지난 여름 1 주일 동안 JMP Genomics에서 EIGENSTRAT 방법을 구현하기위한 세 가지 별도 요청이있었습니다. 우연히도, 우리 대학원생 인턴은 무작위로 그러나 경사스럽게 할당 된 주제 인 "유전자 연관 분석에서의 인구 구조 조정의 통계적 방법"에 대한 예비 박사 논문을위한 종이를 완성했습니다. 물론 EIGENSTRAT의 평가도 포함되었습니다.
게놈 제어 방법 (Demlin and Roeder, 1999)은 인구 구조에 대한 Armitage 추세 테스트를 조정하는 소프트웨어에서 현재 사용할 수 있으며, EIGENSTRAT은 특정 상황에서 증가 된 힘을 제공하기 때문에 포함할만한 대안으로 보였다. 모든 관심사를 감안할 때 우리는 JMP Genomics에서이 방법을 구현해야한다고 느꼈습니다. JMP Genomics Principal Components Analysis 프로세스에서 고유 벡터를 계산하기위한 코드가 이미 있으므로 작업의 절반이 완료되었습니다.
어려운 부분은시기 적절한 방식으로 게놈 차원의 연관 연구로부터 500,000에서 1 백만 (또는 그 이상)의 SNP 각각에 대한 회귀 계수를 계산하는 가장 좋은 방법을 알아내는 것이 었습니다. 궁극적으로 SAS 프로 시저 IML은이 경우 REG 프로 시저의 속도 때문에이 계산에 사용되었습니다. Population Stratification 프로세스를 위해 만들어진 PCA는 JMP Genomics 3.1에서 데뷔하고 있습니다.
