研究科横断型教育プログラム(Bタイプ) 統計遺伝学 全５回

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1 研究科横断型教育プログラム(Bタイプ) 統計遺伝学 全５回
2011/06/29 第１回 京都大学大学院　医学研究科 附属ゲノム医学センター　統計遺伝学分野

2 統計遺伝学とは

3 教科書の目次から 分子生物学的対象範囲 多様性・種間 多様性・種内 その他 Handbook of Statistical Genetics
Part 1 GENOMES. ゲノム、遺伝子・DNA Part 2 BEYOND THE GENOME. ゲノムを越えて、オミックス 多様性・種間 Part 3 EVOLUTIONARY GENETICS. 進化、系統樹、分子進化 多様性・種内 Part 4 ANIMAL AND PLANT BREEDING. 繁殖、遺伝因子の強さ、遺伝因子に介入 Part 5 POPULATION GENETICS. 集団遺伝学、熱力学的取扱い、現象の観察・記述 Part 6 GENETIC EPIDEMIOLOGY 遺伝疫学、原因遺伝子の同定、検定・推定 その他 Part 7 SOCIAL AND ETHICAL ASPECTS 社会・倫理 ISBN-10:  別添　配布プリント　「目次」　参照

4 遺伝統計学の誕生・発達の経緯から 紅茶の違いのわかる婦人 歪んだ分布 かの親愛なるゴセット氏 厩肥の山を調べ上げる 「収量変動の研究」 「百年に一度の洪水」 フィッシャーの勝利 死に至る分量 ベル型曲線 当てはまりのよさを検定すること〔ほか〕 統計学を拓いた異才たち―経験則から科学へ進展した一世紀 ISBN-10: 

5 遺伝統計学の誕生・発達の経緯から

6 講義の構成員のプロフィールから 農学研究科 応用生物科学専攻 動物遺伝育種学 未定 理学研究科 数学 確率論 アジアアフリカ地域研究研究科
アフリカ専攻 情報学研究科 知能情報学 映像メディア専攻 日本文化のコンピューター表現 植物遺伝学研究室 野生イネを用いた集団遺伝学的研究 生物科学専攻 理論分子生物学分科 バイオインフォマティクス 生命科学研究科 統合生命科学 細胞周期学 分子生物学 生態学研究センター（理学系） （生物科学） （生態科学Ⅱ） 数理生物学 統合生命科学専攻 細胞周期学分野 哺乳類テロメア機構の解析 医学研究科 医学 統計遺伝学 ヒト疾患形質関連遺伝子マッピング 医学部医学科 ガンゲノム ゲノム疫学手法

7 教員自己紹介 医学部医学科 x 6yrs 臨床医(内科学) x 7yrs 実験系遺伝疫学 x 3yrs
ヒトの生物学全般・ヒトの疾患(マイナーな表現型)の生物学全般 臨床医(内科学) x 7yrs 確率的臨床判断 疾患の表現型の多様性と同一性 実験系遺伝疫学 x 3yrs 遺伝子多型・疾患関連解析 x 3yrs 遺伝子多型・遺伝疫学手法研究 x 6yrs 「何か面白い数物系概念を持ち込めないか」、と探し物

8 山田

9 授業の概要・目的 本授業は、遺伝子の次世代への伝達という確率的な現象がもたらす生物の多様性研究の１方法である統計遺伝学（生物学・遺伝学・統計学・情報学の学際領域）に関するものである。 同学は、医学分野において、単一遺伝子疾患の原因遺伝子同定に大きな役割を果たしてきた。近年、ヒトゲノム配列が同定され、また、トランスクリプトームをはじめとするオミックス研究が進展するとともに、研究の対象は多数の遺伝子の複合効果（複合遺伝性疾患）が中心となるとともに、解析において取り扱うサンプル量・データ量が膨大となっており、システムバイオロジーとの共通要素を持ったデータマイニング型研究へと変化している。 本授業では、この変化しつつある統計遺伝学をデータの取り扱いの視点から概観することで、遺伝現象を含む生命現象に関する統計的・数理解析的な視野を広げることを目的とする。 →　これは、このまま。

10 研究科横断型教育の概要・目的 生物学・分子遺伝学と数理・統計学・情報学のいずれかの学問分野を専攻した大学院生が、遺伝統計学を通じて、視野を広げる機会となると考える。 →　これもこのまま

11 これは…。 一応、シラバスなので書きましたが。
授業計画と内容 全５限を以下の構成にて実施する。 第１限　遺伝的多様性 第２限　データの型のとらえ方 第３限　サンプルを個別に捉えることと集団で捉えること 第４限　サンプルの集まりの特徴づけ 第５限　大規模なデータ この通りに進めても、全員が『不満足』に終わると予想されます(過去６年間の経験から)

12 なので… 授業計画と内容 全５限を以下の構成にて実施する。 第１限 第２-５限 遺伝統計学・統計遺伝学について
参加者の位置と興味とを相互に共有(自己紹介) 第２-５限 内容は第１限の結果で適宜調整する 複数の参加者が共有する項目について取り上げたい 大きな枠は、教員の思うところの「統計遺伝学・遺伝統計学」の全体像の掴み方(以下)に沿う データの型のとらえ方 サンプルを個別に捉えることと集団で捉えること サンプルの集まりの特徴づけ 大規模なデータ

13 (教員も含め)Give & Takeの精神でお願いします
この講義の目的 参加者それぞれが、「統計遺伝学」における、自分の位置を、自分以外の参加者との相対関係で把握する 自分の専門(拠り所)を確認する 例 山田：疾患形質の理解 参加者それぞれが、自分の向いている方向に関する視界をよくする 興味はあるが、専門にしていると言い難い事項についてのとっかかりを得る 山田：オミックスデータマイニングの手法とその基礎 (教員も含め)Give & Takeの精神でお願いします

14 山田 参加者自己紹介 この絵のどこに居て どこに向いているか

15 山田

16 教員が 「遺伝統計学」 「統計遺伝学」の 基礎事項と 思っていることの オーバービュー
第1部 遺伝子型から表現型まで 遺伝―似ていることと似ていないこと DNA、RNA、タンパク質、形質 多様性の諸相 第2部 データ、サンプル、サンプルの集まり 観察して評価すること サンプルを個別に捉える サンプルを集団として捉える 第3部 サンプルの集まりの特徴づけ 尺度、変数、自由度、次元 分布 確率と尤度 連鎖解析に見る尤度と変数 指数(インデックス)とは) 第4部 推定、仮説、棄却、関連、因果 推定 棄却と検定 関係と因果 第5部 大規模なこと 数え上げる 省略する たくさんの検定 教員が 「遺伝統計学」 「統計遺伝学」の 基礎事項と 思っていることの オーバービュー 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 ISBN-10: 

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20 最後にアンケート 質問・コメント・要望・意見

21 課題を振る？