「ヒトゲノム配列の文脈における高解像度連鎖不平衡マッピング」の編集履歴（バックアップ）一覧はこちら
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=導入=
*Boehnke 1994によると、家族ベースのmutation mappingではどうがんばっても~1cMを越える解像度は得られないそうだ。
*連鎖不平衡マッピングのアドバンテージ
**unrelated individualsから得られる染色体サンプルの背景となる[[genealogy]]はきわめて大きくて、何百回の有糸分裂イベントを反映しているということである。
**mutationは、特定のハプロタイプに発生し、当初疾患とハプロタイプはその集団で関連している。
**時を経て関連は組換えにより、disease mutationからマーカーまでの距離によって決定されるrateに従いdecayする。
言い切っちゃってるが・・
*LDマッピングは、候補領域を<0.1cMに絞り込むことができる。
*完全で、99.9%正確なヒトゲノム配列がもうすぐ手に入る。
**もはやポジショナルクローニングを行う必要はなく、候補領域の多型を相手にすればよい。
中略
=理論=
*<math>\mathbf{X}=\{X_{ij}\}</math>を、特定の遺伝病を持つunrelated individualsからサンプルしたn本の染色体からなるmultilocusなハプロタイプとする。
*それぞれの染色体はL個のマーカーについてタイピングされる。<math>X_{ij}</math>は染色体i上のローカスjのマーカーアレルを意味する。
*集団の、指数関数的な拡大（または縮小）率<math>\zeta</math>を仮定する。
**<math>\zeta=0</math>なら、集団サイズが変化しないということ
*過去の時間t<sub>0</sub>に発生したdisease mutationについて考える
**現時点での疾患染色体（最初のmutationから引き継いだもの）全体の集団からサンプルされた一部をfとする。
**簡単のため、このモデルにおける人工統計学的demographicパラメータを<math>\Lambda=\{f,\zeta,t_0\}</math>とする。
*'''Y'''<sub>0</sub>をmutationが起こった染色体におけるマルチローカスハプロタイプであるとする。
**<math>\mathbf{p}=\{p_{ij}\}</math>は正常染色体でのアレル頻度行列で、ローカスjにおけるアレルiの頻度である。
=導入=
*Boehnke 1994によると、家族ベースのmutation mappingではどうがんばっても~1cMを越える解像度は得られないそうだ。
*連鎖不平衡マッピングのアドバンテージ
**unrelated individualsから得られる染色体サンプルの背景となる[[genealogy]]はきわめて大きくて、何百回の有糸分裂イベントを反映しているということである。
**mutationは、特定のハプロタイプに発生し、当初疾患とハプロタイプはその集団で関連している。
**時を経て関連は組換えにより、disease mutationからマーカーまでの距離によって決定されるrateに従いdecayする。
言い切っちゃってるが・・
*LDマッピングは、候補領域を<0.1cMに絞り込むことができる。
*完全で、99.9%正確なヒトゲノム配列がもうすぐ手に入る。
**もはやポジショナルクローニングを行う必要はなく、候補領域の多型を相手にすればよい。
中略
=理論=
*<math>\mathbf{X}=\{X_{ij}\}</math>を、特定の遺伝病を持つunrelated individualsからサンプルしたn本の染色体からなるmultilocusなハプロタイプとする。
*それぞれの染色体はL個のマーカーについてタイピングされる。<math>X_{ij}</math>は染色体i上のローカスjのマーカーアレルを意味する。
*集団の、指数関数的な拡大（または縮小）率<math>\zeta</math>を仮定する。
**<math>\zeta=0</math>なら、集団サイズが変化しないということ
*過去の時間t<sub>0</sub>に発生したdisease mutationについて考える
**現時点での疾患染色体（最初のmutationから引き継いだもの）全体の集団からサンプルされた一部をfとする。
**簡単のため、このモデルにおける人工統計学的demographicパラメータを<math>\Lambda=\{f,\zeta,t_0\}</math>とする。
*'''Y'''<sub>0</sub>をmutationが起こった染色体におけるマルチローカスハプロタイプであるとする。
**<math>\mathbf{p}=\{p_{ij}\}</math>は正常染色体でのアレル頻度行列で、ローカスjにおけるアレルiの頻度である。
*サンプルのgene treeとはdisease locusという観点からのサンプルの歴史を記述するもので、<math>\tau=\{T,\mathbf{t}\}</math>で表される。
**これはtips i=1,2,...,nとノードi=n,n-1,...,2からなるa vector of labeled binary tree Tである。nodesはn-1回のcommon ancestral chromosomeからわかれた系統を表す。
**共通の先祖(ノード)がいた時点の時間をcoalescent timesと言い、<math>\mathbf{t}=\{t_i\}</math>として定義され、t<sub>i</sub>は時間で、i=n,n-1,...,2であり、iの変異系統がi-1の先祖系統にcoalesceする時間である。
**Coalescent modelはRannnala, Slatkin (1998)に基づき、intra-allelic coalescent of a rare mutation（定義不明）を用いて、coalescent timesとgene treesの確率分布を決めた。
*<math>\mathbf{Y}=\{Y_{ij}\}</math>を
