| Research Abstract |
今年度は,ゲノムワイド相関解析における多重比較の問題と,人種間の異質性についての研究を行った.ゲノムワイド相関解析には,疾患感受性遺伝子のみならず,表現型と遺伝子型の関係を表す遺伝継承モードも不明であるという問題がある.現在,遺伝継承モードの推定は,1つの多型について,4つの遺伝継承モードで検定を行い,P値が最小値となるモードを探索することにより行われることが多い.理研では,4モードで最小となったP値を最小P値と呼び,関連がある多型の発見に用いている.しかしながら,この最小P値は真の第一種過誤の確率ではない.本研究では,この最小P値を統計量とし,Permutation testを行うことで,遺伝子多型の第一種過誤の確率を求める方法を用い,その計算プログラムを作成した.また,近年は,ベイズ統計の枠組みで考案されたFalse discovery rateに基づく多重比較問題の解決法が利用されている.しかし,この手法はP値が一様分布に従うという性質に基づいているため,最小P値には適用できない.Permutation testによる第一種過誤の確率は,この問題を解決する手段にもなる.これらの計算が可能になるよう,文献調査と計算プログラム作成を行った.また,構造化の問題として,遺伝的効果の異質性に着目した.ゲノムワイド相関解析で発見された疾患感受性遺伝子に対し,別の人種で追試を行うと結果が食い違うことが多い.これには,人種間の遺伝的効果の異質性が存在する可能性がある.異質性の評価には,Mantel-Haenzel検定等に含まれる,異質性の検定を用いることが多い.しかしながら,研究間の異質性を示す尺度を得ることは出来ない.本研究ではEMアルゴリズムにより,研究間の異質性の評価を行うための尺度構成法を提案した.現在,同手法については,論文を作成し,投稿中である.
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