2010-10-01から1ヶ月間の記事一覧

何が基礎知識か

このブログからできた本に関して、前提知識として要求されている内容のリストとして、こちらによくまとめていただきました。 その通りだと思います。ありがとうございます。 あえて付け足すとすれば、グラフ理論もイメージが持てる方が良いかもしれません。 …

複合遺伝性疾患の遺伝要因の同定と応用、その課題

同定の現状と課題 どのくらいのリスクを持つのか 遺伝的背景の違い 環境要因の違い 組み合わせの解析 応用の現状と課題 先行する薬剤選択 その理由 診断応用 遺伝子組み合わせ 遺伝子多型以外との組み合わせ 遺伝子多型の機能性の確認 多型の機能差 1多型に…

質的形質への多数の遺伝子の影響

疾患(ありか、なしか)のモデル 閾値モデル 遺伝的リスクを量的形質の量とする 確率的リスクモデル 単一遺伝子の場合 多遺伝子の場合 直列のモデル 並列のモデル カスケードのモデル ネットワーク状 遺伝子の組み合わせによるリスク SNPがk個あるときのジェノ…

量的形質への多数の遺伝子の影響を考える

量的形質のモデル 遺伝子間の相互影響を考えないモデル 遺伝要因と環境要因 単純な相加的モデル すべての遺伝子が相互に相加的 すべてのアレルが相加的 関与遺伝子数 (単一遺伝子病) 少数の遺伝子による(Oligo-genic) 多数の遺伝子による(Poly-genic) 重みを…

「複合遺伝性疾患」を分解する

「複合」+「遺伝性」+「疾患」 疾患 個体が持ちうるフェノタイプのうち、そのフェノタイプを持つ個体が不都合であると感じる(場合によっては、そのフェノタイプを持つ個体とかかわりを持つ個体・集団が不都合であると感じる)ものである。多くの場合は、集…

多数の因子の影響

分散という考え方 形質の分散は、独立な要因の分散に分解できる 要因が独立でないときは、単純に要因の分散に分解できない 遺伝率 遺伝因子の分散と環境因子の分散に分解する 量的形質と多数の因子(身長の場合) いくつの因子が関与するか その内訳は 遺伝因…

1遺伝子の影響を分子生物学的に考える

セントラルドグマ DNA mRNA タンパク質 機能性分子 セントラルドグマより多様 多段階 ジェノタイプとフェノタイプ 中間フェノタイプ バイオマーカーという中間フェノタイプ

優性・劣性以外の遺伝形式

優性・劣性遺伝形式 「何かがある」と「●が起きる」 「何かがない」と「○が起きる」 「ある」ものは、遺伝子発現したもの 質的に考えずに量的に考える 質的な評価(優性・劣性遺伝形式) 「何かがある」と「●が起きる」 「何かがない」と「○が起きる」 量的な…

遺伝

似ることの原因が、物質の世代間伝達によること 遺伝子とは 染色体 核染色体 ミトコンドリア染色体 DNA 情報高分子 多型 DNA配列の違い 多型の構造分類 多型のサイズ分類 種の特徴の遺伝とメンデルの遺伝 種の特徴の遺伝 「多数の遺伝子の集合」と「多数のフ…

複合遺伝性疾患とは

具体的にはどんなもの? 少なからぬ人が罹患して(有病率が1%くらい〜数%・数10%) 1個の遺伝子が決定的に決めるわけではない 関与する遺伝子は複数 遺伝因子だけでは決まらない(環境因子も関与する) 確率的に決まる部分

複合遺伝性疾患の整理

M022 ゲノム科学と医療 第7回・第8回 2010年11月18日・25日(第6限) G棟セミナー室B スライドはこちら

一番小さいp値 n回の独立検定を考える その最小p値の分布を考える ある値xより小さいp値が出ない確率は 今、十分に小さいxを考えるとき、の1次の近似を用いて、となる 一方、ある確率変数yがに従うとき、なる関係にある変数は、なる分布をとることが知ら…

小さい確率の積み重ね

モデル化

システムバイオロジーは生物・生命現象を数多くの部品が構成するシステムとして取り扱う学問分野 たくさんの要素とそれに関するたくさんの情報から仕組みについて推定している システム工学を援用している、もしくは、システム工学の適用範囲を生命体に広げ…

一番

マルチプルテスティングでは、たくさんのp値とその最小値を気にすることが多いです 最小値とは、いろいろな値が観察される中で、最も小さいものです その値を一次元軸で見ると、一番、「手前」にあるものです 時間軸と考えれば、「初めて起きる」ことです …

コンピュータを使う練習としてこんなことをしている。 整理する。 2チームのゲーム メンバーの活用の仕方と勝率の関係がテーマ もう少し抽象的にする 資源があるとする 資源は有限であるとする 変えられることは、資源の使い方だけとする 1個体の生命現象…

話題を分布関数を使って収束させる

疾患のモデル化で多段階を持ち込んだ結果、ポアッソン仮定の累積からガンマ分布が出てくることが、こちらの記事とそれにつながってきた一連の記事やこちらの記事に書いた 一方、マルチプルテスティングで出てくる、小さなp値の分布がとる分布が二項分布から…

検定を繰り返したときのことを説明する 2

昨日の続き こちらやこちらの記事を参考にする N個の一様乱数でa未満の乱数がk-1個である確率 それの微分がN個の一様乱数で第k番目に小さい乱数の値がaである確率 これをRで、行列やapply()を使ってコンパクトに計算してプロットする # カットオフp値はベク…

たくさんの検定をしたときのp値(説明用)2

検定を繰り返したときのことを説明する

たくさんのp値を均一分布から発生させる k個のp値の最小値の期待値がであることの確認 N<-10000 k<-5 Xs<-matrix(runif(N*k),N,k) Mins<-apply(Xs,1,min) mean(Mins) 1/(k+1) k個のp値のうちのi番目に小さい値の期待値がであることの確認 N<-1000 k<-10 Xs<…

たくさんの検定をしたときのp値(説明用)

場合が多い

正確確率検定が自由度の増大とともに重くなることをRのfisher.testを使って実感するためのコード #行列を作る m<-matrix(c(10,20,30,40,50,60),nrow=2,nrow=3) m #作る行列の値の納め方を変える m<-matrix(c(10,20,30,40,50,60),nrow=2,nrow=3,byrow=TRUE) m…

遺伝的浮動の確率計算説明用Rコード

この図の説明 #”a”と”b”の集団を作る Na<-1;Nb<-11;k<-4 Ns<-Na+Nb A<-c(rep("a",Na),rep("b",Nb)) A #k倍する B<-rep(A,k) #Ns個抜き取る sample(B,Ns) Niter<-1000 #Niter回、繰り返して Numa<-rep(0,Niter) for(i in 1:Niter){ S<-sample(B,Ns) Numa[i]<-…

遺伝的浮動

量的疾患の解析手法のメモ

複合遺伝性(疾患) 1ローカスによるメンデルの法則によって説明できず、複数の(通常は多数の)ローカスの影響によって決まる遺伝形質(疾患) 遺伝形質 量的形質 質的形質(疾病など) 多遺伝子性(Polygenic) 身長の遺伝子論文 Hundreds of variants clustered in…

量的疾患の解析手法メモ

いくつかの特徴を反映させたモデル

(一昨日)まで、疾患の病像のモデル化を考えている その本当の発端は、「遺伝疫学(病気の遺伝因子の学問)」がテーマだからであるが、 もう少し、小さな枠組みでの発端は、以下の諸点になる GEEとそれが使う一般化線形モデルから、「少々の複雑なパラメタ構成…

疾患のモデル化4

ラベルの貼り方と場合の数

こちらから。 N個の箱が一列に並んでいるとします。 N枚のラベルがあるとします。 ラベルには1からNまでの数字が書いてあります。 そのラベルは2色に分けられています。 1からn1までのn1枚は赤色で、n1+1からNまでのN-n1枚は青色です。 今、N個の箱にN枚…

どこで区切りたいのか(診断基準をデータ処理的に一般化する)2

(昨日)は、複数群のポアッソン過程を評価するのに、全群の値の和をとることと、全群についてのすべてが閾値を満足することとによって、分布を評価する方法について考えた 今日は、その比較 k群あって、それらが独立とする 全群の値の和がk以上であることと、…