詳細目次（pdf）

main : 2015/3/2(18:59)

目   次

第

1 章 ヒトゲノムを形作った諸力

1

1.1 自然淘汰とヒトゲノム . . . 1 1.2 自然淘汰のコスト . . . 5 1.3 ヘテロ接合を有利とする淘汰 . . . 7 1.4 偶然の影響の重要性 . . . 9 1.5 集団サイズの重要性 . . . 10

第

2 章 人類の進化の歴史と集団サイズ

22

2.1 人類の集団サイズ（人口）. . . 22 2.2 人類の長期有効集団サイズの推計 . . . 24 2.3 人類の長期有効集団サイズの解釈 . . . 26 2.4 人類の誕生と世界への移住のモデル（多地域進化説） . . . 27 2.5 人類の誕生と世界への移住のモデル（アフリカ単一起源説） . . 28 2.6 ゲノム医学に対する意味 . . . 29 2.7 CDCV仮説 . . . 31 2.8 対立する仮説 . . . 33

第

3 章 人類の突然変異荷重

55

3.1 致死相当量と遺伝的死 . . . 56 3.2 個々人のゲノム中に存在する有害バリアントの数 . . . 57 3.3 突然変異の運命：ホールデン・マラーの原理 . . . 61

main : 2015/3/2(18:59) 目   次 ix 3.4 有害突然変異の不可逆的蓄積：マラーのラチェット . . . 62 3.5 ヒトゲノム有害突然変異率 . . . 63 3.6 若干の整理 . . . 65

第

4 章 ヒトゲノムのバリアント サイト 数の予測

73

4.1 ゲノムの遺伝的多様性を測る 2 つの統計量：平均塩基多様度 π と Wattersonの S . . . . 73 4.2 人類集団全体でのバリアント数：Kruglyak の Sf . . . 75 4.3 ヒトゲノムのバリアントを取得する確率 . . . 76 4.4 バリアント検出実験の追試デザイン . . . 78 4.5 人類集団中でのバリアントの分布：サイト頻度スペクトラム . . 80 4.6 Tajimaの D 検定 . . . . 82 4.7 後半に向けて . . . 85

第

5 章 SNP・HapMap から NGS 解析

96

5.1 ヒトゲノム解読プロジェクト (HGP) . . . 96 5.2 SNPマッピングプロジェクト . . . 98 5.3 必要な SNPs 数の見積もり . . . 98 5.4 HapMapプロジェクト . . . 100 5.4.1 フェーズ 1 (HapMap1) . . . 101 5.4.2 フェーズ 2 (HapMap2) . . . 102 5.4.3 フェーズ 3 (HapMap3) . . . 103 5.5 1000人ゲノムプロジェクト (1kgp) . . . 104 5.5.1 1kgpフェーズ 1 . . . 105 5.6 若干のまとめ . . . 108

第

6 章 ヒト 疾患の遺伝性

118

6.1 異質性 (heterogeneity) . . . 118 6.2 再発リスク比 λ. . . . 120

main : 2015/3/2(18:59) x 目   次 6.3 罹患同胞対解析法 (ASP) への λ の応用 . . . . 124 6.4 疾患の遺伝性を測るもう 1 つの統計量：遺伝率 . . . 125 6.5 ゲノムワイド アソシエーション解析の理論的根拠 . . . 127

第

7 章 複雑なヒト 疾患の遺伝子探索

139

7.1 同祖性 (IBD, identity by descent) と同型性 (IBS, identity by state)139 7.2 マーカー品質管理（マーカー QC）. . . 140 7.3 サンプル品質管理（サンプル QC）. . . 141 7.3.1 個体ヘテロ接合度 . . . 142 7.3.2 性別チェック . . . 144 7.3.3 未確認血縁性の除去 . . . 145 7.3.4 集団階層化の除去 . . . 148 7.4 疾患アソシエーションの統計的仮説検定 . . . 152 7.5 追試デザイン . . . 153 7.6 集団ベースの連鎖分析 . . . 155 7.7 メタアナリシス . . . 157 7.8 遺伝子型インピュテーション . . . 158 7.9 若干の整理 . . . 160

第

8 章 ゲノムコホートと個別化医療

165

8.1「失われた遺伝率」の問題 . . . 165 8.2 ゲノムコホート研究 . . . 169 8.2.1 疫学研究のデザイン . . . 170 8.2.2 リスク因子の効果サイズ . . . 171 8.2.3 メンデル性無作為化と操作変数 . . . 171 8.2.4 バイオバンクとゲノムコホート . . . 172 8.3 ゲノムコホート研究の困難 . . . 173 8.4 ゲノムコホート研究における家系情報の利用 . . . 175 8.5 疾患発症リスクの予測問題 . . . 177

main : 2015/3/2(18:59) 目   次 xi 8.6 まとめ. . . 182

第

9 章 最新の遺伝統計手法

191

9.1 多数の遺伝子座位からの病因遺伝子の探索 . . . 192 9.2 連鎖不平衡による検定の保守化 . . . 193 9.3 統計モデル ，推定，仮説検定 . . . 195 9.4 レアバリアントアソシエーション . . . 197 9.5 回帰モデル . . . 200 9.6 重回帰係数の解釈と有意性検定，多重共線性 . . . 201 9.7 モデル選択 . . . 205 9.8 まとめ. . . 208

第

10 章 疾患リスクの基礎と AUC の理論と実際

214

10.1 疾患リスク . . . 214 10.2 関連解析 . . . 217 10.3 判別精度 . . . 219 10.4 感度，特異度，AUC . . . 221 10.5 AUCの理論的性質 . . . 223 10.6 ベイズルール . . . 225 10.7 AUCBoost . . . 227 10.8 まとめ . . . 228

第

11 章 補  講

234

11.1 ヒトゲノムに潜む不可知 . . . 234 11.2 自然淘汰の影響 . . . 236 11.3 その他の問題 . . . 238

索   引

243