授業題目
/Class
subject | | ゲノム統計学
Statistical Genomics |
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授業担当
教員
/Lecturer | | 教授 田宮 元（第1～11回）
Prof. Gen Tamiya |
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開講期間
/Term of
Classes | | 2021年10月-2022年1月
Oct 2021 – Jan 2022 |
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開講曜日・
時間
/Day and
Time | | 毎週木曜日 13：00～14：30
Every Thursday 13:00 – 14:30 |
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教室
/Classroom | | 第1セミナー室（教育研究基盤支援棟（旧仮設校舎）2階）
Seminar room 1, 2nd floor, Education and Research Base Support Building |
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授業の
目的と概要
/Object
and
Summary
of Class | | ヒトゲノムは、現生人類の過去20万年の歴史のほとんどで強い遺伝的浮動の影響を受けて形成されてきたが、ここ200年ほどの間に経験した爆発的な人口増加の影響で、大量の突然変異が導入されている。このような人類の特異な進化の歴史はヒトゲノムに相矛盾する性質を付与し、それがヒトのありふれた複雑な疾患の遺伝的アーキテクチャーを特徴づけている。特に爆発的な人口増加による大量の突然変異導入の影響は過小評価できず、今後、人類の健康福祉が過去に経験したことのない危機に曝されるだろうと予想されている。本講義では、ヒトゲノムの諸特徴を、特に定量的な面から理解し、ゲノム医学・個別化医療によってこの危機に対処し、未来の持続可能医療を模索することを目的とする。
Although the human genome has been shaped chiefly by strong random genetic drift during most of 200 KYA of modern human history, human populations have experienced recent explosive growth over the past 200 years resulting in a great introduction of mutations. The unique evolutionary history appears to have made contradictory properties of the human genome, which characterizes the genetic architecture of common complex diseases/traits. In particular, the great introduction of mutations due to the explosive population growth could never be neglected and may confront our human welfare with unprecedent crises. This lecture aims to provide quantitative viewpoints of the human genome and the possible ways of responding the crises to find future sustainable medicine/healthcare. |
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学修の
到達目標
/Goal of
study | | 集団遺伝学・遺伝統計学をはじめとする定量的な遺伝学の諸理論を理解し、その定量的手法に習熟する。これにより、がんや高血圧のような複雑でありふれた疾患の病因遺伝子が持つ特徴を、自ら数理的に推定・考察できるようになる。ゲノム研究やゲノムコホート研究、さらには創薬・個別化医療に必須の基礎知識や分析法を習得する。
Students will understand theories of quantitative genetics such as population genetics and statistical genetics, and master crucial quantitative methods, in order to enable own mathematical inference for properties of causal genes predisposing susceptibilities to common complex diseases such as cancer or hypertension, etc. Students will acquire basic knowledges and analytical methods which are necessary to genomics, genomic cohort study, drug development and personalized/precision medicine. |
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授業内容
・方法と
進度予定
/Contents
and
progress
schedule of
the class | | 第1回「ヒトゲノムを形作った諸力」：ヒトゲノムを形作った諸力（突然変異、自然淘汰、遺伝的浮動）を理解する。その上で、中立説・ほぼ中立説を理解する。
第2回「人類の進化の歴史と集団サイズ」：ヒトゲノムの定量的側面を理解する上でもっとも重要な遺伝的浮動の影響を人口の面から理解し、更に、ヒト疾患の遺伝的アーキテクチャーに関する緒論（CDCV仮説とMRV仮説）を理解する。
第3回「人類の突然変異荷重」：ヒトゲノムが大量に隠し持つ遺伝的荷重（病因バリアント）を致死相当量などから定量的に理解し、昨今のゲノム研究からの知見と照らし合わせて理解する。
第4回「ヒトゲノムのバリアントサイト数の予測」：ヒトゲノムの多様性を測る重要な統計量（平均塩基多様度πやWattersonのS、KruglyakのSf）を理解し、TajimaのD検定を用いて人口動態に関する推論を行い、ヒトの複雑な疾患に関する遺伝的アーキテクチャーに関する示唆を得る。
第5回 「SNP・HapMapからNGS解析」：これまでのヒトゲノム関連プロジェクトの成果を、特に定量的な側面から概観する。
第6回「ヒト疾患の遺伝性」：複雑な疾患の遺伝性、特に多因子性・多遺伝子性を再発リスク比λや遺伝率から定量的に理解し、遺伝統計学的解析戦略を考える。
第7回「複雑なヒト疾患の遺伝子探索」：複雑な疾患のゲノムワイド関連解析（GWAS）のための遺伝統計手法を理解する。
第8回「ゲノムコホートと個別化医療」：「失われた遺伝率」の問題から、ゲノムコホート研究の重要性を理解する。また、その定量的な出口のひとつとして、疾患リスク予測と個別化医療について理解する。
第9回「最新の遺伝統計手法」：多遺伝子性疾患の遺伝子同定のための遺伝統計手法の原理と問題点を理解する。特に昨今急速に増加している次世代シークエンサーのデータを扱うためのいくつかの遺伝統計手法を学ぶ。更に回帰分析から高次元変数選択手法による相互作用解析法を概観する。
第10回「多遺伝子疾患リスクの計算」：ポリジーン性リスクスコア（PRS）による疾患リスクの定量とリスク予測モデルの構築について理解する。
第11回「補講」：補講と予備日
1st: Forces shaping the human genome: to understand mutations, natural selection and random genetic drift, and then to understand the neutral/nearly-neutral theories.
2nd: Human evolutionary history and population size: to understand impacts of random genetic drift, which is the critical knowledge to decipher the quantitative aspect of the human genome, from a viewpoint of population size, and moreover to understand two of hypotheses (CDCV and MRV) about genetic architecture of human diseases.
3rd: Our mutational load: to understand quantitatively a great deal of genetic load (pathogenetic variants) from lethal equivalent in the light of findings in latest genomic studies.
4th: Estimation of the number of variant sites in the human genome: to understand crucial metrics to measure the human genome diversity (average nucleotide diversity π, Watterson’s S, and Kruglyak’s Sf), and to make a demographic inference using Tajima’s D test, in order to get suggestions of genetic architecture of common complex diseases.
5th: to understand the achievements by human genome related projects, and to obtain an overview of them quantitatively
6th: Genetics of human diseases: to understand quantitatively the genetics of human diseases, mainly multifactorial/multigenic architectures, by the concepts of recurrence risk ratio λ and heritability, in order to work out strategies by statistical genetics.
7th: Search for human disease genes: to understand methods in statistical genetics about genome-wide association study (GWAS) for human complex diseases.
8th: Genomic cohort for personalized medicine: to understand the importance and necessity of genomic cohort study, from a viewpoint of “missing heritability”, and to understand disease risk prediction and personalized medicine as important outcomes.
9th: Latest statistical genetics: To understand several difficulties in identifying causal genes of multigenic diseases. In particular, students will learn several methods to process data from next-generation sequencers and to obtain an overview of interaction analysis by methods from regression to high-dimensional variable selection.
10th: Risk calculation of multigenic diseases: to understand quantification of disease risks by polygenic risk score (PRS) and construction of disease predictive models.
11th: Supplementary lecture: spare day for supplementary lecture |
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成績評価
方法
/Evaluation
method | | 出欠とレポートで成績を評価する。
Evaluate submitted report and attendance. |
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教科書
および
参考書
/Textbook
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References | | | | | No | 書名 | 著者名 | 出版社 | 出版年 | ISBN/ISSN | 資料種別 | | | 1. | 『ゲノム医学のための遺伝統計学』 | 田宮元ほか | 共立出版 | 2015 | 4320111176 | 教科書 | |
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授業時間外
学修
/Preparation
and
Review | | 指定教科書を読むこと。可能であれば指定教科書中の参考書籍を読むこと。
Students are required to prepare for the assigned part of the designated textbook for each class. They are also required to read reference books in the designated textbook if possible. |
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連絡先
/Contact | | |
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その他・備考
/In Addition
・Notes | | 定量的な内容が主となるが、必ずしも数理の専門知識は求めない。むしろ、得られた実数値をもとに、持続可能医療を中心にした人類の未来を論理的に予測・考察することを目的としている。オフィスアワーは、水曜 10:00～17:00 とする。 事前に E-mail 等で連絡すること。教員の連絡先、ウェブサイトは授業中に伝える。
This course mainly covers quantitative content but does not necessarily require mathematical expertise. Rather, it aims at logically predicting and considering the future of humankind, focusing on sustainable medicine, based on the obtained actual values. The office hours are from 10:00 to 17:00 on Wednesdays. Make an advance appointment via e-mail or other means. The contact information for the lecturer will be given in the class. |
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更新日付
/Last
Update | | 2021/04/05 17:20:35 |
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