JP2008262427A - Snpを用いた連鎖解析における、候補snpの絞り込み方法、そのプログラム、その記録媒体、及び候補snp絞り込み装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】SNPを用いた連鎖解析における、候補SNPの絞り込み方法、そのプログラム、その記録媒体、及び候補SNP絞り込み装置を提供する。
【解決手段】SNPを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、このデータ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする候補SNPステップとを備えた。
【選択図】図1
【解決手段】SNPを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、このデータ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする候補SNPステップとを備えた。
【選択図】図1
Description
本発明は、ゲノムワイド連鎖解析を行う際に、多数のSNPから候補SNPを絞り込むための候補SNPの絞り込み方法、そのプログラム、その記録媒体、及び候補SNP絞り込み装置に関する。
現在、ありふれた病気(Common disease)の疾患感受性遺伝子の検索には一塩基変異多型(SNP:Single Nucleotide Polymorphism)が頻用されている。SNPとは、複数の個体間における1塩基の違いを意味する。SNPは、数百塩基対から1,000塩基対に1か所程度の割合で存在していると推測されているので、ゲノムの中には300万〜1,000万個のSNPがあると考えられている。ヒトにおける個人差は、このSNPの違いにより大部分が決定されると推測されている。そして、ゲノムワイド検索の場合は数十万のSNPを検索するが、数百万と言われているSNP全体の数には及ばない。したがって、今後の遺伝子解析技術に対応するためには、前もってSNPを絞り込む技術の開発が必要である。
ここで、多数のSNPから遺伝子解析に用いる候補SNPを選ぶ方法としては、タグSNP(非特許文献1)が代表的である。この方法は、関連が強い(連鎖不平衡にある)SNP群をまとめてハプロタイプブロックとして扱い、各ブロックを代表するSNPをタグSNPとする。この方法の問題点は、ハプロタイプブロックの生物学的意義が明らかでないことや、どのブロックにも属さないSNPの扱いをどうするかである(非特許文献2)。さらに、実際に過去の連鎖解析の事例にタグSNPを使用してみると、疾患感受性遺伝子の検出力は必ずしも良くなかった。
Johnson G.C, Esposito L, Barratt BJ, Smith AN, Heward J, Di Genova G., Ueda H, Cordell HJ, Eaves IA, Dudbridge F et al (2001) Haplotype tagging for the identification of common disease genes. Nature genetics 29:233-7 Phillips MS, Lawrence R, Sachidanandam R, Morris AP, Balding DJ, Donaldson MA, Studebaker JF, Ankener WM, Alfisi SV, Kuo FS et al (2003) Chromosome-wide distribution of haplotype blocks and the role of recombination hot spots. Nature genetics 33:382-7
Johnson G.C, Esposito L, Barratt BJ, Smith AN, Heward J, Di Genova G., Ueda H, Cordell HJ, Eaves IA, Dudbridge F et al (2001) Haplotype tagging for the identification of common disease genes. Nature genetics 29:233-7 Phillips MS, Lawrence R, Sachidanandam R, Morris AP, Balding DJ, Donaldson MA, Studebaker JF, Ankener WM, Alfisi SV, Kuo FS et al (2003) Chromosome-wide distribution of haplotype blocks and the role of recombination hot spots. Nature genetics 33:382-7
そこで、本発明者らは、疾患関連遺伝子の検索において、ゲノムワイド連鎖解析を行う際に、多数のSNPから候補SNPを高い的中率で絞り込むことが可能な、SNPを用いた連鎖解析における、候補SNPの絞り込み方法を提供することを目的とする。
このように、上記課題に鑑みて鋭意検討した結果、本発明者らは、遺伝子患者対照研究における疾患関連遺伝子の検索において、より疾患との関連が見いだしやすい候補SNPをタグSNPよりも高い的中率で絞り込むことができる方法を見出し、本発明に想到した。
本発明の候補SNPの絞り込み方法は、SNPを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする候補SNPステップと、を備えることを特徴とする。
また、前記データ作成ステップにおいて、前記仮想遺伝子型データを作成する際に、遺伝子型データを用い、ベイズ統計によるハプロイド推定を行い、対照の仮想遺伝子型データを作成することを特徴とする。
また、前記遺伝子型データが国際HAPMAPプロジェクトで公開されている遺伝子型データであることを特徴とする。
また、前記データ作成ステップにおいて、前記対照の仮想遺伝子型データに対して、設定した疾患オッズ比に基づいて患者の仮想遺伝子型データを作成することを特徴とする。
また、前記候補SNPステップにおいて、前記対照の仮想遺伝子型データと前記患者の仮想遺伝子型データを親データとして、ブートストラップサンプリングで繰り返し患者および対照の遺伝子型データを作成することで子データを作成し、作成した子データを用いて患者対照研究のシミュレーションを繰り返し、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとすることを特徴とする。
また、前記ブートストラップサンプリングがパラメトリックブートストラップサンプリングであることを特徴とする。
また、前記患者対照研究のシミュレーションは、患者および対照の子データ間で各SNPごとにカイ二乗検定を行うことを一定回数繰り返すことによることを特徴とする。
また、本発明におけるプログラムは、SNPを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする候補SNPステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
また、本発明におけるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、前記プログラムを記録したことを特徴とする。
また、本発明における候補SNP絞り込み装置は、前記プログラムを実行させるように構成したことを特徴とする。
本発明によれば、患者対照研究における疾患関連遺伝子の検索において、より疾患との関連が見いだしやすい候補SNPをタグSNPよりも高い的中率で絞り込むことができる。さらに、疾患との関連が見いだしにくいSNPを除外することで、遺伝子解析に費やされるコストを軽減することが可能である。そして、本発明によれば、国際HAPMAPプロジェクトで公開されている遺伝子型データを利用するため、日本人以外にも適用することができる。また、本発明によれば、対象とする疾患や遺伝子を特定する必要がなく、候補SNPの数を調節することができる。
以下、本発明について詳細に説明する。
本発明の候補SNPの絞り込み方法は、SNPを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする候補SNPステップと、を備えることを特徴とする。図1に、本発明の候補SNPの絞り込み方法の一例を示すフローチャートを示す。
ここで、仮想遺伝子型データとは、本発明において使用するために作成する仮想的な遺伝子型データのことであり、本発明においては、対照の仮想遺伝子型データと患者の仮想遺伝子型データを作成する。対照の仮想遺伝子型データは、遺伝子型データを用い、ベイズ統計によるハプロイド推定を行い、作成する。患者の仮想遺伝子型データは、上記のように作成した対照の仮想遺伝子型データに対して、設定した疾患オッズ比に基づいて患者の仮想遺伝子型データを作成する。
そして、ここで用いる仮想遺伝子型データとは、ベイズ統計から推定されるハプロイドおよびその集団内頻度から再構成された遺伝子型のセットを意味する。
そして、前記データ作成ステップにおいて、仮想遺伝子型データを作成する際に、遺伝子型データを用い、ベイズ統計によるハプロイド推定を行い、対照の仮想遺伝子型データを作成する。
ここで、遺伝子型データとは、対照および患者集団内において、個々人が持つ一対の遺伝子座の遺伝子配列を意味する。
まず、対照におけるハプロタイプの種類、および対照集団におけるハプロタイプ頻度についてベイズ推定を行う。そして、ダウンロードした遺伝子型データからステファンM(Stephens M)(2001、2003)の方法を用いることによって、それぞれのハプロタイプの頻度がわかる。
ここで、ベイズ推定とは、仮説の統計学的推論にベイズの定理を使う方法をいい、ある証拠や観察されたデータから、その原因になった事象や仮説(事後確率)を推定する方法である。
そして、ステファンM(Stephens M)(2001、2003)の方法とは、ベイズ推定をハプロタイプ推定の領域に応用し、観察された遺伝子型データから、そのような遺伝子型を生じるハプロタイプの分布を推定する方法である。
そして、その際、用いる遺伝子型データとしては、国際HAPMAPプロジェクトで公開されている遺伝子型データを用いることが好ましい。
ここで、国際HAPMAPプロジェクトで公開されている遺伝子型データとは、同プロジェクトに協力する健常人のDNAを用いて、全ゲノムを対象として個々人のSNP解析を行ったデータである。
国際HAPMAPプロジェクトとは、人種における遺伝的多型パターンを明らかにするために、多国間の国際協力として2002年10月から2005年9月に実施されたものである。この成果は世界中の多くの研究者に利用され、われわれの健康維持や病気、あるいは、薬剤に対する効果や副作用に関係する遺伝子やそれらに影響を及ぼす環境要因の解明などに寄与している。本プロジェクトは、日本・英国・カナダ・中国・ナイジェリア・米国の6カ国の研究者や国家機関・財団などの共同作業によって進められた。また、多型パターンの並びをハプロタイプ(haplotypes)と呼んでおり、プロジェクトの名称のHAPMAPはハプロタイプ地図の作成を目指すことに由来したものである。そして、インターネット上の国際HAPMAPプロジェクトでは、人種の異なる4つの遺伝子型データセットが公開されている。この人種の異なる4つの遺伝子型データセットは、本プロジェクトに利用された血液試料を収集した4つの集団;ナイジェリアのイバダン在住のヨルバ集団(Yoruba in Ibadan, Nigeria)、東京地域在住の日本人、北京在住の漢中国人、ならびにCEPH(米国ユタ州在住の北ヨーロッパ、西ヨーロッパ系の住民)に由来する。そして、それぞれの遺伝子型データセットは、順に、YRI(Yoruba)、JPT(Japanese)、CHB(Han Chinese)、CEU(CEPH)と略表記される。
このような国際HAPMAPのデータをダウンロードして本方法に用いる。
ここで、国際HAPMAPのデータは、国際HAPMAP計画のホームページ上で利用登録することでダウンロードできる。
このようにダウンロードした遺伝子型データを患者対照研究における対照遺伝子型データとし、研究対象に合致したデータセットを選択する。このように、本発明は、対照遺伝子型データの作成に、国際HAPMAPの遺伝子型データを利用するため、日本人以外にも適用することができる。
つぎに、上記のように作成した対照の仮想遺伝子型データに対して、設定した疾患オッズ比に基づいて患者の仮想遺伝子型データを作成する。
ここで、疾患オッズ比とは、患者におけるあるハプロイドのオッズと対照におけるそのハプロイドのオッズのことをいう。そして、好ましくは1.6〜1.9の範囲内で設定することが好ましい。1.5以下であると、感度の点で好ましくなく、2.0以上であると、特異度の点で好ましくない。
本方法ではありふれた疾患(common disease)を対象と考えており、患者集団と対照集団では特定のハプロタイプの頻度が異なるという仮定を置く。対照集団での各ハプロタイプ頻度から、あるオッズ比をもって患者集団では特定のハプロタイプが多い、または少ない、とする。この仮定から患者集団内での各ハプロタイプの頻度を計算する。
そして、前記候補SNPステップにおいて、前記データ作成ステップにおいて作成した対照の仮想遺伝子型データと患者の仮想遺伝子型データを親データとして、ブートストラップサンプリングで繰り返し患者および対照の遺伝子型データを作成することで子データを作成し、作成した子データを用いて患者対照研究のシミュレーションを繰り返し、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする。
ここで、本発明では、ブートストラップサンプリングは、中でも、パラメトリックブートストラップサンプリングが好適に用いられる。
そして、本発明において、ブートストラップサンプリングは、好ましくは、100〜1000回繰り返す。100回より少ないと解析結果の再現性の点で好ましくなく、1000回より多いと解析の迅速性低下の点で好ましくない。
また、患者対照研究のシミュレーションは、患者および対照の子データ間で各SNPごとにカイ二乗検定を行うことを一定回数繰り返すことにより行う。
詳細には、患者集団および対照集団におけるハプロタイプデータを親データとして、各ハプロタイプが一対になってランダムに子データを作り、患者・対照で子データ同士の比較をする。その際のハプロタイプデータからのサンプリングに、ハプロタイプ頻度をパラメータとするパラメトリックブートストラップサンプリングを好適に用いる。
ここで、ブートストラップサンプリングとは、与えられた標本値から決められた回数だけ繰り返し復元無作為に標本を抽出して、統計量の性質を調べる方法である。
そして、パラメトリックブートストラップサンプリングとは、ブートストラップサンプリングを行う際に、抽出する各標本値の確率密度を仮定して標本抽出を行う方法である。
次に、一定数(例えば500例ずつ)の患者・対照の子データ間で各SNPごとに定型的なカイ二乗検定を行うことを一定回数(例えば500回)繰り返す。SNP毎に有意になった回数がシミュレーション回数の一定割合(例えば80%)以上になったものを候補SNPとする。以上の操作を、すべてのハプロタイプについて行い、候補SNPをリストアップする。
ここで、患者・対照の子データは、それぞれ100〜1000例ずつが望ましい。100例より少ないと解析結果の再現性低下の点で好ましくなく、1000例より多いと解析の迅速性低下の点で好ましくない。
そして、カイ二乗検定は、子データの数だけ行うことになる。
また、ここでいう、有意になる頻度が高いとは、通常80%以上とするのが望ましい。また、ここで、有意とはカイ二乗検定におけるp値が0.05よりも少ないこととする。
本発明におけるプログラムは、SNPを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする候補SNPステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。本発明は、コンピュータがこのようなプログラムを実行することによって実現することができる。
また、本発明は、上記のようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよく、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD―ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置であってもよい。さらに、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものであってもよい。
また、本発明における候補SNP絞り込み装置は、上記のようなプログラムを実行させるように構成したものである。
以下に本発明の実施例によって、本発明を詳細に説明するが、本発明はこれらの実施例により何ら制限されるものではない。
桑野(Kuwano R)らはアルツハイマー(Alzheimer)病の疾患関連遺伝子として、DNMBP遺伝子を報告した(Hum Mol Genet 15:2170-2182,2006)。まずこの研究に本発明の方法を適用した。この研究では、染色体10q24.2の101.4Mbから101.8Mbの間の1,206SNPを調べている。これらのSNPのうち、HAPMAPのJPTデータには29SNPが含まれ、桑野(Kuwano R)らの報告では12/29(41.4%)のSNPにおいて有意に関連が認められた。一方、タグSNPを用いた場合は、3つのSNPがタグSNPとされたが、これら全てが有意な関連がなかった(0/3(0.0%))。
本発明の方法を適用したところ、7つの候補SNPが選ばれ、うち5つが有意であった(5/7(71.4%))。また、本発明で候補遺伝子とならなかったSNPには31.8%が有意なSNPだったが、タグSNPに選ばれなかったSNPの46.1%が実際には有意なSNPだった。同様に、既報の大規模な患者対照研究に本方法を適用したところ、原報告での結果よりも有意なSNPを検出する感度が改善した(図2及び図3)。
ここで、感度の計算は、診断方法の統計的評価(EMB)に基づき、オリジナルスタディを検証済みの診断検査、本発明のシミュレーションを評価対象の診断検査とし、
(本発明の方法で有意なSNPの数)/(オリジナルスタディで有意なSNPの数)として、計算を行った。
(本発明の方法で有意なSNPの数)/(オリジナルスタディで有意なSNPの数)として、計算を行った。
このように、本発明を2005年から2006年に発表された、大規模な遺伝子患者対照研究に適用した。本発明を使用することにより、対象SNPの数を25%(中央値)に圧縮することができた。絞り込んだSNPに、疾患に関連があるSNPが含まれる頻度は、どの研究の場合でも原著およびタグSNPによる検出頻度を上回った。また、候補SNPに選ばれなかったSNPに有意なSNPが含まれる頻度はタグSNPを用いた場合よりも低かった。
Claims (10)
- SNPを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする候補SNPステップと、を備えることを特徴とする候補SNPの絞り込み方法。
- 前記データ作成ステップにおいて、前記仮想遺伝子型データを作成する際に、遺伝子型データを用い、ベイズ統計によるハプロイド推定を行い、対照の仮想遺伝子型データを作成することを特徴とする請求項1記載の候補SNPの絞り込み方法。
- 前記遺伝子型データが国際HAPMAPプロジェクトで公開されている遺伝子型データであることを特徴とする請求項2記載の候補SNPの絞り込み方法。
- 前記データ作成ステップにおいて、前記対照の仮想遺伝子型データに対して、設定した疾患オッズ比に基づいて患者の仮想遺伝子型データを作成することを特徴とする請求項1又は2記載の候補SNPの絞り込み方法。
- 候補SNPステップにおいて、前記対照の仮想遺伝子型データと前記患者の仮想遺伝子型データを親データとして、ブートストラップサンプリングで繰り返し患者および対照の遺伝子型データを作成することで子データを作成し、作成した子データを用いて患者対照研究のシミュレーションを繰り返し、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとすることを特徴とする請求項1記載の候補SNPの絞り込み方法。
- 前記ブートストラップサンプリングがパラメトリックブートストラップサンプリングであることを特徴とする請求項5記載の候補SNPの絞り込み方法。
- 前記患者対照研究のシミュレーションは、患者および対照の子データ間で各SNPごとにカイ二乗検定を行うことを一定回数繰り返すことによることを特徴とする請求項5記載の候補SNPの絞り込み方法。
- SNPを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いSNPを候補SNPとする候補SNPステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項8記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
- 請求項8記載のプログラムを実行させるように構成したことを特徴とする候補SNP絞り込み装置。
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