"被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値の、第1の基準値に対する第1の比率を得る工程、被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率を得る工程、被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度の測定値の、第3の基準値に対する第3の比率を得る工程、被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率を得る工程、被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度の測定値の、第5の基準値に対する第5の比率を得る工程、被験者から得た生体サンプル中のリンゴ酸濃度の測定値の、第6の基準値に対する第6の比率を得る工程、および被験者から得た生体サンプル中の乳酸濃度の測定値の、第7の基準値に対する第7の比率を得る工程からなる群より選択される少なくとも2つの工程を包含する、疲労を評価する方法。上記少なくとも2つの工程によって得られた少なくとも2つの比率において、少なくとも一対を比較する工程をさらに包含する、請求項1に記載の方法。上記第1の比率を得る工程、上記第2の比率を得る工程、上記第3の比率を得る工程、上記第4の比率を得る工程、および上記第5の比率を得る工程からなる群より選択される少なくとも2つの工程を包含する、請求項2に記載の方法。第1の比率を得る工程、ならびに、第2の比率を得る工程~第7の比率を得る工程からなる群より選択される少なくとも1つの工程を包含する、請求項1に記載の方法。第2の比率~第7の比率について、得られた比率を該比率に対応する閾値と比較する工程をさらに包含する、請求項4に記載の方法。第3の比率を得る工程~第5の比率を得る工程の少なくとも1つを包含する、請求項4または5に記載の方法。上記第4の比率を得る工程が、上記第5の比率を得る工程に引き続いて行われる、請求項6に記載の方法。上記第3の比率を得る工程が、第4の比率を得る工程に引き続いて行われる、請求項7に記載の方法。第1の比率が実質的に1である場合に行われる、請求項4~8のいずれか1項に記載の方法。被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の第1の測定値と第1の閾値とを比較する工程、被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の第2の測定値と第2の閾値とを比較する工程、被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度の第3の測定値と第3の閾値とを比較する工程、被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の第4の測定値と第4の閾値とを比較する工程、被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度の第5の測定値と第5の閾値とを比較する工程、被験者から得た生体サンプル中のリンゴ酸濃度の第6の測定値の第6の閾値とを比較する工程、および被験者から得た生体サンプル中の乳酸濃度の第7の測定値の第7の閾値とを比較する工程の少なくとも1つを包含する、疲労を評価する方法。第3の測定値と第3の閾値とを比較する工程、第4の測定値と第4の閾値とを比較する工程、および第5の測定値と第5の閾値とを比較する工程の少なくとも1つを包含する、請求項10に記載の方法。上記第4の測定値と第4の閾値とを比較する工程が、上記第5の測定値と第5の閾値とを比較する工程に引き続いて行われる、請求項11に記載の方法。上記第3の測定値と第3の閾値とを比較する工程が、第5の測定値と第5の閾値とを比較する工程に引き続いて行われる、請求項12に記載の方法。被験者から得た生体サンプル中の、グルコース濃度の測定値、クエン酸濃度の測定値、cis-アコニット酸濃度の測定値、イソクエン酸濃度の測定値、およびコハク酸濃度の測定値からなる群より選択される少なくとも2つにおいて、少なくとも一対の比率を得る工程を包含する、疲労を評価する方法。上記得られた少なくとも一対の比率を、判別分析、PartialLeastSquare、またはSupportVectorMachineの分析に供する工程をさらに包含する、請求項14に記載の方法。コハク酸濃度を測定するための第5の試薬を備えている、疲労を評価するためのキット。イソクエン酸濃度を測定するための第4の試薬をさらに備えている、請求項16に記載のキット。グルコース濃度を測定するための第1の試薬、クエン酸濃度を測定するための第2の試薬、cis-アコニット酸濃度を測定するための第3の試薬、リンゴ酸濃度を測定するための第6の試薬、および乳酸濃度を測定するための第7の試薬の少なくとも1つをさらに備えている、請求項17に記載のキット。コハク酸濃度の測定値の、第5の基準値に対する第5の比率を示す第5呈示部を備えている、疲労を評価するためのキット。イソクエン酸濃度の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率を示す第4呈示部をさらに備えている、請求項19に記載のキット。グルコース濃度の測定値の、第1の基準値に対する第1の比率を示す第1呈示部、クエン酸濃度の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率を示す第2呈示部、cis-アコニット酸濃度の測定値の、第3の基準値に対する第3の比率を示す第3呈示部、リンゴ酸濃度の測定値の、第6の基準値に対する第6の比率を示す第6呈示部、および乳酸濃度の測定値の、第7の基準値に対する第7の比率を示す第7呈示部の少なくとも1つをさらに備えている、請求項20に記載のキット。グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度の測定値からなる群より選択される少なくとも2つの測定値を受容する測定値受容部、グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度のそれぞれに対応する第1~第7の基準値からなる群より選択される少なくとも2つの基準値を格納した基準値格納部、測定値受容部からの測定値と基準値格納部からの基準値を受け取って、疲労を評価するための情報を生成する演算部、および演算部からの評価情報を受け取って、疲労を評価する評価部を備えた疲労評価システムであって、演算部が、グルコース濃度の測定値の、第1の基準値に対する第1の比率、クエン酸濃度の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率、cis-アコニット酸濃度の測定値の、第3の基準値に対する第3の比率、イソクエン酸濃度の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率、コハク酸濃度の測定値の、第5の基準値に対する第5の比率、リンゴ酸濃度の測定値の、第6の基準値に対する第6の比率、および乳酸濃度の測定値の、第7の基準値に対する第7の比率からなる群より選択される少なくとも2つの比率を算出する、疲労評価システム。上記演算部が、上記少なくとも2つの比率において、少なくとも一対の比較を実行する、請求項22に記載の疲労評価システム。上記測定値受容部が、グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度およびコハク酸濃度の測定値からなる群より選択される少なくとも2つの測定値を受容し、上記基準値格納部が、グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度およびコハク酸濃度のそれぞれに対応する第1~第5の基準値からなる群より選択される少なくとも2つの基準値を格納し、上記演算部が、グルコース濃度の測定値の、第1の基準値に対する第1の比率、クエン酸濃度の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率、cis-アコニット酸濃度の測定値の、第3の基準値に対する第3の比率、イソクエン酸濃度の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率、およびコハク酸濃度の測定値の、第5の基準値に対する第5の比率からなる群より選択される少なくとも2つの比率をさらに算出し、上記少なくとも2つの比率において、少なくとも一対の比較を実行する、請求項23に記載の疲労評価システム。上記演算部が、第1の比率を算出するとともに、クエン酸濃度の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率、cis-アコニット酸濃度の測定値の、第3の基準値に対する第3の比率、イソクエン酸濃度の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率、コハク酸濃度の測定値の、第5の基準値に対する第5の比率、リンゴ酸濃度の測定値の、第6の基準値に対する第6の比率、および乳酸濃度の測定値の、第7の基準値に対する第7の比率からなる群より選択される少なくとも1つの比率を算出する、請求項24に記載の疲労評価システム。上記基準値格納部が、第2の比率~第7の比率に対応する閾値からなる群より選択される少なくとも1つの閾値を格納しており、上記演算部が、該基準値格納部からの該閾値を受け取って、算出された比率と該比率に対応する閾値との比較を実行する、請求項25に記載のシステム。上記演算部が、第3の比率~第5の比率の少なくとも1つを算出する、請求項25または26に記載の疲労評価システム。上記演算部が、上記第4の比率に引き続いて上記第5の比率を算出する、請求項27に記載の疲労評価システム。上記演算部が、上記第5の比率に引き続いて上記第3の比率を算出する、請求項28に記載の疲労評価システム。上記判定部が、第1の比率が実質的に1であるか否かを判定する、請求項25~29のいずれか1項に記載の疲労評価システム。グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度の測定値からなる群より選択される少なくとも1つの測定値を受容する測定値受容部、グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度のそれぞれに対応する第1~第7の閾値からなる群より選択される少なくとも1つの閾値を格納した閾値格納部、測定値受容部からの測定値と閾値格納部からの閾値を受け取って、疲労を評価するための情報を生成する演算部、および演算部からの評価情報を受け取って、疲労を評価する評価部を備えた疲労評価システムであって、演算部が、グルコース濃度の測定値と第1の閾値との第1の比較、クエン酸濃度の測定値と第2の閾値との第2の比較、cis-アコニット酸濃度の測定値と第3の閾値との第3の比較、イソクエン酸濃度の測定値と第4の閾値との第4の比較、コハク酸濃度の測定値と第5の閾値との第5の比較、リンゴ酸濃度の測定値と第6の閾値との第6の比較、および乳酸濃度の測定値と第7の閾値との第7の比較からなる群より選択される少なくとも1つを実行する、疲労評価システム。上記第3~第5の比較からなる群より選択される少なくとも1つを実行する、請求項31に記載の疲労評価システム。上記第4の比較が、上記第5の比較に引き続いて行われる、請求項32に記載の疲労評価システム。上記第3の比較が、第5の比較に引き続いて行われる、請求項33に記載の疲労評価システム。グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度の測定値、イソクエン酸濃度の測定値、およびコハク酸濃度の測定値からなる群より選択される少なくとも2つの測定値を受容する測定値受容部、測定値受容部からの測定値を受け取って、疲労を評価するための情報を生成する演算部、および演算部からの評価情報を受け取って、疲労を評価する評価部を備えた疲労評価システムであって、上記演算部が、該少なくとも2つの測定値において、少なくとも一対の比較を実行して、少なくとも一対の比率を得る、疲労評価システム。上記演算部が、上記得られた少なくとも一対の比率に基づいて、判別分析、PartialLeastSquare、またはSupportVectorMachineの分析を実行する、請求項35に記載の疲労評価システム。グルコース濃度、クエン酸濃度およびcis-アコニット酸濃度のそれぞれを測定する第1~第3の測定部、ならびに、必要に応じて、イソクエン酸濃度を測定する第4の測定部、コハク酸濃度を測定する第5の測定部、リンゴ酸濃度を測定する第6の測定部、および乳酸濃度を測定する第7の測定部をさらに備え、第1~第7の測定部にて得られた値が測定値受容部に入力される、請求項22~36の何れか1項に記載の疲労評価システム。生体内には、恒常性ホメオスタシスを維持させるメカニズム、すなわち乱れたホメオスタシスを回復させようとするメカニズムが、本来備わっている。生体が本来有しているメカニズムに則して疲労を客観的に評価する技術の開発が望まれている。具体的には、生体サンプルに含まれる化学物質の濃度に基づいて、生体情報を数値化または定量化し得る生体指標バイオマーカーの同定が期待されている。特許文献1記載の技術は、被験者の体液を採取し、体液中のヒトヘルペスウイルスの量を測定し、疲労度との関係を評価している。しかし、この技術は、ヒト宿主に感染したウイルスの挙動を観察するものであり、ヒトにおける疲労のメカニズムを反映したバイオマーカーを測定するものではない。そのため、特許文献1記載の技術では、個々の被験者の疲労状態を評価したり、治療法または予防法を提供したりすることができない。また、非特許文献1記載の技術は、非侵襲的に実施され得るという利点があるが、特殊な機器による指尖容積脈波の測定、および特殊な原理に基づくデータ処理が必要であり、汎用性に乏しい。さらに、非特許文献2には、血液、唾液、尿にて評価し得る、疲労の生化学的マーカー候補が列挙されており、これらの因子が、疲労および疲労感と関連深い旨が記載されている。また、非特許文献3には、種々の生体サンプルにおけるいくつかの因子が、精神的疲労および肉体的疲労に関連してその量を変動させることが記載されている。しかし、非特許文献2および3に記載の因子には、一時的な負荷による疲労を反映したものが多く、特に、日常生活の中で長期間持続している疲労の診断および評価はまだ実現されていない。本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、客観的かつ簡便な疲労の診断および評価を可能にするバイオマーカーを提供することにある。本発明にかかる第1の疲労評価方法は、1被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値第1の測定値の、第1の基準値に対する第1の比率を得る工程、2被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の測定値第2の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率を得る工程、3被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度の測定値第3の測定値の、第3の基準値に対する第3の比率を得る工程、4被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の測定値第4の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率を得る工程、5被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度の測定値第5の測定値の、第5の基準値に対する第5の比率を得る工程、6被験者から得た生体サンプル中のリンゴ酸濃度の測定値第6の測定値の、第6の基準値に対する第6の比率を得る工程、および、7被験者から得た生体サンプル中の乳酸濃度の測定値第7の測定値の、第7の基準値に対する第7の比率を得る工程、からなる群より選択される少なくとも2つの工程を包含することを特徴としている。慢性疲労症候群の診断において、診断されるまでの測定項目の多さ、長期間にわたる観察測定時間、経済的な負担、医師の判断基準の個人差などが問題となる。上記構成を有することによって、本発明にかかる方法は、生体サンプル中の特定の代謝物を測定することのみによって客観的な診断を下すためのデータを提供し得るので、疲労についての、迅速かつ低コストな、そして客観的な診断を可能にする。すなわち、本発明にかかる方法は、疲労の診断基準または判定基準を提供する方法でもあり得る。また、グルコース、クエン酸およびcis-アコニット酸はエネルギー産生に深く関係しているので、本発明にかかる方法は、疲労全般慢性疲労、蓄積疲労、慢性疲労症候群を含む。の診断にも利用可能である。本明細書中にて使用される場合、用語生体サンプルは、被験体から採取された任意の組織血液等の体液を含む。または細胞が意図され、これらから調製された組織切片または細胞溶解物もまた生体サンプルに包含され得る。本発明に用いるに好ましい生体サンプルとしては、血液、唾液、尿、間質液、汗、およびこれらからの調製物例えば、血清、血漿などなどが挙げられるがこれらに限定されない。なお、サンプル取得の第一段階として組織または細胞をヒト被験体から直接取り出す工程は、医師によるものであり、本発明の範囲外である。また、本発明の方法によって得られた結果を用いて、疲労慢性疲労、蓄積疲労、慢性疲労症候群を含む。であるか否かの判定を医師が下す工程もまた、本発明の範囲外である。本明細書中にて使用される場合、第1~第7の基準値は、それぞれ、複数の健常者から得た生体サンプル中の平均グルコース濃度、平均クエン酸濃度、平均cis-アコニット酸濃度、平均イソクエン酸濃度、平均コハク酸濃度、平均リンゴ酸濃度、および平均乳酸濃度であることが好ましいが、平均値に限定されず、二項分布等から得られる最頻値であってもよい。なお、第1~第7の基準値は、予め規定された値であっても、被験者からのサンプリングと同時に健常者のサンプリングを行い、得られた生体サンプル中の各代謝物質の濃度に基づいて算出された値であってもよい。また、第1~第7の基準値は、第1~第7の測定値を得る際に用いた測定方法と同一の測定方法によって得られることが好ましい。本発明にかかる第1の疲労評価方法は、上記少なくとも2つの工程によって得られた少なくとも2つの比率において、少なくとも一対を比較する工程をさらに包含してもよく、好ましくは、本発明にかかる第1の疲労評価方法は、上記1~5の工程からなる群より選択される少なくとも2つの工程を包含している。少なくとも一対を比較する工程における比較は、2つの値の差を得ても、比率を得てもよい。1つの局面において、本発明にかかる第1の疲労評価方法は、a第1の比率と第2の比率とを比較する工程、b第2の比率と第3の比率とを比較する工程、およびc第1の比率と第3の比率とを比較する工程、の少なくとも1つをさらに包含し、I第1の比率が第2の比率よりも大きい、II第2の比率が第3の比率よりも大きい、およびIII第1の比率が第3の比率よりも大きい、の少なくとも1つの条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよい。さらなる局面において、d第1の比率と第4の比率とを比較する工程、e第2の比率と第4の比率とを比較する工程、およびf第3の比率と第4の比率とを比較する工程、の少なくとも1つをさらに包含し、IV第1の比率が第4の比率よりも大きい、V第2の比率が第4の比率よりも大きい、VI第4の比率が第3の比率よりも大きい、の少なくとも1つの条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよい。上記4の工程を包含する場合、本発明にかかる第1の疲労評価方法は、上記5の工程をさらに包含することが好ましく、この場合、本発明にかかる疲労評価方法は、g第1の比率と第5の比率とを比較する工程、h第2の比率と第5の比率とを比較する工程、i第3の比率と第5の比率とを比較する工程、およびj第4の比率と第5の比率とを比較する工程の少なくとも1つをさらに包含し、VII第1の比率が第2の比率よりも大きい、VIII第2の比率が第4の比率よりも大きい、IX第5の比率が第4の比率よりも大きい、の少なくとも1つの条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよい。コハク酸もまた、グルコース、クエン酸およびcis-アコニット酸と同様にエネルギー産生に深く関係しているので、疲労全般の診断にも利用可能である。cis-アコニット酸は不安定であるのでサンプル中の濃度の測定が容易でないが、サンプル中のコハク酸の濃度を用いれば本発明の実行をより簡便に行うことができる。上記a~jの工程において比率が得られる場合は、本発明にかかる第1の疲労評価方法は、得られた比率の少なくとも1つを用いて、判別分析、PartialLeastSquare、SupportVectorMachine等の分析を行う工程をさらに包含してもよい。また、6および7によって得られた第6の比率および第7の比率は、上述した第1~第5の比率と同様に用いられ得る。リンゴ酸および乳酸もまた、グルコース、クエン酸、cis-アコニット酸およびコハク酸と同様にエネルギー産生に深く関係しているので、疲労全般の診断にも利用可能である。上記構成を有することによって、本発明にかかる方法は、慢性疲労についての客観的な診断を迅速かつ低コストにて提供し得る。さらに、本発明による診断結果が病態そのものを表すため、本発明を用いれば治療方針を立てることも可能である。すなわち、本発明を用いれば、被験者が疲労状態にあるのか否かだけでなく、慢性疲労に陥っているのか否か、さらには、患者が慢性疲労症候群に属するか否か、を判定するあるいは、判定するためのデータを提供することができる。本発明にかかる第2の疲労評価方法は、上記2~7の工程からなる群より選択される少なくとも1つの工程を包含することを特徴としている。本発明にかかる第2の疲労評価方法は、第2の比率~第7の比率について、得られた比率を該比率に対応する参照値と比較する工程をさらに包含してもよく、具体的には、上記工程2~7に対応して、k第2の比率を該比率に対応する参照値と比較する工程、l第3の比率を該比率に対応する参照値と比較する工程、m第4の比率を該比率に対応する参照値と比較する工程、n第5の比率を該比率に対応する参照値と比較する工程、o第6の比率を該比率に対応する参照値と比較する工程、およびp第7の比率を該比率に対応する参照値と比較する工程、の少なくとも1つをさらに包含してもよい。なお、参照値は、測定値を用いた決定木数理モデルに基づく解析によって得た閾値と、基準値との比率として得られるものであり、具体的には、閾値/基準値×100として算出される値である。この場合、上記工程k~pに対応して、X第2の比率が、第2の比率に対応する参照値よりも小さい、XI第3の比率が、第3の比率に対応する参照値よりも小さい、XII第4の比率が、第4の比率に対応する参照値よりも小さい、XIII第5の比率が、第5の比率に対応する参照値よりも小さい、XIV第6の比率が、第6の比率に対応する参照値よりも小さい、XV第7の比率が、第7の比率に対応する参照値よりも小さい、の少なくとも1つの条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含することが好ましい。医師は、上記X~XVの少なくとも1つの条件が成立する場合に、上記生体サンプルを提供した被験者が慢性疲労症候群に属する可能性があると判定することができる。また、後述する疲労評価システムでは、判定部が同様の判定を行うことができる。なお、本発明にかかる第2の疲労評価方法は、第1の測定値と第1の基準値との間で実質的な差異がないすなわち、上記工程1で得られた第1の比率が実質的に1に等しい場合に用いられることが好ましい。本明細書中において、上記工程1を用いることなく第1の測定値と第1の基準値との間で実質的な差異がないと客観的に判断することもまた、上記工程1を用いて第1の比率が実質的に1に等しいと判断することに包含される。1つの局面において、本発明にかかる第2の疲労評価方法は、第3の比率を得る工程、第4の比率を得る工程、および、第5の比率を得る工程の少なくとも1つを包含することが好ましい。図3および5に示すように、第3~第5の比率は、健常者と慢性疲労症候群患者との間で明らかに差異がある。また、後述する実施例に示すように、cis-アコニット酸、イソクエン酸およびコハク酸は、単独であっても、被験者が慢性疲労症候群患者であるか否かを、95の確率で判定するマーカーとなり得る。これらの中で、コハク酸がマーカーとして最も好ましく、次いで、イソクエン酸、cis-アコニット酸の順に好ましい。すなわち、本発明にかかる第2の疲労評価方法において、第5の比率を得る工程が好ましく、第4の比率を得る工程が第5の比率を得る工程に引き続いて行われることがより好ましく、第3の比率を得る工程が第4の比率を得る工程に引き続いて行われることが最も好ましい。また、本発明にかかる疲労評価方法は、1’被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値と第1の閾値とを比較する工程、2’被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の測定値と第2の閾値とを比較する工程、3’被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度の測定値と第3の閾値とを比較する工程、4’被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の測定値と第4の閾値とを比較する工程、5’被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度の測定値と第5の閾値とを比較する工程、6’被験者から得た生体サンプル中のリンゴ酸濃度の測定値の第6の閾値とを比較する工程、および7’被験者から得た生体サンプル中の乳酸濃度の測定値の第7の閾値とを比較する工程、の少なくとも1つを包含することを特徴としており、好ましくは、上記3’~5’の工程の少なくとも1つを包含し、少なくとも5’の工程を包含することがより好ましく、5’の工程の次に4’の工程を行うことがより好ましく、引き続いて3’の工程を行うことがさらに好ましい。本実施形態にかかる疲労評価方法は、1’~7’において、測定値が対応する閾値よりも小さいという条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよく、被験者が慢性疲労症候群であるか否かを95以上の確率で判定し得る観点から、3’~5’において、測定値が対応する閾値よりも小さいという条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含することが好ましい。この場合、少なくとも1つがそれぞれに対応する閾値よりも小さいという条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよい。医師は、上記条件の少なくとも1つが成立する場合に、上記生体サンプルを提供した被験者が慢性疲労症候群に属する可能性があると判定することができる。また、後述する疲労評価システムでは、判定部が同様の判定を行うことができる。本発明にかかる第3の疲労評価方法は、基準値を用いずに、被験者から得た生体サンプル中の、第1の測定値~第5の測定値からなる群より選択される少なくとも2つにおいて、少なくとも一対の比率を得る工程を包含することを特徴としている。上記得られた少なくとも一対の比率を、判別分析、PartialLeastSquare、またはSupportVectorMachineの分析に供する工程をさらに包含することが好ましい。本発明にかかる疲労評価方法は、例えば、被験者から得た生体サンプル中の、第2の測定値の第1の測定値に対する比率、第3の測定値の第1の測定値に対する比率、第3の測定値の第2の測定値に対する比率、第4の測定値の第1の測定値に対する比率、第4の測定値の第2の測定値に対する比率、および第4の測定値の第3の測定値に対する比率の少なくとも1つを用いて分析を行うことが好ましく、上記構成を有することによって、本発明にかかる方法は、90以上の正確さで慢性疲労症候群患者を判別することができる。また、例えば、被験者から得た生体サンプル中の、第2の測定値の第1の測定値に対する比率、第4の測定値の第1の測定値に対する比率、第4の測定値の第2の測定値に対する比率、第5の測定値の第1の測定値に対する比率、第5の測定値の第2の測定値に対する比率、および第5の測定値の第3の測定値に対する比率の少なくとも1つを用いて分析を行うことがより好ましく、上記構成を有することによって、本発明にかかる方法は、90以上の正確さと95以上の感受性/特異性で慢性疲労症候群患者を判別することができる。なお、本発明において、生体サンプル中のグルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸、コハク酸、リンゴ酸および乳酸の濃度を測定する工程第1~第7の測定値を得る工程は必須ではなく、得られるべき測定値は、本発明の実行者が自ら取得および/または算出しても、第三者によって取得および/または算出された値が、本発明の実行者に提供されてもよい。本発明にかかる第1のキットは、疲労を評価するために、コハク酸濃度を測定するための第5の試薬を備えていることを特徴としている。本発明にかかる第1のキットは、イソクエン酸濃度を測定するための第4の試薬をさらに備えていてもよく、さらに、グルコース濃度を測定するための第1の試薬、クエン酸濃度を測定するための第2の試薬、cis-アコニット酸濃度を測定するための第3の試薬、リンゴ酸濃度を測定するための第6の試薬、および、乳酸濃度を測定するための第7の試薬からなる群より選択される試薬の少なくとも1つを備えていてもよい。本発明にかかるキットは、グルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸、コハク酸、リンゴ酸および乳酸の濃度の各々の基準値が表示された指示書をさらに備えていることが好ましい。本発明にかかる第2のキットは、疲労を評価するために、第5の比率を示す第5呈示部を備えていることを特徴としている。本発明にかかる第2のキットは、第4の比率を示す第4呈示部をさらに備えていてもよく、さらに、第1の比率を示す第1呈示部、第2の比率を示す第2呈示部、第3の比率を示す第3呈示部、第6の比率を示す第6呈示部、および、第7の比率を示す第7呈示部からなる群より選択される呈示部の少なくとも1つを備えていてもよい。上記構成を有することによって、本発明にかかるキットは、実際の医療現場にて簡便に使用することができるので、より速く、安く、客観的な、疲労の評価方法および慢性疲労症候群の診断方法を提供し得る。本発明にかかる第1の疲労評価システムは、第1~第7の測定値からなる群より選択される少なくとも2つの測定値を受容する測定値受容部、第1~第7の基準値からなる群より選択される少なくとも2つの基準値を格納した基準値格納部、測定値受容部からの測定値と基準値格納部からの基準値を受け取って、疲労を評価するための情報を生成する演算部、および、演算部からの評価情報を受け取って、疲労を評価する評価部、を備えており、上記演算部が、第1の比率~第7の比率からなる群より選択される少なくとも2つの比率を算出することを特徴としている。本発明にかかる第1の疲労評価システムは、上記演算部が、上記少なくとも2つの比率において、少なくとも一対の比較を実行してもよい。好ましくは、本発明にかかる第1の疲労評価システムは、上記測定値受容部が、第1~5の測定値からなる群より選択される少なくとも2つの測定値を受容し、上記基準値格納部が、第1~第5の基準値からなる群より選択される少なくとも2つの基準値を格納し、上記演算部が、第1の比率~第5の比率からなる群より選択される少なくとも2つの比率をさらに算出し、上記少なくとも2つの比率において、少なくとも一対の比較を実行する。上記少なくとも一対の比較は、2つの値の差を得るものであっても、比率を得るものであってもよい。例えば、本発明にかかる第1の疲労評価システムにおいて、評価部は、I第1の比率が第2の比率よりも大きい、II第2の比率が第3の比率よりも大きい、III第1の比率が第3の比率よりも大きい、IV第1の比率が第4の比率よりも大きい、V第2の比率が第4の比率よりも大きい、VI第4の比率が第3の比率よりも大きい、VII第1の比率が第2の比率よりも大きい、VIII第2の比率が第4の比率よりも大きい、IX第5の比率が第4の比率よりも大きい、の少なくとも1つの条件が成立するか否かを判定することが好ましい。上記少なくとも一対の比較において比率が得られる場合は、上記演算部は、得られた比率に基づいて、判別分析、PartialLeastSquare、またはSupportVectorMachineの分析を実行してもよい。また、得られた第6の比率および第7の比率は、上述した第1~第5の比率と同様に、本発明にかかる第1の疲労評価システムにて処理され得る。本発明にかかる第2の疲労評価システムは、上記演算部が、第1の比率を算出するとともに、第2~第7の比率からなる群より選択される少なくとも1つの比率を算出することを特徴としている。本発明にかかる第2の疲労評価システムは、上記基準値格納部が、第2の比率~第7の比率に対応する参照値からなる群より選択される少なくとも1つの参照値を格納していてもよく、この場合、上記演算部が、該基準値格納部からの該参照値を受け取って、算出された比率と該比率に対応する参照値との比較を実行することが好ましい。なお、参照値は、測定値を用いた決定木数理モデルに基づく解析によって得た閾値と、基準値との比率として得られるものであり、具体的には、閾値/基準値×100として算出される値である。この場合、上記評価部は、第2の比率が、第2の比率に対応する参照値よりも小さい、第3の比率が、第3の比率に対応する参照値よりも小さい、第4の比率が、第4の比率に対応する参照値よりも小さい、第5の比率が、第5の比率に対応する参照値よりも小さい、第6の比率が、第6の比率に対応する参照値よりも小さい、第7の比率が、第7の比率に対応する参照値よりも小さい、の少なくとも1つの条件が成立した場合に、上記生体サンプルを提供した被験者が慢性疲労症候群に属すると判定する。好ましくは、本発明にかかる第2の疲労評価システムは、上記演算部が、第3の比率~第5の比率の少なくとも1つを算出する。この場合、上記演算部が、上記第4の比率に引き続いて上記第5の比率を算出することが好ましく、上記第5の比率に引き続いて上記第3の比率を算出することがより好ましい。また、本発明にかかる第2の疲労評価システムは、上記判定部が、第1の比率が実質的に1であるか否かを判定することが好ましい。上記構成を有することによって、本発明にかかるシステムは、90以上の正確さと95以上の感受性/特異性で慢性疲労症候群患者を判別することができる。また、本発明にかかる疲労評価システムは、上記演算部が、第1~第7の測定値と第1~第7の測定値の各々に対応する閾値とを比較することを特徴としている。本発明にかかる疲労評価システムは、上記基準値格納部が、第1~第7の測定値の各々に対応する閾値からなる群より選択される少なくとも1つの閾値を格納していてもよく、この場合、上記演算部が、該基準値格納部からの該閾値を受け取って、測定値と該測定値に対応する閾値との比較を実行することが好ましい。特に、第3~第5の測定値についての比較を実行することが好ましく、第5の測定値についての比較を優先して行うことがより好ましく、次いで第4の測定値についての比較を行い、さらに第3の測定値についての比較を行うことがなお好ましい。上記判定部は、被験者が慢性疲労症候群であるか否かを95以上の確率で判定し得る観点から、3’~5’において、測定値が対応する閾値よりも小さいという条件が成立するか否かを判定することが好ましい。この場合、少なくとも1つがそれぞれに対応する閾値よりも小さいという条件を満たした場合に、上記生体サンプルを提供した被験者が慢性疲労症候群に属すると判定する。本発明にかかる第3の疲労評価システムは、第1~第5の測定値からなる群より選択される少なくとも2つの測定値を受容する測定値受容部、測定値受容部からの測定値を受け取って、疲労を評価するための情報を生成する演算部、および、演算部からの評価情報を受け取って、疲労を評価する評価部、を備えており、上記演算部が、該少なくとも2つの測定値において、少なくとも一対の比較を実行して、少なくとも一対の比率を得ることを特徴としている。本発明にかかる第3の疲労評価システムにおいて、上記演算部は、上記得られた少なくとも一対の比率に基づいて、判別分析、PartialLeastSquare、またはSupportVectorMachineの分析を実行することが好ましい。上記構成を有することによって、本発明にかかるシステムは、90以上の正確さで判別することができる。好ましい局面において、本発明にかかる第3の疲労評価システムは、被験者から得た生体サンプル中の、第3、第4および第5の測定値の少なくとも1つを用いて疲労の評価を行う。本発明にかかる疲労評価システムは、第3、第4および第5の測定値の少なくとも1つを受容する測定値受容部、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度およびコハク酸濃度のそれぞれに対応する第3、第4および第5の基準値の少なくとも1つを格納した基準値格納部、測定値受容部からの測定値と基準値格納部からの基準値を受け取って、疲労を評価するための情報を生成する演算部、および、演算部からの評価情報を受け取って、疲労を評価する評価部、を備えており、演算部が、第3の比率、第4の比率、および第5の比率の少なくとも1つを算出する。この場合、演算部が、第5の比率を算出することが好ましく、第5の比率に引き続いて第4の比率を算出することがより好ましく、さらに、第4の比率に引き続いて第3の比率を算出することが最も好ましい。本発明にかかる第3の疲労評価システムにおいて、上記基準値格納部は、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度およびコハク酸濃度のそれぞれに対応する参照値の少なくとも1つを格納していてもよく、この場合、上記演算部が、該基準値格納部からの該参照値を受け取って、算出した比率と該比率に対応する参照値との比較を実行することが好ましい。また、上記演算部は、例えば、第3の比率、第4の比率および第5の比率の少なくとも1つを用いた分析を行ってもよい。本発明にかかる疲労評価システムは、グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度、および乳酸濃度のそれぞれを測定する第1~第7の測定部をさらに備えてもよく、この場合、第1~第7の測定部にて得られた値が測定値受容部に入力される。上記構成を有することによって、本発明にかかるシステムは、従来公知の簡便な技術によって取得され得る測定値を独自の手順に従って処理するので、従来得ることができなかった客観的かつ信憑性の高い判定結果を、迅速かつ低コストにて提示することができる。本発明は、疲労の評価および慢性疲労症候群の診断を客観的かつ簡便に行うことを可能にする。本発明はさらに、疲労の治療に有用な技術を提供し得る。1疲労現在、疲労倦怠感を主症状として医療機関へ訪れる患者の数は、痛みを主症状とする患者の数に次いで2番目に多い。しかしながら、疲労を客観的に評価する方法は、これまでに開発されていない。疲労感および倦怠感は、ヒトが日常的に経験する感覚であり、生体のホメオスタシスの乱れを知らせる重要な生体シグナルである。しかし、疲労感はあくまでも主観的なものであり、疲労度を客観的に示すものではない。乳酸が疲労の原因物質であると考えられた時期もあるが、乳酸レベルの変動は、運動の指標になり得るが、疲労状態の指標にはならないということもわかってきている。さらに、疲労に効果的な治療法も見出されておらず、抗疲労成分として、カフェインやタウリン、アスコルビン酸などが知られているに過ぎない。アメリカ疾病予防管理センターCDCが、慢性疲労症候群という、原因不明の強い疲労を呈する疾患を1988年に報告してから、そのメカニズムの解明、バイオマーカーの探索、および治療予防法の開発を中心とした、種々の研究がなされてきた。しかし、慢性疲労症候群の発症メカニズムは未だ解明されておらず、客観的バイオマーカーについても開発されていない。現在においても、CDCが1994年に発表した、症状および身体所見の基準を用いて慢性疲労症候群の診断がなされている。一方、これまでに、ウイルス活性化または自律神経異常を指標とした疲労バイオマーカーが提案されている。しかし、これらはヒトの疲労の原因やそのメカニズムに則したものではないため、疲労特に慢性疲労、慢性疲労症候群に特異的なバイオマーカーとはいいがたい。さらに、これらは、ホメオスタシスの維持/回復のメカニズムの間接的な指標であっても直接的な指標ではないため、具体的な治療法の提供にまで発展させることは試行錯誤が必要である。疲労負荷モデル動物において、血中アミノ酸量の変動特に分枝鎖アミノ酸量の増加が見出された。そこで、本発明者らは、疲労患者の血液を用いて同様の検査を行ったが、同様の結果は見出せなかった。この結果を検証するために、本発明者らは、種々の代謝物を網羅的に解析することができるメタボローム解析を、慢性疲労症候群患者の血漿を用いて行った。しかし、上述した分枝鎖アミノ酸に関しては、健常者と慢性疲労症候群患者との間において量的な差異を見出せなかった。また、モデル動物を用いた研究において、肝臓や筋肉組織のATPの減少、脳内サイトカインの活性化などが、これまでに示されているが、このような知見をヒトにおける診断および/または治療に適用することは、倫理的な観点から困難である。このようにモデル動物から得られた知見は、まだまだ疲労患者に適用することができず、疲労の原因や疲労が生成される機序は未だ解明されていない。2本発明のバイオマーカー本発明者らは、健常者および慢性疲労症候群の患者の血漿における代謝物の変動をさらに解析し、得られた測定値に対してさらに独自の手法を組み合わせることによって、疲労のバイオマーカーを見出し、本発明を完成するに至った。後述する実施例に示すように、本発明にかかるバイオマーカーは、生体サンプル中のグルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸、コハク酸、cis-アコニット酸、リンゴ酸、および乳酸の濃度に基づくものである。近年、種々のサンプルを、種々の項目について網羅的に解析する技術が開発されている。本発明者らが採用したメタボローム解析もまたその一つである。ただし、図1に示すように、生体サンプル中の濃度が被験者のものと健常者のものとの間で有意に異なる化合物代謝物は多く存在し、上記のうちの少なくとも2種必要に応じて全種類の選択を明確に動機付ける知見は、当該分野に存在しない。本発明者らは、生体サンプル中の濃度が被験者のものと健常者のものとの間で有意に異なる代謝物を、PSと有意な相関を示すものに絞り込み、さらに種々の数理モデル解析手法に供した。このような手順を行うこともまた、本発明者ら独自の観点である。なお、パス解析に供する化合物として、メタボローム解析から得られたもの以外にグルコースを選択したこと、およびグルコースと他の代謝物とを関連付けたこともまた、本発明者ら独自の観点である。さらに、上記代謝物質を用いた場合すなわち、少なくとも2つのバイオマーカーを用いた場合、90を超える正確さで健常者と慢性疲労症候群の患者とを識別し得るという、格別優れた結果を提供する。なお、クエン酸を疲労と関連付ける報告がこれまでになされている例えば、特許文献2および3参照。しかし、いずれの報告に基づいても当業者は本発明に想到し得ない。本発明においては、生体サンプル中の代謝産物グルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸、コハク酸の、健常者の測定値に対する被験者の測定値の比率を算出し、いずれか1つの代謝産物の比率と他の代謝産物の1つの比率との差がバイオマーカーとして用いられる。例えば、本発明において、被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度測定値M1と、グルコースに関する基準値第1の基準値B1との比第1の比率R1を算出し、被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度測定値M2と、クエン酸に関する基準値第2の基準値B2との比第2の比率R2を算出し、被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度測定値M3と、cis-アコニット酸に関する基準値第3の基準値B3との比第3の比率R3を算出し、これらR1~R3を比較することによって、本発明のバイオマーカーが得られる。第1実施形態において、本発明のバイオマーカーは、R1とR2との差Q1、R2とR3との差Q2であり得る。バイオマーカーQ1=R1-R2バイオマーカーQ2=R2-R3として得られたバイオマーカーQ1およびQ2の少なくとも一方が正Q1>0またはQ2>0の場合に、疲労ありと評価され、バイオマーカーQ1およびQ2のいずれもが負Q1<0かつQ2<0の場合に、疲労なしと評価される。なお、生体サンプル中のイソクエン酸の、健常者の測定値に対する被験者の測定値の比率を算出し、イソクエン酸の比率とcis-アコニット酸の比率との差がバイオマーカーとして用いられてもよい。すなわち、被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度測定値M4と、イソクエン酸に関する基準値第4の基準値B4との比第4の比率R4を算出し、これらに基づいて、バイオマーカーQ3=R4-R3として得られたバイオマーカーQ3も、バイオマーカーQ1およびQ2とともに用いられてもよく、この場合、バイオマーカーQ1~Q3の少なくとも一つが正Q1>0、Q2>0またはQ3>0の場合に、疲労ありと評価され、バイオマーカーQ1~Q3のいずれもが負Q1<0かつQ2<0かつQ3<0の場合に、疲労なしと評価される。このような実施形態は、後述する実施例例えば、図3にて実証されている。ここで、バイオマーカーQ1~Q3と同様に、バイオマーカーQ4=R1-R3バイオマーカーQ5=R1-R4バイオマーカーQ6=R2-R4もまた、本発明のバイオマーカーであり、バイオマーカーQ1~Q3と同様に疲労の評価に用いられ得ることを、本明細書を読んだ当業者は容易に理解する。cis-アコニット酸は不安定であるのでサンプル中の濃度の測定が容易でない。このような場合には、グルコース、クエン酸およびイソクエン酸とともにコハク酸を用いればよい。コハク酸もまた、グルコース、クエン酸およびcis-アコニット酸と同様にエネルギー産生に深く関係している。サンプル中のコハク酸の濃度を用いれば本発明の実行をより簡便に行うことができる。すなわち、第1実施形態において、被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度測定値M1と、グルコースに関する基準値第1の基準値B1との比第1の比率R1を算出し、被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度測定値M2と、クエン酸に関する基準値第2のB2との比第2の比率R2を算出し、被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度測定値M4と、イソクエン酸に関する基準値第4の基準値B4との比第4の比率R4を算出し、被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度測定値M5と、コハク酸に関する基準値第5の基準値B5との比第5の比率R5を算出し、これらR1,R2,R4およびR5を比較することによって、本発明のバイオマーカーを得ることが好ましい。この場合、本実施形態のバイオマーカーは、R1とR2との差Q1a、R2とR4との差Q2a、R4とR5との差Q3aであり得る。バイオマーカーQ1a=R1-R2バイオマーカーQ2a=R2-R4バイオマーカーQ3a=R5-R4として得られたバイオマーカーの少なくとも1つが正Q1a>0、Q2a>0またはQ3a>0の場合に、疲労ありと評価され、バイオマーカーのいずれもが負Q1a<0かつQ2a<0かつQ3a<0の場合に、疲労なしと評価される。このような実施形態は、後述する実施例例えば、図5にて実証されている。ここで、バイオマーカーQ1a、Q2a,Q3aと同様に、バイオマーカーQ4a=R1-R4バイオマーカーQ5a=R1-R5バイオマーカーQ6a=R2-R5もまた、本発明のバイオマーカーであり、バイオマーカーQ1、Q2a,Q3aと同様に疲労の評価に用いられ得ることを、本明細書を読んだ当業者は容易に理解する。被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値と基準値との間で実質的な差異がない場合すなわちR1≒1、R2~R5がバイオマーカーとなり得る。また、被験者から得た生体サンプル中のリンゴ酸濃度測定値M6と、リンゴ酸に関する基準値第6の基準値B6との比第6の比率R6を算出し、被験者から得た生体サンプル中の乳酸濃度測定値M7と、乳酸に関する基準値第7の基準値B7との比第7の比率R7を算出し、これらR6~R7をR1~R5とともに用いてもよい。すなわち、第2実施形態において、本発明のバイオマーカーは、R2~R7でもあり得る。本発明のさらなるバイオマーカーは、バイオマーカーQ7=第2の比率R2バイオマーカーQ8=第3の比率R3バイオマーカーQ9=第4の比率R4バイオマーカーQ10=第5の比率R5バイオマーカーQ11=第6の比率R6バイオマーカーQ12=第7の比率R7として提供される。バイオマーカーQ7~Q12は、決定木数理モデルにより解析された結果、何れも90以上の感受性と特異性を示している。後述する実施例に示すように、図7に挙げた項目を用いて解析した場合は、バイオマーカーQ7~Q12の少なくとも1つが条件R2<79.1、R3<69.3、R4<66.0、R5<66.6、R6<83.7、およびR7<74.3を満たした場合、疲労ありと評価され、バイオマーカーQ7~Q12の全てが上記の条件を満たさない場合、疲労なしと評価される。後述する実施例にて示すように、cis-アコニット酸、イソクエン酸およびコハク酸は、健常者と患者とを区別する際に、他の因子と組み合わせることなく単独で利用可能である。このような非常に優れた機能は、当業者が予測し得ない、格別顕著なものである。上述したバイオマーカーによって得られた知見に基づけば、生体サンプル中のグルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸およびコハク酸の濃度の測定値自体もまた、疲労の診断基準/判定基準例えば、疲労を診断または判定するためのデータを提供し得、被験者から得た生体サンプル中の代謝産物の濃度の測定値M2~M7もまたバイオマーカーとなり得る。すなわち、本発明のさらなるバイオマーカーは、バイオマーカーQ7a=第2の測定値M2バイオマーカーQ8a=第3の測定値M3バイオマーカーQ9a=第4の測定値M4バイオマーカーQ10a=第5の測定値M5バイオマーカーQ11a=第6の測定値M6バイオマーカーQ12a=第7の測定値M7として提供される。バイオマーカーQ7a~Q12aは、決定木数理モデルにより解析された結果、何れも90以上の感受性と特異性を示している。特に、Q8a~Q10aが好ましく、バイオマーカーQ8a~Q10aの少なくとも1つがそれぞれに対応する閾値よりも小さいという条件を満たした場合、疲労ありと評価され、バイオマーカーQ8a~Q10aの全てが上記の条件を満たさない場合、疲労なしと評価されてもよい。バイオマーカーQ8a~Q10aは、Q9aが優先して用いられることが好ましく、次いでQ8aが用いられ、さらにQ10aが用いられることが好ましい。これによって、被験者が慢性疲労症候群であるか否かを95以上の確率で判定し得る。後述する実施例にて示すように、cis-アコニット酸、イソクエン酸およびコハク酸は、健常者と患者とを区別する際に、他の因子と組み合わせることなく単独で利用可能である。このような非常に優れた機能は、当業者が予測し得ない、格別顕著なものである。またさらに、本発明において、被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度測定値M1と、クエン酸濃度測定値M2と、cis-アコニット酸濃度測定値M3と、イソクエン酸濃度測定値M4と、コハク酸濃度測定値M5とを比較することによって、本発明のバイオマーカーが得られる。第3実施形態において、本発明のバイオマーカーは、バイオマーカーQ13=M2/M1バイオマーカーQ14=M3/M2バイオマーカーQ15=M4/M3バイオマーカーQ16=M3/M1バイオマーカーQ17=M4/M1バイオマーカーQ18=M4/M2として提供され、同様に用いられ得る。このような実施形態は、後述する実施例例えば、図4にて実証されている。図4に示すような、それぞれを3軸上に示した場合に、正常群と慢性疲労症候群とを差別化し得る。例えば、後述する実施例にて示すように、Q13~Q15を用いて、aQ13bQ14cQ15dAの数値a,b,c,dを判別分析によって演算したところ、90以上の正確さで慢性疲労症候群患者を判別し得た。ここで、d>0の場合が正常群を示し、d<0の場合が慢性疲労症候群を示す。また、判別分析の代りにPartialLeastSquare、SupportVectorMachine等の分析を行った場合であっても、同様の結果を得られた。また、本実施形態において、イソクエン酸を、グルコース、クエン酸およびコハク酸とともに用いた場合、本発明のバイオマーカーは、バイオマーカーQ13a=M2/M1バイオマーカーQ14a=M4/M2バイオマーカーQ15a=M5/M4バイオマーカーQ16a=M4/M1バイオマーカーQ17a=M5/M1バイオマーカーQ18a=M5/M2として同様に提供されかつ用いられ、図6に示すような、それぞれを3軸上に示した場合に、正常群と慢性疲労症候群とを差別化し得る。例えば、後述する実施例にて示すように、Q13a~Q15aを用いて、aQ13abQ14acQ15adA’の数値a,b,c,dを判別分析によって演算したところ、90以上の正確さと95以上の感受性/特異性で慢性疲労症候群患者を判別し得た。ここで、d>0の場合が正常群を示し、d<0の場合が慢性疲労症候群を示す。また、判別分析の代りにPartialLeastSquare、SupportVectorMachine等の分析を行った場合であっても、同様の結果を得られた。なお、グルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸およびコハク酸が、健常者と患者とを区別する際に非常に有用な因子であることは、本発明を完成することによって十分に裏付けられた事実である。すなわち、これまでに知られていた知見に基づいて、健常者と患者との区別に利用可能な因子であることを見出すことは、当業者が容易になし得ることではなかった。このように、本発明のバイオマーカーは、客観的かつ簡便な、疲労の評価および診断を可能にする。さらに、本発明のバイオマーカーを用いれば、慢性疲労症候群の診断法および治療法を開発し得る。3本発明のバイオマーカーの利用本発明は、上述したバイオマーカーに基づいた、疲労を評価するための方法、キットおよびシステムを提供する。3-1疲労評価方法上述した第1実施形態におけるバイオマーカーQ1~Q6のうち少なくとも2つまたはバイオマーカーQ1a~Q6aのうち少なくとも2つを用いることによって、被験者の疲労状態を評価することができる。例えば、バイオマーカーQ1およびQ2はQ1=第1の比率R1-第2の比率R2Q2=第2の比率R2-第3の比率R3として提供され、疲労ありの評価はQ1>0またはQ2>0として提供され、疲労なしの評価はQ1<0かつQ2<0として提供されるので、R1=M1/B1R2=M2/B2R3=M3/B3として得られた第1~第3の比率R1~R3に基づいてQ1およびQ2を算出することによって、被験者の疲労状態が評価され得る。なお、Q1およびQ2は少なくとも一方が正であればよいので、一方を算出するだけで被験者の疲労状態が評価され得る場合がある。すなわち、R1とR2を比較するか、またはR2とR3を比較するだけで、被験者の疲労状態が評価され得る場合がある。このような観点から、一実施形態において、本発明にかかる疲労評価方法は、1被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値の、第1の基準値に対する第1の比率を得る工程、2被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率を得る工程、および3被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度の測定値の、第3の基準値に対する第3の比率を得る工程、を包含し、第1の比率と第2の比率とを比較する工程、および第2の比率と第3の比率とを比較する工程の少なくとも一方をさらに包含することを特徴としている。本実施形態にかかる疲労評価方法は、I第1の比率が第2の比率よりも大きい、II第2の比率が第3の比率よりも大きい、およびIII第1の比率が第3の比率よりも大きい、の少なくとも1つの条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよい。なお、本発明にかかる疲労評価方法を用いることにより、疲労を評価し、治療法を提案し得るだけでなく、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。の判断基準を提供することができるので、疲労の状態であるか否かの診断が容易になる。すなわち、本発明にかかる疲労評価方法は、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。の診断基準または判定基準を提供する方法例えば、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。を診断または判定するためのデータを取得する方法でもあり得る。上述したように、バイオマーカーQ3もまた、被験者の疲労状態を評価するために有用である。バイオマーカーQ3はバイオマーカーQ3=第4の比率R4-第3の比率R3として提供され、バイオマーカーQ1およびQ2と組み合わせた疲労ありの評価はQ1>0、Q2>0、またはQ3>0として提供され、バイオマーカーQ1およびQ2と組み合わせた疲労なしの評価はQ1<0かつQ2<0かつQ3<0として提供されるので、R4=M4/B4として得られた第4の比率R4とすでに得られている第3の比率R3とに基づいて算出したQ3を用いることによって、Q1およびQ2を用いる場合と同様に、被験者の疲労状態が評価され得る。すなわち、本発明にかかる疲労評価方法は、4被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率を得る工程をさらに包含してもよく、この場合、第1の比率と第4の比率とを比較する工程、第2の比率と第4の比率とを比較する工程、および、第3の比率と第4の比率とを比較する工程、の少なくとも1つをさらに包含することが好ましく、例えば、第2の比率の、第1の比率に対する比率、第3の比率の、第2の比率に対する比率、および第4の比率の、第3の比率に対する比率の少なくとも1つを用いて、判別分析、PartialLeastSquare、SupportVectorMachine等の分析を行う工程をさらに包含することがより好ましい。本実施形態においてイソクエン酸に関する第4の比率R4が用いられる場合、上述したように、グルコースに関する第1の比率R1、クエン酸に関する第2の比率R2、およびコハク酸に関する第5の比率R5とともに用いられることが好ましい。すなわち、バイオマーカーQ1a=第1の比率R1-第2の比率R2バイオマーカーQ2a=第2の比率R2-第4の比率R4バイオマーカーQ3a=第5の比率R5-第4の比率R4として提供され、この場合の疲労ありの評価はQ1a>0、Q2a>0、およびQ3a>0の中、少なくとも一つを満たすこと、として提供され、疲労なしの評価はQ1a<0かつQ2a<0かつQ3a<0として提供されるので、R1=M1/B1R2=M2/B2R4=M4/B4R5=M5/B5として得られた第1、第2、第4および第5の比率R1、R2、R4およびR5に基づいてQ1a~Q3aを算出することによって、被験者の疲労状態が評価され得る。なお、Q1a~Q3aもまた少なくとも1つが正であればよいので、いずれか1つを算出するだけで被験者の疲労状態が評価され得る場合がある。このような観点から、好ましい実施形態において、本発明にかかる疲労評価方法は、1被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値の、第1の基準値に対する第1の比率を得る工程、2被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率を得る工程、3被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率を得る工程、4被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度の測定値の、第5の基準値に対する第5の比率を得る工程、を少なくとも2つ包含し、第1の比率と第2の比率とを比較する工程、第2の比率と第4の比率とを比較する工程、および第4の比率と第5の比率とを比較する工程の少なくとも1つをさらに包含することを特徴としている。本実施形態にかかる疲労評価方法は、I第1の比率が第2の比率よりも大きい、II第2の比率が第3の比率よりも大きい、III第4の比率が第3の比率よりも大きい、の少なくとも1つの条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよく、IV第1の比率が第2の比率よりも大きい、V第2の比率が第4の比率よりも大きい、VI第4の比率が第5の比率よりも小さい、の少なくとも1つの条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよい。また、上述した第2実施形態におけるバイオマーカーQ7~Q12を用いることによって、慢性疲労症候群であるか否かを評価診断または判定することができる。上述したように、バイオマーカーQ7~Q12は、決定木数理モデルにより解析された結果、何れも90以上の感受性と特異性を示している。被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値が基準値と実質的に等しい場合に、後述する実施例に示すように、図7に挙げた項目を用いて解析した場合は、バイオマーカーQ7~Q12の少なくとも1つが条件R2<79.1、R3<69.3、R4<66.0、R5<66.6、R6<83.7、およびR7<74.3を満たした場合、疲労ありと評価され、バイオマーカーQ21~Q26の全てが上記の条件を満たさない場合、疲労なしと評価される。このような観点から、好ましい実施形態において、本発明にかかる疲労評価方法は、1被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値と、第1の基準値とを比較する工程を包含し、2被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の測定値の、第2の基準値に対する第2の比率を得る工程、3被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度の測定値の、第3の基準値に対する第3の比率を得る工程、4被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の測定値の、第4の基準値に対する第4の比率を得る工程、5被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度の測定値の、第5の基準値に対する第5の比率を得る工程、6被験者から得た生体サンプル中のリンゴ酸濃度の測定値の、第6の基準値に対する第6の比率を得る工程、および7被験者から得た生体サンプル中の乳酸濃度の測定値の、第7の基準値に対する第7の比率を得る工程、の少なくとも1つをさらに包含することを特徴としている。工程1において、グルコース濃度の測定値と第1の基準値との間で実質的な差異がない場合に、本実施形態にかかる疲労評価方法は、2~7において得られた比率が所定の割合よりも小さいという条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよい。なお、後述する実施例に示すように、図7に挙げた項目を用いて解析した場合は、上記所定の割合は、2~7についてそれぞれ79.1、69.3、66.0、66.6、83.7および74.3である。これによって、被験者が慢性疲労症候群であるか否かを95以上の確率で判定し得る。さらに、上述したバイオマーカーQ7a~Q12aを用いることによって、慢性疲労症候群であるか否かを評価診断または判定することができる。上述したように、バイオマーカーQ7a~Q12aは、決定木数理モデルにより解析された結果、何れも90以上の感受性と特異性を示している。特に、Q8a~Q10aを用いることが好ましく、バイオマーカーQ8a~Q10aの少なくとも1つがそれぞれに対応する閾値よりも小さいという条件を満たした場合、疲労ありと評価され、バイオマーカーQ8a~Q10aの全てが上記の条件を満たさない場合、疲労なしと評価されてもよい。このような観点から、好ましい実施形態において、本発明にかかる疲労評価方法は、1’被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値と、第1の閾値とを比較する工程を包含し、2’被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の測定値と、第2の閾値とを比較する工程、3’被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度の測定値と、第3の閾値とを比較する工程、4’被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の測定値と、第4の閾値とを比較する工程、5’被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度の測定値と、第5の閾値とを比較する工程、6’被験者から得た生体サンプル中のリンゴ酸濃度の測定値の、第6の閾値とを比較する工程、および7’被験者から得た生体サンプル中の乳酸濃度の測定値の、第7の閾値とを比較する工程、の少なくとも1つをさらに包含することを特徴としており、好ましくは、上記3’~5’の工程の少なくとも1つを包含し、少なくとも5’の工程を包含することがより好ましく、5’の工程の次に4’の工程を行うことがより好ましく、引き続いて3’の工程を行うことがさらに好ましい。本実施形態にかかる疲労評価方法は、1’~7’において、測定値が対応する閾値よりも小さいという条件が成立するか否かを判定する工程をさらに包含してもよい。これによって、被験者が慢性疲労症候群であるか否かを95以上の確率で判定し得る。また、上述した第3実施形態におけるバイオマーカーQ13~Q18の少なくとも1つまたはバイオマーカーQ13a~Q18aのうち少なくとも1つを用いて、判別分析、PartialLeastSquare、またはSupportVectorMachine等の分析を行うことによって、基準値を用いることなく、慢性疲労症候群であるか否かを評価診断または判定することができる。例えば、バイオマーカーQ13~Q18のいずれか3つ例えば、Q13~Q15を判別分析、PartialLeastSquare、またはSupportVectorMachine等の分析に供することによって、より高度な判別を行い得る。特に、代表的な判別解析を行い、上述したように、式BaM2/M1bM3/M2cM4/M3dBにM1~M4の全てを入力して得られた結果に基づいて慢性疲労症候群であるか否かを判定することが好ましい。また、バイオマーカーQ13a~Q18aのいずれか3つ例えば、Q13a~Q15aを判別分析、PartialLeastSquare、またはSupportVectorMachine等の分析に供することによって、より高度な判別を行い得る。特に、代表的な判別解析を行い、上述したように、式B’aM2a/M1abM4a/M2acM5a/M4adB’にM1a、M2a、M4aおよびM5aの全てを入力して得られた結果に基づいて慢性疲労症候群であるか否かを判定することが好ましい。このような観点から、好ましい実施形態において、本発明にかかる疲労評価方法は、1被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度の測定値を得る工程、2被験者から得た生体サンプル中のクエン酸濃度の測定値を得る工程、3被験者から得た生体サンプル中のcis-アコニット酸濃度の測定値を得る工程、4被験者から得た生体サンプル中のイソクエン酸濃度の測定値を得る工程、および5被験者から得た生体サンプル中のコハク酸濃度の測定値を得る工程、を少なくとも3つ包含することを特徴としており、得られた測定値を分析する工程をさらに包含することが好ましい。本発明にかかる疲労評価方法を、本発明のバイオマーカーの第1実施形態および第2実施形態に従って説明したが、本発明にかかる疲労評価方法はこれらに限定されず、例えば、基準値を用いずに、被験者から得た生体サンプル中の、グルコース濃度の測定値、クエン酸濃度の測定値、および、cis-アコニット酸濃度の測定値必要に応じて、イソクエン酸濃度の測定値、リンゴ酸濃度の測定値、および乳酸濃度の測定値を用いて疲労を評価する方法や、被験者から得た生体サンプル中の測定値と、それぞれの基準値とを比較して疲労を評価する方法もまた、本発明にかかる疲労評価方法の範囲内であることを、本明細書を読んだ当業者は容易に理解する。本発明にかかる疲労評価方法は、被験者から得た生体サンプル中のグルコース濃度、クエン酸濃度およびcis-アコニット酸濃度を測定する工程をさらに包含してもよく、必要に応じて、イソクエン酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度を測定する工程をさらに包含してもよい。すなわち、本発明にかかる疲労評価方法は、予め測定されたグルコース濃度、クエン酸濃度およびcis-アコニット酸濃度および必要に応じてイソクエン酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度に基づいて実行されてもよく、グルコース濃度、クエン酸濃度およびcis-アコニット酸濃度および必要に応じてイソクエン酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度を被験者から得た生体サンプルから測定する段階から開始されてもよい。本発明にかかる疲労評価方法において、第1~第3の基準値が、それぞれ、複数の健常者から得た生体サンプル中の平均グルコース濃度、平均クエン酸濃度および平均cis-アコニット酸濃度であることが好ましいが、平均値に限定されず、二項分布等から得られる最頻値であってもよい。もちろん、第4~第7の基準値についてもまた、複数の健常者から得た生体サンプル中の平均イソクエン酸濃度、平均コハク酸濃度、平均リンゴ酸濃度および平均乳酸濃度であることが好ましいが、平均値に限定されず、二項分布等から得られる最頻値であってもよい。また、これらの値は、予め規定された値であっても、被験者からのサンプリングと同時に健常者のサンプリングを行い、得られた生体サンプル中の各代謝物質の濃度に基づいて算出された値であってもよい。本発明を実行するに際し、生体サンプル中の代謝物質の濃度グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度を測定する必要がある。当該分野において、グルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸、コハク酸、リンゴ酸または乳酸を基質とする酵素反応がよく知られている。このことは、このような技術を用いた測定キットが市販されていることからも明らかである。すなわち、当業者は、このような種々の技術を任意に利用して、生体サンプル中の代謝物質の濃度測定を首尾よく行い得る。3-2疲労評価キット上述したような疲労評価方法を実施するために用いられる試薬を併せ持つキットもまた、本発明の範囲内である。すなわち、本発明にかかる第1のキットは、疲労を評価するために、コハク酸濃度を測定するための第5の試薬を備えていることを特徴としており、必要に応じて、イソクエン酸濃度を測定するための第4の試薬をさらに備えていてもよく、さらに、グルコース濃度を測定するための第1の試薬、クエン酸濃度を測定するための第2の試薬、cis-アコニット酸濃度を測定するための第3の試薬、リンゴ酸濃度を測定するための第6の試薬、および、乳酸濃度を測定するための第7の試薬からなる群より選択される試薬の少なくとも1つをさらに備えていてもよい。第1のキットは、コハク酸の濃度の基準値が表示された指示書をさらに備えていることが好ましく、必要に応じて、該指示書には、イソクエン酸、さらにはcis-アコニット酸、なおさらにはグルコース、クエン酸、リンゴ酸および乳酸の濃度の基準値が表示されていてもよい。当該分野において、当該分野において、グルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸、コハク酸、リンゴ酸または乳酸を基質とする酵素反応がよく知られている。すなわち、当業者は、このような種々の技術を任意に利用して、生体サンプル中の濃度測定を首尾よく行い得る。例えば、第1の試薬は、グルコースを基質とする酵素Glucoseoxidase,peroxidaseであってもよく、その場合、好適な発色試薬として酸化還元反応によって発色するもの例えばo-Dianisidineが本発明のキットに備えられていればよく、第2の試薬は、クエン酸を基質とする酵素CitrateLyase,Malicdehydrogenaseであってもよく、その場合、好適な発色試薬としてβ-NADHが本発明のキットに備えられていることが好ましく、第3の試薬は、cis-アコニット酸を基質とする酵素Aconitase,CitrateLyaseであってもよく、その場合、好適な発色試薬としてβ-NADH,phenylhydrazineが本発明のキットに備えられていることが好ましく、第4の試薬は、イソクエン酸を基質とする酵素IsocitrateLyaseであってもよく、その場合、好適な発色試薬としてphenylhydrazineが本発明のキットに備えられていることが好ましい。さらに、第5の試薬は、コハク酸を基質とする酵素SuccinylCoASynthetase、PyruvateKinase、LactateDehydrogenaseであってもよく、その場合、好適な発色試薬としてβ-NADHが本発明のキットに備えられていることが好ましく、第6の試薬は、リンゴ酸を基質とする酵素MalateDehydrogenaseであってもよく、その場合、好適な発色試薬としてNADが本発明のキットに備えられていることが好ましく、第7の試薬は、乳酸を基質とする酵素LactateDehydrogenase、GlutamicPyruvicTransaminaseであってもよく、その場合、好適な発色試薬としてNADが本発明のキットに備えられていることが好ましい。また、上述したような疲労評価方法によって得られるバイオマーカーQ1~Q7を、目視にて検出する構成を有するキットもまた、本発明の範囲内である。すなわち、本発明にかかる第2のキットは、疲労を評価するために、第5の比率を示す第5呈示部を備えていることを特徴としており、第4の比率を示す第4呈示部をさらに備えていてもよく、さらに、第1の比率を示す第1呈示部、第2の比率を示す第2呈示部、第3の比率を示す第3呈示部、第6の比率を示す第6呈示部、および、第7の比率を示す第7呈示部からなる群より選択される呈示部の少なくとも1つ、をさらに備えていてもよい。本発明にかかる第2のキットは、第1~第7呈示部がそれぞれ設けられた別個の部材を備えていてもよく、第1~第7呈示部の全て設けられた単一部材を備えていてもよい。第2のキットにおける第1~第7呈示部はそれぞれ、測定値に応じて目視可能な色調を呈示する構成を有していることが好ましく、呈示された色調と比較されるべき参照が記載された指示書をさらに備えていることが好ましい。第1呈示部ではR1に基づいて第1色C1が呈示され、第2呈示部ではR2に基づいて第2色C2が呈示され、C1およびC2ならびに参照を比較することによって、バイオマーカーQ1すなわち、C1とC2との差異に基づく値を得ることができる。また、第3呈示部ではR3に基づいて第3色C3が呈示され、C2およびC3ならびに参照を比較することによって、バイオマーカーQ2すなわち、C2とC3との差異に基づく値を得ることができる。このように、本発明にかかる第2のキットを用いて得られたバイオマーカーQ1およびQ2を利用して、被験者の疲労状態を評価することができる。また、必要に応じて、第4呈示部ではR4に基づいて第4色C4が呈示され、C3およびC4ならびに参照を比較することによって、バイオマーカーQ3すなわち、C3とC4との差異に基づく値を得ることができるので、バイオマーカーQ3をバイオマーカーQ1およびバイオマーカーQ2とともに利用することもできる。本願明細書を読んだ当業者は、第5呈示部~第7呈示部を同様に設けて利用することができる。このような第1~第7呈示部には、グルコース、クエン酸、cis-アコニット酸、イソクエン酸、コハク酸、リンゴ酸、乳酸を基質とした酵素を利用した酵素-発色法を利用することができる。本明細書中において使用される場合、用語キットは、特定の材料を内包する容器例えば、ボトル、プレート、チューブ、ディッシュなどを備えた包装が意図されるが、組成物としての一物質中に材料を含有している形態もまた、用語キットに包含される。キットは、各材料を使用するための指示書を備えていることが好ましい。本明細書中においてキットの局面において使用される場合、備えた備えているは、キットを構成する個々の容器のいずれかの中に内包されている状態が意図される。また、本発明に係るキットは、複数の異なる組成物を1つに梱包した包装であり得、溶液形態の場合は容器中に内包されていてもよい。本発明に係るキットは、その複数の構成要素を同一の容器に混合して備えていても別々の容器に備えていてもよい。指示書は、紙またはその他の媒体に書かれていても印刷されていてもよく、あるいは磁気テープ、コンピューター読み取り可能ディスクまたはテープ、CD-ROMなどのような電子媒体に付されてもよい。本発明に係るキットはまた、希釈剤、溶媒、洗浄液またはその他の試薬を内包した容器を備え得る。さらに、本発明に係るキットは、生体サンプルを採取するために必要な器具および試薬を備えていてもよい。また、本発明に係るキットは、生体サンプルから目的の調製物を調製するために必要な器具および試薬を備えていてもよい。上記構成を有することによって、本発明にかかるキットは、実際の医療現場にて簡便に使用することができるので、疲労をより速く、安く、客観的な診断を提供し得る。なお、本発明にかかるキットを用いれば、疲労を評価し、治療法を提案し得るだけでなく、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。の判断基準を提供することができるので、疲労の状態であるか否かの診断が容易になる。すなわち、本発明にかかるキットは、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。の診断基準または判定基準を提供するためのキット例えば、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。を診断または判定するためのデータを取得するためのキットでもあり得る。3-3疲労評価システム上述したような疲労評価方法を実行するために用いられるシステムもまた、本発明の範囲内である。下記実施形態では、本発明に係る疲労評価システムを構成する各部材が、CPUなどの演算手段がROMやRAMなどの記録媒体に格納されたプログラムコードを実行することによって実現される機能ブロックである場合を例にして説明するが、同様の処理を行うハードウェアによって実現してもよい。また、処理の一部を行うハードウェアと、当該ハードウェアの制御や残余の処理を行うプログラムコードを実行する上記演算手段とを組み合わせて実現することもできる。さらに、上記各部材のうち、ハードウェアとして説明した部材であっても、処理の一部を行うハードウェアと、当該ハードウェアの制御や残余の処理を行うプログラムコードを実行する上記演算手段とを組み合わせて実現することもできる。なお、上記演算手段は、単体であってもよいし、装置内部のバスや種々の通信路を介して接続された複数の演算手段が共同してプログラムコードを実行してもよい。本発明にかかる疲労評価システムは、その機能ブロックとして、測定部11、格納部12、CPU13、および表示部14を備えている。測定部11は、グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度を測定する測定部11a~11gとしての機能を有しており、格納部12は、グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度の測定値M1~M7を受容する測定値受容部12a、およびグルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度の基準値B1~B7を格納した基準値格納部12bとしての機能を有しており、CPU13は、疲労を評価するための情報を生成する演算部13a、および演算部13aからの評価情報を受け取って疲労を評価する評価部13bとしての機能を有しており、表示部14は、評価部13bによる評価結果を表示する評価結果表示部14としての機能を有している。なお、この機能ブロックは、CPU13が格納部12に格納されたプログラムを実行し、図示しない入出力回路などの周辺回路を制御することによって実現される。第1実施形態にかかる疲労評価システムでは、グルコースについて以下のステップ11~16が実行される。測定部11aがサンプル中のグルコース濃度を測定し、グルコース濃度測定値M1を取得するS11。測定部11aが、取得したグルコース濃度測定値M1を測定値受容部12aへ出力するS12。演算部13aが、測定値受容部12aに格納されたグルコース濃度測定値M1を読み出すS13。また、演算部13aが、基準値格納部12bに格納されたグルコース濃度基準値第1の基準値B1を読み出すS14。演算部13aが、M1のB1に対する比率第1の比率R1を算出するS15。演算部13aが、第1の比率R1を評価部13bへ出力するS16。第1実施形態にかかる疲労評価システムでは、クエン酸について、上記ステップ11~16にそれぞれ対応するステップ21~26が実行されて、演算部13aが、第2の比率R2を評価部13bへ出力し、cis-アコニット酸について、上記ステップ11~16にそれぞれ対応するステップ31~36が実行されて、演算部13aが、第3の比率R3を評価部13bへ出力し、イソクエン酸について、上記ステップ11~16にそれぞれ対応するステップ41~46が実行されて、演算部13aが、第4の比率R4を評価部13bへ出力する。続いて、評価部13bは、演算部13aによって出力された第1~第4の比率R1~R4を受け取り、第1の比率R1を第2の比率R2とを比較するS51。評価部13bは、第1の比率R1が第2の比率R2よりも大きいR1>R2と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力するS52。評価部13bは、第1の比率R1が第2の比率R2よりも小さいR1<R2と判定した場合に、第2の比率R2を第3の比率R3とを比較するS53。評価部13bは、第2の比率R2が第3の比率R3よりも大きいR2>R3と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力するS54。評価部13bは、第2の比率R2が第3の比率R3よりも小さいR2<R3と判定した場合に、第3の比率R3を第4の比率R4とを比較するS55。評価部13bは、第4の比率R4が第3の比率R3よりも大きいR4>R3と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力するS56。評価部13bは、第4の比率R4が第3の比率R3よりも小さいR4<R3と判定した場合に、疲労なしと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力するS57。このような第1実施形態においては、ステップ41~46が実行されてもされなくてもよく、R4が疲労の評価に用いられなくてもよい。この場合、ステップ54の後に、評価部13bは、第2の比率R2が第3の比率R3よりも小さいR2<R3と判定した場合に、疲労なしと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力すればよいS58。上述したステップ51~58については、R1とR2との比較を優先的に行う態様を例に挙げて説明したが、R2とR3との比較、あるいはR3とR4との比較を優先的に行ってもよい。また、4つのステップ群すなわち、ステップ11~16、ステップ21~26、ステップ31~36、およびステップ41~46が同時に実行されることによって、R1~R4の全てが取得されている場合を例に説明したが、R1~R4の取得は同時に行われなくてもよい。また、グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度およびイソクエン酸濃度を例に挙げて本実施形態を説明したが、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度を用いる場合も同様の処理が行われる。本発明にかかる疲労評価システムにおいて、R1~R7の差を用いて疲労を評価するよりもむしろ以下の処理が優先して実行されてもよい第2実施形態。第2実施形態において、格納部12は、測定値受容部12a、基準値格納部12b、ならびにグルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度の参照値t1~t7を格納した参照値格納部12cとしての機能を有している。演算部13aは、第1の比率R1を評価部13bへ出力するS16とともに、測定値受容部12cに格納されたグルコース濃度の参照値第1の参照値t1を読み出して、評価部13bへ出力するS116。評価部13bは、第1の比率R1および第1の参照値t1を受け取り、両者を比較するS150。評価部13bは、第1の比率R1が第1の参照値t1とほぼ等しいR1≒t1と判定した場合に、引き続いて、評価部13bは、第5の比率R5および第5の参照値t5を受け取り、両者を比較するS151。評価部13bは、第5の比率R5が第5の参照値t5よりも小さいR5<t5と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力するS152。評価部13bは、第5の比率R5が第5の参照値t5よりも大きいR5≧t5と判定した場合に、引き続いて、評価部13bは、第4の比率R4および第4の参照値t4を受け取り、両者を比較するS153。評価部13bは、第4の比率R4が第4の参照値t4よりも小さいR4<t4と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力するS154。評価部13bは、第4の比率R4が第4の参照値t4よりも大きいR4≧t4と判定した場合に、引き続いて、評価部13bは、第3の比率R3および第3の参照値t3を受け取り、両者を比較するS155。評価部13bは、第3の比率R3が第3の参照値t3よりも小さいR3<t3と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力するS156。評価部13bは、第3の比率R3が第3の参照値t3よりも大きいR3≧t3と判定した場合に、疲労なしと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力するS157。コハク酸濃度、イソクエン酸濃度およびcis-アコニット酸濃度を例に挙げて本実施形態を説明したが、グルコース濃度、クエン酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度をさらに用いる場合も同様の処理が行われる。もちろん、確率の高いcis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度および/またはコハク酸濃度のみに基づいて疲労が評価され得る。本発明にかかる疲労評価システムにおいて、以下の処理が優先して実行されてもよい。本実施形態において、格納部12は、測定値受容部12a、基準値格納部12b、ならびにグルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度の閾値T1~T7を格納した閾値格納部12dとしての機能を有している。演算部13aは、第5の測定値M4を評価部13bへ出力するとともに、測定値受容部12dに格納されたコハク酸濃度の閾値第5の閾値T5を読み出して、評価部13bへ出力する。評価部13bは、第5の測定値M5および第5の閾値T5を受け取り、両者を比較する。評価部13bは、第5の測定値M5が第5の閾値T5よりも小さいM5<T5と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力する。評価部13bは、第5の測定値M5が第5の閾値T5よりも大きいM5≧T5と判定した場合に、引き続いて、評価部13bは、第4の測定値M4および第4の閾値T4を受け取り、両者を比較する。評価部13bは、第4の測定値M4が第4の閾値T4よりも小さいM4<T4と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力する。評価部13bは、第4の測定値M4が第4の閾値T4よりも大きいM4≧T4と判定した場合に、引き続いて、評価部13bは、第3の測定値M3および第3の閾値T3を受け取り、両者を比較する。評価部13bは、第3の測定値M3が第3の閾値T3よりも小さいM3<T3と判定した場合に、疲労ありと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力する。評価部13bは、第3の測定値M3が第3の閾値T3よりも大きいM3≧T3と判定した場合に、疲労なしと評価して、その評価結果を評価結果表示部14へ出力する。また、基準値格納部12bが存在しない場合、あるいは基準値格納部12bに第1~7の基準値B1~B7が格納されていない場合もまた、本発明にかかる疲労評価システムは、疲労の有無を評価し得る第3実施形態。演算部13aは測定値受容部12aに格納された測定値M1~M7を読み出すとともに評価部13bへ出力する。演算部13aは測定値受容部12aに格納された測定値M1~M7を読み出すとともに評価部13bへ出力する。続いて、評価部13bは、演算部13aによって出力された第1~第7の測定値M1~M7を受け取り、M1~M74の大小を比較するS61。例えば、評価部13bは、受け取ったM1~M4から得られるM2/M1、M3/M2、M4/M3、M3/M1、M4/M1、M4/M2の値を再度演算部13aへ出力するS62。演算部13aでは、例えば、入力されたM2/M1、M3/M2、M4/M3の値を用いた分析例えば、判別分析、PartialLeastSquare、SupportVectorMachine等を実行するS63。演算部13aから出力された分析結果を受容した評価部13bは、カットオフ値に基づいて慢性疲労症候群患者であるか否かの判別結果を評価結果表示部14へ出力するS64。グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度およびイソクエン酸濃度を例に挙げて本実施形態を説明したが、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度をさらに用いる場合も同様の処理が行われる。グルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度を測定部11が測定し、測定部11にて得られた値が測定値受容部12aに入力される態様を用いて、本発明を説明したが、予め取得されたグルコース濃度、クエン酸濃度、cis-アコニット酸濃度、イソクエン酸濃度、コハク酸濃度、リンゴ酸濃度および乳酸濃度が、直接測定値受容部12aに入力される態様であってもよく、この場合は、本発明にかかる疲労評価システムは、測定部11を備えていなくてもよい。なお、本発明にかかるシステムを用いれば、疲労を評価し、治療法を提案し得るだけでなく、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。の判断基準を提供することができるので、疲労の状態であるか否かの診断が容易になる。すなわち、本発明にかかるシステムは、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。の診断基準または判定基準を提供するためのシステム例えば、疲労慢性疲労、慢性疲労症候群を含む。を診断または判定するためのデータを取得するためのシステムでもあり得る。本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。健常者20名男女比=1:1、平均年齢=36.10歳;大阪市立大学附属病院から提供、慢性疲労症候群20名男女比=1:1、平均年齢=36.15歳;大阪市立大学附属病院から提供を対象とした。血漿中の代謝物の測定には、キャピラリー電気泳動-質量分析器が用いられた。血糖値の測定には、GlucoseanalysiskitIIBiovisionを用いた。統計解析には、SPSS170およびAmos180を用いた有意差検定、相関検定、およびパス解析を採用した。健常者および慢性疲労症候群CFSの患者から採取した血液から血漿サンプルを調製した。前処理した血漿サンプル中の代謝物質の測定を、慶応義塾大学先端生命科学研究所に依頼した。その結果、分岐鎖アミノ酸を含む代謝物の大多数において、健常者とCFS患者との間に量的な差異を見出せなかったが、いくつかの代謝物の量が、CFS患者群にて有意に低下していることを見出した。図1には、健常者とCFS患者との間に量的な差異が見られた、解糖系およびクエン酸回路を形成する代謝物を挙げた。次いで、疲労の有無に対応して血漿中の量が有意に変動した代謝物質と、パフォーマンスステイタスPSと相関を調べた。PSは、疲労の主観的重症度の尺度であり、数値が高いほど重症であることを示す。結果を図2に示す。調べた代謝物質のうちのいくつかが、PSと有意な相関を示すことがわかった。さらに、疲労の有無に基づいて血漿中における量が有意に変動し、かつPSと有意な相関を示した代謝物質について、因果関係を予想するパス解析にて詳細に解析した。なお、これまでの結果に基づいてCFSの患者における解糖系およびクエン酸回路に異常が生じていることを推測し、同一サンプルにおける血糖値を別途測定し、同様にパス解析に供した。その結果、調べた代謝物のうちの3種類グルコース、クエン酸、cis-アコニット酸の血漿中の量に基づいてCFS患者を健常者と識別し得ることがわかった図3。図3は、健常者とCFS患者との間での代謝物の比較を示す。図中、健常者における平均値を100としている。また、さらにもう1種類イソクエン酸の血漿中の量を用いれば、CFS患者を健常者とより判別しやすくなることがわかった図3。また、判別分析に基づいて、これらの代謝物の測定値を用いて、クエン酸/グルコース比率、cis-アコニット酸/クエン酸比率、イソクエン酸/cis-アコニット酸比率を3軸にて同時に評価することによって、正常群と慢性疲労症候群患者をほぼ完全に分けることに成功した図4。図3に示されたクエン酸/グルコースの勾配およびcis-アコニット酸/クエン酸の勾配と比較して、イソクエン酸/cis-アコニット酸の勾配が緩やかであることから、正常群と慢性疲労症候群患者との判別には、イソクエン酸が他の3つの代謝物よりも重要でないかもしれないと考えられたが、図4に示された結果は、このような予測を大きく超えていた。なお、この解析は、判別分析だけでなくPartialLeastSquare、SupportVectorMachineなどを用いた場合であっても、90以上の正確さでCFS患者を判別し得ることがわかったデータは示さず。さらなる代謝物についても調べたところ、コハク酸もまた、血漿中の量に基づいてCFS患者を健常者と識別するに有用であることがわかった図5。cis-アコニット酸は不安定であるのでサンプル中の濃度の測定が容易でないが、サンプル中のコハク酸の濃度を用いれば本発明の実行をより簡便に行うことができる。また、判別分析の結果、クエン酸/グルコース比率、イソクエン酸/クエン酸比率、コハク酸/イソクエン酸比率を3軸にて同時に評価することによって、正常群と慢性疲労症候群患者をほぼ完全に分けることに成功した図6。なお、この解析もまた、判別分析だけでなくPartialLeastSquare、SupportVectorMachineなどを用いた場合であっても、90以上の正確さでCFS患者を判別し得ることがわかったデータは示さず。血漿サンプル中の代謝物質の測定値を解析ソフトRフリーソフト、バージョン2111に入力してランダムフォレストRandomForestプログラムを実行した。RandomForestは識別、回帰、クラスタリングに用いられるアルゴリズムである。図7に示すように、健常者と慢性疲労患者とを分類する際に、複数の測定項目の中で、イソクエン酸、コハク酸およびCis-アコニット酸が非常に重要であること、そして、イソクエン酸、コハク酸およびCis-アコニット酸のいずれかの1つを測定することによって被験者が慢性疲労症候群であるか否かを判定し得ることがわかった。血漿サンプル中の代謝物質図7に挙げた化合物の測定値を解析ソフトRに入力して樹木モデルtreebasedmodelプログラムを実行した。このプログラムは、決定理論の分野において、計画を立案して目標に到達するために用いられる。表1に示すように、健常者と慢性疲労患者とを分類する際に、複数の測定項目の中で、コハク酸が最も重要な因子であること、そして、コハク酸測定値が閾値T214.56μMよりも低くなると、被験者が慢性疲労症候群であると95の確率で判定し得ることがわかった。次いで、コハク酸測定値を除く残りの測定値を解析ソフトRに入力して樹木モデルプログラムを実行した。その結果、表1に示すように、健常者と慢性疲労患者とを分類する際に、コハク酸を除く複数の測定項目の中で、イソクエン酸が最も重要な因子であること、そして、イソクエン酸測定値が閾値T17.46μMよりも低くなると、被験者が慢性疲労症候群であると95の確率で判定し得ることがわかった。さらに、コハク酸測定値およびイソクエン酸測定値を除く残りの測定値を解析ソフトRに入力して樹木モデルプログラムを実行した。その結果、表1に示すように、健常者と慢性疲労患者とを分類する際に、コハク酸およびイソクエン酸を除く複数の測定項目の中で、cis-アコニット酸が最も重要な因子であること、そして、cis-アコニット酸測定値が閾値T310.66μMよりも低くなると、被験者が慢性疲労症候群であると95の確率で判定し得ることがわかった。コハク酸測定値、イソクエン酸測定値およびcis-アコニット酸測定値を除く残りの測定値を解析ソフトRに入力して樹木モデルプログラムを実行した場合は、被験者が慢性疲労症候群であると判定する確率が80を下回った。リンゴ酸をグルタミン酸およびイソロイシンとともに測定することによって、被験者が慢性疲労症候群であると判定し得る確率が95以上になり、乳酸をクエン酸およびクレアチンとともに測定することによって、被験者が慢性疲労症候群であると判定し得る確率が95以上になる。しかし、複数の物質の血漿中の量を測定することが必要になるので、あまり好ましくないといえる。このように、被験者の血漿中のイソクエン酸、コハク酸およびcis-アコニット酸のいずれか1つを測定することによって、被験者が慢性疲労症候群であると95の確率で判定し得ることがわかった。特に、コハク酸が最も重要であり、次いで、イソクエン酸、cis-アコニット酸の順に重要であるので、単一の代謝物を用いて慢性疲労症候群の判定を行う場合は、コハク酸の測定を行うことが最も好ましく、複数の代謝物を用いて慢性疲労症候群の判定を行う場合は、コハク酸、イソクエン酸の順、あるいはコハク酸、イソクエン酸、cis-アコニット酸の順に測定を行うことが最も好ましい。なお、測定値を得る方法が異なることによって算出される閾値が異なる可能性がある。この可能性を考慮して、t1、t2、t3のいずれかが最小値よりも小さいという条件を満たす場合に慢性疲労症候群であると判定することが好ましい。なお、本実施例におけるt1~t3はそれぞれ、被験者からのイソクエン酸、コハク酸およびcis-アコニット酸の測定値と、イソクエン酸、コハク酸およびcis-アコニット酸の健常者の平均値との比率を示す。また、参照値はt=閾値T/健常者の平均値×100によって得られる値であり、本実施例にて用いた解析対象化合物および解析ソフトウエアにおいて、イソクエン酸、コハク酸およびcis-アコニット酸に関する参照値はそれぞれ66.0、66.6および69.3である。本発明を用いれば、簡便なキットでの疲労診断が可能になる。さらに、本発明を用いた診断結果に基づいて、効果的な治療法を見出す可能性がある。例えば、強い疲労感や長期にわたる疲労感を訴える患者に対して、本発明を適用することによって、疲労度の客観的評価ができ、さらには慢性疲労症候群か否かの判別ができる。本発明による疲労度の評価は、疲労に関する高度な知識を必要としないので、一般の医療施設においても実施可能である。また、本発明を用いれば、生体内のエネルギーATP産生代謝系のどの部分に異常があるかを推測することができるので、患者の生活指導に活かせるだけでなく、原因と考えられる代謝系を促進する食薬、あるいは代謝異常下であってもエネルギー産生を促進できる食薬を提供することが可能となる。本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。"