書記の読書記録#11「進化で読み解くバイオインフォマティクス 入門」

長田直樹「進化で読み解くバイオインフォマティクス 入門」のレビューと読書記録まとめ。

レビュー

「進化」を主眼としているため，特に遺伝子についてのバイオインフォマティクスの内容が多い。全体としては理論書，実際にソフトを動かすにあたっておさえておきたい内容だと思う。

個人的には手元に置いておきたい本。

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読書記録まとめ（9/23〜9/27）

＃ 1 p1〜61
（Chapter1は省略）・集団遺伝学，分子進化学・進化：遺伝子頻度の世代による変化・アレル頻度の上昇：遺伝的浮動，自然選択・Hardy-Weinbergの法則（HW平衡）・有効集団サイズ・Wright-Fisher集団・突然変異と浮動の釣り合い・近交係数・集団変異率・適応度・アンダードミナンス，オーバードミナンス・分子進化のほぼ中立説・Whalund効果・連鎖不平衡・合祖過程，遺伝子系図・分子系統樹

＃ 2 p62〜95
・ゲノムワイド関連解析（GWAS），量的形質遺伝子座（QTL）解析など・塩基配列間の多様性の指標：塩基多様性，分離サイト数・サイト頻度スペクトラム（SFS），折りたたみSFS・SFSの偏り：田島のD統計量・特徴抽出：主成分分析（PCA）・STRUCTURE/ADMIXTURE解析・バックグラウンドセレクション，セレクティブウィープ・マルコフ過程による塩基置換モデル：Jukes-Cantorモデル，木村の2パラメータモデルなど・同義非同義サイト・PAM行列

＃ 3 p96〜135
・アラインメントと相同性検索・大域アラインメント，局所アラインメント・評価：PAM250スコア行列，BLOSUMスコア行列など・動的計画法・相同性検索プログラム：FAST，BLASTなど・分子系統樹の作成：最節約法，距離行列法，確率モデル法・ブートストラップ法・最適なモデルの選択：赤池の情報量基準（AIC）など・機械学習の例：隠れマルコフモデル（Viterbi経路の推定）など・予測性能評価：ROC曲線，交差確認

＃ 4（最終回）p136〜190
・塩基配列決定法：サンガー法，1分子リアルタイムシークエンサー・リシークエンシング：BWTを用いたシード配列の探索，ベイズ法による変異検出・アセンブル：Fleuryのアルゴリズム・トランスクリプトーム解析技術：DNAマイクロアレイ，RNA-Seq・遺伝子発現比較：ボルケーノプロット，MAプロット・遺伝子発現ネットワーク・タンパク質の立体構造決定：X線結晶構造解析，NMR法，クライオ電子顕微鏡法など・遺伝子配列DB：GenBank，DDBJなど

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