ワクチンによる対 病原微生物 戦略は、衛生、抗生物質と並ぶ三大対策の一つ ワクチンの効用の背景には未解明なことが多い ワクチンを打って、身体が反応して、免疫力を獲得するってどういうこと？というのをシステムバイオロジー的に解明してみよう、という…

適応・選択・淘汰 polygenic=multilocus 正規分布、平均と分散 ANOVA Fisher,Wright 育種、進化、人類遺伝学の融合 mediocrity(平凡、月並み)への回帰 atavism(先祖返り) 純系、交雑とフェノタイプのばらつき 表現型分散の分解 mutation,random genetic drif…

Traits and their types Meristic characters Metric characters Binary characters Number of variables Univariate distribution Bivariate distribution (Paired) Multivariate distribution Marginal distribution of tables Univariate probability dis…

歴史 育種としての量的形質の遺伝学 動物学と植物学との垣根 理論部分と実践的・経験的部分 最近の発展、３点 進化生物学での活用 動物の育種における利用(人工授精化) ヒト遺伝因子解析QTL

Genetics and Analysis of Quantitative Traits作者: Michael Lynch,Bruce Walsh出版社/メーカー: Sinauer発売日: 1998/01/19メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを見る こちらが本の「元サイト」 来月から始まるこちらの勉強会。勉強開始に先立ち、…

約１か月前、決断の話を始めた(こちら) ●は赤を出して勝ち、○は赤を出して負け、■は青を出して勝ち、□は青を出して負けとした ●●○○■○■■■□●●□●○○■■□□□● こんな●■○□の並びが、「決断過程」として妥当な感じがするかどうか、とか、妥当って何か、とかそんなとこ…

ps <- c(0.2,0.8) N <- 30 library(combinat) calc.survival.2 <- function(X){ ret <- 0 for(i in 1:length(X)){ tmp <- expand.grid(0:(length(X[[i]][,1])-1),0:(length(X[[i]][1,])-1)) tmp.2 <- apply(tmp,1,sum) ret <- ret + sum(tmp.2 * X[[i]]) } r…

PDF,2004 分類 タイプ１：unsupervised clustering タイプ２：supervised classificaion タイプ３：semi-supervised recognition or detection アプローチ 統計モデルで Proximity-based techniques Parametric methods Non-parametric methods Semi-paramet…

医学的研究のデザイン -研究の質を高める疫学的アプローチ- 第3版作者: 木原雅子,木原正博出版社/メーカー: メディカルサイエンスインターナショナル発売日: 2009/02/28メディア: 単行本（ソフトカバー） クリック: 7回この商品を含むブログ (3件) を見る 目…

この教科書原書第５版は２０年以上前に読んだので、今回は、遺伝学とか、数学モデルとか、当時、あまり考えなかった観点からぱらぱらめくってみることにする Medical Embryology作者: Jan Langman,T. W. Sadler出版社/メーカー: Lippincott Williams and Wil…

昨日、こんな論文を紹介していただいた(こちら) データベースから取ってきた要素間のつながりの情報からグラフを作って Hierarchical Random Graphを作成するというステップがあった Hierarchical Random Graphに関する説明としていくつか挙げる 説明１ 説明…

昨日死因統計を取るために死因に関するカスケード情報から「死の起因」を引き出す話を書いた ルールなので、文字列情報の計算機処理に落とせてなんぼだろう 一般原則 起因は下の行に記載されている この実装は簡単 ルール１ 複数の疾患が１行に収まっている…

こんなニュースがありました 死因の記載が不正確(で医療政策もままならない？)という内容です 臨床データマイニングがいかにチャレンジングかがわかります 臨床データの中でもっとも重要な情報として「死因」をどう扱うかに関して、今さらながら、復習してみ…

決断とか選択とか判断とか、そんなことをやっていて、ごちゃごちゃ書いているわけだけれど(こちらが現時点で一番かっちりまとめたメモ。一番やりたいのは「診断支援」なわけではあるのだが)、結局、「情報提供して、当の本人に選んでもらう」っていうのがよ…

こちらにもあるように、ゲノム疫学分野で中間フェノタイプと最終フェノタイプ(疾患)との因果関係についての解析にMendelian Randomizationと呼ばれる手法があり、それを用いた論文が見られるようになっている このMendelian Randomizationという呼び方はゲノ…

生存カーブが話題になった 生存カーブは 横軸が時間 縦軸が生存率 カーブの傾きは「開始時刻の人口を基準とした、単位時間当たりの人口の減少率」 したがって、単位人口当たりの死亡率が一定のときには、カーブはだんだん緩やかになる 『誰がいつ死亡するか…

ひとしきり「決断」ということを考えている ただ一つの正解があるわけではないときに選択肢からどれを選ぶか、を決断と呼んでいる こちらでは医学知識の体系化・その臨床診断支援への可能性とか(遠大すぎて、本気とは思えない段階だけれど)のための基礎的な…

帰結の空間： 選択肢の空間： 生起確率密度分布の空間： は;を満足する関数すべて ある選択肢のもとでの生起確率密度分布が成立する確率密度分布： 選択肢を条件とする帰結の観察空間： ある観察のもとでの選択肢に想定される確率密度分布関数の確率密度分布…

下限のある分布の推定で、正規分布を折り返し(非心カイ分布)にするか、非心カイ分布にしたうえでここの構成小分布の期待値を気にするかについて、いろいろやったが、そもそも、非心カイ分布では期待値を十分に小さくできないこともあることがわかり、推定結…

Rのdensity()関数の中身をedit(density.default)として表示させると、ガウシアンでのカーネル密度推定では、bwというパラメタを「バンド幅」としていることがわかる さらにこのbwは個々の観測値についてそれを平均とする正規分布を作って、全観測値について…

決断 選択肢があるときに、それぞれの選択肢を選んだ際にどんな帰結があったかのデータを読み、それぞれの選択肢の背後にある分布を予想し、その予想分布を比較することで、選択肢を選ぶ、ということをやっている カテゴリカルな場合については決断ルールが…

先日、ロシアに隕石が落ちて来ました 衝撃波による被害が出て、「衝撃波」とは何か、「爆風」とは違うのか、というようなことも話題になりました(こちら) 空気が移動している〜風、空気は移動せず、その疎密の分布が移動している〜波なのか、という違いです …

メモ(SAS) メモ1.5(STATA) メモ2 x <- seq(from=-10,to=10,by=0.01) m <-1.3 y <- dnorm(x,m) posi <- which(x>=0) neg <- which(x<=0) yposi <- y[posi] yneg <- y[neg[length(neg):1]] y1 <- yposi+yneg plot(y1,type="l")