場所によってたくさん読まれるところと少なく読まれるところがある興味は大きく分けて二つ読まれた部位に違い(多型とか)があるかもしれないときに、多型があるか、あるならアレルは何か、その割合の推定値はいくつか(ホモとヘテロだけであれば、ホモか、ヘテロ化、プールサンプルなら、アレルの比率。アレル特異的トランスクリプトの比率もこれと同様)読まれた部位を相互に比較して、その相対量を数値化いずれにしても、部位によってリード数が多くなりやすさが違うこと、同じ部位の異なる配列のリード数は観測量であって、本当に知りたいのはサンプルの量(比)だから、推定する必要がある。平均して1塩基対(ヒトのゲノムは30億塩基対)あたり何回読まれたか各塩基対は何回読まれるかポアッソン分布とみなすポアッソン分布は、すべての位置が実験的に平等であるとの前提のモデルであって、実際はそうではないので、あくまでも、「単純化したモデル」。すればのようにおくことができる。関数が作れれば、観測データがきれいにポアッソン分布に乗ってくるが、実際には、乗らない。(ポアッソン分布であるという仮定が正しいとしても)考慮していない因子があるからである。調整しているので、うまく合わない部分は観測データの分散とポアッソン分布からの理論的分散との違いとして生じる。それを用いて、どれくらい、モデルがあっていないかの評価をすることはできる実験の増幅過程によるバイアスサンプルにPCRをかける過程が入ると、たまたま増幅されることになるか、たまたまもれるか、の影響が増幅する。ガンマ分布がまずまずのようだ。回成功するかの確率」を表す。ポアソン分布と違うのは、「打ち止め」があること。「リード数を推定するための変数」が得られる。ポアソン分布ならこれだけでよいし、負の二項分布なら、もう一つ変数がいるどうように「その座位」で「ミュータントタイプだったら」...という変数が得られるその上で、「ワイルドタイプ」のリード数が何本になるかの確率分布が計算できる。いう対立仮説とで尤度比検定してもよいレアバリアントか、ただのゴミかを見たいなら、非ワイルドタイプアレルが実験エラーとして観察される確率を定めると、「帰無仮説〜ワイルドタイプである」の下では、非ワイルドタイプのリードが読まれるのはこのエラー率そのものだから、このエラー率と、エラー率より多めに読まれるぶれを正規分布に照らして範囲をとり、それより多い非ワイルドタイプリード数なら、「ワイルドタイプである」という帰無仮説が棄却され、1か2本の非ワイルドタイプがあるという対立仮説を採用したい、ということになる。やれば、セグメントでの評価になる。GWAS/GWASメタアナリシスとその周辺解析用のアプリケーションへのリンク複合遺伝性疾患とは----------News----------20万アクセス2008/07/2040万アクセス2010/09/12-------------------------はてなブログをはじめよう!ryamada22さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。