大規模なゲノム関連データに対する多重比較法の研究

検定統計量の相関構造を考慮した場合のFDRの計算法に関しては、所属する癌研究会ゲノムセンターの一塩基多型(SNP)のデータを使用して開発を進めた。遺伝子領域の中のSNPを連鎖不平衡の強いハプロタイプブロックに分け、ブロックごとにFDRを計算して評価する方法を開発した。またハプロタイプブロック同定法における検出力の比較をシミュレーション研究で行った。マイクロアレイ研究におけるサンプルサイズ計算の方法に関しては2007年7月に行われた第5回多重比較国際会議において口頭発表を行い、またサンプルサイズを計算するプログラムを統計解析言語Rを用いて開発し、公開に向けて準備を行った。タンパク発現データと抗癌剤感受性との関連研究を統計数理研究所の江口教授らと共同で行った。術前化学療法でドセタキセルを投与された乳がん患者の膨大なタンパク発現データからドセタキセルの病理学的効果と関連するタンパクを抽出するのにコモンピーク法というアルゴリズムを応用した解析法の提案を行った。この方法と機械学習のアダブーストを組み合わせることにより非常に精度の高い予測のできるタンパクを得ることができた。この研究の成果はCancer Informatics誌に掲載された。

検定統計量の相関構造を考慮した場合のFDRの計算法に関しては、所属する癌研究会ゲノムセンターの一塩基多型(SNP)のデータを使用して開発を進めた。遺伝子領域の中のSNPを連鎖不平衡の強いハプロタイプブロックに分け、ブロックごとにFDRを計算して評価する方法を開発した。またハプロタイプブロック同定法における検出力の比較をシミュレーション研究で行った。マイクロアレイ研究におけるサンプルサイズ計算の方法に関しては2007年7月に行われた第5回多重比較国際会議において口頭発表を行い、またサンプルサイズを計算するプログラムを統計解析言語Rを用いて開発し、公開に向けて準備を行った。タンパク発現データと抗癌剤感受性との関連研究を統計数理研究所の江口教授らと共同で行った。術前化学療法でドセタキセルを投与された乳がん患者の膨大なタンパク発現データからドセタキセルの病理学的効果と関連するタンパクを抽出するのにコモンピーク法というアルゴリズムを応用した解析法の提案を行った。この方法と機械学習のアダブーストを組み合わせることにより非常に精度の高い予測のできるタンパクを得ることができた。この研究の成果はCancer Informatics誌に掲載された。