(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
n種類(n≧2)の品種の穀粒の混合物からなる試料について、該試料中に含まれる穀粒の品種および各品種の混入率を判定するためのデータを求める方法であって、
前記試料から抽出したDNAに対し、穀物の品種識別能が高いm種類(m≧2)のPCRプライマーセットを準備する第一の工程と、
該ＰＣＲプライマーセットを用いてＰＣＲ増幅を行ない、各プライマーに対応するPCR産物量を測定する第二の工程と、
前記試料に対して、前記m種類のＰＣＲプライマーセットを用いてＰＣＲ増幅を行なったときのＰＣＲ産物量の実測値
【数１】
0004619639.tif 000038
（ここで、ｘj(j=1,・・・,m)はプライマーjによるPCR産物量であり、0≦ｘj≦1である）
と、
混入する可能性があるn種類の品種のうちのi番目(i=1,・・・,n)の品種の、前記ｍ種類のＰＣＲプライマーセットを用いてＰＣＲ増幅を行ったときの増幅パターンＳを
【数２】
0004619639.tif 000039
で表し、
前記n種類の品種のうち、混入の可能性のあるi1,・・・,ikのk種類（1≦k≦n）の品種が、それぞれ混入率パラメータ
【数３】
0004619639.tif 000040
で混入されていると仮定した場合のＰＣＲ産物量の予測値
【数４】
0004619639.tif 000041
とから、前記ＰＣＲ産物量の実測値と予測値の距離Ｄ
【数５】
0004619639.tif 000042
を最小にするように前記混入率パラメータ
【数６】
0004619639.tif 000043
を決定し、さらに該最小のDの値を計算する第三の工程と、
前記第三の工程を複数通りの品種の混入の場合について実施し、Ｄが小さい順に所定の数の混入率パラメータを提示するか、或いは、該Ｄが所定の閾値以下である混入率パラメータを提示する第四の工程と
を具備する方法。
【請求項２】
k-1個の混入率パラメータ
【数７】
0004619639.tif 000044
を独立なパラメータとして、次の連立方程式
【数８】
0004619639.tif 000045
を解いて前記k-1個の混入率パラメータならびにDを求めることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法において、請求項１または２に記載の処理を、混入の可能性のあるあらゆる複数品種の混入の場合について実施することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１または２に記載の方法において、前記PCR産物量の測定値の値に応じて複数の品種の組み合わせを選定し、該選定した複数品種の各々について請求項１または２に記載の処理を実施することを特徴とする方法。
【請求項５】
前記ＰＣＲ産物量の測定が、ＤＮＡチップに固定されたプローブＤＮＡと、前記ＰＣＲ増幅により得られたＰＣＲ増幅産物をハイブリダイゼーションさせ、該ハイブリダイゼーションによって生じたＤＮＡ二本鎖を検出することによって行われる、請求項１〜４の何れか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、米をはじめとする穀物試料の品種を判定する方法および複数品種の混入率を算出する方法に関する。より詳しくは、穀物試料から採取したＤＮＡに基づいてその品種を判定すると共に、複数品種が混入している試料については各品種の混入率を算出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、食の信頼性に対する消費者の関心の高さを反映して、米をはじめとする穀物試料の高精度な品種判定技術が求められている。米試料の品種を判定する従来技術としては、米試料から採取したＤＮＡにもとづいて品種を判定する技術（特許文献１）が知られている。この方法では以下のような手順で判定がなされる。
【０００３】
まず特定品種の特定部位のＤＮＡ配列と対合するようなＳＴＳ（Sequence Tagged Site）化されたＰＣＲプライマーを用意する。このようなプライマーは、ＲＡＰＤ法（Randomly Amplified Polymorphic DNA Method）により得たバンドパターンのうち、品種識別能の高いバンドのＤＮＡ配列にもとづいて作成することができる。次に、上記プライマーを用いて、米試料から抽出したＤＮＡのＰＣＲ増幅を実施し、増幅産物が得られたかどうかを検出すれば、その試料中に目的とする品種が含まれているかどうかを判定できる。
【０００４】
下記の表１には、３３種類の米品種と、増幅パターンの対応関係が記載されている。この表において、B43、M11、G22、WKA9、F6、S13、E30、M2CGは識別バンドの名称であり、それぞれのバンドには固有のプライマーが対応している。「朝の光」、「ゴロピカリ」、……は米の品種の名称である。また表１において、「１」は対応するバンドの増幅パターンがあることを意味し、「０」は増幅パターンがないことを意味する。例えば上記プライマーセットに対応する増幅パターンの有無の結果が（１，１，１，０，０，０，０，０）であればコシヒカリであると判定される。この方法において、特に複数の識別バンドの発現パターンを用いるのは、判定すべき品種の数に比較してマーカーとなる遺伝子の数が少なく、各品種とマーカー遺伝子とが１：１で対応していないからである。このことが、穀類の品種判定における基本的な困難性をもたらしている。
【表１−１】
0004619639.tif 000002
【０００５】
【表１−２】
0004619639.tif 000003
【０００６】
上記の品種判定は、一粒の米粒から抽出したDNAについて実施できる。複数の品種が混入されている米試料の場合は、試料から複数の米粒を無作為抽出して各粒の品種を判定することにより、含まれている品種とその混入率を求めることができる。
【０００７】
上記の従来技術では、試料から無作為抽出した米粒の品種を一粒一粒判定することにより、混入率を求めることができる。しかしこの方法で混入率を正確に求めるには多くの米粒を判定する必要があり、多大なコストおよび時間を要することになる。
【０００８】
例えば、種１，種２，種３がそれぞれ混入率ｐ1、ｐ２、ｐ３（ｐ1+ｐ２+ｐ３=1）で混入されている試料があるとき、上記方法で混入率を求めるには、この試料からｎ粒を無作為抽出し、その中に含まれる種１，種２，種３の個数を測定する。測定された種１，種２，種３の個数が、それぞれｎ1粒、ｎ2粒、ｎ3粒あった場合、ｎ1/ｎ、ｎ2/n、ｎ3/nをそれぞれｐ1、ｐ２、ｐ３の予想値とみなす。しかし種１，種２，種３が、上記のようにそれぞれｎ1粒、ｎ2粒、ｎ3粒だけ観測される確率P（n1,n2,n3）は、
【数１】
0004619639.tif 000004
であり、しかも予想値ｎ1/ｎ、ｎ2/n、ｎ3/nはそれぞれ標準偏差
【数２】
0004619639.tif 000005
を有する。
【０００９】
従って、測定誤差を少なくするにはｎを十分大きくする必要があため、一粒一粒の品種を判定していく方法は、多大なコストおよび時間を必要とせざるを得ない。
【特許文献１】特開２００１−９５５８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は上記問題を解決することを目的としてなされたものであり、複数種類が混入している穀物試料に含まれる夫々の品種、およびその混入率を迅速かつ簡易に算出するための方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を達成するために、本発明は、複数品種の穀粒の混合物からなる試料について、該試料中に含まれる穀粒の品種および各品種の混入率を判定する方法において、
前記試料から抽出したDNAに対し、穀物の品種識別能が高い複数種類のPCRプライマーセットを準備することと、
該ＰＣＲプライマーセットを用いてＰＣＲ増幅を行ない、各プライマーに対応するPCR産物量を測定することと、
混入する可能性がある全ての品種の夫々について、前記ＰＣＲプライマーセットを用いてＰＣＲ増幅を行なったときのＰＣＲ産物量が知られていることと、
前記混入する可能性がある品種の数が、前記ＰＣＲプライマーの数よりも多いことと、
複数品種の穀粒が混入されている場合のPCR産物量について、前記知られている各品種のＰＣＲ産物量に基づき、且つ各品種の混入率をパラメータとして含む数学的予測値を求めることと、
前記PCR産物量の測定結果と、前記ＰＣＲ産物量の数学的予測値との間の数学的距離を求め、該距離が最小になるような前記パラメータを数学的に決定することにより、試料に含まれる品種および各品種の混入率を判定することとを特徴とする。
【００１２】
上記処理をすべての複数品種の組み合わせについて行なうと時間がかかる場合は、PCR産物量の測定結果に応じて、調べるべき複数品種の組み合わせを限定してもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、米をはじめとする穀物の品種判定ならびに混入率算出を、高精度かつ低コストに行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の方法を適用できる穀物には、商取引の対象になる全ての穀類が含まれる。例えば、米、小麦、大豆、小豆、インゲン豆、とうもろこし等が上げられるが、これらに限定されない。これらの穀物は、複数の品種を混合した製品として取引されることが多いからである。以下の説明では、試料が米である場合について説明するが、本発明は他の穀類についても同様に適用することができる。
【００１５】
本発明においては、ＰＣＲ増幅を行なうためのプライマーとして、穀物の品種識別能が高い複数種類のPCRプライマーセットを準備する。このようなプライマーセットを得るためには、例えば、混入可能性のある複数の品種の各ＤＮＡについて、ＲＡＰＤ法（Randomly Amplified Polymorphic DNA Method）によりランダムにＰＣＲ増幅をおこない、品種によって発現特異のある一組のバンドを見出せばよい。次に、このような発現特異性のある一組のバンドを標的として増幅するためのプライマーを設計することにより、目的とするＰＣＲプライマーセットを得ることができる。
【００１６】
本発明の方法は、複数の品種が混入した試料から実際にＰＣＲ増幅を行なって、上記プライマーセットに対応するＰＣＲ産物量を測定するステップと、各品種について知られているＰＣＲ増幅産物量に基づいて、複数の品種の混入率をパラメータに含む数学的予測値を求めるステップとを含んでいる。実際のＰＣＲ産物量を測定するステップでは、試料から十分な量の米粒を採取し、これをすり潰したものを測定の対象（以下これを測定サンプルと呼ぶことにする）とする。測定サンプルが十分な量の米粒から作られているため、この中の各品種のDNA量は、各々の混入率を精度よく反映していると看做すことができる。この測定サンプルについて、前述のプライマーセットを用いたPCRを行ない、各プライマーによるPCR産物量を測定する。PCR産物量の測定にDNAチップを利用すれば、全てのプライマーに対応するPCR産物量の測定を一度に行なうことができる。
【００１７】
各PCR産物の量は各プライマーに対応するDNAの量に比例するから、各PCR産物の量から、各プライマーに対応したDNAのPCR増幅前の量が分る。このDNA量は、各プライマーに対応するDNA配列をもった品種の混入量に依存している。従って、各プライマーによるPCR産物量の情報から、各品種の混入率を推定することができる。
【００１８】
次に、複数の品種の混入率をパラメータに含む数学的予測値を求めるステップについて、式を用いて詳細に説明する。
【００１９】
先に述べた表１の識別バンドB43、M11、G22、WKA9、F6、S13、E30、M2CGを生成するプライマーに対し、順に１，２，３，４，５，６，７，８と番号を割り振る。また簡単のため、表１の左端欄のように種に番号を割り振り、種の名前の代わりに番号で種を指定することとする。種ｉ（i=0,…,32）の増幅パターンをベクトルとみなせば、該増幅パターンは次式で表すことができる。
【数３】
0004619639.tif 000006
【００２０】
例えば、「コシヒカリ」の場合は、ｉ=28であるから、下記のベクトル式で表される。
【数４】
0004619639.tif 000007
【００２１】
一方、PCR産物量についても、次式によりベクトル表記を行なう。
【数５】
0004619639.tif 000008
【００２２】
ここで、ｘiはプライマーｉによるPCR産物量であり、下記のように規格化されているものとする。
【数６】
0004619639.tif 000009
【００２３】
ここでは、試料が品種ｉ1，ｉ2，…ｉｍからなり、それぞれの混入率が
【数７】
0004619639.tif 000010
であるものとして考察する。この場合のPCR産物量Xは次式で表される。
【数８】
0004619639.tif 000011
【００２４】
ベクトルXが与えられたとき、この式を解いて、各品種の混入率
【数９】
0004619639.tif 000012
を決定することができれば、求める解が得られたことになる。
【００２５】
品種の数ｍがプライマーセットの数８以下であり、更にベクトル
【数１０】
0004619639.tif 000013
が互いに一次独立である場合は、逆行列を計算することにより上式を容易に解くことができる。しかし、PCR産物量Xには測定誤差が含まれているので、上式をそのまま解くと、混入率が満たすべき条件：
【数１１】
0004619639.tif 000014
を満たさなくなるおそれがある。また表１のケースではプライマーセットの数にくらべ品種の数が圧倒的に多く、逆行列の方法は使えない。
【００２６】
そこで本発明では、上記で数学的予測値と実際の測定値との間の数学的距離の概念を導入する。この数学的距離が最小になるような前記パラメータ
【数１２】
0004619639.tif 000015
を数学的に決定することにより、PCR産物量Xに測定誤差が含まれ、またプライマーセットの数にくらべ品種の数が多い場合にも、各品種の混入率を求めルことができる。そのための数学的手順については、以下の実施例において詳細に説明する。
【００２７】
＜実施例1＞
簡単のため、混入品種数が３以内の場合について、図１を参照して説明する。混入品種数が４以上のケースは少ないため、このケースを考えれば実用上はほぼ十分である。また、以下で述べる考え方は、混入品種数が４以上の場合にも適用できるように、容易に拡張することができる（混入品種数をｍに拡張した場合のアルゴリズムを図２に示した）。
【００２８】
図１は、品種判定アルゴリズムの流れを表すPAD（Problem Analysis Diagram）を示している。PCR産物量Xが入力されたら、三つの種（i,j,k）のあらゆる組み合わせについて、処理１の操作を反復する。処理1の操作とは次のようなものである。
【００２９】
まず、混入率パラメータ
【数１３】
0004619639.tif 000016
を含む、下記の予測増幅パターンベクトルＹを導入する：
【数１４】
0004619639.tif 000017
【００３０】
ここでの混入率パラメーは、上記でのべた（条件１）に対応する拘束条件を満たすものとする。
【００３１】
次に、上記で導入した予測増幅パターンベクトルＹと、測定値ベクトルXとの距離（の二乗）、即ち、次式で表されるＤが最小となるように、混入率パラメータを決定する：
【数１５】
0004619639.tif 000018
【００３２】
拘束条件を考慮して、混入率パラメータ
【数１６】
0004619639.tif 000019
を独立なパラメータとして選んだ場合は、以下の連立方程式を解くことにより、Dを最小にする混入率パラメータを決定することができる。
【数１７】
0004619639.tif 000020
【００３３】
このときのDの値を計算し、メモリに記憶する。
【００３４】
処理１の反復がすべて終了したら、距離Dが与えられた閾値より小さくなっているような（i,j,k）および混入率パラメータ
【数１８】
0004619639.tif 000021
の組を出力する。図２に示したような混入品種数をｍに拡張した場合は、図３のように、距離Dの値に応じて結果をソートし、距離Dの小さい順に出力してもよい。
【００３５】
PCR産物量Xに測定誤差がない場合は、D=0となるような（i,j,k）および混入率パラメータの組が存在するはずであり、それがもともとの混入品種ならびに混入量を表す。測定誤差がある場合は、D=0の組が存在しない可能性があるが、その場合でもDが最小であるような組を混入品種ならびに混入量の推定値とみなすことができる。
【００３６】
例えば表１のケースにおいて、コシヒカリ(i=28)、朝の光(i=0)、かけはし(i=17)がそれぞれ混入率0.7、0.2、0.1で混入されている試料を考える。測定誤差がないとすると、PCR産物量Ｘは
X=(0.8, 0.7, 0.7, 0.3, 0.2, 0, 0.1, 0.1)
となるはずである。
【００３７】
この場合に、上記アルゴリズムを用いて距離Dの小さい順に品種の組み合わせ（i,j,k）および混入率θを表示した結果を表２に示す。
【表２】
0004619639.tif 000022
【００３８】
上記の結果から、距離D=0の解としてもともとの組み合わせ(0,17,28)が正しい混入率(20.00%,10.00%,70.00%)で再現されていることがわかる。なお、表２の順位においては、第3位、第6位、第8位がそれぞれ2通りずつある。これは距離Dの等しい組み合わせが複数存在することを意味する。例えば、第３位の(0,23,28)の場合、混入率が(24.29%,8.57%,67.14%)のときのPCR産物量は、
Xa= ( 0.757, 0.757, 0.671, 0.243, 0.243, 0.0, 0.086, 0.086 )
であり、これがXとの距離を最小にする。一方、同じく第3位の(0,28,31)の場合は、混入率が(24.29%,67.14%,8.57%)のときのPCR産物量：
Xb= ( 0.757, 0.757, 0.757, 0.329, 0.243, 0.0, 0.86, 0.86 )
がXとの距離を最小にする。両者でPCR産物量の値は異なるが、入力Xとの間の距離指数（距離の二乗）：
【数１９】
0004619639.tif 000023
は互いに等しくなっている。
【００３９】
つぎに、上記PCR産物量Xに対し測定誤差によるずれが加わったもの
X’=(0.82, 0.71, 0.69, 0.32, 0.19, 0.02, 0.08, 0.11)
を入力とした場合の結果を表３に示す。
【表３】
0004619639.tif 000024
【００４０】
この場合D=0の解はないが、もとの試料の品種の組み合わせが距離最小の解として再現されていることがわかる。またその場合の混入率もほぼもとの値を再現している。さらに表３の結果から、混入率が最大の品種（コシヒカリ、i=28）の混入率は、順位2位以下においてもほぼ正確に算出されていることがわかる。このことから、本アルゴリズムでは、混入率最大の品種の混入率は、かなりの測定誤差が加わっても算出可能であるといえる。
【００４１】
なお、プライマーセットの数に比べ品種の数が多い場合は、ベクトル
【数２０】
0004619639.tif 000025
の集合が一次従属となる。この場合D=0となる解が複数存在する可能性がある。しかしそのようなケースはまれであり、またあらかじめリストアップしておくことができるので、実用上はほとんど問題とならない。リストアップしたケースのうち、D=0となる解が複数存在するのをどうしても避けたい場合は、そのケースをなくすようプライマーを追加すればよい。
【００４２】
また、距離Dとして上記ではユークリッド距離を採用しているが、距離空間の公理を満たすものであれば、ユークリッド距離以外のものを採用してもよい。特にPCR増幅前のDNA量とPCR産出量とが非線形な関係にあるような場合は、その効果を距離の定義に反映させればよい。
【００４３】
＜実施例２＞
混入品種数が少なく、さらに品種の総数が数十種程度の場合は、実施例１のようにすべての混入品種の組み合わせについて処理１の操作を繰り返してもさほど時間はかからない。しかし混入品種数が多い場合や、品種の総数が多い場合は処理１の反復操作に時間がかかる。そこで以下では、このような場合に計算時間の短縮を可能とする方法を説明する。
【００４４】
まず、表４のようにPCR産物量Xに対するグループ分けを定義する。
【表４】
0004619639.tif 000026
【００４５】
次に、これら各グループに対して、表５のように代表ベクトルを定義する。
【表５】
0004619639.tif 000027
【００４６】
これらの代表ベクトルは各グループの中央値となっている。
【００４７】
次に、パラメータ
【数２１】
0004619639.tif 000028
を有するベクトル
【数２２】
0004619639.tif 000029
と代表ベクトルZj（j=1〜N)との距離
【数２３】
0004619639.tif 000030
を定義し、（条件１）を満たす範囲で上記距離を最小にするような距離を
【数２４】
0004619639.tif 000031
とする。この距離を用いて、品種の組み合わせの集合Hjを次のように定義する：
【数２５】
0004619639.tif 000032
【００４８】
ここで、εは十分小さな数であり、例えばε＝0.001とする。
【００４９】
以上の定義により、グループGjに属するPCR産物量Xに対し、距離Dの最小を与えるような品種の組み合わせは、集合Hjの要素となっている。したがってHjをあらかじめ求めておいて、与えられたPCR産物量Xに対し対応する集合Hjの要素についてのみ処理１の操作を行なうようにすれば、計算時間を短縮することが可能となる。
【００５０】
以上の操作をPADで示したのものが図４である。PCR産物量Xが入力されたら、まずXがいずれのグループに属するかを判定する。ついでXの属するグループに対応する集合Hjの要素について処理１の操作を反復する。結果の出力は実施例１と同様に行なえばよい。
【００５１】
なお以上の実施例では穀物試料として米の場合を例にとり説明したが、本発明は米に限定されることなく、米と同様の種固有のSTSマーカーが知られているような穀物であれば適用可能である。そのような穀類およびSTSマーカーの例を、下記の表６〜表９に示す。
【表６−１】
0004619639.tif 000033
【００５２】
【表６−２】
0004619639.tif 000034
【００５３】
【表７】
0004619639.tif 000035
【００５４】
【表８】
0004619639.tif 000036
【００５５】
【表９】
0004619639.tif 000037
【００５６】
＜実施例３＞
実施例１および実施例２に示した方法を実施するためのシステム構成の１例を図５に示す。
【００５７】
同図において、10は測定装置、20はデータ処理装置、30はモニタであり、これらはバス40で接続されている。測定装置10は、試料から抽出されたDNAを品種特異的な所定のプライマーセットで増幅したPCR増幅産物を、DNAチップを用いることにより、各プライマーセットに対応するPCR産物の量を測定する。ここでのDNAチップとしては、プローブDNAに対する標的DNAのハイブリダイゼーションを電気的に検出するようなDNAチップを用いるのが好ましい。これにより、測定装置10の測定結果をオンラインでデータ処理装置20に出力することができる。なお、上記のDNAチップとしては公知のものを使用することができ、例えば特開2003−189868号に開示さたものを使用することができる。
【００５８】
データ処理装置20は、測定装置10から出力されてくる各PCR産物量Ｘに基づき、実施例１および実施例２で説明したアルゴリズムを実行することにより、試料に混入している各品種の混入率θを算出する。データ処理装置20には、このデータ処理に必要な中央演算装置（CPU）21、ランダムアクセスメモリー（RAM）22、読出し専用メモリー（ROM）23、必要なソフトウエア等が格納されたハードディスク等の外部記憶装置24が含まれており、これらはバス40を介して相互に接続されている。こうしてデータ処理装置20で算出された混入率θは、モニター30に出力されて表示される。
【００５９】
次に、上記のシステムを用いて本発明の方法を実施する具体的なプロセスを説明する。本発明の方法を実施するためには、複数品種が混入している十分量の穀粒試料を採取し、この試料からDNAを抽出し、種特異的なプライマーセットを用いてPCR増幅を行なうことが必要であり、これらの処理は既知の技術によって行なうことができる。
【００６０】
こうして得られたPCR増幅産物を、ハイブリダイゼーション反応用のバッファー溶液に溶解して図５の測定システムにおける測定装置10にロードし、図６に示すフローチャートに従ってPCR増幅産物の測定を行い、品種混入率判定システム20によるデータ処理および演算を行なって、穀粒試料に含まれていた各品種の混入率θを算出し、その結果をモニタ30に表示することができる。なお、測定装置10におけるハイブリダイゼーション反応には、所定のハイブリダイゼーション温度で所定時間保持することが必要とされ、また非反応物を除去するためには、洗浄用バッファー溶液を送液し、所定時間だけ所定温度に維持した後に廃液することが必要とされる。これらの操作は全てコンピュータ制御によって実行され、必要なコンピュータは測定装置10に組込んでもよく、また品種混入率判定システム20で兼用してもよい。
【００６１】
上記で述べた電気的に検出を行なうDNAチップを用いる場合には、反応物の定量検出は、電気化学反応により電位差を生じるインターカレータの溶液をDNAチップに供給し、上記のハイブリダイゼーション反応で形成されたDNA二本鎖の鎖の間にインターカレータを挿入して、該インターカレータの電気化学反応により生じた電位差をポテンショスタット測定回路で検出することにより行なう。この検出反応および測定に必要な操作も、上記と同様にコンピュータにより制御される。こうしてポテンショスタット測定回路で検出された定量検出信号は、バス40を通って品種混入率判定システム20に出力される。判定システム20では、実施例１および２で説明したようにしてデータ処理演算が行なわれ、試料に混入していた品種の特定および夫々の品種の混入率θが求められ、その結果はモニタ30に出力されて表示される。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】図１は、本発明の一実施例による品種判定アルゴリズムの流れを表すPAD（Problem Analysis Diagram）図である。
【図２】図２は、図１の実施例を拡張した品種判定アルゴリズムの流れを表すPAD（Problem Analysis Diagram）図である。
【図３】図３は、図２の実施例の変形例になる品種判定アルゴリズムの流れを表すPAD（Problem Analysis Diagram）図である。
【図４】図４は、本発明の別の実施例による品種判定アルゴリズムの流れを表すPAD（Problem Analysis Diagram）図である。
【図５】図５は、本発明の方法を実施するためのシステム構成の１例を示すブロック図である。
【図６】図６は、図５のシステム構成を用いて本発明の方法を実施する際の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６３】
10…測定装置、20…データ処理装置、30…モニタ、40…バス40、21…中央演算装置（CPU）、22…RAM、23…ROM、24…外部記憶装置
【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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