(57)【要約】【課題】従来困難であったカカオマスの品質を簡便に予測する方法を提供することを目的とする。【解決手段】カカオマスを前処理して分析サンプルを得る前処理工程；該分析サンプルを機器分析に供して、機器分析データを得る機器分析工程；複数の前記カカオマスについての機器分析データと、該カカオマスのそれぞれの品質を表す品質データとを用いて多変量解析することにより、該機器分析データと、該機器分析データから予測される品質との関係を表す、カカオマスの品質予測モデルを作成する多変量解析工程；を有する、カカオマスの品質予測方法により、カカオマスの品質を簡便に予測することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カカオマスの品質を予測する方法であって、
カカオマスを前処理して分析サンプルを得る前処理工程；
該分析サンプルを機器分析に供して、機器分析データを得る機器分析工程；
複数の前記カカオマスについての機器分析データと、該カカオマスのそれぞれの品質を表す品質データとを用いて多変量解析することにより、該機器分析データと、該機器分析データから予測される品質との関係を表す、カカオマスの品質予測モデルを作成する多変量解析工程；を有する、カカオマスの品質予測方法。
【請求項２】
品質未知のカカオマスについて、前記前処理工程、前記機器分析工程を行い、得られた機器分析データを、前記品質予測モデルと照合する品質予測工程を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記多変量解析が、ＰＬＳ回帰分析である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記機器分析が、ガスクロマトグラフィーと質量分析との組み合わせである、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記機器分析データとして、保持時間および質量分析シグナル強度を多変量解析に用いる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記前処理が、前記カカオマスから親水性化合物を抽出して抽出物を得る工程を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記機器分析が、ガスクロマトグラフィーと質量分析との組み合わせであり、かつ前記前処理がさらに前記抽出物をシリル化する工程を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記機器分析が、ガスクロマトグラフィーと質量分析との組み合わせであり、かつ前記機器分析の分析結果の中で、コハク酸、ウリジン、アラニン、アデニン、グリシン、ロイシン、セリン、フマル酸、スレオニン、ピログルタミン酸、フェニルアラニン、チロシン、シキミ酸、トリプトファン、バリン、イソロイシン、キシリトール、アスパラギン、アコニット、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、乳酸、アスパラギン酸、アラビノース、グアノシン、プロリン、ホモシステイン酸、２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸、グルタミン酸、グルコン酸、グリセロール、トレハロース、ピルビン酸、オキサロ酢酸、トレオン酸、およびサルコシンから選ばれる１種以上のデータを、多変量解析に用いる、請求項７または８に記載の方法。
【請求項９】
前記品質が、酸味、又は渋味である、請求項１〜８のいず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、カカオマスの品質予測方法に関する。より詳細にはカカオマスの代謝物または分解物の機器分析による品質予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カカオ豆は、その独特な風味を生かしてチョコレートやココア等の原料として使用されている。カカオ豆の風味は、産地での発酵や乾燥及びその後の原料加工工程における焙煎等によって形成される。これらの工程で形成される風味等の品質は、カカオ豆の品種、産地、生産者等によって異なることが知られている。
【０００３】
現在、カカオマスの品質は、熟練者によるカカオマスの香り、色、および味に基づく官能検査により決定されている。これらの技能を獲得するには経験年数がかかる。また、場合により客観性や再現性が不透明であるという欠点がある。そのため、製造工程管理や製品品質管理のためには、簡便な機械化された品質予測方法が必要である。このような状況下、これまでカカオマスの製造工程中における特定の成分の変化については数多く研究されてきており、発酵、乾燥、ローストによるタンパク質や遊離アミノ酸の変化に着目した研究（非特許文献１）やポリフェノールや糖類に着目した研究（非特許文献２）などを例示することができる。しかし、これらの技術は特定の成分に着目したものであり、データが限定されることから、カカオマス全体の品質を表したものとは言い難かった。
【０００４】
近年、機器分析法と強力なコンピュータ駆動パターン認識技術とを組み合わせて、品質制御または特徴づけを行う方法が提案されている。
例えば、特許文献１には、緑茶の機器分析により得られる分析結果を、数値データに変換して多変量解析し、得られた解析結果から緑茶の品質（ランキング）を予測する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１４７００号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Journal of the Science of Food and Agriculture、第８１巻、２８１−２８８ページ  ２０００年
【非特許文献２】日本食品科学工学会誌、第４８巻８４８−８５１ページ  ２００１年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
カカオマスの味は有機酸、脂肪酸、アミノ酸、糖、ポリフェノールなどに主に起因する。また、揮発性化合物は、主としてカカオマスの香りの差に寄与する。
原料カカオ豆の産地、発酵方法、乾燥方法、ロースト方法などにより、中間経路代謝物の見かけの定常状態の量および／または最終代謝物の末端蓄積が変動し、カカオマスの風味に影響を与える。
【０００８】
本発明は、従来困難であったカカオマスの品質を簡便に予測する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、カカオマスの品質を予測する方法であって、カカオマスを前処理して分析サンプルを得る前処理工程；該分析サンプルを機器分析に供して、機器分析データを得る機器分析工程；複数の前記カカオマスについての機器分析データと、該カカオマスのそれぞれの品質を表す品質データとを用いて多変量解析することにより、該機器分析データと、該機器分析データから予測される品質との関係を表す、カカオマスの品質予測モデルを作成する多変量解析工程；を有する、カカオマスの品質予測方法を提供する。
【００１０】
前記多変量解析が、ＰＬＳ回帰分析であることが好ましい。
前記機器分析が、ガスクロマトグラフィーと質量分析との組み合わせであることが好ましい。
前記機器分析データとして、保持時間および質量分析シグナル強度を多変量解析に用いることが好ましい。
【００１１】
前記前処理が、前記カカオマスから親水性化合物を抽出して抽出物を得る工程を含むことが好ましい。
前記機器分析が、ガスクロマトグラフィーと質量分析との組み合わせであり、かつ前記前処理がさらに前記抽出物をシリル化する工程を含むことが好ましい。
【００１２】
前記機器分析が、ガスクロマトグラフィーと質量分析との組み合わせであり、かつ前記機器分析の分析結果の中で、コハク酸、ウリジン、アラニン、アデニン、グリシン、ロイシン、セリン、フマル酸、スレオニン、ピログルタミン酸、フェニルアラニン、チロシン、シキミ酸、トリプトファン、バリン、イソロイシン、キシリトール、アスパラギン、アコニット、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、乳酸、アスパラギン酸、アラビノース、グアノシン、プロリン、ホモシステイン酸、２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸、グルタミン酸、グルコン酸、グリセロール、トレハロース、ピルビン酸、オキサロ酢酸、トレオン酸、およびサルコシンのデータを、多変量解析に用いることが好ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、従来困難であったカカオマスの品質を、より精度良くかつ簡便な方法で予測することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】トレーニングセットのＰＬＳモデルによる官能評価の予測値と官能評価による実測値との関係を示す図である。
【図２】テストセット（三角形のプロット）およびトレーニングセット（四角形のプロット）の両方の１５種の全ての分析サンプルについて、ＰＬＳモデルによる官能評価の予測値と官能評価による実測値との関係を示す図である。
【図３】トレーニングセットのＰＬＳモデルによる官能評価の予測値と官能評価による実測値との関係を示す図である。
【図４】テストセットおよびトレーニングセットの両方の１５種の全ての分析サンプルについて、ＰＬＳモデルによる官能評価の予測値と官能評価による実測値との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明における品質予測対象はカカオマスである。本発明におけるカカオマスは発酵、乾燥、焙煎を経て製造されるカカオマスである。
【００１６】
本発明において、カカオマスは、以下で述べる機器分析工程に応じて適切に前処理され、前処理により得られた分析サンプルが種々の機器分析に供される。
【００１７】
＜機器分析工程＞
本発明において、機器分析工程とは、分析機器を用いて分析・測定を行う工程をいう。分析の手法としては、ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）、液体クロマトグラフィー（ＬＣ） （例えば、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、超高速液体クロマトグラフィー（Ｕ ＰＬＣ））、質量分析（ＭＳ）、赤外分光分析（ＩＲ）（例えば、フーリエ変換赤外分光分析（ＦＴ−ＩＲ））、近赤外分光分析（ＮＩＲ）（例えば、フーリエ変換近赤外分光分析（ＦＴ−ＮＩＲ））、核磁気共鳴分析（ＮＭＲ）（例えば、フーリエ変換核磁気共鳴分析（ＦＴ−ＮＭＲ））などが挙げられる。
ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）の検出器は特に限定されず公知のものを適宜使用できる。例えば、水素炎イオン化検出器（ＦＩＤ）を好適に用いることができる。
また、これらの機器分析の手法は組み合わせてもよく、例えば、ＧＣ／ＭＳ、ＬＣ／ＭＳ（特に、ＨＰＬＣ／ＭＳ、ＵＰＬＣ／ＭＳ）などの組み合わせが挙げられる。
機器分析工程に用いられる装置は、特に限定されず、カカオマス中に含まれる代謝物（例えば、アミノ酸、有機酸、糖など）を測定することが可能であればよく、通常用いられている装置が用いられ得る。また、測定条件は、これらの物質の測定に適切なように適宜設定され得る。
特にＧＣ／ＭＳ（ガスクロマトグラフィーと質量分析との組み合わせ）が好ましい。
例えばカカオマスを抽出して得られる、親水性低分子代謝物を含む抽出物について、あるいはカカオマスの熱分解物について、ＧＣ／ＭＳにより定量分析を行う。
【００１８】
＜ 前処理工程＞
カカオマスの前処理は、カカオマス中の分析対象物質を機器分析に供するに適した形態にするために、用いる機器分析に応じて行われる。前処理としては、乾燥、切断、粉砕、抽出などの処理が挙げられる。例えば、粉砕については、ブレンダー、ボールミルなどの適切な器具を用いて行われ得る。また、抽出については、水、有機溶媒、またはこれらの溶媒の混合液を用いて行われ得る。抽出に使用され得る有機溶媒としては、メタノール、エタノール、ｎ−プロパノール、イソプロパノール、アセトン、クロロホルムなどが挙げられる。これらの単位操作を単独でまたは組み合わせて適切な前処理条件を設定する。
本発明では、前処理が、カカオマスから親水性化合物を抽出して抽出物を得る工程を含むことが好ましい。
【００１９】
また、機器分析としてＧＣを行う場合、好ましくは、前処理は、カカオマスからの抽出物をシリル化する工程を含む。シリル化は、当業者が通常用いるＧＣ用のシリル化試薬（ 誘導体化剤）を用いて行われ得る。
【００２０】
＜多変量解析工程・品質予測工程＞
前処理が施されたカカオマスサンプル（分析サンプル）は、機器分析に供され、分析結果が得られる。得られた分析結果は、カカオマスサンプルのフィンガープリント（化学的フィンガープリント）であり得る。
本発明では、この分析結果を数値データに変換して多変量解析を行う。分析により得られる結果（変数）としては、保持時間、波長（または波数）、ならびにシグナル強度（またはイオン強度）、吸光度などのスペクトルデータが挙げられる。機器分析がＧＣ／ＭＳである場合、保持時間および質量分析シグナル強度を変数として用いることが好ましい。
品質予測モデルを作成するための多変量解析では、さらに変数としてカカオマスの官能評価スコアが好ましい。
【００２１】
多変量解析としては、機器分析データの解析に、特にケモメトリックスにおいて通常用
いられる解析ツールが採用される。
例えば、ＰＣＡ（主成分分析： principal component analysis）、ＨＣＡ（階層クラスター分析： hierarchical cluster analysis）、ＰＬＳ回帰分析（潜在的構造に対する射影： Projection to Latent Structure）、判別分析（discriminate analysis）などの種々の多変量ツールが挙げられる。
さらに、部分最小二乗によるＰＬＳ回帰分析（Partial least square projection to Latent Structure）を用いて、関連の変量の２群間の関係； 例えば、カカオマスの代謝物とその風味品質との間の関係、が確認される。必要に応じて、スペクトルフィルタリング法、例えば、妨害成分を取り除くための直交シグナル補正（orthogonal signal correction：ＯＳＣ）と組み合わせて多変量解析が行われてもよい。
これらの解析ツールは、ソフトウエアとして多数市販されており、任意のものが入手可能である。このような市販のツールは、一般的に、難しい数学・統計学の知識がなくても、多変量解析を行うことができるように操作マニュアルが備えられている。
【００２２】
本発明において好適に採用されるＰＬＳ回帰分析は、変数（例えば、波数、波長）間に相関を有するスペクトルデータからの検量線作成に有効な手法である。通常、変数間に相関があると、用いる変数の組み合わせによっては回帰精度が著しく低下するが、これを避けるためにＰＬＳでは変数を互いに無相関な変数（潜在変数）に変換し、この潜在変数を用いて回帰を行う。すなわち、ＰＬＳとはデータの変数を直交変換し、その新たな変数を用いて（重）回帰分析を行う解析手法である。
【００２３】
本発明では、品質既知の複数のカカオマスを前処理してそれぞれ個別の分析サンプルを得、該個別の分析サンプルを機器分析に供して個別の機器分析データを得、さらに該個別の機器分析データと、複数のカカオマスのそれぞれの風味品質（既知）を用いて多変量解析することにより、該機器分析データと、該機器分析データから予測される品質との関係を表す、カカオマスの品質予測モデルを作成する。
そして、品質未知のカカオマスについて、同様にして、前処理して分析サンプルを得、該分析サンプルを機器分析に供して機器分析データ得、該機器分析データを、上記で作成したカカオマスの品質予測モデルと照合することにより、該品質未知のカカオマスの品質を予測することができる。
【００２４】
本発明における多変量解析工程および品質予測工程は、演算処理装置を用いて行われる。
好適な演算処理装置は、機器分析装置から出力される機器分析データを記憶する第１の記憶部と、入力された品質データ（好ましくは官能評価スコア）を記憶する第２の記憶部と、該第１の記憶部に保存された機器分析データと、前記第２の記憶部に保存された品質データを、予め設定されたプログラムに基づいて多変量解析して品質予測モデルを作成する予測モデル作成部と、該品質予測モデルを記憶する第３の記憶部と、測定対照についての機器分析データを記憶する第４の記憶部と、該第４の記憶部に保存された機器分析データと、前記第３の記憶部に保存された品質予測モデルとを、予め設定されたプログラムに基づいて照合し、機器分析データから予測される品質（好ましくは官能評価スコアの値）を算出する予測値演算部とを備える。
【００２５】
例えば機器分析がＧＣ／ＭＳ分析である場合、官能評価スコア既知の複数のカカオマスサンプルについて、それぞれのＧＣ／ＭＳ分析で得られた機器分析データを演算処理装置に入力すると、それらが第１の記憶部に保存される。また、これとは別に、該複数のカカオマスサンプルの各官能評価スコアを演算処理装置に入力すると、それらが第２の記憶部に保存される。
そして演算処理装置の予測モデル作成部において、前記複数のカカオマスサンプルの機器分析データ（例えば保持時間および質量分析シグナル強度）および前記複数のカカオマスサンプルの官能評価スコアを変数として、ＰＬＳ法による多変量解析が行なわれ、官能評価スコア予測モデル（品質予測モデル）が作成され、第３の記憶部に保存される。なお、機器分析データは多変量解析に用いられる前に、必要に応じて公知の手法で前処理される。
品質予測を行う場合、官能評価スコア未知のカカオマスサンプルについて、同様のＧＣ／ＭＳ分析で得られた機器分析データを演算処理装置に入力すると、これが第４の記憶部に保存される。
そして演算処理装置の予測値演算部において、該入力された機器分析データが、前記官能評価スコア予測モデル（品質予測モデル）と比較・照合され、該入力された機器分析データ（官能評価スコア未知のカカオマスサンプルの機器分析データ）に対応する、官能評価スコア（予測値）が算出される。なお、機器分析データは品質予測モデルとの比較・照合に用いられる前に、必要に応じて公知の手法で前処理される。
【００２６】
また、例えばカカオマスから抽出された、代謝物を含む抽出物（分析サンプル）をＧＣ／ＭＳで分析した場合、得られる分析結果は、種々の代謝物の保持時間、マススペクトル、イオン強度などがある。
この場合に、該分析で検出される成分のうち、特に、コハク酸、ウリジン、アラニン、アデニン、グリシン、ロイシン、セリン、フマル酸、スレオニン、ピログルタミン酸、フェニルアラニン、チロシン、シキミ酸、トリプトファン、バリン、イソロイシン、キシリトール、アスパラギン、アコニット、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、乳酸、アスパラギン酸、アラビノース、グアノシン、プロリン、ホモシステイン酸、２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸、グルタミン酸、グルコン酸、グリセロール、トレハロース、ピルビン酸、オキサロ酢酸、トレオン酸およびサルコシンの分析結果は、カカオマスの品質予測に重要な役割を果たす。
本発明により、酸味の強いカカオマスサンプル中には、代謝物として、コハク酸、ウリジン、アラニン、アデニン、グリシン、ロイシン、セリン、スレオニン、ピログルタミン酸、フェニルアラニン、チロシン、シキミ酸、トリプトファン、バリン、アスパラギン、乳酸、アスパラギン酸、グアノシン、およびホモシステイン酸の量が比較的多く、酸味の弱いカカオマスサンプル中には、フマル酸、イソロイシン、キシリトール、アコニット、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、アラビノース、プロリン、２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸、グルタミン酸、グルコン酸、グリセロール、ピルビン酸、オキサロ酢酸、トレオン酸が主代謝物として存在する傾向があることが、明らかになっている。
また、渋味の強いカカオマスサンプル中には、代謝物として、コハク酸、グリシン、アラニン、スレオニン、ロイシン、セリン、フェニルアラニン、アデニン、チロシン、乳酸、アスパラギン、トリプトファン、イソロイシン、バリン、グルタミン酸、アスパラギン酸、ホモシステイン酸、ピログルタミン酸、ウリジン、アラビノース、サルコシン、グアノシン、および２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸の量が比較的多く、渋味の弱いカカオマスサンプル中には、キシリトール、フマル酸、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、グルコン酸、グリセロール、プロリンが主代謝物として存在する傾向があることが、明らかになっている。
【００２７】
本発明において、多変量解析は、得られた全データではなく、風味品質予測に重要な一定の範囲のデータを選択して行ってもよい。
例えば、分析結果の中で、コハク酸、ウリジン、アラニン、アデニン、グリシン、ロイシン、セリン、フマル酸、スレオニン、ピログルタミン酸、フェニルアラニン、チロシン、シキミ酸、トリプトファン、バリン、イソロイシン、キシリトール、アスパラギン、アコニット、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、乳酸、アスパラギン酸、アラビノース、グアノシン、プロリン、ホモシステイン酸、２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸、グルタミン酸、グルコン酸、グリセロール、トレハロース、ピルビン酸、オキサロ酢酸、トレオン酸から選ばれる１種以上のデータ、好ましくは全部のデータを選択して、前記多変量解析を行えば、得られた解析結果から、官能評価用語「酸味」で表現される品質を、良好に予測することができる。
例えばＧＣ／ＭＳにおいて、各化合物は保持時間によって特定できる。
【００２８】
また、分析結果の中で、コハク酸、グリシン、アラニン、スレオニン、ロイシン、セリン、フェニルアラニン、アデニン、チロシン、乳酸、アスパラギン、トリプトファン、イソロイシン、バリン、グルタミン酸、アスパラギン酸、ホモシステイン酸、ピログルタミン酸、ウリジン、アラビノース、サルコシン、グアノシン、２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸、キシリトール、フマル酸、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、グルコン酸、グリセロール、プロリンから選ばれる１種以上のデータ、好ましくは全部のデータを選択して、前記多変量解析を行えば、得られた解析結果から、官能評価用語「渋味」で表現される品質を、良好に予測することができる。
【００２９】
さらに、上記の方法によって得られる予測モデルは、データの蓄積により、精度が上昇
し得る。したがって、例えば、カカオマス中の代謝物の相対量の傾向がより明確になれば、品質未知のカカオマスの、代謝物の相対量の分析結果からフィンガープリントを得、このフィンガープリントに基づいて品質を予測することも可能となる。
【実施例】
【００３０】
以下に実施例を用いて本発明をさらに詳しく説明するが、本発明はこれら実施例に限定されるものではない。
【００３１】
＜カカオマスサンプル＞
カカオマスの産地として代表的なガーナ、アイボリーコースト、インドネシア、ベトナム、エクアドル、ドミニカ、およびベネズエラから１５種を選びサンプル（サンプルＮｏ．１〜１５。全１５サンプル）として用いた。
これらのカカオマスについて、下記の方法で官能評価を行い、風味品質既知のカカオマスとして用いた。
【００３２】
＜官能評価方法＞
風味品質に関する官能評価は、定量的記述分析法による官能試験のスコア（官能評価スコア）によって決定した。
官能評価の方法は、両端から１ｍｍの位置に指示用語（左側が弱い、右側が強い）が記載された１５ｃｍの線尺度を用いて行った。官能評価スコアの値が大きいほど、所定の風味または味が強いことを示す。
評価は、２０歳から５０歳（女性５名、男性５名）の１０名からなる訓練されたパネルを用いて行った。パネルは、基本５味(塩味、甘味、酸味、苦味、旨味)を検出でき、３点比較法を用いたカカオマス間の違いを認識することができる能力に基づいて選抜した。
【００３３】
定量的記述分析法の方法論を用い、カカオマスサンプルの評価用語はパネル自身により開発した。定量的記述分析は、下記のように定義された「酸味」、および「渋味」の２つの官能属性について実施した。評価用紙の作成とパネリストの訓練は、各３０分間の３回の作業セッションで確立した。
酸味： 基本味の１つ。代表的には乳酸やクエン酸の味。
渋味： 収斂味。代表的にはタンニンの味。
【００３４】
定量的記述分析は、１５種類のカカオマスサンプルのそれぞれについて、カカオマス７０重量％、砂糖２０重量％、食用油脂１０重量％で混合し、温度約５５℃で供与した。順序効果を回避するよう計画に従ってサンプルとパネリストを配置した。すべてのサンプルについて３回の評価を実施した。サンプルをパネルに配布する際には３桁のランダムな数を付した。すべての評価は、空調が完備し、外部からの臭気、騒音、邪魔などが入らない部屋において行った。
官能評価スコアの値は、１０名のパネリストの３回の評価の平均値とした。
【００３５】
＜例１：ＧＣ／ＭＳ用の分析サンプルの調製（前処理工程）＞
カカオマスサンプルを乳鉢ですりつぶした後、１５ｍｇを２ｍＬ容エッペンドルフチューブにとり、３ｍｍジルコニアビーズを入れて液体窒素で凍結させた。続けてボールミル（２０Ｈｚ、１分、室温）で粉砕した。当該粉砕カカオマスに混合液（ＭｅＯＨ：Ｈ２Ｏ： ＣＨＣｌ３＝２．５：１：１（ｖ／ｖ／ｖ））１０００μＬを添加してボルテクスミキサーにて混合した。この混合液には、内部標準として８．０４ｍｇ／ｍＬのａｄｉｐｉｃ  ａｃｉｄ １．８５μＬを加えた。次に遠心分離（３分、４℃ 、１６０００×ｇ）を行い、上清８００μＬを１．５ｍＬ容エッペンドルフチューブに移した。
そこに、ミリＱ水４００μＬを加え、ボルテクス、遠心分離（３分、４℃、１６０００×ｇ）を行い、上清５００μＬを別の１．５ｍＬ容エッペンドルフチューブに移した。それを約２時間遠心濃縮した後、一晩凍結乾燥した。
【００３６】
次いで、この抽出物に５０μＬの塩酸メトキシアミン（Ｓｉｇｍａ社製）のピリジン溶液（２０ｍｇ／ｍＬ）を、第１の誘導体化剤として添加した。混合物を３０℃ にて９０分間インキュベートした。
さらに、第２の誘導体化剤である５０μＬのＮ−メチル−Ｎ−（トリメチルシリル）トリフルオロアセタミド（ＭＳＴＦＡ：ＧＬｓｃｉｅｎｃｅ社製）を添加して、３７℃にて３０分間インキュベートすることにより抽出物を誘導体化して、分析サンプルを得た。
【００３７】
＜例２：ＧＣ／ＭＳによる分析（機器分析工程）＞
上記例１で得られた分析サンプルの１μＬを、スプリットモードでＧＣ／ＭＳに注入した（２５：１、ｖ／ｖ）。本例で使用したＧＣ／ＭＳ装置（ＧＣ／Ｑ−ＭＳ分析装置）は、ＧＣＭＳ−ＱＰ２０１０ｕｌｔｒａ（島津製作所製）、及びオートサンプラーとして、ＡＯＣ−２０ｉ（島津製作所製）を連結した０．２５μｍ ＣＰ−ＳＩＬ８ＣＢ低ブリード（Ｖａｒｉａｎ社製）でコーティングされた３０ｍ×０．２５ｍｍ ｉ．ｄ．のフューズドシリカキャピラリーカラムを装着した６８９ＣＮ（Ａｇｉｌｅｎｔ社製）である。注入温度は２３０℃であった。
カラムを通るヘリウムガスの流速は、１．１２ｍＬ／分であった。カラム温度は、２分間８０℃で等温に保ち、次いで１５℃／分で３３０℃まで上昇させ、そして６分間等温に保った。搬送ラインおよびイオンソース温度は、それぞれ２５０℃および２００℃であった。
イオンを、７０ｅＶ電子衝撃（ＥＩ）によって生成し、そして１秒当たり２０スペクトルを、ｍ／ｚ８５〜６５０の質量範囲にわたって記録した。加速電圧は２５０秒の溶媒遅延後に作動した。
【００３８】
＜例３：ＧＣ／ＭＳで得られたデータの解析＞
［データ前処理］
本例では、下記の方法で機器分析データの前処理を行った後に、多変量解析を行った。すなわち、上記例２においてＧＣ／ＭＳにより得られたデータの前処理については、得られた生のクロマトグラフデータを、ＡＮＤＩファイル（分析データ交換プロトコル、＊．ｃｄｆ）に変換した。ＡＮＤＩフォーマットを用いると、異なるマススペクトルデータシステム間のデータの変換および転送を行うことができた。変換したファイル（ＡＮＤＩ）を、データ前処理手順に供し、データ点を詳細に再処理した。さらに、データ変換も、最良のクロマトグラフデータを得るために行った。
次いで、トータルイオンクロマトグラフデータを抽出し、そしてフラグメントデータなしのＡＮＤＩフォーマットとして保存した。これらのファイルを、ソフトウエアＭｅｔＡｌｉｇｎ（Ｗａｇｅｎｉｎｇｅｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ製）に移行し、アライメントした。
【００３９】
［成分の同定］
ＧＣ／ＭＳで得られたマススペクトルにおいて顕著な化合物を、そのマススペクトルとライブラリー（ＮＩＳＴライブラリーおよび認証された標準化学物質から調製された内部ライブラリー）中のスペクトルとを比較することによって同定した。
【００４０】
［ＰＬＳ回帰分析］
次いで、ソフトウエアＡＩｏｕｔｐｕｔ２（ｖｅｒ１．２９）（大阪大学製）を用いてＰＬＳ回帰分析（部分最小二乗法による潜在的構造に対する射影、以下ＰＬＳということもある。）を行い、予測モデルを作成した。ＰＬＳにより、２セットの変量（測定値および応答値）間の関係が見出される。
【００４１】
（予測モデル作成部が行う多変量解析工程）
得られた各サンプルのＧＣ／ＭＳ分析結果をマトリクスデータに変換後、ＰＬＳ回帰分析を行い、官能評価スコア予測モデル（本明細書においてＰＬＳモデルということもある。） を作成した。
すなわち、ＧＣ／ＭＳクロマトグラムから得られる保持時間インデックスと、マススペクトルから得られる質量分析シグナル強度を、マトリクスデータ（行の変数名：サンプルＮｏ．列の変数名：保持時間）に変換し、該マトリクスデータを説明変数、各サンプルの官能評価スコアを目的変数として、既知サンプルをトレーニングセットとしてＰＬＳ法により官能評価スコア予測モデル（ＰＬＳモデル）としてのＰＬＳ回帰係数を作成した。
【００４２】
（「酸味」についてのＰＬＳモデル）
風味品質として「酸味」の官能評価スコアを用いた場合について説明する。まず分析サンプルを、トレーニングセットおよびテストセットの群に分けた。サンプルＮｏ．１３、サンプルＮｏ．１４、およびサンプルＮｏ．１５のサンプルを、モデルのバリデーション用のテストセットとして除外した。
すなわち、トレーニングセットではサンプルＮｏ．１〜１２の１２種類を用いた。
変換した変数はなかった。変数の全てを集約し、そして平均０、分散１にスケールして、クロマトグラフデータノイズ効果を減少させた。
【００４３】
図１はトレーニングセットのＰＬＳモデルによる官能評価の予測値と官能評価による実測値との関係を示す図であり、図２はテストセット（三角形のプロット）およびトレーニングセット（四角形のプロット）の両方の１５種の全ての分析サンプルについて、ＰＬＳモデルによる官能評価の予測値と官能評価による実測値との関係を示す図である。
モデルの完全性、すなわち、ＰＬＳモデルにおける潜在的ファクターの数は、クロスバリデーションによって決定され得、最適な数は、（モデルに対する）適合と予測能との間のバランスで見られた。さらに、ＰＬＳモデルは、テストセットでバリデートされ、予測値の平均二乗誤差（ＲＭＳＥＰ）をコンピュータ計算した。
２つの顕著な成分を抽出し、トレーニングセットについては、Ｙの９６．６％の変動を記述し（Ｒ２＝０．９６６）、クロスバリデーションに従って、Ｙ の８３．１％の変動を予測した（Ｑ２＝０．８３１）。Ｒ２はモデルの適合度を示す指標であり、この値が１に近いほどモデルの精度は高い。Ｑ２はモデルの予測性能を示す指標であり、この値が１に近いほどモデルの予測性は高い。
次いで、テストセットについて、ＰＬＳモデルで予測し、トレーニングセットサンプル（ＲＭＳＥＥ＝０．７０３）に基づくモデル評価に関して、テストサンプル（ＲＭＳＥＰ＝０．８３６）の予測精度が得られた。ＲＭＳＥＥはトレーニングセットによる平均平方誤差の平方根、ＲＭＳＥＰはテストセットによる平均平方誤差の平方根であり、これらの値が小さいほど予測精度が高い。
【００４４】
（「渋味」についてのＰＬＳモデル）
風味品質として「渋味」の官能評価スコアを用い、同様にＰＬＳモデルを作成した。
図３はトレーニングセットのＰＬＳモデルによる官能評価の予測値と官能評価による実測値との関係を示す図であり、図４はテストセットおよびトレーニングセットの両方の１５種の全ての分析サンプルについて、ＰＬＳモデルによる官能評価の予測値と官能評価による実測値との関係を示す図である。
トレーニングセットについては、Ｙの９８．７％の変動を記述し（Ｒ２＝０．９８７）、クロスバリデーションに従って、Ｙの９３．８％の変動を予測した（Ｑ２＝０．９３８）。
トレーニングセットサンプル（ＲＭＳＥＥ＝０．２９８）に基づくモデル評価に関して、テストサンプル（ＲＭＳＥＰ＝０．７８６）の予測精度が得られた。
【００４５】
［予測性能に寄与する化合物の同定］
「酸味」についてのＰＬＳモデルおよび「渋味」についてのＰＬＳモデルにおいて、予測性能への寄与が大きい化合物、すなわち、それぞれの官能評価スコアを予測するために重要な化合物を同定した。
その結果、官能評価用語「酸味」では、表１に示すように、コハク酸、ウリジン、アラニン、アデニン、グリシン、ロイシン、セリン、スレオニン、ピログルタミン酸、フェニルアラニン、チロシン、シキミ酸、トリプトファン、バリン、アスパラギン、乳酸、アスパラギン酸、グアノシン、およびホモシステイン酸が「酸味」に正に寄与した。つまり、官能評価スコアが高いカカオマスにはコハク酸、ウリジン、アラニン、アデニン、グリシン、ロイシン、セリン、スレオニン、ピログルタミン酸、フェニルアラニン、チロシン、シキミ酸、トリプトファン、バリン、アスパラギン、乳酸、アスパラギン酸、グアノシン、およびホモシステイン酸が多く含まれている傾向にあった。逆に官能評価スコアが低いカカオマスには、フマル酸、イソロイシン、キシリトール、アコニット、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、アラビノース、プロリン、２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸、グルタミン酸、グルコン酸、グリセロール、ピルビン酸、オキサロ酢酸、トレオン酸が寄与していることが明らかとなった。
一方、官能評価用語「渋味」では、表２に示すように、官能評価スコアが高いカカオマスには、コハク酸、グリシン、アラニン、スレオニン、ロイシン、セリン、フェニルアラニン、アデニン、チロシン、乳酸、アスパラギン、トリプトファン、イソロイシン、バリン、グルタミン酸、アスパラギン酸、ホモシステイン酸、ピログルタミン酸、ウリジン、アラビノース、サルコシン、グアノシン、および２−デヒドロ−Ｄ−グルコン酸が寄与しており、逆に官能評価スコアが低いカカオマスには、キシリトール、フマル酸、グリセリン酸、アラビトール、スクロース、グルコン酸、グリセロール、プロリンが寄与していることが明らかとなった。
【００４６】
【表１】
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【００４７】
【表２】
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【００４８】
表１，２において、「ＶＩＰ」はＶａｒｉａｂｌｅ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（射影における価値重要度）であり、ＰＬＳモデルにおいて、Ｘを説明するとともに、Ｙに関して相関する変数の重要度を要約した値である。
また、「「酸味」への寄与」、「「渋味」への寄与」は、各化合物が当該風味に対して正（＋）に関連しているか、あるいは負（−）に関連しているかをＰＬＳローディングウェイト解析で判断して示したものである。
【００４９】
このことから、上記例３で得られた、ケモメトリクスと組み合わせたＧＣ／ＭＳを用いるメタボロミクスが、カカオマスの研究において有用な情報を提供することが証明された。
また、メタボロミクスが、カカオマスの品質測定に有用であり得ることが示された。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明によれば、従来困難であったカカオマスの品質を簡便な方法で予測することが可能である。すなわち、カカオマスを、クロマトグラフィーなどの種々の機器分析によりスクリーニングすることによって、迅速かつ有益に品質予測し得る。
従来のカカオマスの機器分析では、アミノ酸やポリフェノールなど特定の群の化合物に焦点が当てられていたが、本発明の方法によれば、複数の成分を一度に分析した結果に基づいて予測を行うため、より精度よい品質予測が可能であり、カカオマス製造工程あるいはカカオマス流通保管工程のさらなる改善が期待できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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