JP2003023890A - Method for classifying plant individual by optical means and plant individual whose expressive character is classified by the optical means - Google Patents

Method for classifying plant individual by optical means and plant individual whose expressive character is classified by the optical means

Info

Publication number
JP2003023890A
JP2003023890A JP2001209472A JP2001209472A JP2003023890A JP 2003023890 A JP2003023890 A JP 2003023890A JP 2001209472 A JP2001209472 A JP 2001209472A JP 2001209472 A JP2001209472 A JP 2001209472A JP 2003023890 A JP2003023890 A JP 2003023890A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
plant
individual
selecting
substance
optical
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2001209472A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP3947819B2 (en
Inventor
Akihiro Nakamura
明弘 中村
Seiji Oba
聖司 大場
Hideyuki Matsuura
英之 松浦
Hiroshi Arakawa
博 荒川
Takehiro Ina
健宏 伊奈
Takahiro Makino
孝宏 牧野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shizuoka Prefecture
Original Assignee
Shizuoka Prefecture
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shizuoka Prefecture filed Critical Shizuoka Prefecture
Priority to JP2001209472A priority Critical patent/JP3947819B2/en
Publication of JP2003023890A publication Critical patent/JP2003023890A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3947819B2 publication Critical patent/JP3947819B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Breeding Of Plants And Reproduction By Means Of Culturing (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for classifying a plant individual by a non- destructive measurement method, and to provide the classified product. SOLUTION: This method for classifying the plant individual comprises applying a mating treatment, a radiation treatment, a chemical substance treatment or the like to a plant seed or vegetative organs to induce a genetic mutation, non-destructively measuring the seed or vegetative organs by an optical means for each individual, when a genetic character is expressed, and determining content ingredients from the analysis results of the optical spectra according to a computer program. Thus, the individual having the target specific ingredient can non-destructively be classified, and can be used as a kind and breeding raw material having the specific character.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、植物の選別方法に
関し、詳しくは、植物体の成分に関する遺伝的変異を、
非破壊測定法を用いて検出する方法及び選別した植物体
に関する。
TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method for selecting plants, and more specifically to
The present invention relates to a method for detecting using a nondestructive measurement method and a selected plant body.

【0002】[0002]

【従来の技術】農作物等の植物の遺伝的変異個体を大量
に選別する際に、色々な方法がとられてきた。このよう
な方法として、肉眼で見分けることのできる、色の違
い、背の高さ、形の違い等は容易に個体の選別が可能
で、その変化に付随して変化する性質も同様に選別の対
象とし、広く利用されてきた。しかし、これらの方法
は、大量の場合には肉眼等で簡単に見分けることのでき
る性質に限られている。このため、外見上変化の見られ
ない植物体の内容成分やその変化は、そのままでは検出
できず、上記した性質以外には大量の試料は選別できな
いのが現状である。特に、出現頻度の低い形質などで
は、当初から育種選抜の対象として考えることができな
かった。ましてや加工利用等によって生じる内容品質の
基準となる物質の前駆物質または目的とする物質は、煩
雑な前処理や化学分析を行わなくては検出、定量でき
ず、上記した性質以外は大量には選別できないのが現状
である。
2. Description of the Related Art Various methods have been adopted for large-scale selection of genetically mutated individuals of plants such as agricultural crops. As a method like this, it is possible to distinguish individuals with the naked eye, such as differences in color, height, shape, etc., and it is also possible to select the characteristics that change in association with the change. Targeted and widely used. However, these methods are limited to the properties that can be easily distinguished by the naked eye in the case of a large amount. For this reason, the content components of the plant body which are not apparently changed and the change thereof cannot be detected as they are, and it is the current situation that a large amount of samples cannot be selected except for the above properties. In particular, traits with a low frequency of appearance could not be considered as targets for breeding selection from the beginning. Furthermore, the precursors of the substances that are the criteria for content quality generated by processing and the like, or the target substances cannot be detected or quantified without complicated pretreatment and chemical analysis. The current situation is that it cannot be done.

【0003】また例えばワサビのような自家不和合性植
物は、更に困難な問題を抱えており、遺伝的に固定され
た純系の作出が難しく、自然交配によって得られる遺伝
的に均一でない実生苗を用いるか、またはそれら実生苗
の栄養繁殖体を用いる方法がとられている。これらは個
体または系統ごとに遺伝的形質の変化があることから、
個体別に選抜する必要があり、且つ選抜のために評価し
た個体を継続的生育に維持しなければならない。従って
化学分析等を用いた内容成分評価を行う場合は、分析に
用いる試料が量的に求められ、個体の継続的生育を維持
することが困難であり、また煩雑な操作を求められるこ
とから、迅速、大量に評価することができず、内容成分
に基づく選別を行うことができないのが現状である。
Further, self-incompatible plants such as horseradish have a more difficult problem, it is difficult to produce a genetically fixed pure line, and genetically non-uniform seedlings obtained by natural mating are used. The method of using or using the vegetative propagation body of those seedlings is taken. Since there are changes in genetic traits for each individual or strain,
Individuals must be selected and the individuals evaluated for selection must be maintained in continuous growth. Therefore, when performing content component evaluation using chemical analysis and the like, the sample used for the analysis is quantitatively determined, it is difficult to maintain continuous growth of the individual, and complicated operations are required, At present, it is not possible to evaluate quickly and in large quantities, and it is not possible to make a selection based on the content components.

【0004】以上のような問題を解決するためには、大
量に選別できるように、効率化することが必要となる。
しかし、育種しようとする対象が種子である場合には、
種子ごとに遺伝的形質が変化する場合があるため、個別
に選別する必要があり、種子の発芽に変化を与えずに個
体別に選別しなければならないといった問題がある。ま
た育種しようとする対象が自家不和合性植物またはその
栄養繁殖体である場合には、個体または系統ごとに遺伝
的形質の変化があるため、個別に選別する必要があり、
更に植物体が継続的に育成可能な状態を維持しつつ個体
別に選別しなければならないといった問題がある。
In order to solve the above problems, it is necessary to improve the efficiency so that a large amount can be selected.
However, if the target of breeding is seeds,
Since the genetic traits may change from seed to seed, it is necessary to select the seeds individually, and there is a problem that the seeds must be selected individually without changing the germination of the seeds. In addition, when the subject to be bred is a self-incompatible plant or its vegetative propagule, there is a change in genetic traits for each individual or line, so it is necessary to select them individually.
Further, there is a problem in that the plants must be individually sorted while maintaining a state in which they can be continuously grown.

【0005】非破壊法による植物体の内容成分の解析手
法としては、多くの研究がなされている。特に近赤外線
など光を用いる方法が知られているが、種子ごと、栄養
体ごとの個体を対象として高速で定量選別し効率的な育
種に利用する方法については、まだ解決されていない。
Many studies have been carried out as a method of analyzing the content components of a plant by the nondestructive method. In particular, a method using light such as near-infrared rays is known, but a method for quantitatively selecting seeds and vegetative bodies at high speed for efficient breeding has not yet been solved.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
植物体内容成分の育種方法には、それぞれの問題があ
り、満足できるものではなかった。特に突然変異を利用
して目的とする遺伝的形質をもつ個体を得るためには、
10万から1000万の個体を選抜の対象とする必要が
ある。しかし、植物体内容成分の変異については、外見
的変化がないかぎり今まで大量の個体を選抜対象とする
ことができなかった。このため内容成分の違いを、個体
別に高速に非破壊で正確に選別する方法が強く求められ
ていた。
As described above, the conventional breeding methods for plant content components have their respective problems and are not satisfactory. In particular, in order to obtain an individual having a desired genetic trait by utilizing mutation,
It is necessary to target 100,000 to 10 million individuals. However, it was not possible to select a large number of individuals for mutation of plant content components unless there was an apparent change. For this reason, there has been a strong demand for a method of quickly and nondestructively and accurately selecting the difference in content component for each individual.

【0007】本発明は上記観点からなされたものであ
り、遺伝的変異、特に放射線による突然変異株を効率よ
く選抜する方法及び品種を提供することを課題とする。
The present invention has been made from the above viewpoint, and an object of the present invention is to provide a method and a variety for efficiently selecting a genetic mutant, particularly a mutant strain caused by radiation.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】本発明者らは上記課題を
解決するために鋭意研究を重ねた結果、遺伝的変異個体
に光を照射して得られる反射光及び透過光等の特性をコ
ンピュータプログラムにより高速で解析し、精密に内容
成分や変化を定量的に読み取る測定方法を適用すること
により、目的とする内容成分やその変化を有する品種を
作出できることを見出し、本発明を完成するに至った。
As a result of intensive studies to solve the above-mentioned problems, the present inventors have calculated the characteristics of reflected light, transmitted light, etc. obtained by irradiating a genetically-mutated individual with a computer. It was found that a variety having a desired content component and its change can be produced by applying a measurement method that analyzes the content at high speed by a program and reads quantitatively the content component and change accurately, and completed the present invention. It was

【0009】すなわち本発明は、植物の遺伝的変異個体
を個体ごとに非破壊計測法と化学定量法からコンピュー
タプログラムを用いて選別する、植物体の内容成分に関
する育種方法である。
[0009] That is, the present invention is a breeding method relating to the content components of a plant in which genetically mutant individuals of a plant are selected for each individual from a nondestructive measurement method and a chemical quantification method using a computer program.

【0010】本発明はその様態として、上記選別方法に
おいて、非破壊計測法とコンピュータプログラムを用い
て、遺伝的変異に伴う植物の内容成分の違いを検出し、
目的とする個体を選別することを特徴とする品種作出方
法を提供する。本方法の発明において、前記遺伝的変異
個体の選別対象としては、種子または栄養体が挙げられ
る。また本発明を適用する範囲としては植物個体が挙げ
られる。
As a mode of the present invention, in the above-mentioned selection method, a nondestructive measurement method and a computer program are used to detect a difference in plant content components due to genetic mutation,
Provided is a method for producing a variety which is characterized by selecting a target individual. In the method of the present invention, seeds or trophozoites can be mentioned as the selection target of the genetically-mutated individuals. Further, the range to which the present invention is applied includes individual plants.

【0011】本発明の方法に使用する、植物に遺伝的変
異を誘導する方法は、遺伝的な変異を誘起するものであ
れば、限定されるものではないが、好ましくは放射線、
X線、化学物質などである。特に好ましくは、放射線の
うちγ線、中性子線、イオンビーム、X線等である。
The method of inducing a genetic mutation in a plant used in the method of the present invention is not limited as long as it induces a genetic mutation, but radiation, preferably radiation,
Examples include X-rays and chemical substances. Of the radiation, γ rays, neutron rays, ion beams, and X rays are particularly preferable.

【0012】また本発明の方法に使用する光計測法は、
非破壊もしくは発芽及び継続的な生育が可能な植物体が
得られれば、とくに限定されるものではないが、好まし
くは測定対象の損傷が極めて少ない可視光線、近赤外
線、また短時間であれば、紫外線、蛍光X線を利用した
測定法が挙げられる。特に好ましい測定法としては、遺
伝的変異を起こした個体ごとに測定でき、種子であれば
一粒ごとに内容成分を測定可能な単粒成分測定法、変異
した栄養体であれば、変異した部分を検出できる二次元
測定法を例示することができる。
The optical measurement method used in the method of the present invention is
If a plant capable of non-destructive or germination and continuous growth is obtained, it is not particularly limited, but preferably visible light with little damage to the measurement object, near-infrared ray, and also for a short time, A measurement method using ultraviolet rays or fluorescent X-rays can be used. As a particularly preferable measuring method, it can be measured for each individual having a genetic mutation, and if it is a seed, the content component can be measured for each grain, a single grain component measuring method, and if it is a mutated vegetative body, the mutated part A two-dimensional measurement method capable of detecting can be exemplified.

【0013】本発明の光計測法によって得られる光学的
情報を、コンピュータプログラムで処理することで、植
物体に含まれる内容成分を定量する方法を提供すること
ができる。コンピュータプログラムは、好ましくはケモ
メトリックス手法(ケモメトリックス−新しい分析化
学、相島銭朗、丸善:1992)と総称される主成分分析、
クラスター分析、判別分析、重回帰分析、主成分回帰分
析、PLS (partial least squares )回帰分析、SIMCA
(soft independent modeling of class analogy) 、KN
N(K-nearest neighbor method)、ニューラルネットワ
ーク分析等、及びこれらを組み合わせて使用することが
挙げられる。
By processing the optical information obtained by the optical measurement method of the present invention with a computer program, it is possible to provide a method for quantifying the content components contained in the plant body. The computer program is preferably a principal component analysis collectively referred to as a chemometrics method (chemometrics-new analytical chemistry, Aijima Zenro, Maruzen: 1992),
Cluster analysis, discriminant analysis, multiple regression analysis, principal component regression analysis, PLS (partial least squares) regression analysis, SIMCA
(Soft independent modeling of class analogy), KN
Examples include N (K-nearest neighbor method), neural network analysis, and the like, and a combination thereof.

【0014】データマイニングやノリッジディスカバリ
ーシステム等と呼ばれるコンピュータプログラム(〔特
集〕大規模データーベースからの知識獲得:人工知能学
会誌vol. 12, No. 4)では、目的とする出力をあらかじ
め特定し、計算結果をフィードバックすることによりモ
デルをより精緻化する目的志向型と、不連続、多次元
で、かつ大量のデータの中から意味のある情報を抽出す
るのに適している仮説発見型がある。仮説発見型は、そ
の出力結果の根拠を理解しやすいため、好ましく利用で
きる。
In a computer program called data mining or Norwich Discovery System ([Special Issue] Knowledge Acquisition from Large Scale Database: Journal of Artificial Intelligence Vol. 12, No. 4), the target output is specified in advance. There are a goal-oriented type that refines the model by feeding back the calculation results, and a hypothesis discovery type that is suitable for extracting meaningful information from a large amount of discontinuous, multidimensional data. The hypothesis discovery type can be preferably used because it is easy to understand the basis of the output result.

【0015】[0015]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
的に説明する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be specifically described below.

【0016】(1)本発明を適用し得る植物体 本発明の植物の選別方法においては、放射線や交配等の
操作によって得られた遺伝的変異は、種子の場合では二
代目以降で遺伝子の表現形質が現れるため、二代目以降
で使用することが可能となる。また栄養体の場合には、
変異したものを、栄養繁殖によって得るため初代で使用
することができる。
(1) Plants to which the present invention can be applied In the method for selecting plants according to the present invention, in the case of seeds, the genetic mutation obtained by an operation such as radiation or mating is expressed as a gene after the second generation. Since the trait appears, it can be used in the second and subsequent generations. In the case of nutrition,
Mutants can be used in the first generation to obtain by vegetative propagation.

【0017】種子として利用できる植物は、光計測法に
より測定可能であれば特に限定されない。近赤外線とコ
ンピュータスペクトル解析プログラムによる内容成分の
定量可能な種子であれば特に好ましく利用できる。また
種子では種皮をかぶっているものが多いが、これらは、
発芽に影響がなければ除去して計測できる。
The plant that can be used as a seed is not particularly limited as long as it can be measured by an optical measurement method. The seeds whose content components can be quantified by near-infrared and computer spectrum analysis programs can be used particularly preferably. Many seeds wear seed coats, but these are
If germination is not affected, it can be removed and measured.

【0018】選別の対象となる植物として、具体的には
イネ、ムギ、マメ、トウモロコシ、ナタネ等の穀類の種
子、及びその栄養体等があげられる。トマト、メロン等
の果物類については発芽種子及び栄養体等が挙げられ
る。また、キャベツ、ハクサイ、ダイコン、ブロッコリ
ー、カリフラワー等の野菜類については発芽種子及び栄
養体が挙げられる。更にカーネーション、バラ、マーガ
レット、キク等の花き類については栄養体が挙げられ
る。
Specific examples of plants to be selected include seeds of cereals such as rice, wheat, beans, corn, rapeseed, and their vegetative bodies. Examples of fruits such as tomato and melon include germinated seeds and vegetative bodies. As for vegetables such as cabbage, Chinese cabbage, Japanese radish, broccoli, and cauliflower, germinated seeds and vegetative bodies can be mentioned. Further, regarding carnations, roses, margarets, chrysanthemums and other flowers, nutritional substances can be mentioned.

【0019】例えばワサビにおいては、大きさ、色、形
などの外観的な品質にもまして、辛味、風味などの内容
品質が重視される。特に前駆物質シニグリンが、加工利
用等の過程で、酵素チロシナーゼによって変化したイソ
チオシアネート類が辛味、風味成分として最も重要であ
り、これら物質の含量によって品質のより高い品種、系
統を選抜することを目的とする。しかしワサビでは磨砕
等の処理後にイソチオシアネート類が生じることから、
栄養体等の成分分析による選抜では、イソチオシアネー
ト類は指標にできない。そこで本発明では、前駆物質で
あるシニグリン含量と磨砕等の処理後に生じるイソチオ
シアネート類含量との間に相関を見出した。更にワサビ
葉身部のシニグリンと磨砕等の処理後に生じる根茎のイ
ソチオシアネート類含量との間に相関を見出した。近赤
外分光法を用い、根茎または葉身のシニグリンを測定
し、根茎の辛味成分すなわちイソチオシアネート類を推
定する方法を見出し、放射線等の処理及び交配等により
得られたワサビの変異個体から、辛味成分を多く含む個
体を効率的に選抜する方法を発明した。
For example, in horseradish, content quality such as spiciness and flavor is more important than appearance quality such as size, color and shape. In particular, the precursor sinigrin, isothiocyanates changed by the enzyme tyrosinase in the process of processing, etc. are the most important pungency and flavor components, and the purpose is to select varieties and strains of higher quality depending on the content of these substances. And However, with wasabi, isothiocyanates are produced after processing such as grinding,
Isothiocyanates cannot be used as an index in selection by component analysis of nutrients and the like. Therefore, in the present invention, a correlation was found between the content of sinigrin as a precursor and the content of isothiocyanates generated after treatment such as grinding. Furthermore, a correlation was found between sinigrin in the wasabi leaf blade and the content of isothiocyanates in the rhizome after treatment such as grinding. Using near-infrared spectroscopy, measuring the sinigrin of rhizomes or leaf blades, found a method of estimating the pungency component of the rhizome, that is, isothiocyanates, from a mutant individual of wasabi obtained by treatment such as radiation and mating, An inventor has invented a method for efficiently selecting individuals containing a large amount of spicy ingredients.

【0020】(2)本発明に用いる光の種類と計測方法 次に、光計測法について説明する。本発明に用いられる
光は、好ましくは可視光線、近赤外線、及び赤外線、ま
た、短時間であれば、紫外線及び蛍光X線等を測定用と
して用いる。これらの光は植物体の損傷がないかまたは
少ないため、発芽など植物体の活性に与える悪影響が少
なく、使用できる。特に近赤外線は非破壊で測定に優れ
ており、本目的に好ましく用いることができる。
(2) Kind of light used in the present invention and measuring method Next, an optical measuring method will be described. The light used in the present invention is preferably visible light, near infrared light, and infrared light, and for a short time, ultraviolet light, fluorescent X-rays, and the like are used for measurement. Since these lights have no or little damage to plants, they have little adverse effect on plant activities such as germination and can be used. In particular, near infrared rays are nondestructive and excellent in measurement, and can be preferably used for this purpose.

【0021】また、種子であれば一粒ごとに、栄養体で
あれば一個体ごとに高速で測定できる装置により、遺伝
的変異が最も効率よく検出できる。とくに栄養茎、葉、
組織培養体における、遺伝的変異個体の検出において
は、一個体ずつ連続に高速で計測できる装置を提供する
ことにより、より効率的な検出が期待される。特に好ま
しくは、米、麦粒や豆類を一粒ずつ連続で選別する方法
を例示することができる。例えばワサビにおいては、選
別の対象となる部位として、栄養体、すなわち根茎、
茎、葉が挙げられ、目的成分の測定には、ワサビ栄養体
そのもの、継続的な生育を阻害しない程度に採取した根
茎切片、根茎から切り離した葉身、葉柄等が挙げられ
る。
Further, the genetic mutation can be detected most efficiently by a device capable of measuring at a high speed for each seed in the case of seeds and for each individual in the case of trophozoites. Especially nutrient stems, leaves,
For the detection of genetically-mutated individuals in tissue culture, more efficient detection is expected by providing a device that can measure each individual continuously and at high speed. Particularly preferably, a method of continuously selecting rice, wheat grains, and beans one by one can be exemplified. For example, in horseradish, the part to be selected is a nutrient, that is, a rhizome,
Stems and leaves can be used, and the target component can be measured by using a horseradish nutrient itself, a rhizome slice collected to the extent that continuous growth is not impaired, a leaf blade separated from the rhizome, and a petiole.

【0022】また特に栄養体の選抜においては、ほ場内
で一個体ごと短時間で測定できる装置により、継続的生
長を妨げず遺伝的変異が最も効率良く検出できる。特に
ワサビなどの場合は、生育を妨げないために個体をほ場
内で測定できるような小型軽量の装置(例えば図5に示
した装置、または株式会社果実非破壊品質研究所FT−
20など)を提供することにより好ましく遺伝的変異個
体を選抜できる。また栄養茎葉、組織培養体における、
遺伝的変異個体の検出においては、平面または一直線に
並べておいて、検出できる装置を提供することにより、
より効率的な検出が期待される。なお図5中、符号1は
光源、2は分光器、3はディテクタ及びアンプ、4はA
D変換器、5は演算集計装置、6は光ファイバ、7は被
測定試料である。
In addition, particularly in the selection of vegetative bodies, a genetic mutation can be detected most efficiently without disturbing continuous growth by a device that can measure each individual in a field in a short time. Especially in the case of horseradish, a small and lightweight device (for example, the device shown in FIG. 5 or Fruit Nondestructive Quality Research Institute FT-
20) etc., the genetically-mutated individual can be preferably selected. In addition, in nutrient foliage and tissue culture,
In the detection of genetically-mutated individuals, by arranging them in a plane or in a line, by providing a device that can detect them,
More efficient detection is expected. In FIG. 5, reference numeral 1 is a light source, 2 is a spectroscope, 3 is a detector and an amplifier, and 4 is A.
D converter, 5 is a calculation and aggregation device, 6 is an optical fiber, and 7 is a sample to be measured.

【0023】(3)定量に用いるコンピュータプログラ
ム 光学的に測定されたデータは、植物体の内容成分に関す
る情報を含んでいるので、光学的データと重回帰分析
法、主成分分析法、クラスター分析法、判別分析法や、
重回帰分析法の欠点を補った主成分回帰分析、PLS法
等による解析結果との関連を明らかにすることにより、
内容成分の定量法を例示することができる。更に、栽培
された植物は、土壌条件、気象条件、潅漑水、栽培条
件、施肥条件等により、同一の形質をもつ種子を用いて
も、その種子や栄養体の成分は、大きな違いが出るた
め、遺伝的変異を読みとるためには、不連続で多次元的
影響を考慮して今までの線形統計モデル、非線形モデ
ル、ニューラルネットワークモデルによる方法に加え
て、大量のデータの中から規則性を見つけて、測定精度
の向上ができる仮説発見型のプログラムを利用した推定
方法が好ましく用いることができる。
(3) Computer program used for quantification Since the optically measured data contains information on the content components of the plant body, the optical data and multiple regression analysis method, principal component analysis method, cluster analysis method are used. , Discriminant analysis method,
By clarifying the relationship with the analysis results by the principal component regression analysis, PLS method, etc., which compensates for the drawbacks of the multiple regression analysis method,
A quantification method of the content component can be exemplified. Furthermore, even if seeds with the same trait are used for cultivated plants depending on soil conditions, weather conditions, irrigation water, cultivation conditions, fertilization conditions, etc., the components of the seeds and trophozoites make a large difference. , In order to read genetic variation, in addition to the conventional methods of linear statistical model, non-linear model, neural network model considering discontinuous and multi-dimensional effects, regularity is found in a large amount of data. Therefore, an estimation method using a hypothesis discovery type program that can improve measurement accuracy can be preferably used.

【0024】(4)計測の対象となる植物体の成分及び
反応 近赤外線を用いる計測では、近赤外線の吸収や反射特性
に特徴が見られる物質及び反応であれば限定されるもの
ではないが、上記コンピュータプログラムを用いて、
糖、酸、ビタミン、アミノ酸、タンニン類、脂肪酸、デ
ンプン、窒素、リン、カリウム、ナトリウム、マグネシ
ウム等が好ましく測定できる。また同様にワサビに関し
ては、内容品質を左右する物質アリルイソチオシアネー
トなどのイソチオシアネート類、またその前駆物質シニ
グリン等が好ましく測定できる。可視光線及び紫外線で
は、透過光の吸収によって種子内部の混濁度が測定でき
るので、もち性、うるち性の判別が可能である。また、
発芽などに影響のない特定の物質に反応する試薬を処理
して、反射光または透過光により試薬の特異的吸収波長
を測定することで、高精度で定量または検出することが
可能である。蛍光X線を用いる計測では、ベリリウム以
上の金属が測定でき、品種に基づく反応の違いを計測で
きると期待される。また例えばアミノ酸シークエンスの
結果に基づいてアレルゲン物質を合成し、それを動物の
血液中に注入することで、抗体を効率良く得ることがで
きる。精製された抗体は、精度良く定量検定に用いるこ
とができる。
(4) Components and Reactions of Plants to be Measured In the measurement using near infrared rays, it is not limited as long as they are substances and reactions characterized by absorption and reflection characteristics of near infrared rays. Using the above computer program,
Sugars, acids, vitamins, amino acids, tannins, fatty acids, starch, nitrogen, phosphorus, potassium, sodium, magnesium and the like can be preferably measured. Similarly, with respect to horseradish, isothiocyanates such as allyl isothiocyanate, which is a substance that affects the content quality, and its precursor, sinigrin, can be preferably measured. With visible light and ultraviolet light, the turbidity inside the seed can be measured by absorption of transmitted light, so that it is possible to determine the stickiness and stickiness. Also,
It is possible to quantify or detect with high accuracy by treating a reagent that reacts with a specific substance that does not affect germination and measuring the specific absorption wavelength of the reagent by reflected light or transmitted light. It is expected that the measurement using fluorescent X-rays can measure metals higher than beryllium, and can measure the difference in reaction based on the product type. Further, for example, the antibody can be efficiently obtained by synthesizing the allergen substance based on the result of the amino acid sequence and injecting it into the blood of the animal. The purified antibody can be used for a quantitative assay with high accuracy.

【0025】(5)本発明の植物の選別方法及び品種作
出方法 本発明の方法においては、品種作出に用いる種子、また
は栄養体に、放射線、またはX線、化学物質など変異原
を処理し、植物体に遺伝的変異を誘導する。変異原の処
理量は、遺伝的変異が誘起されればよいが、好ましく
は、発芽率または生長が無処理に比べて60〜70%以
上となるように処理する。
(5) Method for selecting plants and method for producing varieties of the present invention In the method of the present invention, seeds or vegetative bodies used for producing varieties are treated with radiation or X-rays, mutagens such as chemical substances, Induces a genetic mutation in a plant. The amount of the mutagen to be treated may be such that a genetic mutation is induced, but it is preferably treated so that the germination rate or growth is 60 to 70% or more as compared with the untreated one.

【0026】遺伝的変異を誘起した植物体は、種子では
その子孫に遺伝的特性が表現されるため、二代目以降で
選別が可能となる。自家受粉する種子では、二代目(M
2世代)、以降が好ましく用いることができる。選抜
は、三代目(M3世代)以降で同様な操作を繰り返し行
うことで、確実に目的とする遺伝的変異が得られるもの
と期待される。また、栄養体では、変異処理を行った後
に、増殖した部分について、選別を行う。この場合も選
別の繰り返しによってキメラの早期解消が図られるもの
と期待される。
The plant in which the genetic mutation is induced can be selected after the second generation since the seeds express the genetic characteristics in their progeny. For self-pollinating seeds, the second generation (M
2nd generation) and later can be preferably used. For selection, it is expected that the same genetic operation will be repeated after the third generation (M3 generation) and the target genetic mutation can be reliably obtained. Further, in the trophozoite, after the mutation treatment, the grown portion is selected. Also in this case, it is expected that the chimera can be eliminated early by repeating the selection.

【0027】特に。果実を生産の目的にする植物では、
放射線などで変異処理した枝や自然に発生した突然変異
の枝(枝変わり)に着果した果実を選別することによっ
て得られた目的の変異個体に付随する培養可能な部分
を、組織培養や挿し木により再生させ、目的とする形質
を有する完全な植物体を得るのに好ましく用いることが
できる。近赤外線を用いた選別法については、含水率の
少ない種子では、1000〜2300nm付近の近赤外
線の反射または透過光が好ましく利用できる。受光素子
として硫化鉛、ガリウム砒素等の素子が好ましく利用で
きる。ガリウム砒素素子を積層したアレイは、全波長測
定が迅速であるため特に好ましく用いることができる。
可視光線を用いた選別法では、400〜600nm近傍
の波長の反射光及び透過光を利用して混濁度を測定し、
種子のもち性またはうるち性の程度が判別できる。ま
た、酒造米では、同様な方法で心白の発生程度が測定で
きる。蛍光X線を用いる場合には、種子の表面の1mm
四方以上を平らに削り出せば個体別に測定可能となるた
め、種子の発芽機能を阻害せずに計測することができる
と期待される。
Especially. For plants whose purpose is to produce fruits,
The culturable part that accompanies the target mutant individual obtained by selecting fruits that have undergone mutation treatment such as radiation or naturally occurring mutation branches (branch change) is used for tissue culture or cuttings. Can be preferably used to obtain a complete plant having the desired trait. Regarding the selection method using near infrared rays, for seeds having a low water content, reflected or transmitted light of near infrared rays in the vicinity of 1000 to 2300 nm can be preferably used. Elements such as lead sulfide and gallium arsenide can be preferably used as the light receiving element. An array in which gallium arsenide elements are laminated can be particularly preferably used because all wavelengths can be measured quickly.
In the selection method using visible light, the turbidity is measured using reflected light and transmitted light with wavelengths near 400 to 600 nm,
The degree of stickiness or stickiness of the seed can be determined. Further, in the case of brewed rice, the degree of occurrence of soothing white can be measured by the same method. When using fluorescent X-rays, 1 mm of the seed surface
It is expected that it will be possible to measure without obstructing the germination function of seeds, because it will be possible to measure each individual by carving out more than four sides.

【0028】本発明が適用可能な植物として、上記方法
を用いて選別が可能な植物であれば、特に制限されるも
のではないが、近赤外線及び蛍光X線を用いる選別法の
対象として、イネ、小麦、大麦、トウモロコシ、大豆の
乾燥種子は、形状が機械的な操作に適しているため好ま
しく用いることができる。栄養体としては、茶、ブド
ウ、柑橘類、ナシ等の葉、茎、組織培養体が好ましく用
いることができる。
The plant to which the present invention can be applied is not particularly limited as long as it is a plant that can be selected using the above-mentioned method, but as a target of the selection method using near infrared rays and fluorescent X-rays, rice is used. Dry seeds of wheat, barley, corn and soybean can be preferably used because their shapes are suitable for mechanical operations. As the vegetative body, leaves, stems and tissue cultures of tea, grapes, citrus fruits, pears and the like can be preferably used.

【0029】以上のように放射線などの処理により遺伝
的変異を起こした植物個体を各種光を用いて計測した内
容成分や反応を、コンピュータプログラムを用いて分析
することにより、遺伝的変異個体を効率よく選別でき
る。その結果、目的の性能をもった品種を再現性よく作
出できる。
As described above, by analyzing the content components and reactions measured by various lights of plant individuals genetically mutated by the treatment with radiation using a computer program, the genetically mutated individuals can be efficiently treated. You can select well. As a result, varieties with the desired performance can be produced with good reproducibility.

【0030】更に原種栽培では、品種の純度が最も重要
となるが、突然変異の発生、他の品種の混入や目的とし
ない花粉との交雑による変異を品種既定のスペクトルの
特徴と比較することで排除することができる。本法を効
率的に適用する方法として、類似系列分析(IBM イ
ンテリジェントマイナー搭載)が優れている。このよう
に本発明では、植物体の選別を育種に利用するだけでな
く、原種管理など品種の特徴を示す光学的スペクトルを
検出することで、混種を防ぎ、純度の高い品種を得るこ
とができる。
Further, in the original seed cultivation, the purity of the variety is the most important. By comparing the variation due to the occurrence of mutation, the contamination of other varieties and the crossing with the undesired pollen with the characteristics of the spectrum stipulated in the variety. Can be eliminated. Similar sequence analysis (with IBM Intelligent Minor) is an excellent method for efficiently applying this method. Thus, in the present invention, in addition to utilizing the selection of plants for breeding, by detecting the optical spectrum showing the characteristics of the variety such as the original species management, prevent the mixed species, it is possible to obtain a highly pure variety. it can.

【0031】[0031]

【実施例】具体的な実施例の説明に先立ち本発明の原理
について説明する。植物体に近赤外線などを照射する
と、光の散乱、反射、吸収が起こる。光の吸収によって
特定のスペクトル域に分子の基準振動が現れる。例えば
米のタンパク質の吸収波長として、1656、167
2、2176、1776、2116nm等が知られてい
る。これらは、PLS回帰分析や重回帰分析などによっ
て実測値との相関関係を明らかにすることで検量線を作
出することが可能で、精度良く定量することができる。
一粒分析の場合、形状や重さが異なるが、米粒の透過光
を分光し瞬時に計測可能な、構成仕様に示した光計測ア
レイを利用することで、±0.35%程度の精度で1粒
2秒以下の速度で計測が可能である。本発明の重要性
は、突然変異が極めて少ない、放射線による突然変異や
自然に起こった突然変異が極めてわずかな確率の変異で
あっても、検量線ができているものであれば精度良く選
別の対象となる点にある。以下に具体的な実施例を挙げ
るが、本発明はこれらに限られるものではない。
EXAMPLES The principle of the present invention will be described prior to the description of specific examples. When a plant is irradiated with near infrared rays, light is scattered, reflected, and absorbed. Due to the absorption of light, a molecular normal vibration appears in a specific spectral range. For example, as the absorption wavelength of rice protein, 1656, 167
2, 2176, 1776, 2116 nm and the like are known. For these, a calibration curve can be created by clarifying the correlation with the actual measurement value by PLS regression analysis, multiple regression analysis, etc., and can be quantified accurately.
In the case of single grain analysis, the shape and weight are different, but by using the optical measurement array shown in the configuration specifications, which can measure the transmitted light of rice grains and measure them instantly, the accuracy is about ± 0.35%. It is possible to measure one grain at a speed of 2 seconds or less. The importance of the present invention is that even if there are very few mutations, mutations due to radiation or mutations that occur naturally have an extremely small probability, if the calibration curve is established, accurate selection is possible. There is a target point. Specific examples will be given below, but the present invention is not limited to these.

【0032】[0032]

【実施例1】(1)測定装置 名称 玄米高速連続成分分析装置CTC−3型 (i)装置の概要 本装置は、玄米単粒に近赤外光を照射し、透過あるいは
反射スペクトルから玄米のタンパク質を求める成分分析
装置である。
[Example 1] (1) Name of measuring device Brown rice high-speed continuous component analyzer CTC-3 type (i) Outline of device This device irradiates brown rice single grain with near-infrared light and determines the brown rice from the transmission or reflection spectrum. It is a component analyzer that finds proteins.

【0033】(ii) ブロックダイヤグラム 試料供給部から一粒ずつ連続供給された玄米に、光源か
らの光を照射する。試料からの反射光あるいは透過光は
光ファイバーにより集光され、分光器に導入される。分
光器内部において、入射された光は分光器により波長ご
とに分離され、出射部分に配置されたリニアアレイ検出
器に入射される。検出は、短波長領域では400〜70
0nmと650〜1050nmをSi−CCD、長波長
領域では1000〜1600nmと1500〜2300
nmをInGaAsの四つの検出器でそれぞれ行う。検
出器からのアナログ出力はA/Dコンバータによりデジ
タル変換され、コンピュータに読み取られる。基準板と
の比較により反射率あるいは透過率に変換されたスペク
トルから、試料のタンパク質をデータベース上に蓄えら
れた検量線に基づいて測定する。測定された玄米は、タ
ンパク質測定値とあらかじめ設定されたランク設定によ
って階層別に選別され、タンクに貯留される。図1に玄
米高速連続成分分析装置のブロックダイヤグラムを示し
た。
(Ii) Block diagram The brown rice continuously supplied grain by grain from the sample supply unit is irradiated with light from a light source. Reflected light or transmitted light from the sample is collected by an optical fiber and introduced into a spectroscope. Inside the spectroscope, the incident light is separated into each wavelength by the spectroscope, and is incident on the linear array detector arranged at the emission part. The detection is 400 to 70 in the short wavelength region.
0 nm and 650 to 1050 nm are Si-CCD, and 1000 to 1600 nm and 1500 to 2300 in the long wavelength region
nm with four detectors of InGaAs respectively. The analog output from the detector is digitally converted by the A / D converter and read by the computer. The protein of the sample is measured based on the calibration curve stored in the database from the spectrum converted into the reflectance or the transmittance by comparison with the reference plate. The measured brown rice is sorted according to the hierarchy according to the protein measurement value and the preset rank setting, and stored in the tank. Figure 1 shows a block diagram of the brown rice high-speed continuous component analyzer.

【0034】 (iii)構成仕様 本件(試料供給部・測定部・演算制御部・選別・貯留部) 外観形状 ;デスクトップタイプ 電源AC100V 試料供給部 ;1粒/秒以内 4kg貯留 複数粒供給した場合は、試料を別に分別するか、あるいは試料 供給部に戻る構造であること。 測定部 ;1秒/粒以内 連続運転が可能な構造で、波長の正確性などの補正は一週間に 一回以下であること。 測定は透過/反射のどちらでも行えること。 測定波長 ;400〜700nm/650〜1050nm/1000〜16 00nm/1500〜2300nm 波長分解能 ;5〜20nm程度 データ間隔 ;1nm 光源 ;ハロゲンランプ 集光光学系 ;光ファイバー光学系 分光器 ;回析格子分光器 分光器1 波長範囲 400〜700nm 分光器2 波長範囲 650〜1050nm 分光器3 波長範囲 1000〜1600nm 分光器4 波長範囲 1500〜2300nm 検出器 ;検出素子 Si−CCD及びInGaAsリニアアレイ 検出器1 波長範囲 400〜700nm 0.14nm/ ピクセル 検出器2 波長範囲 650〜1050nm 0.19nm /ピクセル (分光器1、2;ピクセル数2100、電子冷却無し) 検出器3 波長範囲 1000〜1600nm 2.34n m/ピクセル 検出器4 波長範囲 1500〜2300nm 3.13n m/ピクセル (分光器3、4;ピクセル数256、電子冷却) 演算制御部 ;測定部を含めて1秒/粒以内 検量線に基づく玄米分別のランク設定が簡便に行えること。 ランク別に分別した粒数の表示が行えること。 計測した玄米個々のデータ(吸収スペクトル、成分値、分別ラ ンク)を記憶装置(HDD)に保存するとともに、計測と同時 に外部へも出力できること。 試料がなくなった場合や、光源切れ、停電などの異常発生時は システムの自動停止が行えること。 選別部 ;1粒/秒以内 あらかじめタンパク質値によって決められた五段階以上に選別 可能。 分別手法及び分別部は玄米への損傷が軽微で、発芽力を損なわ ない構造。 貯留部 ;最大4kg 総合選別速度;2秒以内(試料の供給・測定・選別を含むすべての工程)[0034] (Iii) Configuration specifications   This case (sample supply unit / measurement unit / arithmetic control unit / sorting / storage unit)   Appearance: Desktop type power supply AC100V   Sample supply unit; within 1 grain / second 4kg storage                 If multiple grains are supplied, separate the samples or                 It should have a structure that returns to the supply section.   Measuring part; within 1 second / grain                 With a structure that allows continuous operation, correction of wavelength accuracy etc. can be done in a week                 Not more than once.                 The measurement can be either transmission or reflection.   Measurement wavelength: 400 to 700 nm / 650 to 1050 nm / 1000 to 16                 00nm / 1500-2300nm   Wavelength resolution: 5-20 nm   Data interval: 1 nm   Light source: halogen lamp   Condensing optical system; Optical fiber optical system   Spectrometer ; Diffraction grating spectrometer                 Spectrometer 1 Wavelength range 400-700nm                 Spectrometer 2 Wavelength range 650 to 1050 nm                 Spectrometer 3 Wavelength range 1000-1600nm                 Spectrometer 4 Wavelength range 1500-2300 nm   Detector: Detection element Si-CCD and InGaAs linear array                 Detector 1 wavelength range 400-700 nm 0.14 nm /                                       pixel                 Detector 2 wavelength range 650 to 1050 nm 0.19 nm                                       /pixel                   (Spectroscopes 1, 2; 2100 pixels, no electronic cooling)                 Detector 3 wavelength range 1000-1600 nm 2.34n                                       m / pixel                 Detector 4 wavelength range 1500-2300 nm 3.13n                                       m / pixel                   (Spectroscope 3, 4; 256 pixels, electronic cooling)   Arithmetic control unit; within 1 second / grain including measurement unit                 Able to easily set the rank of brown rice sorting based on the calibration curve.                 Be able to display the number of grains sorted by rank.                 Measured individual brown rice data (absorption spectrum, component value, classification                 Link) is stored in the storage device (HDD) and at the same time as measurement.                 Can be output to the outside.                 If the sample runs out, or if there is an abnormality such as a light source outage or a power outage,                 The system can be stopped automatically.   Sorting unit; within 1 grain / second                 Select from 5 or more levels determined in advance by protein value                 Possible.                 The sorting method and the sorting section have little damage to brown rice and impair germination.                 No structure.   Reservoir: Max. 4 kg   Overall sorting speed: within 2 seconds (all processes including sample supply, measurement and sorting)

【0035】(iv) ソフトウェア タンパク測定用PLS回帰分析ソフト (v)一般仕様 型式 ;CTC−3型 対象穀物 ;玄米(品質;ひとめぼれ、山田錦、コシ
ヒカリ) 測定時間 ;2秒/粒以内(供給・測定・選別・貯留
含む) 測定範囲 ;タンパク質 5〜10%(乾物) 測定精度 ;タンパク質 SEP≦0.5%(ただし
水分12〜18%のとき)
(Iv) Software PLS regression analysis software for protein measurement (v) General specifications type; CTC-3 type target grain; Brown rice (quality; Hitomebore, Yamada Nishiki, Koshihikari) Measurement time: Within 2 seconds / grain (supply / Measurement, selection and storage) Measurement range: Protein 5-10% (dry matter) Measurement accuracy: Protein SEP ≤ 0.5% (when water content is 12-18%)

【0036】[0036]

【実施例2】近赤外線を用いたアレルゲンの少ないコム
ギ品種の選別 (1)試験材料と方法 コムギ(普通、一粒、マカロニ、クラブ、栽培エンマ
ー、ポーランド、リベット、スペルタ系)100品種に
ついて、一品種当たり3〜6粒ずつ、合計370サンプ
ルのアレルゲン含量を測定した。抗原抗体反応による比
色値から算出した相対値(ELISA値)またはそれに
基づいた区分を目的変数とし、解析ソフトにCleme
ntine5.2.1(SPSS社製)を使用して近赤
外線吸収スペクトルによるアレルゲン含量の予測を行っ
た。 (2)試験結果 データを検量線用、検定用に分けて検討を行った。ニュ
ーラルネットワーク分析を利用したELISA値の予測
では、実測値より低く予測される傾向が認められた(図
2参照)。C5.0(決定木)分析によるELISA値
の区分予測では正解率が63〜68%だったが、C5.
0とニューラルネットワーク分析を組み合わせた予測で
は、アレルゲン含量の低い区分では高い確率で予測する
ことが可能だった(図3、4の表を参照)。
[Example 2] Selection of wheat varieties with low allergens using near infrared rays (1) Test materials and methods Wheat varieties (normal, single grain, macaroni, club, cultivation emmer, Poland, rivet, sperta type) The allergen content of 370 samples in total, 3 to 6 grains per variety, was measured. The relative value (ELISA value) calculated from the colorimetric value due to the antigen-antibody reaction or the segment based on it is used as the target variable, and the analysis software uses Cleme.
Nine 5.2.1 (manufactured by SPSS) was used to predict the allergen content by the near infrared absorption spectrum. (2) The test result data was examined separately for the calibration curve and the test. In the prediction of the ELISA value using the neural network analysis, there was a tendency that the prediction was lower than the actual measurement value (see FIG. 2). In the segment prediction of the ELISA value by C5.0 (decision tree) analysis, the accuracy rate was 63 to 68%, but C5.
In the prediction combining 0 and the neural network analysis, it was possible to predict with a high probability in the category with a low allergen content (see the tables in FIGS. 3 and 4).

【0037】[0037]

【実施例3】ワサビにおけるシニグリン含量からアリル
イソチオシアネート含量の推定方法 (1)方法 (i)供試材料 静岡県農業試験場のわさび分場で栽培したワサビ「真
妻」、「静系17号」、「D−52」及びこれら品種の
放射線照射種子M1。 (ii) 分析方法及び分析時期 シニグリン含量、アリルイソチオシアネート含量とも
に、HPLCを用いて測定した。 (2)結果の概要 ワサビ根茎破砕後のアリルイソチオシアネート含量とそ
の前駆物質シニグリン含量の間に強い相関関係(相関係
数r=0.968、1%有意)が認められ(図6参
照)、シニグリン含量を測定することによりアリルイソ
チオシアネート量を推定できることを明らかにした。更
に葉身のシニグリン含量と根茎のアリルイソチオシアネ
ート含量との間にも強い相関関係(相関係数r=0.7
79、1%有意)が認められ(図7参照)、葉身のシニ
グリンから根茎破砕後のアリルイソチオシアネート量を
推定できることを明らかにした。
[Example 3] Method for estimating allyl isothiocyanate content from sinigrin content in horseradish (1) Method (i) Test material Wasabi "Mazuma", "Shizu system No. 17" cultivated at wasabi branch of Shizuoka Agricultural Experiment Station , "D-52" and irradiated seeds M1 of these varieties. (ii) Analysis Method and Timing of Analysis Both the sinigrin content and the allyl isothiocyanate content were measured using HPLC. (2) Summary of results A strong correlation (correlation coefficient r = 0.961, 1% significant) was observed between the allyl isothiocyanate content after crushing wasabi rhizome and its precursor sinigrin content (see FIG. 6), It was clarified that the amount of allyl isothiocyanate can be estimated by measuring the content of sinigrin. Furthermore, there is a strong correlation between the content of sinigrin in leaf blades and the content of allyl isothiocyanate in rhizomes (correlation coefficient r = 0.7.
79 (1% significant) was observed (see FIG. 7), and it was clarified that the amount of allyl isothiocyanate after crushing rhizomes can be estimated from leaf blade sinigrin.

【0038】[0038]

【実施例4】近赤外線を用いたシニグリン含量の多いワ
サビ品種の選抜方法 ワサビの突然変異個体の作出 (1)方法 (i)供試材料 静岡県農業試験場のわさび分場で栽培したワサビ47個
体(「真妻」、「あまぎみどり」、「静系13」及びこ
れら品種の放射線照射種子M1)を平成11年1月及び
8月に収穫し、試験に用いた。 (ii) 近赤外スペクトルの測定 継続的生育を阻害しない程度にワサビ根茎下部を5mm
厚で輪切りにし、中心部分を直径17mmのコルクボー
ラーでくり抜いた。ワサビ根茎を反射型サンプルセルに
入れ、近赤外分光光度計(NIRSystems650
0)を用いて透過反射スペクトル(400〜2500n
m)を測定した(積算回数50回)。 (iii)シニグリン含量の測定 ワサビ根茎をホモジナイズした後、高速液体クロマトグ
ラフ(島津製作所LC10−ATVPシステム)で分析
した。 (iv) 検量線の作成及び評価;解析手法として重回帰分
析とPLS回帰分析を用い、それぞれ根茎のシニグリン
含量を目的変数とし、二次微分スペクトル各波長の吸光
度を説明変数とする検量線を作成した。なお全サンプル
の約1/3を未知試料とし、検量線の測定精度を評価し
た。 (2)結果の概要 (i)サンプルとして7品種を用いたところ、表1に示す
ように根茎のシニグリン含量は、7.41〜17.69
mg/gF.W(0.74〜1.77%)と、比較的広
いレンジ幅であった。
[Example 4] Selection method of wasabi varieties with high sinigrin content using near infrared rays Generation of wasabi mutant individuals (1) Method (i) Test material 47 horseradish plants cultivated at Wasabi branch of Shizuoka Agricultural Experiment Station (“Mazuma”, “Amagi Midori”, “Static Line 13” and irradiated seeds M1 of these varieties) were harvested in January and August 1999 and used for the test. (ii) Measurement of near-infrared spectrum 5 mm below the wasabi rhizome to the extent that continuous growth is not hindered.
It was sliced into thick pieces, and the center part was hollowed out with a cork borer having a diameter of 17 mm. Place the wasabi rhizome in a reflective sample cell and use a near-infrared spectrophotometer (NIRSystems650
0) using the transmission reflection spectrum (400-2500n
m) was measured (integration number: 50 times). (iii) Measurement of sinigrin content Horseradish rhizomes were homogenized and then analyzed by high performance liquid chromatography (Shimadzu LC10-ATVP system). (iv) Preparation and evaluation of calibration curve: Using multiple regression analysis and PLS regression analysis as analytical methods, the calibration curve with the sinigrin content of the rhizome as the target variable and the absorbance at each wavelength of the second derivative spectrum as the explanatory variable is prepared. did. About 1/3 of all samples were used as unknown samples to evaluate the measurement accuracy of the calibration curve. (2) Summary of results (i) When 7 varieties were used as samples, as shown in Table 1, rhizome sinigrin content was 7.41 to 17.69.
mg / gF. W (0.74 to 1.77%) was a relatively wide range width.

【0039】[0039]

【表1】 [Table 1]

【0040】(ii) 重回帰分析 原スペクトルには、1450nm及び1950nm付近
に水の吸収と思われる大きなピークがみられた。二次微
分スペクトルと成分濃度の間で相関の高い波長域は10
波長を超えた。そこでそれぞれの波長を第一波長にマニ
ュアル選択して検量線を作成・評価したところ、検量線
評価時の精度が最も高かったのは、第一波長に1628
nmを用いた検量線で、検量線評価時の測定誤差(以下
SEP)は1.35であった(表2、図8(a)参
照)。1628nmは、シニグリン純品の帰属波長であ
る1626nm近傍であり、ワサビ内のS−C=NやC
=Nの官能基をとらえていると考えられた。
(Ii) Multiple regression analysis In the original spectrum, large peaks at 1450 nm and 1950 nm, which are considered to be water absorption, were observed. The wavelength range where the correlation between the second derivative spectrum and the component concentration is high is 10
Wavelength exceeded. Therefore, when each wavelength was manually selected as the first wavelength and a calibration curve was created and evaluated, the highest accuracy in the calibration curve evaluation was 1628 at the first wavelength.
In the calibration curve using nm, the measurement error (hereinafter referred to as SEP) when evaluating the calibration curve was 1.35 (see Table 2 and FIG. 8A). 1628 nm is in the vicinity of 1626 nm, which is the attribution wavelength of a pure product of sinigrin, and SC = N or C in wasabi.
It was considered that the functional group of ═N was captured.

【0041】[0041]

【表2】 [Table 2]

【0042】(iii)PLS回帰分析 全波長に同じ重み付け(Weight)をして解析した
状態でSEP1.29と、重回帰分析より精度の高い検
量線が得られた。更にシニグリンの帰属波長を考慮しな
がら各波長の重み付けを検討したところ、2222nm
付近に8倍、1650nm付近に2倍の重み付けを行っ
た検量線が最も精度が高く、SEPは1.03であった
(表3、図8(b)参照)。
(Iii) PLS regression analysis SEP1.29 and a calibration curve with higher accuracy than the multiple regression analysis were obtained in the state where all wavelengths were analyzed with the same weighting (Weight). Furthermore, when the weighting of each wavelength was considered while considering the wavelengths attributed to sinigrin, 2222 nm
The calibration curve obtained by weighting 8 times in the vicinity and 2 times in the vicinity of 1650 nm had the highest accuracy, and the SEP was 1.03 (see Table 3 and FIG. 8B).

【0043】[0043]

【表3】 [Table 3]

【0044】以上の結果から、近赤外分光法を用いてワ
サビのシニグリン含量を測定することができ、辛味成分
の多いワサビの選抜に利用可能であることを明らかにし
た。また解析手法として重回帰分析及びPLS回帰分析
とも利用できた。
From the above results, it was clarified that the sinigrin content of horseradish can be measured by using near-infrared spectroscopy, and that it can be used for selection of wasabi having a lot of spicy components. In addition, multiple regression analysis and PLS regression analysis could be used as analysis methods.

【0045】[0045]

【発明の効果】遺伝的変異個体に光を照射して得られる
反射光及び透過光等の特性をコンピュータプログラムに
より高速で解析し、精密に内容成分や変化を読み取る測
定法を適用することにより、目的とする内容成分やその
変化を有する品種を作出できることを見出した。
The characteristics of reflected light and transmitted light obtained by irradiating a genetically mutated individual with light are analyzed at high speed by a computer program, and by applying a measuring method for precisely reading the content components and changes, It was found that varieties with the intended content components and their changes can be produced.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】玄米高速連続成分分析装置のブロックダイヤグ
ラムを示す説明図である。
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a block diagram of a brown rice high-speed continuous component analyzer.

【図2】ニューラルネットワーク分析によるELISA
値の予測値と実測値との関係を示すグラフである。
[Fig. 2] ELISA by neural network analysis
It is a graph which shows the relationship between the predicted value of a value, and a measured value.

【図3】C5.0分析によるELISA値の予測精度を
表示する表である。
FIG. 3 is a table showing the prediction accuracy of ELISA values by C5.0 analysis.

【図4】C5.0後にニューラルネットワーク分析を行
った場合の予測精度を表示する表である。
FIG. 4 is a table showing prediction accuracy when a neural network analysis is performed after C5.0.

【図5】植物個体の生育を妨げないように、ほ場内で個
体の測定が行えるようにした測定機の種々の実施の形態
を示す説明図である。
FIG. 5 is an explanatory view showing various embodiments of a measuring machine capable of measuring an individual in a field so as not to hinder the growth of the individual plant.

【図6】ワサビ根茎部におけるシニグリン含量と破砕後
のアリルイソチオシアネート含量との関係を示すグラフ
である。
FIG. 6 is a graph showing the relationship between the content of sinigrin in the wasabi rhizome and the content of allyl isothiocyanate after crushing.

【図7】ワサビ葉身のシニグリン含量と根茎破砕後のア
リルイソチオシアネート含量との関係を示すグラフであ
る。
FIG. 7 is a graph showing the relationship between the sinigrin content of wasabi leaf blades and the content of allyl isothiocyanate after crushing rhizomes.

【図8】重回帰分析によるワサビ根茎シニグリン含量の
推定値と実測値との関係を示すグラフ(a)、並びにP
LS回帰分析によるワサビ根茎シニグリン含量の推定値
と実測値との関係を示すグラフ(b)である。
FIG. 8 is a graph (a) showing a relationship between an estimated value and a measured value of wasabi rhizome sinigrin content by multiple regression analysis, and P
It is a graph (b) which shows the relationship between the estimated value and the actual measurement value of the wasabi rhizome sinigrin content by LS regression analysis.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 光源 2 分光器 3 ディテクタ及びアンプ 4 AD変換器 5 演算集計装置 6 光ファイバ 7 被測定試料 1 light source 2 spectroscope 3 Detector and amplifier 4 AD converter 5 Calculation and aggregation device 6 optical fiber 7 Sample to be measured

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G01N 21/33 G01N 21/33 21/35 21/35 Z 23/223 23/223 33/48 33/48 N (72)発明者 松浦 英之 静岡県磐田郡豊田町富丘678−1 静岡県 農業試験場内 (72)発明者 荒川 博 静岡県磐田郡豊田町富丘678−1 静岡県 農業試験場内 (72)発明者 伊奈 健宏 静岡県田方郡天城湯ケ島町2860−25 静岡 県農業試験場 ワサビ分場内 (72)発明者 牧野 孝宏 静岡県磐田郡豊田町富丘678−1 静岡県 農業試験場内 Fターム(参考) 2B030 AA02 AB03 AD09 CA09 CA28 2G001 AA01 BA04 CA01 KA01 LA01 2G045 AA31 CB20 FA11 JA01 2G059 AA01 AA10 BB12 CC16 EE01 EE02 EE12 GG10 HH01 HH02 HH03 JJ05 JJ17 MM01 MM02 MM09 MM12 PP04 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI theme code (reference) G01N 21/33 G01N 21/33 21/35 21/35 Z 23/223 23/223 33/48 33/48 N (72) Inventor Hideyuki Matsuura 678-1 Tomioka, Toyota-cho, Iwata-gun, Shizuoka Inside Shizuoka Agricultural Experiment Station (72) Inventor Hiroshi Arakawa 678-1 Tomioka, Toyota-cho, Iwata-gun Shizuoka Prefecture Inside the Agricultural Experiment Station (72) Ina Takehiro 2860-25 Amagi Yugashima-cho, Takata-gun, Shizuoka Prefecture Wasabi Branch of Shizuoka Prefectural Agricultural Experiment Station (72) Inventor Takahiro Makino 678-1 Tomioka, Toyota-cho, Iwata-gun, Shizuoka Prefecture F-term (reference) 2B030 AA02 AB03 AD09 CA09 CA28 2G001 AA01 BA04 CA01 KA01 LA01 2G045 AA31 CB20 FA11 JA01 2G059 AA01 AA10 BB12 CC16 EE01 EE02 EE12 GG10 HH01 HH02 HH03 JJ05 JJ17 MM01 MM02 MM09 MM12 PP04

Claims (12)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 遺伝的変異によって生じた内容成分の違
いやその変化を、光学的手法で測定し、コンピュータを
用いたスペクトル解析プログラムによって定量し、目的
とする遺伝的変異が得られるように、植物個体ごとに大
量に高速調査し、選抜するようにしたことを特徴とする
光学的手法を用いた植物個体の選別方法。
1. A difference in content components caused by a genetic mutation and its change are measured by an optical method and quantified by a spectrum analysis program using a computer so that a desired genetic mutation can be obtained. A method for selecting plant individuals using an optical method, which is characterized by conducting a large amount of high-speed survey and selecting each plant individual.
【請求項2】 前記選別対象となる植物個体は、 内容成分が品質を大きく左右する植物や、 植物中の前駆物質が利用時に他の物質に変化しその物質
量が品質を大きく左右する植物、 または、栄養繁殖性植物、 更に、自家不和合性植物、 またはその自然交配によって得られる植物体、またはそ
れらの栄養繁殖体のように、個体または系統ごとに遺伝
的形質の変化がある個別から内容成分に基づく選別を行
う必要があり、また選抜された個体の継続的生育を維持
しなければならない植物であることを特徴とする請求項
1記載の光学的手法を用いた植物個体の選別方法。
2. The individual plant to be selected is a plant whose content component largely affects quality, or a plant whose precursor substance is changed to another substance at the time of use and whose substance amount largely affects quality. Alternatively, such as vegetatively propagating plants, self-incompatible plants, or plants obtained by natural crossing thereof, or vegetative propagules thereof, there is a change in genetic traits from individual to individual or lineage. The method for selecting plant individuals using the optical method according to claim 1, wherein the plant is a plant that needs to be selected based on its components and that must maintain continuous growth of the selected individuals.
【請求項3】 前記植物個体の内容成分やその変化を計
測する光学的手法は、発芽など植物体の活性に与える悪
影響を極めて抑制するものが採用され、 また前記植物個体は、定量分析された情報に基づき階層
別に選別されることを特徴とする請求項1または2記載
の光学的手法を用いた植物個体の選別方法。
3. An optical method for measuring the content components of the plant individual and changes thereof is a technique that extremely suppresses adverse effects on the activity of the plant such as germination, and the plant individual is quantitatively analyzed. The method for selecting plant individuals using the optical method according to claim 1 or 2, wherein the selection is carried out hierarchically based on information.
【請求項4】 前記植物個体の内容成分やその変化を測
定する光学的手法は、近赤外線、可視光線、紫外線、X
線、蛍光X線等のうちの一つまたは複数を組み合わせて
用いた光計測法であることを特徴とする請求項1、2ま
たは3記載の光学的手法を用いた植物個体の選別方法。
4. The optical method for measuring the content component of the plant individual and its change is near infrared, visible light, ultraviolet ray, X-ray.
A method for selecting plant individuals using the optical method according to claim 1, 2 or 3, which is an optical measurement method using one or a plurality of X-rays and fluorescent X-rays in combination.
【請求項5】 前記植物個体に誘導する遺伝的変異は、
放射線、X線、化学物質、自然に発生する突然変異、交
配による変異のうちの少なくとも一つを変異原とするこ
とを特徴とする請求項1、2、3または4記載の光学的
手法を用いた植物個体の選別方法。
5. The genetic mutation induced in the plant individual,
5. The optical method according to claim 1, 2, 3 or 4, wherein at least one of radiation, X-rays, chemical substances, naturally occurring mutations and mutations due to mating is used as a mutagen. How to select individual plants.
【請求項6】 前記植物個体の内容成分やその変化を解
析するコンピュータプログラムには、正確な定量検量線
が作成できるケモメトリックス手法を適用するようにし
たことを特徴とする請求項1、2、3、4または5記載
の光学的手法を用いた植物個体の選別方法。
6. The chemometrics method capable of creating an accurate quantitative calibration curve is applied to a computer program for analyzing the content component of the plant individual and its change. A method for selecting plant individuals using the optical method described in 3, 4, or 5.
【請求項7】 前記植物個体が、品種、地域、場所、気
象要因、施肥条件、栽培年度等、栽培環境の異なる不連
続な条件で栽培され、多次元的情報を持つ試料データの
場合には、植物個体の内容成分やその変化を解析するコ
ンピュータプログラムには、大量のデータの中から規則
性を見つけて、より高精度に測定できる仮説発見型のデ
ータマイニングやノリッジディスカバリーシステム等が
適用されることを特徴とする請求項6記載の光学的手法
を用いた植物個体の選別方法。
7. When the plant individual is cultivated under discontinuous conditions with different cultivation environments such as variety, region, place, meteorological factor, fertilization condition, cultivation year, etc., and is sample data having multidimensional information, , The hypothesis-discovery type data mining and Norwich Discovery system, which can detect the regularity from a large amount of data and measure it with higher accuracy, are applied to the computer program that analyzes the content components of plant individuals and their changes. 7. A method for selecting plant individuals using the optical method according to claim 6.
【請求項8】 前記植物個体を大量に選別するにあたっ
ては、光学的方法等の非破壊測定法で得られた情報を用
い、栄養繁殖性植物体などの側芽の利用、または根茎最
下部等の可食部の一部を利用することにより、検査個体
をそのまま継続して生育させる方法で個体ごとに選別す
ることを特徴とする請求項1、2、3、4、5、6また
は7記載の光学的手法を用いた植物個体の選別方法。
8. When selecting a large amount of said plant individuals, information obtained by a non-destructive measurement method such as an optical method is used to utilize lateral buds of vegetatively propagating plants or the bottom of rhizomes. The test individual is selected by utilizing a part of the edible portion by a method of continuously growing the test individual as it is, according to claim 1, 2, 3, 4, 5, 6 or 7. A method for selecting plant individuals using an optical method.
【請求項9】 前記植物個体の内容成分やその変化を定
量するにあたっては、DNA解析結果に基づく遺伝子生
産物及びアミノ酸シークエンスの結果に基づいて合成さ
れた物質の分光光学法等により得られる定量、定性的方
法に基づく植物個体の遺伝情報を利用するようにしたこ
とを特徴とする請求項1、2、3、4、5、6、7また
は8記載の光学的手法を用いた植物個体の選別方法。
9. When quantifying the content component of the plant individual and its change, a quantitative determination of a gene product based on the DNA analysis result and a substance synthesized based on the result of the amino acid sequence, such as by spectroscopic method, 9. The plant individual selection using the optical method according to claim 1, characterized in that genetic information of the plant individual based on a qualitative method is used. Method.
【請求項10】 前記植物個体を選別するにあたって
は、植物中の前駆物質が加工利用時に他の物質に変化
し、その物質量が品質を大きく左右する目的の物質を、
加工利用前の形で測定し、前駆物質または目的とする物
質の生成量と高い相関関係がある物質の量から推定し、
個体の調査、選抜を行うようにしたことを特徴とする請
求項1、2、3、4、5、6、7、8または9記載の光
学的手法を用いた植物個体の選別方法。
10. In selecting the plant individual, a precursor substance in the plant is changed to another substance during processing and utilization, and the amount of the substance is a target substance having a great influence on the quality.
Measured in the form before processing and utilization, and estimated from the amount of the substance that has a high correlation with the production amount of the precursor substance or the target substance,
The method for selecting individual plants using the optical method according to claim 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 or 9, wherein the individual is examined and selected.
【請求項11】 前記植物個体を選別するにあたって
は、育種の目標とする部位の物質生成量を、これと高い
相関関係がある植物体の一部組織の物質量から推定し、
個体の調査、選抜を行うようにしたことを特徴とする請
求項1、2、3、4、5、6、7、8、9または10記
載の光学的手法を用いた植物個体の選別方法。
11. In selecting the plant individual, the amount of substance produced at a target site for breeding is estimated from the amount of substance in a part of the tissue of a plant that has a high correlation with this,
A method for selecting a plant individual using the optical method according to claim 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 or 10, wherein the individual is investigated and selected.
【請求項12】 遺伝的変異によって生じた内容成分の
違いや変化を光学的手法で測定するとともに、コンピュ
ータを用いたスペクトル解析プログラムにより定量し、
目的とする遺伝的変異が得られるように、前記請求項
1、2、3、4、5、6、7、8、9、10または11
記載の選別方法によって選抜されたことを特徴とする光
学的手法を用いて表現形質が選別された植物個体。
12. A method for measuring differences and changes in content components caused by genetic mutation by an optical method and quantifying by a spectrum analysis program using a computer,
The method according to any one of claims 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 or 11 so that the desired genetic mutation can be obtained.
A plant individual whose phenotypic trait has been selected by an optical method characterized by being selected by the selection method described.
JP2001209472A 2001-07-10 2001-07-10 Plant individual selection method using optical technique Expired - Fee Related JP3947819B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001209472A JP3947819B2 (en) 2001-07-10 2001-07-10 Plant individual selection method using optical technique

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001209472A JP3947819B2 (en) 2001-07-10 2001-07-10 Plant individual selection method using optical technique

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2003023890A true JP2003023890A (en) 2003-01-28
JP3947819B2 JP3947819B2 (en) 2007-07-25

Family

ID=19045119

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001209472A Expired - Fee Related JP3947819B2 (en) 2001-07-10 2001-07-10 Plant individual selection method using optical technique

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3947819B2 (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005257676A (en) * 2004-02-09 2005-09-22 National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization Method for determining quantity of chemical component in tea leaves
JP2007116995A (en) * 2005-10-28 2007-05-17 Univ Nagoya Method for measuring concentration of nucleic acid and its components, concentration-measuring device and synthetic device having the same
JP2009042207A (en) * 2007-07-19 2009-02-26 Iwate Prefectural Univ Method and apparatus for seed test
WO2009038206A1 (en) * 2007-09-21 2009-03-26 Suntory Holdings Limited Visible/near-infrared spectrum analyzing method and grape fermenting method
JP2013072726A (en) * 2011-09-27 2013-04-22 Chikuno Shokuhin Kogyo Kk Method for quantifying triacylglycerol in brown rice using near-infrared spectroscopy
JP2013238579A (en) * 2012-04-20 2013-11-28 Hiroshima Univ Grain particle component analysis device and grain particle component analysis method
JP2015164407A (en) * 2014-03-03 2015-09-17 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 Detection method of poorly water-absorbing seed, and elimination method of poor water-absorbability

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005257676A (en) * 2004-02-09 2005-09-22 National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization Method for determining quantity of chemical component in tea leaves
JP4505598B2 (en) * 2004-02-09 2010-07-21 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構 Method for quantifying chemical components contained in tea leaves
JP2007116995A (en) * 2005-10-28 2007-05-17 Univ Nagoya Method for measuring concentration of nucleic acid and its components, concentration-measuring device and synthetic device having the same
JP2009042207A (en) * 2007-07-19 2009-02-26 Iwate Prefectural Univ Method and apparatus for seed test
WO2009038206A1 (en) * 2007-09-21 2009-03-26 Suntory Holdings Limited Visible/near-infrared spectrum analyzing method and grape fermenting method
JP5441703B2 (en) * 2007-09-21 2014-03-12 サントリーホールディングス株式会社 Visible / Near-Infrared Spectroscopy and Grape Brewing Method
JP2013072726A (en) * 2011-09-27 2013-04-22 Chikuno Shokuhin Kogyo Kk Method for quantifying triacylglycerol in brown rice using near-infrared spectroscopy
JP2013238579A (en) * 2012-04-20 2013-11-28 Hiroshima Univ Grain particle component analysis device and grain particle component analysis method
JP2015164407A (en) * 2014-03-03 2015-09-17 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 Detection method of poorly water-absorbing seed, and elimination method of poor water-absorbability

Also Published As

Publication number Publication date
JP3947819B2 (en) 2007-07-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Caporaso et al. Protein content prediction in single wheat kernels using hyperspectral imaging
Ambrose et al. High speed measurement of corn seed viability using hyperspectral imaging
Guthrie et al. Non-invasive assessment of pineapple and mango fruit quality using near infra-red spectroscopy
Subedi et al. Prediction of mango eating quality at harvest using short-wave near infrared spectrometry
Baye et al. Development of a calibration to predict maize seed composition using single kernel near infrared spectroscopy
Slaughter et al. Nondestructive determination of total and soluble solids in fresh prune using near infrared spectroscopy
Wedding et al. Effects of seasonal variability on FT-NIR prediction of dry matter content for whole Hass avocado fruit
Eshkabilov et al. Hyperspectral imaging techniques for rapid detection of nutrient content of hydroponically grown lettuce cultivars
Wang et al. Antioxidant capacity and flavonoid content in wild strawberries
Dreccer et al. Quantitative dynamics of stem water soluble carbohydrates in wheat can be monitored in the field using hyperspectral reflectance
CN107583878B (en) Improved method for obtaining substantially pure hybrid cereal seeds and machine therefor
Zhou et al. Assessing nitrogen nutritional status, biomass and yield of cotton with NDVI, SPAD and petiole sap nitrate concentration
Wedding et al. Non‐destructive prediction of ‘Hass’ avocado dry matter via FT‐NIR spectroscopy
Belyakov et al. Photoluminescent control ripeness of the seeds of plants
Lebot et al. Use of NIRS for the rapid prediction of total N, minerals, sugars and starch in tropical root and tuber crops
Pissard et al. Classical and NIR measurements of the quality and nutritional parameters of apples: a methodological study of intra-fruit variability.
Flores et al. Prediction of total soluble solid content in intact and cut melons and watermelons using near infrared spectroscopy
Scanlon et al. Quality evaluation of processing potatoes by near infrared reflectance
Pomares‐Viciana et al. Characterisation and prediction of carbohydrate content in zucchini fruit using near infrared spectroscopy
Phuphaphud et al. Non-destructive and rapid measurement of sugar content in growing cane stalks for breeding programmes using visible-near infrared spectroscopy
Wafula et al. Prediction of cooking times of freshly harvested common beans and their susceptibility to develop the hard-to-cook defect using near infrared spectroscopy
Rathna Priya et al. Characterising corn grain using infrared imaging and spectroscopic techniques: a review
Sendin et al. Hierarchical classification pathway for white maize, defect and foreign material classification using spectral imaging
CN111426645A (en) Method for rapidly determining nitrogen content of different organs of plant
Jha et al. Authentication of mango varieties using near-infrared spectroscopy

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20060725

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060925

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20060927

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20061128

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20070124

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20070313

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20070330

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees