多因子疾患発現機構解明のための混合遺伝モデルによる複数QTL解析法の開発

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1)シミュレーション実験の中で、F2の個体数、QTL分散の大きさおよびQTLの組み合わせを変化させてデータを発生し、解析を行った。その結果、F2個体が1,000頭の場合、主効果に関しては2〜3%以上、エピスタシス効果については、4%以上の寄与のある効果の検出が可能であり、F2個体が200頭の場合でも、主効果に関して10%以上、エピスタシス効果に関して15〜20%以上の寄与の効果を検出できることが分かった。また、近交系間F2ラットのデータを分析した結果、インターバルマッピング法で検出されなかったQTLおよびQTL間のエピスタシスが検出され、MC-IM法の有効性が示された。2)ポリジーン効果ならびに環境効果を取り上げた混合遺伝モデルによる多因子疾患発現機構解明のための新たなQTL解析法の開発に対して、Metropolis-Hastings(MH)アルゴリズムおよびリバーシブルジャンプマルコフ連鎖モンテカルロ(RJMCMC)を用いたベイズ推定法に基づく手法を開発した。この方法により、想定したQTLの数、また各々のもつ効果の大きさ、染色体上の位置がいずれも偏りなく推定可能であることがシミュレーション実験によって示された。また、ポリジーン分散および環境分散についてもほぼ真値通りの結果が得られた。