1. 実験で使うとこだけ生物統計1 キホンのキ 決定版
2. 実験で使うとこだけ生物統計2 キホンのホン 決定版
3. 基礎から学ぶゲノム医療
実験で使うとこだけ生物統計1
キホンのキ 決定版
池田郁男／著
はじめに―改訂によせて
いくつ心あたりがある？チェックリストで確認しよう！
本書で使用した記号と意味
1章 本書を読む前に
1-1 以下を理解していれば本書を読む必要はないかも
1-2 統計のキホンを理解しよう
1-3 いわれるがままを脱しよう
1-4 実験で使うとこだけ押さえよう！
2章 検定前の「研究者としての心構え」とは？
2-1 研究者が押さえるべきポイントは？
2-2 「実験してから→検定を考える」ではいけない
検定を考慮して実験計画を立てることが本来は基本
2-3 あなたの研究対象は標本か母集団か？
研究者は母集団を意識すべき！
2-4 無作為抽出（ランダムサンプリング）してる？
2-5 妥当な標本の大きさnとは？
標本の大きさnは大きいほうが有意差は出やすいが……
2-6 各群の標本の大きさnは同じ数にするのが基本
2-7 妥当な群数は？
群数はできるだけ少ないほうが有意差は出やすい
2-8 標本平均を考える意味
2-9 データの特徴は？
標本平均とバラツキに注目せよ！
2-10 自分の測定誤差を知ってる？
測定誤差が大きいと検定する意味がない！
2-11 有効数字を無視してない？
2-12 外れ値はどうする？
実験での現実的な対処手順
2-13 研究者としての基本
3章 標準偏差（SD）と標準誤差（SE）はどう違うのか？
3-1 標準偏差（SD）と標準誤差（SE）の違いをマスターしよう！
3-2 標準偏差（SD）を理解する（1）
母集団の母平均，母分散，母標準偏差を理解する
3-3 標準偏差（SD）を理解する（2）
標本平均，標本分散，標本標準偏差を理解する
3-4 標準偏差（SD）を理解する（3）
不偏分散，不偏標準偏差を理解する
3-5 研究者は標本平均±SDで何を表現したいのか？
3-6 標準誤差（SE）を理解する
3-7 研究者は標本平均±SEで何を表現したいのか？
3-8 標本平均±SDと標本平均±SEの使い分けは?
[Advanced] 不偏分散はなぜn-1で割るのか?
4章 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定のどちらを使うべきか？
4-1 パラメトリック検定とは？
4-2 ノンパラメトリック検定とは？
4-3 正規性の検定とは？
正規性の検定で正規分布しているかどうかは判断できない？
4-4 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定どちらを使うべきか？
どちらも使える！
5章 有意差があるとは？
5-1 有意差の意味を理解しよう！
5-2 p値を理解しよう！
第1巻をおえて
参考図書
索引
実験で使うとこだけ生物統計2
キホンのホン 決定版
池田郁男／著
はじめに―改訂によせて
いくつ心あたりがある？チェックリストで確認しよう！
本書で使用した記号と意味
2群の場合の検定手順
6章 2群の実験を正しく検定する方法は？
6-1 生命科学系研究での検定
6-2 正しい検定方法にたどりつく！
2群の実験と3群以上の実験では検定方法が異なる！
6-3 対応のある実験と対応のない実験
6-4 片側検定と両側検定を判断する
6-5 群数が2群の場合の検定
一般的な検定の手順
6-6 対応のない2群の検定（対応のないt検定）
パラメトリック検定の原理をt検定を例に理解する
6-7 めったに起こらないまれな確率の決め方
有意水準（危険率）
6-8 対立仮説の立て方で検定結果は異なる！
両側検定と片側検定の違い
6-9 対応のある2群の検定（対応のあるt検定）
6-10 等分散か不等分散か？
等分散性の検定（F検定）とは
6-11 Welchのt検定
等分散でも等分散でなくても検定可能
6-12 ノンパラメトリック検定の原理を理解する
7章 3群以上の実験を正しく検定する方法は？
7-1 3群以上の場合の実験計画
7-2 3群以上の実験を行う前の心構え！
7-3 一般的な検定の手順
7-4 一元配置分散分析の簡単な原理
7-5 対応のある場合の一元配置分散分析
反復測定による一元配置分散分析
7-6 ノンパラメトリックの分散分析
7-7 多重比較をする前の一元配置分散分析は何のためにあるのか？
7-8 多重性の問題を理解しよう！
3 群以上になるとなぜ多重比較か?
7-9 多重比較の考え方の基本
7-10 どの多重比較を選べばよいのか？
7-11 多群の実験で注意すべき多重比較の欠点
7-12 多重性の問題はほかにもある！
8章 二元配置分散分析の正しい使い方は？
8-1 2つの因子は影響しあっている？
二元配置分散分析で何がわかるのか？
8-2 二元配置分散分析の簡単な原理
交互作用はどのように計算されるか？
8-3 二元配置分散分析の利点と限界
8-4 二元配置分散分析での水準間比較と群間比較
8-5 二元配置分散分析での多重比較の問題点
おわりに 実験計画を立てるときのルール
あとがき
参考図書
索引
基礎から学ぶ
ゲノム医療
平沢 晃／編
はじめに ─ゲノム医療を自らのものとして考えるために─
【平沢 晃】
1章 ゲノム医療の基礎
【岡崎哲也】
1-1 ゲノム医療の歴史
1）メンデルの法則と遺伝形式の発見
2）ヒト染色体と染色体異常症の発見
3）DNAの塩基配列と遺伝子の解明
4）ヒトゲノムプロジェクト
5）次世代シークエンサーによるゲノム解析
6）現在のゲノム医療
1-2 ゲノムの構造と機能
1）ヒトの細胞とゲノム
2）ゲノムの基本構造としてのDNAの塩基配列
3）ゲノムの基本構造としての染色体
4）体細胞分裂と減数分裂
5）タンパク質の設計図としてのゲノム
1-3 ゲノム情報と疾患
1）塩基配列の違い（バリアント）
2）染色体の異常
1-4 単一遺伝子疾患と多因子疾患
1）単一遺伝子疾患とメンデル遺伝形式
2）多因子疾患
1-5 ゲノム医療を取り巻く環境や課題
1）ゲノム医療に関する医療体制の課題
2）遺伝カウンセリング提供体制の充実に向けた取り組み
3）ゲノムによる多様性の理解/認識の共有
4）ゲノム医療を加速させるためのデータシェアリング
2章 遺伝カウンセリングと遺伝学的検査
【十川麗美，加藤芙美乃，二川摩周，深野智華】
2-1 遺伝カウンセリング
1）遺伝カウンセリングとその定義
2）遺伝カウンセリングの歴史
3）遺伝カウンセリングの実際
4）遺伝カウンセリングの基本態度
2-2 家族歴と家系図
1）家族歴と家系図
2）家系図の表記方法
3）家系図を活用する
2-3 遺伝学的検査
1）医療で用いる遺伝子の検査
2）遺伝学的検査の前に考慮すること
3）遺伝学的検査の目的
4）遺伝学的検査の流れ
5）遺伝学的検査の解釈
6）遺伝学的検査の結果開示と血縁者への対応
3章 ゲノム情報にもとづいた治療薬の選択
【莚田泰誠】
3-1 薬の効果・副作用における個人差
3-2 ゲノム薬理学と薬理遺伝学
3-3 薬物動態に関連する薬理遺伝学検査
1）薬物動態と薬の効果・副作用
2）薬物代謝酵素遺伝子
3-4 薬物動態に関連しない薬理遺伝学検査
1）HLA遺伝子群
2）薬疹の発現リスクに関連するHLAアレル
4章 難病のゲノム医療
【石浦浩之】
4-1 難病とは？
1）難病とはどういった疾患か？
2）難病のゲノム医療の具体例
4-2 遺伝性疾患の病態メカニズム
4-3 ゲノム情報にもとづく治療
4-4 正確な診断のためのゲノム解析手法
4-5 わが国における難病患者支援体制
5章 小児の先天異常に関するゲノム医療
【吉橋博史】
5-1 先天異常症候群とは
5-2 小児遺伝診療の実際
1）診断をめざす前に
2）臨床診断（clinical diagnosis）
3）遺伝学的診断（genetic diagnosis）
5-3 未診断疾患に対する診断アプローチ
5-4 先天異常に関する社会資源と家族支援
5-5 先天異常における移行期医療
5-6 小児に対する遺伝カウンセリング
6章 生殖・周産期のゲノム医療
【佐々木愛子】
6-1 生殖・周産期における遺伝医療の歴史
1）背景
2）日本における出生前遺伝学的検査の歴史
3）出生前遺伝学的検査における生命倫理の歴史
4）着床前遺伝学的検査における日本の歴史
6-2 出生前/着床前遺伝学的検査にかかる現状と課題
1）出生前遺伝学的検査における現状と課題
2）着床前遺伝学的検査における現状と課題
3）ノーマライゼーションとSRHRにおける課題
7章 がんのゲノム医療
【山本英喜】
7-1 がんとゲノム異常
1）「がん」の歴史
2）「がん」をゲノムの観点から理解する
3）がんの発生に関連する遺伝子
7-2 がんの予防と遺伝性腫瘍
1）遺伝性腫瘍の特徴
2）遺伝性腫瘍の遺伝学的検査と浸透率
3）遺伝性腫瘍と非遺伝性腫瘍
4）多遺伝子パネル検査（MGPT）
5）遺伝性腫瘍に対する先制医療
7-3 がんの遺伝子解析と個別化治療
1）わが国におけるがんゲノム医療の導入
2）がんの個別化医療の実際
3）がんゲノム医療で見出されるgermline findings
8章 ゲノム情報の利活用
【冨田秀太】
8-1 ゲノム医療の現状と全ゲノム解析時代の到来
1）本邦におけるゲノムデータ蓄積と利活用の推進
2）がん遺伝子パネル検査から全ゲノム解析へ
3）全ゲノム解析とは
8-2 病的バリアントを調べるためのデータベース
1）遺伝子の概要を知る手法
2）遺伝子バリアントの臨床的意義を知る手法
3）同一疾患やコホートにおける遺伝子バリアントの頻度を知る手法
8-3 遺伝子の概要を知る手法
1）GeneCards ®：The Human GeneDatabase
2）UCSC Genome Browser
8-4 遺伝子バリアントの臨床的意義を知る手法
1）OncoKB TM
2）COSMIC
3）ClinVar
8-5 同一疾患やコホートにおける遺伝子バリアントの頻度を知る手法
1）cBioPortal for Cancer Genomics
2）がんゲノム情報管理センター（C-CAT）
8-6 大規模全ゲノムデータを活用した解析方法
1）ゲノムワイド関連解析（GWAS）とポリジェニックリスクスコア解析
2）マルチオミクスデータを用いた予測モデルの構築
9章 ゲノム医療における倫理的・法的・社会的課題（ELSI）
【髙橋沙矢子，甲畑宏子，吉田雅幸】
9-1 ゲノム医療における倫理的課題
1）成人期発症疾患の発症前遺伝学的検査
2）小児領域における遺伝学的検査
3）出生前遺伝学的検査と着床前遺伝学的検査
4）二次的所見との取り扱い
9-2 ゲノム医療における法的課題
1）遺伝情報による差別の禁止
2）プライバシーとしての遺伝情報の保護
3）研究における倫理指針
9-3 ゲノム医療における社会的課題
9-4 バイオバンクとELSI
9-5 ゲノム情報のデータシェアリングと患者・市民参画（PPI）
おわりに ─ゲノム情報を有効に活用可能な世の中をめざして─
【平沢 晃】
索引
Column
モザイク（mosaicism）
新生変異（de novo）
ミトコンドリアDNAとミトコンドリア病
DTC遺伝子検査とは？
妊娠週数と各種検査の時期
情報学的な塩基数の数え方
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