(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ステップＳ１：各国からの輸入サーモンのサンプルを採集して、サーモンのサンプルを
粉砕し、乾燥させて、乾燥したサーモン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、輸入サーモン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サーモン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８０００〜４０００ｃｍ−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、輸入サーモンのサンプルごとのス
ペクトルデータを得て、そして、サーモン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、最終の輸入サーモンの
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サーモンの基準サンプルにおけるδ
１３Ｃ、δ１８Ｏ、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、輸入サーモンのサンプルごとの同位体質量分析データを得て、そ
して、サーモン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、最終の輸入サーモン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サーモンの基準サンプルにおけるＣａ
、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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、輸入サーモンのサンプルごとの鉱物元素データを
得て、そして、サーモン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、最終の輸入サーモン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サーモンの基準サンプルにおけるＡ
ｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌ
ｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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、
輸入サーモンのサンプルのアミノ酸の含有量データを得て、そして、サーモンのサンプル
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、最終の輸入サーモンのサンプルアミノ酸データを得ることと、
ステップＳ６：サポートベクターマシン分類器を構築して、前記輸入サーモンのサンプル
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、絶えずに分類器を訓練することにより
、赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デ
ータによる分類器、アミノ酸データによる分類器を得ることと、
ステップＳ７：前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分
類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器、同位体質量分析データによる分
類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器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分類器、同位体質量分析データ
による分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により輸入サ
ーモンに対し検測を行って、被験サンプルと各国のサーモン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分類器、同位体質量分析データによる
分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により得られた類似
性結果と相応の分類器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、輸入サーモンの産地を判断することと、
を含むことを特徴とするサーモン産地の混合鑑別方法。
【請求項２】
前記サーモンのサンプルを粉砕し、乾燥させることは、具体的には、
輸入サーモン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、粉砕したサーモンを乾燥室に入れて、徹底的に２４時間
乾燥させることであり、
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、
産地の輸入サーモン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分類
器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分類器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分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デー
タによる分類器、アミノ酸データによる分類器の重みがそれぞれω１、ω２、ω３、ω４
とすると、
0006712691.tif 000014
となり、ただし、赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類
器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デー
タによる分類器、アミノ酸データによる分類器により混合鑑別を行って、それらの類似性
結果がそれぞれ
0006712691.tif 000015
、
0006712691.tif 000016
、
0006712691.tif 000017
、
0006712691.tif 000018
とすると、分類器の最終の検測結果が、
0006712691.tif 000019
となり、ｒが所定閾値より大きければ、輸入サーモン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に記載のサーモン産地の混合鑑別方法。
【請求項３】
各国からの輸入サーモンのサンプルを採集して、サーモンのサンプルを粉砕し、乾燥さ
せて、乾燥したサーモン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、輸入サーモン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サーモン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８０００〜４０００ｃｍ−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、輸入サーモンのサンプルごとのスペクトルデータ
を得て、そして、サーモン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、最終の輸入サーモンのサンプルの近赤
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サーモンの基準サンプルにおけるδ１３Ｃ、δ１８
Ｏ、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、輸入サーモンのサンプルごとの同位体質量分析データを得て、そして、サーモン
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、最終の輸入サーモン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サーモンの基準サンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、
Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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、輸入サーモンのサンプルごとの鉱物元素データを得て、そして、
サーモン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、最終の輸入サーモン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サーモンの基準サンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、
Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、
Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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、輸入サーモンの
サンプルのアミノ酸の含有量データを得て、そして、サーモン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
の輸入サーモン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、
サポートベクターマシン分類器を構築するためのもので、前記輸入サーモンのサンプルの
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、絶えずに分類器を訓練することにより、
赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デー
タによる分類器、アミノ酸データによる分類器を得る分類器構築ユニットと、
前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素
データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素
データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器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分類器、同位体質量分析データによる分類器、
鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により輸入サーモンに対し検
測を行って、被験サンプルと各国のサーモン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と、
および
前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素
データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により得られた類似性結果と相応の分
類器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、
輸入サーモン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サーモン産地の混合鑑別システム。
【請求項４】
前記サポートベクターマシン分類器を構築する構成は、最適なパラメータ区間内で、ラン
ダムにガウス動径基底関数パラメータσと複雑度パラメータＣの初期値を設定して、初期
集団サイズが２００とし、遺伝世代数が３００とし、自己認知因子ｃ１が１．５とし、社
会認知因子ｃ２が１．５とし、重み因子ｗが０．７８とする分類器パラメータの最適化を
行って、毎回の遺伝進化中で、まず、粒子の異なるＫ値のそれぞれの３００回の交差検証
の平均正確率を算出してその適応度として、次に、集団最適と個体最適を更新して、最後
に、適応度の大きさによって粒子に対し降順の順位づけを行って、優れる前半の粒子が直
接に次回の進化に進み、優れない後半の粒子が１個ずつランダムに前半の粒子と交差遺伝
をすることであり、
また、前記性能順に基づいて各分類器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分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デー
タによる分類器、アミノ酸データによる分類器の重みがそれぞれω１、ω２、ω３、ω４
とすると、
0006712691.tif 000020
となり、ただし、赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類
器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素
データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により混合鑑別を行って、それらの類
似性結果がそれぞれ
0006712691.tif 000021
、
0006712691.tif 000022
、
0006712691.tif 000023
、
0006712691.tif 000024
とすると、分類器の最終の検測結果が
0006712691.tif 000025
となり、ｒが所定閾値より大きければ、輸入サーモン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に記載の輸入サーモン産地の混合鑑別システム。
【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、具体的にサーモン産地の混合鑑別方法お
よびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
サーモン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
識の偽造などでサーモンの食品安全事件がよく報道される。また、たとえ疫病が発生した
ら、迅速かつ正確に発生源を見つけ、ひいては効果的な措置を取って疫病の伝播を抑制す
ることができれば、人命と健康の保障となる。従来の手段は、一般的な魚類を遡及する追
跡であるが、サーモンの特徴に応じてサーモン向きの追跡がまだ提案されていない。サー
モンの追跡は、安定的同位体、近赤外、電子舌や鉱物元素などの生物的技術を利用するの
が多いが、いずれも単一の生物技術にて追跡をするだけで、追跡の精度が低く、複数種類
の追跡手段を有効的に結合することはできない。このため、輸入サーモンに対する有効的
な追跡を提供することは、やっぱりとして本分野の極めて期待される課題となっている。
【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、サーモン産地の混合鑑別方
法およびシステムを提供することである。輸入サーモン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、輸入サーモン産地の混合鑑別方法およびシステムを提供するこ
とにより、輸入サーモンの追跡精度を向上するとともに、従来からも輸入サーモンの広範
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サーモン産地の混合鑑別方法は、各国からの輸入サーモンのサンプル
を採集すること、標準サーモンのサンプルの近赤外スペクトルを採集すること、δ１３Ｃ
、δ１８Ｏ、δ１５Ｎ、Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ、Ａｓｐ、
Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、
Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐ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分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デ
ータによる分類器、アミノ酸データによる分類器を生成し、各分類器に対し性能順に順位
づけを行って、４個の分類器の結果および順位づけ位置を総合して輸入サーモンの産地を
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。
（１）本発明は、輸入サーモンの特性を分析した上、サーモン産地の混合鑑別方法および
システムを提供する。輸入サーモン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。
【０００６】
（２）輸入サーモン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
を直接に輸入サーモンに適用したら、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
、輸入サーモン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、輸入サー
モンの輸送過程における影響を克服し、追跡の精度を高める。
【０００７】
（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。
【０００８】
（４）本発明は、サポートベクターマシンの構造化リスクが最も小さく、優れる汎化能力
を有し、さらに追跡の精度と効率を向上する。
【０００９】
（５）本発明は、まず、輸入サーモンを粉砕してから、つぎに、乾燥させる、という順と
している。これにより、サーモンの乾燥効果を向上させる。
【００１０】
（６）本発明は、複数回で、輸入サーモン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】
（７）本発明は、輸入サーモン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に提供される輸入サーモン産地の混合鑑別方法のフローチャート。
【図２】実施例２に提供される輸入サーモン産地の混合鑑別システムの構成図。
【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サーモン産地の混合鑑別方法は以下
のステップを含む。
【００１７】
ステップＳ１：各国からの輸入サーモンのサンプルを採集して、サーモンのサンプルを粉
砕し、乾燥させて、乾燥したサーモン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、輸入サーモンの基準サンプルを得ること
。
【００１８】
今現在、中国では、サーモンは主にノルウェー、スウェーデン、米国、チリ、ポーランド
、フランス、イギリス、カナダ、ロシアなどから輸入される。このため、競争産地の鑑別
を行うために、本発明はノルウェー、スウェーデン、米国、チリ、ポーランド、フランス
、イギリス、カナダ、ロシアこの９国からのサーモンを採集する。各国のサーモンが２０
０セットとし、各セットごとが５００ｇとする。
【００１９】
より正確的に輸入サーモンを追跡するために、サーモン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。サーモンを粉砕した後、乾燥処理をする。サーモンを
乾燥室に入れて、徹底的に２４時間乾燥させてもよい。本発明は輸入サーモンを粉砕して
から、乾燥させるという順であり、サーモンの乾燥効果を向上させる。
【００２０】
ステップＳ２：赤外分光計により前記輸入サーモン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８０００〜４０００ｃｍ−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、輸入サーモンのサンプルごとのス
ペクトルデータを得て、そして、サーモン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、最終の輸入サーモンの
サンプルの近赤外スペクトルデータを得ること。
【００２１】
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、赤外線と輸入サーモン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。
【００２２】
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
る産地の輸入サーモンサンプルは品種、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。
【００２３】
本発明は、赤外分光計により前記標準のサーモンのサンプルの近赤外スペクトルを採集す
る。１〜３ｇの輸入サーモン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２５℃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、輸入サーモン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、輸入サーモン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。
【００２４】
なお、輸入サーモン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、各輸入サーモン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。
【００２５】
輸入サーモンのサンプルは、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、輸入サーモンのサンプルのデ
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
てサーモン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サーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００２６】
本発明は、サーモン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。同一産地の輸入サーモンの近赤外スペクトルは一般的に
同じような特徴を示し、それぞれの輸入サーモン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、本発明は各サーモン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。
【００２７】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入サーモン２００個のサンプルの赤外線スペクトル
の平均値を計算し、さらに各輸入サーモン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。
【００２８】
ステップＳ３：同位体比率質量分析計により前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるδ
１３Ｃ、δ１８Ｏ、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、輸入サーモンのサンプルごとの同位体質量分析データを得て、そ
して、サーモン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、最終の輸入サーモンのサンプルの同位体質量
分析データを得ること。
【００２９】
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。
【００３０】
異なる国からの輸入サーモンは、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、δ１８Ｏ
、δ１５Ｎは本発明にサーモン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、δ１８Ｏ成分はその国の気候、水と関係が
あり、またδ１５Ｎは輸入サーモンの産地の土壌条件を反映する。
【００３１】
前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるδ１３Ｃの値を検測することは、輸入サーモン
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、輸入サーモン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。
【００３２】
前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるδ１８Ｏの値を検測することは、輸入サーモン
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、輸入サーモンのサンプルを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。
【００３３】
前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるδ１５Ｎの値を検測することは、輸入サーモン
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、輸入サーモン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１
２００℃とし、還元炉の温度は６００℃とする。
【００３４】
サンプルごとに、輸入サーモンのサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ１８Ｏ、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
サーモンのサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ１８Ｏ、δ１５Ｎの値を得る。本発明は、複数
回で、輸入サーモンのサンプルごとのδ１３Ｃ、δ１８Ｏ、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。
【００３５】
近赤外スペクトルの採集と同じように、δ１３Ｃ、δ１８Ｏ、δ１５Ｎの値も環境、採集
条件などの影響を受けて、輸入サーモン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サーモン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
によるサーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００３６】
本発明はそれぞれサーモンのサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ１８Ｏ、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、δ１８Ｏ、δ１５
Ｎ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。
【００３７】
したがって、本発明は、産地ごとに、輸入サーモン２００個のサンプルのδ１３Ｃ、δ１
８Ｏ、δ１５Ｎの平均値を計算し、さらに各輸入サーモン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。
【００３８】
ステップＳ４：プラズマ質量分析計により前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるＣａ
、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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、輸入サーモンのサンプルごとの鉱物元素データを
得て、そして、サーモン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、最終の輸入サーモンのサンプル鉱物元素デ
ータを得ること。
【００３９】
サーモン中の各元素の含有量は産地の水源、気候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
輸入サーモンの鉱物の元素の指紋スペクトルを構築することができ、サーモンの正確な産
地追跡を実現する。鉱物指紋スペクトル技術は輸入サーモン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
確的に輸入サーモンの産地を鑑別することができる。
【００４０】
サーモンの生活環境が複雑なため、環境の影響が高い。異なるサーモン産地の間は、部分
元素の含有量がわずかに異なる可能性がある。したがって、本発明は、プラズマ質量分析
計により輸入サーモンの基準サンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、
Ｆｅ、Ｓｅの含有量を検測して、サーモンに含まれる元素を全面的に分析する。産地別の
サーモン間のわずかな違いを識別する。
【００４１】
プラズマ質量分析計により前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、
Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量を検測することは、具体的には、輸入サーモン
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Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃ
ｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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Ｃａ、Ｃｌ、
Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅに対して定量化して、Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ
、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量を取得する。
【００４２】
サンプルごとに輸入サーモンのサンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ
、Ｆｅ、Ｓｅ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、輸入サーモンのサンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ
、Ｆｅ、Ｓｅの含有量の値を得る。本発明は、複数回で、輸入サーモンのサンプルごとの
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。
【００４３】
Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量は環境、採集条件などの要
素の影響を受けて、輸入サーモン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サーモン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
サーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００４４】
本発明はそれぞれサーモンのサンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、
Ｆｅ、Ｓｅ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
。Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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。
【００４５】
したがって、本発明は、産地ごとに、輸入サーモン２００個のサンプルのＣａ、Ｃｌ、Ｍ
ｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量の平均値を計算し、さらに各輸入サーモン
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。
【００４６】
ステップＳ５：アミノ酸アナライザーにより前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるＡ
ｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌ
ｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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、
輸入サーモンのサンプルのアミノ酸の含有量データを得て、そして、サーモンのサンプル
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、最終の輸入サーモンのサンプルアミノ酸データを得ること。
【００４７】
サーモン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サーモン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
サーモンを区別する。サーモンは栄養価が高く、アミノ酸の種類が豊富で、Ａｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙ
ｒ、Ｐｈｅｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸はサ
ーモンにおける主要なアミノ酸であるので、各国からの輸入サーモンの差異を全面的に分
析するために、本発明はＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖ
ａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔ
ｒｐという１８種類のアミノ酸を検測する。
【００４８】
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
前記輸入サーモンの基準サンプル２〜４ｇを水分解チューブに入れて、６ｍｏｌ／Ｌの塩
酸５０ｍｌ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、
Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、
Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸の
含有量を測定する。
【００４９】
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、輸入サーモンのサンプ
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
基づいてサーモン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サーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避す
る。
【００５０】
本発明はそれぞれサーモンのサンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ
、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ
、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、
Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、
Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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。
【００５１】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入サーモン２００個のサンプルのＡｓｐ、Ｔｈｒ、
Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、
Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸の含有量の
平均値を計算し、さらに各輸入サーモン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。
【００５２】
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、輸入サーモン
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。
【００５３】
ステップＳ６：サポートベクターマシン分類器を構築して、前記輸入サーモンのサンプル
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、絶えずに分類器を訓練することにより
、赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デ
ータによる分類器、アミノ酸データによる分類器を得ること。
【００５４】
輸入サーモン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
輸入サーモンに適用したら、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、輸入サー
モンの産地を追跡する。４つの追跡手段を組み合わせて、輸入サーモンの輸送過程におけ
る影響を克服して、追跡の精度を高める。
【００５５】
本発明は、輸入サーモン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、本発明は輸入サーモン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。
【００５６】
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、本発明のサポートベクターマシン分類器の基底関数がガウス
動径基底関数とする。
【００５７】
最適なパラメータ区間内で、ランダムにガウス動径基底関数パラメータσと複雑度パラメ
ータＣの初期値を設定して、初期集団サイズが２００とし、遺伝世代数が３００とし、自
己認知因子ｃ１が１．５とし、社会認知因子ｃ２が１．５とし、重み因子ｗが０．７８と
する分類器パラメータの最適化を行う。毎回の遺伝進化中で、まず、粒子の異なるＫ値の
それぞれの３００回の交差検証の平均正確率を算出してその適応度として、次に、集団最
適と個体最適を更新して、最後に、適応度の大きさによって粒子に対し降順の順位づけを
行って、優れる前半の粒子が直接に次回の進化に進み、優れない後半の粒子が１個ずつラ
ンダムに前半の粒子と交差遺伝をする。これにより、モデル収束の速度を高めるとともに
、部分最適化という問題も避ける。
【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分類器を生成する。
【００５９】
ステップＳ７：前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分
類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器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分類器、同位体質量分析デ
ータによる分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器に対して
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分類器、同位体質量分析データによる分
類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器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、分類器
の性能がよく、追跡精度も高くなる。本発明は、４つの分類器により輸入サーモンに対し
て総合追跡する。このため、異なる分類器に異なる重みを付けるとしている。重みは、該
分類器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、順位が高い分類器ほど重みが大きくなる。赤外スペクトルデータによる分類器
、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データに
よる分類器の重みがそれぞれω１、ω２、ω３、ω４とすると、
0006712691.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分類器、同位体質量分析データ
による分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により輸入サ
ーモンに対し検測を行って、被験サンプルと各国のサーモン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こ
と。
【００６５】
産地未知のサーモンに対して産地鑑定を行場合、被験産地未知のサーモンを取って、上記
ステップＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４に従って近赤外特徴スペクトルデータ、安定同位体質量
分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸データを測定して、測定したデータをそれぞ
れ赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デ
ータによる分類器、アミノ酸データによる分類器に代入して、被験サーモンの赤外スペク
トルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データ、アミノ酸データと各産地国家のサ
ーモン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
との類似性を検測する。相応のデータが全く同じである場合は、類似性が１であり、まっ
たく異なる場合は、類似性が０である。類似性ｓの範囲は［０，１］である。
【００６６】
ステップＳ１０：前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる
分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により得られた類似
性結果と相応の分類器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、輸入サーモン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分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物
元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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
0006712691.tif 000003
、
0006712691.tif 000004
、
0006712691.tif 000005
、
0006712691.tif 000006
とすると、分類器の最終の検測結果が
0006712691.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、輸入サーモン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、本実施例は輸入サーモン産地の混合鑑別システムを提供する。該
システムは以下のものを含む。
【００７０】
各国からの輸入サーモンのサンプルを採集して、サーモンのサンプルを粉砕し、乾燥させ
て、乾燥したサーモン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、輸入サーモンの基準サンプルを得る予処理ユニット。
【００７１】
今現在、中国ではサーモンは主にノルウェー、スウェーデン、米国、チリ、ポーランド、
フランス、イギリス、カナダ、ロシアなどから輸入される。このため、競争産地の鑑別を
行うために、本発明はノルウェー、スウェーデン、米国、チリ、ポーランド、フランス、
イギリス、カナダ、ロシアという９国からのサーモンを採集した。各国のサーモンが２０
０セットとし、各セットごとが５００ｇとする。
【００７２】
より正確的に輸入サーモンを追跡するために、サーモン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。サーモンを粉砕した後、乾燥処理をする。サーモンを乾
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。本発明は輸入サーモンを粉
砕してから乾燥させるとすることにより、サーモンの乾燥効果を向上することができる。
【００７３】
赤外分光計により前記輸入サーモン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８０００〜４０００ｃｍ−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、輸入サーモンのサンプルごとのスペクトルデータ
を得て、そして、サーモン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、最終の輸入サーモンのサンプルの近赤
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。
【００７４】
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、赤外線と輸入サーモン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。
【００７５】
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
る産地の輸入サーモンサンプルは品種、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。
【００７６】
本発明は、赤外分光計により前記標準のサーモンのサンプルの近赤外スペクトルを採集す
る。１〜３ｇの輸入サーモン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２５℃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、輸入サーモン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、輸入サーモン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。
【００７７】
なお、輸入サーモン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、各輸入サーモン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。
【００７８】
輸入サーモンのサンプルは、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、輸入サーモンのサンプルのデ
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
てサーモン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サーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００７９】
本発明は、サーモン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。同一産地の輸入サーモン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、それぞれの輸入サーモン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、本発明は各サーモン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。
【００８０】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入サーモン２００個のサンプルの赤外線スペクトル
の平均値を計算し、さらに各輸入サーモン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。
【００８１】
同位体比率質量分析計により前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるδ１３Ｃ、δ１８
Ｏ、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、輸入サーモンのサンプルごとの同位体質量分析データを得て、そして、サーモン
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、最終の輸入サーモン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。
【００８２】
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
。
【００８３】
異なる国からの輸入サーモンは、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、δ１８Ｏ
、δ１５Ｎは本発明にサーモン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、δ１８Ｏ成分はその国の気候、水と関係が
あり、またδ１５Ｎは輸入サーモンの産地の土壌条件を反映する。
【００８４】
前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるδ１３Ｃの値を検測することは、輸入サーモン
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、輸入サーモン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。
【００８５】
前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるδ１８Ｏの値を検測することは、輸入サーモン
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、輸入サーモンのサンプルを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。
【００８６】
前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるδ１５Ｎの値を検測することは、輸入サーモン
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、輸入サーモン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１
２００℃とし、還元炉の温度は６００℃とする。
【００８７】
サンプルごとに輸入サーモンのサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ１８Ｏ、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、輸入サ
ーモンのサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ１８Ｏ、δ１５Ｎの値を得る。本発明は、複数回
で、輸入サーモンのサンプルごとのδ１３Ｃ、δ１８Ｏ、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。
【００８８】
近赤外スペクトルの採集と同じように、δ１３Ｃ、δ１８Ｏ、δ１５Ｎの値も環境、採集
条件などの要素の影響を受けて、輸入サーモン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サーモン産地の追跡をす
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
ンプルによるサーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００８９】
本発明はそれぞれサーモンのサンプルにおけるδ１３Ｃ、δ１８Ｏ、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、δ１８Ｏ、δ１５
Ｎ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。
【００９０】
したがって、本発明は、産地ごとに、輸入サーモン２００個のサンプルのδ１３Ｃ、δ１
８Ｏ、δ１５Ｎの平均値を計算し、さらに各輸入サーモン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。
【００９１】
プラズマ質量分析計により前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、
Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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、輸入サーモンのサンプルごとの鉱物元素データを得て、そして、
サーモン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、最終の輸入サーモン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。
【００９２】
サーモン中の各元素の含有量は産地の水源、気候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
輸入サーモンの鉱物の元素の指紋スペクトルを構築することができ、サーモンの正確な産
地追跡を実現する。鉱物指紋スペクトル技術は輸入サーモン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
確的に輸入サーモンの産地を鑑別することができる。
【００９３】
サーモンの生活環境が複雑なため、環境の影響が高い。異なるサーモン産地間は、部分元
素の含有量がわずかに違う可能性がある。したがって、本発明は、プラズマ質量分析計に
より輸入サーモンの基準サンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ
、Ｓｅの含有量を検測して、サーモンに含まれる元素を全面的に分析する。産地別のサー
モン間のわずかな違いを識別する。
【００９４】
プラズマ質量分析計により前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、
Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量を検測することは、具体的には、輸入サーモン
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Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃ
ｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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Ｃａ、Ｃｌ、
Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅに対して定量化して、Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ
、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量を取得する。
【００９５】
サンプルごとに、輸入サーモンのサンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃ
ｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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、輸入サーモンのサンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃ
ｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量の値を得る。本発明は、複数回で、輸入サーモンのサンプルごと
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。
【００９６】
Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量は環境、採集条件などの要
素の影響を受けて、輸入サーモン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サーモン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
サーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避する。
【００９７】
本発明はそれぞれサーモンのサンプルにおけるＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、
Ｆｅ、Ｓｅ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
。Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ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。
【００９８】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入サーモン２００個のサンプルのＣａ、Ｃｌ、Ｍｇ
、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅの含有量の平均値を計算し、さらに各輸入サーモンサ
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。
【００９９】
アミノ酸アナライザーにより前記輸入サーモンの基準サンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、
Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、
Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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、輸入サーモンの
サンプルのアミノ酸の含有量データを得て、そして、サーモン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
の輸入サーモン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。
【０１００】
サーモン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サーモン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
サーモンを区別する。サーモンは栄養価が高く、アミノ酸の種類が豊富で、Ａｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙ
ｒ、Ｐｈｅｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸はサ
ーモンにおける主要なアミノ酸であるので、各国からの輸入サーモンの差異を全面的に分
析するために、本発明はＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖ
ａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔ
ｒｐという１８種類のアミノ酸を検測する。
【０１０１】
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
前記輸入サーモンの基準サンプル２〜４ｇを水分解チューブに入れて、６ｍｏｌ／Ｌの塩
酸５０ｍｌ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、
Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、
Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸の
含有量を測定する。
【０１０２】
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、輸入サーモンのサンプ
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
基づいてサーモン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サーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避す
る。
【０１０３】
本発明はそれぞれサーモンのサンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ
、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ
、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、
Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、
Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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。
【０１０４】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入サーモン２００個のサンプルのＡｓｐ、Ｔｈｒ、
Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、
Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸の含有量の
平均値を計算し、さらに各輸入サーモン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。
【０１０５】
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
、輸入サーモン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。
【０１０６】
サーモン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サーモン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
サーモンを区別する。サーモンは栄養価が高く、アミノ酸の種類が豊富で、Ａｓｐ、Ｔｈ
ｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙ
ｒ、Ｐｈｅｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸はサ
ーモンにおける主要なアミノ酸であるので、各国からの輸入サーモンの差異を全面的に分
析するために、本発明はＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖ
ａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔ
ｒｐという１８種類のアミノ酸を検測する。
【０１０７】
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
前記輸入サーモンの基準サンプル２〜４ｇを水分解チューブに入れて、６ｍｏｌ／Ｌの塩
酸５０ｍｌ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、
Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、
Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸の
含有量を測定する。
【０１０８】
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、輸入サーモンのサンプ
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
基づいてサーモン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サーモンの追跡結果に及ぼす影響を回避す
る。
【０１０９】
本発明はそれぞれサーモンのサンプルにおけるＡｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ
、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ
、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、
Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、
Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８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。
【０１１０】
したがって、本発明は、産地ごとに輸入サーモン２００個のサンプルのＡｓｐ、Ｔｈｒ、
Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、
Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐという１８種類のアミノ酸の含有量の
平均値を計算し、さらに各輸入サーモン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。
【０１１１】
サポートベクターマシン分類器を構築するためのもので、前記輸入サーモンのサンプルの
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、絶えずに分類器を訓練することにより、
赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デー
タによる分類器、アミノ酸データによる分類器を得る分類器構築ユニット。
【０１１２】
輸入サーモン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
輸入サーモンに適用したら、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、輸入サー
モンの産地を追跡する。４つの追跡手段を組み合わせて、輸入サーモンの輸送過程におけ
る影響を克服して、追跡の精度を高める。
【０１１３】
本発明は、輸入サーモン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、本発明は輸入サーモン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。
【０１１４】
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、本発明のサポートベクターマシン分類器の基底関数がガウス
動径基底関数とする。
【０１１５】
最適なパラメータ区間内で、ランダムにガウス動径基底関数パラメータσと複雑度パラメ
ータＣの初期値を設定して、初期集団サイズが２００とし、遺伝世代数が３００とし、自
己認知因子ｃ１が１．５とし、社会認知因子ｃ２が１．５とし、重み因子ｗが０．７８と
する分類器パラメータの最適化を行う。毎回の遺伝進化中で、まず、粒子の異なるＫ値の
それぞれの３００回の交差検証の平均正確率を算出してその適応度として、次に、集団最
適と個体最適を更新して、最後に、適応度の大きさによって粒子に対し降順の順位づけを
行って、優れる前半の粒子が直接に次回の進化に進み、優れない後半の粒子が１個ずつラ
ンダムに前半の粒子と交差遺伝をする。これにより、モデル収束の速度を高めるとともに
、部分最適化という問題も避ける。
【０１１６】
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分類器を生成する。
【０１１７】
前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素
データによる分類器、アミノ酸データによる分類器の性能を交差検証する検証評価ユニッ
ト。
【０１１８】
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分類器またはモデルの性能指標とす
る。
【０１１９】
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分類器、同位体質量分析デ
ータによる分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器に対して
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。
【０１２０】
前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素
データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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分類器に重みを付ける順位づけユニット。
【０１２１】
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、分類器
の性能がよく、追跡精度も高くなる。本発明は、４つの分類器により輸入サーモンに対し
て総合追跡する。このため、異なる分類器に異なる重みを付けるとしている。重みは、該
分類器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、順位が高い分類器ほど重みが大きくなる。赤外スペクトルデータによる分類器
、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データに
よる分類器の重みがそれぞれω１、ω２、ω３、ω４とすると、
0006712691.tif 000008
となる。
【０１２２】
それぞれ前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、
鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により輸入サーモンに対し検
測を行って、被検サンプルと各国のサーモン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。
【０１２３】
産地未知のサーモンに対して産地鑑定を行場合、被験産地未知のサーモンを取って、上記
ステップＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４に従って近赤外特徴スペクトルデータ、安定同位体質量
分析データ、鉱物元素データおよびアミノ酸データを測定して、測定したデータをそれぞ
れ赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素デ
ータによる分類器、アミノ酸データによる分類器に代入して、被験サーモンの赤外スペク
トルデータ、同位体質量分析データ、鉱物元素データ、アミノ酸データと各産地国家のサ
ーモン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
との類似性を検測する。相応のデータが全く同じである場合は、類似性が１であり、まっ
たく異なる場合は、類似性が０である。類似性ｓの範囲は［０，１］である。
【０１２４】
前記赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素
データによる分類器、アミノ酸データによる分類器により得られた類似性結果と相応の分
類器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、
輸入サーモンの産地を判断する総合追跡ユニット。
【０１２５】
本発明は赤外スペクトルデータによる分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物
元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器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
0006712691.tif 000009
、
0006712691.tif 000010
、
0006712691.tif 000011
、
0006712691.tif 000012
とすると、分類器の最終の検測結果が
0006712691.tif 000013
となる。
【０１２６】
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、輸入サーモン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。
【０１２７】
上記によれば、本発明は、サーモン産地の混合鑑別方法およびシステムを提供する。輸入
サーモン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、輸入サーモン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。
【０１２８】
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】サーモン産地の混合鑑別方法およびシステムの提供。【解決手段】各国からの輸入サーモンのサンプルを採集すること、標準サーモンのサンプルの近赤外スペクトルを採集すること、δ１３Ｃ、δ１８Ｏ、δ１５Ｎ、Ｃａ、Ｃｌ、Ｍｇ、Ｐ、Ｋ、Ｎａ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｓｅ、Ａｓｐ、Ｔｈｒ、Ｓｅｒ、Ｇｌｕ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｃｙｓ、Ｖａｌ、Ｍｅｔ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｌｙｓ、Ｈｉｓ、Ａｒｇ、Ｐｒｏ、Ｔｒｐ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分類器、同位体質量分析データによる分類器、鉱物元素データによる分類器、アミノ酸データによる分類器を生成して、各分類器に対し順位づけを行い、４個の分類器の結果および順位づけ位置を総合して輸入サーモンの産地を判断することを含む。【選択図】図２【図１】
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【図２】
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