Nel corso di una settimana scorsa, abbiamo avuto tre richieste separate per l'implementazione del metodo EIGENSTRAT in JMP Genomics. Per coincidenza, il nostro tirocinante aveva appena completato un documento per il suo esame di dottorato preliminare sull'argomento assegnato casualmente ma con buon auspicio, "metodi statistici di adeguamento per la struttura della popolazione nell'analisi dell'associazione genetica" - che, naturalmente, includeva una valutazione di EIGENSTRAT.
Il metodo di controllo genomico (Devlin e Roeder, 1999) era attualmente disponibile nel software per la regolazione del test di tendenza di Armitage per la struttura della popolazione, e EIGENSTRAT sembrava essere un'alternativa degna da includere perché offre maggiore potenza in determinate situazioni. Dato tutto l'interesse, ci siamo sentiti in dovere di implementare questo metodo in JMP Genomics, e poiché avevamo già un codice per il calcolo degli autovettori nel processo di analisi dei componenti principali della Genomica di JMP, metà del lavoro è stato svolto.
La parte difficile era capire il modo migliore per calcolare un coefficiente di regressione per ciascuno degli SNP da 500 a 1 milione (o più!) Da uno studio di associazione genome-wide in modo tempestivo. In definitiva, la procedura SAS IML è stata utilizzata per questo calcolo a causa della sua velocità rispetto alla procedura REG in questo caso. Il PCA risultante per il processo di stratificazione della popolazione sta facendo il suo debutto in JMP Genomics 3.1.
