(57)【要約】【課題】トウキの製造工程管理および製品品質管理のために、簡便な機械化された品質鑑定方法を提供すること。【解決手段】本発明のトウキの品質鑑定方法は、トウキを前処理して分析サンプルを得る工程；該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程；該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程；および得られた解析結果から、品質を鑑定する工程；を含む。好適には、トウキを前処理することにより水溶性代謝物が抽出され、機器分析が１Ｈ−ＮＭＲであり、そして多変量解析がＰＬＳ回帰分析である。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
トウキの品質鑑定方法であって、
トウキを前処理して分析サンプルを得る工程；
該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程；
該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程；および
得られた解析結果から、品質を鑑定する工程；
を含む、方法。
【請求項２】
前記多変量解析が、ＰＬＳ回帰分析である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機器分析が、核磁気共鳴分析である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記前処理が、前記トウキから親水性化合物を抽出して水溶性抽出物を得る工程を含む、請求項１から３のいずれかの項に記載の方法。
【請求項５】
前記分析結果の中で、スクロース、アルギニン、フェルラ酸、フェルラ酸コニフェリル、グルコース、フルクトース、ラクトース、カフェイン、プロリン、リンゴ酸、４−アミノ酪酸、クエン酸、マレイン酸、およびフマル酸からなる群より選択される化合物に由来するピークが指標とされる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
品質既知の複数のトウキを前処理して個別の分析サンプルを得る工程；
該個別の分析サンプルを機器分析に供して個別の分析結果を得る工程；および
該個別の分析結果と該品質との関係を数値データに変換して多変量解析する工程；
によって得られる、トウキの品質予測モデル。
【請求項７】
トウキの品質鑑定方法であって、
トウキを前処理して分析サンプルを得る工程；
該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程；
該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程；および
得られた解析結果を、請求項６に記載の品質予測モデルと照合する工程；
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トウキの品質鑑定方法に関する。より詳細には、トウキの代謝物または分解物の機器分析による品質鑑定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
漢方（ＴＣＭ）は、その治療効果に基づいて、中国、韓国、および日本を含むアジア諸国で長年にわたって広く使用されている。トウキの根は、造血、鎮痛、および鎮静作用のため、月経不順、関節炎、貧血などの婦人科疾患の治療に伝統的に用いられてきた。
【０００３】
これらのトウキ根は、種、クローン、地理的条件ならびに加工方法の違いに応じてその化学的構成および薬理学的効果に変動を示す。例えば、カラトウキ（Angelica sinensis）およびヤマトトウキ（Angelica acutiloba Kitagawa）中に含まれる化合物は、ヤマトトウキの方がフェルラ酸コニフェリルを多く含む点でかなり異なっている（非特許文献１）。一方、カラトウキの根に含まれる有効成分は、高速液体クロマトグラフィーでの検討によりフェルラ酸およびＺ−リグスチリドであることがわかっている（非特許文献２）。また、ガスクロマトグラフィー／質量分析−パターン認識方法に基づいて、デクルシンおよびデクルシノールアンゲレートが、オニノタケ（Angelica gigas Nakai）をヤマトトウキおよびカラトウキと区別するために最も重要な化合物であることが見出されている（非特許文献３）。
【０００４】
ところで、トウキ根の薬理学的活性に直接関連する主要な化学成分は、フェルラ酸およびリグスチリドであり、これらは、通常、特にカラトウキにおいて、品質評価のためのマーカー化合物として用いられている（非特許文献２、４および５）。前者の化合物（フェルラ酸）は、血小板凝集およびセロトニン放出の阻害効果を有し、後者（リグスチリド）は抗喘息および鎮痙活性を示す。最近、Ｚ−ブチリデンフタリドが、フェルラ酸以外に、カラトウキの品質をモニターするためのマーカーとして使用できることが報告されている（非特許文献６）。
【０００５】
上記のように、トウキ根の品質は、産地および品種を含むいくつかの因子に依存する。そのため、クロマトグラフィーおよび分光学的技法によって、トウキ根における薬理学的化学成分の差における地理的条件の影響を研究する多くの試みが行われてきた（非特許文献１、３、７および８）。しかし、実際の日本の市場におけるトウキの品質および価格は、主として、外観、芳香、および味についての熟練者による官能検査での鑑定結果に依存している。したがって、市場におけるトウキの品質と薬理学的有効性の点での品質との関係は不明瞭である。
【非特許文献１】G.-H. Lu, K. Chan, Y.-Z. Liang, K. Leung, C.-L, Chan, Z.-H. Jiang, Z.-Z. Zhao, J. Chromatogr. A 1073 (2005) 383-392.
【非特許文献２】L.J. Zhao, T.T.X. Dong, P.F. Tu, Z.H. Song, C.K. Lo, K.W.K. Tsim, J. Agric. Food Chem. 51 (2003) 2576-2583.
【非特許文献３】X.-L. Piao, J.H. Park, J. Cui, D.-H. Kim, H.H. Yoo, J. Pharm. Biomed. Anal. 44 (2007) 1163-1167.
【非特許文献４】G.-H. Lu, K. Chan, K. Leung, C.-L. Chan, Z.-Z. Zhao, Z.-H. Jiang, J. Chromatogr. A 1068 (2005) 209-219.
【非特許文献５】Z.B. Dong, S.P. Li, M. Hong, Q. Zhu, J. Pharm. Biomed. Anal. 38 (2005) 664-669.
【非特許文献６】Y.-L. Wang, Y.-Z. Liang, B.-M. Chen, Phytochem. Anal. 18 (2007) 265-274.
【非特許文献７】M.R. Kim, A.M. Abd El-Aty, J.-H. Choi, K.B. Lee, J.H. Shim, Biomed. Chromatogr. 20 (2006) 1267-1273.
【非特許文献８】Y.-A. Woo, H.-J. Kim, K.-R. Ze, H. Chung, J. Pharm. Biomed. Anal. 36 (2005), 955-959.
【非特許文献９】P. Krishnan, N.J. Kruger, R.G. Ratcliffe, J. Exp. Bot. 56 (2005) 255-265.
【非特許文献１０】P. Ciosek, Z. Brzozka, W. Wroblewski, E. Martinelli, C. Di Natale, A. D'Amico, Talanta 67 (2005) 590-596.
【非特許文献１１】L. Lunackova, E. Masarovicova, A. Lux, Biol. Plant. 43 (2000) 611-613.
【非特許文献１２】D. Lux, S. Leonardi, J. Muller, A. Wiemken, W. Fluckiger, New Phytol. 137 (1997) 399-409.
【非特許文献１３】Eriksson, L., Johansson, E., Kettaneh-Wold, N., Wold, S. (2001). Muti- and megavariate data analysis principles and applications. Umetrics AB, Umea, Sweden.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のように、トウキの市場価格は、現在は、主として味や形態を考慮して熟練者によって決定された官能試験に依存している。しかし、官能試験の技能獲得には経験年数がかかること、客観性や再現性が低いなどの問題がある。さらに、薬理学的活性成分を指標とした品質は、通常の官能試験を考慮していない。このように、これまでは、科学的技法に基づく客観的な鑑定法は存在しなかった。そこで、トウキの製造工程管理および製品品質管理のために、簡便な機械化された品質鑑定方法が必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
質量分析（ＭＳ）、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、核磁気共鳴（ＮＭＲ）などの分析技法は、複雑なデータセットを生じる広範な代謝物を提示する。これらの技法の中でも、ＮＭＲは、豊富な構造情報を提示し、試料の調製が簡易であり、そして分析時間が短縮されるとともに、非選択的特性を有するため、品質評価および鑑定目的に有用な技法であると考えられる。例えば、１Ｈ−ＮＭＲ代謝フィンガープリンティングは、制限された時間内で非常に高精度かつ信頼性のある広範囲の代謝物情報の非特異的評価を提供することが期待される。得られる情報は、主成分分析（ＰＣＡ）および部分最小二乗法による判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）を含むケモメトリックスと組み合わせて、粗製のトウキ中の官能品質に関連する化学組成の信頼できる解析結果を提供する可能性がある。
【０００８】
本発明は、非選択的１Ｈ−ＮＭＲに基づくメタボロミクスとパターン認識技法とを組み合わせて、信頼性の高いトウキの品質鑑定を行うことができることを見出したことに基づいて完成された。
【０００９】
本発明は、トウキの品質鑑定方法を提供し、該方法は、
トウキを前処理して分析サンプルを得る工程；
該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程；
該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程；および
得られた解析結果から、品質を鑑定する工程；
を含む。
【００１０】
１つの実施態様では、上記多変量解析は、ＰＬＳ回帰分析である。
【００１１】
ある実施態様では、上記機器分析は、核磁気共鳴分析である。
【００１２】
１つの実施態様では、上記前処理は、上記トウキから親水性化合物を抽出して水溶性抽出物を得る工程を含む。
【００１３】
さらなる実施態様では、上記分析結果の中で、スクロース、アルギニン、フェルラ酸、フェルラ酸コニフェリル、グルコース、フルクトース、ラクトース、カフェイン、プロリン、リンゴ酸、４−アミノ酪酸、クエン酸、マレイン酸、およびフマル酸からなる群より選択される化合物に由来するピークが指標とされる。
【００１４】
本発明はさらに、トウキの品質予測モデルを提供し、該モデルは、
品質既知の複数のトウキを前処理して個別の分析サンプルを得る工程；
該個別の分析サンプルを機器分析に供して個別の分析結果を得る工程；および
該個別の分析結果と該品質との関係を数値データに変換して多変量解析する工程；
によって得られる。
【００１５】
本発明はまた、トウキの品質鑑定方法を提供し、該方法は、
トウキを前処理して分析サンプルを得る工程；
該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程；
該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程；および
得られた解析結果を、上記の品質予測モデルと照合する工程；
を含む。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、従来困難であったトウキの総合品質を、より精度よくかつ簡便な方法で鑑定することが可能である。したがって、従来の官能試験結果と薬理学的に活性な化合物の含量との関連も含めた総合的な鑑定により、適切な品質および価格のトウキを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
トウキは、セリ科（Umbelliferae）シシウド属のトウキ（Angelica acutiloba）またはその近縁植物の根を、通例、湯通ししたものであり、漢方薬として用いられるものをいう。通常、播種後３〜４年目の秋に掘り採り、放置して乾燥させた後、通例は７０〜８０℃の湯に浸漬し、乾燥させたものである。日本薬局方でのトウキは、ヤマトトウキ（Angelica acutiloba Kitagawa）およびホッカイトウキ（Angelica acutiloba Kitagawa var. sugiyamae）が基原植物とされ、トウキおよびトウキ末が日本薬局方に収載されている。しかし、トウキは、各国によって基原植物が異なるものを使用している。本発明においては、トウキの基原植物は、ヤマトトウキおよびホッカイトウキに限定されず、オニノタケ（Angelica gigas Nakai）、カラトウキ（Angelica sinensis）、セイヨウトウキ（Angelica archangelica）なども包含する。
【００１８】
本発明において、トウキは、以下で述べる機器分析に応じて適切に前処理された後、種々の機器分析に供され得る。
【００１９】
本発明において、機器分析とは、分析機器を用いる分析・測定手段をいい、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））、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（ＵＰＬＣ））、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））などが挙げられる。これらの機器分析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。これらの機器分析に用いられる装置は、特に限定されず、トウキ中に含まれる代謝物（例えば、アミノ酸、有機酸、糖）を測定することが可能であれば、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当業者によって適宜設定され得る。本発明においては、豊富な構造情報を提示し、試料の調製が簡易であり、そして分析時間が短縮されることとともに、その非選択的特性を有する点で、ＮＭＲが好適に採用される。
【００２０】
前処理は、トウキ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、上述のように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。抽出操作としては、トウキ末を水および／または有機溶媒中で加熱して、熱分解物を抽出してもよい。加熱温度は、使用される溶媒に応じて適宜決定され得、通常は、常圧下で溶媒の沸点付近の温度である。加熱時間も適宜設定される。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。
【００２１】
例えば、機器分析としてＮＭＲを行う場合、好ましくは、前処理は、トウキから水および／または親水性溶媒で抽出して抽出物（例えば、水溶性代謝物を含む）を得る工程を含む。親水性有機溶媒としては、例えば、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、アセトンなどが挙げられる。本発明においては、好ましくは水、より好ましくは温水が用いられる。１Ｈ−ＮＭＲで分析する場合は、重水を用いることが好ましい。
【００２２】
上記の前処理が施されたトウキサンプルは、任意の機器分析に供され、分析結果が得られる。得られた分析結果は、トウキサンプルのフィンガープリントであり得る。フィンガープリントは、例えば、ＮＭＲ分析の場合には、複雑なシグナル帰属のため、重要な結果を見落とす可能性がある。代わりに、多変量解析を用いて、代謝物全体の帰属をせずにデータセットをカテゴリーに分類することによってスペクトルのセットを比較できる。得られた結果は、関連するサンプルの群の中での識別に対して予測され得、そしてプロファイリングを用いて代謝物濃度の顕著な差を比較および同定することができる（非特許文献９）。このフィンガープリントを数値データに変換して多変量解析が行われる。分析により得られる結果（変数）としては、ケミカルシフト、積分値、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。さらに、変数としては、トウキサンプルのランキング（等級）も挙げられる。
【００２３】
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：ＤＡ）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（Partial least square projection to Latent Structure）または部分最小二乗法による判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）を用いて、関連の変量の２群間の関係；例えば、トウキの代謝物とその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。
【００２４】
多変量解析は、得られた全データではなく、品質鑑定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、トウキを１Ｈ−ＮＭＲで分析する場合、δ４．５〜５．１ｐｐｍ間の水領域を除去したデータについてＰＬＳ−ＤＡを行ってもよい。
【００２５】
本発明において好適に採用されるＰＬＳ−ＤＡは、１Ｈ−ＮＭＲスペクトルの管理されたパターン認識方法であり、測定群間の分離を説明するために用いられる。これは、主成分分析（ＰＣＡ）における主成分に対応する潜在的変数のセットとクラスマトリクスとの間の関係を決定し、そして顕著にクラス分離を有する変数情報を記載する（非特許文献１０）。
【００２６】
また、予測モデルの作成には、潜在的構造に対する射影（ＰＬＳ）回帰について、直行シグナル補正（ＯＳＣ）フィルタリング方法による予備処理を行うことが好適である。
【００２７】
複数の品質既知のトウキサンプルから水溶性代謝物を抽出して１Ｈ−ＮＭＲを行う場合には、得られたＮＭＲスペクトルからケミカルシフトを独立変数、積分値を従属変数としてマトリクスデータを作成する。ランキング既知の複数のトウキサンプルのランキング順位を説明変数として、既知サンプルをトレーニングセットとしてＰＬＳ法によりランキング予測モデルを作成できる。例えば、品質未知のトウキサンプルから同様に機器分析して得られたデータを多変量解析し、その解析結果を予測モデルと比較・照合することによって、どのランキングに位置するかがわかるため、品質を鑑定することができる。
【００２８】
例えば、トウキから水溶性代謝物を抽出して１Ｈ−ＮＭＲで分析した場合、得られる分析結果は、種々の代謝物に由来するケミカルシフト（δ値）、積分値、スピン結合定数（Ｊ値）、シグナル強度などがある。この場合、特に、スクロース、アルギニン、フェルラ酸、フェルラ酸コニフェリル、グルコース、フルクトース、ラクトース、カフェイン、プロリン、リンゴ酸、４−アミノ酪酸、クエン酸、マレイン酸、およびフマル酸のデータは、トウキの品質鑑定（等級分類）に重要な役割を果たす。本発明により、高い等級のトウキサンプル中には、代謝物として、アルギニン、スクロース、フェルラ酸、およびフェルラ酸コニフェリルの量が比較的多く、低い等級のトウキサンプル中には、大量のカフェイン、ラクトース、および還元糖（グルコースおよびフルクトースを含む）ならびに少量のプロリンおよびリンゴ酸として存在する傾向があることが、明らかになっている。
【００２９】
また、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、トウキ中の代謝物の相対量の傾向がより明確になれば、品質未知のトウキ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鑑定をすることも可能となる。
【実施例】
【００３０】
（実施例１：１Ｈ−ＮＭＲ分析用のサンプルの調製および分析）
粗製の乾燥ヤマトトウキの６つの等級のサンプルおよび乾燥ホッカイトウキ（A. acutiloba Kitagawa var. sugiyamae）の根の１サンプル（いずれも福田商店より購入）を用いた。ヤマトトウキおよびホッカイトウキ根の品質は、外観、芳香、および味に基づくトウキサンプルの官能品質評価における専門の知見および長い経験を有する福田商店の熟練者によって鑑定およびクラス分けされている。ＹＮＡ、ＹＮＢおよびＹＮＣは、奈良県で栽培されたヤマトトウキであり、ＹＣＤおよびＹＣＥは中華人民共和国の南部で栽培されたヤマトトウキ、ＹＨＣおよびＨＨＥは、それぞれ北海道（日本の北部）で栽培されたヤマトトウキおよびホッカイトウキである。トウキの品質は、Ａ〜Ｅの等級にランキングされ、最高品質をＡ等級とし、最低品質をＥ等級と分類した。これらの特徴を表１に示す。
【００３１】
【表１】
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【００３２】
まず、１．５ｍＬの重水（Ｄ２Ｏ）を、２ｍＬ容のエッペンドルフチューブ中の１５０ｍｇの乾燥トウキ根に添加した。この混合物を、Thermomixer comfort（Eppendorf）で７０℃および１４００ｒｐｍにて３時間インキュベートし、２５℃および１５０００×ｇにて３０分間遠心分離した（TOMY MX-150）。親水性代謝物を含む上清を０．４５μｍのＰＴＦＥメンブレン（Advantec）を通して濾過した。次いで、３００μＬの濾液を、内部標準として３ｍＭの３−（トリメチルシリル）−１−プロパン硫酸ナトリウム（ＤＳＳ：Aldrich）を含む３００μＬの０．２Ｍリン酸緩衝液（ｐＨ７．４）に溶解した。なお、サンプル調製は、１Ｈ−ＮＭＲ測定の１日前に行い、４℃にて保存した。
【００３３】
得られた分析サンプルを、１Ｈ−ＮＭＲによって測定した。本実施例では、７５０ＭＨｚ Varian Inova 750スペクトロメーターを使用し、５ｍｍの１Ｈ｛１３Ｃ／１５Ｎ｝三重共鳴間接検出プローブを用いて２５℃にてスペクトルを記録した。重水およびＤＳＳを、それぞれ内部ロックシグナルおよびケミカルシフト（δ）０．０ｐｐｍでの内部標準として用いた。１Ｈ−ＮＭＲ測定は、６４トランジエントおよび１２８Ｋ複合データポイントで行った。捕捉時間およびリサイクル遅延は、３０°パルス角を用いて、１スキャン当たりそれぞれ６．２５７秒および３．７４３秒であった。ＷＥＴ法（water suppression enhanced through T1 effect法）パルスシーケンスを適用して、水のシグナルを抑制した。すべてのスペクトルは、データ処理前に０．１Ｈｚ線幅広がりでフーリエ変換した。
【００３４】
１Ｈ−ＮＭＲ測定によって得られたスペクトルを、Chenomx NMR Suite4.6ソフトウエアプロフェッショナル版（Chenomx Inc., Canada）によって位相およびベースライン補正した。０．７〜８．５ｐｐｍの範囲にわたって、０．０１ｐｐｍのサイズで積分した。すべての測定値は、総ピーク面積に対して標準化した。
【００３５】
（実施例２：トウキの１Ｈ−ＮＭＲのケミカルシフトの同定）
上記実施例１で得られたＮＭＲスペクトルについて、δ４．５〜５．１ｐｐｍの残存水のシグナルを削除した。顕著な化学成分のケミカルシフトを、Chenomx NMR Suite4.6の８００ＭＨｚ（ｐＨ４〜９）ライブラリデータベースおよび同条件下で分析したライブラリーとの比較によって帰属した。なお、対応する共鳴は、標準帰属と良好に一致した。しかし、いくつかの共鳴は、測定条件の差のため、Chenomx NMRデータベースで帰属されたものと異なっていた。
【００３６】
全てのサンプルについて代謝物はほとんど同一であったが、品質で変動する化学的含量の変動があった。まず、官能検査により最高品質と評価されたヤマトトウキ（ＹＮＡ）の水溶性抽出物を特徴付けた。糖、有機化合物、アミノ酸、アルカロイドおよびクマリンを含む約２０化合物を同定した。
【００３７】
糖化合物は、ほとんどがδ３．００〜５．５０ｐｐｍの領域に観察された。スクロースは、ＹＮＡサンプルにおける主要な二糖化合物であり、３．４６、３．５５、３．６７、３．７５、３．８０、３．８４、３．８８、４．０４、４．２０および５．４０ｐｐｍにシグナルを示した。もう１つの二糖化合物であるラクトースのシグナルを、３．２７および３．６５ｐｐｍに検出した。フルクトースおよびグルコースを含む還元糖によるシグナルを、それぞれ３．６９、３．９５、４．０ｐｐｍおよび３．２３、３．４６、３．５５、５．２２ｐｐｍに明確に検出した。いくつかの有機化合物もＹＮＡサンプル中に存在し、リンゴ酸（δ２．３７、２．６４、２．６８、４．３０ｐｐｍ）、クエン酸（δ２．４７、２．５６ｐｐｍ）、４−アミノ酪酸（δ２．２８、３．００ｐｐｍ）、フマル酸（δ６．５０ｐｐｍ）、およびマレイン酸（δ５．９８ｐｐｍ）が検出された。トウキの薬学的品質の指標として通常用いられるフェルラ酸（δ７．３２、７．６８、６．８９、７．１７ｐｐｍ）およびその誘導体であるフェルラ酸コニフェリル（δ６．８９、７．１８、７．２３、７．３２ｐｐｍ）に由来すると予測されるいくつかの小さいシグナルが、δ６．５０〜８．００ｐｐｍの高周波数領域に見られた。
【００３８】
さらに、アルギニン（δ１．６４、１．７１、１．９０、３．２３、３．７５ｐｐｍ）、プロリン（δ１．９９、２．０５、２．３４、３．３３、３．４０、４．１２ｐｐｍ）、アラニン（δ１．４６ｐｐｍ）、バリン（δ０．９７、１．０３ｐｐｍ）、トレオニン（δ１．３１ｐｐｍ）、ロイシン（δ０．９３ｐｐｍ）、グルタミン（δ２．１３、２．４４ｐｐｍ）、アスパラギン（δ２．８４、２．９５ｐｐｍ）、およびフェニルアラニン（δ７．３２、７．３６、７．４２ｐｐｍ）を含む数種のアミノ酸、アルカロイド化合物、ウンベリフェロン（δ６．８８、７．５４、７．９８ｐｐｍ）、ならびにある種のクマリン誘導体も、ＹＮＡサンプル中で少量検出した。
【００３９】
（実施例３：トウキ水溶性抽出物の代謝プロファイリングおよびフィンガープリンティング）
上記実施例１で得られたＮＭＲスペクトルについて、多変量解析のためにExcelフォーマットをSimca-Pソフトウエアversion 11（Umetrics AB, Umea, Sweden）にインポートした。なお、ChenomxソフトウエアのMicrosoft Excelフォーマット（*.xls）への変換前に特定の共鳴のスペクトルへの絶対寄与率を提示した。次いで、６種のヤマトトウキ（ＹＮＡ、ＹＮＢ、ＹＮＣ、ＹＨＣ、ＹＣＤ、ＹＣＥ）および１種のホッカイトウキ（ＨＨＥ）サンプルについて、ケミカルシフトを独立変数とし、積分値を従属変数としてマトリクスデータを作成し、各サンプルの官能検査の等級を説明変数として、ＰＬＳ−ＤＡを用いて解析した。δ４．５〜５．１ｐｐｍの残存水のシグナルを削除した後のδ０．７〜８．５の領域で測定した水溶性抽出物のＰＬＳ−ＤＡスコアおよびローディングプロットの結果を、それぞれ図１（Ａ）および（Ｂ）に示す。
【００４０】
図１（Ａ）に示すように、大きく２つのクラスタリングを示した。北海道産のホッカイトウキおよびヤマトトウキ（それぞれＨＨＥおよびＹＨＣ）は、ＰＣ１軸（横軸）に沿って、奈良県産ヤマトトウキ（ＹＮＡ、ＹＮＢ、ＹＮＣ）および中国産ヤマトトウキ（ＹＣＤ、ＹＣＥ）とは明らかに分離されていた。しかし、ヤマトトウキについては、奈良県産と中国産との間に顕著な分離は観察されなかった。
【００４１】
図１（Ｂ）には、ＰＣ１の対応するローディングプロットを示す。図1（Ｂ）から、北海道産のヤマトトウキ（ＹＨＣ）およびホッカイトウキ（ＨＨＥ）の両方とも、大量のカフェイン、ラクトース、および還元糖（グルコースおよびフルクトースを含む）ならびに少量のプロリンおよびリンゴ酸を含むが、奈良県産および中国産のトウキは、主としてアルギニンおよびスクロースからなることがわかった。
【００４２】
北海道産のトウキと奈良県産および中国産のトウキとの間の化学成分の差の原因の１つとして、サンプル調製手順の差が考えられる。本実施例に用いた全てのヤマトトウキは、乾燥処理前に熱水処理（湯通し）が行われているが、ホッカイトウキは熱水処理せずに乾燥させたものである。しかし、北海道産の熱水処理したヤマトトウキ（ＹＨＣ）と非熱水処理ホッカイトウキ（ＨＨＥ）との間に明らかな分離が観察されないため、この可能性はない。
【００４３】
もう１つの可能性としては、ＹＨＣおよびＨＨＥが北海道産であることから、栽培地域（産地）ならびに気候条件の差が考えられる。産地、化学成分、およびその官能品質間の関係を、図１（Ｂ）に示すＰＬＳ−ＤＡローディングプロットと、表１に示す品質分類とを組み合わせて考慮すると、北海道地域で生産されるトウキ（ＨＨＥ）は低品質であり得、これは寒冷な気象条件によると予測される。この低品質のトウキは、還元糖、ラクトース、カフェイン、プロリン、およびリンゴ酸が豊富であった（図１（Ｂ）のＹ軸のｐ（１）に関してプラス側のシグナル）。ヤマトトウキサンプルに関して、北海道産のヤマトトウキが奈良県産および中国産と異なる代謝プロファイリングを示したことは注目すべきである。このことから、産地が、調製手順および種の影響よりも代謝物成分の差に最も重要な影響を与えると考えられる。寒冷な気象条件を有する日本の北部である北海道産のトウキ中に還元糖および有機化合物が豊富であることは、これまでの薬用植物の研究とよく一致していた（非特許文献１１）。すなわち、根の呼吸速度は、高温地域で栽培したものよりも寒冷地域で栽培した植物でより低く、そのため、還元糖、有機化合物および無機化合物が増加する（非特許文献１１および１２）。
【００４４】
なお、ＨＨＥおよびＹＮＣと同様にそれぞれＥおよびＣ等級に鑑定されているＹＣＥおよびＹＨＣについては、この本実施例による結果は、官能検査の鑑定とは一致しなかった。これは、官能評価が、代謝物成分の差を考慮せずに、サンプルの外観、芳香、および味に基づいて行われたため、代謝物成分の差をその品質鑑定に反映できないことによると思われる。
【００４５】
（実施例４：奈良県産および中国産に関するヤマトトウキ水溶性抽出物の代謝プロファイリングおよびフィンガープリンティング）
北海道産のトウキと比較して高品質に分類されている奈良県産ヤマトトウキと中国南部産ヤマトトウキとの間の代謝物の差を鑑定するために、上記実施例３と同様にδ４．５〜５．１ｐｐｍの残存水のシグナルを削除した後のδ０．７〜８．５の領域で測定した水溶性抽出物のＰＬＳ−ＤＡを行った。ＰＬＳ−ＤＡスコアおよびローディングプロットを、図２（Ａ）および（Ｂ）にそれぞれ示す。
【００４６】
図２（Ａ）に示すＰＣ１／ＰＣ２のスコアプロットでは、ＰＣ２軸（縦軸）に対して、その産地によるクラスタリングを示した。奈良県産のヤマトトウキは、ＰＣ２軸に対して正のスコアを示したが、中国産のヤマトトウキは負のスコアであった。対応するローディングプロット（図２（Ｂ））を考慮すると、奈良県産と中国産とを区別するためには、主としてスクロースおよびカフェインが最も重要な代謝物であることがわかった。表１に示すように、奈良県産のヤマトトウキ（Ａ〜Ｃ等級）は、中国産のヤマトトウキ（ＤおよびＥ等級）と比較してより良好な品質を有すると鑑定されている。したがって、スクロースおよびカフェインは、判別解析と官能検査の両方において、ヤマトトウキを区別するための主要な代謝物であると考えられた。高品質トウキ根の甘味は、スクロースに由来すると仮定され、一方、カフェインは、苦味に寄与する重要な成分であると推測された。このように、判別解析により、同じ品種間での産地の差を鑑定し得ることがわかった。しかし、上記実施例３において、ＨＨＥが大量のカフェインを含むにもかかわらず官能検査で最低の品質を有すると鑑定されていることを考慮すると、過剰のカフェイン含量は、品質を逆に反映する可能性もあるので注意を要する。
【００４７】
（実施例５：産地および成分に関するヤマトトウキ水溶性抽出物の代謝プロファイリングおよびフィンガープリンティング）
成分と産地および官能品質との関係を、２．８〜５．５ｐｐｍの主要な糖シグナルを除いた後のδ０．７〜８．５ｐｐｍの周波数領域における１Ｈ−ＮＭＲプロファイルのＰＬＳ−ＤＡ解析によって、さらに検討した。フェルラ酸コニフェリルおよびフェルラ酸のような生物活性代謝物は、５．５〜８．５ｐｐｍの高周波数領域で共鳴する。しかし、糖シグナルは、これらの代謝物由来のシグナルよりも数桁大きい。したがって、糖シグナルの除去は、ダイナミックレンジの問題を克服しそして目的の代謝物由来のシグナルの強度を増強するために必要である。ＰＣ１／ＰＣ２スコアプロットおよびローディングプロットを、それぞれ図３（Ａ）および（Ｂ）に示す。
【００４８】
図３（Ａ）に示すＰＣ１／ＰＣ２スコアプロットにおいて、奈良産および中国産のトウキと北海道産のトウキとの間にＰＣ１軸（横軸）に沿って明確なクラスタリングが生じたが、奈良産と中国産との間のクラスタリングは観察されなかった。図３（Ｂ）に示すＰＣ１に対応するローディングプロットは、アルギニン、４−アミノ酪酸、クエン酸、マレイン酸、およびフマル酸に正の相関を示し、プロリンに負の相関を示した。正のローディング値に対応した化合物は、奈良県産および中国産のトウキに優勢であり、一方、負の値の化合物は北海道産で優勢であった。これは、ＰＬＳ−ＤＡ解析により、産地と成分との間の関連を明らかにできることを示す。なお、フェルラ酸コニフェリルおよびフェルラ酸由来のシグナルは、顕著には見られなかったが、これは、単に、ヤマトトウキとホッカイトウキの両方のサンプル間の濃度の差によるものと考えられた。
【００４９】
（実施例６：官能品質および成分に関するヤマトトウキ水溶性抽出物の代謝プロファイリングおよびフィンガープリンティング）
奈良県産のヤマトトウキの官能評価と生物活性代謝物成分との関係を研究するために、δ２．８〜５．５ｐｐｍ間の水および糖領域を除去することによる、δ０．７〜８．５ｐｐｍの周波数領域にＰＬＳ−ＤＡ解析を適用した。ＰＣ１／ＰＣ２スコアプロットおよびローディングプロットをそれぞれ図４（Ａ）および（Ｂ）に示す。
【００５０】
図４（Ａ）に示すＰＣ１／ＰＣ２スコアプロットにおいて、ＰＣ１に関して最良の官能品質（ＹＮＡ）とそれよりも低い品質（ＹＮＢおよびＹＮＣ）との間に明らかなクラスタリングが見られた。ＹＮＡは、アミノ酸、有機化合物、マレイン酸、および少量のフェルラ酸コニフェリルを含む正のローディング値によって特徴付けられ、一方、ＹＮＢおよびＹＮＣは、図４（Ｂ）に示すローディングプロットの負の値によって特徴付けられた。このように、薬理学的生物活性化合物であるフェルラ酸コニフェリルは、主にＹＮＡで観察された。したがって、最高品質のトウキ（ＹＮＡ）中のフェルラ酸コニフェリルは、低品質と高品質とを区別する明らかな薬理学的生物活性代謝物の１つであると考えられた。すなわち、フェルラ酸コニフェリルと官能品質との正の相関は、薬理学的活性の点での品質が官能品質と良好に相関することを示す。
【００５１】
以上の結果から、１Ｈ−ＮＭＲフィンガープリンティングおよびプロファイリングにより、トウキの産地と官能品質との差を明確に判別することが可能であることが明らかになった。また、薬理学的活性は、官能品質に従って正の相関を有すると推定された。したがって、メタボロミクスと多変量解析との組み合わせにより、官能品質よりも有利であり、品質鑑定についての高い信頼性および一貫した結果が簡便に提供され得る。
【００５２】
（実施例７：ＯＳＣフィルタリング処理なしでのＰＬＳ回帰による品質予測モデル）
部分最小二乗法による潜在的構造に対する射影（ＰＬＳ）（SIMCA-P version 11.0：Umetrics）を選択して、独立（予測）変数Ｘから従属（応答）変数Ｙを予測するための回帰モデルを作成した。回帰は、システム行動に基づく数学的モデルを作成することによって行われ、トレーニングサンプルに関するモデルパラメータに最適な値を決定する。次いで、未知の独立変数の値を、得られたトレーニングモデルを用いて予測する。本実施例では、熟練者によって評価された官能品質を従属変数として用いた。実施例１で調製した分析サンプルを、トレーニングセットおよびバリデーションセットの群に分けた。ヤマトトウキサンプル（ＹＮＡ、ＹＮＢ、ＹＮＣ、ＹＨＣ、ＹＣＤ、およびＹＣＥ）、ならびにホッカイトウキサンプル（ＨＨＥ）のそれぞれ６サンプルずつの分析結果のうち、各６番の番号のサンプルを、モデルのバリデーション用のテストセットとした。分析前に変換した変数はなく、データを集約し、そしてユニット分散にスケールした。
【００５３】
ＰＬＳ回帰モデルの性能を、相関係数Ｒ２およびクロスバリデートした相関係数Ｑ２ならびに予測値の平均二乗誤差（ＲＭＳＥＰ）というバリデーション誤差を用いて検証した。一般的に、Ｒ２は、０と１との間で変動するトレーニングセットのデータをどれくらい良好に数学的に再現するかを示し、ここで１は完全に適合するモデルを意味する。良好な予測モデルは、Ｑ２値によって示され得、そしてＱ２＞０．５の場合達成されており、そしてＱ２＞０．９ならば、優れた予測能力と見なされる。
【００５４】
トウキサンプルの測定と予測との官能品質値の間のＰＬＳ関係を、図５（Ａ）に示す。各トウキサンプル（表１）につき３〜５回繰り返した１Ｈ−ＮＭＲスペクトルを用いてトレーニングセットの回帰モデルを構築した。データを、スケーリングせずに分析前に平均中央化することにより予備処理し、そして変換を適用した。ＰＬＳ回帰解析は、予測の精度を示す相関係数Ｒ２＝０．９７５、およびモデルの予測性を示すクロスバリデートした相関係数Ｑ２＝０．９４３、ならびに実測値の平均二乗誤差ＲＭＳＥＥ＝０．２５を示した。
【００５５】
次いで、トウキサンプルの官能品質を予測するモデルの能力を、バリデーションセットを得られたＰＬＳ回帰に帰属させることによって評価した（図５（Ｂ））。バリデーションセットとともに、予測結果は、対角回帰に対して良好にプロットされ、バリデーション誤差であるＲＭＳＥＰが約０．４８まで少し増加した。これらの結果として、ＰＬＳ回帰による品質予測モデルは、回帰適合性および予測性が優れることが明らかに示された。
【００５６】
（実施例８：予測モデルの品質における植物品種の影響）
トウキ根の化学成分および品質は、品種および産地の差に応じて変動することが報告されている（非特許文献１〜３）。さらに、多様性は、同じ種のもとで植物品質に影響を及ぼす最も重要な因子の１つであり、そして回帰モデルの予測可能性に影響すると予測される。モデル予測可能性におけるトウキの多様性の影響を検討するために、異なる種のトウキであるＨＨＥを、トレーニングセットから除外した。得られたＰＬＳ回帰を図６（Ａ）に示す。Ｒ２、Ｑ２、およびＲＭＳＥＥは、それぞれ０．９６９、０．９２９、および０．２６であった。Ｒ２およびＱ２値が高いことから、得られた回帰モデルの精度が高いことが示された。一方、回帰予測可能性は、ＨＨＥおよび上記実施例７の各６番のヤマトトウキサンプルを含むバリデーションセットにより検証した場合、バリデーション誤差は、０．２６から１．２０に増加した（図６（Ｂ））。ＨＨＥサンプルのプロットは、対角線上から散乱し、これは、予測モデルのひずみを示した。これは、ヤマトトウキよりもＨＨＥ種の化学成分濃度の差が非常に異なるためであると予測された。
【００５７】
ＨＨＥサンプルと全トウキサンプルの平均値との間の化合物濃度の定量的差異は、図７に示すＹの予測寄与度プロットにより示され得る。プロットは、多変量モデルにおける全ての項目についてスケールされたユニットの差を示し、そして変数が一定のプロセスシフトに対して最も離れて寄与することを検証する（非特許文献１３）。図７では、ほとんどの１Ｈ−ＮＭＲシグナルが、糖化合物（グルコース、フルクトースおよびスクロース）に対応し、そしていくつかのアミノ酸が平均以上を示した。これは、ＨＨＥが、予測モデルの構築に用いた他のトウキサンプルの平均値と比較して、これらの対応する化合物を過剰に含むことを示した。したがって、これらの化合物は、ＰＬＳ予測結果に重要な影響を及ぼすと予測された。
【００５８】
複雑なＰＬＳモデリングに非常に影響を及ぼす寄与変数を解釈する目的で、射影における変数重要性（ＶＩＰ）パラメータであるＰＬＳ重さの二乗関数は、ＸおよびＹの両方のモデル部分について、Ｘ変数の受容性を効果的にまとめるに十分な情報である（非特許文献１３）。所定のモデルについて１セットのＶＩＰ値のみが得られる。１Ｈ−ＮＭＲ変数のＶＩＰプロットは、共鳴／領域が、モデルにおいて最も重要であることを説明する。１より大きいＶＩＰ値を有する変数は、モデルを説明するために最も関連がある。より高いＶＩＰ値は、モデルに対してより強く優先することを示す。図８に示すＶＩＰプロットでは、δ２．８〜５．５ｐｐｍのＮＭＲ領域に共鳴を有する糖化合物が、上記のＰＬＳ回帰モデル（図６）に最も強く寄与していた。これは、これらの化合物がＰＬＳモデリングを考慮して影響のある成分であることを示した。ＶＩＰプロット（図８）と組み合わせた寄与結果（図７）に基づいて、ＨＨＥ中の糖類が、図６（Ｂ）のＰＬＳモデルのひずみを引き起こした関連のある化学成分であると考えられた。
【００５９】
δ２．８〜５．５ｐｐｍの領域におけるスクロース、グルコース、およびフルクトース共鳴を含む糖類の領域を除外することにより、得られたモデルの質を改善できると予測された。糖類の共鳴を除外した後の回帰較正を、図９（Ａ）に示す。このモデルのトレーニングセットについての相関係数は、Ｒ２およびＱ２についてそれぞれ０．９９６および０．９９３と非常に高かった。これらの値は、糖類領域を含むモデル（図６）の相関係数よりもわずかに上昇していた。また、ＲＭＳＥＥ値は、０．２６から０．１０に顕著に低下していた。相関係数の上昇およびＲＭＳＥＥ値の低下は、実質的により良好な結果を示し、モデルの精度および予測能が改善した。モデルの改善は、高強度の糖類共鳴の除外後の変数均一性の上昇によるものと予測された。図９（Ｂ）は、各６番のヤマトトウキおよびＨＨＥサンプルを用いたバリデーションセット後の予測と実際の官能品質ランキングとの間の関係を示す。ＲＭＳＥＰ値は、糖類シグナルの除外後に１．２０（図６（Ｂ））から０．３３に劇的に低下した。この結果は、糖成分がＰＬＳ予測モデルの質に直接影響を有することを示す。
【００６０】
しかし、得られた回帰モデルでは、ＨＨＥの予測ランキングは、回帰直線から少し散乱しており、したがって予測モデルの小さなひずみがまだ残っていた。残留偏差は、相関のないＸ変数または系統的ノイズの妨害によると予測された。多変量較正モデルの予測能力を増強するために分光学的データからの情報変動のみを抽出するためには、このような相関のないまたは望ましくない変動は、分析前にスペクトルデータから除外することが必要である。
【００６１】
（実施例９：ＯＳＣフィルタリングおよびＰＬＳ回帰による品質予測モデル）
ＰＬＳ回帰の質を改善するために、相関のない変数を、直交シグナル補正（orthogonal signal correction：ＯＳＣ）フィルタリング方法による予備処理工程でＮＭＲスペクトルデータから除外した。ＯＳＣフィルタリングにより、解釈すべき応答マトリクスＹに直線的に関連のない（直交）もののみを除外してスペクトルマトリクスＸからの変数の数を減少させることによって、変動の複雑性を簡略化する。上記実施例８のＰＬＳモデル（図９）から２つのＯＳＣ成分を除外することによって、図１０（Ａ）に示すように、精度および予測可能性が改善され、Ｒ２およびＱ２は、それぞれ０．９９６から０．９９９へおよび０．９９３から０．９９８へと上昇し、ＲＥＳＥＥは０．１０から０．０５に減少した。ＰＬＳ−ＯＳＣ回帰の二乗の残りの合計は、３３．５３％であり、これは、中間のＮＭＲスペクトルデータであるＸ変数の６６．４７％が、品質官能ランキングであるＹに相関せず、差し引かれたことを示す。
【００６２】
ＰＬＳ−ＯＳＣ回帰モデルの予測可能性を、予測セットにより検証した。各６番のヤマトトウキおよびＨＨＥサンプルのバリデーションセットでの予測と実測との品質ランキング間の関係を、図１０（Ｂ）に示す。ＯＳＣフィルタリングの実行後、得られたＲＭＳＥＰ値は、０．３３（図９（Ｂ））から０．１４に低下し、これは約５８％を占める。図１０（Ａ）および（Ｂ）の回帰プロットによれば、Ｒ２およびＱ２の上昇ならびにＲＭＳＥＰの低下は、予測可能性が、シグナル補正による関連のない変動の除外によって改善されたことを示す。さらに、全てのバリデーションサンプルは、散乱することなく回帰対角線に沿って良好に帰属された。これは、ＯＳＣが、予測された変数を除外しそして回帰モデルの精度および予測可能性を増強するために効果的なフィルタリング方法であることを示した。
【００６３】
ＰＬＳ−ＯＳＣモデルに対応するＶＩＰプロットを図１１に示す。このパラメータは、モデルの解釈に最も集約されたものであり、全ての成分およびＹ変数を１つのＶＩＰベクトルにまとめる。このプロットから、ＰＬＳ−ＯＳＣ回帰に強力に寄与する代謝物として、アミノ酸および有機化合物、主として、アルギニン、クエン酸、リンゴ酸、およびプロリンが挙げられる。一方、スペクトルノイズとみなされる小さいＮＭＲシグナルは、ＯＳＣフィルタリング方法を適用した後、劇的に消失した。これは、情報変数のみが集められて十分な予測モデルを構築するために用いられたことを示す。
【００６４】
糖類領域を包含するかまたは除外するかのいずれかの場合におけるＰＬＳおよびＰＬＳ−ＯＳＣ回帰モデルのＲ２、Ｑ２、ＲＭＳＥＥ値、およびＲＭＳＥＰ値を比較すると、Ｒ２およびＱ２値は両方とも、全体の予測モデルについての０．９よりも大きかった。これは、全ての多変量較正が、非常に良好な精度および優れた予測可能性でトウキサンプルの官能品質を予測するために使用できる可能性があることを示唆した。予測結果は、ＮＭＲの糖類共鳴をＸ変数マトリクスから除去した場合に改善された。これらの化合物濃度はトウキ種（ヤマトトウキおよびホッカイトウキ）に強く依存しており、モデルの予測可能性に影響を及ぼす。そのため、これらの変数を除去することにより、その種の影響を排除し、そして複雑な変動を簡略化して、モデルの効率を増強した。最高の予測精度および最小の予測ひずみを有する最も十分な官能品質予測モデルを、ＯＳＣフィルタリングを伴うＰＬＳ回帰から得、最小のＲＭＳＥＥおよびＲＭＳＥＰおよび最高のＲ２およびＱ２値を得た。これらの結果から、ＯＳＣフィルタリングは、種や品種に大きく依存する変数の除外と組み合わせて、最も有効な予備処理方法であることがわかり、トウキの官能品質評価のために非常に高い精度のＰＬＳ回帰モデルとの最良の適合を構築できた。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明によれば、従来困難であったトウキの総合品質を、より精度よくかつ簡便な方法で鑑定することが可能である。したがって、従来の官能試験結果と薬理学的に活性な化合物の含量との関連も含めた総合的な鑑定により、適切な品質および価格のトウキを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】δ４．５〜５．１ｐｐｍ間の水領域を除去することによる、δ０．７〜８．５ｐｐｍの周波数領域におけるヤマトトウキおよびホッカイトウキの１Ｈ−ＮＭＲプロファイルのＰＬＳ−ＤＡである。ＰＬＳ−ＤＡは、奈良県（◆）、中国（●）、および北海道（■）地域において栽培したトウキサンプル間のクラスタリングを示す。（Ａ）ＰＣ１／ＰＣ２のＰＬＳ−ＤＡスコアプロット；および（Ｂ）ＰＬＳ−ＤＡスコアプロットのＰＣ１に対応するＰＬＳ−ＤＡローディングプロット。
【図２】δ４．５〜５．１ｐｐｍ間の水領域を除去することによる、δ０．７〜８．５ｐｐｍの周波数領域におけるヤマトトウキの１Ｈ−ＮＭＲプロファイルのＰＬＳ−ＤＡである。ＰＬＳ−ＤＡは、奈良県（■）および中国（●）地域において栽培したヤマトトウキサンプル間のクラスタリングを示す。（Ａ）ＰＣ１／ＰＣ２のＰＬＳ−ＤＡスコアプロット；および（Ｂ）ＰＬＳ−ＤＡスコアプロットのＰＣ２に対応するＰＬＳ−ＤＡローディングプロット。
【図３】δ２．８〜５．５ｐｐｍ間の水および糖領域を除去することによる、δ０．７〜８．５ｐｐｍの周波数領域におけるヤマトトウキおよびホッカイトウキの１Ｈ−ＮＭＲプロファイルのＰＬＳ−ＤＡである。ＰＬＳ−ＤＡは、奈良県（■）、北海道（●）、および中国（◆）地域において栽培したトウキサンプル間のクラスタリングを示す。（Ａ）ＰＣ１／ＰＣ２のＰＬＳ−ＤＡスコアプロット；および（Ｂ）ＰＬＳ−ＤＡスコアプロットのＰＣ１に対応するＰＬＳ−ＤＡローディングプロット。
【図４】δ２．８〜５．５ｐｐｍ間の水および糖領域を除去することによる、δ０．７〜８．５ｐｐｍの周波数領域における奈良県で栽培したヤマトトウキの１Ｈ−ＮＭＲプロファイルのＰＬＳ−ＤＡである。ＰＬＳ−ＤＡは、異なる等級のヤマトトウキ；Ａ等級（■）、Ｂ等級（●）、およびＣ等級（◆）のクラスタリングを示す。（Ａ）ＰＣ１／ＰＣ２のＰＬＳ−ＤＡスコアプロット；および（Ｂ）ＰＬＳ−ＤＡスコアプロットのＰＣ１に対応するＰＬＳ−ＤＡローディングプロット。
【図５】δ０．７〜８．５ｐｐｍの領域の１Ｈ−ＮＭＲデータから算出したＰＬＳモデルについての実測と予測との６つのヤマトトウキおよび１つのホッカイトウキの品質ランキング間の関係を示す図である：（Ａ）バリデーションセットなしの回帰モデル、および（Ｂ）６番のバリデーションサンプル（丸で示す）を用いた回帰モデル。
【図６】δ０．７〜８．５ｐｐｍの領域の１Ｈ−ＮＭＲデータから算出したＰＬＳモデルについての実測と予測との６つのヤマトトウキの品質ランキング間の関係を示す図である：（Ａ）バリデーションセットなしの回帰モデル、および（Ｂ）６番のバリデーションサンプルおよびＨＨＥ（それぞれ丸で示す）を用いた回帰モデル。
【図７】ホッカイトウキ（ＨＨＥ）と図６（Ｂ）のＰＬＳ回帰モデルにおける平均処理ポイントとの間の偏差を示す寄与プロットである。
【図８】図６に示すＰＬＳ回帰モデルに最も寄与した射影における変数重要性（ＶＩＰ）プロットである。
【図９】δ０．７〜８．５ｐｐｍの領域の１Ｈ−ＮＭＲデータから算出したＰＬＳモデルについての実測と予測との６つのヤマトトウキの品質ランキング間の関係を示す図である：（Ａ）バリデーションセットなしの回帰モデル、および（Ｂ）６番のバリデーションサンプルおよびＨＨＥ（それぞれ丸で示す）を用いた回帰モデル。
【図１０】δ０．７〜８．５ｐｐｍの領域の糖類を除外した１Ｈ−ＮＭＲデータから算出した、ＯＳＣフィルタリング予備処理をしたＰＬＳモデルについての実測と予測との６つのヤマトトウキの品質ランキング間の関係を示す図である：（Ａ）バリデーションセットなしの回帰モデル、および（Ｂ）６番のバリデーションサンプルおよびＨＨＥ（それぞれ丸で示す）を用いた回帰モデル。
【図１１】図１０に示すＰＬＳ−ＯＳＣ回帰モデルに最も寄与した射影における変数重要性（ＶＩＰ）プロットである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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