JP2008141961A - 第１０番染色体長腕領域における２型糖尿病感受性遺伝子 - Google Patents

Abstract

【課題】多因子疾患等の多数遺伝子の関与する２型糖尿病の２型糖尿病感受性遺伝子の同定方法を利用した、日本人における２型糖尿病の発症リスクの判定方法等の提供。
【解決手段】ヒトゲノム配列中の１０番染色体長腕領域の米国のｄｂＳＮＰデータベースにおける特定の番号で表される塩基、及びＳＮＰ９３２、ＳＮＰ９３５、ＳＮＰ９３８、ＳＮＰ９４３から選択される１又は２以上の塩基を２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用する２型糖尿病の発症リスクの判定方法。
【選択図】なし

Description

本発明は、ＳＮＰｓ（single nucleotide polymorphism：一塩基多型）を利用して２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、ＳＮＰｓを２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用する方法に関する。

２００３年４月にヒトゲノムの解読完了が宣言されて、ゲノム研究はいよいよ本格的な機能解析、応用研究に入った。これに伴い、疾患関連治療と予防法の開発への貢献が期待され、疾患に関与する疾患感受性遺伝子の同定が重要となってきている。

これまで、１つの遺伝子の異常によって疾患が引き起こされる単一遺伝性疾患についてはその原因遺伝子の解明がかなり進んできたのに対して、多数の遺伝要因と環境要因が複雑に関与して発症する糖尿病、高血圧、関節リウマチ、がん、神経疾患や免疫・アレルギー性疾患などのいわゆるcommon disease（ありふれた病気）についてはその解析が難しいと考えられてきた。しかし、近年ヒトゲノムの全塩基配列情報が入手可能となり、これらの多遺伝子性疾患に着目してその疾患感受性遺伝子を同定する研究が多数行われている。多遺伝子性疾患の場合、単一の疾患感受性遺伝子だけではその疾患を発症することはなく、複数の疾患感受性遺伝子に環境因子が加わり発症する。つまり、多遺伝子性疾患における疾患感受性遺伝子の変異は致死的な変異ではなく、進化の過程で温存されている多型、すなわち体質の違いといった個人差を決定する多型であると言え、この多型が多遺伝子性疾患の発症を左右する要因と考えられる。

したがって、疾患感受性遺伝子を探索するためには、こうした多型をマーカーとして用いる。主なものとしてＲＦＬＰ(restriction fragment length polymorphism)マーカー、マイクロサテライトマーカー、ＳＮＰマーカーの３種類が知られている（例えば、非特許文献１参照）。近年注目されているＳＮＰは、ゲノム上で約３００〜５００ｂｐに１つという割合で存在し、数十〜数百ｋｂｐに１つという割合で存在するマイクロサテライトマーカーの約１００〜５００倍の密度で存在しているので、ある遺伝子性疾患の疾患感受性遺伝子を探索する場合はまずマイクロサテライトマーカーを用いて、common diseaseをもつ大家系や罹患同胞対、及び両親を含む多数の患者家系を対象とした全ゲノム解析を行って、疾患感受性遺伝子のゲノム上の座位を絞り込んだのち、ＳＮＰマーカーを用いて、疾患感受性遺伝子の同定を行う方法が有効であると考えられている。ＳＮＰｓに関する知見は、いくつかのデータベースに蓄積されており、例えば、米国のｄｂＳＮＰデータベース（ＮＣＢＩ作成のＳＮＰデータベースＵＲＬ：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/SNP/index.html）には、重複を除いたユニークなＳＮＰｓが約２７０万個登録されている。

「ありふれた病気」の中でも２型糖尿病は、世界で１億４千万人、日本でも７００万人もの患者が存在する代表的な疾患であり、予防・治療対象としての重要性は極めて高い。それにもかかわらず、２型糖尿病の疾患感受性遺伝子がまだ十分には解明されていない大きな理由としては、２型糖尿病などの「ありふれた病気」が多因子疾患であるか又は多数遺伝子が関与していることが想定されるため、疾患感受性遺伝子の同定が困難であったことが挙げられる。そこで、疾患感受性遺伝子を同定する新たな方法、特に、２型糖尿病などの「ありふれた病気」のような多数遺伝子の関与することが想定される疾患の疾患感受性遺伝子を同定し得る方法の開発が望まれていた。

本発明者らは、疾患感受性遺伝子の候補領域内において、該候補領域全体にわたって偏在しない複数のＳＮＰｓマーカーを選定し、選定したＳＮＰｓマーカーについて、健常対照者集団と罹患者集団とを統計学的処理により比較し、有意差の認められるＳＮＰｓマーカーを選択し、先と異なる健常対照者集団と罹患者集団とを統計学的処理により比較し、有意差の認められるＳＮＰｓマーカーを疾患感受性ＳＮＰｓマーカーとして特定し、該疾患感受性ＳＮＰｓマーカーに対して連鎖不平衡解析を行ない、対象候補領域内で連鎖不平衡が認められる領域であって、かつ疾患感受性ＳＮＰｓマーカーを含む領域を特定することにより、遺伝子を同定することを含む疾患感受性遺伝子の同定方法について提案している（例えば、特許文献１参照）。

その他、ヒトゲノムＤＮＡのＣａｌｐａｉｎ１０遺伝子多型ＳＮＰ６３のアレルを測定することよりなる２型糖尿病のリスク判定方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。この２型糖尿病のリスク判定方法は、ＳＮＰ６３のＴアレルの存在を２型糖尿病のリスクを有意に上昇すると判断する判定方法であり、日本人の２型糖尿病のリスクの判定に有用であるとされている。また、Ｎａ⁺／グルコーストランスポーター活性を有するタンパク質（ＳＧＬＴホモログ）は、糖尿病等の判定マーカー等として有用であり、その一塩基多型（ＳＮＰｓ）体を解析することを特徴とする糖尿病または高脂血症の判定方法も提案されている（例えば、特許文献３参照）。 また、ヒト２０番染色体長腕領域は２型糖尿病の有意な連鎖を示す領域であるとの報告もなされている（例えば、非特許文献２参照）。

さらに、第１５番染色体に関しても、罹患同胞対解析による疾患感受性座位の報告が複数なされている。米国のBellらは、１９９６年にメキシコ系アメリカ人集団で、マイクロサテライトマーカーＤ１５Ｓ１１９座位にロッド値１．５を認め、日本人集団での追加実験で、Ｄ１５Ｓ１１２座位にロッド値１．３９を見出した（例えば、非特許文献３参照。）。１９９９年にBellらは第二報として、前述のＮＩＤＤＭ１と第１５番染色体の相互作用を報告し、１５ｑ２１．１領域のＣＹＰ１９に疾患感受性座位を同定(相互作用によりロッド値１．２７→４と上昇)している(例えば、非特許文献４参照)。１９９８年には、Pratleyらがピマインディアン集団のゲノム解析を行い、ｇａｔａ５０ｃ０３座位にロッド値１．５、Ｄ１５Ｓ６５９にロッド値１．４６を認めている(例えば、非特許文献５参照)。２０００年には、Froguelらが、フランス系白色人種で、Ｄ１５Ｓ１００７にロッド値１．５を報告した(例えば、非特許文献６参照)。また、第１０番染色体についても、アイスランド人（ロッド値１．６９）、メキシコ系アメリカ人（ロッド値３．７３）、Ｐｉｍａインディアン（ロッド値１．４０及び１．７８）、アフリカ系アメリカ人（ロッド値３．５６）、フランス人（ロッド値１．５９）で、同領域に高いロッド値を示すことが報告されている（非特許文献７〜１３）。

日本人集団については、２００２年に門脇らがＤ１５Ｓ９９４にロッド値１．５７、４５歳以下で２型糖尿病を発症する集団でロッド値３．９１、ＢＭＩ値３０以下の痩せ型集団ではロッド値２．４４を見出した(例えば、非特許文献１３参照)。さらに、ＢＭＩを指標とした２００３年の岩崎らの解析で、ＢＭＩ値２２以下の集団で、セントロメアより４５．８ｃＭの領域にロッド値２．４１が報告された(例えば、非特許文献１４参照)。これらの領域は、ＣＹＰ１９内であり、単独でこの領域に関する連鎖が示唆されている。しかし、日本人においてはＮＩＤＤＭ１との相互作用は肯定的ではなかった。

特開２００４−１７３５０５号公報 特開２００４−３４４０３９号公報 特開２００３−７９３８１号公報 「蛋白質 核酸 酵素」Vol.49,No.11,1834-1840(2004) DIABETES,VOL,52，JANUARY,209-213,2003 Nat. Genet. 13:161-166, 1996 Nat. Genet. 21:213-215. 1999 J. Clin. Invest. 101:1757-1764, 1998 Am. J. Hum. Genet. 67:1470-1480, 2000 Am. J. Hum. Genet. 73:323-335, 2003 Am. J. Hum. Genet. 64:1127-1140, 1999 Diabetes Metab Res. Rev. 17:296-303, 2001 Diabetes 53:830-837, 2001 Am. J. Hum. Genet. 67:1470-1480, 2000 J. Clin. Invest. 101:1757-1764, 1998 Diabetes 51:1247-1255, 2002 Diabetes 52:209-213, 2003

本発明の課題は、上記特許文献１記載の、多因子疾患等の多数遺伝子の関与する２型糖尿病の２型糖尿病感受性遺伝子の同定方法を利用した、日本人における２型糖尿病の発症リスクの判定方法等を提供することにある。

従来技術に記載したように、糖尿病疾患感受性候補領域については１番染色体から２２番染色体及びＸ染色体まで多数報告されているが、これら候補領域から疾患感受性遺伝子を抽出したとの報告は極めて少ない。そこで、本発明者らは、上記課題に鑑み、２型糖尿病疾患感受性遺伝子の探索を目的とし、日本人２型糖尿病を対象とした網羅的関連解析による疾患感受性遺伝子の同定を試みた。候補領域は、１）複数の民族で候補領域としての報告があること、２）高いロッドスコアを示すこと、の２つの基準を用いて抽出し、両者を満たす１０番染色体長腕領域１０ｑ２５−２６を選定した。この領域は、１０番染色体長腕のＤ１０Ｓ１７５０とＲＨ４７５６３の両マイクロサテライトマーカー間の領域であり、２５．２Ｍｂ（４２．２１ｃＭ）間に２２０遺伝子を含んでいる。

次に、本発明者らは、ＳＮＰｓを活用し独自に開発したＥｖｅｎ−Ｓｐａｃｉｎｇ Ｃｏｍｍｏｎ ＳＮＰｓマーカーをスクリーニングし、そのＳＮＰｓを２段階スクリーニングすることによって、疾患感受性遺伝子と連鎖不平衡状態にあるＳＮＰｓを効果的に選択した（非特許文献１参照）。また選択したＳＮＰｓを用いて網羅的関連解析を行うことにより、当該領域上に推定される２型糖尿病の疾患感受性遺伝子を詳細に解析した。具体的には、１０番染色体長腕の２５．２Ｍｂ領域を対象として、マイナーアレル頻度が１５％以上のＳＮＰｓのみをマーカーとして選定し、平均１０．８７ｋｂ間隔で９３４個のＳＮＰｓマーカーを配置した。健常者３６１名、２型糖尿病患者３１３名のＤＮＡサンプルをＴａｑＭａｎ法にてジェノタイピングし２型糖尿病との関連を検定した。カイ二乗検定（Chi-Square Test）を行い疾患感受性ＳＮＰｓの抽出を試みたところ、１次スクリーニング（Ｐ＜０．０５）、健常者５３６名と２型糖尿病患者５５９名を用いた２次スクリーニング（Ｐ＜０．０１）の結果、ＤＫＦＺｐ７８１Ｎ１０４１遺伝子及びＫＩＡＡ−１５９８遺伝子上に位置する９つのＳＮＰｓを検出し、当該２つの遺伝子について追加相関解析を行ってさらに合計３１個の有意なＳＮＰｓを見い出し、本発明を完成するに至った。

すなわち本発明は、（１）ヒトゲノム配列中の配列番号１記載の塩基配列と配列番号２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３記載の塩基配列と配列番号４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５記載の塩基配列と配列番号６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号７記載の塩基配列と配列番号８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号９記載の塩基配列と配列番号１０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１１記載の塩基配列と配列番号１２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１３記載の塩基配列と配列番号１４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１５記載の塩基配列と配列番号１６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１７記載の塩基配列と配列番号１８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１９記載の塩基配列と配列番号２０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２１記載の塩基配列と配列番号２２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２３記載の塩基配列と配列番号２４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２５記載の塩基配列と配列番号２６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２７記載の塩基配列と配列番号２８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２９記載の塩基配列と配列番号３０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３１記載の塩基配列と配列番号３２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３３記載の塩基配列と配列番号３４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３５記載の塩基配列と配列番号３６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３７記載の塩基配列と配列番号３８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３９記載の塩基配列と配列番号４０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４１記載の塩基配列と配列番号４２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４３記載の塩基配列と配列番号４４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４５記載の塩基配列と配列番号４６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４７記載の塩基配列と配列番号４８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４９記載の塩基配列と配列番号５０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５１記載の塩基配列と配列番号５２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５３記載の塩基配列と配列番号５４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５５記載の塩基配列と配列番号５６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５７記載の塩基配列と配列番号５８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５９記載の塩基配列と配列番号６０記載の塩基配列により挟まれた塩基、及びヒトゲノム配列中の配列番号６１記載の塩基配列と配列番号６２記載の塩基配列により挟まれた塩基から選択される１又は２以上の塩基を２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用する方法や、（２）米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいて、ｒｓ１６８１７５２、ｒｓ２６２７１９７、ｒｓ１６３７５７２、ｒｓ２５３１６８５、ｒｓ７４０６００、ｒｓ２６２７１９４、ｒｓ１４１９８３２、ｒｓ７１９０１２、ｒｓ１９０５５４４、ｒｓ１０２３５４９、ｒｓ１０２３５５１、ｒｓ１０２３５５２、ｒｓ９４２１２４６、ｒｓ７０８３５４３、ｒｓ７０８７６８５、ｒｓ１６３７５７０、ｒｓ４７５２０１５、ｒｓ９４２１２４９、ｒｓ９４２１２５０、ｒｓ７８９６６１２、ｒｓ１６３７５７１、ｒｓ２５３１６８９、ｒｓ２５３１６９０、ｒｓ１９０５５４２、ｒｓ１９０５５３９、ｒｓ１１２２６８８、ｒｓ１９０５５３８で表される塩基、及びＳＮＰ９３２、ＳＮＰ９３５、ＳＮＰ９３８、ＳＮＰ９４３から選択される１又は２以上の塩基を２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用する方法に関する。

また本発明は、（３）以下の工程を含む２型糖尿病の発症リスクを判定する方法：
（Ａ）検体中のヒトゲノムＤＮＡを抽出する工程、及び
（Ｂ）抽出したヒトゲノムＤＮＡの配列において、配列番号１記載の塩基配列と配列番号２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３記載の塩基配列と配列番号４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５記載の塩基配列と配列番号６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号７記載の塩基配列と配列番号８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号９記載の塩基配列と配列番号１０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１１記載の塩基配列と配列番号１２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１３記載の塩基配列と配列番号１４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１５記載の塩基配列と配列番号１６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１７記載の塩基配列と配列番号１８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１９記載の塩基配列と配列番号２０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２１記載の塩基配列と配列番号２２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２３記載の塩基配列と配列番号２４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２５記載の塩基配列と配列番号２６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２７記載の塩基配列と配列番号２８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２９記載の塩基配列と配列番号３０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３１記載の塩基配列と配列番号３２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３３記載の塩基配列と配列番号３４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３５記載の塩基配列と配列番号３６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３７記載の塩基配列と配列番号３８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３９記載の塩基配列と配列番号４０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４１記載の塩基配列と配列番号４２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４３記載の塩基配列と配列番号４４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４５記載の塩基配列と配列番号４６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４７記載の塩基配列と配列番号４８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４９記載の塩基配列と配列番号５０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５１記載の塩基配列と配列番号５２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５３記載の塩基配列と配列番号５４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５５記載の塩基配列と配列番号５６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５７記載の塩基配列と配列番号５８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５９記載の塩基配列と配列番号６０記載の塩基配列により挟まれた塩基、及びヒトゲノム配列中の配列番号６１記載の塩基配列と配列番号６２記載の塩基配列により挟まれた塩基から選択される１又は２以上の塩基を同定・評価する工程、や（４）以下の工程を含む２型糖尿病の発症リスクを判定する方法：
（Ａ）検体中のヒトゲノムＤＮＡを抽出する工程、及び
（Ｂ）抽出したヒトゲノムＤＮＡの配列において、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいて、ｒｓ１６８１７５２、ｒｓ２６２７１９７、ｒｓ１６３７５７２、ｒｓ２５３１６８５、ｒｓ７４０６００、ｒｓ２６２７１９４、ｒｓ１４１９８３２、ｒｓ７１９０１２、ｒｓ１９０５５４４、ｒｓ１０２３５４９、ｒｓ１０２３５５１、ｒｓ１０２３５５２、ｒｓ９４２１２４６、ｒｓ７０８３５４３、ｒｓ７０８７６８５、ｒｓ１６３７５７０、ｒｓ４７５２０１５、ｒｓ９４２１２４９、ｒｓ９４２１２５０、ｒｓ７８９６６１２、ｒｓ１６３７５７１、ｒｓ２５３１６８９、ｒｓ２５３１６９０、ｒｓ１９０５５４２、ｒｓ１９０５５３９、ｒｓ１１２２６８８、ｒｓ１９０５５３８で表される塩基、及びＳＮＰ９３２、ＳＮＰ９３５、ＳＮＰ９３８、ＳＮＰ９４３から選択される１又は２以上の塩基を同定・評価する工程や、（５）配列番号１記載の塩基配列と配列番号２記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１６８１７５２（ＳＮＰ３３１）で表される塩基が、Ａ若しくはＧであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（６）配列番号７記載の塩基配列と配列番号８記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２５３１６８５（ＳＮＰ３３４）で表される塩基が、Ｇ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（７）配列番号９記載の塩基配列と配列番号１０記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７４０６００（ＳＮＰ３３５）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（８）配列番号１３記載の塩基配列と配列番号１４記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１４１９８３２（ＳＮＰ３３７）で表される塩基が、Ａ若しくはＧであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（９）配列番号１５記載の塩基配列と配列番号１６記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７１９０１２（ＳＮＰ３３８）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１０）配列番号１７記載の塩基配列と配列番号１８記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１９０５５４４（ＳＮＰ３３９）で表される塩基が、Ａ若しくはＴであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１１）配列番号２１記載の塩基配列と配列番号２２記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１０２３５５１（ＳＮＰ９２９）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１２）配列番号２３記載の塩基配列と配列番号２４記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１０２３５５２（ＳＮＰ９３０）で表される塩基が、Ｇ若しくはＡであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１３）配列番号２５記載の塩基配列と配列番号２６記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ９４２１２４６（ＳＮＰ９３１）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１４）配列番号２７記載の塩基配列と配列番号２８記載の塩基配列により挟まれたＳＮＰ９３２で表される塩基が、−若しくはＧであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１５）配列番号２９記載の塩基配列と配列番号３０記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７０８３５４３（ＳＮＰ９３３）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１６）配列番号３３記載の塩基配列と配列番号３４記載の塩基配列により挟まれたＳＮＰ９３５で表される塩基が、−若しくはＴであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１７）配列番号４１記載の塩基配列と配列番号４２記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ９４２１２４９（ＳＮＰ９３９）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１８）配列番号５３記載の塩基配列と配列番号５４記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２５３１６９０（ＳＮＰ９４５）で表される塩基が、Ａ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（１９）配列番号５９記載の塩基配列と配列番号６０記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１１２２６８８（ＳＮＰ９４８）で表される塩基が、Ｃ若しくはＴであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（２０）配列番号６１記載の塩基配列と配列番号６２記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１９０５５３８（ＳＮＰ９４９）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする上記（３）又は（４）記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（２１）検体として末梢血を用いることを特徴とする上記（３）〜（２０）のいずれかに記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法や、（２２）日本人のヒトゲノムを用いることを特徴とする上記（３）〜（２１）のいずれかに記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法に関する。

本発明の、２型糖尿病感受性遺伝子が存在すると考えられる１０番染色体長腕の２５．２Ｍｂ領域における３１個の２型糖尿病感受性ＳＮＰｓマーカーは、２型糖尿病の発症リスクを判定する上で有用であり、２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用することができる。

本発明において、「２型糖尿病感受性遺伝子」とは、多遺伝子性疾患の２型糖尿病に罹りやすい体質を決める複数の遺伝子のことをいい、「対立遺伝子頻度（Allele Frequency）」とは、一つの遺伝子の座位について、集団中に存在する全遺伝子数のうちその対立遺伝子が占める割合をいい、「連鎖不平衡解析」とは、ゲノム領域における連鎖不平衡の強さの度合いを解析することをいい、「マイナーアレル」とは、一つの遺伝子の座位について、２つの対立遺伝子が存在する場合の、対立遺伝子頻度の低い対立遺伝子（アレル：Allele）をいい、また「多型」とは、２つ以上の遺伝的に決定された対立遺伝子がある場合、それらの対立遺伝子を指し、さらに「一塩基多型（SNP）」とは、単一の核酸の変化によって引き起こされる多型であって、多型は選択された集団の１％より大きな頻度、好ましくは、１０％以上の頻度で存在する。

また、本明細書における「連鎖不平衡」とは、集団における任意の対立遺伝子の組み合わせの頻度について、偶然によって期待されるよりも、より、頻繁に近傍の特定対立遺伝子と出現する関係のことをいう。例えば、遺伝子座Ｘが対立遺伝子ａ及びｂ（これらは等しい頻度で存在する）を有し、近傍の遺伝子座Ｙが対立遺伝子ｃ及びｄ（これらは等しい頻度で存在する）を有する場合、別の遺伝子多型の組み合わせであるハプロタイプａｃは、集団において０．２５の頻度で存在することが期待される。ハプロタイプａｃがこうした期待値よりも大きい場合、つまり、ａｃという特定の遺伝子型がより頻繁に出現する場合、対立遺伝子ａｃは連鎖不平衡にあるという。連鎖不平衡は、対立遺伝子の特定の組み合わせの自然選択又は、集団に導入された時期が進化的に見て最近であることにより生じたもので、連鎖する対立遺伝子同士が平衡に達していないことから生じ得る。従って、民族や人種などのように、別の集団においては、連鎖不平衡の様式は異なり、ある集団においてａｃが連鎖不平衡である場合でも、別の集団でａｄが連鎖不平衡の関係であり得る。連鎖不平衡における多型は、該多型が疾患を引き起こさないにも関わらず、疾患に対する感受性を検出することにおいて有効であり得る。例えば、ある遺伝子座Ｘの対立遺伝子ａが疾患の原因遺伝子要素ではないが、遺伝子座Ｙの対立遺伝子ｃとの連鎖不平衡により、疾患感受性を示し得ることがある。

本発明において、２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用することができるヒトゲノム配列中の塩基としては、配列番号１記載の塩基配列と配列番号２記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１６８１７５２で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３１」ということがある）や、配列番号３記載の塩基配列と配列番号４記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２６２７１９７で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３２」ということがある）や、配列番号５記載の塩基配列と配列番号６記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１６３７５７２で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３３」ということがある）や、配列番号７記載の塩基配列と配列番号８記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２５３１６８５で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３４」ということがある）や、配列番号９記載の塩基配列と配列番号１０記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７４０６００で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３５」ということがある）や、配列番号１１記載の塩基配列と配列番号１２記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２６２７１９４で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３６」ということがある）や、配列番号１３記載の塩基配列と配列番号１４記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１４１９８３２で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３７」ということがある）や、配列番号１５記載の塩基配列と配列番号１６記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７１９０１２で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３８」ということがある）や、配列番号１７記載の塩基配列と配列番号１８記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１９０５５４４で表される塩基（以下「ＳＮＰ３３９」ということがある）や、配列番号１９記載の塩基配列と配列番号２０記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１０２３５４９で表される塩基（以下「ＳＮＰ９２８」ということがある）や、配列番号２１記載の塩基配列と配列番号２２記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１０２３５５１で表される塩基（以下「ＳＮＰ９２９」ということがある）や、配列番号２３記載の塩基配列と配列番号２４記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１０２３５５２で表される塩基（以下「ＳＮＰ９３０」ということがある）や、配列番号２５記載の塩基配列と配列番号２６記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ９４２１２４６で表される塩基（以下「ＳＮＰ９３１」ということがある）や、配列番号２７記載の塩基配列と配列番号２８記載の塩基配列により挟まれた塩基であって、米国のｄｂＳＮＰデータベースに登録されていない新規ＳＮＰ（以下「ＳＮＰ９３２」ということがある）や、配列番号２９記載の塩基配列と配列番号３０記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７０８３５４３で表される塩基（以下「ＳＮＰ９３３」ということがある）や、配列番号３１記載の塩基配列と配列番号３２記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７０８７６８５で表される塩基（以下「ＳＮＰ９３４」ということがある）や、配列番号３３記載の塩基配列と配列番号３４記載の塩基配列により挟まれた塩基であって、米国のｄｂＳＮＰデータベースに登録されていない新規ＳＮＰ（以下「ＳＮＰ９３５」ということがある）や、配列番号３５記載の塩基配列と配列番号３６記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１６３７５７０で表される塩基（以下「ＳＮＰ９３６」ということがある）や、配列番号３７記載の塩基配列と配列番号３８記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ４７５２０１５で表される塩基（以下「ＳＮＰ９３７」ということがある）や、配列番号３９記載の塩基配列と配列番号４０記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１１１９７８３４で表される塩基（以下「ＳＮＰ９３８」ということがある）や、配列番号４１記載の塩基配列と配列番号４２記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ９４２１２４９で表される塩基（以下「ＳＮＰ９３９」ということがある）や、配列番号４３記載の塩基配列と配列番号４４記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ９４２１２５０で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４０」ということがある）や、配列番号４５記載の塩基配列と配列番号４６記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７８９６６１２で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４１」ということがある）や、配列番号４７記載の塩基配列と配列番号４８記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１６３７５７１で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４２」ということがある）や、配列番号４９記載の塩基配列と配列番号５０記載の塩基配列により挟まれた塩基であって、米国のｄｂＳＮＰデータベースに登録されていない新規ＳＮＰ（以下「ＳＮＰ９４３」ということがある）や、配列番号５１記載の塩基配列と配列番号５２記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２５３１６８９で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４４」ということがある）や、配列番号５３記載の塩基配列と配列番号５４記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２５３１６９０で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４５」ということがある）や、配列番号５５記載の塩基配列と配列番号５６記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１９０５５４２で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４６」ということがある）や、配列番号５７記載の塩基配列と配列番号５８記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１９０５５３９で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４７」ということがある）や、配列番号５９記載の塩基配列と配列番号６０記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１１２２６８８で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４８」ということがある）や、配列番号６１記載の塩基配列と配列番号６２記載の塩基配列により挟まれた塩基、すなわち、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１９０５５３８で表される塩基（以下「ＳＮＰ９４９」ということがある）を挙げることができ、これらは単独で又は２種以上併用して用いることができる。かかる２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用することができるヒトゲノム配列中の塩基は、本発明の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法において同定・評価の対象となっている。

上記２型糖尿病易罹患性判定マーカーのなかでも、ＳＮＰ３３１、ＳＮＰ３３４、ＳＮＰ３３５、ＳＮＰ３３７、ＳＮＰ３３８、ＳＮＰ３３９、ＳＮＰ９２９、ＳＮＰ９３０、ＳＮＰ９３１、ＳＮＰ９３２、ＳＮＰ９３３、ＳＮＰ９３５、ＳＮＰ９３９、ＳＮＰ９４５、ＳＮＰ９４８、及びＳＮＰ９４９の１６ＳＮＰｓはボンフェローニの多重検定をクリアーするため、２型糖尿病の発症リスクを判定する上ではこれら１６ＳＮＰｓの単独使用又はこれらの２種以上の併用が好ましく、中でもＳＮＰ３３７及びＳＮＰ９３１は最も好ましいＳＮＰｓであるため、ＳＮＰ３３７及びＳＮＰ９３１の単独使用又はこれらの併用がより好ましい。なお、ＳＮＰ３３７はＫＩＡＡ−１５９８遺伝子中のＳＮＰｓで最も好ましく、ＳＮＰ９３１はＤＫＦＺｐ７８１Ｎ１０４１遺伝子中のＳＮＰｓで最も好ましい。

本発明における各ＳＮＰｓの位置は、例えばNCBI Build 36.1を用いたPublic Positionで表され、具体的なPublic Position の数値は表２や表４等に記載されている。

ＳＮＰ３３１〜ＳＮＰ９４９を、２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用する方法としては、これらＳＮＰｓを含む領域をＳＮＰｓタイピングする方法を挙げることができる。ＳＮＰｓタイピングの方法としては、ＰＣＲ−ＳＳＣＰ、ＰＣＲ−ＲＦＬＰ、ＰＣＲ−ＳＳＯ、ＰＣＲ−ＡＳＰ、ダイレクトシークエンス法、ＳＮａＰｓｈｏｔ、ｄＨＰＬＣ、Ｓｎｉｐｅｒ法、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ／ＭＳ法等の当業者に周知の方法（例えば、「ゲノム創薬の最前線」ｐ４４−ｐ５４、野島 博 編、羊土社、参照）を用いることができるが、特に、Ａｓｓａｙｓ−ｏｎ−Ｄｅｍａｎｄ（登録商標；アプライドバイオシステムズ製）を利用し、ＴａｑＭａｎシステムを利用したＳＮＰｓタイピング法を採用することが効果的である。ＳＮＰ３３１マーカーの場合、Ｇ／Ｇ、Ｇ／Ａ若しくはＡ／Ａのいずれに属するかで、ＳＮＰ３３２マーカーの場合、Ｔ／Ｔ、Ｔ／Ａ若しくはＡ／Ａのいずれに属するかで、ＳＮＰ３３３マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｃ若しくはＣ／Ｃのいずれに属するかで、ＳＮＰ３３４マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ｇ若しくはＧ／Ｇのいずれに属するかで、ＳＮＰ３３５マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで、ＳＮＰ３３６マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで、ＳＮＰ３３７マーカーの場合、Ｇ／Ｇ、Ｇ／Ａ若しくはＡ／Ａのいずれに属するかで、ＳＮＰ３３８マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで、ＳＮＰ３３９マーカーの場合、Ｔ／Ｔ、Ｔ／Ａ若しくはＡ／Ａのいずれに属するかで、ＳＮＰ９２８マーカーの場合、Ｇ／Ｇ、Ｇ／Ａ若しくはＡ／Ａのいずれに属するかで、ＳＮＰ９２９マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで、ＳＮＰ９３０マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｇ若しくはＧ／Ｇのいずれに属するかで、ＳＮＰ９３１マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで、ＳＮＰ９３２マーカーの場合、Ｇ／Ｇ、Ｇ／−若しくは−／−のいずれに属するかで、ＳＮＰ９３３マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで、ＳＮＰ９３４マーカーの場合、Ｇ／Ｇ、Ｇ／Ａ若しくはＡ／Ａのいずれに属するかで、ＳＮＰ９３５マーカーの場合、Ｔ／Ｔ、Ｔ／−若しくは−／−のいずれに属するかで、ＳＮＰ９３６マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｇ若しくはＧ／Ｇのいずれに属するかで、ＳＮＰ９３７マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｇ若しくはＧ／Ｇのいずれに属するかで、ＳＮＰ９３８マーカーの場合、Ｇ／Ｇ、Ｇ／Ａ若しくはＡ／Ａのいずれに属するかで、ＳＮＰ９３９マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４０マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４１マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｇ若しくはＧ／Ｇのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４２マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｇ若しくはＧ／Ｇのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４３マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／−若しくは−／−のいずれに属するかで、ＳＮＰ９４４マーカーの場合、Ａ／Ａ、Ａ／Ｇ若しくはＧ／Ｇのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４５マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ａ若しくはＡ／Ａのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４６マーカーの場合、Ｔ／Ｔ、Ｔ／Ｃ若しくはＣ／Ｃのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４７マーカーの場合、Ｔ／Ｔ、Ｔ／Ｃ若しくはＣ／Ｃのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４８マーカーの場合、Ｔ／Ｔ、Ｔ／Ｃ若しくはＣ／Ｃのいずれに属するかで、ＳＮＰ９４９マーカーの場合、Ｃ／Ｃ、Ｃ／Ｔ若しくはＴ／Ｔのいずれに属するかで判定される。

本発明の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法としては、（Ａ）検体中のヒトゲノムＤＮＡ、好ましくは日本人のヒトゲノムＤＮＡを抽出する工程、（Ｂ）抽出したヒトゲノムＤＮＡの配列において、ＳＮＰ３３１、ＳＮＰ３３２、ＳＮＰ３３３、ＳＮＰ３３４、ＳＮＰ３３５、ＳＮＰ３３６、ＳＮＰ３３７、ＳＮＰ３３８、ＳＮＰ３３９、ＳＮＰ９２８、ＳＮＰ９２９、ＳＮＰ９３０、ＳＮＰ９３１、ＳＮＰ９３２、ＳＮＰ９３３、ＳＮＰ９３４、ＳＮＰ９３５、ＳＮＰ９３６、ＳＮＰ９３７、ＳＮＰ９３８、ＳＮＰ９３９、ＳＮＰ９４０、ＳＮＰ９４１、ＳＮＰ９４２、ＳＮＰ９４３、ＳＮＰ９４４、ＳＮＰ９４５、ＳＮＰ９４６、ＳＮＰ９４７、ＳＮＰ９４８、及びＳＮＰ９４９から選択される１又は２以上の塩基（ＳＮＰｓ）を同定・評価する工程を備えていれば特に制限されず、上記検体としては、末梢血などの血液、唾液、汗等の体液、体細胞及びそれを含む組織又は器官等を挙げることができるが、末梢血を用いることが好ましい。塩基（ＳＮＰ）の同定方法としては、上記のように、ＳＮＰ３３１、ＳＮＰ３３２、ＳＮＰ３３３、ＳＮＰ３３４、ＳＮＰ３３５、ＳＮＰ３３６、ＳＮＰ３３７、ＳＮＰ３３８、ＳＮＰ３３９、ＳＮＰ９２８、ＳＮＰ９２９、ＳＮＰ９３０、ＳＮＰ９３１、ＳＮＰ９３２、ＳＮＰ９３３、ＳＮＰ９３４、ＳＮＰ９３５、ＳＮＰ９３６、ＳＮＰ９３７、ＳＮＰ９３８、ＳＮＰ９３９、ＳＮＰ９４０、ＳＮＰ９４１、ＳＮＰ９４２、ＳＮＰ９４３、ＳＮＰ９４４、ＳＮＰ９４５、ＳＮＰ９４６、ＳＮＰ９４７、ＳＮＰ９４８、及びＳＮＰ９４９から選択される１又は２以上の塩基（ＳＮＰｓ）を含む領域をＳＮＰｓタイピングする方法を挙げることができる。また、判定としては、ＳＮＰ３３１の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ３３２の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ３３３の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ３３４の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ３３５の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ３３６の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ３３７の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ３３８の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ３３９の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９２８の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９２９の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９３０の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３１の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９３２の同定結果が−／−のとき、ＳＮＰ９３３の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９３４の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９３５の同定結果が−／−のとき、ＳＮＰ９３６の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３７の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３８の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９３９の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９４０の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９４１の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９４２の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９４３の同定結果が−／−のとき、ＳＮＰ９４４の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９４５の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９４６の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４７の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４８の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４９の同定結果がＴ／Ｔのとき、２型糖尿病に罹患しやすいと判定され、ＳＮＰ３３１の同定結果がＧ／Ａのとき、ＳＮＰ３３２の同定結果がＴ／Ａのとき、ＳＮＰ３３３の同定結果がＡ／Ｃのとき、ＳＮＰ３３４の同定結果がＣ／Ｇのとき、ＳＮＰ３３５の同定結果がＣ／Ｔのとき、ＳＮＰ３３６の同定結果がＡ／Ｔのとき、ＳＮＰ３３７の同定結果がＧ／Ａのとき、ＳＮＰ３３８の同定結果がＣ／Ｔのとき、ＳＮＰ３３９の同定結果がＴ／Ａのとき、ＳＮＰ９２８の同定結果がＧ／Ａのとき、ＳＮＰ９２９の同定結果がＣ／Ｔのとき、ＳＮＰ９３０の同定結果がＡ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３１の同定結果がＣ／Ｔのとき、ＳＮＰ９３２の同定結果がＧ／−のとき、ＳＮＰ９３３の同定結果がＣ／Ｔのとき、ＳＮＰ９３４の同定結果がＧ／Ａのとき、ＳＮＰ９３５の同定結果がＴ／−のとき、ＳＮＰ９３６の同定結果がＡ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３７の同定結果がＡ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３８の同定結果がＧ／Ａのとき、ＳＮＰ９３９の同定結果がＣ／Ｔのとき、ＳＮＰ９４０の同定結果がＡ／Ｔのとき、ＳＮＰ９４１の同定結果がＡ／Ｇのとき、ＳＮＰ９４２の同定結果がＡ／Ｇのとき、ＳＮＰ９４３の同定結果がＣ／−のとき、ＳＮＰ９４４の同定結果がＡ／Ｇのとき、ＳＮＰ９４５の同定結果がＣ／Ａのとき、ＳＮＰ９４６の同定結果がＴ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４７の同定結果がＴ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４８の同定結果がＴ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４９の同定結果がＣ／Ｔのとき、２型糖尿病にやや罹患しやすいと判定され、ＳＮＰ３３１の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ３３２の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ３３３の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ３３４の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ３３５の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ３３６の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ３３７の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ３３８の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ３３９の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９２８の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９２９の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９３０の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９３１の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９３２の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３３の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９３４の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３５の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９３６の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９３７の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９３８の同定結果がＧ／Ｇのとき、ＳＮＰ９３９の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４０の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９４１の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９４２の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９４３の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４４の同定結果がＡ／Ａのとき、ＳＮＰ９４５の同定結果がＣ／Ｃのとき、ＳＮＰ９４６の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９４７の同定結果がＴ／Ｔのとき、ＳＮＰ９４８の同定結果Ｔ／Ｔのとき、ＳＮＰ９４９の同定結果がＣ／Ｃのとき、２型糖尿病に罹患しにくいと判定することができる。

以下に、実施例を用いて本発明を詳細に説明するが、本発明はこれら実施例に限定されるものではない。

１．検体
効率よく疾患感受性遺伝子を抽出するために、独立した別集団による２段階の関連解析を実施した。具体的には、２型糖尿病患者(Case：T2D)３１３人／健常者 (Control)サンプル３６１人での解析(第１ステージ)、さらに、Case５５９人／Control５３６人での解析(第２ステージ)、計Case８７２人／Control８９７人についてスクリーニングを行なった。Case及びControlサンプルの末梢血より樹立した不死化Ｂリンパ球細胞株よりＤＮＡを抽出しＤＮＡサンプルとした。ＤＮＡサンプルは、糖尿病の型、性別、発症年齢、家族歴の有無、ＨｂＡ１ｃ値、ＢＭＩ等の臨床情報を得た（表１)。検体の採取は、全国の糖尿病専門医の協力をもとに、臨床症状の明らかな患者より採取されたもので、インフォームドコンセントに基づいて収集されたものである。使用サンプルは、徳島大学医学部ヒトゲノム・遺伝子解析研究倫理審査委員会の審査を経て承認済みであり、全て連結可能匿名化を行い、個人情報の保護に努めた取り扱いを行っている。検体提供者の臨床的特徴等を表１に示す。

２．ＳＮＰｓマーカーの選択
等間隔・高アレル頻度ＳＮＰｓマーカーは、以下の基準により定められた９３４種類を選択した。
１）平均１０．８７ｋｂｐごとの間隔にＳＮＰｓを設定(この間隔にＳＮＰｓマーカーを設置することで、疾患感受性遺伝子領域を見落とす可能性が少ない)。
２）日本人でＭＡＦ（Minor Allele Frequency）が１５％以上を示す。
３）ハーディーワインバーグ平衡(Ｐ＞０．０５) を満たす。
４）複数の人種で共通に認められるマーカーである。

３．ＴａｑＭａｎプローブを用いたＳＮＰｓタイピング法
まず、ＳＮＰ部位を挟むＰＣＲ増幅領域内の数十ｂｐのＤＮＡ塩基配列に対して、相補的に結合するＴａｑＭａｎプローブを設計した。ＴａｑＭａｎプローブは５'末端にレポーター色素が、３'末端にクエンチャー色素がそれぞれ結合している。ＴａｑＭａｎプローブは、通常は蛍光を発しないが、ＰＣＲ反応によりＤＮＡポリメラーゼによる伸長反応に伴ってＴａｑＭａｎプローブが分解され、レポーター蛍光が検出可能となる。

今回のＳＮＰｓタイピングでは、ゲノム上のＳＮＰ部位に対して２種類の異なる蛍光色素で標識したプローブを使用した。具体的には、ＤＮＡ塩基配列上に存在するＳＮＰ部位にＡ／ＧアレルのＳＮＰをもつ場合、Ａアレルを認識するプローブ蛍光色素としてＦＡＭ、Ｇアレルを認識するプローブ蛍光色素としてＶＩＣで標識した２種類のプローブを作製し、これらのプローブをゲノムＤＮＡにハイブリダイズさせＰＣＲ反応を行う。アレルがＡ／Ａホモの場合はＦＡＭ、Ｇ／Ｇホモの場合はＶＩＣ、Ａ／Ｇへテロの場合はＦＡＭとＶＩＣ両方の蛍光がそれぞれに増幅され検出される。

一度に大量サンプルを処理するために、３８４wellを使用した。３８４wellの１well内に、ＤＮＡ鋳型５ｎｇ、ＴａｑＭａｎ(R) ＳＮＰ Genotyping Assays (２０ｘプローブ、プライマーを含む) ０．１２５μｌ、ＴａｑＭａｎ(R) Universal PCR Master Mix ２．５μｌを５μｌの系で分注後、９５℃１０分、９２℃１５秒・６０℃６０秒を４０〜４５サイクルのプログラムでＰＣＲ反応を行なった後に蛍光を測定した。測定にはABI PRISM(R) 7900HT Sequence Detection Systems (ＡＢＩ社)を用いた。反応の正確性を確認するために、３８４well中４位置にNegative Controlを設置した。タイピングデータはSequence Detection Systems 2.1 (ＳＤＳ２．１) ソフトウェア (ＡＢＩ社) により解析した。なお、各ＳＮＰｓのタイピングにおけるＰＣＲプライマーやＴａｑＭａｎプローブは、Ａｓｓａｙｓ−ｏｎ−Ｄｅｍａｎｄ（登録商標；アプライドバイオシステムズ製）の市販品や特注品を用いた。

４．関連解析（第１ステージ）
選定された９３４個のＳＮＰｓを対象に、日本人非血縁健常対照者由来の検体３６１例及び日本人非血縁２型糖尿病患者由来の検体３１３例を対象に関連解析（第１ステージ：対立遺伝子頻度でのχ^２検定）を行なった（表２）。健常対照者と２型糖尿病患者との間で統計学的に有意な対立遺伝子頻度の差が認められたのは、有意水準α＝０．０５で６５ＳＮＰｓ（全体の約６．９６％）であった。これらを次の関連解析（第２ステージ）の対象候補ＳＮＰｓとした。

５．関連解析（第２ステージ）
対象候補ＳＮＰｓとした６５ＳＮＰｓについて、関連解析（第１ステージ）で用いた検体と別に用意した日本人非血縁健常対照者由来の試料５３６例及び日本人非血縁２型糖尿病患者由来の試料５５９例を対象に関連解析（第２ステージ）を行なった。解析は、第１ステージと同様に、ＴａｑＭａｎプローブを用いたＳＮＰｓタイピング法を用いた。選択された上記６５ＳＮＰｓのうち、第２ステージの検体を用いた関連解析では、有意水準α＝０．０１で９個のＳＮＰｓ（ＳＮＰ３３１、ＳＮＰ３３２、ＳＮＰ３３３、ＳＮＰ３３４、ＳＮＰ３３５、ＳＮＰ３３６、ＳＮＰ３３７、ＳＮＰ３３８、ＳＮＰ３３９）についてヒト２型糖尿病との関連が検出された（全体の０．９６％）。その結果を表３に示す。該９個のＳＮＰｓは、ＤＫＦＺｐ７８１Ｎ１０４１遺伝子及びＫＩＡＡ−１５９８遺伝子の２つの遺伝子上に位置していた。

上記χ^２解析は、富士通株式会社との共同研究により開発した疾患感受性遺伝子同定システムＦＧＤＳ(Fujitsu Gene Discovery System)、およびデータの信憑性を検討するソフトＱＣＳ(Quality Control System) を用いた。データの信憑性は、１）タイピングデータの視覚的チェックによる妥当性、２）第１ステージおよび第２ステージのアレル頻度差の一致性確認、３）ハーディーワインバーグ平衡が基準を満たしているか否かの確認、４）３８４wellのタイピングデータ中解析できなかったサンプル数の確認(２％以上は再解析)を、常に二人の研究者で判定した。信憑性の低いデータは再解析・再タイピングを行った。

６．遺伝子構造の決定
９ＳＮＰｓが位置するＤＫＦＺｐ７８１Ｎ１０４１遺伝子及びＫＩＡＡ−１５９８遺伝子は、未だゲノム構造、組織分布並びに機能未知の新規遺伝子であった。そこで、ヒトでのゲノム構造を解析するためにエクソンと推測される部位に対するプライマーを設計し、ｃＤＮＡを用いた５’ ＲＡＣＥ（rapid amplification of cDNAends）及び３’ＲＡＣＥにより第１エクソンと最終エクソンを確定した。さらに、確定したエクソンの内側向きのプライマーを設計し、ＰＣＲにより内側のエクソン構造を決定した。その結果、図１に示すようにＤＫＦＺｐ７８１Ｎ１０４１遺伝子はエクソン１４個を有する全長２．１ｋｂの遺伝子であった。また、ＫＩＡＡ−１５９８遺伝子は、エクソン１７個を有する全長３．７ｋｂであったが、脳ではエクソン１５と１６が無いスプライシングフォームであった。

７．シーケンスによるＳＮＰｓ検索と追加相関解析
１６名の健常者のＤＮＡをシーケンスすることによって、ＤＫＦＺｐ７８１Ｎ１０４１遺伝子の全領域の配列（約４４ｋｂ）及びＫＩＡＡ−１５９８遺伝子のエクソン内の領域の配列の解析を行い、これらの領域内のアミノ酸変異の有無を調べると共に、両遺伝子のプロモーター領域及びＵＴＲ領域におけるＳＮＰｓの検索を行った。その結果、ＤＫＦＺｐ７８１Ｎ１０４１遺伝子及びＫＩＡＡ−１５９８遺伝子の両遺伝子のいずれにも、アミノ酸変異は認められなかった。これらのシーケンスによるＳＮＰｓの追加相関解析に用いたＰＣＲプライマーやＴａｑＭａｎプローブの配列を表す配列番号を表４に示す。

また、この追加相関解析の結果を表５に示す。

表５及び図１から分かるように、既に見い出していたＳＮＰ３３１〜３３９を含めて、ＤＫＦＺｐ７８１Ｎ１０４１遺伝子で１９個、ＫＩＡＡ−１５９８遺伝子で１２個の計３１個の有意なＳＮＰｓを見い出した。これら３１個のＳＮＰｓのうち、１６個のＳＮＰｓがＢｏｎｆｅｒｒｏｎｉの多重検定（Ｐ＜５．３５×１０^−５）をクリアーしたことから、前述の両遺伝子は極めて有力な２型糖尿病疾患感受性候補遺伝子と考えられた。

２段階関連解析による候補遺伝子の抽出（上）と解析（下）を示す図である。

Claims (22)

1. ヒトゲノム配列中の配列番号１記載の塩基配列と配列番号２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３記載の塩基配列と配列番号４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５記載の塩基配列と配列番号６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号７記載の塩基配列と配列番号８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号９記載の塩基配列と配列番号１０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１１記載の塩基配列と配列番号１２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１３記載の塩基配列と配列番号１４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１５記載の塩基配列と配列番号１６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１７記載の塩基配列と配列番号１８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１９記載の塩基配列と配列番号２０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２１記載の塩基配列と配列番号２２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２３記載の塩基配列と配列番号２４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２５記載の塩基配列と配列番号２６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２７記載の塩基配列と配列番号２８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２９記載の塩基配列と配列番号３０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３１記載の塩基配列と配列番号３２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３３記載の塩基配列と配列番号３４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３５記載の塩基配列と配列番号３６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３７記載の塩基配列と配列番号３８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３９記載の塩基配列と配列番号４０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４１記載の塩基配列と配列番号４２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４３記載の塩基配列と配列番号４４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４５記載の塩基配列と配列番号４６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４７記載の塩基配列と配列番号４８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４９記載の塩基配列と配列番号５０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５１記載の塩基配列と配列番号５２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５３記載の塩基配列と配列番号５４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５５記載の塩基配列と配列番号５６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５７記載の塩基配列と配列番号５８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５９記載の塩基配列と配列番号６０記載の塩基配列により挟まれた塩基、及びヒトゲノム配列中の配列番号６１記載の塩基配列と配列番号６２記載の塩基配列により挟まれた塩基から選択される１又は２以上の塩基を２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用する方法。
2. 米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいて、ｒｓ１６８１７５２、ｒｓ２６２７１９７、ｒｓ１６３７５７２、ｒｓ２５３１６８５、ｒｓ７４０６００、ｒｓ２６２７１９４、ｒｓ１４１９８３２、ｒｓ７１９０１２、ｒｓ１９０５５４４、ｒｓ１０２３５４９、ｒｓ１０２３５５１、ｒｓ１０２３５５２、ｒｓ９４２１２４６、ｒｓ７０８３５４３、ｒｓ７０８７６８５、ｒｓ１６３７５７０、ｒｓ４７５２０１５、ｒｓ９４２１２４９、ｒｓ９４２１２５０、ｒｓ７８９６６１２、ｒｓ１６３７５７１、ｒｓ２５３１６８９、ｒｓ２５３１６９０、ｒｓ１９０５５４２、ｒｓ１９０５５３９、ｒｓ１１２２６８８、ｒｓ１９０５５３８で表される塩基、及びＳＮＰ９３２、ＳＮＰ９３５、ＳＮＰ９３８、ＳＮＰ９４３から選択される１又は２以上の塩基を２型糖尿病易罹患性判定マーカーとして使用する方法。
3. 以下の工程を含む２型糖尿病の発症リスクを判定する方法：
   （Ａ）検体中のヒトゲノムＤＮＡを抽出する工程、及び
   （Ｂ）抽出したヒトゲノムＤＮＡの配列において、配列番号１記載の塩基配列と配列番号２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３記載の塩基配列と配列番号４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５記載の塩基配列と配列番号６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号７記載の塩基配列と配列番号８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号９記載の塩基配列と配列番号１０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１１記載の塩基配列と配列番号１２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１３記載の塩基配列と配列番号１４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１５記載の塩基配列と配列番号１６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１７記載の塩基配列と配列番号１８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号１９記載の塩基配列と配列番号２０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２１記載の塩基配列と配列番号２２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２３記載の塩基配列と配列番号２４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２５記載の塩基配列と配列番号２６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２７記載の塩基配列と配列番号２８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号２９記載の塩基配列と配列番号３０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３１記載の塩基配列と配列番号３２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３３記載の塩基配列と配列番号３４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３５記載の塩基配列と配列番号３６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３７記載の塩基配列と配列番号３８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号３９記載の塩基配列と配列番号４０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４１記載の塩基配列と配列番号４２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４３記載の塩基配列と配列番号４４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４５記載の塩基配列と配列番号４６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４７記載の塩基配列と配列番号４８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号４９記載の塩基配列と配列番号５０記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５１記載の塩基配列と配列番号５２記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５３記載の塩基配列と配列番号５４記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５５記載の塩基配列と配列番号５６記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５７記載の塩基配列と配列番号５８記載の塩基配列により挟まれた塩基、ヒトゲノム配列中の配列番号５９記載の塩基配列と配列番号６０記載の塩基配列により挟まれた塩基、及びヒトゲノム配列中の配列番号６１記載の塩基配列と配列番号６２記載の塩基配列により挟まれた塩基から選択される１又は２以上の塩基を同定・評価する工程。
4. 以下の工程を含む２型糖尿病の発症リスクを判定する方法：
   （Ａ）検体中のヒトゲノムＤＮＡを抽出する工程、及び
   （Ｂ）抽出したヒトゲノムＤＮＡの配列において、米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいて、ｒｓ１６８１７５２、ｒｓ２６２７１９７、ｒｓ１６３７５７２、ｒｓ２５３１６８５、ｒｓ７４０６００、ｒｓ２６２７１９４、ｒｓ１４１９８３２、ｒｓ７１９０１２、ｒｓ１９０５５４４、ｒｓ１０２３５４９、ｒｓ１０２３５５１、ｒｓ１０２３５５２、ｒｓ９４２１２４６、ｒｓ７０８３５４３、ｒｓ７０８７６８５、ｒｓ１６３７５７０、ｒｓ４７５２０１５、ｒｓ９４２１２４９、ｒｓ９４２１２５０、ｒｓ７８９６６１２、ｒｓ１６３７５７１、ｒｓ２５３１６８９、ｒｓ２５３１６９０、ｒｓ１９０５５４２、ｒｓ１９０５５３９、ｒｓ１１２２６８８、ｒｓ１９０５５３８で表される塩基、及びＳＮＰ９３２、ＳＮＰ９３５、ＳＮＰ９３８、ＳＮＰ９４３から選択される１又は２以上の塩基を同定・評価する工程。
5. 配列番号１記載の塩基配列と配列番号２記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１６８１７５２（ＳＮＰ３３１）で表される塩基が、Ａ若しくはＧであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
6. 配列番号７記載の塩基配列と配列番号８記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２５３１６８５（ＳＮＰ３３４）で表される塩基が、Ｇ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
7. 配列番号９記載の塩基配列と配列番号１０記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７４０６００（ＳＮＰ３３５）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
8. 配列番号１３記載の塩基配列と配列番号１４記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１４１９８３２（ＳＮＰ３３７）で表される塩基が、Ａ若しくはＧであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
9. 配列番号１５記載の塩基配列と配列番号１６記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７１９０１２（ＳＮＰ３３８）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
10. 配列番号１７記載の塩基配列と配列番号１８記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１９０５５４４（ＳＮＰ３３９）で表される塩基が、Ａ若しくはＴであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
11. 配列番号２１記載の塩基配列と配列番号２２記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１０２３５５１（ＳＮＰ９２９）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
12. 配列番号２３記載の塩基配列と配列番号２４記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１０２３５５２（ＳＮＰ９３０）で表される塩基が、Ｇ若しくはＡであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
13. 配列番号２５記載の塩基配列と配列番号２６記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ９４２１２４６（ＳＮＰ９３１）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
14. 配列番号２７記載の塩基配列と配列番号２８記載の塩基配列により挟まれたＳＮＰ９３２で表される塩基が、−若しくはＧであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
15. 配列番号２９記載の塩基配列と配列番号３０記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ７０８３５４３（ＳＮＰ９３３）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
16. 配列番号３３記載の塩基配列と配列番号３４記載の塩基配列により挟まれたＳＮＰ９３５で表される塩基が、−若しくはＴであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
17. 配列番号４１記載の塩基配列と配列番号４２記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ９４２１２４９（ＳＮＰ９３９）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
18. 配列番号５３記載の塩基配列と配列番号５４記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ２５３１６９０（ＳＮＰ９４５）で表される塩基が、Ａ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
19. 配列番号５９記載の塩基配列と配列番号６０記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１１２２６８８（ＳＮＰ９４８）で表される塩基が、Ｃ若しくはＴであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
20. 配列番号６１記載の塩基配列と配列番号６２記載の塩基配列により挟まれた塩基、又は米国のｄｂＳＮＰデータベースにおけるｄｂＳＮＰ ＩＤにおいてｒｓ１９０５５３８（ＳＮＰ９４９）で表される塩基が、Ｔ若しくはＣであることを特徴とする請求項３又は４記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
21. 検体として末梢血を用いることを特徴とする請求項３〜２０のいずれかに記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。
22. 日本人のヒトゲノムを用いることを特徴とする請求項３〜２１のいずれかに記載の２型糖尿病の発症リスクを判定する方法。