JP2023551127A - 圃場での少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて処置パラメータを決定する方法 - Google Patents

Abstract

処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及びｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップからなる群から選択され、方法は、以下のステップ：（ステップ１）圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、（ｉ）遺伝情報データ及び（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータを含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、を含む、方法。【選択図】図１

Description

本発明は、圃場での少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて処置パラメータを決定するコンピュータ実施方法、そのようなコンピュータ実施方法を実行する手段を備えたデータ処理システム、農機具を制御するためのそのような処置パラメータの使用、及び圃場を処置するためのそのような処置パラメータの使用に関する。

実際には、農業従事者又はユーザは、有害な有機体、有益な有機体、又は農作物種の厳密な遺伝情報（例えば変異）を知らない問題に直面することが多いが、それにもかかわらず、有害な有機体を制御するために且つ有益な有機体又は農作物種を保護するために適用する時間窓、方法、製品、又は用量率を決定する必要がある。これは、農業従事者又はユーザにより選択された製品が圃場での有害な有機体の特定の変異の制御に不適切又は非効率的であるという課題に繋がる恐れがあり、それにより、有害な有機体の更なる拡散及び後の深刻な収率損失に繋がる恐れがある。

有機体の遺伝情報を特定する幾つかの方法、とりわけ、例えば特許出願である国際公開第２０１９／１４９６２６号パンフレットに開示されているナノポアシーケンシング技術が既知である。

上記課題及び問題に鑑みて、農業従事者又はユーザの決定プロセスを改良し簡易化する必要があることが判明した。

上記に鑑みて、本発明の目的は、農業従事者又はユーザによって容易に適用することができる、圃場での少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて処置パラメータを決定するコンピュータ実施方法を提供することである。本発明の目的は、圃場の処置に関して農業従事者又はユーザの高速且つ効率的な意思決定をサポートする、圃場での少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて処置パラメータを決定するコンピュータ実施方法を提供することでもある。本発明の目的は、特定の作物保護製品に対する抵抗性の認識及び定量化を可能にする、圃場での少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて処置パラメータを決定するコンピュータ実施方法を提供することでもある。本発明の目的は、圃場での有害な有機体の制御を改良するコンピュータ実施方法を提供することでもある。本発明の目的は、圃場での有益な有機体の保護又は使用を改善するコンピュータ実施方法を提供することでもある。本発明の目的は、圃場で生物学的作物保護として使用される有益な有機体の品質制御を改善するコンピュータ実施方法を提供することでもある。本発明の目的は、圃場で生長する農作物植物の収率、又はバイオマス、又は栄養分、又は作物品質を改善するコンピュータ実施方法を提供することでもある。本発明の目的は、過去又は初期の処置に関する品質制御に有用なコンピュータ実施方法を提供することでもある。本発明の目的は、農作物植物の変わりつつある特性（即ち菌類等の特定の有害な有機体に対する抵抗性の弱化）を識別し、それに従って作物保護又は農場管理対策を適応させるコンピュータ実施方法を提供することでもある。

本発明の目的は、独立請求項の趣旨を用いて解決され、更なる実施形態は従属請求項に組み込まれる。以下に記載される本発明の態様及び例は、方法、並びにデータ処理システム、コンピュータプログラム製品、及びコンピュータ可読記憶媒体に適用されることに留意されたい。

本発明の第１の態様によれば、本発明は、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、方法に関する。

本発明の第１の態様の好ましい実施形態によれば、（ｉ）遺伝情報データ及び（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータを含むデータベース及び／又はデータベースシステムは、（ステップ２）の前に提供される。

本発明の第１の態様の別の好ましい実施形態によれば、本発明は、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）有機体反応データを含む遺伝情報データ、及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップであって、
データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む、データ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。

本発明の好ましい実施形態によれば、少なくとも１つの有機体の反応のタイプは、
（１）特定の処置パラメータ、好ましくは方法若しくは製品を用いた処置への少なくとも１つの有機体の標的部位抵抗、又は
（２）特定の処置パラメータ、好ましくは方法若しくは製品を用いた処置への少なくとも１つの有機体の非標的部位抵抗、又は
（３）以下のストレス要因：
ａ）有機体栄養欠乏、例えば植物栄養欠乏、
ｂ）暑さストレス、例えば３０℃を越える温度状況、
ｃ）寒さストレス、例えば１０℃未満の温度状況、
ｄ）日照りストレス、
ｅ）水ストレス、例えば、例えば激しい雨又は洪水後の過剰な水の存在、
ｆ）過度の日光への暴露、例えば変色、日焼けの兆候、又は同様の照射の兆候を生じさせる日光への暴露、
ｇ）ｐＨ値がｐＨ５未満及び／又はｐＨ値が９を超える土壌の酸性又はアルカリ性ｐＨ条件、
ｈ）塩ストレス、例えば土壌塩分、
ｉ）化学物質による汚染、例えば重金属類による汚染、及び／又は
ｊ）破壊的な天候状況、例えば雹、霜、損害を与える風
の少なくとも１つに起因して、特定の処置パラメータ、好ましくは方法又は製品を用いた処置に対する少なくとも１つの有機体の反応
である。

本発明の第２の態様によれば、本発明は、上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ、又は
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ、又は
（Ｃ）圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報及び農作物データ、又は天候及び／又は地理データ、又は過去処置データに基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ、
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、又は天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。

本発明の第２の態様の別の好ましい実施形態によれば、本発明は、上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ、又は
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ、又は
（Ｃ）圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報及び農作物データ、又は天候及び／又は地理データ、又は過去処置データに基づいて、
（ｉ）有機体反応データを含む遺伝情報データ、及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、又は天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップであって、
データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む、データ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。

本発明の第２の態様の好ましい実施形態によれば、（ｉ）遺伝情報データ、（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、又は天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータを含むデータベース及び／又はデータベースシステムは、（ステップ２）の前に提供される。

本発明に関して、（ステップ１）と（ステップ１ａ）との間の時間順は、同時又は（ステップ１）の次に（ステップ１ａ）又は（ステップ１ａ）の次に（ステップ１）である。

本発明に関して、天候及び／又は地理データは、天候データ及び／又は地理データである。

本発明に関して、天候データは、限定ではなく、気温、土壌温度、キャノピー温度、湿度、降雨量、水分、風況、日照レベル等を含む天候についての任意のデータであることができる。

本発明に関して、地理データは、ＧＰＳ（全地球測位システム）データ、高度データ、土壌データ等を含む地理又は地形についての任意のデータであることができる。

本発明に関して、遺伝情報データは、遺伝情報の識別子又は遺伝情報自体を含む、遺伝情報に関連する任意のデータであることができる。

本発明に関して、農作物データに関連するデータは、農作物データの識別子又は農作物データ自体であることもできる。

本発明に関して、過去処置データに関連するデータは、過去処置データの識別子又は過去処置データ自体であることもできる。

本発明に関して、過去処置データは、好ましくは、ユーザインタフェース及び／又はデータインタフェースを介して提供することができる。

本発明に関して、天候及び／又は地理データに関連するデータは、天候及び／又は地理データの識別子又は天候及び／又は地理データ自体であることもできる。

本発明の第３の態様によれば、本発明は、上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ及び
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報及び農作物データ及び天候及び／又は地理データに基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ、
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、及び
（ｉｖ）天候及び／又は地理データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。

本発明の第３の態様の好ましい実施形態によれば、本発明は上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ及び
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ、及び／又は
（Ｃ）過去に圃場で行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報並びに農作物データ、天候及び／又は地理データ、及び過去処置データに基づいて、
（ｉ）有機体反応データを含む遺伝情報データ、及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、又は天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップであって、
データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む、データ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。

本発明の第３の態様の好ましい実施形態によれば、（ｉ）遺伝情報データ、（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、及び（ｉｖ）天候及び／又は地理データに関連するデータを含むデータベース及び／又はデータベースシステムは、（ステップ２）の前に提供される。

本発明の第２及び第３の好ましい実施形態によれば、（ｉ）遺伝情報データ、（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、又は天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータを含むデータベース及び／又はデータベースシステムは、（ステップ２）の前に提供される。

本発明の第４の態様によれば、本発明は、上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ及び
（Ｃ）圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報並びに農作物データ及び過去処置データに基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ、
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、
（ｉｖ）過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。

本発明の第４の態様の好ましい実施形態によれば、（ｉ）遺伝情報データ、（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、及び（ｉｖ）過去処置データに関連するデータを含むデータベース及び／又はデータベースシステムは、（ステップ２）の前に提供される。

本発明の第５の態様によれば、本発明は、上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ及び
（Ｃ）圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報並びに天候及び／又は地理データ及び過去処置データに基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ、
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、
（ｉｉｉ）天候及び／又は地理データに関連するデータ、及び
（ｉｖ）過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。

本発明の第５の態様の好ましい実施形態によれば、（ｉ）遺伝情報データ、（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、（ｉｉｉ）天候及び／又は地理データに関連するデータ、及び（ｉｖ）過去処置データに関連するデータを含むデータベース及び／又はデータベースシステムは、（ステップ２）の前に提供される。

本発明の第６の態様によれば、本発明は、上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ及び
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ及び
（Ｃ）圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報並びに農作物データ、天候及び／又は地理データ、及び過去処置データに基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ、
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、
（ｉｖ）天候及び／又は地理データに関連するデータ、及び
（ｖ）過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。

本発明の第６の態様の好ましい実施形態によれば、（ｉ）遺伝情報データ、（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、（ｉｖ）天候及び／又は地理データに関連するデータ、及び（ｖ）過去処置データに関連するデータを含むデータベース及び／又はデータベースシステムは、（ステップ２）の前に提供される。

本発明の好ましい実施形態によれば、本発明のコンピュータ実施方法は、（ステップ１）の前に、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップ
を更に含む。

本発明の好ましい実施形態によれば、少なくとも１つの有機体のサンプルは、少なくとも１つの有機体の現実世界の物理的サンプルである。サンプルは、有機体を含む任意の媒体又は材料、好ましくは土壌、麦わら、空気、水、植物の一部、花粉、種子、有機体自体（例えば昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類）、卵又は有機体の異なる成長段階（例えば昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類の卵又は幼虫）から採取することができる。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明のコンピュータ実施方法は、（ステップ１）の前に、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップを更に含み、遺伝解析は、シーケンシング技術－サンガーシーケンシング、次世代シーケンシング、パイロシーケンシング、ナノポアシーケンシング、ＧｅｎａｐＳｙｓシーケンシング、ライゲーションによるシーケンシング（ＳＯＬｉＤシーケンシング）、一分子リアルタイムシーケンシング、イオン半導体（Ｉｏｎ Ｔｏｒｒｅｎｔシーケンシング）シーケンシング、合成によるシーケンシング（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）、コンビナトリアルプローブアンカー合成（ｃＰＡＳ－ＢＧＩ／ＭＧＩ）等－、ナノポア技術、マイクロアレイ技術、グラフェンバイオセンサ技術、ＰＣＲ（ポリメラーゼ連鎖反応）技術、高速ＰＣＲ技術、等温増幅等の他のＤＮＡ／ＲＮＡ増幅技術－ＬＡＭＰ（ループ介在増幅）、ＲＰＡ（リコンビナーゼポリメラーゼ増幅）、核酸配列決定ベースの増幅（ＮＡＳＢＡ：Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｄ Ｂａｓｅｄ Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、及び転写介在増幅（ＴＭＡ）等－、エピジェネティック解析、例えばＤＮＡメチル化、ＤＮＡ－タンパク質相互作用解析、及びクロマチンアクセシビリティ解析、並びに発現プロファイリング、例えばＲＴ ｑＰＣＲ、ＲＮＡシーケンシングからなる群から選択される技術の少なくとも１つに基づく。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明のコンピュータ実施方法は、（ステップ１）の前に、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップを更に含み、遺伝解析は、選択的遺伝子型判定に基づき、又はナノポア技術、パイロシーケンシング技術、及び他のシーケンシング若しくは次世代シーケンシング（ＮＧＳ）技術等のシーケンシング技術に基づく。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明のコンピュータ実施方法は、（ステップ１）の前に、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップを更に含み、遺伝解析は、
－マクサム－ギルバートシーケンシング、連鎖終止反応法、大規模シーケンシング及びｄｅ ｎｏｖｏシーケンシング、ショットガンシーケンシング、ハイスループットシーケンシング法、ロングリードシーケンシング法、一分子リアルタイム（ＳＭＲＴ）シーケンシング、ナノポアＤＮＡシーケンシング、ショートリードシーケンシング法、超並列シグネチャシーケンシング（ＭＰＳＳ）、コロニーシーケンシング、パイロシーケンシング、Ｉｌｌｕｍｉｎａ（Ｓｏｌｅｘａ）シーケンシング、コンビナトリアルプローブアンカー合成（ｃＰＡＳ）、ＳＯＬｉＤシーケンシング、Ｉｏｎ Ｔｏｒｒｅｎｔ半導体シーケンシング、ＤＮＡナノボールシーケンシング、Ｈｅｌｉｓｃｏｐｅ一分子シーケンシング、マイクロ流体システムを使用したシーケンシング、トンネル電流ＤＮＡシーケンシング、ハイブリダイゼーションによるシーケンシング、質量分析を用いたシーケンシング、マイクロ流体サンガーシーケンシング、顕微鏡法ベースの技法、ＲＮＡＰシーケンシング、Ｉｎ ｖｉｔｒｏウイルスハイスループットシーケンシング、
－プロテオーム解析に基づく遺伝解析、例えばＭＡＬＤＩ、２Ｄゲル、ナノポアシーケンシング、プロテオミクス、タンパク質シーケンシング、免疫ブロット、ゲル内消化、高速液体クロマトグラフィ、及び質量分析、相補的イオン化によるペプチド解析、
－代謝プロファイリング及び揮発性物質プロファイリングに基づく遺伝解析（メタボローム解析）、例えばイメージング解析に基づくＨＰＬＣ／ＭＳ、ＬＣ／ＭＳ、ＧＣ／ＭＳ、Ｍａｌｄｉ、ＥＬＩＳＡ、ＮＭＲ遺伝解析、例えばハイパースペクトル及びマルチスペクトルイメージング、Ｍａｌｄｉイメージング、ラマンイメージング（ＣＡＲＳ；ＳＥＲＳ、ＳＲＳ）、ナノＳＩＭＳ、ＩＲイメージング（特に表現型適応の場合）
からなる群から選択される技術の少なくとも１つに基づく。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明のコンピュータ実施方法は、（ステップ１）の前に、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも２つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも２つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップを更に含み、少なくとも２つのサンプルは、圃場内の少なくとも２つの異なる場所から採取されている。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明のコンピュータ実施方法は、（ステップ１）の前に、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも２つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも２つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップを更に含み、少なくとも２つのサンプルは、圃場内の少なくとも２つの異なるゾーンから採取されている。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明のコンピュータ実施方法は、（ステップ１）の前に、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップを更に含み、サンプルは、圃場内の各ゾーンから採取されている。

本発明の更なる態様によれば、本発明は、上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップと、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ、
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ、又は
（Ｃ）圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報並びに農作物データ、又は天候及び／又は地理データ、又は過去処置データに基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ、
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、又は天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。より好ましくは、遺伝情報データは有機体反応データを含み、データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む。

本発明の更なる態様によれば、本発明は、上記処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップと、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ、又は
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ、又は
（Ｃ）圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報及び農作物データ、又は天候及び／又は地理データ、又は過去処置データに基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ、
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、又は天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含み、
サンプル採取（ステップ０）と遺伝情報の提供（ステップ１）との間の時間枠は、１秒～５日、より好ましくは１分～３日、最も好ましくは５分～１日、特に好ましくは１０分～１５時間、特により好ましくは１５分～１０時間、特に２０分～１０時間、例えば３０分～５時間である、コンピュータ実施方法に関する。より好ましくは、遺伝情報データは有機体反応データを含み、データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む。

本発明の更なる態様によれば、本発明は、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有害な有機体の遺伝情報を提供し、圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有害な有機体及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。より好ましくは、遺伝情報データは有機体反応データを含み、データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む。

本発明の更なる態様によれば、本発明は、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有益な有機体の遺伝情報を提供し、圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有益な有機体及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。より好ましくは、遺伝情報データは有機体反応データを含み、データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む。

本発明の更なる態様によれば、本発明は、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有害な有機体の一部及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の一部の両方を含む少なくとも１つのサンプルを採取し、この少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有害な有機体の遺伝情報及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報を取得するステップと、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有害な有機体の遺伝情報を提供し、圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有害な有機体及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。より好ましくは、遺伝情報データは有機体反応データを含み、データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む。

幾つかの場合、特に、例えば農作物植物が予期されるものと異なる遺伝的特性を有する（例えば予期せぬ変異体又はバリアントである）とき、高効率処置の処置パラメータを決定するためには、有害な有機体の遺伝情報を取得するだけでは十分ではないことがある。そのような場合、高効率処置の処置パラメータは、有害な有機体及び農作物植物の両方の遺伝情報が取得された後でのみ、決定することができる。さらに、サンプル採集（サンプリング）プロセスをより効率的にするために、有害な有機体の一部及び農作物植物の一部の両方を含むサンプルを採取するか、又は有益な有機体の一部及び農作物植物の一部の両方を含むサンプルを採取することが好ましい。したがって、以下のサンプルを採取することがより好ましい：
ａ）特定の菌類病に部分的に感染した農作物植物の葉又は別の部分、
ｂ）特定の細菌病又はウイルス病に部分的に感染した農作物植物の葉又は別の部分、
ｃ）有害な有機体としての動物害虫の遺伝材料、例えば動物害虫の卵、幼虫、体の部位、体液、唾液、浸出液、又はふん粒も含む農作物植物の葉又は別の部分であって、動物害虫は昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、又は齧歯類を含み、好ましくは昆虫類、クモ類、線虫類、及び軟体類を含み、最も好ましくは昆虫類を含む、有害な有機体としての動物害虫の遺伝材料も含む農作物植物の葉又は別の部分、
ｄ）有益な動物の遺伝材料、例えば卵、幼虫、体の部位、体液、唾液、浸出液、又は有益な動物のふん粒も含む農作物植物の葉又は別の部分であって、有益な動物は、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、又は齧歯類を含み、好ましくは昆虫類、クモ類、線虫類、及び軟体類を含み、最も好ましくは蜂類、蝶類、ハナドロバチ類、及びハナムグリ類等の花粉媒介者を含む、有益な動物の遺伝材料も含む農作物植物の葉又は別の部分、
ｅ）有害な有機体としての動物害虫の遺伝材料、例えば動物害虫の卵、幼虫、体の部位、体液、唾液、浸出液、又はふん粒も含む、特定の菌類病に部分的に感染した農作物植物の葉又は別の部分であって、動物害虫は昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、又は齧歯類を含み、好ましくは昆虫類、クモ類、線虫類、及び軟体類を含み、最も好ましくは昆虫類を含む、有害な有機体としての動物害虫の遺伝材料も含む、特定の菌類病に部分的に感染した農作物植物の葉又は別の部分、
ｆ）有益な動物の遺伝材料、例えば卵、幼虫、体の部位、体液、唾液、浸出液、又は有益な動物のふん粒も含む、特定の菌類病に部分的に感染した農作物植物の葉又は別の部分であって、有益な動物は、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、又は齧歯類を含み、好ましくは昆虫類、クモ類、線虫類、及び軟体類を含み、最も好ましくは蜂類、蝶類、ハナドロバチ類、及びハナムグリ類等の花粉媒介者を含む、有益な動物の遺伝材料も含む、特定の菌類病に部分的に感染した農作物植物の葉又は別の部分。

更なる好ましい実施形態では、有益な有機体は、害虫管理に使用される捕食昆虫を含む。

動物害虫（昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、又は齧歯類を含む）に関して、サンプリング方法は好ましくは動物害虫の種に従って選択される。

一例として、コナジラミ類の一般的な１つの生物型及びコナジラミ類の１つの多剤殺虫剤抵抗性生物型があることが知られている。ＤＮＡ解析（コナジラミ類のサンプリングに続く）等の遺伝解析を通して、これらの２つの生物型を区別することができ、したがって、検出された生物型に応じて異なる処置パラメータを出力することができる。

（ステップ０）の更なる好ましい実施形態では、有機体が動物（昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、又は齧歯類等）である場合、その動物自体がサンプリングされるが、例えば有機体の卵、幼虫、体の部位、体液、唾液、浸出液、ふん粒、代謝物質、代謝プロファイル、ホルモン、及びフェロモンの形態でサンプリングされる。昆虫類等の動物害虫の異なるライフステージ（卵、幼虫、成体）に関して、サンプル（遺伝解析に使用される）は、動物害虫の対応する種の害虫管理及び／又は害虫制御に最も有用又は関連するライフステージから採取されることが好ましい。

更なる好ましい実施形態では、昆虫類、クモ類、線虫類、若しくは軟体類等の動物のサンプル又はその卵、幼虫、体の部位、体液、唾液、浸出液、ふん粒、代謝物質、代謝プロファイル、ホルモン、及びフェロモンを含むサンプルが採取されている場合、そのような動物の遺伝情報が遺伝解析を通して得られるのみならず、そのような動物が媒介する有害である可能性がある細菌類、ウイルス類、又はウイルス様体類についての遺伝情報も、同じサンプルに基づく遺伝解析を通して得られる。そのような有害な細菌類、ウイルス類、又はウイルス様体類は、農作物植物に深刻なダメージを生じさせる恐れがあり得る。

本発明の更なる態様によれば、本発明は、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有益な有機体の一部及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の一部の両方を含む少なくとも１つのサンプルを採取し、この少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有益な有機体の遺伝情報及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報を取得するステップと、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有益な有機体の遺伝情報を提供し、圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有益な有機体及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法に関する。より好ましくは、遺伝情報データは有機体反応データを含み、データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、コンピュータ実施方法の（ステップ１）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有害な有機体の遺伝情報及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報が提供される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、コンピュータ実施方法の（ステップ１）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有益な有機体の遺伝情報及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報が提供される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、コンピュータ実施方法の（ステップ０）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有害な有機体の一部及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の一部の両方を含む少なくとも１つのサンプルが採取され、この少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析が行われ、そこから少なくとも１つの有害な有機体の遺伝情報及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報が取得される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、コンピュータ実施方法の（ステップ０）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有益な有機体の一部及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の一部の両方を含む少なくとも１つのサンプルが採取され、この少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析が行われ、そこから少なくとも１つの有益な有機体の遺伝情報及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報が取得される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、コンピュータ実施方法の（ステップ０）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有害な有機体の一部及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の一部の両方を含む少なくとも１つのサンプルが採取され、この少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析が行われ、そこから少なくとも１つの有害な有機体の遺伝情報及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報が取得され、コンピュータ実施方法の（ステップ１）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有害な有機体の遺伝情報及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報が提供される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、コンピュータ実施方法の（ステップ０）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有益な有機体の一部及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の一部の両方を含む少なくとも１つのサンプルが採取され、この少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析が行われ、そこから少なくとも１つの有益な有機体の遺伝情報及び少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報が取得され、コンピュータ実施方法の（ステップ１）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有益な有機体の遺伝情報及び圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている少なくとも１つの農作物植物の遺伝情報が提供される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくとも１つの有機体の遺伝解析は、圃場で動作するポータブルデバイスを使用して行われる。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくとも１つの有機体の遺伝解析は、圃場外部の設備で行われる。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、サンプル採取と遺伝情報の提供との間の時間枠は、１秒～５日、より好ましくは１分～３日、最も好ましくは５分～１日、特に好ましくは１０分～１５時間、特により好ましくは１５分～１０時間、特に２０分～１０時間、例えば３０分～５時間である。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくとも１つの有機体の遺伝情報は、ユーザインタフェース及び／又はデータインタフェースにより提供されている。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくとも１つの有機体は、雑草類、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、及び齧歯類からなる群から選択される有害な有機体である。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくとも１つの有機体は、有益な植物、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、齧歯類、及び原虫類から選択される有益な有機体である。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくとも１つの有機体は、圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種である。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、遺伝情報を使用して又は使用せずに処置パラメータの少なくとも１つを使用する第１の処置は、３０日前以降の時間枠、より好ましくは２０日前以降の時間枠、最も好ましくは１０日前以降の時間枠、例えば５日前以降の時間枠で既に実行されている。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくともステップ（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１分未満、より好ましくは１０～４５秒未満、最も好ましくは１～１０秒未満、より好ましくは０．５～１秒未満、最も好ましくは１００～５００ミリ秒未満、特に１０～１００ミリ秒以内で実行される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくともステップ（ステップ１）、（ステップ２）、（ステップ３）、及び農機具の制御信号（又は制御ファイル）として決定された処置パラメータを出力する更なるステップは、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１分未満、より好ましくは１０～４５秒未満、最も好ましくは１～１０秒未満、より好ましくは０．５～１秒未満、最も好ましくは１００～５００ミリ秒未満、特に１０～１００ミリ秒以内で実行される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくともステップ（ステップ０）、（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１０分未満、より好ましくは５分未満、最も好ましくは２分未満、特により好ましくは１０～４５秒以内、特に最も好ましくは１～１０秒以内、特に０．５～１秒以内、例えば１００～５００ミリ秒以内、例えば１０～１００ミリ秒以内で実行される。この好ましい実施形態では、好ましくは、イメージングに基づく遺伝解析を（ステップ０）において使用することができる。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、少なくともステップ（ステップ０）、（ステップ１）、（ステップ２）、（ステップ３）、及び決定された処置パラメータを出力する更なるステップは、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１０分未満、より好ましくは５分未満、最も好ましくは２分未満、特により好ましくは１０～４５秒以内、特に最も好ましくは１～１０秒以内、特に０．５～１秒以内、例えば１００～５００ミリ秒以内、例えば１０～１００ミリ秒以内で実行される。この好ましい実施形態では、好ましくは、イメージングに基づく遺伝解析を（ステップ０）において使用することができる。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、処置パラメータは、農機具の制御信号として出力される。

別の好ましい実施形態（「遺伝解析に基づくリアルタイム処置制御実施形態」と呼ばれる）では、以下のコンピュータ実施方法が見出された：
処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップであって、少なくとも１つの有機体の遺伝解析は、圃場で動作するポータブルデバイスを使用して行われる、ステップと、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）有機体反応データを含む遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップであって、
データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む、開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップであって、少なくとも１つの処置パラメータは、農機具の制御信号として出力される、出力するステップと、
を含み、
ステップ（ステップ０）、（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１０分未満、より好ましくは５分未満、最も好ましくは２分未満、特により好ましくは１０～４５秒以内、特に最も好ましくは１～１０秒以内、特に０．５～１秒以内、例えば１００～５００ミリ秒以内、例えば１０～１００ミリ秒以内で実行される、方法。
別の好ましくは実施形態（「遺伝解析に基づいて行われるリアルタイム処置実施形態」と呼ばれる）では、以下のコンピュータ実施方法が見出された：
処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ０）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得するステップであって、少なくとも１つの有機体の遺伝解析は、圃場で動作するポータブルデバイスを使用して行われる、ステップと、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）有機体反応データを含む遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップであって、
データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む、開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップであって、少なくとも１つの処置パラメータは、農機具の制御信号として出力される、出力するステップと、
を含み、
（ステップ４）出力された少なくとも１つの処置パラメータに従って農機具を通して圃場で処置を行うステップと、
を含み、
ステップ（ステップ０）、（ステップ１）、（ステップ２）、（ステップ３）、及び（ステップ４）は、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１０分未満、より好ましくは５分未満、最も好ましくは２分未満、特により好ましくは１０～４５秒以内、特に最も好ましくは１～１０秒以内、特に０．５～１秒以内、例えば１００～５００ミリ秒以内、例えば１０～１００ミリ秒以内で実行される、方法。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明は、本発明のコンピュータ実施方法を実行する手段を備えたデータ処理システムにも関する。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明は、コンピュータによって実行されると、コンピュータに本発明のコンピュータ実施方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品にも関する。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明は、コンピュータにより実行されると、本発明によるコンピュータ実施方法をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体にも関する。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明は、農機具を制御するための本発明によるコンピュータ実施方法により決定された処置パラメータの使用にも関する。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、本発明は、圃場を処置するための本発明によるコンピュータ実施方法により決定された処置パラメータの使用にも関する。

本発明に関して、「有機体」という用語は、限定ではなく、植物、作物植物、雑草類、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、齧歯類、他の動物、原虫類、原生生物、及び古細菌類を含む、生命特性を有する任意の種類の個々の実体であると理解される。

本発明に関して、「有害な有機体」という用語は、農作物植物の生長又は健康に対して悪影響を及ぼす任意の有機体であると理解される。

本発明に関して、「有益な有機体」という用語は、農作物植物の生長又は健康に対して悪影響を及ぼさない任意の有機体であると理解される。「有益な有機体」及び「良性有機体」という用語は同義で使用される。

本発明に関して、「遺伝情報」という用語は、限定ではなく、ＤＮＡ配列、ＲＮＡ配列、ＤＮＡ及び／又はＲＮＡ配列の部位、ＤＮＡ及び／又はＲＮＡの分子構造、エピジェネティック情報（例えばＤＮＡ部位のメチル化）、遺伝子変異についての情報、遺伝子コピー数変動についての情報、遺伝子の過剰発現についての情報、遺伝子の発現レベルについての情報、遺伝子シフトについての情報、野生型と変異体との比率についての情報、異なる変異体間の比率についての情報、変異体と他のバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）との間の比率についての情報、異なるバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）の比率についての情報、植物病（例えば葉枯病、黄サビ病、ダイズサビ病）又は他の病害のタイプについての情報を含め、有機体の遺伝毒性についての任意の種類の情報として理解される。本発明に関して、「遺伝情報」という用語は、特定の野生型、変異体、若しくはバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）、若しくはＤＮＡ／ＲＮＡ配列若しくはＤＮＡ／ＲＮＡ配列の部位、又は特定のエピジェネティック情報が存在しないという情報も含む。本発明に関して、「遺伝情報」という用語は、特定の遺伝情報が存在しないという情報も含む（例えば、特定のタイプの葉枯病が存在しないという情報も遺伝情報である）。本発明の好ましい実施形態では、遺伝情報」は以下の情報の少なくとも１つである：ＤＮＡ配列、ＲＮＡ配列、ＤＮＡ及び／又はＲＮＡ配列の部位、ＤＮＡ及び／又はＲＮＡの分子構造、エピジェネティック情報（例えばＤＮＡ部位のメチル化）、遺伝子変異についての情報、遺伝子コピー数変動についての情報、遺伝子の過剰発現についての情報、遺伝子の発現レベルについての情報、遺伝子シフトについての情報、野生型と変異体との比率についての情報、異なる変異体間の比率についての情報、変異体と他のバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）との間の比率についての情報、異なるバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）の比率についての情報、植物病又は他の病害のタイプ（例えば葉枯病、黄サビ病、ダイズサビ病）についての情報。本発明の別の好ましい実施形態では、遺伝情報」は以下の情報の少なくとも１つである：ＤＮＡ配列、ＲＮＡ配列、ＤＮＡ及び／又はＲＮＡの分子構造、ＤＮＡ及び／又はＲＮＡ配列の部位、エピジェネティック情報（例えばＤＮＡ部位のメチル化）。本発明の別の好ましい実施形態では、遺伝情報」は以下の情報の少なくとも１つである：ＤＮＡ配列、ＲＮＡ配列。本発明の別の好ましい実施形態では、遺伝情報」は以下の情報の少なくとも１つである：遺伝子変異についての情報、遺伝子コピー数変動についての情報、遺伝子の過剰発現についての情報、遺伝子の発現レベルについての情報、遺伝子シフトについての情報、野生型と変異体との比率についての情報、異なる変異体間の比率についての情報、変異体と他のバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）との間の比率についての情報、異なるバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）の比率についての情報、植物病又は他の病害のタイプ（例えば葉枯病、黄サビ病、ダイズサビ病）についての情報。本発明の別の好ましい実施形態では、遺伝情報」は以下の情報の少なくとも１つである：遺伝子変異についての情報、遺伝子コピー数変動についての情報、遺伝子の過剰発現についての情報、遺伝子の発現レベルについての情報、遺伝子シフトについての情報。本発明の別の好ましい実施形態では、遺伝情報」は以下の情報の少なくとも１つである：野生型と変異体との比率についての情報、異なる変異体間の比率についての情報、変異体と他のバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）との間の比率についての情報、異なるバリアント（例えばエピジェネティックバリアント）の比率についての情報。

本発明の別の好ましい実施形態では、「遺伝情報」という用語は、情報が有機体の変異、生物型、遺伝的バリアント、又はエピジェネティックバリアントに関連又は相関する限り、有機体の代謝についての情報及び有機体の非生物的又は生物学的ストレス反応（クチクラ肥厚等の表現型適応を含む）についての情報も含む。

本発明の別の好ましい実施形態では、遺伝情報は、特定の作物保護製品に対する有機体の抵抗性についての情報である。

本発明の別の好ましい実施形態では、「データ処理」という用語は、コンピュータシステムによって行われる、有意味情報を生成又は出力するためのデータに対する任意の動作として理解される。データ処理は、限定ではなく、データ検証、データ解析、データ集計、データソート、データ分類、データ合算、データ変換、データ変更、データ更新等を含む。データベース又はデータベースシステムにおけるデータ処理は、データベース又はデータベースシステムにおける自動要求及びそのような要求の結果の自動出力を含むこともできる。

本発明に関して、「データベース」という用語は、記憶され、コンピュータシステムから電子的にアクセスすることができるデータの任意の編成された集まりとして理解され、限定ではなく、関係データベース、非関係データベース、グラフデータベース、ネットワークデータベース、クラウドデータベース、インメモリデータベース、アクティブデータベース、データウェアハウス、演繹データベース、分散データベース、組み込みデータベース、エンドユーザデータベース、ハイパーテキスト又はハイパーメディアデータベース、知識データベース、モバイルデータベース、オペレーショナルデータベース、並列データベース、確率データベース、リアルタイムデータベース、空間データベース、時間データベース、用語指向データベース、及びＥｘｃｅｌデータベースを含む。本発明の好ましい実施形態では、データベースは以下のデータベースの少なくとも１つである：関係データベース、非関係データベース、グラフデータベース、ネットワークデータベース、クラウドデータベース、インメモリデータベース、アクティブデータベース、データウェアハウス、演繹データベース、分散データベース、組み込みデータベース、エンドユーザデータベース、ハイパーテキスト又はハイパーメディアデータベース、知識データベース、モバイルデータベース、オペレーショナルデータベース、並列データベース、確率データベース、リアルタイムデータベース、空間データベース、時間データベース、用語指向データベース、及びＥｘｃｅｌデータベース。

好ましくは、データベースは、作物保護製品等の特定の処置パラメータに対する有機体の抵抗性についての情報、特に有機体の遺伝的バリアント又はエピジェネティックバリアント、変異体等についての情報を含む。抵抗性についてのそのような情報は、ＦＲＡＣ、ＩＲＡＣ、ＨＲＡＣ、又はｗｅｅｄｓｃｉｅｎｃｅ．ｏｒｇデータベース等の抵抗性データベースから抽出することができる。

本発明に関して、「データベースシステム」という用語は、互いに接続された２つ以上のデータベースを含むシステムとして理解され、限定ではなく、連結データベースシステム、アレイデータベース管理システム、及び他のデータベース管理システムを含む。

本発明に関して、「処置」という用語は、圃場で可能な任意の種類の処置として理解され、限定ではなく、播種、施肥、作物保護、生長制御、収穫、有機体－特に作物植物－の追加又は除去、並びに土壌処置、土壌養分管理、土壌窒素管理、耕運、耕作、灌漑を含む。本発明の好ましい実施形態では、処置は以下の活動の１つである：播種、施肥、作物保護、生長制御、収穫、有機体－特に作物植物－の追加又は除去、並びに土壌処置、土壌養分管理、土壌窒素管理、耕運、耕作、灌漑。本発明の別の好ましい実施形態では、処置は播種である。本発明の別の好ましい実施形態では、処置は施肥である。本発明の別の好ましい実施形態では、処置は作物保護である。本発明の別の好ましい実施形態では、処置は生長制御である。本発明の別の好ましい実施形態では、処置は収穫である。本発明の別の好ましい実施形態では、処置は有機体－特に作物植物－の追加又は除去である。

本発明に関して、「圃場」という用語は、有機体、特に作物植物が生産、生長、播種、生産が計画、生長が計画、及び／又は播種が計画されている任意のエリアとして理解される。「圃場」という用語は、園芸フィールド、林業フィールド、及び水生生物を生産且つ／又は生長するためのフィールドも含む。

本発明に関して、「処置パラメータ」という用語は、圃場における処置に有用な任意のパラメータであり、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択される。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、処置パラメータは圃場における処置の時間窓である。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、処置パラメータは圃場における処置の方法である。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、処置パラメータは圃場における処置の製品である。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、処置パラメータは圃場における処置の用量率である。

本発明の更なる好ましい実施形態によれば、処置パラメータは圃場におけるゾーン固有処置を行うための適用マップである。

本発明に関して、「処置の方法」は、限定ではなく、
－機械的方法－例えば、例えば草を刈るロボット等の機械による雑草の機械的除去、
－物理的方法－例えば、レーザ等の光学系による光（ｏｐｔｉｃａｌ ｌｉｇｈｔ）による雑草除去、
－化学的方法－例えば、除草剤を噴霧することによる雑草除去又は例えば、化学的誘引剤を使用して圃場外の別のエリアに有益な昆虫類を誘引する、
－生物学的方法－例えば、バイオ除草剤として使用される微生物を適用することによる雑草除去又は例えば、他の有機体（有益な昆虫類にとって食べ物として機能する）を圃場外の別のエリアに配置することにより、この別のエリアに有益な昆虫類を誘引する
を含む。

本発明に関して、「製品」という用語は、処置に有用な任意の物体又は材料として理解される。本発明に関して、「製品」という用語は、限定ではなく、
－化学製品、例えば防カビ剤、除草剤、殺虫剤、殺ダニ剤、軟体動物駆除剤、殺線虫剤、殺鳥剤、殺魚剤、殺鼠剤、忌避剤、殺菌剤、殺生物剤、毒性緩和剤、植物生長調節剤、ウレアーゼ阻害剤、硝酸化成抑制剤、脱窒阻害剤、又はそれらの任意の組合せ、
－生物学的製品、例えば防カビ剤（バイオ防カビ剤）、除草剤（バイオ除草剤）、殺虫剤（バイオ殺虫剤）、殺ダニ剤（バイオ殺ダニ剤）、軟体動物駆除剤（バイオ軟体動物駆除剤）、殺線虫剤（バイオ殺線虫剤）、殺鳥剤、殺魚剤、殺鼠剤、忌避剤、殺菌剤、殺生物剤、毒性緩和剤、植物生長調節剤、ウレアーゼ阻害剤、硝酸化成抑制剤、脱窒阻害剤、又はそれらの任意の組合せとして有用な微生物、
－肥料及び栄養物、
－種子及び苗木、
－水、
－更なる非化学製品、例えば、雑草、又は菌類、又は昆虫除去機械、ロボット、又はドローンを含む機械的／物理的／光学的雑草、又は菌類、又は昆虫除去機器、及び
－それらの任意の組合せ
を含む。

本発明に関して、「製品」という用語は、様々な製品の組合せも含む。

本発明の好ましい実施形態では、製品は、防カビ剤、除草剤、殺虫剤、殺ダニ剤、軟体動物駆除剤、殺線虫剤、殺鳥剤、殺魚剤、殺鼠剤、忌避剤、殺菌剤、殺生物剤、毒性緩和剤、植物生長調節剤、ウレアーゼ阻害剤、硝酸化成抑制剤、脱窒阻害剤、又はそれらの任意の組合せから選択される少なくとも１つの化学製品である。

本発明の別の好ましい実施形態では、製品は、防カビ剤、除草剤、殺虫剤、殺ダニ剤、軟体動物駆除剤、殺線虫剤、殺鳥剤、殺魚剤、殺鼠剤、忌避剤、殺菌剤、殺生物剤、毒性緩和剤、植物生長調節剤、ウレアーゼ阻害剤、硝酸化成抑制剤、脱窒阻害剤、又はそれらの任意の組合せとして有用な微生物から選択される少なくとも１つの生物学的製品である。

本発明の別の好ましい実施形態では、製品は肥料及び／又は栄養物である。

本発明の別の好ましい実施形態では、製品は種子及び／又は苗木である。

本発明に関して、「用量率」という用語は、例えば１ヘクタール当たりのリットル数（Ｌ／ｈａ）として表される、単位面積当たりで適用される製品量として理解される。

本発明に関して、処置の時間窓は、好ましくは１０日～１時間、より好ましくは７日～３時間、最も好ましくは５日～５時間、特に好ましくは３日～８時間、特により好ましくは２日～１２時間、特に３６時間～１６時間、例えば２８時間～２０時間に及ぶことができる。

本発明に関して、「適用マップ」という用語は、圃場内の異なる場所又はゾーンで適用されるべき製品の量、又は用量率、又はタイプ、又は形態の二次元空間分布を示すマップとして理解される。本発明に関して、「ゾーン」という用語は、サブフィールドゾーン又は圃場の一部として理解され、即ち、圃場は２つ以上のゾーンに空間的に分割することができ、各ゾーンは、異なるバイオマスレベル又は異なる雑草及び／又は病原体感染リスク等の異なる性質を有し得る。特に、適用マップは、異なるゾーンで、異なる量、又は異なる用量率、又は異なるタイプ、又は異なる形態の製品が適用されるべきであることを示し得る。例えば、適用マップは、第１のゾーンにおいて、製品は１ヘクタール当たり１０リットルの製品用量率で適用されるべきであり、第２のゾーンにおいて、同製品は１ヘクタール当たり２０リットルの製品用量率で適用されるべきであることを示し得る。

本発明の別の好ましい実施形態では、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の２つ以上の時間窓のランク付き又はランクなしリスト、
ｂ）圃場における処置の２つ以上の方法のランク付き又はランクなしリスト、
ｃ）圃場における処置の２つ以上の製品のランク付き又はランクなしリスト、及び／又は
ｄ）圃場における処置の２つ以上の用量率のランク付き又はランクなしリスト、及び／又は
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための２つ以上の適用マップのランク付き又はランクなしリスト
からなる群から選択され、
方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、方法が提供される。より好ましくは、遺伝情報データは有機体反応データを含み、データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む。

ランク付き又はランクなしリストは、２つ、３つ以上、４つ以上、又は５つ以上のエントリを有し得る。

本発明の別の好ましい実施形態では、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の２つ以上の時間窓のランク付きリスト、及び／又は
ｂ）圃場における処置の２つ以上の方法のランク付きリスト、及び／又は
ｃ）圃場における処置の２つ以上の製品のランク付きリスト、及び／又は
ｄ）圃場における処置の２つ以上の用量率のランク付きリスト、及び／又は
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための２つ以上の適用マップのランク付きリスト
からなる群から選択され、
方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、方法が提供され、
ランク付きリストは、好ましくは、
－有害な有機体（少なくとも１つの有機体が有害な有機体である場合）の制御、又は
－有益な有機体（少なくとも１つの有機体が有益な有機体である場合）の保護若しくは使用、又は
－圃場で生長若しくは播種される農作物植物の収率、バイオマス、栄養分、作物品質、若しくは植物健康
に関する処置の予期される有効性又は適合性に従ったランキングを介して取得される。より好ましくは、遺伝情報データは有機体反応データを含み、データ処理は、有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む。

本発明の別の好ましい実施形態では、少なくとも１つの有機体が、雑草類、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、及び齧歯類からなる群から選択される有害な有機体である場合、（ステップ２）におけるデータ処理は、有害な有機体の最も適切又は効率的な（例えば有効性に関して）制御を達成するという観点から、少なくとも１つの処置パラメータを決定又は出力するように実行される。

本発明の別の好ましい実施形態では、少なくとも１つの有機体が、雑草類、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、及び齧歯類からなる群から選択される有害な有機体である場合、（ステップ２）におけるデータ処理は、長期にわたり、例えば２年～６年にわたり、有害な有機体の最も適切又は効率的な（例えば有効性に関して）制御を達成するという観点から、したがって、特定の作物保護製品に対する有機体の抵抗性の発生の可能性又は予期される抵抗性の発生を考慮して、少なくとも１つの処置パラメータを決定又は出力するように実行される。抵抗性についてのそのような情報は、ＦＲＡＣ、ＩＲＡＣ、ＨＲＡＣ、又はｗｅｅｄｓｃｉｅｎｃｅ．ｏｒｇデータベース等の抵抗性データベースから抽出することができる。

本発明の別の好ましい実施形態では、少なくとも１つの有機体が、有益な植物、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、齧歯類、及び原虫類から選択される有益な有機体である場合、（ステップ２）におけるデータ処理は、有益な有機体の可能な限り最良且つ最も効率的（例えば有効性に関して）な保護を達成するという観点、有益な有機体の可能な限り最良の使用若しくは成長を達成するという観点、又は最高レベルの生物多様性を達成するという観点から、少なくとも１つの処置パラメータを決定又は出力するように実行される。

本発明の別の好ましい実施形態では、少なくとも１つの有機体が農作物植物である場合、（ステップ２）におけるデータ処理は、農作物植物の可能な限り最良且つ最も効率的な使用又は生長を達成するという観点、例えば最高の収率、又はバイオマス、又は栄養分、又は作物品質を達成するという観点から、少なくとも１つの処置パラメータを決定又は出力するように実行される。

本発明の好ましい実施形態では、「圃場に存在することが予期される有機体」は、この圃場、若しくはその周囲、若しくはその地域、若しくはその国でそのような有機体に関連する対応する予測若しくは予見－植物病、昆虫害虫、若しくは雑草類の存在についての予測等－に従って、この圃場、若しくはその周囲、若しくはその地域、若しくはその国でそのような有機体に関連する対応する過去の経験に従って、又は農作物植物の生長に関連する対応する過去の経験に従って、圃場に存在すると予期される有機体である。そのような有機体に関連する予測又は予見は、対応するコンピュータモデルに基づくことができる。サンプル採取（ステップ０）に関して、例えば、作物の葉をサンプリングし、この作物の葉を使用した遺伝解析を通して、存在が予期される有機体（特に存在が予期される菌類等の有害な有機体）が作物の葉のサンプルで実際に見つけることができるか否かをチェックすることができる。

除草剤クラス
好ましい実施形態では、製品は以下のクラスの少なくとも１つからの除草剤である：アセトアミド類、アミド類、アリールオキシフェノキシプロピオネート類、ベンズアミド類、ベンゾフラン、安息香酸類、ベンゾチアジアジノン類（ｂｅｎｚｏｔｈｉａｄｉａｚｉｎｏｎｅｓ）、ビピリジリウム、カルバミン酸類、クロロアセトアミド類、クロロカルボン酸類、シクロヘキサンジオン類、ジニトロアニリン類、ジニトロフェノール、ジフェニルエーテル、グリシン類、イミダゾリノン類、イソキサゾール類、イソオキサゾリジノン類、ニトリル類、Ｎ－フェニルフタルイミド類、オキサジアゾール類、オキサゾリジンジオン類、オキシアセトアミド類、フェノキシカルボン酸類、フェニルカルバメート類、フェニルピラゾール類、フェニルピラゾリン類、フェニルピリダジン類、ホスフィン酸類、ホスホロアミデート類、ジチオリン酸類、フタル酸エステル類、ピラゾール類、ピリダジノン類、ピリジン類、ピリジンカルボン酸類、ピリジンカルボキサミド類、ピリミジンジオン類、ピリミジニル（チオ）ベンゾエート類、キノリンカルボン酸類、セミカルバゾン類、スルホニルアミノカルボニルトリアゾリノン類、スルホニル尿素類、テトラゾリノン類、チアジアゾール類、チオカルバメート類、トリアジン類、トリアジノン類、トリアゾール類、トリアゾリノン類、トリアゾロカルボキサミド類、トリアゾロピリミジン類、トリケトン類、ウラシル類、尿素類。

雑草種
好ましい実施形態では、有害な有機体は、単子葉雑草又は双子葉雑草である。

一実施形態では、有害な有機体は単子葉雑草種から選択される。好ましくは、有害な有機体はイネ科（Ｐｏａｃｅａｅ）から選択される。より好ましくは、有害な有機体は、カラスムギ連（Ａｖｅｎｅａｅ）、スズメノチャヒキ連（Ｂｒｏｍｅａｅ）、キビ連（Ｐａｎｉｃｅａｅ）、及びイチゴツナギ連（Ｐｏｅａｅ）から選択される。一実施形態では、有害な有機体はカラスムギ連（Ａｖｅｎｅａｅ）から選択される。別の実施形態では、有害な有機体はスズメノチャヒキ連（Ｂｒｏｍｅａｅ）から選択される。更に別の実施形態では、有害な有機体はキビ連（Ｐａｎｉｃｅａｅ）から選択される。更に別の実施形態では、有害な有機体はイチゴツナギ連（Ｐｏｅａｅ）から選択される。

特に、本発明の組成物及び方法は、イネ科雑草（イネ科の雑草）等の一年生雑草の制御に使用し得、それには、限定ではなく、以下が含まれる：タルホコムギ属（Ａｅｇｉｌｏｐｓ）（例えば、ヤギムギ（Ａｅｇｉｌｏｐｓ ｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌ）（ＡＥＧＣＹ、ヤギムギ（ｊｏｉｎｔｅｄ ｇｏａｔｇｒａｓｓ）））、コムギダマシ属（Ａｇｒｏｐｙｒｏｎ）（例えば、シバムギ（Ａｇｒｏｐｙｒｏｎ ｒｅｐｅｎｓ）（ＡＧＲＲＥ、シバムギ（ｃｏｍｍｏｎ ｃｏｕｃｈｇｒａｓｓ）））、スズメノテッポウ属（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ）（例えば、ノスズメノテッポウ（ＡＬＯＭＹ、ノスズメノテッポウ（ｂｌａｃｋｇｒａｓｓ））又はスズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ａｅｑｕａｌｉｓ）（ＡＬＯＡＥ、スズメノテッポウ（ｆｏｘｔａｉｌ）））、セイヨウヌカボ属（Ａｐｅｒａ）（例えば、セイヨウヌカボ（ＡＰＥＳＶ、シルキーウインドグラス（ｓｉｌｋｙ ｗｉｎｄ ｇｒａｓｓ）））、カラスムギ属（例えば、カラスムギ（Ａｖｅｎａ ｆａｔｕａ）（ＡＶＥＦＡ、カラスムギ（ｗｉｌｄ ｏａｔ））又はアウェナ・ステリリス亜種ステリリス（Ａｖｅｎａ ｓｔｅｒｉｌｉｓ ｓｕｂｓｐ． Ｓｔｅｒｉｌｉｓ）（ＡＶＥＳＴ、オニカラスムギ））、ニクキビ属（例えば、ブラキアリア・プランタジニア（Ｂｒａｃｈｉａｒｉａ ｐｌａｎｔａｇｉｎｅａ）（ＢＲＡＰＬ、アレクサンダーグラス（Ａｌｅｘａｎｄｅｒ ｇｒａｓｓ））又はブラキアリア・デクムベンス（Ｂｒａｃｈｉａｒｉａ ｄｅｃｕｍｂｅｎｓ）（ＢＲＡＤＣ、スリナムグラス））、スズメノチャヒキ属（Ｂｒｏｍｕｓ）（例えば、コスズメノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｉｎｅｒｍｉｓ）（ＢＲＯＩＮ、コスズメノチャヒキ（ａｗｎｌｅｓｓ ｂｒｏｍｅ））、アレチノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｓｔｅｒｉｌｉｓ）（ＢＲＯＳＴ、バレンブロムグラス（ｂａｒｒｅｎ ｂｒｏｍｅｇｒａｓｓ）、ウマノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｔｅｃｔｏｒｕｍ）（ＢＲＯＴＥ、チートグラス）、アレチチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ａｒｖｅｎｓｉｓ）（ＢＲＯＡＶ、フィールドブロムグラス（ｆｉｅｌｄ ｂｒｏｍｅｇｒａｓｓ））、カラスノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｓｅｃａｌｉｎｕｓ）（ＢＲＯＳＥ、ライブロムグラス（ｒｙｅ ｂｒｏｍｅｇｒａｓｓ））又はブロムス・ホルデアケウス（Ｂｒｏｍｕｓ ｈｏｒｄｅａｃｕｓ）（ＢＲＯＭＯ、ロプグラス（ｌｏｐｇｒａｓｓ）））、クリノイガ属（Ｃｅｎｃｈｒｕｓ）（例えば、シンクリイノガ（Ｃｅｎｃｈｒｕｓ ｅｃｈｉｎａｔｕｓ）（ＣＣＨＥＣ、モスマンリバーグラス（Ｍｏｓｓｍａｎ Ｒｉｖｅｒ ｇｒａｓｓ）））、ギョウギシバ属（Ｃｙｎｏｄｏｎ）（例えば、ギョウシバ（Ｃｙｎｏｄｏｎ ｄａｃｔｙｌｏｎ）（ＣＹＮＤＡ、バミューダグラス））、メヒシバ属（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ）（例えば、メヒシバ（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ ｃｉｌｉａｒｉｓ）（ＤＩＧＡＤ、メヒシバ（ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｃｒａｂｇｒａｓｓ））、ディジタリア・サングイナリス（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ ｓａｎｇｕｉｎａｌｉｓ）（ＤＩＧＳＡ、ヘアリークラブグラス（ｈａｉｒｙ ｃｒａｂｇｒａｓｓ））、ススキメヒシバ（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ ｉｎｓｕｌａｒｉｓ）（ＴＲＣＩＮ、サワーグラス（ｓｏｕｒｇｒａｓｓ））又はディジタリア・イスカェムム（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ ｉｓｃｈａｅｍｕｍ）（ＤＩＧＩＳ、スムースクラブグラス（ｓｍｏｏｔｈ ｃｒａｂｇｒａｓｓ））、イヌビエ属（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ）（例えば、コヒメビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｃｏｌｏｎｕｍ）（ＥＣＨＣＯ、無芒のバーンヤードグラス（ｂａｒｎｙａｒｄｇｒａｓｓ））、イヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｃｒｕｓ－ｇａｌｌｉ）（ＥＣＨＣＧ、イヌビエ（ｃｏｍｍｏｎ ｂａｒｎｙａｒｄ ｇｒａｓｓ））、オニイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｃｒｕｓ－ｐａｖｏｎｉｓ）（ＥＣＨＣＶ、ガルフコックスパーグラス（Ｇｕｌｆ ｃｏｃｋｓｐｕｒｇｒａｓｓ））、ノゲタイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｏｒｙｚｏｉｄｅｓ）（ＥＣＨＯＲ、早生バーンヤードグラス（ｅａｒｌｙ ｂａｒｎｙａｒｄｇｒａｓｓ））又はタイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｐｈｙｌｌｏｇｏｇｏｎ）（ＥＣＨＰＨ、晩生バーンヤードグラス（ｌａｔｅ ｂａｒｎｙａｒｄｇｒａｓｓ）））、オヒシバ属（Ｅｌｅｕｓｉｎｅ）（例えば、オヒシバ（Ｅｌｅｕｓｉｎｅ ｉｎｄｉｃａ）（ＥＬＥＩＮ、オヒシバ（Ｉｎｄｉａｎ ｇｏｏｓｅｇｒａｓｓ）））、カモノハシ属（Ｉｓｃｈａｅｍｕｍ）（例えば、タイワンアイアシ（Ｉｓｃｈａｅｍｕｍ ｒｕｇｕｓｏｍ）（ＩＳＣＲＵ、ムライーナグラス（ｍｕｒａｉｎａ ｇｒａｓｓ）））、アゼガヤ属（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ）（例えば、アゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）（ＬＥＦＣＨ、チャイニーズスプラングルトップ（Ｃｈｉｎｅｓｅ ｓｐｒａｎｇｌｅｔｏｐ））、オニアゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｆａｓｃｉｃｕｌａｒｉｓ）（ＬＥＦＦＡ、ソルトメドウグラス（ｓａｌｔ－ｍｅａｄｏｗ ｇｒａｓｓ））、ホウキアゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｆｉｌｉｆｏｒｍｉｓ）（ＬＥＦＰＣ、スレッドスプラングルトップ（ｔｈｒｅａｄ ｓｐｒａｎｇｌｅｔｏｐ））、ホウキアゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｍｕｃｒｏｎａｔａ）（ＬＥＦＦＩ、レッドスプラングルトップ（ｒｅｄ ｓｐｒａｎｇｌｅｔｏｐ））、レプトクロア・パニコイデス（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｐａｎｉｃｏｉｄｅｓ）（ＬＥＦＰＡ、タイトヘッドスプラングルトップ（ｔｉｇｈｔｈｅａｄ ｓｐｒａｎｇｌｅｔｏｐ））、レプトクロア・スカブラ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｓｃａｂｒａ）（ＬＥＦＳＣ）又はレプトクロア・ウィルガタ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｖｉｒｇａｔａ）（ＬＥＦＶＩ、トロピカルスプラングルトップ（ｔｒｏｐｉｃａｌ ｓｐｒａｎｇｌｅｔｏｐ）））、ドクムギ属（Ｌｏｌｉｕｍ）（例えば、ネズミムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｍｕｌｔｉｆｌｏｒｕｍ）（ＬＯＬＭＵ、イタリアンライグラス）、ホソムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｐｅｒｅｎｎｅ）（ＬＯＬＰＥ、イングリッシュライグラス）又はボウムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｒｉｇｉｄｕｍ）（ＬＯＬＲＩ、一年生ライグラス））、キビ属（Ｐａｎｉｃｕｍ）（例えば、ハナクサキビ（Ｐａｎｉｃｕｍ ｃａｐｉｌｌａｒｅ）（ＰＡＮＣＡ、タンブルパニックグラス（ｔｕｍｂｌｅ ｐａｎｉｃｇｒａｓｓ））、オオクサキビ（Ｐａｎｉｃｕｍ ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｆｌｏｒｕｍ）（ＰＡＮＤＩ、スムースウイッチグラス（ｓｍｏｏｔｈ ｗｉｔｃｈｇｒａｓｓ））、パニクム・ラェウィホリウム（Ｐａｎｉｃｕｍ ｌａｅｖｉｆｏｌｉｕｍ）（ＰＡＮＬＦ、スイートパニックグラス（ｓｗｅｅｔ ｐａｎｉｃｇｒａｓｓ））又はキビ（Ｐａｎｉｃｕｍ ｍｉｌｉａｃｅｕｍ）（ＰＡＮＭＩ、キビ（ｃｏｍｍｏｎ ｍｉｌｌｅｔ）））、クサヨシ属（Ｐｈａｌａｒｉｓ）（例えば、ヒメカナリークサヨシ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｍｉｎｏｒ）（ＰＨＡＭＩ、レサーカナリーグラス（ｌｅｓｓｅｒ ｃａｎａｒｙ ｇｒａｓｓ））、セトガヤモドキ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｐａｒａｄｏｘａ）（ＰＨＡＰＡ、パラドクサグラス（ｐａｒａｄｏｘａｇｒａｓｓ））、カナリークサヨシ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｃａｎａｒｉｅｎｓｉｓ）（ＰＨＡＣＡ、カナリーグラス）又はパラリス・ブラキュスタキュス（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｂｒａｃｈｙｓｔａｃｈｙｓ）（ＰＨＡＢＲ、ショートスパイクドカナリーグラス（ｓｈｏｒｔ－ｓｐｉｋｅｄ ｃａｎａｒｙｇｒａｓｓ）））、イチゴツナギ属（Ｐｏａ）（例えば、スズメノカタビラ（Ｐｏａ ａｎｎｕａ）（ＰＯＡＡＮ、一年生ブルーグラス）、ナガハグサ（Ｐｏａ ｐｒａｔｅｎｓｉｓ）（ＰＯＡＰＲ、ケンタッキーブルーグラス）又はオオスズメノカタビラ（Ｐｏａ ｔｒｉｖｉａｌｉｓ）（ＰＯＡＴＲ、ラフメドウグラス（ｒｏｕｇｈ ｍｅａｄｏｗｇｒａｓｓ）））、ツノアイアシ属（Ｒｏｔｔｂｏｅｌｌｉａ）（例えば、ツノアイアシ（Ｒｏｔｔｂｏｅｌｌｉａ ｅｘａｌｔａｔａ）（ＲＯＯＥＸ、ホロホロチョウグラス（ｇｕｉｎｅａ－ｆｏｗｌ ｇｒａｓｓ）））、エノコログサ属（Ｓｅｔａｒｉａ）（例えば、セタリア・ファベリ（Ｓｅｔａｒｉａ ｆａｂｅｒｉ）（ＳＥＴＦＡ、オオエノコログサ）、セタリア・グラウカ（Ｓｅｔａｒｉａ ｇｌａｕｃａ）（ＰＥＳＧＬ、パールミレット）、アワ（Ｓｅｔａｒｉａ ｉｔａｌｉｃ）（ＳＥＴＩＴ、イタリアンミレット）、セタリア・プミラ（Ｓｅｔａｒｉａ ｐｕｍｉｌａ）（ＳＥＴＰＵ、キンエノコログサ）、ザラツキエノコログサ（Ｓｅｔａｒｉａ ｖｅｒｔｉｃｉｌｌａｔａ）（ＳＥＴＶＥ、ブリストリーフォックステイル（ｂｒｉｓｔｌｙ ｆｏｘｔａｉｌ））又はエノコログサ（Ｓｅｔａｒｉａ ｖｉｒｉｄｉｓ）（ＳＥＴＶＩ、エノコログサ（ｇｒｅｅｎ ｆｏｘｔａｉｌ）））、及び、モロコシ属（Ｓｏｒｇｈｕｍ）（例えば、セイバンモロコシ（Ｓｏｒｇｈｕｍ ｈａｌｅｐｅｎｓｅ）（ＳＯＲＨＡ、ジョンソングラス））。

好ましくは、有害な有機体は、コムギダマシ属（Ａｇｒｏｐｙｒｏｎ）、スズメノテッポウ属（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ）、セイヨウヌカボ属（Ａｐｅｒａ）、カラスムギ属（Ａｖｅｎａ）、ニクキビ属（Ｂｒａｃｈｉａｒｉａ）、スズメノチャヒキ属（Ｂｒｏｍｕｓ）、ギョウギシバ属（Ｃｙｎｏｄｏｎ）、メヒシバ属（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ）、イヌビエ属（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ）、オヒシバ属（Ｅｌｅｕｓｉｎｅ）、カモノハシ属（Ｉｓｃｈａｅｍｕｍ）、アゼガヤ属（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ）、ドクムギ属（Ｌｏｌｉｕｍ）、キビ属（Ｐａｎｉｃｕｍ）、クサヨシ属（Ｐｈａｌａｒｉｓ）、イチゴツナギ属（Ｐｏａ）、ツノアイアシ属（Ｒｏｔｔｂｏｅｌｌｉａ）、及びエノコログサ属（Ｓｅｔａｒｉａ）から選択される単子葉雑草種である。より好ましくは、有害な有機体は、スズメノテッポウ属（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ）、セイヨウヌカボ属（Ａｐｅｒａ）、カラスムギ属（Ａｖｅｎａ）、メヒシバ属（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ）、イヌビエ属（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ）、アゼガヤ属（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ）、ドクムギ属（Ｌｏｌｉｕｍ）、クサヨシ属（Ｐｈａｌａｒｉｓ）、イチゴツナギ属（Ｐｏａ）、及びエノコログサ属（Ｓｅｔａｒｉａ）から選択される。特に、有害な有機体は、スズメノテッポウ属（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ）、セイヨウヌカボ属（Ａｐｅｒａ）、カラスムギ属（Ａｖｅｎａ）、イヌビエ属（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ）、アゼガヤ属（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ）、ドクムギ属（Ｌｏｌｉｕｍ）、クサヨシ属（Ｐｈａｌａｒｉｓ）、及びイチゴツナギ属（Ｐｏａ）から選択される。最も好ましくは、有害な有機体は、スズメノテッポウ属（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ）、カラスムギ属（Ａｖｅｎａ）、ドクムギ属（Ｌｏｌｉｕｍ）、及びクサヨシ属（Ｐｈａｌａｒｉｓ）から選択される。

別の実施形態では、有害な有機体は、スズメノテッポウ属（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ）、セイヨウヌカボ属（Ａｐｅｒａ）、カラスムギ属（Ａｖｅｎａ）、スズメノチャヒキ属（Ｂｒｏｍｕｓ）、イヌビエ属（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ）、ドクムギ属（Ｌｏｌｉｕｍ）、及びエノコログサ属（Ｓｅｔａｒｉａ）から選択される単子葉雑草種である。

別の実施形態では、有害な有機体は、スズメノテッポウ属（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ）、カラスムギ属（Ａｖｅｎａ）、ドクムギ属（Ｌｏｌｉｕｍ）、及びイチゴツナギ属（Ｐｏａ）から選択される単子葉雑草種である。

別の実施形態では、有害な有機体は以下から選択される単子葉雑草種である：シバムギ（Ａｇｒｏｐｙｒｏｎ ｒｅｐｅｎｓ）、ノスズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ｍｙｏｓｕｒｏｉｄｅｓ）、スズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ａｅｑｕａｌｉｓ）、セイヨウヌカボ（Ａｐｅｒａ ｓｐｉｃａ－ｖｅｎｔｉ）、カラスムギ（Ａｖｅｎａ ｆａｔｕａ）、アウェナ・ステリリス亜種ステリリス（Ａｖｅｎａ ｓｔｅｒｉｌｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｓｔｅｒｉｌｉｓ）、ブラキアリア・プランタジニア（Ｂｒａｃｈｉａｒｉａ ｐｌａｎｔａｇｉｎｅａ）、ブラキアリア・デクムベンス（Ｂｒａｃｈｉａｒｉａ ｄｅｃｕｍｂｅｎｓ）、コスズメノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｉｎｅｒｍｉｓ）、アレチノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｓｔｅｒｉｌｉｓ）、ウマノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｔｅｃｔｏｒｕｍ）、アレチチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ａｒｖｅｎｓｉｓ）、カラスノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｓｅｃａｌｉｎｕｓ）、ブロムス・ホルデアケウス（Ｂｒｏｍｕｓ ｈｏｒｄｅａｃｕｓ）、ギョウシバ（Ｃｙｎｏｄｏｎ ｄａｃｔｙｌｏｎ）、メヒシバ（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ ｃｉｌｉａｒｉｓ）、ディジタリア・サングイナリス（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ ｓａｎｇｕｉｎａｌｉｓ）、ススキメヒシバ（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ ｉｎｓｕｌａｒｉｓ）、キタメヒシバ（Ｄｉｇｉｔａｒｉａ ｉｓｃｈｅｍｕｍ）、ワセビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｃｏｌｏｎａ）、イヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｃｒｕｓ－ｇａｌｌｉ、オニイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｃｒｕｓ－ｐａｖｏｎｉｓ）、エチノクロア・エレクタ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｅｒｅｃｔａ）、ノゲタイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｏｒｙｚｏｉｄｅｓ）、タイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｐｈｙｌｌｏｇｏｇｏｎ）、オヒシバ（Ｅｌｅｕｓｉｎｅ ｉｎｄｉｃａ）、タイワンアイアシ（Ｉｓｃｈａｅｍｕｍ ｒｕｇｕｓｏｍ）、アゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）、オニアゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｆａｓｃｉｃｕｌａｒｉｓ）、ホウキアゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｆｉｌｌｉｆｏｒｍｉｓ）、レプトクロア・パニコイデス（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｐａｎｉｃｏｉｄｅｓ）、レプトクロア・スカブラ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｓｃａｂｒａ）、レプトクロア・ウィルガタ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｖｉｒｇａｔａ）、ネズミムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｍｕｌｔｉｆｌｏｒｕｍ）、ホソムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｐｅｒｅｎｎｅ）、ボウムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｒｉｇｉｄｕｍ）、ハナクサキビ（Ｐａｎｉｃｕｍ ｃａｐｉｌｌａｒｅ）、オオクサキビ（Ｐａｎｉｃｕｍ ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｆｌｏｒｕｍ）、パニクム・ラェウィホリウム（Ｐａｎｉｃｕｍ ｌａｅｖｉｆｏｌｉｕｍ）、キビ（Ｐａｎｉｃｕｍ ｍｉｌｉａｃｅｕｍ）、ヒメカナリークサヨシ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｍｉｎｏｒ）、セトガヤモドキ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｐａｒａｄｏｘａ）、カナリークサヨシ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｃａｎａｒｉｅｎｓｉｓ）、パラリス・ブラキュスタキュス（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｂｒａｃｈｙｓｔａｃｈｙｓ）、スズメノカタビラ（Ｐｏａ ａｎｎｕａ）、ナガハグサ（Ｐｏａ ｐｒａｔｅｎｓｉｓ）、オオスズメノカタビラ（Ｐｏａ ｔｒｉｖｉａｌｉｓ）、ツノアイアシ（Ｒｏｔｔｂｏｅｌｌｉａ ｅｘａｌｔａｔａ）、セタリア・ファベリ（Ｓｅｔａｒｉａ ｆａｂｅｒｉ）、セタリア・グラウカ（Ｓｅｔａｒｉａ ｇｌａｕｃａ）、アワ（Ｓｅｔａｒｉａ ｉｔａｌｉｃａ）、セタリア・プミラ（Ｓｅｔａｒｉａ ｐｕｍｉｌａ）、ザラツキエノコログサ（Ｓｅｔａｒｉａ ｖｅｒｔｉｃｉｌｌａｔａ）、及びエノコログサ（Ｓｅｔａｒｉａ ｖｉｒｉｄｉｓ）。

特に、単子葉雑種種は以下から選択される：ノスズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ｍｙｏｓｕｒｏｉｄｅｓ）、スズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ａｅｑｕａｌｉｓ）、セイヨウヌカボ（Ａｐｅｒａ ｓｐｉｃａ－ｖｅｎｔｉ）、カラスムギ（Ａｖｅｎａ ｆａｔｕａ）、アウェナ・ステリリス亜種ステリリス（Ａｖｅｎａ ｓｔｅｒｉｌｉｓ ｓｕｂｓｐ．ｓｔｅｒｉｌｉｓ）、ヒメタイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｃｒｕｓ－ｇａｌｌｉ）、ノゲタイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｏｒｙｚｏｉｄｅｓ）、アゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）、ネズミムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｍｕｌｔｉｆｌｏｒｕｍ）、ホソムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｐｅｒｅｎｎｅ）、ボウムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｒｉｇｉｄｕｍ）、ヒメカナリークサヨシ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｍｉｎｏｒ）、セトガヤモドキ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｐａｒａｄｏｘａ）、カナリークサヨシ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｃａｎａｒｉｅｎｓｉｓ）、パラリス・ブラキュスタキュス（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｂｒａｃｈｙｓｔａｃｈｙｓ）、スズメノカタビラ（Ｐｏａ ａｎｎｕａ）、ナガハグサ（Ｐｏａ ｐｒａｔｅｎｓｉｓ）、及びオオスズメノカタビラ（Ｐｏａ ｔｒｉｖｉａｌｉｓ）。より好ましくは以下から選択される：ノスズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ｍｙｏｓｕｒｏｉｄｅｓ）、スズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ａｅｑｕａｌｉｓ）、セイヨウヌカボ（Ａｐｅｒａ ｓｐｉｃａ－ｖｅｎｔｉ）、カラスムギ（Ａｖｅｎａ ｆａｔｕａ）、ヒメイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｇｒｕｓ－ｇａｌｌｉ）、ノゲタイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｏｒｙｚｏｉｄｅｓ）、アゼガヤ（Ｌｅｐｔｏｃｈｌｏａ ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）、ネズミムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｍｕｌｔｉｆｌｏｒｕｍ）、ボウムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｒｉｇｉｄｕｍ）、ヒメカナリークサヨシ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｍｉｎｏｒ）、及びスズメノカタビラ（Ｐｏａ ａｎｎｕａ）、及び最も好ましくは以下から選択される：ノスズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ｍｙｏｓｕｒｏｉｄｅｓ）、カラスムギ（Ａｖｅｎａ ｆａｔｕａ）、ネズミムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｍｕｌｔｉｆｌｏｒｕｍ）、ボウムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｒｉｇｉｄｕｍ）、及びヒメカナリークサヨシ（Ｐｈａｌａｒｉｓ ｍｉｎｏｒ）。

別の実施形態では、単子葉雑草種は、ノスズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ｍｙｏｓｕｒｏｉｄｅｓ）、セイヨウヌカボ（Ａｐｅｒａ ｓｐｉｃａ－ｖｅｎｔｉ）、カラスムギ（Ａｖｅｎａ ｆａｔｕａ）、アレチノチャヒキ（Ｂｒｏｍｕｓ ｓｔｅｒｉｌｉｓ）、ヒメタイヌビエ（Ｅｃｈｉｎｏｃｈｌｏａ ｃｒｕｓ－ｇａｌｌｉ）、ネズミムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｍｕｌｔｉｆｌｏｒｕｍ）、及びエノコログサ（Ｓｅｔａｒｉａ ｖｉｒｉｄｉｓ）から選択される。

別の実施形態では、単子葉雑草種は、ノスズメノテッポウ（Ａｌｏｐｅｃｕｒｕｓ ｍｙｏｓｕｒｏｉｄｅｓ）、セイヨウヌカボ（Ａｐｅｒａ ｓｐｉｃａ－ｖｅｎｔｉ）、ネズミムギ（Ｌｏｌｉｕｍ ｍｕｌｔｉｆｌｏｒｕｍ）、及びスズメノカタビラ（Ｐｏａ ａｎｎｕａ）から選択される。

別の実施形態では、有害な有機体は、多数の双子葉雑草、特に広葉性の雑草であり、これは、限定ではなく以下を含む：ミチヤナギ属（Ｐｏｌｙｇｏｎｕｍ）の種（例えば、ソバカズラ（Ｐｏｌｙｇｏｎｕｍ ｃｏｎｖｏｌｖｏｌｕｓ）（ＰＯＬＣＯ、ソバカズラ（ｗｉｌｄ ｂｕｃｋｗｈｅａｔ）））、ヒユ属（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ）の種（例えば、ヒメシロビユ（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ａｌｂｕｓ）（ＡＭＡＡＬ、ヒメシロビユ（ｔｕｍｂｌｅ ｐｉｇｗｅｅｄ））、アメリカビユ（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ｂｌｉｔｏｉｄｅｓ）（ＡＭＡＢＬ、アメリカビユ（ｍａｔ ａｍａｒａｎｔｈ））、ホソアオゲイトウ（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ｈｙｂｒｉｄｕｓ）（ＡＭＡＣＨ、ホソアオゲイトウ（ｇｒｅｅｎ ｐｉｇｗｅｅｄ））、オオホナガアオゲイトウ（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ｐａｌｍｅｒｉ）（ＡＭＡＰＡ、オオホナガアオゲイトウ（Ｐａｌｍｅｒ ａｍａｒａｎｔｈ））、ホナガアオゲイトウ（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ｐｏｗｅｌｌｉｉ）（ＡＭＡＰＯ、パウエルアマランサス（Ｐｏｗｅｌｌ ａｍａｒａｎｔｈ））、アオゲイトウ（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ｒｅｔｒｏｆｌｅｘｕｓ）（ＡＭＡＲＥ、アオビユ）、ヒユモドキ（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ｔｕｂｅｒｃｕｌａｔｕｓ）（ＡＭＡＴＵ、ヒユモドキ（ｒｏｕｇｈ－ｆｒｕｉｔ ａｍａｒａｎｔｈ））、アマランツス・ルディス（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ｒｕｄｉｓ）（ＡＭＡＴＡ、トールアマランサス（ｔａｌｌ ａｍａｒａｎｔｈ））又はホナガイヌビユ（Ａｍａｒａｎｔｈｕｓ ｖｉｒｉｄｉｓ）（ＡＭＡＶＩ、イヌビユ））、アカザ属（Ｃｈｅｎｏｐｏｄｉｕｍ）の種（例えば、シロザ（Ｃｈｅｎｏｐｏｄｉｕｍ ａｌｂｕｍ）（ＣＨＥＡＬ、一般的なキビ）、コアカザ（Ｃｈｅｎｏｐｏｄｉｕｍ ｆｉｃｉｆｏｌｉｕｍ）（ＣＨＥＦＩ、コアカザ（ｆｉｇ－ｌｅａｖｅｄ ｇｏｏｓｅｆｏｏｔ））、ケノポディウム・ポリュスペルムム（Ｃｈｅｎｏｐｏｄｉｕｍ ｐｏｌｙｓｐｅｒｍｕｍ）（ＣＨＥＰＯ、種の多い（ｍａｎｙ－ｓｅｅｄｅｄ）アカザ）又はウスバアカザ（Ｃｈｅｎｏｐｏｄｉｕｍ ｈｙｂｒｉｄｕｍ）（ＣＨＥＨＹ、メープルリーフグースフット（ｍａｐｌｅ－ｌｅａｆ ｇｏｏｓｅｆｏｏｔ）））、キンゴジカ属（Ｓｉｄａ）の種（例えば、アメリカキンゴジカ（Ｓｉｄａ ｓｐｉｎｏｓａ Ｌ．）（ＳＩＤＳＰ、プリクリシダ））、ブタクサ属（Ａｍｂｒｏｓｉａ）の種（例えば、ブタクサ（Ａｍｂｒｏｓｉａ ａｒｔｅｍｉｓｉｉｆｏｌｉａ）（ＡＭＢＥＬ、ブタクサ（ｃｏｍｍｏｎ ｒａｇｗｅｅｄ）））、アメリカトゲミギク属（Ａｃａｎｔｈｏｓｐｅｒｍｕｍ）の種、ローマカミツレ属（Ａｎｔｈｅｍｉｓ）の種（例えば、キゾメカミツレ（Ａｎｔｈｅｍｉｓ ａｒｖｅｎｓｉｓ）（ＡＮＴＡＲ、フィールドカモミール（ｆｉｅｌｄ ｃｈａｍｏｍｉｌｅ）））、ハマアカザ属（Ａｔｒｉｐｌｅｘ）の種、アザミ属（Ｃｉｒｓｉｕｍ）の種、セイヨウヒルガオ属（Ｃｏｎｖｏｌｖｕｌｕｓ）の種、イズハハコ属（Ｃｏｎｙｚａ）の種（例えば、アレチノギク（Ｃｏｎｙｚａ ｂｏｎａｒｉｅｎｓｉｓ）（ＥＲＩＢＯ、ヘアリーホースウィード（ｈａｉｒｙ ｈｏｒｓｅｗｅｅｄ））又はヒメムカシヨモギ（Ｃｏｎｙｚａ ｃａｎａｄｅｎｓｉｓ）（ＥＲＩＣＡ、カナダホースウィード（Ｃａｎａｄａ ｈｏｒｓｅｗｅｅｄ）））、ナンバンサイカチ属（Ｃａｓｓｉａ）の種、ツユクサ属（Ｃｏｍｍｅｌｉｎａ）の種、チョウセンアサガオ属（Ｄａｔｕｒａ）の種、トウダイグサ属（Ｅｕｐｈｏｒｂｉａ）の種、フウロソウ属（Ｇｅｒａｎｉｕｍ）の種（例えば、オトメフウロ（Ｇｅｒａｎｉｕｍ ｄｉｓｓｅｃｔｕｍ）（ＧＥＲＤＩ、カットリーフゼラニウム（Ｃｕｔ－ｌｅａｆ ｇｅｒａｎｉｕｍ））、チゴフウロ（Ｇｅｒａｎｉｕｍ ｐｕｓｉｌｌｉｕｍ）（ＧＥＲＰＵ、スモールフラワーゼラニウム（ｓｍａｌｌ－ｆｌｏｗｅｒ ｇｅｒａｎｉｕｍ））又はマルバフウロ（Ｇｅｒａｎｉｕｍ ｒｏｔｕｎｄｉｆｏｌｉｕｍ）（ＧＥＲＲＴ、ラウンドリーフゼラニウム（ｒｏｕｎｄ－ｌｅａｖｅｄ ｃｒａｎｅｓｂｉｌｌ）））、コゴメギク属（Ｇａｌｉｎｓｏｇａ）の種、サツマイモ属（Ｉｐｏｍｏｅａ）の種（例えば、アメリカアサガオ（Ｉｐｏｍｏｅａ ｈｅｄｅｒａｃｅａ）（ＩＰＯＨＥ、アサガオ））、オドリコソウ属（Ｌａｍｉｕｍ）の種、ゼニアオイ属（Ｍａｌｖａ）の種、シカギク属（Ｍａｔｒｉｃａｒｉａ）の種（例えば、カミツレ（Ｍａｔｒｉｃａｒｉａ ｃｈａｍｏｍｉｌｌａ）（ＭＡＴＣＨ、野生のカモミール）、コシカギク（Ｍａｔｒｉｃａｒｉａ ｄｉｓｃｏｉｄｅａ）（ＭＡＴＭＴ、コシカギク（ｐｉｎｅａｐｐｌｅ ｗｅｅｄ））又はイヌカミツレ（Ｍａｔｒｉｃａｒｉａ ｉｎｏｄｏｒａ）（ＭＡＴＩＮ、フォールスカモミール（ｆａｌｓｅ ｃｈａｍｏｍｉｌｌｅ）））、キバナハタザオ属（Ｓｙｓｉｍｂｒｉｕｍ）の種、ナス属（Ｓｏｌａｎｕｍ）の種、オナモミ属（Ｘａｎｔｈｉｕｍ）の種、クワガタソウ属（Ｖｅｒｏｎｉｃａ）の種、スミレ属（Ｖｉｏｌａ）の種、ハコベ属（Ｓｔｅｌｌａｒｉａ）の種（例えば、コハコベ（Ｓｔｅｌｌａｒｉａ ｍｅｄｉａ）（ＳＴＥＭＥ、一般的なハコベ））、イチビ（Ａｂｕｔｉｌｏｎ ｔｈｅｏｐｈｒａｓｔｉ）（ＡＢＵＴＨ、ベルベットリーフ（ｖｅｌｖｅｔ ｌｅａｆ））、ヘンプセスバニア（Ｈｅｍｐ ｓｅｓｂａｎｉａ）（アメリカツノクサネム（Ｓｅｓｂａｎｉａ ｅｘａｌｔａｔａ Ｃｏｒｙ）、ＳＥＢＥＸ、コロラドリバーヘンプ（Ｃｏｌｏｒａｄｏｒｉｖｅｒ ｈｅｍｐ））、アノダ・クリスタタ（Ａｎｏｄａ ｃｒｉｓｔａｔａ）（ＡＮＶＣＲ、コットンウィード（Ｃｏｔｔｏｎｗｅｅｄ））、コセンダングサ（Ｂｉｄｅｎｓ ｐｉｌｏｓａ）（ＢＩＤＰＩ、コセンダングサ（ｃｏｍｍｏｎ ｂｌａｃｋｊａｃｋ））、ヤグルマギク属（Ｃｅｎｔａｕｒｅａ）の種（例えば、ヤグルマギク（Ｃｅｎｔａｕｒｅａ ｃｙａｎｕｓ）（ＣＥＮＣＹ、ヤグルマギク（Ｃｏｒｎｆｌｏｗｅｒ）））、チシマオドリコソウ（Ｇａｌｅｏｐｓｉｓ ｔｅｔｒａｈｉｔ）（ＧＡＥＴＥ、タヌキジソ）、シラホシムグラ（Ｇａｌｉｕｍ ａｐａｒｉｎｅ）（ＧＡＬＡＰ、クリーバーズ又はグースグラス）、ヤエムグラ（Ｇａｌｉｕｍ ｓｐｕｒｉｕｍ）（ＧＡＬＳＰ、ヤエムグラ（ｆａｌｓｅ ｃｌｅａｖｅｒｓ））、ミナトムグラ（Ｇａｌｉｕｍ ｔｒｉｃｏｒｎｕｔｕｍ）（ＧＡＬＴＣ、コーンクリーバーズ（ｃｏｒｎ ｃｌｅａｖｅｒｓ））、ヒマワリ（Ｈｅｌｉａｎｔｈｕｓ ａｎｎｕｕｓ）（ＨＥＬＡＮ、一般的なヒマワリ）、ムラサキヌスビトハギ（Ｄｅｓｍｏｄｉｕｍ ｔｏｒｔｕｏｓｕｍ）（ＤＥＤＴＯ、ジャイアントベガーウィード（ｇｉａｎｔ ｂｅｇｇａｒ ｗｅｅｄ））、ホウキギ（Ｋｏｃｈｉａ ｓｃｏｐａｒｉａ）（ＫＣＨＳＣ、ホウキギ（ｍｏｃｋ ｃｙｐｒｅｓｓ））、メルクリアリス・アンヌア（Ｍｅｒｃｕｒｉａｌｉｓ ａｎｎｕａ）（ＭＥＲＡＮ、一年生マーキュリー）、ノハラムラサキ（Ｍｙｏｓｏｔｉｓ ａｒｖｅｎｓｉｓ）（ＭＹＯＡＲ、ノハラムラサキ（ｆｉｅｌｄ ｆｏｒｇｅｔ－ｍｅ－ｎｏｔ））、ヒナゲシ（ＰＡＰＲＨ、ヒナゲシ（ｃｏｍｍｏｎ ｐｏｐｐｙ））、ノハラヒジキ（Ｓａｌｓｏｌａ ｋａｌｉ）（ＳＡＳＫＡ、プリクリグラスウォート（ｐｒｉｃｋｌｙ ｇｌａｓｓｗｏｒｔ））、タイワンハチジョウナ（Ｓｏｎｃｈｕｓ ａｒｖｅｎｓｉｓ）（ＳＯＮＡＲ、タイワンハチジョウナ（ｃｏｒｎ ｓｏｗｔｈｉｓｔｌｅ））、シオザキソウ（Ｔａｇｅｔｅｓ ｍｉｎｕｔａ）（ＴＡＧＭＩ、メキシカンマリーゴールド）、ブラジルハシカグサモドキ（Ｒｉｃｈａｒｄｉａ ｂｒａｓｉｌｉｅｎｓｉｓ）（ＲＣＨＢＲ、ブラジル芝生）、アブラナ科雑草、例えば、セイヨウノダイコン（Ｒａｐｈａｎｕｓ ｒａｐｈａｎｉｓｔｒｕｍ）（ＲＡＰＲＡ、野生のダイコン）、シロガラシ（Ｓｉｎａｐｉｓ ａｌｂａ）（ＳＩＮＡＬ、シロガラシ（ｗｈｉｔｅ ｍｕｓｔａｒｄ））、ノハラガラシ（Ｓｉｎａｐｉｓ ａｒｖｅｎｓｉｓ）（ＳＩＮＡＲ、野生カラシナ）、グンバイナズナ（Ｔｈｌａｓｐｉ ａｒｖｅｎｓｅ）（ＴＨＬＡＲ、グンバイナズナ（ｆａｎｗｅｅｄ））、クジラグサ（Ｄｅｓｃｕｒａｉｎｉａ ｓｏｐｈｉａ）（ＤＥＳＳＯ、クジラグサ（ｆｌｉｘｗｅｅｄ））、ナズナ（Ｃａｐｓｅｌｌａ ｂｕｒｓａ－ｐａｓｔｏｒｉｓ）（ＣＡＰＢＰ、ナズナ（ｓｈｅｐｈｅｒｄ’ｓ ｐｕｒｓｅ））、キバナハタザオ属（Ｓｉｓｙｍｂｒｉｕｍ）の種（例えば、カキネガラシ（Ｓｉｓｙｍｂｒｉｕｍ ｏｆｆｉｃｉｎａｌｅ）（ＳＳＹＯＦ、カキネガラシ（ｈｅｄｇｅ ｍｕｓｔａｒｄ））又はイヌカキネガラシ（Ｓｉｓｙｍｂｒｉｕｍ ｏｒｉｅｎｔａｌｅ）（ＳＳＹＯＲ、オリエンタルマスタード））、ブラッシカ・カベル（Ｂｒａｓｓｉｃａ ｋａｂｅｒ）（ＳＩＮＡＲ、野生カラシナ）。

有機体ストレス
別の好ましい実施形態では、少なくとも１つの有機体の反応のタイプは以下である：
（１）特定の処置パラメータ、好ましくは方法若しくは製品を用いた処置への少なくとも１つの有機体の標的部位抵抗、又は
（２）特定の処置パラメータ、好ましくは方法若しくは製品を用いた処置への少なくとも１つの有機体の非標的部位抵抗、又は
（３）以下のストレス要因：
ａ）有機体栄養欠乏、例えば植物栄養欠乏、
ｂ）暑さストレス、例えば３０℃を越える温度状況、
ｃ）寒さストレス、例えば１０℃未満の温度状況、
ｄ）日照りストレス、
ｅ）水ストレス、例えば、例えば激しい雨又は洪水後の過剰な水の存在、
ｆ）過度の日光への暴露、例えば変色、日焼けの兆候、又は同様の照射の兆候を生じさせる日光への暴露、
ｇ）ｐＨ値がｐＨ５未満及び／又はｐＨ値が９を超える土壌の酸性又はアルカリ性ｐＨ条件、
ｈ）塩ストレス、例えば土壌塩分、
ｉ）化学物質による汚染、例えば重金属類による汚染、及び／又は
ｊ）破壊的な天候状況、例えば雹、霜、損害を与える風
の少なくとも１つに起因して、特定の処置パラメータ、好ましくは方法又は製品を用いた処置に対する少なくとも１つの有機体の反応。

上記ストレス要因の少なくとも１つに起因した、特定の処置パラメータ、好ましくは方法又は製品を用いた処置に対する少なくとも１つの有機体の反応は、好ましくは、クチクラ肥厚等の表現型適応であることができる。これは、好ましくは、これらの特定の反応と遺伝的バリアントとの間の相関も見つけることができる、植物（例えば雑草植物）のハイパースペクトル解析等の特定の（遺伝）解析方法を介して解析することができる。

例えば、遺伝情報から、特定の雑草種又は変種が寒さストレスに対する反応としてクチクラ肥厚を生じさせたか否かを導出することができ、したがって、処置パラメータとしてより高用量の除草剤が決定され、任意選択的に、農機具への制御信号として出力される。

例えば、遺伝情報から、特定の雑草種が行動クラスの特定の除草剤モードへの標的部位抵抗性を生じさせたか否かを導出することができ、したがって、異なる除草剤クラス又は異なる除草剤クラスの混合物の使用が、処置パラメータとして決定され、任意選択的に、農機具への制御信号として出力される。

有機体反応データは、少なくとも１つの有機体の非生物的ストレス反応、生物的ストレス反応、標的部位抵抗性、及び／又は非標的部位抵抗性に関連する任意のデータである。

使用事例１：特定の菌類に対する作物植物の抵抗性変化
別の好ましい実施形態では、有益な有機体は農作物植物自体である。

別の好ましい実施形態では、以下のコンピュータ実施方法が見出された：処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含み、
少なくとも１つの有機体は農作物植物である、方法。

別の好ましい実施形態では、以下のコンピュータ実施方法が見出された：処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含み、
少なくとも１つの有機体は創作物植物であり、遺伝情報は、エピジェネティック情報、エピジェネティックバリアント若しくは変化についての情報、又は遺伝的変化についての情報である、方法。

好ましくは、エピジェネティック情報、エピジェネティックバリアント若しくは変化についての情報、又は遺伝子シフトについての情報は、有害な有機体（菌類等）に対する農作物植物の抵抗性のステータスを示す情報である。

例えば、数年間にわたり、特定の有害な有機体（菌類等）に対する抵抗性を元々持っていた農作物植物に遺伝的変化が生じ（エピジェネティック変化を含む）得、したがって、これらの有害な有機体に対する抵抗性が失われることがある。遺伝解析を通して、特定の有害な有機体に対する農作物植物の抵抗性がまだ存在しているか否かを判断することができる。遺伝解析により、そのような抵抗性がもはや存在していないとの結果が提供される場合、他の処置パラメータを決定して、この結果に対処することができる。例えば、そのような結果が、農作物植物が播種される前に取得される場合、決定される処置パラメータは、（ｉ）他の種類の農作物植物を播種すべきであるか、又は（ｉｉ）有害な有機体を制御又は標的として、農作物植物がそのような有害な有機体に対する抵抗性を失ったことを補償するために、特定の製品を適用する必要があることのいずれかを提供する。例えば、そのような結果が、農作物植物が播種された後に取得される場合、決定される処置パラメータは、有害な有機体を制御又は標的として、農作物植物がそのような有害な有機体に対する抵抗性を失ったことを補償するために、特定の製品を適用する必要があることを提供する。

別の好ましい実施形態（「抵抗性チェック実施形態」と呼ばれる）では、以下のコンピュータ実施方法が見出された：少なくとも１つの処置パラメータを決定するコンピュータ実施方法であって、少なくとも１つの処置パラメータは、
－圃場における処置の少なくとも１つの製品及び
－圃場における処置の少なくとも１つの用量率
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップであって、少なくとも１つの有機体は農作物植物であり、遺伝情報は、エピジェネティック情報、エピジェネティックバリアント若しくは変化、又は遺伝的変化についての情報を含む、提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップであって
データ処理は、
－遺伝情報に基づいて、特定の有害な有機体に対する農作物植物の抵抗性が存在するか否かを判断することであって、そのような有害な有機体は、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される有害な有機体である、判断すること、
－この抵抗性が存在せず、農作物植物が既に播種されている場合、そのような有害な有機体の制御又は標的化のために使用可能な製品及び／又は用量率を決定すること、及び
－この抵抗性が存在せず、農作物植物がまだ播種されていない場合、製品及び／又は用量率を決定することであって、そのような製品は、そのような有害な有機体に対する抵抗性を有する別の種の農作物植物の種子である、決定すること
を含む、開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップであって、この処置パラメータは、好ましくは、農機具の制御信号として出力される、出力するステップと、
を含む、方法。好ましくは、この抵抗性チェック実施形態は、（ステップ１）の前に以下の（ステップ０）も含む：圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得する。好ましくは、この抵抗性チェック実施形態のステップ（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１分未満、より好ましくは１０～４５秒未満、最も好ましくは１～１０秒未満、より好ましくは０．５～１秒未満、最も好ましくは１００～５００ミリ秒未満、特に１０～１００ミリ秒以内で実行される。好ましくは、この抵抗性チェック実施形態のステップ（ステップ０）－存在する場合－、（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１０分未満、より好ましくは５分未満、最も好ましくは２分未満、特により好ましくは１０～４５秒以内、特に最も好ましくは１～１０秒以内、特に０．５～１秒以内、例えば１００～５００ミリ秒以内、例えば１０～１００ミリ秒以内で実行される。

使用事例２：生物学的作物保護製品として使用される微生物／細菌の品質管理／制御
別の好ましい実施形態では、有益な有機体は、生物学的作物保護椎他の任意のとして適用される菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、原虫類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体動物類の種である。

別の好ましい実施形態では、以下のコンピュータ実施方法が見出された：処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含み、
少なくとも１つの有機体は、圃場での処置のための生物学的作物保護製品として適用される、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、又は原虫類から選択される有益な有機体である、方法。

この方法は、圃場での処置のための生物学的作物保護製品として適用される、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、又は軟体類からの選択された有益な有機体の品質制御又は品質管理に有用である－適用前又は適用直後。

例えば、バイオ防カビ剤として圃場に適用される細菌Ｘは、バイオ防カビ効果が全くないか、又は低下した別の生物型に進化している。細菌Ｘの適用前又は適用直後の細菌Ｘの遺伝解析を介して、この生物型にバイオ防カビ効果が全くないか、又は低下したこのことを発見することができ、したがって、同じバイオ防カビ剤をより高用量で使用するか、他のバイオ防カビ剤を使用するか、又は別の防カビ剤を使用する別の処置パラメータが出力される。

別の好ましい実施形態（「生物学的品質チェック実施形態」と呼ばれる）では、以下のコンピュータ実施方法が見出された：圃場における処置の少なくとも１つの製品及び圃場における処置の少なくとも１つの用量率からなる群から選択される処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、以下のステップ：
（ステップ１）少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップであって、少なくとも１つの有機体は、圃場における処置の生物学的作物保護製品として適用され、又は適用されるべきである、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体動物類、又は原虫類から選択される有益な有機体である、
（ステップ２）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップであって、
データ処理は、
－遺伝情報に基づいて、有機体が、生物学的作物保護製品として計画された効果又は有効性を有する、又は有することになるか否かを判断すること、
－有機体が生物学的作物保護製品として計画された効果又は有効性を有さない、又は有することにならない場合、生物学的作物保護製品としての有機体の効果又は有効性の損失を補償するために使用可能な製品及び／又は用量率を決定すること
を含む、開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップであって、この処置パラメータは、好ましくは、農機具の制御信号として出力される、出力するステップと、を含む、方法。好ましくは、この生物学的品質チェック実施形態は、（ステップ１）の前に以下の（ステップ０）も含む：少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから少なくとも１つの有機体の遺伝情報を取得する。好ましくは、この生物学的品質チェック実施形態のステップ（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１分未満、より好ましくは１０～４５秒未満、最も好ましくは１～１０秒未満、より好ましくは０．５～１秒未満、最も好ましくは１００～５００ミリ秒未満、特に１０～１００ミリ秒以内で実行される。好ましくは、この生物学的品質チェック実施形態のステップ（ステップ０）－存在する場合－、（ステップ１、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで、即ち好ましくは１０分未満、より好ましくは５分未満、最も好ましくは２分未満、特により好ましくは１０～４５秒以内、特に最も好ましくは１～１０秒以内、特に０．５～１秒以内、例えば１００～５００ミリ秒以内、例えば１０～１００ミリ秒以内で実行される。

農業処置デバイス２０を使用して圃場での処置を制御又は監視する分散計算システム１０の一例を示す。 作物保護製品（除草剤、防カビ剤、殺虫剤、又は殺線虫剤）をフィールドに適用するための作物保護処置デバイス２０の一例を示す。なお、図２は、主要構成要素を有する単なる概略図である。 本発明の実施形態のワークフローを示す。 本発明の実施形態のワークフローを示す。 「抵抗性チェック実施形態」のコンピュータ実施方法（３００）が示されている。

分散システム１０は、作物を耕作するフィールド１１の処置に向けて構成される。フィールド１１は、ジオリファレンスされた場所における任意のプラント又は作物耕作エリアであり得る。書き込みにより図１に示されるように、フィールド１１は任意選択的に、ゾーン固有又は場所固有の特殊性を示す２つ以上のサブエリアに分割し得る。システム１０は、リモート計算リソース１２、１４、１６、１８、２０を有する分散計算システムを含み得る。システム１０は、１つ若しくは複数の作物保護処置デバイス２０又は１つ若しくは複数の収穫デバイス等のフィールドを処置するように構成されたスマート機械１０と、作物保護処置を制御又は監視するように構成された準備システム１４と、出力データをユーザに表示し、又はユーザから入力データを収集するように構成されたクライアントデバイス１６と、データパケットを送信又受信するように構成されたデータ配信システム１８と、収穫された農業製品の処理を監視するように構成された１つ又は複数の生産管理システム２０とを含み得る。フィールド１１は、除草剤、防カビ剤、殺虫剤、又は殺線虫剤等の作物保護製品の任意の使用によって処置し得る。

より統合的な制御又は監視のために、システム１０は、処置制御データを生成する準備システム１４を含む。処置制御データは機械可読フォーマットのデータセットであり得、データセットは、
－フィールド１１の場所及び／又は作物タイプ又は作物生長段階等の作物データを含むフィールド属性を示す少なくとも１つのフィールド識別子、
－除草剤、防カビ剤、殺虫剤、又は殺線虫剤等のフィールド１１で適用すべき処置製品を示す少なくとも１つの処置製品識別子、
－フィールド１１に適用すべき処置製品の量を示す少なくとも１つの処置動作パラメータ、及び
－フィールドで処置を行う時間を示す少なくとも１つの処置時間又は時間窓
を含む。

処置制御データは、処置前又は処置中、作物保護処置デバイス２０に提供し得る。処置デバイス２０は、処置動作パラメータ及び処置時間又は時間範囲に基づいて、除草剤、防カビ剤、殺虫剤、又は殺線虫剤等の処置製品のフィールド１１への適用を制御し得る。処置制御データは、データ点をフィールド１１の場所又はサブエリアに関連付けることにより、１つ又は複数のデータ点に空間的に分解し得る。処置制御データは、フィールド１１に適用すべき処置製品又は製品混合と関連付けられた１つの処置製品識別子を含み得る。処置制御データは、フィールド１１の異なる場所に適用すべき異なる処置製品又は製品混合を有する空間的に分解された処置製品マップを示す２つ以上の処置製品識別子を含み得る。処置制御データは、フィールド１１に適用すべき処置製品の量又は用量と関連付けられた１つの処置動作パラメータを含み得る。処置制御データは、フィールド１１の異なる場所に適用すべき異なる量の処置背品を有する空間的に分解された処置マップを示す２つ以上の処置動作パラメータを含み得る。処置制御データは、フィールド１１で処置を行う時間と関連付けられた１つの処置時間又は時間範囲を含み得る。処置制御データは、フィールド１１の異なる場所を処置するための異なる処置時間又は時間範囲を有する空間的に分解されたタイミングマップを示す２つ以上の処置時間又は時間窓を含み得る。

準備システム１４は、（ステップ２）で使用されるデータベース又はデータベースシステムを含み得る。このデータベース又はデータベースシステムでのデータ処理を通して、フィールド１１で耕作されている植物を処置するための製品等の処置パラメータを決定し得る。準備システム１４は、フィールド１１での処置中（リアルタイム）又は処置前のいずれかで行われた遺伝解析からの遺伝情報を受信するように構成されたインタフェースを含み得る。準備システム１４は例えば、製品データ等の処置パラメータに関連するデータを受信するように構成されたインタフェースを含み得る。準備システム１４は、少なくとも１つの処置制御データ（最高ランクの処置パラメータに関連する）を処置デバイス２０、クライアントデバイス１６、データ配信システム１８、又は処理システム２１に送信するように構成されたインタフェースを含み得る。同様のインタフェースが、各データパッケージを送信又は受信するために、処置デバイス２０、クライアントデバイス１６、データ配信システム１８、又は処理システム２１に含まれ得る。特に、データが任意の処置デバイス２０によって監視、収集、且つ／又は記録される場合、そのようなデータは、分散計算システム１０の計算システム１４、１６、１８、２０の１つ若しくは複数又はあらゆる計算システム１４、１６、１８、２０に配信し得る。

図２は、作物保護製品（除草剤、防カビ剤、殺虫剤、又は殺線虫剤）をフィールドに適用するための作物保護処置デバイス２０の一例を示す。なお、図２は、主要構成要素を有する単なる概略図である。農業処置デバイス２０は、図示の構成要素よりも多数、少数、又は異なる構成要素を備え得る。農業処置デバイス２０は、機械１０の一部であってもよく（図１に示されるように）、フィールド１１又はその１つ若しくは複数のサブエリアに作物保護製品を適用するように構成し得る。放出要素２８は、作物保護製品をフィールド１１に適用するように構成し得る。少なくとも幾つかの実施形態では、農業処置デバイス２０はブームを備え得、ブームは、ブームに沿って配置された複数の放出要素２８を有する。放出要素２８は、ブームに沿って一定間隔又は不規則な間隔で固定又は移動可能に取り付けることができる。各放出要素２８は、１つ又は複数の好ましくは別個に制御可能な弁３８と一緒に配置されて、フィールド１１への処置製品放出を制御し得る。

１つ又は複数のタンク２３、２４、２５は、筐体２２に配置し得、１つ又は複数の接続２８を通して放出要素２８と連通し得、それにより、１つ又は複数の製品（除草剤、防カビ剤、殺虫剤、又は殺線虫剤等）を分配する。各タンク２３、２４、２５は、タンク２３、２４、２５から接続２６への放出を制御する制御可能弁を更に備え得る。

タンク弁及び／又は放出要素２８は、制御システム３２に通信可能に結合し得る。図２に示される実施形態では、制御システム３２は、主筐体２２に配置され、各構成要素に有線接続される。別の実施形態では、タンク弁又は放出要素２８の弁は、制御システム３２に無線接続し得る。更に別の実施形態では、２つ以上の制御システム３２が筐体２２に分散し、タンク弁又は放出要素２８の弁に通信可能に結合し得る。

制御システム３２は、処置制御データに基づいてタンク弁又は放出要素２８の弁を制御するように構成し得る。処置制御データは、農業処置デバイス２０が処置中に制御される基となる制御ファイル又は制御プロトコルであり得る。制御システム３２は、命令を有する複数の電子モジュールを備え得、命令は、実行されると、特にタンク放出又は放出要素２８を制御することによって処置を制御する。例えば、１つのモジュールは、フィールド１１での適用中、データ、例えば場所データを収集するように構成し得る。更なるモジュールは、処置制御データと共に制御ファイルを受信するように構成し得る。更なるモジュールは、場所データ及び制御ファイルから制御信号を導出するように構成し得る。更なるモジュールは、そのような導出された制御信号に基づいてタンク２３、２４、２５の放出及び／又は放出要素２８を制御するように構成し得る。更なるモジュールは、フィールド１１での処置実行中、適用マップ（ａｓ－ａｐｐｌｉｅｄ ｍａｐ）等の処置デバイス２０の制御データ及び／又は監視データを記憶するように構成し得る。更なるモジュールは、フィールド１１での処置実行中に収集された適用マップ（ａｓ－ａｐｐｌｉｅｄ ｍａｐ）等の、処置デバイス２０の制御データ及び／又は監視データを、例えば図１のクライアントデバイス１６、データ配信システム１８、又は処理システム２１に提供するように構成し得る。

図３及び図４は、本発明の実施形態のワークフローを示す。

図３では、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法（１００）であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）（１０２）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ２）（１０４）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）（１０６）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、方法
が示されている。

図４では、処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法（２００）であって、処置パラメータは、
ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
からなる群から選択され、方法は、
（ステップ１）（２０２）圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
（ステップ１ａ）（２０４）
（Ａ）（ａａ）圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ、又は
（Ｂ）圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ、又は
（Ｃ）圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
を提供するステップと、
（ステップ２）（２０６）少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報及び農作物データ、又は天候及び／又は地理データ、又は過去処置データに基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ、
（ｉｉ）少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
（ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
（ステップ３）（２０８）データ処理の結果に基づいて少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
を含む、方法
が示されている。

図５では、「抵抗性チェック実施形態」のコンピュータ実施方法（３００）が示されている。ステップ（３０２）において、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報が提供され、少なくとも１つの有機体は農作物植物であり、遺伝情報は、エピジェネティック情報、エピジェネティックバリアント若しくは変化についての情報、又は遺伝的変化についての情報を含む。ステップ（３０４）において、少なくとも、少なくとも１つの有機体の遺伝情報に基づいて、
（ｉ）遺伝情報データ及び
（ｉｉ）処置パラメータに関連するデータ
を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理が開始且つ／又は実行される。

ステップ（３０４）のサブステップとしてのステップ（３０６）において、データ処理は、遺伝情報に基づいて、圃場に存在したか、又は存在しているか、又は存在すると予期される特定の有害な有機体に対する農作物植物の抵抗性が存在するか否かを判断することを含む。その結果、ステップ（３０４）のサブステップとしてのステップ（３０８）において、この抵抗性が存在せず、農作物植物が既に播種されていると判断された場合、そのような有害な有機体を制御又は標的化するために使用可能な製品（例えば防カビ剤又は殺虫剤）及び／又は用量率が決定されている。ステップ（３１２）において、この製品及び／又は用量率は、データ処理の結果に基づいて処理パラメータとして出力されており、この処置パラメータは、農機具の制御信号として出力されている。その結果、ステップ（３０４）のサブステップとしてのステップ（３１０）において、この抵抗性が存在せず、農作物植物がまだ播種されていないと判断された場合、製品及び／又は用量率が決定されており、そのような製品は、そのような有害な有機体に対する抵抗性を有する上記農作物植物の別種の種子である。ステップ（３１４）において、上記農作物植物の別種の種子であるこの製品及び／又は対応する用量率は、データ処理の結果に基づいて処置パラメータとして出力されており、この処置パラメータは、農機具の制御信号として出力されている。

Claims (25)

1. 処置パラメータの少なくとも１つを決定するコンピュータ実施方法であって、前記処置パラメータは、
   ａ）圃場における処置の少なくとも１つの時間窓、
   ｂ）圃場における処置の少なくとも１つの方法、
   ｃ）圃場における処置の少なくとも１つの製品、
   ｄ）圃場における処置の少なくとも１つの用量率、及び
   ｅ）圃場におけるゾーン固有処置を行うための少なくとも１つの適用マップ
   からなる群から選択され、前記方法は、以下のステップ：
   （ステップ１）前記圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
   （ステップ２）少なくとも前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報に基づいて、
   （ｉ）遺伝情報データ及び
   （ｉｉ）前記少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ
   を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
   （ステップ３）前記データ処理の前記結果に基づいて前記少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
   を含む、方法。
2. 以下のステップ：
   （ステップ１）前記圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
   （ステップ１ａ）
   （Ａ）（ａａ）前記圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ、又は
   （Ｂ）前記圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ、又は
   （Ｃ）前記圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
   を提供するステップと、
   （ステップ２）少なくとも前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報及び前記農作物データ、又は前記天候及び／又は地理データ、又は前記過去処置データに基づいて、
   （ｉ）遺伝情報データ、及び
   （ｉｉ）前記少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
   （ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、又は天候及び／又は地理データに関連するデータ、又は過去処置データに関連するデータ
   を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
   （ステップ３）前記データ処理の結果に基づいて前記少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
   を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
3. 以下のステップ：
   （ステップ１）前記圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
   （ステップ１ａ）
   （Ａ）（ａａ）前記圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ及び
   （Ｂ）前記圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ
   を提供するステップ、又は
   （ステップ２）少なくとも前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報並びに前記農作物データ及び前記天候及び／又は地理データに基づいて、
   （ｉ）遺伝情報データ、及び
   （ｉｉ）前記少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
   （ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、及び
   （ｉｖ）天候及び／又は地理データに関連するデータ
   を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
   （ステップ３）前記データ処理の結果に基づいて前記少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
   を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
4. 以下のステップ：
   （ステップ１）前記圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
   （ステップ１ａ）
   （Ａ）（ａａ）前記圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ及び
   （Ｃ）前記圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
   を提供するステップと、
   （ステップ２）少なくとも前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報並びに前記農作物データ及び前記過去処置データに基づいて、
   （ｉ）遺伝情報データ、及び
   （ｉｉ）前記少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
   （ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、及び
   （ｉｖ）過去処置データに関連するデータ
   を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
   （ステップ３）前記データ処理の結果に基づいて前記少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
   を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
5. 以下のステップ：
   （ステップ１）前記圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
   （ステップ１ａ）
   （Ｂ）前記圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ及び
   （Ｃ）前記圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
   を提供するステップと、
   （ステップ２）少なくとも前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報並びに前記天候及び／又は地理データ及び前記過去処置データに基づいて、
   （ｉ）遺伝情報データ、及び
   （ｉｉ）前記少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
   （ｉｉｉ）天候及び／又は地理データに関連するデータ、及び
   （ｉｖ）過去処置データに関連するデータ
   を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
   （ステップ３）前記データ処理の結果に基づいて前記少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
   を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
6. 以下のステップ：
   （ステップ１）前記圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の遺伝情報を提供するステップと、
   （ステップ１ａ）
   （Ａ）（ａａ）前記圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種についての情報及び／又は（ｂｂ）そのような農作物の生長段階についての情報を含む農作物データ、及び
   （Ｂ）前記圃場の場所に関連する天候及び／又は地理データ、及び
   （Ｃ）前記圃場で過去に行われた処置に関連する過去処置データ
   を提供するステップと、
   （ステップ２）少なくとも前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報並びに前記農作物データ、及び前記天候及び／又は地理データ、及び前記過去処置データに基づいて、
   （ｉ）遺伝情報データ、及び
   （ｉｉ）前記少なくとも１つの処置パラメータに関連するデータ、及び
   （ｉｉｉ）農作物データに関連するデータ、及び
   （ｉｖ）天候及び／又は地理データに関連するデータ、及び
   （ｖ）過去処置データに関連するデータ
   を含む少なくとも１つのデータベース及び／又はデータベースシステムにおいてデータ処理を開始且つ／又は実行するステップと、
   （ステップ３）前記データ処理の結果に基づいて前記少なくとも１つの処置パラメータを出力するステップと、
   を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
7. 前記処置パラメータは、農機具の制御信号として出力される、請求項１～６のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
8. （ステップ１）の前に以下のステップ：
   （ステップ０）前記圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、前記少なくとも１つの有機体の前記少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報を取得するステップ
   を更に含む請求項１～７のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
9. （ステップ１）の前に以下のステップ：
   （ステップ０）前記圃場に存在したか、存在しているか、又は存在すると予期される少なくとも１つの有機体の少なくとも１つのサンプルを採取し、前記少なくとも１つの有機体の前記少なくとも１つのサンプルを使用して遺伝解析を行い、そこから前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報を取得するステップであって、前記遺伝解析は、ナノポア技術、マイクロアレイ技術、グラフェンバイオセンサ技術、ＰＣＲ（ポリメラーゼ連鎖反応）技術、高速ＰＣＲ技術、及び等温増幅等の他のＤＮＡ／ＲＮＡ増幅技術からなる群から選択される技術の少なくとも１つに基づく、取得するステップ
   を更に含む請求項１～７のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
10. 前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝解析は、前記圃場で動作するポータブルデバイスを使用して行われる、請求項８又は９に記載のコンピュータ実施方法。
11. 前記ステップ（ステップ０）、（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで実行される、請求項８～ｌ０のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
12. 前記ステップ（ステップ０）、（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、２分未満で実行される、請求項８～ｌ０のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
13. 前記処置パラメータは、農機具の制御信号として出力され、前記ステップ（ステップ０）、（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）－農機具の制御信号として出力されることを含む－は、２分未満で実行される、請求項８～ｌ０のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
14. 前記少なくとも１つの有機体の前記遺伝情報は、ユーザインタフェース及び／又はデータインタフェースにより提供されている、請求項１～７のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
15. 前記少なくとも１つの有機体は、雑草類、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、及び齧歯類からなる群から選択される有害な有機体である、請求項１～１４のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
16. 前記少なくとも１つの有機体は、有益な植物、菌類、ウイルス類、ウイルス様体類、細菌類、昆虫類、クモ類、線虫類、軟体類、鳥類、齧歯類、及び原虫類からなる群から選択される有益な有機体である、請求項１～１５のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
17. 前記少なくとも１つの有機体は、前記圃場で生長、播種、生長が計画、又は播種が計画されている農作物種である、請求項１～１６のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
18. 少なくとも前記ステップ（ステップ１）、（ステップ２）、及び（ステップ３）は、リアルタイムモードで実行される、請求項１～１７のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
19. 遺伝情報データは有機体反応データを含み、前記データ処理は、前記有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含む、請求項１～１８のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
20. 遺伝情報データは有機体反応データを含み、前記データ処理は、前記有機体反応データに基づいて少なくとも１つの有機体の反応のタイプを特定することを含み、前記少なくとも１つの有機体の前記反応の前記タイプは、
    （１）特定の処置パラメータ、好ましくは方法若しくは製品を用いた前記処置への前記少なくとも１つの有機体の標的部位抵抗、又は
    （２）特定の処置パラメータ、好ましくは方法若しくは製品を用いた前記処置への前記少なくとも１つの有機体の非標的部位抵抗、又は
    （３）以下のストレス要因：
    ａ）有機体栄養欠乏、例えば植物栄養欠乏、
    ｂ）暑さストレス、例えば３０℃を越える温度状況、
    ｃ）寒さストレス、例えば１０℃未満の温度状況、
    ｄ）日照りストレス、
    ｅ）水ストレス、例えば、例えば激しい雨又は洪水後の過剰な水の存在、
    ｆ）過度の日光への暴露、例えば変色、日焼けの兆候、又は同様の照射の兆候を生じさせる日光への暴露、
    ｇ）ｐＨ値がｐＨ５未満及び／又はｐＨ値が９を超える土壌の酸性又はアルカリ性ｐＨ条件、
    ｈ）塩ストレス、例えば土壌塩分、
    ｉ）化学物質による汚染、例えば重金属類による汚染、及び／又は
    ｊ）破壊的な天候状況、例えば雹、霜、損害を与える風
    の少なくとも１つに起因して、特定の処置パラメータ、好ましくは方法又は製品を用いた前記処置に対する前記少なくとも１つの有機体の反応
    である、請求項１～１９のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
21. 請求項１～２０のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法を実行する手段を備えたデータ処理システム。
22. コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに請求項１～２０のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品。
23. コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに請求項１～２０のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法を実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体。
24. 農機具を制御するために、請求項１～２０のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法によって決定される処置パラメータの使用。
25. 圃場を処置するために、請求項１～２０のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法によって決定される処置パラメータの使用。

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