KR101110877B1 - 허리-엉덩이 비율과 연관된 단일염기다형성 정보를 제공하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관된 단일염기다형성 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 본 발명은 단일염기다형성 rs2074356로 구성된, 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관되어 있음을 특징으로 하는 단일염기다형성 마커; 및 단일염기다형성 rs2074356을 포함하는, 고지혈증, 심근경색 또는 뇌졸증 진단 또는 예측용 키트를 제공한다. 또한, 본 발명은 개체로부터 수득한 DNA에서 단일염기다형성 rs2074356을 확인하여 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관된 단일염기다형성 정보를 제공하는 방법을 제공한다. 상기 질병관련 유전정보를 이용하여 질병발생률을 낮추고 개인별 유전정보를 이용한 맞춤 및 예측의학을 실현할 수 있다.

허리-엉덩이 비율, 단일염기다형성, 동맥경화성 질환.

Description

허리-엉덩이 비율과 연관된 단일염기다형성 정보를 제공하는 방법{Method of providing the information of single nucleotide polymorphism associated with waist-hip ratio}

본 발명은 허리-엉덩이 비율과 연관된 단일염기다형성 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다.

2003년 인간유전체사업 (Human genome project)의 완료에 따라 인간 유전체에 대한 정보가 급속히 증가되고 있으며 이를 이용하여 질병의 유전적 요인을 규명하기 위한 질병유전체 연구 분야에 대한 관심과 중요도가 증대되고 있다.

최근 식생활 및 생활환경의 변화에 따라 당뇨, 심혈관 질환 등 생활습관질환자가 급격히 증가하고 있으나 환경적인 요인의 통제를 통한 이들 질병 억제에는 한계가 존재하므로 이를 극복하기 위해 보다 근본적인 유전적인 요인들에 대한 이해가 요구되고 있다.

최근 단일염기다형성 (SNP, single nucleotide polymorphism) 칩을 이용한 타이핑(typing) 기술의 개발로 인간 유전체에 존재하는 대량의 유전형질을 빠른 속도로 분석 가능하게 되었으며 이를 이용한 대규모 유전형질 질병 관련성 연구가 현 실화되었다.

미국의 Framingham Heart Study 등 역학코호트를 이용한 질병유전체 연구가 국제적으로 경쟁이 치열하므로 국내에서도 단기간 내의 집중적인 투자와 연구를 통하여 역학코호트를 이용한 유전형질 정보를 확보할 필요성이 대두되고 있다.

질병관리본부 국립보건연구원 유전체센터는 유전체역학조사사업을 통하여 2001년부터 안성 (농촌)과 안산 (중소도시) 지역에 거주하는 40세~69세의 남녀로 구성된 10,038명을 선정하여 기초조사를 실시하고 2년마다 추적조사를 수행하고 있다. 안성, 안산 역학코호트로부터 수집되는 광범위하고 정밀한 역학정보들과 DNA 등을 비롯한 유전자원들은 질병관련 유전적, 환경적 위험요인 발굴이라는 역학코호트를 이용한 질병유전체 연구의 목적 달성을 위해 긴요히 사용될 것이다.

본 발명자들은 전체 유전체 연관 연구(genome-wide association study)를 통하여 맥박; 혈압; 허리-엉덩이 비율; 골강도와 연관된 신규 SNP를 발견하여 본 발명을 완성하였다.

본 발명의 목적은 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관되어 있는 단일염기다형성 마커를 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 상기 단일염기다형성을 포함하는 동맥경화성 질환 진단 또는 예측용 키트를 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관된 단일염기다형성 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명자들은 역학 코호트 지역주민을 대상으로 대규모 유전체 분석사업(KARE, Korean Association Resource)을 착수하였다. 본 발명자들은 안성, 안산 지역사회 코호트 전체(10,038명) 유전체 시료들에 대해 선정된 Affymetrix 사의 고밀도 SNP 칩을 이용하여 전장 유전체 분석을 수행하였다.

본 발명의 일 양태에 따라, 본 발명은 단일염기다형성 rs2074356로 구성된, 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관되어 있음을 특징으로 하는 단일염기다형성 마커를 제공한다. 상기 단일염기다형성 마커를 이용하여 고지혈증, 심근경색 또는 뇌졸증을 진단 또는 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 양태에 따라, 본 발명은 단일염기다형성 rs2074356을 포함하는, 고지혈증, 심근경색 또는 뇌졸증 진단 또는 예측용 키트를 제공한다.

또한, 본 발명의 다른 양태에 따라, 본 발명은 개체로부터 수득한 DNA에서 단일염기다형성 rs2074356을 확인하여 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관된 단일염기다형성 정보를 제공하는 방법을 제공한다. 상기 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관된 단일염기다형성 정보를 이용하여 고지혈증, 심근경색 또는 뇌졸증을 진단 또는 예측할 수 있다.

고지혈증; 심근경색; 뇌졸증과 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)의 밀접한 상관관계는 이미 보고되어 있으며 당업계에서 자명하다 (International journal of obesity (2004) 28,242-247 참조).

이하, 본 발명을 상세히 설명한다.

본 발명자들은 생리의학적으로 중요한 양적 형질(quantitative trait)에 영향을 미치는 유전 인자를 동정하기 위하여, 한국에서 모집된 지역사회기반 코호트(population-based cohort)로부터 8,842개 샘플에서 전체 유전체 연관 연구(genome-wide association study)를 수행하였다. 여기서, 양적형질(quantitative trait)이란 특정형질에 관여하는 많은 유전자 각각의 작용을 말하며, 이들 유전자의 상호작용과 유전자와 환경의 상호작용에 의한 변이를 나타내는 형질을 의미한다.

키(height)와 체질량지수(body mass index)의 경우, 검출된 대부분의 변이체가 유럽인들 샘플에서 보고된 것들과 일치되었다.

조사된 다른 형질의 경우, 7,861개의 독립적인 한국인 샘플에서 유력한 GWAS(전체 유전체 연관 연구, Genome-Wide Association Study) 신호의 검증(replication)을 통하여 아래 표 1에 나타낸 6개 SNP의 신규 유전자좌(loci)를 동정하였다.

6개의 신규 SNP의 위치 및 관련유전자

순서	rs 번호	대립인자	염색체 위치	SNP 위치	관련유전자	관련유전자 ID	비고
1	rs17249754	A/G	12q21.33	88584717	ATP2B1	490	-
2	rs12731740	C/T	1q32.3	206091443	C1orf132	100128537	인트론 2
3	rs12110693	A/G	6q22.31	122199969	GJA1	2697	-
4	rs7776725	C/T	7q31.31	120820357	FAM3C	10447	인트론 1
5	rs1721400	C/T	7p14.1	38027310	SFRP4	6424	-
6	rs2074356	C/T	12q24.13	111129784	C12orf51 (FLJ30092)	283450	인트론 45

* (Genomic build: 36.3, dbSNP build 129 기준)

상기 표에서 rs란 reference sequence의 약자이며, 뒤의 숫자는 NCBI dbSNP라는 데이터베이스에서 제공하는 각각의 단일염기다형성을 구분짓는 고유번호(accession number)이다.

맥박(pulse rate)의 경우, 전체 유전체 의미에 도달한 신호는 염색체 1q32 (rs12731740, p=2.9x10^-9) 및 6q22 (rs12110693, p=1.6x10^-9)에 맵핑되었으며, 후자는 GJA1의 코딩 서열에서 ~400kb 위치에 있다.

심장수축기 혈압(systolic blood pressure)의 경우, 대부분의 유력한 연관성은 염색체 12q21 및 ATP2B1 유전자 근처의 변이체(rs17249754, p=1.3x10^-7)에 관계되었다.

허리-엉덩이 비(waist-hip ratio)의 경우, 염색체 12q24 (rs2074356, p=7.8x10^-12) 상의 변이체가 신뢰할만한 연관성을 나타냈다.

또한, 다수의 부위에서 골강도(bone density)에 영향을 미치는 2개의 유전자좌(loci)를 동정하였다. 염색체 7q31에서, FAM3C 유전자 내의 rs7776725가 요골(radius)(p=1.0x10^-11), 경골(tibia)(p=1.6x10^-6) 및 종골(heel) (p=1.9x10^-10)에서 골강도와 연관되었다. 염색체 7p14에서, SFRP4 프리즐드(frizzled) 단백질 유전자 가까이에 맵핑된 rs1721400은 동일하게 세 부위에서 일관된 연관성을 나타냈다(각각 p=2.2x10^-3, p=1.4x10^-7, p=6x10^-4).

고효율 유전자형분석(genotyping) 기술의 혁신적인 발전으로, 전체 유전체 연관(GWA, genome wide association) 연구는 DNA 서열 변이와 증가하는 질환 및 생의학적으로 중요한 형질과의 관계를 드러냈다. 현재까지, 대부분의 연구들은 유럽인 기원의 샘플에 초점을 두어, 동일한 유전자좌(loci)가 아시아인의 형질 연관성에 기여하는지는 불분명하였다.

한국인 유전체 분석사업(KARE, Korea Association Resource)은 2007년에 시작되어 안성(n=5018) 및 안산(n=5020) 지역사회 기반 코호트의 10038명의 참여자들(연령: 40세 ~ 69세) 중에서 대규모 GWA 분석을 착수하였다. 2001년에 한국인 유전체 역학조사사업(KoGES, Korean Genome Epidemiology Study)의 일환으로 수행된 이들 코호트는 260개 형질 이상의 광범위한 표현형 데이터를 제공하지만, 본 발명에서는 생의학적으로 중요한 6개의 양적 형질, 즉 "체질량지수, 허리-엉덩이 비율, 키, 맥박, 혈압, 골강도"의 분석에 초점을 두었다.

전체 10038명의 참여자로부터 10004명의 DNA를 얻어, 이들 모두를 Affymetrix Genome-Wide Human SNP array 5.0(Affymetrix Inc., 미국)로 지노타이핑(genotyping)하였다. 지노타이핑은 마할라노비스 거리를 이용한 베이지안 로버스트 선형 모델링(Bayesian Robust Linear Modeling using Mahalanobis Distance, BRLMM) 알고리즘 및 표준 QC 과정을 이용하여 수행하였다. 순차적으로 HWE p-value<10^-6인 38,364개 마커, 95% 이하의 유전자형 call rate를 가진 17,926개, MAF<0.01의 92,050개를 버리고, 다음 분석을 위하여 352,228개 SNP를 남겼다. 20개의 이중 샘플에서 유전자형 일치율이 99.7%를 넘었다. 낮은 call rate(<96%, n=401), 샘플 오염 (n=11), 성 비일관성 (n=41), 유전형질유사도 (n=608) 및 중증질환 (n=101)을 나타낸 샘플들을 제거한 후, 8,842명의 GWA 지노타입을 연관성 분석에 포함시켰다. 또한, 관련 형질에 영향을 미칠 수 있는 약물을 섭취한 사람들은 형질-특이적 분석에서 추가로 제거하였다.

안성과 안산 코호트간 SNP의 MAF 플롯은 두 코호트에서 매우 유사한 SNP의 MAF를 가짐을 나타낸다(도 2-A).

안성과 안산 코호트에서 지노타입 빈도의 비교를 위한 2-d.f. 로지스틱 회귀함수(logistic regression statistics)의 Q-Q(Quantile-Quantile) 분석을 통하여 이들 KARE 연구 집단의 유전적 동질성(homogeneity)을 확인하였다(도 2-B). 또한, 다차원척도(Multidimensional scaling, MDS) 분석 및 주성분분석(principal component analysis)을 통하여 상기 사실을 재확인하였으며, 안성-안산 코호트의 특징은 햅맵(HapMap)의 JPT(일본인)/CHB(중국인) 구성의 특징과 유사함을 증명하였다.

공통 변이체의 범위를 증가시키고 추가 연관성 신호를 포착하기 위하여, 참고로 HapMap의 JPT/CHB component를 사용한 IMPUTE를 통하여 SNP 결측치 예측(imputation)을 수행하였다. SNP 결측치 예측 후 SNPTEST 프로그램(http://www.stats.ox.ac.uk/~marchini/software/gwas/snptest.html)을 이용하여 양적 형질 연관성 분석을 위해 총 2156535개 SNP를 분석할 수 있었다.

단계 1 전체 유전체 연관성 스캔에서, PLINK (http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/) 및 SAS 프로그램(버전 9.1; SAS institute Inc., 미국)을 이용하여 연령 및 성별을 조정한 후 추이검정(trend test)을 통하여 6개 형질, 즉 체질량지수(BMI); 허리-엉덩이 비율(WHR); 키; 맥박; 심장수축기 혈압(SBP) 및 심장이완기 혈압(DBP); 및 요골 및 경골에서 측정된 골강도에 대한 연관성의 단일 마커 검사(single marker test)를 수행하였다. 전술한 두 코호트의 유전적 동질성 및 전체적 집단 층화(population stratification)의 제한된 증거에도 불구하고, 안성과 안산 간 형질 분포의 차이(특히, WHR 및 SBP) 때문에 모집 지역을 조정하였다. 추이검정을 위한 Q-Q 플롯은 대부분의 형질의 경우 관측된 P값(p-value)의 분포가 극단 꼬리에서만 예상된 P 값에서 벗어났음을 보여준다(도 3). 키에 대한 Q-Q 플롯은 예외적으로 보다 현저한 편차를 보였으나, 이 패턴은 이 표현형의 GWA 데이터의 다른 대규모 분석에서 관찰되었으며, 이 분석에 의하여 드러난 성인의 키에 대한 상당히 많은 수의 참된 신호를 보여준다(도 3).

추이검정을 통한 전체 유전체(genome-wide) 스캔 결과는 도 5에 나타내었다. 검증을 위하여(즉, 안성과 안산에서 P값<1.0x10^-5과 p<0.01을 통합) 임의의 단계 1 역치를 통과한 선택된 형질에 대한 총 22개의 독립된 신호(pairwise linkage disequilibrium statistic r²<0.5, MAF=0.05)를 확인하였다(표 2). 아래 표 2는 GWA 데이터 집단과 검증 집단에서 SNP와 양적 형질간의 연관성(22개의 SNP)을 나타낸 것이다.

이들 SNP의 클러스터 플롯의 시각 검사를 통하여 SNP-특이적 지노타이핑 또는 대립인자-판독 인공산물이 없음을 확인하였다(데이터 나타내지 않음).

단계 2 검증 분석에서, 5개의 다른 지역으로부터 Health 2 코호트에 모집된 7861명의 한국인 피검자의 독립 집단에서 이들 22개의 SNP 중 19개를 지노타이핑할 수 있었다.

TaqMan 또는 Golden Gate 분석을 통하여 지노타이핑을 수행하였다. 평균 지노타이핑 성공률은 99.3%(TaqMan) 및 99.9%(Golden Gate)이었으며, 98.9% call rate 보다 더 낮은 분석은 없었다. 샘플 중 1% 및 2.5%의 샘플의 중복 지노타이핑은 TaqMan과 Golden Gate에서 각각 100% 및 99.8% 일치율을 보였으며, 이는 두 방법 모두 높은 지노타이핑 재현가능성을 나타낸다. 연령, 성별 및 모집지역의 조절 후 추이검정(추가 모델)을 이용하여 연관 분석을 수행하였다.

골강도를 제외한 모든 형질에서, Health2 검증 샘플은 동등한 표현형 측정을 직접 제공하였고, KARE GWA 및 Health2 검증데이터의 메타 분석은 R 프로그램(v2.7.1)을 사용하여 수행하였다. BMI, WHR, 키, 혈압 또는 맥박의 검증에서 얻은 15개의 SNP 중 9개는 Health2에서 검증을 위한 일관된 증거를 보여주었다 (p<0.05). 9개 모든 SNP의 경우, 연관성의 결합된 증거는 유력하였다 (p<2x10^-7).

요골 또는 경골에서의 골강도 측정에 관한 KARE GWA 연구에서 연관성에 대한 증거를 보여주는 4개의 SNP의 경우, Health2에서의 골강도의 측정은 종골(발꿈치뼈)에 제한되었기 때문에 동등한 메타 분석은 불가능하였다. 그러나, 관련된 4개의 SNP 중 2개(rs7776725, rs1721400)의 경우, KARE GWA에서 골강도와 강하게 연관된 2개 모두(p<2x10^-7), 종골 골강도 측정은 일관된 연관성을 나타냈다 (p<0.05).

또한, 검증의 증거를 나타내는 11개의 SNP의 경우, 선형 회귀 모델(linear regression model) 내에서 우도비율검정(likelihood ratio test)을 수행하여 성별(gender)과의 상호작용의 증거를 찾았다. 한 개의 SNP만이 이러한 상호작용의 근소한 증거를 발생시켰지만(rs17249754, 성별: p=3.9x10^-3), 검증 샘플에서는 확인되지 않았다.

체지방지수(BMI); 허리-엉덩이 비율(WHR); 키; 혈압; 맥박; 골강도에 대한 연관분석 결과는 아래와 같다.

가. 체지방지수( BMI )

BMI의 KARE GWA 분석에서, 2개의 SNP가 1단계 역치를 통과하였다. 이들 중, rs17178527은 검증되지 않았다. rs9939609에서 검증된 사실은(p=1.5x10^-7, GWA 분석에서 0.335±0.07(kg/m²)의 효과 크기) FTO(체지방 및 비만 연관) 유전자에서 잘 보고된 신호와 일치하였다(표 2). 또한, KARE GWA 데이터는 MC4R (rs17782313, p=1.9x10^-4) 및 CTNNBL1 (rs6067731, p=0.02)유전자 근처에서 이미 보고된 BMI 신호의 확증적인 사실을 제공하였다(데이터 나타내지 않음).

나. 허리-엉덩이 비율( WHR )

GWA 분석에 기초하여, 1단계 역치를 통과한 2개의 신호를 검증을 위하여 선택하였다. 이들 중, 염색체 13q21.33에 위치해있는 rs17089410는 검증되지 않았다. 대조적으로, C12orf51 전사체의 45번째 인트론의 염색체 12q24.13에 위치한 rs2074356는 결합된 p값 7.8x10^-12 및 -0.007±0.001의 효과 크기를 만드는 강력한 증거의 검증을 나타냈다(표 2, 도 6). C12orf51의 예측된 전사체의 기능은 아직 밝혀지지 않았다. 최대 연관성의 구간은 PTPN11을 포함한 잠재적 관심대상의 다른 유전자들을 포함한다. PTPN11에 의해 코딩된 단백질은 세포성장, 분화, 세포분열주기 및 암 형질전환을 포함한 다양한 세포과정에 관여하는 신호전달 분자로 알려진 단백질 티로신 포스파타제(PTP, protein tyrosine phosphatase) 패밀리의 멤버이다.

다. 키

서유럽인 샘플에서 키의 변이에 기여하는 것으로 확인된 몇 개의 서열 변이체들을 GWA 분석에서 관찰하였다(표 2). 이들 중, HMGA1, PLAG1, ZBTB38 및 EFEMP1 근처 또는 그 내부에 있는 SNP가 2단계 데이터 세트에서 검증되었다(전체 combined p값<10^-7) (표 2). 결측 예측된 SNP의 분석은 유럽인 혈통 샘플에서 관찰된 첫 번째 신호의 추가 확증 사실을 제공하였다(HMGA2 , CABLES1 , C1orf19 및 히스톤계 1 유전자들 근처에 위치한 것들을 포함)(데이터 나타내지 않음)

라. 혈압

혈압 표현형(심장수축기 및 심장이완기)의 검증를 위해 선택된 2개의 SNP 중, rs17249754만이 확인되었다. 연관성의 증거는 심장이완기 혈압(combined p=3.0x10^-6, GWA 분석에서 -0.882±0.181(mmHg)의 효과 크기) 보다는 심장수축기 혈압(combined p=1.3x10^-7, GWA 분석에서 -1.309±0.266(mmHg) 효과크기, 표 2, 도 6)에서 더 강했다. 가장 유력한 지역 후보 유전자는 ATP2B1 (ATPase, Ca⁺⁺ transporting, plasma membrane 1)인데, 이것의 생성물은 반응주기에서 아스파틸 포스페이트(aspartyl phosphate) 중간체의 형성을 특징으로 하는 P형 일차 이온수송 ATPase 패밀리에 속한다. 이 효소들은 진핵세포에서 매우 큰 농도의 기울기에 대해서 이가 칼슘 이온을 제거하며, 세포내 칼슘 항성성유지에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. ATP2B4의 쥐과 상동유전자의 복사체가 없는 마우스는 ATP2B1의 쥐과 상동유전자의 일 복사체(one copy)의 배경에서만 혈관 표현형(혈관수축 상실)을 나타내는 것으로 보고되었으며, 이는 ATP2B1이 위상성 수축(phasic contraction)의 조절자 유전자좌로서의 역할을 할 수 있다는 것을 제시하고 있으므로, 본 발명자들은 GWA 데이터 세트에서 ATP2B1와 ATP2B4의 변이체간의 유전자-유전자 상호작용의 증거를 찾았다. 그 결과, ATP21 의 rs10506974와 ATP2B4의 rs6594013 및 rs12035521이 상호작용함을 발견하였다(각각의 p 값: p=5.8x10^-3, p=4.0x10^-3)

마. 맥박

GWA 분석에 기초하여, 3개의 SNP가 1단계 역치를 통과하였고 검증을 위하여 선택되었다. 이들 중, 2개의 SNP(rs12731740 및 rs12110693)가 2단계 분석에서 방향 일관성 p<0.05에 이르렀다(표 2, 도 6). 이들 신호 중, rs12731740 (p = 2.9x10^-9, GWA 분석에서 0.993±0.195(BPM)의 효과크기)은 보체활성화 수용체(RCA, the receptors of complement activation) 유전자 클러스터에 가까운 염색체 1q32.2에 위치한다. 세 유전자 CD46 , C1orf132, 및 CD34가 이 신호 가까이에 위치한다. CD46 이 코딩하는 단백질은 숙주 세포에서 보체 활성화를 보호하는 보조인자로 작용하는 제1형 막 당단백질이다. C1orf132 는 기능이 알려지지 않은 가상의 단백질(hypothetical protein)을 코딩하며, CD34가 코딩하는 단백질은 초기 조혈작용(hematopoiesis)에 관여하고 줄기세포를 골수 세포외 매트릭스 및/또는 기질세포에 부착시키는 것에 관여하는 것으로 알려져 있다. 따라서, 맥박의 변이에 대한 기능적 연결관계는 현 단계에서 아직 명백하지 않은 상태이다.

맥박의 두 번째 검증 신호인, rs12110693는 염색체 6q22.31에 위치한다 (p=1.6x10^-9, GWA 분석에서 0.573±0.118(BPM)의 효과크기). 상기 SNP에 가까이 위치한 유일한 후보 전사체는 기능이 알려지지 않은 LOC644502이다. rs12110693에서 ~400kb 떨어져 위치한 GJA1 (gap junction protein, alpha 1, 43 kD) 유전자가 보다 잠재적 관련성이 있다. KARE GWA 스캔에서, GJA1의 ~7kb 업스트림(upstream)에 위치한 GJA1가 코딩하는 단백질은 심장의 동시수축에서 기능하는 것으로 잘 알려져 있으며, 심장 간극연접(gap junction)의 주요 구성이다. 최근, 근육-특이적 마이크로RNA가 GJA1를 표적화함으로써 심장 부정맥 유발성 포텐셜을 조절하는 것으로 보고되었다. 또한, GJA1발현 세포의 혼합에 의하여 경색 후 부정맥(post-infarct arrhythmia)이 방지되고, GJA1의 발현 변화에 의하여 스트렙토조토신(streptozotocin) 유도된 당뇨병 레트 심장에서의 심장 박동 방해가 방지된다는 것이 보고되었으며, 이는 심장 박동 유지에 있어서 GJA1의 중요성을 나타낸다.

바. 골강도

요골(radius) 또는 경골(tibia)에서의 골강도의 KARE GWA 스캔을 통하여 양쪽 모두에서 신호를 나타낸 rs7776725와 함께 1단계 역치를 통과한 5개의 SNP를 검출하였다. 이들 중 2개의 경우, 2단계 샘플에서의 종골(발꿈치뼈, calcaneal) 골강도 측정은 연관성의 방향-일관적 증거를 나타냈다(p<0.05) (표 2, 도 6).

rs7776725는 요골(p=1.0x10^-11, KARE에서 0.222±0.033의 효과크기), 및 경골(p=1.6x10^-6, KARE에서 0.155±0.032), 및 발뒤꿈치(heel) (p=1.9x10^-10, -0.228±0.036 in Health 2)에서 골강도와의 연관성에 대한 가장 강한 증거를 나타냈다. 상기 SNP는 FAM3C(family with sequence similarity 3, member C)의 첫번째 인트론 내의 염색체 7q31.31에 위치한다(표 3). 아래 표 3은 단계 1(GWA)와 단계 2 샘플에서 골강도 관련 형질과의 연관성의 강한 증거를 보여주는 SNP를 나타낸다.

예측되는 조골세포 단백질로 이미 알려진 FAM3C는 상피세포에서 상피가 중간엽 이행(mesenchymal transition), 종양형성 및 전이(metastasis)에 필요한 신규 사이토카인을 코딩한다.

골강도(bone mineral density)에 대한 두 번째 관심 유전자좌는 염색체 7p14.1 상의 rs1721400을 중심으로 한다. 상기 SNP는 경골(p=1.4x10^-7, KARE에서 -0.149±0.028의 효과크기), 요골(p=2.2x10^-3, KARE에서 -0.088±0.029) 및 종골(p=6.0x10^-4, Health2에서 -0.11±0.032)에서 연관성의 방향일관적 증거가 있다. 아주 가까이 근접해 있는 세 유전자, TXNDC3, SFRP4, EPDR1 중에서, 명백한 후보자는 SFRP4 (secreted frizzled-related protein 4)이다. SFRP 패밀리의 상기 맴버는 프리즐드 단백질(frizzled protein)의 후보 Wnt-결합 부위에 상동성이 있는 시스테인-풍부 도메인(cystein-rich domain)을 포함한다. Wnt 신호전달의 가용성 조절자 역할을 하는 SFRP는 골 형성 및 흡수(resorption)에 관여하는 것으로 잘 알려져 있다. 노화-촉진된 마우스 P6 (SAMP6)에서의 피크 골강도의 QTL 분리 분석은 마우스 ortholog Sfrp4가 SAMP6의 낮은 골강도에 관여한다는 것을 제시하였다. 또한, 트랜스제닉 마우스에서 조골세포-표적화된 Sfrp4의 과발현은 골강도의 감소와 연관되었다.

KARE 프로젝트는 광범위한 양적 형질(quantitative trait)과 제2형당뇨병(T2DM), 이상지질혈증(dyslipidemia), 고혈압(hypertension), 비만(obesity), 및 골다공증(osteoporosis)을 포함한 주요 생의학 관련 생활습관질환에 영향을 미치는 유전 인자를 확인하기 위해서 설계되었다. 본 발명에서, 유전 변이체와 WHR, 골강도, 혈압, 맥박, 키, 및 BMI를 포함한 양적 형질과의 많은 강한 연관성을 성공적으로 확인한 대규모 GWA 및 검증분석(replication analyse)의 결과를 개시하였다.

본 연구는 상기 양적 형질을 표적으로 한 동아시아인 집단에서 수행된 첫 번째 고밀도 대규모 GWA 스캔이다. 예상한 바와 같이, 본 연구는 인종-특이적 감수성 유전자좌)를 반영할 수 있는 다수의 신규 연관성을 밝혔을 뿐만 아니라, 유럽인 형통의 집단에서 이전에 보고된 많은 연관성을 검증하였다.

이전에 보고된 사실과 중복되는 것은 인체측정학 형질(특히, BMI 및 키)의 분석에서 가장 명백했는데, 이는 아마도 이들이 몇몇 대규모 GWA 메타 분석의 초점이 되어왔기 때문이다. 예를 들어, FTO에서의 BMI 연관성은 유럽인에서와 마찬가지로 한국인에서 명백했다. 성인 키에 영향을 미치는 HMGA2와 같은 다른 유전자좌에서, 효과크기 평가(한국인에서 0.27의 베타 vs 유럽인에서 0.48) 및 대립인자 빈도(T "키-성장" 대립인자, 한국인 74%, 유럽인 49%)의 명백한 인종적 차이가 있었다.

KARE 프로젝트에 의해 제공된 유전정보는 전술한 형질의 유전학 기반 관련 새로운 정보를 제공하는 것뿐만 아니라 대규모 세트의 동아시안 집단 기반 대조군으로부터 GWA 데이터를 제공함으로써 한국에 추가 환자군-대조군 (case-control) 연관 연구를 촉진할 수 있다.

상기한 바와 같이, 본 발명은 허리-엉덩이 비율, 맥박, 혈압, 또는 골강도와 연관된 유전자 단일염기다형성 마커를 제공한다. 상기 마커를 이용하여 비만, 당뇨병, 심장질환, 고혈압, 이상지질혈증 및 골다공증 등의 생활습관질환을 진단 또는 예측할 수 있다. 궁극적으로 상기 질병관련 유전정보를 이용하여 질병발생률을 낮추고 개인별 유전정보를 이용한 맞춤 및 예측의학을 실현할 수 있다.

이하, 본 발명의 구성요소와 기술적 특징을 다음의 실시예들을 통하여 보다 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 하기 실시예들은 본 발명의 내용을 예시하는 것일 뿐 발명의 범위가 실시예에 의해 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 인용된 문헌은 본 발명의 명세서에 참조로서 통합된다.

실시예

실시예 1: 피검자군(Subjects)의 선정

GWA 연구를 위한 피검자를 안성(농촌)과 안산(중소도시) 코호트에서 모집하였다. Korean Genome Epidemiology Study (KoGES)의 일환으로, 2001년에 시작되어, 초기 샘플은 40세~69세의 5,018명(안성)과 5,020명(안산)의 참가자를 포함하였다. 본 발명의 전반적인 연구 설계는 도 1과 같다.

두 코호트의 샘플링 기반은 대한민국의 수도인 서울에 인접한 경기도 지역에 있다. 두 코호트는 추적 전향 연구(longitudinal prospective study)를 할 수 있도록 설계되었고 동일한 조사 전략을 채택하였다.

2008년에 완료하기로 계획된 3차 팔로우-업 스터디(가족 구성원 포함)와 함께 참가자들을 기준시점 이래 매 2년마다 조사하였다. 260개 이상의 형질이 안성과 안산 코호트 구성원들에 적용한 역학조사, 물리적 시험, 및 실험실 테스트를 통하여 광범위하게 조사되었다.

검증연구(replication study )의 피검자는 Health 2 study에 의하여 제공된 두번째 집단-기반 코호트 샘플에서 선택하였다. 본 연구는 한국의 원주, 평창, 강릉, 금산, 및 나주 지역 코호트의 피검자를 통합하며, 안성과 안산 코호트에 채용한 것들과 거의 동일한 양적 형질 측정에 대한 표준을 채용하였다. 이것의 주요한 예외적 사항은 골강도와 관련되는데, Health 2 코호트에서 골강도는 발꿈치뼈 치수와 관련된다(안성과 안산에서 요골과 종골과는 반대로). Health 2 코호트 내의 총 8,500명의 참가자 중에서, 연령(안성/안산, 40-69세)과 부수적 질환 및 약물치료에 대한 정보에 기초한 검증분석을 위해 7861명의 피검자를 선택하였다.

도 2는 안성과 안산 코호트의 피검자간의 유전적 배경의 비교를 나타낸다. A는 두 코호트의 대립인자 빈도의 차이를 테스트한 MAF 플롯이다. SNP 마커 quality control 후 남은 352,228개의 SNP의 MAF를 안성과 안산 코호트 간에 플롯팅하였다. B는 2-df 로지스틱 회귀 분석으로부터 얻은 검정 통계의 Quantile-Quantile(Q-Q) 플롯이다. 이 플롯은 안성과 안산 코호트의 피검자간 유전자형 빈도의 차를 조사한 것이다. 이 검정에서 지노타이핑 오류 및 낮은 세포 계수의 영향을 감소시키기 위해서, 지노타입 클러스터 플롯의 시각적 검사 후 저조한 클러스터링을 보인 SNP와 함께, 각 코호트에서 간과율(missing rate)>0.05, MAF<0.05, 및 HWE p<10^-3인 SNP를 먼저 제외하였다. 그 다음, 0.01≤MAF≤0.05, SNP 간과율=0.01인 SNP를 다시 포함시켜 본 분석을 위한 311,917 SNP의 최종 데이터 세트를 만들었다. 연령 및 성별을 조절하면서 로지스틱 회귀분석을 수행하였다(2-d.f.). Q-Q 플롯에서, 어두운 부분이 95% 농도 띠이다. 측정된 게놈 컨트롤 팽창 인자(genomic control inflation factor)는 1.061이었다.

실시예 2: 지노타이핑 ( Genotyping ) 및 quality control

안성과 안산 코호트 참여자로부터 추출한 말초혈액으로부터 Affymetrix Genome-Wide Human SNP array 5.0에서 지노타이핑한 대다수의 게놈 DNA를 분리하였다. 지노타이핑을 위한 DNA 샘플이 퇴화 등으로 부적합한 경우, 엡스타인-바 바이러스-불멸화 림프아구양 세포주(Epstein-Barr virus-immortalized lymphoblastoid cell lines, LCL)로 대체하였다. 낮은 농도의 DNA 샘플을 제조업자의 프로토콜(Qiagen Inc., 미국 캘리포니아 발렌시아)에 따라 지노타이핑 전에 증폭시켰다. 세 DNA 소스(source)에 대해서 지노타이핑을 동일하게 수행하였다. 10,004개 샘플 전체를 Affymetrix Genome-Wide Human SNP array 5.0 (Affymetrix, Inc., 미국 캘 리포니아 산타클라라)으로 게놈 DNA 500ng을 이용하여 지노타이핑하였다. BRLMM(Bayesian Robust Linear Modeling using Mahalanobis Distance) 지노타이핑 알고리즘을 500,568개 SNP를 지노타입 콜링(genotype calling)에 사용하였다. 높은 오류 지노타입 call rate(>4%, n=401), 높은 이형접합성(heterozygosity)(>30%, n=11), 성 비일관성(gender inconsistencies) (n=41)을 보인 샘플 및 어떤 종류의 암을 발생시킨 개체에서 얻은 샘플은 계산된 평균 페어와이즈 IBS(identity-by-state) 값이 한국인 형제 샘플의 1도 친척으로부터 평가한 것보다 더 높은 관련 또는 동일한 개체와의 연속 분석에서 배제하였다(>0.80, n=601). 지노타입으로 추측한 성별이 임상기록과 불일치한 샘플은 SNaPshot^® Multiplex System (Applied Biosystems, 미국)을 사용하여 성별 확인을 재시험하였다. 이종접합성 및 IBS를 평가하는 방법은 공지되어 있다. 높은 오류 유전자 call rate (>5%), 낮은 MAF (<0.01), 및 하디바인베르크 평형(Hardy-Weinberg equilibrium)으로부터의 현저한 편차(p<1x10^-6)를 가진 마커는 8842명 개체에서 조사된 총 352,228개의 마커를 남기고 배제하였다.

검증연구에서 전체 7861명의 피검자의 지노타이핑은 GWA 스캔 조사에 기초하여 선택된 22개의 가장 강한 신호 중 19개에 대해서 가능했다. TaqMan^TM 반응을 사용한 대립인자 분리 분석에 의하여 12개의 SNP(rs17178527, rs2074356, rs17089410, rs6918981, rs17038182, rs10513137, rs13273123, rs17249754, rs12731740, rs12110693, rs7776725, 및 rs1721400)을 지노타이핑하였다. 7개의 SNP(rs9939609, rs600130, rs3791675, rs715987, rs11576175, rs9525667, 및 rs550677)를 384개의 복합 SNP 한 세트에서 GoldenGate 어세이에 의하여 지노타이핑하였다(Illumina Inc., 미국). 3개의 SNP (rs2079795, rs41464348, 및 rs6974574)의 경우, 어떤 플랫폼에서도 기능 분석을 설계할 수 없었다. quality control으로서 샘플의 약 1%-2.5%을 중복 지노타이핑하였다. 99% 이상의 중복실험에서의 일치 및 98% 이상의 지노타입 성공율을 만족한 SNP만을 연속되는 연관성 분석에 포함시켰다.

실시예 3: 통계분석

3-1. Identity-by-state (IBS) 분석

근접한 연관균형(linkage equilibrium)에 있는 가지치기한 마커(44724개의 SNP)를 서브세트를 사용하여 개체간의 페어와이즈 IBS를 계산하였다. PLINK 소프트웨어 패키지(http://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/plink/) 및 R 통계 패키지(http://r-project.org)를 사용하여 IBS 분석을 수행하였다. 각 개체간 쌍의 계산된 전체 게놈(genome-wide) 평균 IBS를 사용하여 1도 친척 또는 그 집단이 1도 친척에 밀접하게 연결된 더 먼 친척의 관계에 있을 것으로 추정되는 개체를 평가하였다.

3-2. Quantile - quantile 플롯

각 양적 형질의 Quantile-quantile(Q-Q) 플롯을 구성하기 위하여 기대되는 p 값의 이론적 분포에 대하여 해당 SNP의 관찰된 p값의 분포를 플롯팅하였다. 모든 Q-Q 플롯에서 점선 내에 있는 농도 띠는 95% 점별 신뢰구간을 나타내며, 무작위 샘플링 및 영가설(null hypothesis) 하에서 p값의 2.5^th 및 97.5^th 백분위(centiles)을 계산함으로써 도출하였다. 게놈 컨트롤 팽창 인자(genomic control inflation factor) λ는 중앙값 χ² 통계를 0.456으로 나눠서 계산하였다. 본 팽창이 적당하고, MAF, 지노타입 빈도 차이에 대한 Q-Q, MDS 및 PCA의 플롯이 집단 구조가 KARE GWAS 샘플에 대해서 무시할 수 있다는 것을 제시하기 때문에, KARE GWAS 분석에서 게놈 컨트롤을 정정하지 않았다.

도 3은 6개의 양적 형질(체지방지수; 허리-엉덩이 비율; 키; 심장수축기 및 심장이완기 혈압; 맥박; 요골 및 경골에서 T 점수로 평가된 골강도)에 대한 Q-Q 플롯을 나타낸다. 각 형질에 대하여 관찰된 P값(y축)을 영분포(null distribution) 하에 기대된 P값과 비교하였다. 점선 사이의 영역은 95% 농도 띠를 나타낸다.

3-3. 다차원척도법 (MDS, Multidimensional scaling) 및 주성분분석(PCT, principal component analysis)

집단 하부구조의 증거를 찾기 위해서, 모든 KARE 개체 및 HapMap 270 개체 중 44,724개의 SNP 마커를 이용하여 MDS 분석 및 PCA를 수행하였다(도 4). MDS 분석의 경우, 차원(dimension)은 PLINK (http://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/plink/) 및 R (http://r-project.org)을 사 용하여 KARE 및 HapMap 그룹의 모든 개체 중에서 identity-by-descent (IBD) 페어와이즈(pairwise) 거리에 기초하여 계산하였다. 첫번째 차원값(dimension value)을 두번째 차원값에 대하여 플롯팅하였다. KARE, 일본인(JPT), 중국인(CHB), 요루반 (YRI), 및 코카시안인(CEU) 그룹의 개체를 첫번째 및 두번째 차원값에 의하여 각각 흑색점, 적색점, 청색점, 녹색점, 및 보라색점으로 플롯팅하였다. KARE 샘플들은 HapMap의 중국인(CHB)과 일본인(JPT) 구성과 클러스터를 이루었다. PCA의 경우, smartpca(EIGENSTRAT 소프트 패키지의 프로그램 모듈 중 하나)에 의하여 얻어진 첫 번째 두 고유벡터(eigenvector)에 기초하여 KARE 및 HapMap 샘플을 플롯팅하였다. KARE, 일본인(JPT), 중국인(CHB), 요루반 (YRI), 및 코카시안인(CEU) 그룹의 개체를 닫힌 청록색 사각형, 열린 핑크 사각형, 청색 별표, 다크 그린 십자가, 및 적색 십자가로 나타냈다. 또한, KARE 샘플들은 HapMap의 중국인(CHB)과 일본인(JPT) 구성과 클러스터를 이루었다.

3-4. 지노타이핑 클러스터 플롯

BRLMM 알고리즘을 이용하여 약 200-300개의 샘플의 배치(batch)에서 Affymetrix Genome-Wide Human SNP array 5.0에 대한 지노타입 콜(genotype call)을 결정하였다. 주어진 SNP의 클러스터 플롯을 만들 때, 전체 신호 정보를 프로세싱하여 통합된 요약 파일을 만들었다. 그 후, 요약 파일을 SST1.0 (SNP signal tool, Affymetrix^TM)에 유사한 알고리즘에 의해 클러스터 플롯 포맷으로 번역하였 다.(데이터 나타내지 않음)

3-5. 연관분석

PLINK (http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/) 및 SAS 프로그램(version 9.1; SAS institute Inc., Cary, NC, USA)을 사용하여 연관 분석을 수행하였다. 연령, 성별 및 모집지역을 조절한 후 추가 모델(1-d.f.)과의 선형 회귀 분석(linear regression analysis)에 의해 6개의 선택된 양적 형질의 연관성을 시험하였다. 대부분의 형질의 경우, KARE 연구 집단 내에서 원측정(raw measure)은 정상적으로 분포해 있었고 아무런 변환도 필요하지 않았다. 다만, 골강도는 예외였는데, SOS(speed of sound)의 각 측정을 분석 전에 T-점수로 변환하였다. 각 형질 분석의 경우, 잠재적인 형질 값을 변형할 수 있는 약물치료를 받는 피검자를 배제하였다. KARE GWA 및 검증연구 결과를 이종접합성 비교연구를 평가하는 데 사용되는 코크란의 Q 검정(Cochran's Q test)으로 고정된 효과를 추정하는 역분산 메타분석(inverse-variance meta analysis) 방법과 통합하였다. R 프로그램(version 2.7.1)을 사용하여 모든 메타 분석 계산을 수행하였다.

도 5는 1-df 추이 검정에 의하여 6개의 양적형질과 GWA SNP 데이터의 연관성을 조사한 것이다. 추이 검정 p값을 x축의 염색체 위치에 따라 y 축에 -log₁₀(p)로 플롯팅하였다. KARE 연구 집단에서 p<10^-5인 SNP들이 안성 및 안산 두 코호트에 연관성(p<10^-2)의 증거를 나타내는 경우 적색으로, 증거가 안성 또는 안산에 제한되는 경우 녹색으로 표시하였다.

도 6은 본원발명의 양적형질과 강한 연관 증거를 나타내는 6개 SNP의 염색체 상의 신규 유전자좌(loci)를 나타낸다. 상단 패널에서, 추이 검정을 사용한 -log₁₀(p-values)는 가장 강하게 연관된 신호의 측면에 게놈 영역 0.5Mb 에 분포한 SNP를 나타낸다. 흑색 점은 KARE 연구에서 타이핑한 SNP를 나타내고, 회색 점은 그 지노타입이 대치된 SNP를 나타내며, 각 유전자좌의 적색 다이아몬드는 전체 게놈 스캔에서 검출된 가장 강한 신호를 나타내고, 청색 다이아몬드는 검증연구결과를 나타내며, 녹색 다이아몬드는 KARE 및 검증의 통합 분석에서 얻은 결과를 나타낸다. 게놈 위치는 NCBI genome build 36 및 dbSNP build 128에 기초한다. 수직 점선으로 표시된 신호 경계는 가장 강한 신호를 플랭킹하고 있는 재조합 열점(hotspot)을 사용하여 선택하였다. 재조합 열점이 가장 강한 신호를 둘러싼 1 Mb 윈도우 내에 나타나지 않으면, 가장 강한 신호의 측면의 게놈 영역 100kb를 선택하였다. 중간 패널에서, Phase II HapMap으로부터 평가한 재조합율(cM per Mb)은 검은 수직선으로 나타냈다. 1 Mb 게놈 영역을 따라 나타낸 짧은 검은 수평선은 재조합 열점을 나타낸다. 적색 선은 가장 강한 신호로부터의 누적된 유전학적 거리(cM)를 나타낸다. 하단 패널에서 상부 트랙은 각각 엑손과 인트론을 나타내는 적색 상자와 녹색 선으로 공지된 유전자의 위치를 나타낸다. 신호 경계 내의 유전자들을 각 플롯의 상단 왼쪽 부분에 목록화하였다. 유전정보는 NCBI build 36에서 입수하였다. 하단 패널의 하부 트랙은 28종의 척추동물에서의 서열 보존을 나타낸다. 청색 상자는 높 이 보존된 영역을 나타낸다(UCSC hg18에서 얻은 phastCons 정보에 기초하여 서열 보존 점수≥0.6). 본 발명에서 설명하는 6개의 신호를 통하여 신호 경계 내에서 유전자를 기능적으로 동정하였다.

3-6. SNP 결측치 예측(imputation)

IMPUTE 프로그램을 이용하여 SNP 결측치 예측을 수행하였다. NCBI build 36 및 dbSNP build 126에 기초하여, 본 발명자들은 3.99 백만개 SNP(HapMap release 22)를 포함하는 기준 패널로서 HapMap에서 JPT 및 CHB 창설자로부터 90명의 개체를 사용하였다. MAF<0.01 및 SNP 간과율(missing rate)>0.05인 SNP를 제거한 후, 나머지 1.8 백만개의 결측치 예측된 SNP를 선택된 양적 형질과의 연관 분석을 위하여 직접 타이핑한 KARE SNP와 통합하였다. SNPTEST 프로그램으로 결측치 예측된 SNP의 연관분석을 수행하였다.

실시예 4: 동맥경화성 질환 진단 또는 예측용 단일염기다형성 키트

본 발명에서는 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관된 단일염기다형성 rs2074356을 포함하는, 동맥경화성 질환 진단 또는 예측용 키트를 제조하였다. 상기 실시예 2에 설명되어 있는 방법을 이용하여 동맥경화성 질환 발병 또는 발병 가능성을 진단 또는 예측하고자 하는 대상의 혈액으로부터 게놈 DNA를 분리하고, 형광 표지시켰다. 2X SSC로 상기 제조된 SNP 마커와 형광 표지된 게놈 DNA의 혼성화를 42℃에서 4시간 동안 수행하였다. 상기 대상이 본 발명에 따른 SNP 전부 또는 일부를 갖고 있는지를 확인함으로써, 동맥경화성 질환의 발병 가능성 예측 및 동맥경화성 질환에 대한 감수성을 측정하였다.

지금까지 예시적인 실시 태양을 참조하여 본 발명을 기술하여 왔지만, 본 발명의 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명의 범주를 벗어나지 않고서도 다양한 변화를 실시할 수 있으며 그의 요소들을 등가물로 대체할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 또한, 본 발명의 본질적인 범주를 벗어나지 않고서도 많은 변형을 실시하여 특정 상황 및 재료를 본 발명의 교시내용에 채용할 수 있다. 따라서, 본 발명이 본 발명을 실시하는데 계획된 최상의 양식으로서 개시된 특정 실시 태양으로 국한되는 것이 아니며, 본 발명이 첨부된 특허청구의 범위에 속하는 모든 실시 태양을 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

도 1은 한국인 유전체 역학조사의 전반적인 연구 설계를 도시한 것이다.

도 2는 안성과 안산 코호트의 피검자 간의 유전적 배경을 비교한 것이다.

도 3은 6개의 양적 형질에 대한 Q-Q(Quantile-Quantile) 플롯을 도시한 것이다. (BMI, 체질량지수; WHR, 허리-엉덩이 비율; SBP, 수축기 혈압/ DBP, 이완기 혈압; BD-RT, 요골에서의 골강도, BD-TT, 경골에서의 골강도).

도 4는 다차원척도법(MDS, Multidimensional scaling) 및 주성분분석(PCA, principal component analysis) 결과를 도시한 것이다.

도 5는 6개의 양적 형질에 대한 전체 유전체 스캔(Genome-wide scan) 결과를 도시한 것이다.

도 6은 강한 연관 증거를 보여주는 6개 SNP의 신규 유전자좌를 도시한 것이다.

Claims (5)

1. 삭제
2. 삭제
3. 단일염기다형성 rs2074356을 포함하는, 한국인의 고지혈증, 심근경색 또는 뇌졸증 진단 또는 예측용 키트.
4. 한국인 개체로부터 수득한 DNA에서 단일염기다형성 rs2074356을 확인하여 허리-엉덩이 비율(waist-hip ratio)과 연관된 고지혈증, 심근경색 또는 뇌졸증의 진단 또는 예측에 관한 정보를 제공하는 방법.
5. 삭제

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