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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022142754
(43)【公開日】2022-09-30
(54)【発明の名称】評価システム及び評価方法
(51)【国際特許分類】
A01K 29/00 20060101AFI20220922BHJP
【ＦＩ】
A01K29/00 A
A01K29/00 C
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022034463
(22)【出願日】2022-03-07
(31)【優先権主張番号】P 2021042772
(32)【優先日】2021-03-16
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】501203344
【氏名又は名称】国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】特許業務法人ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】三森 眞琴
(72)【発明者】
【氏名】澤戸 利衣
(57)【要約】
【課題】反芻動物のルーメン発酵の状態を容易に評価する。
【解決手段】推定装置（３０）は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、反芻動物のメタン産生量を推定する推定部（３１）を備えている。評価システム（１００）は、推定装置（３０）により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定部（２１）を有する評価装置（２０）を備えている。
【選択図】図１
【解決手段】推定装置（３０）は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、反芻動物のメタン産生量を推定する推定部（３１）を備えている。評価システム（１００）は、推定装置（３０）により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定部（２１）を有する評価装置（２０）を備えている。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
反芻動物のメタン産生量を推定する推定装置であって、
評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定部を備えた、推定装置。
評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定部を備えた、推定装置。
【請求項2】
反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する評価システムであって、
請求項１に記載の推定装置により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定部を有する評価装置を備えた、評価システム。
請求項１に記載の推定装置により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定部を有する評価装置を備えた、評価システム。
【請求項3】
前記推定部は、前記評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を表すルーメンの液相分画の理論回転率を推定する、請求項２に記載の評価システム。
【請求項4】
前記推定部は、反芻動物が放出するメタン産生量と反芻動物の第一胃内の短鎖脂肪酸濃度とに基づき算出されたルーメンの液相分画の理論回転率と、前記乳量との相関関係に基づき、評価対象の反芻動物の前記乳量の測定結果から、評価対象の反芻動物のルーメンの液相分画の理論回転率を推定する、請求項３に記載の評価システム。
【請求項5】
前記推定部は、前記乳量から推定したルーメンの液相分画の理論回転率に基づき、評価対象の反芻動物の前記乳量の測定結果から反芻動物のルーメン内のｐＨを推定する、請求項３又は４に記載の評価システム。
【請求項6】
前記推定部は、前記乳量から推定したルーメンの液相分画の理論回転率に基づき、評価対象の反芻動物の前記乳量の測定結果から乾物摂取量を推定する、請求項３又は４に記載の評価システム。
【請求項7】
前記評価装置は、
前記推定部が推定した反芻動物のルーメン発酵の状態に基づいて、当該反芻動物の飼養管理情報を生成する管理情報生成部をさらに備えている、請求項２から６のいずれか１項に記載の評価システム。
前記推定部が推定した反芻動物のルーメン発酵の状態に基づいて、当該反芻動物の飼養管理情報を生成する管理情報生成部をさらに備えている、請求項２から６のいずれか１項に記載の評価システム。
【請求項8】
前記評価装置は、
前記推定部が推定した反芻動物のルーメン発酵の状態に基づいて、当該反芻動物の飼養管理状態及び生産病の少なくとも一方を診断する診断部をさらに備えている、請求項２から７のいずれか１項に記載の評価システム。
前記推定部が推定した反芻動物のルーメン発酵の状態に基づいて、当該反芻動物の飼養管理状態及び生産病の少なくとも一方を診断する診断部をさらに備えている、請求項２から７のいずれか１項に記載の評価システム。
【請求項9】
前記評価装置は、
前記乳量と前記反芻動物のルーメン発酵の状態との相関関係を表す情報を記憶する記憶部をさらに備えている、請求項２から８のいずれか１項に記載の評価システム。
前記乳量と前記反芻動物のルーメン発酵の状態との相関関係を表す情報を記憶する記憶部をさらに備えている、請求項２から８のいずれか１項に記載の評価システム。
【請求項10】
前記評価装置は、
前記乳量と前記反芻動物のルーメン発酵の状態との相関関係を表す関係式を算出する演算部をさらに備えている、請求項２から９のいずれか１項に記載の評価システム。
前記乳量と前記反芻動物のルーメン発酵の状態との相関関係を表す関係式を算出する演算部をさらに備えている、請求項２から９のいずれか１項に記載の評価システム。
【請求項11】
反芻動物のメタン産生量を推定する推定方法であって、
評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定工程を包含する、推定方法。
評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定工程を包含する、推定方法。
【請求項12】
反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する評価方法であって、
請求項１１に記載の推定方法により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定工程を包含する、評価方法。
請求項１１に記載の推定方法により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定工程を包含する、評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、評価システム及び評価方法に関する。
【背景技術】
【0002】
ウシ等の反芻動物である家畜は草食であり、植物由来の飼料を消化して乳肉を生産している。反芻動物は、４つの胃により植物飼料を消化している。４つの胃のうち、ルーメンと呼ばれる第一胃は、容積が約１００リットルと大きく、内部に多種多様なルーメン微生物が共生している。反芻動物が摂取した植物飼料は、まず、ルーメン微生物による発酵作用（ルーメン発酵）により分解され、反芻動物のエネルギー源やタンパク質源となり、反芻動物の成長や乳肉生産を支えている。
【0003】
乳量の増大、乳質の向上等を期待して穀物飼料を反芻動物に多給すると、第一胃液の酸性化（ルーメンアシドーシス）を引き起こすことが知られている。ルーメンアシドーシスは、消化不良、飼料摂取量や乳量の低下、受胎率の低下等のいわゆる生産病の原因となり、反芻動物の生産性を低下させる。したがって、ルーメン発酵が正常に機能するように飼料を適正に給与することが、反芻動物の生産性を保つために重要である。そのため、ルーメン発酵の状態を反映する第一胃液の状態を考慮して飼養管理することが求められる。
【0004】
従来、ルーメン発酵は、家畜の飼料摂取量（ＤＭＩ：乾物摂取量）及び第一胃液のｐＨ（ルーメンｐＨ）を測定することで評価されている。非特許文献１には、ルーメンｐＨ、第一胃液中の短鎖脂肪酸濃度、ＤＭＩ、ウシの体重等を測定し、これらの測定値から算出したルーメンの液相分画の理論回転率（ＴＴＯＲ）が、ルーメン発酵を評価する新規の指標として提案されている。
【0005】
また、反芻動物におけるメタン産生量は、ルーメン発酵に影響することが知られている。非特許文献２には、ルーメン発酵の状態を調査することを目的として、４％脂肪補正乳量からメタン産生量を算出することが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】Mitsumori et. al.，Animal Science Journal，http://doi.org/10.1111/asj.13305，2019/10/24, [online]
【非特許文献2】Kurihara et al., Japan Sci. Soc. Press, pp.199-208, 1997
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
従来、ＤＭＩは、給餌した飼料から摂取されなかった残余飼料を減算することで求められるが、一般農家において給餌飼料及び残余飼料を秤量することは極めて困難である。また、ルーメンｐＨは、胃カテーテル等で採取した第一胃液をｐＨメーターで測定したり、第一胃に設けたｐＨセンサを用いて測定したりするが、一般農家において第一胃液を採取したりｐＨセンサを設けたりすることは容易ではない。そのため、容易に評価でき、一般農家においても実用可能にルーメン発酵の状態を評価できれば非常に有益である。
【0008】
ルーメン発酵状態を容易に評価するためには、ＤＭＩやルーメンｐＨを容易に推定できることが望ましいが、非特許文献１及び２には、これらを推定する技術は記載されていない。
【0009】
本発明の一態様は、ルーメン発酵の状態を容易に評価できる評価システムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明の一態様に係る推定装置は、反芻動物のメタン産生量を推定する推定装置であって、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定部を備えている。
【0011】
本発明の一態様に係る評価システムは、反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する評価システムであって、前記推定装置により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定部を有する評価装置を備えている。
【0012】
本発明の一態様に係る推定方法は、反芻動物のメタン産生量を推定する推定方法であって、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定工程を包含する。
【0013】
本発明の一態様に係る評価方法は、反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する評価方法であって、前記推定方法により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定工程を包含する。
【発明の効果】
【0014】
本発明の一態様によれば、給餌飼料及び残余飼料を秤量したり、第一胃液のｐＨを測定したりすることなく、容易にルーメン発酵の状態を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】本発明の一実施形態に係る推定装置及び評価システムで利用する指標の相関関係を示す概略図である。
【図2】本発明の一実施形態に係る推定装置及び評価システムの概要を示すブロック図である。
【図3】ルーメン内短鎖脂肪酸濃度及びメタン産生量から算出したルーメンの液相分画の理論回転率（ＴＴＯＲ）と、４％脂肪補正乳量から推定したＴＴＯＲの推定値との相関を示すグラフである。
【図4】ルーメン内短鎖脂肪酸濃度及びメタン産生量から算出したルーメンの液相分画の理論回転率（ＴＴＯＲ）と、乳量から推定したＴＴＯＲの推定値との相関を示すグラフである。
【図5】乳量から推定したＴＴＯＲの推定値とＣ２／Ｃ３比の積と、ルーメンｐＨの実測値との相関を示すグラフである。
【図6】乳量から推定したＴＴＯＲの推定値とＣ２／Ｃ３比の積と、ルーメンｐＨの実測値との相関を示すグラフである。
【図7】乳量から推定したＴＴＯＲの推定値及び乾物摂取量と、乳量から推定したＴＴＯＲ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））の推定値及び乳量との相関を示すグラフである。
【図8】乳量から推定したＴＴＯＲの推定値及び乾物摂取量と、乳量から推定したＴＴＯＲ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））の推定値及び乳量との相関を示すグラフである。
【図9】乳量から推定したＴＴＯＲの推定値及び乾物摂取量と、乳量から推定したＴＴＯＲ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））の推定値及び乳量との相関を示すグラフである。
【図10】乳量から推定したＴＴＯＲの推定値及び飼養標準から算出した乾物摂取量と、乳量から推定したＴＴＯＲ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））の推定値及び乳量との相関を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。
【0017】
［評価システム］
本発明の一実施形態に係る評価システムは、反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する評価システムである。評価システムは、反芻動物のルーメンと呼ばれる第一胃における、ルーメン微生物によるルーメン発酵の状態を評価する。
評価システムにおいては、図１に示す反芻動物のエネルギー代謝に関する種々の指標に基づき、反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する。評価システムは、反芻動物が生産した乳の乳量に基づき推定された当該反芻動物のメタン産生量に基づき、ルーメン発酵の状態を推定する。
本発明の一実施形態に係る評価システムは、反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する評価システムである。評価システムは、反芻動物のルーメンと呼ばれる第一胃における、ルーメン微生物によるルーメン発酵の状態を評価する。
評価システムにおいては、図１に示す反芻動物のエネルギー代謝に関する種々の指標に基づき、反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する。評価システムは、反芻動物が生産した乳の乳量に基づき推定された当該反芻動物のメタン産生量に基づき、ルーメン発酵の状態を推定する。
【0018】
〔ルーメン発酵の状態を表す指標の相関関係〕
図１は、本発明の一実施形態に係る推定装置及び評価システムで利用する指標の相関関係を示す概略図である。図１に示すように、反芻動物のエネルギー代謝に関する種々の指標が互いに関連することは、非特許文献１及び本発明者による先行出願（特願2019-232023）に示されている。ここで、非特許文献１及び先行出願の全体を参照として本明細書に組み込む。以下、非特許文献１を参考文献１と称する。参考文献１には、第一胃内のｐＨ（ルーメンｐＨ）、第一胃内の短鎖脂肪酸濃度（ＳＣＦＡ濃度：ルーメン内短鎖脂肪酸濃度）、乾物摂取量（ＤＭＩ）、及び牛の体重から算出したルーメンの液相分画の理論回転率（ＴＴＯＲ）と、ＤＭＩ、乳量、及びルーメンｐＨとの間に密接な関係があることが示されている。図１において、破線矢印については、参考文献１に示された各指標間の相関関係を示しており、実線矢印については、先行出願により明らかとなった各指標間の相関関係を示しており、一点鎖線矢印については、本発明により明らかとなった各指標間の相関関係を示している。
図１は、本発明の一実施形態に係る推定装置及び評価システムで利用する指標の相関関係を示す概略図である。図１に示すように、反芻動物のエネルギー代謝に関する種々の指標が互いに関連することは、非特許文献１及び本発明者による先行出願（特願2019-232023）に示されている。ここで、非特許文献１及び先行出願の全体を参照として本明細書に組み込む。以下、非特許文献１を参考文献１と称する。参考文献１には、第一胃内のｐＨ（ルーメンｐＨ）、第一胃内の短鎖脂肪酸濃度（ＳＣＦＡ濃度：ルーメン内短鎖脂肪酸濃度）、乾物摂取量（ＤＭＩ）、及び牛の体重から算出したルーメンの液相分画の理論回転率（ＴＴＯＲ）と、ＤＭＩ、乳量、及びルーメンｐＨとの間に密接な関係があることが示されている。図１において、破線矢印については、参考文献１に示された各指標間の相関関係を示しており、実線矢印については、先行出願により明らかとなった各指標間の相関関係を示しており、一点鎖線矢印については、本発明により明らかとなった各指標間の相関関係を示している。
【0019】
ＴＴＯＲは、ルーメン発酵の状態を表す指標である。ここで、ルーメン発酵の状態は、ルーメンにおける飼料の発酵に関する種々の指標により表されるものである。ルーメン発酵の状態を表す指標としては、上述したＴＴＯＲ以外にも、ルーメンｐＨ、ＤＭＩ、ＳＣＦＡ濃度、ＳＣＦＡ量、ルーメン内の液相分画のメタン濃度、メタン産生量等が挙げられる。
【0020】
図１において、破線矢印により示すように、ＴＴＯＲは、反芻動物が放出するメタン産生量とＳＣＦＡ濃度とから算出することができる。具体的には、メタン産生量と、ＳＣＦＡ濃度から算出されるルーメン内の液相分画のメタン濃度とから推定ルーメン体積（ＰＲＶ）を算出し、このＰＲＶと反芻動物の代謝体重（ＭＢＷ）とを用いてＴＴＯＲが算出される。
【0021】
メタン産生量は、ＤＭＩに基づいて公知の方法により算出することができる。ＤＭＩは、給餌飼料と残余飼料を秤量し、給餌飼料から残余飼料を減算することで求められる。ルーメン内の液相分画のメタン濃度は、ルーメンから採取した第一胃液において測定したＳＣＦＡ濃度に基づき、ルーメン発酵における代謝性水素の流れから算出することができる。推定ルーメン体積は、ルーメン内の液相部分の総体積の推定値を表している。代謝体重は、反芻動物の体重の０．７５乗により算出される値である。
【0022】
ルーメンｐＨは、ルーメンアシドーシスを評価するための重要な指標であるが、従来は、胃カテーテル等で採取した第一胃液をｐＨメーターで測定したり、第一胃に設けたｐＨセンサを用いて測定したりしていた。参考文献１においては、このような測定方法を用いずに、メタン産生量とＳＣＦＡ濃度とから算出したＴＴＯＲからルーメンｐＨ等のルーメン発酵の状態を表す指標を推定可能であることが示されている。
【0023】
参考文献１に示されているように、ＴＴＯＲからルーメンｐＨ等を推定できれば、ルーメン発酵の状態を評価する度に第一胃液を採取したり、第一胃にｐＨセンサを設けたりする必要はないため非常に有利である。しかしながら、特に一般農家においては、メタン産生量やＳＣＦＡ濃度を算出することは容易ではなく、その結果、ＴＴＯＲを算出することも容易ではない。したがって、ＴＴＯＲを算出することなく、より容易にルーメン発酵の状態を推定できれば、さらに有利である。
【0024】
本発明者らは、反芻動物が生産した乳の乳量に基づきメタン産生量を推定できる（非特許文献２）ことから、乳量に基づき推定したメタン産生量からルーメン発酵の状態を推定し得ることを初めて見出した。反芻動物が生産する乳は、反芻動物から搾乳することで得られるものであり、泌乳期には毎日、一日数回搾乳する必要があるため、一般農家においても容易に取得できるものである。また、反芻動物が生産する乳の乳量は、生産された乳を評価するために一般農家においても日常的に測定されている。
【0025】
したがって、メタン産生量やＳＣＦＡ濃度の実測値を用いることなく、反芻動物が生産した乳の乳量に基づきルーメン発酵の状態を推定することが可能な本発明は、ルーメン発酵の状態を容易に評価する手段として非常に有利である。
【0026】
〔反芻動物〕
評価システムによる評価の対象は、反芻動物の家畜である。反芻動物は、主に植物由来成分からなる飼料を消化する４つの胃を有しており、反芻を行う動物である。評価システムにより評価する反芻動物の家畜は、ウシ、ヤギ、ヒツジ等を含み、代表的なものはウシである。評価システムにおいては、反芻動物が生産する乳に基づき反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する。したがって、評価システムは、乳を日常的に採取して、その生産量や成分が監視される乳牛の評価に特に適している。
評価システムによる評価の対象は、反芻動物の家畜である。反芻動物は、主に植物由来成分からなる飼料を消化する４つの胃を有しており、反芻を行う動物である。評価システムにより評価する反芻動物の家畜は、ウシ、ヤギ、ヒツジ等を含み、代表的なものはウシである。評価システムにおいては、反芻動物が生産する乳に基づき反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する。したがって、評価システムは、乳を日常的に採取して、その生産量や成分が監視される乳牛の評価に特に適している。
【0027】
評価システムにおいては、反芻動物が生産する乳の乳量に基づき推定したメタン産生量に基づき、ルーメン発酵の状態を評価する。すなわち、評価システムは、乳量に基づき、ルーメン発酵の状態を評価するとも言える。乳量は、反芻動物が生産する乳の一日当たりの重量を意味している。
【0028】
評価システムは、反芻動物が生産する乳の乳成分を表す乳生産成績を利用してもよい。乳成分には、乳脂肪率、乳タンパク質率、無脂固形分率、乳糖率、アンモニア態窒素率、及び、乳タンパク質／乳脂肪比のような構成比等の少なくとも１つが含まれ得る。これらの乳生産に関する指標は、酪農を行う農場で乳生産を管理するために日常的に測定されているものである。乳脂肪率は、乳量に対する脂肪の重量比率を意味している。乳タンパク質率は、乳量に対するタンパク質の重量比率を意味している。無脂固形分率は、乳量に対する水分と脂肪分を除いた成分の重量比率を意味している。乳糖率は、乳量に対する乳糖の重量比率を意味している。アンモニア態窒素率は、乳量に対する尿素に含まれる窒素の比率を意味している。乳タンパク質／乳脂肪比は、乳量に対するタンパク質と脂肪との重量比を意味している。乳量及び乳成分の測定方法については、特に限定されず、従来公知の方法により測定することができる。
【0029】
反芻動物が生産する乳の乳生産成績は、複数の反芻動物が生産した乳を１つにまとめた状態において測定され、個体毎に測定することが困難な場合がある。一方、乳量は、反芻動物の個体毎に容易に測定することができる。したがって、評価システムによれば、容易に測定できる乳量に基づき推定したメタン産生量に基づき、容易に個体毎のルーメン発酵の状態を評価することができる。
【0030】
図２を参照して、評価システムの構成について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る推定装置及び評価システムの概要を示すブロック図である。図２に示すように、評価システム１００は、推定装置３０及び評価装置２０を備えている。推定装置３０は、推定部３１を有している。評価装置２０は、推定部２１を有している。評価装置２０は、さらに、管理情報生成部２２、診断部２３、記憶部２４、及び演算部２５を有していてもよい。評価システム１００は、さらに、測定装置１０を備えていてもよい。
【0031】
〔推定装置〕
本発明の一実施形態に係る推定装置３０は、反芻動物のメタン産生量を推定するものである。推定装置３０は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定部３１を備えている。
本発明の一実施形態に係る推定装置３０は、反芻動物のメタン産生量を推定するものである。推定装置３０は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定部３１を備えている。
【0032】
推定部３１は、反芻動物が生産した乳の乳量の測定値に基づき、反芻動物のメタン産生量を推定する。推定部３１は、後述する測定装置１０により測定した乳量に基づき、メタン産生量を推定する。推定部３１は、乳量とメタン産生量との相関関係を表す関係式を用いて、乳量の測定値に基づき、メタン産生量を推定する。乳量（ｋｇ／ｄａｙ）とメタン産生量（ＭＹ）との相関関係を表す関係式は、以下の通りである：
ＭＹ（ｍｉｌｋ）（ｍｏｌ／ｄａｙ）＝（８．１９＋（３００／乳量））×乳量／２２．４・・・式（Ａ）
ＭＹ（ｍｉｌｋ）（ｍｏｌ／ｄａｙ）＝（８．１９＋（３００／乳量））×乳量／２２．４・・・式（Ａ）
【0033】
式（Ａ）は、非特許文献２に記載された４％脂肪補正乳量（ｆｃｍ）からメタン産生量を推定する式を参照して得られた式である。非特許文献２の全体を参照として本明細書に組み込む。以下、非特許文献２を参考文献Ａと称する。参考文献Ａには、乳量を４％脂肪入の乳量に補正した４％脂肪補正乳量からメタン産生量を推定することが記載されている。推定部３１は、４％脂肪補正乳量ではなく、反芻動物が生産した乳の乳量の測定値に基づき、反芻動物のメタン産生量を推定する。
【0034】
〔測定装置〕
測定装置１０は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量を測定するものである。測定装置１０としては、反芻動物から搾乳した乳の乳量や乳成分を測定する従来公知の装置を用いることができる。測定装置１０は、搾乳した乳を自動分析する自動分析器であることが好ましい。測定装置１０は、測定した乳量の結果を推定装置３０及び評価装置２０に送る。
測定装置１０は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量を測定するものである。測定装置１０としては、反芻動物から搾乳した乳の乳量や乳成分を測定する従来公知の装置を用いることができる。測定装置１０は、搾乳した乳を自動分析する自動分析器であることが好ましい。測定装置１０は、測定した乳量の結果を推定装置３０及び評価装置２０に送る。
【0035】
また、測定装置１０は、反芻動物から採取した第一胃液のｐＨや第一胃液内のＳＣＦＡ濃度等を測定する機能を有していてもよい。
【0036】
〔評価装置〕
評価装置２０は、評価対象の反芻動物のルーメン発酵の状態を評価するものである。評価装置２０は、推定装置３０が乳量に基づき推定したメタン産生量に基づき、ルーメン発酵の状態を評価する。すなわち、評価装置２０は、乳量に基づき、ルーメン発酵の状態を評価するとも言える。
評価装置２０は、評価対象の反芻動物のルーメン発酵の状態を評価するものである。評価装置２０は、推定装置３０が乳量に基づき推定したメタン産生量に基づき、ルーメン発酵の状態を評価する。すなわち、評価装置２０は、乳量に基づき、ルーメン発酵の状態を評価するとも言える。
【0037】
（推定部）
推定部２１は、乳量に基づき、反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する。推定部２１が推定するルーメン発酵の状態は、例えば、ＴＴＯＲ、ルーメンｐＨ、及びＤＭＩである。また、推定部２１は、乳量に基づき推定されたＴＴＯＲに基づき、ＳＣＦＡ濃度、ＳＣＦＡ量、ルーメン内の液相分画のメタン濃度、メタン産生量等のルーメン発酵の状態を表す指標についても推定し得る。
推定部２１は、乳量に基づき、反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する。推定部２１が推定するルーメン発酵の状態は、例えば、ＴＴＯＲ、ルーメンｐＨ、及びＤＭＩである。また、推定部２１は、乳量に基づき推定されたＴＴＯＲに基づき、ＳＣＦＡ濃度、ＳＣＦＡ量、ルーメン内の液相分画のメタン濃度、メタン産生量等のルーメン発酵の状態を表す指標についても推定し得る。
【0038】
推定部２１は、後述するように、ルーメン発酵の状態を表す各指標の相関関係を表す関係式を用いてルーメン発酵の状態を推定する。このような関係式は、評価システム１００内で得られたものであってもよいし、外部から取得して評価システム１００内に記憶させたものであってもよい。したがって、例えば、一般農家においてこのような関係式を求めるための計測や計算をする必要はなく、関係式を外部から得て、当該関係式に乳量を代入するのみで、ルーメン発酵の状態を推定することができる。
【0039】
＜ＴＴＯＲの推定＞
推定部２１は、例えば、以下に示すように乳量に基づきＴＴＯＲを推定する。推定部２１は、反芻動物が放出するメタン産生量とＳＣＦＡ濃度とに基づき算出したＴＴＯＲと、反芻動物が生産した乳の乳量との相関関係に基づき、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量からＴＴＯＲを推定する。
推定部２１は、例えば、以下に示すように乳量に基づきＴＴＯＲを推定する。推定部２１は、反芻動物が放出するメタン産生量とＳＣＦＡ濃度とに基づき算出したＴＴＯＲと、反芻動物が生産した乳の乳量との相関関係に基づき、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量からＴＴＯＲを推定する。
【0040】
推定部２１が利用する、算出したＴＴＯＲと反芻動物が生産した乳の乳量との相関関係は、回帰分析により求められる回帰式により表される。当該回帰式は、反芻動物が放出するメタン産生量とＳＣＦＡ濃度とに基づき算出されたＴＴＯＲと、反芻動物が生産した乳の乳量との散布図を作成し、散布図上のプロットから直接求めることができる。例えば、当該散布図において、最小二乗法により回帰直線を求め、求めた回帰直線から回帰式を得る。
【0041】
そして、推定部２１は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の値を、得られた回帰式に代入することで、ＴＴＯＲを算出する。このように、推定部２１は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の値を上述した回帰式に代入するのみで、ＴＴＯＲを算出することができる。なお、推定部２１が使用する回帰式は、後述する演算部２５により予め求められたものであってもよいし、予め求められたものを外部から取得してもよい。
【0042】
＜ルーメンｐＨの推定＞
推定部２１は、また、上述したように乳量から推定したＴＴＯＲ（ルーメンの液相分画の理論回転率）に基づき、評価対象の反芻動物の乳の乳量の測定結果から、反芻動物のルーメン内のｐＨを推定し得る。推定部２１は、例えば、推定したＴＴＯＲとルーメンｐＨの実測値との相関関係に基づき、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の測定結果からルーメン内ｐＨを推定する。
推定部２１は、また、上述したように乳量から推定したＴＴＯＲ（ルーメンの液相分画の理論回転率）に基づき、評価対象の反芻動物の乳の乳量の測定結果から、反芻動物のルーメン内のｐＨを推定し得る。推定部２１は、例えば、推定したＴＴＯＲとルーメンｐＨの実測値との相関関係に基づき、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の測定結果からルーメン内ｐＨを推定する。
【0043】
推定部２１が利用する、推定したＴＴＯＲとルーメンｐＨの実測値との相関関係は、回帰分析により求められる回帰式により表される。当該回帰式は、例えば、推定したＴＴＯＲ及び乳量の実測値と、ルーメンｐＨの実測値との散布図を作成し、散布図上のプロットから直接求めることができる。例えば、当該散布図において、最小二乗法により回帰直線を求め、求めた回帰直線から回帰式が得られる。
【0044】
そして、推定部２１は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の値を得られた回帰式に代入することで、ルーメンｐＨを算出する。このように、推定部２１は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の値を上述した回帰式に代入するのみで、ルーメンｐＨを算出することができる。なお、推定部２１が使用する回帰式は、後述する演算部２５により予め求められたものであってもよいし、予め求められたものを外部から取得してもよい。
【0045】
＜ＤＭＩの推定＞
推定部２１は、また、上述したように乳量から推定したＴＴＯＲに基づき、評価対象の反芻動物の乳量の測定結果から、当該反芻動物のＤＭＩを推定し得る。推定部２１は、例えば、推定したＴＴＯＲと、ＤＭＩの実測値との相関関係に基づき、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の測定結果からＤＭＩを推定する。
推定部２１は、また、上述したように乳量から推定したＴＴＯＲに基づき、評価対象の反芻動物の乳量の測定結果から、当該反芻動物のＤＭＩを推定し得る。推定部２１は、例えば、推定したＴＴＯＲと、ＤＭＩの実測値との相関関係に基づき、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の測定結果からＤＭＩを推定する。
【0046】
推定部２１が利用する、推定したＴＴＯＲとＤＭＩの実測値との相関関係は、回帰分析により求められる回帰式により表される。当該回帰式は、例えば、推定したＴＴＯＲ及び乳量の実測値に関する値と、推定したＴＴＯＲ及びＤＭＩの実測値に関する値との散布図を作成し、散布図上のプロットから直接求めることができる。例えば、当該散布図において、最小二乗法により回帰直線を求め、求めた回帰直線から回帰式が得られる。
【0047】
ここで、推定部２１は、ＤＭＩの実測値に替えて、後述する参考文献９やＮＲＣ（２００１）等に記載された方法により、乳牛の飼養標準から算出したＤＭＩ（ＦＳ）を用いて、回帰式を得てもよい。乳牛の飼養標準に基づくＤＭＩ（ＦＳ）の算出方法については、実施例において後述する。
【0048】
そして、推定部２１は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の値を得られた回帰式に代入することで、ＤＭＩを算出する。このように、推定部２１は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量の値を上述した回帰式に代入するのみで、ＤＭＩを算出することができる。なお、推定部２１が使用する回帰式は、後述する演算部２５により予め求められたものであってもよいし、予め求められたものを外部から取得してもよい。
【0049】
推定部２１は、推定したルーメン発酵の状態を表す指標を、後述する管理情報生成部２２、診断部２３、記憶部２４、及び演算部２５に送る。
【0050】
（管理情報生成部）
管理情報生成部２２は、推定部２１が推定した反芻動物のルーメン発酵の状態に基づいて、当該反芻動物の飼養管理情報を生成する。飼養管理情報には、飼料の給餌量（ＤＭＩ等）、給餌回数、給餌時間、飼料の種類、飼料の成分、飼料の成分比率、飲水量等に関する情報が含まれる。管理情報生成部２２は、反芻動物のルーメン発酵の状態と併せて、反芻動物の品種、月齢（年齢）、体重、分娩日、分娩後日数、発情、妊娠、泌乳期間、搾乳回数、乾乳期間等、及び、飼養管理場所の温度、湿度、風速、雨量等及び飼養管理場所の位置（住所）、経営形態等の情報も考慮して、飼養管理情報を生成する。
管理情報生成部２２は、推定部２１が推定した反芻動物のルーメン発酵の状態に基づいて、当該反芻動物の飼養管理情報を生成する。飼養管理情報には、飼料の給餌量（ＤＭＩ等）、給餌回数、給餌時間、飼料の種類、飼料の成分、飼料の成分比率、飲水量等に関する情報が含まれる。管理情報生成部２２は、反芻動物のルーメン発酵の状態と併せて、反芻動物の品種、月齢（年齢）、体重、分娩日、分娩後日数、発情、妊娠、泌乳期間、搾乳回数、乾乳期間等、及び、飼養管理場所の温度、湿度、風速、雨量等及び飼養管理場所の位置（住所）、経営形態等の情報も考慮して、飼養管理情報を生成する。
【0051】
管理情報生成部２２は、例えば、ルーメン発酵の状態と飼養管理情報とを関連付けた予め定められたデータに基づいて、推定部２１が推定したルーメン発酵の状態に対応する飼養管理情報を、評価対象の反芻動物の飼養管理情報として生成する。
【0052】
管理情報生成部２２は、生成した飼養管理情報を記憶部２４に送ってもよいし、表示部（図示せず）に表示させてユーザに通知してもよい。
【0053】
（診断部）
診断部２３は、推定部２１が推定した反芻動物のルーメン発酵の状態に基づいて、当該反芻動物の飼養管理状態及び生産病の少なくとも一方を診断する。
診断部２３は、推定部２１が推定した反芻動物のルーメン発酵の状態に基づいて、当該反芻動物の飼養管理状態及び生産病の少なくとも一方を診断する。
【0054】
反芻動物の生産病には、ルーメンアシドーシス、消化不良、軟便、飼料摂取量の低下、乳脂率の低下のような乳成分の増減、乳量の低下、蹄葉炎の発症、受胎率の低下等が含まれる。診断部２３は、例えば、ルーメン発酵の状態と生産病の罹患確率とを関連付けた予め定められたデータに基づいて、推定部２１が推定したルーメン発酵の状態に対応する生産病の罹患確率を、評価対象の反芻動物の生産病の罹患確率として診断する。
【0055】
反芻動物の飼養管理状態には、飼料摂取量、体重、ボディコンディションスコア、ルーメンフィルスコア、糞スコア、跛行スコア（ロコモーションスコア）、血液成分（ブドウ糖、遊離脂肪酸（ＮＥＦＡ）、β－ヒドロキシ酪酸（ＢＨＢＡ）、カルシウム、総タンパク質、アルブミン、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（ＡＳＴ）、ガンマ－グルタミルトランスペプチダーゼ（ＧＧＴ）、アンモニア態窒素、グルコース、トリグリセリド、総コレステロール（Ｔ－Ｃｈｏ）、インスリン、黄体形成ホルモン等）、尿検査結果（尿酸、ｐＨ、クレアチニン等）、乳の乳量及び乳成分を表す乳生産成績、１日の搾乳回数等の飼養管理に関する種々の項目が含まれる。診断部２３は、例えば、ルーメン発酵の状態と適正な飼養管理状態とを関連付けた予め定められたデータに基づいて、推定部２１が推定したルーメン発酵の状態に対応する飼養管理状態が適正であるか否かを診断する。
【0056】
診断部２３は、診断した飼養管理状態及び生産病の診断結果に関する情報を記憶部２４に送ってもよいし、表示部（図示せず）に表示させてユーザに通知してもよい。
【0057】
（記憶部）
記憶部２４は、乳量と反芻動物のルーメン発酵の状態との相関関係を表す情報を記憶する。記憶部２４は、例えば、ＴＴＯＲと乳量との相関関係を表す回帰式、ＴＴＯＲとルーメンｐＨとの相関関係を表す回帰式、ＴＴＯＲとＤＭＩとの相関関係を表す回帰式等を記憶する。また、記憶部２４は、推定部２１が推定したルーメン発酵の状態を表す指標を記憶してもよい。さらに、記憶部２４は、管理情報生成部２２が生成した飼養管理情報、及び、診断部２３が診断した生産病に関する情報を記憶してもよい。記憶部は、例えば、従来公知のコンピュータメモリであり得る。
記憶部２４は、乳量と反芻動物のルーメン発酵の状態との相関関係を表す情報を記憶する。記憶部２４は、例えば、ＴＴＯＲと乳量との相関関係を表す回帰式、ＴＴＯＲとルーメンｐＨとの相関関係を表す回帰式、ＴＴＯＲとＤＭＩとの相関関係を表す回帰式等を記憶する。また、記憶部２４は、推定部２１が推定したルーメン発酵の状態を表す指標を記憶してもよい。さらに、記憶部２４は、管理情報生成部２２が生成した飼養管理情報、及び、診断部２３が診断した生産病に関する情報を記憶してもよい。記憶部は、例えば、従来公知のコンピュータメモリであり得る。
【0058】
（演算部）
演算部２５は、乳量と反芻動物のルーメン発酵の状態との相関関係を表す関係式を算出する。演算部２５は、例えば、ＴＴＯＲと乳量との相関関係を表す回帰式、ＴＴＯＲとルーメンｐＨとの相関関係を表す回帰式、及び、ＴＴＯＲとＤＭＩとの相関関係を表す回帰式を算出する。
演算部２５は、乳量と反芻動物のルーメン発酵の状態との相関関係を表す関係式を算出する。演算部２５は、例えば、ＴＴＯＲと乳量との相関関係を表す回帰式、ＴＴＯＲとルーメンｐＨとの相関関係を表す回帰式、及び、ＴＴＯＲとＤＭＩとの相関関係を表す回帰式を算出する。
【0059】
例えば、演算部２５は、まず、母集団の標本における、反芻動物が放出するメタン産生量及びＳＣＦＡ濃度の計測値からＴＴＯＲを算出する。そして、演算部２５は、算出したＴＴＯＲと母集団の標本における乳量の計測値との相関関係の回帰分析により、ＴＴＯＲと乳量との相関関係を表す回帰式を算出する。また、演算部２５は、公知の方法により、ＤＭＩに基づいてメタン産生量を算出してもよい。さらに、演算部２５は、ルーメンから採取した第一胃液において測定したＳＣＦＡ濃度に基づき、ルーメン発酵における代謝性水素の流れからルーメン内の液相分画のメタン濃度を算出してもよい。
【0060】
ここで、母集団は、特定の農場において飼育されている反芻動物の集団であってもよいし、特定の飼育条件で飼育されている反芻動物の集団であってもよいし、複数の反芻動物の集団からなる反芻家畜の集団であってもよい。母集団は、評価対象の反芻動物と同様の飼育条件で飼育されている反芻動物の集団であることが好ましく、評価対象の反芻動物と同じ農場において飼育されている反芻動物の集団であることがより好ましい。このような母集団から算出した関係式を用いることで、より正確にルーメン発酵の状態を推定することができる。また、母集団は、品種、年齢、出産回数等の個体条件、及び、飼料の種類、構成成分、給与量等の飼料条件が、評価対象の反芻動物と同様の集団であってもよい。また、反芻動物の個体において異なる時期に取得したデータ群を母集団として算出した関係式を用いて、当該個体のルーメン発酵の状態を推定してもよい。これにより、個体毎の解析が可能である。
【0061】
［推定方法］
本発明の一実施形態に係る推定方法は、反芻動物のメタン産生量を推定する推定方法である。推定方法は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定工程を包含している。すなわち、推定方法は、上述した本発明の一実施形態に係る推定装置における推定処理の一態様である。したがって、推定方法の詳細については、上述した本発明の一実施形態に係る推定装置の説明に準じる。
本発明の一実施形態に係る推定方法は、反芻動物のメタン産生量を推定する推定方法である。推定方法は、評価対象の反芻動物が生産した乳の乳量に基づき、当該反芻動物のメタン産生量を推定する推定工程を包含している。すなわち、推定方法は、上述した本発明の一実施形態に係る推定装置における推定処理の一態様である。したがって、推定方法の詳細については、上述した本発明の一実施形態に係る推定装置の説明に準じる。
【0062】
［評価方法］
本発明の一実施形態に係る評価方法は、反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する評価方法である。評価方法は、本発明の一実施形態に係る推定方法により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定工程を包含している。すなわち、評価方法は、上述した本発明の一実施形態に係る評価システムにおける評価処理の一態様である。したがって、評価方法の詳細については、上述した本発明の一実施形態に係る評価システムの説明に準じる。
本発明の一実施形態に係る評価方法は、反芻動物のルーメン発酵の状態を評価する評価方法である。評価方法は、本発明の一実施形態に係る推定方法により推定した評価対象の反芻動物のメタン産生量に基づき、当該反芻動物のルーメン発酵の状態を推定する推定工程を包含している。すなわち、評価方法は、上述した本発明の一実施形態に係る評価システムにおける評価処理の一態様である。したがって、評価方法の詳細については、上述した本発明の一実施形態に係る評価システムの説明に準じる。
【0063】
〔ソフトウェアによる実現例〕
本発明の推定装置３０及び評価装置２０は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを推定装置３０及び評価装置２０が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより推定装置３０及び評価装置２０をコンピュータにて実現させる推定装置３０及び評価装置２０の制御プログラム、及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
本発明の推定装置３０及び評価装置２０は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを推定装置３０及び評価装置２０が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより推定装置３０及び評価装置２０をコンピュータにて実現させる推定装置３０及び評価装置２０の制御プログラム、及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【0064】
推定装置３０及び評価装置２０の制御ブロック（特に推定部３１、推定部２１及び演算部２５）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【0065】
後者の場合、推定装置３０及び評価装置２０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【0066】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【実施例0067】
本発明の一実施例について以下に説明する。
【0068】
〔１．ＤＭＩ及び第一胃液成分の測定値に基づくＴＴＯＲの算出〕
１－１．～１－６．までの実験は、参考文献１の記載に基づくものである。参考文献１において測定された各データは、牛個体毎に異なる時期に得られたデータである。
１－１．～１－６．までの実験は、参考文献１の記載に基づくものである。参考文献１において測定された各データは、牛個体毎に異なる時期に得られたデータである。
【0069】
（１－１．動物管理及びサンプリング）
千葉県、茨城県、石川県、神奈川県、及び富山県の研究施設において飼育された１１頭のホススタイン乳牛（多経産）を実験に用いた。これらの乳牛を施設のタイストール牛舎において飼育し、市販の乾燥配合飼料を、日本飼料標準（ＮＡＲＯ、２００６）にしたがったエネルギー要求の１２０％を満たす濃度で、１日に２回（９時及び１６時）、分娩前３週間与えた。
千葉県、茨城県、石川県、神奈川県、及び富山県の研究施設において飼育された１１頭のホススタイン乳牛（多経産）を実験に用いた。これらの乳牛を施設のタイストール牛舎において飼育し、市販の乾燥配合飼料を、日本飼料標準（ＮＡＲＯ、２００６）にしたがったエネルギー要求の１２０％を満たす濃度で、１日に２回（９時及び１６時）、分娩前３週間与えた。
【0070】
その後、泌乳期には、チモシーヘイを含む飼料を、日本飼料標準（ＮＡＲＯ、２００６）にしたがったエネルギー要求の１００％を満たす濃度で、１日に２回（９時及び１６時）与えた。給餌飼料と残余飼料との差をＤＭＩとして、個体毎に実験期間を通して毎日測定した。
【0071】
分娩前３週間から分娩後１２週間の試験期間の間、乳牛の胃に設けた無線ｐＨセンサを用いて、各個体のルーメンｐＨを測定した。ルーメンｐＨ値を、計測中１０分毎に継続して記録した。１３時に測定したｐＨを、一日のルーメンｐＨの代表値とした。
【0072】
本実験においては、実験動物の管理に関する日本の基準に従い、統一された手順に従った実験手順を使用した。この手順は、Ａｎｉｍａｌ Ｃａｒｅ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ａｎｄ Ｇｒａｓｓｌａｎｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ，ＮＡＲＯ，Ｊａｐａｎにより承認された。
【0073】
各乳牛の乳量を毎日測定し、乳成分を週毎に分析した。第一胃液を、朝の給餌の４時間後に、乳牛の胃に設けたチューブを介して採取した。第一胃液の採取は、分娩３週間前、並びに分娩４、８、及び１２週間後に行った。第一胃液を４層のチーズクロスを通して濾し、さらなる分析まで－２０℃で保管した。
【0074】
（１－２．成分分析）
血液の採取は、分娩３週間前、並びに分娩４、８、及び１２週間後に、乳牛１１頭から行った。血液サンプルを、抗凝血剤を含む吸引チューブにより尾骨静脈から採取し、Ｈａｓｕｎｕｍａ ｅｔ ａｌ．，２０１６に記載された通り分析した。
血液の採取は、分娩３週間前、並びに分娩４、８、及び１２週間後に、乳牛１１頭から行った。血液サンプルを、抗凝血剤を含む吸引チューブにより尾骨静脈から採取し、Ｈａｓｕｎｕｍａ ｅｔ ａｌ．，２０１６に記載された通り分析した。
【0075】
総タンパク質、アルブミン、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（ＡＳＴ）、ガンマ－グルタミルトランスペプチダーゼ（ＧＧＴ）、アンモニア態窒素、グルコース、トリグリセリド、総コレステロール（Ｔ－Ｃｈｏ）、非エステル化脂肪酸の血漿濃度等を、Ｍｏｄｅｌ７０２０自動分析器（日立製作所製）を用いて分析した。第一胃液中の有機酸の濃度は、高性能液体クロマトグラフィー（Ａｌｌｉａｎｃｅ ＨＰＣＬ ｓｙｓｔｅｍ；Ｗａｔｅｒｓ，Ｍｉｌｆｏｒｄ製）により計測した。乳脂肪、乳タンパク質、無脂固形分、体細胞、アンモニア態窒素の濃度等は、各実験施設における自動分析機を用いて決定した。
【0076】
（１－３．統計分析）
統計分析を、双方向分散分析（ＡＮＯＶＡ）後のテューキーの多重比較事後テストにより行い、アドインソフトウェアＳｔａｔｃｅｌ３（ＯＭＳ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）を有するＥｘｃｅｌ ２０１１ソフトウェア（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ）を用いて、５％（Ｐ＜０．０５）における最小有意差の方法により有意差を決定した。単回帰分析を行った。
統計分析を、双方向分散分析（ＡＮＯＶＡ）後のテューキーの多重比較事後テストにより行い、アドインソフトウェアＳｔａｔｃｅｌ３（ＯＭＳ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）を有するＥｘｃｅｌ ２０１１ソフトウェア（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ）を用いて、５％（Ｐ＜０．０５）における最小有意差の方法により有意差を決定した。単回帰分析を行った。
【0077】
（１－４．ＴＴＯＲの算出方法）
第一胃液の回転率についての理論分析に使用するデータの相関関係は、図１に示されている。メタン産生量（ＭＹ）は、以下の式（１－１）を用いてＤＭＩから推定した。
第一胃液の回転率についての理論分析に使用するデータの相関関係は、図１に示されている。メタン産生量（ＭＹ）は、以下の式（１－１）を用いてＤＭＩから推定した。
【0078】
ＭＹ（ｍｏｌ／ｄａｙ）＝［１９．１４×ＤＭＩ（ｋｇ／ｄａｙ）＋２．５４］／１６．０４２・・・式（１－１）
ルーメン内の液相分画のメタン濃度（ＲＭ）を、ルーメン発酵における代謝性水素の流れから算出した。すなわち、ルーメン発酵で使用された代謝性水素（ＨＵ）と生成された代謝性水素（ＨＰ）とに基づき、ルーメン内の液相分画のメタン濃度（ＲＭ）を算出した。
ルーメン内の液相分画のメタン濃度（ＲＭ）を、ルーメン発酵における代謝性水素の流れから算出した。すなわち、ルーメン発酵で使用された代謝性水素（ＨＵ）と生成された代謝性水素（ＨＰ）とに基づき、ルーメン内の液相分画のメタン濃度（ＲＭ）を算出した。
【0079】
ここで、発酵中間体であるＨＰ及びルーメン内の液相分画の短鎖脂肪酸中の水素（ＨＵＳ）は、以下の式（１－２）及び式（１－３）を用いて、第一胃液中の酢酸（Ｃ２）、プロピオン酸（Ｃ３）、及び酪酸（Ｃ４）の濃度から推定した。短鎖脂肪酸は、宿主及び反芻動物の機能の主要なエネルギー源である。
【0080】
ＨＰ（ｍＭ）＝２×Ｃ２＋Ｃ３＋４×Ｃ４・・・式（１－２）
ＨＵＳ（ｍＭ）＝２×Ｃ３＋２×Ｃ４・・・式（１－３）
ルーメン発酵で短鎖脂肪酸の生成に使用された代謝性水素（ＨＵＳ）とメタンの生成に使用された代謝性水素（ＨＵＭ）との和を、ルーメン発酵で使用された代謝性水素（ＨＵ）とすると、ルーメン発酵で生成された代謝性水素（ＨＰ）のルーメン発酵で使用された代謝性水素（ＨＵ）への回収率は、０．９と推定される（Ｄｅｍｅｙｅｒ，１９９１…）。したがって、ルーメン発酵で使用された代謝性水素ＨＵを以下の式（１－４）から算出できる。
ＨＵＳ（ｍＭ）＝２×Ｃ３＋２×Ｃ４・・・式（１－３）
ルーメン発酵で短鎖脂肪酸の生成に使用された代謝性水素（ＨＵＳ）とメタンの生成に使用された代謝性水素（ＨＵＭ）との和を、ルーメン発酵で使用された代謝性水素（ＨＵ）とすると、ルーメン発酵で生成された代謝性水素（ＨＰ）のルーメン発酵で使用された代謝性水素（ＨＵ）への回収率は、０．９と推定される（Ｄｅｍｅｙｅｒ，１９９１…）。したがって、ルーメン発酵で使用された代謝性水素ＨＵを以下の式（１－４）から算出できる。
【0081】
ＨＵ＝０．９×ＨＰ＝ＨＵＳ＋ＨＵＭ・・・式（１－４）
したがって、ルーメン内で使用された代謝性水素ＨＵを、以下の式（１－５）により算出した（Ｇｏｅｌ，Ｍａｋｋａｒ ａｎｄ Ｂｅｃｋｅｒ（２００９））。
したがって、ルーメン内で使用された代謝性水素ＨＵを、以下の式（１－５）により算出した（Ｇｏｅｌ，Ｍａｋｋａｒ ａｎｄ Ｂｅｃｋｅｒ（２００９））。
【0082】
ＨＵ＝ＨＵＳ＋ＨＵＭ＝（２×Ｃ３＋２×Ｃ４）＋（４×メタン）・・・式（１－５）
それゆえに、ルーメン内の液相分画のメタン濃度（ＲＭ）を算出する式は、以下の式（１－６）となる。
それゆえに、ルーメン内の液相分画のメタン濃度（ＲＭ）を算出する式は、以下の式（１－６）となる。
【0083】
ＲＭ（ｍＭ）＝（ＨＵ－ＨＵＳ）／４＝［（０．９×ＨＰ）－ＨＵＳ］／４・・・式（１－６）
本発明者らは、推定ルーメン体積（ＰＲＶ）を以下の式（１－７）により算出した。
本発明者らは、推定ルーメン体積（ＰＲＶ）を以下の式（１－７）により算出した。
【0084】
ＰＲＶ（Ｌ／ｄａｙ）＝ＭＹ（ｍｏｌ／ｄａｙ）／［ＲＭ（ｍＭ）／１０００］・・・式（１－７）
短鎖脂肪酸産生量は、短鎖脂肪酸のルーメン内濃度（ＳＣＦＡ）及び推定ルーメン体積（ＰＲＶ）を用いて、以下の式（１－８）により算出した。本発明者らは、ＤＭＩ及びルーメン内短鎖脂肪酸濃度のそれぞれから推定したＭＹ及びＲＭ濃度を用いて、短鎖脂肪酸収量を算出した。
短鎖脂肪酸産生量は、短鎖脂肪酸のルーメン内濃度（ＳＣＦＡ）及び推定ルーメン体積（ＰＲＶ）を用いて、以下の式（１－８）により算出した。本発明者らは、ＤＭＩ及びルーメン内短鎖脂肪酸濃度のそれぞれから推定したＭＹ及びＲＭ濃度を用いて、短鎖脂肪酸収量を算出した。
【0085】
短鎖脂肪酸産生量（ｍｏｌ／ｄａｙ）＝ＳＣＦＡ（ｍＭ）×ＰＲＶ・・・式（１－８）
ＴＴＯＲを、（体重）０．７５で表される代謝体重（ＭＢＷ）を用いて以下の式（１－９）により算出した。本発明者らは、１日当たり、単位代謝体重当たりのルーメン液相分画の回転率を意味する用語として、ＴＴＯＲを用いている。なお、ＴＴＯＲは、体重、体重から導かれるルーメン内容物の重さ、体重から導かれるルーメンの容積、体重から導かれる血液量、体重から導かれる臓器重、体高、糞量、尿量、呼気量等の、牛体及び牛体から排出されるものに関係する長さ、重さ、容積等の値の、単位当たりのルーメン液相分画の回転率であってもよい。
ＴＴＯＲを、（体重）０．７５で表される代謝体重（ＭＢＷ）を用いて以下の式（１－９）により算出した。本発明者らは、１日当たり、単位代謝体重当たりのルーメン液相分画の回転率を意味する用語として、ＴＴＯＲを用いている。なお、ＴＴＯＲは、体重、体重から導かれるルーメン内容物の重さ、体重から導かれるルーメンの容積、体重から導かれる血液量、体重から導かれる臓器重、体高、糞量、尿量、呼気量等の、牛体及び牛体から排出されるものに関係する長さ、重さ、容積等の値の、単位当たりのルーメン液相分画の回転率であってもよい。
【0086】
ＴＴＯＲ（（Ｌ／ｄａｙ）／ＭＢＷ）＝ＰＲＶ／ＭＢＷ・・・式（１－９）
（１－５．測定結果）
ＤＭＩ、体重、ルーメン発酵、血液成分、及び乳成分に関するパラメーターを表１に示した。
（１－５．測定結果）
ＤＭＩ、体重、ルーメン発酵、血液成分、及び乳成分に関するパラメーターを表１に示した。
【0087】
【表1】
【0088】
（１－６．ＴＴＯＲの算出）
表１に示す測定結果に基づき、上述した式（１－１）～（１－９）を用いて、ルーメン発酵の性質を表す各種パラメーターを算出し、表２に示した。
表１に示す測定結果に基づき、上述した式（１－１）～（１－９）を用いて、ルーメン発酵の性質を表す各種パラメーターを算出し、表２に示した。
【0089】
【表2】
【0090】
〔２．乳量及び４％脂肪補正乳量に基づくＴＴＯＲの算出〕
以下のデータは、参考文献２～８に記載された測定データ（体重、乾物摂取量（ＤＭＩ）、ルーメン内の液相分画の酢酸とプロピオン酸と酪酸の濃度、ルーメンｐＨ、乳量及び乳成分）に基づき算出した。ここで、参考文献２～８の全体を、参照として本明細書に組み込む。
以下のデータは、参考文献２～８に記載された測定データ（体重、乾物摂取量（ＤＭＩ）、ルーメン内の液相分画の酢酸とプロピオン酸と酪酸の濃度、ルーメンｐＨ、乳量及び乳成分）に基づき算出した。ここで、参考文献２～８の全体を、参照として本明細書に組み込む。
【0091】
参考文献２：Khafipour, E., Krause, D. O., & Plaizier, J. C. (2009). Alfalfa pellet-induced subacute ruminal acidosis in dairy cows increases bacterial endotoxin in the rumen without causing inflammation. Journal of Dairy Science, 92(4), 1712-1724.
参考文献３：Gao, X., & Oba, M. (2016). Characteristics of dairy cows with a greater or lower risk of subacute ruminal acidosis: Volatile fatty acid absorption, rumen digestion, and expression of genes in rumen epithelial cells. Journal of dairy science, 99(11), 8733-8745.
参考文献４：Hagg, F. M., Erasmus, L. J., Henning, P. H., & Coertze, R. J. (2010). The effect of a direct fed microbial (Megasphaera elsdenii) on the productivity and health of Holstein cows. South African Journal of Animal Science, 40(2) 101-112.
参考文献５：Tager, L. R., & Krause, K. M. (2011). Effects of essential oils on rumen fermentation, milk production, and feeding behavior in lactating dairy cows. Journal of dairy science, 94(5), 2455-2464.
参考文献６：Nasrollahi, S. M., Zali, A., Ghorbani, G. R., Shahrbabak, M. M., & Abadi, M. H. S. (2017). Variability in susceptibility to acidosis among high producing mid-lactation dairy cows is associated with rumen pH, fermentation, feed intake, sorting activity, and milk fat percentage. Animal feed science and technology, 228, 72-82.
参考文献７：Colman, E., Fokkink, W. B., Craninx, M., Newbold, J. R., De Baets, B., & Fievez, V. (2010). Effect of induction of subacute ruminal acidosis on milk fat profile and rumen parameters. Journal of dairy science, 93(10), 4759-4773.
参考文献８：Macmillan, K., Gao, X., & Oba, M. (2017). Increased feeding frequency increased milk fat yield and may reduce the severity of subacute ruminal acidosis in higher-risk cows. Journal of dairy science, 100(2), 1045-1054.
参考文献３：Gao, X., & Oba, M. (2016). Characteristics of dairy cows with a greater or lower risk of subacute ruminal acidosis: Volatile fatty acid absorption, rumen digestion, and expression of genes in rumen epithelial cells. Journal of dairy science, 99(11), 8733-8745.
参考文献４：Hagg, F. M., Erasmus, L. J., Henning, P. H., & Coertze, R. J. (2010). The effect of a direct fed microbial (Megasphaera elsdenii) on the productivity and health of Holstein cows. South African Journal of Animal Science, 40(2) 101-112.
参考文献５：Tager, L. R., & Krause, K. M. (2011). Effects of essential oils on rumen fermentation, milk production, and feeding behavior in lactating dairy cows. Journal of dairy science, 94(5), 2455-2464.
参考文献６：Nasrollahi, S. M., Zali, A., Ghorbani, G. R., Shahrbabak, M. M., & Abadi, M. H. S. (2017). Variability in susceptibility to acidosis among high producing mid-lactation dairy cows is associated with rumen pH, fermentation, feed intake, sorting activity, and milk fat percentage. Animal feed science and technology, 228, 72-82.
参考文献７：Colman, E., Fokkink, W. B., Craninx, M., Newbold, J. R., De Baets, B., & Fievez, V. (2010). Effect of induction of subacute ruminal acidosis on milk fat profile and rumen parameters. Journal of dairy science, 93(10), 4759-4773.
参考文献８：Macmillan, K., Gao, X., & Oba, M. (2017). Increased feeding frequency increased milk fat yield and may reduce the severity of subacute ruminal acidosis in higher-risk cows. Journal of dairy science, 100(2), 1045-1054.
【0092】
乳量及び４％脂肪補正乳量からＴＴＯＲを推定する推定式を求めた。まず、上述した式（Ａ）を用いて、参考文献２～８に記載された乳量（ｍｉｌｋ）からメタン産生量を求めた。同様に、式（Ａ）の乳量に代えて、４％脂肪補正乳量（ｆｃｍ）からメタン産生量を求めた。
【0093】
次に、上記１．と同様の方法で、推定したメタン産生量と参考文献２～８に記載された測定データとから算出したＴＴＯＲを用いて、ｍiｌｋから求めたＴＴＯＲ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））及びｆｃｍから求めたＴＴＯＲ（ＴＴＯＲ（ｆｃｍ））を求めた。ＴＴＯＲ（ｆｃｍ）とＴＴＯＲとの散布図を図３に示し、ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）とＴＴＯＲとの散布図を図４に示した。
【0094】
ここで得られたＴＴＯＲ（ｆｃｍ）及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）の重相関係数（Ｒ２）はそれぞれ０．５８７５及び０．７２３７であった。乳量を用いたＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）の方がＲ２は高く、Ｔ検定では有意差は認められなかった。すなわち、４％脂肪補正乳量から推定したメタン産生量を用いる場合と、乳量から推定したメタン産生量を用いる場合とで有意差はなく、むしろ、乳量から推定したメタン産生量を用いる方が正確に推定できる可能性がある。したがって、４％脂肪補正乳量の代替として乳量が利用可能であることが示された。一般農家において、個体ごとの乳脂肪率を把握することは困難であるが、乳量の把握は比較的容易であることから、推定式に乳量をあてはめることは実用性があり望ましい。
【0095】
〔３．乳量ＴＴＯＲからのルーメンｐＨの推定〕
（推定式１）
乳量、ＳＣＦＡ濃度、ＳＣＦＡ量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）からルーメンｐＨを推定するための推定式を求めた。乳量、ＳＣＦＡ濃度、ＳＣＦＡ量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）からｐＨを推定する算定式は複数作成可能であるが、ここでは一例として、ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）及び酢酸濃度（Ｃ２）とプロピオン酸濃度（Ｃ３）との比（Ｃ２／Ｃ３比）からルーメンｐＨを推定する推定式を求めた。
（推定式１）
乳量、ＳＣＦＡ濃度、ＳＣＦＡ量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）からルーメンｐＨを推定するための推定式を求めた。乳量、ＳＣＦＡ濃度、ＳＣＦＡ量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）からｐＨを推定する算定式は複数作成可能であるが、ここでは一例として、ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）及び酢酸濃度（Ｃ２）とプロピオン酸濃度（Ｃ３）との比（Ｃ２／Ｃ３比）からルーメンｐＨを推定する推定式を求めた。
【0096】
まず、参考文献２～８に記載された測定データに基づき、ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３を算出した。
【0097】
そして、算出したＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３と、参考文献２～８において測定されたルーメンｐＨの実測値との相関関係を、回帰分析により求めた。
ルーメンｐＨ＝０．０４１３×（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３）＋５．２０８９・・・式（３－１）
重相関係数（Ｒ２）は０．２２７４であった。
ルーメンｐＨ＝０．０４１３×（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３）＋５．２０８９・・・式（３－１）
重相関係数（Ｒ２）は０．２２７４であった。
【0098】
ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３を式（３－１）に代入して推定ルーメンｐＨを計算すると、推定ルーメンｐＨの平均は５．９６であった。この値は、実測ルーメンｐＨの平均５．９６と非常に近値であり、Ｔ検定でも有意差は認められなかった。
【0099】
しかしながら、重相関係数（Ｒ２）は０．２２７と低く、データにより推定ルーメンｐＨとルーメンｐＨ（実測値）との違いが大きいことが示唆された。
【0100】
この欠点を補正する方法として、以下の検討を行った。式（３－１）は参考文献２～８に記載された測定データを標本とした推定式であるが、各参考文献に記載された測定データのそれぞれを標本として、それぞれに式（３－１）に相当する推定式を求めることで、より正確に推定ルーメンｐＨを算出することを検討した。参考文献２～８は、それぞれ異なる施設（農場）において異なる飼育状態の乳牛についてデータを計測している。したがって、参考文献毎に式（３－１）に相当する推定式を求めることは、すなわち、農場毎に推定式を求めることを意味する。
【0101】
例として、参考文献２及び８に記載された測定データを標本として算出したＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３とルーメンｐＨ（実測値）との散布図を図５及び６にそれぞれ示した。図５は、参考文献２に記載された測定データを標本とした散布図であり、図６は、参考文献８に記載された測定データを標本とした散布図である。図５及び６の散布図に基づいて、それぞれ最小二乗法により回帰直線を求め、回帰式を得た。
【0102】
この結果、参考文献２の測定データを用いた場合、推定ルーメンｐＨの平均は６．０５（標準偏差０．２４９）であり、実測ルーメンｐＨの平均６．０５（標準偏差０．２５３）と極めて近値であった。参考文献８の測定データを用いた場合についても同様であり、推定ルーメンｐＨの平均は６．１８（標準偏差０．１４４）であり、実測ルーメンｐＨの平均６．１８（標準偏差０．１４９）と極めて近値であった。
【0103】
参考文献２及び８に記載された測定データに基づく推定ルーメンｐＨ、及び、参考文献２及び８に記載されたルーメンｐＨの実測値を、以下の表３にまとめた。表３において、式（３－１）から得られた推定ルーメンｐＨを推定ルーメンｐＨ（Ａ）とした。また、表３において、参考文献２及び８に記載された測定データのそれぞれから得た式から得られた推定ルーメンｐＨを、それぞれ推定ルーメンｐＨ（Ｂ）とした。
【0104】
【表3】
【0105】
このように、複数の農場からの標本又は農場毎の標本を回帰解析することで得られた推定式を用いることで、ルーメンｐＨの実測値に近い値でルーメンｐＨを推定できることが示された。すなわち、乳量及びＴＴＯＲからルーメンｐＨの推定式を求めることで、第一胃液を採取することなくルーメンｐＨを推定可能であり、特に、農場毎にルーメンｐＨの推定式を求めることで、より精度よくルーメンｐＨを推定可能であることが示された。また、上記１．に示したように、牛個体毎に異なる時期に得たデータ群の標本から得られたｐＨの推定式を、個体毎の解析に用いることも有益である。
【0106】
（推定式２）
もう一つの例として、Ｃ２／Ｃ３比を平均化して固定値とし、ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）のみからルーメンｐＨを推定する推定式を求めた。参考文献２に記載された測定データに基づくＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３とルーメンｐＨ（実測値）との回帰式は、式（３－２）であった。
ルーメンｐＨ＝０．０５９３×（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３）＋５．０１３９・・・式（３－２）
もう一つの例として、Ｃ２／Ｃ３比を平均化して固定値とし、ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）のみからルーメンｐＨを推定する推定式を求めた。参考文献２に記載された測定データに基づくＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３とルーメンｐＨ（実測値）との回帰式は、式（３－２）であった。
ルーメンｐＨ＝０．０５９３×（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）×Ｃ２／Ｃ３）＋５．０１３９・・・式（３－２）
【0107】
参考文献２のＣ２／Ｃ３比の平均値２．１２（標準偏差０．３０４）を式（３－２）に代入すると、式（３－３）となった。
ルーメンｐＨ＝０．１２５７１６×（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））＋５．０１３９・・・式（３－３）
ルーメンｐＨ＝０．１２５７１６×（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））＋５．０１３９・・・式（３－３）
【0108】
同様に参考文献８についても、式（３－４）が得られた。
ルーメンｐＨ＝０．１６７０７６×（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））＋４．８７４２・・・式（３－４）
ルーメンｐＨ＝０．１６７０７６×（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））＋４．８７４２・・・式（３－４）
【0109】
参考文献２及び８について、式（３－３）及び式（３－４）で得られた推定ルーメンｐＨを推定ルーメンｐＨ（Ｃ）とし、実測ルーメンｐＨと共に以下の表４にまとめた。
【0110】
【表4】
【0111】
このように、農場毎に求めた回帰式において、Ｃ２／Ｃ３比を固定し推定ルーメンｐＨを計算する方法でも、ルーメンｐＨ（実測値）に近い値が得られることが示された。
【0112】
（推定式３）
さらにもう一つの例として、乳量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）の積から推定ルーメンｐＨ（Ｄ）を推定する推定式を求めた。
さらにもう一つの例として、乳量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）の積から推定ルーメンｐＨ（Ｄ）を推定する推定式を求めた。
【0113】
参考文献２の乳量×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）とルーメンｐＨ（実測）との回帰式は、ｘ＝乳量×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）とすると、式（３－５）であった。重相関係数（Ｒ２）は０．８０８３であった。
ルーメンｐＨ＝０．００５１ｘ＋４．６１１９・・・式（３－５）
ルーメンｐＨ＝０．００５１ｘ＋４．６１１９・・・式（３－５）
【0114】
同様に参考文献８の乳量×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）とルーメンｐＨ（実測）との回帰式は、式（３－６）であった。重相関係数（Ｒ２）は０．９５２５であった。
ルーメンｐＨ＝０．００６４ｘ＋４．２５３１・・・式（３－６）
ルーメンｐＨ＝０．００６４ｘ＋４．２５３１・・・式（３－６）
【0115】
参考文献２及び８について、式（３－５）及び式（３－６）で得られた推定ルーメンｐＨを推定ルーメンｐＨ（Ｄ）とし、実測ルーメンｐＨと共に以下の表５にまとめた。
【0116】
【表5】
【0117】
このように、農場毎に求めた回帰式において、乳量×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）の積から推定ルーメンｐＨを計算する方法でも、ルーメンｐＨ（実測値）に近い値が得られることが示された。
【0118】
〔４．乳量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）からのＤＭＩの推定〕
参考文献１において、乳量／ＴＴＯＲとＤＭＩ／ＴＴＯＲとは強い相関があることが示されている。ここで、この相関を利用して、乳量からのＤＭＩの推定を以下の方法で行なった。
参考文献１において、乳量／ＴＴＯＲとＤＭＩ／ＴＴＯＲとは強い相関があることが示されている。ここで、この相関を利用して、乳量からのＤＭＩの推定を以下の方法で行なった。
【0119】
参考文献２から８について、乳量／ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）とＤＭＩ／ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）の散布図を作成した。作成した散布図を図７に示す。
【0120】
ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）から算出される推定ＤＭＩをＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））とし、ｘ＝ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））、ｚ＝ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）、乳量＝ＭＩＬＫとすると、
ＭＩＬＫ／ｚ＝０．７１７×（ｘ／ｚ）＋２．７４１１
ｘ＝（ＭＩＬＫ－２．７４１１×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））／０．７１７
となる。
ＭＩＬＫ／ｚ＝０．７１７×（ｘ／ｚ）＋２．７４１１
ｘ＝（ＭＩＬＫ－２．７４１１×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））／０．７１７
となる。
【0121】
したがって、ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））は、式（４－１）となった。
ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））＝（ＭＩＬＫ－２．７４１１×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））／０．７１７・・・式（４－１）
ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））＝（ＭＩＬＫ－２．７４１１×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））／０．７１７・・・式（４－１）
【0122】
乳量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）を式（４－１）に代入して、ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））（推定ＤＭＩ）を算出した。推定ＤＭＩの平均は２４．２７ｋｇであり、ＤＭＩ（実測値）の平均２４．１２ｋｇと非常に近値であり、Ｔ検定でも有意差は認められなかった。一方、重相関係数（Ｒ２）は０．３５４６と高くなく、データにより推定ＤＭＩとＤＭＩ（実測値）との違いが大きいことが示唆された。
【0123】
しかしながら、推定ＤＭＩ（３３点）の総計は８００．９ｋｇ、ＤＭＩ（実測値）３３点の総計は７９５．９ｋｇであった。すなわち、ここで使用したデータを一つの牛群と見ると、計算された推定ＤＭＩの総計はほぼ実際のＤＭＩに近く、１つの牛群に対する飼料給与量を決定する上で非常に有用であることが示された。
【0124】
推定ＤＭＩとＤＭＩ（実測値）との重相関係数（Ｒ２）の低さを補正する方法を検討した。式（４－１）は、参考文献２～８のデータを用いて得られた推定式であることから、文献毎に式（４－１）に相当する推定式を作成することで、より正確な推定ＤＭＩの計算が可能となる。
【0125】
【0126】
例として、参考文献２及び８に記載された測定データを用いて、式（４－１）で得られた推定ＤＭＩを推定ＤＭＩ（Ａ）、それぞれの文献に記載された測定データを用いて作成した回帰式で求めた推定ＤＭＩを推定ＤＭＩ（Ｂ）とし、実測ＤＭＩと共に表６に示した。
【0127】
【表6】
【0128】
このように、農場毎に得られたデータを用いて作成した回帰式を用いて推定した推定ＤＭＩ（推定ＤＭＩ（Ｂ））は、ＤＭＩ（実測値）に近い値であった。
【0129】
このように、複数の農場からの標本又は農場毎の標本を回帰解析することで得られた推定式を用いることで、ＤＭＩの実測値に近い値でＤＭＩを推定できることが示された。すなわち、乳量及びＴＴＯＲからＤＭＩの推定式を求めることで、給餌飼料及び残余飼料を秤量することなくＤＭＩを推定可能であり、特に、農場毎にＤＭＩの推定式を求めることで、より精度よくＤＭＩを推定可能であることが示された。また、上記１．に示したように、牛個体毎に異なる時期に得たデータ群の標本から得られたＤＭＩの推定式を、個体毎の解析に用いることも有益である。
【0130】
〔５．回帰分析によるＤＭＩ推定式の補正〕
推定ＤＭＩを求める上記式（４－１）は、ＤＭＩの実測値を用いて生成しているが、ＤＭＩの実測値を農場において測定することは容易ではない。そのため、ＤＭＩの実測値を用いずに、推定ＤＭＩを求める式を生成する事が好ましい。本実施例においては、ＤＭＩの実測値に替えて、以下に示すような、乳牛の飼養標準から算出したＤＭＩ（ＦＳ）を用いて、推定ＤＭＩを求める回帰式を得た。
推定ＤＭＩを求める上記式（４－１）は、ＤＭＩの実測値を用いて生成しているが、ＤＭＩの実測値を農場において測定することは容易ではない。そのため、ＤＭＩの実測値を用いずに、推定ＤＭＩを求める式を生成する事が好ましい。本実施例においては、ＤＭＩの実測値に替えて、以下に示すような、乳牛の飼養標準から算出したＤＭＩ（ＦＳ）を用いて、推定ＤＭＩを求める回帰式を得た。
【0131】
ＤＭＩ（ＦＳ）は、以下の参考文献９やＮＲＣ（２００１）等に記載された方法により算出される。ここで、参考文献９を参照として本明細書に組み込む：
参考文献９: 農業・食品産業技術総合研究機構編，２０１７，日本飼養標準乳牛（２０１７年度版），中央畜産会，東京。
参考文献９: 農業・食品産業技術総合研究機構編，２０１７，日本飼養標準乳牛（２０１７年度版），中央畜産会，東京。
【0132】
参考文献９に基づけば、ＤＭＩ（ＦＳ）は、体重をＷ（ｋｇ）、４％脂肪補正乳量（ｋｇ）をＦＣＭとすると、以下の式（５－１）となる：
ＤＭＩ（ＦＳ）＝１.３９２２＋０.０５８３９×Ｗ0.75＋０.４０４９７×ＦＣＭ・・・（式５―１）
ＤＭＩ（ＦＳ）＝１.３９２２＋０.０５８３９×Ｗ0.75＋０.４０４９７×ＦＣＭ・・・（式５―１）
【0133】
ＦＣＭは、同じく参考文献９に基づき、以下の式（５－２）となる：
ＦＣＭ ＝ 乳量（ｋｇ）×（０.１５ × 乳脂肪率（％） ＋ ０.４）・・・（式５―２）
ＦＣＭ ＝ 乳量（ｋｇ）×（０.１５ × 乳脂肪率（％） ＋ ０.４）・・・（式５―２）
【0134】
上記式（５－１）及び（５－２）により算出したＤＭＩ（ＦＳ）を用いて、参考文献７の測定データに基づく乳量／ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）及びＤＭＩ（ＦＳ）／ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）の散布図を作成した。作成した散布図を図１０に示す。図１０は、乳量から推定したＴＴＯＲの推定値及び飼養標準から算出した乾物摂取量（ＤＭＩ（ＦＳ））と、乳量から推定したＴＴＯＲ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））の推定値及び乳量との相関を示すグラフである。
【0135】
ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）から算出される推定ＤＭＩをＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））とし、ｘ＝ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））、ｚ＝ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）、乳量＝ＭＩＬＫとすると、
ＭＩＬＫ／ｚ＝１.５８１４×（ｘ／ｚ）－０．７１０５
ｘ＝（ＭＩＬＫ＋０．７１０５×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））／１．５８１４
となる。
ＭＩＬＫ／ｚ＝１.５８１４×（ｘ／ｚ）－０．７１０５
ｘ＝（ＭＩＬＫ＋０．７１０５×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））／１．５８１４
となる。
【0136】
したがって、ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））は、式（５－３）となった。
ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））＝（ＭＩＬＫ＋０．７１０５×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））／１．５８１４・・・式（５－３）
ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））＝（ＭＩＬＫ＋０．７１０５×ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））／１．５８１４・・・式（５－３）
【0137】
乳量及びＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ）を式（５－３）に代入して、ＤＭＩ（ＴＴＯＲ（ｍｉｌｋ））（推定ＤＭＩ）を算出した。推定ＤＭＩの平均は２４．１６ｋｇで、ＤＭＩ（実測値）の平均２４．１９ｋｇと非常に近値であり、Ｔ検定でも有意差は認められなかった。
【0138】
このように、参考文献９やＮＲＣ（２００１）等に記載された方法により、乳牛の飼養標準に基づき算出されたＤＭＩを用いても、ＤＭＩの実測値を用いた場合と同様に、ＤＭＩを推定できることが示された。すなわち、乳牛の飼養標準に基づき算出されたＤＭＩ（ＦＳ）をＤＭＩの実測値の替わりに用いることで、回帰直線からのＤＭＩの推定式の生成が可能である。
【産業上の利用可能性】
【0139】
本発明は、特に酪農に関する農業分野に利用することができる。
【符号の説明】
【0140】
１０ 測定装置
２０ 評価装置
２１ 推定部
２２ 管理情報生成部
２３ 診断部
２４ 記憶部
２５ 演算部
３０ 推定装置
３１ 推定部
１００ 評価システム
２０ 評価装置
２１ 推定部
２２ 管理情報生成部
２３ 診断部
２４ 記憶部
２５ 演算部
３０ 推定装置
３１ 推定部
１００ 評価システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】