專利名稱：：糖尿病相關(guān)標(biāo)記及其應(yīng)用方法糖尿病相關(guān)標(biāo)記及其應(yīng)用方法引入?yún)⒖急旧暾堃笊暾埲諡?005年10月11日的美國臨時申請60/725,462的優(yōu)先權(quán)。本文中引用的每篇申請和專利以及每篇申請和專利中引用的每篇文件或參考文獻(xiàn)(包括在每個公開專利的申請過程中，"申請引用的文件")和相應(yīng)于和/或要求這些申請和專利的優(yōu)先權(quán)的每一US和外國申請或?qū)＠约懊恳簧暾堃玫奈募幸没騾⒖嫉拿科募诖嗣鞔_引入本文作參考。更一般地，在本文中在權(quán)利要求書之前的參考文獻(xiàn)列表中或在文中引用的文件或參考文獻(xiàn)；以及每篇文件或參考文獻(xiàn)("本文引用的參考文獻(xiàn)")和在本文引用的每篇參考文獻(xiàn)中引用的每篇文件或參考文獻(xiàn)(包括任何廠商說明書等)均在此明確引入本文作參考。引入本文作參考的文件可以用于本發(fā)明的實(shí)施中。發(fā)明領(lǐng)域本發(fā)明一般性涉及與發(fā)生糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)增加相關(guān)的生物學(xué)標(biāo)記的鑒別，以及在糖尿病的診斷和預(yù)后中使用這些生物學(xué)標(biāo)記的方法。發(fā)明背景糖尿病是一種特征在于胰島素分泌不足、胰島素功能缺陷或者這二者所致的碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)代謝紊亂的慢性高血糖癥的代謝性疾病。糖尿病的影響包括對多個器官的長期損害、功能紊亂和衰竭。糖尿病可以存在特征性癥狀如口渴、多尿、視力模糊、慢性感染、傷口愈合緩慢及體重減輕。在其最嚴(yán)重的狀態(tài)中，可以發(fā)生酮癥酸中毒或非酮癥高滲綜合癥，導(dǎo)致木僵(stupor)、昏迷，在無有效的治療的情況下可導(dǎo)致死亡。通常癥狀不嚴(yán)重、不明顯，或者不存在。因此，在進(jìn)行診斷之前，高血糖癥足以導(dǎo)致病理學(xué)改變，可以長期存在功能改變，有時達(dá)到10年，通常是在常規(guī)臨床體檢期間禁食過夜后在尿液中檢測到高水平的葡萄糖而診斷。糖尿病的長期影響包括并發(fā)癥的進(jìn)展性發(fā)生，如具有潛在致盲的視網(wǎng)膜病癥、可導(dǎo)致腎衰竭的腎臟病癥、神經(jīng)病癥、微血管改變，及自主神經(jīng)功能失調(diào)。糖尿病患者也處于發(fā)生心血管、外周血管和腦血管疾病(統(tǒng)稱作動脈血管(arteriovascular)疾病)的高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。發(fā)生癌癥的風(fēng)險(xiǎn)也增加。一些發(fā)病過程參與糖尿病的發(fā)生。這些過程包括破壞胰腺分泌胰島素的P細(xì)胞而導(dǎo)致胰島素缺乏的過程，及肝和平滑肌細(xì)胞的改變導(dǎo)致胰島素?cái)z取抗性。碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)代謝的異常是由于胰島素對靶組織的作用不足(對胰島素不敏感或者缺乏胰島素)所致。不論深層原因如何，糖尿病被再分為1型糖尿病和2型糖尿病。1型糖尿病是由于自身免疫系統(tǒng)介導(dǎo)的胰腺P細(xì)胞破壞所致。該破壞速度是可變的，迅速進(jìn)展形式通常在兒童觀測到，但也可以在成人中發(fā)生。1型糖尿病的緩慢進(jìn)展形式通常發(fā)生在成人中，有時稱作成人隱匿性自身免疫糖尿病(LADA)。一些患者，特別是兒童和青少年，疾病可以首先表現(xiàn)為酮癥酸中毒。其它患者具有一定的空腹高血糖癥，其在存在感染或其它應(yīng)激的情況中可以迅速轉(zhuǎn)變?yōu)楦哐前Y和/或酮癥酸中毒。還有一些人，特別是成年人，可以保持許多年的P細(xì)胞功能足以防止酮癥酸中毒。這種形式的1型糖尿病通常依賴于胰島素而生存，并處于發(fā)生酮癥酸中毒的風(fēng)險(xiǎn)中。1型糖尿病的患者胰島素分泌減少或不分泌，表現(xiàn)為血漿C-肽水平較低或不可檢測。然而，有一些形式的1型糖尿病其病因?qū)W未知，一些這種患者具有持久的胰島素缺乏癥并具有發(fā)生酮癥酸中毒傾向，但是無自身免疫跡象。這些患者被稱作"l型自發(fā)型糖尿病"。2型糖尿病是最常見的糖尿病形式，特征在于胰島素功能和胰島素分泌失調(diào)，這是其主要特征。這種形式的糖尿病在臨床診斷時通常存在這兩方面的失調(diào)。2型糖尿病患者特征在于胰島素的相對不足、甚至絕對不足，及對于胰島素功能的抗性。至少在最初及通常在其一生中，這些個體不需要胰島素治療而可以生存。2型糖尿病占糖尿病所有病例的90-95%。這種形式的糖尿病可能經(jīng)過許多年未診斷出，因?yàn)楦哐前Y通常不足以嚴(yán)重到引起引人注意的糖尿病癥狀或者癥狀簡單地未被識別。大多數(shù)2型糖尿病患者均肥胖，肥胖自身即可導(dǎo)致或加重胰島素抗性。根據(jù)傳統(tǒng)的體重標(biāo)準(zhǔn)未診斷為肥胖的許多人其機(jī)體脂肪主要在腹部分布的百分率增加(內(nèi)臟脂肪型肥胖癥)。這種類型的糖尿病很少發(fā)生酮癥酸中毒，通常與另一種疾病的應(yīng)激相關(guān)而發(fā)生。盡管這種形式的糖尿病患者可具有看起來正常或升高的胰島素水平，但是如果p細(xì)胞功能正常，這些糖尿病患者中的高血葡萄糖水平預(yù)期導(dǎo)致甚至更高的胰島素值。因此，胰島素分泌通常是缺陷的且不足以抵消胰島素抗性。另一方面，一些高血糖個體具有基本正常的胰島素功能，但是其胰島素分泌明顯受損。糖尿病高血糖癥可以通過減輕體重、增加運(yùn)動量和/或藥物治療而降低。有一些生物學(xué)機(jī)制與高血糖癥相關(guān)，如胰島素抗性、胰島素分泌及糖異生，有一些口服藥物可作用于一或多種這些機(jī)制。通過生活方式和/或藥物干預(yù)，葡萄糖水平可以回復(fù)至接近正常水平，但是這通常是暫時的。隨著時間的推移，通常需要在治療方案中添加另外的二線藥物。通常隨著時間的推移，甚至這些多種藥物組合治療均失敗，此時開始胰島素注射。在美國有超過一千八百萬的人患有糖尿病，這些人中有大約5萬人不知其患有此病。這些人不知道患有此病及未表現(xiàn)出糖尿病的臨床癥狀提出了主要的診斷和治療挑戰(zhàn)。在美國有接近四千一百萬人處于發(fā)生2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)中。在文獻(xiàn)中將其稱作"前糖尿病期(pre-diabetics)"。"前糖尿病期"或者前糖尿病期對象是指與廣泛人群相比處于更高的在指定時間內(nèi)轉(zhuǎn)變?yōu)?型糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)中的任何人或人群。發(fā)生2型糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)隨著年齡、肥胖和缺乏運(yùn)動而增加。在先前具有妊娠糖尿病的女性及在高血壓和/或血脂異常的個體中更經(jīng)常發(fā)生2型糖尿病。其發(fā)病頻率在不同的人種亞群中而不同。2型糖尿病通常具有家族性、可能是遺傳性傾向，然而這種形式糖尿病的遺傳學(xué)復(fù)雜，仍未被明確定義。前糖尿病期的空腹葡萄糖水平通常介于正常與明顯的糖尿病水平之間。在研究中有時測試這些人的糖耐量。異常的糖耐量或者"糖耐量受損"可以是個體處于將發(fā)生糖尿病的指征；其需要應(yīng)用餐后2小時糖耐量測試進(jìn)行檢測。然而，已經(jīng)示出糖耐量受損其自身是完全無癥狀的并且與任何功能喪失無關(guān)。事實(shí)上，胰島素分泌對于混合飲食的應(yīng)答與對純葡萄糖負(fù)荷的應(yīng)答相比通常更強(qiáng)；因此糖耐量受損的大多數(shù)人在其日常生活中很少發(fā)生(如果發(fā)生的話)高血糖癥，除了他們經(jīng)歷診斷性糖耐量測試時。因此，糖耐量受損的重要性是其具有鑒別處于未來發(fā)生疾病的高風(fēng)險(xiǎn)中的人群的能力(Sternetal,2002)。在Stem及其它人進(jìn)行的研究中，糖耐量受損作為未來轉(zhuǎn)變?yōu)?型糖尿病預(yù)示因子的靈敏性和假陽性率分別為50.9%和10.2%,表示在受試者工作特性曲線下面積為77.5%及p值為0.20。由于其成本、可靠性和不便之處，口服糖耐量測試在常規(guī)臨床實(shí)踐中很少應(yīng)用。另外，基于口服糖耐量測試診斷的糖尿病患者具有隨后回復(fù)為正常水平的較高比率，事實(shí)上這可代表假陽性診斷。Stem及其它人報(bào)告了與符合常規(guī)口服或臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)的人相對比，這種病例幾乎有5倍很可能發(fā)生7-8年后回復(fù)為非糖尿病狀態(tài)。顯然，需要一種評定未來發(fā)生糖尿病風(fēng)險(xiǎn)的改良的方法。通常發(fā)現(xiàn)具有糖耐量受損的人具有至少一或多種常見的動脈血管疾病風(fēng)險(xiǎn)因子。一些研究人員將這種聚類(clustering)稱作"X綜合征"或者"代謝綜合征"，可以是前糖尿病期的指征。這個聚類中的每個成分均單獨(dú)地傳達(dá)發(fā)生動脈血管疾病和糖尿病風(fēng)險(xiǎn)增加的信號，但是組合在一起可以更顯著。這意味著對具有高血糖癥及其它代謝綜合征特征的對象進(jìn)行治療不僅要控制血液葡萄糖，而且還要包括降低其它動脈血管疾病風(fēng)險(xiǎn)因子的策略。另外，這種風(fēng)險(xiǎn)因子對于糖尿病或前糖尿病期是非特異性的，其自身不是診斷糖尿病或者處于糖尿病狀態(tài)的基礎(chǔ)。另外應(yīng)注意到轉(zhuǎn)變?yōu)樘悄虿〉娘L(fēng)險(xiǎn)增加意味著轉(zhuǎn)變?yōu)閯用}血管疾病和事件的風(fēng)險(xiǎn)增加。糖尿病自身是動脈血管疾病的最顯著的風(fēng)險(xiǎn)因子之一，事實(shí)上其通常被稱作"冠心病等價(jià)物"，代表動脈血管事件的10年風(fēng)險(xiǎn)期(ten-yearriskofanarteriovascularevent)高于20%，與穩(wěn)定心絞痛范圍類似，且僅低于最顯著的獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)因子如先前的動脈血管事件的幸存率。對于其它動脈血管疾病如周圍動脈疾病或腦血管疾病也如此。已經(jīng)充分證實(shí)了在檢測到血糖問題如糖尿病之前，前糖尿病期可以存在10年或更多年。用藥物如阿卡波糖(acarbose)、二甲雙胍(metformin)、曲格列酮(troglitazone)和羅格列酮(rosiglitazone)治療前糖尿病期可以延遲或預(yù)防糖尿?。坏呛苌俚那疤悄虿∑诘靡灾委?。一個主要原因是如上述沒有簡便的實(shí)驗(yàn)室檢測方法確定個體發(fā)生糖尿病的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。因此，本領(lǐng)域需要鑒別和診斷還不是糖尿病但是處于發(fā)生糖尿病高風(fēng)險(xiǎn)中的這些個體的方法。發(fā)明概述本發(fā)明涉及這樣的發(fā)現(xiàn)，即對象中存在某些生物學(xué)標(biāo)記如蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)現(xiàn)象、代謝物及其它分析物以及某些生理學(xué)癥狀和狀態(tài)與發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加相關(guān)，所述病癥例如但非限于代謝綜合征(X綜合征)，特征在于葡萄糖調(diào)節(jié)受損和/或胰島素抗性的病癥，如糖耐量受損(IGT)和空腹血糖受損(IFG)，但是這種對象不展示這些病癥的一些或所有常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)因子，或者對象不存在這些病癥的癥狀。因此，本發(fā)明提供了糖尿病或前糖尿病期疾病的生物學(xué)標(biāo)記，其可用于監(jiān)測或評定對象經(jīng)歷這種糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)、用于診斷或者鑒別患有糖尿病或前糖尿病期疾病的對象、監(jiān)測發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)測接受糖尿病或前糖尿病期治療的對象、在糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)疾病與其它疾病之間進(jìn)行區(qū)別診斷、或者對糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)行亞分類、評估糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的變化、及選擇用于治療糖尿病或前糖尿病期疾病對象的治療方法，或者用于治療處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象。優(yōu)選地，本發(fā)明提供了生物學(xué)標(biāo)記的應(yīng)用，一些標(biāo)記與糖尿病不相關(guān)或者迄今還未鑒別為糖尿病相關(guān)因子，但是與可導(dǎo)致發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的早期生物學(xué)改變相關(guān)，所述應(yīng)用用于檢測和鑒別未出現(xiàn)糖尿病任一癥狀的對象，即無糖尿病或前糖尿病期疾病癥狀的對象、或者僅具有潛在前糖尿病期疾病的非特異性指征如動脈血管風(fēng)險(xiǎn)因子的對象、或者未出現(xiàn)或出現(xiàn)很少數(shù)糖尿病常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)因子的對象。顯然，本發(fā)明公開的一些生物學(xué)標(biāo)記在糖尿病的診斷中具有很小的個體顯著性，但當(dāng)與其它公開的標(biāo)記組合(在"組(pand)"中)并組合本發(fā)明公開的數(shù)學(xué)分類算法時，可以將前糖尿病期患者或人群與非糖尿前期人群明顯區(qū)分開。因此，本發(fā)明一方面提供了一種具有預(yù)定的預(yù)測水平的評定對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的方法，所述方法包括測量對象樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，并測量樣品中一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的水平中的臨床顯著變化，其中所述變化表示對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加。在一個實(shí)施方案中，所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或者妊娠糖尿病。在其它實(shí)施方案中，所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。DBRISKMARKERS的水平可以通過電泳或者免疫化學(xué)方法測量。在進(jìn)行免疫化學(xué)檢測的情況中，所述檢測可以通過放射性免疫測定、免疫熒光測定或者酶聯(lián)免疫吸附測定來進(jìn)行。所述檢測也可以通過特異性寡核苷酸雜交而實(shí)現(xiàn)。在一些實(shí)施方案中，所述對象先前未經(jīng)診斷或鑒別為具有糖尿病或者前糖尿病期疾病。在其它實(shí)施方案中，所述對象無糖尿病或前糖尿病期疾病癥狀。本發(fā)明利用的樣品可以是血清、血漿、血細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、活檢組織、腹水、骨髓、間質(zhì)液、唾液或尿液。在本發(fā)明的一個實(shí)施方案中，測量了五或更多個DBRISKMARKERS的表達(dá)水平，但是也可以包括測量IO或更多個、25或更多個、或者50或更多個DBRISKMARKERS。另一方面，本發(fā)明提供了一種以預(yù)定的可預(yù)測水平診斷或鑒別具有糖尿病或前糖尿病期疾病的對象的方法，所述方法包括測量對象樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，并將所述一或多個(或者兩或多個)的DBRISKMARKERS有效量水平與參考值進(jìn)行對比。在一個實(shí)施方案中，所述參考值是指數(shù)值。所述參考值也可以得自關(guān)于糖尿病或前糖尿病期疾病的一或多個風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法或者計(jì)算指數(shù)。本發(fā)明另一方面提供了一種具有預(yù)定的預(yù)測水平的評定對象發(fā)生糖耐量受損風(fēng)險(xiǎn)的方法，所述方法包括測量對象樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，并測量樣品中所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS水平的臨床顯著改變，其中所述改變表示對象發(fā)生糖耐量受損的風(fēng)險(xiǎn)增加。在一個實(shí)施方案中，所述對象先前未經(jīng)診斷為糖耐量受損。在另一個實(shí)施方案中，所述對象無糖耐量受損癥狀。另一方面，本發(fā)明提供了一種具有預(yù)定的預(yù)測水平的診斷或鑒別具有糖耐量受損的對象的方法，所述方法包括測量對象樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，并將所述一或多個(優(yōu)選兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平與參考值進(jìn)行對比。或者，所述參考值可以得自關(guān)于糖耐量受損的一或多個風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法或者計(jì)算指數(shù)。本發(fā)明的另一方面提供了一種具有預(yù)定的預(yù)測水平的評定對象的糖尿病或前糖尿病期疾病的進(jìn)展的方法，所述方法包括(a)檢測在第一時間期間獲取的對象的第一個樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；(b)檢測在第二時間期間獲取的對象的第二個樣品中一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；(c)將在步驟(a)中檢測的所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平與在步驟(b)中檢測的所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平迸行對比或者與參考值進(jìn)行對比。在一個實(shí)施方案中，所述對象先前己經(jīng)診斷或鑒別為患有糖尿病或前糖尿病期疾病。在另一個實(shí)施方案中，所述對象先前已經(jīng)進(jìn)行了糖尿病或前糖尿病期疾病的治療。在另一個實(shí)施方案中，所述對象先前未經(jīng)診斷或鑒別為患有糖尿病或前糖尿病期疾病。在其它實(shí)施方案中，所述對象無糖尿病或前糖尿病期疾病的癥狀。在本發(fā)明中，所述第一個樣品可以在對糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)行治療之前從所述對象獲取。所述第二個樣品可以在對糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)行治療之后從所述對象獲取。參考值可以得自患有糖尿病或前糖尿病期疾病的一或多個對象。在本發(fā)明的另一方面中，提供了一種具有預(yù)定的預(yù)測水平的評定對象的與糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)的糖耐量受損的進(jìn)展的方法，所述方法包括(a)檢測在第一時間期間獲取的對象的第一個樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；(b)檢測在第二時間期間獲取的對象的第二個樣品中一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；(c)將在步驟(a)中檢測的所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平與在步驟(b)中檢測的所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平進(jìn)行對比或者與參考值進(jìn)行對比。所述對象可以是先前已經(jīng)進(jìn)行了糖尿病或前糖尿病期疾病的治療。所述對象也可以是先前未經(jīng)診斷或鑒別為具有糖耐量受損或者患有糖尿病或前糖尿病期疾病?；蛘?，所述對象可以無糖耐量受損癥狀或者無糖尿病或前糖尿病期疾病的癥狀。另一方面，本發(fā)明提供了一種具有預(yù)定的預(yù)測水平的監(jiān)測糖尿病或前糖尿病期治療效力的方法，所述方法包括(a)檢測在第一時間期間獲取的對象的第一個樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；(b)檢測在第二時間期間獲取的對象的第二個樣品中一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，(c)將在步驟(a)中檢測的所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平與在步驟(b)中檢測的所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平進(jìn)行對比或者與參考值進(jìn)行對比，其中治療效力通過對象的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量的變化而監(jiān)測。在一個實(shí)施方案中，糖尿病或前糖尿病期的治療包括運(yùn)動療法、膳食補(bǔ)充、治療藥物、手術(shù)干預(yù)及預(yù)防措施。在另一個實(shí)施方案中，所述參考值得自通過一或多種糖尿病或前糖尿病期疾病的治療方法而示出糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子得以改善的一或多個對象。治療效力另外可以通過檢測體重指數(shù)(BMI)、胰島素水平、血糖水平、HDL水平、收縮壓和/或舒張壓或者這些指標(biāo)組合的改變而監(jiān)測。血糖的改變可以通過口服葡萄糖耐量試驗(yàn)進(jìn)行檢測。本發(fā)明另一方面提供了一種具有預(yù)定的預(yù)測水平的選擇針對經(jīng)診斷患有或處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象的治療方案的方法，所述方法包括(a)檢測在第一時間期間獲取的對象的第一個樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；(b)任選檢測在第二時間期間獲取的對象的第二個樣品中一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；(c)將在步驟(a)中檢測的所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平與參考值進(jìn)行對比，或者任選與在步驟(b)中檢測的所述一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平進(jìn)行對比。本發(fā)明還提供了糖尿病參考表達(dá)譜，包括有效量的選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個標(biāo)記的標(biāo)記水平的模式，其得自不患有糖尿病的一或多個對象。本發(fā)明也提供了糖耐量受損參考表達(dá)譜，包括有效量的選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個標(biāo)記的標(biāo)記水平的模式，其得自不具有糖耐量受損的一或多個對象。另一方面，本發(fā)明提供了糖尿病對象表達(dá)譜，包括有效量的選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個標(biāo)記的標(biāo)記水平的模式，其得自患有糖尿病、處于發(fā)生糖尿病風(fēng)險(xiǎn)中或者在進(jìn)行糖尿病治療的一或多個對象。另一方面，本發(fā)明提供了糖耐量受損對象表達(dá)譜，包括有效量的選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個標(biāo)記的標(biāo)記水平的模式，其得自已經(jīng)出現(xiàn)糖耐量受損、處于發(fā)生糖耐量受損風(fēng)險(xiǎn)中或者在進(jìn)行糖耐量受損治療的一或多個對象。本發(fā)明還提供了一種試劑盒，其包含多個DBRISKMARKER檢測試齊U，其檢測選自DBRISKMARKERS1-260的相應(yīng)DBRISKMARKERS,足以產(chǎn)生本發(fā)明的表達(dá)譜。所述檢測試劑可包含一或多種抗體或其片段?；蛘呋蛄硗猓鰴z測試劑可包含一或多種寡核苷酸或者一或多種適體(aptamers)。另一方面，本發(fā)明還提供了一種可機(jī)讀介質(zhì)，其含有本發(fā)明的一或多種糖尿病參考表達(dá)譜，或者本發(fā)明的一或多種糖尿病對象表達(dá)譜，及任選其它測試結(jié)果和對象信息。本發(fā)明也涵蓋了這樣的可機(jī)讀介質(zhì)，其含有本發(fā)明的一或多種糖耐量受損參考表達(dá)譜，或者本發(fā)明的一或多種糖耐量受損對象表達(dá)譜，及任選其它測試結(jié)果和對象信息。另一方面，本發(fā)明提供了包含一或多個DBRISKMARKERS的DBRISKMARKER組(pand)，其是糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)生理學(xué)和/或生物化學(xué)途徑的指標(biāo)。在一個實(shí)施方案中，所述生理學(xué)和生物化學(xué)途徑除了與1型和2型糖尿病通常相關(guān)的那些途徑之外還包括自身免疫調(diào)節(jié)、炎癥和內(nèi)皮功能(包括細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用、細(xì)胞粘附分子(CAMs)、粘著斑(focaladhesions)、白細(xì)胞跨內(nèi)皮遷移、天然殺傷細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性、肌動蛋白細(xì)胞骨架的調(diào)節(jié)，粘附/緊密/縫隙連接，及胞外基質(zhì)(ECM)-受體相互作用)、脂肪細(xì)胞發(fā)生和維持(包括脂肪細(xì)胞因子、細(xì)胞周期、細(xì)胞凋亡及神經(jīng)活性配體-受體相互作用)，以及造血細(xì)胞系、補(bǔ)體和凝血級聯(lián)、胞內(nèi)和胞外細(xì)胞信號傳導(dǎo)途徑(包括mTOR、TGF-卩、MAPK、胰島素、GnRH、Toll-樣受體、Jak-STAT、PPAR、T-細(xì)胞受體、B-細(xì)胞受體、FcsRI、鈣、Wnt及VEGF信號傳導(dǎo)途徑及其它細(xì)胞通信機(jī)制)。本發(fā)明還提供了包含一或多個DBRISKMARKERS的DBRISKMARKER組，其是糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)位點(diǎn)的指標(biāo)，其中所述位點(diǎn)可包含(3細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、骨骼肌和平滑肌細(xì)胞，或者外周血管、心血管或者腦血管動脈。在其它方面，本發(fā)明提供了包含一或多個DBRISKMARKERS的DBRISKMARKER組，其是糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)展的指標(biāo)。本發(fā)明進(jìn)一步提供了包含一或多個DBRISKMARKERS的DBRISKMARKER組，其是糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)展速度的指標(biāo)。本發(fā)明還涉及包含一或多個DBRISKMARKERS的DBRISKMARKER組，其特異于一或多種類型糖尿??；本發(fā)明還提供了包含一或多個DBRISKMARKERS的DBRISKMARKER組，其特異于前糖尿病期疾病。本發(fā)明提供了包含一或多個DBRISKMARKERS的DBRISKMARKER組，所述DBRISKMARKER選自數(shù)學(xué)分類算法和因子分析途徑，其中利用對象的相關(guān)歷史隊(duì)列研究(relevantpastcohort)或者在這種歷史隊(duì)列研究中產(chǎn)生的計(jì)算指數(shù)的。特別地，包含一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的DBRISKMARKER組選自公開的DBRISKMARKERS的亞集，所述亞集包括瘦素(LEP)、觸珠蛋白(HP)、胰島素樣生長因子結(jié)合蛋白3(ILGFBP3)、抵抗素(RETN)、基質(zhì)金屬肽酶2(MMP-2)、血管緊張素I轉(zhuǎn)換酶(肽基二肽酶A)-l(ACE)、補(bǔ)體成分4A(Rogers血液組)(C4A)、CD14分子(CD14)、選擇素E(內(nèi)皮細(xì)胞粘附分子)(SELE)、集落刺激因子1(巨噬細(xì)胞)(CSF1)、及血管內(nèi)皮生長因子(VEGF)、c-反應(yīng)蛋白、五聚體蛋白-相關(guān)蛋白(CRP)、腫瘤壞死因子受體超家族成員1A(TNFRSF1A)、RAGE(晚期糖化終產(chǎn)物特異性受體[AGER])、CD26(二肽基肽酶4，DPP4)及其在使用一或多個這些DBRISKMARKERS的數(shù)學(xué)分類算法中的統(tǒng)計(jì)學(xué)和/或功能等價(jià)物。本發(fā)明還涵蓋了一種治療處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的一或多個對象的方法，所述方法包括檢測所述一或多個對象樣品中存在的至少一個、優(yōu)選兩個不同DBRISKMARKERS的水平增加的情況；用一或多種糖尿病調(diào)節(jié)藥物治療所述一或多個對象，直至所述至少一個、優(yōu)選兩個不同DBRISKMARKERS的改變的水平回復(fù)至基線值，所述基線值是在處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病低風(fēng)險(xiǎn)的一或多個對象中測量，或者在經(jīng)一或多種糖尿病調(diào)節(jié)藥物治療后示出糖尿病風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)記得以改善的一或多個對象中測量。所述糖尿病調(diào)節(jié)藥物可包括磺酰脲、雙胍、胰島素、胰島素類似物、過氧化物酶體增殖物激活受體-Y(PPAR-力激動劑、雙重作用PPAR激動劑、胰島素分泌促進(jìn)劑、胰高血糖素樣肽-1(GLP-1)的類似物、二肽基肽酶IV(DPP4)的抑制劑、胰脂肪酶抑制劑、a-葡糖苷酶抑制劑，及這些藥物的組合。在一個實(shí)施方案中，由用一或多種糖尿病調(diào)節(jié)藥物治療后引起的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)記的改善包括體重指數(shù)(BMI)降低、血糖水平降低、胰島素水平升高、HDL水平升高、收縮壓和/或舒張壓降低，或者其組合。另一方面，本發(fā)明提供了一種評估經(jīng)診斷患有或者處于發(fā)生前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象發(fā)生糖耐量受損風(fēng)險(xiǎn)的變化的方法，所述方法包括(a)檢測在第一時間期間從對象獲取的第一個樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；(b)任選檢測在第二時間期間從對象獲取的第二個樣品中一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；將在步驟(a)中檢測的一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平與參考值對比，或者任選與在步驟(b)獲得的有效量水平對比。本發(fā)明進(jìn)一步提供了一種區(qū)別診斷對象中糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)疾病的方法，所述方法包括(a)檢測所述對象樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；將在步驟(a)中檢測的一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS的有效量水平與本發(fā)明的糖尿病對象表達(dá)譜對比、與本發(fā)明的糖耐量受損對象的表達(dá)譜對比，或者與參考值對比。另外，在通過分析糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行診斷或鑒別處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)中的對象的方法中，本發(fā)明提供了一種改良方法，包括測量對象樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，并測量樣品中一或多個(或者兩或多個)DBRISKMARKERS水平的臨床顯著變化，其中所述變化表示對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加。在本發(fā)明的另一方面，在通過分析糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行診斷或鑒別處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的對象的方法中，本發(fā)明提供了一種改良方法，包括測量選自如下的一或多個DBRISKMARKERS的有效量水平瘦素(LEP)、觸珠蛋白(HP)、胰島素樣生長因子結(jié)合蛋白3(ILGFBP3)、抵抗素(RETN)、基質(zhì)金屬肽酶2(MMP-2)、血管緊張素I轉(zhuǎn)換酶(肽基二肽酶A)-l(ACE)、補(bǔ)體成分4A(C4A)、CD14分子(CD14)、選擇素E(SELE)、集落刺激因子1(巨噬細(xì)胞，CSF1)、及血管內(nèi)皮生長因子28(VEGF)、c-反應(yīng)蛋白，五聚體蛋白相關(guān)的(CRP)、腫瘤壞死因子受體超家族成員1A(TNFRSF1A)、RAGE(晚期糖化終產(chǎn)物特異性受體[AGER])、及CD26(二肽基肽酶4，DPP4)，并測量樣品中所述一或多個DBRISKMARKERS水平的臨床顯著變化，其中所述變化表示對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加。在通過分析糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行診斷或鑒別處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的對象的方法中，本發(fā)明提供了一種改良方法，包括測量選自如下的一或多個DBRISKMARKERS的有效量水平瘦素(LEP)、觸珠蛋白(HP)、胰島素樣生長因子結(jié)合蛋白3(ILGFBP3)、抵抗素(RETN)、基質(zhì)金屬肽酶2(MMP-2)、血管緊張素I轉(zhuǎn)換酶(肽基二肽酶A)-1(ACE)、補(bǔ)體成分4A(C4A)、CD14分子(CD14)、選擇素E(SELE)、集落刺激因子1(巨噬細(xì)胞，CSF1)、血管內(nèi)皮生長因子(VEGF)、c-反應(yīng)蛋白，五聚體相關(guān)的(CRP)、腫瘤壞死因子受體超家族成員1A(TNFRSF1A)、RAGE(晚期糖化終產(chǎn)物特異性受體[AGER])及CD26(二肽基肽酶4，DPP4)，并測量樣品中所述兩或多個DBRISKMARKERS水平的臨床顯著變化，其中所述變化表示對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加。除非特別描述，本文所用所有技術(shù)和學(xué)術(shù)術(shù)語均具有本領(lǐng)域技術(shù)人員通常理解的相同含義。盡管可以使用與本發(fā)明所述相似或等價(jià)的方法和材料，但是在下文描述了合適的方法和材料。本文提及的所有出版物、專利申請、專利及其它參考文獻(xiàn)在此均以其全部內(nèi)容并入作參考。在有沖突的情況中，對本說明書包括定義加以調(diào)整。另外，本發(fā)明描述的材料、方法和實(shí)施例僅是例證本發(fā)明而無限制本發(fā)明之意。通過如下詳細(xì)描述和權(quán)利要求書將顯而易見本發(fā)明的其它特點(diǎn)。附圖簡述如下詳細(xì)描述只是為了例證本發(fā)明而無限制本發(fā)明之意，可以結(jié)合并入作參考的附圖而更加明了，其中圖1是描述從正常狀態(tài)至前糖尿病期至糖尿病的疾病迸展中DBRISKMARKER生理學(xué)和生物化學(xué)途徑和分類(categories)的流程圖。圖2是描述DBRISKMARKERS的類別及希望的特性的示意圖，示出了與正常相比，可用于診斷具有前糖尿病期疾病及糖尿病的對象的標(biāo)記的一些不同示例模式。圖3A-3RR是KEGG途徑示意圖，在每個公開的途徑中突出顯示了三或更多個DBRISKMARKERS。圖3A示出神經(jīng)活性配體-受體相互作用。圖3B示出細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用。圖3C示出脂肪細(xì)胞因子信號傳導(dǎo)途徑。圖3D示出有絲分裂原激活的蛋白激斷MAPK)信號傳導(dǎo)途徑。圖3E示出胰島素信號傳導(dǎo)途徑。圖3F示出l型糖尿病途徑。圖3G示出細(xì)胞凋亡信號傳導(dǎo)途徑。圖3H示出補(bǔ)體和凝血級聯(lián)。圖31示出Jak-STAT信號傳導(dǎo)途徑。圖3J示出造血細(xì)胞系。圖3K示出PPAR信號傳導(dǎo)途徑。圖3L是Toll-樣受體信號傳導(dǎo)途徑。圖3M示出T細(xì)胞受體信號傳導(dǎo)途徑。圖3N示出粘著斑信號傳導(dǎo)途徑。圖30示出2型糖尿病途徑。圖3P是胰腺癌信號傳導(dǎo)途徑。圖3Q示出mTOR信號傳導(dǎo)途徑。圖3R示出TGF-(3信號傳導(dǎo)途徑。圖3S是鈣信號傳導(dǎo)途徑。圖3T示出天然殺傷細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性途徑。圖3U示出B細(xì)胞受體信號傳導(dǎo)途徑。圖3V示出FcsRI信號傳導(dǎo)途徑。圖3W示出白細(xì)胞跨內(nèi)皮遷移的途徑。圖3X示出花生四烯酸代謝途徑。圖3Y示出Wnt信號傳導(dǎo)途徑。圖3Z示出VEGF信號傳導(dǎo)途徑。圖3AA示出細(xì)胞粘附分子相互作用。圖3BB示出肌動蛋白細(xì)胞骨架的調(diào)節(jié)。圖3CC示出關(guān)于神經(jīng)膠質(zhì)瘤的相互作用。圖3DD示出煙酸和煙堿代謝。圖3EE示出粘附連接的信號傳導(dǎo)途徑。圖3FF示出緊密連接的信號傳導(dǎo)途徑。圖3GG示出關(guān)于抗原處理和呈遞的相互作用。圖3HH示出關(guān)于長期增強(qiáng)的相互作用。圖311示出GnRH信號傳導(dǎo)途徑。圖3JJ示出關(guān)于結(jié)腸直腸癌的相互作用。圖3KK示出在細(xì)胞連接處的相互作用。圖3LL示出參與神經(jīng)變性疾病的途徑。圖3MM示出細(xì)胞周期信號傳導(dǎo)途徑。圖3NN示出ECM-受體相互作用。圖300示出參與晝夜節(jié)律的相互作用。圖3P示出參與長期抑郁的相互作用。圖3QQ示出關(guān)于Huntington's病的相互作用。圖3RR示出參與幽門螺桿菌感染的信號傳導(dǎo)途徑。圖4A-4F列出了其中僅一或兩個DBRISKMARKERS的KEGG途圖5A-5E是對所述標(biāo)記在正常、前糖尿病期及糖尿病患者樣品之間進(jìn)行ANOVA分析，示出選擇的各個DBRISKMARKERS的前糖尿病期的分類性能特性的實(shí)例。圖6以表格形式描述了在沒有數(shù)學(xué)算法的情況中成對的DBRISKMARKERS在前糖尿病期與正常群體的分類中的額外ROC性能特性，表明在付出特異性降低的代價(jià)下?lián)Q取的靈敏性增加。圖7示出分類算法性能中的改變，其中加入多個DBRISKMARKERS、利用正向選擇(forwardselection)算法，通過R2相對于參考的f尿病轉(zhuǎn)變風(fēng)險(xiǎn)性而測量。圖8示出一組50個DBRISKMARKERS的所有可能的三個標(biāo)記組合的性能特性的三維圖示，突出顯示區(qū)為最高性能組合。圖9是示出圖6示出的所有可能的三個標(biāo)記組合的性能分布的柱狀圖。圖10是示出圖6所示DBRISKMARKERS的Euclidean標(biāo)準(zhǔn)距離的數(shù)學(xué)聚類和分類樹。圖11示出通過可用于構(gòu)建選擇本發(fā)明的DBRISKMARKERS的組的8個位置分類(PositionCategories)所選擇的DBRISKMARKERS的列表。圖12列出了根據(jù)本發(fā)明的方法使用選自位置分類的三個DBRISKMARKERS組成的25個高效DBRISKMARKER組。當(dāng)用于實(shí)施例所述樣品及非糖尿病患者的樣品時，使用所述組合的邏輯回歸算法計(jì)算的R2值范圍是0.300-0.329。圖13列出了根據(jù)本發(fā)明的方法使用選自位置分類的八個DBRISKMARKERS組成的25個高效DBRISKMARKER組。當(dāng)用于實(shí)施例所述樣品及非糖尿病患者的樣品時，使用所述組合的邏輯回歸算法計(jì)算的R2值范圍是0.310-0.475。圖14列出了根據(jù)本發(fā)明的方法使用選自位置分類的十八個DBRISKMARKERS組成的25個高效DBRISKMARKER組。當(dāng)用于實(shí)施32例所述樣品及非糖尿病患者的樣品時，使用所述組合的邏輯回歸算法計(jì)算的R2值范圍是0.523-0.6105，圖15是當(dāng)用于所述實(shí)施例中樣品及非糖尿病患者隊(duì)列的樣品時，分別針對最高性能的三個、八個和十八個DBRISKMARKERS組進(jìn)行的ROC曲線圖和AUC統(tǒng)計(jì)表。圖16是當(dāng)用于所述實(shí)施例中樣品及非糖尿病患者隊(duì)列的樣品時，三個相對最高性能的各個DBRISKMARKERS標(biāo)記的ROC曲線圖和AUC統(tǒng)計(jì)表。圖17是表明本發(fā)明方法的典型結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)曲線。在證實(shí)了標(biāo)準(zhǔn)工作曲線后，對24個血清樣品進(jìn)行分析以確定臨床樣品中靶分析物的正常分布。圖18顯示了92個樣品中針對25個生物標(biāo)記的單一分子檢測數(shù)據(jù)的示例圖示。發(fā)明詳述本發(fā)明涉及具有糖尿病或前糖尿病期疾病或者具有發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病傾向的對象相關(guān)的生物學(xué)標(biāo)記的鑒別。因此，本發(fā)明特征在于通過檢測本發(fā)明公開的生物學(xué)標(biāo)記鑒別具有發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病傾向的對象的方法，所述對象包括無糖尿病或前糖尿病期疾病癥狀的那些對象。這些生物學(xué)標(biāo)記也可用于監(jiān)測進(jìn)行糖尿病或前糖尿病期疾病治療的對象，及用于選擇對于具有糖尿病或前糖尿病期疾病的對象有效的治療方法，其中這種治療的選擇和應(yīng)用延緩了糖尿病或前糖尿病期疾病的進(jìn)展，或者基本上延緩或防止其發(fā)生。本發(fā)明中"糖尿病"包括1型糖尿病(自身免疫型和先天型)和2型糖尿病(統(tǒng)稱作糖尿病)。世界衛(wèi)生組織規(guī)定空腹血漿葡萄糖濃度的診斷值為7.0mmol/1(126mg/dl)，高于其(全血濃度為6.1mmol/l或110mg/dl),或者餐后2小時葡萄糖水平211.1mmol/L(2200mg/dL)為糖尿病。其它提示或表示處于糖尿病高風(fēng)險(xiǎn)中的值包括升高的動脈血壓2140/90mmHg、升高的血漿甘油三酯水平(2L7mmol/L;150mg/dL)和/或低HDL-膽固醇水平(男性<0.9mmol/L，35mg/dl;女性<1.0mmol/L，39mg/dL)、向心性肥胖(男性腰臀比>0.90，女性腰臀比>0.85)和/或體重指數(shù)超過30kg/m2、微量白蛋白尿，其中尿白蛋白排泄率^20)iig/min或者白蛋白肌酸酐比率230mg/g)。"前糖尿病期疾病"是指介于正常葡萄糖穩(wěn)態(tài)與代謝狀態(tài)與確診的糖尿病之間的代謝狀態(tài)。前糖尿病期疾病包括但非限于代謝綜合征("X綜合征)、糖耐量受損(IGT)和空腹血糖受損(IFG)。IGT是指餐后葡萄糖調(diào)節(jié)異常，而IFG是指在空腹時測定的異常。世界衛(wèi)生組織規(guī)定IFG的值為空腹血糖濃度為6.1mmol/L(100mg/dL)或更高(全血血糖濃度為5.6mmol/L，100mg/dL)，但是低于7.0mmol/L(126mg/dL)(全血血糖濃度為6.1mmol/L;110mg/dL)。根據(jù)國家膽固醇教育計(jì)劃(NCEP)，代謝綜合征標(biāo)準(zhǔn)為具有如下至少三個標(biāo)準(zhǔn)血壓^130/85mmHg，空腹血糖26.1mmol/L，腰圍:H02cm(男性)或者〉88cm(女性)，甘油三酯^1.7mmol/L，HDL膽固醇<1.0mmol/L(男性)或1.3mmol/L(女性)。本發(fā)明中前糖尿病期疾病是指具有高于正常的轉(zhuǎn)變?yōu)榇_診2型糖尿病的預(yù)期速度的個體或群體的生理狀態(tài)。前糖尿病期疾病群體中轉(zhuǎn)變?yōu)榇_診2型糖尿病的這種絕對的預(yù)期速度可以達(dá)到每年1%或以上，優(yōu)選每年2%或以上。其也可以描述為風(fēng)險(xiǎn)四分位數(shù)之間的相對于正常人的風(fēng)險(xiǎn)或者描述為不同生物標(biāo)記與指數(shù)分值之間的似然比，包括來自本發(fā)明的那些。除非另外說明，并且不受限制地，當(dāng)本文描述前糖尿病期的分類陽性診斷時，其是通過一組患者實(shí)驗(yàn)確定的，該組患者轉(zhuǎn)化為2型糖尿病的預(yù)期轉(zhuǎn)化率為在未來7.5年里每年2%，或者對于在一給定閾值(選擇的前糖尿病期臨床截止值)測試的患者而言為15%。當(dāng)產(chǎn)生前糖尿病期轉(zhuǎn)變風(fēng)險(xiǎn)的連續(xù)測量時，具有"前糖尿病期疾病"包括高于在正常參考或普通未選擇的正常流行人群中觀察到的任何預(yù)期年轉(zhuǎn)化率。34"糖耐量受損"(IGT)是指血糖水平高于正常，但是未高至可以診斷為糖尿病的程度。基于75-g口服葡萄糖耐量試驗(yàn)，IGT對象的餐后2小時葡萄糖水平為140-199mg/dL(7.8-11.0mmol)。這些葡萄糖水平高于正常，但是低于診斷糖尿病的水平。糖耐量受損或者空腹血糖受損的對象具有發(fā)生糖尿病的高危性，因此是初級預(yù)防的重要目標(biāo)。"胰島素抗性"是指其中體細(xì)胞變成抵抗胰島素的作用的狀況，即對于指定量胰島素的正常應(yīng)答降低。結(jié)果，需要較高水平的胰島素以發(fā)揮胰島素的功能。術(shù)語"正常葡萄糖水平"與"糖耐量正常"可互換使用，是指空腹靜脈血漿葡萄糖濃度低于6.1mmol/L(110mg/dL)。雖然這個量是任意的，這個值在經(jīng)證實(shí)為正常葡萄糖耐量的對象中觀測到，但是一些人通過口服葡萄糖耐量試驗(yàn)(OGTT)測定為具有IGT。已經(jīng)鑒別了260個生物學(xué)標(biāo)記，發(fā)現(xiàn)其在糖尿病或者出現(xiàn)前糖尿病期疾病特征性癥狀或者前糖尿病期(如本文所規(guī)定)對象中的存在或濃度水平有變化或改變，所述那些對象例如是胰島素抗性、P細(xì)胞功能改變或者基于已知臨床參數(shù)或風(fēng)險(xiǎn)因子如糖尿病家族史、低活動量、飲食匱乏、體重過重(特別是腰圍)、年齡高于45歲、高血壓、高甘油三酯水平、HDL膽固醇低于35、先前經(jīng)鑒別為糖耐量受損、先前妊娠期糖尿病(妊娠糖尿病)或者生出體重超過9磅的嬰兒及種族而處于發(fā)生糖尿病風(fēng)險(xiǎn)中的那些對象。本發(fā)明的生物學(xué)標(biāo)記和方法使得本領(lǐng)域技術(shù)人員可以鑒別、診斷或者另外評定未出現(xiàn)糖尿病或前糖尿病期疾病的任何癥狀、但是也許處于發(fā)生糖尿病或經(jīng)歷前糖尿病期疾病特征性癥狀風(fēng)險(xiǎn)中的那些對象。本發(fā)明中所用術(shù)語"生物學(xué)標(biāo)記"包含但非限于蛋白質(zhì)、核酸、蛋白質(zhì)和核酸的多態(tài)性、元素、代謝物及其它分析物。生物學(xué)標(biāo)記也可以包括突變體的蛋白質(zhì)或突變體的核酸。文中所用術(shù)語"分析物"可以意味著被測量的任何物質(zhì)，可包含電解質(zhì)和元素如鈣。最后，生物學(xué)標(biāo)記也可以是指健康狀態(tài)的非分析物生理學(xué)標(biāo)記，包括其它臨床特征，例如但非限于年齡、種族、舒張壓和收縮壓、體重指數(shù)及靜息心率。表1中概括了在具有糖尿病或前糖尿病期疾病或者具有發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病傾向的對象中水平改變的蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性和代謝物，在本文統(tǒng)稱作"糖尿病相關(guān)蛋白質(zhì)"、"DBRISKMARKER多肽"或者"DBRISKMARKER蛋白質(zhì)"。編碼所述多肽的相應(yīng)核酸稱作"糖尿病風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)核酸"、"糖尿病風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)基因"、"DBRISKMARKER核酸"或者"DBRISKMARKER基因"，除非特別指出，"DBRISKMARKER"、"糖尿病風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)蛋白質(zhì)"、"糖尿病風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)核酸"是指本文公開的任何序列。也可以測量所述DBRISKMARKER蛋白質(zhì)或核酸的相應(yīng)代謝物，以及任何前述常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)記的代謝物，這些代謝物包括但非限于硫酸脫氫表雄酮(DHEAS)、c-肽、氫化可的松、維生素D3、5-羥色胺(5-HT，血清素)、oxyntomodulin、雌激素、雌二醇，及洋地黃樣因子，在此稱作"DBRISKMARKER代謝物"。健康狀態(tài)下的非分析物生理學(xué)標(biāo)記(例如年齡、種族、舒張壓或收縮壓、體重指數(shù)及其它非分析物測量數(shù)據(jù)統(tǒng)稱作常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)因子)稱作"DBRISKMARKER生理學(xué)"。從一或多個、優(yōu)選兩或多個前述DBRISKMARKERS的數(shù)學(xué)組合測量中產(chǎn)生的計(jì)算指數(shù)稱作"DBRISKMARKER指數(shù)"。蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、突變體的蛋白質(zhì)及突變體的核酸、代謝物及其它分析物以及通常的生理學(xué)測量數(shù)據(jù)和指數(shù)包括在"DBRISKMARKERS"的廣義范疇中。本發(fā)明中"對象"優(yōu)選是哺乳動物。所述哺乳動物可以是人、非人靈長類動物、小鼠、大鼠、狗、貓、馬或牛，但非限于這些動物。除了人之外的哺乳動物可有利地用作對象，代表糖尿病或前糖尿病期疾病模型。對象可以是雌性或雄性的。對象可以是先前已經(jīng)診斷或鑒別為具有糖尿病或前糖尿病期疾病，任選已經(jīng)進(jìn)行了糖尿病或前糖尿病期疾病治療的那些對象?；蛘?，對象也可以是先前未經(jīng)診斷為具有糖尿病或前糖尿病期疾病的對象。例如，對象可以是具有糖尿病或前糖尿病期疾病的一或多個風(fēng)險(xiǎn)因子的對象，或者未出現(xiàn)糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子的對象，或者無糖尿病或前糖尿病期疾病癥狀的對象。對象也可以是患有或處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病高風(fēng)險(xiǎn)中的對象。本發(fā)明中"樣品"是分離自對象的生物學(xué)樣品，可包括例如血清、血漿、血細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、活檢組織、淋巴液、腹水、組織液(也稱作細(xì)胞外液，包含在細(xì)胞之間的空間內(nèi)發(fā)現(xiàn)的液體，包括齦溝液)、骨髓、唾液或尿液。在本發(fā)明中可以檢測一或多個、優(yōu)選兩或多個DBRISKMARKERS。例如，可以檢測2、5、10、15、20、40、50、75、100、125、150、175、200、210、220、230、240、250、或更多個DBRISKMARKERS。在一些實(shí)施方案中，可以檢測所有260個DBRISKMARKERS。可以檢測的優(yōu)選的DBRISKMARKERS數(shù)目范圍是1-260，特別是2、5、10、20、50、75、100、125、150、175、200、210、220、230、240、250、直至所有已知的DBRISKMARKERS,特別是5、10、20、50和75個。特別優(yōu)選的數(shù)目范圍包括2-5、2-10、2-50、2-75、2-100、5-10、5-20、5-50、5-75、5-100、10-20、10-50、10-75、10-100、20-50、20-75)、20-100、50-75、50-100、100-125、125-150、150-175、175-200、200-210、210-220、220-230、230-240、240-250，及250至多于250個。診斷和預(yù)后方法發(fā)生糖尿病或前糖尿病期的風(fēng)險(xiǎn)可以以"預(yù)定的預(yù)測水平(pre-determinedlevelofpredictability)"檢測測試樣品(例如對象的樣品)中DBRISKMARKER蛋白、核酸、多態(tài)性、代謝物及其它分析物的"有效量"，并將該有效量與參考值或指數(shù)值對比，通常利用數(shù)學(xué)算法將多個單獨(dú)的DBRISKMARKERS結(jié)果組合成一個測量數(shù)據(jù)或指數(shù)。可任選地選擇經(jīng)鑒別發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加的對象接受治療，如給予預(yù)防或治療化合物例如本文所述"糖尿病調(diào)節(jié)藥物"或者進(jìn)行運(yùn)動療法或者膳食補(bǔ)充以防止或延緩糖尿病或前糖尿病期疾病的發(fā)作。分離自所述對象的樣品可包括例如血液、血漿、血細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、活檢組織、淋巴液、血清、骨髓、腹水、組織液(包括例如齦溝液)、尿液、唾液，或者其它體液。可以測量測試樣品中的DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或其它分析物的量，并將該量與正常對照水平進(jìn)行比較。術(shù)語"正常對照水平"是指在未患有糖尿病或前糖尿病期疾病及不可能患有糖尿病或前糖尿病期疾病的對象中通常發(fā)現(xiàn)的DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或其它分析物的水平或者DBRISKMARKER生理學(xué)水平或指數(shù)，例如從經(jīng)監(jiān)測直至高齡及發(fā)現(xiàn)未發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的年輕對象中收集的樣品。或者，正常對照水平可以是指在患有糖尿病或前糖尿病期疾病的對象中通常發(fā)現(xiàn)的DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或其它分析物的水平。正常對照水平可以是范圍或指數(shù)。或者，正常對照水平可以是得自先前測試對象的模式數(shù)據(jù)庫。得自對象樣品中DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或其它分析物水平較正常對照水平的變化可表示所述對象患有或者處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中。相反，當(dāng)所述方法是預(yù)防性應(yīng)用時，得自對象的樣品中的DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或其它分析物與正常對照水平相比處于相似水平，可表示所述對象未患有糖尿病或前糖尿病期疾病、未處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中或者處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病低風(fēng)險(xiǎn)中。DBRISKMARKERS水平中的差異優(yōu)選具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。"統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性"是指所述變化高于偶然性預(yù)期發(fā)生的水平。統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性可以通過本領(lǐng)域已知的方法確定。例如，統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性可以通過p值確定。所述p值是概率的測量指標(biāo)，在實(shí)驗(yàn)期間組間差異偶然發(fā)生(P(^觀察到的z))。例如，p值為0.01是指100次機(jī)會中有1次結(jié)果是偶然發(fā)生。p值越低，則越可能組間差異是由治療引起。如果p值為至少0.05，則所述變化具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。優(yōu)選p值為0.04、0.03、0.02、0.01、0.005、0.001或更低。如下文所述，無限制本發(fā)明之意，達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性通常但不總是需要組合使用一些DBRISKMARKERS，并與數(shù)學(xué)算法組合，以達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性DBRISKMARKER指數(shù)。關(guān)于區(qū)分具有糖尿病或前糖尿病期疾病的對象與處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象的檢測、分析或方法的能力的檢測、分析或方法的"診斷精確性"基于所述對象的DBRISKMARKER水平是否具有"臨床顯著存在"或者"臨床顯著改變"。"臨床顯著存在"或者"臨床顯著改變"是指所述對象中DBRISKMARKER的存在(例如質(zhì)量如毫克、毫微克，或者質(zhì)量/體積如毫克/分升或者每單位體積的轉(zhuǎn)錄體拷貝數(shù))或者DBRISKMARKER的改變(通常地在來自對象的樣品中)高于DBRISKMARKER預(yù)定截止值點(diǎn)(或者閾值)，因此表示所述對象具有糖尿病或前糖尿病期疾病，足夠高水平存在的所述蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或分析物是標(biāo)記。本發(fā)明可用于產(chǎn)生轉(zhuǎn)變?yōu)?型糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)性的分類或連續(xù)測量方法，由此診斷屬于前糖尿病期類別的對象。在分類(categorical)方案中，本發(fā)明的方法可用于區(qū)分正常與前糖尿病期對象群體。在本發(fā)明的這種應(yīng)用中，術(shù)語"高度診斷精確性"和"極高度診斷精確性"是該DBRISKMARKER(或DBRISKMARKER指數(shù)；其中DBRISKMARKER值包含任何單獨(dú)的測量值，不論是單一的DBRISKMARKER或得自DBRISKMARKERS指數(shù))的檢測或分析具有正確(精確)表示前糖尿病期存在與否的預(yù)定截止值點(diǎn)。優(yōu)選的檢測應(yīng)具有理想的精確性。因此，對于糖尿病對象，所述檢測應(yīng)表明唯一陽性檢測結(jié)果，不報(bào)告任何陰性對象(應(yīng)無假陰性)。換句話說，檢測的"靈敏性"(真陽性率)為100%。另一方面，對于不具有前糖尿病期疾病的對象，所述檢測應(yīng)表明唯一陰性檢測結(jié)果，不報(bào)告任何陽性對象(無假陽性)。換句話說，"特異性"(真陰性率)為100%。見例如O'MarcaighAS，JacobsonRM，"EstimatingThePredictiveValueOfADiagnosticTest,HowToPreventMisleadingOrConfUsingResults,"Clin.Ped.1993,32(8):485-491所述，其論述了例如一種臨床診斷檢測方法的特異性、靈敏性及陽性和陰性預(yù)測值。在其它實(shí)施方案中，本發(fā)明可用于區(qū)分前糖尿病期與糖尿病，或者用于區(qū)分糖尿病與正常狀態(tài)。這種應(yīng)用可需要不同的DBRISKMARKER組、數(shù)學(xué)算法和/或截止值點(diǎn)，但是服從于對于指定應(yīng)用進(jìn)行相同的前述精確診斷測量。在分類診斷疾病方面，一種檢測方法(或分析方法)的割點(diǎn)或閾值的改變通常改變靈敏性和特異性，但是處于性質(zhì)上負(fù)相關(guān)關(guān)系。例如，如果割點(diǎn)降低，則檢測群體中更多的對象通常具有超過割點(diǎn)或閾值的檢測結(jié)果。由于具有高于割點(diǎn)的檢測結(jié)果的對象被報(bào)告為具有用該檢測方法進(jìn)行檢測的所述疾病、病癥或綜合征，因此降低割點(diǎn)將導(dǎo)致更多的對象被報(bào)告為具有陽性結(jié)果(例如其具有糖尿病、前糖尿病期、或者前糖尿病期疾病)。因此，通過該檢測方法將表明有更高比例的對象具有糖尿病或前糖尿病期。因此，所述檢測方法的靈敏性(真陽性率)增加。然而，同時存在更多的假陽性率，因?yàn)楦嗖痪哂兴黾膊?、病癥或綜合征的人(例如實(shí)際上是陰性的人)將被該檢測方法指明為具有高于割點(diǎn)的DBRISKMARKER值，并因此報(bào)告為陽性的(例如具有所述疾病、病癥或綜合征)而不是被該檢測方法正確指明是陰性的。因此，所述檢測方法的特異性(真陰性率)降低。相似地，升高割點(diǎn)將趨于降低靈敏性及增加特異性。因此，在評定提議的醫(yī)學(xué)檢測、分析或評定對象病癥的方法的精確性和效力中，技術(shù)人員應(yīng)總是考慮靈敏性與特異性這二者，并且留心報(bào)告靈敏性和特異性的割點(diǎn)，因?yàn)殪`敏性和特異性在割點(diǎn)范圍內(nèi)顯著變化。然而，有一種指標(biāo)可以僅用一個值表示在整個檢測(或分析傳ij點(diǎn)范圍內(nèi)檢測、分析或方法的靈敏性和特異性。所述指標(biāo)得自針對所述檢測、分析或方法的受試者工作特征(ReceiverOperatingCharacteristics("ROC")曲線。見例如Shultz，"ClinicalInterpretationOfLaboratoryProcedures,"chapter14inTeitz,FundamentalsofClinicalChemistry,BurtisandAshwood(eds.),她edition1996，W.B.SaundersCompany,pages192-199;及Zweigetal.,"ROCCurveAnalysis:AnExampleShowingTheRelationshipsAmongSerumLipidAndApolipoproteinConcentrationsInIdentifyingSubjectsWithCoronoryArteryDisease,"Clin.Chem.,1992,38(8):1425-1428所述。ROC曲線是x-y圖，y軸是靈敏性，刻度是0至l(例如100%)，x軸是1減去特異性的值，刻度是O至1(例如100%)。換句話說，其是所述檢測、分析或方法的真陽性率與假陽性率的曲線圖。為了構(gòu)建所述檢測、分析或方法的ROC曲線，使用極精確或"黃金標(biāo)準(zhǔn)"方法評定對象，所述方法不依賴于所述檢測、分析或方法，確定所述對象對于所述疾病、病癥或綜合征是真陽性還是陰性的(例如，冠狀血管成形術(shù)是檢測冠狀動脈硬化存在的黃金標(biāo)準(zhǔn)檢測方法。也可以使用所述檢測、分析或方法檢測所述對象，對于不同的割點(diǎn)，所述對象被報(bào)告為陽性或陰性的。針對每個割點(diǎn)確定靈敏性(真陽性率)及等于1減去靈敏性的值(該值等于假陽性率)，將每對x-y值在x-y圖表中繪圖為一個點(diǎn)。關(guān)于這些點(diǎn)的曲線為ROC曲線。ROC曲線通常用于確定最佳單一臨床截止值或者治療閾值曲線，其中靈敏性和特異性得以最大化；這種情況表示ROC曲線上描述可以在曲線下繪出的一個最大矩形的左上角的點(diǎn)。曲線下總面積(AUC)是一項(xiàng)能夠使得用一個值表示整個割點(diǎn)范圍內(nèi)的檢測、分析或方法的靈敏性和特異性的指標(biāo)。最大AUC是l(理想檢測)，最小面積是一半(例如無法區(qū)分正常與疾病狀態(tài)的面積)。AUC越接近為1，則檢測的精確性越高。應(yīng)注意所有ROC和AUC定義了疾病和感興趣的檢測后時間范圍。"高度診斷精確性"是指一種檢測或分析方法(如本發(fā)明確定DBRISKMARKERS的臨床顯著存在的檢測，從而表明糖尿病或前糖尿病期疾病的存在)，其中AUC(在所述檢測或分析的ROC曲線下的面積)至少為0.70、0.75、0.80、0.85、O.卯，最優(yōu)選為至少0.95。"極高度診斷精確性"是指一種檢測或分析方法，其中AUC(在所述檢測或分析的ROC曲線下的面積)至少為0.80、0.85、0.875、0.90、0.925，最優(yōu)選為至少0.95?；蛘撸诘图膊×餍袡z測群體中(每年低于1%發(fā)生率)，ROC和AUC可以誤導(dǎo)檢測的臨床應(yīng)用，在本文別處描述的絕對值和相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)可用于確定診斷精確度。檢測對象群體也可以被分類為四分位數(shù)，上四分位數(shù)(25%)包含具有發(fā)生或患有糖尿病或前糖尿病期疾病最高相對風(fēng)險(xiǎn)的對象，下四分位數(shù)包含具有發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病最低相對風(fēng)險(xiǎn)的對象。通常地，在低患病率群體中上與下四分位數(shù)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)倍數(shù)超過2.5倍的值被認(rèn)為是具有"高度診斷精確性"，每個四分位數(shù)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)為5-7倍被認(rèn)為具有極高度診斷精確性。盡管如此，但是得自相對風(fēng)險(xiǎn)度為每個四分位數(shù)的僅1.2-2.5倍的檢測或分析中的值在臨床上廣泛用作疾病的風(fēng)險(xiǎn)因子，諸如利用總膽固醇及許多炎癥標(biāo)記來預(yù)測未來的心血管疾病的情況。任何檢測的預(yù)測價(jià)值依賴于檢測的靈敏性和特異性，及依賴于檢測群體中病癥的流行性。基于Bayes'理論，這個觀念提供了對象或群體中存在的被篩選的病癥的可能性越高(檢測前概率)，則陽性檢測的有效性越高及產(chǎn)生真實(shí)陽性結(jié)果的可能性越高。因此，在病癥存在的可能性較低的任何群體中使用檢測的問題是陽性結(jié)果具有受限的價(jià)值(即更可能是假陽性)。相似地，在極高風(fēng)險(xiǎn)的群體中，陰性檢測結(jié)果更可能是假陰性的。通過限定診斷的精確度，即ROC曲線上的割點(diǎn)(cutpoint),限定了可接受的AUC值，并確定構(gòu)成有效量本發(fā)明DBRISKMARKERS的相對濃度的可接受范圍，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以預(yù)定的預(yù)測水平診斷或鑒別對象。確定診斷精確度的另外的方法必須使用連續(xù)測量風(fēng)險(xiǎn)因子，當(dāng)疾病的分類或風(fēng)險(xiǎn)分類(例如前糖尿病期)仍未由相關(guān)醫(yī)學(xué)會或臨床實(shí)踐明確限定時通常使用這種方法。本發(fā)明所用術(shù)語"風(fēng)險(xiǎn)"可以意味著"絕對"風(fēng)險(xiǎn)，是指在特定時間將發(fā)生事件的可能性百分比。絕對風(fēng)險(xiǎn)可以參考在相關(guān)時間隊(duì)列測量后真實(shí)的觀測結(jié)果，或者參考從在相關(guān)時期之后統(tǒng)計(jì)學(xué)有效的歷史隊(duì)列中產(chǎn)生的指標(biāo)值。"相對"風(fēng)險(xiǎn)是指所述對象的絕對風(fēng)險(xiǎn)與低風(fēng)險(xiǎn)隊(duì)列或平均人群風(fēng)險(xiǎn)的比率，其可以根據(jù)評定的風(fēng)險(xiǎn)因子而變化。優(yōu)勢率，即對于給定的檢測結(jié)果陽性事件與陰性事件的比例也常用于無轉(zhuǎn)變(no-conversion)(優(yōu)勢(odds)符合公式p/(l-p)，其中p是事件的概率，(1-p)是不發(fā)生事件的概率)。可在本發(fā)明中評價(jià)的替代的連續(xù)測量包括轉(zhuǎn)變至糖尿病的時間和治療性糖尿病轉(zhuǎn)變風(fēng)險(xiǎn)降低率。對于這種連續(xù)測量，對于計(jì)算指數(shù)的診斷精確度的測量通常地基于預(yù)測的連續(xù)值與真實(shí)觀測值(或者歷史指數(shù)計(jì)算值)之間的線性回歸曲線擬合，并使用例如R平方、p值和置信區(qū)間。使用這種算法報(bào)道的預(yù)測值包括一基于歷史觀測隊(duì)列預(yù)測的置信區(qū)間(通常90%或95%<31)是常見的，就如在由GenomicHealth(RedwoodCity，California)商品化的用于未來乳腺癌復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的檢測中一樣。對于真正轉(zhuǎn)變?yōu)樘悄虿〉娘L(fēng)險(xiǎn)的最后決定性黃金標(biāo)準(zhǔn)是在足夠大的群體及規(guī)定的時間長度期間觀測到的實(shí)際轉(zhuǎn)變率。然而，由于在任何預(yù)防性干預(yù)時機(jī)之后需要進(jìn)行回顧性觀點(diǎn)而存在很多問題。結(jié)果，患有或者處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象通常通過本領(lǐng)域已知的方法被診斷或鑒別，未來的風(fēng)險(xiǎn)基于歷史經(jīng)驗(yàn)和記錄研究而評估。這種方法包括但非限于測量收縮壓和舒張壓、測量體重指數(shù)、在體外確定血液樣品的總膽固醇、LDL、HDL、胰島素和葡萄糖水平、口服葡萄糖耐量試驗(yàn)、應(yīng)激試驗(yàn)、測量人血清C-反應(yīng)蛋白(hsCRP)、心電圖(ECG)、c-肽水平、抗胰島素抗體、抗P細(xì)胞抗體，及糖基化血紅蛋白(HbAlc)。另外，前述任何方法均可單獨(dú)使用或者組合使用，以評定對象是否示出"糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子的改善"。這種改善包括但非限于體重指數(shù)(BMI)降低、血糖水平降低、HDL水平升高、收縮壓和/或舒張壓降低、胰島素水平增加，或者其組口服葡萄糖耐量試驗(yàn)(OGTT)主要在當(dāng)血糖水平不確定、在妊娠期間或在流行病學(xué)研究中用于診斷糖尿病或前糖尿病期疾病(Definition,DiagnosisandClassificationofDiabetesMellitusanditsComplications,Part1，WorldHealthOrganization,1999)。OGTT應(yīng)在無限制飲食(每天碳水化合物高于150g)至少3天及通常的體力活動之后在清晨進(jìn)行。在進(jìn)行檢測的前一天晚上應(yīng)攝入適當(dāng)?shù)?30-50g)含有碳水化合物的膳食。所述檢測應(yīng)在空腹過夜8-14小時之后進(jìn)行，在空腹期間可以飲水。在收集空腹血液樣品之后，囑咐對象在5分鐘內(nèi)飲用于250-300ml水中的75g葡萄糖水溶液或者82.5g—水葡萄糖水溶液。對于兒童，試驗(yàn)負(fù)荷應(yīng)為1.75g葡萄糖/kg體重直至共75g葡萄糖。檢測時間從飲水開始計(jì)算。血樣必須在試驗(yàn)負(fù)荷后2小時收集。如先前所提示，當(dāng)在WHO指定截止值點(diǎn)應(yīng)用時，對于在7.5年間轉(zhuǎn)變?yōu)樘悄虿《?，糖耐量受損(IGT)的診斷僅50%靈敏，>10%是假陽性。這對于該檢測的臨床效力顯然成問題，甚至相對高風(fēng)險(xiǎn)種族組在此期間除了其它風(fēng)險(xiǎn)因子刺激之外僅具有10%的糖尿病轉(zhuǎn)變率；在未選擇的一般人群中，在此期間的糖尿病轉(zhuǎn)變率據(jù)估計(jì)通常為每年5-6%，或低于1°/。。其它測量血糖的方法包括本領(lǐng)域已知的reductiometric方法，例如但非限于Somogyi-Nelson方法、使用己糖激酶和葡萄糖脫氫酶的方法、固定的葡萄糖氧化酶電極、o-甲苯胺方法、氰鐵酸鹽方法及neocuprine自動分析儀方法。在正常血細(xì)胞比容的患者中，全血葡萄糖值較相應(yīng)的血漿葡萄糖值通常低大約15%，動脈血值較靜脈血值通常高大約7%。采用胰島素的對象通常需要通過在當(dāng)天特定時間自己測量血糖水平建立"血糖圖譜"。"7點(diǎn)圖譜"是有效的，樣品取自在每餐之前和之后卯分鐘及臥床之前的時間。患有或處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象也可患有或處于發(fā)生動脈血管疾病、高血壓或肥胖的風(fēng)險(xiǎn)中。2型糖尿病與動脈血管疾病具有許多共同的風(fēng)險(xiǎn)因子，這些風(fēng)險(xiǎn)因子彼此是高度相關(guān)的。這些風(fēng)險(xiǎn)44因子之間的關(guān)系可歸因于少數(shù)生理學(xué)現(xiàn)象，也許甚至是一個現(xiàn)象?；加谢蛱幱诎l(fā)生糖尿病、動脈血管疾病、高血壓或肥胖風(fēng)險(xiǎn)中的對象通過本領(lǐng)域已知的方法鑒別。例如，糖尿病通常通過測量空腹血糖水平或胰島素水平而診斷。正常成人葡萄糖水平為60-126mg/dl。正常胰島素水平為7mU/mL±3mU。高血壓通過血壓持續(xù)處于或高于140/90而診斷。動脈血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)性也可以通過測量膽固醇水平而診斷。例如，LDL膽固醇高于137或者總膽固醇高于200表明發(fā)生動脈血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)增高。肥胖通過例如體重指數(shù)診斷。測定體重指數(shù)(BMI)(kg/m"或者lb/in2X704.5))?；蛘撸瑴y量腰圍(評估脂肪分布)、腰臀比(評估脂肪分布)、皮褶厚度(在幾個部位測量，評估脂肪分布)，或者生物阻抗(基于瘦體重傳導(dǎo)電流好于多脂肪的原理(即脂肪組織阻止電流)，評估脂肪百分比)。正常、超重或肥胖個體的參數(shù)如下低體重BMI<18.5;正常體重BMI18.5-24.9;超重:BMI=25-29.9。超重個體特征在于腰圍男性>94cm或者女性>80cm，及腰臀比男性^0.95、女性^0.80。肥胖個體特征在于BMI為30-34.9，按身高而言體重高于正常體重20%以上，脂肪百分比女性>30%及男性>25%，腰圍男性>102cm(40英寸)或者女性>88加(35英寸)。嚴(yán)重或病態(tài)肥胖個體的特征在于BMIof^35。由于糖尿病與動脈血管疾病之間的相互關(guān)系，本發(fā)明的一些或所有單獨(dú)的DBRISKMARKERS及DBRISKMARKER組可與動脈血管疾病的生物學(xué)標(biāo)記重疊或者包含其，確實(shí)可用于診斷動脈血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)性。糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)性預(yù)測也可包含風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法和計(jì)算指數(shù)，參考?xì)v史隊(duì)列評定和評估對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的絕對風(fēng)險(xiǎn)性。使用這種預(yù)測數(shù)學(xué)算法和計(jì)算指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評定方法逐漸摻入診斷檢測和治療的指導(dǎo)方針中，包含從代表性群體中獲得及經(jīng)多級分層取樣確認(rèn)的指數(shù)。將多個常規(guī)糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子摻入預(yù)測模型中。這種算法的一個著名例子包括FraminghamHeartStudy(Kannel,W.B"etal,(1976)Am,J.Cardiol.38:46-51)及對FraminghamStudy的修改，例如NationalCholesterolEducationProgramExpertPanelonDetection,Evaluation,andTreatmentofHighBloodCholesterolinAdults(AdultTreatmentPanelIII)，也稱作NCEP/ATPIII，其中摻入了患者的年齡、總膽固醇濃度、HDL膽固醇濃度、吸煙史及收縮壓，以評估10年發(fā)生動脈血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)性，通常見于患有或處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象。發(fā)現(xiàn)相同的Framingham算法適度地預(yù)測發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)性。其它糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法包括但非限于SanAntonioHeartStudy(Stern,M.P.etal，(1984)Am.J.Epidemiol.120:834-851、Stem,M.P.etal，(1993)Diabetes42:706-714、Burke,J.P.etal，(1999)Arch,Intern.Med,159:1450-1456)、Archimedes(Eddy,D.M.andSchlessinger,L.(2003)DiabetesCare26(11):3093-3101、Eddy,D.M.andSchlessinger,L.(2003)DiabetesCare26(11):3102-3110)、theFinnish-basedDiabetesRiskScore(Lindstr6m，J.andTuomilehto，J.(2003)DiabetesCare26(3):725-73l)及ElyStudy(Griffm，S丄etal,(2000)DiabetesMetab.Res.Rev.16:164-171)，所述文獻(xiàn)在此并入作參考。Archimedes是一種糖尿病的數(shù)學(xué)模型，其模擬人對人、物體對物體的疾病狀態(tài)，包含持續(xù)的真實(shí)生物學(xué)詳細(xì)資料，例如相關(guān)的器官系統(tǒng)、50個以上的持續(xù)相互作用的生物學(xué)變量，及糖尿病相關(guān)的主要癥狀、檢測、治療和結(jié)果。Archimedes包括在一個綜合生理學(xué)中同時和交互存在的許多疾病，可以陳述一些特點(diǎn)如共同發(fā)病率、治療及其它多種效應(yīng)。Archimedes模型包括糖尿病及其并發(fā)癥，如冠心病、充血性心力衰竭和哮喘。該模型使用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)及稱作"特點(diǎn)"的構(gòu)建體以微分方程寫出。所述模型包含對象的解剖學(xué)資料(所有模擬對象均具有器官如心、肝、胰腺、胃腸道、脂肪、肌肉、腎、眼、肢體、循環(huán)系統(tǒng)、腦、皮膚和周圍神經(jīng)系統(tǒng))，決定疾病進(jìn)程及代表真實(shí)的自然現(xiàn)象的"特點(diǎn)"(例如每分升血漿中葡萄糖的毫克數(shù)，行為現(xiàn)象或者概念現(xiàn)象(例如疾病的"進(jìn)展")，風(fēng)險(xiǎn)因子，發(fā)，葡萄糖代謝，癥候和檢測，診斷，癥狀，葡萄糖代謝的健康結(jié)果，治療，并發(fā)癥，死于糖尿病及其并發(fā)癥，死于其它原因，護(hù)理過程及醫(yī)療系統(tǒng)資源。對于所述模型的通常應(yīng)用而言，有數(shù)千的模擬對象，每個對象均具有模擬的解剖學(xué)和生理學(xué)，其將獲得模擬的疾病，可在模擬醫(yī)療機(jī)構(gòu)尋求護(hù)理，由在模擬機(jī)構(gòu)中模擬護(hù)理人員觀察，給予模擬的檢測和治療，獲得模擬的結(jié)果。實(shí)際上，每個模擬的患者是不同的，具有不同的特征、生理學(xué)、行為及對治療的反應(yīng)，均設(shè)計(jì)為匹配實(shí)際的個體變化。所述模型是通過對當(dāng)前信息有關(guān)生物學(xué)和病理學(xué)的非定量或概念上的描述的發(fā)展-變量和關(guān)系而建立的。然后根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜覔碛械募膊∨袛嗔﹁b別適合變量和關(guān)系的研究，通常包括在基礎(chǔ)研究，流行病學(xué)和臨床研究。所述信息用于建立關(guān)于變量的微分方程。Archimedes模型中任何方程的建立均包括發(fā)現(xiàn)最符合關(guān)于變量的可利用的信息的形式和系數(shù)，之后將所述方程編程為面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)語言。隨后進(jìn)行一系列運(yùn)用，其中對該模型的一部分進(jìn)行測試和調(diào)試，首先測試和調(diào)試一個，然后測試和調(diào)試適當(dāng)?shù)慕M合，使用具有已知輸出信息的輸入信息。然后完整的模型可用于模擬復(fù)雜的試驗(yàn)，證實(shí)了不僅是模型的各個部分而且是所有部分之間的關(guān)聯(lián)。Archimedes計(jì)算使用分布式計(jì)算技術(shù)進(jìn)行。已經(jīng)確認(rèn)Archimedes真實(shí)表現(xiàn)了糖尿病及其并發(fā)癥相關(guān)的解剖學(xué)、病理生理學(xué)、治療及結(jié)果(Eddy,D.M.andSchlessinger,L.(2003)DiabetesCare26(11)3102-3110)。設(shè)計(jì)基于芬蘭的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分作為在人群中鑒別高風(fēng)險(xiǎn)對象的篩選工具并可用于增加對于可更改的風(fēng)險(xiǎn)因子和健康生活方式的理解。糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分從35至63歲芬蘭男性和女性未進(jìn)行抗糖尿病藥物治療的群體經(jīng)10年抽樣調(diào)査確定。Multivariate邏輯回歸系數(shù)用于賦予每個變量的分類^F分。糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分包括這些單獨(dú)評分的總和，在1992年進(jìn)行的5年前瞻性隨訪獨(dú)立人口調(diào)查中確認(rèn)。選擇年齡BMI、腰圍、抗高血壓藥物治療史及高血糖史，體力活動，水果、漿果或蔬菜的每日攝入量作為分類變里?；诜姨m的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分通過將其分為五類而得自邏輯模型的系數(shù)。對于任何風(fēng)險(xiǎn)因子組合，跨越10年的經(jīng)藥物治療的糖尿病的估計(jì)概率可以從如下系數(shù)中計(jì)算-e(|30+j31xl+P2x2+…)p(糖尿病"-------------------------------------1+e(|30+plxl+P2x2+…)其中(30是截距，pi、P2等表示風(fēng)險(xiǎn)因子xl、x2等的各種類別的回歸系數(shù)。靈敏性是關(guān)于所述檢測對于未來將發(fā)生藥物治療的糖尿病的對象出現(xiàn)陽性結(jié)果的概率，特異性反映了所述檢測對于無藥物治療的糖尿病對象的陰性結(jié)果。具有95。/。置信區(qū)間(CI)的靈敏性和特異性是針對每個糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分水平計(jì)算的，區(qū)分發(fā)生與不發(fā)生藥物治療的糖尿病的對象。根據(jù)糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分繪制ROC曲線，靈敏性繪制于y軸，假陽性率(l-特異性)繪制于x軸上。檢測的辨別力越精確，則ROC曲線的上升部分越陡峭，AUC越高，最佳的割點(diǎn)是所述曲線的峰值。在糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分中未來發(fā)生藥物治療的糖尿病的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著的獨(dú)立預(yù)測因子是年齡、BMI、腰圍、抗高血壓藥物治療及高血糖水平史。所述糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分模型包含一個簡要模型，其僅包括這些統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著的變量，而完整模型包括體力活動及水果和蔬菜的攝入量。SanAntonioHeartStudy是在美籍墨西哥裔和非西班牙白種人中進(jìn)行的一項(xiàng)長期的基于社區(qū)的前瞻性調(diào)査研究。這項(xiàng)研究在1979年和1988年之間分兩個階段最初登記了3，301名美籍墨西哥裔人和1,857名非西班牙白種人(男性和非妊娠女性)。參與者登記時的年齡為25-64歲，從SanAntonio，Texas的低、中和高收入鄰居中隨機(jī)選擇。在7-8年后續(xù)的檢測中，在研究最初登記的大約73%的個體存活。匯集并評定基線特征如糖尿病史、年齡、性別、種族、BMI、收縮壓和舒張壓、空腹血糖及餐后2小時血漿葡萄糖水平、空腹血清總膽固醇水平、LDL及HDL膽固醇水平以及甘油三酯水平。應(yīng)用易于發(fā)生糖尿病的多個邏輯回歸模型作為因變量，前述基線特征用作自變量。使用這個模型，可以單獨(dú)針對男性和女性及針對這兩個性別存在的每個潛在的風(fēng)險(xiǎn)因子計(jì)算單變量比值比。對于連續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)因子，所述比值比可以表示l-SD增量。兩個性別組合的多變量預(yù)測模型可以使用逐步邏輯回歸程序建立，其中可以將示出經(jīng)單獨(dú)檢測的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著的比值比的變量輸入該模型中。然后通過ROC分析這個多變量模型，在ROC曲線下面積的95%CIs通過非參數(shù)算法評估，如DeLong(DeLongE.R.etal，(1988)Biometrics44:837畫45)所述。SanAntonioHeartStudy結(jié)果表明前糖尿病期對象具有致動脈粥樣化模式的風(fēng)險(xiǎn)因子(可能由于肥胖、高血糖癥，特別是高胰島素血癥所致)，其可以存在許多年，并且可引起與在臨床糖尿病期間同樣多的發(fā)生大血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)。盡管已經(jīng)利用了許多研究和算法評定發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)，但是基于證據(jù)的多重風(fēng)險(xiǎn)因子評定方法對于在無癥狀個體或者健康對象中預(yù)測發(fā)生確診的糖尿病或前糖尿病期疾病的短期和長期風(fēng)險(xiǎn)性中的精確度僅是中等的。這種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法可以有利地與本發(fā)明的DBRISKMARKERS組合，以在感興趣的群體對象中進(jìn)行區(qū)分，以確定發(fā)生的糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)層次。本發(fā)明公開的DBRISKMARKERS及其使用方法提供了可以與這種風(fēng)險(xiǎn)算法組合以評定、鑒別或診斷無癥狀及未出現(xiàn)常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)因子的對象的工具。得自風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法及得自本發(fā)明方法的數(shù)據(jù)可以通過線性回歸對比。線性回歸分析通過擬合線性等式與觀測數(shù)據(jù)而模擬了兩個變量之間的關(guān)系。一個變量被認(rèn)為是解釋變量，另一個被認(rèn)為是因變量。例如，得自Archimedes或SanAntonioHeart分析的數(shù)據(jù)可用作因變量，分析了在更充分描述計(jì)算算法評分中包含的基礎(chǔ)生物學(xué)的試驗(yàn)中作為解釋變量的一或多個DBRISKMARKERS的水平(見實(shí)施例所述)?；蛘?，這種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法或其單獨(dú)的輸入信息(通常是DBRISKMARKERS自身)可以摻入本發(fā)明的實(shí)踐中，組合的算法與在歷史性隊(duì)列研究中實(shí)際觀測到的結(jié)果進(jìn)行對比。線性回歸直線的方程為Y=a+bX，其中X是解釋變量，Y是因變量。直線的斜率為b，a是截距(當(dāng)x-0時的y值)。兩個變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)性是"相關(guān)系數(shù)"或R，其是介于-1至1之間的值，表示兩個變量所觀測數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。這也通常被報(bào)告為相關(guān)系數(shù)的平方，即"決定系數(shù)"或R2，在這種形式中，其是通過擬合所述直線解釋的Y中的全變差的比例。擬合回歸直線的最常用的方法是最小二乘法(Least-squares)。這種方法計(jì)算觀測數(shù)據(jù)的最佳擬合直線，通過使每個數(shù)據(jù)點(diǎn)至線的垂直偏斜的平方和最小化而計(jì)算(如果點(diǎn)精確位于擬合線，則其垂直偏斜為0)。由于所述偏斜是先平方后取和，因此在陽性和陰性值之間無約分。在針對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸線計(jì)算后，遠(yuǎn)離該線的點(diǎn)(因此具有較大剩余值)被稱作離群值。這種點(diǎn)可代表錯誤數(shù)據(jù)或者可表示擬合不佳的回歸線。如果一個點(diǎn)在水平方向遠(yuǎn)離其他數(shù)據(jù)，則其是影響點(diǎn)。這種區(qū)別的原因是這些點(diǎn)也許對回歸線的斜率具有顯著影響。一旦回歸模型與一組數(shù)據(jù)擬合，則剩余的檢測(回歸線與觀測數(shù)據(jù)的擬合偏差)使得技術(shù)人員可以研究假定線性關(guān)系存在的有效性。將剩余值繪制于y軸上，解釋變量繪制于x軸上，表明變量之間的任何可能的非線性關(guān)系，或者可以提醒技術(shù)人員注意研究"潛在變量"。當(dāng)兩個變量之間的關(guān)系受到在建模中未包括的第三個變量的顯著影響時，存在"潛在變量"。線性回歸分析可用于預(yù)測發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)，基于使對象樣品中DBRISKMARKERS水平與對象實(shí)際觀測到的臨床結(jié)果或者組合例如計(jì)算的Archimedes風(fēng)險(xiǎn)評分、SanAntonioHeart風(fēng)險(xiǎn)評分相關(guān)聯(lián)或者組合其它已知的診斷或預(yù)測糖尿病或前糖尿病期疾病的流行性的方法進(jìn)行預(yù)測。然而，特別使用的是非線性方程和分析以確定已知糖尿病預(yù)測模型與對象樣品中檢測的水平之間的關(guān)系。特別感興趣的是結(jié)構(gòu)和協(xié)同分類算法，及風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)建方法，利用模式識別特征，包括確立的技術(shù)如200680046454.6說Kth-NearestNeighbor、Boosting、DecisionTrees、NeuralNetworks、BayesianNetworks、SupportVectorMachines及HiddenMarkovModels。最常用的是使用邏輯回歸的分類算法，其是Framingham、Finnish和SanAntonioHeart風(fēng)險(xiǎn)評分的基礎(chǔ)。另外，應(yīng)用多個DBRISKMARKERS組合的技術(shù)包含在本發(fā)明中或在本發(fā)明范圍內(nèi)，這種技術(shù)是應(yīng)用這種組合產(chǎn)生一個值"風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)"或"風(fēng)險(xiǎn)得分"，包含了多個DBRISKMARKER輸入信息。使用邏輯回歸的例子在本文實(shí)施例中描述。因子分析是一種數(shù)學(xué)技術(shù)，通過其可以將大量相關(guān)變量(如糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子)簡化為較少的"因子"，代表占原始變量中較大比例的方差的獨(dú)特屬性(Hanson，R丄.etal，(2002)Diabetes51:3120-3127)。因此，因子分析非常適于鑒別糖尿病及前糖尿病期疾病的組成要素，例如IGT、IFG和代謝綜合征。對從這些分析獲得的因子"得分"進(jìn)行流行病學(xué)研究可進(jìn)一步確定代謝綜合征與糖尿病發(fā)生率之間的關(guān)系。所述潛在前提(premiseimderlying)因子分析是在一系列變量中觀測到的相關(guān)性可以由少數(shù)獨(dú)特的未測量的變量或"因子"解釋的一種分析方法。因子分析包括兩個程序l)因子提取以評估因子的數(shù)目，2)因子旋轉(zhuǎn)以確定原始變量的每個因子的組成。因子提取可以通過主成分方法進(jìn)行。這些成分是原始變量的線性組合，由此每個成分與其它成分均具有零相關(guān)。每個主成分均與"特征值"關(guān)聯(lián)，其代表原始變量中由該成分解釋的方差(每個原始變量均標(biāo)準(zhǔn)化為具有方差1)?？梢詷?gòu)建的主成分的數(shù)目等于原始變量的數(shù)目。在因子分析中，因子的數(shù)目通常通過僅那些較任何單一的原始變量占更多總方差的成分(即特征值>1的那些成分)的保持率而確定。一旦確定了因子的數(shù)目，則進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)以確定因子的成分，其具有對原始變量的最簡約注釋(mostparsimoniousinterpretation)。在因子旋轉(zhuǎn)中，代表每個因子與原始變量的相關(guān)性的"因子負(fù)荷"被改變，以便這些因子負(fù)荷盡可能地接近0或1(限制條件是由所述因子解釋的方差的總量51保持不變)。已經(jīng)公開了許多因子旋轉(zhuǎn)方法，可以通過其是否需要最終的因子系列保持彼此不相關(guān)(也稱作"正交方法")或者通過其是否允許因子相關(guān)(傾斜方法)而加以區(qū)別。在因子分析的解釋中，檢測因子負(fù)荷的模式以確定哪個原始變量代表每個因子的原始成分。按照慣例，具有特定因子的因子負(fù)荷>0.4(或小于-0.4)的變量被認(rèn)為是其主要成分。因子分析可以非常適用于從其組成成分中構(gòu)建DBRISKMARKER組，及對可替代的標(biāo)記組進(jìn)行分組。有效量水平的DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或其它分析物也可以監(jiān)測糖尿病或前糖尿病期疾病的治療進(jìn)程。在這種方法中，可以從經(jīng)歷針對糖尿病的治療方病例如藥物治療的對象中獲得生物學(xué)樣品。這種治療方案可包括但非限于在經(jīng)診斷或鑒別具有糖尿病或前糖尿病期疾病的對象中使用的運(yùn)動療法、膳食補(bǔ)充、手術(shù)干預(yù)及治療性或預(yù)防性處理。如果需要，在進(jìn)行治療之前、期間或之后的不同時間點(diǎn)獲取生物學(xué)樣品。然后可以確定DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或其它分析物的有效量水平，并與參考值(已知其具有糖尿病的對照對象或群體)或指數(shù)值或基礎(chǔ)值進(jìn)行對比。所述參考樣品或指數(shù)值或基礎(chǔ)值可得自已經(jīng)進(jìn)行所述治療的一或多個對象，或者可得自處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病低風(fēng)險(xiǎn)中的一或多個對象，或者可得自已經(jīng)示出由于進(jìn)行所述治療使得糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子改善的對象?；蛘?，所述參考樣品或指數(shù)值或基礎(chǔ)值可得自未進(jìn)行治療的一或多個對象。例如，可以從己經(jīng)接受最初及隨后的糖尿病或前糖尿病期疾病治療的對象中收集樣品，以監(jiān)測治療的進(jìn)展。參考值也可以包含得自風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法的值或者從如上述群體研究中獲得的計(jì)算指數(shù)。本發(fā)明的DBRISKMARKERS因此可用于產(chǎn)生不具有糖尿病或前糖尿病期疾病如糖耐量受損及預(yù)期不發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的那些對象的"參考表達(dá)譜"。本發(fā)明公開的DBRISKMARKERS也可用于產(chǎn)生得自具有糖尿病或前糖尿病期疾病如糖耐量受損的對象的"對象表達(dá)譜"。可以將所述對象表達(dá)譜與參考表達(dá)譜進(jìn)行對比，以診斷或鑒別處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象，監(jiān)測疾病的進(jìn)展，以及疾病進(jìn)展速度，及監(jiān)測糖尿病或前糖尿病期治療方案的效力。本發(fā)明的參考和對象表達(dá)譜可以包含在一個可機(jī)讀介質(zhì)中，例如但非限于模擬磁帶如可由VCR、CD-ROM、DVD-ROM、USBflashmedia等讀取的那些模擬磁帶。這種可機(jī)讀介質(zhì)也可以含有另外的測試結(jié)果，例如但非限于測量常規(guī)的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子如收縮壓和舒張壓、血糖水平、胰島素水平、BMI、及膽固醇(LDL和HDL)水平?；蛘呋蛄硗?，所述可機(jī)讀介質(zhì)也可以包含對象信息，例如病史和任何相關(guān)家族史。所述可機(jī)讀介質(zhì)也可以含有關(guān)于其它糖尿病風(fēng)險(xiǎn)算法的信息及如本文所述的計(jì)算指數(shù)。對象的遺傳組成中的差異可導(dǎo)致其對于調(diào)節(jié)糖尿病或前糖尿病期疾病的癥狀或風(fēng)險(xiǎn)因子的藥物的代謝中的差異。具有糖尿病或前糖尿病期疾病或者處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象在年齡、種族、體重指數(shù)(BMI)、總膽固醇水平、血糖水平、LDL和HDL水平及其它參數(shù)方面可有所不同。因此，利用本發(fā)明公開的DBRISKMARKERS可以預(yù)定的可預(yù)測水平預(yù)測在選擇的對象中檢測的推定的治療或預(yù)防方案是否適于治療或預(yù)防對象中的糖尿病或前糖尿病期疾病。為了鑒別適于特定對象的治療劑或藥物，可以將對象的檢測樣品暴露于治療劑或藥物，確定一或多個DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、核酸、多態(tài)性、代謝物或其它分析物的水平?？梢员容^得自在治療之前和之后或者暴露于治療劑或藥物的對象樣品的一或多個DBRISKMARKERS水平，或者可以與得自已經(jīng)示出由于這種治療或暴露的結(jié)果而糖尿病或前糖尿病期風(fēng)險(xiǎn)因子得以改善的一或多個對象的樣品中的情況進(jìn)行比較。通常用于糖尿病治療及可以調(diào)節(jié)糖尿病的癥狀或風(fēng)險(xiǎn)因子的這種治療劑或藥物的例子包括但非限于磺酰脲類藥物如格列美脲、格列本脲(在本領(lǐng)域也稱作glibenclamide)、格列吡嗪、格列齊特；雙胍類藥物如二甲雙胍(metformin);胰島素(包括吸入型胰島素如Exubera)，及胰島素類似物如胰島素lispro(Humalog)、胰島素glargine(Lantus)、胰島素detemir及胰島素glulisine;過氧化物酶體增殖物激活受體-Y(PPAR-力激動劑如thiazolidinediones，包括曲格列酮(troglitazone)(Rezulin)、卩比格列酮(Actos)、羅格歹lj酮(rosiglitazone)(Avandia)禾flisaglitzone(也稱作netoglitazone);雙重作用PPAR激動劑如BMS-298585和tesaglitazar;胰島素促分泌素包括metglitinides例如repaglinide和nateglinide;胰高血糖素樣肽-1的類似物(GLP-1)如exenatide(AC-2993)和liraglutide(insulinotropin);二肽基肽酶IV的抑制劑如LAF-237;胰脂肪酶抑制劑如orlistat;a-葡糖苷酶抑制劑如阿卡波糖(acarbose)、migitol禾Hvoglibose;及這些藥物的組合，特別是二甲雙胍(metformin)與格列本脲(Glucovance)的組合、二甲雙胍(metformin)與羅格列酮(rosiglitazone)(Avandamet)的組合、及二甲雙胍(metformin)與glipizide(Metaglip)的組合。這種治療劑或藥物已經(jīng)作為經(jīng)診斷為糖尿病或前糖尿病期疾病的對象的處方用藥，可以調(diào)節(jié)糖尿病或前糖尿病期疾病的癥狀或風(fēng)險(xiǎn)因子。對象樣品可以在存在候選制劑的條件下保溫，測量測試樣品中DBRISKMARKER表達(dá)譜，與參考模式對比，所述參考模式例如是糖尿病參考表達(dá)譜或者非糖尿病參考表達(dá)譜或者指數(shù)值或基礎(chǔ)值。測試制劑可以是任何化合物或其組合物。例如，測試制劑是通常用于糖尿病治療方案中的制劑，在本文加以描述。表1包含本發(fā)明的260個DBRISKMARKERS。本領(lǐng)域技術(shù)人員意識到本發(fā)明的DBRISKMARKERS包含所有形式和變體，包括但非限于多態(tài)性、異構(gòu)體、突變體、衍生物、前體包括核酸、受體(包括可溶和跨膜受體)、配體、及翻譯后修飾的變體，以及由任何DBRISKMARKERS作為完全裝配的結(jié)構(gòu)的組成亞單位的任何多單位核酸、蛋白質(zhì)、及糖蛋白結(jié)構(gòu)。表1:DBRISKMARKERS<table>tableseeoriginaldocumentpage54</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage55</column></row><table>頁DBRISKMARKER正式名稱通用名稱EntrezGeneLink酸(或半胱氨酸)肽酶抑制劑，cladeA，成員8);血管緊張素原(絲氨酸(或半胱氨酸)蛋白酶抑制劑，cladeA^alpha-l抗蛋白酶，抗胰蛋白酶),成員8)13血管緊張素II受體，l型G蛋白偶聯(lián)受體AGTR1A-AG2S,AGTR1A,AGTR1B,AT1，AT1B,AT2R1,AT2R1A,AT2R1B，HAT1R,血管緊張素受體l;血管緊張素受體IB;1B型血管緊張素II受體AGTR114血管緊張素11受體相關(guān)蛋白血管緊張素II-ATRAP，ATI受體相關(guān)蛋白；血管緊張素IU型受體相關(guān)蛋白AGTRAP15alpha-2-HS-糖蛋白A2HS,AHS,FETUA，HSGA,Alpha-2HS-糖蛋白；fetuin-AAHSG16v-akt小鼠胸腺瘤病毒癌基因同系物1Ser/Thr激酶Akt-PKB，PRKBA，RAC,RAC-ALPHA，RAC-alpha絲氨酸/蘇氨酸蛋白激酶；小鼠胸腺瘤病毒(v-akt)癌基因同系物-l;蛋白激酶B;rac蛋白激SialphaAKT17v-akt小鼠胸腺瘤病毒癌基因同系物2PKBBETA,PRKBB，RAC-BETA,小鼠胸腺瘤病毒(v-akt)同系物-2;rac蛋白激酶betaAKT218白蛋白缺血修飾白蛋白(IMA)-細(xì)胞生長抑制蛋白42;生長抑制蛋白20;血清白蛋白ALB19Alstrom綜合征1ALSSALMS120花生四烯酸(archidonate)12-脂氧合酶LOG12,12(S)-脂氧合酶；血小板類型12-脂氧合酶/arachidonate12-脂氧合SlALOX1221錨蛋白重復(fù)結(jié)構(gòu)域23DARP,MARP3，糖尿病相關(guān)的錨蛋白重復(fù)蛋白；肌肉錨蛋白重復(fù)蛋白3ANKRD2322apelin,AGTRL1配體XNPEP2,叩elin,APJ受體的肽配體APLN23載脂蛋白A-I載脂蛋白A-l和B，淀粉樣變；載脂蛋白A-I，前蛋白原；載脂蛋白Al;前載脂蛋白原APOA124載脂蛋白A-II載脂蛋白A-IIAPOA225載脂蛋白B(包括Ag(x)抗原)載脂蛋白A-l和B-載脂蛋白B，F(xiàn)LDB,apoB-100;apoB-48;載脂蛋白B;APOB56<table>tableseeoriginaldocumentpage57</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage58</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage59</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage60</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage61</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage62</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage63</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage64</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage65</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage66</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage67</column></row><table>DBRISKMARKER正式名稱通用名稱EntrezGeneLinkkappa-BDNA結(jié)合亞基154神經(jīng)生長因子，beta多肽B-型神經(jīng)營養(yǎng)生長因子(BNGF)-beta-神經(jīng)生長因子；神經(jīng)生長因子，beta亞基NGFB155非胰島素依賴性糖尿病(普通，2型)1NIDDM1NIDDM1156非胰島素依賴性糖尿病(普通，2型)2NIDDM2NIDDM2157非胰島素依賴性糖尿病3NIDDM3N1DDM3158nischarin(咪哇啉受體)咪唑啉受體；IRAS;I-1受體候選蛋白；咪唑啉受體候選物；咪唑啉受體抗血清選擇的NISCH159NF-kappaB阻抑因子NRF;ITBA4基因；轉(zhuǎn)錄因子NRF;NF-kappaB阻抑因子；NF-kappaB-阻抑因子NKRF160neuronatinPeg5NNAT161一氧化氮合酶2ANOS，II型；一氧化氮合酶，巨噬細(xì)胞NOS2A162Niemann-Pick病，C2型附睪分泌蛋白1-HE1,NP-C2，附睪分泌蛋白；附睪分泌蛋白El;組織特異性分泌蛋白NPC2163鈉尿肽前體BB-型鈉尿肽(BNP)，BNP，腦型鈉尿肽，pro-BNP，NPPBNPPB164核受體亞家族1，組D，成員1人類核受體NR1D1-EAR1，THRA1，THRAL,ear-l,hRev,Rev-erb-alpha;甲狀腺激素受體,alpha-樣腦D1165核呼吸因子1NRF1;ALPHA-PAL;alphapalindromic-結(jié)合蛋白NRF1166催產(chǎn)素，前原-(后葉激素運(yùn)載蛋白I)催產(chǎn)素-OT,OT-NPI,催產(chǎn)素-后葉激素運(yùn)載蛋白I;催產(chǎn)素-后葉激素運(yùn)載蛋白I,前蛋白原OXT167嘌呤受體P2Y,G-蛋白偶聯(lián)的，10G蛋白偶聯(lián)受體P2Y10-P2Y10，G-蛋白偶聯(lián)的嘌呤受體P2Y10;P2Y嘌呤受體10;P2Y-樣受體P2RY10168嘌呤受體P2Y，G-蛋白偶聯(lián)的，12G蛋白-偶聯(lián)受體P2Y12-ADPG陽R,HORK3，P2T(AC),P2Y(AC),P2Y(ADP)，P2Y(cyc)，P2Y12,SP1999,ADP-葡萄糖受體；G-蛋白偶聯(lián)受體SP1999;Gi陽偶聯(lián)ADP受體HORK3;P2RY1268<table>tableseeoriginaldocumentpage69</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage70</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage71</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage72</column></row><table>正式名稱通用名稱EntrezGeneLink纖溶酶原激活物抑制劑1型1),成員1207血清/糖皮質(zhì)激素調(diào)節(jié)的激酶血清/糖皮質(zhì)激素調(diào)節(jié)的激酶卜SGK1,絲氨酸/蘇氨酸蛋白激酶SGK;血清和糖皮質(zhì)激素調(diào)節(jié)的激酶SGK208性激素結(jié)合球蛋白性激素結(jié)合球蛋白(SHBG)-ABP,性激素結(jié)合球蛋白(雄激素結(jié)合蛋白)SHBG209硫氧還蛋白相互作用蛋白Sirtl;SIR2alpha;sir2-like1;sirtuin1型；sirtuin(沉默交配型信息調(diào)節(jié)2，S.cerevisiae,同系物)1SIRT1210溶質(zhì)載體家族2，成員10葡萄糖轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白10(GLUT10);ATSSLC2A10211溶質(zhì)載體家族2，成員2葡萄糖轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白2(GLUT2)SLC2A2212溶質(zhì)載體家族2，成員4葡萄糖轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白4(GLUT4)SLC2A4213溶質(zhì)載體家族7(陽離子氨基酸轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白，y+系統(tǒng))，成員l(ERR)ERR-ATRC1，CAT-1,ERR，HCAT1，REC1L,陽離子氨基酸轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白1;親嗜性逆轉(zhuǎn)錄病毒受體SLC7A1214SNF1樣激酶2Sik2;鹽誘導(dǎo)激酶2;鹽誘導(dǎo)絲氨酸/蘇氨酸激酶2SNF1LK2215細(xì)胞因子信號傳遞阻抑物3CIS3,Cish3，SOCS-3，SSI-3，SSI3，STAT誘導(dǎo)的STAT抑制劑3;細(xì)胞因子誘導(dǎo)的SH2蛋白3SOCS3216v-src肉瘤(Schmidt-RuppinA-2)病毒癌基因同系物(禽類)ASV，SRC1,c-SRC,p60-Src，原癌基因酪氨酸蛋白激酶SRC;原癌基因SRC,Rous肉瘤；酪氨酸激酶pp60c-src;酪氨酸蛋白激酶SRC-1SRC217固醇調(diào)節(jié)元件結(jié)合轉(zhuǎn)錄因子1固醇調(diào)節(jié)元件結(jié)合蛋白lc(SREBP-lc)SREBF1218溶質(zhì)載體家族2，成員4SMST，促生長素抑制素-14，促生長素抑制素-28SST219促生長素抑制素受體2促生長素抑制素受體亞型2SSTR2220促生長素抑制素受體5促生長素抑制素受體5-促生長素抑制素受體亞型SSTR5221轉(zhuǎn)錄因子1，肝細(xì)胞的；LF-B1,干細(xì)胞核因子(HNF1)HNFla;白蛋白相鄰銀子(albuminproximalfactor);肝細(xì)胞核因子1;青春晚期糖尿病3;干擾素產(chǎn)生調(diào)節(jié)因子(HNF1)TCF1222轉(zhuǎn)錄因子2，肝細(xì)胞的；LF-B3;變體干細(xì)胞核因子肝細(xì)胞核因子2-FJHN,HNF1B，HNFlbeta，HNF2，LFB3，MODY5,VHNF1，轉(zhuǎn)錄因子2TCF273<table>tableseeoriginaldocumentpage74</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage75</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage76</column></row><table>群體與正常非糖尿病群體進(jìn)行分類的統(tǒng)計(jì)學(xué)最顯著的DBRISKMARKERS表示。圖中下方行中的總數(shù)僅表示突出顯示的DBRISKMARKERS。盡管對于列出的一或另一個DBRISKMARKERS的大多數(shù)列出的途徑有廣泛的通用表示方法，但是在更具統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性的DBRISKMARKERS對較低顯著性DBRISKMARKERS中顯而易見不同濃度的途徑。如下文所詳述，這些不同DBRISKMARKERS在那些高顯著性區(qū)域內(nèi)的分組可以預(yù)示疾病進(jìn)展階段或速度的不同信號。最強(qiáng)的信號來自細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體及脂肪細(xì)胞因子信號傳導(dǎo)途徑及尤其是在Jak-STAT信號傳導(dǎo)途徑上集中的炎癥標(biāo)記，集中一組標(biāo)記包括LEP(瘦素)和HP(觸珠蛋白)。另一重疊信號還包括MAPK及胰島素信號傳導(dǎo)途徑，及感興趣的mTOR信號傳導(dǎo)途徑，其來自DBRISKMARKERS包括ILGFBP3(胰島素樣生長因子結(jié)合蛋白3)及VEGF這種DBRISKMARKERS。這個組也具有重疊包含的ECM-受體相互作用和細(xì)胞粘附分子(CAMs)途徑，及補(bǔ)體和凝血級聯(lián)和造血細(xì)胞系及toll樣受體途徑，也許表明內(nèi)皮和血管改變，由CD14和CSF1(M-CSF)進(jìn)一步表示。最后的信號包括DBRISKMARKERS如VEGF和SELE(E-Sdectin)集中于粘著斑、ECM及血管和內(nèi)皮重塑血管的其它途徑上。與前糖尿病期風(fēng)險(xiǎn)狀況相關(guān)的這些表達(dá)動力學(xué)保持確定和有效，但是確認(rèn)這種獨(dú)特的模式可以提供來自DBRISKMARKERS的在生物學(xué)方面更詳細(xì)描述的及臨床有效的信號，以及在組合生物學(xué)標(biāo)記信號的DBRISKMARKER組算法中進(jìn)行模式識別的機(jī)會。上述討論針對DBRISKMARKERS的亞集，上表中未列出的但是與這些生理學(xué)和生物學(xué)途徑相關(guān)的其它DBRISKMARKERS和生物學(xué)標(biāo)記被證明可以有益地提供這些研究的信號和信息。DBRISKMARKERS總表中的其它參與者也是參與前糖尿病期的相關(guān)途徑，其可發(fā)揮與前述生物學(xué)標(biāo)記相等的功能。DBRISKMARKERS另外呈現(xiàn)良好的生物學(xué)標(biāo)記的某些特性，包括這兩種生物學(xué)過程，及對于分析而言重要的特性如所述標(biāo)記作為77噪音定量的有效信號及在有效樣品基質(zhì)如血清中的生物學(xué)利用度。這種要求通常限制了生物學(xué)KEGG途徑的許多成員的實(shí)用性，這未必是通常發(fā)生的情況，僅在組成分泌物質(zhì)的途徑成員中經(jīng)常發(fā)生，可進(jìn)入細(xì)胞的漿膜的那些，以及基于由于細(xì)胞調(diào)往或者其它原因如內(nèi)皮重塑或其它細(xì)胞更新或細(xì)胞壞死過程而引起細(xì)胞死亡而釋放進(jìn)血清中的那些，無論與前糖尿病期和糖尿病是否相關(guān)。然而，符合高標(biāo)準(zhǔn)DBRISKMARKERS的剩余和未來的生物學(xué)標(biāo)記可能是非常有價(jià)值的。本發(fā)明包含前述DBRISKMARKERS的這種功能和統(tǒng)計(jì)學(xué)等價(jià)物。另外，基本上依賴于標(biāo)記與新標(biāo)記之間交叉相關(guān)性的這種另外的DBRISKMARKERS的統(tǒng)計(jì)學(xué)效用通常為在組內(nèi)運(yùn)轉(zhuǎn)所需要，以詳細(xì)描述經(jīng)歷的生物學(xué)的含義。如圖2所示出，前述50個代表性DBRISKMARKERS中的一些DBRISKMARKERS在組內(nèi)是密切相關(guān)和集群的，因此升高或降低彼此的濃度(或者以彼此相反方向)。盡管這可能對在已知和先前披露的生物學(xué)途徑中的新的和有用的DBRISKMARKERS提供了多個機(jī)會，我們的發(fā)明因此預(yù)測并要求作為所列出的生物標(biāo)記的功能或統(tǒng)計(jì)學(xué)等價(jià)物的這些有用的生物標(biāo)記的權(quán)利，并且這類相關(guān)性和DBRISKMARKER濃度在本文中如所參考和披露那樣公開，其它生物學(xué)途徑成員的潛在身份也是如此。圖2也示出了幾種不同的標(biāo)記模式，它們可用于將前糖尿病期和糖尿病從正常中診斷出來；從上述人類樣品數(shù)據(jù)和該圖中可以清楚地觀察到幾種特異性標(biāo)記簇。如早前提到的，DBRISKMARKERS提供了不同的途徑和生理學(xué)信息，并且本發(fā)明的一個方面是得出DBRISKMARKER組的方法，它們提供了足夠的信息用于改善傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)的性能。圖3和圖4包含了KEGG途徑的列表，其中三個或更多個(在圖3情況中)或者僅一個或兩個(在圖4情況中)上面所列的DBRISKMARKERS分別在相關(guān)途徑中作為有色圖標(biāo)而突出顯示。先前已注意到許多所列出的各個標(biāo)記當(dāng)單獨(dú)應(yīng)用或者不作為DBRISKMARKERS多標(biāo)記組的成員應(yīng)用時，它們的濃度水平在正常、前糖尿病期和糖尿病人群中僅顯示極小的差異或不顯示統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著的差異，因此不能被可靠地單獨(dú)用于分類這三種狀態(tài)的任何患者(正常、前糖尿病期或糖尿病)。先前還注意到，統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性的一個通用測量是p值，其表明一項(xiàng)觀察由偶然而非相關(guān)性或因果關(guān)系所導(dǎo)致的概率，優(yōu)選地，這種p值為0.05或更低，代表有95%偶然性所感興趣的觀察由非偶然導(dǎo)致。圖5詳細(xì)描述了我們的50個DBRISKMARKERS的完整代表性列表的這種統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，公開了DBRISKMARKER濃度并基于己建立的單因素ANOVA(方差分析)統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)研究所有三種對象群體的患者樣品之間和之內(nèi)的方差。特別值得注意的是50個所研究的DBRISKMARKERS中只有一個(IL-18)的p值低于0.05，表明能可靠用于疾病分類；在許多情況中，p值顯示非常顯著的隨機(jī)幾率在描述在對象群體之間和之內(nèi)所觀察到的濃度方差方面起決定性作用?？梢缘贸鼋Y(jié)論，當(dāng)單獨(dú)采用時，這些DBRISKMARKERS在診斷糖尿病或前糖尿病期中的作用有限。盡管這一單獨(dú)的標(biāo)記性能，但是我們的發(fā)明的主題是本發(fā)明的兩個或更多個DBRISKMARKERS的某些特異性組合也可以用作多標(biāo)記組，所述多標(biāo)記組包含已知參與一或多種生理學(xué)或生物學(xué)途徑的DBRISKMARKERS的組合，并且這樣的信息可以被組合并通過使用各種統(tǒng)計(jì)學(xué)分類算法而使之是臨床有用的，所述算法包括那些常用的算法如邏輯回歸。事實(shí)上，本發(fā)明的更詳細(xì)的主題是，這類算法當(dāng)被優(yōu)化而使得在一合理大的潛在起作用的DBRISKMARKERS組中它們的作為轉(zhuǎn)化為2型糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)的連續(xù)測量標(biāo)準(zhǔn)的臨床分類性能最佳(由線性擬合統(tǒng)計(jì)學(xué)如R2測得)時，它們通常將共享離散數(shù)目的多標(biāo)記成分基序和組合中的一種。這些包括僅在先前測定的DBRISKMARKERS代表組內(nèi)，圍繞標(biāo)記瘦素(LEP)附近分組的強(qiáng)顯著性，特別是瘦素、觸珠蛋白(HP)、胰島素樣生長因子結(jié)合蛋白3(IGFBP3)和抵抗素(RETN)的各種排列和成分組合，包括但不限于每種前述標(biāo)記的兩或多種的各種亞集以及那些集合與額外標(biāo)記的組合。一種替代使用瘦素及其支持性伙伴標(biāo)記簇的通用策略涉及使用TNFR1和CD26，通常地作為一簇使用，但是也可以單獨(dú)使用或與其它標(biāo)記一起使用(包括與瘦素和三或更多個DBRISKMARKERS的組中其它提到的標(biāo)記家族中的任一個一起使用)。通常比LEP的策略更少采用的第三個策略是大量使用或與更特異性的DBRISKMARKERS組合使用更一般化的炎癥標(biāo)記如C-反應(yīng)蛋白(CRP)、高級糖基化終產(chǎn)物受體(RAGE，現(xiàn)稱作AGER)以及常見細(xì)胞因子、脂肪細(xì)胞因子和補(bǔ)體及凝血級聯(lián)成員如IL-18、ADIPONECTIN(ADIPOQ)、ADIPISIN(aka補(bǔ)體因子D或CFD)和PAI-1(SERPINE1)，等等。兩種特異性較低或性能較低的生物標(biāo)記如何被組合成新的更有用的用于診斷前糖尿病期的組合的一般概念是本發(fā)明的主題和關(guān)鍵方面。一個示例圖6在顯示每一單獨(dú)標(biāo)記的上面兩組中給出了瘦素和觸珠蛋白的單獨(dú)標(biāo)記性能。在左下組中，顯示了組合在一簡單的臨床分類規(guī)則中一起使用的兩個測試，其中如果一個標(biāo)記高于其ROC限定的臨床截止值水平(先前組中使用的那些)，則所測試的對象被認(rèn)為是疾病的陽性組測試。這種類型的"不是A就是B"規(guī)則在醫(yī)學(xué)中是非常普遍的，例如，如果總膽固醇、HDL或甘油三酯測量值中的任一個高于每一測試的某些單獨(dú)截止值，則認(rèn)為患者是血脂異常的。如左下組中示出的，盡管測試保持了其靈敏性(更大的患者隊(duì)列可能顯示改進(jìn)，但是瘦素具有優(yōu)異的起始性能，僅有一個假陰性)，然而，特異性急劇下降至比每一標(biāo)記單獨(dú)更差的水平，這是由于出現(xiàn)更高數(shù)量的假陽性所致(一起為58例，瘦素單獨(dú)是29例，觸珠蛋白單獨(dú)是45例)。更通常地，當(dāng)以這種方式一起使用兩個標(biāo)記時，預(yù)期出現(xiàn)以特異性降低為代價(jià)的靈敏性改善。相反，在右下組中，同樣這兩個標(biāo)記被組合用標(biāo)準(zhǔn)邏輯回歸算法一起測試。在這一方案中，靈敏性被保持，但特異性被增加至比每一標(biāo)記單獨(dú)所能達(dá)到的更高的水平。針對下面的ROC曲線中的所有截止值的邏輯算法方案被示出，并且具有比每一標(biāo)記單獨(dú)更高的AUC(不幸的是，同樣由于疾病隊(duì)列樣品規(guī)模小，這一AUC差異不太有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性，然而，從前面的范疇分析可以清楚看出組合是一種優(yōu)異的測試，具有更低的假陽性率和假陰性率)。這一例子表明了若干概念。首先是當(dāng)使用合適的數(shù)學(xué)和臨床算法時，多個標(biāo)記經(jīng)常可以產(chǎn)生比各個成分更好的性能，這通常由靈敏性和特異性兩方面顯現(xiàn)，并且產(chǎn)生更大的AUC。第二個關(guān)鍵概念是在現(xiàn)存的標(biāo)記中經(jīng)常有新的未被注意到的信息，這對于實(shí)現(xiàn)新的算法組合的特異性水平是需要的。最后一個概念是這種隱藏的信息甚至對于通常被認(rèn)為本身具有亞最佳臨床性能的標(biāo)記也是有效的，正如例子中的觸珠蛋白一樣，靈敏性僅為62.5%，特異性僅為41.5%,在用一種算法一起測試這兩個標(biāo)記之前結(jié)論是不明顯的。事實(shí)上，對于個體測試高假陽性率方面的亞最佳性能可以是良好的指標(biāo)，指示一些重要的額外信息包含在測試結(jié)果內(nèi)，即在不與第二種標(biāo)記及數(shù)學(xué)算法組合時不會被闡明的信息。圖6中的例子示出了實(shí)際的患者標(biāo)記數(shù)據(jù)以及計(jì)算的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)結(jié)局。圖7進(jìn)一步證實(shí)多標(biāo)記途徑的協(xié)同作用以及通常不可預(yù)見的益處和影響。其證實(shí)當(dāng)一種標(biāo)記單獨(dú)使用或甚至與一或幾種其它標(biāo)記一起使用時被認(rèn)識到是有價(jià)值的權(quán)重決定因素時，在以額外生物標(biāo)記形式添加新信息時其貢獻(xiàn)也可能顯著改變。所述曲線圖描述了隨著第二個至第48個標(biāo)記被加入第一個標(biāo)記在邏輯回歸系數(shù)(或標(biāo)記加載)中的變化。其表明隨著將更多的標(biāo)記和更多的信息提供給重新優(yōu)化的算法，該標(biāo)記的權(quán)重發(fā)生改變。這同樣使用了實(shí)際例子表明本發(fā)明人如何開發(fā)本文公開的幾種多標(biāo)記途徑，本發(fā)明人使用一種檢索算法，其從含50個標(biāo)記的組中尋找最佳的額外標(biāo)記以在每一步驟中加入到算法中，用每一額外標(biāo)記改善算法的輸出或臨床指數(shù)測量。圖8示出了在每一DBRISKMARKER添加時的相同改善的性能，這是通過R2相對于計(jì)算的參考糖尿病預(yù)期轉(zhuǎn)化率曲線而測量的，即逐步添加多個DBRISKMARKERS，使用"正向選擇"算法在每一給定的組大小比較所有可能的向組中的剩余添加，然后選擇具有最高性能改善的添加。這種正向選擇技術(shù)的缺點(diǎn)是非逐步解(non-stepwisesolutions)的可能性，其中協(xié)同信息可以如下獲得，即還測試"往回步驟(stepbackwards)"以再評價(jià)每個現(xiàn)存標(biāo)記剩余貢獻(xiàn)(如所指出的，P系數(shù)不改變)并測試可能被用來獲得現(xiàn)在的組大小的遺留步驟(legacysteps)掩蓋的這種協(xié)同性。這種正向和往回技術(shù)可以與一平衡因素組合以提供輸入如何時更多的標(biāo)記的額外復(fù)雜性超過了進(jìn)一步標(biāo)記添加的增益，這種檢索技術(shù)通常稱為"逐步式"算法。從圖8的R2曲線圖中可以清楚看到，如果均以優(yōu)化方式采取每一步驟，額外標(biāo)記的回報(bào)隨著時間而降低，最終，就沒有更多的相關(guān)臨床信息被供給算法，并且額外的標(biāo)記很大程度上帶來復(fù)雜性和冗余信息，降低了算法的可利用性和可靠性?？梢允褂萌舾杉夹g(shù)產(chǎn)生這種最佳標(biāo)記添加算法，確立每一步驟的優(yōu)化DBRISKMARKER添加。圖9描述了非逐步式技術(shù)-所有可能性的總列舉，考慮到計(jì)算機(jī)功率方面的進(jìn)展其可能性越來越增加-但是對于一定規(guī)模和復(fù)雜性的問題通常不被采用。所述曲線圖描述了三維立方體，在x、y和z軸上列出了所有的標(biāo)記。標(biāo)記組合由基礎(chǔ)立方體內(nèi)部的內(nèi)部立方體描繪，一種交互式用戶界面使得觀察者可以突出顯示具有特異成員或性能水平的算法。所示立方體代表了總共超過20萬個邏輯回歸計(jì)算，覆蓋了大約60個DBRISKMARKERS的所有可能的組合，每個均有截距、系數(shù)和R2被計(jì)算。懸掛在立方體內(nèi)的"桿(rods)"代表高分布標(biāo)記如瘦素、TNFR1和CD26，其對于一或多個第二種標(biāo)記伙伴具有大大高過平均的算法性能，而不管它們的第三個伙伴是什么，因此畫出了穿過立方體的直線。這種包括選擇最佳DBRISKMARKER組合的機(jī)制的技術(shù)是本發(fā)明的一個固有部分，具有附加的益處，能夠看到完整概率空間的完整趨勢，即可能在更大的組中持續(xù)的趨勢，并且使得更深地洞察標(biāo)記相互關(guān)系和生物學(xué)，最終使得DBRISKMARKER組構(gòu)建更高效。圖IO是柱狀圖，描述了R2性能測量在先前在圖9中示出的可能的三個標(biāo)記組合的完整集合中的分布。很明顯無論組構(gòu)建中使用的技術(shù)如何，總有一相對較少數(shù)的高性能算法的部分。其它統(tǒng)計(jì)學(xué)工具如因子和交叉標(biāo)記相關(guān)性/協(xié)方差分析提供了組構(gòu)建的更基本的方法。圖11是數(shù)學(xué)聚類和分類樹，示出圖1和2示出的DBRISKMARKERS之間的Euclidean標(biāo)準(zhǔn)化距離。雖然這種分組可以或不可以提供對于理想的前糖尿病期算法的生物學(xué)和希望的信息含量的直接領(lǐng)悟，但是是用于具有相似信息量的標(biāo)記的收集的因子分析方法的結(jié)果(見下文實(shí)施例關(guān)于常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)的更詳細(xì)的描述)。圖12以表格形式示出分為兩個關(guān)鍵類別即關(guān)鍵個體標(biāo)記和關(guān)鍵組合標(biāo)記的選擇的DBRISKMARKERS，可用于構(gòu)建各種類別的DBRISKMARKER組。如前所述，組合上各個DBRISKMARKER的位置與其提供的算法信息量增加密切相關(guān)，因此貢獻(xiàn)的等級高度依賴于組合中其它DBRISKMARKERS。DBRISKMARKER組由一系列單獨(dú)的DBRISKMARKER成分組成。我們的研究使用50個代表性的DBRISKMARKERS,有三種核心標(biāo)記方法可單獨(dú)或者當(dāng)希望較大組合時組合應(yīng)用，以達(dá)到DBRISKMARKER組的高性能第一種，圖11中的我們稱為關(guān)鍵個體標(biāo)記途徑，其首先集中在瘦素上作為具有針對R2的最高的個體分布的核心標(biāo)記，并持續(xù)穿過一列隊(duì)的其它關(guān)鍵個體標(biāo)記位置如觸珠蛋白，ILGFBP，RESISTIN,MMP2,ACE，COMPC4，和CD14。盡管這一途徑的取代是可能的，但是幾種正向檢索算法已經(jīng)證實(shí)了下方示出的核心標(biāo)記次序是在用于從正常中診斷出前糖尿病期的代表性群體中的針對R2高相關(guān)性分布?？傊瑢τ谳^小的組，較高的性能組通常首先選自在關(guān)鍵個體標(biāo)記中列出的當(dāng)8個標(biāo)記位置的每一個均被占據(jù)時具有最高性能水平的核心標(biāo)記。更早的位置如標(biāo)記位置1(瘦素)通常具有最高分布的潛力。另一種方法是使用我們在圖11中定義為關(guān)鍵組合標(biāo)記開始構(gòu)建DBRISKMARKER組，它們主要通過在集合中的密切相互作用而實(shí)現(xiàn)高性能，最特定的是TNFR1-CD26配對，還配對和支持關(guān)鍵個體標(biāo)記的各種成員，它們被鑒別為通用取代策略，仍能實(shí)現(xiàn)高總體DBRISKMARKER組性能。事實(shí)上，作為一個組，一些關(guān)鍵個體標(biāo)記取代為關(guān)鍵組合標(biāo)記對于超過一定規(guī)模的組是有利的，特別是當(dāng)關(guān)鍵標(biāo)記取代己經(jīng)發(fā)生或者當(dāng)組大小超過核心8個關(guān)鍵標(biāo)記位置時。關(guān)鍵組合標(biāo)記不具有層級級別或者TNFR1與CD26及一些其它成員與關(guān)鍵個體標(biāo)記特別是E-選擇素、MCSF和VEGF的通常最前面的配對之外的級別。通常關(guān)鍵組合標(biāo)記較遲加入DBRISKMARKER組構(gòu)建方法中，當(dāng)因子和信息冗余產(chǎn)生多個統(tǒng)計(jì)學(xué)相似的高效解以盡可能優(yōu)化DBRISKMARKER組時加入。最后，第三種方法是針對于更一般化的炎癥細(xì)胞因子，脂肪細(xì)胞因子和凝血因子，包括CRP、RAGE、IL-18、ADIPONECTIN、ACTIVIN_A及ADIPISIN。這是用關(guān)鍵個體或關(guān)鍵組合標(biāo)記開始的常用填補(bǔ)方法，因?yàn)橐恍┻@種多能標(biāo)記(如CRP和RAGE)的更一般化和廣泛的信息量使其可以被加入許多不同組合中而不產(chǎn)生信息冗余。本發(fā)明還描述了使用上述一般技術(shù)構(gòu)建特異性DBRISKMARKER組的例子，非限于前述內(nèi)容，根據(jù)我們的標(biāo)記組合構(gòu)建技術(shù)或者備選的DBRISKMARKERS或也參與相同生理學(xué)和生物學(xué)途徑的功能相同類別的生物學(xué)標(biāo)記的適用性構(gòu)建。圖12列出了使用根據(jù)本發(fā)明的方法選自位置分類的3個DBRISKMARKERS組成的25個高效DBRISKMAKER組合。當(dāng)用于所述實(shí)施例和非糖尿病患者群中的樣品時，使用所述組合的邏輯回歸算法具有計(jì)算的R2值，范圍從0.300至0.329。圖13列出了使用根據(jù)本發(fā)明的方法選自位置分類的8個DBRISKMARKERS組成的25個高效DBRISKMAKER組合，使用裝配的基本標(biāo)記系列中的單一標(biāo)記取代，使用具有AIC反饋環(huán)的往回檢索算法(見下文所述方法)。當(dāng)用于所述實(shí)施例和非糖尿病患者群中的樣品時，使用所述組合的邏輯回歸算法具有計(jì)算的R2值，范圍從0.310至0.475。圖14列出了使用根據(jù)本發(fā)明的方法選自位置分類的18個DBRISKMARKERS組成的55個高效DBRISKMAKER組合，使用預(yù)先裝配的起始標(biāo)記系列中的三個選項(xiàng)的單一標(biāo)記取代，使用具有AIC反饋環(huán)的往回檢索算法(見下文所述方法)。當(dāng)用于所述實(shí)施例和非糖尿病患者群中的樣品時，使用所述組合的邏輯回歸算法具有計(jì)算的R2值，范圍從0.523至0.6105?？梢允褂帽绢I(lǐng)域已知的任何方法在蛋白質(zhì)或核酸水平確定DBRISKMARKERS的水平。例如，在核酸水平，可以使用特異性識別一或多個這些序列的探針的Northern和Southern雜交分析以及核糖核酸酶保護(hù)分析確定基因表達(dá)?；蛘?，可以使用基于逆轉(zhuǎn)錄的PCR(RT-PCR)測量表達(dá)，例如使用特異于不同表達(dá)的基因序列的引物進(jìn)行。也可以在蛋白質(zhì)水平確定表達(dá)，例如通過測量所述基因產(chǎn)物編碼的肽的水平或其活性確定表達(dá)情況。這種方法為本領(lǐng)域所熟知，包括例如基于所述基因、適體或分子印跡編碼的蛋白質(zhì)的抗體進(jìn)行的免疫測定。任何生物學(xué)材料均可用于檢測/量化所述蛋白質(zhì)或其活性?；蛘撸梢愿鶕?jù)被分析的每個蛋白質(zhì)的活性選擇合適的方法確定標(biāo)記基因編碼的蛋白質(zhì)的活性。DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、多肽、突變體及其多態(tài)性可以通過任何適當(dāng)?shù)姆绞綑z測，但是通常通過將對象樣品與結(jié)合DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、多肽、突變體或多態(tài)性的抗體接觸，然后檢測反應(yīng)產(chǎn)物的存在與否。所述抗體可以是單克隆抗體、多克隆抗體、嵌合抗體，或者前述抗體的片段，如上文詳述論述，檢測反應(yīng)產(chǎn)物的步驟可以通過任何合適的免疫測定進(jìn)行。對象的樣品通常是如上述生物體液，可以是與用于進(jìn)行上述方法相同的生物體液樣品。85根據(jù)本發(fā)明進(jìn)行的免疫測定可以是均相分析或多相分析。在均相分析中，免疫學(xué)反應(yīng)通常包括特異性抗體(例如抗DBRISKMARKER蛋白抗體)、標(biāo)記的分析物及感興趣的樣品。從所述標(biāo)記中產(chǎn)生的信號基于抗體與標(biāo)記的分析物的結(jié)合而被直接或間接修飾。免疫學(xué)反應(yīng)及其程度的檢測均可以在均相溶液中進(jìn)行。可利用的免疫化學(xué)標(biāo)記包括自由基、放射性同位素、熒光染料、酶、噬菌體或輔酶。在多相分析方法中，所述試劑通常是樣品、抗體，及產(chǎn)生可檢測信號的方式方法?？梢允褂萌缟鲜鰳悠贰？贵w可以固定于支持物例如珠(如蛋白質(zhì)A和蛋白質(zhì)G瓊脂糖珠)、平板或載玻片上，與懷疑含有抗原的樣品在液相中接觸。然后將所述支持物與液相分離，利用產(chǎn)生可檢測信號的方式和方法檢測所述固相或液相的可檢測信號。將所述信號與樣品中分析物的存在相關(guān)聯(lián)。產(chǎn)生可檢測信號的方式和方法包括使用放射性標(biāo)記、熒光標(biāo)記或酶標(biāo)記。例如，如果被檢測的抗原含有第二個結(jié)合位點(diǎn)，則可以將與這個位點(diǎn)結(jié)合的抗體與可檢測基團(tuán)綴合，并加入液相反應(yīng)溶液中，之后進(jìn)行分離步驟。所述固體支持物上可檢測基團(tuán)的存在表示測試樣品中所述抗原的存在。合適的免疫測定的例子是寡核苷酸分析、免疫印跡、免疫熒光方法、化學(xué)發(fā)光方法、電子化學(xué)發(fā)光或者酶聯(lián)免疫吸附測定法。本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知可用于進(jìn)行本文所述方法的多種特異性免疫測定形式及其經(jīng)改變的方式。通常見E.Maggio，Enzyme-Immunoassay,(1980)(CRCPress,Inc.,BocaRaton，F(xiàn)la.)所述，也見Skold等的美國專利No.4,727,022名稱為MethodsforModulatingLigand-ReceptorInteractionsandtheirApplicationForrest等的美國專利No.4,659,678名稱為"ImmunoassayofAntigens,"、David等美國專利No.4，376,110名稱為"ImmunometricAssaysUsingMonoclonalAntibodies,"、Litman等美國專禾!jNo.4，275，149名稱為"MacromolecularEnvironmentControlinSpecificReceptorAssays,"、Maggio等美國專利No.4,233,402名稱為"ReagentsandMethodEmployingChanneling，"及Boguslaski等美國專利No.4,230,767名稱為"HeterogenousSpecificBindingAssayEmployingaCoenzymeasLabel.，，所述。根據(jù)已知技術(shù)例如被動結(jié)合技術(shù)，可以將抗體與適于診斷分析的固體支持物綴合(例如珠如蛋白質(zhì)A或蛋白質(zhì)G瓊脂糖珠，微球、平板、有例如橡膠或聚苯乙烯材料制成的載玻片或孔)。根據(jù)已知技術(shù)，可以將本文描述的載體另外與可檢測的標(biāo)記或基團(tuán)綴合，例如放射性標(biāo)記(例如35S、125I、131I)、酶標(biāo)記(例如辣根過氧化物酶、堿性磷酸酶)及熒光標(biāo)記(例如熒光素、Alexa、綠色熒光蛋白)?？贵w也可用于檢測DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、多肽、突變體和多態(tài)性的翻譯后修飾，例如酪氨酸磷酸化、蘇氨酸磷酸化、絲氨酸磷酸化、糖基化(例如O-GlcNAc)。這種抗體特異性檢測感興趣的蛋白質(zhì)中磷酸化的氨基酸，可用于本文所述的免疫印跡、免疫熒光和ELISA測定中。這些抗體為本領(lǐng)域技術(shù)人員所熟知，并且可以商購。翻譯后修飾也可以使用可測量的離子在基質(zhì)輔助激光解吸電離飛行時間質(zhì)譜(MALDI-TOF)(Wirth，U.etal.(2002)Proteomics2(10):1445-51)中確定。對于已知具有酶活性的DBRISKMARKER蛋白質(zhì)、多肽、突變體和多態(tài)性，所述活性可以在體外使用本領(lǐng)域已知的酶分析方法確定。這種分析方法包括但非限于激酶分析、磷酸酶分析、還原酶分析等。酶活性的動力學(xué)調(diào)節(jié)可以通過使用已知算法測量速率常數(shù)KM，例如使用Hill圖、Michaelis-Menten等式、線性回歸圖如Lineweaver-Burk分析，及Scatchard圖。使用記錄DBRISKMARKER序列的數(shù)據(jù)庫提供的序列信息，可以使用本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的技術(shù)檢測(如果存在的話)和測量DBRISKMARKER序列的表達(dá)。例如，記錄相應(yīng)于DBRISKMARKER序列的序列數(shù)據(jù)庫或者本發(fā)明公開的序列中的序列可用于構(gòu)建探針，以在例如Northern印跡分析或者特異性及優(yōu)選量化擴(kuò)增特異性核酸序列的方法中檢測DBRISKMARKERRNA序列。再者，所述序列可例如用于構(gòu)建引物，以在例如基于擴(kuò)增的檢測方法如基于逆轉(zhuǎn)錄的聚合酶鏈反應(yīng)(RT-PCR)的方法中特異性擴(kuò)增DBRISKMARKER序列。當(dāng)基因表達(dá)中的變化與基因擴(kuò)增、缺失、多態(tài)性和突變體相關(guān)時，通過對比測試和參考細(xì)胞群中檢測的DNA序列的相對量進(jìn)行測試和參考細(xì)胞群中序列對比。本發(fā)明公開的基因的表達(dá)可以在RNA水平使用本領(lǐng)域已知的任何方法測量。例如，可使用利用特異性識別一或多個這些序列的探針進(jìn)行Northern雜交分析以確定基因表達(dá)?；蛘撸梢允褂没谀孓D(zhuǎn)錄的PCR(RT-PCR)測量表達(dá)情況，例如使用特異于不同表達(dá)的序列的引物進(jìn)行?；蛘?，可以測量DBRISKMARKER蛋白質(zhì)和核酸代謝物。術(shù)語"代謝物"包括代謝過程的任何化學(xué)或生物化學(xué)產(chǎn)物，如通過生物分子(例如蛋白質(zhì)、核酸、碳水化合物或脂質(zhì))的加工、裂解或消耗而產(chǎn)生的任何化合物。代謝物可以通過本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的多種方式檢測，包括折射率光譜法(RI)、紫外光譜法(UV)、熒光分析、放射化學(xué)分析、近紅外光譜技術(shù)(近-IR)、核磁共振譜法(NMR)、光散射分析(LS)、質(zhì)譜法、熱裂解質(zhì)譜、濁度法、色散Raman光譜法、氣相色譜分析組合質(zhì)譜法、液相層析組合質(zhì)譜法、基質(zhì)輔助激光解吸電離飛行時間質(zhì)譜(MALDI-TOF)、離子噴霧光譜組合質(zhì)譜法、毛細(xì)管電泳、NMR和IR檢測(見WO04/056456和WO04/088309所述，所述文獻(xiàn)在此以其全部內(nèi)容并入作參考)。在這點(diǎn)上，可以使用上述檢測方法或者本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的其它方法測量其它DBRISKMARKER分析物。試劑盒本發(fā)明還包括包裝在一起形成試劑盒形式的DBRISKMARKER-檢測試劑，例如特異性鑒別一或多個DBRISKMARKER核酸的核酸，其具有同源核酸序列如寡核苷酸序列，與DBRISKMARKER核酸的一部分或者DBRISKMARKER核酸編碼的蛋白質(zhì)的抗體互補(bǔ)。所述寡核苷酸可以是DBRISKMARKER基因的片段。例如所述寡核苷酸的長度可以是200、150、100、50、25、IO或更少個核苷酸。所述試劑盒可含有在單獨(dú)容器中88的核酸或抗體(已經(jīng)結(jié)合固體基質(zhì)或者與使其與基質(zhì)結(jié)合的試劑一起單獨(dú)包裝)、對照配制品(陽性和域陰性)，和減可檢測的標(biāo)記。試劑盒中可包含進(jìn)行所述分析的說明書(例如書面文字、磁帶、VCR、CD-ROM等)。所述分析可例如是本領(lǐng)域己知的Northern雜交或夾心ELISA形式。例如，DBRISKMARKER檢測試劑可以固定在固體基質(zhì)如有孔條帶上以形成至少一個DBRISKMARKER檢測位點(diǎn)。有孔條帶的測量或檢測區(qū)可包括含有核酸的多個位點(diǎn)。測試條帶也可以含有陰性和/或陽性對照位點(diǎn)。或者，對照位點(diǎn)位于與測試條帶分離的單獨(dú)的條帶上。任選地，不同的檢測位點(diǎn)可含有不同量的固定的核酸，例如在第一個檢測位點(diǎn)中具有較大量的核酸，而在隨后的位點(diǎn)中具有較少量的核酸。當(dāng)加入測試樣品時，顯示可檢測的信號的位點(diǎn)數(shù)目從數(shù)量上表明了樣品中存在的DBRISKMARKERS的量。所述檢測位點(diǎn)也可以是任何合適的可檢測形狀，通常是跨越測試條帶寬度的條狀或點(diǎn)狀。或者，所述試劑盒含有包含一或多個核酸序列的核酸基質(zhì)陣列。所述陣列上的核酸特異性鑒別DBRISKMARKERS1-260所示的一或多個核酸序列。在各個實(shí)施方案中，通過與陣列的結(jié)合可以鑒別DBRISKMARKERS1-260所示的2、3、4、5、6、7、8、9、10、15、20、25、40、50、100、125、150、175、200、210、220、230、240或更多個序列的表達(dá)。所述基質(zhì)陣列可以是固體基質(zhì)，例如"芯片"，如美國專利No.5，744,305所述?；蛘?，所述基質(zhì)陣列可以是溶液陣列，例如xMAP(Luminex，Austin,TX)、Cyvera(Illumina，SanDiego，CA)、CellCard(VitraBioscience,MountainView,CA)及QuantumDots'Mosaic(Invitrogen,Carlsbad,CA)。本領(lǐng)域技術(shù)人員可常規(guī)產(chǎn)生針對表1中任何DBRISKMARKERS的抗體，核酸探針，例如寡核苷酸探針，適體(aptamers)，siRNA，反義寡核苷酸。實(shí)施例實(shí)施例1通過分析得自一組96個正常、前糖尿病期、及糖尿病患者的人血清樣品中的64種蛋白質(zhì)確定蛋白質(zhì)生物學(xué)標(biāo)記。試劑來源使用大量不同的供應(yīng)商的免疫學(xué)試劑作為分析的起始點(diǎn)，例如iB非P艮于Abazyme、Abnova、AffinityBiologicals、AntibodyShop、Biogenesis、BiosenseLaboratories、Calbiochem、CellSciences、ChemiconInternational、Chemokine、Clontech、Cytolab、DAKO、DiagnosticBioSystems、eBioscience、EndocrineTechnologies、EnzoBiochem、Eurogentec、FusionAntibodies、GenesisBiotech、GloboZymes、HaematologicTechnologies、Immunodetect、Immunodiagnostik、Immunometrics、Immunostar、Immunovision、Biogenex、Invitrogen、JacksonImmunoResearchLaboratory、KMIDiagnostics、KomaBiotech、LabFrontierLifeScienceInstitute、LeeLaboratories、Lifescreen、MaineBiotechnologyServices、Mediclone、MicroPharmLtd.、ModiQuest、MolecularInnovations、MolecularProbes、Neoclone、Neuromics、NewEnglandBiolabs、Novocastra、NovusBiologicals、OncogeneResearchProducts、Orbigen、OxfordBiotechnology、Panvera、PerkinElmerLifeSciences、Pharmingen、PhoenixPharmaceuticals、PierceChemicalCompany、PolymunScientific、Polysiences、Inc.、PromegaCorporation、Proteogenix、ProtosImmunoresearch、QEDBiosciences、Inc.、R&DSystems、Repligen、ResearchDiagnostics、Roboscreen、SantaCruzBiotechnology、SeikagakuAmerica、SerologicalCorporation、Serotec、SigmaAldrich、StemCellTechnologies、SynapticSystemsGmbH、Technopharm、TerraNovaBiotechnology、TiterMax、TrilliumDiagnostics、UpstateBiotechnology、USBiological、VectorLaboratories、WakoPureChemicalIndustries、及Zeptometrix。進(jìn)行捕獲抗體、檢測抗體及分析物的搜索以進(jìn)行夾心免疫測定。將所述試劑整理并編入目錄。免疫測定在三個步驟中進(jìn)行原型確定、確認(rèn)和試劑盒發(fā)行。當(dāng)分析中使用的兩種抗體來自不同物種宿主時，使用標(biāo)準(zhǔn)ELISA進(jìn)行原型確定。使用標(biāo)準(zhǔn)條件，在標(biāo)準(zhǔn)曲線中評估與辣根過氧化物酶綴合的抗宿主二級抗體。如果檢測到良好的標(biāo)準(zhǔn)曲線，則進(jìn)行下一步驟。具有相同宿主抗體的分析直接進(jìn)行下一步(例如小鼠單克隆夾心分析)。使用來自Singulex，Inc.(St.Louis,MO)的Zeptosense檢測平臺進(jìn)行操作分析確認(rèn)。檢測抗體首先與熒光染料Alexa647綴合。使用標(biāo)準(zhǔn)NHS酯化學(xué)技術(shù)根據(jù)廠商指導(dǎo)進(jìn)行綴合。一旦抗體被標(biāo)記，則使用標(biāo)準(zhǔn)條件在夾心分析中檢測所述分析。每個分析孔均于變性緩沖液中溶解，在平臺上讀出材料。圖1示出運(yùn)行中的標(biāo)準(zhǔn)曲線的典型結(jié)果。一旦運(yùn)行中的標(biāo)準(zhǔn)曲線被證實(shí)，則所述分析通常用于24個血清樣品以確定臨床樣品中靶分析物的正常分布。確定測量所述分析的線性動態(tài)范圍內(nèi)生物學(xué)標(biāo)記需要的血清量，繼續(xù)進(jìn)行所述分析到試劑盒釋放(release)。對于最初的39個確認(rèn)分析，使用平均0.004nl/孔。試劑盒的每個成分包括廠商、目錄號、批次編號、原種及運(yùn)行濃度、標(biāo)準(zhǔn)曲線及血清需求均匯編成每個生物學(xué)標(biāo)記分析的標(biāo)準(zhǔn)操作程序。這個試劑盒用于檢測臨床樣品。從一些來源中收集樣品。在所有情況中，可獲得足夠的臨床情報(bào)以計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子，使用Stemetal.(2002)建立的模型。通常，從每項(xiàng)研究中可獲得最基本的如下臨床情報(bào)收集日期、年齡、性別、身高、體重、腰圍、BMI、種族、家族史、收縮壓和舒張壓、空腹血糖水平、膽固醇。使用標(biāo)準(zhǔn)方案收集樣品，從收集時間開始在-80'C貯存。將臨床樣品在干冰上冷凍，每個樣品均在-8(TC貯存。每個樣品均通常具有與其相關(guān)的一些臨床情報(bào)。將每個樣品相關(guān)的臨床情報(bào)在輸入之前進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化命名。然后將每個樣品相關(guān)的所有臨床情報(bào)輸入相關(guān)數(shù)據(jù)庫中。使冷凍的臨床樣品等份解凍，并等分以在實(shí)驗(yàn)室中使用。每個臨床樣品均在冰上解凍，將等份分配于帶有條形碼的試管中(子管(daughtertubes))。將每個子管在-8(TC貯存，直至需要進(jìn)行免疫測定為止。然后將每個子管排列在樣品平板中。進(jìn)行分析的每個帶條形碼的試管排列成帶條形碼的96或384孔平板中(樣品板)。通過相關(guān)數(shù)據(jù)庫追蹤從子管至樣品板孔制圖。制備每個樣品平板以進(jìn)行免疫學(xué)分析。384孔具有條形碼的分析平板專用于一個生物學(xué)標(biāo)記/平板。通常，根據(jù)每個分析需要的血清量從每個樣品平板中獲得4-12個分析平板。對樣品平板進(jìn)行一系列稀釋，以保證臨床樣品在適當(dāng)?shù)南♂尪冗M(jìn)行每個免疫測定。然后將臨床樣品針對每個標(biāo)記一式三份存放于分析平板中。再一次，在相關(guān)數(shù)據(jù)庫中追蹤每個樣品平板孔至分析平板孔。然后使用標(biāo)準(zhǔn)免疫測定程序處理所述分析，在Zeptosense設(shè)備上讀出分析平板。每輪含有大約384個臨床樣品的單一生物學(xué)標(biāo)記的數(shù)據(jù)。然后將所得數(shù)據(jù)文件輸入相關(guān)數(shù)據(jù)庫中，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)曲線及計(jì)算每個樣品每個生物學(xué)標(biāo)記的濃度值。圖2示出92個樣品針對25個生物學(xué)標(biāo)記的單一分子檢測數(shù)據(jù)的實(shí)例。針對每個樣品指定的生物學(xué)標(biāo)記值與原始臨床情報(bào)再關(guān)聯(lián)。使定量的生物學(xué)標(biāo)記數(shù)據(jù)與每個樣品相關(guān)的臨床情報(bào)相關(guān)。超過7.5年糖尿病風(fēng)險(xiǎn)使用StemetaL(2002)建立的模型計(jì)算。所述臨床模型是邏輯等式形式p=1/(1十e-x)，其中x=-13.415+0.028(年齡)+0.661(性別)+0.412(MA)+0.079(FG)+0.018(SBP)-0,039(HDL)+0.070(BMI)+0.481(家族史).在這個等式中，p=在7.5年中發(fā)生糖尿病的概率；年齡以年計(jì)算，性別如果是雌性為l，雄性為0;MA如果是墨西哥人每個人為1，非西班牙白人為0;FG=空腹血糖值，以mg/dL表示；SBP=收縮壓，以mmHg表示；HDL=高密度脂蛋白膽固醇水平，以mg/dL表示；BMI=體重指數(shù)，以kg/r^表示；家族史中如果至少一位親人或兄弟姐妹具有糖尿病則為1，無則為0(Stemetal.2002)。為了估計(jì)患者樣品的風(fēng)險(xiǎn)性，對這些參數(shù)進(jìn)行如下修改。首先，非洲裔美國人和西班牙人與墨西哥人包括在高風(fēng)險(xiǎn)組中，設(shè)定高血壓的診斷標(biāo)準(zhǔn)為SBP-150，SBP-125不診斷為高血壓。剩余的數(shù)據(jù)在臨床記錄中可獲得。每個標(biāo)記的原始濃度數(shù)據(jù)為loglO轉(zhuǎn)化及用作針對風(fēng)險(xiǎn)的logit轉(zhuǎn)換的一些線性回歸模型的輸入值(上述等式中的x)。基于每個單變量、雙變量以及三變量通過標(biāo)記組x對loglO生物標(biāo)記濃度的線性回歸通過完全搜索所有組合來進(jìn)行。模型的質(zhì)量基于確定系數(shù)W來判斷。基于Akaike信息標(biāo)準(zhǔn)(AIC)，使用前進(jìn)、后退和逐步選擇方法建立大于三個標(biāo)記的模型?；蛘咄ㄟ^排除每個標(biāo)記及搜索剩余的最佳置換而鑒別這些標(biāo)記系列，其中"最佳"是具有最高W值的標(biāo)記。通過向空模型一個接一個地加入單個變量直至使用所用標(biāo)記而產(chǎn)生全模型。每個標(biāo)記基于使用的全部標(biāo)記組的確定系數(shù)選擇。這些模型的選擇配合用于計(jì)算任何單個模型的靈敏性和特異性。使用主成分分析(PCA)、分級(Hierarchical)聚類和簡單相關(guān)研究生物學(xué)標(biāo)記濃度的唯一性/相似性。使用碎石圖、bi-plot和樣品投影(sampleprojecticms)繪圖評估PCA的結(jié)果，以量化在這些標(biāo)記中存在的獨(dú)立變化。使用標(biāo)準(zhǔn)化(平均=0，sc^l)濃度的分級聚類基于歐氏(euclidian)距離作為距離度量，Ward's方法作為凝聚方式。聚類用于鑒別具有相似行為的標(biāo)記。如下例證了用于根據(jù)本發(fā)明開發(fā)蛋白質(zhì)生物學(xué)標(biāo)記檢測的方法。分析物C-反應(yīng)蛋白表2:成分成分供應(yīng)商目錄編號Lot編號<table>tableseeoriginaldocumentpage94</column></row><table>將NUNCMaxisorp384-孔平板上的每個孔用于包被緩沖液(0.05M碳酸鹽，pH9.6;稀釋為1pg/mL，在應(yīng)用之前立即制備)中稀釋的20^捕獲抗體包被，在室溫保溫過夜。然后將該平板在100(il洗滌緩沖液A(具有0.1%Tween20的PBS)中洗滌3次，在含有1%BSA、5%蔗糖、0.05%NaN3的30|ilPBS緩沖液中在室溫封閉至少2小時以捕獲分析物。在保溫后，除去封閉緩沖液，將封閉的平板在室溫通風(fēng)干燥至少5小時，在4°CIC存或者進(jìn)行Zeptosense分析。將樣品于分析緩沖液(含有1%BSA、0.1%TritonX-100的BS緩沖液)中1:400稀釋。向該封閉并干燥的平板中加入20pl/孔標(biāo)準(zhǔn)和稀釋的未知樣品，在室溫保溫過夜。在保溫后，見平板在洗滌緩沖液B(具有0.02%TritonX-100和0.0001%BSA的BS緩沖液)中洗滌5次，將檢測抗體A647于分析緩沖液中稀釋為50ng/ml，以20pl/孔的量加入孔中。使得該檢測抗體在室溫結(jié)合2小時，之后將平板在100pl洗滌緩沖液B中洗滌5次。使用于校準(zhǔn)器中稀釋為100ng/ml的對照抗體產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)曲線。制備校準(zhǔn)稀釋物的100ng/ml至0.01pg/ml系列稀釋液(分析緩沖液+另外5%BSA)。圖1是使用IL-1受體拮抗劑的代表性標(biāo)準(zhǔn)曲線。以20pl/孔的量加入洗脫緩沖液(4M尿素，1XBS具有0.02%TritonX-100和0.001%BSA)，在室溫保溫半小時，之后在Zeptosense設(shè)備上分析樣品。應(yīng)理解已經(jīng)結(jié)合詳細(xì)描述對本發(fā)明進(jìn)行了描述，前述內(nèi)容只是例證了本發(fā)明而無限制本發(fā)明范圍之意，本發(fā)明的范圍有所附權(quán)利要求書限定。本發(fā)明的其它方面、優(yōu)勢和修改在如下權(quán)利要求書的范圍內(nèi)。1.Aalto，K.，L.Korhonen，etal,(2002)."Nervegrowthfactorinserumofchildrenwithsystemiclupuserythematosusiscorrelatedwithdiseaseactivity."Cytokine20(3):136-9.2.Abate,N.,M.Chandalia，etal.(2005)."ENPPl/PC-lK121Qpolymorphismandgeneticsusceptibilitytotype2Diabetes."Diabetes54(4):1207-13.3.Adam,T.C,，J.Jocken，etal.(2005)."Decreasedglucagon-likepeptide1releaseafterweightlossinoverweight/obesesubjects."ObesRes13(4):710-6.4.Aguilar-Bryan，L.，C.G.Nichols，etal.(1995)."Cloningofthebetacellhigh-affinitysulfonylureareceptor:aregulatorofinsulinsecretion."Science268(5209):423-6.5.Al-Khalili，L,M.Forsgren，etal.(2005)."Enhancedinsulin-stimulatedglycogensynthesisinresponsetoinsulin,metforminorrosiglitazoneisassociatedwithincreasedmRNAexpressionofGLUT4andperoxisomalproliferatoractivatorreceptorgammaco-activator1."Diabetologia48(6):1173-9,6.Arosio，M.,S.Porretti，etal.(2003)."Elevatedcirculatingsomatostatinlevelsinacromegaly."JEndocrinolInvest26(6):499-502.7.Astaneie，F(xiàn).，M.Afshari，etal.(2005)."Totalantioxidantcapacityandlevelsofepidermalgrowthfactorandnitricoxideinbloodandsalivaofinsulin-dependentdiabeticpatients."ArchMedRes36(4):376-81.8.Authier，F(xiàn).，M.Kouach，etal,(2005)."Endosomalproteolysisofinsulin-likegrowthfactor-IatitsC-terminalD-domainbycathepsinB."FEBSLett579(20):4309-16.9.Baranowska，B,，E.Wolinska-Witort，etal.(2005)."PlasmaorexinA，orexinB，leptin'neuropeptideY(NPY)andinsulininobesewomen,"NeuroEndocrinolLett26(4):293-6.10.Baratta,R.，R.DiPaola,etal.(2003)."Evidenceforgeneticepistasisinhumaninsulinresistance:thecombinedeffec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其中所述對象患有糖尿病或前糖尿病期疾病。56.權(quán)利要求52的方法，其中所述對象先前已經(jīng)進(jìn)行了糖尿病或前糖尿病期疾病的治療。57.權(quán)利要求52的方法，其中所述第一個樣品在對象進(jìn)行糖尿病或前糖尿病期疾病治療之前獲取。58.權(quán)利要求52的方法，其中所述第二個樣品在對象進(jìn)行糖耐量受損、糖尿病或前糖尿病期疾病治療之后獲取。59.權(quán)利要求52的方法，其中對糖尿病或前糖尿病期疾病的治療包括運(yùn)動療法、膳食補(bǔ)充、治療藥物、手術(shù)干預(yù)及預(yù)防藥物治療。60.權(quán)利要求52的方法，其中所述參考值得自在對糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)行治療后示出糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子得以改善的一或多個對象。61.權(quán)利要求52的方法，其中治療效力另外通過檢測體重指數(shù)(BMI)、胰島素水平、血糖水平、HDL水平、收縮壓和/或舒張壓或者這些指標(biāo)組合中的改變而監(jiān)測。62.權(quán)利要求61的方法，其中血糖水平的改變通過口服葡萄糖耐量試驗(yàn)檢測。63.—種具有預(yù)定的預(yù)測水平的選擇經(jīng)診斷患有糖尿病或前糖尿病期疾病或者有患糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)的對象的治療方案的方法，所述方法包括a.檢測在第一時間期間從對象獲取的第一個樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；b.任選檢測在第二時間期間從對象獲取的第二個樣品中的兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平；c.將在步驟a中檢測的兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平與參考值進(jìn)行對比，或者與在步驟b中檢測的有效量水平進(jìn)行對比。64.權(quán)利要求63的方法，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或者妊娠糖尿病。65.權(quán)利要求63的方法，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或者X綜合征。66.權(quán)利要求63的方法，其中所述對象患有糖尿病或前糖尿病期疾病。67.權(quán)利要求63的方法，其中所述對象已經(jīng)進(jìn)行了糖尿病或前糖尿病期疾病的治療。68.權(quán)利要求63的方法，其中所述對象先前未被診斷或鑒別為患有糖尿病或前糖尿病期疾病。69.權(quán)利要求63的方法，其中所述第一個樣品取自進(jìn)行糖尿病或前糖尿病期疾病治療之前的對象。70.權(quán)利要求63的方法，其中所述第二個樣品取自進(jìn)行糖尿病或前糖尿病期疾病治療之后的對象。71.權(quán)利要求63的方法，其中對糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)行的治療包括運(yùn)動療法、膳食補(bǔ)充、治療藥物、手術(shù)干預(yù)及預(yù)防藥物治療。72.權(quán)利要求63的方法，其中所述參考值得自在對糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)行治療后示出糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子得以改善的一或多個對象。73.權(quán)利要求72的方法，其中所述改善是通過檢測體重指數(shù)(BMI)的降低、血糖水平降低、胰島素水平升高、HDL水平增加、收縮壓和/或舒張壓降低或者其組合而監(jiān)測。74.權(quán)利要求73的方法，其中血糖水平的降低通過口服葡萄糖耐量試驗(yàn)測定。75.—種糖尿病參考表達(dá)譜，包括有效量的選自DBRISKMARKERS1-260的兩或多個標(biāo)記的標(biāo)記水平模式，其得自不具有糖尿病的一或多個對象。76.權(quán)利要求75的表達(dá)譜，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或妊娠糖尿病。77.—種糖耐量受損參考表達(dá)譜，包括有效量的選自DBRISKMARKERS1-260的兩或多個標(biāo)記的標(biāo)記水平模式，其得自不具有糖耐量受損的一或多個對象。78.—種糖尿病對象表達(dá)譜，包括有效量的選自DBRISKMARKERS1-260的兩或多個標(biāo)記的標(biāo)記水平模式，其得自具有糖尿病、處于發(fā)生糖尿病風(fēng)險(xiǎn)中或者正在進(jìn)行糖尿病治療的一或多個對象。79.權(quán)利要求78的表達(dá)譜，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或者妊娠糖尿病。80.—種糖耐量受損對象表達(dá)譜，包括有效量的選自DBRISKMARKERS1-260的兩或多個標(biāo)記的標(biāo)記水平模式，其得自具有糖耐量受損、處于發(fā)生糖耐量受損風(fēng)險(xiǎn)中或者正在進(jìn)行糖耐量受損治療的一或多個對象。81.—種試劑盒，其包含多個DBRISKMARKER檢測試劑用來檢測選自DBRISKMARKERS1-260的相應(yīng)DBRISKMARKERS,其足以產(chǎn)生權(quán)利要求75、77、78或80的表達(dá)譜。82.權(quán)利要求81的試劑盒，其中所述檢測試劑包含一或多種抗體或其片段。83.權(quán)利要求81的試劑盒，其中所述檢測試劑包含一或多種寡核苷酸。84.權(quán)利要求81的試劑盒，其中所述檢測試劑包含一或多種適體。85.—種可機(jī)讀介質(zhì)，其含有權(quán)利要求75的一或多個糖尿病參考表達(dá)譜，或者權(quán)利要求78的一或多個糖尿病對象表達(dá)譜，及任選另外的測試結(jié)果及對象信息。86.—種可機(jī)讀介質(zhì)，其含有權(quán)利要求77的一或多個糖耐量受損參考表達(dá)譜，或者權(quán)利要求80的一或多個糖耐量受損對象表達(dá)譜，及任選另外的測試結(jié)果及對象信息.87.DBRISKMARKER組，其包含一或多個DBRISKMARKERS，是糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)的生理學(xué)或生物化學(xué)途徑的指標(biāo)。88.權(quán)利要求87的組，其中所述生理學(xué)或生物化學(xué)途徑包括自身免疫調(diào)節(jié)、炎癥和內(nèi)皮細(xì)胞功能、粘著斑、白細(xì)胞跨內(nèi)皮遷移、天然殺傷細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性、肌動蛋白細(xì)胞骨架的調(diào)節(jié)、粘附/緊密/縫隙連接、胞外基質(zhì)-受體相互作用、脂肪細(xì)胞發(fā)生和維持、造血細(xì)胞系、補(bǔ)體和凝血級聯(lián)、胞內(nèi)和胞外細(xì)胞信號傳導(dǎo)途徑。89.權(quán)利要求87的組，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或妊娠糖尿病。90.權(quán)利要求87的組，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。91.DBRISKMARKER組，其包含一或多個DBRISKMARKERS,是糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)位點(diǎn)的指標(biāo)。92.權(quán)利要求90的組，其中所述位點(diǎn)包括beta細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、骨骼肌和平滑肌、或者外周血管、心血管或腦血管動脈。93.權(quán)利要求90的組，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或妊娠糖尿病。94.權(quán)利要求卯的組，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。95.DBRISKMARKER組，其包含一或多個DBRISKMARKERS,其是糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)展的指征。96.權(quán)利要求95的組，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或妊娠糖尿病。97.權(quán)利要求95的組，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。98.DBRISKMARKER組，其包含一或多個DBRISKMARKERS,其是糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)展速度的指征。99.權(quán)利要求98的組，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或者妊妮糖尿病。100.權(quán)利要求98的組，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。101.DBRISKMARKER組，其包含一或多個DBRISKMARKERS,其特異于一或多種類型糖尿病。102.權(quán)利要求101的組，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或妊娠糖尿病。103.DBRISKMARKER組，其包含特異于前糖尿病期疾病的一或多個DBRISKMARKERS。104.權(quán)利要求103的組，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。105.DBRISKMARKER組，其包含選自如下的兩或多個DBRISKMARKERS:瘦素(LEP)、觸珠蛋白(HP)、胰島素樣生長因子結(jié)合蛋白3(ILGFBP3)、抵抗素(RETN)、基質(zhì)金屬肽酶2(MMP-2)、血管緊張素I轉(zhuǎn)換酶(肽基二肽酶A)-1(ACE)、補(bǔ)體成分4A(C4A)、CD14分子(CD14)、選擇素E(SELE)、集落刺激因子1(巨噬細(xì)胞，CSF1)、血管內(nèi)皮生長因子(VEGF)、c-反應(yīng)蛋白(五聚體蛋白相關(guān)的，CRP)、腫瘤壞死因子受體超家族成員1A(TNFRSF1A)、RAGE(晚期糖化終產(chǎn)物特異性受體[AGER])，及CD26(二肽基肽酶4，DPP4)。106.—種治療處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的一或多個對象的方法，所述方法包括a.檢測出所述一或多個對象樣品中存在的至少兩個不同DBRISKMARKERS的水平增加，b.用一或多種糖尿病調(diào)節(jié)藥物治療所述一或多個對象，直至所述至少兩個不同DBRISKMARKERS的改變的水平回復(fù)至基線值，所述基線值在處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病低風(fēng)險(xiǎn)中的一或?qū)ο笾袦y量，或者所述基線值在經(jīng)一或多種糖尿病調(diào)節(jié)藥物治療后示出糖尿病風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)記得以改善的一或多個對象中測量。107.權(quán)利要求105的方法，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或妊娠糖尿病。108.權(quán)利要求105的方法，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。109.權(quán)利要求105的方法，其中所述糖尿病調(diào)節(jié)藥物包括磺酰脲；雙胍；胰島素，胰島素類似物；過氧化物酶體增殖物激活受體-Y(PPAR-力激動劑；雙重作用PPAR激動劑；胰島素促分泌素；胰高血糖素樣肽-l(GLP-l)的類似物；二肽基肽酶IV的抑制劑；胰腺脂肪酶抑制劑；OC-葡糖苷酶抑制劑，及這些藥物的組合。110.權(quán)利要求105的方法，其中使用一或多種糖尿病調(diào)節(jié)藥物治療所致糖尿病風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)記的改善包括體重指數(shù)(BMI)的降低、血糖水平降低、胰島素水平增加、HDL水平增加、收縮壓和/或舒張壓降低，或其組合。111.一種評估經(jīng)診斷具有前糖尿病期疾病或處于發(fā)生前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象中糖耐量受損風(fēng)險(xiǎn)中的變化的方法，所述方法包括a.檢測在第一時間期間從對象獲取的第一個樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，b.任選檢測在第二時間期間從對象獲取的第二個樣品中兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，c.將在步驟a中檢測到的兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平與參考值進(jìn)行對比，或者任選與在步驟b檢測的有效量水平進(jìn)行對比。112.權(quán)利要求110的方法，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。113.權(quán)利要求110的方法，其中所述對象患有前糖尿病期疾病。114.權(quán)利要求110的方法，其中所述對象先前已經(jīng)進(jìn)行了前糖尿病期疾病的治療。115.權(quán)利要求110的方法，其中所述對象先前未被診斷或鑒別為患有前糖尿病期疾病。116.權(quán)利要求110的方法，其中所述對象無前糖尿病期疾病的癥狀。117.權(quán)利要求110的方法，其中所述第一個樣品取自進(jìn)行前糖尿病期疾病治療之前的對象。118.權(quán)利要求110的方法，其中所述第二個樣品取自進(jìn)行前糖尿病期疾病治療之后的對象。119.權(quán)利要求110的方法，其中所述前糖尿病期疾病的治療包括運(yùn)動療法、膳食補(bǔ)充、治療藥物、手術(shù)干預(yù)及預(yù)防藥物治療。120.權(quán)利要求110的方法，其中所述參考值得自患有糖耐量受損的一或多個對象。121.—種區(qū)別診斷對象中糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)疾病狀態(tài)的方法，所述方法包括-a.檢測對象樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，b.將在步驟a中檢測的兩或多個DBORISKMARKERS的有效量水平與權(quán)利要求78的糖尿病對象表達(dá)譜、權(quán)利要求80的糖耐量受損對象表達(dá)譜或者與參考值進(jìn)行對比。122.權(quán)利要求120的方法，其中所述糖尿病包括1型糖尿病、2型糖尿病或者妊娠糖尿病。123.權(quán)利要求120的方法，其中所述前糖尿病期疾病包括IFG、IGT、代謝綜合征或X綜合征。124.權(quán)利要求120的方法，其中所述對象先前未被診斷或鑒別為患有糖尿病或前糖尿病期疾病。125.權(quán)利要求120的方法，其中所述對象先前未進(jìn)行糖尿病或前糖尿病期疾病的治療。126.權(quán)利要求120的方法，其中所述對象先前已經(jīng)進(jìn)行糖尿病或前糖尿病期疾病的治療。127.權(quán)利要求120的方法，其中所述對象無糖尿病或前糖尿病期疾病的癥狀。128.在一種通過分析糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子以診斷或鑒別處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象的方法中，所述改善包括a.測量所述對象樣品中選自DBRISKMARKERS1-260的兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平，b.測量樣品中所述兩或多個DBRISKMARKERS水平的臨床顯著變化，其中所述變化表示對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加。129.在一種通過分析糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子以診斷或鑒別處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象的方法中，所述改善包括a.測量選自如下的一或多個DBRISKMARKERS的有效量水平瘦素(LEP)、觸珠蛋白(HP)、胰島素樣生長因子結(jié)合蛋白3(ILGFBP3)、抵抗素(RETN)、基質(zhì)金屬肽酶2(MMP-2)、血管緊張素I轉(zhuǎn)換酶(肽基二肽酶A)-l(ACE)、補(bǔ)體成分4A(C4A)、CD14分子(CD14)、選擇素E(SELE)、集落刺激因子1(巨噬細(xì)胞，CSF1)、血管內(nèi)皮生長因子(VEGF)、c-反應(yīng)蛋白(五聚體蛋白相關(guān)的，CRP)、腫瘤壞死因子受體超家族成員1A(TNFRSF1A)、RAGE(晚期糖化終產(chǎn)物特異性受體[AGER])，及CD26(二肽基肽酶4，DPP4)，b.測量樣品中所述一或多個DBRISKMARKERS水平的臨床顯著變化，其中所述變化表示對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加。130.在一種通過分析糖尿病風(fēng)險(xiǎn)因子以診斷或鑒別處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象的方法中，所述改善包括a.測量選自如下的兩或多個DBRISKMARKERS的有效量水平瘦素(LEP)、觸珠蛋白(HP)、胰島素樣生長因子結(jié)合蛋白3(ILGFBP3)、抵抗素(RETN)、基質(zhì)金屬肽酶2(MMP-2)、血管緊張素I轉(zhuǎn)換酶(肽基二肽酶A)-l(ACE)、補(bǔ)體成分4A(C4A)、CD14分子(CD14)、選擇素E(SELE)、集落剌激因子1(巨噬細(xì)胞，CSF1)、血管內(nèi)皮生長因子(VEGF)、c-反應(yīng)蛋白(五聚體蛋白相關(guān)的，CRP)、腫瘤壞死因子受體超家族成員1A(TNFRSF1A)、RAGE(晚期糖化終產(chǎn)物特異性受體[AGER])及CD26(二肽基肽酶4，DPP4)，b.測量樣品中所述兩或多個DBRISKMARKERS水平的臨床顯著變化，其中所述變化表示對象發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加。全文摘要本發(fā)明公開了使用生物標(biāo)記鑒別患有糖尿病或處于前糖尿病期疾病的對象的方法、鑒別處于發(fā)生糖尿病或前糖尿病期疾病風(fēng)險(xiǎn)中的對象的方法、區(qū)別性診斷糖尿病或前糖尿病期疾病相關(guān)疾病與其它疾病或處于糖尿病亞類疾病的方法、評估患者的糖尿病或前糖尿病期疾病進(jìn)展的風(fēng)險(xiǎn)的方法、評估對糖尿病或前糖尿病期對象的治療效力的方法，及選擇治療糖尿病或前糖尿病期疾病的治療方案的方法。文檔編號G01N33/567GK101326439SQ200680046454公開日2008年12月17日申請日期2006年10月11日優(yōu)先權(quán)日2005年10月11日發(fā)明者M(jìn)·烏爾代亞,M·麥克納,P·阿倫斯多爾夫申請人:特提斯生物科學(xué)公司