JP6243975B1 - 異物混入時期判別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】カタラーゼテストでは判別できないタンパク質系異物の混入時期を判別可能な異物混入時期判別方法を提供する。【解決手段】混入が予測されるタンパク質系予測異物を設定し、該予測異物から、少なくとも１個の非加熱の分析サンプルと、相違する複数の加熱条件で加熱処理された複数個の分析サンプルとを、作成し、全ての上記分析サンプルに対し示差走査熱量測定を行い、該示差走査熱量測定によって得た上記分析サンプルの予測熱分析情報を、データベースＺに記憶させ、食品から検出されたタンパク質系異物に対し示差走査熱量測定を行い、上記データベースＺに記憶させた予測異物の上記予測熱分析情報とを、比較して、上記異物の熱量収支が、上記分析サンプルの熱量収支の何れに一致するかを判別する判別工程３を備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、異物混入時期判別方法に関する。

加熱調理された食品から、昆虫や人の毛髪又は爪片等のタンパク質系異物が検出された際、その異物が、食品の加熱前に混入したものなのか、又は、食品の加熱後に混入したものなのか、を判別することは、事故原因や混入箇所を検討する上で重要である。
従来、食品への昆虫等の混入時期を調べる方法として、一般的に、カタラーゼテストが行われている（特許文献１参照）。

特開２００３−１６９６９８号公報

カタラーゼテストは、カタラーゼ酵素が加熱を受けることで、過酸化水素を分解する働き（分解機能）を失う特性を利用して、食品から検出された異物を過酸化水素水に浸漬し、異物のカタラーゼ酵素の分解機能の有無を調べることにより、異物が加熱を受けているか否かを判断する方法である。
しかし、カタラーゼ酵素が分解機能を失うには、１００℃近い温度で加熱される必要がある。つまり、食品の加熱温度が８０℃程度である場合には、カタラーゼテストでは異物の混入時期を判別できないという欠点があった。
また、人の爪等のカタラーゼ酵素をほとんど含まない異物は、カタラーゼテストが実施できなかった。

そこで、本発明は、カタラーゼテストでは判別できないタンパク質系異物の混入時期を判別可能な異物混入時期判別方法を提供することを目的とする。

本発明に係る異物混入時期判別方法は、所定の加熱条件での加熱工程を経て製造された食品から検出されたタンパク質系異物の混入した時期が、上記加熱工程前であるか、上記加熱工程後であるか、を判別する異物混入時期判別方法であって、混入が予測されるタンパク質系予測異物を設定し、該予測異物から、少なくとも１個の非加熱の分析サンプルと、相違する複数の加熱条件で加熱処理された複数個の分析サンプルとを、作成し、全ての上記分析サンプルに対し示差走査熱量測定を行い、該示差走査熱量測定によって得た上記分析サンプルの予測熱分析情報を、データベースに記憶させる予測情報記憶工程を備え、食品から検出されたタンパク質系異物に対し示差走査熱量測定を行い、該示差走査熱量測定によって検出異物熱分析情報を得る検出異物熱分析工程と、上記異物の上記検出異物熱分析情報を、上記データベースに記憶させた予測異物の上記予測熱分析情報に、比較して、上記異物の熱量収支が、上記分析サンプルの熱量収支の何れに一致するかを判別する判別工程を備える方法である。
また、上記タンパク質系異物及び上記予測異物は、昆虫である。
また、上記タンパク質系異物及び上記予測異物は、人の毛髪又は爪片等の身体破片である。

本発明の異物混入時期判別方法によれば、カタラーゼテストでは判別できないようなタンパク質系異物の混入時期を、調べることができる。異物に含まれるタンパク質の熱による変性の有無を、示差走査熱量測定によって、熱量収支（エネルギー収支）という観点で検出でき、食品の加熱温度が１００℃未満の比較的低温（４３℃〜８５℃）であっても、異物が加熱を受けているか否かを判別できる。予め、複数個の分析サンプルの予測熱分析情報を集めておくことで、食品から検出されたタンパク質系異物の混入時期を、迅速に調べることができる。また、混入時期の判別精度を向上できる。

本発明の実施の一形態を説明するためのフローチャート図である。 本発明に係る予測情報記憶工程を説明するためのフローチャート図である。 タンパク質系予測異物を説明するための簡略図である。 タンパク質系異物を説明するための簡略図である。 昆虫の分析サンプルの熱量収支を示すグラフ図である。 昆虫のタンパク質系異物の熱量収支を示すグラフ図である。 昆虫のタンパク質系異物の熱量収支を示すグラフ図である。 人の爪片の分析サンプルの熱量収支を示すグラフ図である。 人の爪片のタンパク質系異物の熱量収支を示すグラフ図である。 人の爪片のタンパク質系異物の熱量収支を示すグラフ図である。

以下、実施の形態を示す図面に基づき本発明を詳説する。
本発明の異物混入時期判別方法は、加熱工程を経て製造される食品から検出されたタンパク質系異物Ｘが、食品が加熱を受ける前（加熱工程前）に混入したのか、食品が加熱を受けた後（加熱工程後）に混入したのか、を判別する異物混入時期判別方法である。
本発明に於て対象となる食品は、調理や殺菌のために、１回又は複数回（２回〜３回）の加熱工程を経て製造される加工食品（食料製品）であって、例えば、惣菜、食肉加工品、レトルト食品、冷凍食品、乳製品、飲料、お菓子等である。
タンパク質系異物Ｘとは、例えば、ゴキブリ、ハエ、ハチ、アリ、クモ等の食品に混入する虞のある昆虫、あるいは、人の毛髪又は爪片、皮膚片等の身体破片である。

図１と図２に示すように、本発明の異物混入時期判別方法では、予め、混入が予測されるタンパク質系予測異物Ｙを設定し、予測異物Ｙの予測熱分析情報Ｄ_１を得る予測情報記憶工程４を行う。
図３に示すように、タンパク質系予測異物Ｙを昆虫（具体的には、クロゴキブリ）と設定した場合について説明する。
先ず、タンパク質系予測異物Ｙから、５ｍｇ〜１０ｍｇ程度の小切片を複数個採取する。この際、生きたままの昆虫（クロゴキブリ）を捕獲して、その昆虫を凍死させた後、各脚の腿節と脛節を切開して筋肉を必要量（５ｍｇ〜１０ｍｇ）ずつ取り出した各小切片を、小皿１０に入れた後、蓋（アルミ板）１１を被せ、小皿１０と蓋１１をプレスして縁を圧着して密封状態とし、アルミニウムシールセル１２に密封する。アルミニウムシールセル１２は、加熱に伴う予測異物Ｙの小切片（昆虫の筋肉）の水分の蒸発を防止する。

予測異物Ｙの小切片を内有する複数個のアルミニウムシールセル１２の内、１個を非加熱とし、残りの複数個を相違する加熱条件で加熱処理する。即ち、予測異物Ｙから、１個の分析サンプルＳ_０と、相違する複数の加熱条件で加熱処理された複数個の分析サンプルＳ_ｎを作成する。なお、分析サンプルに付した符号「Ｓ_ｎ」は、ｎ＝自然数とし、「Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３，…」と表記しても良い。
各分析サンプルＳ_０〜Ｓ_８の加熱条件を、下記〔表１〕に示す。

次に、全ての分析サンプルＳ_０，Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３，…に対し示差走査熱量測定を行う。
ここで、示差走査熱量測定（ＤＳＣ）とは、分析対象物の温度を所定の条件下で変化させ、その際の熱量収支（エネルギー収支）を求める分析方法である。例えば、昆虫（クロゴキブリ）の筋肉の構成要素には、１００℃未満の熱で変性するものが含まれており、これが変性しているかどうかを、示差走査熱量測定によって、熱エネルギーの吸収・放出（吸熱・発熱）を検出して熱量収支を測定する。
実際の示差走査熱量測定に於て、常温（約２０℃）から分析をスタートし、１０℃〜１５℃／分の加熱速度で温度を上昇させて、１００℃に至るまでを１ｓｔサイクルとし、次に、１００℃から−１５℃〜−２０℃／分の冷却速度で温度を降下させて常温（２０℃）に戻してから、再び、１０℃〜１５℃／分の加熱速度で温度を上昇させて、１００℃に至るまでを２ｎｄサイクルとして、分析には、１ｓｔサイクルと２ｎｄサイクルの昇温時の熱量収支を利用する。
この示差走査熱量測定によって得られる複数個の分析サンプルＳ_０，Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３，…の予測熱分析情報Ｄ_１を、データベースＺに記憶させる。

図５は、昆虫の分析サンプルＳ_０〜Ｓ_７について、温度変化に伴う熱量収支を示したグラフ図である。なお、図５に示す線グラフを、ＤＳＣ曲線と呼び、複数のＤＳＣ曲線が重なって読み取り辛くなるのを避けるため、上下に分離して表示している。
図５のグラフ図の中央部、２点鎖線で囲った領域に着目すると、各ＤＳＣ曲線には５０℃〜５５℃に吸熱ピークＰ_１が存在することが判る。
非加熱の分析サンプルＳ_０のＤＳＣ曲線は、５５℃付近に吸熱ピークＰ_１を有している。４３℃で５時間加熱された分析サンプルＳ_１のＤＳＣ曲線は、吸熱ピークＰ_１が約１℃低温側にシフトして５４℃近くに存在し、４５℃で３０分間加熱された分析サンプルＳ_２のＤＳＣ曲線は、５２℃付近に吸熱ピークＰ_１が移動する。即ち、分析サンプルＳ_１，Ｓ_２，Ｓ_３，…の加熱温度が高くなるにつれて、吸熱ピークＰ_１の温度が次第に低温側へ移動していく傾向にある。なお、８５℃で２分間加熱された分析サンプルＳ_８は、ＤＳＣ曲線を図示省略したが、分析サンプルＳ_０〜Ｓ_７のＤＳＣ曲線が示す７７℃付近の吸熱ピークＰ_２が消失し、分析サンプルＳ_７のＤＳＣ曲線に出現する５０℃付近の吸熱ピークＰ_１は、分析サンプルＳ_８の分析結果でも変化しなかった。

次に、図４に示すように、実際に食品から検出された異物Ｘを、顕微鏡で見て、種類の同定を実施する。異物Ｘが、予測異物Ｙに設定した昆虫（クロゴキブリ）であれば、その体の一部（５ｍｇ〜１０ｍｇ程度）を採取して小切片とし、アルミニウムシールセル１２に密封する。
次に、図１に示すように、異物Ｘに対し、示差走査熱量測定を行う。示差走査熱量測定によって検出異物熱分析情報Ｄ_２を得る工程を、検出異物熱分析工程５とする。
検出異物熱分析工程５に於て、異物Ｘの熱量収支を検出した結果、図６に示すようなＤＳＣ曲線（ｉ）が得られたとする。

次に、異物Ｘの検出異物熱分析情報Ｄ_２を、データベースＺに記憶させた予測異物Ｙ（分析サンプルＳ_０〜Ｓ_８）の予測熱分析情報Ｄ_１と、比較して、異物Ｘの熱量収支が、分析サンプルＳ_０〜Ｓ_８の熱量収支の何れに一致するか判別する判別工程３を行う。
判別工程３は、異物Ｘの熱量収支を、非加熱の分析サンプルＳ_０の熱量収支と、比較して、相互に一致するか判別する第１判別手段１を有している。
図６に示す異物ＸのＤＳＣ曲線（ｉ）は、５５℃付近に吸熱ピークＰ_１を有し、全体の波形が、図５に示す非加熱の分析サンプルＳ_０のＤＳＣ曲線の波形に一致している。
なお、本発明に於て、「熱量収支が一致する」とは、吸熱ピーク・発熱ピークが高温側・低温側±０．５℃の範囲で相互に近接し、かつ、全体の波形に大きな相違がないことと定義する。
図１に示すように、第１判別手段１で、異物Ｘの熱量収支が、非加熱の分析サンプルＳ_０の熱量収支と一致していると判別されると、異物Ｘ（昆虫）が加熱を受けていない（非加熱）ものと推定され、異物Ｘは食品の加熱後に混入したと判断する。

次に、他の異物Ｘ（昆虫）が、食品から検出され、同定を実施したところ、異物Ｘがクロゴキブリであった場合、示差走査熱量測定を行って、異物Ｘの熱量収支を検出する。その結果、図７に示すようなＤＳＣ曲線（ii）が得られたとする。
先ず、第１判別手段１で、異物Ｘの熱量収支を、非加熱の分析サンプルＳ_０の熱量収支と、比較して、相互に一致するか判別する。
図７に示すＤＳＣ曲線（ii）は、５２℃付近に吸熱ピークＰ_１を有し、全体の波形も、非加熱の分析サンプルＳ_０のＤＳＣ曲線と少し相違している。従って、異物Ｘの熱量収支が、非加熱の分析サンプルＳ_０の熱量収支と一致していないと判別される。
次に、異物Ｘの熱量収支を、加熱された分析サンプルＳ_１〜Ｓ_８の熱量収支と、比較して、相互に一致するか判別する第２判別手段２を有している。
図７に示すＤＳＣ曲線（ii）は、５２℃付近に吸熱ピークＰ_１を有し、全体の波形が、図５に示す分析サンプルＳ_２のＤＳＣ曲線の波形に一致している。
第２判別手段２で、異物Ｘの熱量収支が、分析サンプルＳ_２の熱量収支と一致していると判別した場合、異物Ｘ（昆虫）が加熱を受けたものと推定され、異物Ｘは食品の加熱前に混入したと判断する。

このように、異物Ｘの熱量収支を、分析サンプルＳ_０〜Ｓ_８の熱量収支と比較することで、異物Ｘが加熱を受けたか否かを判別することができる。また、加熱された分析サンプルＳ_１〜Ｓ_８の熱量収支に於ける吸熱ピークＰ_１の出現傾向を利用して、食品及び異物Ｘが、どのような加熱条件で加熱されたのかを推定することも可能となる。
なお、判別工程３では、異物Ｘの熱量収支が、どの分析サンプルＳ_０〜Ｓ_８の熱量収支とも一致しないこともあり、その場合、分析サンプルＳ_０，Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３，…の中に、異物Ｘと同じ加熱条件で加熱されたものがなかったと判断する。

次に、タンパク質系予測異物Ｙを、人の爪片と設定した場合について説明する。
図２に示すように、人の爪片から複数個の小爪片を採取して、その内の少なくとも１個を非加熱の分析サンプルＳ_０とし、他の複数個の分析サンプルＳ_ｎを相違する複数の加熱条件で加熱処理する。分析サンプルＳ_１〜Ｓ_３の加熱条件を、下記〔表２〕に示す。

次に、全ての分析サンプルＳ_０，Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３に対し示差走査熱量測定を行う。
示差走査熱量測定によって得られる複数個の分析サンプルＳ_０，Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３の予測熱分析情報Ｄ_１を、データベースＺに記憶させる。

図８は、分析サンプルＳ_０〜Ｓ_３について、温度変化に伴う熱量収支を示したグラフ図である。なお、図８に於て、複数のＤＳＣ曲線が重なって読み取り辛くなるのを避けるため、上下に分離して表示している。
図８に示すように、非加熱の分析サンプルＳ_０のＤＳＣ曲線と、加熱された分析サンプルＳ_１〜Ｓ_３のＤＳＣ曲線では、波形が明らかに相違していることが判る。
非加熱の分析サンプルＳ_０のＤＳＣ曲線は、５５℃付近に第１の吸熱ピークＰ_１を有し、８７℃付近に第２の吸熱ピークＰ_２を有している。
一方、分析サンプルＳ_１のＤＳＣ曲線は、５７℃付近に第１の発熱ピークＰ_３を有し、８６℃付近に第２の発熱ピークＰ_４を有している。
このように、人の爪片から採取した分析サンプルＳ_０〜Ｓ_３には、加熱すると熱量収支が大きく変化する傾向があることが判る。

次に、図１に示すように、実際に食品から検出された異物Ｘを、顕微鏡で見て、予測異物Ｙと設定した人の爪片であった場合、異物Ｘに対し示差走査熱量測定を行い、示差走査熱量測定によって検出異物熱分析情報Ｄ_２を得る検出異物熱分析工程５を行う。
異物熱分析工程５に於て、異物Ｘの熱量収支を検出した結果、図９に示すようなＤＳＣ曲線（iii）が得られたとする。

次に、異物Ｘの検出異物熱分析情報Ｄ_２を、データベースＺに記憶させた予測異物Ｙ（分析サンプルＳ_０〜Ｓ_３）の予測熱分析情報Ｄ_１と、比較して、異物Ｘの熱量収支が、分析サンプルＳ_０〜Ｓ_３の熱量収支の何れに一致するかを判別する判別工程３を行う。
判別工程３は、異物Ｘの熱量収支を、非加熱の分析サンプルＳ_０の熱量収支と比較して、相互に一致するか判別する第１判別手段１を有している。
図９に示す異物ＸのＤＳＣ曲線（iii）の波形は、図８に示す非加熱の分析サンプルＳ_０のＤＳＣ曲線の波形に一致している。また、５５℃付近に第１の吸熱ピークＰ_１を有し、８７℃付近に第２の吸熱ピークＰ_２を有していることからも、異物Ｘの熱量収支が、非加熱の分析サンプルＳ_０の熱量収支に一致していると判別でき、異物Ｘ（人の爪片）が加熱を受けていない（非加熱）ものと推定され、異物Ｘは食品の加熱後に混入したと判断する。

次に、他の異物Ｘ（人の爪片）が、食品から検出された際、異物熱分析工程５に於て、その異物Ｘの熱量収支を検出し、図１０に示すようなＤＳＣ曲線（iv）が得られたとする。
先ず、第１判別手段１で、異物Ｘの熱量収支を、非加熱の分析サンプルＳ_０の熱量収支と比較して、相互に一致か判別する。
図１０に示すＤＳＣ曲線（iv）は、非加熱の分析サンプルＳ_０のＤＳＣ曲線とは全体の波形が相違しており、熱量収支が一致していないと判別される。

次に、第２判別手段２で、異物Ｘの熱量収支を、加熱された分析サンプルＳ_１〜Ｓ_３の熱量収支と比較して、相互に一致か判別する。
図１０に示すＤＳＣ曲線（iv）は、分析サンプルＳ_２のＤＳＣ曲線の波形に一致している。５７℃付近に第１の発熱ピークＰ_３を有し、８６℃付近に第２の発熱ピークＰ_４を有していることから、異物Ｘの熱量収支が、分析サンプルＳ_２の熱量収支に一致していると判別でき、異物Ｘ（人の爪片）が、分析サンプルＳ_２と同じ加熱条件（似た加熱条件）で加熱を受けたものと推定され、異物Ｘは食品の加熱前に混入したと判断する。
なお、図１に示すように、判別工程３の判別結果を、記憶する工程を備えていても良く、また、必要に応じて判別結果をプリントアウトしても良い。

以上、タンパク質系異物Ｘ及び予測異物Ｙが、ある１種の昆虫（クロゴキブリ）である場合と、人の爪片である場合について説明したが、本発明の異物混入時期の判別対象は、これに限定されず、その他の各種昆虫や、人の毛髪、皮膚等のような対象物でも良い。即ち、混入の虞のある物を予測異物Ｙとして設定し、複数個の分析サンプルＳ_０，Ｓ_ｎの予測熱分析情報Ｄ_１を集めれば、異物Ｘの示差走査熱量測定によって、異物Ｘの混入時期を判別することが可能である。例えば、昆虫や身体破片の他にも、エビやカニ等のアレルギー症状を引き起こす虞のある物についても、加熱の有無を判別することが可能となる。

以上のように、本発明に係る異物混入時期判別方法は、所定の加熱条件での加熱工程を経て製造された食品から検出されたタンパク質系異物Ｘの混入した時期が、上記加熱工程前であるか、上記加熱工程後であるか、を判別する異物混入時期判別方法であって、混入が予測されるタンパク質系予測異物Ｙを設定し、該予測異物Ｙから、少なくとも１個の非加熱の分析サンプルＳ_０と、相違する複数の加熱条件で加熱処理された複数個の分析サンプルＳ_ｎとを、作成し、全ての上記分析サンプルＳ_０，Ｓ_ｎに対し示差走査熱量測定を行い、該示差走査熱量測定によって得た上記分析サンプルＳ_０，Ｓ_ｎの予測熱分析情報Ｄ_１を、データベースＺに記憶させる予測情報記憶工程４を備え、食品から検出されたタンパク質系異物Ｘに対し示差走査熱量測定を行い、該示差走査熱量測定によって検出異物熱分析情報Ｄ_２を得る検出異物熱分析工程５と、上記異物Ｘの上記検出異物熱分析情報Ｄ_２を、上記データベースＺに記憶させた予測異物Ｙの上記予測熱分析情報Ｄ_１に、比較して、上記異物Ｘの熱量収支が、上記分析サンプルＳ_０，Ｓ_ｎの熱量収支の何れに一致するかを判別する判別工程３を備えるので、カタラーゼテストでは判別できないようなタンパク質系異物Ｘの混入時期を、調べることができる。異物Ｘに含まれるタンパク質の熱による変性の有無を、示差走査熱量測定によって、熱量収支（エネルギー収支）という観点で検出でき、食品の加熱温度が１００℃未満の比較的低温（４３℃〜８５℃）であっても、異物Ｘが加熱を受けているか否かを判別できる。予め、複数個の分析サンプルの予測熱分析情報Ｄ_１を集めておくことで、食品から検出されたタンパク質系異物Ｘの混入時期を、迅速に調べることができる。また、混入時期の判別精度を向上できる。

また、上記タンパク質系異物Ｘ及び上記予測異物Ｙは、昆虫であるので、カタラーゼテストでは判別できないような昆虫の混入時期を、調べることができる。昆虫の体に含まれるタンパク質の熱による変性の有無を、示差走査熱量測定によって、熱量収支（エネルギー収支）という観点で検出でき、食品の加熱温度が１００℃未満の比較的低温（４３℃〜８５℃）であっても、昆虫が加熱を受けているか否かを判別できる。予め、混入が予測される昆虫の体から複数個の分析サンプルの予測熱分析情報Ｄ_１を集めておくことで、食品から検出された昆虫の混入時期を、迅速に調べることができる。また、混入時期の判別精度を向上できる。

また、上記タンパク質系異物Ｘ及び上記予測異物Ｙは、人の毛髪又は爪片等の身体破片であるので、カタラーゼテストでは判別できないような身体破片の混入時期を、調べることができる。身体破片に含まれるタンパク質の熱による変性の有無を、示差走査熱量測定によって、熱量収支（エネルギー収支）という観点で検出でき、食品の加熱温度が１００℃未満の比較的低温（４３℃〜８５℃）であっても、身体破片が加熱を受けているか否かを判別できる。予め、混入が予測される身体破片から複数個の分析サンプルの予測熱分析情報Ｄ_１を集めておくことで、食品から検出された身体破片の混入時期を、迅速に調べることができる。また、混入時期の判別精度を向上できる。

３ 判別工程
４ 予測情報記憶工程
５ 検出異物熱分析工程
Ｘ タンパク質系異物
Ｙ タンパク質系予測異物
Ｚ データベース
Ｓ_０，Ｓ_ｎ 分析サンプル
Ｄ_１ 予測熱分析情報
Ｄ_２ 検出異物熱分析情報

Claims (3)

1. 所定の加熱条件での加熱工程を経て製造された食品から検出されたタンパク質系異物（Ｘ）の混入した時期が、上記加熱工程前であるか、上記加熱工程後であるか、を判別する異物混入時期判別方法であって、
   混入が予測されるタンパク質系予測異物（Ｙ）を設定し、該予測異物（Ｙ）から、少なくとも１個の非加熱の分析サンプル（Ｓ_０）と、相違する複数の加熱条件で加熱処理された複数個の分析サンプル（Ｓ_ｎ）とを、作成し、全ての上記分析サンプル（Ｓ_０）（Ｓ_ｎ）に対し示差走査熱量測定を行い、該示差走査熱量測定によって得た上記分析サンプル（Ｓ_０）（Ｓ_ｎ）の予測熱分析情報（Ｄ_１）を、データベース（Ｚ）に記憶させる予測情報記憶工程（４）を備え、
   食品から検出されたタンパク質系異物（Ｘ）に対し示差走査熱量測定を行い、該示差走査熱量測定によって検出異物熱分析情報（Ｄ_２）を得る検出異物熱分析工程（５）と、
   上記異物（Ｘ）の上記検出異物熱分析情報（Ｄ_２）を、上記データベース（Ｚ）に記憶させた予測異物（Ｙ）の上記予測熱分析情報（Ｄ_１）に、比較して、上記異物（Ｘ）の熱量収支が、上記分析サンプル（Ｓ_０）（Ｓ_ｎ）の熱量収支の何れに一致するかを判別する判別工程（３）を備えることを特徴とする異物混入時期判別方法。
2. 上記タンパク質系異物（Ｘ）及び上記予測異物（Ｙ）は、昆虫である請求項１記載の異物混入時期判別方法。
3. 上記タンパク質系異物（Ｘ）及び上記予測異物（Ｙ）は、人の毛髪又は爪片等の身体破片である請求項１記載の異物混入時期判別方法。

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