分子診断型植物工場及び分子診断方法
【課題】植物体の外観情報以外の情報に基づき植物体の生育状態を判定し、植物体の選別や環境制御を高精度に行うことを可能とする技術を提供する。
【解決手段】植物の生育に伴い増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生育状態を診断する分子診断システムを備えた分子診断型植物工場であって、該分子診断システムが、発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するための栽培光を投射する光投射手段と、該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得手段と、該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する生育状態診断手段と、を備えた、分子診断型植物工場により解決する。
【解決手段】植物の生育に伴い増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生育状態を診断する分子診断システムを備えた分子診断型植物工場であって、該分子診断システムが、発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するための栽培光を投射する光投射手段と、該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得手段と、該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する生育状態診断手段と、を備えた、分子診断型植物工場により解決する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物の生育状態を、内在性の遺伝子発現による生物発光で見ることができるように改変された植物から発せられた生物発光に基づいて診断する分子診断型植物工場及び分子診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
植物工場は、光、温度、湿度、水、養分など植物栽培に必要な要素をすべて人工的にコントロールして農産物を生産するための播種から収穫、出荷までを効率よく工業的に行う設備であり、自然環境に関係なく四季を通じて、無農薬で均一な植物を安定供給でき、また従来の農法のような広い土地を必要とせず、寒冷地、砂漠等の不毛地、都市の未利用空間、大型船舶上等、あらゆる場所での植物栽培を可能にするものであるため、近年急速に脚光を浴びている。
【０００３】
植物工場においては、環境制御や栽培工程の変更が比較的容易であるという利点がある。そのため、植物工場において、食用の野菜や観賞用の植物を植物工場で育成する場合、実際に育ちつつある植物の葉・茎その他植物の形や大きさの外観を見ながら、経験則による環境制御等を実施し、よりきれいな形や望む大きさになるように栽培される。
【０００４】
先進的な植物工場で、カメラでの植物体の撮像と画像処理等により生育状態を診断してその情報からのフィードバック等の制御を実現したり、選別等を行うような場合であっても、植物体の外観情報を用いて生育環境や工程の最適化制御をするという本質は同じであった。
【０００５】
例えば、特開２００４−１２１０３３号公報には、複数の苗を育苗するための育苗光を投射するプロジェクタと、複数の苗を撮像した苗画像を取得するＣＣＤカメラと、苗画像に基づいて複数の苗それぞれの生育状態を判定する生育状態判定部と、生育状態判定部により判定された複数の苗それぞれの生育状態に基づいて、複数の苗それぞれの生育に適した育苗光の投射領域および投射条件を設定する投射条件設定部とを備えた植物体栽培装置が記載されている（特許文献１）。
【０００６】
さて、昨今の新しい植物活用としては、医薬等に用いられる高付加価値タンパク質などの有用物質を植物体内で生産させ、そのまま家畜等の飼料としたり、抽出精製して利用する目的での技術開発が注目を集めている（非特許文献１）。この場合、植物葉緑体は高密度に外来タンパク質を貯蔵する場所として優れるため、外来タンパク質遺伝子を葉緑体ゲノムに導入したレタスのような葉菜植物等を閉鎖型植物工場で栽培するといった例がある。
【０００７】
植物の環境応答、特に光合成・光環境応答に対する最適化技術は、農林水産生物に飛躍的な機能向上をもたらす重要な技術的ニーズの一つである。近年、光環境応答の主要な生理機構としての体内時計が、遺伝子レベルから個体レベルに渡って研究され、メカニズムの解明が飛躍的に進んでいる（非特許文献２及び３）。多くの生物において、代謝活動は体内時計によって調節され、約一日周期の内在性リズムである概日リズム（サーカディアンリズム）を刻むことで、一日の昼夜サイクルの下で最も効率良く働くよう設計されている。例えば、植物は朝方から昼間に光合成の効率が上昇し、夜間は糖輸送の代謝効率が上昇する。この日周性の概日リズムは、外部環境条件が一定で時刻を知らせる因子が一切存在しない場合でも、体内時計により自発的に生じる。また、体内時計が生み出す概日リズムと周期が一致する明暗サイクルの条件下で、成長速度や葉緑素濃度が最大になるサーカディアン共鳴現象が見出されている。さらに、体内時計は光合成遺伝子や細胞伸長遺伝子を含む全ゲノム中約１０％程度の遺伝子群の発現タイミングを調節し、代謝のバランスを整えていることが知られている。また、体内時計の主要遺伝子である時計遺伝子の遺伝子工学的改変によって、植物の成長期間を延長し開花を遅延する効果が期待できる（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−１２１０３３号公報
【特許文献２】特表２００２−５０１３８１号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】福田、「安全安心レタスから医薬用レタスまで−遺伝子発現制御植物工場の開発−」、ＳＨＩＴＡ ＲＥＰＯＲＴ Ｎｏ．２４、日本生物環境工学会、２００７年１月
【非特許文献２】ＭｃＣｌｕｎｇ，Ｃ．Ｒ．．Ｐｌａｎｔ ｃｉｒｃａｄｉａｎ ｒｈｙｔｈｍｓ．Ｐｌａｎｔ Ｃｅｌｌ １８：７９２−８０３、２００６
【非特許文献３】Ｎａｋａｍｉｃｈｉ，Ｎ．ｅｔ ａｌ．，Ｔｈｅ Ｐｌａｎｔ Ｃｅｌｌ，Ｖｏｌ．２２：５９４−６０５，Ｍａｒｃｈ ２０１０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
植物体の外観をカメラで撮像し画像処理等により生育状態を診断してその情報に基づいて環境制御や植物体の選別等を行う方法は、植物体の葉、茎、つぼみ等を撮像して環境制御や選別等を行うため、育苗期（播種後約数週間）の苗では、判定材料となる植物体の外観情報量が乏しく、精密な判定は困難である。
【００１１】
また、医薬等に用いられる高付加価値タンパク質などの有用物質を植物体内で生産させる場合、植物体の外観をカメラで撮像し画像処理等により生育状態を診断してその情報に基づいて環境制御を行ったり、植物体の選別等を行う方法では、植物体の見た目がきれいか否か、植物体の大きさが大きいか否かといった外観情報は有用物質の生産性には絶対的な意味を持たないため、有用物質を生産させる植物体の育成条件の最適化制御や選別等が出来ないという問題があった。
【００１２】
植物工場が植物栽培に必要な要素をすべて人工的にコントロールしなければならないものであるため、体内時計の働きを無視して一定な連続明条件などで栽培すると、作物の成長や形態形成などに異常が生じる。このような理由から、体内時計に着目した代謝サイクルの最適化技術は、人工的な昼夜サイクルを生み出す閉鎖型植物工場においては特に重要な技術的ニーズの一つとなっている。
【００１３】
そこで本発明は、植物体の外観情報以外の情報に基づき植物体の生育状態を判定し、植物体の選別や環境制御を高精度に行うことを可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、植物の生育に伴い発現が増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断システムを備えた分子診断型植物工場であって、該分子診断システムが、発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するための栽培光を投射する光投射手段と、該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得手段と、該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する生育状態診断手段と、を備えた、分子診断型植物工場を提供するものである。
【００１５】
また、本発明は、植物の生育に伴い発現が増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断方法であって、発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するために栽培光を投射する光投射工程と、該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得工程と、該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する育成状態診断工程と、を有する、分子診断方法を提供するものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、植物体の生育状態を内在性遺伝子の発現量に基づいて診断することで、外観情報に基づいて植物体の生育状態を診断する場合よりも高精度に診断することができる。すなわち、植物体内における内在性遺伝子の発現と植物体の成長が相関関係にあることから、内在性遺伝子の発現の強さに基づいて分子レベルで植物体の生育状態を診断することが可能となり、育苗期のような早い段階であっても優良苗の選別や有用タンパクの発現量の推定が可能となる。また、内在性遺伝子の発現量から植物の代謝サイクルを推定することができ、分子レベルでその植物体に最も適した環境制御が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態である分子診断型植物工場１の概要を示す図である。
【図２】早期診断ステージＢにおける分子診断システムの構成を説明するための図である。
【図３】図３は早期診断ステージＢにおける分子診断システムの分子診断処理を示す流れ図である。
【図４】補正アルゴリズムを育苗パレット１６の座標情報（ｘｎ，ｙｎ）に設定したデータの一例を示す図である。
【図５】発光画像取得手段２２が撮影した幼苗１０の発光画像と、その生育状態の診断結果データの一例を示す図である。
【図６】栽培後の乾物重と幼苗１０の葉面積、ならびに栽培後の乾物重と幼苗の発光量の相関図である。
【図７】生物発光生成総量と幼苗の葉面積、ならびに生物発光生成総量と幼苗の発光量の相関を示す図である。
【図８】栽培ステージＣにおける分子診断システムの構成を説明するための図である。
【図９】栽培ステージＣにおける分子診断システムの分子診断処理を示す流れ図である。
【図１０】発光量の測定値に基づいて作成された概日リズム情報の一例を示す図である。
【図１１】発光量の測定値に基づいて作成された光合成関連遺伝子（クロロフィルＡＢ結合タンパク質遺伝子ＣＡＢ）の発現情報の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の実施形態について、図を参照しつつ詳細に説明する。図１は本発明の実施形態である分子診断型植物工場１の概要を示す図である。図１では、理解を容易にするために、一般的な植物工場に備えられている各種設備（例えば、照明などの光源、エアコンなどの空調設備、水耕栽培設備など）は省略しており、特に断りがない限り、これら各種設備が設置されているものとする。
【００１９】
本実施形態の分子診断型植物工場１は、植物の生育に伴い増加する発光分子の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断システムを備えた植物工場であって、外壁５０で囲まれた空間内に、育苗ステージＡ、早期診断ステージＢ、栽培ステージＣの３つの空間が形成されている。
【００２０】
育苗ステージＡは、育苗期（播種後約数週間）の期間中、苗を育苗するための領域であり、培地に無菌的に播種され発芽した複数の幼苗１０が育苗棚１２に格納されている。育苗棚１２には、幼苗１０に栽培光を照射するための光照射手段１４が装着されている。光照射手段１４は、苗の栽培光として適しているものであれば特に限定はないが、例えば、蛍光灯、ＬＥＤ等が好適である。
【００２１】
ここで、本実施形態において使用される苗（植物体）は、遺伝子工学的手法を用いて予め生物発光を行うタンパク質をコードする発光遺伝子が任意の目的物質遺伝子のプロモーター部分に導入されており（以下、発光遺伝子導入植物体と言う）、この発光遺伝子導入植物体の生育に伴い発光分子が増加し、増加したこれら発光分子が基質と反応して生物発光を行う。
【００２２】
「生物発光」とは、生物による可視光の放射であり、ホタル、コメツキムシ、発光細菌（Ｐｈｏｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｈｏｔｏｒｅｕｍ、Ｖｉｂｒｉｏ ｈａｒｖｅｙｉ等）、ウミホタル、ウミシイタケ、ヤコウチュウ等、ルシフェラーゼによる発光の仕組みを利用した発光を意味する。コスト又は材料の入手の容易性の観点からは、前記発光遺伝子はホタル由来のルシフェラーゼをコードする遺伝子であり、前記発光分子はルシフェラーゼであることが好ましい。
【００２３】
早期診断ステージＢは、育苗ステージＡで育苗された幼苗１０を後述する栽培ステージＣに定植する前に、優良苗の選別にあたって苗の生育状況を診断する領域である。早期診断ステージＢには、暗箱２０と、発光画像取得手段２２と、生育状態診断手段２４と、選別手段２８が設置されている。
【００２４】
図２は、早期診断ステージＢにおける分子診断システムの構成を説明するための図である。また、図３は早期診断ステージＢにおける分子診断システムの分子診断処理を示す流れ図である。
【００２５】
暗箱２０は、幼苗１０を収容可能であって、かつ、外部からの光が入射しないように暗空間を形成するためのものである。かかる機能を有するものであればその構成に特に限定はなく、大きさや形も任意に設計することができる。
【００２６】
発光画像取得手段２２は、暗箱２０内の幼苗１０から発せられた生物発光を撮像して発光画像を取得するためのものである。発光画像取得手段２２としては、例えば、高感度ＣＣＤカメラ、光電子倍増管など、微弱な生物発光を撮像し得る手段であれば特に限定はない。
【００２７】
また、発光画像取得手段２２は、図１及び図２においては幼苗１０の上方に設置され、苗を上方から撮影できるようになっているが、暗箱２０の側面に設置し、幼苗１０の側面から撮影するように構成してもよく、各方向から撮影できるように、複数の発光画像取得手段２２を設置することも可能である。この発光画像取得手段２２により取得された幼苗１０の発光画像は、生育状態診断手段２４へ送信され、画像記憶手段２６に画像を記憶する（Ｓ１００）。
【００２８】
生育状態診断手段２４は、発光画像取得手段２２から取得した発光画像における生物発光の発光量に基づいて、幼苗１０（発光遺伝子導入植物体）の生育状態を診断するものである。
【００２９】
生育状態診断手段２４が取得した発光画像情報には、育苗パレット１６の座標情報（ｘｎ，ｙｎ）が含まれており、生育状態診断手段２４はこの座標情報を取得して（Ｓ１１０）、座標情報に基づき、各幼苗１０の領域を抽出するとともに発光量の測定を行う（Ｓ１２０）。
【００３０】
ここで、発光量を測定した実測値に基づいて育成状態の診断結果データを作成することもできるが、育苗ステージＡにおいて幼苗１０がどの位置に置かれるか、例えば、育苗棚１２の上か下か、光照射手段１４に近いか遠いか等によっては、幼苗１０がよく育つ場合や逆に育ちにくいといった環境差が起こり得る。そのため、育成状態を診断する際にも、生物発光の発光量そのものを絶対値として判断するだけでは、苗が優良か否かという資質により発光が少なかったのか、育苗ステージＡでのたまたまその個体が置かれた位置の環境が悪くて生育が思わしくなく、結果として生物発光の発光絶対量が少なく測定されたのかは不明であり、優良苗選別の本質において判断を誤る可能性がある。
【００３１】
そこで、生物発光の発光量に対して、育苗ステージＡの各位置ごとに求めておいた補正係数を作用させてから、発光量が多いか少ないかの判断をすることが好ましい（Ｓ１３０）。
【００３２】
すなわち、生育状態診断手段２４が、幼苗１０（発光遺伝子導入植物体）の位置情報と平均発光量に基づき幼苗１０の位置ごとの補正係数を算出し、発光量の実測値に補正係数を乗じる補正アルゴリズムを備えることが好ましい。
【００３３】
具体的には、十分に多い回数の育苗をすれば、最終的にはどの位置の苗も発光量はほぼ同程度であることが期待できる。従って、実際に十分多い回数育苗した結果の位置毎の平均発光量の実測値を求め、全ての位置を合計して求めた発光量の平均値よりも少なかった位置の苗には、平均値にまで高める補正ができるような係数を求めておく。逆に、平均値より高かった位置の苗には、平均値にまで低くするような係数を求めておく。これら補正係数を、その後の育苗で計測された発光量の測定値に対して作用させることで、苗の位置にかかわらず、苗自体が優良か否かの本来の資質を推測・判断することが可能となる。
【００３４】
図４に、補正アルゴリズムを育苗パレット１６の座標情報（ｘｎ，ｙｎ）に設定したデータの一例を示す。図４に示すように、補正アルゴリズムは、育苗パレット１６の座標情報に対応させて行う。
【００３５】
実測値の補正を行った後、基準値と実測値との比較を行い（Ｓ１４０）、育成状態の診断結果情報を作成する（Ｓ１５０）。
【００３６】
図５は、発光画像取得手段２２が撮影した幼苗１０の発光画像と、その生育状態の診断結果データの一例である。図５（Ａ）に示すように、４×４セルの育苗パレット１６を暗箱２０の上方から撮影すると、幼苗１０の二葉から発せられた生物発光の種々の発光画像データが取得できる。この生物発光は、発光遺伝子が植物体内で発現して発光分子を生産し、基質に含まれているルシフェリンと発光分子が反応して発生したものである。
【００３７】
また、この生物発光の発光量は幼苗１０の生育状態の良否と相関関係を有し、発光量が多い苗（図５（Ａ）の１０ａ）ほど優良であることを意味する。一方、幼苗１０が先天的に欠陥を有している、発育が悪い又は発光遺伝子が何らかの原因により発現していない等の場合には、発光量が少ないか、まったく生物発光が発生せず撮影画像には映し出されない（図５（Ａ）の１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）。
【００３８】
生育状態診断手段２４には予め幼苗１０の選別の基準となる発光量の基準値（閾値）が設定されており、かかる基準値以上の発光量を示す苗（例えば１０ａ）は、次の栽培ステージＣへの定植を許可する「○」の診断情報が作成され、基準値未満の発光量しか示さなかった苗（例えば１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）は、次の栽培ステージＣへの定植を許可しない「×」の診断情報が作成され、その情報が選別手段２８へ送信される。
【００３９】
なお、図４（Ａ）では４×４セルの育苗パレット１６の例を説明したが、育苗パレットは任意のセル数を設定することができ、育成状態の診断も任意のセル数ごとに行うことができる。
【００４０】
選別手段２８は、生育状態診断手段２４が作成した診断情報を取得し、この診断情報に基づいて優良苗と不良苗を選別する。選別手段２８の構成は、例えば、植物を傷つけないように培地ごと苗を把持可能なロボットハンド部と、把持した苗を育苗ステージＡから栽培ステージＣもしくは廃棄箱等に移載可能な搬送部による構成とすることができる。
【００４１】
優良苗（例えば１０ａ）は栽培ステージＣで使用される栽培パレットに移植され、不良苗（例えば１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）は廃棄処分される。
【００４２】
このように、早期診断ステージＢでは、育苗期の段階で優良苗を高精度で選別することができるため、栽培ステージＣにおける歩留まり率と平均生産量の向上によるコスト削減や生産性の増大が達成される。
【００４３】
図６に、栽培後の乾物重と幼苗の葉面積、ならびに栽培後の乾物重と幼苗の発光量の相関図を示す。いずれの場合も正の相関があることが認められ、幼苗の葉面積および幼苗の発光量は早期診断の指標として利用可能であることが分かる。また、これらは様々な光環境下で一般に利用可能である。
【００４４】
幼苗の葉面積と乾重量の相関係数ＲＤＶと、幼苗の発光量と乾物重の相関係数ＲＤＢを比較すると、全ての試験条件においてＲＤＶ＜ＲＤＢであった。したがって、乾物重の早期診断の指標としては発光量が葉面積より優れている。
【００４５】
さらに、図７に該プロモータ活性総量（発光タンパク質生成総量）と幼苗の葉面積、ならびに該プロモータ活性総量と幼苗の発光量の相関を示す。いずれの場合も正の相関があることが認められ、幼苗の葉面積および幼苗の発光量は早期診断の指標として利用可能であることが分かる。また、これらは様々な光環境下で一般に利用可能である。
【００４６】
また、幼苗の葉面積と該プロモータ活性総量の相関係数ＲＬＶと、幼苗の発光量と該プロモータ活性総量の相関係数ＲＬＢを比較すると、全ての試験条件においてＲＬＶ＜ＲＬＢであった。したがって、該プロモータ活性総量に対する早期診断の指標としても発光量が葉面積より優れている。
【００４７】
栽培ステージＣは、選別した優良苗（例えば１０ａ）を水耕栽培システム等を利用して栽培する領域である。図１に示すように、栽培ステージＣは植物体の成長を促進させるための光照射手段３０、水耕栽培手段３２、温湿度管理手段３４から構成される栽培装置３６等を備え、栽培装置３６に、発光画像取得手段３８と、生育状態診断手段４０が設置されている。
【００４８】
図８は、栽培ステージＣにおける分子診断システムの構成を説明するための図である。また、図９は栽培ステージＣにおける分子診断システムの分子診断処理を示す流れ図である。
【００４９】
栽培装置３６は、光照射手段３０の光照射を制御し、発光遺伝子が導入された発光植物１００の生育に適した栽培光を照射するとともに、分子診断を行う際は、一時的に暗箱状態を作り出すことができる。
【００５０】
発光画像取得手段３８は、栽培装置３６内の発光植物１００から発せられた生物発光を撮像して発光画像を取得するためのものである。発光画像取得手段３８としては、例えば、高感度ＣＣＤカメラ、光電子倍増管など、微弱な生物発光を撮像し得る手段であれば特に限定はない。
【００５１】
また、発光画像取得手段３８は、図１及び図８においては植物体の上方に設置され、発光植物１００を上方から撮影できるようになっているが、栽培装置３６の側面に設置し、発光植物１００の側面から撮影するように構成してもよく、各方向から撮影できるように、複数の発光画像取得手段３８を設置することも可能である。
【００５２】
この発光画像取得手段３８により取得された発光植物１００の発光画像は、生育状態診断手段４０へ送信され、画像記憶手段４２に画像を記憶する（Ｓ２００）。
【００５３】
生育状態診断手段４０は、発光画像取得手段３８から取得した発光画像における生物発光の発光量に基づいて、発光植物１００（発光遺伝子導入植物体）の生育状態を診断し、栽培光などの環境条件を制御する情報を作成するものである。
【００５４】
生育状態診断手段４０が取得した発光画像情報には、定植パレット４４の座標情報（ｘｎ，ｙｎ）が含まれており、生育状態診断手段４０はこの座標情報を取得して（Ｓ２１０）、座標情報に基づき、各発光植物１００の領域を抽出するとともに発光量の測定を行う（Ｓ２３０）。ここで、発光量を測定した実測値に基づいて育成状態の診断結果データを作成することもできるが、育苗ステージＡにおいて実施した補正アルゴリズムを実行することもできる。
【００５５】
次いで得られた発光量の測定値に基づき、生育状態診断手段４０は得られた発光量の測定値に基づき分子診断情報を作成する（Ｓ２４０）。分子診断情報としては、有用遺伝子発現情報や光合成遺伝子発現情報、概日リズム（サーカディアンリズム）情報など、栽培過程において有効な遺伝子の発現情報を挙げることができる。分子診断情報が例えば概日リズム情報の場合は、まず、連続照明条件下における２時間程度の消灯（暗期パルスＤＰ）に対する発光植物１００の概日リズムの位相応答曲線と、連続照明条件下における自由継続周期を計測する。次いで、この位相応答曲線を用いた位相振動子モデルに基づき、暗期パルスの同期領域及び位相固定点を算出する。
【００５６】
生育状態診断手段４０は作成された同期領域情報及び位相固定点情報に基づき、光合成活性最低となる時間帯（体内時刻が深夜となる状態、平均値の約１５％減）に位相固定点が実現される暗期パルスＤＰの周期を決定する（Ｓ２５０）。
【００５７】
図１０は、発光量の測定値に基づいて作成された概日リズム情報の一例である。図１０に示すように、発光量は約１日の周期をもって増減している。その周期は植物の種類と栽培条件によってそれぞれ異なるが、図１０に示すように概日リズムの周期や振幅、暗期パルス（ＤＰ）に対する応答を診断することができる。
【００５８】
図１１は、ルシフェラーゼ遺伝子導入グリーンウエーブレタスLsCAB::LUCの発光量の測定値に基づいて作成された光合成関連遺伝子（クロロフィルＡＢ結合タンパク質遺伝子ＣＡＢ）の発現情報の一例である。図１１に示すように、光合成関連遺伝子は約１日の周期をもって増減している。グリーンウエーブレタスの場合は、図１１に示す矢印のタイミングで暗期パルス（ＤＰ）を与えると、効率よく光合成を行わせることができる。
【００５９】
決定された暗期パルスＤＰの周期情報を取得した生育状態診断手段４０は、光照射手段３０の栽培光の照射時間を制御し、例えば、暗期パルスＤＰの周期ごとに２時間程度消灯する（Ｓ２６０）。
【００６０】
このように、栽培ステージＣでは、「最適な暗期パルスの周期」を算出しそれを実践することで、照明コストを節約するとともに、発光植物１００の光合成を効率よく行うことができる。
【００６１】
なお、上記の実施形態では、選別した優良苗（１０ａ）を栽培ステージＣで栽培する例を示したが、これに限定されず、例えば、発光遺伝子を導入していない幼苗を栽培ステージＣで栽培する際に、上記の要領で選別した発光遺伝子導入植物体（幼苗）と共に栽培することもできる。
【００６２】
すなわち、栽培ステージＣにおいては、全ての植物体に発光遺伝子が導入されていなくてもよく、一部（例えば、１個体）に発光遺伝子が導入されていれば、その個体について上述した分子診断を行い、暗期パルスその他環境制御のための情報を得ることができる。その際、発光遺伝子導入植物体は一種の生体センサーとしての役割を果たすものである。これにより、一部の発光遺伝子導入植物体をセンシングした結果を、栽培ステージＣ全体の植物に対して適用することができるため、非組換え体を栽培する場合も分子診断情報を利用した最適栽培を行なうことができる。
【００６３】
なお、発光遺伝子導入植物体はその役割が終われば廃棄し、出荷される非組換え体に混入しないように取り扱うこともできる。
【００６４】
また、本実施形態の分子診断型植物工場において好適な植物としては、レタス、小松菜、ホウレンソウ、キュウリ、トマト、ピーマン、サンチュ、水菜、春菊等の野菜類；ルッコラ、バジル等のハーブ類；イチゴ、ミカン、マンゴー、ブドウ、ナシ等の果物類；コメ、コムギ、オオムギ、ライムギ、エンバク、トウモロコシ、モロコシ、アワ、ヒエ、キビ等の穀類；バラ、カーネーション、洋ラン、ガーベラ、トルコキキョウ等の花卉類；ポトス、セローム、アジアンタム等の観葉植物等、種々の農産物を挙げることができる。
【符号の説明】
【００６５】
１…分子診断型植物工場
１０…幼苗
１２…育苗棚
１４…光照射手段
１６…育苗パレット
２０…暗箱
２２…発光画像取得手段
２４…生育状態診断手段
２６…画像記憶手段
２８…選別手段
３０…光照射手段
３２…水耕栽培手段
３４…温湿度管理手段
３６…栽培装置
３８…発光画像取得手段
４０…生育状態診断手段
４２…画像記憶手段
４４…定植パレット
５０…外壁
１００…発光植物
Ａ…育苗ステージ
Ｂ…早期診断ステージ
Ｃ…栽培ステージ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物の生育状態を、内在性の遺伝子発現による生物発光で見ることができるように改変された植物から発せられた生物発光に基づいて診断する分子診断型植物工場及び分子診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
植物工場は、光、温度、湿度、水、養分など植物栽培に必要な要素をすべて人工的にコントロールして農産物を生産するための播種から収穫、出荷までを効率よく工業的に行う設備であり、自然環境に関係なく四季を通じて、無農薬で均一な植物を安定供給でき、また従来の農法のような広い土地を必要とせず、寒冷地、砂漠等の不毛地、都市の未利用空間、大型船舶上等、あらゆる場所での植物栽培を可能にするものであるため、近年急速に脚光を浴びている。
【０００３】
植物工場においては、環境制御や栽培工程の変更が比較的容易であるという利点がある。そのため、植物工場において、食用の野菜や観賞用の植物を植物工場で育成する場合、実際に育ちつつある植物の葉・茎その他植物の形や大きさの外観を見ながら、経験則による環境制御等を実施し、よりきれいな形や望む大きさになるように栽培される。
【０００４】
先進的な植物工場で、カメラでの植物体の撮像と画像処理等により生育状態を診断してその情報からのフィードバック等の制御を実現したり、選別等を行うような場合であっても、植物体の外観情報を用いて生育環境や工程の最適化制御をするという本質は同じであった。
【０００５】
例えば、特開２００４−１２１０３３号公報には、複数の苗を育苗するための育苗光を投射するプロジェクタと、複数の苗を撮像した苗画像を取得するＣＣＤカメラと、苗画像に基づいて複数の苗それぞれの生育状態を判定する生育状態判定部と、生育状態判定部により判定された複数の苗それぞれの生育状態に基づいて、複数の苗それぞれの生育に適した育苗光の投射領域および投射条件を設定する投射条件設定部とを備えた植物体栽培装置が記載されている（特許文献１）。
【０００６】
さて、昨今の新しい植物活用としては、医薬等に用いられる高付加価値タンパク質などの有用物質を植物体内で生産させ、そのまま家畜等の飼料としたり、抽出精製して利用する目的での技術開発が注目を集めている（非特許文献１）。この場合、植物葉緑体は高密度に外来タンパク質を貯蔵する場所として優れるため、外来タンパク質遺伝子を葉緑体ゲノムに導入したレタスのような葉菜植物等を閉鎖型植物工場で栽培するといった例がある。
【０００７】
植物の環境応答、特に光合成・光環境応答に対する最適化技術は、農林水産生物に飛躍的な機能向上をもたらす重要な技術的ニーズの一つである。近年、光環境応答の主要な生理機構としての体内時計が、遺伝子レベルから個体レベルに渡って研究され、メカニズムの解明が飛躍的に進んでいる（非特許文献２及び３）。多くの生物において、代謝活動は体内時計によって調節され、約一日周期の内在性リズムである概日リズム（サーカディアンリズム）を刻むことで、一日の昼夜サイクルの下で最も効率良く働くよう設計されている。例えば、植物は朝方から昼間に光合成の効率が上昇し、夜間は糖輸送の代謝効率が上昇する。この日周性の概日リズムは、外部環境条件が一定で時刻を知らせる因子が一切存在しない場合でも、体内時計により自発的に生じる。また、体内時計が生み出す概日リズムと周期が一致する明暗サイクルの条件下で、成長速度や葉緑素濃度が最大になるサーカディアン共鳴現象が見出されている。さらに、体内時計は光合成遺伝子や細胞伸長遺伝子を含む全ゲノム中約１０％程度の遺伝子群の発現タイミングを調節し、代謝のバランスを整えていることが知られている。また、体内時計の主要遺伝子である時計遺伝子の遺伝子工学的改変によって、植物の成長期間を延長し開花を遅延する効果が期待できる（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−１２１０３３号公報
【特許文献２】特表２００２−５０１３８１号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】福田、「安全安心レタスから医薬用レタスまで−遺伝子発現制御植物工場の開発−」、ＳＨＩＴＡ ＲＥＰＯＲＴ Ｎｏ．２４、日本生物環境工学会、２００７年１月
【非特許文献２】ＭｃＣｌｕｎｇ，Ｃ．Ｒ．．Ｐｌａｎｔ ｃｉｒｃａｄｉａｎ ｒｈｙｔｈｍｓ．Ｐｌａｎｔ Ｃｅｌｌ １８：７９２−８０３、２００６
【非特許文献３】Ｎａｋａｍｉｃｈｉ，Ｎ．ｅｔ ａｌ．，Ｔｈｅ Ｐｌａｎｔ Ｃｅｌｌ，Ｖｏｌ．２２：５９４−６０５，Ｍａｒｃｈ ２０１０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
植物体の外観をカメラで撮像し画像処理等により生育状態を診断してその情報に基づいて環境制御や植物体の選別等を行う方法は、植物体の葉、茎、つぼみ等を撮像して環境制御や選別等を行うため、育苗期（播種後約数週間）の苗では、判定材料となる植物体の外観情報量が乏しく、精密な判定は困難である。
【００１１】
また、医薬等に用いられる高付加価値タンパク質などの有用物質を植物体内で生産させる場合、植物体の外観をカメラで撮像し画像処理等により生育状態を診断してその情報に基づいて環境制御を行ったり、植物体の選別等を行う方法では、植物体の見た目がきれいか否か、植物体の大きさが大きいか否かといった外観情報は有用物質の生産性には絶対的な意味を持たないため、有用物質を生産させる植物体の育成条件の最適化制御や選別等が出来ないという問題があった。
【００１２】
植物工場が植物栽培に必要な要素をすべて人工的にコントロールしなければならないものであるため、体内時計の働きを無視して一定な連続明条件などで栽培すると、作物の成長や形態形成などに異常が生じる。このような理由から、体内時計に着目した代謝サイクルの最適化技術は、人工的な昼夜サイクルを生み出す閉鎖型植物工場においては特に重要な技術的ニーズの一つとなっている。
【００１３】
そこで本発明は、植物体の外観情報以外の情報に基づき植物体の生育状態を判定し、植物体の選別や環境制御を高精度に行うことを可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、植物の生育に伴い発現が増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断システムを備えた分子診断型植物工場であって、該分子診断システムが、発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するための栽培光を投射する光投射手段と、該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得手段と、該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する生育状態診断手段と、を備えた、分子診断型植物工場を提供するものである。
【００１５】
また、本発明は、植物の生育に伴い発現が増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断方法であって、発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するために栽培光を投射する光投射工程と、該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得工程と、該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する育成状態診断工程と、を有する、分子診断方法を提供するものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、植物体の生育状態を内在性遺伝子の発現量に基づいて診断することで、外観情報に基づいて植物体の生育状態を診断する場合よりも高精度に診断することができる。すなわち、植物体内における内在性遺伝子の発現と植物体の成長が相関関係にあることから、内在性遺伝子の発現の強さに基づいて分子レベルで植物体の生育状態を診断することが可能となり、育苗期のような早い段階であっても優良苗の選別や有用タンパクの発現量の推定が可能となる。また、内在性遺伝子の発現量から植物の代謝サイクルを推定することができ、分子レベルでその植物体に最も適した環境制御が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態である分子診断型植物工場１の概要を示す図である。
【図２】早期診断ステージＢにおける分子診断システムの構成を説明するための図である。
【図３】図３は早期診断ステージＢにおける分子診断システムの分子診断処理を示す流れ図である。
【図４】補正アルゴリズムを育苗パレット１６の座標情報（ｘｎ，ｙｎ）に設定したデータの一例を示す図である。
【図５】発光画像取得手段２２が撮影した幼苗１０の発光画像と、その生育状態の診断結果データの一例を示す図である。
【図６】栽培後の乾物重と幼苗１０の葉面積、ならびに栽培後の乾物重と幼苗の発光量の相関図である。
【図７】生物発光生成総量と幼苗の葉面積、ならびに生物発光生成総量と幼苗の発光量の相関を示す図である。
【図８】栽培ステージＣにおける分子診断システムの構成を説明するための図である。
【図９】栽培ステージＣにおける分子診断システムの分子診断処理を示す流れ図である。
【図１０】発光量の測定値に基づいて作成された概日リズム情報の一例を示す図である。
【図１１】発光量の測定値に基づいて作成された光合成関連遺伝子（クロロフィルＡＢ結合タンパク質遺伝子ＣＡＢ）の発現情報の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の実施形態について、図を参照しつつ詳細に説明する。図１は本発明の実施形態である分子診断型植物工場１の概要を示す図である。図１では、理解を容易にするために、一般的な植物工場に備えられている各種設備（例えば、照明などの光源、エアコンなどの空調設備、水耕栽培設備など）は省略しており、特に断りがない限り、これら各種設備が設置されているものとする。
【００１９】
本実施形態の分子診断型植物工場１は、植物の生育に伴い増加する発光分子の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断システムを備えた植物工場であって、外壁５０で囲まれた空間内に、育苗ステージＡ、早期診断ステージＢ、栽培ステージＣの３つの空間が形成されている。
【００２０】
育苗ステージＡは、育苗期（播種後約数週間）の期間中、苗を育苗するための領域であり、培地に無菌的に播種され発芽した複数の幼苗１０が育苗棚１２に格納されている。育苗棚１２には、幼苗１０に栽培光を照射するための光照射手段１４が装着されている。光照射手段１４は、苗の栽培光として適しているものであれば特に限定はないが、例えば、蛍光灯、ＬＥＤ等が好適である。
【００２１】
ここで、本実施形態において使用される苗（植物体）は、遺伝子工学的手法を用いて予め生物発光を行うタンパク質をコードする発光遺伝子が任意の目的物質遺伝子のプロモーター部分に導入されており（以下、発光遺伝子導入植物体と言う）、この発光遺伝子導入植物体の生育に伴い発光分子が増加し、増加したこれら発光分子が基質と反応して生物発光を行う。
【００２２】
「生物発光」とは、生物による可視光の放射であり、ホタル、コメツキムシ、発光細菌（Ｐｈｏｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｈｏｔｏｒｅｕｍ、Ｖｉｂｒｉｏ ｈａｒｖｅｙｉ等）、ウミホタル、ウミシイタケ、ヤコウチュウ等、ルシフェラーゼによる発光の仕組みを利用した発光を意味する。コスト又は材料の入手の容易性の観点からは、前記発光遺伝子はホタル由来のルシフェラーゼをコードする遺伝子であり、前記発光分子はルシフェラーゼであることが好ましい。
【００２３】
早期診断ステージＢは、育苗ステージＡで育苗された幼苗１０を後述する栽培ステージＣに定植する前に、優良苗の選別にあたって苗の生育状況を診断する領域である。早期診断ステージＢには、暗箱２０と、発光画像取得手段２２と、生育状態診断手段２４と、選別手段２８が設置されている。
【００２４】
図２は、早期診断ステージＢにおける分子診断システムの構成を説明するための図である。また、図３は早期診断ステージＢにおける分子診断システムの分子診断処理を示す流れ図である。
【００２５】
暗箱２０は、幼苗１０を収容可能であって、かつ、外部からの光が入射しないように暗空間を形成するためのものである。かかる機能を有するものであればその構成に特に限定はなく、大きさや形も任意に設計することができる。
【００２６】
発光画像取得手段２２は、暗箱２０内の幼苗１０から発せられた生物発光を撮像して発光画像を取得するためのものである。発光画像取得手段２２としては、例えば、高感度ＣＣＤカメラ、光電子倍増管など、微弱な生物発光を撮像し得る手段であれば特に限定はない。
【００２７】
また、発光画像取得手段２２は、図１及び図２においては幼苗１０の上方に設置され、苗を上方から撮影できるようになっているが、暗箱２０の側面に設置し、幼苗１０の側面から撮影するように構成してもよく、各方向から撮影できるように、複数の発光画像取得手段２２を設置することも可能である。この発光画像取得手段２２により取得された幼苗１０の発光画像は、生育状態診断手段２４へ送信され、画像記憶手段２６に画像を記憶する（Ｓ１００）。
【００２８】
生育状態診断手段２４は、発光画像取得手段２２から取得した発光画像における生物発光の発光量に基づいて、幼苗１０（発光遺伝子導入植物体）の生育状態を診断するものである。
【００２９】
生育状態診断手段２４が取得した発光画像情報には、育苗パレット１６の座標情報（ｘｎ，ｙｎ）が含まれており、生育状態診断手段２４はこの座標情報を取得して（Ｓ１１０）、座標情報に基づき、各幼苗１０の領域を抽出するとともに発光量の測定を行う（Ｓ１２０）。
【００３０】
ここで、発光量を測定した実測値に基づいて育成状態の診断結果データを作成することもできるが、育苗ステージＡにおいて幼苗１０がどの位置に置かれるか、例えば、育苗棚１２の上か下か、光照射手段１４に近いか遠いか等によっては、幼苗１０がよく育つ場合や逆に育ちにくいといった環境差が起こり得る。そのため、育成状態を診断する際にも、生物発光の発光量そのものを絶対値として判断するだけでは、苗が優良か否かという資質により発光が少なかったのか、育苗ステージＡでのたまたまその個体が置かれた位置の環境が悪くて生育が思わしくなく、結果として生物発光の発光絶対量が少なく測定されたのかは不明であり、優良苗選別の本質において判断を誤る可能性がある。
【００３１】
そこで、生物発光の発光量に対して、育苗ステージＡの各位置ごとに求めておいた補正係数を作用させてから、発光量が多いか少ないかの判断をすることが好ましい（Ｓ１３０）。
【００３２】
すなわち、生育状態診断手段２４が、幼苗１０（発光遺伝子導入植物体）の位置情報と平均発光量に基づき幼苗１０の位置ごとの補正係数を算出し、発光量の実測値に補正係数を乗じる補正アルゴリズムを備えることが好ましい。
【００３３】
具体的には、十分に多い回数の育苗をすれば、最終的にはどの位置の苗も発光量はほぼ同程度であることが期待できる。従って、実際に十分多い回数育苗した結果の位置毎の平均発光量の実測値を求め、全ての位置を合計して求めた発光量の平均値よりも少なかった位置の苗には、平均値にまで高める補正ができるような係数を求めておく。逆に、平均値より高かった位置の苗には、平均値にまで低くするような係数を求めておく。これら補正係数を、その後の育苗で計測された発光量の測定値に対して作用させることで、苗の位置にかかわらず、苗自体が優良か否かの本来の資質を推測・判断することが可能となる。
【００３４】
図４に、補正アルゴリズムを育苗パレット１６の座標情報（ｘｎ，ｙｎ）に設定したデータの一例を示す。図４に示すように、補正アルゴリズムは、育苗パレット１６の座標情報に対応させて行う。
【００３５】
実測値の補正を行った後、基準値と実測値との比較を行い（Ｓ１４０）、育成状態の診断結果情報を作成する（Ｓ１５０）。
【００３６】
図５は、発光画像取得手段２２が撮影した幼苗１０の発光画像と、その生育状態の診断結果データの一例である。図５（Ａ）に示すように、４×４セルの育苗パレット１６を暗箱２０の上方から撮影すると、幼苗１０の二葉から発せられた生物発光の種々の発光画像データが取得できる。この生物発光は、発光遺伝子が植物体内で発現して発光分子を生産し、基質に含まれているルシフェリンと発光分子が反応して発生したものである。
【００３７】
また、この生物発光の発光量は幼苗１０の生育状態の良否と相関関係を有し、発光量が多い苗（図５（Ａ）の１０ａ）ほど優良であることを意味する。一方、幼苗１０が先天的に欠陥を有している、発育が悪い又は発光遺伝子が何らかの原因により発現していない等の場合には、発光量が少ないか、まったく生物発光が発生せず撮影画像には映し出されない（図５（Ａ）の１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）。
【００３８】
生育状態診断手段２４には予め幼苗１０の選別の基準となる発光量の基準値（閾値）が設定されており、かかる基準値以上の発光量を示す苗（例えば１０ａ）は、次の栽培ステージＣへの定植を許可する「○」の診断情報が作成され、基準値未満の発光量しか示さなかった苗（例えば１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）は、次の栽培ステージＣへの定植を許可しない「×」の診断情報が作成され、その情報が選別手段２８へ送信される。
【００３９】
なお、図４（Ａ）では４×４セルの育苗パレット１６の例を説明したが、育苗パレットは任意のセル数を設定することができ、育成状態の診断も任意のセル数ごとに行うことができる。
【００４０】
選別手段２８は、生育状態診断手段２４が作成した診断情報を取得し、この診断情報に基づいて優良苗と不良苗を選別する。選別手段２８の構成は、例えば、植物を傷つけないように培地ごと苗を把持可能なロボットハンド部と、把持した苗を育苗ステージＡから栽培ステージＣもしくは廃棄箱等に移載可能な搬送部による構成とすることができる。
【００４１】
優良苗（例えば１０ａ）は栽培ステージＣで使用される栽培パレットに移植され、不良苗（例えば１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）は廃棄処分される。
【００４２】
このように、早期診断ステージＢでは、育苗期の段階で優良苗を高精度で選別することができるため、栽培ステージＣにおける歩留まり率と平均生産量の向上によるコスト削減や生産性の増大が達成される。
【００４３】
図６に、栽培後の乾物重と幼苗の葉面積、ならびに栽培後の乾物重と幼苗の発光量の相関図を示す。いずれの場合も正の相関があることが認められ、幼苗の葉面積および幼苗の発光量は早期診断の指標として利用可能であることが分かる。また、これらは様々な光環境下で一般に利用可能である。
【００４４】
幼苗の葉面積と乾重量の相関係数ＲＤＶと、幼苗の発光量と乾物重の相関係数ＲＤＢを比較すると、全ての試験条件においてＲＤＶ＜ＲＤＢであった。したがって、乾物重の早期診断の指標としては発光量が葉面積より優れている。
【００４５】
さらに、図７に該プロモータ活性総量（発光タンパク質生成総量）と幼苗の葉面積、ならびに該プロモータ活性総量と幼苗の発光量の相関を示す。いずれの場合も正の相関があることが認められ、幼苗の葉面積および幼苗の発光量は早期診断の指標として利用可能であることが分かる。また、これらは様々な光環境下で一般に利用可能である。
【００４６】
また、幼苗の葉面積と該プロモータ活性総量の相関係数ＲＬＶと、幼苗の発光量と該プロモータ活性総量の相関係数ＲＬＢを比較すると、全ての試験条件においてＲＬＶ＜ＲＬＢであった。したがって、該プロモータ活性総量に対する早期診断の指標としても発光量が葉面積より優れている。
【００４７】
栽培ステージＣは、選別した優良苗（例えば１０ａ）を水耕栽培システム等を利用して栽培する領域である。図１に示すように、栽培ステージＣは植物体の成長を促進させるための光照射手段３０、水耕栽培手段３２、温湿度管理手段３４から構成される栽培装置３６等を備え、栽培装置３６に、発光画像取得手段３８と、生育状態診断手段４０が設置されている。
【００４８】
図８は、栽培ステージＣにおける分子診断システムの構成を説明するための図である。また、図９は栽培ステージＣにおける分子診断システムの分子診断処理を示す流れ図である。
【００４９】
栽培装置３６は、光照射手段３０の光照射を制御し、発光遺伝子が導入された発光植物１００の生育に適した栽培光を照射するとともに、分子診断を行う際は、一時的に暗箱状態を作り出すことができる。
【００５０】
発光画像取得手段３８は、栽培装置３６内の発光植物１００から発せられた生物発光を撮像して発光画像を取得するためのものである。発光画像取得手段３８としては、例えば、高感度ＣＣＤカメラ、光電子倍増管など、微弱な生物発光を撮像し得る手段であれば特に限定はない。
【００５１】
また、発光画像取得手段３８は、図１及び図８においては植物体の上方に設置され、発光植物１００を上方から撮影できるようになっているが、栽培装置３６の側面に設置し、発光植物１００の側面から撮影するように構成してもよく、各方向から撮影できるように、複数の発光画像取得手段３８を設置することも可能である。
【００５２】
この発光画像取得手段３８により取得された発光植物１００の発光画像は、生育状態診断手段４０へ送信され、画像記憶手段４２に画像を記憶する（Ｓ２００）。
【００５３】
生育状態診断手段４０は、発光画像取得手段３８から取得した発光画像における生物発光の発光量に基づいて、発光植物１００（発光遺伝子導入植物体）の生育状態を診断し、栽培光などの環境条件を制御する情報を作成するものである。
【００５４】
生育状態診断手段４０が取得した発光画像情報には、定植パレット４４の座標情報（ｘｎ，ｙｎ）が含まれており、生育状態診断手段４０はこの座標情報を取得して（Ｓ２１０）、座標情報に基づき、各発光植物１００の領域を抽出するとともに発光量の測定を行う（Ｓ２３０）。ここで、発光量を測定した実測値に基づいて育成状態の診断結果データを作成することもできるが、育苗ステージＡにおいて実施した補正アルゴリズムを実行することもできる。
【００５５】
次いで得られた発光量の測定値に基づき、生育状態診断手段４０は得られた発光量の測定値に基づき分子診断情報を作成する（Ｓ２４０）。分子診断情報としては、有用遺伝子発現情報や光合成遺伝子発現情報、概日リズム（サーカディアンリズム）情報など、栽培過程において有効な遺伝子の発現情報を挙げることができる。分子診断情報が例えば概日リズム情報の場合は、まず、連続照明条件下における２時間程度の消灯（暗期パルスＤＰ）に対する発光植物１００の概日リズムの位相応答曲線と、連続照明条件下における自由継続周期を計測する。次いで、この位相応答曲線を用いた位相振動子モデルに基づき、暗期パルスの同期領域及び位相固定点を算出する。
【００５６】
生育状態診断手段４０は作成された同期領域情報及び位相固定点情報に基づき、光合成活性最低となる時間帯（体内時刻が深夜となる状態、平均値の約１５％減）に位相固定点が実現される暗期パルスＤＰの周期を決定する（Ｓ２５０）。
【００５７】
図１０は、発光量の測定値に基づいて作成された概日リズム情報の一例である。図１０に示すように、発光量は約１日の周期をもって増減している。その周期は植物の種類と栽培条件によってそれぞれ異なるが、図１０に示すように概日リズムの周期や振幅、暗期パルス（ＤＰ）に対する応答を診断することができる。
【００５８】
図１１は、ルシフェラーゼ遺伝子導入グリーンウエーブレタスLsCAB::LUCの発光量の測定値に基づいて作成された光合成関連遺伝子（クロロフィルＡＢ結合タンパク質遺伝子ＣＡＢ）の発現情報の一例である。図１１に示すように、光合成関連遺伝子は約１日の周期をもって増減している。グリーンウエーブレタスの場合は、図１１に示す矢印のタイミングで暗期パルス（ＤＰ）を与えると、効率よく光合成を行わせることができる。
【００５９】
決定された暗期パルスＤＰの周期情報を取得した生育状態診断手段４０は、光照射手段３０の栽培光の照射時間を制御し、例えば、暗期パルスＤＰの周期ごとに２時間程度消灯する（Ｓ２６０）。
【００６０】
このように、栽培ステージＣでは、「最適な暗期パルスの周期」を算出しそれを実践することで、照明コストを節約するとともに、発光植物１００の光合成を効率よく行うことができる。
【００６１】
なお、上記の実施形態では、選別した優良苗（１０ａ）を栽培ステージＣで栽培する例を示したが、これに限定されず、例えば、発光遺伝子を導入していない幼苗を栽培ステージＣで栽培する際に、上記の要領で選別した発光遺伝子導入植物体（幼苗）と共に栽培することもできる。
【００６２】
すなわち、栽培ステージＣにおいては、全ての植物体に発光遺伝子が導入されていなくてもよく、一部（例えば、１個体）に発光遺伝子が導入されていれば、その個体について上述した分子診断を行い、暗期パルスその他環境制御のための情報を得ることができる。その際、発光遺伝子導入植物体は一種の生体センサーとしての役割を果たすものである。これにより、一部の発光遺伝子導入植物体をセンシングした結果を、栽培ステージＣ全体の植物に対して適用することができるため、非組換え体を栽培する場合も分子診断情報を利用した最適栽培を行なうことができる。
【００６３】
なお、発光遺伝子導入植物体はその役割が終われば廃棄し、出荷される非組換え体に混入しないように取り扱うこともできる。
【００６４】
また、本実施形態の分子診断型植物工場において好適な植物としては、レタス、小松菜、ホウレンソウ、キュウリ、トマト、ピーマン、サンチュ、水菜、春菊等の野菜類；ルッコラ、バジル等のハーブ類；イチゴ、ミカン、マンゴー、ブドウ、ナシ等の果物類；コメ、コムギ、オオムギ、ライムギ、エンバク、トウモロコシ、モロコシ、アワ、ヒエ、キビ等の穀類；バラ、カーネーション、洋ラン、ガーベラ、トルコキキョウ等の花卉類；ポトス、セローム、アジアンタム等の観葉植物等、種々の農産物を挙げることができる。
【符号の説明】
【００６５】
１…分子診断型植物工場
１０…幼苗
１２…育苗棚
１４…光照射手段
１６…育苗パレット
２０…暗箱
２２…発光画像取得手段
２４…生育状態診断手段
２６…画像記憶手段
２８…選別手段
３０…光照射手段
３２…水耕栽培手段
３４…温湿度管理手段
３６…栽培装置
３８…発光画像取得手段
４０…生育状態診断手段
４２…画像記憶手段
４４…定植パレット
５０…外壁
１００…発光植物
Ａ…育苗ステージ
Ｂ…早期診断ステージ
Ｃ…栽培ステージ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物の生育に伴い増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断システムを備えた分子診断型植物工場であって、
該分子診断システムが、
発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するための栽培光を投射する光投射手段と、
該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得手段と、
該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する生育状態診断手段と、
を備えた、分子診断型植物工場。
【請求項２】
前記発光遺伝子がルシフェラーゼをコードする遺伝子であり、前記発光分子がルシフェラーゼである、請求項１に記載の分子診断型植物工場。
【請求項３】
前記生育状態診断手段による診断情報に基づいて優良苗と不良苗を選別するための選別手段を備えた、請求項１又は２に記載の分子診断型植物工場。
【請求項４】
前記生育状態診断手段が、前記発光遺伝子導入植物体の位置情報と平均発光量に基づき前記発光遺伝子導入植物体の位置ごとの補正係数を算出し、前記発光量の実測値に補正係数を乗じる補正アルゴリズムを備えた、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の分子診断型植物工場。
【請求項５】
前記生育状態診断手段が、前記発光遺伝子導入植物体の発光量に基づき、前記発光遺伝子導入植物体の栽培過程において有効な分子診断情報を作成する手段を備えた、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の分子診断型植物工場。
【請求項６】
前記分子診断情報が、有用遺伝子発現情報、光合成遺伝子発現情報、概日リズム情報からなる群から選択された少なくとも１種である、
請求項５に記載の分子診断型植物工場。
【請求項７】
植物の生育に伴い増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断方法であって、
発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するために栽培光を投射する光投射工程と、
該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得工程と、
該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する育成状態診断工程と、
を有する、分子診断方法。
【請求項８】
前記発光遺伝子がルシフェラーゼをコードする遺伝子であり、前記発光分子がルシフェラーゼである、請求項７に記載の分子診断方法。
【請求項９】
前記生育状態診断工程による診断情報に基づいて優良苗と不良苗を選別するための選別工程を有する、請求項７又は８に記載の分子診断方法。
【請求項１０】
前記生育状態診断工程において、前記発光遺伝子導入植物体の位置情報と平均発光量に基づき前記発光遺伝子導入植物体の位置ごとの補正係数を算出し、前記発光量の実測値に補正係数を乗じる補正アルゴリズム工程を有する、
請求項７〜９のいずれか１項に記載の分子診断方法。
【請求項１１】
前記生育状態診断工程において、前記発光遺伝子導入植物体の発光量に基づき、前記発光遺伝子導入植物体の栽培過程において有効な分子診断情報を作成する工程を有する、
請求項７〜１０のいずれか１項に記載の分子診断型方法。
【請求項１２】
前記分子診断情報が、有用遺伝子発現情報、光合成遺伝子発現情報、概日リズム情報からなる群から選択された少なくとも１種である、
請求項１１に記載の分子診断型植物工場。
【請求項１】
植物の生育に伴い増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断システムを備えた分子診断型植物工場であって、
該分子診断システムが、
発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するための栽培光を投射する光投射手段と、
該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得手段と、
該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する生育状態診断手段と、
を備えた、分子診断型植物工場。
【請求項２】
前記発光遺伝子がルシフェラーゼをコードする遺伝子であり、前記発光分子がルシフェラーゼである、請求項１に記載の分子診断型植物工場。
【請求項３】
前記生育状態診断手段による診断情報に基づいて優良苗と不良苗を選別するための選別手段を備えた、請求項１又は２に記載の分子診断型植物工場。
【請求項４】
前記生育状態診断手段が、前記発光遺伝子導入植物体の位置情報と平均発光量に基づき前記発光遺伝子導入植物体の位置ごとの補正係数を算出し、前記発光量の実測値に補正係数を乗じる補正アルゴリズムを備えた、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の分子診断型植物工場。
【請求項５】
前記生育状態診断手段が、前記発光遺伝子導入植物体の発光量に基づき、前記発光遺伝子導入植物体の栽培過程において有効な分子診断情報を作成する手段を備えた、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の分子診断型植物工場。
【請求項６】
前記分子診断情報が、有用遺伝子発現情報、光合成遺伝子発現情報、概日リズム情報からなる群から選択された少なくとも１種である、
請求項５に記載の分子診断型植物工場。
【請求項７】
植物の生育に伴い増加する内在性遺伝子の発現量を生物発光で識別することができるように改変された植物体の生物発光に基づいて植物体の生育状態を診断する分子診断方法であって、
発光遺伝子を導入した発光遺伝子導入植物体を生育するために栽培光を投射する光投射工程と、
該発光遺伝子導入植物体の生育に伴い増加した内在性遺伝子の発現量を生物発光として撮像して発光画像を取得する発光画像取得工程と、
該発光画像における生物発光の発光量に基づいて該発光遺伝子導入植物体の生育状態を診断する育成状態診断工程と、
を有する、分子診断方法。
【請求項８】
前記発光遺伝子がルシフェラーゼをコードする遺伝子であり、前記発光分子がルシフェラーゼである、請求項７に記載の分子診断方法。
【請求項９】
前記生育状態診断工程による診断情報に基づいて優良苗と不良苗を選別するための選別工程を有する、請求項７又は８に記載の分子診断方法。
【請求項１０】
前記生育状態診断工程において、前記発光遺伝子導入植物体の位置情報と平均発光量に基づき前記発光遺伝子導入植物体の位置ごとの補正係数を算出し、前記発光量の実測値に補正係数を乗じる補正アルゴリズム工程を有する、
請求項７〜９のいずれか１項に記載の分子診断方法。
【請求項１１】
前記生育状態診断工程において、前記発光遺伝子導入植物体の発光量に基づき、前記発光遺伝子導入植物体の栽培過程において有効な分子診断情報を作成する工程を有する、
請求項７〜１０のいずれか１項に記載の分子診断型方法。
【請求項１２】
前記分子診断情報が、有用遺伝子発現情報、光合成遺伝子発現情報、概日リズム情報からなる群から選択された少なくとも１種である、
請求項１１に記載の分子診断型植物工場。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１２−１５２１５１（Ｐ２０１２−１５２１５１Ａ）
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１４７２１（Ｐ２０１１−１４７２１）
【出願日】平成２３年１月２７日（２０１１．１．２７）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）国等の委託研究の成果に係る特許出願（平成１９年度経済産業省「植物機能を活用した高度モノ作り基盤技術開発／植物利用高付加価値物質製造基盤技術開発」委託研究、産業活力再生特別措置法第３０条の適用を受ける特許出願）
【出願人】（５０５１２７７２１）公立大学法人大阪府立大学 (688)
【出願人】（５９２０３１０９７）パナソニックヘルスケア株式会社 (28)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月２７日（２０１１．１．２７）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）国等の委託研究の成果に係る特許出願（平成１９年度経済産業省「植物機能を活用した高度モノ作り基盤技術開発／植物利用高付加価値物質製造基盤技術開発」委託研究、産業活力再生特別措置法第３０条の適用を受ける特許出願）
【出願人】（５０５１２７７２１）公立大学法人大阪府立大学 (688)
【出願人】（５９２０３１０９７）パナソニックヘルスケア株式会社 (28)
【Ｆターム（参考）】
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