この研究は、中国の研究機関の研究論文です。

掲載誌：Foods

ライセンス: CC BY　対象: 公開論文　確認元: OpenAlex

研究の目的:多数の品種を手早く評価する方法を探る

キャッサバは熱帯・亜熱帯地域の重要ないも類で、世界で10億人を超える人々の主食となっている作物です。国連食糧農業機関(FAO)によれば2022年の世界生産量は3億トンを超えました。その塊根は乾物の大部分がでんぷんで、食品用途にも非食品用途にも広く使われています。

ところが市場には数百もの品種が存在し、品質のばらつきが大きい一方で統一された評価基準がないと著者らは指摘します。従来のでんぷん含量やたんぱく質などの測定は化学分析に頼るため、多数の品種を一度に、しかも複数成分について調べるには手間がかかります。

そこで研究チームが着目したのが近赤外分光法(NIRS)です。これは試料に近赤外線を当て、その吸収のしかたから成分を推定する間接的な分析手法で、試薬を使わず試料を壊さずに短時間で測れる点が特徴です。著者らは、多様なキャッサバ品種の基礎的な品質データと近赤外スペクトルを組み合わせれば、主要な品質指標を予測する迅速なスクリーニングモデルを構築できるのではないかという仮説を立て、これを検証しました。

何をどう調べたか

研究チームは、中国熱帯農業科学院の熱帯作物遺伝資源研究所が持つ儋州農業基地のキャッサバ資源圃場から、67品種を集めました。すべての品種は土壌条件や灌漑、栽培管理をそろえた同一の条件下で栽培され、12か月の生育期間を経て収穫されています。収穫した塊根は皮をむいて細かく切り、50℃で乾燥させたうえで60メッシュのふるいを通して粉末にしました。

この粉末について、色彩色差計で明るさ(L*)、赤み・緑み(a*)、黄み・青み(b*)を測るとともに、水分、たんぱく質、脂質、総でんぷん、アミロース、アミロペクチンの含量を化学的に測定しました。アミロースとアミロペクチンはでんぷんを構成する二種類の成分で、その比率がでんぷんの性質に関わることが知られています。

並行して、フーリエ変換型の近赤外分光装置で各試料のスペクトルを取得しました。得られたスペクトルデータは、散乱の影響を補正したり雑音を抑えたりする複数の前処理手法を組み合わせて整えたうえで、部分最小二乗回帰(PLS)という手法で成分含量との関係をモデル化しています。モデルの良しあしは、10分割の交差検証(データを分けて、一部を予測の答え合わせに使う手続き)によって確かめられました。なお、スペクトルが他と大きく異なる3試料は統計的な基準で除外され、最終的に64試料でモデルが組まれています。この除外はスペクトルの形だけを根拠としており、成分値とは無関係に行われたと著者らは明記しています。

報告された主な結果

まず品種間の成分のばらつきが示されました。たんぱく質は1.17〜3.22%、脂質は0.13〜1.30%と、いずれも低い水準にとどまりました。一方、総でんぷんは50.57〜90.26%と幅広く、アミロースは16.67〜25.67%、アミロペクチンは56.04〜65.66%の範囲にありました。品種SC9は総でんぷんとアミロースの両方で最も高い値を、GR12はアミロペクチンで最も高い値を示しています。著者らは、こうした組成の違いが加工適性の違いにつながる可能性に触れつつ、本研究では糊化特性などの機能特性を直接測っていないため、その推測は検証が必要な仮説にとどまると断っています。

予測モデルの性能は成分によって大きく分かれました。たんぱく質のモデルが最も良好で、検量段階の決定係数は0.99、RPD(予測性能を表す指標で、値が大きいほど良い)は10.26でした。水分のモデルもRPDが4.36で、著者らはこの二つを日常的な予備的定量分析に使える水準と位置づけています。理由として、水分は水のO–H結合に由来する強く特徴的な吸収帯を持ち、たんぱく質のN–H結合に由来する吸収も、でんぷんや水の信号と重なりにくい領域に現れることを挙げています。

これに対し、総でんぷん、アミロース、アミロペクチンは検量では一定の当てはまりを示したものの交差検証での成績が低く、著者らは過学習(手元のデータに合わせ込みすぎて、新しい試料には当たらなくなる状態)の兆候だと述べています。これらは予備的なスクリーニング用途に限られるとされました。脂質のモデルはさらに厳しく、検量の決定係数が0.93である一方で交差検証の決定係数は0.16、RPDは1.08にとどまり、著者らはいかなる形であれ予測には使うべきでないと明言しています。含量そのものが極めて低く、試料の50〜90%を占めるでんぷんの信号に覆い隠されてしまうことが背景にあると説明されています。

成分間の関係も調べられました。相関分析では、アミロース、アミロペクチン、総でんぷんの間に正の相関が認められ、これは総でんぷんがこの二成分からなるという一般的な理解と整合するとされています。主成分分析では、第1主成分(全分散の25.50%)に色に関する指標が、第2主成分(23.54%)に総でんぷんとアミロペクチンが強く寄与しました。ただし著者らは、これはあくまでデータ上の関連であって、主成分そのものが「色」や「でんぷん蓄積能力」を意味づけるものではないと注意を促しています。

この研究が示すこと

著者らは本研究の限界も率直に列挙しています。前処理手法や潜在変数の数を交差検証の外側で選んだため報告された性能はやや楽観的になりうること、乾燥粉末を対象としたモデルであり生の塊根には適用しにくいこと、試料が単一の地理環境・単一の栽培シーズンに由来するため異なる環境や年次での頑健性が未検証であることなどです。相関分析と主成分分析も探索的な位置づけにとどまるとされています。

そのうえで結論では、67のキャッサバ遺伝資源を用いて、近赤外分光法とPLSによる多項目同時評価の可能性を内部の交差検証によって予備的に検討した枠組みが示されたと述べられています。たんぱく質と水分については有望な結果が得られた一方、脂質やでんぷん関連成分については、実用的な定量に用いる前にさらなる最適化と独立した検証が必要だというのが著者らの立場です。

この報告が伝えているのは、近赤外分光法があらゆる成分を一律にうまく測れる万能の手段ではなく、対象とする成分の含量や吸収の性質によって使える範囲が変わる、ということです。同時に、どの成分でどこまで使えるのかを検量と交差検証の両面から見極めた点に、この研究の意義があります。多数の品種の品質をすばやく比べたいという育種や資源評価の現場に向けて、その土台となる技術的な手がかりが整理されたといえるでしょう。

著者：Huimin Guo（Biotechnology Research Institute, Shanghai Academy of Agricultural Sciences, Shanghai 201106, China）、Wenting Wang（Biotechnology Research Institute, Shanghai Academy of Agricultural Sciences, Shanghai 201106, China）、Chenghong Liu（Biotechnology Research Institute, Shanghai Academy of Agricultural Sciences, Shanghai 201106, China）、Shengyuan Guo（School of Life Science, Shanxi University, Taiyuan 030006, China）、Wenjun Ou（Tropical Crops Genetic Resources Institute, Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences, Haikou 571101, China）、Fei Gao（Tropical Crops Genetic Resources Institute, Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences, Haikou 571101, China）、Kaimian Li（Tropical Crops Genetic Resources Institute, Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences, Haikou 571101, China）、Lizhen Zhang（School of Life Science, Shanxi University, Taiyuan 030006, China）、Guixing Ren（School of Life Science, Shanxi University, Taiyuan 030006, China）

※本記事は原著論文をもとに、日本語で要約・説明を加えた研究紹介です。 出典（原著論文）：Huimin Guo, Wenting Wang, Chenghong Liu, et al. Establishment of a Near-Infrared Spectroscopy-Based Screening Framework for Key Quality Indicators of Cassava Varieties. Foods 2026-09-04. DOI: 10.3390/foods15173139. 原著ライセンス：CC BY.