製品概要

データインポートから解析用データ作成、各種解析までをサポート!!

SNPAlyzeは、SNPとマイクロサテライトのジェノタイピングデータから有用な情報を抽出するデータマイニングソフトです。ケースコントロール研究、連鎖不平衡解析、ハプロタイプ推定といった一連の解析を行うことが可能です。
またAkaike’s information criterion(AIC)※1を用いることで、有意性の判断に曖昧さを無くし、より厳密な解析を可能としました。



主な特長
機能説明

データ解析のフローチャート

解析の具体的な流れは、以下のようになっています。

SNP Alyze データ解析フローチャート

次に、主な特長をご紹介いたします。詳細ページへ→


※1 Akaike’s information criterion (AIC)

観測データがモデルにどの程度一致するかを表す基準。モデルに含まれるパラメータ数が多くなればなるほど残差平方和は小さくなるが、単に残差平方和の大小を比較するだけでなくそのパラメータ数も考慮に入れる。AIC値が最小となるモデルを最もよいと判断する。

AIC = -2 x(モデルの最大対数尤度)+ 2 x(モデルの自由パラメータ数)

AICの絶対値(今回の場合は従属モデル、独立モデル間の差の絶対値)が大きいほど、判定の信頼度は高い。分割表の自由度によって異なるが、AICの絶対値が0に近いときカイ二乗検定における有意水準5%での判定に相当すると考えられる。


参考資料:Sakamoto Y. and Akaike H.(1978) Analysis of Cross Classified Data by AIC, Ann. Inst. Statist. Math., 30-1, pp.185-197.