概要 ハプロタイプグラフ 家系図(２倍体の伝達関係）から１倍体の伝達の様子（ハプロタイプグラフ）を作る 家系図はすべての個人がつながっているが、ハプロタイプグラフはつながっていない 母方と父方のグラフに分かれる 「子はかすがい」 「子が産まれると…

ある集団のジェノタイプ頻度情報が与えられている その集団において、ジェノタイプ情報つきの家系がどのくらいの頻度で存在しているかを計算する 独立した座位は座位ごとに計算して、積をとる 家系内には「集団から直接生まれた子」がいる 家系内の「集団か…

地道な方法は計算が終わらない 地道に計算しないで、同じ値を算出したい やり方１ 地道なやり方では、すべての個人がすべてのジェノタイプを取りうるというところからスタートした 家系情報とジェノタイプが与えられると、ジェノタイプが確定している人は、…

家系全体を集団の子、とする 集団がある 家系図があって、その家系図上の人物のDNA情報がある 今、DNAがあって、それが家系図上のある人物のそれである(仮説1)かもしれないし、そうでなく、家系と無関係の人物のそれである(仮説2)かもしれない 仮説2は、DNA…

法数学勉強会(こちら)のネタ 目次 DNA鑑定の仮説について 地道な計算方法 確率計算。そのアプローチ、２つの比較 ２倍体を単位として計算量を減らすアプローチ １倍体を単位として計算量を減らすアプローチ １倍体で場合分け ソース ベータ版

家系図がある 常染色体の場合は、子の染色体は母方・父方の２本ある ●方の染色体は親●の２本の染色体のいずれかである いずれかであるけれど、そのどちらかがわからないとき、両方と辺でつなぐ このようにすると、個人間の血縁関係で作ったグラフが複数のグ…

染色体の伝達が未確定のとき、染色体グラフは分岐を持つが、確定すると、木の集合になる Rでやれば： # sepGraphsと伝達パターンから、木を作って取り出す SelectTrees<-function(sepG,v){ ret<-list() for(i in 1:length(sepG)){ tmp<-sepG[[i]][,1:2] for(…

染色体グラフは子染色体は由来二親染色体と結ばれている これを分岐と呼ぶことにする グラフにいくつの分岐があるかを数える sepGraphs<-SeparateGraphs(hG) # 分けたグラフごとにいくつの分岐があるかを数える numBifperGraph<-rep(0,length(sepGraphs)) fo…

染色体グラフは複数のグラフの集まりである(ことが多い。血族婚などで一つにつながることもある) 個々の連結グラフに番号をつけよう SeparateGraphs<-function(hG){ ns<-length(hG[,1]) assigned<-rep(0,ns) cnt<-1 for(i in 1:length(hG[,1])){ if(hG[i,1]!…

染色体グラフでは、染色体ノードは由来親の２本の染色体と辺で結ばれていた 実際は、その２辺のうちの片方が真実であるので、片方のみが存在している どの染色体の親子関係もそういう50:50の関係であるから、染色体親子関係Nについて通りの取り方があって、…

個人の常染色体は母由来のそれと父由来のそれとの２本ある 家系がある 家系のジェノタイプ情報を考えるとき、ジェノタイプが判明している場合と判明していない場合がある ジェノタイプが判明していない家系内メンバーであり、かつ、父母のどちらも知られてい…

SMMFout<-SearchMissingsMultiFamily(pedigrees=pedigrees,genotypesFamily=genotypesFamily,Gpool=Gpool2,candidatesList=candidatesList,FamilyNames=FamilyNames,IndNames=IndNames,Alleles=Alleles,Probs=Probs) for(ip in 1:length(pedigrees)){ print(…

pedigrees<-list() # 同胞 pedigrees[[1]]<-matrix( c(1,2,3,4, 0,0,1,1, 0,0,2,2, 1,0,0,1, 3,3,1,2), ncol=5) # Trio pedigrees[[2]]<-matrix( c(1,2,3, 0,0,1, 0,0,2, 1,0,0, 1,3,2), ncol=5) pedigrees[[3]]<-matrix( c(1:8, 0,0,1,0,3,3,3,3, 0,0,2,0,4…

# 依存パッケージ library(kinship) library(MCMCpack) library(gtools) library(sets) library(paramlink) # 家系情報からkinshipパッケージのpedigreeオブジェクトを作る # p # 第１カラム：ＩＤ # 第２カラム：母 # 第３カラム：父 # 第４カラム：性別 0:…

昨日の記事のファイル置き場 関数セットのファイル デモデータ 実行ファイル 解説PPT

# pedigreeごとに # 家系情報 # 生存・協力者のジェノタイプ情報 # 被捜索者ごとに、身元不明者リスト中の候補者がリストアップされている SearchMissingsMultiFamily<-function(pedigrees,genotypesFamily,Gpool,candidatesList,FamilyNames,IndNames,Allel…

家系を与える 家系が満足するジェノタイプデータを作る 一部の家系メンバーのジェノタイプデータが欠けたデータを作る HWEを満足する集団のジェノタイプデータを作る 候補者のジェノタイプデータを家系メンバーのうちのジェノタイプが欠けたメンバーのジェノ…

昨日の記事の実践編 デモデータの作成 マルチ家族の情報を受け入れて処理・家族ごとに処理

核家族ごとに、取りうるディプロタイプの組み合わせごとに確率を計算することを前記事で書いた ディプロタイプがわかっている人の場合は、ただ１つのディプロタイプが確率１で決まっている ディプロタイプが与えられていないメンバーの場合、親が不明な場合…

核家族のディプロタイプが与えられたとき、その尤度は、両親のディプロタイプから、子のディプロタイプが生まれる確率を計算する 子が複数のときは、子ごとに確率を計算して、それを掛け合わせる 核家族のメンバーが取りうるディプロタイプがわかっていると…

SumPivot<-function(cpnout,like,info){ ret<-NULL #pivotted<-set() #pivotted<-list() pivotted<-rep(0,length(info)) cumulProb<-list() for(nn in 1:length(cpnout)){ tmpdim<-dim(cpnout[[nn]][[1]]) tmp<-rep(1,tmpdim[1]) if(pivotted[[cpnout[[nn]][…

LikeNucWithPrior<-function(cpnout,nucs,DiplotypePrior){ prob<-list() for(nn in 1:length(nucs)){ nucDimVector<-cpnout[[nn]][[2]] tmp<-DiplotypePrior[[nucDimVector[1]]] for(i in 2:length(nucDimVector)){ tmp<-tmp%o%DiplotypePrior[[nucDimVecto…

library(paramlink) tmpPed<-p[,1:5] tmpPed<-data.frame(ID=tmpPed[,1],FID=tmpPed[,3],MID=tmpPed[,2],SEX=tmpPed[,4]+1,AFF=tmpPed[,5]-1) tmpPed<-linkdat(tmpPed,model=1) # 候補者を当てはめて確定したジェノタイプがtmpG2 tttmpG<-tmpG2[,,1] for(i i…

目次 1. 家系を扱おう ２．マーカーごとに可能なディプロタイプ・ハプロタイプを選ぶ ３．考慮するアレルで絞る ４．核家族ごと・ディプロタイプを固定して、確率・尤度を計算 ５．ディプロタイプの事前確率を考慮する ６．核家族ごとにディプロタイプ総当た…

マーカーが相互に独立な場合には、個々のマーカーに関して確率・尤度を計算して、積を取ることができる ゲノム全体にぱらぱらと置いたIdentifilerの場合には、この仮定でよい マーカーごとに次のように考える アレル数がのとき、ディプロタイプのタイプ数は…

ここにもあるように、マーカーのアレル数は非常に多い それは、アレル数が多い方が、伝達に関する情報が多く、鑑定の力が強いからである しかしながら、組み合わせ計算においては、場合の数を膨大にする源である 家系の解析で、気になるアレル(家系内に存在…

尤度計算に用いるアレル頻度 IdentifilerというDNA鑑定キットがある １５個のSTRマーカーを使う それの日本人のアレル頻度に関しては、[J Forensic Sci. 50(3): 718-719.:title=こちら]の報告がある。ちなみにSTR頻度に関してこちらのサイトもある 日本人270…

家系情報を作る 家系情報は行列にする 行の順番は時系列を守ること 後述するように、尤度・確率の計算では、核家族を分離して計算することで計算量を減らすように作っている。したがって、家系図にループがある場合には、後半が対応していないことに留意する…

CalcLikeForCandidates<-function(p,G,candidates,Gcandidates,Alleles,Probs){ # Gpoolの候補者が「ポピュレーションで観察される確率」をあらかじめ算出しよう LikeFromGenPop<-rep(0,length(Gpool2[,1,1])) for(i in 1:length(Alleles)){ tmp<-OffspringG…

CalcLikeZ<-function(p,G,nucs,Alleles,Probs){ tmpret<-0 for(na in 1:length(Alleles)){ A<-unlist(Alleles[[na]]) P<-Probs[[na]] g<-G[,,na] gpool<-G[,,na] #A2P2<-LimitAlleles(g,A,P) A2P2<-LimitAlleles(gpool,A,P) A2<-A2P2[[1]] P2<-A2P2[[2]] #LD…