(57)【要約】【課題】ＳＮＰを用いた連鎖解析における、候補ＳＮＰの絞り込み方法、そのプログラム、その記録媒体、及び候補ＳＮＰ絞り込み装置を提供する。【解決手段】ＳＮＰを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、このデータ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとする候補ＳＮＰステップとを備えた。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＰを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとする候補ＳＮＰステップと、を備えることを特徴とする候補ＳＮＰの絞り込み方法。
【請求項２】
前記データ作成ステップにおいて、前記仮想遺伝子型データを作成する際に、遺伝子型データを用い、ベイズ統計によるハプロイド推定を行い、対照の仮想遺伝子型データを作成することを特徴とする請求項１記載の候補ＳＮＰの絞り込み方法。
【請求項３】
前記遺伝子型データが国際ＨＡＰＭＡＰプロジェクトで公開されている遺伝子型データであることを特徴とする請求項２記載の候補ＳＮＰの絞り込み方法。
【請求項４】
前記データ作成ステップにおいて、前記対照の仮想遺伝子型データに対して、設定した疾患オッズ比に基づいて患者の仮想遺伝子型データを作成することを特徴とする請求項１又は２記載の候補ＳＮＰの絞り込み方法。
【請求項５】
候補ＳＮＰステップにおいて、前記対照の仮想遺伝子型データと前記患者の仮想遺伝子型データを親データとして、ブートストラップサンプリングで繰り返し患者および対照の遺伝子型データを作成することで子データを作成し、作成した子データを用いて患者対照研究のシミュレーションを繰り返し、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとすることを特徴とする請求項１記載の候補ＳＮＰの絞り込み方法。
【請求項６】
前記ブートストラップサンプリングがパラメトリックブートストラップサンプリングであることを特徴とする請求項５記載の候補ＳＮＰの絞り込み方法。
【請求項７】
前記患者対照研究のシミュレーションは、患者および対照の子データ間で各ＳＮＰごとにカイ二乗検定を行うことを一定回数繰り返すことによることを特徴とする請求項５記載の候補ＳＮＰの絞り込み方法。
【請求項８】
ＳＮＰを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとする候補ＳＮＰステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項９】
請求項８記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１０】
請求項８記載のプログラムを実行させるように構成したことを特徴とする候補ＳＮＰ絞り込み装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ゲノムワイド連鎖解析を行う際に、多数のＳＮＰから候補ＳＮＰを絞り込むための候補ＳＮＰの絞り込み方法、そのプログラム、その記録媒体、及び候補ＳＮＰ絞り込み装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ありふれた病気（Common  disease）の疾患感受性遺伝子の検索には一塩基変異多型（ＳＮＰ：Single  Nucleotide  Polymorphism）が頻用されている。ＳＮＰとは、複数の個体間における１塩基の違いを意味する。ＳＮＰは、数百塩基対から１，０００塩基対に１か所程度の割合で存在していると推測されているので、ゲノムの中には３００万〜１，０００万個のＳＮＰがあると考えられている。ヒトにおける個人差は、このＳＮＰの違いにより大部分が決定されると推測されている。そして、ゲノムワイド検索の場合は数十万のＳＮＰを検索するが、数百万と言われているＳＮＰ全体の数には及ばない。したがって、今後の遺伝子解析技術に対応するためには、前もってＳＮＰを絞り込む技術の開発が必要である。
【０００３】
ここで、多数のＳＮＰから遺伝子解析に用いる候補ＳＮＰを選ぶ方法としては、タグＳＮＰ（非特許文献１）が代表的である。この方法は、関連が強い（連鎖不平衡にある）ＳＮＰ群をまとめてハプロタイプブロックとして扱い、各ブロックを代表するＳＮＰをタグＳＮＰとする。この方法の問題点は、ハプロタイプブロックの生物学的意義が明らかでないことや、どのブロックにも属さないＳＮＰの扱いをどうするかである（非特許文献２）。さらに、実際に過去の連鎖解析の事例にタグＳＮＰを使用してみると、疾患感受性遺伝子の検出力は必ずしも良くなかった。
【非特許文献１】Johnson G.C, Esposito L, Barratt BJ, Smith AN, Heward J, Di Genova G., Ueda H, Cordell HJ, Eaves IA, Dudbridge F et al (2001) Haplotype tagging for the identification of common disease genes. Nature genetics 29:233-7
【非特許文献２】Phillips MS, Lawrence R, Sachidanandam R, Morris AP, Balding DJ, Donaldson MA, Studebaker JF, Ankener WM, Alfisi SV, Kuo FS et al (2003) Chromosome-wide distribution of haplotype blocks and the role of recombination hot spots. Nature genetics 33:382-7
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本発明者らは、疾患関連遺伝子の検索において、ゲノムワイド連鎖解析を行う際に、多数のＳＮＰから候補ＳＮＰを高い的中率で絞り込むことが可能な、ＳＮＰを用いた連鎖解析における、候補ＳＮＰの絞り込み方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
このように、上記課題に鑑みて鋭意検討した結果、本発明者らは、遺伝子患者対照研究における疾患関連遺伝子の検索において、より疾患との関連が見いだしやすい候補ＳＮＰをタグＳＮＰよりも高い的中率で絞り込むことができる方法を見出し、本発明に想到した。
【０００６】
本発明の候補ＳＮＰの絞り込み方法は、ＳＮＰを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとする候補ＳＮＰステップと、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、前記データ作成ステップにおいて、前記仮想遺伝子型データを作成する際に、遺伝子型データを用い、ベイズ統計によるハプロイド推定を行い、対照の仮想遺伝子型データを作成することを特徴とする。
【０００８】
また、前記遺伝子型データが国際ＨＡＰＭＡＰプロジェクトで公開されている遺伝子型データであることを特徴とする。
【０００９】
また、前記データ作成ステップにおいて、前記対照の仮想遺伝子型データに対して、設定した疾患オッズ比に基づいて患者の仮想遺伝子型データを作成することを特徴とする。
【００１０】
また、前記候補ＳＮＰステップにおいて、前記対照の仮想遺伝子型データと前記患者の仮想遺伝子型データを親データとして、ブートストラップサンプリングで繰り返し患者および対照の遺伝子型データを作成することで子データを作成し、作成した子データを用いて患者対照研究のシミュレーションを繰り返し、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとすることを特徴とする。
【００１１】
また、前記ブートストラップサンプリングがパラメトリックブートストラップサンプリングであることを特徴とする。
【００１２】
また、前記患者対照研究のシミュレーションは、患者および対照の子データ間で各ＳＮＰごとにカイ二乗検定を行うことを一定回数繰り返すことによることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明におけるプログラムは、ＳＮＰを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとする候補ＳＮＰステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１４】
また、本発明におけるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、前記プログラムを記録したことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明における候補ＳＮＰ絞り込み装置は、前記プログラムを実行させるように構成したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、患者対照研究における疾患関連遺伝子の検索において、より疾患との関連が見いだしやすい候補ＳＮＰをタグＳＮＰよりも高い的中率で絞り込むことができる。さらに、疾患との関連が見いだしにくいＳＮＰを除外することで、遺伝子解析に費やされるコストを軽減することが可能である。そして、本発明によれば、国際ＨＡＰＭＡＰプロジェクトで公開されている遺伝子型データを利用するため、日本人以外にも適用することができる。また、本発明によれば、対象とする疾患や遺伝子を特定する必要がなく、候補ＳＮＰの数を調節することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明について詳細に説明する。
【００１８】
本発明の候補ＳＮＰの絞り込み方法は、ＳＮＰを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとする候補ＳＮＰステップと、を備えることを特徴とする。図１に、本発明の候補ＳＮＰの絞り込み方法の一例を示すフローチャートを示す。
【００１９】
ここで、仮想遺伝子型データとは、本発明において使用するために作成する仮想的な遺伝子型データのことであり、本発明においては、対照の仮想遺伝子型データと患者の仮想遺伝子型データを作成する。対照の仮想遺伝子型データは、遺伝子型データを用い、ベイズ統計によるハプロイド推定を行い、作成する。患者の仮想遺伝子型データは、上記のように作成した対照の仮想遺伝子型データに対して、設定した疾患オッズ比に基づいて患者の仮想遺伝子型データを作成する。
【００２０】
そして、ここで用いる仮想遺伝子型データとは、ベイズ統計から推定されるハプロイドおよびその集団内頻度から再構成された遺伝子型のセットを意味する。
【００２１】
そして、前記データ作成ステップにおいて、仮想遺伝子型データを作成する際に、遺伝子型データを用い、ベイズ統計によるハプロイド推定を行い、対照の仮想遺伝子型データを作成する。
【００２２】
ここで、遺伝子型データとは、対照および患者集団内において、個々人が持つ一対の遺伝子座の遺伝子配列を意味する。
【００２３】
まず、対照におけるハプロタイプの種類、および対照集団におけるハプロタイプ頻度についてベイズ推定を行う。そして、ダウンロードした遺伝子型データからステファンＭ（Stephens M）（2001、2003）の方法を用いることによって、それぞれのハプロタイプの頻度がわかる。
【００２４】
ここで、ベイズ推定とは、仮説の統計学的推論にベイズの定理を使う方法をいい、ある証拠や観察されたデータから、その原因になった事象や仮説（事後確率）を推定する方法である。
【００２５】
そして、ステファンＭ（Stephens M）（2001、2003）の方法とは、ベイズ推定をハプロタイプ推定の領域に応用し、観察された遺伝子型データから、そのような遺伝子型を生じるハプロタイプの分布を推定する方法である。
【００２６】
そして、その際、用いる遺伝子型データとしては、国際ＨＡＰＭＡＰプロジェクトで公開されている遺伝子型データを用いることが好ましい。
【００２７】
ここで、国際ＨＡＰＭＡＰプロジェクトで公開されている遺伝子型データとは、同プロジェクトに協力する健常人のＤＮＡを用いて、全ゲノムを対象として個々人のＳＮＰ解析を行ったデータである。
【００２８】
国際ＨＡＰＭＡＰプロジェクトとは、人種における遺伝的多型パターンを明らかにするために、多国間の国際協力として２００２年１０月から２００５年９月に実施されたものである。この成果は世界中の多くの研究者に利用され、われわれの健康維持や病気、あるいは、薬剤に対する効果や副作用に関係する遺伝子やそれらに影響を及ぼす環境要因の解明などに寄与している。本プロジェクトは、日本・英国・カナダ・中国・ナイジェリア・米国の６カ国の研究者や国家機関・財団などの共同作業によって進められた。また、多型パターンの並びをハプロタイプ（haplotypes）と呼んでおり、プロジェクトの名称のＨＡＰＭＡＰはハプロタイプ地図の作成を目指すことに由来したものである。そして、インターネット上の国際ＨＡＰＭＡＰプロジェクトでは、人種の異なる４つの遺伝子型データセットが公開されている。この人種の異なる４つの遺伝子型データセットは、本プロジェクトに利用された血液試料を収集した４つの集団；ナイジェリアのイバダン在住のヨルバ集団（Yoruba in Ibadan, Nigeria）、東京地域在住の日本人、北京在住の漢中国人、ならびにＣＥＰＨ（米国ユタ州在住の北ヨーロッパ、西ヨーロッパ系の住民）に由来する。そして、それぞれの遺伝子型データセットは、順に、ＹＲＩ（Yoruba）、ＪＰＴ（Japanese）、ＣＨＢ（Han Chinese）、ＣＥＵ（ＣＥＰＨ）と略表記される。
【００２９】
このような国際ＨＡＰＭＡＰのデータをダウンロードして本方法に用いる。
【００３０】
ここで、国際ＨＡＰＭＡＰのデータは、国際ＨＡＰＭＡＰ計画のホームページ上で利用登録することでダウンロードできる。
【００３１】
このようにダウンロードした遺伝子型データを患者対照研究における対照遺伝子型データとし、研究対象に合致したデータセットを選択する。このように、本発明は、対照遺伝子型データの作成に、国際ＨＡＰＭＡＰの遺伝子型データを利用するため、日本人以外にも適用することができる。
【００３２】
つぎに、上記のように作成した対照の仮想遺伝子型データに対して、設定した疾患オッズ比に基づいて患者の仮想遺伝子型データを作成する。
【００３３】
ここで、疾患オッズ比とは、患者におけるあるハプロイドのオッズと対照におけるそのハプロイドのオッズのことをいう。そして、好ましくは１．６〜１．９の範囲内で設定することが好ましい。１．５以下であると、感度の点で好ましくなく、２．０以上であると、特異度の点で好ましくない。
【００３４】
本方法ではありふれた疾患（common disease）を対象と考えており、患者集団と対照集団では特定のハプロタイプの頻度が異なるという仮定を置く。対照集団での各ハプロタイプ頻度から、あるオッズ比をもって患者集団では特定のハプロタイプが多い、または少ない、とする。この仮定から患者集団内での各ハプロタイプの頻度を計算する。
【００３５】
そして、前記候補ＳＮＰステップにおいて、前記データ作成ステップにおいて作成した対照の仮想遺伝子型データと患者の仮想遺伝子型データを親データとして、ブートストラップサンプリングで繰り返し患者および対照の遺伝子型データを作成することで子データを作成し、作成した子データを用いて患者対照研究のシミュレーションを繰り返し、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとする。
【００３６】
ここで、本発明では、ブートストラップサンプリングは、中でも、パラメトリックブートストラップサンプリングが好適に用いられる。
【００３７】
そして、本発明において、ブートストラップサンプリングは、好ましくは、１００〜１０００回繰り返す。１００回より少ないと解析結果の再現性の点で好ましくなく、１０００回より多いと解析の迅速性低下の点で好ましくない。
【００３８】
また、患者対照研究のシミュレーションは、患者および対照の子データ間で各ＳＮＰごとにカイ二乗検定を行うことを一定回数繰り返すことにより行う。
【００３９】
詳細には、患者集団および対照集団におけるハプロタイプデータを親データとして、各ハプロタイプが一対になってランダムに子データを作り、患者・対照で子データ同士の比較をする。その際のハプロタイプデータからのサンプリングに、ハプロタイプ頻度をパラメータとするパラメトリックブートストラップサンプリングを好適に用いる。
【００４０】
ここで、ブートストラップサンプリングとは、与えられた標本値から決められた回数だけ繰り返し復元無作為に標本を抽出して、統計量の性質を調べる方法である。
【００４１】
そして、パラメトリックブートストラップサンプリングとは、ブートストラップサンプリングを行う際に、抽出する各標本値の確率密度を仮定して標本抽出を行う方法である。
【００４２】
次に、一定数（例えば５００例ずつ）の患者・対照の子データ間で各ＳＮＰごとに定型的なカイ二乗検定を行うことを一定回数（例えば５００回）繰り返す。ＳＮＰ毎に有意になった回数がシミュレーション回数の一定割合（例えば８０％）以上になったものを候補ＳＮＰとする。以上の操作を、すべてのハプロタイプについて行い、候補ＳＮＰをリストアップする。
【００４３】
ここで、患者・対照の子データは、それぞれ１００〜１０００例ずつが望ましい。１００例より少ないと解析結果の再現性低下の点で好ましくなく、１０００例より多いと解析の迅速性低下の点で好ましくない。
【００４４】
そして、カイ二乗検定は、子データの数だけ行うことになる。
【００４５】
また、ここでいう、有意になる頻度が高いとは、通常８０%以上とするのが望ましい。また、ここで、有意とはカイ二乗検定におけるｐ値が０．０５よりも少ないこととする。
【００４６】
本発明におけるプログラムは、ＳＮＰを用いた連鎖解析において、仮想遺伝子型データを作成するデータ作成ステップと、前記データ作成ステップで作成した仮想遺伝子型データを用いて、患者対照研究のシミュレーションを行い、有意になる頻度が高いＳＮＰを候補ＳＮＰとする候補ＳＮＰステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。本発明は、コンピュータがこのようなプログラムを実行することによって実現することができる。
【００４７】
また、本発明は、上記のようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよく、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ―ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置であってもよい。さらに、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものであってもよい。
【００４８】
また、本発明における候補ＳＮＰ絞り込み装置は、上記のようなプログラムを実行させるように構成したものである。
【００４９】
以下に本発明の実施例によって、本発明を詳細に説明するが、本発明はこれらの実施例により何ら制限されるものではない。
【実施例１】
【００５０】
桑野（Kuwano R）らはアルツハイマー（Alzheimer）病の疾患関連遺伝子として、DNMBP遺伝子を報告した(Hum Mol Genet 15:2170-2182,2006)。まずこの研究に本発明の方法を適用した。この研究では、染色体１０ｑ２４．２の１０１．４Ｍｂから１０１．８Ｍｂの間の１，２０６ＳＮＰを調べている。これらのＳＮＰのうち、ＨＡＰＭＡＰのＪＰＴデータには２９ＳＮＰが含まれ、桑野（Kuwano R）らの報告では１２／２９（４１．４％）のＳＮＰにおいて有意に関連が認められた。一方、タグＳＮＰを用いた場合は、３つのＳＮＰがタグＳＮＰとされたが、これら全てが有意な関連がなかった（０／３（０．０％））。
【００５１】
本発明の方法を適用したところ、７つの候補ＳＮＰが選ばれ、うち５つが有意であった（５／７（７１．４％））。また、本発明で候補遺伝子とならなかったＳＮＰには３１．８％が有意なＳＮＰだったが、タグＳＮＰに選ばれなかったＳＮＰの４６．１％が実際には有意なＳＮＰだった。同様に、既報の大規模な患者対照研究に本方法を適用したところ、原報告での結果よりも有意なＳＮＰを検出する感度が改善した（図２及び図３）。
【００５２】
ここで、感度の計算は、診断方法の統計的評価（ＥＭＢ）に基づき、オリジナルスタディを検証済みの診断検査、本発明のシミュレーションを評価対象の診断検査とし、
（本発明の方法で有意なＳＮＰの数）／（オリジナルスタディで有意なＳＮＰの数）として、計算を行った。
【００５３】
このように、本発明を２００５年から２００６年に発表された、大規模な遺伝子患者対照研究に適用した。本発明を使用することにより、対象ＳＮＰの数を２５％（中央値）に圧縮することができた。絞り込んだＳＮＰに、疾患に関連があるＳＮＰが含まれる頻度は、どの研究の場合でも原著およびタグＳＮＰによる検出頻度を上回った。また、候補ＳＮＰに選ばれなかったＳＮＰに有意なＳＮＰが含まれる頻度はタグＳＮＰを用いた場合よりも低かった。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】実施例１における、本発明の一例を示すフローチャートである。
【図２】実施例１において、本方法を適用した結果の一覧表である。
【図３】実施例１において、本方法を適用した結果の一覧表である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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