The present application uses miRNA and / or microbiome levels detected in saliva samples and patient information to identify autism spectrum disorder (ASD) subjects as atypical development (TD) or developmental delay (DD) subjects. Provide a way to distinguish. This method can be used to monitor the progress of ASD and support its treatment. The number and abundance of MiRNAs or microbiomes is determined by RNA-seq, qPCR, or other methods. MicroRNA and / or microbiome sequencing data are adjusted for sampling time by improving accuracy by normalizing to miRNA and / or microbial RNA expression levels or abundances that do not vary over time. Or these levels of circadian variability are corrected. The additional use of multivariate logistic regression and non-linear classification techniques selects a panel of miRNAs and microbiomes that accurately distinguish ASD, DD, and TD subjects in subjects with unknown ASD status. From such a panel of miRNAs and microbiomes, RNA assay kits can be developed.本出願は、唾液サンプルにおいて検出されるｍｉＲＮＡ及び／またはマイクロバイオームのレベル、ならびに患者情報を使用して自閉症スペクトラム障害（ＡＳＤ）対象を定型発達（ＴＤ）対象または発達遅延（ＤＤ）対象と区別するための方法を提供する。この方法は、ＡＳＤの進行監視及びその治療支援に使用することができる。ＭｉＲＮＡまたはマイクロバイオームの数及び存在量は、ＲＮＡ－ｓｅｑ、ｑＰＣＲ、または他の方法によって決定される。マイクロＲＮＡ及び／またはマイクロバイオームのシークエンシングデータは、時間変動のないｍｉＲＮＡ及び／または微生物ＲＮＡの発現レベルまたは存在量に対して正規化することによって精度を向上させることで、サンプル採取時刻が調整されるか、またはこうしたレベルの概日変動が補正される。多変量ロジスティック回帰及び非線形分類手法が追加で使用されることで、ＡＳＤ状態が未知の対象においてＡＳＤ対象、ＤＤ対象、及びＴＤ対象を正確に区別するｍｉＲＮＡ及びマイクロバイオームのパネルが選択される。ｍｉＲＮＡ及びマイクロバイオームのこうしたパネルから、ＲＮＡアッセイキットが開発され得る。
