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J-GLOBAL ID：201602209517030540   整理番号：16A0368031

表現型予測:遺伝学的解析のための複数表現型予測法

A multiple-phenotype imputation method for genetic studies

著者 (10件)： DAHL Andrew (Univ. Oxford, Oxford, GBR) ,  MOTT Richard (Univ. Oxford, Oxford, GBR) ,  MARCHINI Jonathan (Univ. Oxford, Oxford, GBR) ,  IOTCHKOVA Valentina (Wellcome Trust Genome Campus, Hinxton, GBR) ,  SORANZO Nicole (Wellcome Trust Genome Campus, Hinxton, GBR) ,  BAUD Amelie (Wellcome Trust Genome Campus, Hinxton, GBR) ,  JOHANSSON Asa (Uppsala Univ., Uppsala, SWE) ,  GYLLENSTEN Ulf (Uppsala Univ., Uppsala, SWE) ,  KRANIS Andreas (Aviagen, Ltd., Newbridge, GBR) ,  KRANIS Andreas (Univ. Edinburgh, Midlothian, GBR)
資料名： Nature Genetics  (Nature Genetics)
巻： 48  号： 4  ページ： 466-472  発行年： 2016年04月 
JST資料番号： W0430A  ISSN： 1061-4036  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的関連研究から,たくさんの生物学的発見がもたらされている。しかし,こういった研究は,多くの場合,一度に1つの形質と1つのSNPを解析するものであったため,データセットに内在する複雑な事象を捉えるには至っていない。高次元の複雑なデータセットについての遺伝子型-表現型統合解析は,単純なゲノムワイド関連研究(GWAS)を大きく前進させる大きな可能性を秘めた重要な方法である。表現型の解析が高次元データセットの解析になると,統計学上のいろいろな問題が引き起こされることが考えられる。本論文では,試料間の関連性がいろいろなレベルで認められる研究において中心的な問題となっている失われた表現型について取り組んだ。すなわち,複数の表現型についての混合モデルを提案し,この混合モデルに適用する方法として,計算効率のよい,変分ベイズアルゴリズムを使用した。いろいろな生物のいろいろな形質由来のさまざまな実データセットとシミュレーションデータセットにおいて,統計学や機械学習の文献に登場した最先端の既存の方法よりも本解析法が優れており,関連シグナルを強めることができることを示した。Copyright Nature Publishing Group 2016

シソーラス用語： *表現型 ,  *予測 ,  遺伝学 ,  一塩基多型 ,  *遺伝子型 ,  *ゲノム ,  統計学 ,  *シミュレーション ,  自然科学
準シソーラス用語： SNP

分類 (1件)： 遺伝学研究法  (EC01020N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 表現型 ,  予測 ,  遺伝学 ,  解析 ,  予測法