鑑別モデルの最終の検測結果が
0006708829.tif 000025
となり、ｒが所定閾値より大きければ、輸入牛肉がその相応国家からの輸入であり、さも
なければ、その相応国家からの輸入ではないとなっているように構成されるものを含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の輸入牛肉産地の混合追跡システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は産地追跡の技術分野に関するもので、具体的に牛肉産地の混合追跡方法および
システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
牛肉は高付加価値の肉類魚として、産地標識の間違いや、ラベルの偽造、地理的標識の
偽造などで牛肉の食品安全事件がよく報道される。また、狂牛病、牛口蹄疫などの牛伝染
病の発生も牛肉製品の安全を深刻に脅かしている。これらの疫病が発生した時、迅速かつ
正確に発生源を見つけ、効果的な措置を取って発生状況をコントロールする必要がある。
現在、牛肉の追跡は安定同位体、近赤外線、電子特性、鉱物元素などの生物技術を利用す
ることが多い。既存の追跡方法は牛肉の供給源を追跡することができるが、主に国内の牛
肉について、例えば河南省の牛肉、大通県の牛肉などを追跡できる。しかしながら、輸入
牛肉の供給源を追跡することはできない。経済社会の発展に伴って、牛肉は輸入に頼り、
輸入牛肉は範囲が広い。狂牛病などが発生した時、その影響はもっと大きい。また輸入牛
肉の特性は国内の牛肉とは全く違っているので、既存の国内の牛肉に対する遡及方法は輸
入牛肉には適用できない。また、従来の牛肉の遡及方法はいずれも単一の生物技術を用い
て追跡し、追跡精度が低い。どのように輸入牛肉に対して効果的な追跡方法を提供するか
は、この分野で早急に解決されるべき問題である。
【発明の概要】
【０００３】
本発明の目的は従来の技術における欠陥を克服するために、牛肉産地の混合追跡方法お
よびシステムを提供することである。輸入牛肉の長時間な輸送時間、複雑な輸送条件など
の問題に対して、輸入牛肉産地の混合追跡方法およびシステムを提供することにより、輸
入牛肉の追跡精度を向上するとともに、従来からも輸入牛肉の広範囲応用現状に適応する
こともできる。
【０００４】
上記の目的を達成するために、本発明は以下の解決策により実現される。
本発明に提供される牛肉産地の混合追跡方法は、各国からの輸入牛肉のサンプルを採集す
ること、標準牛肉のサンプルの近赤外スペクトルを採集すること、δ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ
１５Ｎ、Ｓｅ、Ｒｂ、Ｔｉ、Ａｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ
、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓの値を採集すること、訓練して赤外スペクト
ルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物元素データに
よる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルを生成し、各鑑別モデルに対し性能順
に順位づけを行って、４個の鑑別モデルの結果および順位づけ位置を総合して輸入牛肉の
産地を判断することを含む。
【０００５】
本発明は、従来の技術に比べて、以下の技術効果を有する。
【０００６】
（１）本発明は、輸入牛肉の特性を分析した上、牛肉産地の混合追跡方法およびシステム
を提供する。輸入牛肉向きの検測を達成し、適用の範囲が広く、巨大な応用価値がある。
【０００７】
（２）輸入牛肉の輸入は時間がかかり、輸送環境の差異が大きいため、従来の追跡技術に
おいて、安定同位体技術、鉱物元素、アミノ酸などがテスト時の環境に大きく左右される
とか、近赤外スペクトル技術がデータベースに依存し、大量のサンプルの産地や数のデー
タがなければ追跡の精度を上げることができないなどの問題がある。従来の追跡技術を直
接に輸入牛肉に適用したら、追跡の精度が低かったと分かる。これに対して、本発明は、
赤外分光データ、同位体質量分析データ、鉱物元素データ、アミノ酸を総合して、輸入牛
肉の産地を追跡することとなる。４つの追跡手段を組み合わせて、輸入牛肉の輸送過程に
おける影響を克服し、追跡の精度を高める。
【０００８】
（３）本発明は、性能順に４つの追跡手段に順位づけを行い、かつ順位づけの結果によっ
て異なる追跡の手段にそれぞれ相応の重みを付ける。これにより、追跡モデルの性能に基
づいて総合追跡の結果への影響を調整することができ、これで各追跡手段の単純混合では
なく、各追跡手段のすべての利点を十分に発揮するようにできる。
【０００９】
（４）本発明は、まず輸入牛肉を粉砕してから乾燥させ、牛肉の乾燥効果を高めるととも
に、静置法を用いて輸入牛肉サンプルを脱脂し、大量の脱脂サンプルを迅速に作ることが
でき、操作が簡単で、操作効率が高い。
【００１０】
（５）本発明は、複数回で、輸入牛肉のサンプルごとのスペクトルデータを採集すること
により、１回だけでスペクトルデータを採集する場合に起こられる誤差を回避することが
できる。
【００１１】
（６）本発明は、輸入牛肉のサンプルごとのスペクトルデータ、同位体データ、鉱物元素
データ、アミノ酸データを採集し、相応の分散および標準偏差を算出し、相応の特異点サ
ンプルをカリングすることにより、採集環境などのデータへの影響を回避する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１に提供される輸入牛肉産地の混合追跡方法のフローチャート。
【図２】実施例２に提供される輸入牛肉産地の混合追跡システムの構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を特定の具体例によって説明する。当業者は、本明細書に開示
された内容から本発明の他の利点および効果も容易に理解することができる。本発明はま
た、他の異なる具体的な実施例によって実施または適用されてもよく、本明細書の詳細は
、異なる観点と応用場に基づいて、本発明の精神から逸脱することなく様々な修正または
変更を行うこともできる。なお、以下の実施形態および実施形態の特徴は、競合しないか
ぎり互いに組み合わせられ得る。
【００１４】
特筆すべきのは、以下の実施形態で提供される図面は、単に本発明の基本的な構想を概略
的に説明するものであるため、図面において本発明に関連する部分だけを表示し、かつ実
際に実施された場合の構成の数、形状およびサイズに従ってプロットするのではなく、実
際に実施された場合の各構成の形態、数および割合は任意に変更されてもよく、より複雑
であるかもしれない。
【００１５】
以下、添付図面及び具体的な実施形態に関連して本発明をさらに説明するが、本発明の限
定ではない。
実施例１
【００１６】
図１に示されるように、本実施例において提供される牛肉産地の混合追跡方法は以下のス
テップを含む。
【００１７】
ステップＳ１：各国からの輸入牛肉のサンプルを採集して、牛肉のサンプルを粉砕し、乾
燥させて、脱脂処理し、脱脂した牛肉のサンプルを研磨して、所定サイズの篩目によりフ
ィルタリングして、再び乾燥させることにより、輸入牛肉の基準サンプルを得ること。
【００１８】
現在、中国では、オーストラリア、ニュージーランド、ウルグアイ、アルゼンチン、カナ
ダ、コスタリカ、チリ、ハンガリーなど8カ国の牛肉しか輸入できません。米国、ブラジ
ル、日本など他の国の牛肉の輸入販売が禁止されている。リスト以外の肉製品なら、不法
入国や偽物の可能性がある。このため、本発明では、オーストラリア、ニュージーランド
、ウルグアイ、アルゼンチン、カナダ、コスタリカ、チリ、ハンガリー、米国、ブラジル
、日本の11カ国の牛肉を採集する。各国の牛肉が２００セットとし、各セットごとが５０
０ｇとする。
【００１９】
より正確的に輸入牛肉を追跡するために、牛肉のサンプルに対し予処理を行う必要がある
。まず、サンプルをダイシングして、コンテナー型混合機に入れて粉砕して、光防護環境
中でほぼ２時間粉砕する。牛肉を粉砕した後、乾燥処理をする。牛肉を乾燥室に入れて、
徹底的に２４時間乾燥させてもよい。本発明は輸入牛肉を粉砕してから、乾燥させるとい
う順であり、牛肉の乾燥効果を向上させる。
【００２０】
従来の技術では、輸入牛肉の脱脂は主に試料に石油エーテルを加え、抽出器を用いて抽出
し、抽出液の中の石油エーテルを回収し、粗脂肪のサンプルを得る。しかし、抽出器は毎
回調製できる脱脂サンプルの量が少なく、操作が煩雑である。本発明は、大量の脱脂サン
プルを得るために、以下の検査分析に用い、輸入牛肉サンプルを静置法で脱脂する。
【００２１】
ステップＳ２：赤外分光計により前記輸入牛肉の基準サンプルの近赤外スペクトルを採集
して、ただし、スキャン採集の波数範囲が８０００〜５０００ｃｍ−１として、解像度が
４ｃｍ−１とし、スキャンの温度が２５℃に維持され、湿度が安定状態にコントロールさ
れ、また、サンプルごとに対し３回のスペクトルスキャンを行って、３回で採集されたス
ペクトルデータに対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルごとのスペクトル
データを得て、そして、牛肉のサンプルの近赤外スペクトルの分散および標準偏差に基づ
いて、特異点のサンプルをカリングすることにより、最終の輸入牛肉のサンプルの近赤外
スペクトルデータを得ること。
【００２２】
近赤外光は可視光と中赤外光の間に波長がある電磁波であり、その波長範囲が７８０〜２
５２６ｎｍである。近赤外スペクトルは、赤外線と輸入牛肉のサンプルにおける物質との
相互作用を反映できる。自然界では、各分子の組成と構造は異なり、かつその各官能基や
化学結合、たとえばＯ−Ｈ、Ｃ−Ｈ、Ｎ−Ｈ、Ｓ−Ｈ基などは赤色の外光に対する吸収作
用が異なり、これらの水素が赤外線における部分エネルギーを再吸収すると、励起されて
遷移する。従って、近赤外スペクトルに現れる曲線の位置と吸収強度が異なるので、近赤
外分光計で近赤外スペクトルを生成し、各サンプルの特徴的な近赤外吸収スペクトルを得
る。
【００２３】
近赤外スペクトルはサンプルにおける有機物の成分および含有量の情報を反映する。異な
る産地の輸入牛肉サンプルは品種、産地環境、加工方法、運送方式などの要素の影響を受
け、生長環境、気候、土壌、水質などの要素の影響をも受け、食品の主要な化学成分（例
えば蛋白質、脂肪、水分など）の組成および含有量はある程度の違いがあり、有機物とし
てその成分は著しく違っている。このほか、遺伝子型、飼料タイプ、飼育方式、個体代謝
などが異なるため、産地別の動物の体内にはタンパク質、脂肪、水分などの成分が異なる
。これらの違いなどが近赤外線スペクトルに反映される。これで各産地のサンプルの特徴
的な近赤外吸収スペクトルを取得できる。
【００２４】
本発明は、赤外分光計により前記標準の牛肉のサンプルの近赤外スペクトルを採集する。
１〜３ｇの輸入牛肉の基準サンプルを取ってスペクトルを採集する。スキャン採集の波数
範囲が８０００−４０００ｃｍ−１とし、解像度が４ｃｍ−１とし、スキャンの温度が２
５℃に維持され、湿度が安定的に保持できるようにコントロールされるとしており、サン
プルのスペクトルごとを３回スキャンし、３回で採集されたスペクトルデータに対し平均
値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルのスペクトルデータを得る。本発明は、複数
回で、輸入牛肉のサンプルごとのスペクトルデータを採集することにより、１回だけでス
ペクトルデータを採集する場合に起こられる誤差を回避することができる。
【００２５】
なお、輸入牛肉は環境の影響を大きく受け、異なるスキャン環境のスペクトルデータに与
える影響が様々なので、各輸入牛肉のサンプルに対し複数回のスキャンをする本発明は、
スキャンの環境を一定に維持する。
【００２６】
輸入牛肉のサンプルは、その加工製作では汚染されたり、近赤外スペクトルの採集ではデ
バイスや環境などの影響を受けたりするなどが原因で、輸入牛肉のサンプルのデータが不
正確になるおそれがある。これに対して、本発明は、サンプルのデータに基づいて牛肉産
地を追跡する前に、サンプリング過程に現れた特異点サンプルをカリングすることにより
、特異点サンプルによる牛肉の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００２７】
本発明は、牛肉のサンプルの近赤外スペクトルの分散および標準偏差に基づいて、特異点
のサンプルをカリングする。同一産地の輸入牛肉の近赤外スペクトルは一般的に同じよう
な特徴を示し、それぞれの輸入牛肉のサンプルに対し採集されたスペクトル間の差異は小
さい。このため、本発明は各牛肉のサンプルの近赤外スペクトルの分散および標準偏差を
用いて比較する。ある近赤外スペクトルの分散および標準偏差が一定の閾値を超えたとき
、このサンプルが同じ産地の他のサンプルから大きく外れることを示し、このサンプルは
特異点サンプルである可能性が高くて、カリングされる。
【００２８】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入牛肉２００個のサンプルの赤外線スペクトルの平
均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標準偏差を計算する。該サンプルの
分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプルをサンプル集合からカリングする
。
【００２９】
ステップＳ３：同位体比率質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ１３
Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値を検測して、ただし、サンプルごとに対し同位体比率質量分析
計により３回の検測を行って、３回で採集された同位体質量分析データに対し平均値を求
めることにより、輸入牛肉のサンプルごとの同位体質量分析データを得て、そして、牛肉
のサンプルの同位体質量分析データの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプル
をカリングすることにより、最終の輸入牛肉のサンプルの同位体質量分析データを得るこ
と。
【００３０】
安定同位体技術による産地追跡の原理は、同位体の自然分留効果により目標サンプルの産
地を特定することである。気温、日照、土壌、食料、空気の質などの違いによって、目標
サンプル中のある元素の同位体の存在量が、異なる産地の他のサンプルと著しい違いがあ
る。これによれば、動物源性産物の産地は正確に追跡区別される。具体的には、安定同位
体における１３Ｃと１２Ｃの比率により飼料の種類を表すことができ、その比率が、飼料
におけるＣ３、Ｃ４植物の占める比率と密接に関係している。一方、同位体における１５
Ｎと１４Ｎの比率は多くの要素に影響され、主に栄養レベルに依存しており、飼料種類と
密接に関係しているだけでなく、土壌、気候、農業施肥中の違いを示すこともでき、飼料
における海や陸地の植物さえの比率に関係もある。それ以外に、同位体における１８Ｏと
１６Ｏの比率および２Ｈと１Ｈの比率は産地の現地の気候、地形、水の蒸発、濃縮、沈降
に関係している。同位体における３４Ｓと３２Ｓの比率は微生物作用と海洋要因に関係し
ている。
【００３１】
異なる国からの輸入牛肉は、その飼っていた餌、飲料水、土壌、気候などが全然違う。特
に、炭素、窒素、水素同位体は極めて顕著な相関を示しており、δ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１
５Ｎは本発明に牛肉を区別するための主要な指標とする。ただし、δ１３Ｃは飼料におけ
るＣ３とＣ４植物の比率を反映し、δ２Ｈ成分はその国の気候、水と関係があり、またδ
１５Ｎは輸入牛肉の産地の土壌条件を反映する。
【００３２】
前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ１３Ｃの値を検測することは、輸入牛肉の基準サ
ンプルごとに２〜４ｇ取って錫箔カップに入れて、自動注入器を介して元素分析器に入れ
て、輸入牛肉のサンプルを燃焼させ、それを純粋なＣＯ２とＮ２に変換し、ＣＯ２希釈器
の希釈を経て、最終的にＣＯ２を同位体比率質量分析計に送り込んで検測する。そのうち
、燃焼炉の温度は１２００℃とし、還元炉の温度は６００℃とする。
【００３３】
前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ２Ｈの値を検測することは、輸入牛肉の基準サン
プルごとに２〜４ｇ取って銀カップに入れて、７２時間静置して、遂一に自動注入器に入
れて、自動注入器を介して元素分析器に入れて、輸入牛肉のサンプルをＣＯ、Ｈ２に分裂
させて、最終的にＨ２を同位体比率質量分析計に送り込んで検測する。そのうち、分裂の
温度が１４５０℃とする。
【００３４】
前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ１５Ｎの値を検測することは、輸入牛肉の基準サ
ンプルごとに２〜４ｇ取って銀カップに入れて、自動注入器を介して元素分析器に入れて
、輸入牛肉のサンプルを燃焼させ、それを純粋なＣＯ２とＮ２に変換し、最終的にＮ２を
同位体比率質量分析計に送り込んで検測する。そのうち、燃焼炉の温度は１２００℃とし
、還元炉の温度は６００℃とする。
【００３５】
サンプルごとに、輸入牛肉のサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値をいずれ
も３回採集して、３回で採集されたデータに対し平均値を求めることにより、輸入牛肉の
サンプルにおけるδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値を得る。本発明は、複数回で、輸入牛
肉のサンプルごとのδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値を採集することにより、１回だけで
データを採集する場合に起こられる誤差を回避することができる。
【００３６】
近赤外スペクトルの採集と同じように、δ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値も環境、採集条
件などの影響を受けて、輸入牛肉のサンプルのデータが不正確になるおそれがある。これ
に対して、本発明は、サンプルのデータに基づいて牛肉産地の追跡をする前に、サンプリ
ング過程に現れた特異点サンプルをカリングすることにより、特異点サンプルによる牛肉
の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００３７】
本発明はそれぞれ牛肉のサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの分散および標準
偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする。δ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎのうち
のいずれか１個の値の分散および標準偏差が一定の閾値を超えたとき、このサンプルが同
じ産地の他のサンプルから大きく外れることを示し、このサンプルは特異点サンプルであ
る可能性が高くて、カリングされる。
【００３８】
したがって、本発明は、産地ごとに、輸入牛肉２００個のサンプルのδ１３Ｃ、δ２Ｈ、
δ１５Ｎの平均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標準偏差を計算する。
該サンプルの分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプルをサンプル集合から
カリングする。
【００３９】
ステップＳ４：プラズマ質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＳｅ、Ｒ
ｂ、Ｔｉの含有量を検測して、ただし、サンプルごとに対しプラズマ質量分析計により３
回の検測を行って、３回で採集された鉱物元素データに対し平均値を求めることにより、
輸入牛肉のサンプルごとの鉱物元素データを得て、そして、牛肉のサンプルの鉱物元素デ
ータの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングすることにより、最
終の輸入牛肉のサンプル鉱物元素データを得ること。
【００４０】
牛肉中の各元素の含有量は産地の水源、土壌などの条件と密接に関係していて、しかも異
なった地区はそれぞれ特徴的な元素構成を有している。それによって異なった産地の輸入
牛肉の鉱物の元素の指紋スペクトルを構築することができ、牛肉の正確な産地追跡を実現
する。鉱物指紋スペクトル技術は輸入牛肉のサンプルにおける定量元素（カルシウム、リ
ン、マグネシウム、カリウム、ナトリウム、塩素と硫黄など）と鉱物元素（鉄、銅、マン
ガン、亜鉛、ヨード、セレンとクロムなど）の測定値に基づいて、統計的分析を行って、
顕著な差異性のある元素を選んでモデルを構築することにより、より正確的に輸入牛肉の
産地を鑑別することができる。
【００４１】
異る地域の土壌の中の微量の元素の含有量と構成は典型的な特徴があり、例えば米国の土
壌の含有量はヨーロッパより高い。土壌、植物及び輸入牛肉の中でＳｅ含有量が著しい関
係がある。高Ｓｅ区域と低Ｓｅ区域からの牛肉の含有量は大きく異なるので、本発明は輸
入牛肉のＳｅ含有量を測定し、異なる国の輸入牛肉と区別する。北米の牛肉のＳｅ含有量
はスイスの牛肉の約２倍であり、ブラジルの牛肉の中のＳｅの含有量はもっと高い。Ｒｂ
含有量は岩の特性に関連しており、一般的に花崗岩と片麻岩地区の土壌、水、植物中の含
有量は最高である。牛肉はＲｂに対して蓄積度が高いため、本発明は輸入牛肉のＲｂ含有
量を測定し、異なる国の輸入牛肉と区別する。異なる飼育環境の牛肉のＴｉ含有量が大き
く異なるため、本発明は輸入牛肉のＴｉ含有量を測定し、異なる国の輸入牛肉と区別する
。
【００４２】
プラズマ質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有
量を検測することは、具体的には、輸入牛肉の基準サンプルごとに２〜４ｇ取って、分解
チューブに入れて、濃硝酸で予め２時間分解させて、そしてオキシドールで１時間消毒し
て、最後にマイクロ波分解器に入れて分解させる。分解したサンプルをイオン質量分析計
によりＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉに対して採集を行って、最後に外部標準法により採集されたＳｅ
、Ｒｂ、Ｔｉに対して定量化して、Ｓｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量を取得する。
【００４３】
サンプルごとに輸入牛肉のサンプルにおけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量の値を３回採集し
て、３回で採集されたデータに対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルにお
けるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量の値を得る。本発明は、複数回で、輸入牛肉のサンプルご
とのスペクトルデータを採集することにより、１回だけでスペクトルデータを採集する場
合に起こられる誤差を回避することができる。
【００４４】
Ｓｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量は環境、採集条件などの要素の影響を受けて、輸入牛肉のサン
プルのデータが不正確になるおそれがある。これに対して、本発明は、サンプルのデータ
に基づいて牛肉産地の追跡をする前に、サンプリング過程に現れた特異点サンプルをカリ
ングすることにより、特異点サンプルによる牛肉の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００４５】
本発明はそれぞれ牛肉のサンプルにおけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量の分散および標準偏
差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする。Ｓｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量のうちのい
ずれか１個の値の分散および標準偏差が一定の閾値を超えたとき、このサンプルが同じ産
地の他のサンプルから大きく外れることを示し、このサンプルは特異点サンプルである可
能性が高くて、カリングされる。
【００４６】
したがって、本発明は、産地ごとに、輸入牛肉２００個のサンプルのＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの
含有量の平均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標準偏差を計算する。該
サンプルの分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプルをサンプル集合からカ
リングする。
【００４７】
ステップＳ５：アミノ酸アナライザーにより前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＡｓｐ
、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ
、Ｈｉｓという１２種類のアミノ酸の含有量を検測して、ただし、サンプルごとに対しア
ミノ酸アナライザーにより３回の検測を行って、３回で採集されたアミノ酸の含有量に対
し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルのアミノ酸の含有量データを得て、そ
して、牛肉のサンプルの鉱物元素データの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサン
プルをカリングすることにより、最終の輸入牛肉のサンプルアミノ酸データを得ること。
【００４８】
牛肉のアミノ酸の含有量は品種、性別、年齢、筋肉の部位と養殖環境などの要素と関係が
ある。同じ品種と年齢に対しては、筋肉のアミノ酸の含有量は著しく環境の影響を受ける
。産地鑑別分析は、主に地域別のソース牛肉を表す特異性の指標を探るのである。したが
って、本発明は、アミノ酸含有量の測定を加味することにより、異なる国の輸入牛肉を区
別する。牛肉は栄養価が高く、アミノ酸の種類が豊富で、Ａｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌ
ｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅｅ、Ｌ
ｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１２種類のアミノ酸は牛肉における主要な
アミノ酸であるので、各国からの輸入牛肉の差異を全面的に分析するために、本発明はＡ
ｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌ
ｙｓ、Ｈｉｓという１２種類のアミノ酸を検測する。
【００４９】
具体的に、本発明はＬ−８８００アミノ酸アナライザーによりアミノ酸を測定する。まず
前記輸入牛肉の基準サンプル２〜４ｇを水分解チューブに入れて、６ｍｏｌ／Ｌの塩酸５
０ｍｌを加えて、水分解チューブを真空にして密封し、１１０℃の恒温環境で２４時間水
分解して、冷却後に濾過する。濾過液のＰＨ値を中性、定容値を１２５ｍｌに調節して、
濾過液と０．０２ｍｏｌ／Ｌの塩酸を１：１で混合し、混合液をマイクロホールフィルタ
で濾過し、そしてＬ−８８００アミノ酸アナライザーにより混合液におけるＡｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉ
ｓという１２種類のアミノ酸の含有量を測定する。
【００５０】
アミノ酸の含有量値は環境、採集条件などの要素の影響を受けて、輸入牛肉のサンプルの
データが不正確になるおそれがある。これに対して、本発明は、サンプルのデータに基づ
いて牛肉産地の追跡をする前に、サンプリング過程に現れた特異点サンプルをカリングす
ることにより、特異点サンプルによる牛肉の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００５１】
本発明はそれぞれ牛肉のサンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖ
ａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓという１２種類のアミノ酸の含
有量の分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする。Ａｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉ
ｓという１２種類のアミノ酸の含有量のいずれか１個の値の分散および標準偏差が一定の
閾値を超えたとき、このサンプルが同じ産地の他のサンプルから大きく外れることを示し
、このサンプルは特異点サンプルである可能性が高くて、カリングされる。
【００５２】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入牛肉２００個のサンプルのＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅ
ｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓという
１２種類のアミノ酸の含有量の平均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標
準偏差を計算する。該サンプルの分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプル
をサンプル集合からカリングする。
【００５３】
特筆すべきのは、ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５の順序は限定されなく、輸入牛肉サン
プルの赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸デ
ータが任意順序によって採集してもよく、同時にそれらにたして採集してもよい。
【００５４】
ステップＳ６：偏最小二乗法の鑑別モデルを構築して、前記輸入牛肉のサンプルの赤外ス
ペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸データに対し分
割を行って、１／ｎ個のサンプルデータを選出してテスト集合とし、残りのサンプルデー
タを訓練集合として、それぞれ赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素
データおよびアミノ酸データに基づいて、絶えずに鑑別モデルを訓練することにより、赤
外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物元
素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルを得ること。
【００５５】
輸入牛肉の輸入は時間がかかり、運送環境の差異が大きいため、従来の追跡技術では、安
定同位体技術、鉱物元素、アミノ酸などがテスト環境に大きく左右されるとか、近赤外ス
ペクトル技術はデータベースに依存していて、大量のサンプルの産地や数のデータがなけ
れば追跡の精度を上げることができないなどの問題がある。従来の追跡技術を直接に輸入
牛肉に適用したら、追跡の精度が低かったとわかる。したがって、本発明は、赤外分光デ
ータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データ、アミノ酸を総合して、輸入牛肉の産地を
追跡する。４つの追跡手段を組み合わせて、輸入牛肉の輸送過程における影響を克服して
、追跡の精度を高める。
【００５６】
本発明は、輸入牛肉のサンプル赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素
データおよびアミノ酸データを採集した後、それぞれサンプルデータを処理する。すなわ
ち、本発明は輸入牛肉のサンプル赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元
素データおよびアミノ酸データに基づいてそれぞれ訓練して相応の追跡モデルを得る。
【００５７】
サポートベクターマシンの分類能力は基底関数の選択に依存する。これが、ガウス動径基
底関数がモデル修正とパラメータの最適化を経て、より小さなヘミング距離と汎化誤差が
あるからである。このため、本発明の偏最小二乗法の鑑別モデルの基底関数がガウス動径
基底関数とする。
【００５８】
本発明は赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸
データに基づいて、それぞれ相応のサポートベクターマシンによる鑑別モデルを生成する
。
【００５９】
ステップＳ７：前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによ
る鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの性
能を交差検証すること。
【００６０】
本発明は、複数個のサンプルデータ集合をランダムにＫ個の部分集合に分けて（一般的に
均等に分けてもよい）、１個の部分集合を検証集合とし、残りのＫ−１個の部分集合を訓
練集合とする。このように、Ｋ個の部分集合をそれぞれ検証集合とし、Ｋ回交差反復して
、Ｋ回の結果を得て、そして、Ｋ回の結果の平均値を鑑別モデルまたはモデルの性能指標
とする。
【００６１】
言い換えれば、本発明は一つずつ赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分
析データによる鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑
別モデルに対して交差検証を行って、各モデルの性能を取得する。本発明は追跡の正確率
を用いてモデルの性能を指示する。
【００６２】
ステップＳ８：前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによ
る鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルに対
し性能に従って順位づけを行って、性能順に基づいて各鑑別モデルに重みを付けること。
【００６３】
本発明は追跡の正確率を用いてモデルの性能を指示するため、正確率が高いほど、鑑別モ
デルの性能がよく、追跡精度も高くなる。本発明は、４つの鑑別モデルにより輸入牛肉に
対して総合追跡する。このため、異なる鑑別モデルに異なる重みを付けるとしている。重
みは、該鑑別モデルの最終追跡結果への影響を表す。重みが高いほど、追跡結果への影響
が大くなる。このため、順位が高い鑑別モデルほど重みが大きくなる。赤外スペクトルデ
ータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物元素データによる
鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの重みがそれぞれω１、ω２、ω３、ω４
とすると、
0006708829.tif 000002
となる。
【００６４】
ステップＳ９：それぞれ前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析デ
ータによる鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モ
デルにより輸入牛肉に対し検測を行って、輸入牛肉が対応する国の牛肉でないと判断した
場合、検査結果は０となり、そうでなければ検査結果は１とすること。
【００６５】
産地未知の牛肉の採取は上記ステップＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４に従って、近赤外線特徴ス
ペクトルデータ、安定同位体質量分析データ、鉱物元素データとアミノ酸データを測定し
、測定したデータをそれぞれ赤外スペクトルデータに基づく鑑別モデル、安定同位体質量
分析データに基づく鑑別モデル、鉱物元素データに基づく鑑別モデル、アミノデータに基
づく鑑別モデルに代入する。鑑別モデルにより、予測結果が0なら、輸入牛肉は該当国の
輸入牛肉ではないと判断し、予測結果が1なら、測定対象のサンプルは該当国の輸入牛肉
と判断する。
【００６６】
ステップＳ１０：前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データに
よる鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルに
より得られた類似性結果と相応の鑑別モデルとのそれぞれの加重和を計算して、前記加重
和と所定閾値とを対比することにより、輸入牛肉の輸入先を判断すること。
【００６７】
本発明は赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデ
ル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルにより混合識別
を行って、それらの類似性結果がそれぞれ
0006708829.tif 000003
、
0006708829.tif 000004
、
0006708829.tif 000005
、
0006708829.tif 000006
とすると、鑑別モデルの最終の検測結果が
0006708829.tif 000007
となる。
【００６８】
最終の検測結果と所定の閾値とを比較する。所定閾値が０．７５とすると、算出した検測
結果が所定閾値より大きければ、輸入牛肉がその相応国家からの輸入であり、さもなけれ
ば、その相応国家からの輸入ではないとなっていることである。
実施例２
【００６９】
図２に示されるように、本実施例は輸入牛肉産地の混合追跡システムを提供する。該シス
テムは以下のものを含む。
【００７０】
各国からの輸入牛肉のサンプルを採集して、牛肉のサンプルを粉砕し、乾燥させて、脱脂
処理し、脱脂した牛肉のサンプルを研磨して、所定サイズの篩目によりフィルタリングし
て、再び乾燥させることにより、輸入牛肉の基準サンプルを得る予処理ユニット。
【００７１】
現在、中国では、オーストラリア、ニュージーランド、ウルグアイ、アルゼンチン、カナ
ダ、コスタリカ、チリ、ハンガリーなど8カ国の牛肉しか輸入できません。米国、ブラジ
ル、日本など他の国の牛肉の輸入販売が禁止されている。リスト以外の肉製品なら、不法
入国や偽物の可能性がある。このため、本発明では、オーストラリア、ニュージーランド
、ウルグアイ、アルゼンチン、カナダ、コスタリカ、チリ、ハンガリー、米国、ブラジル
、日本の11カ国の牛肉を採集する。各国の牛肉が２００セットとし、各セットごとが５０
０ｇとする。
【００７２】
より正確的に輸入牛肉を追跡するために、牛肉のサンプルに対し予処理を行う必要がある
。まずサンプルをダイシングして、コンテナー型混合機に入れて粉砕して、光防護環境中
でほぼ２時間粉砕する。牛肉を粉砕した後、乾燥処理をする。牛肉を乾燥室に入れて徹底
的に２４時間乾燥させることが可能である。本発明は輸入牛肉を粉砕してから乾燥させる
とすることにより、牛肉の乾燥効果を向上することができる。
【００７３】
従来の技術では、輸入牛肉の脱脂は主に試料に石油エーテルを加え、抽出器を用いて抽出
し、抽出液の中の石油エーテルを回収し、粗脂肪のサンプルを得る。しかし、抽出器は毎
回調製できる脱脂サンプルの量が少なく、操作が煩雑である。本発明は、大量の脱脂サン
プルを得るために、以下の検査分析に用い、輸入牛肉サンプルを静置法で脱脂する。
【００７４】
赤外分光計により前記輸入牛肉の基準サンプルの近赤外スペクトルを採集して、ただし、
スキャン採集の波数範囲が８０００〜５０００ｃｍ−１として、解像度が４ｃｍ−１とし
、スキャンの温度が２５℃に維持され、湿度が安定状態にコントロールされ、また、サン
プルごとに対し３回のスペクトルスキャンを行って、３回で採集されたスペクトルデータ
に対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルごとのスペクトルデータを得て、
そして、牛肉のサンプルの近赤外スペクトルの分散および標準偏差に基づいて、特異点の
サンプルをカリングすることにより、最終の輸入牛肉のサンプルの近赤外スペクトルデー
タを得る近赤外スペクトル採集ユニット。
【００７５】
近赤外光は可視光と中赤外光の間に波長がある電磁波であり、その波長範囲が７８０〜２
５２６ｎｍである。近赤外スペクトルは、赤外線と輸入牛肉のサンプルにおける物質との
相互作用を反映できる。自然界では、各分子の組成と構造は異なり、かつその各官能基や
化学結合、たとえばＯ−Ｈ、Ｃ−Ｈ、Ｎ−Ｈ、Ｓ−Ｈ基などは赤色の外光に対する吸収作
用が異なり、これらの水素が赤外線における部分エネルギーを再吸収すると、励起されて
遷移する。従って、近赤外スペクトルに現れる曲線の位置と吸収強度が異なるので、近赤
外分光計で近赤外スペクトルを生成し、各サンプルの特徴的な近赤外吸収スペクトルを得
る。
【００７６】
近赤外スペクトルはサンプルにおける有機物の成分および含有量の情報を反映する。異な
る産地の輸入牛肉サンプルは品種、産地環境、加工方法、運送方式などの要素の影響を受
け、生長環境、気候、土壌、水質などの要素の影響をも受け、食品の主要な化学成分（例
えば蛋白質、脂肪、水分など）の組成および含有量はある程度の違いがあり、有機物とし
てその成分は著しく違っている。このほか、遺伝子型、飼料タイプ、飼育方式、個体代謝
などが異なるため、産地別の動物の体内にはタンパク質、脂肪、水分などの成分が異なる
。これらの違いなどが近赤外線スペクトルに反映される。これで各産地のサンプルの特徴
的な近赤外吸収スペクトルを取得できる。
【００７７】
本発明は、赤外分光計により前記標準の牛肉のサンプルの近赤外スペクトルを採集する。
１〜３ｇの輸入牛肉の基準サンプルを取ってスペクトルを採集する。スキャン採集の波数
範囲が８０００〜５０００ｃｍ−１とし、解像度が４ｃｍ−１とし、スキャンの温度が２
５℃に維持され、湿度が安定的に保持できるようにコントロールされるとしており、サン
プルのスペクトルごとを３回スキャンして、３回で採集されたスペクトルデータに対し平
均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルのスペクトルデータを得る。本発明は、複
数回で、輸入牛肉のサンプルごとのスペクトルデータを採集することにより、１回だけで
スペクトルデータを採集する場合に起こられる誤差を回避することができる。
【００７８】
なお、輸入牛肉は大きく環境の影響を受け、異なるスキャン環境のスペクトルデータに与
える影響は様々なので、各輸入牛肉のサンプルを複数回スキャンする本発明は、スキャン
環境を一定に維持する。
【００７９】
輸入牛肉のサンプルは、その加工製作では汚染されたり、近赤外スペクトルの採集ではデ
バイスや環境などの影響を受けたりするなどが原因で、輸入牛肉のサンプルのデータが不
正確になるおそれがある。これに対して、本発明は、サンプルのデータに基づいて牛肉産
地の追跡をする前に、サンプリング過程に現れた特異点サンプルをカリングすることによ
り、特異点サンプルによる牛肉の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００８０】
本発明は、牛肉のサンプルの近赤外スペクトルの分散および標準偏差に基づいて、特異点
のサンプルをカリングする。同一産地の輸入牛肉の近赤外スペクトルは一般的に同じよう
な特徴を示しており、それぞれの輸入牛肉のサンプルに対して採集されたスペクトル間の
差異は小さい。このため、本発明は各牛肉のサンプルの近赤外スペクトルの分散および標
準偏差を用いて比較する。ある近赤外スペクトルの分散および標準偏差が一定の閾値を超
えたとき、このサンプルが同じ産地の他のサンプルから大きく外れることを示し、このサ
ンプルは特異点サンプルである可能性が高くて、カリングされる。
【００８１】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入牛肉２００個のサンプルの赤外線スペクトルの平
均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標準偏差を計算する。該サンプルの
分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプルをサンプル集合からカリングする
。
【００８２】
同位体比率質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ
１５Ｎの値を検測して、ただし、サンプルごとに対し同位体比率質量分析計により３回の
検測を行って、３回で採集された同位体質量分析データに対し平均値を求めることにより
、輸入牛肉のサンプルごとの同位体質量分析データを得て、そして、牛肉のサンプルの同
位体質量分析データの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする
ことにより、最終の輸入牛肉のサンプルの同位体質量分析データを得る同位体採集ユニッ
ト。
【００８３】
安定同位体技術による産地追跡の原理は、同位体の自然分留効果を利用して目標サンプル
の産地を特定する。気温、日照、土壌、食料、空気の質などの違いによって、目標サンプ
ル中のある元素の同位体の存在量が、異なる産地の他のサンプルと著しい違いがある。こ
れによれば、動物源性産物の産地は正確に追跡区別される。具体的には、安定同位体にお
ける１３Ｃと１２Ｃの比率により飼料の種類を表すことができ、その比率が、飼料におけ
るＣ３、Ｃ４植物の占める比率と密接に関係している。一方、同位体における１５Ｎと１
４Ｎの比率は多くの要素に影響され、主に栄養レベルに依存しており、飼料種類と密接に
関係しているだけでなく、土壌、気候、農業施肥中の違いを示すこともでき、飼料におけ
る海や陸地の植物さえの比率に関係もある。それ以外に、同位体における１８Ｏと１６Ｏ
の比率および２Ｈと１Ｈの比率は産地の現地の気候、地形、水の蒸発、濃縮、沈降に関係
している。同位体における３４Ｓと３２Ｓの比率は微生物作用と海洋要因に関係している
。
【００８４】
異なる国からの輸入牛肉は、その飼っていた餌、飲料水、土壌、気候などが全然違う。特
に、炭素、窒素、水素同位体は極めて顕著な相関を示しており、δ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１
５Ｎは本発明に牛肉を区別するための主要な指標とする。ただし、δ１３Ｃは飼料におけ
るＣ３とＣ４植物の比率を反映し、δ２Ｈ成分はその国の気候、水と関係があり、またδ
１５Ｎは輸入牛肉の産地の土壌条件を反映する。
【００８５】
前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ１３Ｃの値を検測することは、輸入牛肉の基準サ
ンプルごとに２〜４ｇ取って錫箔カップに入れて、自動注入器を介して元素分析器に入れ
て、輸入牛肉のサンプルを燃焼させ、それを純粋なＣＯ２とＮ２に変換し、ＣＯ２希釈器
の希釈を経て、最終的にＣＯ２を同位体比率質量分析計に送り込んで検測する。そのうち
、燃焼炉の温度は１２００℃とし、還元炉の温度は６００℃とする。
【００８６】
前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ２Ｈの値を検測することは、輸入牛肉の基準サン
プルごとに２〜４ｇ取って銀カップに入れて、７２時間静置して、遂一に自動注入器に入
れて、自動注入器を介して元素分析器に入れて、輸入牛肉のサンプルをＣ、Ｈ２、Ｏ２に
分裂させて、最終的にＯ２を同位体比率質量分析計に送り込んで検測する。そのうち、分
裂の温度が２５００℃とする。
【００８７】
前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるδ１５Ｎの値を検測することは、輸入牛肉の基準サ
ンプルごとに２〜４ｇ取って銀カップに入れて、自動注入器を介して元素分析器に入れて
、輸入牛肉のサンプルを燃焼させ、それを純粋なＣＯ２とＮ２に変換し、最終的にＮ２を
同位体比率質量分析計に送り込んで検測する。そのうち、燃焼炉の温度は１２００℃とし
、還元炉の温度は６００℃とする。
【００８８】
サンプルごとに輸入牛肉のサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値をいずれも
３回採集して、３回で採集されたデータに対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサ
ンプルにおけるδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値を得る。本発明は、複数回で、輸入牛肉
のサンプルごとのδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値を採集することにより、１回だけでデ
ータを採集する場合に起こられる誤差を回避することができる。
【００８９】
近赤外スペクトルの採集と同じように、δ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの値も環境、採集条
件などの要素の影響を受けて、輸入牛肉のサンプルのデータが不正確になるおそれがある
。これに対して、本発明は、サンプルのデータに基づいて牛肉産地の追跡をする前に、サ
ンプリング過程に現れた特異点サンプルをカリングすることにより、特異点サンプルによ
る牛肉の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００９０】
本発明はそれぞれ牛肉のサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎの分散および標準
偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする。δ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎのうち
のいずれか１個の値の分散および標準偏差が一定の閾値を超えたとき、このサンプルが同
じ産地の他のサンプルから大きく外れることを示し、このサンプルは特異点サンプルであ
る可能性が高くて、カリングされる。
【００９１】
したがって、本発明は、産地ごとに、輸入牛肉２００個のサンプルのδ１３Ｃ、δ２Ｈ、
δ１５Ｎの平均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標準偏差を計算する。
該サンプルの分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプルをサンプル集合から
カリングする。
【００９２】
プラズマ質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有
量を検測して、ただし、サンプルごとに対しプラズマ質量分析計により３回の検測を行っ
て、３回で採集された鉱物元素データに対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサン
プルごとの鉱物元素データを得て、そして、牛肉のサンプルの鉱物元素データの分散およ
び標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングすることにより、最終の輸入牛肉の
サンプル鉱物元素データを得る鉱物元素採集ユニット。
【００９３】
牛肉中の各元素の含有量は産地の水源、土壌などの条件と密接に関係していて、しかも異
なった地区はそれぞれ特徴的な元素構成を有している。それによって異なった産地の輸入
牛肉の鉱物の元素の指紋スペクトルを構築することができ、牛肉の正確な産地追跡を実現
する。鉱物指紋スペクトル技術は輸入牛肉のサンプルにおける定量元素（カルシウム、リ
ン、マグネシウム、カリウム、ナトリウム、塩素と硫黄など）と鉱物元素（鉄、銅、マン
ガン、亜鉛、ヨード、セレンとクロムなど）の測定値に基づいて、統計的分析を行って、
顕著な差異性のある元素を選んでモデルを構築することにより、より正確的に輸入牛肉の
産地を鑑別することができる。
【００９４】
異る地域の土壌の中の微量の元素の含有量と構成は典型的な特徴があり、例えば米国の土
壌の含有量はヨーロッパより高い。土壌、植物及び輸入牛肉の中でＳｅ含有量が著しい関
係がある。高Ｓｅ区域と低Ｓｅ区域からの牛肉の含有量は大きく異なるので、本発明は輸
入牛肉のＳｅ含有量を測定し、異なる国の輸入牛肉と区別する。北米の牛肉のＳｅ含有量
はスイスの牛肉の約２倍であり、ブラジルの牛肉の中のＳｅの含有量はもっと高い。Ｒｂ
含有量は岩の特性に関連しており、一般的に花崗岩と片麻岩地区の土壌、水、植物中の含
有量は最高である。牛肉はＲｂに対して蓄積度が高いため、本発明は輸入牛肉のＲｂ含有
量を測定し、異なる国の輸入牛肉と区別する。異なる飼育環境の牛肉のＴｉ含有量が大き
く異なるため、本発明は輸入牛肉のＴｉ含有量を測定し、異なる国の輸入牛肉と区別する
。
【００９５】
プラズマ質量分析計により前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有
量を検測することは、具体的には、輸入牛肉の基準サンプルごとに２〜４ｇ取って、分解
チューブに入れて、濃硝酸で予め２時間分解させて、そしてオキシドールで１時間消毒し
て、最後にマイクロ波分解器に入れて分解させる。分解したサンプルをイオン質量分析計
によりＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉに対して採集を行って、最後に外部標準法により採集されたＳｅ
、Ｒｂ、Ｔｉに対して定量化して、Ｓｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量を取得する。
【００９６】
サンプルごとに、輸入牛肉のサンプルにおけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量の値を３回採集
して、３回で採集されたデータに対し平均値を求めることにより、輸入牛肉のサンプルに
おけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量の値を得る。本発明は、複数回で、輸入牛肉のサンプル
ごとのスペクトルデータを採集することにより、１回だけでスペクトルデータを採集する
場合に起こられる誤差を回避することができる。
【００９７】
Ｓｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量は環境、採集条件などの要素の影響を受けて、輸入牛肉のサン
プルのデータが不正確になるおそれがある。これに対して、本発明は、サンプルのデータ
に基づいて牛肉産地の追跡をする前に、サンプリング過程に現れた特異点サンプルをカリ
ングすることにより、特異点サンプルによる牛肉の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００９８】
本発明はそれぞれ牛肉のサンプルにおけるＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量の分散および標準偏
差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする。Ｓｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含有量のうちのい
ずれか１個の値の分散および標準偏差が一定の閾値を超えたとき、このサンプルが同じ産
地の他のサンプルから大きく外れることを示し、このサンプルは特異点サンプルである可
能性が高くて、カリングされる。
【００９９】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入牛肉２００個のサンプルのＳｅ、Ｒｂ、Ｔｉの含
有量の平均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標準偏差を計算する。該サ
ンプルの分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプルをサンプル集合からカリ
ングする。
【０１００】
アミノ酸アナライザーにより前記輸入牛肉の基準サンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅ
ｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓという
１２種類のアミノ酸の含有量を検測して、ただし、サンプルごとに対しアミノ酸アナライ
ザーにより３回の検測を行って、３回で採集されたアミノ酸の含有量に対し平均値を求め
ることにより、輸入牛肉のサンプルのアミノ酸の含有量データを得て、そして、牛肉のサ
ンプルの鉱物元素データの分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリング
することにより、最終の輸入牛肉のサンプルアミノ酸データを得るアミノ酸採集ユニット
。
【０１０１】
牛肉のアミノ酸の含有量は品種、性別、年齢、筋肉の部位と養殖環境などの要素と関係が
ある。同じ品種と年齢に対しては、筋肉のアミノ酸の含有量は著しく環境の影響を受ける
。産地鑑別分析は、主に地域別のソース牛肉を表す特異性の指標を探るのである。したが
って、本発明は、アミノ酸含有量の測定を加味することにより、異なる国の輸入牛肉を区
別する。牛肉は栄養価が高く、アミノ酸の種類が豊富で、Ａｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌ
ｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅｅ、Ｌ
ｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１２種類のアミノ酸は牛肉における主要な
アミノ酸であるので、各国からの輸入牛肉の差異を全面的に分析するために、本発明はＡ
ｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌ
ｙｓ、Ｈｉｓという１２種類のアミノ酸を検測する。
【０１０２】
具体的に、本発明はＬ−８８００アミノ酸アナライザーによりアミノ酸を測定する。まず
前記輸入牛肉の基準サンプル２〜４ｇを水分解チューブに入れて、６ｍｏｌ／Ｌの塩酸５
０ｍｌを加えて、水分解チューブを真空にして密封し、１１０℃の恒温環境で２４時間水
分解して、冷却後に濾過する。濾過液のＰＨ値を中性、定容値を１２５ｍｌに調節して、
濾過液と０．０２ｍｏｌ／Ｌの塩酸を１：１で混合し、混合液をマイクロホールフィルタ
で濾過し、そしてＬ−８８００アミノ酸アナライザーにより混合液におけるＡｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉ
ｓという１２種類のアミノ酸の含有量を測定する。
【０１０３】
アミノ酸の含有量値は環境、採集条件などの要素の影響を受けて、輸入牛肉のサンプルの
データが不正確になるおそれがある。これに対して、本発明は、サンプルのデータに基づ
いて牛肉産地の追跡をする前に、サンプリング過程に現れた特異点サンプルをカリングす
ることにより、特異点サンプルによる牛肉の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【０１０４】
本発明はそれぞれ牛肉のサンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖ
ａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓという１２種類のアミノ酸の含
有量の分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする。Ａｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉ
ｓという１２種類のアミノ酸の含有量のいずれか１個の値の分散および標準偏差が一定の
閾値を超えたとき、このサンプルが同じ産地の他のサンプルから大きく外れることを示し
、このサンプルは特異点サンプルである可能性が高くて、カリングされる。
【０１０５】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入牛肉２００個のサンプルのＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅ
ｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓという
１２種類のアミノ酸の含有量の平均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標
準偏差を計算する。該サンプルの分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプル
をサンプル集合からカリングする。
【０１０６】
特筆すべきのは、ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５の先後順序は限定されないものであり
、輸入牛肉のサンプルの赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データ
およびアミノ酸データが任意の順序によって採集してもよく、同時にそれらにたして採集
してもよい。
【０１０７】
牛肉のアミノ酸の含有量は品種、性別、年齢、筋肉の部位と養殖環境などの要素と関係が
ある。同じ品種と年齢に対しては、筋肉のアミノ酸の含有量は著しく環境の影響を受ける
。産地鑑別分析は、主に地域別のソース牛肉を表す特異性の指標を探るのである。したが
って、本発明は、アミノ酸含有量の測定を加味することにより、異なる国の輸入牛肉を区
別する。牛肉は栄養価が高く、アミノ酸の種類が豊富で、Ａｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌ
ｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅｅ、Ｌ
ｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１２種類のアミノ酸は牛肉における主要な
アミノ酸であるので、各国からの輸入牛肉の差異を全面的に分析するために、本発明はＡ
ｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌ
ｙｓ、Ｈｉｓという１２種類のアミノ酸を検測する。
【０１０８】
具体的に、本発明はＬ−８８００アミノ酸アナライザーによりアミノ酸を測定する。まず
前記輸入牛肉の基準サンプル２〜４ｇを水分解チューブに入れて、６ｍｏｌ／Ｌの塩酸５
０ｍｌを加えて、水分解チューブを真空にして密封し、１１０℃の恒温環境で２４時間水
分解して、冷却後に濾過する。濾過液のＰＨ値を中性、定容値を１２５ｍｌに調節して、
濾過液と０．０２ｍｏｌ／Ｌの塩酸を１：１で混合し、混合液をマイクロホールフィルタ
で濾過し、そしてＬ−８８００アミノ酸アナライザーにより混合液におけるＡｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉ
ｓという１２種類のアミノ酸の含有量を測定する。
【０１０９】
アミノ酸の含有量値は環境、採集条件などの要素の影響を受けて、輸入牛肉のサンプルの
データが不正確になるおそれがある。これに対して、本発明は、サンプルのデータに基づ
いて牛肉産地の追跡をする前に、サンプリング過程に現れた特異点サンプルをカリングす
ることにより、特異点サンプルによる牛肉の追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【０１１０】
本発明はそれぞれ牛肉のサンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖ
ａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓという１２種類のアミノ酸の含
有量の分散および標準偏差に基づいて、特異点のサンプルをカリングする。Ａｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉ
ｓという１２種類のアミノ酸の含有量のいずれか１個の値の分散および標準偏差が一定の
閾値を超えたとき、このサンプルが同じ産地の他のサンプルから大きく外れることを示し
、このサンプルは特異点サンプルである可能性が高くて、カリングされる。
【０１１１】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入牛肉２００個のサンプルのＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅ
ｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓという
１２種類のアミノ酸の含有量の平均値を計算し、さらに各輸入牛肉サンプルの分散及び標
準偏差を計算する。該サンプルの分散と標準偏差が所定閾値を超えた場合、このサンプル
をサンプル集合からカリングする。
【０１１２】
モデルトレーニングモデル、偏最小二乗法の鑑別モデルを構築するためのもので、前記輸
入牛肉のサンプルの赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データおよ
びアミノ酸データに対し分割を行って、１／ｎ個のサンプルデータを選出してテスト集合
とし、残りのサンプルデータを訓練集合として、それぞれ赤外スペクトルデータ、同位体
質量分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸データに基づいて、絶えずに鑑別モデル
を訓練することにより、赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データ
による鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデル
を得る鑑別モデル構築ユニット。
【０１１３】
輸入牛肉の輸入は時間がかかり、運送環境の差異が大きいため、従来の追跡技術では、安
定同位体技術、鉱物元素、アミノ酸などがテスト環境に大きく左右されるとか、近赤外ス
ペクトル技術はデータベースに依存していて、大量のサンプルの産地や数のデータがなけ
れば追跡の精度を上げることができないなどの問題がある。従来の追跡技術を直接に輸入
牛肉に適用したら、追跡の精度が低かったと分かる。したがって、本発明は、赤外分光デ
ータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データ、アミノ酸を総合して、輸入牛肉の産地を
追跡する。４つの追跡手段を組み合わせて、輸入牛肉の輸送過程における影響を克服して
、追跡の精度を高める。
【０１１４】
本発明は、輸入牛肉のサンプル赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素
データおよびアミノ酸データを採集した後、それぞれサンプルデータを処理する。すなわ
ち、本発明は輸入牛肉のサンプル赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元
素データおよびアミノ酸データに基づいてそれぞれ訓練して相応の追跡モデルを得る。
【０１１５】
本発明は赤外スペクトルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸
データに基づいて、それぞれ相応のサポートベクターマシンによる鑑別モデルを生成する
。
【０１１６】
前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、
鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの性能を交差検証す
る検証評価ユニット。
【０１１７】
本発明は、複数個のサンプルデータ集合をランダムにＫ個の部分集合に分けて（一般的に
均等に分けてもよい）、１個の部分集合を検証集合とし、残りのＫ−１個の部分集合を訓
練集合とする。このように、Ｋ個の部分集合をそれぞれ検証集合とし、Ｋ回交差反復して
、Ｋ回の結果を得て、そして、Ｋ回の結果の平均値を鑑別モデルまたはモデルの性能指標
とする。
【０１１８】
言い換えれば、本発明は一つずつ赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分
析データによる鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑
別モデルに対して交差検証を行って、各モデルの性能を取得する。本発明は追跡の正確率
を用いてモデルの性能を指示する。
【０１１９】
前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、
鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルに対し性能に従って
順位づけを行って、性能順に基づいて各鑑別モデルに重みを付ける順位づけユニット。
【０１２０】
本発明は追跡の正確率を用いてモデルの性能を指示するため、正確率が高いほど、鑑別モ
デルの性能がよく、追跡精度も高くなる。本発明は、４つの鑑別モデルにより輸入牛肉に
対して総合追跡する。このため、異なる鑑別モデルに異なる重みを付けるとしている。重
みは、該鑑別モデルの最終追跡結果への影響を表す。重みが高いほど、追跡結果への影響
が大くなる。このため、順位が高い鑑別モデルほど重みが大きくなる。赤外スペクトルデ
ータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物元素データによる
鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルの重みがそれぞれω１、ω２、ω３、ω４
とすると、
0006708829.tif 000008
となる。
【０１２１】
それぞれ前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別
モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルにより輸入
牛肉に対し検測を行って、被検サンプルと各国の牛肉の赤外スペクトルデータ、同位体質
量分析データ、鉱物元素データ、アミノ酸データとの類似性をそれぞれ算出する検測ユニ
ット。対応する国の輸入牛肉ではないと判断したとき、検測結果が０であり、そうでなけ
れば、検測結果は１である。
【０１２２】
未知の産地の牛肉の採取は、上記ステップＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４に従って、近赤外線特
徴スペクトルデータ、安定同位体質量分析データ、鉱物元素データとアミノ酸データを測
定し、測定したデータをそれぞれ赤外スペクトルデータに基づく鑑別モデル、同位体質量
分析データに基づく鑑別モデル、鉱物元素データに基づく鑑別モデル、アミノ酸データに
基づく鑑別モデルに代入する。鑑別モデルによると、予測結果が0なら、輸入牛肉は該当
国の輸入牛肉ではないと判断し、予測結果が1なら、測定対象のサンプルは該当国の輸入
牛肉と判断する。
【０１２３】
前記赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、
鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルにより得られた類似
性結果と相応の鑑別モデルとのそれぞれの加重和を計算して、前記加重和と所定閾値とを
対比することにより、輸入牛肉の産地を判断する総合追跡ユニット。
【０１２４】
本発明は赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデ
ル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルにより混合識別
を行って、それらの類似性結果がそれぞれ
0006708829.tif 000009
、
0006708829.tif 000010
、
0006708829.tif 000011
、
0006708829.tif 000012
とすると、鑑別モデルの最終の検測結果が
0006708829.tif 000013
となる。
【０１２５】
最終の検測結果と所定の閾値とを比較する。所定閾値が０．７５とすると、算出した検測
結果が所定閾値より大きければ、輸入牛肉がその相応国家からの輸入であり、さもなけれ
ば、その相応国家からの輸入ではないとなっていることである。
【０１２６】
上記によれば、本発明は、牛肉産地の混合追跡方法およびシステムを提供する。輸入牛肉
に対して検測可能で、適用範囲が広く、極めて大きい応用価値がある。４つの追跡手段を
総合して利用することにより、輸入牛肉の輸送過程で受けられる影響を克服でき、追跡の
精度を向上する。また、性能に従って４つの追跡手段に順位づけを行うとともに、順位づ
けの結果によって異なる追跡手段に相応の重みを付ける。これにより、追跡モデルの性能
によって総合追跡結果への影響を調整することができ、各追跡手段の単純混合ではなく、
各追跡手段の利点を十分に発揮する。
【０１２７】
特筆すべきのは、上記の内容は単に本発明の好ましい実施例およびその適用技術原理であ
る。当業者であれば、本発明はここで述べた特定の実施例に限定されるものではなく、本
発明の保護範囲から逸脱しないかぎり、様々な明白な変化、再調整、代替などを行うこと
ができることを理解するであろう。したがって、以上の実施例によって本発明をより詳細
に説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の概念から逸
脱しない範囲で、より多くの他の等価実施例を含んでもよく、本発明の範囲は添付の特許
請求の範囲によって決定される。
【要約】      （修正有）【課題】牛肉産地の混合追跡方法およびシステムを提供する。【解決手段】この方法は各国からの輸入牛肉のサンプルを採集すること、δ１３Ｃ、δ２Ｈ、δ１５Ｎ、Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ、Ａｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓの値を採集すること、および、訓練して赤外スペクトルデータによる鑑別モデル、同位体質量分析データによる鑑別モデル、鉱物元素データによる鑑別モデル、アミノ酸データによる鑑別モデルを生成して、各鑑別モデルに対し性能に従って順位づけを行って、４個の鑑別モデルの結果および順位づけ位置を総合して輸入牛肉の産地を判断することを含む。本発明は輸入牛肉の追跡精度を向上するとともに、従来からも輸入牛肉の応用が広範囲であるという要求にも適応することができる。【選択図】図１【図１】
0006708829.tif 000026
【図２】
0006708829.tif 000027