責任多型分析 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ

疾患感受性多型解析において、候補部位を連鎖不平衡ブロック単位に絞り込むことは、ブロックの定義につき若干の議論の余地を残しているとはいえ、問題なく行えると言ってよいであろう。不平衡ブロックに認められた感受性の由来多型の同定は、分子生物学的・介入実験的解析が不可欠であるが、ジェノタイピンブデータの統計遺伝学的検討からは、どのような手法でどのようなことが言えるだろうか。コンセンサスが得られていない部分ではあるが、Am. J. Hum. Genet. 77:567-581, 2005 VEH Carlton and AB Begovichら http://www.journals.uchicago.edu/AJHG/journal/issues/v77n4/42585/brief/42585.abstract.html:Abstractの採用方法を例示する。

残存SNP関連検定

単一SNP解析により、最強関連を持つ多型を除外した後、その連鎖不平衡ブロックに依然として関連する単一SNPが残存しているかをpermutationベースで検定する。このプロセスは次点のSNPに関連が認められなくなるまで繰り返すことができる。

ペアワイズハプロタイプ検定 Haplotype-method

最強関連SNPとその他のSNPとで作るSNPペアについて、４ハプロタイプを推定しそれらについて関連検定を行い、最強SNP単独の効果か、最強SNPといずれかのSNPとのペアによる効果かを検定する。

Conditional Logistic Regression Analysis (CLR Analysis)

最強関連SNPのジェノタイプによって、条件化(層別化)した上で、それ以外のSNPひとつひとつが有するphenotypeを引き起こすRRを計算する。計算にあたっては、条件化(層別化)に用いた多型の保有アレル数につきLogistic regressionを用いている。保有アレル数の効果としては、本論文ではadditiveモデルを使用しているとの記載がある。最強SNP(同一ローカス内)以外にも、条件化(層別化)に適した遺伝多型がある場合には(本論文ではHLA領域多型)、それ(ら)についても条件化(層別化)を行うことが可能である。