Transcript ゲノムワイドアソシエーションスタディにおける、多仮説検定事情

ゲノムワイドアソシエーションスタ
ディにおける、多仮説検定事情
第２回
インフォマティクス研究者と医学研究者の交流会
平成19年11月22日-２３日
東京大学 柏キャンパス
東京大学医科学研究所
ヒトゲノム解析センター
ゲノム機能解析分野
山田 亮
今日のスライド全体はこちらからたどれます
http://func-gen.hgc.jp/lecture/menu.htm
内容
• 仮説検定と、複数の独立な仮説の検定につ
いて
• ゲノムワイド関連遺伝子解析における、非独
立な仮説の存在
• その適用手法を眺めてみる
– Diploidであること
– ハプロタイプで解析すること
• 時間が残れば・・・
– 複数のスタディを統合すること
• そもそもGWAで、タイプ１エラーの正確さを
云々しても『せんない』のではないか、という
議論もある
• False Discovery Rate(FDR)のように、関連
陽性マーカー比率を設定して順位付けをする
こともありかもしれない
• 。。。。でも。
多マーカーでの関連解析
形質(疾患)
マーカー
形質と第1マーカーとに強い関連がある
？？？？？？？
独立な検定とは
• もし関連がない母集団からたくさんのサンプリ
ングを繰り返すと・・・
– P<=0.01が得られる確率は0.01
– P<=0.05が得られる確率は0.05
– P<=0.5が得られる確率は0.5
– P<=0.05が得られる確率と0.05<P<=0.1が得ら
れる確率は等しくて、0.05
When 100 independent tests are
performed....
P-P plot of p
value
期待値p
観測したｐ値を
ソートする。
最小P
小さい方からi番
目のｐ値の期待
値は i/(100+1).
期待値＝1/101
観測値 p
独立仮説検定のための多重検定補
正
• ボンフェロニ補正
– k個の(独立な)仮説を検定したら、
• pc=pn x k
– pc: 補正後のp
– pn: 補正前のp
• Family-wise error rate
– k個の(独立な)仮説を検定したら、その中の最小
のpnがqである確率は
• 1-(1-q)k～qk
– ボンフェロニ補正とほぼ同じ
２つの独立な仮説でのP値
0.05 －D=0.0475
1-B-C-D
= 0.95 x 0.95
仮説２
= 1-0.0975
B
A
０．０５
D
0.05x0.05=0.0025
０．０５
C
仮説１
= 0.9025
どちらかの仮説で
P<=0.05となる確
率は
B+C+D=0.0975
0.05 －D=0.0475
１００個の独立仮説検定の
セットを１００回繰り返した。
その最小P値の分布
FWER補正の分布
1-(1-q)k
ボンフェロニ補正の分布
pc=pn x k
• サンプル
– 対称７疾患
• 躁鬱・冠動脈・クローン・高血圧・関節リウマチ・１型糖尿病・２型糖尿病
– 共通コントロール
• ２０００人ケースｘ７疾患＋３０００人コントロール
• マーカー
– ５００，０００SNPs
• 検定
– ２ｘ３テーブル
• 自由度２テスト、トレンドテスト
– 層別化データ解析
• Mantel-Haenszel テスト
• 集団構造化
– 英国内１２地域
• 結果
– ５ｘ１０＾（－７）シグナル ２４個
• 相互に独立な多数の仮説
– ある形質
– 独立に集められたサンプル
– 多数のマーカー
– マーカーは独立
– １つのマーカーについて１テスト
• サンプル
– 対称７疾患
• 躁鬱・冠動脈・クローン・高血圧・関節リウマチ・１型糖尿病・２型糖尿病
– 共通コントロール
• ２０００人ケースｘ７疾患＋３０００人コントロール
• マーカー
– ５００，０００SNPs
１マーカーに対して複数のテストをする
• 検定
– ２ｘ３テーブル
• 自由度２テスト、トレンドテスト
– 層別化データ解析
• Mantel-Haenszel テスト
• 集団構造化
– 英国内１２地域
• 結果
– ５ｘ１０＾（－７）シグナル ２４個
x
TT
TC
CC
合計
ケース
x
n1-(x+y)
y
n1
コントロール
m0-x
m1n1+(x+y)
m2-y
n2
合計
m0
m1
m2
N
重み付け 優性
0
1
1
重み付け 中間
0
0.5
1
重み付け 劣性
0
0
1
自由度２
0
-∞～+∞
1
y
DF2
劣性
２次元(DF=2)の確率密度分布
優性・劣性・中間はその１次元化(→DF=1検定)
中間：トレンド検定(Armitage,Trend-Chi square)
「ありそうなモデル」
「ちょっとありそうにないモデル」
優性
中間
• ２ｘ３分割表
– 多方向で解析する
– その上で最強の関連を採用する
• 自由度２の統計量を自由度１で解釈すること
– 自由度１での評価を、固定した１モデルで行えば、
その評価値(P値)は妥当
– 複数モデルで行うと、自由度２の状況に近づく
• 無限に多くのモデルで行うと自由度２に一致する
SNPマーカーは相互に独立ではない
Allelic association
• ２つの多型のアレルの組合せに偏りがあるこ
と
• 成因
– 連鎖不平衡
– 集団構造化
H1
C-G
H2
C-A
H3
A-G
H4
A-A
合計
ケース
x
y
z
n1-(x+y+z)
n1
コントロール
m0-x
m1-y
m2-z
m3n1+(x+y+z)
n2
合計
m0
m1
m2
m3
N
z
(H3)
y
(H2)
x
(H1)
(H1+H2)～(H3+H4)
SNP1
H1+H2+H3～
H4
H2+H3～Others
H3～
Others
(H1+H3)～
(H2+H4) SNP2
H2～Others
H1～Others
３次元→多次元(ハプロタイプ種類数 Nh=2^(Ns)）
ありとあらゆるハプロタイプの組合せを検討する？
→格子点を結ぶ軸での評価
ハプロタイプごとに重み付けをする？
→格子点を通らない軸でも評価？
ハプロタイプの出現には歴史がある
SNPをマーカーと考えるとき、様々なハプロタイプの組合
せが「関連の元凶」に１対１対応している可能性がある
• サンプル
– 対称７疾患
• 躁鬱・冠動脈・クローン・高血圧・関節リウマチ・１型糖尿病・２型糖尿病
– 共通コントロール
• ２０００人ケースｘ７疾患＋３０００人コントロール
• マーカー
– ５００，０００SNPs
• 検定
– ２ｘ３テーブル
• 自由度２テスト、トレンドテスト
– 層別化データ解析
• Mantel-Haenszel テスト
• 集団構造化
– 英国内１２地域
• 結果
– ５ｘ１０＾（－７）シグナル ２４個
• サンプル
– 対称７疾患
• 躁鬱・冠動脈・クローン・高血圧・関節リウマチ・１型糖尿病・２型糖尿病
– 共通コントロール
• ２０００人ケースｘ７疾患＋３０００人コントロール
• マーカー
– ５００，０００SNPs
• 検定
– ２ｘ３テーブル
• 自由度２テスト、トレンドテスト
– 層別化データ解析
• Mantel-Haenszel テスト・DerSimonian-Lairdテスト
• 集団構造化
– 英国内１２地域
• 結果
– ５ｘ１０＾（－７）シグナル ２４個
A
B
D1
D1
x
D2
y
Cont
x
Cont1
D1’
y
Cont2
D1 vs. Cont
D2 vs. Cont
(D1+D2) vs. Cont
D1 vs. Cont1
D2 vs. Cont2
(D1+D1’) vs. (Cont1+Cont2)
メタアナリシス(MantelHaenszel,DerSimonian-Laird)
サマリー
個別軸
1SNP アレル本数モデル
ハプロタイプ
複数疾患・レプリケーション・メタ
アナリシス・共通因子
優性
個々のハプロタイプ
個々の疾患
劣性
Additive(トレンドテスト)
個々のコホート
個々のSNP(ハプロタイプの代表
的組合せ)
メタアナリシス(MantelHaenszel), 共通グループ
合算
その他の「ありそうな」ハプロタ
イプの組合せ
斜め軸
それ以外の「ありそうもない」組
合せ
その他の「ありそうな」モデル
ハプロタイプ・ハプロタイプ組合
せに重み付け。「ありそう
な」モデル
疾患や、コホートに「ありそうな」
重み付けを許す
それ以外の「ありそうもない」モ
デル
それ以外の「ありそうもない」モ
デル
それ以外の「あいそうもない」重
み付けを許す
あらゆるモデル
あらゆるモデル
あらゆるモデル
ハプロタイプ数-1
疾患数(共通コントロールの場
合)、コホート数(レプリ
ケーション)の場合
有理数的な重み付け
自由度全体
最大自由度
2
東京大学医科学研究所
ヒトゲノム解析センター
http://func-gen.hgc.jp/
京都大学大学院
医学研究科附属ゲノム医学センター
理化学研究所遺伝子多型研究センター
http://www.genome.med.kyo
to-u.ac.jp/ra/statgenet/
関節リウマチ関連遺伝子研究チーム
http://www.genome.med.kyotou.ac.jp/ra/