在去年夏天的一周內，我們有三個單獨的請求在JMP Genomics中實施EIGENSTRAT方法。巧合的是，我們的研究生實習生剛剛完成了一篇關於她的初步博士考試的論文，該論文是關於隨機但吉祥的主題，“遺傳關聯分析中調整人口結構的統計方法” - 當然，其中包括對EIGENSTRAT的評估。
基因組控制方法（Devlin和Roeder，1999）目前可用於調整人口結構的Armitage趨勢檢驗的軟件中，EIGENSTRAT似乎是一個值得替代的選擇，因為它在某些情況下提供增加的功率。鑑於所有的興趣，我們感到有必要在JMP Genomics中實施這種方法，並且因為我們已經在JMP基因組學主成分分析過程中已經有了用於計算特徵向量的代碼，所以完成了一半的工作。
困難的部分是找出從全基因組關聯研究中及時計算500K到100萬（或更多！）SNP中每一個的回歸係數的最佳方法。最終，SAS程序IML用於此計算，因為在這種情況下其速度優於REG程序。由此產生的人口分層PCA正在JMP Genomics 3.1中首次亮相。
