JPH07503535A - 赤外減衰測定系 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 赤外減衰測定系 本発明は赤外減衰技術による、水性脂肪含有サンプル中の１又は複数の成分の濃 度の定量決定のための赤外減衰測定系に関する。

赤外減衰技術によって脂肪含有サンプル、特に乳サンプル中の脂肪含有量を決定 することは公知である０本明細書において、「赤外減衰技術」なる語は測定技術 であって赤外範囲における光をサンプルに透過させ、次いでこのサンプルに起因 する赤外光の減衰（これは光散乱又はエネルギー吸収に原因しうる）を測定する 技術を意味する。

この測定のための系又は装置は、数多くの波長バンドにおけるサンプルの赤外減 衰を測定するための赤外減衰測定手段およびサンプルの測定赤外減衰値に基づい て脂肪含有サンプルの成分の濃度を計算するために備った計算手段を含んで成る 。その計算は一連の波長バンド関連パラメーターを利用して行われ、それらは系 又は装置の工場での較正により通常樹立されている。

例えば乳サンプルに基づくかかる赤外測定にかかわる一つの問題は、計算結果（ しばしば予測結果と呼び、なぜなら「実際」の分析結果は標準化学参照法を利用 して獲得された結果であるからである）はサンプル中の脂肪の球状サイズ分布の 変化に応じて変動する。この測定のために利用されている公知の装置又は系の全 ては、そのキュベツト内の、ホモジナイズされたサンプルに基づく測定のために 改作され、そして測定に付する様々な乳サンプルが同一の均質化にかけられてそ れらが同一の脂肪球状サイズ分布を有することを確実にする目的の内蔵ホモジナ イザーを含んでいる。しかしながら、この系又は装置のホモジナイザーは機械的 に摩耗し、このことはそのホモジナイズ効率が経時的に下がり、それ故脂肪球サ イズ分布の変動をもたらし、従って測定精度が下がることを意味する。

赤外減衰測定系の内蔵ホモジナイザーを避けた、及び系の較正を欅々な脂肪球サ イズ分布を有するサンプルの系統的包括によって実施する研究に関連して、驚く べきことに、系統的及び徹底的な調査に基づき、赤外減衰スペクトルから脂肪球 サイズ分布に基づく情報を獲得することが可能であることが発見された。更に、 適切なキャリブレーション及びキャリブレーションデーターの処理は、計算され た濃度が脂肪含有サンプルのホモジナイゼーションの度合いから実質的に独立し ていること、及び／又はサンプルのホモジナイゼーシッンの度合いが算定される ことをこの系又は装置の計算手段が確実になせる情報をこのキャリブレーション に由来するパラメーターのセットの中に組込み入れることを可能とすることが見 い出され、この後者の決定は系／装置の内蔵ホモジナイザーの効率を評価するう えで特に有用である。

これらの発見は系の信輔性及び有効寿命をかなり向上させ、並びに／又は内蔵ホ モジナイザーを有さないが測定結果におけるめざましい高精度を可能にし続ける 非常に簡単で安価な系の製造の可能性をもたらしている。

本明細書において、［ホモジナイゼーションの度合い」なる語は容量により計算 される脂肪球の平均径を指標することを意図している。ホモジナイゼーションの 効率の上昇（ホモジナイゼーションの度合いの上昇）に伴い、脂肪球の平均径は 小さくなり、その一方、ホモジナイザーシジンの効率の低下（ホモジナイゼーシ ョンの度合いの低下）に伴い、脂肪球のサイズの平均径が大きくなるであろうこ とが公知であり、このことは光散乱を強め、それ故公知技術の装置の測定の精度 を低める原因となるであろう、実際には、平均脂肪球サイズについての変動は、 平均径が小さくなる（ホモジナイゼーションの度合いが上昇する）に伴って低下 する傾向でもあろう０本明細書において、「ホモジナイザーシ目ンの度合い」な る語は広い意味で使用しており、従ってホモジナイズしていない天然のサンプル の脂肪球サイズを特定するのにも利用している（むろん、これは低いホモジナイ ゼーションの度合いを有する）、低いホモジナイゼーションの度合いを有するサ ンプル（天然のホモジナイズしていないサンプルに相当する）に基づく、高い信 鯨性の結果を伴う測定は本発明により開かれる魅力的な可能性である。

本発明の発見に基づき、測定を行うサンプルのホモジナイゼーションの度合いを 決定することが可能となるだけでなく　（この決定は通常の測定の一部としてな される）、ホモジナイザーシ町ンの度合いにおける相違について自動的に補正す る適当なキャリブレーション原理に従い、スペクトルに由来する情報を利用する ことで、従来は最高性能の内蔵ホモジナイザーを必要としていたその精度を維持 することも可能となった。

ホモジナイゼーションの度合いの決定は、既知の脂肪球サンプル分布のキャリブ レーションサンプルに帰する値を規定し、次いで特定のサンプルに基づく測定に 関連付けて、この既知の脂肪球分布のサンプルにかかわる対応値を算定すること によって適切になされうる。この決定は様々な濃度のサンプル成分の存在下で実 施されうる。

実施例２を参照のこと。

系の内蔵ホモジナイザーの性能の事実上の独立性をもたらしめる補正値は、パラ メーターのセットを樹立するキャリブレーションに由来するデーターを利用する ことによって適当に得ることができ、それは測定された減衰に関連付けて使用し たとき、ホモジナイゼーシロンの度合いにおける変動の補正された予測値をもた らすであろう。

このパラメーターのセットは通常は、サンプルのホモジナイザーシツンの度合い に関する高度な情報を含む波長バンド関連パラメーターを含む、これは、サンプ ルの化学成分についてのわずかな情報を含む波長バンド及び／又はサンプルの化 学成分についてのかなりの量の情報を含む波長バンドでありうる。下記に説明及 び実施例に例示する通り、適当なキャリブレーションデーターに基づき、本発明 の目的にとつて極めて適切であろうパラメーターのセットを樹立するのに、一定 の数学的方法が特に有用である。

観点において、本発明は赤外減衰技術による水性脂肪含有サンプル中の１又は複 数の成分の濃度の定量決定のための赤外減衰測定系に関連し、この系はいくつか の波長バンドにおける該サンプルの赤外減衰を測定するための赤外減衰測定手段 と、波長バンド関連パラメーターのセットを利用してこのサンプルの測定赤外減 衰値から脂肪含有サンプルの成分の濃度を計算するために採用されている計算手 段とを含んで成り、このパラメーターのセットは、その計算された濃度が脂肪含 有サンプルのホモジナイゼーションの度合いから実質的に独立していること及び ／又はこのサンプルのホモジナイザーシタンの度合いを決定することを該計算手 段が確実になせるようにする情報を含んでいる。

本明細書において、「系」なる語は、測定及び計算を実施できる任意の系を意味 し、その系が１台の装置において組立てられているか、又は複数のユニット、例 えば測定ユニットと独立計算ユニット、例えばマイクロコンピュータ−とより成 るかどうかは問題でない。

上記のパラメーターのセットは、サンプルのホモジナイゼーションの度合いにつ いての高い度合いの情報を含む波長バンドに関係するパラメーターを含む。

本明細書と請求の範囲において、「波長バンド」なる語は赤外スペクトルにおけ る波数範囲を意味することを意図している。波長バンドの幅は使用した系、スペ クトルにおける情報、等に依存して選ばれるであろう、波長バンド幅の一例は本 実施例において利用した２０ｃ「１であるが、しかし本発明の目的にとって有用 な波長バンド幅は広範囲、例えば１００　ｃ■刊に至るまで、とりわけスペクト ルの位置、例えばスペクトルの長波又は短波長端における位置に依存して変わり うる。

該計算手段は例えば、減衰値の線形組合せ及び／又は減衰値の関数等を利用して 濃度を計算するマイクロプロセッサ−であってよく、波長関連パラメーターは線 形組合せにおける係数である。これらのパラメーターは任意の適当な記憶装置、 例えばハードディスク、ＲＯＭ、　ＲＡＭ、　ＦＲＯＭ、　ＣＤ、チップ、テー プ等においてその系の中に保存されうる。興味深い選択として、この計算手段は 波長バンド関連パラメーターにより規定される中枢ネットワークでありうる。あ る態様において、線形組合せの結果をこの中枢ネットワークの中で更に処理する 。

波長バンド関連パラメーターは物理学又は化学的特性に直接対応する値ではなく 、むしろこの系のキャリブレーションにおいて経験的に及び／又は統計学的に決 定されるパラメーターである。

これらのパラメーターは波長バンド関連であり、即ち、それらのパラメーターは 課題の波長における測定減衰値を処理するときに該計算手段により利用され、そ して課題の波長バンドからの値に基づく、この系のキャリブレーションの結果と して決定される。

このパラメーターセットは、サンプルのホモジナイゼーションの度合いについて の高い度合いの情報を含む波長バンドに関連する。

サンプルのホモジナイゼーションの度合いについての高い度合いの情報を含む波 長バンドは、サンプルの化学成分についてのわずかな情報を含む波長バンド及び ／又はサンプルの化学成分についてのかなりの量の情報を含む波長バンドを含ん で成る。下記の図１及び２の説明に関して、ホモジナイゼーションの度合いにつ いて高い度合いの情報を含むかかるタイプの波長バンドを説明する。

通常、このパラメーターセットは比較的広域にわたる波長バンドに関連する情報 を含み、例えば約３４００ｃｍ−’以上の波長に関連するパラメーター、３４０ ０ｃｍ−’〜４０００ｃｍ−’の範囲における波長バンドに関連するパラメータ ー、２６００〜３４００ｃｍ−’の範囲における波長バンドに関連するパラメー ター、２７００〜３１００ｃｍ−’の範囲における波長バンドに関連するパラメ ーター、２０００〜２６００ｃｍ−’の範囲における波長バンドに関連するパラ メーター、８００〜２０００ｃｒ’の範囲における波長バンドに関連するパラメ ーター、９００〜１７００ｃ＋ｗ−’の範囲における波長バンドに関連するパラ メーター、１０００〜１６００ｃｍ−’の範囲における波長バンドに関連するパ ラメーター及び／又は１６００〜１８００ｃ＋＊−’の範囲における波長バンド に関連するパラメーターが含まれる。

減衰値は光ファイバーにより規定される波長バンドにおいて決定されうるか、又 はそれらは固定格子と可動式及び／もしくは多重検出器により、又は可動式格子 と１もしくは複数の固定もしくは可動式検出器により規定される波長バンドにお いて決定されうる。

本発明にかかわる系の重要な態様においては、その減衰値をインターフェロメー ターを利用して広域スペクトル範囲にわたって決定し、そしてこのインターフェ ロメーターより得られたデーターはフーリエ変換を利用して処理している。かか る系の例を実施例１及び２に例示する。

本発明に従って利用される重要なパラメーターは通常、様々なホモジナイゼーシ ョンの度合いを有する水性脂肪含有サンプルによるこの系のキャリブレーション によって樹立される。様々なホモジナイゼーションの度合いを有するサンプルに よるこの系の系統的キャリブレーションは、この手段において、スペクトルの中 に潜在的に存在している情報が、ホモジナイゼーションの度合いから実質的に独 立した測定の重要な樹立にとって有用となりうる、又はホモジナイザー、例えば 本タイプの測定系の中に内蔵するホモジナイザーの良否をモニターするのに有用 となりうる発見を利用する完全に新規な概念であると信じられる。

興味深い態様において、本発明にかかわる赤外減衰測定系は様々なホモジナイゼ ーションの度合いを有する予め調製された水性脂肪台をサンプルによるキャリブ レーションを可能とするような（省略できる）内蔵ホモジナイザーを含んで成っ てよく、又はそうでなければこのホモジナイザーは、かかるキャリブレーション にとって有用な様々なホモジナイゼーションのレベルをもたらすように調整可能 であってよい。

ところで通常は、本発明にかかわる系を樹立する本発明にかかわるキャリブレー ション（下記参照）は系の寿命において工場で１回しか行われないが、その系の 核心部品の交換にもとづく確認の可能性はある。

様々なホモジナイゼーションの度合いのサンプルに基づくその正確な予測能力に より表わされる通り、本発明にががゎる系は赤外減衰測定系として特徴付けられ ることができ、これは２〜４％の脂肪を含むホモジナイズしていない生の乳サン プル及び１μｍの容量の平均脂肪球径へとホモジナイズに付した同じ生の乳サン プルのそれぞれに基づいて脂肪測定したとき、最大で４％、好ましくは最大で３ ％、そしてより好ましくは最大で２％の互いとの相対偏差を示し本発明は更に上 記の系の樹立のための方法に関連し、この方法は赤外減衰技術による水性脂肪含 有サンプル中の１又は複数の成分の濃度の定量決定のための赤外減衰測定手段（ この系はい（つかの波長バンドにおける該サンプルの赤外減衰を測定するための 赤外減衰測定手段と、波長バンド関連パラメーターのセットを利用してこのサン プルの測定赤外減衰値から脂肪含有サンプルの成分の濃度を計算するために採用 されている計算手段とを含んで成る）を、様々なホモジナイゼーションの度合い を有する水性脂肪含有サンプルによるキャリブレーションにかけて、その計算さ れた濃度がこの脂肪含有サンプルのホモジナイゼーションの度合いから実質的に 独立していること及び／又はこのサンプルのホモジナイゼーションの度合いを決 定することを該計算手段が確実なせるようにする情報を含むパラメーターのセッ トを樹立することを含んで成る。

キャリブレーションは、少なくとも、測定すべき各成分に関するその課題の成分 が赤外減衰に影響を及ぼすような波長バンド、及び減衰がホモジナイゼーション の度合いに相対的に高く依存し、且つ個別の成分の濃度に相対的にあまり依存し ない波長バンドを含む種々の波長バンドにおいて、 １）一式のサンプルであって、測定すべき各成分に関して、既知濃度のその成分 を含んでおり、それらのサンプルのうちの少なくとも２つは異なるホモジナイゼ ーションの度合いの脂肪を含んでいるサンプル、又は ２）同一の脂肪濃度であるがしかし異なるホモジナイゼーションの度合いを含む 少なくとも２つのサンプル、のいづれかに基づく減衰を測定しくこの系はあらか じめ、測定すべき化学成分に関連してキャリブレーションされている）、次いで 、得られるデーターのセットに基づいて、その計算された濃度がこの脂肪含有サ ンプルのホモジナイゼーシ目ンの度合いから実質的に独立していること及び／又 はこのサンプルのホモジナイゼーシゴンの度合いを決定することを該計算手段が 確実になせるように情報を含むキャリブレーションパラメーターのセットを樹立 することによって行われる。

このキャリブレーションパラメーターのセットの樹立は部分（ｐａｒ−ｔｉａｌ ）最小二乗法を利用して好適に行うか、又はそれは主成分回帰算法（ｐｒｉｎｃ ｉｐｌｅ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｌｇｏｒｊｔｈｍ） により、例えば多重線形回帰（ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｉｆｎｅａｒ　ｒｅｇｒｅｓ ｓｉｏｎ）により行われうる。

キャリブレーションに利用されるサンプル数は通常は少なくとも波長バンドの数 に相当し、そしてその測定値の結果は通常一連の一次方程式に整理されて行列化 数学（ｍａＬｒｉｘ　ａｌｇｅｂｒａ）により解れ、パラメーターが算定される 。はとんどの場合、評価すべき成分の数及びその対応の相互作用に依存して多く の数のサンプルが利用される。

キャリブレーションの良否は通常キャリブレーションのセット以外の検査セット を利用してチェックされ、これによりランダムな変動に対応するこの系の安定性 が保証される。

測定すべきサンプルは通常乳サンプルであり、そして決定すべきその成分は通常 、脂肪、タンパク質、ラクトース、他の炭水化物、クエン酸、尿素、遊離脂肪酸 、抗生物質、生体細胞及びカゼインより成る群から選ばれる。乳サンプルに加え て、「乳様」サンプル、例えばチーズ、バター及びその他の乳製品から調製した サンプルが本発明にかかわる系において測定されうる重要なサンプルのタイプで ある。

図面の簡単な説明 図１は２種類の乳サンプルＡ及びＢの赤外透過スペクトルを示し、サンプルＡは 約３％の脂肪を含み、そしてその脂肪球は０．９μｍの平均容量径（ｄ　ｖｏｔ ａａｅ）を有し、その脂肪球の１％は２．５μｍより大きい径を有しており、そ してサンプルＢはサンプルＡのホモジナイズしていない同等物であり、そしてそ の脂肪球は４μｍの平均容量径を有し、その脂肪球の１％は１２μｍより大きい 球径を有している。サンプルＡはサンプルＢを、２００　ｂａｒの総圧力低下を 伴う２段ボール弁ホモジナイザーを通じて行われ、各段の圧力低下は１００　ｂ ａｒとしている。

図２は３種の水性脂肪含有サンプルＡ、Ｂ及びＣの赤外透過スペクトルを示す。

サンプルＡ及びＢはそれぞれ図１におけるサンプルＡ及びＢに相当し、そしてサ ンプルＣは１００　ｂａｒの総圧力低下を伴う２段ボール弁ホモジナイザーを通 じるホモジナイゼーション（各段の圧力低下は５０ｂａｒとした）を経たサンプ ルＢである。サンプルＣの脂肪球は１．９μｍの平均容量径（ａ　ｖ−ｔ。１． ）を有し、その脂肪球の１％は４μｍより大きい径を有している。

図３は実施例２に記載した通りのものの棒グラフである。べた塗り棒は得られる 全データーセットの結果であり、そして白抜き棒は検査セットの基＊（ｍｏｄｅ ｌ）の由来する結果である。

図１より、一方が比較的高いホモジナイゼーションの度合いを有し、そして他方 が比較的低いホモジナイゼーションの度合いを有する異なるホモジナイゼーショ ンの度合いを有する２つのサンプルの赤外透過スペクトルが波数のほぼ全域にわ たって異なっていることがわかる。これらの発見は、水性脂肪含有サンプルのホ モジナイゼーシゴンの度合いの寄与が波数の広範囲にわたって算定されうること を示唆する。しかしながら最も重要なことは、透過スペクトルにおける主要なる 相違が約３７００ｃｍ−’以上の波数に関して認められたことにある。従って、 この２つの異なるサンプルのスペクトルにおける最大の相違はこの領域における 波数での赤外透過率を測定することによって得られ、３７００ｃｍ−’以上での 測定、それに続く適当な計算はホモジナイゼーションの度合いの決定のうえで利 用するためのパラメーターを樹立せしめうろことの仮説をもたらす、更に、１又 は複数の成分、例えば脂肪、タンパク質、ラクトース、クエン酸、尿素等の水性 脂肪含有サンプル中の濃度を決定するための水性脂肪含有サンプルの赤外透過率 の測定に関連して、３７００ｃｍ−’以上の波数で集めた情報は、サンプルのホ モジナイゼーションの度合いを考慮したサンプル中の１又は複数の成分の濃度の 決定のうえで利用されるパラメーターの樹立のために有用であると思われる。

図２においては、前記したように様々なホモジナイゼーションの度合いを有する ３種のサンプルに由来する赤外透過スペクトルを示している。図」と同様、ホモ ジナイゼーションの度合いの影響は約３７００ｃｍ−’以上の波数で実施される 測定に関して最も顕著であり、そしてサンプルＣにかかわる曲線は他の２つのサ ンプルの間に位置しており、従って、かかる波数の測定値とホモジナイゼーショ ンの度合いの測定値との関係が存在していることを示唆している。

図面の簡単な説明に関しては、下記の実施例２の詳細を参照されたい。

本発明を下記の限定でない実施例により更に説明する。

実施例１ れ゛のサンプル七　トのサンプルに　づ　「の　°　の。

二のサンプル材料は４０の生乳サンプルより成る出発サンプルコレクシランから 調製し、そのうちの１０は集団サンプル（即ち、牛の群れ全体に由来する牛乳の 混合物）であり、そして残りは個別の牛から得られたものであり、その目的は主 要乳成分（脂肪、タンパク質、ラクトース）の成分における十分な変動を供する ことにある。

各４０サンプルの一部を脂肪、タンパク質及びラクトースの決定について対照方 法により分析し、その方法はそれぞれＲ６５ｅ−Ｇｏｔｔｌｉｅｂ＋Ｋｊｅｌｄ ａｈ＋及びＬｕｆｆ−５ｃｈｏｏｒｌである。

三部づつの各サンプルを、−は１００　ｂａｒ　、他の二は２００　ｂａｒで、 ２段ボール弁ホモジナイザーにおいて、各ホモジナイザーにおける個々の圧力低 下を５０と５０ｂａｒ　、及び１００と１００　ｂａｒのそれぞれにしてホモジ ナイズした。ホモジナイザーを作動させるのに用いたポンプはＦｏｓｓ電動標準 ロータリーピストン高圧ポンプとした。ホモジナイズしたサンプル部は下記のキ ャリブレーションのためのサンプルセントを構成する：第１のサンプルセット（ Ａ）ｉ本発明にかかわるキャリブレーション用；　１００　ｂａｒでホモジナイ ズに付した４０部及び２００　ｂａｒでホモジナイズに付した４０部より成る。

他のサンプルセット（Ｂ）、対照キャリブレーション用；　２００　ｂａｒでホ モジナイズに付した４０部より成る。

２台のホモジナイザーを特性化するため、ホモジナイズしていないサンプルのオ リジナルのコレクシランに由来する１サンプル、並びに１００及び２００　ｂａ ｒでそれぞれホモジナイズした対応のサンプルを脂肪球サイズ分布分析にかけた 。ホモジナイズしていないサンプルは４口ｍの平均容量径（ｄ　ｖｏＬａｓｊを 有し、その脂肪の１％は１２μｍより大きい球径を有していた。　１００　ｂａ ｒでホモジナイズしたサンプルは１．９μｍのｄ　ｙｏｔｗａ＊を有し、その脂 肪球の１％は４μｍより大きい径を有し、一方、２００　ｂａｒでホモジナイズ したサンプルは０．９μｍのｄ　ＶＯＬｕｓａを有し、その脂肪球の１％は２． ５μｍより大きい径を有していた。

Ｐｅｒｋｉｎ−Ｅ１＋＊ｅｒ　ＩＲＤａｔａＭａｎａｇｅｒソフトウェアを作動 させるＩＢＭ−ＰＣ−コンパチブルパーソナルコンピューターによりコントロー ルされたＰｅｒｋｉｎ−Ｅｌ■ｅｒ　１７１０フ一リエトランスホーム赤外吸光 度針の測定区画の中に、フッ化カルシウム窓及び３７μｍの光路を有する２本の 同一の互変性（サンプルシャトル）キュベツトを挿入し、ここでその一方は脱イ オン水で満たされ、そして他方は対応の乳サンプルで満たされている。このサン プルキュベツトを前記のホモジナイザー及びポンプ系に直接接続させた。各キュ ベツトを更に４０℃で恒温にした。

にかかわるキャリブレーション： それぞれ１００及び２００　ｂａｒでホモジナイズした２×４０サンプル（Ａ） をこのサンプルキュベツトに注入し、次いで全域スペクトル（４０００〜９００ 　ｃｍ−’）を記録した０選んだ分解能は２ｃｍ−’とし、全部で３１０１のデ ータ一点が得られた。スペクトルをその後の数値分析のためにデジタル化フオー ムで収集した。最初の８０スペクトルの記録の２４時間後、別の２００　ｂａｒ でホモジナイズした４０の（Ａ）サンプルの一連のスペクトルを記録した。従っ て、デジタル化スペクトルの総数は１２０である。

分析するデーターの量を減らすため、以下の波数を中心とした、２０ｃｍ−’枠 における平均吸収として規定する１２の吸収値を各デジタル化スペクトルより計 算した：３８００．２９２５．１５８３．１５４３．１４７Ｂ、　１４６０゜１ ３９１、１２８３．１２１３．１１６５．１１５５及び１０３４ｃｍ−’。

得られるこの１２の吸収値１２０組及び対応の４０サンプルについての標準分析 結果を部分最小二乗性分析（例えば、ｒＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ　Ｃａ１ｉ− ｂｒａｔｉｏｎ　Ｊ　Ｈａｒａｌｄ　Ｍａｒｔｅｎｓ　ａｎｄ　Ｔｏｒｍｏｄ　 Ｎａｓ、　Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　ａｎｄ　５ｏｎｓ＋Ｌｏｎｄｏｎ＋　１９８ ９＋頁１１６−１２５に記載）にかけ、これによりその系をキャリブレーション し、キャリブレーションされた系に特徴的な一連の回帰方程式を得た。

各成分（脂肪、タンパク質、ラクトース）に関する一連の回帰方程式は、回帰係 数（Ｂ−係数）及び上記の１２のスペクトル枠それぞれにおいての対応の吸収値 を含んで成る一連の項、並びに定常項より成る。下記の表に、回帰係数及び定常 項を挙げる。

スペクトル枠　Ｂ−係数 脂　肪　タンパク質　ラクトース ３８００ｃｍ−’　３．３０４６　．１８８６　．５０００２９２５ｃ＋ｗ−’ 　１０．９５７１　２．０２７０　．６４７５１５８３ｃｍ−’　−２，１８２ ０１，７８９２１４，５７９２１５４３ｃｍ−’　−１，７２５０１６，９８６ ７４，９４３２１４７８ｃｍ−’　１．２Ｂ４０　１．１４０４　６．２９６３ １４６０ｃｍ−’　、６５２３　４．２４７４　７．２９６１１３９１ｃｍ−’ 　、８５５４　１２．２２Ｂ８　２６．６６９７１２８３ｃｍ−’　−，３１５ ６−１，８８２４，８１４９１２１３ｃｍ−’　、０８５４　２．７２２７　５ ．２４５０１１６５ｃｍ−’　２．４８２７　．２９７４　２０．３２９７１１ ５５ｃ＋ｗ−’　２．０３２７　１１２５９　９．６５１？１０３４ｃｍ−’　 ２．４６７６　１．１１２０　７．５５３９定数　−，７４４４，５２９６，７ ４９９このキャリブレーションにおいて、標準の分析結果は１２０組の吸収値全 てを用いて決定（予測）した、その結果、交差確認により概算されうるファクタ ーの数は脂肪の概算については４、タンパク質の概算については６、そしてラク トースの概算については７であった。

Ｈにかかわる、の；λた１口に貝二ｆｌ：上記のキャリブレーションに由来する 予測の標準誤差は平均して、脂肪については１．４％、タンパク質については１ ．１％、そしてラクトースについては２．２％上記で説明したのと同じ手順を２ ００　ｂａｒでホモジナイズしたサンプルセット（Ｂ）を利用して反復した。そ の結果、交差確認により概算されうるファクターの数は脂肪の概算については２ 、タンパク質の概算については５、そしてラクトースの概算については６であっ た・ 月」七ト定」一対照キャリブレーションに由来する予測の標準誤差は平均して脂 肪については１．５％、タンパク質については１．１％、そしてラクトースにつ いては２６２％であった。

庭論 上記の結果は、本発明に従う系において（本発明に従う方法によりキャリブレー ション済）様々なホモジナイゼーションの度合いのサンプルを予測するとき、様 々なホモジナイザーシ町ンの度合いのサンプルの系統的利用によってキャリブレ ーションしていない系において同一のホモジナイゼーションの度合いのサンプル を予測したときと同じぐらいに低い予測の誤差を得ることが可能であることを示 している。唯一の相違は本発明に従う系についての予測基準が、同一のホモジナ イゼーションの度合いのサンプルを代表するデーターセットに比してより多くの ファクターが必要であることにより示される通り、複雑度が高いことにある０本 発明にかかわる系の安定性は全てのサンプル（（Ａ）と（Ｂ）と共に）をランダ ムで４つのグループに小分類し、次いで３つのサンプルグループからのデーター を基礎とするキャリプレーシラン基準を樹立し、そして第４のグループを予測の 標準誤差を計算するための検査グループとして利用することにより実証される。

かかる可能な４通りの安定性試験それぞれにおいて、得られる予測の標準誤差は 上記の第１及び第２予測基準において得られたものと有意に相違しなかった。こ のことは、本発明にかかわる系が安定であることを示す。

実施例２ 実施例１において得られた同し吸収値を、個々のスペクトル枠に由来するデータ ーが、個々のサンプルが１００又は２００　ｂａｒにおいてホモジナイズされて いるかどうかを予測できるかについて分析した。

これは各サンプルに任意のホモジナイゼーション指数（２００ｂａｒについては ０、そして１００　ｂａｒについては１）を割り当て、そしてその吸収値及びホ モジナイゼーション指数の部分最小二乗法にかけることによって行った。

この基準は全てのサンプルを正しく割り当てることが可能である。

交差ｆ１ｉ認より予測される３つのファクターを利用して得られるＢ−イ系数を 図３に示す、べた塗り棒は全データーセットの結果であり、一方白抜き棒は実施 例１と同じ方法で計算した、即ち、３／４のデーターを利用して基準を作り、そ して残りの１／４のデーターに基づいてこの基準を検査することにより計算した 検査セット基準に由来する結果である。図３に示す結果は、最初に、白抜き棒が 同じサイズである点でこの基準が安定であることを示し、次いで第二に、ホモジ ナイズぢン効率における変動に対する主要応答が３８００ＣＭ−’当りのスペク トル枠において見い出せることを示した。

これらの結果は、ホモシネ−ジョンの度合いのみについての情報に基づき、様々 な量の乳成分を含むサンプルにおけるホモジナイザーシヨンの度合いに関連する パラメーターを予測しうる本発明にかかわる系を樹立することが可能であること を示す、この系は、水性脂肪含有サンプルに基づく赤外減衰測定のための装置又 は系に内蔵されたホモジナイザーの効率をモニターするのに有用である。

Ｆｉｇ、　３ 国際調査報告 −Ｉｌ馳−ａｅｓｌ＾、−−彎−Ｎ−ＰＣＴバＩＫ　９２１００２８３国際調査 報告 フロントページの続き （７２）発明者　ブレムス、二−ルス デンマーク国、デーコー−２８３０ピルム。

（７２）発明者　ラップ、トルベン ゾンマーク国、デーコー−３４６０ビル　ケレーズ、プランタゲバイ　４８ （７２）発明者　ニガールド、ラース デンマーク国、デーコー−３２３０グレーステッド、プレーステバイ　３９

Claims (30)

【特許請求の範囲】
1. １．赤外減衰技術による水性脂肪含有サンプル中の１又は複数の成分の濃度の定 量決定のための赤外減衰測定系であって、いくつかの波長バンドにおける該サン プルの赤外減衰を測定するための赤外減衰測定手段と、波長バンド関連パラメー ターのセットを利用してこのサンプルの測定赤外減衰値から脂肪含有サンプルの 成分の濃度を計算するために採用されている計算手段とを含んで成り、このパラ メーターのセットが、その計算された濃度が脂肪含有サンプルのホモジナイゼー ションの度合いから実質的に独立していること及び／又はこのサンプルのホモジ ナイゼーションの度合いを決定することを該計算手段が確実になせるようにする 情報を含んでいる赤外減衰測定系。
2. ２．前記パラメーターセットがサンプルのホモジナイゼーションの度合いについ ての高い度合いの情報を含む波長バンドに関連するパラメーターを含む、請求項 １に記載の赤外減衰測定系。
3. ３．サンプルのホモジナイゼーションの度合いについての高い度合いの情報を含 む波長バンドが、サンプルの化学成分について少ない情報を含む波長バンド及び ／又はサンプルの化学成分についてかなりの量の情報を含む波長バンドを含んで 成る、請求項２に記載の赤外減衰測定系。
4. ４．前記パラメーターセットが３４００ｃｍ−１以上の波長バンドに関連するパ ラメーターを含む先の請求項のいづれか１項に記載の赤外減衰測定系。
5. ５．３４００ｃｍ−１以上の波長バンドに関連するパラメーターが３４００ｃｍ −１〜４０００ｃｍ−１の範囲における波長バンドに関連するパラメーターであ る、請求項４に記載の赤外減衰測定系。
6. ６．前記パラメーターセットが２６００〜３４００ｃｍ−１の範囲における波長 バンドに関連するパラメーターを含む、請求項１〜３のいづれか１項に記載の赤 外減衰測定系。
7. ７．前記パラメーターセットが２７００〜３１００ｃｍ−１の範囲における波長 バンドに関連するパラメーターを含む、請求項６に記載の赤外減衰測定系。
8. ８．前記パラメーターセットが２０００〜２６００ｃｍ−１の範囲における波長 バンドに関連するパラメーターを含む、請求項１〜３のいづれか１項に記載の赤 外減衰測定系。
9. ９．前記パラメーターセットが８００〜２０００ｃｍ−１の範囲における波長バ ンドに関連するパラメーターを含む、請求項１〜３のいづれか１項に記載の赤外 減衰測定系。
10. １０．前記パラメーターセットが９００〜１７００ｃｍ−１の範囲における波長 バンドに関連するパラメーターを含む、請求項９に記載の赤外減衰測定系。
11. １１．前記パラメーターセットが１０００〜１６００ｃｍ−１の範囲における波 長バンドに関連するパラメーターを含む、請求項９に記載の赤外減衰測定系。
12. １２．前記パラメーターセットが１６００〜１８００ｃｍ−１の範囲における波 長バンドに関連するパラメーターを含む、請求項９に記載の赤外減衰測定系。
13. １３．前記計算手段が減衰値の線形組合せ及び／又は減衰値の関数を利用して濃 度を計算するマイクロプロセッサーであり、パラメーターが線形組合せにおける 係数となっている、先の請求項のいづれか１項に記載の赤外減衰測定系。
14. １４．前記計算手段がパラメーターにより規定される中枢ネットワークである、 請求項１〜１２のいづれか１項に記載の系。
15. １５．線形組合せの結果を中枢ネットワークにおいて更に処理する、請求項１３ に記載の赤外減衰測定系。
16. １６．減衰値を光ファイバーにより規定される波長バンドにおいて決定する、先 の請求項のいづれか１項に記載の赤外減衰測定系。
17. １７．減衰値を固定格子と可動式及び／もしくは多重検出器とにより、又は可動 式格子と１又は複数の固定もしくは可動式検出器とにより規定される波長バンド において決定する、請求項１〜１５のいづれか１項に記載の赤外減衰測定系。
18. １８．減衰値をインターフェロメーターを利用して広域スペクトルにわたって決 定し、そしてこのインターフェロメーターより得られるデーターをフーリエ変換 を利用して処理する、請求項１〜１５のいづれか１項に記載の赤外減衰測定系。
19. １９．前記パラメーターを様々なホモジナイゼーションの度合いを有する水性脂 肪含有サンプルによる該系のキャリブレーションによって樹立する、先の請求項 のいづれか１項に記載の赤外減衰測定系。
20. ２０．先の請求項のいづれかに記載され、且つ内蔵ホモジナイザーを含んで成る 赤外減衰測定系であって、この内蔵ホモジナイザーが様々なホモジナイゼーショ ンの度合いを有する予め調製された水性脂肪含有サンプルによるキャリブレーシ ョンを可能とするものであるか、又はそうでなければこのホモジナイザーが様々 なホモジナイゼーションのレベルをもたらすように調整可能となっている、赤外 減衰測定系。
21. ２１．２〜４％の脂肪を含むホモジナイズしていない生の乳サンプル及び１μｍ の容量の平均脂肪球径へとホモジナイズした同一の生の乳サンプルに基づいてそ れぞれ測定したときに、互いから最大で４％の相対偏差を示す、先の請求項のい づれか１項に記載の赤外減衰測定系。
22. ２２．２〜４％の脂肪を含むホモジナイズしていない生の乳サンプル及び１μｍ の容量の平均脂肪球径へとホモジナイズした同一の生の乳サンプルに基づいてそ れぞれ測定したときに、互いから最大で３％の相対偏差を示す、先の請求項のい づれか１項に記載の赤外減衰測定系。
23. ２３．ホモジナイズしていない生の乳サンプル及び１μｍの容量の平均脂肪球径 へとホモジナイズした同一の生の乳サンプルに基づいてそれぞれ測定したときに 、互いから最大で２％の相対偏差を示す、先の請求項のいづれか１項に記載の赤 外減衰測定系。
24. ２４．前記の系の樹立のための方法であって、赤外減衰技術による水性脂肪含有 サンプル中の１又は複数の成分の濃度の定量決定のための赤外減衰測定手系（こ の系はいくつかの波長バンドにおける該サンプルの赤外減衰を測定するための赤 外減衰測定手段と、波長バンド関連パラメーターのセットを利用してこのサンプ ルの測定赤外減衰値から脂肪含有サンプルの成分の濃度を計算するために採用さ れている計算手段とを含んで成る）を、様々なホモジナイゼーションの度合いを 有する水性脂肪含有サンプルによるキャリブレーションにかけて、その計算され た濃度がこの脂肪含有サンプルのホモジナイゼーションの度合いから実質的に独 立していること及び／又はこのサンプルのホモジナイゼーションの度合いを決定 することを該計算手段が確実なせるようにする情報を含むパラメーターのセット を樹立することを含んで成る方法。
25. ２５．前記キャリブレーションを、少なくとも、測定すべき各成分に関するその 課題の成分か赤外減衰に影響を及ぼすような波長バンド、及び減衰がホモジナイ ゼーションの度合いに相対的に高く依存し、且つ個別の成分の濃度に相対的にあ まり依存しない波長バンドを含む種々の波長バンドにおいて、 １）一式のサンプルであって、測定すべき各成分に関して、既知濃度のその成分 を含んでおり、それらのサンプルのうちの少なくとも２つが異なるホモジナイゼ ーションの度合いの脂肪を含んでいるサンプル、又は ２）同一の脂肪濃度であるがしかし異なるホモジナイゼーションの度合いを含む 少なくとも２つのサンプル、のいづれかに基づく減衰を測定し（この系はあらか じめ、予測すべき化学成分に関連してキャリブレーションされている）、次いで 、得られるデーターのセットに基づいて、その計算された濃度がこの脂肪含有サ ンプルのホモジナイゼーションの度合いから実質的に独立していること及び／又 はこのサンプルのホモジナイゼーションの度合いを決定することを該計算手段が 確実になせるようにする情報をキャリブレーションバラメーターのセットを樹立 することによって行われる、請求項２４に記載の方法。
26. ２６．キャリブレーションパラメーターセットの樹立を部分最小二乗法を利用し て行う、請求項２４又は２５に記載の方法。
27. ２７．キャリブレーションパラメーターのセットの樹立を主成分回帰計算法を利 用して行う、請求項２４又は２５に記載の方法。
28. ２８．部分最小二乗法の樹立が多重線形回帰である、請求項２６に記載の方法。
29. ２９．サンプルの数が波長バンドの数に相当し、そして測定の結果を一連の一次 方程式に整理し、これを行列代数学により解いてパラメーターを算定する，請求 項２４又は２５に記載の方法。
30. ３０．測定すべきサンプルが乳サンプルであり、そして決定すべき成分が脂肪、 タンパク質、ラクトース、他の炭水化物、クエン酸、尿素、遊離の脂肪酸、抗生 物質、体細胞及びカゼインより成る群から選ばれる、請求項２４〜２９のいづれ か１項に記載の方法。