ハーディ ワイン ベルグ。 遺伝子の平衡と頻度メンデル集団とハーディ・ワインベルグの法則~

常染色体劣性遺伝疾患

ハーディ ワイン ベルグ

…遺伝子の自然および人為突然変異の研究はこの問題に大きな手がかりを与え,遺伝学が進化機構の解明に深くかかわることとなった。 すでに1908年にハーディG. HardyとワインベルクW. フィッシャー,J. ホールデーン,ライトS. Wrightなどによって築かれた。 最近は遺伝子やその支配形質の違いを分子レベル,すなわちDNAの塩基配列やタンパク質の一次構造の差異としてとらえ,その集団における挙動が盛んに研究されている。 … 【遺伝子頻度】より …例えば100個体の集団でA 1とA 2の二つの対立遺伝子が存在しA 1A 1,A 1A 2,A 2A 2の遺伝子型をもった個体がそれぞれ64,32,4個体存在した つまりそれぞれの遺伝子型頻度が0. 64,0. 32,0. 04 とすると,A 1の遺伝子頻度は ,A 2の遺伝子頻度は である。 交配が無作為に行われている集団で,突然変異,自然淘汰,機会的浮動などが働かなければ遺伝子頻度は一定であり,遺伝子型頻度は遺伝子頻度の二項式展開 先の例は 0. 8+0. 2 2=0. 64+0. 32+0. 実際の集団においては突然変異,自然淘汰,機会的浮動,移住などの要因により遺伝子は変化する。 出典| 株式会社平凡社 世界大百科事典 第2版について.

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ゴッドフレイ・ハロルド・ハーディ

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本製品の主な機能をご紹介します。 ジェノタイピングデータのインポート SNPデータが保存されている次のフォーマットのファイルを読み込んで解析できます。 対応ファイル• タブ区切りテキストファイル• カンマ区切りテキストファイル(csv形式)• SNPAlyze Data ファイル(slyz形式)• 社 PSQ96エキスポートファイル• 社 PRISM7900エキスポートファイル ケースコントロール研究を行う場合にはジェノタイピングデータが入力されている列に加えて、疾患、対照といった集団を区別するための情報が入力されている列が必要です。 連鎖不平衡解析、および相の場合は集団を区別するための情報の入力は必要ありません。 ただし集団を区別する情報を入力することで集団毎にそれらの解析を行うことが可能になります。 また、Ver. 1以前は1枚しか開けなかったデータシートが、Ver. 0以降では複数枚開けるようになりました。 多型マーカの絞り込み機能 ハーディーワインベルグ平衡 HWE 、マイナーアレル頻度、多型マーカタイプに応じて、 解析の対象となる多型マーカを自動的に選択する機能を搭載しました。 解析に用いる多型マーカに対して上記の3通りの方法でフィルターをかけることが可能です。 また、フィルターをかける対象を登録した集団 Subject にすることも可能です。 例えば、症例集団は遺伝的に偏りがあってHWEを満たさないが、対照集団はHWEを満たさなくてはならない場合に、対照集団にのみ、HWEでフィルターをかけることができます。 ケースコントロール研究 カイ二乗検定およびAICを用いて個々のSNPと疾患との関連を評価します。 特にAICはカイ二乗検定のように有意性の判断に曖昧さが無く、より厳密な評価が可能です。 またオッズ比の算出も可能です。 ジェノタイピングデータの集計方法の設定 タイピングによって得られた多型情報をユーザーが評価しやすい形に集計して解析を行うことが可能です。 集計方法は 「Automatically」、 「User customize」の2通りがあり、Automaticallyの場合は、 1 Genotype、 2 Allele Multiplicative model 、 3 Dominant、 4 Recessive の4通りの集計方法で分割表を定義し統計値を算出します。 User customizeの場合にはSubject 、多型マーカデータからそれぞれ必要なものを選択して分割表を作成します。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ カイ二乗検定の利用 「ジェノタイピングデータの集計方法の設定」で作成された分割表に対してカイ二乗検定、Fisherの正確確率検定を行います。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ AICの利用 「ジェノタイピングデータの集計方法の設定」で作成された分割表に対して 独立モデル(AIC(IM))と 従属モデル(AIC(DM))を想定し、両モデルのAIC値から分割表の独立、従属の判定を行います。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ FDR法の利用 FDR法を利用した多重検定の補正が可能です。 FDR法は有意と判断された仮説のうち、本来帰無仮説に属するものの割合をコントロールする方法です。 ケースコントロール研究の結果得られる複数のp-valueから多重検定における有意性指標であるq-valueを計算します。 (帰無仮説の個数比を推定する方法としてBHまたはBootstrap法のどちらかを選択可) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 詳細結果の出力 解析条件、解析結果の詳細な情報をテキストファイル形式で出力します。 連鎖不平衡解析 任意の2座位のハプロタイプ頻度とアレル頻度との"ずれ"から連鎖不平衡係数を計算します。 以上に加えてカイ二乗値、AIC値の出力が可能です。 連鎖不平衡をグラフィカルに表示することも可能です。 ハプロタイプ頻度および連鎖不平衡係数、統計値の表示 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 連鎖不平衡のグラフィカルな表示 複数のSNPs間の連鎖不平衡係数、統計値を一目で参照可能です。 強い連鎖不平衡が存在する領域を容易に特定できます。 SNPAlyzeでは以下の3つの形式を利用可能です。 異なる2集団の解析結果の比較表示 ・・・ 図1• 異なる2つの連鎖不平衡係数、統計値を用いた解析結果の比較表示 ・・・ 図2• 異なる2集団の解析結果を重ね合わせて表示(BMP形式のみ) ・・・ 図3 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 異なる2つの集団間および、連鎖不平衡係数間での解析結果を比較表示する場合は、以下のグリッド形式も利用可能です。 各セルには連鎖不平衡係数または統計値が表示され、設定した閾値に応じてセルの色分けが可能です。 ハプロタイプ推定 ハプロタイプ頻度の推定、tagSNPの同定 集団内のハプロタイプ候補とその頻度を算出します。 またEMアルゴリズムによって最尤と判断された各検体のディプロタイプ形も出力可能です。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ディプロタイプ形の分布の推定 EMアルゴリズムを利用してハプロタイプ頻度を推定する過程で計算されるハプロタイプの組み合わせ(ディプロタイプ形)の分布を表示します。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ハプロタイプ推定の詳細結果の出力 tagSNPの組み合わせが複数考えられる場合、それらすべての組み合わせを出力します。 同ウィンドウにはハプロタイプ推定のパラメータの設定やハプロタイプ頻度および各検体のディプロタイプ形も出力されます。 ハーディ・ワインベルグ平衡の検定 あるSNPサイトについて実際に観測されたアレル数とハーディ・ワインベルグ平衡にあると仮定した場合のアレル数とのずれをカイ二乗検定により評価します。 また、カイ二乗検定が適さない場合を考慮して、Exact test及び、Exact test Monte Carlo法 の2通りの検定方法を追加しました。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 詳細結果の出力 解析条件、解析結果の詳細な情報をテキストファイル形式で出力します。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ FDR法の利用 FDR法を利用した多重検定の補正が可能です。 FDR法は有意と判断された仮説のうち、本来帰無仮説に属するものの割合をコントロールする方法です。 ケースコントロール研究の結果得られる複数のp-valueから多重検定における有意性指標であるq-valueを計算します。 (帰無仮説の個数比を推定する方法としてBHまたはBootstrap法のどちらかを選択可) コクラン・アーミテージ・トレンド検定(トレンド検定) トレンド検定 ケースコントロール研究と同様、疾患の有無によって患者群と対照群を設定し、遺伝子データとの関連性について検討を行います。 ケースコントロール研究では遺伝形式(Recessive, Dominant, Genotype)に着目し、各遺伝型と疾患の有無について検討しました。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ トレンド検定結果 検定の結果、[Statistics]および[Detail information]の2つのウィンドウが作成されます。 [Statistics]画面出力例 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ FDR法の利用 FDR法を利用した多重検定の補正が可能です。 FDR法は有意と判断された仮説のうち、本来帰無仮説に属するものの割合をコントロールする方法です。 ケースコントロール研究の結果得られる複数のp-valueから多重検定における有意性指標であるq-valueを計算します。 (帰無仮説の個数比を推定する方法としてBHまたはBootstrap法のどちらかを選択可) Bootstrap法の利用 データのリサンプリングよって推定量の偏りや信頼区間を出力し、各種統計値の信頼性を評価します。 、、) ハプロタイプを用いたケースコントロール研究 複数の集団について任意の座位から推定されるハプロタイプ頻度の差の検定を行います。 検定結果の有意性は、Permutation testを用いて評価します。 Permutation testより得られる統計値の度数分布および度数分布のグラフを出力します。 さらに構築されたブロックを視覚的に表示することも可能です。 HealthSketchとの連携 は、臨床および生活習慣データを統合し、統計処理や疾患予測モデルの構築支援を行うソフトウェアです。 HealthSketchとの連携により以下が可能になります。 ファイルを介したデータの受け渡し• 多型情報と臨床情報を組み合わせた解析 SNPAlyzeのハプロタイプ推定より得られる「最尤と判断された各検体のディプロタイプ形」を HealthSketchに渡します。 HealthSketchでは同ディプロタイプ形の情報を用いたロジスティッ ク回帰分析 オッズ比などの推定 などが可能です。 臨床情報を利用したクラスタリングによる分類結果の利用 HealthSketchのクラスタリング解析を利用することで、臨床情報を考慮したデータの 分類が可能になります。 同じような臨床情報を持つデータを集められるため、より効率のよい多 型解析が可能になります。 2以降、HealthSketch Ver. 1以降が必要です。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ロジスティック回帰分析 単一のSNPについてロジスティック回帰分析を実行します。 0以降、HealthSketch Ver. 5以降が必要です。 データと結果の一括保存&読み込み機能 ~ SNPAlyze Dataファイルの利用 SNPAlyze Dataファイルは、ジェノタイピングデータと解析結果が一括保存されたファイルです。 同ファイル形式で保存されたファイルを読み込むとジェノタイピングデータと同データに対して行った解析結果が表示されます。 そのまま続きの解析を実行したり、同ファイルを他のSNPAlyzeユーザに配布して結果を共有したりできます。 配布には十分ご注意ください。 主成分分析• 主成分分析結果のEigenvalueをもとに第一主成分を横軸、第二主成分を縦軸として散布図で表示します。 異端な検体の確認が可能です。 マンハッタンプロット• NGSデータを対象としたケースコントロール研究のp値をマンハッタンプロットで出力します。 下部のシートにはマンハッタンプロット上で選択したSNPの統計値を表示します。 Genotypeモデル、Alleleモデル、Recessiveモデル、Dominantモデルについてp値、カイ二乗値、自由度、効果量を算出します。 Gabriel, Stephen F. Schaffner, Huy Nguyen, Jamie M. Moore, Jessica Roy, Brendan Blumenstiel, John Higgins, Matthew DeFelice, Amy Lochner, Maura Faggart, Shau Neen Liu-Cordero, Charles Rotimi, Adebowale Adeyemo, Richard Cooper, Ryk Ward, Eric S, Lander, Mark J. Daly, David Altshuler, The Structure of Haplotype Blocks in the Human Genome. Science. 2002 Jun 21;296 5576 :2225-9. Akey, Kun Zhang, Ranajit Chakraborty, and Li Jin. Distribution of Recombination Crossovers and the Origin of Haplotype Blocks: Interplay of Population History, Recombination, and Mutation Am J Hum Genet. 2002 Nov ;71 5 :1227-34.

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【遺伝子プールとハーディ・ワインベルグの法則とは?】わかりやすく説明します!(初心者向け)

ハーディ ワイン ベルグ

遺伝子プールとハーディ・ワインベルグの法則…。 なんだか、いかにも難しそうですよね。 とりあえず意味だけは理解しましょう! 🔶遺伝子プール 遺伝子プール 教科書的には、「ある地域に生息する同種の集団がもつ遺伝子の全体」と書いてありますよね。 「プール」って何? 「水たまり」とか「小さな池」という意味です。 遺伝子プールとは? 例えば、地球全体で考えると、人間は【ヒト】という種があり、それが「遺伝子プール」です。 同じように【イヌ】【アリ】【チューリップ】など、 その中で交配し子孫を残すことができれば1つの「遺伝子プール」です。 また、もっと狭い範囲で使われることもあります。 例えば、国別で考えると… 日本人には、「日本人らしい特徴」がありますよね。 例えば「髪の色が黒い」とか、「目の色が黒い」とか、「彫りが浅い」とか。 そんな特徴が全くない日本人もいますが これも日本人特有の遺伝子を持ったプールです。 同じように、国ごと、地域ごとで「遺伝子プール」を考えることができます。 もう少し詳しく 例えば、どこかの田舎で「街コン」が行われたとしましょう。 そこで3組のカップルが誕生しました。 これもまた一つの遺伝子プールです。 この人たちが結婚し、子どもを産めば、また新たな「遺伝子プール」が生まれます。 遺伝子頻度 普通に子孫を残せば、遺伝子の傾向が徐々に変わってきます。 小進化 「天パの割合が増えた」など世代を経た遺伝子の変化を「 小進化 しょうしんか 」と言います。 字のごとく、「小さな進化」という意味です。 ちなみに「大進化」という言葉もありますが、これはサルからヒトに進化するように、その間で子孫すら残せなくなるような進化のことを言います。 全く進化がない場合 全く進化が起こらないことを「 遺伝子平衡 いでんしへいこう 」と言います。 ハーディ・ワインベルグの法則 「遺伝子平衡」が起こるためには5つの条件があります。 これらの条件がクリアされれば、ずっと進化が起こらず生物はそのままの姿 遺伝子 を維持します。 例 <前提>・とある閉鎖された島に、ある花が50輪咲いているとします。 ・この花の色を決める対立遺伝子が「A」であれば赤、「a」であれば白になるとします。 ・「A」の遺伝子頻度は0. 6、「a」の遺伝子頻度は0. 割合なので、両方を足すと「1」になります。 この花達が子孫を残すために、50個の精細胞と、50個の卵細胞が使われるとします。 50個の精細胞のうち、「A」の遺伝子を持っている割合は0. 4 となります。 同じように、50個の卵細胞のうち、「A」を持った卵細胞は30個、「a」の細胞を持った精細胞は20個となります。 そして、それぞれが交配すると、こうなります。 4 これで最初の遺伝子頻度とまったく同じになりましたね。 これがハーディ・ワインベルグの法則です。 実際はありえない ハーディ・ワインベルグの法則の条件を思い出してください。 自然選択とは? 「自然選択がはたらかない」ことを「自分の欠点を捨てずに子どもに残す」と書きましたが、自然選択についてもう少し詳しく説明しますね。 たとえば、キリンの先祖の首は元々馬くらいの長さだったのですが、首の長い子どもが生まれ、それが生き残るために有利であったことからその遺伝子が有利に働きどんどん長くなっていった、という説があります。 そうやってたまたま生まれた特徴を活かしてどんどん進化していくことを自然選択と言います。 逆に言えば、首の長いキリン達の中にいれば、首の短いキリンはそれが欠点ですよね。 自然選択がなければ、進化せずずっと同じ形のままなので、ハーディ・ワインベルグの法則の条件の1つとして考えることができるのです。 遺伝的浮動とは? ハーディ・ワインベルグの法則で「集団がある程度大きい」ことが条件にありました。 なぜそれが条件になるのかというと、「遺伝的浮動」の影響を小さくするためです。 遺伝的浮動とは、一つの遺伝子プールから特徴のある遺伝子が少しずつなくなってしまうことを言います。 例えば、天然パーマの双子がたまたま思いつきでお笑い芸人になろうと田舎を出て上京してしまったとします。 すると、一つの遺伝子プールにある天然パーマの人の割合が少なくなりますよね。 このことを遺伝的不動と言います。 このように、遺伝子プールの大きさが小さければ小さいほど、遺伝的浮動の影響が大きく、 逆に遺伝子プールの大きさが大きいほど、遺伝的浮動の影響は小さくなります。 1000人中2人の天然パーマがいなくなったところであまり影響はありませんよね。 なので、ハーディ・ワインベルグの法則では、遺伝子プールの集団がある程度大きいことを条件にしているのです。 関連記事はコチラ.

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