複数のローカスのジェノタイプを組み合わせる

• 個々のローカス
  
  • 個々のローカスの感受性寄与度は
    
    • それ単独で観測することができる
    • それ単独で機序を検討することができる
  • 個々のローカスの感受性寄与度は
    
    • 寄与するコンテクストを考慮して観測することができる
    • 寄与するコンテクストを考慮して検討することができる
  • 寄与するコンテクストは、以下に分けて考える
    
    • 構成要素
    • 要素間の関係様式
  • 寄与するコンテクストの構成要素は
    
    • 一部、観測可能
    • 「-ome」解析では、すべて観測可能
  • 寄与するコンテクストの構成要素間の関係様式は
    
    • 原則、観測不能

• 考えにくいことは無視してみる
  
  • 寄与するコンテクストの構成要素
    
    • 一番、無視しやすい
      
      • 以下の仮定をすることで実現する
        
        • すべての要素は相互になんらかの関係を持つ
        • 「関係」は感受性寄与度に影響をしないこともある
          
          • 直接的関係
          • 間接的関係
          • 関係は一本？複数？
          • 複数としたら、矛盾しない？
            
            • このあたりからグラフ理論が導入される？
            • グラフを描くためには、何が必要？
              
              • 距離だけだったら系統樹
            • グラフを描いてから考える？
            • クラスターをしてから考える？
            • グラフとクラスターをしてみてその表現している状況の異動を検討する？
• ローカス間の距離をどう、定義する？
  
  • フェノタイプ別に個人のローカスの値を観測すると、diploidジェノタイプが得られる
  • diploidジェノタイプ間の距離を定義する必要がある
  • diploid組み合わせの距離定義がめんどくさいので、アレルで考えるのも「省略」の一方である
• 何を確認する？
  
  • クラスターの距離測定法
  • クラスターのアルゴリズム
  • グラフを描くときに取り込む情報
  • とりこみ情報を用いるアルゴリズム