序

本書の使い方

第1章　ヒトゲノム入門
1 DNA，ゲノムとは何か
2 ヒトゲノム配列とその個人差

第2章　遺伝統計学の概要
1 ヒトゲノム多型を用いた疾患ゲノム解析
2 オミクス解析による疾患病態の解明
3 ゲノム解析における機械学習
4 ゲノム創薬への展望

第3章　統計学入門
1 統計学の一分野としての遺伝統計学
2 母集団と標本集団，理論分布
3 帰無仮説とp値
4 さまざまな統計検定手法

第4章　Linux入門
1 Linuxについて
2 Cygwinについて
3 Cygwinを使ったLinuxコマンド実習

第5章　プログラミング入門
1 プログラミングについて
2 プログラミング言語の比較
3 Python入門実習
4 AWK入門実習

第6章　R入門
1 統計解析に優れたプログラミング言語：R
2 数値計算，変数（ベクトル・行列）の扱い
3 Rの関数
4 if文とfor文
5 ファイルの読み書き
6 統計検定
7 グラフの描画

第7章　遺伝統計ソフトウェアPLINK
1 ヒトゲノムデータの取り扱い
2 1000 Genomes Projectデータ
3 遺伝統計解析ソフトPLINK実習

第8章　GWAS・eQTL解析実習
1 遺伝統計学における関連解析
2 PLINKを使ったGWAS
3 遺伝子発現量を対象としたeQTL解析

第9章　SNP genotype imputation
1 SNP genotype imputation
2 HLA imputation法
3 SNP2HLAを使ったHLA imputation法

第10章　適応進化の解明・選択圧解析
1 選択圧と適応進化
2 全ゲノムシークエンスに基づく適応進化の解明
3 selscanを使った選択圧解析実習

付録　データベース・ウェブツール一覧
1 ゲノム・遺伝子
2 遺伝子変異・SNP
3 GWAS・疾患感受性遺伝子
4 エピゲノム
5 創薬

索引