「計算機統計学」第25巻1号 目次・要旨 |
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論文 |
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| Bayes流予測モデル診断法の性能評価 | ||
| 五十川直樹・坂本 亘・後藤昌司 | ||
総合報告（特集） |
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| 特集：ゲノム統計学・PGx・次世代シークエンサ | ||
| 冨田 誠 | ||
| ゲノムワイド関連研究に学ぶ遺伝統計学 | ||
| 梁 祐誠・上辻茂男 | ||
| 次世代シークエンシングによるゲノム研究 | ||
| 斎藤 聡 | ||
| ハプロタイプ解析における推定・ブロック同定および関連解析 | ||
| 冨田 誠 | ||
| Bayes流予測モデル診断法の性能評価 五十川直樹・坂本 亘・後藤昌司 Bayes 流接近法の枠組みでは, 状況に応じてさまざまな事前分布を設定できる利点があるが, 評価すべきモデルの数は多くなる. そのため, モデル診断を行う場合には予め適用場面で表れるモデル診断法の特徴を理解しておく必要がある. 本稿では予測に焦点を向けた数少ないモデル診断法であるBayes予測情報量基準と予測点検接近法に注目し, これらの接近法の特徴を明確にする. シミュレーションを通して効果的な診断方法を提示することを試みた. その結果, 本稿で想定した場面では, 事前平均が真値か否かに関わらず, 全体的にBayes予測情報量基準は事前情報が多い場面で低い値を示し,予測点検接近法は事前情報が少ない場面で高い予測点検確率を示した. すなわち, 診断法を適用する場面によっては事前平均が真値でないモデルが選択されることが危惧される. 適切なモデルを選択するためには, 適用場面における各Bayes流予測モデル診断法の特徴を明確にすることが必要であり, 各診断法の併用を含む診断方法の検討がモデル評価を行う前に重要になる. |
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| ゲノムワイド関連研究に学ぶ遺伝統計学 梁 祐誠・上辻茂男 疾患や薬物反応性などの個人の違いをゲノム情報の多様性と遺伝継承法則で説明する遺伝統計学について紹介する. 特に近年のゲノム研究の中心であるゲノムワイド関連研究に注目し, 遺伝統計学の概念や統計的な利点, 解析方法, さらに薬物反応性研究への応用例について紹介する. |
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| 次世代シークエンシングによるゲノム研究 斎藤 聡 次世代シークエンサーの登場により, ゲノム配列決定のスループットは飛躍的に向上した.一方で, 出力される膨大な量のデータや次世代シークエンサーに特有なエラーへの対処など,新たな課題も生じている. 本稿では, ゲノム研究における次世代シークエンサーの応用について紹介し, データ解析の現状と課題について述べる. 具体例として, ヒトのリシークエンシングを中心に個体のゲノム配列・遺伝型決定と疾患原因遺伝子探索の方法について紹介する. |
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| ハプロタイプ解析における推定・ブロック同定および関連解析 冨田 誠 DNAデータにおける多型マーカー, 特にSNPデータについて染色体上のアレルの並び「ハプロタイプ」を推定し, その構造を考察し, 疾患などの関連解析に用いられるといった遺伝統計解析の流れは2000年以前から10年間ほど取り組まれてきた. ハプロタイプの推定やそのブロック構造の同定, ハプロタイプを用いた関連解析についての近年の状況を紹介し, これをまとめた. |
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