アルコール・栄養代謝に関わる遺伝的変異が適応進化の対象

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2018-04-24

{'items': [{'key': 'term1', 'term': '慶應義塾大学医学部百寿総合研究センター', 'description': {'blocks': [{'key': 'c1npk', 'text': '日本における長寿医療研究の拠点の一つ。25年にわたる慶応義塾大学医学部における百寿者研究をもとに創設された。主に105歳以上の百寿者（100歳以上の人物）やスーパーセンテナリアン（110歳以上の人物）を対象としている。世界最大規模の高齢な百寿者のバイオリソース（ゲノム情報やエピゲノム情報）を持つ。対象者の詳細な老化形質の収集を行っている。これらの試料を元に健康長寿要因の解明を目指している。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term2', 'term': '全ゲノムシークエンス解析', 'description': {'blocks': [{'key': '34pkg', 'text': 'ヒトゲノムを構成する30億の塩基配列を解読するゲノム解析技術。次世代シークエンサー（NGS）技術の発達により、2017年現在、1サンプルあたり約10万円以下のコストでの実施が可能になっている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term3', 'term': '適応進化', 'description': {'blocks': [{'key': '5jbju', 'text': '生物の性質が、世代を経るごとに周囲の環境に対応して変化していく現象。ゲノム配列上に生じた遺伝的変異が、周囲の環境に適用して生存が有利となった個体を中心に集団内で拡散していくことで、集団内におけるゲノム配列の多様性に変化が生じる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term4', 'term': 'ゲノム配列', 'description': {'blocks': [{'key': '4oo4g', 'text': '生物の設計図。アデニン（A）、チミン（T）、グアニン（G）、シトシン（C）の4種類の塩基が連なった塩基配列として、細胞内に保存されている。ゲノム配列の長さは生物種によって異なり、ヒトにおいては約30億の塩基配列で構成されている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term5', 'term': 'バイオバンク・ジャパン', 'description': {'blocks': [{'key': '31tod', 'text': '日本人集団27万人を対象とした生体試料バイオバンクで、ゲノム解析が終了した人数は約20万人とアジア最大である。オーダーメイド医療の実現プログラムを通じて実施され、ゲノムDNAや血清サンプルを臨床情報と共に収集し、研究者へのデータ提供や分譲を行っている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term6', 'term': '臨床検査値', 'description': {'blocks': [{'key': 'jrqa', 'text': '健康状態や病気の状況を把握する目的で、健康診断や医療現場で実施される医学検査結果の数値。代表的なものとして、採血による血液検査や生化学検査、生理機能検査が挙げられる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term7', 'term': 'ゲノムワイド関連解析（GWAS）', 'description': {'blocks': [{'key': 'ce3ue', 'text': 'ヒトゲノムの全域に分布する数百万カ所の遺伝的変異の情報を袖手し、臨床検査値や病気との因果関係を網羅的に検討する遺伝統計解析手法。これまでに、数百を超える形質や病気を対象に実施され、数多くの関連遺伝的変異が同定されている。GWASはGenome-Wide Association Study の略。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term8', 'term': '主成分分析', 'description': {'blocks': [{'key': 'b2tbm', 'text': '多数の変数で構成されるデータから、そのデータの特徴を表す代表的な変数(主成分ベクトル)を抽出する多変量解析技術。多人数のヒトゲノムデータに対して主成分分析を実施することで、各サンプルの遺伝的背景や出身地域を推定することができる 注2) 。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term9', 'term': 'ネアンデルタール人', 'description': {'blocks': [{'key': '4v8hh', 'text': '既に絶滅したヒト属の一種。地球上に数十万年前から数万年前まで生息していた。同じくヒト属に含まれる現生人類（ホモ・サピエンス）とは別の生物種であるが、ネアンデルタール人由来のゲノム配列がヒトゲノム配列の一部に混入していることより、過去においてネアンデルタール人と現生人類との接触があったと考えられている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['med']

['岡田随象']