Journal of Fisheries Technology, （9 2）, 63-69, 2017

水産技術，9（2）,63-69, 2017

原著論文

生体電気インピーダンス法によるキンメダイ粗脂肪量の推定
吉満友野＊１・川島時英＊１・小林正三＊２

Bioelectrical impedance estimation of lipid content of alfonsino
Beryx splendens
Tomoya YOSHIMITSU, Tokifusa KAWASHIMA and Shozo KOBAYASHIThe application of bioelectrical impedance measurement to estimate the lipid content of alfonsino Beryx splendens
was studied. Alfonsinos were caught in the sea off Choshi on December 8 and 10, 2015, and May 9, 2016 (68specimens). The impedance of fish meat was measured using five discrete frequencies (2, 5, 20, 50, and 100 kHz) on
the day of return to land and after one day of storage. Lipid content of the fish specimens was separately estimated by
the conventional method and its correlation with impedance was analyzed by multiple regression analysis using the
AIC stepwise method. The highest correlation was obtained by using 100 kHz for the specimens on the day of catch.
However, measurements at 20 and 100 kHz were required for the one-day-old specimens. Adjusted R-squared values
for the fish on the day of return to land and the ones stored for one day were both 0.74.
キーワード：生体電気インピーダンス法，キンメダイ，粗脂肪量，マルチ周波数
2016 年 7 月 21 日受付

2016 年 12 月 16 日受理

魚類の粗脂肪量は，性別や季節によって異なること

でも，粗脂肪量に関する測定データは，水産加工業者がが知られており，個体差も大きい（Luis and Passos 1995,

加工品の製造をする上で重要な指標となっているので，

Rasoarahona et al. 2005, Ramesh et al. 2013, Komprda et al.

青森県産業技術センターから情報提供が行われている（角2003）。キ ン メ ダ イ Beryx splendens の 粗 脂 肪 量 は，春ら 2013）。

から夏期に高く，冬期に低くなる（飯沼 2014）。カタ

粗脂肪量は一般にエーテル抽出法（中澤ら 2013）でク チ イ ワ シ Engraulis japonicus（池 田 1987），ゴ マ サ

測定されるが，魚肉の採取，均質化及び試料の乾燥の前

バ Scomber australasicus（五 十 川 ら 2 0 0 8），マ イ ワ シ

処理操作，脂質の抽出に長時間を要するため迅速性に欠Sardinops melanostictus では（小林 1996），粗脂肪量の季ける。比重法（小林 2003）は魚の前処理でドレスを調

節変動は成熟と産卵に関係していると報告されている。

整し，電子天秤で空中重量及び水中重量を測定するだけ

キンメダイでも産卵期前に粗脂肪量が最も高くなると報なので，エーテル抽出法のような特別な分析装置を必要告されている（飯沼 2014）。鮮魚としての商品価値は，とせずに，多数の試料を測定でき，測定精度は高い。し脂質含量によって異なるので，仲卸業者や流通関係者かかしこれらの測定方法では魚体を破壊する必要があるのら，この情報提供に対する要望は高い。当研究センター

で，貴重な商品を失うことになる。そこで，非破壊で魚では銚子漁港に水揚げされる多獲性魚の粗脂肪量を定期

体の粗脂肪量を推定する，近赤外分光分析法（Lee et al.

的に比重法（小林 2003）で測定し，情報提供を行って1992, 山内ら 1999）やマイクロ波分析技術（Kent 1990）いる。また，キンメダイは月に一回，粗脂肪量を測定し，が提案されている。近赤外分光分析法は非破壊測定法のその結果を銚子漁港第三卸売市場に掲示している。八戸

中でもっとも高精度であると考えられるが，測定装置が＊1

千葉県水産総合研究センター流通加工研究室銚子分室〒 288-0001

千葉県銚子市川口町 2-6385-439

Chiba Prefectural Fisheries Research Center, Kawaguchi 2-6385-439, Choshi, Chiba 288-0001, Japant.yshmts3@pref.chiba.lg.jp.
＊2

千葉県水産総合研究センター流通加工研究室— 63 —

高価なため，漁業者，加工業者，流通業者などには普及検量線が搭載されている魚種もある（大和製衡 2016）。

していない。このような中，人の体脂肪計の測定原理で本研究でも，水揚当日と水揚翌日のインピーダンスを測

ある生体電気インピーダンス法で魚の粗脂肪量を推定す

定し，インピーダンスが変化しているのか検討した。

る方法が研究されている（Duncan et al. 2007, 長谷川・
小林 2010, 小山ら 2014, Stolarski et al. 2014）。これらの研

材料と方法

究では，ある特定の周波数でのインピーダンスを測定し，粗脂肪量を推定している。また，推定精度を向上させる

インピーダンスと粗脂肪量の測定方法 2015 年 12 月 8

ため，人の脂肪量を測定する場合に，複数の周波数を用

日，2015 年 12 月 10 日，2016 年 5 月 9 日に銚子漁港でいるマルチ周波数測定法でインピーダンスを測定するこ

水 揚 さ れ た ，合 計 6 8 個 体 の キ ン メ ダ イ（尾 叉 長とが推奨されている（五十嵐 2008, 山本・西亀 2000）。

24.2~36.9 cm，平均 30.3 cm．体重 1165.9~321.6 g，平均

そこで，本研究ではマルチ周波数測定法をキンメダイの667.3 g）を用いて，粗脂肪量とインピーダンスの関係を

粗脂肪量の推定方法について検討した。また，インピー検討した。キンメダイは海水氷に 11 時から貯蔵し，貯ダンスは時間が経つと変化する場合があり，生体電気イ

蔵温度が上昇しないように氷を適宜追加した。魚体を冷ンピーダンス法を用いた測定器であるフィッシュアナラ

却した後に，魚体の背鰭を上にして 45 度の位置に，

イザ（大和製衡（株）製）では，水揚当日と水揚翌日のフィッシュアナライザの電極を接触させ，インピーダン

表 1．周波数別のインピーダンスと t-test の結果

周波数

インピーダンス（Ω）
平均値±標準偏差
水揚当日
水揚翌日
301 ± 24285 ± 31265 ± 20253 ± 26
212 ± 18
201 ± 19179 ± 18167 ± 17156 ± 19144 ± 16

2 kHz
5 kHz
20 kHz
50 kHz
100 kHz

I

V

V

I

平均値の差

t-testp-value

16
12
11
12
12

< 0.001< 0.001< 0.001< 0.001< 0.001

45°

60mm
30mm
図 1．インピーダンスを測定した電極：I: 電流極，V: 電圧極

図 2．キンメダイと電極の接触部位
灰色の部分はフィッシュアナライザを表し，4 つの円は電極を表す
フィッシュアナライザに被さる実線は背鰭基部の位置を表しており，破線は 2 本の実線から等しい距離にある中間の線であるフィッシュアナライザの 2 つの電流極の距離が破線から等しくなるように，電極と魚体を接触させた— 64 —

キンメダイの粗脂肪量推定

スを測定した（図 1, 2）。インピーダンスは，電極の接当日と水揚翌日のインピーダンスについて対応のある

触方向に深さ 40 mm までの組織について測定すること

t-test を行った結果，すべての周波数で有意差が認めらができる（小山ら 2014）。また，フィッシュアナライザれた（p < 0.001）。インピーダンスはすべての周波数ででは小山ら（2014）の結果を踏まえて，5 種類（2 kHz,

水揚当日より水揚翌日の方が小さくなった。

5 kHz, 20 kHz, 50 kHz, 100 kHz）の周波数でインピーダ

粗脂肪量とインピーダンスの関係を，測定日別周波数ンスを測定できるようにされている。本研究では，これ別に図 3 に示した。本研究で推定に用いたキンメダイのら全ての周波数を測定に用いた。粗脂肪量は，骨を取り

粗脂肪量は 3.31～19.29% であった。この粗脂肪量とイ除いた皮付きのフィレーを均質化して，エーテル抽出法

ンピーダンスの関係を見るために，水揚当日と水揚翌日で測定した（中澤ら 2013）。

それぞれの全ての周波数で相関関係をみた。その結果，どの周波数でも正の相関係数になった。つまり，粗脂肪

水揚当日と水揚翌日のインピーダンスの比較

ゴマサバ

含量が高いほど大きなインピーダンスが得られるというでは冷蔵庫に貯蔵して，貯蔵開始日，1 日後，4 日後のことである。しかし，2~20 kHz で測定した場合，水揚インピーダンスを 1~100 kHz の周波数を用いて測定した

翌日の測定で有意な相関がみられなかった（p > 0.05）。

ところ，50~100 kHz での測定では 21 時間程度の時間経

どの周波数でも相関係数は水揚翌日よりも水揚当日の方過で変化がないことが報告されている（小山ら 2014）。

が高かった。周波数ごとの相関係数を比較すると，低周そこで，キンメダイでは貯蔵の時間経過によってインピー波数より高周波数を用いたほうが高かった。

ダンスの値が変化するかを知るため，水揚当日の 15 時と水揚翌日の 12 時の 2 回に分けてインピーダンスの測

VIF を考慮して，AIC に基づく変数選択をした重回帰分析の計算過程を表 2 に示した。水揚当日では 20 kHz,定を行った。周波数別に水揚当日と翌日のインピーダン

50 kHz, 100 kHz を説明変数としたモデルの AIC が最もスで対応のある t-test を行った。

小さかったものの，全ての説明変数で VIF が 10 以上だった。そのため，VIF が最も大きかった 50 kHz の説明変インピーダンスと粗脂肪量の関係

数を取り除いて，20 kHz と 100 kHz を説明変数とした性を検討するにあたり，漁獲からの経過時間が関係に影モデルを計算した。このモデルでも，両方の説明変数で粗脂肪量の推定方法

響を与える可能性があったため，水揚当日と水揚翌日のVIF が 10 以上であった。20 kHz だけを説明変数としたそれぞれで，周波数別にインピーダンスと粗脂肪量の相モデルの AIC は，316.87 であり，100 kHz だけを説明変

関分析を行った。また，粗脂肪量を推定するために，複数としたモデルの AIC は 290.84 であった。このことから，数の周波数を同時に解析に使用するマルチ周波数測定法

100 kHz だけを説明変数としたモデルを最適モデルとしを用いてインピーダンスを測定した。粗脂肪量を目的変た。水揚翌日でも，20 kHz, 50 kHz, 100 kHz を説明変数

数とし，各周波数のインピーダンスを説明変数として重としたモデルの AIC が最も小さかった（表 2）。しかし，

回帰分析を行った。分析は水揚当日と翌日それぞれのデー

全ての説明変数で VIF が 10 以上であった。VIF が最もタで行った。変数選択には，AIC（Akaike’s information

大きい 50 kHz の説明変数を取り除いたモデルである，

criterion）ステップワイズ変数増減法を用いた（Akaike

20 kHz と 100 kHz の VIF は 4.13 で 10 以下になっている

1974, 金 2007）。しかし，選ばれた説明変数同士に強いことから，これを最適モデルとした。水揚翌日の 2, 5,

相関がある場合には多重共線性が生じる（吉田 1987）。

20 kHz で測定したインピーダンスと粗脂肪量には有意

こ の 多 重 共 線 性 の 有 無 を 評 価 す る に は VIF（varianceな相関が認められなかったものの（p > 0.05）
（図 3）
，マ

inflation factor）が指標として使われている。VIF が 10

ルチインピーダンス法である 20 kHz と 100 kHz の複数

以上では多重共線性の可能性が強いと解釈される。そこの周波数を用いて粗脂肪量を推定した結果では重回帰式

で多重共線性を回避するために，選択する変数の VIFに有意性が認められた（p < 0.001）（表 3）。水揚当日とが 10 以上となる場合はその変数を取り除いて，さらに水揚翌日のどちらとも自由度調整済決定係数は 0.74 でAIC ステップワイズ変数増減法による変数選択を行った。

あった（表 3）。これら水揚当日と水揚翌日の推定式を

これを，すべての変数の VIF が 10 以下になるまで繰り用いて推定した粗脂肪量と，エーテル抽出法で測定した返した。上記の解析には R 3.1.0 を用いた。

粗脂肪量には強い相関が見られた（p < 0.001）（図 4）。

結果

考察

周波数ごとの水揚当日と水揚翌日のインピーダンスとキンメダイのインピーダンスは，水揚当日に比べ，どt-test の結果を表 1 に示した。キンメダイ 68 個体のインの周波数でも水揚翌日に小さくなった（表 1）。これは，ピーダンスの平均値は，低い周波数で測定した場合の方鮮度が低下することにより細胞膜が劣化して薄くなり，が高い周波数で測定した場合よりも大きく，この傾向は

イオン電導性が増すとともに，細胞膜の電気容量が増加

水揚当日と水揚翌日で同様であった。周波数ごとに水揚することが原因だと考えられている（加藤ら 2000a）。

— 65 —

表 2．AIC ステップワイズ法による重回帰分析の過程

測定日
水揚当日

水揚翌日

2 kHz
46.53

2 kHz
77.72

5 kHz
227.98
5 kHz
40.68

5 kHz
318.175 kHz
118.24

AIC

説明変数
VIF
20 kHz611.2420 kHz416.8620 kHz125.4020 kHz12.96
20 kHz―

50 kHz1067.56
50 kHz993.0250 kHz732.87100 kHz321.42100 kHz318.42100 kHz292.04100 kHz
12.96

286.37284.39282.40287.83316.87

20 kHz696.7420 kHz632.6920 kHz112.4620 kHz4.13

50 kHz780.9350 kHz777.2050 kHz497.69100 kHz―100 kHz182.80100 kHz
181.96100 kHz163.63100 kHz
4.13

290.84291.64289.64288.29291.97

一番上が全ての説明変数を用いたモデルであり，中間のモデルは計算過程のモデルであり，一番下が最適モデルである
VIF: 分散拡大係数
AIC: 赤池情報量規準

表 3．AIC ステップワイズ法による重回帰分析によって得られた最適モデル

測定日
パラメータ
切片と説明変数
推定値±標準誤差
水揚当日
切片-17.07 ± 2.03
100 kHz0.18 ± 0.01
水揚翌日
切片
-2.38 ± 2.55
20 kHz-0.23 ± 0.03
100 kHz0.42 ± 0.03
2Adjusted R , 自由度調整済決定係数

Adjusted R2

p-value0.74< 0.0010.74< 0.001

水揚当日と水揚翌日ともに 68 尾ずつ分析に用いた

マダイ Pagrus major では 0.01~10000 kHz の周波数を用

1~100 kHz で，氷蔵期間を 0, 2, 4, 8 日の 4 回に分けてイ

いて，即殺 2 時間後と 3 日後のインピーダンスを測定しンピーダンスが測定されている（小林 2015）。この結果ており，1~10 kHz での 3 日後のインピーダンスは 2 時

でも，周波数が低いほど，氷蔵中のインピーダンスの減間後と比べて大きく減少していた。また，1 kHz よりも少度合いが大きかった。ゴマサバでも 1~100 kHz で，冷低い周波数であると，周波数が低いほど 2 時間後と 3 日

蔵期間を 0, 1, 4 日の 3 回に分けて測定されている（小山後のインピーダンスの差は小さくなっていた。本研究でら 2014）。この結果では，1~50 kHz までは日が経つごと

は 2~100 kHz で測定を行っており，周波数が最も低い 2にインピーダンスが減少したが，50~100 kHz では日がkHz でインピーダンスが，他の周波数と比較して最も減経ってもインピーダンスに変化はなかった。これらのこ少していた（表 1）。ヨシキリザメ Prionace glauca ではとから，2, 5 kHz で測定したインピーダンスは多くの魚— 66 —

キンメダイの粗脂肪量推定

種で鮮度の影響を強く受けたといえる。そして，本研究どちらの周波数も VIF が 12.96 となった。しかし，水揚で用いたキンメダイでも同様であった。そのため，鮮度翌日の VIF はどちらの周波数でも 4.13 なので多重共線に影響されにくい高周波数での測定の方が粗脂肪量を推性を回避していた（表 2, 図 3）。このことから水揚当日は，定するには好ましいと考えられる。また，2~100 kHz の

20 kHz と 100 kHz で測定したインピーダンス同士に相間で測定した限りでは周波数が高いほどインピーダンス

関があるものの，周波数によってインピーダンスの経時と粗脂肪量の相関が強かったので，精度の点からも好ま

変化の仕方が異なり，そのため水揚当日と水揚翌日で最しいと判断した（図 3）。フィッシュアナライザでは 2

適モデルの説明変数が異なったと考えられる。また，20

kHz, 5 kHz, 20 kHz, 50 kHz, 100 kHz の 5 種類の周波数しkHz よりも 50 kHz の方がインピーダンスと粗脂肪量のかインピーダンスを測定できないため，最も周波数が高相関係数が高かった。水揚翌日の粗脂肪量を推定するたい 100 kHz が水揚当日と水揚翌日の両日ともに最適モデ

めの重回帰式は 100 kHz と 50 kHz を説明変数とした場ルに選ばれたと考えられる（表 1）。このことから，100

合の方が，100 kHz と 20 kHz を説明変数にした場合よ

kHz よりも高い周波数を用いれば，さらに精度が向上す

りも AIC は小さかった。しかし，100 kHz と 50 kHz はると考えられる。

VIF が 10 以上になり多重共線性がみられたので，100

水揚当日の粗脂肪量とインピーダンスには，全ての周kHz と 20 kHz を説明変数にしたモデルが最適モデルに波数で正の相関関係がみられた（図 3）。これは，2~100選ばれた。低周波数では細胞外のインピーダンスを測定

kHz の周波数では，血液や筋肉などの組織と比べて，粗しており，高周波数では細胞内のインピーダンスを測定

脂肪がインピーダンスに強い影響を与えるためである。

していると考えられている（金井 1975）。キンメダイの実際に，犬の場合では 1~100 kHz の周波数を用いて様々場合は，20 kHz で細胞内のインピーダンスを，100 kHz

な組織の電気抵抗値を調べると，脂肪の電気抵抗値は血で細胞外のインピーダンスを測定できたため，多重共線

液 や 筋 肉 な ど の 組 織 よ り も 大 き い（Geddes and Baker

性を回避することができたと考える。

1967）。また，インピーダンスと粗脂肪量の相関係数は浜田漁港では粗脂肪量が 10% 以上のマアジ Trachurus

周波数によって異なっていた。これは，金井（1975）がjaponicus をブランド水産物として販売している（清川・示唆するように，組織によってインピーダンスを測定で

井岡 2007）。粗脂肪量の測定には，測定値と推定値の相きる周波数が異なることが原因であると考えられる。本関係数が 0.98 と大きい，近赤外分光測定器を用いている。

研究で使用した周波数では 100 kHz が最もキンメダイの本研究の結果では，相関係数が 0.86 と 0.87 であり（図 4），

粗脂肪量を推定するのに適しており，水揚当日および水

個体別の測定を行うには，近赤外分光測定器のように精揚翌日のいずれについても測定周波数の低下とともに相度を高くする必要がある。本研究の結果を用いる場合に関係数は小さくなった（図 3）。このことから，100 kHz

は，あるロットから複数の標本を抽出して粗脂肪量を測よりも高い周波数で，キンメダイの粗脂肪量を推定する

定し，そのロットの粗脂肪量の分布を把握することや，のに最適な周波数があると考えられる。そのため，本研定期的に複数の標本の粗脂肪量を測定して，季節変動を究で測定した周波数では低周波数ほど，最適な周波数か調査するというように，個体別の粗脂肪量を測定するのら離れているために相関係数が小さくなったと考えられではなく，複数の標本からその全体の粗脂肪量の分布をる。また，生体電気インピーダンス法では粗脂肪量の他把握するという利用法が考えられる。

にも様々なものを測定することができる。人の場合には，本研究の結果から，生体電気インピーダンス法を用い全身水分量や細胞外液量も推定することができる（バウてキンメダイの粗脂肪量を推定することができるように

ンガートナー2001）。これらの推定式は，人種，性別，なった。インピーダンスは時間が経つにつれて減少する

年 齢 などに よって 異 なっ て い る（バ ウン ガ ート ナー

ので，本研究の結果を用いてキンメダイの粗脂肪量を推2001）。魚類では水分，塩分，灰分，タンパク質などを定する場合は，水揚当日か水揚翌日にインピーダンスの推定している（Chevalier et al. 2006, Duncan et al. 2007）。

測定を行う必要がある。水揚日が分からない場合，粗脂

また，ヨーロピアンシーバス Dicentrarchus labrax では

肪量の数値を推定することができないが，同じ水揚日でインピーダンスを用いて，冷凍方法の違いを判別していあると分かっている個体同士ならば，インピーダンスがる（Vidacek et al. 2008）。この方法では，本研究で粗脂大きい方が粗脂肪量も多い個体である。また，インピー

肪 量 を 推 定 す る た め に 用 い た 周 波 数 よ り も 高 い，

ダンスは貯蔵温度による影響を受ける可能性があるので500~1000 kHz が有効であるとしている。ヨーロッパへ（金井 1975），海水氷で冷却し続ける必要がある。そして，

ダイ Sparus aurata では解凍品かどうかの判別を行って生体電気インピーダンス法での推定精度を向上させるたいる（Fuentes et al. 2013）。

めには，インピーダンスに影響を与える，鮮度や貯蔵温

水揚当日の粗脂肪量を推定するための最適モデルには，度による効果を検討する必要がある。また，インピーダ

100 kHz の周波数だけを説明変数として取り扱うモデル

ンスは電極と魚体の接触方向（図 2）に深さ 40 mm まが選ばれ，水揚翌日は 100 kHz と 20 kHz が選ばれた（表での組織について測定している（小山ら 2014）。本研究2）。水揚当日は 100 kHz と 20 kHz を説明変数とした場合，では尾叉長 24.2 cm 以上のキンメダイを用いているが，— 67 —

水揚当日

290

280

240

5kHz

330

r = 0.70
p < 0.001

250

210

20kHz

270

r = 0.79
p < 0.001

160

215

220

190

195

165

3
21
水揚翌日
r = 0.87
p < 0.001
15

140

50kHz

240

r = 0.84
p < 0.001

180

190

160

165

140

140

120

100kHz

220

160

170

140

145

120
9

15

21

100

9

3

r = 0.86
p < 0.001 180

195

3

r = 0.51
p = 0.008

200

215

120

9

r = 0.30
p = 0.135

240

245

170

r = 0.12
p = 0.570

310
260

水揚当日
r = 0.86
p < 0.001
15

190

290

210

インピーダンス ()

340

330

230

r = 0.09
p = 0.649

粗脂肪量(%)の推定値

2kHz

380

21

水揚翌日

r = 0.63
p < 0.001

r = 0.66
p < 0.001

3

9

15

21

粗脂肪量(%)の測定値
図 4．粗脂肪量の測定値と推定値
図 4．粗脂肪量の測定値と推定値

3

9

15

21

粗脂肪量 (%)
図 3．粗脂肪量とインピーダンス

図 3．粗脂肪量とインピーダンス
魚体サイズが小さいと，測定値に誤差が出る可能性もあ文献る。今後は，小型個体における誤差の影響について検討する必要がある。

謝辞
本研究を実施するに当たり，大和製衡株式会社には多大なご協力とご指導を賜りました。ここに厚くお礼申し上げます。

Akaike H. (1974) A new look at the statistical model identiﬁcation.
IEEE Trans，Autom. Contr., 19, 716-723.
バウンガートナー N. リチャード. （2001）電気インピーダン
ス法と全身電気伝導率法．「身体組成研究の基礎と応用」（アレックス F. ロッシュ，スティーブン B. ハイムズ
フィールド，ティモシィ G. ローマン編著，小宮秀一監訳），大修館書店，東京．p. 91-118．
Chevalier D, Ossart F, Ghommidh C. (2006) Development of a nondestructive salt and moisture measurement method in salmon— 68 —

キンメダイの粗脂肪量推定(Salmo salar) fillets using impedance technology. Food Cont.,
17, 342-347.
Duncan M, Craig SR, Lunger AN, Kuhn DD, Salze G, McLean E.
(2007) Bioimpedance assessment of body composition in cobia
Rachycentron canadum(L. 1766). Aquaculture., 271, 432-438.
Fuentes A, Masot R, Segovia IF, Rico MR, Alcaniz M, Barat JM(2013) Differentiation between fresh and frozen-thawed sea
bream (Sparus aurata) using impedance spectroscopy
techniques. Inno. Food Sci. Emerg. Tech., 19, 210-217.
Geddes LA, Baker LE. (1967) The specific resistance of biologicalmaterial—A compendium of data for the biomedical engineer
and physiologist. Med. Biol. Engng., 5, 271-293.
長谷川淳・小林正三（2010）魚肉における導電率と脂質含量の関係．千葉水総研報, 5, 25-30．
飯沼紀雄（2014）伊豆東岸沖で漁獲されたキンメダイの脂肪含
有率の特性．静岡水技研研報, 47, 23-25．
五十嵐千代（2008）職域における生体インピーダンス法による
内臓脂肪面積測定の有用性の検討．順天堂医学, 54, 208213.
池田文雄（1987）東京湾におけるカタクチイワシの粗脂肪量と体長・肥満度との関係．神水試研報, 8, 27-30．
五十川章子・山田耕作・森岡克司（2008）清水さばの脂肪含量と生態形質の季節変動―旬の解明の一考察―．日水誌, 72,
207-212．
角 勇悦・白板孝朗・松原 久（2013）八戸港に水揚げされる
マサバとゴマサバの粗脂肪含有率等について．青森産技食
総研研報, 3, 1-8．
金井 寛（1975）生体物性（2）―電気特性．医用電子と生体工学, 13, 49-57.
加藤宏郎・坂口守彦・大井康之・丸尾 信・豊田 薫（2000a）インピーダンス特性による魚肉の鮮度判定（第1報）―魚肉の電気特性と高周波域の実用的鮮度指標の導出―．農業機械学会誌, 62, 76-83.
加藤宏郎・坂口守彦・大井康之・丸尾 信・豊田 薫（2000b）インピーダンス特性による魚肉の鮮度判定（第2報）―高周波域の鮮度指標の変化と氷蔵時間の推定―．農業機械学会誌, 62, 59-69.
Kent M. (1990) Hand-held instrument for fat/water determination inwhole ﬁsh. Food Cont., 1, 47-53.
金 明哲（2007）線形回帰分析，「Rによるデータサイエン
ス」，森北出版株式会社，東京．p．134-147．
清川智之・井岡 久（2007）ポータブル型近赤外分光分析装置
によるマアジ，アカムツ脂質含有量の非破壊測定とその活用事例．島根水技セ研報, 1, 11-17．
小林正三（1996）常磐・房総海域で漁獲されたマイワシの粗脂
肪量の季節変動．千葉水試研報, 54, 47-51．
小林正三（2003）海産5魚種における比重と脂質含量の関係．

千葉水研研報, 2, 47-50．
小林正三（2015）はんぺん加工に用いるヨシキリザメの品質評
価方法．千葉水総研報, 9, 1-7.
Komprda T, Zelenka J, Fajmonova E, Bakaj P, Pechova P. (2003)
Cholesterol content in meat of some poultry and ﬁsh species asinfluenced by live weight and total lipid content. J. Agric. Food
Chem., 51, 7692-7697.
小山智行・小林正三・瀧口明秀（2014）電気抵抗値による魚肉
脂質含量の推定精度に関与する要因の解明．千葉水総研
報, 8, 21-26．
Lee MH, Cavinato AG, Mayes DM, Rasco BA. (1992) Noninvasive
short-wavelength near-infrared spectroscopic method to estimate
the crude lipid content in the muscle of intact Rainbow trout. J.
Agric. Food Chem., 40, 2176-2181.
Luis OJ, Passos AM. (1995) Seasonal changes in lipid content andcomposition of the polychaete Nereis (Hediste) diversicolor.
Comp. Biochem. Physiol., 111, 579-586.
中澤裕之・堀江正一・井部明広（2013）脂質．「食品分析」（日本分析化学会），共立出版，東京．p. 21-25．
Ramesh R, Pal AK, Chakraborty SK, Venkateshwarlu G. (2013)
Variation in total lipid content and fatty acid composition in themuscle of Bombayduck Harpodon nehereus (Hamilton, 1922)
with respect to size and season. Ind. J. Fish., 60, 111-116.
Rasoarahona JRE, Barnathan G, Bianchini JP, Gaydou EM. (2005)
Influence of season on the lipid content and fatty acid proﬁles ofthree tilapia species (Oreochromis niloticus, O. macrochir andTilapia rendalli) from Madagascar. Food Chem., 91, 683-694.
Stolarski JT, Margraf FJ, Carlson JG, Sutton TM. (2014) Lipid andmoisture content modeling of amphidromous Dolly Varden using
bioelectrical impedance analysis. N. Am. J. Fish. Manage., 34,
471-481.
Vidacek S, Medic H, Petrak KB, Nazak JK, Petrak T (2008)
Bioelectrical impedance analysis of frozen sea bass
(Dicentrarchus labrax). J. Food Engng., 88, 263-271.
山本貴志子・西亀正之（2000）多周波数インピーダンス法による日本人の身体組成評価―体脂肪と体水分の年代比較―．
広島大学医学雑誌, 48, 259-266.
大和製衡株式会社（2016）Fish Analyzer Ver.2.00 技術資料．
h t t p : / / w w w. y a m a t o - s c a l e . c o . j p / u p l o a d / f i l e s / F i s h % 2 0
Analyzer%20Ver.2.00%20技術資料（改訂第1版）.pdf，2016
年10月12日（閲覧日）．
山内 悟・澤田敏雄・河野澄夫（1999）インタクランス方式の光ファイバーを用いた近赤外分光法による冷凍カツオ粗脂
肪量の非破壊測定．日水誌, 65, 747-752．
吉田光雄（1987）重回帰分析における多重共線性とRidge回帰について．大阪大学人間科学部紀要, 13, 227-242.

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