ある遺伝性疾患と遺伝因子の関連解析のための分割表解析によるアプローチ

利用列联表分析分析某种遗传病与遗传因素之间关联的方法

基本信息

批准号：
13780171
负责人：
青木敏
金额：
$ 0.9万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

1.明星大学の広津千尋教授,国立精神保健研究所の稲田俊哉氏,北尾淑恵氏らとの共同研究により,染色体上のいくつかのマーカーで測定された患者と健常者のCAリピート頻度分布の違いから,遺伝性疾患に関連する遺伝子座位を特定する,という研究を進めてきた。特に,疾患の関連遺伝子を絞りこんだ後に,その近傍の複数のマーカーにおけるCAリピート同時頻度分布が得られている場合には,それらを総合的に解析する手法(haplotype analysis)が必要となるが,本研究では、3因子交互作用を無視した従来の手法の問題点を指摘し,新たにいくつかの対立仮説を想定し,それに応じた検定統計量と,その分布の計算アルゴリズムを提案した。2.分割表解析の手法として代表的なフイッシャー正確検定法に対して,そのアルゴリズムの改良法を提案した。提案する方法は,解析対象となるデータに偏りがある場合にも,従来のものより効率的な計算を可能とするものである。さらに,このアルゴリズムを,遺伝データ解析におけるHardy-Weinberg平衡仮説の検定問題に適用し,従来法よりもはるかに効率的に検定が行なえることを示した。3.マルコフ連鎖・モンテカルロ(MCMC)法による高次元の分割表の解析手法の研究を行なった。MCMC法を構成するためには,既約なマルコフ連鎖を構成するための基底の導出が必要であるが,本研究では,従来法の問題点を指摘し,それに代わる計算方法の提案を行なった。提案する方法によって,従来法よりも効率的に極小基底を求めることが可能となり,特に,3元分割表などのいくつかの例に対して,一意極小基底の具体形を求め,その性質を解明した。

1. 通过与明成大学的 Chihiro Hirotsu 教授、国立精神卫生研究所的 Toshiya Inada 和 Yoshie Kitao 合作研究，我们通过染色体上的多个标记测量了 CA 重复频率在患者和健康个体中的分布。为了解决这些差异，我们一直在进行研究以确定与遗传病相关的基因位点。特别是，如果在缩小与疾病相关的基因后获得了附近多个标记中CA重复的同时频率分布，则需要一种对其进行综合分析的方法（单倍型分析），在这项研究中，我们指出。解决了传统方法忽略三因素相互作用的问题，提出了几种新的替代假设，并提出了相应的检验统计量和计算其分布的算法。 2.我们对列联表分析的典型方法——Fisher精确检验法提出了一种改进算法。即使要分析的数据有偏差，所提出的方法也能够比传统方法更有效地进行计算。此外，我们将该算法应用于测试遗传数据分析中的 Hardy-Weinberg 平衡假设的问题，并表明它可以比传统方法更有效地进行测试。 3.研究了一种利用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法分析高维列联表的方法。为了构建MCMC方法，需要推导构建不可约马尔可夫链的基础，但在本研究中，我们指出了传统方法的问题并提出了一种替代计算方法。所提出的方法使得能够比传统方法更有效地找到最小基，特别是对于一些示例，例如三路列联表，我们找到了独特最小基的特定形式并阐明了它们的性质。