<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7f186a90ad60 oid 0x444c66 in <Connection at 7f1869fa4bb0>>

2023-05-19

life_sciences_medicine

{'items': [{'key': '99is2', 'term': '人種集団', 'description': {'blocks': [{'key': '4mrbh', 'text': '本研究においては、共通の遺伝学的特徴を持つ人々の集まりのことを指し、国際1,000人ゲノムプロジェクト(URL：http://www.1000genomes.org)で用いられた定義を用いている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [{'offset': 56, 'length': 26, 'key': 0}], 'data': {}}], 'entityMap': {'0': {'type': 'LINK', 'mutability': 'MUTABLE', 'data': {'url': 'http://www.1000genomes.org'}}}}}, {'key': 'b8sv0', 'term': '腸内微生物叢', 'description': {'blocks': [{'key': '2kk6f', 'text': '宿主であるヒトや動物と共生関係にある多種多様な腸内微生物の集まり。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '9n9to', 'term': '次世代シークエンシング', 'description': {'blocks': [{'key': '1tq4m', 'text': '数千から数百万ものDNA分子を同時に配列決定する手法。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '829l9', 'term': '腸内微生物叢シークエンシング', 'description': {'blocks': [{'key': '9a3i0', 'text': '微生物の全ゲノムDNAを短いDNA鎖に切断してライブラリを作成し、次世代シークエンサーによって配列決定する手法。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '3eqmn', 'term': '遺伝子多型', 'description': {'blocks': [{'key': 'cv2ns', 'text': '遺伝子を構成している塩基配列の個体差。一塩基多型(Single Nucleotide Polymorphism; SNP)などが代表的。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '71eca', 'term': 'ポリジェニック・リスク・スコア', 'description': {'blocks': [{'key': 'eu0ok', 'text': 'ヒトゲノム配列上に存在する数百万カ所の遺伝子多型のうち、疾患との関連が示唆された数十〜数十万の遺伝子多型について、効果量の重み付きの和を個人ごとに計算したスコア。このスコアは疾患発症リスクと相関することが知られている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '8rc00', 'term': 'ロジスティック回帰モデル', 'description': {'blocks': [{'key': '1o33n', 'text': '目的変数が2値のデータ（今回は性別）を、説明変数（今回はX・Y染色体由来の配列の比率）を使った式で表す方法。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '9ccc8', 'term': '尤度スコア', 'description': {'blocks': [{'key': '2gd0', 'text': '本研究中で定義された、メタゲノムショットガンシークエンスデータ中のヒトゲノム由来配列と個人のSNP情報をもとに計算されるスコア。尤度スコアは、SNP情報の由来する個人と、腸内微生物叢シークエンシングデータの由来する個人とが同一であるという事象の起こりやすさを反映している。集団中のアレル頻度情報を用いることで、SNP情報の由来する個人と、腸内微生物叢シークエンシングデータの由来する個人とが異なる場合の尤度スコアの分布を推定でき、この分布と比較を行うことで、実際に得られた尤度スコアがどれほど高いのかをP値として評価することができる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'crlad', 'term': 'two-step imputation法', 'description': {'blocks': [{'key': 'f9qfk', 'text': 'まず1段階目として、シークエンシングデータ中のヒトゲノム由来配列がカバーしているゲノム領域について、参照ゲノム配列データを利用して、遺伝子型を決定する。その後、1段階目では決定できなかった遺伝子多型の情報を、ゲノム配列上で周囲に位置する遺伝子多型の情報と参照ゲノム配列データに基づいて推定する。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['med']

['友藤嘉彦', '岡田随象']

本研究では、腸内微生物叢シークエンシングデータ中に存在するヒトゲノム由来配列が、どれほどの個人情報を持っているのかを詳細に評価しました。本研究によって、腸内微生物叢研究におけるデータ共有やデータの有効活用が健全な形で促進され、医学・生物学研究の今後の発展につながることを、心より願っております。本研究は大阪大学医学部附属病院や関連施設より提供していただいたサンプルを用いることで達成することができました。全ての共同研究者や研究支援機構、並びにサンプルを提供してくださった方々に深く感謝を申し上げます。（友藤嘉彦さん）

岡田随象

教授

医学系研究科

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/baea0abff789d40f.html?k=%E5%B2%A1%E7%94%B0%E9%9A%8F%E8%B1%A1