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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) [[ゲノムキズグスリノタメノバイオトウケイイデンシジョウホウカイセキノキソトリンショウオウヨウバイオトウケイシリズ]]
| 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) [[ゲノムキズグスリノタメノバイオトウケイイデンシジョウホウカイセキノキソトリンショウオウヨウバイオトウケイシリズ]] |
| Autore | 聡 舘田 英典 服部 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 近代科学社, 2010.6 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Collana | バイオ統計シリーズ |
| Soggetto topico |
薬化学
遺伝子工学 遺伝学 バイオマーカー 生物測定学 |
| ISBN | 4-7649-7047-3 |
| Classificazione |
499.3
467 |
| Formato | Materiale a stampa  |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto |
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 -- 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.
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. |
| Record Nr. | UNINA-9910149236703321 |
聡 舘田 英典 服部
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| 東京, : 近代科学社, 2010.6 | ||
| Materiale a stampa | ||
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遺伝統計学の基礎 : Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析 / / 山田亮著
| 遺伝統計学の基礎 : Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析 / / 山田亮著 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : オーム社, 2010.9 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
遺伝子
生物測定学 人類遺伝学 医学統計 |
| ISBN | 4-274-80148-9 |
| Classificazione | 467.1 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto |
表紙 -- はじめに -- 目次 -- 第I部 遺伝子型から表現型まで -- 第1章 遺伝--似ていることと似ていないこと -- 1.1 形質が遺伝する -- 1.1.1 遺伝 -- 1.1.2 生物の特徴--形質とフェノタイプ（表現型） -- 1.1.3 同一性と多様性 -- 1.2 遺伝子 -- 1.2.1 遺伝子とは -- 1.2.2 染色体 -- 1.2.3 遺伝子座、アレル、ハプロタイプ、ディプロタイプ、フェノタイプ -- 1.2.4 2倍体、ホモ接合、ヘテロ接合、ジェノタイプ、フェノタイプ、遺伝形式 -- 第2章 DNA、RNA、タンパク質、形質 -- 2.1 DNA二重鎖 -- 2.1.1 複製、変異、組み換え -- 2.1.2 起源が同じ--IBD -- 2.1.3 1つの数値で表して扱いやすくする--IBDの期待値 -- 2.1.4 同胞のアレルの一致率 -- 2.1.5 変異の消長--遺伝的浮動 -- 2.2 DNAからRNA、タンパク質へ -- 2.2.1 DNAからRNAへ--転写 -- 2.2.2 RNAからタンパク質へ--翻訳 -- 第3章 多様性の諸相 -- 3.1 核酸、タンパク質の多様性 -- 3.1.1 DNA配列の多様性、種の違い、遺伝子多型 -- 3.1.2 RNAとタンパク質の多様性 -- 3.2 多様性と分散 -- 3.2.1 分散の分解--分散、共分散 -- 3.2.2 遺伝率と分散 -- 3.2.3 ハーディ・ワインバーグ平衡（HWE）と分散 -- 3.2.4 アレル関連、連鎖不平衡と分散 -- 3.3 データの取り扱い方と分散、共分散 -- 3.3.1 ハーディ・ワインバーグ平衡（HWE）とアレル関連、連鎖平衡を2列のデータで考える -- 3.3.2 遺伝形式（優性、劣性）は第3の列 -- 3.4 たくさんの要因--多因子遺伝 -- 第II部 データ、サンプル、サンプルの集まり -- 第4章 観察して評価すること -- 4.1 データの種類と構成 -- 4.1.1 遺伝子から見たデータの種類--遺伝子型と表現型、最終形質と中間形質 -- 4.1.2 解析対象としてのデータの種類--データ型 -- 4.1.3 一部に順序があること -- 4.1.4 カテゴリの組み合わせ -- 4.1.5 唯一選択、重複選択 -- 4.1.6 2倍体という特殊性--ハーディ・ワインバーグ平衡（HWE）の正確検定 -- 4.1.7 親項目と子項目 -- 4.1.8 カテゴリの配置、カテゴリ間の非独立性、正単体 -- 4.2 データを比較する -- 4.2.1 2つのデータの関係--対称的な関係と非対称的な関係 -- 4.2.2 非対称な関係を対称にする--距離 -- 4.2.3 ユークリッド距離とそれ以外の距離 -- 4.2.4 配列の違いとマンハッタン距離 -- 4.2.5 距離の代わりに角度で表す--相関係数 -- 4.3 複数のサンプル、たくさんの比較 -- 4.3.1 1対N-1とN対N -- 4.3.2 一部に関係がないとき--半順序 -- 4.3.3 距離行列と木 -- 第5章 サンプルを個別に捉える -- 5.1 グラフとは -- 5.1.1 グラフの定義 -- 5.2 サンプルを並べる--数直線というグラフ -- 5.3 木というグラフ -- 5.3.1 木とは -- 5.3.2 木の形状--トポロジー -- 5.4 木構造でのデータの理解--階層的クラスタリング -- 5.4.1 進化系統樹 -- 5.4.2 階層的クラスタリング -- 5.5 行列データを眺める -- 5.5.1 要素を並び替えて眺める--ヒートマップ -- 5.5.2 要素を並び替えずに眺める--連鎖不平衡係数プロット -- 5.5.3 片方の軸に着目、両方の軸に着目 -- 5.6 個体の家系図、アレルの系図--同一種の中のグラフ -- 5.6.1 個人の関係のグラフと染色体の関係のグラフ -- 5.6.2 染色体の伝達グラフと組み換え -- 5.6.3 祖先にさかのぼる--コアレセント -- 5.7 ネットワーク -- 第6章 サンプルを集団として捉える -- 6.1 分布として捉える -- 6.1.1 1次元 -- 6.1.2 2次元 -- 6.2 非階層的クラスタリング -- 6.3 集団遺伝学 -- 6.3.1 不均一と不平衡.
6.3.2 均一な集団とハーディ・ワインバーグ平衡（HWE）--均一な集団の混合 -- 6.3.3 時間的な変化 -- 6.3.4 空間の移動 -- 6.4 熱力学、統計力学、流体力学 -- 6.4.1 時空間、有限と無限 -- 6.4.2 均一、平衡、定常 -- 第III部 サンプルの集まりの特徴づけ -- 第7章 尺度、変数、自由度、次元 -- 7.1 データをかいつまんで伝える -- 7.1.1 分割表の情報をかいつまんで伝える -- 7.1.2 量的データをかいつまむ -- 7.2 次元と独立と直交 -- 7.2.1 自由度と次元 -- 7.2.2 分割表の自由度と線形独立--行列 -- 7.2.3 確率的独立と直交 -- 7.2.4 線形独立と直交基底 -- 7.2.5 正規直交基底を取り出す--固有値分解 -- 7.3 変数の構造と意味 -- 7.3.1 変数の構造 -- 7.3.2 意味から選ぶ変数--データ構造で決める変数 -- 第8章 分布 -- 8.1 確率分布 -- 8.1.1 分布とは -- 8.1.2 離散的な確率分布 -- 8.1.3 連続的な場合--指数分布 -- 8.1.4 指数分布と正規分布との違い -- 8.1.5 一様分布、指数分布、正規分布、矩形分布--一般正規分布 -- 8.1.6 正規分布、カイ分布と次元 -- 8.1.7 カイ分布からカイ自乗分布 -- 8.1.8 最も観察されそうなカイ自乗値 -- 第9章 確率と尤度 -- 9.1 確率、尤度 -- 9.1.1 確率 -- 9.1.2 尤度 -- 9.1.3 確率の和は1、尤度の和は1ではない -- 9.1.4 尤度の指数化--尤度比と事前確率、事後確率 -- 9.2 条件付確率、確率、尤度、非独立 -- 9.2.1 カテゴリ型の条件付確率 -- 9.2.2 量的な軸での条件付確率 -- 9.2.3 事前確率「当初の予想」と陽性的中率（PPV）と陰性的中率（NPV） -- 第10章 連鎖解析に見る尤度と変数 -- 10.1 尤度を使った形質マッピング--連鎖解析 -- 10.2 パラメトリック連鎖解析と尤度 -- 10.2.1 マーカーの伝達木と原因座位の伝達木 -- 10.2.2 マーカーと原因座位の間の組み換え -- 10.2.3 隠れマルコフモデルと連鎖解析の尤度計算 -- 10.3 ノンパラメトリック連鎖解析--罹患同胞対解析 -- 10.3.1 相対危険度を変数とする -- 10.3.2 IBD数ごとに場合分けする -- 第11章 指数（インデックス）とは -- 11.1 指数は相対的な値 -- 11.2 不平衡の指数 -- 11.2.1 ハーディ・ワインバーグ平衡（HWE） -- 11.2.2 連鎖不平衡 -- 11.2.3 p値--確率変数を指数化する -- 第IV部 推定、仮説、棄却、関連、因果 -- 第12章 推定 -- 12.1 最尤推定 -- 12.2 信頼区間 -- 12.3 いろいろな信頼区間 -- 12.3.1 ベイズ推定--観察していないとき -- 12.3.2 ベイズ推定、事前確率、共役事前分布 -- 12.3.3 多項分布とその共役事前分布--ディリクレ分布 -- 12.3.4 最尤推定とハプロタイプ頻度推定--連鎖不平衡係数推定 -- 12.4 EMアルゴリズム -- 第13章 棄却と検定 -- 13.1 信じるのが難しい仮説を棄却する--3カテゴリの観察 -- 13.2 分割表検定 -- 13.2.1 ピアソンの独立性検定--カイ自乗検定 -- 13.2.2 帰無仮説と最尤仮説を比較して統計量にする--尤度比検定 -- 13.3 3つの検定方法の比較--正確確率検定、ピアソンの独立性検定、尤度比検定 -- 13.3.1 サンプル数が小さいときと大きいとき -- 13.3.2 検定の対称性 -- 13.3.3 有限な範囲と無限の広がりの違い -- 13.3.4 計算量の違い -- 13.3.5 計算量の違いのまとめ -- 13.4 仮説に制約を定めて検定する -- 13.4.1 1つの分割表にいろいろな検定を適用してみる -- 13.4.2 離散的な仮説空間での尤度比の比較 -- 13.5 検定同士の非独立な関係 -- 13.6 表のサイズを変える -- 13.6.1 表形式のデータ -- 13.6.2 順序のあり・なしと検定手法. 13.6.3 複数の手法の挙動の比較 -- 第14章 関係と因果 -- 14.1 原因と結果と時間 -- 14.2 原因としてのジェノタイプ -- 14.3 有向グラフ、ベイジアンネットワーク -- 第V部 大規模なこと -- 第15章 数え上げる -- 15.1 順列、重複順列、分割表の正確生起確率 -- 15.1.1 順列と組み合わせ -- 15.1.2 組み合わせ、重複組み合わせ、2倍体ジェノタイプの種類数 -- 15.2 分割の数--スターリング数とベル数 -- 15.3 分割とカテゴリの統合 -- 15.3.1 順序のないカテゴリの場合 -- 15.3.2 順序のあるカテゴリの場合 -- 15.4 木の形の数、グラフの数--木、クラスタリング、ベイジアンネットワーク -- 15.4.1 木のパターンの数 -- 15.4.2 クラスタリングのパターンの数 -- 15.4.3 無向グラフの数、有向グラフの数、非循環有向グラフの数 -- 第16章 省略する -- 16.1 ランダムに抽出する、ランダムに巡回する -- 16.1.1 既知の分布からのランダムサンプリング -- 16.1.2 サンプルを使ってランダムサンプリング、リサンプリングとパーミュテーション -- 16.1.3 ランダムウォーク -- 16.2 主要な部分のみを使う -- 16.2.1 近似する -- 16.3 意義の大きい方から選ぶ、小さい方から捨てる -- 第17章 たくさんの検定 -- 17.1 多重検定 -- 17.1.1 独立な検定の繰り返し -- 17.1.2 多重検定時のp値の期待値 -- 17.1.3 一番小さいp値の補正 -- 17.1.4 非独立な検定の繰り返し -- 17.1.5 モンテカルロ・パーミュテーションによる多重検定補正 -- 17.1.6 非独立な検定を繰り返したときの最も小さいp値 -- 17.2 p値が均一に分布しないとき -- 17.2.1 p値が小さめに出るとき--ジェノミックコントロール法 -- 17.2.2 対立仮説が成り立つとき--非心カイ自乗分布 -- 17.2.3 検定のパワー -- 17.3 たくさんの結果の分布を活用する -- 17.3.1 主成分分析を使って補正する -- 17.3.2 帰無仮説が必ずしも棄却されるべきではないとき -- 17.4 複数の結果を合わせる--メタアナリシス -- 17.4.1 相互に独立な検定を合わせる -- 17.4.2 2表を単純に足し合わせる -- 17.4.3 メタアナリシス -- 付録 -- 付録A R -- A.1 Rのインストールと起動と終了 -- A.2 Rのパッケージを使う -- A.3 本書のRのソースを利用する -- A.3.1 本書で用いたRの関数 -- A.4 Rのヘルプを出す関数を使ってみる -- A.4.1 Rのソースを確認する -- A.5 確率分布関数、疑似乱数列の発生 -- 付録B 数式記号 -- 索引 -- 奥付. |
| Altri titoli varianti | 遺伝統計学の基礎 : Rによる遺伝因子解析遺伝子機能解析 |
| Record Nr. | UNINA-9910148974903321 |
| 東京, : オーム社, 2010.9 | ||
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