遺伝学のためのバイオインフォマティクス入門　<エンジニア入門シリーズ>－集団・進化からコアレセント理論まで(エンジニア入門シリーズ) [単行本]

遺伝学のためのバイオインフォマティクス入門　<エンジニア入門シリーズ>－集団・進化からコアレセント理論まで(エンジニア入門シリーズ) の 商品概要

• 目次

  第１章　個体を離れ集団を考える
  
  １.１　ロードマップ
  
  １.２　メンデルの遺伝法則
  
  １.３　Hardy-Weinbergの法則
  
  １.４　遺伝子プール
  
  １.５　遺伝子プールの概念を用いて
  
  Hardy-Weinbergの法則を導く
  
  １.６　集団の多様性の指標：
  
  ヘテロ接合度
  
  １.７　ランダム交配からの逸脱．
  
  １.８　ヘテロ接合度と近交係数の関係
  
  １.９　まとめ
  
  
  第２章　進化の力とそのバランス
  
  ２.１　ロードマップ
  
  ２.２　進化の3つの力
  
  ２.３　淘汰
  
  ２.４　遺伝的浮動
  
  ２.５　突然変異
  
  ２.６　進化の力の相互作用
  
  ２.７　中立説
  
  ２.８　まとめ
  
  
  第３章　遺伝子の共有
  
  ３.１　ロードマップ
  
  ３.２　血縁関係者の間での遺伝物質の
  
  共有率
  
  ３.３　血縁性の指標π
  
  ３.４　Ewensのサンプリング公式
  
  ３.５　量的形質と遺伝率
  
  ３.６　量的形質モデルの疾患への応用：
  
  ライアビリティ・閾値モデル
  
  ３.７　まとめ
  
  
  第４章　ハプロタイプの扱い
  
  ４.１　ロードマップ
  
  ４.２　ハプロタイプとジェノタイプ
  
  ４.３　連鎖不平衡（LD）
  
  ４.４　組換えによる連鎖不平衡の減衰
  
  ４.５　ハプロタイプブロック
  
  ４.６　非血縁集団における
  
  ハプロタイプフェージング
  
  ４.７　ハプロタイプレベルでの
  
  遺伝子共有の指標
  
  ４.８　まとめ
  
  
  コラム：人類遺伝学と「人種」概念
  
  
  第５章　コアレセント理論入門
  
  ５.１　ロードマップ
  
  ５.２　分離サイト数を求める
  
  ５.３　幾何分布
  
  またはファーストサクセス分布
  
  ５.４　コアレセンス
  
  ５.５　田嶋のD検定
  
  ５.６　祖先組換えグラフ
  
  ５.７　まとめ
  
  
  Appendix　隠れマルコフモデル
  
  Ａ.１　隠れマルコフモデルの基本構造
  
  Ａ.２　学習問題：
  
  バウム・ウェルチアルゴリズム
  
  Ａ.３　デコーディング問題：
  
  ビタビアルゴリズム
  
  Ａ.４　評価問題：フォワードアルゴリズム

• 出版社からのコメント

  遺伝子が親から子へどのように受け継がれ、集団の中でどのように変化して進化につながるのかを数式を使って解説する入門書です。

• 内容紹介

  本書は主に、医学・生物学を専攻する学生や研究者で、遺伝学の数理的な背景を深く理解したいと考える方々を対象としている。数式の展開は可能な限り丁寧に行い、同時に、数理の背後にある直感的なイメージが伝わるよう言葉を尽くしたつもりである。高度な数学的知識は前提とせず、高校数学レベルの知識があれば読み進められるよう配慮した。数式を追うのが辛い場合は、まずは文章と図解による概念的な説明だけでも目を通していただければ、遺伝学理論の風景の一端に触れていただけるはずである。

• 著者について

  髙山 順 (タカヤマジュン)
  経歴：
  
  東北大学大学院医学系研究科准教授
  
  2000 年開成高校卒業
  
  2004 年東京大学理学部生物化学科卒業
  
  2009 年東京大学大学院理学系研究科生物化学専攻博士課程修了
  
  2009 年博士（理学）取得
  
  2009 年理化学研究所特別研究員
  
  2016 年理化学研究所研究員
  
  2018 年東北大学未来型医療創成センター助教
  
  2020 年同講師
  
  2021 年より現職
  
  専門：ゲノム医学、遺伝統計学
  
  所属学会：日本人類遺伝学会、日本メディカルAI 学会
  

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