バイオウェブ - 遺伝子医学MOOK 33号(2018)

33号 (2018)

遺伝子医学MOOK				◆　出版社　◆　（株）メディカルドゥ〒550-0004 大阪市西区靭（うつぼ）本町1-6-6 大阪華東(かとう)ビル5F TEL 06-6441-2231 FAX 06-6441-3227 URL https://www.medicaldo.co.jp/

遺伝統計学と疾患ゲノムデータ解析　- 病態解明から個別化医療，ゲノム創薬まで -

編集：
岡田随象（大阪大学大学院医学系研究科遺伝統計学教授）

■　序文

岡田随象

■　第1章　遺伝統計学の基礎理論

1．遺伝統計学の基礎知識
植木優夫・田宮　元

2．統計遺伝学とヒト進化遺伝学
大橋　順

3．双子研究が紐解く遺伝と環境の関わり
本多智佳・渡邉幹夫・岩谷良則

4．多彩なデータに取り組むために
山田　亮

5．遺伝統計学のこれから
鎌谷直之

■　第2章　大規模ゲノムデータ解析の最先端

1．大規模ゲノムワイド関連解析
秋山雅人

2．メンデル遺伝病の原因診断における全エクソーム解析
山本賢一・岡田随象

3．全ゲノムシークエンス解析
岸川敏博・岡田随象

4．ゲノムコピー数変異
久島　周・尾崎紀夫

5．HLA・KIR遺伝子の次世代シークエンス解析
細道一善

6．T細胞受容体レパトア解析
井元清哉・長谷川嵩矩・山口　類

7．RNAシークエンス
石垣和慶

8．エピゲノムシークエンス解析
早野崇英

9．メタゲノムシークエンス解析
中村昇太

10．GWASをトランスオミクスで読み解く
柚木克之・角田達彦・黒田真也

■　第3章　ゲノム情報の社会実装に向けて

1．ライフデータの統合解析によるヒト・バイオロジーの包括的理解のための地域コホート研究
田原康玄

2．機械学習によるゲノムデータの解釈と予測
小井土　大

3．機械学習によるメンデル遺伝病Variant of Unknown Significanceの解釈
伊藤　薫

4．ゲノム情報を活用した臨床研究
田中紀子

5．製薬企業におけるゲノム創薬への取り組み
吹田直政

6．AMEDにおけるゲノム医療実現に向けた新たなアプローチ
- データシェアリングポリシーの策定とその舞台裏－
三成寿作・加藤　治・櫻井美佳・齋藤あき

■　第4章　開発者によるゲノムデータ解析手法紹介

1．ゲノム・エピゲノム解析

1）HLA imputation法 - HLA遺伝子多型をスパコン上で推定 -
平田　潤

2）全ゲノムSNP情報に基づく疾患発症予測
八谷剛史

3）HDR法 - ハミング距離に基づく疾患感受性染色体領域の推定 -
中谷明弘・岡崎敦子・小林香織

4）LAMPLINK - SNP間の高次の相乗効果を高速に検出 -
寺田愛花・瀬々　潤

5）MIGWAS - 疾患ゲノム情報を活用したmiRNAスクリーニング -
坂上沙央里・岡田随象

6）wPGSA法 - 公共ChIP-seqデータを用いて転写因子の影響を推定する -
川上英良・椙下紘貴

7）FANTOM5 - 広範な細胞種におけるプロモーター・エンハンサーアトラス -
吉原正仁

2．がんゲノム解析

1）がんゲノムにおける後天的変異の変異シグナチャーのモデリングと可視化について
白石友一

2）多領域シークエンスとがんの進化シミュレーション
- 大腸がんの腫瘍内不均一性の解析を例に -
新井田厚司

3）3D permutation法 - タンパク質3次元構造を考慮したがん遺伝子の同定 -
藤本明洋

4）CASTIN - トランスクリプト－ムデータからがん間質相互作用を解析 -
河村大輔・石川俊平

5）phyC - がん進化を推定・分類するためのデータ駆動型数理アプローチ -
松井佑介・島村徹

6）Watson for Genomics：Moving Personalized Medicine Forward
Kahn Rhrissorrakrai・Takahiko Koyama・Laxmi Parida
〔翻訳：溝上敏文〕

■　コラム

1．ゼロから始めるバイオインフォマティクス
藤井庸祐

2．NGS現場の会　第五回研究会
荻島創一

3．遺伝統計学の学び方
岡田随象

■　索引