肥胖的预测方法与流程

本发明涉及动物肥胖的预测方法、判定方法和动物的疾病的预测方法，详细而言，涉及基于由动物的体内或动物得到的试样中的菌种数的测定来预测动物是否会变得肥胖的肥胖的预测方法等。

背景技术：

1、以狗、猫、兔子为代表的宠物动物、以牛、猪为代表的家畜对人类来说是不可替代的存在。近些年，人类饲养的动物的平均寿命大幅增长，另一方面，动物在其一生中患有某种疾病的情况增多，饲养者负担的医疗费增大成为问题。

2、特别是近些年，动物与人同样，运动不足、食物摄入过剩或者基于遗传因素等导致的肥胖问题日益突出。指出肥胖可能成为各种疾病的原因，可认为这是动物的医疗费高昂的原因之一。

3、另一方面，提供覆盖宠物动物的医疗费的宠物保险。宠物保险与针对人类的生命保险、医疗保险同样地，大多会根据动物的品种/年龄、既往病史等来决定保险费、可否加入。此外，对于宠物保险的加入者来说，被保险的动物健康是优选的，这点不言而喻。

4、因此，期望针对宠物保险的加入者，提供与被保险的动物的健康相关的信息，以试图改善维持该动物的健康的动力。

5、动物的肥胖也有是基于遗传因素，但更多的被认为是由生活习惯所引起的，通过向饲养者、宠物保险的加入者提供信息、启蒙，从而可期待提高预防、消除动物肥胖的可能性。因此，需求利用简便的方法能够提供动物的肥胖、与其相关的疾病所涉及的信息的方法。

6、专利文献1中公开了一种肠道菌群调节或改善组合物，其中，通过在肠道菌群中使拟杆菌门(bacteroidetes)的细菌增殖，使厚壁菌门(firmicutes)的细菌减少，从而具有有效地调节或改善肠道菌群，但尚未公开由动物的肠道菌群等的动物体内(动物的肠道)、动物采集的试样中的特定细菌种类与肥胖的相关性。

7、现有技术文献

8、专利文献

9、专利文献1：国际公开2017/094892号小册子

技术实现思路

1、发明要解决的问题

2、因此，本发明的目的在于提供动物肥胖的预测、判定方法。

3、用于解决问题的方案

4、本发明人等对加入了宠物保险的动物的肥胖状态和该动物体内的菌群的状态的膨大的数据进行分析、研究，结果发现由动物的肠道菌群等动物体内、动物采集的试样中的特定细菌群与肥胖的相关性，以至完成了本发明。

5、即，本发明为以下的[1]～[22]。

6、[1]一种动物肥胖的预测方法，其具备测定工序：对于在动物的体内或从动物中分离出的试样中存在的、选自由链球菌科(streptococcaceae)、瘤胃菌科(ruminococcaceae)、双歧杆菌科(bifidobacteriaceae)、肠球菌科(enterococcaceae)、丹毒丝菌科(erysipelotrichaceae)、红蝽菌科(coriobacteriaceae)、普雷沃氏菌科(prevotellaceae)、粪芽孢杆菌科(coprobacillaceae)、和副萼苔科(paraprevotellaceae)组成的组中的1种以上的科，测定属于该科的菌种数。

7、[2]根据[1]的动物肥胖的预测方法，其中，前述动物的体内为肠。

8、[3]根据[1]的动物肥胖的预测方法，其中，前述从动物中分离出的试样为动物的粪便。

9、[4]根据[1]～[3]中任一项的动物肥胖的预测方法，其中，前述测定工序用于测定属于红蝽菌科(coriobacteriaceae)和/或普雷沃氏菌科(prevotellaceae)的菌的菌种数。

10、[5]根据[1]～[4]中任一项的动物肥胖的预测方法，其还具备如下工序：对于选自由产碱菌科(alcaligenaceae)、梭杆菌科(fusobacteriaceae)和韦荣氏菌科(veillonellaceae)组成的组中的1种以上的科，测定属于该科的菌的占有率的测定工序。

11、[6]根据[1]～[5]中任一项的动物肥胖的预测方法，其中，前述动物是狗。

12、[7]根据[1]～[6]中任一项的动物肥胖的预测方法，其中，前述动物的年龄为5岁以下。

13、[8]一种动物肥胖的判定方法，其具备测定工序：对于在动物的体内或从动物中分离出的试样中存在的、选自由链球菌科(streptococcaceae)、瘤胃菌科(ruminococcaceae)、双歧杆菌科(bifidobacteriaceae)、肠球菌科(enterococcaceae)、丹毒丝菌科(erysipelotrichaceae)、红蝽菌科(coriobacteriaceae)、普雷沃氏菌科(prevotellaceae)、粪芽孢杆菌科(coprobacillaceae)、和副萼苔科(paraprevotellaceae)组成的组中的1种以上的科，测定属于该科的菌种数。

14、[9]一种动物的罹患疾病的预测方法，其具备测定工序：对于在动物的体内或从动物中分离出的试样中存在的红蝽菌科(coriobacteriaceae)、普雷沃氏菌科(prevotellaceae)、粪芽孢杆菌科(coprobacillaceae)、副萼苔科(paraprevotellaceae)、产碱菌科(alcaligenaceae)、梭杆菌科(fusobacteriaceae)和韦荣氏菌科(veillonellaceae)组成的组中的1种以上的科，测定属于该科的菌的占有率。

15、[10]一种动物的保险费计算方法，其中，基于利用[1]～[7]中任一项的动物肥胖的预测方法的预测结果来计算保险费。

16、[11]一种动物肥胖的预测方法，其具备测定动物的肠道菌群的多样性指数的工序。

17、[12]根据[11]的动物肥胖的预测方法，其中，前述多样性指数为香农-韦弗(shannon-weaver)的多样性指数。

18、[13]一种动物肥胖的预测方法，其具备如下工序：对于在动物的体内或从动物中分离出的试样中存在的、选自由链球菌科(streptococcaceae)、瘤胃菌科(ruminococcaceae)、双歧杆菌科(bifidobacteriaceae)、肠球菌科(enterococcaceae)、丹毒丝菌科(erysipelotrichaceae)、红蝽菌科(coriobacteriaceae)、普雷沃氏菌科(prevotellaceae)、粪芽孢杆菌科(coprobacillaceae)、副萼苔科(paraprevotellaceae)、产碱菌科(alcaligenaceae)、梭杆菌科(fusobacteriaceae)和韦荣氏菌科(veillonellaceae)组成的组中的1种以上的科，由与属于该科的菌的菌种数相关的数据，预测该动物是否会变得肥胖。

19、[14]一种动物肥胖的预测方法，其具备如下工序：对于在动物的体内或从动物中分离出的试样中存在的、选自由双歧杆菌科(bifidobacteriaceae)、红蝽菌科(coriobacteriaceae)、拟杆菌科(bacteroidaceae)、紫单胞菌科(porphyromonadaceae)、普雷沃氏菌科(prevotellaceae)、丹毒丝梭菌科(erysipelatoclostridiaceae)、丹毒丝菌科(erysipelotrichaceae)、孪生菌科(gemellaceae)、梭菌科(clostridiaceae)、颤螺旋菌科(oscillospiraceae)、瘤胃菌科(ruminococcaceae)、氨基酸球菌科(acidaminococcaceae)、新月形单胞菌科(selenomonadaceae)、梭杆菌科(fusobacteriaceae)、糖精科(saccharimonadaceae)、鞘脂单胞菌科(sphingomonadacea)、螺杆菌科(helicobacteraceae)、脱硫弧菌科(desulfovibrionaceae)、琥珀酸弧菌科(succinivibrionaceae)、萨特菌科(sutterellaceae)和摩根菌科(morganellaceae)组成的组中的1种以上的科，基于与属于该科的菌的占有率相关的数据，预测该动物是否会变得肥胖。

20、[15]根据[14]的动物肥胖的预测方法，其中，与前述菌的占有率相关的数据是根据占有率所赋予的评分。

21、[16]一种动物的肥胖预测系统，其具备：接收单元，对于在动物的体内或从动物中分离出的试样中存在的菌，接收与属于规定菌科的菌的菌种数或占有率相关的数据；及判定单元，对于在动物的体内或从动物中分离出的试样中存在的菌，基于与属于规定菌科的菌的菌种数或占有率相关的数据预测该动物是否会变得肥胖。

22、[17]根据[16]的动物的肥胖预测系统，其具备显示部，所述显示部用与肥胖易感度相对应的图标显示基于前述判定单元的预测结果。

23、[18]根据[17]的动物的肥胖预测系统，其具备显示部，所述显示部用图标显示基于前述判定单元的预测结果、以及属于规定菌科的菌的菌种数或占有率的大小。

24、[19]根据[16]～[18]中任一项的动物的肥胖预测系统，其具备建议单元，所述建议单元根据基于前述判定单元的预测结果提供用于改善肥胖的建议。

25、[20]根据[16]～[19]中任一项的动物的肥胖预测系统，其具备建议单元，所述建议单元根据基于前述判定单元的预测结果推荐食物。

26、[21]根据根据[16]～[20]中任一项的动物的肥胖预测系统，其中，前述规定菌科为选自由链球菌科(streptococcaceae)、瘤胃菌科(ruminococcaceae)、双歧杆菌科(bifidobacteriaceae)、肠球菌科(enterococcaceae)、丹毒丝菌科(erysipelotrichaceae)、红蝽菌科(coriobacteriaceae)、普雷沃氏菌科(prevotellaceae)、粪芽孢杆菌科(coprobacillaceae)、副萼苔科(paraprevotellaceae)、产碱菌科(alcaligenaceae)、梭杆菌科(fusobacteriaceae)和韦荣氏菌科(veillonellaceae)组成的组中的1种以上的科。

27、[22]根据根据[16]～[20]中任一项的动物的肥胖预测系统，其中，前述规定菌科为选自由双歧杆菌科(bifidobacteriaceae)、红蝽菌科(coriobacteriaceae)、拟杆菌科(bacteroidaceae)、紫单胞菌科(porphyromonadaceae)、普雷沃氏菌科(prevotellaceae)、丹毒丝梭菌科(erysipelatoclostridiaceae)、丹毒丝菌科(erysipelotrichaceae)、孪生菌科(gemellaceae)、梭菌科(clostridiaceae)、颤螺旋菌科(oscillospiraceae)、瘤胃菌科(ruminococcaceae)、氨基酸球菌科(acidaminococcaceae)、新月形单胞菌科(selenomonadaceae)、梭杆菌科(fusobacteriaceae)、糖精科(saccharimonadaceae)、鞘脂单胞菌科(sphingomonadacea)、螺杆菌科(helicobacteraceae)、脱硫弧菌科(desulfovibrionaceae)、琥珀酸弧菌科(succinivibrionaceae)、萨特菌科(sutterellaceae)和摩根菌科(morganellaceae)组成的组中的1种以上的科。

28、发明的效果

29、根据本发明，可以提供动物肥胖的预测、判定方法。