< F2D825793AA81408BDF90D48A4F95AA8CF C982E682E98C7B>

Size: px

Start display at page:

Download "< F2D825793AA81408BDF90D48A4F95AA8CF C982E682E98C7B>"

しまなえいさか
5 years ago
Views:

1 岡山総畜セ研報 18: 46 ~ 5 近赤外分光法による鶏腹腔内脂肪量の予測技術の検討荒金知宏金谷健史武縄勝浩森尚之難波博一三津本充佐々木啓介 Use of Near Infrared Spectroscopy to estimate abdominal fat weight in poultry Tomohiro ARAKANE,Takeshi KANETANI,Katsuhiro TAKENAWA and Hisashi MORI 要約 1 体重により種鶏を選抜してきたことから腹腔内脂肪量も増加傾向にある 2 鶏をと鳥し腹腔内脂肪量の測定は可能であるが多数の後代の鶏とコストが必要 3 近赤外分光法を用い生体のまま腹腔内脂肪量を予測する技術を検討 4 ロートアイラントレットと横斑フリマスロックの腹部に光を照射し 6-1nm の拡散反射スペクトルを測定 5 一羽あたりの測定時間は数秒であった 6 ロートアイラントレットと横斑フリマスロックで相関係数 (R) は.77 と.82 であった 7 近赤外分光法により腹腔内脂肪量の予測が可能であると考えられたキーワード : 鶏腹腔内脂肪近赤外分光法緒言岡山県総合畜産センターではおかやま地どりの雛を供給するための種鶏を改良し選抜を行ってきたこの選抜では体重に重点を置いてきたしかし近年体重の増加とともに腹腔内脂肪の蓄積が顕著になってきた ( 表 1) 過度の腹腔内脂肪は食鳥処理場で廃棄物となるだけでなく生産現場においても飼料効率の低下や種鶏では産卵率の低下脂肪肝の発生の要因となっているそこで腹腔内脂肪量の低減化を図りながら増体を改良するには腹腔内脂肪を改良形質に加えることが必要とされている 1) 腹腔内脂肪量を測定するために後代の鶏を用いることは多大な労力とコストを必要とするそこで非侵逆的に測定する方法として血漿中の 2) 3)4) LPL による方法キャリパーによる方法超 5) 音波による方法などが報告されているまた高価な装置を使う方法としては CT を用いる方法 6) も考案されているしかし血漿を用いる方法では分析に時間を要したりキャリパーによる方法や超音波による方法では測定技術を必要とするなどの問題点があったそこで本研究では測定技術を必要とせず短時間で腹腔内脂肪量を測定するため近赤外分光法を用いた推定方法について検討した材料及び方法 1 試験鶏 6~8 週齢のロードアイランドレッド (RIR) の雌 24 羽と同週齢の横斑プリマスロック (BP) の雌 241 羽を用いた試験鶏は 3 週齢まで採卵鶏えつけ用飼料 (CP:22.,ME:3,kcl) を自由摂取とし試験に供試するまで採卵鶏中雛用飼料 (CP:18.,ME:2,8kca) を自由摂取とした屠鳥は 1V の通電により行い屠鳥後開腹し腹腔内脂肪重量を測定した 2 分析装置近赤外分光分析装置は Fruit-Tester2(FANTEC,Kosai,City,Japan) を用いプローブには ( 独 ) 家畜改良センター兵庫牧場と FANTEC が共同で開発した Fiber-Optic プローブを使用した ( 図 1) 現岡山県畜産課岡山家畜保健衛生所美作県民局畜産草地研究所

2 岡山県総合畜産センター研究報告第 18 号 47 3 測定条件積算時間を 1msec とし鶏腹部にプローブを密着させ 8 回スキャンした後平均の拡散反射スペクトルを記録したなお光の散乱や吸収を避けるため腹部の羽毛を除去し, 測定を行った ( 図 2) 図 1 近赤外分光分析装置図 2 測定風景 4 解析方法スペクトルデータを CSV 形式のファイルに変換するために Fruit-Tester2 の付属の FWX を用いたスペクトルは Unscrambler (CAMO,Oslo,Norway) を用い乗算的散乱因子を除去するめ MSC(Multiplicative Scatter Correction) を行ったその後 Savitsky-Golay の平滑化と2 次微分を行った ( Left and Right averaging:1nm,polynomial order:2) 検量線作成は PLS(Partion least squares) 回帰分析により行い精度評価は Full Cross Validation により行った PLS 回帰分析では分析に用いる波長を選択しその検量線が精度に及ぼす影響を検討した結果及び考察供試した鶏の体重と腹腔内脂肪量の値の範囲を表 1に示したロードアイランドレッドと横斑プリマスロックの拡散反射スペクトルを図 3に示したロードアイランドレッド横斑プリマスロックともに測定時にプローブと鶏腹部が密着せずにスペクトルが過大となる検体がいくつかあったそれらは吸光度が高い値となっている図 4 には MSC 後 Savitsky-Golay の平滑化と2 次微分を行ったスペクトルを示した 2 次微分には互いに接近しているために見かけ上単一に見えるピークを分離する効果があり ( 岩元ら,22) 今回の試験では目的の脂肪に帰属する 8) のピークが分離しているまた 8) 76nm は水分に帰属しており鶏の体成分であると考えられた鶏腹腔内脂肪のキャリブレーションの結果を表 3と表 4に示したロードアイランドレッドでは 7 ~ 95nm の波長を分析に用いた時予測時の標準誤差 (SE:Prediction by CV) がとなり一番小さくなったまた横斑プリマスロックでは 6 ~ 95nm の波長を分析に用いた時予測時の標準誤差がとなり一番小さくなった PLS 回帰分析では通常その計算方法からすべての波長を用いても問題ないが 9) PLS 回帰分析においても重回帰分析と同様波長を選択することにより予測時の標準誤差を少なくすることが可能であることが示 1) 唆されている本研究においても波長を選択することで検量線を用いて予測した時の精度が向上したと考えられた予測標準誤差が最小になった時のロードアイランドレッドと横斑プリマスロックの回帰係数 (Regression coefficint) を図 5と図 6に示した横斑プリマスロックでは 76nm とで回帰係数が小さくなっており水分と脂肪への寄与が大きくモデルが説明できていると考えられた一方ロードアイランドレッドでは 76nm とで回帰係数が小さいが他の波長でも回帰係数が小さいところがあるロードアイランドレッドでは横斑プリマスロックと比べ測定時のノイズが大きいか解析時に乗算的散乱因子を十分除去できず微分後にノイズを強調し回帰係数が高くなった可能性が考えられるそのためロードアイランドレッドでは予測精度を向上させるため今後も検討する必要があると考えられた腹腔内脂肪量の実測値と近赤外分光法による予測値の関係は図 7と図 8に示したロードアイランドレッドでは実測値と予測時の値の相関係数は約.77 であり横斑プリマスロックでは約.82 となり高い相関を示したこれはキャリパーを用いた L.W.Mirosh らの示した 3) R=.5 より高くさらに血漿成分を用いた 2) Y.Pinchasov の示した R=.54 より高い値となった超音波を用いた J.E.Melo らの報告では 5) R2=.72 となっているが反復性は.52 程度しかない今回の実験で得られた相関係数.77,.82 は予測時の相関係数であり十分高いものと考えられスペクトルの前処理や回帰分析の方法の検討で近赤外分光法を利用した腹腔内脂肪量の推定が概ね可能であること考えらた一方今回の結果は H.B.Bentsen らが CT を用い腹腔内脂肪量を予測した値 (R=.97) 6) よりは低い値となった CT では3 次元のデータ

3 48 荒金金谷武縄森難波三津本佐々木 : 近赤外分光法による鶏腹腔内脂肪量の予測技術の検討を測定することができるのに対し今回用いた近赤外分光法では測定データ自体は 2 次元であり近赤外線は CT に比べ低コストで測定技術を要さないが腹腔内脂肪量の予測ではやや精度が低くなる可能性があると示唆された表 1 腹腔内脂肪量蓄積の現状鶏種日齢羽数体重 (g) 腹腔内脂肪量 (g) 腹腔内脂肪割合 (%) ロートアイラントレット ± ± ±.27 横斑フリマスロック ± ± ±.16 コールテンネック ± ± ±.2 平均値 ± 標準誤差表 2 試験鶏 3. 鶏種羽数体重腹腔内脂肪量 RIR BP 吸光度1 1. 値は範囲 (g) 波長 (nm) 1 光度吸 nm 波長 (nm) 1 度1 図 2 鶏腹部の拡散反射スペクトル図 3 前処理後の微分スペクトル表 3 鶏種 N 波長 (nm) Factor Calibration Prediction by CV R SE R SE Bias RIR

4 岡山県総合畜産センター研究報告表４鶏種 N BP 24 波長(nm) Factor Calibration ＲＳＥ nm nm 波長(nm) 図４ロードアイランドレッドの Regression coefficien 図５横斑プリマスロックの R=.769 近赤外分光法による予測値 (g) 近赤外分光法による予測値 (g) 7 波長(nm) R= ロードアイランドレッドにおける腹腔内脂肪量の実測値と予測値の関係実際の腹腔内脂肪量 (g) 実際の腹腔内脂肪量 (g) 図６ 49 Prediction by CV ＲＳＥ Bias 第１８号図６横斑プリマスロックにおける腹腔内脂肪量の実測値と予測値の関係

5 5 荒金金谷武縄森難波三津本佐々木 : 近赤外分光法による鶏腹腔内脂肪量の予測技術の検討引用文献 1)A.Cahaner(1984):Evaluation of Simulaneous Selection for Live Body Weight and Against Abdominal Fat in Broilers.Poultry Science 64, )Y.Pinchasov(1991):The Possible Prediction of Fatness in Broiler Chickens by Biochemical Measurements on Adipose Tissue.British Poultry Science,32, )L.W.Mirosh and Walter A. Becker(1982):Testing a Caliper for Measuring Thickness of the Abdominal Region in Live Broiler Chickens.Poultry Science, 62,1-5 4)K.W.Washburn and P.A.Stewart(1987):Use of a Fat Probe to Assess Variation in Abdominal Fat in Broiler.Poultry Science,66, )J.E.Melo,M.M.Motter,L.R.Morao,M.J.Huguet,Z. Canet and M.C.Miquel(23): Animal Science,77, )H.B.Bentsen and E.Sehested(1989):Computerised Tomography of Chickens.British Poultry Science,3, ) 岩元睦夫, 河野澄夫, 魚住純 (22) データ処理法. 近赤外分光法, 第 4 章, )B.G.Osborne,T.Fearn(1986):Near Infrared Spectroscopy in Food Analysis.Longman Scientific & Technical UK 9) 宮下芳勝, 佐々木慎一 (1995): ケモメトリックス化学パターン認識と多変量解析 1)Paolo Carlini,Riccardo Massantini,and Fabio Mencarelli(2)Vis-NIR Measurement of Soluble Solids in Cherry and Apricot by PLS Regression and Wavelength Selection.Journal of Agricultural and Food Chemistry,48,

<4D F736F F D E9F90A291E391E F78C7B91A290AC8E8E8CB A2E646F63>

<4D F736F F D E9F90A291E391E F78C7B91A290AC8E8E8CB A2E646F63> 4. 次世代大和肉鶏造成試験 (4) 雌系種鶏候補 ( 一代雑種 ) の作成 2 研究開発第一課堀川佳代藤原朋子石田充亮要約大和肉鶏の特徴を残しつつ生産性向上と危機管理に対応した次世代大和肉鶏を造成する試験の第 4 報種鶏候補として龍軍鶏ごろう ( 龍 G) とロードアイランドレッド (RIR) を用いて制限給餌を実施し産卵成績と孵化成績について調査を行ったまたそれぞれ名古屋種