{"text_format":"2","workbook":"xls","n_sheets":1,"sheets":["report2"],"not_rendered":{"charts":0,"images":0,"macros":0,"external_links":1,"defined_names":1,"comments":0,"pivot_tables":0},"unopened":[],"bounds":{"document_bytes":16777216,"sheet_cells":100000,"run_cost":"one","rows_first":2000,"rows_last":500,"rows_between":2000,"halvings":0,"cell_chars":16384,"cell_head_chars":4096},"cells_cut":0,"cells_raw":0,"read":"whole","date_system":"1900","formulas":"cached_only"}

{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":25,"n_cols":5,"rows_kept":25,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[4,2,4,3],[6,2,6,3],[7,2,7,3],[8,2,8,3],[9,2,9,3],[11,2,11,3],[16,2,16,3],[17,2,17,3],[21,2,21,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910149236703321"]
[null,null,"Titolo",null,"ゲノム創薬のためのバイオ統計：遺伝子情報解析の基礎と臨床応用(バイオ統計シリ－ズ)"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"東京, : 近代科学社, 2010.6"]
[{"$nulls":4},"東京 : , : 近代科学社, , 2010"]
[null,null,"ISBN",null,"9784764970472"]
[{"$nulls":4},"4764970473"]
[null,null,"Edizione",null,"[1st ed.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"オンライン資料1件"]
[null,null,"Collana",null,"バイオ統計シリーズ ; 6"]
[null,null,"Classificazione",null,"499.3"]
[{"$nulls":4},"467"]
[null,null,"Soggetti",null,"薬化学"]
[{"$nulls":4},"遺伝子工学"]
[{"$nulls":4},"遺伝学"]
[{"$nulls":4},"バイオマーカー"]
[{"$nulls":4},"生物測定学"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Giapponese"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,null,"Note generali","参考文献: 各章末"]
[{"$nulls":4},"索引あり"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"紙 -- バイオ統 シリーズ　刊 にあたって -- まえがき -- 目次 -- 第1章 メンデルの 伝法則 -- 1.1 メンデルの 伝実 -- 1.2 染 体と 伝子 -- 1.3 性染 体の 伝子と性決定 -- 1.4 メンデルの法則に従わない 伝現 -- 1.5 家系図を使った 伝様式の推定 -- 第2章 DNAの構 と -- 2.1 DNA デオキシリボ核 -- 2.2 DNAの -- 2.2.1 RNA リボ核 -- 2.3  伝子工学 -- 第3章  伝子の発現 -- 3.1 タンパクの構 -- 3.2 タンパクの合成における情報の流れ -- 3.3  写 -- 3.4 翻 -- 3.5  写の 細 -- 第4章 古典 伝学 -- 4.1 生活環と倍数性 -- 4.1.1 線  Caenorhabditis elegans -- 4.1.2 ゼニゴケ Marchatia -- 4.1.3  子植物トウモロコシ Zea mays -- 4.1.4 アカパンカビ Neurospora crassa -- 4.1.5 ゾウリムシ Parmecium -- 4.2   と組換え -- 4.2.1 -- 4.3 減数分 -- 4.4 組換え率の推定と 伝子地図 -- 4.5 組換えと 伝子変換 -- 4.6 ヒトにおける 伝子のマッピング -- 4.7  伝学のトピック -- 4.7.1 動く 伝子 -- 4.7.2  染 体の不活性化 -- 第5章  伝的変異 -- 5.1 突然変異 -- 5.1.1 点突然変異 -- 5.1.2  伝子 -- 5.1.3 染 体の変化 -- 5.2 生物 団内の 伝的変異 -- 第6章  伝子 度の変化 因 -- 6.1 次世代の 伝子型および 伝子 度 Hardy-Weinbergの法則 -- 6.1.1 Hardy-Weinberg比と 伝子 度 -- 6.1.2 Hardy-Weinberg比の検定 -- 6.1.3 多対立 伝子 -- 6.2   交 -- 6.2.1  交系数と 伝子型 度 -- 6.2.2  交係数の 算法 -- 6.2.3  交弱勢 -- 6.3  然淘汰 -- 6.3.1  然淘汰が有るときの 伝子 度変化の一 式 -- 6.3.2 定方向性淘汰 -- 6.3.3 平 淘汰 -- 6.4 突然変異 -- 6.4.1 突然変異の 化的効果 -- 6.4.2 突然変異と淘汰の平 -- 6.5 移住 -- 6.5.1  伝子 度への移住の効果 -- 6.5.2 移住と淘汰の平 "]
[{"$nulls":4},"-- 6.5.3  団の分化と固定指数 -- 6.6  伝的浮動 -- 6.6.1 有  団のWright-Fisherモデル -- 6.6.2  伝的浮動による 伝子 度の変化 -- 6.6.3 ヘテロ接合 度の減少 -- 6.6.4  団の 伝的分化 -- 6.6.5  団の有効な大きさ -- 6.6.6  伝的浮動と突然変異の平 -- 6.6.7  伝子の固定確率と 化 度 -- 6.6.8  伝子系図と 伝的浮動 -- 第7章  数 伝子座の取り扱い -- 7.1 2 伝子座の 団 伝学 -- 7.1.1   不平 -- 7.1.2   平 の検定 -- 7.1.3   不平 係数の時 変化 -- 7.1.4   不平 が生じる 因 -- 7.1.5   不平 を使った 伝病原因 伝子のマッピング -- 7.2  的 伝学 -- 7.2.1  的形  伝子座QTL -- 7.2.2 環境効果と広義の 伝率 -- 7.2.3  伝分散の分割と狭義の 伝率 -- 7.2.4  的形 への淘汰の効果 -- 7.2.5 QTLマッピング -- 7.2.6 候  伝子アプローチ -- 第8章 分子 化 -- 8.1 分子系統学 -- 8.1.1   法 -- 8.1.2 最大節約法 -- 8.1.3 最尤法 -- 8.1.4 分子系統樹推定の実例 -- 8.2 分子 化機構  分子 化の中立 -- 8.2.1 分子 化の中立 -- 8.2.2 中立 の予測と分子 化の様相 -- 8.2.3  応 化 伝子の探索 -- 第9章 バイオマーカー の  と予後への影 の 価 -- 9.1  析の目的:乳癌におけるYB1の核内局在とEGFR familyとの  および予後との -- 9.2 統 学的準備 -- 9.2.1 主成分分析."]
[{"$nulls":4},"9.2.2 グラフィカルモデリング -- 9.3 統  析の結果 -- 9.3.1 標準的な生存時  析と問 点 -- 9.3.2 主成分Cox回帰の 用 -- 9.3.3 グラフィカルモデリングの 用 -- 9.4 まとめと問 点 -- 第10章  剤感受性を 定するバイオマーカーの探索 -- 10.1  析の目的:明細 卵巣癌におけるタキサンの感受性を決定するバイオマーカーの同定 -- 10.2 統 学的準備 -- 10.2.1 回帰モデルによる偏りの 整 -- 10.2.2 傾向スコアによる偏りの 整 -- 10.3 統  析の結果 -- 10.3.1 Kaplan-Meier法による 析 -- 10.3.2 交互作用 析 -- 10.3.3 傾向スコアによる交互作用 析での偏りの 整 -- 10.4 まとめと問 点 -- 参 文献 -- 索引 -- 略歴 -- 奥付 -- お断り."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","本書は、医学や医療に志す学生のテキストとして使用できるように、高等学校｢数学1」・｢数学2｣程度の数学的バックグラウンドの読者に理解できるよう配慮してある。また、久留米大学、九州大学、東京理科大学医薬統計コースで行った講義ノートをベースにしており、具体的な医療事例を使って、統計を理解できるようになっている。内容はゲノム創薬のためのバイオ統計|遺伝子情報解析の基礎と臨床応用ゲノムサイエンスの基礎、および遺伝子情報の臨床利用に関わるバイオ統計学として遺伝子マーカー解析を解説する。."]