JP2547311B2 - 乳中尿素の測定方法 - Google Patents
乳中尿素の測定方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 本発明は、乳（milk）サンプル中の尿素（urea）濃度
の測定方法に関する。
の測定方法に関する。
尿素は、正常には0.01-0.06％のレンジ内の非常に低
い濃度において乳中に存在する。タンパク質の濃度と組
み合わされた、乳、特に原乳（raw milk）中の尿素の濃
度は、家畜の飼養の調節において重要な要因である。そ
れ故、通例の原理に基き乳中の尿素の濃度を測定するこ
とができることは非常に重要なことである。しかしなが
ら、今までの上記目的のために使用できる方法であって
ウレアーゼ（urease）による酵素的分解において形成さ
れるアンモニアの測定に基くものは、時間が掛かるもの
であり、そして比較的高価な試薬を必要とし、この理由
のために、この測定は、正常には比較的長い間隔、例え
ば、1-3カ月間において行われる。しかしながら、それ
は、効率的な農場管理を行うという観点からは満足でき
るものではない。
い濃度において乳中に存在する。タンパク質の濃度と組
み合わされた、乳、特に原乳（raw milk）中の尿素の濃
度は、家畜の飼養の調節において重要な要因である。そ
れ故、通例の原理に基き乳中の尿素の濃度を測定するこ
とができることは非常に重要なことである。しかしなが
ら、今までの上記目的のために使用できる方法であって
ウレアーゼ（urease）による酵素的分解において形成さ
れるアンモニアの測定に基くものは、時間が掛かるもの
であり、そして比較的高価な試薬を必要とし、この理由
のために、この測定は、正常には比較的長い間隔、例え
ば、1-3カ月間において行われる。しかしながら、それ
は、効率的な農場管理を行うという観点からは満足でき
るものではない。
赤外光測定は、乳成分の迅速な且つ安価な測定の手段
を提供する。しかしながら、乳の主要成分の変化の比較
しての比較的少量の尿素のために、及びこれらの成分の
スペクトル上の特徴が尿素のスペクトル上の特徴と一致
するという事実のために、尿素のみに特徴的な特異的な
吸収ウェーブバンドは存在せず、赤外光測定による乳成
分の公知の測定法は、尿素濃度についての有用な情報を
提供することができない。
を提供する。しかしながら、乳の主要成分の変化の比較
しての比較的少量の尿素のために、及びこれらの成分の
スペクトル上の特徴が尿素のスペクトル上の特徴と一致
するという事実のために、尿素のみに特徴的な特異的な
吸収ウェーブバンドは存在せず、赤外光測定による乳成
分の公知の測定法は、尿素濃度についての有用な情報を
提供することができない。
乳成分の赤外測定のための公知の方法は、以下のよう
に行われる： 測定されるべき成分、例えば、脂肪の特徴的な吸収を
示すウェーブバンド内の光の減衰を測定することとは別
に、その近接における及び実質的に背景（他の成分から
の影響）を提示するウェーブバンド内の吸収を、測定
し、最初の測定の結果から差し引き、それにより、妨害
成分により生じるスペクトルの現象についての補正を得
る。しかしながら、乳の主要成分に比較しての尿素のは
るかに低い濃度のために（したがって、例えば、脂肪で
あって尿素と同じウェーブバンド内で吸収するものは、
正常には、尿素の量よりも約100-500倍大きな量で存在
し、そしてそれ自体の量的に変化することができ、例え
ば、その量は存在する尿素の絶対量の50-200倍であり、
そして類似の効果がより小さな程度で乳の他の主要成分
に適用される。）、そしてまた、それらの成分からのス
ペクトル上の高程度の妨害のために、公知の方法を使用
することができない。
に行われる： 測定されるべき成分、例えば、脂肪の特徴的な吸収を
示すウェーブバンド内の光の減衰を測定することとは別
に、その近接における及び実質的に背景（他の成分から
の影響）を提示するウェーブバンド内の吸収を、測定
し、最初の測定の結果から差し引き、それにより、妨害
成分により生じるスペクトルの現象についての補正を得
る。しかしながら、乳の主要成分に比較しての尿素のは
るかに低い濃度のために（したがって、例えば、脂肪で
あって尿素と同じウェーブバンド内で吸収するものは、
正常には、尿素の量よりも約100-500倍大きな量で存在
し、そしてそれ自体の量的に変化することができ、例え
ば、その量は存在する尿素の絶対量の50-200倍であり、
そして類似の効果がより小さな程度で乳の他の主要成分
に適用される。）、そしてまた、それらの成分からのス
ペクトル上の高程度の妨害のために、公知の方法を使用
することができない。
上記に加えて、乳は溶解性物質、脂肪球、及びタンパ
ク質ミセルから成る均一系であり、それらの全てが赤外
光の減衰に寄与し、それ故、吸収に帰することができる
この寄与の測定をよりさらに複雑なものとする。
ク質ミセルから成る均一系であり、それらの全てが赤外
光の減衰に寄与し、それ故、吸収に帰することができる
この寄与の測定をよりさらに複雑なものとする。
本発明に従って、赤外測定を使用して乳サンプル中で
定量的に、そして高程度の精度で尿素を測定することが
できることが今般発見された。
定量的に、そして高程度の精度で尿素を測定することが
できることが今般発見された。
したがって、本発明は、赤外減衰測定技術により、少
なくとも１％の脂肪、少なくとも１％の溶解ラクトー
ス、及び少なくとも１％のタンパク質を含む乳サンプル
中で0-0.1％の濃度レンジ内で尿素濃度を測定するため
の方法であって、そのサンプル上で、1000から4000cm-1
までの赤外照射の領域内の減衰を測定し、少なくとも１
の測定を1000から1800cm-1までの領域内のウェーブバン
ド内で行い、少なくとも１の他の測定を脂肪が吸収する
ウェーブバンド内で行い、少なくとも１のさらなる測定
をラクトースが吸収するウェーブバンド内で行い、そし
て少なくとも１のさらなる測定をタンパク質が吸収する
ウェーブバンド内で行い；そして0.007％より良好な予
測の標準誤差（Standard Error of Prediction（以下SE
Pという））として表された正確さをもって、尿素が吸
収するウェーブバンド内の吸収に基づき尿素の濃度を、
計算（予報）し、脂肪、ラクトース、及びタンパク質か
らの寄与を、これらの成分が吸収するウェーブバンド内
で行われた測定からの結果を組み合わせることによる多
変量換算に基づき補正する、ことを含んで成る方法に関
する。
なくとも１％の脂肪、少なくとも１％の溶解ラクトー
ス、及び少なくとも１％のタンパク質を含む乳サンプル
中で0-0.1％の濃度レンジ内で尿素濃度を測定するため
の方法であって、そのサンプル上で、1000から4000cm-1
までの赤外照射の領域内の減衰を測定し、少なくとも１
の測定を1000から1800cm-1までの領域内のウェーブバン
ド内で行い、少なくとも１の他の測定を脂肪が吸収する
ウェーブバンド内で行い、少なくとも１のさらなる測定
をラクトースが吸収するウェーブバンド内で行い、そし
て少なくとも１のさらなる測定をタンパク質が吸収する
ウェーブバンド内で行い；そして0.007％より良好な予
測の標準誤差（Standard Error of Prediction（以下SE
Pという））として表された正確さをもって、尿素が吸
収するウェーブバンド内の吸収に基づき尿素の濃度を、
計算（予報）し、脂肪、ラクトース、及びタンパク質か
らの寄与を、これらの成分が吸収するウェーブバンド内
で行われた測定からの結果を組み合わせることによる多
変量換算に基づき補正する、ことを含んで成る方法に関
する。
本発明の方法を使用して、妨害成分の変化よりも数オ
ーダー良好な大きさである正確さの程度をもって尿素含
量を測定することができる、減衰系としての先に述べた
乳の高く複雑な特性のために、0.007％の、及び典型的
には0.005％よりも又はさらに0.004％よりも良好な（以
下に定義するような）予報（prediction）の標準誤差よ
りもよい正確さに達することがいずれかの技術により可
能になるであろうということは予期されることができな
かった。
ーダー良好な大きさである正確さの程度をもって尿素含
量を測定することができる、減衰系としての先に述べた
乳の高く複雑な特性のために、0.007％の、及び典型的
には0.005％よりも又はさらに0.004％よりも良好な（以
下に定義するような）予報（prediction）の標準誤差よ
りもよい正確さに達することがいずれかの技術により可
能になるであろうということは予期されることができな
かった。
本発明に従って達成される全く驚くべき正確さの印象
を与えるために、乳中の脂肪、タンパク質及びラクトー
スの測定において得られる正確さが0.01-0.02％絶対の
オーダーの内にあることを述べることができる。これ
は、約0.025％である尿素の正常レベルに匹敵すること
ができる。言い換えれば、尿素の全含量は、他の成分の
測定において得られる正確さとほとんど同じである。こ
れにもかかわらず、本発明に係る方法は、0.003-0.004
％絶対のオーダーの内にある標準誤差をもってかなり微
量な成分である尿素を測定することができる。
を与えるために、乳中の脂肪、タンパク質及びラクトー
スの測定において得られる正確さが0.01-0.02％絶対の
オーダーの内にあることを述べることができる。これ
は、約0.025％である尿素の正常レベルに匹敵すること
ができる。言い換えれば、尿素の全含量は、他の成分の
測定において得られる正確さとほとんど同じである。こ
れにもかかわらず、本発明に係る方法は、0.003-0.004
％絶対のオーダーの内にある標準誤差をもってかなり微
量な成分である尿素を測定することができる。
したがって、本発明は、農場管理を改善するために牛
豚群（herd）動物に対する周期的な分析を行うことが現
実のものとなるように、乳中の尿素を測定する簡易且つ
経済的な方法を提供する。
豚群（herd）動物に対する周期的な分析を行うことが現
実のものとなるように、乳中の尿素を測定する簡易且つ
経済的な方法を提供する。
使用した多変量換算パラメーターは、好ましくは、既
知濃度の尿素を含む乳サンプル、又は既知濃度の尿素が
添加された乳サンプルを使用して得られたパラメーター
である。
知濃度の尿素を含む乳サンプル、又は既知濃度の尿素が
添加された乳サンプルを使用して得られたパラメーター
である。
多変量換算は、好ましくは、サンプル中の成分とその
サンプルの他の物理的条件（例えば、均質化及び温度）
との間の相関が可能な限り低くなるようなやり方でその
換算サンプルを選ぶことにより行われ；それ故、例え
ば、その時に高含量の尿素をもつサンプルが優勢には高
程度の均質化、等を有するということが回避されるべき
である。換算サンプルの好適な選択は、例えば、大量の
換算サンプルをもつことにより、そしてその設定が低い
相関を示すように使用されるべきもの、又は先に示した
ものを選ぶことにより、成分の添加、もしくはサンプル
の他の修飾により、得られる。
サンプルの他の物理的条件（例えば、均質化及び温度）
との間の相関が可能な限り低くなるようなやり方でその
換算サンプルを選ぶことにより行われ；それ故、例え
ば、その時に高含量の尿素をもつサンプルが優勢には高
程度の均質化、等を有するということが回避されるべき
である。換算サンプルの好適な選択は、例えば、大量の
換算サンプルをもつことにより、そしてその設定が低い
相関を示すように使用されるべきもの、又は先に示した
ものを選ぶことにより、成分の添加、もしくはサンプル
の他の修飾により、得られる。
用語“乳サンプル”とは、乳のサンプル及び関連製
品、例えば、原乳（raw milk）、全乳（whole milk）、
スキム・ミルク（skim milk）、クリーム（cream）、再
溶解及び／又は再懸濁粉ミルクをいう。このサンプル
は、均質化されることができるし、又はされないことも
できる。本発明の好ましい態様に従えば、サンプルは、
原乳のサンプルである。
品、例えば、原乳（raw milk）、全乳（whole milk）、
スキム・ミルク（skim milk）、クリーム（cream）、再
溶解及び／又は再懸濁粉ミルクをいう。このサンプル
は、均質化されることができるし、又はされないことも
できる。本発明の好ましい態様に従えば、サンプルは、
原乳のサンプルである。
正常の原乳サンプルは正常には約3.7％の脂肪、3.4％
のタンパク質、4.8％のラクトース、及び0.025％の尿素
を含むけれども、本発明は、そのサンプルが１以上のそ
の成分の非常に低い含量をもつかなり普通でない組成を
もつ場合にも最も有用であるように考慮されている。
のタンパク質、4.8％のラクトース、及び0.025％の尿素
を含むけれども、本発明は、そのサンプルが１以上のそ
の成分の非常に低い含量をもつかなり普通でない組成を
もつ場合にも最も有用であるように考慮されている。
本文脈中、用語“赤外減衰技術（infrared attenuati
on technique）”とは、赤外レンジ内の光がサンプルを
透過し、そしてそのサンプルにより引き起こされた赤外
光の減衰（光散乱又はエネルギー吸収によることができ
るもの）が測定されるような測定技術をいうと意図され
る。
on technique）”とは、赤外レンジ内の光がサンプルを
透過し、そしてそのサンプルにより引き起こされた赤外
光の減衰（光散乱又はエネルギー吸収によることができ
るもの）が測定されるような測定技術をいうと意図され
る。
この赤外測定技術は、その赤外光を透過する材料から
作られているサンプルを保持する容器を通しての赤外光
の透過を含んで成る透過技術であることができる。その
透過光を好適な数の好適に選択されたウェーブバンドに
分け、そしてそのウェーブバンドのそれぞれの内で吸収
された光の量を測定するとき、そのサンプル中の１以上
の成分の濃度を測定することができる。
作られているサンプルを保持する容器を通しての赤外光
の透過を含んで成る透過技術であることができる。その
透過光を好適な数の好適に選択されたウェーブバンドに
分け、そしてそのウェーブバンドのそれぞれの内で吸収
された光の量を測定するとき、そのサンプル中の１以上
の成分の濃度を測定することができる。
サンプル中に赤外光を導入する他の方法は、ATR−セ
ルを使用することであり、ここでは、光の吸収がその光
をサンプルと乳よりも高い屈折率をもつ材料、例えば、
ZnSe又はGeとの境界上に発射する（launching）ことに
より容易にされる。光の性質により、電磁場がその境界
を横切って数μｍ広がり、それにより、それがそのサン
プルの影響を経験するであろう。
ルを使用することであり、ここでは、光の吸収がその光
をサンプルと乳よりも高い屈折率をもつ材料、例えば、
ZnSe又はGeとの境界上に発射する（launching）ことに
より容易にされる。光の性質により、電磁場がその境界
を横切って数μｍ広がり、それにより、それがそのサン
プルの影響を経験するであろう。
記事：“Multivariate Calibration for Assays in C
linical Chemistry using ATR-IR spectra of Human bl
ood plasma",Analytical Chamistry,1989,61,pp 2016-2
023 by Guenter Janatsch et al.,中では、FTIR-ATR
は、ヒト血液血漿中の尿素、尿酸、コレステロール、ト
リグリセリド、及びグルコースの濃度を測定するために
使用される。
linical Chemistry using ATR-IR spectra of Human bl
ood plasma",Analytical Chamistry,1989,61,pp 2016-2
023 by Guenter Janatsch et al.,中では、FTIR-ATR
は、ヒト血液血漿中の尿素、尿酸、コレステロール、ト
リグリセリド、及びグルコースの濃度を測定するために
使用される。
血液血漿は、a.o.脂肪（トリグリセリド、コレステロ
ール）、タンパク質及び炭水化物（グルコース）を含む
液体である。血液血漿中の成分の濃度のための典型的な
値、及びそれからこれらの濃度が測定されることができ
るところのウェーブバンドを、表１中に原乳中の成分の
典型的な濃度と対比する。
ール）、タンパク質及び炭水化物（グルコース）を含む
液体である。血液血漿中の成分の濃度のための典型的な
値、及びそれからこれらの濃度が測定されることができ
るところのウェーブバンドを、表１中に原乳中の成分の
典型的な濃度と対比する。
表１から、上記２つの系がかなり異なる組成をもつこ
とが明白である。原乳は、普通には血液血漿よりも１オ
ーダー以上の大きさを含む。血液中の脂肪は、ほとんど
が溶解したコレステロールであるが、乳中では、それ
は、ほとんどが、懸濁した乳脂肪球の形態にある。
とが明白である。原乳は、普通には血液血漿よりも１オ
ーダー以上の大きさを含む。血液中の脂肪は、ほとんど
が溶解したコレステロールであるが、乳中では、それ
は、ほとんどが、懸濁した乳脂肪球の形態にある。
乳中では、タンパク質の80％が直径0.01-0.3μｍをも
つミセル内に存在するカゼインであり、ほんの20％が溶
解している。血液中では、すべてのタンパク質が溶解し
ている。
つミセル内に存在するカゼインであり、ほんの20％が溶
解している。血液中では、すべてのタンパク質が溶解し
ている。
血液中よりも１オーダー以上の大きさでより多く乳中
に炭水化物が存在し、血液中の炭水化物は、ほとんどが
グルコースであるが、乳中では、それはラクトースであ
る。
に炭水化物が存在し、血液中の炭水化物は、ほとんどが
グルコースであるが、乳中では、それはラクトースであ
る。
本発明の方法においては、測定を、1000から4000cm-1
までの赤外照射の領域内の１以上のウェーブバンド内で
行い、これらのウェーブバンドの中で、その少なくとも
１が1000から1800cm-1までの領域内にあり、そしてその
内で尿素が吸収する。好ましい態様においては、尿素が
吸収するウェーブバンドは、1100-1800cm-1、1400-1500
cm-1、1500-1800cm-1、及び1100-1200cm-1から成る群か
ら選ばれる。これらのウェーブバンドは、好ましくは、
サンプル中の成分が異なるウェーブバンド内で異なる且
つ変化する影響比（吸収比）をもつように選ばれる。ウ
ェーブバンドの好適な選択により、尿素濃度の測定が最
小数のウェーブバンドを使用することにより行われるこ
とができる。
までの赤外照射の領域内の１以上のウェーブバンド内で
行い、これらのウェーブバンドの中で、その少なくとも
１が1000から1800cm-1までの領域内にあり、そしてその
内で尿素が吸収する。好ましい態様においては、尿素が
吸収するウェーブバンドは、1100-1800cm-1、1400-1500
cm-1、1500-1800cm-1、及び1100-1200cm-1から成る群か
ら選ばれる。これらのウェーブバンドは、好ましくは、
サンプル中の成分が異なるウェーブバンド内で異なる且
つ変化する影響比（吸収比）をもつように選ばれる。ウ
ェーブバンドの好適な選択により、尿素濃度の測定が最
小数のウェーブバンドを使用することにより行われるこ
とができる。
吸収が測定されるべきウェーブバンドを定めるため
に、多数のウェーブバンド選択要素を使用することがで
きる：光学フィルター、回折格子（gratings）、プリズ
ム（prisms）、音響光学調節装置（acous to optic mod
ulators）。
に、多数のウェーブバンド選択要素を使用することがで
きる：光学フィルター、回折格子（gratings）、プリズ
ム（prisms）、音響光学調節装置（acous to optic mod
ulators）。
本明細書及びクレーム中では、用語“ウェーブバンド
（waveband）”とは、その幅及び中心値が、使用され実
際のウェーブバンド選択要素の適当な選択により幅レン
ジ内で選ばれることができるような波長領域をいう。し
たがって、例えば、光学フィルターは、正常には約10-4
0cm-1のオーダーの幅をもつことができるウェーブバン
ドを定めるが、本発明に従って測定が行われるところの
ウェーブバンドは、主に、より広くてもよく又はより狭
くてもよい。
（waveband）”とは、その幅及び中心値が、使用され実
際のウェーブバンド選択要素の適当な選択により幅レン
ジ内で選ばれることができるような波長領域をいう。し
たがって、例えば、光学フィルターは、正常には約10-4
0cm-1のオーダーの幅をもつことができるウェーブバン
ドを定めるが、本発明に従って測定が行われるところの
ウェーブバンドは、主に、より広くてもよく又はより狭
くてもよい。
個々のウェーブバンドを定めるために光学フィルター
を使用するとき、多数のフィルターを光源と検出装置と
の間の光ビームの経路内に連続的に置くととができる。
他の態様は、それぞれが１以上の静止した又は可動性の
光学フィルターを通過する多数のビーム内にそのビーム
を分けることを含んで成る。
を使用するとき、多数のフィルターを光源と検出装置と
の間の光ビームの経路内に連続的に置くととができる。
他の態様は、それぞれが１以上の静止した又は可動性の
光学フィルターを通過する多数のビーム内にそのビーム
を分けることを含んで成る。
回折格子を使用して、多数のウェーブバンドを、可動
性回折格子と１以上の静止した又は可動性検出装置とを
組み合わせることにより、又は静止した回折格子と１以
上の可動性及び／又は静止した検出装置とを組み合わせ
ることにより、選択することができる。
性回折格子と１以上の静止した又は可動性検出装置とを
組み合わせることにより、又は静止した回折格子と１以
上の可動性及び／又は静止した検出装置とを組み合わせ
ることにより、選択することができる。
FTIR技術を使用するとき、サンプルの透過のスペクト
ルは、干渉計（interferometer）により作られたインタ
ーフェログラム（interferogram）のフーリエ変換（Fou
rier transformation）から作られる。透過スペクトル
から、ウェーブバンド内の吸収を計算することができ
る。
ルは、干渉計（interferometer）により作られたインタ
ーフェログラム（interferogram）のフーリエ変換（Fou
rier transformation）から作られる。透過スペクトル
から、ウェーブバンド内の吸収を計算することができ
る。
特定の赤外透過減衰技術が使用されるにもかかわら
ず、サンプル容器は、好ましくは、CaF2から作られ、そ
して200μｍよりも長くない、好ましくは50μｍよりも
長くない光路をもつキュベット（cuvette）である。脂
肪球のサイズを減少させるために、サンプルを、そのサ
ンプル中の脂肪球の平均直径が大きくても３μｍ、好ま
しくは大きくても２μｍであるように均質化することが
できる。
ず、サンプル容器は、好ましくは、CaF2から作られ、そ
して200μｍよりも長くない、好ましくは50μｍよりも
長くない光路をもつキュベット（cuvette）である。脂
肪球のサイズを減少させるために、サンプルを、そのサ
ンプル中の脂肪球の平均直径が大きくても３μｍ、好ま
しくは大きくても２μｍであるように均質化することが
できる。
多変量換算は、多数の方法、例えば、部分最小二乗法
（Partial Least Squares algorithm）、主要成分回帰
（Principal Component Regression）、多線型回帰（Mu
ltiple Linear Regression）又は人工神経ネットワーク
学習（Artificial Neural Network learning）を使用し
て行われることができる。
（Partial Least Squares algorithm）、主要成分回帰
（Principal Component Regression）、多線型回帰（Mu
ltiple Linear Regression）又は人工神経ネットワーク
学習（Artificial Neural Network learning）を使用し
て行われることができる。
好ましい態様においては、部分最小二乗法及び主要成
分回帰の方法が使用され、そのウェーブバンド情報をよ
り本質的な情報に減少させ、それにより、それらは、そ
の予報を過剰適合（overfitting）することを避ける；
過剰適合は、他の方法の欠点であることができる。
分回帰の方法が使用され、そのウェーブバンド情報をよ
り本質的な情報に減少させ、それにより、それらは、そ
の予報を過剰適合（overfitting）することを避ける；
過剰適合は、他の方法の欠点であることができる。
予報の標準誤差（The Standard Error of Prediction
（SEP））は、尿素のアンモニア及び炭酸塩への酵素的
分解、その後の尿素の間接的測定としてのアンモニアの
分光光度的測定、及び本発明に従った予報値を含んで成
る化学関連方法の結果の間の差異の標準偏差として定義
される。
（SEP））は、尿素のアンモニア及び炭酸塩への酵素的
分解、その後の尿素の間接的測定としてのアンモニアの
分光光度的測定、及び本発明に従った予報値を含んで成
る化学関連方法の結果の間の差異の標準偏差として定義
される。
好ましい態様においては、本発明に係る方法は、それ
がまた乳サンプル中の脂肪、タンパク質、及びラクトー
スの濃度を予報するように改良される。この目的のため
に、多変量換算が、既知濃度の脂肪、タンパク質、ラク
トース、及び尿素を含む乳サンプルに基づき、及び／又
は既知濃度の尿素、脂肪、ラクトース、及び／又はタン
パク質が添加された乳サンプルに基づき、行われる。さ
らに、この多変量換算を行うために使用される乳サンプ
ルの物理的条件（温度、均質化の程度）が変更されるこ
とができる。
がまた乳サンプル中の脂肪、タンパク質、及びラクトー
スの濃度を予報するように改良される。この目的のため
に、多変量換算が、既知濃度の脂肪、タンパク質、ラク
トース、及び尿素を含む乳サンプルに基づき、及び／又
は既知濃度の尿素、脂肪、ラクトース、及び／又はタン
パク質が添加された乳サンプルに基づき、行われる。さ
らに、この多変量換算を行うために使用される乳サンプ
ルの物理的条件（温度、均質化の程度）が変更されるこ
とができる。
本方法は、尿素測定に対する影響のための補正が、さ
らに、１又は数回の以下の成分：クエン酸、遊離脂肪
酸、抗生物質、リン酸塩、体細胞（somatic cell）、バ
クテリア、保存剤及びカゼインについて、それぞれの成
分について、その成分が吸収するところのウェーブバン
ド内の赤外減衰の測定、その成分が吸収するところのウ
ェーブバンド内で行われた測定からの結果を補正が行わ
れるべき全ての成分について組み合わせることによる多
変量換算に基づいて行われる補正を行うことにより、実
施される。
らに、１又は数回の以下の成分：クエン酸、遊離脂肪
酸、抗生物質、リン酸塩、体細胞（somatic cell）、バ
クテリア、保存剤及びカゼインについて、それぞれの成
分について、その成分が吸収するところのウェーブバン
ド内の赤外減衰の測定、その成分が吸収するところのウ
ェーブバンド内で行われた測定からの結果を補正が行わ
れるべき全ての成分について組み合わせることによる多
変量換算に基づいて行われる補正を行うことにより、実
施される。
換算のために使用される乳サンプルの数は、好ましく
は、実際に実行可能なほど多い。正常には、その数は、
少なくとも４であるが、より多くの数を使用することが
好ましく、そして問題のより多い数のいずれかは主に、
例えば、５、６、又は７から10、20、30、等を超えて、
主に40、50又はそれ以上までであるが、実際の考慮も適
用され、そしてそれ故、妥当な好ましさは、少なくとも
８、より好ましくは少なくとも12サンプル、さらにより
好ましくは少なくとも15サンプル、そしてさらにより好
ましくは少なくとも16、17、又は18あるいはおそらくさ
らに25サンプルまでとして表され、そこでは、換算が、
尿素、脂肪、ラクトース、タンパク質、及びクエン酸、
これらの全てに関して行われる。但し、そのサンプル
は、それらが先に討議したような様々な成分の含有量の
有用な変動を示し、そのサンプルの非相関変動の重要度
がサンプル数の減少を伴って増加するように妥当に選択
される。
は、実際に実行可能なほど多い。正常には、その数は、
少なくとも４であるが、より多くの数を使用することが
好ましく、そして問題のより多い数のいずれかは主に、
例えば、５、６、又は７から10、20、30、等を超えて、
主に40、50又はそれ以上までであるが、実際の考慮も適
用され、そしてそれ故、妥当な好ましさは、少なくとも
８、より好ましくは少なくとも12サンプル、さらにより
好ましくは少なくとも15サンプル、そしてさらにより好
ましくは少なくとも16、17、又は18あるいはおそらくさ
らに25サンプルまでとして表され、そこでは、換算が、
尿素、脂肪、ラクトース、タンパク質、及びクエン酸、
これらの全てに関して行われる。但し、そのサンプル
は、それらが先に討議したような様々な成分の含有量の
有用な変動を示し、そのサンプルの非相関変動の重要度
がサンプル数の減少を伴って増加するように妥当に選択
される。
実施例１ フーリエ変換IR分光光度計により測定された、乳サンプ
ルを使用した系の赤外減衰測定における尿素の測定 サンプル材料を、37の原乳サンプルから成る出発サン
プル採取物から調製した。
ルを使用した系の赤外減衰測定における尿素の測定 サンプル材料を、37の原乳サンプルから成る出発サン
プル採取物から調製した。
37サンプルのそれぞれの一部を、脂肪、タンパク質、
ラクトース、及び尿素の測定のための関連方法により分
析し、そしてその関連方法は、アンモニア及び炭酸への
尿素の酵素的分解、その後の尿素の間接的測定としての
アンモニアを分光光度計による測定を含んで成る方法を
それぞれ使用したRoese-Gottlieb,Kjeldahl,Luff-Schoo
rl及びFlow Injection Analysisである。サンプルの組
成を、以下の表中に示す。
ラクトース、及び尿素の測定のための関連方法により分
析し、そしてその関連方法は、アンモニア及び炭酸への
尿素の酵素的分解、その後の尿素の間接的測定としての
アンモニアを分光光度計による測定を含んで成る方法を
それぞれ使用したRoese-Gottlieb,Kjeldahl,Luff-Schoo
rl及びFlow Injection Analysisである。サンプルの組
成を、以下の表中に示す。
元のサンプルの12の部分が尿素により強化され（すな
わち、それに尿素が添加され）、そしてそれら及び37の
元サンプルの吸収スペクトルを、Perkin-Elmer IR-Data
-Managerソフトウェアーを走らせたIBM-PC互換性コンピ
ューターにより制御されたPerkin-Elmer 1710 Fourier
Transform Infra-Red（FTIR）分光光度計を使用して得
た。この装置の測定コンパートメントはフッ化カルシウ
ム（CaF2）窓及び37μｍのサンプル経路をもつ２つの同
一の交換可能なキュベット（サンプル・シャトル）を含
んでいた。それぞれのキュベットを40℃に保温した。
わち、それに尿素が添加され）、そしてそれら及び37の
元サンプルの吸収スペクトルを、Perkin-Elmer IR-Data
-Managerソフトウェアーを走らせたIBM-PC互換性コンピ
ューターにより制御されたPerkin-Elmer 1710 Fourier
Transform Infra-Red（FTIR）分光光度計を使用して得
た。この装置の測定コンパートメントはフッ化カルシウ
ム（CaF2）窓及び37μｍのサンプル経路をもつ２つの同
一の交換可能なキュベット（サンプル・シャトル）を含
んでいた。それぞれのキュベットを40℃に保温した。
本発明に従った換算 49サンプルを均質化し、上記サンプル・キュベット内
にインジェクトし、そしてレンジ4000-900cm-1内のIRス
ペクトルを記録した。蒸留水を対照として使用し、そし
て2cm-1となるべく分解能（resolution）を選択し、全
部で3101のデータ点を与えた。このスペクトルをディジ
タル形態で採取し、そして以降の数値分析のためにディ
スク上に保存した。
にインジェクトし、そしてレンジ4000-900cm-1内のIRス
ペクトルを記録した。蒸留水を対照として使用し、そし
て2cm-1となるべく分解能（resolution）を選択し、全
部で3101のデータ点を与えた。このスペクトルをディジ
タル形態で採取し、そして以降の数値分析のためにディ
スク上に保存した。
統計的分析に先立って、50のスペクトル（49サンプル
及び蒸留水）を、第一に、水の吸収領域（3700-3000cm
-1及び1689-1610cm-1）内のデータ点を除去し、そして
第二に、ほとんどスペクトル情報を含まないそれらのス
ペクトル領域（4000-3700cm-1及び2759-1809cm-1）内の
データ点の数を減少させることにより、1165データ点に
減少させた。この49サンプルを、部分最小二乗分析（例
えば、“Multivariate Calibration"by Harald Martten
s and Thrmod Naes,John Wiley ＆ Sons,London,1989,p
p116-125中に記載されているようなもの）に供し、それ
により、その系を換算し、その換算系に特徴的な１セッ
トの回帰方程式をもたらした。
及び蒸留水）を、第一に、水の吸収領域（3700-3000cm
-1及び1689-1610cm-1）内のデータ点を除去し、そして
第二に、ほとんどスペクトル情報を含まないそれらのス
ペクトル領域（4000-3700cm-1及び2759-1809cm-1）内の
データ点の数を減少させることにより、1165データ点に
減少させた。この49サンプルを、部分最小二乗分析（例
えば、“Multivariate Calibration"by Harald Martten
s and Thrmod Naes,John Wiley ＆ Sons,London,1989,p
p116-125中に記載されているようなもの）に供し、それ
により、その系を換算し、その換算系に特徴的な１セッ
トの回帰方程式をもたらした。
結果 尿素についての回帰方程式は、部分最小二乗回帰法に
より見いだされるような回帰係数（B-coefficient）、
及び1165スペクトル点のそれぞれにおける対応する吸収
値を含んで成る１セットの項（term）から成る。図１中
に、平均中心データに対する７つの換算因子を使用して
見いだされた回帰係数を、1600から1000cm-1までのスペ
クトル領域内の（約５％溶液の）水中の純尿素の吸収ス
ペクトルと一緒に示す。
より見いだされるような回帰係数（B-coefficient）、
及び1165スペクトル点のそれぞれにおける対応する吸収
値を含んで成る１セットの項（term）から成る。図１中
に、平均中心データに対する７つの換算因子を使用して
見いだされた回帰係数を、1600から1000cm-1までのスペ
クトル領域内の（約５％溶液の）水中の純尿素の吸収ス
ペクトルと一緒に示す。
尿素の最も強い吸収は、1700と1650cm-1との間にある
が、このスペクトル領域は、その同一領域内での水の強
い吸収のために使用される実験条件下で使用されること
ができない。図１は、PLS換算により見いだされた回帰
係数が水中に溶解した尿素のスペクトル特性にかなり似
ている特性を示している。この回帰スペクトルにおける
他の特徴は、乳の主要成分、脂肪、タンパク質及びラク
トースに起因することができる。
が、このスペクトル領域は、その同一領域内での水の強
い吸収のために使用される実験条件下で使用されること
ができない。図１は、PLS換算により見いだされた回帰
係数が水中に溶解した尿素のスペクトル特性にかなり似
ている特性を示している。この回帰スペクトルにおける
他の特徴は、乳の主要成分、脂肪、タンパク質及びラク
トースに起因することができる。
図２は、サンプル15（0.0168％尿素）の吸収スペクト
ル及び純尿素により強化された（0.0552％尿素）後に記
録された同一サンプルのスペクトルを示す。図３中に示
す1500と1540cm-1との間の尿素吸収における２つのスペ
クトルの間の差異は、約0.05吸収単位の量であり、同一
領域内の測定ノイズの約２倍である。
ル及び純尿素により強化された（0.0552％尿素）後に記
録された同一サンプルのスペクトルを示す。図３中に示
す1500と1540cm-1との間の尿素吸収における２つのスペ
クトルの間の差異は、約0.05吸収単位の量であり、同一
領域内の測定ノイズの約２倍である。
結論 以上の結果は、尿素の変動の100-500倍の濃度変動を
示す尿素と抵触するスペクトル特徴をもつ化合物、脂肪
（3.3-7.3％）、タンパク質（2.9-4.5％）及びラクトー
ス（4.0-4.8％）の存在中乳中で0.01％未満の濃度にお
いて尿素についての換算を行うことができることを証明
している。
示す尿素と抵触するスペクトル特徴をもつ化合物、脂肪
（3.3-7.3％）、タンパク質（2.9-4.5％）及びラクトー
ス（4.0-4.8％）の存在中乳中で0.01％未満の濃度にお
いて尿素についての換算を行うことができることを証明
している。
実施例２ 別個のフィルターを使用して測定した、天然乳サンプル
を使用した赤外減衰測定系における尿素の測定 本実験において使用したサンプル材料は、別々のウシ
からの380の天然の乳サンプルであった。
を使用した赤外減衰測定系における尿素の測定 本実験において使用したサンプル材料は、別々のウシ
からの380の天然の乳サンプルであった。
それぞれのサンプルの一部を、アンモニア及び炭酸へ
の尿素の酵素的分解、その後の尿素の間接的測定として
のアンモニアの分光光度計による測定を含んで成る方法
を使用したセグメント化フロー・アナライザー内で尿素
のついて分析した。
の尿素の酵素的分解、その後の尿素の間接的測定として
のアンモニアの分光光度計による測定を含んで成る方法
を使用したセグメント化フロー・アナライザー内で尿素
のついて分析した。
また、それぞれのサンプルのIR吸収を、MilkoScanの
ビルト−イン・ホモゲナイザーにより均質化した後に９
つの異なるウェーブバンド内でFoss Electric,Hillero
d,Denmarkにより製造されたMilkoScan605IR装置を使用
して測定した。この装置は、以下の波数:2817、2853、1
739、1493、1538、1299、1053、1388及び1464cm-1にお
けるIR吸収の測定を可能にする９つのフィルターを備え
ており、すべてのフィルターが約20cm-1のスペクトルの
バンド幅（50％強度FWHMにおける全体幅）をもつ。
ビルト−イン・ホモゲナイザーにより均質化した後に９
つの異なるウェーブバンド内でFoss Electric,Hillero
d,Denmarkにより製造されたMilkoScan605IR装置を使用
して測定した。この装置は、以下の波数:2817、2853、1
739、1493、1538、1299、1053、1388及び1464cm-1にお
けるIR吸収の測定を可能にする９つのフィルターを備え
ており、すべてのフィルターが約20cm-1のスペクトルの
バンド幅（50％強度FWHMにおける全体幅）をもつ。
この380の天然乳サンプルを、部分最小二乗分析（例
えば、“Multivariate Calibration"by Harald Martten
s and Thrmod Naes,John Wiley ＆ Sons,London,1989,p
p116-125中に記載されているようなもの）に供し、それ
により、その系を換算し、換算のために使用できるサン
プルのすべてを使用してその換算系に特徴的な１セット
の回帰方程式をもたらした。
えば、“Multivariate Calibration"by Harald Martten
s and Thrmod Naes,John Wiley ＆ Sons,London,1989,p
p116-125中に記載されているようなもの）に供し、それ
により、その系を換算し、換算のために使用できるサン
プルのすべてを使用してその換算系に特徴的な１セット
の回帰方程式をもたらした。
上記サンプル・セットの吸収値を、満足できる換算を
許容するようなやり方でその380サンプルのスペクトル
変動を提示するサンプルのサブセットを同定するため
に、因子分析に供した。因子分析の結果として、16サン
プルを換算セットとして選んだ。
許容するようなやり方でその380サンプルのスペクトル
変動を提示するサンプルのサブセットを同定するため
に、因子分析に供した。因子分析の結果として、16サン
プルを換算セットとして選んだ。
この換算セットを、部分最小二乗分析に供し、それに
より、その系を換算し、その換算系に特徴的な１セット
の回帰方程式をもたらした。
より、その系を換算し、その換算系に特徴的な１セット
の回帰方程式をもたらした。
結果 上記の換算セットに適用された部分最小二乗回帰法に
より見いだされるような回帰係数（B-coefficient）、
及び上記９つのフィルターのそれぞれにおける対応する
吸収値を含んで成る１セットの項から成る尿素について
の回帰方程式を、両方の換算について天然乳サンプルの
それぞれにおける尿素濃度を予報するために使用した。
第一に380サンプルのすべてを使用して、その第二にそ
の換算のための因子分析を使用して選択した16サンプル
を使用して得られた尿素の予報を、それぞれ図４及び５
中に示す。これらは、測定された尿素濃度対予報尿素濃
度のプロットを示している。
より見いだされるような回帰係数（B-coefficient）、
及び上記９つのフィルターのそれぞれにおける対応する
吸収値を含んで成る１セットの項から成る尿素について
の回帰方程式を、両方の換算について天然乳サンプルの
それぞれにおける尿素濃度を予報するために使用した。
第一に380サンプルのすべてを使用して、その第二にそ
の換算のための因子分析を使用して選択した16サンプル
を使用して得られた尿素の予報を、それぞれ図４及び５
中に示す。これらは、測定された尿素濃度対予報尿素濃
度のプロットを示している。
380サンプルのすべて、又は因子分析を使用して選択
された16サンプルを使用して得られた予報の標準誤差
（The Standard Error of Prediction（SEP））は、そ
れぞれ、0.0037及び0.0040％尿素であることが見つかっ
た。同一サンプルが１回以上測定されるときに予報尿素
濃度におる差異として定められる再現可能な誤差は、両
方の換算モデルにおいて0.0017％尿素であることが見つ
かった。
された16サンプルを使用して得られた予報の標準誤差
（The Standard Error of Prediction（SEP））は、そ
れぞれ、0.0037及び0.0040％尿素であることが見つかっ
た。同一サンプルが１回以上測定されるときに予報尿素
濃度におる差異として定められる再現可能な誤差は、両
方の換算モデルにおいて0.0017％尿素であることが見つ
かった。
Claims (24)
- 【請求項１】赤外吸収測定技術により、少なくとも１％
の脂肪、少なくとも１％の溶解ラクトース、及び少なく
とも１％のタンパク質を含む乳サンプル中の0-0.1％の
濃度レンジ内の尿素の濃度を、予報の標準誤差として表
される0.007％よりもよい正確さをもって、測定する方
法であって、以下の： （ａ）乳サンプルの1000cm-1（10.0μｍ）から4000cm-1
（2.50μｍ）までの赤外照射ウェーブバンド内で吸収を
測定し、少なくとも１の測定を尿素が吸収する1000cm-1
（10.0μｍ）から1800ccm-1（5.56μｍ）までのウェー
ブバンド内で行い、少なくとも１の測定を脂肪が吸収す
るウェーブバンド内で行い、少なくとも１の測定をラク
トースを吸収するウェーブバンド内で行い、そして少な
くとも１の測定をタンパク質が吸収するウェーブバンド
内で行い； （ｂ）尿素が吸収するウェーブバンド内での脂肪、ラク
トース、及びタンパク質からの寄与を、上記の吸収測定
及び多変量換算により確立された前もって決定されたパ
ラメーターに基づき、測定し、そして （ｃ）尿素が吸収するウェーブバンド内の吸収に基づき
並びにそのウェーブバンド内での脂肪、ラクトース、及
びタンパク質からの測定された寄与に基づき、上記サン
プル中の尿素の濃度を定量的に評価すること、 を含んで成る方法。 - 【請求項２】赤外吸収測定技術が透過技術である、請求
項１に記載の方法。 - 【請求項３】多変量換算により確立された前測定パラメ
ーターを、既知濃度の尿素を含む乳サンプル又は既知濃
度の尿素が添加された乳サンプルを使用して得る、請求
項１又は２に記載の方法。 - 【請求項４】１以上の測定を、尿素、脂肪、ラクトー
ス、及びタンパク質が吸収するウェーブバンド内で行
う、先の請求項のいずれかに記載の方法。 - 【請求項５】尿素に加えて、脂肪、ラクトース、及びタ
ンパク質の成分の濃度をも計算（予報）し、それぞれの
測定が、問題の成分が吸収するところのウェーブバンド
内での少なくとも１の測定に基づいているような先の請
求項のいずれかに記載の方法。 - 【請求項６】多変量換算を、既知濃度の尿素、脂肪、ラ
クトース、及びタンパク質を含む乳サンプル、及び／又
は既知濃度の尿素、脂肪、ラクトース、及び／又はタン
パク質が添加された乳サンプル、及び／又は修飾された
物理的条件（温度、均質化の程度）を、使用して行う、
先の請求項のいずれかに記載の方法。 - 【請求項７】多変量換算を少なくとも４の乳サンプルを
使用して行う、先の請求項のいずれかに記載の方法。 - 【請求項８】多変量換算を少なくとも８の乳サンプルを
使用して行う、請求項７に記載の方法。 - 【請求項９】多変量換算を少なくとも12の乳サンプルを
使用して行う、請求項８に記載の方法。 - 【請求項１０】多変量換算を少なくとも18の乳サンプル
を使用して行う、請求項９に記載の方法。 - 【請求項１１】多変量換算を少なくとも25の乳サンプル
を使用して行う、請求項10に記載の方法。 - 【請求項１２】予報の標準誤差（SEP）が0.005％よりも
よい、先の請求項のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１３】予報の標準誤差（SEP）が0.004％よりも
よい、請求項12に記載の方法。 - 【請求項１４】尿素の測定を行う領域が1100cm-1（9.09
μｍ）〜1800cm-1（5.56μｍ）の領域である、先の請求
項のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１５】尿素の測定を行う領域が1400cm-1（7.14
μｍ）〜1500cm-1（6.67μｍ）の領域である、先の請求
項のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１６】尿素の測定を行う領域が1100cm-1（9.09
μｍ）〜1200cm-1（8.33μｍ）の領域である、請求項１
〜13のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１７】吸収測定を光学フィルターにより定めら
れたウェーブバンド内で行う、先の請求項のいずれかに
記載の方法。 - 【請求項１８】吸収測定を、静止した回折格子及び可動
性及び／若しくは多数の検出装置により又は可動性の回
折格子及び１以上の静止した若しくは可動性の検出装置
により定められたウェーブバンド内で行う、請求項１〜
16のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１９】吸収測定を、干渉計を使用して広いスペ
クトル・レンジにわたり行い、そしてその干渉計から得
たデータをフーリエ変換を使用して処理する、請求項１
〜16のいずれかに記載の方法。 - 【請求項２０】赤外光が乳サンプルを含むキュベットを
通して透過され、そのキュベットの経路長が長くとも20
0μｍである、先の請求項のいずれかに記載の方法。 - 【請求項２１】赤外光が乳サンプルを含むキュベットを
通して透過され、そのキュベットの経路長が長くとも50
μｍである、請求項20に記載の方法。 - 【請求項２２】多変量換算が、部分最小二乗法、主要成
分回帰、多線型回帰、及び人工神経ネットワーク学習か
ら成る群から選ばれる、先の請求項のいずれかに記載の
方法。 - 【請求項２３】乳サンプル中の脂肪球のいずれも、大き
くとも３μｍの平均直径をもつ、先の請求項のいずれか
に記載の方法。 - 【請求項２４】尿素測定に対する影響についての補正
を、さらに、１以上の以下の成分：クエン酸、遊離脂肪
酸、抗生物質、リン酸塩、体細胞、バクテリア、保存剤
及びカゼインについて、それぞれの成分についてその成
分が吸収するところのウェーブバンド内の赤外吸収を行
うことにより行い、その補正を、それについて補正を行
うべきすべての成分についてその成分が吸収するところ
のウェーブバンド内で行った測定からの結果を組み合わ
せることによる多変量換算に基づいて行う、先の請求項
のいずれかに記載の方法。
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|---|---|---|---|
| DK0397/92 | 1992-03-25 | ||
| DK92397A DK39792D0 (da) | 1992-03-25 | 1992-03-25 | Fremgangsmaade til bestemmelse af en komponent |
| PCT/DK1993/000111 WO1993019364A1 (en) | 1992-03-25 | 1993-03-25 | A method for determining urea in milk |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07504982A JPH07504982A (ja) | 1995-06-01 |
| JP2547311B2 true JP2547311B2 (ja) | 1996-10-23 |
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|---|---|---|---|
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| DK138593D0 (da) * | 1993-12-10 | 1993-12-10 | Foss Electric As | Forbedret maalemetode |
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