序【岡田随象】

概論　ポストGWAS時代の遺伝統計学【岡田随象】

第1章　遺伝統計学の基礎理論

1．大規模ゲノム配列決定時代の遺伝統計学【田宮　元】

2．遺伝統計学の歴史と展望【鎌谷直之】

3．メンデルランダム化と臨床疫学【井上浩輔，後藤　温】

4．polygenic risk scoreの臨床応用とその展望【藤井亮輔】

5．パレオゲノミクスで紐解く日本人集団の系譜【中込滋樹】

第2章　大規模疾患ゲノム解析の現状

1．呼吸器感染症の大規模疾患ゲノム解析【南宮　湖】

2．がん領域のゲノムワイド関連研究【松尾恵太郎】

3．がんゲノムデータの共有基盤【白石友一，岡田　愛，河野隆志】

4．クローン性造血とヒト疾患のかかわり―遺伝子変異とコピー数異常の統合解析による知見【佐伯龍之介，小川誠司】

5．精神疾患の発症におけるゲノムコピー数バリアントの関与【古川佐和子，久島　周，尾崎紀夫】

6．長鎖シークエンス技術を用いたヒトゲノム解析【藤本明洋，池本　滉】

7．集団ゲノム情報にもとづく同類交配の検討【山本賢一】

第3章　オミクス解析と疾患病態研究の最前線

1．免疫担当細胞に特異的な遺伝子発現機構と免疫疾患【藤尾圭志】

2．eQTL情報と機械学習の融合研究【王　青波】

3．公共データを活用したpromoter usage QTL解析【久保田直人】

4．大規模1細胞データを用いた遺伝統計解析【岡田大瑚】

5．大規模メタボローム解析が明らかにする代謝プロファイルの多様性【小柴生造】

6．大規模プロテオーム解析が切り拓く可能性【シンシア ローリー，甲斐　渉】

7．シングルセル解析によるヒト疾患病態解明【吉富啓之】

8．メタゲノムショットガンシークエンスによる微生物叢解析【友藤嘉彦】

第4章　HLA遺伝子型をめぐる生命現象

1．解読困難ゲノム領域HLA・KIR遺伝子の特徴【細道一善】

2．HLA多型によるT細胞受容体配列の個人差と自己免疫疾患発症リスク【板宮孝紘，石垣和慶】

3．ウイルス特異的T細胞の交差反応性とHLA遺伝子型―COVID-19の重症度との関連【藤井眞一郎，清水佳奈子】

4．自己抗原／HLAクラスⅡ分子複合体と自己免疫疾患【金　暉，荒瀬　尚】

第5章　人工知能技術のゲノミクス応用研究

1．人工知能技術のライフサイエンス分野への応用【清田　純】

2．遺伝子摂動応答オミクスデータを用いた治療標的予測―疾患横断解析によるターゲットリポジショニング【難波里子，岩田通夫，山西芳裕】

3．オミクスデータ解析に対する人工知能・機械学習技術の発展【山口　類，張　耀中，井元清哉】

4．人工知能技術を駆使したがんゲノム研究への展開と今後の課題【金子修三，浜本隆二】

5．遺伝情報解析に対する深層学習の応用―HLA imputation法を例に【内藤龍彦】

第6章　ゲノム情報の社会実装に向けた取り組み

1．公的データベースを通じたデータ共有の促進をめざして【川嶋実苗】

2．遺伝統計学の活用によるゲノム創薬の現状と今後【小沼貴裕】

3．ゲノム医療の実現に向けたデータの利活用と保護に関する国内外の動向【山本奈津子】

4．本邦における消費者向けDTC遺伝子検査サービスの社会実装の可能性【宮田雅美，池田匡志】

コラム　遺伝統計学・夏の学校＠大阪大学【岡田随象】

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