2014 Fiscal Year Annual Research Report
パーソナルゲノム情報のための遺伝統計手法の開発
Publicly Offered Research
| Project Area | Personal genome-based initiatives toward understanding bran diseases |
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| Project/Area Number |
25129701
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
田宮 元 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 教授 (10317745)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 遺伝統計学 / パーソナルゲノム情報 / ゲノム多様性 / 高次元変数選択 / GPGPU |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、次世代シークエンサーがもたらす個人の全ゲノム情報（パーソナルゲノム情報）から、真に疾患に寄与するDNAバリアントを取り出すための方法を確立することである。平成26年には主に以下の研究を行った。
１）Fanによって開発された超高次元変数選択法であるSIS（Sure Independence Screening）の枠組みを用いて、手法の開発を行った。SISは、高速な周辺回帰の後に高精度の変数選択を行うという統計的枠組みであり、実際に周辺回帰に用いる統計量や変数選択手法については、利用者が開発する必要がある。２）遺伝子型のコーディング法として、リスクアリルの増加に伴う相加的な効果の上昇を仮定するモデルとともに、アリルのあるなしによるコーディングも行った。前者は、連続変数であり、後者はカテゴリカル変数である。３）上記のそれぞれのコーディング法で各バリアント（あるいはプール）ごとに分割表を作成し、オッズ比やp値、尤度のような統計量を計算する。それらの統計量を用いてランキングを作成し、周辺回帰を行った。４）周辺回帰で上位となった変数に関して、ロジスティック重回帰モデルを立て、Lassoタイプの変数選択を実施した。５）以上のアルゴリズムを、GPGPU技術を用いてソフトウェア実装する。実際には、NVIDIAのCUDAを用いてLinux上でプログラミングを行った。
また、平成26年度には、SKATやT1のような既存手法と次元削減手法を組み合わせることで、高速で柔軟な手法の開発も行っている。また、それらの手法を、エクソーム解析から得られたいくつかのテストデータに適用した。
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Journal Article] A mutation of COX6A1 causes a recessive axonal or mixed form of Charcot-Marie-Tooth disease.2014
Author(s)
Tamiya G, Makino S, Hayashi M, Abe A, Numakura C, Ueki M, Tanaka A, Ito C, Toshimori K, Ogawa N, Terashima T, Maegawa H, Yanagisawa D, Tooyama I, Tada M, Onodera O, Hayasaka K.
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Journal Title
10.1016/j.ajhg.2014.07.013.
Volume: 95
Pages: 294-300
DOI
Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
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[Journal Article] Likelihood ratio-based integrated personal risk assessment of type 2 diabetes.2014
Author(s)
Sato N, Htun NC, Daimon M, Tamiya G, Kato T, Kubota I, Ueno Y, Yamashita H, Fukao A, Kayama T, Muramatsu M.
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Journal Title
Endocr J
Volume: 61
Pages: 967-88
DOI
Peer Reviewed
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