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J-GLOBAL ID：201702274427973894   整理番号：17A1358920

ゲノムワイド関連研究のための新しい隠れMarkovモデル【Powered by NICT】

A Novel Hidden Markov Model for Genome-Wide Association Studies

著者 (4件)： Yang Junli ,  Song Bo ,  Yan Bing ,  Li Guoqiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： QRS-C  ページ： 500-506  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ゲノムワイド関連研究(GWAS)の数は最近爆発,研究者はヒト変異を理解するのを助ける重要なツールになりつつと役割の遺伝的変異体は,疾患に関与している。しかし,今日まで行われたGWASの大部分は同定された通常新規遺伝子の遺伝的構造を理解するために十分な情報を提供していない。,正確な原因変異体の精密地図作成は困難なままである。ここで著者らは,GWASデータの解析のための新しい隠れMarkovモデル(HMM)を導入した。シミュレーションにおいては,本手法は正確な原因変異体を微細マッピングのための良好な能力を示し,疾患に関連した変動の検出力を改善した。潰よう性大腸炎の既存のGWAS要約統計量をモデル化し,意味のある組織特異的濃縮を同定する方法を適用した。実験結果は,この方法が疾患に関連した正確な原因変異体微細マッピングに有効であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  地図作成 ,  モデリング ,  変異 ,  *隠れMarkovモデル ,  遺伝子 ,  潰瘍性大腸炎 ,  ゲノムワイド関連解析 ,  統計量
準シソーラス用語： 微細マッピング ,  遺伝的構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝学研究法  (EC01020N)

タイトルに関連する用語 (3件)： ゲノム ,  研究 ,  隠れMarkovモデル