ゲノム情報はDNAに含まれるアデニン（A），チミン（T），グアニン（G），シトシン（C）の4種類の塩基で構成されています．「AとT」と「GとC」が水素結合を介してつながり，相補的な二本鎖を構成し二重らせん構造をとります．「GとC」は3本の水素結合でつながり，「AとT」は2本の水素結合でつながるため，「GとC」の結合力の方が強くなります（図1）．…

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論文で見たあのプロットが自分でも描ける！遺伝統計学の先端トピック，手法の特徴の理解から，Python・Rでの実習まで，手元のPCでワンストップで体験できる．ゲノムデータから発見を導く先端研究への招待．

序

本書の使い方

第1章　ヒトゲノム入門

1．DNA，ゲノムとは何か

2．ヒトゲノム配列とその個人差

第2章　遺伝統計学の概要

1．ヒトゲノム多型を用いた疾患ゲノム解析

2．オミクス解析による疾患病態の解明

3．ゲノム解析における機械学習

4．ゲノム創薬への展望

第3章　統計学入門

1．統計学の一分野としての遺伝統計学

2．母集団と標本集団，理論分布

3．帰無仮説とp値

4．さまざまな統計検定手法

第4章　Linux入門

1．Linuxについて

2．Cygwinについて

3．Cygwinを使ったLinuxコマンド実習

第5章　プログラミング入門

1．プログラミングについて

2．プログラミング言語の比較

3．Python入門実習

4．AWK入門実習

第6章　R入門

1．統計解析に優れたプログラミング言語：R

2．数値計算，変数（ベクトル・行列）の扱い

3．Rの関数

4．if文とfor文

5．ファイルの読み書き

6．統計検定

7．グラフの描画

第7章　遺伝統計ソフトウェアPLINK

1．ヒトゲノムデータの取り扱い

2．1000 Genomes Projectデータ

3．遺伝統計解析ソフトPLINK実習

第8章　GWAS・eQTL解析実習

1．遺伝統計学における関連解析

2．PLINKを使ったGWAS

3．遺伝子発現量を対象としたeQTL解析

第9章　SNP genotype imputation

1．SNP genotype imputation

2．HLA imputation法

3．SNP2HLAを使ったHLA imputation法

第10章　適応進化の解明・選択圧解析

1．選択圧と適応進化

2．全ゲノムシークエンスに基づく適応進化の解明

3．selscanを使った選択圧解析実習

付録　データベース・ウェブツール一覧

1．ゲノム・遺伝子

2．遺伝子変異・SNP

3．GWAS・疾患感受性遺伝子

4．エピゲノム

5．創薬

索引

購入方法・送料について

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【本書名】ゼロから実践する　遺伝統計学セミナー〜疾患とゲノムを結びつける
【出版社名】羊土社

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		第2地帯（ヨーロッパ）	+2400円
		第3地帯（アフリカ、南米）	+2740円