초록 ▼

대사질환 위험도 예측 방법 및 시스템이 개시된다.본 발명의 일실시예에 따른, 대사질환 위험도 예측 방법은, 정상인 그룹과 대사질환자 그룹 각각에 대해, RNA-seq(대용량 전사체 데이터)와, 메틸화 정도를 측정하는 단계; 상기 RNA-seq를 이용하여, 상기 정상인 그룹에 비해 상기 대사질환자 그룹에 한하여 발현이 변화하는 차등발현유전자를 선정하는 단계; 상기 메틸화 정도를 이용하여, 상기 정상인 그룹에 비해 상기 대사질환자 그룹에 한하여 메틸레이션이 변화하는 차등메틸화영역을 선정하는 단계; 및 선정된 상기 차등발현유전자와 상기

대사질환 위험도 예측 방법 및 시스템이 개시된다.본 발명의 일실시예에 따른, 대사질환 위험도 예측 방법은, 정상인 그룹과 대사질환자 그룹 각각에 대해, RNA-seq(대용량 전사체 데이터)와, 메틸화 정도를 측정하는 단계; 상기 RNA-seq를 이용하여, 상기 정상인 그룹에 비해 상기 대사질환자 그룹에 한하여 발현이 변화하는 차등발현유전자를 선정하는 단계; 상기 메틸화 정도를 이용하여, 상기 정상인 그룹에 비해 상기 대사질환자 그룹에 한하여 메틸레이션이 변화하는 차등메틸화영역을 선정하는 단계; 및 선정된 상기 차등발현유전자와 상기 차등메틸화영역에 대한 모델링을 통해, 대사질환자를 예측하기 위한 후성유전지표를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

대사질환 위험도 예측 시스템에 의해 구현되는 대사질환 위험도 예측 방법에 있어서,상기 대사질환 위험도 예측 시스템의 결정부에서, 차등메틸화영역에 속하면서 차등발현유전자인 복수의 유전지표를 식별하는 단계;상기 결정부에서, 상기 복수의 유전지표 중, AUC(Area Under the Curve)값이 높은 순으로, 지표 'cg23248424', 'cg02891314', 'cg03849834'를 적어도 포함하는 n개(상기 n은 3이상의 자연수)의 유전지표를, 후성유전지표로 결정하는 단계; 및상기 결정부에서, 상기 후성유전지표를 이용하여,

대사질환 위험도 예측 시스템에 의해 구현되는 대사질환 위험도 예측 방법에 있어서,상기 대사질환 위험도 예측 시스템의 결정부에서, 차등메틸화영역에 속하면서 차등발현유전자인 복수의 유전지표를 식별하는 단계;상기 결정부에서, 상기 복수의 유전지표 중, AUC(Area Under the Curve)값이 높은 순으로, 지표 'cg23248424', 'cg02891314', 'cg03849834'를 적어도 포함하는 n개(상기 n은 3이상의 자연수)의 유전지표를, 후성유전지표로 결정하는 단계; 및상기 결정부에서, 상기 후성유전지표를 이용하여, 검사자 그룹에서 대사질환자를 예측하고, 대사질환의 위험성을 예측하는 단계를 포함하는 대사질환 위험도 예측 방법.