高次元ゲノム情報解析におけるベイズ流の統計手法の開発

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近年のヒトゲノムの全塩基配列の解読や実験技術の著しい進歩を受け,生物医学の領域でも,ゲノム規模での膨大な情報を利用した研究が盛んに行われている.これらの研究における,科学性の担保と効率性の向上のために,新たな統計手法の開発と整備は不可欠である.本年度は,まず,マイクロアレイ等を用いたゲノムワイド研究において,予測・診断法開発を目的とした,関連遺伝子選択のための方法論の開発を行った.ベイズ流の枠組みから,選択された遺伝子による診断法の予測精度を評価する手法を提案し,従来法よりも良好な性能を示すことを確認できた.また,研究計画の立案や結果の解釈において,検出力・サンプルサイズの評価は重要な問題である.本研究では,ベイズ流の枠組みから,経験ベイズ法を用いた評価方法を開発した.特に,効果サイズが大きな遺伝子を対象とした部分検出力という概念を導入し,従来の検出力とは異なる枠組みでの方法論を構築した.また,多重検定における最強力検定に対応する方式について,経験ベイズ法に基づく検定方式を開発した.従来法の本質的な問題であった検定統計量の近似の問題を大きく改善することができ,数値実験や実データの解析を通して,良好な性能が示された.また,選択された遺伝子のランキングや信頼区間の構成,正確な点推定について,ベイズ流の方法論の研究を行った.これらの成果を医学統計学領域の一流国際誌に発表すると同時に,海外の研究者から依頼を受けた,2冊の書籍の分担執筆も行った.