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2005-05-06

[]複数のローカスのジェノタイプを組み合わせる


  • 個々のローカス
    • 個々のローカスの感受性寄与度は
      • それ単独で観測することができる
      • それ単独で機序を検討することができる
    • 個々のローカスの感受性寄与度は
      • 寄与するコンテクストを考慮して観測することができる
      • 寄与するコンテクストを考慮して検討することができる
    • 寄与するコンテクストは、以下に分けて考える
      • 構成要素
      • 要素間の関係様式
    • 寄与するコンテクストの構成要素は
      • 一部、観測可能
      • 「-ome」解析では、すべて観測可能
    • 寄与するコンテクストの構成要素間の関係様式は
      • 原則、観測不能

  • 考えにくいことは無視してみる
    • 寄与するコンテクストの構成要素
      • 一番、無視しやすい
        • 以下の仮定をすることで実現する
          • すべての要素は相互になんらかの関係を持つ
          • 「関係」は感受性寄与度に影響をしないこともある
            • 直接的関係
            • 間接的関係
            • 関係は一本?複数?
            • 複数としたら、矛盾しない?
              • このあたりからグラフ理論が導入される?
              • グラフを描くためには、何が必要?
                • 距離だけだったら系統樹
              • グラフを描いてから考える?
              • クラスターをしてから考える?
              • グラフとクラスターをしてみてその表現している状況の異動を検討する?
  • ローカス間の距離をどう、定義する?
    • フェノタイプ別に個人のローカスの値を観測すると、diploidジェノタイプが得られる
    • diploidジェノタイプ間の距離を定義する必要がある
    • diploid組み合わせの距離定義がめんどくさいので、アレルで考えるのも「省略」の一方である
  • 何を確認する?
    • クラスターの距離測定法
    • クラスターのアルゴリズム
    • グラフを描くときに取り込む情報
    • とりこみ情報を用いるアルゴリズム

[]全解析からの発想


全遺伝子を解析したのだったら、「必ず、TRUEが含まれるという観点でP値を評価できる」