[发明专利]鉴定有发生2型糖尿病风险的人

权利要求书

1.一种软件的介质，所述介质包括指令，其使得计算机进行利用宏基因组簇MGCs来鉴定患有或有风险发生2型糖尿病（T2D）的个体的方法，其中，所述方法的特征在于不同的群体组使用不同的宏基因组簇，其中，所述MGCs是高度相关的基因的集合，其如下确定：通过计算相关系数来分析至少两个个体中存在的基因的共同发生，然后将他们之中具有高相关度的基因的集合进行聚簇来提供MGCs，和所述高相关度是Pearson rho值>0.85。

2.如权利要求1所述的软件的介质，其中，所述群体组选自年龄、地理位置、种族或族群、环境因素以及性别中的一种或更多种。

3.如权利要求1所述的软件的介质，其中，所述群体组选自年龄、地理位置、种族或族群、饮食习惯以及性别中的一种或更多种。

4.如权利要求2所述的软件的介质，其中，所述群体组中的至少一种是基于年龄、或地理位置、或年龄与地理位置组合、或年龄与种族组合、或年龄与地理位置和种族组合；其中，所述群体组是65岁或超过65岁；和/或，所述群体组是基于女性。

5.如权利要求4所述的软件的介质，其中所述群体组是65岁或超过65岁的欧洲人或白种人。

6.如权利要求4所述的软件的介质，其中所述群体组是65岁或超过65岁的欧洲白种人。

7.如权利要求1-3的任一项所述的软件的介质，其中，所述方法包括： (i）选择要研究的群体组； (ii）从所述群体获得肠宏基因组序列数据；和

(iii)从来自所述群体的全部宏基因组序列数据鉴定MGCs。

8.如权利要求7所述的软件的介质，其中：

(a)使用随机森林模型在正常样品和T2D样品的测试集上训练以产生T2D的预测模型；

(b)使用所述模型中一系列的所述MGCs的重要性分值；和

(c)使用所述模型中顶端分值的MGCs来预测T2D。

9.如权利要求1-3的任一项所述的软件的介质，其中，所述群体组中的每一个的MGCs通过以下来提供：

(i）进行来自肠宏基因组的过滤的序列数据的从头组装，首先对群体的每个个体单独地进行，然后在一个另外的组合件中使用所有未组合的读取结果也来鉴定稀有的基因；

(ii）基于序列相似性聚簇基因，以创建非冗余的基因目录，产生群体中的许多微生物基因；

(iii）通过计算相关系数来分析至少两个个体中存在的基因的共同发生，然后将他们之中具有高相关度的基因的集合进行聚簇来提供MGCs；其中，步骤（ii）中的序列相似性是95%。

10.如权利要求1-3的任一项所述的软件的介质，所述方法进一步包括使用其它测量或使用与T2D的鉴定相关的风险因素；其中，所述其它测量是体重指数（BMI）、腰臀比（WHR）和/或腰围（WC）。

11.如权利要求1-3的任一项所述的软件的介质，其包括数字编码的微生物群参考分布图，所述微生物群参考分布图包括来自权利要求1-10的任一项中限定的群体组的MGCs。

12.如权利要求1-3的任一项所述的软件的介质，其中所述方法包括分析个体的微生物群分布图然后确定个体是否患有或有风险发生T2D。

13.如权利要求1-3的任一项所述的软件的介质，其中所述方法进一步包括比较所述个体的微生物群分布图和来自权利要求11中定义的群体组的微生物群参考分布图，然后确定所述个体是否患有或有风险发生T2D的步骤。