・バイオバンク・ジャパン (以下BBJ) の主に日本人を対象としたGWASのサマリーデータ (BBJ, for all samples in QTL studies and the case samples in case-control studies) ・共同研究 Use GWAS Central as a data source GWAS Central contains 70,566,447 associations between 3,251,694 unique SNPs and 1,451 unique MeSH disease/phenotype descriptions. As of, the GWAS Catalog contains publications and associations. This talk: case-control GWA studies •Obtain DNA from people with disease of interest (cases) and unaffected controls •Run each DNA sample on a SNP chip to measure genotypes at 300,000-1,000,000 SNPs in cases and controls •Identify SNPs where one allele is significantly more common in cases than controls –The SNP is associatedwith disease ヒトの表現型や疾患に寄与するSNPが含まれる可能性が最も高 いゲノム領域を全ゲノム関連解析（GWAS）により同定するこ とは極めて効果的だと証明されており、わずか数年間で427報1、 1900以上 のSNPが同定さ れています。 糖尿病の基礎知識【分類と症状】、高脂血症については高脂血症 (脂質異常症) の基本【悪玉・善玉コレステロールとは】で解説しました。, 血圧についてのGWASをまとめるICBP (International Consortium for Blood Pressure) もあります。高血圧の症状と原因【隠れた病気による高血圧もある】も合わせてお読みください。, 自己免疫疾患は本来外敵を駆除する免疫系が遺伝子異常により自分自身を攻撃するようになってしまって起こる病気のことです。, その原因探索にも多くの労力が割かれてきました。そのようなたくさんの自己免疫疾患についてのGWAS結果がダウンロードできるImmunobaseや、自己免疫疾患の中でも炎症性腸疾患 (潰瘍性大腸炎やクローン病など) に特化したIBD Geneticsといったデータベースが構築され、誰でも利用可能になっています。, ここまでは現役世代でもなりうる病気に関するGWASを紹介してきましたが、病気の中には現役世代ではなく高齢者の方に多く起こるものも多いです。, 例えば骨粗鬆症がその1つで、少しずつ骨がもろくなっていき骨折して寝たきりになってしまう可能性もあります。骨粗鬆症の正しい検査と最新の治療薬【骨粗鬆症の予防法も】にまとめました。, この骨粗鬆症についてのGWASをまとめたものがGenetic Factors for Osteoporosis Consortiumです。, 眼科領域では、加齢黄斑変性 (AMD) という病気もご高齢の方に多く見られるもので、この病気について調べたAMD Gene Consortiumもあります。, 社会問題の1つにもなっているのが認知症で、認知症の原因にもいろいろありますがその数十％を占めるのがアルツハイマー病です。アルツハイマーの研究は神経内科医や神経科学らが取り組んで来ましたが、未だ原因も治療も十分からはほど遠いです。国際的なプロジェクトでアルツハイマー病を引き起こす遺伝子を探索しようというのがInternational Genomics of Alzheimer's Projectです。, 個別の病気に特化した専門的なデータベースを紹介しましたが、もちろんより多くの病気についても研究されています。, 最も有名なGWAS結果の参照先はGWAS Catalogで、ありとあらゆるGWASについての結果がアップロードされています。, OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man) は遺伝病を引き起こす遺伝子とその病気についての対応関係が、専門家によるチェックを受けた上で掲載されており、研究対象の病気や遺伝子から過去の知見をまとめて調べることができます。, GWAS結果のダウンロード先を見てきましたが、この記事の最後にその結果を扱う便利でコマンドも不要なツールをいくつか紹介します。, LocusZoomは、ある領域内のSNPについてp値の散布図を描くことができるツールで、多くの論文で採用されています。, LD Hubは複数のGWAS結果を比較してリスクの相関関係を検討できるLDSC (Linkage Disequilibrium SCore regression) という方法を実行できるツールです。. We'd love to hear from you! GWASは、ゲノム全体をほぼカバーするような、50万個以上の一塩基多型（single nucleotide polymorphism: SNP）の遺伝子型を決定し、主にSNPの頻度（対立遺伝子や遺伝子型）と、疾患や量的形質との関連を統計的に調べる方法論である。疾患との関連を検討する場合は、検出力の観点から一般集団の血縁関係にないサンプルを用いることがほとんどであり、また、minor allele frequency(MAF)が1％以上の頻度の高いSNPを対象とすることが多い。 世界で最初に行われたGWASは、理化学研究所 … (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName("body")[0],e.appendChild(d))})(window,document,"script","//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js","msmaflink");msmaflink({"n":"実験医学 2020年3月 Vol.38 No.4 GWASで複雑形質を解くぞ! To provide feedback or ask a question, contact the GWAS Catalog team on gwas-info@ebi.ac.uk. 〜多因子疾患・形質のバイオロジーに挑む次世代のゲノム医科学","b":"羊土社","t":"","d":"https:\/\/m.media-amazon.com","c_p":"","p":["\/images\/I\/51xXChNLoKL.jpg"],"u":{"u":"https:\/\/www.amazon.co.jp\/dp\/4758125295","t":"amazon","r_v":""},"aid":{"amazon":"1633328","rakuten":"1633326"},"eid":"Xe64U","s":"s"}); (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName("body")[0],e.appendChild(d))})(window,document,"script","//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js","msmaflink");msmaflink({"n":"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","b":"羊土社","t":"","d":"https:\/\/m.media-amazon.com","c_p":"","p":["\/images\/I\/41EKVIdxxoL.jpg"],"u":{"u":"https:\/\/www.amazon.co.jp\/dp\/4758120927","t":"amazon","r_v":""},"aid":{"amazon":"1633328","rakuten":"1633326"},"eid":"qJ9FU","s":"s"}); 今日も【生命医学をハックする】 (@biomedicalhacks) をお読みいただきありがとうございました。, がんをはじめとする病気やよくある症状などの医学知識、再生医療などの生命科学研究は、研究手法が大きく前進したこととコンピューターの発達なども相まって、かつてないほどの勢いで知識の整備が進んでいます。, 生命医学をハックするでは、主として医師や医学生命科学研究者ではない方や、未来を担う学生さんに向けた情報発信をしています。, 2週間に1回のペースで、サイトの更新情報や、それらをまとめた解説記事をニュースレターとして発行しています。メールアドレスの登録は無料で、もちろんいつでも解除することができます。, サイト名の「ハックする」には、分かってきたことを駆使し、それを応用して、病気の治療や研究などにさらに活用していこうという意味があります。, 医学・生命科学のポータルサイト。生命科学者 x 医師 x 機械学習研究者の視点から、生命医科学研究、バイオテクノロジー、キャリアパスを中心に発信。. 【ゲノムワイド関連解析（Genome-wide association study; GWAS）】 ・遺伝情報と形質情報との結びつきを評価する、遺伝統計学の一手法。 ・数万人を対象に、ヒトゲノム全体を網羅する数百～1千万箇所 … 毎年健康診断の時期になると途端に体重を気にする人も多いのではないだろう。特に肥満気味であれば医者に食事を控えるように、あるいはもっと運動する... Biopython入門 - 中編 【NCBIデータベースやBlastへのアクセス】. GWASには、rrBLUPパッケージのGWAS関数を用いる。 GWAS関数に読み込ませるマーカー遺伝子型データと、ゲノム関係行列の準備を行う。 -100 -50 0 50 100 BiopythonはPythonをベースにした生命科学研究のためのパッケージで、その基礎的な使い方を3回に渡って紹介しています。2回目になる... 1細胞解析は、生命科学研究にとってますます重要になりつつあります。この記事では、1細胞解析に使われるBioconductorパッケージについ... バイオインフォマティクス解析を行う時には、Linuxベースのコマンドを使うことが避けて通れません。この記事では、ファイルに出力する方法とコマ... 日本電気 (NEC) は、がん免疫療法の向上を目指す国際コンソーシアムTESLA（Tumor neoantigEn SeLection Al... 目的の遺伝子を増やすことをクローニングといい、生命科学研究の基本の1つです。この記事では、生命科学系の学生さん向けに、発展的なクローニング手... 今はヒトゲノムが全てネットで公開されており、実験環境も市民に開かれつつあります。この記事ではインスリンを作るというプロジェクトを題材として、... 日本の大学院を卒業した後に留学し海外で研究を行うことは生命医学系ではそれほど珍しくありません。この記事では、これから留学先の研究室 (ラボ)... 生命医学研究者。医師・医学博士。人工知能についても、学術論文を生命科学トップのCell関連誌に筆頭著者として掲載。, 学会ポスター発表前に知っておくべきこと全て 【デザインのコツから発表後の注意点まで】, 2週間に1回のペースで、サイトの更新情報や、それらをまとめた解説記事をニュースレターとして発行, ICBP (International Consortium for Blood Pressure), Genetic Factors for Osteoporosis Consortium, International Genomics of Alzheimer's Project. ※画像作成にはSNPAlyze V9 を使用しています。, 横軸は座位、縦軸にP値や効果量などをプロットします。図の上方にプロットされているSNPに絞って、レポートや次の研究計画を考えることができます。, ただし、測定の誤りや異なる人種などの異質なデータが混在している場合、P値が見かけ上高くなるなど、関連解析の結果に誤りが生じる可能性があるので注意が必要です。, 主成分分析では、多変量のデータ行列の情報をできるだけ損失が少ないように第一主成分という指標に圧縮します。さらに第一主成分と独立な第二主成分に情報を圧縮します。主成分分析の各主成分の寄与率を見ると、その主成分がどれだけ元のデータに貢献しているかが分かります。, 例えば、元のデータに100個の変数があったとして、第一主成分と第二主成分の寄与率の合計が0.9であれば、100個の変数の情報をたった2個の変数で90%も説明できることになります。しかも、2次元になればプロットにより集団を眺めることが容易になります。, GWASデータの話に戻って、集団による差異を確認するために、各被験者のデータを多変量データの各説明変数としたデータセットを用意して主成分分析を行います。100人のデータの差異が2次元の散布図として確認できます（図２）。, 図２．第一主成分と第二主成分の係数をプロット GWAS Catalog data is currently mapped to Genome Assembly and dbSNP Build. "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">, GWAS（ゲノムワイド関連解析）では50万個を超えるSNPs（一塩基多型）がタイピングされます。次世代になると希少疾患の表現型に関連する多型マーカーが増え、100万のオーダーの検出が可能となります。, これらの膨大な情報から興味のあるSNPを抽出するためには、表現型との関連解析のP値（帰無仮説の正しさ）や効果量（表現型への影響の大きさ）をマンハッタンプロット（図１）がおススメです。, 図１．マンハッタンプロット ※画像作成にはSNPAlyze V9 Pro, データは1000人ゲノムプロジェクトデータを使用しています。, 均質なデータは近くに集まります。異端なデータは遠く離れてプロットされるなど、SNPによる個人ごとの違いを目で見ることができます。, Copyright (C) 1995 - 2020 All rights reserved. GWAS Central data content is available in its entirety to researchers as part of a collaboration. 遺伝型と疾患とのつながりを研究する GWAS (Genome Wide Association Study, ゲノムワイド関連解析) は、遺伝型を調べるためのシークエンス技術やSNPアレイの価格が下がったこともあり盛んに行われてきました。 遺伝型と疾患とのつながりを研究するGWAS (Genome Wide Association Study, ゲノムワイド関連解析) は、遺伝型を調べるためのシークエンス技術やSNPアレイの価格が下がったこともあり盛んに行われてきました。, 身長や体重は私達にとって最も身近な形質の1つですが、それがどのような遺伝子によって決まっているのか未だ充分な科学的な知見があるとはいえません。, 身長や肥満傾向を支配する遺伝法則を見つけようと立ち上がったのが国際的なプロジェクトであるGIANT consortiumです。, その結果、機能的な解明については今後の解析が待たれるものの、これまでに数百のSNPを同定することができました。そのような研究の1つは肥満には遺伝子の影響はどこまであるのかで紹介しています。, 生活習慣病には高血圧や糖尿病、高脂血症などが含まれますが、これらは患者さんがとても多く、将来的に心筋梗塞をはじめさまざまな病気のリスクにもなることから、多数のGWASが行われました。, 2型糖尿病GWASの全SNP結果がダウンロードできるDIAGRAMや、インスリン代謝に関するGWAS結果をまとめたMAGIC、高脂血症に関するSNPがダウンロードできるGlobal Lipids Geneticsが有名なデータベースです。, 糖尿病については65歳以上の3割が糖尿病! ・バイオバンク・ジャパン (以下BBJ) の主に日本人を対象としたGWASのサマリーデータ (BBJ, for all samples in QTL studies and the case samples in case-control studies), ・共同研究 (IMM; Iwate Medical Megabank, JPHC; Japan Public Health Center-based Prospective Study, J-MICC; the Japan Multi-Institutional Collaborative Cohort study, and TMM; Tohoku Medical Megabank, for the control samples in case-control studies), BBJ は2003年に東京大学医学科研究所内に設立され、現在までに 47疾患からなる、約20万人の疾患症例を収集してきました．これは以下の12の協力医療機関、協力研究機関、その他委員会などの協力のもと、実現されています．　・飯塚病院、岩手医科大学、大阪国際がんセンター（大阪府立成人病センター）、がん研有明病院、結核予防会複十字病院、大阪医療センター、滋賀医科大学、順天堂大学、東京都健康長寿医療センター、徳洲会、日本医科大学、日本大学. GWASデータの話に戻って、集団による差異を確認するために、各被験者のデータを多変量データの各説明変数としたデータセットを用意して主成分分析を行います。1 100人のデータの差異が2次元の散布図として確認できます（図２）。