KR102093453B1 - 체형 및 대사 감수성 snp 마커 및 진단정보 제공방법 - Google Patents

체형 및 대사 감수성 snp 마커 및 진단정보 제공방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102093453B1
KR102093453B1 KR1020180002294A KR20180002294A KR102093453B1 KR 102093453 B1 KR102093453 B1 KR 102093453B1 KR 1020180002294 A KR1020180002294 A KR 1020180002294A KR 20180002294 A KR20180002294 A KR 20180002294A KR 102093453 B1 KR102093453 B1 KR 102093453B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
snp
gene
sequences
complementary
consecutive
Prior art date
Application number
KR1020180002294A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190084484A (ko
Inventor
최남우
강병철
신가희
김형용
이지현
이상민
Original Assignee
(주)인실리코젠
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)인실리코젠 filed Critical (주)인실리코젠
Priority to KR1020180002294A priority Critical patent/KR102093453B1/ko
Publication of KR20190084484A publication Critical patent/KR20190084484A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102093453B1 publication Critical patent/KR102093453B1/ko

Links

Images

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

본 발명은 비만진단을 위한 SNP 마커에 대한 것이다. 본 발명을 통해 비만 진단 특히 비만 위험도를 측정하여 제공할 수 있으며, 더 나아가 비만 예방을 위한 음식을 추천할 수 있다.

Description

체형 및 대사 감수성 SNP 마커 및 진단정보 제공방법 {SNP markers for Body type and metabolism susceptibility and diagnostic information providing method using SNP markers}
본 발명은 비만 예측용 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism,SNP) 및 상기 마커를 통한 비만진단을 위한 정보의 제공방법에 대한 것이다.
비만인 경우 일반적으로 체중이 많이 나가지만 비만이 아니더라도 근육이 많은 사람은 체중이 많이 나갈 수 있기 때문에 체내에 지방조직이 과다한 상태를 비만으로 정의한다. 비만은 각종 성인병의 발병과 관련성이 매우 깊다. 비만으로 인해 당뇨병 및 고지혈증이 생길 가능성이 높아지고, 성기능 장애, 관절염, 심혈관계 질환의 발병 위험이 커진다. 담석증이 생길 수 있으며 일부의 경우 암의 발생과도 연관이 있다. 비만은 유전적, 문화적, 환경적 요인 등 복합적 원인에 의해 발생한다. 특히 현대에 들어서는 과다한 열량 섭취 또는 고지방 식이에 의한 비만의 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 비만은 체질량 지수(body mass index: BMI), 체지방률, 및 허리둘레 등 다양한 척도에 의한 진단이 가능하다. 그러나, 이러한 진단 방법은 한정된 신체적 특성에만 의존하는 진단 방법이기 때문에 이들 척도만으로는 비만을 정확히 진단하는데 어려움이 있다.
본 발명자들은 비만에 대한 진단 및 예측을 위한 방법을 찾기 위해 노력한 결과, 체형과 대사를 결정하는 요소(체질량지수, 중성지방농도, 콜레스테롤 함량, 혈당,혈압 또는 카페인대사정보)와 밀접한 관련이 있는 일련의 SNP를 발견하였고, 이를 통해 비만진단 또는 예측을 위한 정보제공의 방법을 발명하였다.
본 발명의 목적은 비만과 관련된 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism,SNP)을 이용한 비만진단 키트를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 비만진단 키트를 이용하여 비만진단 정보를 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브를 포함하는 비만진단용 키트를 제공한다.
또한, 본 발명은 비만이 의심되는 개체로부터 SNP를 확인하는 단계를 포함하는 비만 예측 또는 진단을 위한 정보를 제공하는 방법을 제공한다.
본 발명의 SNP를 통해 비만 위험을 예측하는 마커로서 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 유전자형 정보에 기반한 맞춤형 식품 추천 방법을 나타낸 도면이고,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 유전자형 정보에 기반한 맞춤형 식품 추천 방법이 수행되는 시스템 구성을 예시적으로 나타낸 도면이고,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 적용 가능한 형질-화학물질 네트워크 구조를 예시적으로 나타낸 도면이고,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 유전자-식품 행렬 획득단계에서 획득되는 유전자-식품 행렬을 예시적으로 나타낸 도면이고,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 유전자/식품별 가중치 행렬 계산단계에서 유전자/식품별 가중치 행렬을 계산하는 방식을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도6은 GWAS 결과들을 각각 유전형별로 추정한 RR값 및 이를 통해 구해진 Average RR을 구하는 도면이다.
도7은 전체 좌위에 대한 상대위험도를 GWAS 연구결과에서의 Average RR로 나누어 얻어진 GRI을 구하는 도면이다.
본 발명은 FTO 유전자의 rs8050136 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; FTO 유전자의 rs7202116 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; FTO 유전자의 rs6499640 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; FTO 유전자의 rs1558902 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;FTO 유전자의 rs12149832 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;BDNF-AS 유전자의 rs925946 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;BDNF-AS 유전자의 rs6265 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;BDNF 유전자의 rs2030323 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;BDNF 유전자의 rs11030104 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;BDNF 유전자의 rs10767664 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;GCKR 유전자의 rs780094 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;GCKR 유전자의 rs780092 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;GCKR 유전자의 rs1260326 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;MLXIPL 유전자의 rs3812316 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;HMGCR 유전자의 rs3846663 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;HMGCR 유전자의 rs10045497 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;HMGCR 유전자의 rs10038095 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;HMGCR 유전자의 rs3843482 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;HMGCR 유전자의 rs12916 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;ABCA1 유전자의 rs3905000 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;ABCA1 유전자의 rs3890182 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;ABCA1 유전자의 rs2740488 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;ABCA1 유전자의 rs1883025 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;ABCA1 유전자의 rs12686004 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; CDKN2B-AS1 유전자의 rs564398 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;CDKN2B-AS1 유전자의 rs2383208 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; CDKN2B-AS1 유전자의 rs10811661 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; G6PC2 유전자의 rs560887 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; GLIS3 유전자의 rs7041847 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; GLIS3 유전자의 rs7020673 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; GLIS3 유전자의 rs10814916 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; MTNR1B 유전자의 rs10830963 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; DGKB 유전자의 rs17168486 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; NPR3 유전자의 rs1173766 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; ATP2B1 유전자의 rs2681472 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; ATP2B1 유전자의 rs17249754 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; CSK 유전자의 rs1378942 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; GUCY1A3 유전자의 rs13143871 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; CYP17A1 유전자의 rs3824755 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; CYP17A1 유전자의 rs1004467 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; CYP1A1 유전자의 rs2472297 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; CYP1A1 유전자의 rs2470893 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; AHR 유전자의 rs6968554 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; 및 AHR 유전자의 rs4410790 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브를 포함하는 비만진단용 키트를 제공한다.
본 발명자들은 체질량지수, 중성지방농도, 콜레스테롤 함량, 혈당,혈압 또는 카페인대사정보와 연관성(asssociated)이 있는 총 44개의 SNP를 선별하였다.
본 발명의 rs8050136, rs7202116, rs6499640, rs1558902, rs12149832, rs925946, rs6265,rs2030323,rs11030104 및 rs10767664가 체질량지수와 연관되어 있다.
본 발명의 rs780094, rs780092, rs1260326 및 rs3812316이 중성지방농도와 연관되어 있다.
본 발명의 rs3846663 ,rs10045497, rs10038095, rs3843482, rs12916, rs3905000, rs3890182, rs2740488, rs1883025 및 rs12686004이 콜레스테롤과 연관되어 있다.
본 발명의 rs564398, rs2383208, rs10811661, rs560887, rs7041847,rs7020673,rs10814916, rs10830963, rs17168486, rs1173766, rs2681472, rs17249754, rs1378942, rs13143871, rs3824755 및 rs1004467이 혈당과 연관되어 있다.
본 발명의 rs2472297, rs2470893, rs6968554, rs4410790이 카페인대사와 연관되어 있다.
본 발명의 키트는 상기의 유전자들의 SNP들을 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브를 이용하여 인간의 체형 및 대사감수성을 진단하고 하고, 이를 통해 인간의 비만의 위험도를 예측할 수 있다.상기 비만의 위험도 예측은 다수의 프라이머, 또는 프로브를 사용할 수록 정확도가 높아질 수 있다.
상기 키트는, 바람직하게는 유전자들의 SNP들을 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브를 2개 이상, 더욱 바람직하게는 3개 내지 43개 일 수 있고, 보다 바람직하게는 44개 모두를 포함할 수 있다.
본 발명의 SNP의 뉴클레오타이드 서열은 GenBank에서 확인될 수 있다.
구체적인 SNP에 대한 정보는 다음 <표1>과 같다.
Category SNPS(rs_id) RISK ALLELE
(위험 대립유전자)		 MAPPED_GENE RISK ALLELE FREQUENCY P-VALUE OR or BETA
체질량지수








 rs8050136 A FTO 0.41 1.00E-47 8.04
rs7202116 G FTO 0.402 2.00E-10 0.036
rs6499640 A FTO 0.41 4.00E-13 5.25
rs1558902 A FTO 0.15 7.00E-27 0.0756
rs12149832 A FTO 0.2 5.00E-22 0.073
rs925946 T BDNF-AS 0.34 9.00E-10 3.85
rs6265 G BDNF, BDNF-AS 0.85 5.00E-10 4.58
rs2030323 C BDNF 0.6 4.00E-16 0.046
rs11030104 A BDNF-AS, BDNF 0.55 2.00E-20 0.0478
rs10767664 A BDNF 0.78 5.00E-26 0.19
중성지방농도


 rs780094 G GCKR 0.63 3.00E-20 0.1
rs780092 G GCKR 0.33 5.00E-27 0.05
rs1260326 C GCKR 0.45 1.00E-11 0.101
rs3812316 C MLXIPL 0.95 1.00E-10 10.5
콜레스테롤 rs3846663 T HMGCR 0.38 8.00E-12 0.07
rs10045497 C HMGCR 0.49 1.00E-12 0.1
rs10038095 T HMGCR 0.38 3.00E-43 0.083
rs3843482 G HMGCR 0.38 2.00E-45 0.087
rs12916 C HMGCR 0.39 9.00E-47 2.84
rs3905000 G ABCA1 0.86 9.00E-13 0.11
rs3890182 G ABCA1 0.88 5.00E-07 0.02
rs2740488 A ABCA1 0.76 2.00E-34 0.086
rs1883025 T ABCA1 0.25 3.00E-27 2.24
rs12686004 T ABCA1 0.21 2.00E-18 0.0217
혈당







 rs564398 T CDKN2B-AS1 0.56 1.00E-06 1.13
rs2383208 A CDKN2B-AS1 - DMRTA1 0.55 2.00E-29 1.34
rs10811661 T CDKN2B-AS1 - DMRTA1 0.55 1.00E-18 1.23
rs560887 C G6PC2 0.7 1.00E-57 0.06
rs7041847 A GLIS3 0.41 2.00E-14 1.1
rs7020673 C GLIS3 0.5 5.00E-12 1.14
rs10814916 C GLIS3 0.439 6.00E-12 1.11
rs10830963 G MTNR1B 0.28 3.00E-50 0.07
rs17168486 T DGKB 0.19 3.00E-07 1.13
혈압 rs1173766 C NPR3 0.6 2.00E-08 0.63
rs2681472 A ATP2B1 0.83 2.00E-11 0.15
rs17249754 G ATP2B1 0.64 8.00E-20 1.17
rs1378942 C CSK 0.35 3.00E-26 0.416
rs13143871 T GUCY1A3 0.8 6.00E-07 0.49
rs3824755 C CYP17A1 0.32 1.00E-06 0.5
rs1004467 A CYP17A1 0.9 1.00E-10 1.05
카페인대사 rs2472297 T CYP1A1 - CYP1A2 0.24 2.00E-24 0.14
rs2470893 T CYP1A1 - CYP1A2 0.31 5.00E-14 0.12
rs6968554 A AHR 0.39 7.00E-15 0.2
rs4410790 T AHR 0.37 3.00E-17 0.1
본 명세서에서 연관(association)은 특정한 유전자의 다양성과 당해 유전자로 인한 개체의 표현형 간의 관계가 통계학적으로 유의미한 경우를 나타낸다. 보다 구체적으로 본 발명의 SNP와 특정 trait(개체의 체질량지수, 중성지방농도, 콜레스테롤 함량, 혈당,혈압 또는 카페인대사정보)와의 관계를 나타내는 P-value가 0.05이하일 수 있다.
본 명세서에서 뉴클레오티드는 단일가닥 또는 이중가닥으로 존재하는 DNA 또는 RNA를 의미한다.
본 명세서에서 단일염기다형성(SNP)는 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 단일염기 다형성이라 한다. 바람직한 다형성 마커는 선택된 집단에서 1%이상의 발생빈도를 나타내는 두 가지 이상의 대립유전자를 갖는다.
본 명세서에서 용어, "대립유전자(allele)"는 상동염색체의 동일한 유전자좌위에 존재하는 한 유전자의 여러 타입을 말하며 에컨대, SNP는 두 종류의 대립인자(biallele)를 갖는다. 대립유전자 빈도는 특정 인구집단 내 유전적 다형성을 나타내는데 사용된다.
본 명세서에서 "rs_id"란 1998년부터 SNP 정보를 축적하기 시작한 NCBI가 초기에 등록되는 모든 SNP에 대하여 부여한 독립된 표지자인 rs-ID를 의미하며, 본 발명에서는 rs8050136와 같은 형태로 기재하였다. 이와 같은 표에 기재된 rs_id는 본 발명의 다형성 마커인 SNP 마커를 의미한다. 당업자라면 상기 rs_id를 이용하여 SNP의 위치 및 서열을 용이하게 확인할 수 있다. NCBI의 dbSNP(The Single Nucleotide Polymorphism Database) 번호인 rs_id에 해당하는 구체적인 서열은 시간이 지남에 따라 약간 변경될 수 있다. 본 발명의 범위가 상기 변경된 서열에도 미치는 것은 당업자에게 자명할 것이다.
본 명세서에서 다형성 서열이란 폴리뉴클레오타이드 서열 중에 SNP를 포함하는 다형성 부위(polymorphic site)를 포함하는 서열을 의미한다. 상기 폴리뉴클레오타이드 서열은 DNA 또는 RNA가 될 수 있다.
본 명세서에서 SNP(표 1에 기재됨)는 개체의 SNP의 다형성 부위가 위험 대립유전자로 표시된 대립유전자일 경우, 비만 발병 또는 위험이 높은 개체로 판단할 수 있는 것이다. 반대로 위험대립유전자가 아닌 경우에는 비만 위험이 낮은 것으로 판단될 수 있다. 위험 대립유전자가 많을 경우, 정확성은 더 높아질 수 있다.
본 명세서에서 용어, "예측 또는 진단"은 질병 발생의 예측 및 질병 발생위험도를 결정하거나 도출시키는데 사용되는 모든 유형의 분석을 포함하며, 바람직하게는 고혈압인지 여부를 판단하여 진단을 하거나 발병 위험을 예측하는 것일 수 있다.
본 명세서에서 용어, "프로브"는 상기와 같은 유전자의 다형성부위와 특이적으로 혼성화 반응을 통해 확인하여 비만 위험도를 예측 또는 진단할 수 있는 조성물을 의미하며, 이와 같은 유전자 분석의 구체적 방법은 특별한 제한이 없으며, 이 발명이 속하는 기술분야에 알려진 모든 유전자 검출 방법에 의하는 것일 수 있다.
"프라이머"는 짧은 자유 3' 말단 수산화기(free 3' hydroxyl group)를 가지는 염기 서열로 상보적인 주형과 염기쌍을 형성할 수 있고 주형 가닥 복사를 위한 시작 지점으로 기능을 하는 짧은 서열을 의미한다. 프라이머는 적절한 완충용액 및 온도에서 중합반응(즉, DNA 폴리머레이즈 또는 역전사효소)을 위한 시약및 상이한 네 가지 뉴클레오사이드 트리포스페이트의 존재하에서 DNA 합성을 개시할 수 있다. PCR 증폭을 실시하여 원하는 생성물의 생성 여부를 통해 고혈압을 예측할 수 있다. PCR 조건, 센스 및 안티센스 프라이머의 길이는 당업계에 공지된 것을 기초로 변형할 수 있다.
본 발명의 프로브 또는 프라이머는 포스포르아미다이트 고체 지지체 방법, 또는 기타 널리 공지된 방법을 사용하여 화학적으로 합성할 수 있다.
또 하나의 양태로서, 본 발명은 상기 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 포함하는 비만 예측 또는 진단용 키트를 제공한다.
상기 키트는 RT-PCR 키트 또는 DNA 분석용 (예, DNA 칩) 키트일 수 있다. 본 발명의 키트는 비만 위험도 예측 또는 진단용 마커인 SNP를 증폭을 통해 확인하거나, SNP 마커의 발현 수준을 mRNA의 발현 수준을 확인함으로써 고혈압을 예측 또는 진단할 수 있다.
또 하나의 양태로서, 본 발명은 상기 비만 위험도 예측 또는 진단용 폴리뉴클레오타이드를 포함하는 비만 위험도 예측 또는 진단용 마이크로어레이를 제공한다.
상기 마이크로어레이는 DNA 또는 RNA 폴리뉴클레오타이드를 포함하는 것일 수 있다. 상기 마이크로어레이는 프로브 폴리뉴클레오타이드에 본 발명의 폴리뉴클레오타이드를 포함하는 것을 제외하고는 통상적인 마이크로어레이로 이루어진다.
"개체"란 고혈압 예측 또는 진단을 하기 위한 피험자를 말한다. 상기 검체에서 머리카락, 뇨,혈액, 각종 체액, 분리된 조직, 분리된 세포 또는 타액과 같은 시료 등으로부터 DNA를 얻을 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명은 비만이 의심되는 개체의 시료로부터 FTO 유전자의 rs8050136 SNP, FTO 유전자의 rs7202116 SNP, FTO 유전자의 rs6499640 SNP, FTO 유전자의 rs1558902 SNP, FTO 유전자의 rs12149832 SNP,BDNF-AS 유전자의 rs925946 SNP,BDNF-AS 유전자의 rs6265 SNP,BDNF 유전자의 rs2030323 SNP,BDNF 유전자의 rs11030104 SNP,BDNF 유전자의 rs10767664 SNP,GCKR 유전자의 rs780094 SNP,GCKR 유전자의 rs780092 SNP,GCKR 유전자의 rs1260326 SNP,MLXIPL 유전자의 rs3812316 SNP,HMGCR 유전자의 rs3846663 SNP,HMGCR 유전자의 rs10045497 SNP,HMGCR 유전자의 rs10038095 SNP,HMGCR 유전자의 rs3843482 SNP,HMGCR 유전자의 rs12916 SNP,ABCA1 유전자의 rs3905000 SNP,ABCA1 유전자의 rs3890182 SNP,ABCA1 유전자의 rs2740488 SNP,ABCA1 유전자의 rs1883025 SNP,ABCA1 유전자의 rs12686004 SNP,CDKN2B-AS1 유전자의 rs564398 SNP,CDKN2B-AS1 유전자의 rs2383208 SNP, CDKN2B-AS1 유전자의 rs10811661 SNP, G6PC2 유전자의 rs560887 SNP,GLIS3 유전자의 rs7041847 SNP, GLIS3 유전자의 rs7020673 SNP, GLIS3 유전자의 rs10814916 SNP,MTNR1B 유전자의 rs10830963 SNP,DGKB 유전자의 rs17168486 SNP,NPR3 유전자의 rs1173766 SNP,ATP2B1 유전자의 rs2681472 SNP,ATP2B1 유전자의 rs17249754 SNP, CSK 유전자의 rs1378942 SNP, GUCY1A3 유전자의 rs13143871 SNP, CYP17A1 유전자의 rs3824755 SNP, CYP17A1 유전자의 rs1004467 SNP, CYP1A1 유전자의 rs2472297 SNP, CYP1A1 유전자의 rs2470893 SNP, AHR 유전자의 rs6968554 SNP, 또는 AHR 유전자의 rs4410790 SNP를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비만진단 정보 제공 방법을 제공한다.
본 발명은 비만이 의심되는 개체의 시료로부터
FTO 유전자의 rs8050136 SNP, FTO 유전자의 rs7202116 SNP, FTO 유전자의 rs6499640 SNP, FTO 유전자의 rs1558902 SNP, FTO 유전자의 rs12149832 SNP,BDNF-AS 유전자의 rs925946 SNP,BDNF-AS 유전자의 rs6265 SNP,BDNF 유전자의 rs2030323 SNP,BDNF 유전자의 rs11030104 SNP,BDNF 유전자의 rs10767664 SNP,GCKR 유전자의 rs780094 SNP,GCKR 유전자의 rs780092 SNP,GCKR 유전자의 rs1260326 SNP,MLXIPL 유전자의 rs3812316 SNP,HMGCR 유전자의 rs3846663 SNP,HMGCR 유전자의 rs10045497 SNP,HMGCR 유전자의 rs10038095 SNP,HMGCR 유전자의 rs3843482 SNP,HMGCR 유전자의 rs12916 SNP,ABCA1 유전자의 rs3905000 SNP,ABCA1 유전자의 rs3890182 SNP,ABCA1 유전자의 rs2740488 SNP,ABCA1 유전자의 rs1883025 SNP,ABCA1 유전자의 rs12686004 SNP,CDKN2B-AS1 유전자의 rs564398 SNP,CDKN2B-AS1 유전자의 rs2383208 SNP, CDKN2B-AS1 유전자의 rs10811661 SNP, G6PC2 유전자의 rs560887 SNP,GLIS3 유전자의 rs7041847 SNP, GLIS3 유전자의 rs7020673 SNP, GLIS3 유전자의 rs10814916 SNP,MTNR1B 유전자의 rs10830963 SNP,DGKB 유전자의 rs17168486 SNP,NPR3 유전자의 rs1173766 SNP,ATP2B1 유전자의 rs2681472 SNP,ATP2B1 유전자의 rs17249754 SNP, CSK 유전자의 rs1378942 SNP, GUCY1A3 유전자의 rs13143871 SNP, CYP17A1 유전자의 rs3824755 SNP, CYP17A1 유전자의 rs1004467 SNP, CYP1A1 유전자의 rs2472297 SNP, CYP1A1 유전자의 rs2470893 SNP, AHR 유전자의 rs6968554 SNP, 또는 AHR 유전자의 rs4410790 SNP를 확인하는 단계;
상기 SNP에 대하여 유전자 상대 위험도를 계산하는 단계; 및
각 SNP별 영향력을 고려하여 가중 유전자별 가중치를 계산하는 단계;
를 포함하는, 비만진단에 필요한 정보를 제공하기 위한 방법을 제공한다.
1.GWAS 연구를 활용한 SNP 선별
비만, 혈압, 혈당, 카페인대사 관련 유전자 검사를 위해서는 과학적으로 증명된 비만 관련 SNP을 선별하는 것은 필수적이다. GWAS 연구에서의 결과값들은 특정 trait과의 관련성을 선별하는데 객관적인 판단기준을 제시하였다. 특정 trait 관련 SNP들을 선별하기 위해 국내외 GWAS 연구결과 및 데이터베이스들을 활용하여 선별하였다.
2. SNP 선별과정
선별과정으로는 우선적으로 1)trait에 대한 정의가 필요하다. 이는 예를들어 비만이라는 용어자체가 굉장히 광범위한 표현이기 때문에 실제 GWAS 연구에서 비만 trait관련 SNP을 선별하기 위해서는 타겟으로 하는 trait용어들을 BMI(체질량지수), LDL-Cholesterol, Triglycerides등과 같이 세분화하여 정의하였다. GWAS 연구들로부터 trait별 관련 SNP좌위 자료조사 및 수집과정을 거쳤다. 수집된 SNP들 중 중요하다고 판단되는 SNP을 선별함. 주요 선별 기준은 인종, 샘플 수, p-value, OR값을 고려하여 선별함. 인종은 유전자 검사를 타겟으로 하는 인종과 가까운 인종을 중심으로 선별하였으며 샘플 수는 최대한 많은 수를 대상으로한 GWAS연구의 SNP들을 선별하였다. 통계적 유의성이 높은 p-value를 선택하는 것이 필요하며, OR값은 상대적으로 높은 SNP을 중심으로 선별하되 하나의 trait에 대한 SNP OR값을 균형적으로 선별하였다. 선별한 결과는 표2과 같다.
DISEASE/TRAIT INITIAL SAMPLE SIZE Category SNPS
Body mass index 72,598 European ancestry individuals, 1,160 African American individuals 체질량지수








 rs8050136
Body mass index 133,154 European ancestry individuals rs7202116
Body mass index 72,598 European ancestry individuals, 1,160 African American individuals rs6499640
Body mass index 82,438 East Asian ancestry individuals, 4,301 South East Asian ancestry individuals rs1558902
Body mass index 26,620 Japanese ancestry individuals rs12149832
Body mass index 72,598 European ancestry individuals, 1,160 African American individuals rs925946
Body mass index 72,598 European ancestry individuals, 1,160 African American individuals rs6265
Body mass index 26,620 Japanese ancestry individuals rs2030323
Body mass index 82,438 East Asian ancestry individuals, 4,301 South East Asian ancestry individuals rs11030104
Body mass index Up to 123,865 European ancestry individuals rs10767664
Triglycerides 17,100 European ancestry individuals, 715 Orcadian individuals 중성지방농도


 rs780094
Triglycerides 12,545 Korean ancestry individuals rs780092
Triglycerides 8,993 Japanese ancestry individuals rs1260326
Triglycerides 1,005 European ancestry male individuals, 1,006 Indian Asian ancestry male individuals rs3812316
LDL cholesterol 19,840 European ancestry individuals 콜레스테롤 rs3846663
Lipid traits 3,451 Han Chinese ancestry individuals rs10045497
Cholesterol, total up to 62,166 European ancestry individuals rs10038095
LDL cholesterol up 62,166 European ancestry individuals rs3843482
Cholesterol, total 100,184 European ancestry individuals rs12916
HDL cholesterol 20,697 European ancestry individuals, 715 Orcadian individuals rs3905000
HDL cholesterol up to 17,723 European ancestry individuals rs3890182
HDL cholesterol up to 62,166 European ancestry individuals rs2740488
Cholesterol, total 100,184 European ancestry individuals rs1883025
HDL cholesterol 12,545 Korean ancestry individuals rs12686004
Type 2 diabetes 1,924 European ancestry cases, 2,938 European ancestry controls 혈당 rs564398
Type 2 diabetes 519 Japanese ancestry cases, 503 Japanese ancestry controls rs2383208
Type 2 diabetes 5,976 Japanese ancestry cases, 20,829 Japanese ancestry controls rs10811661
Fasting plasma glucose 35,812 European ancestry individuals rs560887
Type 2 diabetes 5,999 East Asian ancestry cases, 9,001 East Asian ancestry controls, 794 Malay ancestry cases, 1,240 Malay ancestry controls, 159 Filipino ancestry cases, 1,624 Filipino ancestry controls rs7041847
Type 1 diabetes 7,514 cases, 9,045 controls rs7020673
Type 2 diabetes 1,839 Han Chinese ancestry cases, 1,873 Han Chinese ancestry controls rs10814916
Fasting plasma glucose 35,812 European ancestry individuals rs10830963
Type 2 diabetes 12,171 European ancestry cases, 56,862 European ancestry controls, 6,952 East Asian ancestry cases, 11,865 East Asian ancestry controls, 5,561 South Asian ancestry cases, 14,458 South Asian ancestry controls, 1,804 Mexican ancestry cases, 779 Mexican ancestry controls rs17168486
Blood pressure 19,608 East Asian ancestry individuals 혈압 rs1173766
Hypertension 29,136 European ancestry individuals rs2681472
Blood pressure 19,608 East Asian ancestry individuals rs17249754
Diastolic blood pressure 69,395 European ancestry individuals rs1378942
Diastolic blood pressure 11,816 Han Chinese ancestry individuals rs13143871
Blood pressure 22,275 East Asian ancestry individuals, 4,325 South East Asian ancestry individuals rs3824755
Systolic blood pressure 29,136 European ancestry individuals rs1004467
Coffee consumption (cups per day) 91,462 European ancestry individuals 카페인대사　
 rs2472297
Caffeine consumption 47,431 European ancestry individuals rs2470893
Coffee consumption 17,479 European ancestry high consumption individuals, 31,049 European ancestry no or low consumption individuals rs6968554
Coffee consumption 91,462 European ancestry individuals rs4410790
3. 가중 유전자별 가중치(genetic risk index score,GRI score) 및 이를 통한 비만 진단(위험도) 정보제공방법
본 발명은 SNP에 대하여 유전자 상대 위험도(relative risk)를 계산하는 단계; 및 각 SNP별 영향력을 고려하여 유전자별 가중치(genetic risk index score,GRI score)를 계산하는 단계를 포함하는, 비만진단에 필요한 정보제공방법를 제공하며, 보다 구체적으로는 비만에 대한 위험도를 제공한다.
SNP 변이에 따른 비만과 표현형에 대한 위험도를 측정하기 위해서는 레퍼런스가 되는 GWAS 연구결과가 필요하다. 전장유전체연관분석연구(Genome-Wide Association Study, GWAS)는 유전역학에서 개체간의 유전자가 어떻게 다른지 알아보기 위해 특정한 종의 다른 개체들의 모든 혹은 거의 모든 유전자를 연구하는 것을 의미한다. 구체적으로, dbSNP id, risk allele, odds ratio, risk allele frequency 등이 있다.
아래 표 1은 GWAS catalog DB에서 비만과 관련된 trait(예: 중성지방농도)의 GWAS 연구결과를 예시적으로 나타낸다.
dbSNP id risk allele odds ratio risk allele
frequency
rs780094 G 10 0.63
rs780092 G 20 0.33
rs1260326 C 9.900990099 0.45
rs3812316 C 10.5 0.95
GWAS 연구결과에서의 오즈비(odds ratio)값도 어떤 질병과 표현형에 대한 위험성을 나타내는 지표가 되지만, 앞으로 발생될 질병/표현형에 대한 위험률을 확률적으로 나타내주기 위해서는 오즈비(odds ratio)값을 상대 위험도(relative risk)값으로 변환하는 것이 필요하다.
오즈비(Odds ratio)는 아래 수식 1을 통해 상대 위험도(relative risk)로 변환될 수 있으며, 변환할 때는 유병률(prevalence) 수치가 필요하다.
[수식 1]
Figure 112018002142899-pat00001
수식 1에서, RR은 상대 위험도(relative risk) 값이고, OR은 오즈비(Odds ratio) 값이고, Rc는 유병률(prevalence) 값이다.
예를 들어, 유전형(Genotype)이 위험 대립유전자(risk allele)를 homo/hetero/non-risk homo로 가지고 있는지에 따라 각각의 RR을 추정할 수 있다. 예시적으로, GWAS 결과들을 각각 유전형별로 추정한 RR값은 아래 표 4와 같으며, 이를 통해 Average RR을 구할 수 있다.
Figure 112018002142899-pat00002
특정 질병과 표현형에 대한 전체 좌위의 유전형이 가지는 상대 위험도를 계산하기 위해서는 GRI(Genetic risk index) score 산출이 필요하다. 아래 수식 2에 예시된 바와 같이, GRI score은 특정 질병 및 표현형에 대한 전체 SNP 좌위의 상대적 위험도를 나타내는 수치로 각각의 RR값을 곱하여 구할 수 있다.
[수식 2]
Figure 112018002142899-pat00003
수식 2에서, g는 유전자형,
Figure 112018002142899-pat00004
는 i번째 유전자형(gi)의 상대 위험도이다.
예를 들어, 아래 표 5을 참조하면, A라는 남성이 1개의 non-risk homo genotype과 2개의 risk homo genotype을 가지고 있다고 가정했을 때, 각 좌위별 RR값 및 전체 좌위에 대한 상대 위험도를 추정할 있수 있다. 전체 좌위에 대한 상대위험도를 GWAS 연구결과에서의 Average RR로 나누어 주면 최종적으로 평균에 비해 몇 배 정도의 위험률을 가지는지 알 수 있다.
Figure 112018002142899-pat00005
4. 비만예방을 권장/제한 식품 추천
또한, 본 발명은 비만에 대한 유전자별 가중치(genetic risk index score,GRI score)를 고려하여 권장/제한 식품을 추천할 수 있고, 이를 통해 비만을 예방할 수 있다.
상기 식품추천을 위해, 유전자 형질을 활성화하거나 억제하는 대사 물질을 갖는 식품 정보를 추출하여 유전자와 상기 유전자에 대응하는 식품 및 상기 유전자와 상기 식품 간의 연관값으로 구성된 유전자-식품 행렬을 획득하는 유전자-식품 행렬 획득단계 ;상기 유전자-식품 행렬 획득단계를 통해 추출된 식품에 대해 각각의 식품별로 상기 유전자 형질을 활성화하거나 억제하는 대사 물질의 함량에 따라 식품별 대사 물질 함량 가중치를 계산하는 식품별 대사물질 함량 가중치 계산단계 ; 상기 식품별 대사물질 함량 가중치와 상기 유전자별 가중치(genetic risk index score,GRI score)를 상기 유전자-식품 행렬에 곱(Matrix Production)하여 유전자/식품별 가중치 행렬을 계산하는 유전자/식품별 가중치 행렬 계산단계 ; 및 상기 유전자/식품별 가중치 행렬에서 각 식품별로 상기 유전자/식품별 가중치를 합하여 특정 형질에 대한 식품별 추천도를 계산하는 식품별 추천도 계산단계 를 포함할 수 있다.
유전자-식품 행렬 획득단계(S10)에서는, 유전자-식품 행렬 획득부(10)가 개인으로부터 획득된 유전변이를 갖는 유전자 정보를 기반으로 형질-화학물질 네트워크를 참조하여 유전자 형질을 활성화하거나 억제하는 대사 물질을 갖는 식품 정보를 추출하여 유전자와 상기 유전자에 대응하는 식품 및 상기 유전자와 상기 식품 간의 연관값으로 구성된 유전자-식품 행렬을 획득하는 과정이 수행된다.
예를 들어, 유전자-식품 행렬 획득단계(S10)에서 유전자-식품 행렬 획득부(10)가 유전자-식품 행렬을 획득하기 위하여, 유전자 데이터베이스와 형질-화학물질 네트워크를 참조할 수 있다. 유전자 데이터베이스는 여러 연구를 바탕으로 일반적인 사람들이 가지고 있는 유전변이 정보, 유전변이 발현률, 유전형질 발현률 정보가 저장된 데이터베이스로서, 인터넷상에서 공개된 데이터베이스이거나 독자적으로 구축된 데이터베이스일 수 있다. 형질-화학물질 네트워크는 유전자의 활성을 증가시키거나 억제하는 대사물질 정보와 대사물질-식품 및 함량 정보, 유전형-표현형 연관정보를 가지고 있는 네트워크일 수 있으며, 예를 들어, 형질-화학물질 네트워크는 인터넷상의 공개정보에 대한 자연어 처리를 통해 획득될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 적용 가능한 형질-화학물질 네트워크 구조를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3을 추가로 참조하면, 형질-화학물질 네트워크는 유전자의 활성을 증가시키거나 억제하는 대사물질 정보를 인터넷상의 공개정보에 대한 자연어 처리를 통해 획득한 정보일 수 있다. 이러한 형질-화학물질 네트워크에는 국내외 데이터베이스로부터 확보된 대사물질-식품, 유전형-표현형 정보에 기초한 표현형, 유전형질, 대사물질, 식품 간의 관계 정보가 반영되어 있다.
예를 들어, 유전자-식품 행렬 획득단계(S10)에서 획득되는 유전자-식품 행렬을 예시적으로 나타낸 도 4를 추가로 참조하면, 유전자-식품 행렬 획득단계(S10)에서는, 1) 유전자-식품 행렬을 구성하는 식품이 유전자를 활성화시키는 경우, 유전자-식품 행렬 획득부(10)가 연관값에 1을 할당하고, 2) 유전자-식품 행렬을 구성하는 식품이 유전자를 억제하는 경우, 유전자-식품 행렬 획득부(10)가 연관값에 -1을 할당하고, 3) 유전자-식품 행렬을 구성하는 식품이 유전자의 활성에 영향을 주지 않는 경우, 유전자-식품 행렬 획득부(10)가 연관값에 0을 할당할 수 있다.
식품별 대사물질 함량 가중치 계산단계(S20)에서는, 식품별 대사물질 함량 가중치 계산부(20)가 유전자-식품 행렬 획득단계(S10)를 통해 추출된 식품에 대해 각각의 식품별로 유전자 형질을 활성화하거나 억제하는 대사 물질의 함량에 따라 식품별 대사 물질 함량 가중치를 계산하는 과정이 수행된다.
유전자/식품별 가중치 행렬 계산단계(S40)에서는, 유전자/식품별 가중치 행렬 계산부(40)가 식품별 대사물질 함량 가중치와 유전자별 가중치를 유전자-식품 행렬에 곱(Matrix Production)하여 유전자/식품별 가중치 행렬을 계산하는 과정이 수행된다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 유전자/식품별 가중치 행렬 계산단계(S40)에서 유전자/식품별 가중치 행렬을 계산하는 방식을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5에 개시된 예에 따르면, 유전자 A의 가중치는 0.4이고, 유전자 B의 가중치는 0.8이고, 유전자 C의 가중치는 0.9이다. 또한, 식품 A의 대사물질 함량 가중치는 0.8이고, 식품 B의 대사물질 함량 가중치는 0.7이고, 식품 C의 대사물질 함량 가중치는 0.3이고, 식품 D의 대사물질 함량 가중치는 0.1이다.
유전자/식품별 가중치 행렬 계산부(40)가 도 5에 예시된 식품별 대사물질 함량 가중치와 유전자별 가중치를 유전자-식품 행렬에 곱(Matrix Production)해서 계산되는 유전자/식품별 가중치 행렬을 다음과 같다. 즉, 식품A와 관련하여, 유전자A/식품A 가중치는 0.32이고, 유전자B/식품A 가중치는 0이고, 유전자C/식품A 가중치는 0.72이다. 또한, 식품B와 관련하여, 유전자A/식품B 가중치는 0.28이고, 유전자B/식품B 가중치는 0이고, 유전자C/식품B 가중치는 0.63이다. 또한, 식품C와 관련하여, 유전자A/식품C 가중치는 -0.12이고, 유전자B/식품C 가중치는 0.24이고, 유전자C/식품C 가중치는 -0.27이다. 또한, 식품D와 관련하여, 유전자A/식품D 가중치는 0이고, 유전자B/식품D 가중치는 0이고, 유전자C/식품D 가중치는 0.09이다.
식품별 추천도 계산단계(S50)에서는, 식품별 추천도 계산부(50)가 유전자/식품별 가중치 행렬에서 각 식품별로 유전자/식품별 가중치를 합하여 특정 형질에 대한 식품별 추천도를 계산하는 과정이 수행된다.
도 5에 개시된 예를 다시 참조하면, 식품A와 관련한 유전자/식품별 가중치들(0.32, 0, 0.72)를 합하면, 식품A의 추천도는 1.05로 계산되고, 식품B와 관련한 유전자/식품별 가중치들(0.28, 0, 0.63)를 합하면, 식품B의 추천도는 0.91로 계산되고, 식품C와 관련한 유전자/식품별 가중치들(-0.12, 0.24, -0.27)를 합하면, 식품C의 추천도는 -0.15로 계산되고, 식품D와 관련한 유전자/식품별 가중치들(0, 0, 0.09)를 합하면, 식품D의 추천도는 0.09로 계산된다.
식품 추천단계(S60)에서는, 식품 추천부(60)가 식품별 추천도 계산단계(S50)에서 계산된 식품별 추천도에 따라 사용자에게 추천 식품과 제한 식품으로 구분하여 식품을 추천하는
예를 들어, 식품 추천단계(S60)에서는, 식품별 추천도가 양의 값을 갖는 경우 추천 식품으로 추천하고, 식품별 추천도가 음의 값을 갖는 경우 제한 식품으로 추천하고, 식품별 추천값의 절대치에 따라 추천 식품 및 제한 식품의 순위를 결정하고, 이 순위에 따라 추천 정보를 제공하도록 구성될 수 있다.
아래 표 4 및 표 5에는 유전자/식품별 가중치 행렬을 도출하기 위한 구체적인 실험예가 개시되어 있다.
이 실험예에는, 체형 및 대사관련 표현형인 체질량지수, 중성지방농도, 콜레스테롤에 대해 모든 좌위가 risk homo의 genotype 정보를 가지고 있는 사람의 식품 추천 스코어가 예시되어 있다.
표 4는 유전자-식품 행렬에 식품별 대사물질 함량 가중치가 곱해진 예이고, 표 5는 유전자-식품 행렬에 식품별 대사물질 함량 가중치 및 유전자별 가중치가 곱해진 예이다.
Figure 112018002142899-pat00006
Figure 112018002142899-pat00007
즉, 표 4 및 표 5는 GRI 수치와 식품별 대사물질 함량정보를 기반으로 가중치 매트릭스를 구성하여 획득한 결과의 일부로서, 전체 3,492개의 식품이 추천되었으며, 표 4 및 표 5에는 그 일부의 데이터값이 개시되어 있다. (+)스코어는 권장식품, (-)스코어는 제한식품을 나타낸다. 표 4의 BNDF, MLXIPL, HMGCR은 유전자명이고, 표 5의 Trait1은 체질량지수, Trait2는 중성지방농도, Trait3은 콜레스테롤을 가리킨다.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 단순한 표현현 정보가 아니라, 유전 정보를 기반으로 개인의 유전적 특징, 신진 대사 등을 고려하여 맞춤형 식품 정보를 추천할 수 있다.
<110> Insilicogen <120> SNP markers for Obesity and obesity risk analysis method thereof <130> 17P-3073 <160> 44 <170> KoPatentIn 3.0 <210> 1 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/A, rs8050136 <400> 1 catgccagtt gcccactgtg gcaatnaata tctgagcctg tggtttttgc c 51 <210> 2 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G, rs7202116 <400> 2 ggtatatcta actaatcata taaacntctt tcatcttaga ctgtgtagca t 51 <210> 3 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G, rs6499640 <400> 3 gtgtaaggaa cagggtttct ctgaangtat ctttgaaata ctctaccatc a 51 <210> 4 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/T, rs1558902 <400> 4 gtctagccct gtgggtttac attagntagg gtaggttatt gctgcaacgt a 51 <210> 5 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G, rs12149832 <400> 5 cacatttatg ccttttatat gccacntaca cacgaaaact ccatatattc t 51 <210> 6 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=G/T, rs925946 <400> 6 tttacacctg catagtcaac agtgantaaa gacagcattt ctgtctctcc t 51 <210> 7 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G, rs6265 <400> 7 atcattggct gacactttcg aacacntgat agaagagctg ttggatgagg a 51 <210> 8 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=G/T,rs2030323 <400> 8 aaggtctaca acttgggatt ttaaanggag tacagaaaag ccactgtttc t 51 <210> 9 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs11030104 <400> 9 attaaaaagc agataacact accacntact aactgtccta caatttcctg t 51 <210> 10 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/T, rs10767664 <400> 10 gtaggcttga cattgacatg tttttnctat taataatttt aattggctga g 51 <210> 11 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs780094 <400> 11 gttttttaga ccatgactga cacatntttg ctgatcaata catttgttga g 51 <210> 12 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T, rs780092 <400> 12 ccaccccttc catgaggcct tctttntgct ataatgcatt ctgaccccca c 51 <210> 13 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T, rs1260326 <400> 13 cacagcaccg tgggtcagac cttgcnggtg agagtccagc cgtgacaaag g 51 <210> 14 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/G, rs3812316 <400> 14 acaaaaagca attgaggtcc aggagntgcc gcccacccgg ctcctcctct g 51 <210> 15 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T, rs3846663 <400> 15 gtctagttct attctgatgc cattanagtt gccctgtttt tagttgattt a 51 <210> 16 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/C,rs10045497 <400> 16 ccaaaatctg aaacgcttct ggtccnaagc attttggata aaggatactc a 51 <210> 17 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/T, rs10038095 <400> 17 ggtcttctag cactattgtt gatgantctg ctagaagaaa agcagccacc a 51 <210> 18 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/C,rs3843482 <400> 18 ttgagatgga atctcgctct gtcacncagg ctggagtgca gtggcgcgat c 51 <210> 19 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T,rs12916 <400> 19 cagtgcaatt gaccttctcc ctcacncctg ccagttgaaa atggattttt a 51 <210> 20 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs3905000 <400> 20 gactagcatg tatgagtgaa ttaaanagac tgtctgcaaa gttcacacca c 51 <210> 21 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G/T,rs3890182 <400> 21 cttcctcaca cctgcggtta gattgnaatt tagctcatct caaacccctc t 51 <210> 22 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=G/T,rs2740488 <400> 22 cctgacctca agtgatccac ccaccncagc cttccaatct gctgggatta c 51 <210> 23 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs1883025 <400> 23 ggtctctagt gagagaacag ggactngaat ctgtggatcc tatctgtttt a 51 <210> 24 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs12686004 <400> 24 aattgaacct ttctgctagg tgctcntgct tcagattgtt ttgggtgttt t 51 <210> 25 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs564398 <400> 25 tggcacatac cacaccctaa ctaccncaaa gaaagtcatg ggggccagga c 51 <210> 26 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G/T <400> 26 taaaactgtg acaggaagga agtccncatg aattgagcat ctactagttt c 51 <210> 27 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T,rs10811661 <400> 27 cagctcacct ccagctttag ttttcncatg acagtaagtc tattaccctc c 51 <210> 28 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs560887 <400> 28 ctacgatgga agaatagata caagcntaaa aagcaaagaa actggatcac t 51 <210> 29 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G, rs7041847 <400> 29 agaaggcccc tccttccctt gaccantagc tccccaaaat gtatgcgatg a 51 <210> 30 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/G,rs7020673 <400> 30 tgataatggc tacagattgc tggagnaaat tcaggacctt caggaataca c 51 <210> 31 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/C,rs10814916 <400> 31 atgaaaagag cattcattat cctttngtct gtgtaactaa acacttagtc c 51 <210> 32 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/G,rs10830963 <400> 32 gtgatgctaa gaattcacac catctnctat ccagaaccag taactgcctg g 51 <210> 33 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T, rs17168486 <400> 33 caccgtgagg gatattaagt tgtcanggtg tcaaatggca agagatcaag g 51 <210> 34 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T,rs1173766 <400> 34 atttcttctg gtggattcat ggtctngctg aattcaagaa tgaagccaca g 51 <210> 35 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T,rs2681472 <400> 35 gttcatagtg ggtctgccat gtaaanagct gcaagaagag cattccaagc a 51 <210> 36 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs17249754 <400> 36 tccaagacct tcttaaatta ctccanctct ttccagggtc ctcaagtctg c 51 <210> 37 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=G/T,rs1378942 <400> 37 aatcaagaaa atgagtacat tcatgntttc cctataatga gctcagattc a 51 <210> 38 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T,rs13143871 <400> 38 ctgtgtgcaa agcaccaaag aaacanggac tggctgattt tcagaactga a 51 <210> 39 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/G,rs3824755 <400> 39 ccccgggagg aagccagcag aggtgngagc taggtagttg gtcagcagac c 51 <210> 40 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T,rs1004467 <400> 40 tgccagccct gccttcaggt tctagnagac cctgacattg tccccaatct t 51 <210> 41 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T, rs2472297 <400> 41 acactctgtt tccaagttag taatgnctct ttacatataa acactgatgt t 51 <210> 42 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs2470893 <400> 42 gttcccttct ctgtcaatcg ccagcncctc cgaacagctc ctggcacata g 51 <210> 43 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=A/G,rs6968554 <400> 43 gggaacccca accggaagct ggtagntcag aagttcagag gcctggactt g 51 <210> 44 <211> 51 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> allele <222> (26) <223> n=C/T,rs4410790 <400> 44 aaatgttttc cttattttat tacatnagca gggaccttga gttaaaagtt a 51

Claims (6)

  1. FTO(Fat mass and obesity-associated gene) 유전자의 rs8050136 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    FTO 유전자의 rs7202116 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    FTO 유전자의 rs6499640 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    FTO 유전자의 rs1558902 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    FTO 유전자의 rs12149832 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    BDNF-AS(BDNF antisense RNA) 유전자의 rs925946 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    BDNF-AS 유전자의 rs6265 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    BDNF(Brain-derived neurotrophic factor gene) 유전자의 rs2030323 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    BDNF 유전자의 rs11030104 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    BDNF 유전자의 rs10767664 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    GCKR(glucokinase regulatory protein) 유전자의 rs780094 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    GCKR 유전자의 rs780092 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    GCKR 유전자의 rs1260326 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    MLXIPL(MLX-interacting protein-like) 유전자의 rs3812316 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    HMGCR(MLX-interacting protein-like) 유전자의 rs3846663 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    HMGCR 유전자의 rs10045497 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    HMGCR 유전자의 rs10038095 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    HMGCR 유전자의 rs3843482 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    HMGCR 유전자의 rs12916 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    ABCA1(ATP-binding cassette transporter A1) 유전자의 rs3905000 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    ABCA1 유전자의 rs3890182 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    ABCA1 유전자의 rs2740488 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    ABCA1 유전자의 rs1883025 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    ABCA1 유전자의 rs12686004 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    CDKN2B-AS1(CDKN2B antisense RNA 1)유전자의 rs564398 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    CDKN2B-AS1 유전자의 rs2383208 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    CDKN2B-AS1 유전자의 rs10811661 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    G6PC2 (glucose-6-phosphatase catalytic subunit 2) 유전자의 rs560887 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    GLIS3(GLIS family zinc finger 3) 유전자의 rs7041847 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    GLIS3 유전자의 rs7020673 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    GLIS3 유전자의 rs10814916 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    MTNR1B(Melatonin Receptor 1B) 유전자의 rs10830963 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    DGKB(Diacylglycerol Kinase Beta) 유전자의 rs17168486 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    NPR3(Natriuretic peptide receptor C/guanylate cyclase C) 유전자의 rs1173766 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    ATP2B1(Plasma membrane calcium-transporting ATPase 1) 유전자의 rs2681472 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    ATP2B1 유전자의 rs17249754 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    CSK(c-src tyrosine kinase) 유전자의 rs1378942 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    GUCY1A3(Guanylate cyclase soluble subunit alpha-3) 유전자의 rs13143871 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    CYP17A1(Cytochrome P450 17A1) 유전자의 rs3824755 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    CYP17A1 유전자의 rs1004467 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    CYP1A1(Cytochrome P450, family 1, subfamily A, polypeptide 1) 유전자의 rs2472297 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;
    CYP1A1 유전자의 rs2470893 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브;

    AHR(Aryl hydrocarbon receptor) 유전자의 rs6968554 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브; 및
    AHR 유전자의 rs4410790 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드에 특이적으로 결합하고, 상기 SNP를 검출하기 위한 프라이머 또는 프로브를 포함하는 비만진단용 키트.
  2. FTO(Fat mass and obesity-associated gene) 유전자의 rs8050136 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    FTO 유전자의 rs7202116 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    FTO 유전자의 rs6499640 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    FTO 유전자의 rs1558902 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    FTO 유전자의 rs12149832 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    BDNF-AS(BDNF antisense RNA) 유전자의 rs925946 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    BDNF-AS 유전자의 rs6265 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    BDNF(Brain-derived neurotrophic factor gene) 유전자의 rs2030323 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    BDNF 유전자의 rs11030104 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    BDNF 유전자의 rs10767664 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    GCKR(glucokinase regulatory protein) 유전자의 rs780094 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    GCKR 유전자의 rs780092 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    GCKR 유전자의 rs1260326 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    MLXIPL(MLX-interacting protein-like) 유전자의 rs3812316 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    HMGCR(MLX-interacting protein-like) 유전자의 rs3846663 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    HMGCR 유전자의 rs10045497 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    HMGCR 유전자의 rs10038095 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    HMGCR 유전자의 rs3843482 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    HMGCR 유전자의 rs12916 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    ABCA1(ATP-binding cassette transporter A1) 유전자의 rs3905000 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    ABCA1 유전자의 rs3890182 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    ABCA1 유전자의 rs2740488 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    ABCA1 유전자의 rs1883025 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    ABCA1 유전자의 rs12686004 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    CDKN2B-AS1(CDKN2B antisense RNA 1)유전자의 rs564398 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    CDKN2B-AS1 유전자의 rs2383208 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    CDKN2B-AS1 유전자의 rs10811661 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    G6PC2 (glucose-6-phosphatase catalytic subunit 2) 유전자의 rs560887 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    GLIS3(GLIS family zinc finger 3) 유전자의 rs7041847 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    GLIS3 유전자의 rs7020673 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    GLIS3 유전자의 rs10814916 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    MTNR1B(Melatonin Receptor 1B) 유전자의 rs10830963 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    DGKB(Diacylglycerol Kinase Beta) 유전자의 rs17168486 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    NPR3(Natriuretic peptide receptor C/guanylate cyclase C) 유전자의 rs1173766 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    ATP2B1(Plasma membrane calcium-transporting ATPase 1) 유전자의 rs2681472 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    ATP2B1 유전자의 rs17249754 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    CSK(c-src tyrosine kinase) 유전자의 rs1378942 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    GUCY1A3(Guanylate cyclase soluble subunit alpha-3) 유전자의 rs13143871 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    CYP17A1(Cytochrome P450 17A1) 유전자의 rs3824755 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    CYP17A1 유전자의 rs1004467 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    CYP1A1(Cytochrome P450, family 1, subfamily A, polypeptide 1) 유전자의 rs2472297 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;
    CYP1A1 유전자의 rs2470893 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드;

    AHR(Aryl hydrocarbon receptor) 유전자의 rs6968554 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드; 및
    AHR 유전자의 rs4410790 SNP를 포함하는 10~100개의 연속적인 염기서열 또는 이의 상보적인 염기서열로 구성된 폴리뉴클레오티드를 포함하는 비만진단용 마이크로어레이.
  3. 비만이 의심되는 개체의 시료로부터 FTO 유전자의 rs8050136 SNP, FTO 유전자의 rs7202116 SNP, FTO 유전자의 rs6499640 SNP, FTO 유전자의 rs1558902 SNP, FTO 유전자의 rs12149832 SNP,BDNF-AS 유전자의 rs925946 SNP,BDNF-AS 유전자의 rs6265 SNP,BDNF 유전자의 rs2030323 SNP,BDNF 유전자의 rs11030104 SNP,BDNF 유전자의 rs10767664 SNP,GCKR 유전자의 rs780094 SNP,GCKR 유전자의 rs780092 SNP,GCKR 유전자의 rs1260326 SNP,MLXIPL 유전자의 rs3812316 SNP,HMGCR 유전자의 rs3846663 SNP,HMGCR 유전자의 rs10045497 SNP,HMGCR 유전자의 rs10038095 SNP,HMGCR 유전자의 rs3843482 SNP,HMGCR 유전자의 rs12916 SNP,ABCA1 유전자의 rs3905000 SNP,ABCA1 유전자의 rs3890182 SNP,ABCA1 유전자의 rs2740488 SNP,ABCA1 유전자의 rs1883025 SNP,ABCA1 유전자의 rs12686004 SNP,CDKN2B-AS1 유전자의 rs564398 SNP,CDKN2B-AS1 유전자의 rs2383208 SNP, CDKN2B-AS1 유전자의 rs10811661 SNP, G6PC2 유전자의 rs560887 SNP,GLIS3 유전자의 rs7041847 SNP, GLIS3 유전자의 rs7020673 SNP, GLIS3 유전자의 rs10814916 SNP,MTNR1B 유전자의 rs10830963 SNP,DGKB 유전자의 rs17168486 SNP,NPR3 유전자의 rs1173766 SNP,ATP2B1 유전자의 rs2681472 SNP,ATP2B1 유전자의 rs17249754 SNP, CSK 유전자의 rs1378942 SNP, GUCY1A3 유전자의 rs13143871 SNP, CYP17A1 유전자의 rs3824755 SNP, CYP17A1 유전자의 rs1004467 SNP, CYP1A1 유전자의 rs2472297 SNP, CYP1A1 유전자의 rs2470893 SNP, AHR 유전자의 rs6968554 SNP, 및 AHR 유전자의 rs4410790 SNP를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비만진단 정보 제공 방법.
  4. 비만이 의심되는 개체의 시료로부터
    FTO 유전자의 rs8050136 SNP, FTO 유전자의 rs7202116 SNP, FTO 유전자의 rs6499640 SNP, FTO 유전자의 rs1558902 SNP, FTO 유전자의 rs12149832 SNP,BDNF-AS 유전자의 rs925946 SNP,BDNF-AS 유전자의 rs6265 SNP,BDNF 유전자의 rs2030323 SNP,BDNF 유전자의 rs11030104 SNP,BDNF 유전자의 rs10767664 SNP,GCKR 유전자의 rs780094 SNP,GCKR 유전자의 rs780092 SNP,GCKR 유전자의 rs1260326 SNP,MLXIPL 유전자의 rs3812316 SNP,HMGCR 유전자의 rs3846663 SNP,HMGCR 유전자의 rs10045497 SNP,HMGCR 유전자의 rs10038095 SNP,HMGCR 유전자의 rs3843482 SNP,HMGCR 유전자의 rs12916 SNP,ABCA1 유전자의 rs3905000 SNP,ABCA1 유전자의 rs3890182 SNP,ABCA1 유전자의 rs2740488 SNP,ABCA1 유전자의 rs1883025 SNP,ABCA1 유전자의 rs12686004 SNP,CDKN2B-AS1 유전자의 rs564398 SNP,CDKN2B-AS1 유전자의 rs2383208 SNP, CDKN2B-AS1 유전자의 rs10811661 SNP, G6PC2 유전자의 rs560887 SNP,GLIS3 유전자의 rs7041847 SNP, GLIS3 유전자의 rs7020673 SNP, GLIS3 유전자의 rs10814916 SNP,MTNR1B 유전자의 rs10830963 SNP,DGKB 유전자의 rs17168486 SNP,NPR3 유전자의 rs1173766 SNP,ATP2B1 유전자의 rs2681472 SNP,ATP2B1 유전자의 rs17249754 SNP, CSK 유전자의 rs1378942 SNP, GUCY1A3 유전자의 rs13143871 SNP, CYP17A1 유전자의 rs3824755 SNP, CYP17A1 유전자의 rs1004467 SNP, CYP1A1 유전자의 rs2472297 SNP, CYP1A1 유전자의 rs2470893 SNP, AHR 유전자의 rs6968554 SNP, 및 AHR 유전자의 rs4410790 SNP의 유전형 정보를 확인하는 단계;
    상기 SNP에 대하여 유전자 상대 위험도(relative risk)를 계산하는 단계; 및
    각 SNP별 영향력을 고려하여 유전자별 가중치(genetic risk index score,GRI score)를 계산하는 단계;
    를 포함하는, 비만진단에 필요한 정보를 제공하기 위한 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 SNP들의 유전형을 확인하는 단계는,
    상기 FTO 유전자의 rs8050136 SNP의 유전형이 “A”인 경우,
    FTO 유전자의 rs7202116 SNP의 유전형이 “G”인 경우,
    FTO 유전자의 rs6499640 SNP의 유전형이 "A"인 경우,
    FTO 유전자의 rs1558902 SNP의 유전형이 "A"인 경우,
    FTO 유전자의 rs12149832 SNP의 유전형이 "A"인 경우,

    BDNF-AS 유전자의 rs925946 SNP의 유전형이 "T"인 경우,
    BDNF-AS 유전자의 rs6265 SNP의 유전형이 "G"인 경우,
    BDNF 유전자의 rs2030323 SNP의 유전형이 "C"인 경우,
    BDNF 유전자의 rs11030104 SNP의 유전형이 "A"인 경우,
    BDNF 유전자의 rs10767664 SNP의 유전형이 "A"인 경우,

    GCKR 유전자의 rs780094 SNP의 유전형이 "G"인 경우,
    GCKR 유전자의 rs780092 SNP의 유전형이 "G"인 경우,
    GCKR 유전자의 rs1260326 SNP의 유전형이 "C"인 경우,

    MLXIPL 유전자의 rs3812316 SNP의 유전형이 "C"인 경우,

    HMGCR 유전자의 rs3846663 SNP의 유전형이 "T"인 경우,
    HMGCR 유전자의 rs10045497 SNP의 유전형이 "C"인 경우,
    HMGCR 유전자의 rs10038095 SNP의 유전형이 "T"인 경우,
    HMGCR 유전자의 rs3843482 SNP의 유전형이 "G"인 경우,
    HMGCR 유전자의 rs12916 SNP의 유전형이 "C"인 경우,

    ABCA1 유전자의 rs3905000 SNP의 유전형이 "G"인 경우,
    ABCA1 유전자의 rs3890182 SNP의 유전형이 "G"인 경우,
    ABCA1 유전자의 rs2740488 SNP의 유전형이 "A"인 경우,
    ABCA1 유전자의 rs1883025 SNP의 유전형이 "T"인 경우,
    ABCA1 유전자의 rs12686004 SNP의 유전형이 "T"인 경우,

    CDKN2B-AS1 유전자의 rs564398 SNP의 유전형이 "T"인 경우,
    CDKN2B-AS1 유전자의 rs2383208 SNP의 유전형이 "A"인 경우,
    CDKN2B-AS1 유전자의 rs10811661 SNP의 유전형이 "T"인 경우,

    G6PC2 유전자의 rs560887 SNP의 유전형이 "C"인 경우,

    GLIS3 유전자의 rs7041847 SNP의 유전형이 "A"인 경우,
    GLIS3 유전자의 rs7020673 SNP의 유전형이 "C"인 경우,
    GLIS3 유전자의 rs10814916 SNP의 유전형이 "C"인 경우,

    MTNR1B 유전자의 rs10830963 SNP의 유전형이 "G"인 경우,

    DGKB 유전자의 rs17168486 SNP의 유전형이 "T"인 경우,
    NPR3 유전자의 rs1173766 SNP의 유전형이 "C"인 경우,
    ATP2B1 유전자의 rs2681472 SNP의 유전형이 "A"인 경우,
    ATP2B1 유전자의 rs17249754 SNP의 유전형이 "G"인 경우,

    CSK 유전자의 rs1378942 SNP의 유전형이 "C"인 경우,

    GUCY1A3 유전자의 rs13143871 SNP의 유전형이 "T"인 경우,

    CYP17A1 유전자의 rs3824755 SNP의 유전형이 "C"인 경우,
    CYP17A1 유전자의 rs1004467 SNP의 유전형이 "A"인 경우,

    CYP1A1 유전자의 rs2472297 SNP의 유전형이 "T"인 경우,
    CYP1A1 유전자의 rs2470893 SNP의 유전형이 "T"인 경우,
    AHR 유전자의 rs6968554 SNP의 유전형이 "A"인 경우 및
    AHR 유전자의 rs4410790 SNP의 유전형이 "T"인 경우를 확인하는 것을 특징으로 하는 비만진단에 필요한 정보를 제공하기 위한 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 비만진단은 비만에 대한 위험도인 것을 특징으로 하는비만진단에 필요한 정보를 제공하기 위한 방법.
KR1020180002294A 2018-01-08 2018-01-08 체형 및 대사 감수성 snp 마커 및 진단정보 제공방법 KR102093453B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180002294A KR102093453B1 (ko) 2018-01-08 2018-01-08 체형 및 대사 감수성 snp 마커 및 진단정보 제공방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180002294A KR102093453B1 (ko) 2018-01-08 2018-01-08 체형 및 대사 감수성 snp 마커 및 진단정보 제공방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190084484A KR20190084484A (ko) 2019-07-17
KR102093453B1 true KR102093453B1 (ko) 2020-03-25

Family

ID=67512673

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180002294A KR102093453B1 (ko) 2018-01-08 2018-01-08 체형 및 대사 감수성 snp 마커 및 진단정보 제공방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102093453B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102342523B1 (ko) * 2019-08-13 2021-12-23 한국식품연구원 고혈압 또는 비만의 예측 또는 진단용 조성물

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103074415A (zh) 2012-04-27 2013-05-01 上海金防生物科技有限公司 一种肥胖基因易感性和预警检测试剂盒
CN103845317A (zh) 2012-11-28 2014-06-11 北京生命科学研究所 恩他卡朋在预防或治疗肥胖等代谢综合征中的应用
KR101459057B1 (ko) 2014-02-27 2014-11-12 서울대학교병원 (분사무소) 임신성 당뇨병 이후 제2형 당뇨병 발병 예측 방법
CN105296619A (zh) * 2015-10-16 2016-02-03 柳州市妇幼保健院 中国人群肥胖易感基因snp分型用试剂盒及其使用方法
US20160140288A1 (en) 2014-11-19 2016-05-19 TCI Gene, Inc. Method for forming personal nutrition complex according to incidence of disease and genetic polymorphism by a prediction system

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA3092807C (en) * 2012-11-20 2024-02-27 Phadia Ab Method for indicating a presence or non-presence of aggressive prostate cancer
KR101546069B1 (ko) * 2015-07-14 2015-08-21 한국 한의학 연구원 대사증후군 예측용 ｓｎｐ 마커 및 이의 용도

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103074415A (zh) 2012-04-27 2013-05-01 上海金防生物科技有限公司 一种肥胖基因易感性和预警检测试剂盒
CN103845317A (zh) 2012-11-28 2014-06-11 北京生命科学研究所 恩他卡朋在预防或治疗肥胖等代谢综合征中的应用
KR101459057B1 (ko) 2014-02-27 2014-11-12 서울대학교병원 (분사무소) 임신성 당뇨병 이후 제2형 당뇨병 발병 예측 방법
US20160140288A1 (en) 2014-11-19 2016-05-19 TCI Gene, Inc. Method for forming personal nutrition complex according to incidence of disease and genetic polymorphism by a prediction system
CN105296619A (zh) * 2015-10-16 2016-02-03 柳州市妇幼保健院 中国人群肥胖易感基因snp分型用试剂盒及其使用方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Journal of Obesity & Weight Loss Therapy (2017) 7(5):1000354 1부.*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190084484A (ko) 2019-07-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hoffmann et al. A large multiethnic genome-wide association study of adult body mass index identifies novel loci
JP6820838B2 (ja) 乳癌発症リスクを評価する方法
Cusanovich et al. The combination of a genome-wide association study of lymphocyte count and analysis of gene expression data reveals novel asthma candidate genes
E Ntzani et al. Genetic risk factors for type 2 diabetes: insights from the emerging genomic evidence
WO2013043554A1 (en) Methods for creating recommended dietary regime
CN108012546A (zh) Snp rs12603226作为nafld的预测性标记物
He et al. Associations of combined genetic and epigenetic scores with muscle size and muscle strength: a pilot study in older women
Fernandez‐Navarro et al. Genome wide association study identifies a novel putative mammographic density locus at 1q12‐q21
Hsiao et al. Association of a common rs9939609 variant in the fat mass and obesity-associated (FTO) gene with obesity and metabolic phenotypes in a Taiwanese population: a replication study
US20170101678A1 (en) Method for screening risk of drug-induced toxicity
Muller et al. Assessing the role of 98 established loci for BMI in American Indians
Slattery et al. Modifying Effects of IL‐6 Polymorphisms on Body Size–Associated Breast Cancer Risk
Spencer-Jones et al. Protein tyrosine phosphatase-1B gene PTPN1: selection of tagging single nucleotide polymorphisms and association with body fat, insulin sensitivity, and the metabolic syndrome in a normal female population
CN103525899A (zh) 2型糖尿病易感基因位点及检测方法和试剂盒
KR101979633B1 (ko) 대사증후군 예측 또는 진단용 snp 마커 및 이의 용도
KR102093453B1 (ko) 체형 및 대사 감수성 snp 마커 및 진단정보 제공방법
Lagou et al. Lifestyle and socioeconomic‐status modify the effects of ADRB2 and NOS3 on adiposity in European‐American and African‐American adolescents
KR20230154405A (ko) 대사 증후군에 대한 정보 제공 방법 및 이를 이용한 키트
KR20210104206A (ko) 다발성근염 또는 피부근염 진단용 조성물
WO2016066797A2 (en) Ovarian cancer prognostic subgrouping
KR102346185B1 (ko) 피부 색소 침착 위험도 예측용 바이오마커 및 이의 용도
KR101546069B1 (ko) 대사증후군 예측용 ｓｎｐ 마커 및 이의 용도
CN108048555B (zh) 一种用于检测骨质疏松症的试剂盒
KR102344173B1 (ko) 임상 및 유전변이 정보를 통합한 한국인 관상동맥 질환 예측 방법 및 관련 검사추천방법
CN108034715B (zh) 一种用于检测骨质疏松症的试剂盒

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant