論文で見たあのプロットが自分でも描ける！遺伝統計学の先端トピック，手法の特徴の理解から，Python・Rでの実習まで，手元のPCでワンストップで体験できる．ゲノムデータから発見を導く先端研究への招待． 序 本書の使い方 第1章　ヒトゲノム入門 1 DNA，ゲノムとは何か 2 ヒトゲノム配列とその個人差 第2章　遺伝統計学の概要 1 ヒトゲノム多型を用いた疾患ゲノム解析 2 オミクス解析による疾患病態の解明 3 ゲノム解析における機械学習 4 ゲノム創薬への展望 第3章　統計学入門 1 統計学の一分野としての遺伝統計学 2 母集団と標本集団，理論分布 3 帰無仮説とp値 4 さまざまな統計検定手法 第4章　Linux入門 1 Linuxについて 2 Cygwinについて 3 Cygwinを使ったLinuxコマンド実習 第5章　プログラミング入門 1 プログラミングについて 2 プログラミング言語の比較 3 Python入門実習 4 AWK入門実習 第6章　R入門 1 統計解析に優れたプログラミング言語：R 2 数値計算，変数（ベクトル・行列）の扱い 3 Rの関数 4 if文とfor文 5 ファイルの読み書き 6 統計検定 7 グラフの描画 第7章　遺伝統計ソフトウェアPLINK 1 ヒトゲノムデータの取り扱い 2 1000 Genomes Projectデータ 3 遺伝統計解析ソフトPLINK実習 第8章　GWAS・eQTL解析実習 1 遺伝統計学における関連解析 2 PLINKを使ったGWAS 3 遺伝子発現量を対象としたeQTL解析 第9章　SNP genotype imputation 1 SNP genotype imputation 2 HLA imputation法 3 SNP2HLAを使ったHLA imputation法 第10章　適応進化の解明・選択圧解析 1 選択圧と適応進化 2 全ゲノムシークエンスに基づく適応進化の解明 3 selscanを使った選択圧解析実習 付録　データベース・ウェブツール一覧 1 ゲノム・遺伝子 2 遺伝子変異・SNP 3 GWAS・疾患感受性遺伝子 4 エピゲノム 5 創薬 索引