| 研究概要 |
AffymetrixのGeneChip上のプローブにはSNPが混在しているときがある. そのとき, 得られたデータをそのまま解析すると, SNPの影響で, 思ったような結果が得られないことがある. そのようなSNPの影響を外してデータを解析するためにはどうすればよいのか, という問題がある. これまでは, そのようなSNPに影響されているプローブを同定して, そのブローブの結果を使わないことにしてデータを解析すると言う二段階の解析が主流であった. 本研究では, それらを同時に扱える方法を開発し, 対応するソフトウェアSNEPを開発した. SNPに影響されているプローブから得られるデータを外れ値として考えることで, そのような目的を可能にした。
今年度は, データによっては不安定になる部分を, モデルを簡略化することによって克服した. また, 他の類似方法と比較して, 圧倒的にパフォーマンスが優れていることを確認した. 投稿した論文は, 好意的な評価を得ており, 現在は改稿中である. さらに, ソフトウェアSNEPのホームページを作成中である.
補足的だが重要な知見も得られた. 遺伝子発現データは, しばしば, 当たり前のように, 正規化という作業が行われる. ところが, それが逆効果をもたらす可能性を示唆することになり, 同時に, SNEPの考え方を使えば, 正規化なしにうまく行く可能性が示唆された.
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