平成24（2012）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	24−共研−2049		分野分類			統計数理研究所内分野分類			e
						主要研究分野分類			3
研究課題名	個人ゲノムデータにおける疾患感受性のマッピング
フリガナ 代表者氏名	イケオ カズホ 池尾 一穂				ローマ字		Ikeo Kazuho
所属機関	情報・システム研究機構 国立遺伝学研究所
所属部局	生命情報・ＤＤＢＪ研究センター
職　　名	准教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		20千円		研究参加者数		3　人

研究目的と成果（経過）の概要

ゲノムにおいて疾患の感受性をもつ個体差を統計学的基準のみを用いて探索する手法はポジショナルクローニングと呼ばれ，1980年代に確立した．連鎖解析は家系内で疾患の伝達をみるために，（現在の水準からは）疎なマーカーを設定し，マーカーと疾患表現型の伝達の関連を検定することでマッピングを行う．2000年代に入りヒトゲノムが利用可能になり，疾患の表現型とヒトゲノムの既知の頻度の高い多型の関連を家系を共有しない大きなサイズの標本により検出する全ゲノム関連解析（genome wide association study; GWAS）が実用化され，多くの成果が上げられてきた．シーケンサの技術の飛躍的発展により，数年内に個人ゲノムを大量に安価に取得することが可能になる．これまでの研究により，個人ゲノムからは未知の頻度の低い多型が検出され，それこそが疾患の感受性をもつ可能性が示唆されている．この方向性を追求するのが本研究の目的であった．本年度は，次世代シーケンサ，とくにエクソームのデータについて検討した．まず，隠れマルコフモデルを用いて解析したところ，従来のマーカーベースの手法と比較して，組み換え点が飛躍的に明確に推定できることが明らかになったので，論文を準備中である．また，次世代シーケンサのデータ解析において一般的なフィルタリングアプローチと呼ばれる手法について，これまでやってみると候補の変異がこれだけの数あった，というものが一般的であったが，本研究では，帰無仮説の下でどの程度の数があるべきかの計算手法を開発した．結果的に，分割表の数え上げ問題に帰着することが明らかになった．

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

Nishino J, Mano S. 2013. The number of candidate variants in exome sequencing for Mendelian disease under no genetic heterogeneity. To appear in Computational and Mathematical Methods in Medicine.
Nishino, Mano, Ikeo, Iwata, 2012. 情報システム研究機構シンポジウム「生命科学のビッグデータ革命」にて発表．

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

研究会の開催なし

研究参加者一覧
氏名	所属機関
西野 穣	国立遺伝学研究所
間野 修平	統計数理研究所