KR102067076B1 - 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 바이오마커 조성물 및 이를 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 바이오마커 조성물 및 상기 조성물을 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법에 관한 것이다. 본 발명의 바이오마커 조성물은 높은 정확도로 개의 슬개골 탈구증 유무 또는 단계(level)를 구분할 수 있으므로, 개의 슬개골 탈구증을 조기에 예측 또는 진단하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 이에 따라, 반려견의 관리 및 복지를 향상시키고, 노화 관련 특이적 유전자를 발굴하여 조기에 진단함으로써 반려견의 평균 수명을 연장시키며, 후대 생산을 위한 교배시 부모 견의 유전자 검사를 통해 질병 없는 자손을 번식시키기 위한 교배 계획에 이용되고, 통계모형과 분석을 바탕으로 슬개골 탈구증 원인 유전자를 찾는 기초 자료로서 사용될 수 있다.
Description
본 발명은 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 바이오마커 조성물 및 상기 조성물을 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법에 관한 것이다.
개(Canis lupus familiaris)는 식육목 개과에 속하는 동물로 회색 늑대(Canis lupus)의 아종이며, 인류가 처음 가축화한 동물로 알려져 있다. 미토콘드리아 DNA 분석에 따르면 현대의 개는 회색 늑대에서 약 10만년 전에 분화된 것으로 추정된다. 이처럼 인류의 역사와 함께 해 온 반려견은 최근 핵가족 및 독신생활자의 증가에 따른 인간의 소외현상을 개선하고, 신체적인 장애가 있는 사람들에게 필요한 손발이 되거나, 정서적으로 어려움을 겪고 있는 사람들에게 심리치료의 매개체가 되어 정서적 안정감을 제공하며, 나아가 사회성을 길러주는 역할을 하고 있다. 세계적인 반려견 협회(KC, AKC, FCI)에서도 개의 육종과 보급에 많은 관심을 보이고 있어, 국내 반려견 산업의 국제경쟁력 제고 및 활성화를 위해 국가차원에서 반려견의 유전자원을 보호 및 육성방향 제시가 필요하다.
반려견의 근골격계 질병은 퇴행성 유전질환으로서, 치명적인 보행 장애를 동반함과 동시에 반려견의 삶의 질을 크게 저하시키는 요인이다. 반려견에서 발병하는 몇몇의 유명한 질환들은 원인 유전자가 밝혀져 있으나, 노령화에 따른 퇴행성 유전질환의 경우 유전적 특성(Genetic Architecture) 정보가 극히 부족하다. 따라서 반려견의 퇴행성 유전질환을 예측할 수 있는 고급 통계모델을 이용한 원인 유전자의 예측 모델이 필요하다.
노령화된 개들에서 흔히 나타나는 슬개골 탈구증(patellar luxation)도 퇴행성 유전질환으로 분류되며, 아직 원인 유전자가 밝혀지지 않은 유전질환이다. 슬개골 탈구증은 무릎 관절 위에 있는 슬개골이 어긋나는 질병으로 외상에 의해, 또는 선천적으로 관절의 형체가 좋지 않아 발생하거나, 나이가 들면서 이전에는 건강했던 무릎 관절에 이상이 나타나면서 발생한다. 슬개골 탈구증은 토이푸들, 포메라니안, 요크셔테리어, 말티즈 등의 특정 소형견에서 특히 많이 발생하는 것으로 알려져 있다. 심한 경우 어긋난 관절부가 붓거나 인대가 파열되어 통증이 심하기 때문에, 반려견이 다리를 질질 끌거나 들고 걷는 모습을 나타낸다.
슬개골 탈구증에 취약하거나, 발병 가능성이 높은 개체의 경우 사전에 집중적인 관리를 해주면 발병을 늦출 수 있다. 즉, 관절에 무리를 주는 행동을 하지 못하도록 훈련하고, 물리치료, 관절에 좋은 사료 급여, 적절한 체중유지, 외상을 피할 수 있는 적절한 생활환경 조성, 운동, 마사지 등을 통해 슬개골 탈구증을 예방할 수 있으며, 초기 단계에 미리 교정 수술을 받을 수도 있다. 따라서, 슬개골 탈구증을 예방하고 반려견의 삶의 질을 향상시키기 위하여, 슬개골 탈구증을 조기에 예측 및 진단할 수 있는 수단이 필요하다.
대한민국 등록특허 제10-1777161호는 개의 고관절 이형성증을 예측 또는 진단하기 위한 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism, SNP) 마커 조성물에 관한 것으로, 개의 고관절 이형성증과 연관성이 보고된 후보 유전자중 높은 다형성을 보이고, 질병군과 정상군을 유의적으로 구별할 수 있는 SNP를 선정하고, 이를 검출할 수 있는 프라이머를 설계하여 개시하고 있으나, 개의 슬개골 탈구증에 관한 마커 조성물은 개시하고 있지 않다.
본 발명의 목적은 개의 슬개골 탈구증과 관련된 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism, SNP), 및 삽입-결실 다형성(insertion-deletion polymorphism, InDel)을 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 바이오마커 조성물 및 이를 포함하는 키트를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 SNP 및 InDel을 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 칩 어레이(chip array)를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 바이오마커 조성물을 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 개의 슬개골 탈구증과 관련된 SNP 및 InDel을 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 조성물을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 키트를 제공한다.
또한, 본 발명은 개의 슬개골 탈구증과 관련된 SNP 및 InDel을 각각 포함하는 10 내지 100개의 연속적인 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드들 또는 이의 상보적인 폴리뉴클레오티드들을 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 칩 어레이를 제공한다.
또한, 본 발명은
a) 개로부터 DNA 시료를 채취하는 단계; 및
b) 상기 단계 b)의 채취된 DNA를 주형으로 개의 슬개골 탈구증과 관련된 SNP 및 InDel의 유전자형을 모두 결정하는 단계;
를 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법을 제공한다.
본 발명의 바이오마커 조성물은 높은 정확도로 개의 슬개골 탈구증 유무 또는 단계(level)를 구분할 수 있으므로, 개의 슬개골 탈구증을 조기에 예측 또는 진단하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 이에 따라, 반려견의 관리 및 복지를 향상시키고, 노화 관련 특이적 유전자를 발굴하여 조기에 진단함으로써 반려견의 평균 수명을 연장시키며, 후대 생산을 위한 교배시 부모 견의 유전자 검사를 통해 질병 없는 자손을 번식시키기 위한 교배 계획에 이용되고, 통계모형과 분석을 바탕으로 슬개골 탈구증 원인 유전자를 찾는 기초 자료로서 사용될 수 있다.
도 1은 슬개골 탈구증 단계에 따른 개체수의 분포를 나타낸 도이다.
도 2는 슬개골 탈구증 유무에 대한 질병군-환자군(case-control) 연관 분석을 맨하탄 플롯(Manhattan plot)으로 나타낸 도이다.
도 3은 슬개골 탈구증 단계에 대한 정량(quantitative) 연관 분석을 맨하탄 플롯으로 나타낸 도이다.
도 4는 세트 A 내지 D에 대해 기계학습 알고리즘인 LDA, 리니어 SVM(linear SVM), K-최근접 뉴럴 네트워크(K-nearest Neural Network), 또는 랜덤 포레스트(Random forest)를 사용하였을 때 측정된 ROC 값을 나타낸 도이다.
도 5는 76개의 변이마커로 구성된 세트 A에 대해 사용한 기계학습 알고리즘에 따른 ROC 곡선 및 AUC 값을 나타낸 도이다.
도 6은 세트 A에 대해 리니어 SVM 알고리즘을 사용하였을 때 변이 개수에 따른 ROC 곡선 및 AUC 값을 나타낸 도이다.
도 7은 세트 A의 40개 변이마커를 이용하여 63개 샘플의 슬개골 탈구증 단계(0 내지 4)를 주성분 분석(principal component analysis, PCA)한 결과를 나타낸 도이다.
도 2는 슬개골 탈구증 유무에 대한 질병군-환자군(case-control) 연관 분석을 맨하탄 플롯(Manhattan plot)으로 나타낸 도이다.
도 3은 슬개골 탈구증 단계에 대한 정량(quantitative) 연관 분석을 맨하탄 플롯으로 나타낸 도이다.
도 4는 세트 A 내지 D에 대해 기계학습 알고리즘인 LDA, 리니어 SVM(linear SVM), K-최근접 뉴럴 네트워크(K-nearest Neural Network), 또는 랜덤 포레스트(Random forest)를 사용하였을 때 측정된 ROC 값을 나타낸 도이다.
도 5는 76개의 변이마커로 구성된 세트 A에 대해 사용한 기계학습 알고리즘에 따른 ROC 곡선 및 AUC 값을 나타낸 도이다.
도 6은 세트 A에 대해 리니어 SVM 알고리즘을 사용하였을 때 변이 개수에 따른 ROC 곡선 및 AUC 값을 나타낸 도이다.
도 7은 세트 A의 40개 변이마커를 이용하여 63개 샘플의 슬개골 탈구증 단계(0 내지 4)를 주성분 분석(principal component analysis, PCA)한 결과를 나타낸 도이다.
이하, 본 발명에 대하여 더욱 상세히 설명한다.
<개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 조성물 및 이를 포함하는 키트>
본 발명의 한 양태는,
(1) 서열번호 1로 표시되는 개 1번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism, SNP);
(2) 서열번호 2로 표시되는 개 2번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(3) 서열번호 3으로 표시되는 개 3번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(4) 서열번호 4로 표시되는 개 5번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(5) 서열번호 5로 표시되는 개 5번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(6) 서열번호 6으로 표시되는 개 6번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(7) 서열번호 7로 표시되는 개 6번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(8) 서열번호 8로 표시되는 개 6번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(9) 서열번호 9로 표시되는 개 7번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(10) 서열번호 10으로 표시되는 개 8번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(11) 서열번호 11로 표시되는 개 8번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(12) 서열번호 12로 표시되는 개 9번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(13) 서열번호 13으로 표시되는 개 9번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 염기 G의 삽입 또는 결실 다형성(insertion-deletion polymorphism, InDel);
(14) 서열번호 14로 표시되는 개 10번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(15) 서열번호 15로 표시되는 개 11번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 내지 27번째 염기 CAGCCA의 삽입 또는 결실 다형성;
(16) 서열번호 16으로 표시되는 개 12번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(17) 서열번호 17로 표시되는 개 12번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(18) 서열번호 18로 표시되는 개 14번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(19) 서열번호 19로 표시되는 개 15번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(20) 서열번호 20으로 표시되는 개 17번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(21) 서열번호 21로 표시되는 개 17번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 염기 T의 삽입 또는 결실 다형성;
(22) 서열번호 22로 표시되는 개 18번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 T인 단일염기다형성;
(23) 서열번호 23으로 표시되는 개 18번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(24) 서열번호 24로 표시되는 개 20번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 염기 C의 삽입 또는 결실 다형성;
(25) 서열번호 25로 표시되는 개 20번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(26) 서열번호 26으로 표시되는 개 21번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 내지 26번째 염기 TATTT의 삽입 또는 결실 다형성;
(27) 서열번호 27로 표시되는 개 23번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(28) 서열번호 28로 표시되는 개 24번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(29) 서열번호 29로 표시되는 개 24번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(30) 서열번호 30으로 표시되는 개 25번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 A인 단일염기다형성;
(31) 서열번호 31로 표시되는 개 26번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(32) 서열번호 32로 표시되는 개 27번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(33) 서열번호 33으로 표시되는 개 29번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 A인 단일염기다형성;
(34) 서열번호 34로 표시되는 개 30번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(35) 서열번호 35로 표시되는 개 32번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(36) 서열번호 36으로 표시되는 개 34번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(37) 서열번호 37로 표시되는 개 35번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(38) 서열번호 38로 표시되는 개 36번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(39) 서열번호 39로 표시되는 개 37번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성; 및
(40) 서열번호 40으로 표시되는 개 X 염색체 유래 염기서열에서 22번째 내지 23번째 염기 CT의 삽입 또는 결실 다형성;
을 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 조성물이다.
본 발명에 따른 상기 (1) 내지 (40)의 개의 슬개골 탈구증과 관련된 SNP 및 InDel에 관한 정보는 하기 표 1 및 2에 나타낸 바와 같다. 하기 표 1 및 2는 어셈블라이버전(assembly version) CanFam v3.1에 따라 작성되었다.
| 구분 | Variant ID | Chr. | Pos. | REF | ALT | rsNumber |
| (1) | isg-dog-pl-1 | 1 | 17112468 | G | A | rs21880751 |
| (2) | isg-dog-pl-2 | 2 | 82036349 | C | T | rs851827272 |
| (3) | isg-dog-pl-3 | 3 | 58400838 | T | C | rs23552659 |
| (4) | isg-dog-pl-4 | 5 | 32501705 | C | T | rs851566559 |
| (5) | isg-dog-pl-5 | 5 | 40655778 | A | G | rs852892037 |
| (6) | isg-dog-pl-6 | 6 | 27836495 | T | C | rs851163027 |
| (7) | isg-dog-pl-7 | 6 | 32051352 | T | C | rs852302033 |
| (8) | isg-dog-pl-8 | 6 | 62814745 | T | C | rs8845384 |
| (9) | isg-dog-pl-9 | 7 | 9252445 | G | A | rs850938772 |
| (10) | isg-dog-pl-10 | 8 | 15811388 | T | C | rs851801601 |
| (11) | isg-dog-pl-11 | 8 | 71466354 | C | T | rs850590255 |
| (12) | isg-dog-pl-12 | 9 | 22747483 | C | T | rs852423419 |
| (13) | isg-dog-pl-13 | 9 | 53937440 | AG | A | - |
| (14) | isg-dog-pl-14 | 10 | 42265635 | G | A | rs852560780 |
| (15) | isg-dog-pl-15 | 11 | 61414606 | CCAGCCA | C | rs851007255 |
| (16) | isg-dog-pl-16 | 12 | 7912098 | A | G | rs852437622 |
| (17) | isg-dog-pl-17 | 12 | 43540832 | C | T | rs22216549 |
| (18) | isg-dog-pl-18 | 14 | 31122051 | C | T | rs852238409 |
| (19) | isg-dog-pl-19 | 15 | 31751748 | C | T | rs852433370 |
| (20) | isg-dog-pl-20 | 17 | 848609 | C | T | rs851748574 |
| (21) | isg-dog-pl-21 | 17 | 49815239 | GT | G | rs852761436 |
| (22) | isg-dog-pl-22 | 18 | 16882480 | A | T | rs852358154 |
| (23) | isg-dog-pl-23 | 18 | 50130476 | A | G | rs22650494 |
| (24) | isg-dog-pl-24 | 20 | 54333755 | T | TC | rs852342215 |
| (25) | isg-dog-pl-25 | 20 | 56448133 | G | A | rs9247466 |
| (26) | isg-dog-pl-26 | 21 | 24206721 | CTATTT | C | rs852629529 |
| (27) | isg-dog-pl-27 | 23 | 50887507 | G | A | rs852190019 |
| (28) | isg-dog-pl-28 | 24 | 22938607 | T | C | - |
| (29) | isg-dog-pl-29 | 24 | 31900881 | A | G | rs23214781 |
| (30) | isg-dog-pl-30 | 25 | 19340719 | A | C | rs8928182 |
| (31) | isg-dog-pl-31 | 26 | 30617536 | G | A | rs851854407 |
| (32) | isg-dog-pl-32 | 27 | 31685545 | G | A | rs851561748 |
| (33) | isg-dog-pl-33 | 29 | 33936051 | A | T | rs851666721 |
| (34) | isg-dog-pl-34 | 30 | 36988622 | G | A | rs8849568 |
| (35) | isg-dog-pl-35 | 32 | 26256287 | C | T | rs853051985 |
| (36) | isg-dog-pl-36 | 34 | 32823724 | G | A | rs853028279 |
| (37) | isg-dog-pl-37 | 35 | 22840804 | A | G | rs8281540 |
| (38) | isg-dog-pl-38 | 36 | 20974893 | C | T | - |
| (39) | isg-dog-pl-39 | 37 | 14683271 | A | G | rs24023286 |
| (40) | isg-dog-pl-40 | X | 101170472 | CCT | C | rs850550123 |
| 구분 | 서열번호 | [Major/Minor] +/- 20bp Sequence |
| (1) | 1 | CTCAAAGGCAGACTCGGGTC[A/G]GTGGCCGGAGGCAGGGGGGA |
| (2) | 2 | CCCGAGGGAGTCAGGCCCTT[C/T]CTTTGTTCATATCCTGCTTG |
| (3) | 3 | GCCTCCCTGGGAGGGGCAGC[C/T]GCTACCTAGCTCCACCTCAC |
| (4) | 4 | CGCGGAGACCACCAGCCATG[T/C]GCCCAACACCACCACTCACC |
| (5) | 5 | GGCCCAGGAGTAAAACAGAT[G/A]TGCCTTCCCCTGGGTAATAC |
| (6) | 6 | CTGTGGGCGGACGATCCCAC[C/T]GTGGACGGGCGGCAGACGCA |
| (7) | 7 | ATGTAAGTTCCCTTTCCTTC[C/T]GACCACCCCAGAGCCCCTGG |
| (8) | 8 | TGTGCTTTGGACCAGTATTA[T/C]TAAGTCAGAGGCAAGAGACT |
| (9) | 9 | GACTCTTTTCTTTTTTTCTC[A/G]GTCTTTGTTTTTGTTTTGTT |
| (10) | 10 | CAGAAGGAACGTGATGATGC[T/C]ATTATGTCTCGACTGCGATT |
| (11) | 11 | GCATCGAGGAGCAGCGCCAG[T/C]GGATTGAACCGGACTCTCAG |
| (12) | 12 | GAAGGCAGAGAGGTTGACCG[T/C]AGCTCTTCCTCTCGAAGAAG |
| (13) | 13 | ATGTATAATTGACTAAAACA[AG/A]GGGGCAGCACATATGTTAAA |
| (14) | 14 | TGAGGAGAACACCTACCCGC[G/A]GTTGCAGAAATCTTCTCACC |
| (15) | 15 | TGCCCAGTCCCTCCCCCGCC[CCAGCCA/C]CCACCAGTTTGTTCTCCGTA |
| (16) | 16 | CCAATGAGCCACCCCAAGGC[G/A]TACGCGCAGGTTTGAAAAGA |
| (17) | 17 | AGTTTCTTTGGTAAGACCAC[T/C]TTGGTAAAAAAGTATTGAAG |
| (18) | 18 | TCAGAACCCTAGAATAGGTA[C/T]GAAGAAGAGAAAAACACACT |
| (19) | 19 | CATGAACGAATGAATTGGAA[C/T]AGAAGAGACCAGGTGTTGGG |
| (20) | 20 | TCGTGCTCCGTGCTCCCGTA[T/C]ACGTTGGAGGCGTCGATGTA |
| (21) | 21 | TTTTGGAACGCCAATTGTAA[GT/G]TATTACCTCAAAGTGTTTTC |
| (22) | 22 | TAATTTAATTTTAAAAGGAA[A/T]TTTTTTTTCGTTTGTTTTGG |
| (23) | 23 | TGGGGGAAGATGCGGGAGGC[G/A]CGGTCTTGCTGGGCCATGAG |
| (24) | 24 | GGGAGCCAGGCTGGGGCCCT[T/TC]CGCCAGGCCGACCTGCGGCA |
| (25) | 25 | GTTCAGCAGCTGTAAGTGAC[G/A]ACCATGCTCCTTCGGGTCTG |
| (26) | 26 | TAAAGCCCTAATTAATTTCT[C/CTATTT]TGTTTGATTTTTCAGCCAGT |
| (27) | 27 | GGGACTGGAATCTTCTTTCC[G/A]ATTTCCACAGCATATGCTTT |
| (28) | 28 | TGCCGGGGCCTGGGAGAGCG[C/T]CGCGAGGGAGGTCGCCCCGT |
| (29) | 29 | GCCAAGGGGCTGAGCGACCC[G/A]GGCAAGATCAAGCGGCTGCG |
| (30) | 30 | TGTAAAATTGTGTAGGAGTG[C/A]ACTAAAGTCTAATGGGGAGT |
| (31) | 31 | AAAGAGAAAATACCTATGAC[A/G]GCGCGGTCTTTTAAGTAAGG |
| (32) | 32 | GACTGCTTGAGGCTTCTTCC[G/A]GTTGGTTATGGATTTACAAA |
| (33) | 33 | TATCAACTTTTCTGAACATT[T/A]GTTAACTATTTTCTTCACAT |
| (34) | 34 | GCTGCTGCCCCTGCCTGGGG[A/G]CTCCCTCCCCTGGCTGCACT |
| (35) | 35 | TTTTAAAAAATCAGATCTGA[C/T]TAGTGTAATACGGCTGTCTA |
| (36) | 36 | AGGTCACTTAAGGGCTGACT[A/G]GTCAAGCCATTCTACAGAGT |
| (37) | 37 | AAGAGCAACCCCCATCCCAC[A/G]ACACATGTTTTGAATGAAGC |
| (38) | 38 | CCTTCTCGGGGCCCTTCGCC[T/C]TCCTCGCCTTCTCCTTCGGC |
| (39) | 39 | TGGAGTCTGAAAGATATTAA[G/A]AAATTTGCATTTTGATAACA |
| (40) | 40 | AGGTGGTTCAAGCAGCTGTC[CCT/C]GTCAGGAGTTTTGATTTTTT |
본 발명에 따른 상기 (1) 내지 (40)의 개의 슬개골 탈구증과 관련된 변이는 전체 엑솜 서열분석(Whole Exome Sequencing, WES)과 기계학습을 통해 얻은 변이 마커들로서 총 40개로 구성되어 있고, 구체적으로, 34개의 단일염기형성(SNP) 변이 및 6개의 삽입/결실(Insertion/Deletion) 변이로 구성되어 있다.
상기 표 1의 'Variant ID'는 WES를 통해 얻은 변이들에는 등록되지 않은 변이도 포함되어 있어 임의로 부여한 아이디이다.
상기 표 1의 'Chr.'은 Chromosome, 'Pos.'는 Position의 약자로서 개에서 해당 변이가 존재하는 염색체 번호와 해당 염색체 상의 물리적 염기 쌍 위치를 의미하고, 이는 해당 변이의 아이덴티티(Identity)를 나타낸다.
상기 표 1의 'REF'는 Reference의 약자로서 기존의 염기서열과 비교하여 다른 변이를 찾기 위해 이용한 참조서열 정보이고, 'ALT'는 Alternative의 약자로서 참조서열과 비교하여 달라졌을 때 가질 수 있는 염기서열을 의미한다.
상기 표 1의 'rsNumber'는 NCBI(National Center for Biotechnology Information) dbSNP(The Single Nucleotide Polymorphism Database)의 변이 고유 ID(unique id)로서 특정 변이(SNP, 삽입, 결실 변이 포함)를 나타내기 위해 사용하는 등록 번호(accession number)를 의미한다. 당업자라면 상기 rsNumber를 이용하여 SNP 또는 InDel의 위치 및 서열을 용이하게 확인할 수 있다. rsNumber에 해당하는 구체적인 서열은 시간이 지남에 따라 약간 변경될 수 있다. 본 발명의 범위가 상기 변경된 서열에도 미치는 것은 당업자에게 자명할 것이다.
상기 표 2의 '[Major/Minor]'는 대립인자의 빈도를 표현하며, 대립인자 중 빈도가 많은 것을 Major 대립인자, 빈도가 적은 것을 Minor 대립인자로 정의한다. 또한, 상기 표 2의 '+/- 20bp sequence'는 변이의 앞뒤 20개의 염기 쌍에 대한 서열 정보를 의미한다.
본 명세서에서 '단일염기다형성(single nucleotide polymorphism, SNP)'이란 게놈에서 단일염기가 개체의 쌍 염색체 간에 다른 경우에 발생하는 DNA 서열의 다양성을 의미한다. 다형성(polymorphism)이란 하나의 유전자 좌위(locus)에 두 가지 이상의 대립유전자(allele)가 존재하는 경우를 말하며, 다형성 부위 중에서, 사람에 따라 단일 염기만이 다른 것을 단일염기다형성이라 한다. 바람직한 다형성 마커는 선택된 집단에서 1% 이상의 발생빈도를 나타내는 두 가지 이상의 대립유전자를 갖는다.
본 명세서에서 '삽입 또는 결실 다형성(insertion-deletion polymorphism, InDel)'이란 생물의 DNA의 염기배열에서 일부 염기가 중간에 삽입되거나(insertion) 결실된(deletion) 변이를 총칭한다.
본 명세서에서 서열번호 13은 G 삽입 유전자형의 염기서열, 서열번호 15는 CAGCCA 삽입 유전자형의 염기서열, 서열번호 21은 T 삽입 유전자형의 염기서열, 서열번호 24는 C 삽입 유전자형의 염기서열, 서열번호 26은 TATTT 삽입 유전자형의 염기서열, 및 서열번호 40은 CT 삽입 유전자형의 염기서열을 나타낸다.
본 명세서에서 '예측 또는 진단'이란 질병 발생의 예측 및 질병 발생위험도를 결정하거나 도출시키는데 사용되는 모든 유형의 분석을 포함하며, 바람직하게는 개의 슬개골 탈구증 여부 또는 단계를 판단하여 진단을 하거나 발병 위험을 예측하는 것일 수 있다.
본 발명에 따른 상기 (1) 내지 (40)의 개의 슬개골 탈구증과 관련된 변이를 검출할 수 있는 제제는, 바람직하게는 상기 (1) 내지 (40)을 각각 포함하는 10 내지 100개의 연속적인 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드들 또는 이의 상보적인 폴리뉴클레오티드들에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 '뉴클레오티드'란 단일가닥 또는 이중가닥으로 존재하는 DNA 또는 RNA를 의미한다.
본 명세서에서 '프라이머'란 짧은 자유 3' 말단 수산화기(free 3' hydroxyl group)를 가지는 염기 서열로서 상보적인 주형과 염기쌍을 형성할 수 있고, 주형 가닥 복사를 위한 시작 지점으로 기능을 하는 짧은 서열을 의미한다. 프라이머의 적절한 길이는 사용 목적에 따라 달라질 수 있으나, 일반적으로 약 15 내지 30 개의 염기로 구성된다. 프라이머 서열은 주형과 완전하게 상보적일 필요는 없으나, 주형과 혼성화할 정도로 충분히 상보적이어야 한다. 프라이머를 다형성 부위를 포함하는 DNA 서열에 혼성화함으로써 다형성 부위를 포함하는 DNA 단편을 증폭시킬 수 있다. 프라이머는 적절한 완충용액 및 온도에서 중합반응을 위한 효소, 시약 및 상이한 4가지 뉴클레오시드 3인산(nucleoside triphosphate)의 존재 하에서 DNA 합성을 개시할 수 있다. 프라이머를 이용한 PCR 증폭을 통해 원하는 생성물의 생성 여부를 확인함으로써 개의 슬개골 탈구증을 예측 또는 진단할 수 있다. 이 때, PCR 조건, 센스 및 안티센스 프라이머의 길이는 당업계에 공지된 것을 기초로 변형할 수 있다.
본 명세서에서 '프로브'란 혼성화 프로브를 의미하며, 핵산의 상보성 가닥에 서열 특이적으로 결합할 수 있는 올리고뉴클레오티드를 의미한다. 프로브는 짧게는 수개 내지 길게는 수백개의 염기에 해당하는 핵산 단편으로서, 특정 DNA 또는 RNA의 존재 유무를 확인하는데 사용될 수 있다. 상기 프로브는 올리고뉴클레오티드 프로브, 단쇄 DNA 프로브, 이중쇄 DNA 프로브, RNA 프로브 등의 형태로 제작될 수 있고, 비오틴, FITC, 로다민, DIG(digoxigenin) 등으로 표지되거나 방사선 동위원소 등으로 표지될 수 있다.
본 발명에 따른 프라이머 또는 프로브는 포스포라미다이트 고체 지지체 방법, 또는 기타 널리 공지된 방법을 사용하여 화학적으로 합성할 수 있다. 이러한 핵산 서열은 또한 당해 분야에 공지된 많은 수단을 이용하여 변형시킬 수 있다. 상기 변형의 비-제한적인 예로는 메틸화, 캡화, 천연 뉴클레오티드 하나 이상의 동족체로의 치환, 및 뉴클레오티드 간의 변형, 예를 들면, 하전되지 않은 연결체(예: 메틸 포스포네이트, 포스포트리에스테르, 포스포라미데이트, 카바메이트 등) 또는 하전된 연결체(예: 포스포로티오에이트, 포스포로디티오에이트 등)로의 변형이 있다.
본 발명의 다른 양태는, 본 발명에 따른 조성물을 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 키트이다.
본 발명에 따른 키트는 바람직하게는 RT-PCR 키트 또는 DNA 분석용(예, DNA 칩) 키트일 수 있다. 본 발명의 키트는 상기 (1) 내지 (40)의 개의 슬개골 탈구증과 관련된 변이 마커를 증폭을 통해 확인하거나, 마커 위치를 염기 결정화를 통해 확인함으로써 개의 슬개골 탈구증을 예측 또는 진단할 수 있다.
본 발명에 따른 키트에는 폴리뉴클레오티드, 프라이머 또는 프로브 뿐만 아니라, 분석 방법에 적합한 한 종류 또는 그 이상의 다른 구성성분 조성물, 용액 또는 장치가 포함될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 키트는 PCR을 수행하기 위해 필요한 필수 요소를 포함하는 키트일 수 있다. PCR 키트는 상기 (1) 내지 (40)의 개의 슬개골 탈구증과 관련된 변이에 특이적인 프라이머 또는 프로브 외에도 테스트 튜브 또는 다른 적절한 컨테이너, 반응 완충액(pH 및 마그네슘, 농도는 다양), 데옥시뉴클레오티드(dNTPs), Taq-폴리머라아제 및 역전사효소와 같은 효소, DNase, RNAse 억제제, DEPC-수(DEPC-water) 및 멸균수 등을 포함할 수 있다.
<개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 칩 어레이>
본 발명의 다른 양태는, 상기 (1) 내지 (40)을 각각 포함하는 10 내지 100개의 연속적인 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드들 또는 이의 상보적인 폴리뉴클레오티드들을 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 칩 어레이이다.
본 발명에 따른 칩 어레이는 바람직하게는 DNA 또는 RNA 폴리뉴클레오타이드를 포함할 수 있다. 상기 칩 어레이는 프로브 폴리뉴클레오타이드에 본 발명의 폴리뉴클레오타이드를 포함하는 것을 제외하고는 통상적인 칩 어레이로 이루어진다. 칩 어레이 상에서의 핵산의 혼성화 및 혼성화 결과의 검출은 당업계에 잘 알려져 있다. 상기 검출은 예를 들면, 핵산 시료를 형광 물질, 예를 들면, Cy3 및 Cy5와 같은 물질을 포함하는 검출 가능한 신호를 발생시킬 수 있는 표지 물질로 표지한 다음, 칩 어레이 상에 혼성화하고, 상기 표지 물질로부터 발생하는 신호를 검출함으로써 이루어질 수 있다.
<개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법>
본 발명의 다른 양태는,
a) 개로부터 DNA 시료를 채취하는 단계; 및
b) 상기 단계 b)의 채취된 DNA를 주형으로 개의 슬개골 탈구증과 관련된 상기 (1) 내지 (40)의 유전자형을 모두 결정하는 단계;
를 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법이다.
본 발명에 따른 예측 또는 진단 방법에 사용되는 DNA 시료는 바람직하게는 털, 뇨, 혈액, 정액, 조직, 세포 또는 타액을 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 개의 슬개골 탈구증과 관련된 상기 (1) 내지 (40)의 유전자형을 결정하는 방법은 당업자에게 알려진 어떠한 방법이든 사용 가능하다. 예를 들어, 시퀀싱 분석, 자동 염기서열 분석기를 사용한 시퀀싱 분석, 파이로시퀀싱(pyrosequencing), 칩 어레이에 의한 혼성화, PCR-RELP법(restriction fragment length polymorphism), PCR-SSCP법(single strand conformation polymorphism), PCR-SSO법(specific sequence oligonucleotide), PCR-SSO법과 도트 하이브리드화법을 조합한 ASO(allele specific oligonucleotide) 하이브리드화법, TaqMan-PCR법, MALDI-TOF/MS법, RCA법(rolling circle amplification), HRM(high resolution melting)법, 프라이머 신장법, 서던 블롯 하이브리드화법, 도트 하이브리드화법 등의 공지의 방법에 의하여 수행될 수 있으나, 이에 제한되지 않을 수 있다.
본 발명에 따른 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법은 바람직하게는 유전자형을 결정하는 단계 이후에, 결정된 유전자형 정보를 바탕으로 검체 대상인 개의 슬개골 탈구증 여부 또는 단계를 판별하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 판별하는 단계는 바람직하게는 제1항의 (1) 내지 (40)의 유전자형 정보를 리니어 SVM(linear SVM) 알고리즘으로 기계 학습 시킨 모델을 이용하여, 검체 대상인 개의 슬개골 탈구증 여부 또는 단계를 판별하는 단계일 수 있다.
이하, 본 명세서를 구체적으로 설명하기 위해 실시예를 들어 상세히 설명한다. 그러나, 본 명세서에 따른 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 명세서의 범위가 아래에서 상술하는 실시예들에 한정되는 것으로 해석되지는 않는다. 본 명세서의 실시예들은 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 명세서를 보다 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이다.
실시예 1. 시료 수집 및 전체 엑솜 서열분석(Whole Exome Sequencing, WES)
슬개골 탈구증이 있는 반려견 및 정상인 반려견을 조사하여 총 63마리의 반려견으로부터 시료를 수집하였다. 구체적으로 개체들의 품종, 성별 및 질병유무는 하기 표 3에 나타낸 바와 같고, 개체들의 슬개골 탈구증의 단계(level) 분포는 도 1에 나타낸 바와 같다.
| 기준 | 분류 | 샘플 수(마리) |
| 종 | 말티즈 | 17 |
| 미니어쳐 핀셔 | 1 | |
| 포메라니안 | 8 | |
| 시추 | 3 | |
| 푸들 | 7 | |
| 믹스 | 7 | |
| 저먼 셰퍼드 | 1 | |
| 비글 | 3 | |
| 슈나우저 | 1 | |
| 코카스파니엘 | 1 | |
| 골든리트리버 | 1 | |
| 요크셔테리어 | 6 | |
| 닥스훈트 | 2 | |
| 치와와 | 3 | |
| 도베르만 핀셔 | 1 | |
| 진돗개 | 1 | |
| 성별 | 수컷 | 22 |
| 암컷 | 41 | |
| 질병군-정상군 | 정상 | 27 |
| 질병 | 36 | |
| 샘플 합계 | 63 | |
반려견으로부터 채취한 DNA에 대하여 슈어셀렉트 개 엑손 V2(SureSelect Canine Exon V2)를 이용하여 라이브러리를 제작한 뒤, 일루미나 노바식 6000 서열분석 플랫폼(Illumina Novaseq 6000 sequencing platform)을 이용하여 전체 엑솜 서열분석(WES)을 수행하였다. 생성된 로우 데이타(raw data)를 CanFam3.1 버전의 레퍼런스(Reference)를 사용하여 맵핑(mapping)한 뒤, GATK 3.5 버전의 변이 검출기(variant caller)를 사용하여 63마리 전체 개의 전체 엑손 영역의 변이를 탐색하였다.
실시예2. 품질 관리(Quality control)
검출기를 사용하여 선발한 모든 변이들 중에는 위양성 변이(false positive variant)가 포함되어있기 때문에 적절한 역치(threshold)를 적용하여 유의미한 변이들만을 선별하였다. 결측 유전자형 비율이 80%가 넘는 변이, 하디-바인베르크 평형(Hardy-Weinberg equilibrium, HWE) p-값이 0.001 이하인 변이, 두 대립유전자 중 빈도가 적은 대립유전자의 빈도(Minor allele frequency, MAF)가 5% 미만인 변이에 대해 삭제하는 기준으로 품질 관리를 수행하였다. 그 결과, 전체 164,043개의 변이에서 16,722의 고품질 변이가 선별되었다.
실시예3. 대치(Imputation)
대치(Imputation)란 유전자형 결측치에 대한 대치를 의미한다. 즉, 결측이 되어 알 수 없는 유전자형을 주변의 유전자형의 정보를 통해서 유추하여 채워 넣는 작업이다. 63마리를 대상으로 선발한 변이들은 어떤 개체에 대해서는 유전자형이 검출(calling)되지 않아 비어있는 경우가 생긴다. 이 경우 결측 값이 존재하는 채로 분석을 진행하면 후에 나올 통계분석에서 수학 과정상 결측치가 존재하는 변이는 제거되므로 데이터의 손실이 많아진다. 이러한 데이터 손실을 막기 위해 각 변이에 대한 대립유전자의 빈도를 이용하여 변이들 간의 1배체형 집단(haplotype cluster)을 설정하고, 비글 소프트웨어(Beagle software) v4.1을 이용하여 최적의 유전자형을 확인하였다.
실시예4. 전장 연관 분석(Genome-wide association study)
상기 실시예 1에서 수집한 총 63마리 반려견의 시료를 대상으로 슬개골 탈구증과 유전자 변이간의 연관분석을 수행하였다. 구체적으로, 플링크(PLINK) v1.9를 이용하여 최소자승법으로 전장 연관 분석을 수행하였고, 통계 모형은 정상군-질병군과 정량분석에 대하여 각각 단순 회귀분석과 로지스틱 회귀 형태이며, 분석 모형은 다음과 같다.
Y: 슬개골 탈구증의 유무(0, 1) 또는 단계(0, 1, 2, 3, 4)
X: 유전자형을 숫자 값으로 바꾼 벡터(0, 1, 2 각각 빈도가 높은 대립유전자 동형 유전자형(Major allele homo genotype), 이형 유전자형(Hetero genotype), 빈도가 낮은 대립유전자 동형 유전자형(Minor allele homo genotype)을 의미.)
β: 슬개골 탈구증에 대한 변이의 상가적(Additive) 효과
연관 분석은 도 2 및 도 3에 나타낸 바와 같이, 정상군-질병군(case-control)과 슬개골 탈구증의 단계에 대한 정량 시험(quantitative study)으로 나누어 각각 진행하였고, 하기 표 4에 나타낸 바와 같이 유의적인 변이를 선발하기 위한 역치를 다르게 적용하여 총 4개의 후보 세트를 선발하였다.
| 유형 | 역치 | 변이 마커 개수 |
| 질병군-정상군 | < 10-3 | 187 |
| < 5 x 10-4 | 86 | |
| 슬개골 탈구증 병기 | < 10-4 | 263 |
| < 5 x 10-5 | 179 |
실시예 5. 연관 불평형(Linkage Disequilibrium, LD)
감수분열 중 유전자 재조합이 일어나게 되는데, 재조합은 단일염기수준이 아니라 큰 블록의 단위로 일어나게 되며 함께 유전되어 움직이는 이러한 단위를 1배체형(haplotype)이라고 한다. 단순히 거리가 가까울수록 함께 유전되는 것이 아니라 교차(cross over)가 잘 일어나는 영역도 고려되어야 한다. 따라서 두 변이간의 연관 정도는 r2을 이용하여 값을 얻고, 이 값이 0이면 완전 독립, 1에 가까울수록 연관이 되어있다고 판단한다. 이 때 두 변이 간에 거리가 가까우며 다음 세대에도 함께 움직이게 되는 경우(r2=1), 연관 불균형 상태에 있다고 판단한다.
상기 실시예 4에서 선발한 유의적인 변이들에서도 강하게 연관되어있는 변이 쌍들이 존재하며 이러한 변이들은 슬개골 탈구증 형질에 같은 동일한 효과를 나타낸다고 볼 수 있다. 따라서, 이와 같이 중복으로 효과를 가지는 변이들은 제거하고자 하였다. 구체적으로, 플링크(PLINK) v1.9를 이용하여 윈도우(window) 50, 역치 r2>0.2, 슬라이딩 윈도우(sliding window) 5를 기준으로 대표되는 변이를 재 선발하였고, LD를 통해 선발한 후보 변이세트는 하기 표 5와 같다.
| 유형 | 기준 (p-값) |
변이 개수 | |
| LD전 | LD후 | ||
| 질병군-정상군 | < 10-3 | 187 | 76(세트 A) |
| < 5 x 10-4 | 86 | 42(세트 B) | |
| 슬개골 탈구증 병기 | < 10-4 | 263 | 89(세트 C) |
| < 5 x 10-5 | 179 | 70(세트 D) | |
실시예 6. 기계학습을 이용한 슬개골 탈구증에 적합한 학습 알고리즘 선정 및 후보 세트 결정
4개의 후보 세트가 얼마나 슬개골 탈구증을 잘 탐지할 수 있는지 확인하기 위해, 기계학습을 이용하여 정확도를 측정하였다. 사용한 기계학습 알고리즘은 LDA, 리니어 SVM(Linear SVM), K-최근접 뉴럴 네트워크(K-nearest Neural Network), 랜덤 포레스트(Random forest) 4가지이며, 보유하고 있는 63개의 슬개골 탈구증 샘플을 가장 잘 나타낼 수 있는 알고리즘을 확인하였다. 구체적으로, 먼저 임의의 60% 데이터를 선택하여 학습한 뒤, 남은 40%의 데이터로 바이너리(binary) 테스트를 수행하였고, 이 과정을 한 주기(cycle)로 부트스트랩핑(bootstrapping) 100회를 실시하여 AUC, ROC, 민감도(Sensitivity) 특이도(Specificity)를 측정하였다.
그 결과, 도 4에 나타낸 바와 같이, ROC 바 플롯(bar plot)과 커브를 확인하였을 때 4가지 세트 중 세트 A가 가장 슬개골 탈구증을 잘 구분할 수 있었고, 4가지 알고리즘 중 랜덤 포레스트와 리니어 SVM이 슬개골 탈구증 샘플을 가장 잘 설명하였다. 또한, 도 5에 나타낸 바와 같이, 세트 A(76개의 변이 마커 세트)를 사용하였을 때 리니어 SVM 알고리즘에서 AUC가 93%로 가장 높았다.
실시예 7. 특징 선택(Feature selection)을 이용한 슬개골 탈구증 마커 발굴
상기 실시예 6에서 세트 A에서 리니어 SVM 알고리즘을 이용하여 학습을 진행하였을 때 높은 AUC가 나타남을 확인하였다. 학습한 총 76개의 변이 마커들은 각각의 가중치가 매겨지고, 가중치가 높을수록 슬개골 탈구증을 판별하기 위한 설명력이 크다고 볼 수 있다. 따라서 최소한의 마커로 90% 이상의 AUC를 나타낼 수 있는 마커 개수를 확인하기 위해 특징 선택(Feature selection) 방법을 이용하여 선택된 기계학습 모형에 높은 기여도를 갖는 마커들을 선발하였다.
그 결과, 도 6에 나타낸 바와 같이, 92%의 AUC를 나타내는 40개의 마커변이(표 1 및 2)를 선발하여 슬개골 탈구증 마커 세트를 발굴하였다.
실시예 8. 마커 세트를 이용한 주성분 분석(principal component analysis, PCA)
상기 발굴한 마커 세트가 슬개골 탈구증의 단계를 구분하는지 확인하기 위해, 40개 변이를 이용하여 63개 샘플의 슬개골 탈구 정도를 주성분 분석(PCA) 하였다.
그 결과, 도 7에 나타낸 바와 같이, 질병의 정도에 따라 주성분 제 1 변수에 의해 샘플이 점진적으로 잘 구분되었다. 이로부터 선별된 40개의 변이가 질병의 단계를 기준으로 개체들 간의 상대적인 거리를 잘 구분할 수 있음을 알 수 있었다.
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<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=A/G, rs21880751
<400> 1
ctcaaaggca gactcgggtc ngtggccgga ggcagggggg a 41
<210> 2
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=C/T, rs851827272
<400> 2
cccgagggag tcaggccctt nctttgttca tatcctgctt g 41
<210> 3
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=C/T, rs23552659
<400> 3
gcctccctgg gaggggcagc ngctacctag ctccacctca c 41
<210> 4
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<212> DNA
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cgcggagacc accagccatg ngcccaacac caccactcac c 41
<210> 5
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<212> DNA
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<220>
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<400> 5
ggcccaggag taaaacagat ntgccttccc ctgggtaata c 41
<210> 6
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<212> DNA
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<400> 6
ctgtgggcgg acgatcccac ngtggacggg cggcagacgc a 41
<210> 7
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<212> DNA
<213> Canis lupus
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<400> 7
atgtaagttc cctttccttc ngaccacccc agagcccctg g 41
<210> 8
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<212> DNA
<213> Canis lupus
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<221> allele
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tgtgctttgg accagtatta ntaagtcaga ggcaagagac t 41
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<212> DNA
<213> Canis lupus
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<221> allele
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gactcttttc tttttttctc ngtctttgtt tttgttttgt t 41
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<212> DNA
<213> Canis lupus
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<212> DNA
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gcatcgagga gcagcgccag nggattgaac cggactctca g 41
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gaaggcagag aggttgaccg nagctcttcc tctcgaagaa g 41
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atgtataatt gactaaaaca agggggcagc acatatgtta aa 42
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<221> allele
<222> (21)
<223> n=G/A, rs852560780
<400> 14
tgaggagaac acctacccgc ngttgcagaa atcttctcac c 41
<210> 15
<211> 47
<212> DNA
<213> Canis lupus
<400> 15
tgcccagtcc ctcccccgcc ccagccacca ccagtttgtt ctccgta 47
<210> 16
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=G/A, rs852437622
<400> 16
ccaatgagcc accccaaggc ntacgcgcag gtttgaaaag a 41
<210> 17
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=T/C, rs22216549
<400> 17
agtttctttg gtaagaccac nttggtaaaa aagtattgaa g 41
<210> 18
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=C/T, rs852238409
<400> 18
tcagaaccct agaataggta ngaagaagag aaaaacacac t 41
<210> 19
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=C/T, rs852433370
<400> 19
catgaacgaa tgaattggaa nagaagagac caggtgttgg g 41
<210> 20
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=T/C, rs851748574
<400> 20
tcgtgctccg tgctcccgta nacgttggag gcgtcgatgt a 41
<210> 21
<211> 42
<212> DNA
<213> Canis lupus
<400> 21
ttttggaacg ccaattgtaa gttattacct caaagtgttt tc 42
<210> 22
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=A/T, rs852358154
<400> 22
taatttaatt ttaaaaggaa nttttttttc gtttgttttg g 41
<210> 23
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=G/A, rs22650494
<400> 23
tgggggaaga tgcgggaggc ncggtcttgc tgggccatga g 41
<210> 24
<211> 42
<212> DNA
<213> Canis lupus
<400> 24
gggagccagg ctggggccct tccgccaggc cgacctgcgg ca 42
<210> 25
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=G/A, rs9247466
<400> 25
gttcagcagc tgtaagtgac naccatgctc cttcgggtct g 41
<210> 26
<211> 46
<212> DNA
<213> Canis lupus
<400> 26
taaagcccta attaatttct ctattttgtt tgatttttca gccagt 46
<210> 27
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=G/A, rs852190019
<400> 27
gggactggaa tcttctttcc natttccaca gcatatgctt t 41
<210> 28
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=C/T
<400> 28
tgccggggcc tgggagagcg ncgcgaggga ggtcgccccg t 41
<210> 29
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=G/A, rs23214781
<400> 29
gccaaggggc tgagcgaccc nggcaagatc aagcggctgc g 41
<210> 30
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=C/A, rs8928182
<400> 30
tgtaaaattg tgtaggagtg nactaaagtc taatggggag t 41
<210> 31
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=A/G, rs851854407
<400> 31
aaagagaaaa tacctatgac ngcgcggtct tttaagtaag g 41
<210> 32
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=G/A, rs851561748
<400> 32
gactgcttga ggcttcttcc ngttggttat ggatttacaa a 41
<210> 33
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=T/A, rs851666721
<400> 33
tatcaacttt tctgaacatt ngttaactat tttcttcaca t 41
<210> 34
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=A/G, rs8849568
<400> 34
gctgctgccc ctgcctgggg nctccctccc ctggctgcac t 41
<210> 35
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=C/T, rs853051985
<400> 35
ttttaaaaaa tcagatctga ntagtgtaat acggctgtct a 41
<210> 36
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=A/G, rs853028279
<400> 36
aggtcactta agggctgact ngtcaagcca ttctacagag t 41
<210> 37
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=A/G, rs8281540
<400> 37
aagagcaacc cccatcccac nacacatgtt ttgaatgaag c 41
<210> 38
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=T/C
<400> 38
ccttctcggg gcccttcgcc ntcctcgcct tctccttcgg c 41
<210> 39
<211> 41
<212> DNA
<213> Canis lupus
<220>
<221> allele
<222> (21)
<223> n=G/A, rs24023286
<400> 39
tggagtctga aagatattaa naaatttgca ttttgataac a 41
<210> 40
<211> 43
<212> DNA
<213> Canis lupus
<400> 40
aggtggttca agcagctgtc cctgtcagga gttttgattt ttt 43
Claims (7)
- (1) 서열번호 1로 표시되는 개 1번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism, SNP);
(2) 서열번호 2로 표시되는 개 2번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(3) 서열번호 3으로 표시되는 개 3번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(4) 서열번호 4로 표시되는 개 5번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(5) 서열번호 5로 표시되는 개 5번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(6) 서열번호 6으로 표시되는 개 6번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(7) 서열번호 7로 표시되는 개 6번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(8) 서열번호 8로 표시되는 개 6번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(9) 서열번호 9로 표시되는 개 7번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(10) 서열번호 10으로 표시되는 개 8번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(11) 서열번호 11로 표시되는 개 8번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(12) 서열번호 12로 표시되는 개 9번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(13) 서열번호 13으로 표시되는 개 9번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 염기 G의 삽입 또는 결실 다형성(insertion-deletion polymorphism, InDel);
(14) 서열번호 14로 표시되는 개 10번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(15) 서열번호 15로 표시되는 개 11번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 내지 27번째 염기 CAGCCA의 삽입 또는 결실 다형성;
(16) 서열번호 16으로 표시되는 개 12번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(17) 서열번호 17로 표시되는 개 12번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(18) 서열번호 18로 표시되는 개 14번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(19) 서열번호 19로 표시되는 개 15번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(20) 서열번호 20으로 표시되는 개 17번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(21) 서열번호 21로 표시되는 개 17번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 염기 T의 삽입 또는 결실 다형성;
(22) 서열번호 22로 표시되는 개 18번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 T인 단일염기다형성;
(23) 서열번호 23으로 표시되는 개 18번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(24) 서열번호 24로 표시되는 개 20번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 염기 C의 삽입 또는 결실 다형성;
(25) 서열번호 25로 표시되는 개 20번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(26) 서열번호 26으로 표시되는 개 21번 염색체 유래 염기서열에서 22번째 내지 26번째 염기 TATTT의 삽입 또는 결실 다형성;
(27) 서열번호 27로 표시되는 개 23번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(28) 서열번호 28로 표시되는 개 24번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(29) 서열번호 29로 표시되는 개 24번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(30) 서열번호 30으로 표시되는 개 25번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 A인 단일염기다형성;
(31) 서열번호 31로 표시되는 개 26번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(32) 서열번호 32로 표시되는 개 27번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성;
(33) 서열번호 33으로 표시되는 개 29번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 A인 단일염기다형성;
(34) 서열번호 34로 표시되는 개 30번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(35) 서열번호 35로 표시되는 개 32번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 C 또는 T인 단일염기다형성;
(36) 서열번호 36으로 표시되는 개 34번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(37) 서열번호 37로 표시되는 개 35번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 A 또는 G인 단일염기다형성;
(38) 서열번호 38로 표시되는 개 36번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 T 또는 C인 단일염기다형성;
(39) 서열번호 39로 표시되는 개 37번 염색체 유래 염기서열에서 21번째 염기가 G 또는 A인 단일염기다형성; 및
(40) 서열번호 40으로 표시되는 개 X 염색체 유래 염기서열에서 22번째 내지 23번째 염기 CT의 삽입 또는 결실 다형성;
을 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 조성물. - 제1항에 있어서, 상기 (1) 내지 (40)을 검출할 수 있는 제제는, 상기 (1) 내지 (40)을 각각 포함하는 10 내지 100개의 연속적인 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드들 또는 이의 상보적인 폴리뉴클레오티드들에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브를 포함하는 것을 특징으로 하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 조성물.
- 제1항 또는 제2항의 조성물을 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 키트.
- 제1항의 (1) 내지 (40)을 각각 포함하는 10 내지 100개의 연속적인 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드들 또는 이의 상보적인 폴리뉴클레오티드들을 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 칩 어레이(chip array).
- a) 개로부터 DNA 시료를 채취하는 단계; 및
b) 상기 단계 a)의 채취된 DNA를 주형으로 제1항의 (1) 내지 (40)의 유전자형을 모두 결정하는 단계;
를 포함하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법. - 제5항에 있어서, 상기 DNA 시료는 개의 털, 뇨, 혈액, 정액, 조직, 세포 또는 타액을 포함하는 것을 특징으로 하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법은, 제1항의 (1) 내지 (40)의 유전자형 정보를 리니어 SVM(linear SVM) 알고리즘으로 기계 학습 시킨 모델을 이용하여, 검체 대상인 개의 슬개골 탈구증 여부 또는 단계를 판별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180156903A KR102067076B1 (ko) | 2018-12-07 | 2018-12-07 | 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 바이오마커 조성물 및 이를 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180156903A KR102067076B1 (ko) | 2018-12-07 | 2018-12-07 | 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 바이오마커 조성물 및 이를 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102067076B1 true KR102067076B1 (ko) | 2020-01-16 |
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ID=69369037
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|---|---|---|---|
| KR1020180156903A Active KR102067076B1 (ko) | 2018-12-07 | 2018-12-07 | 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단용 바이오마커 조성물 및 이를 이용한 개의 슬개골 탈구증 예측 또는 진단 방법 |
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| Country | Link |
|---|---|
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| KR20220077669A (ko) | 2020-12-02 | 2022-06-09 | 건국대학교 산학협력단 | 수의 영상 분할에 기반한 슬개골 질환 판독을 지원하는 인공지능 처리 방법 |
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-
2018
- 2018-12-07 KR KR1020180156903A patent/KR102067076B1/ko active Active
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Legal Events
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