En el transcurso de una semana el verano pasado, tuvimos tres solicitudes separadas para implementar el método EIGENSTRAT en JMP Genomics. Casualmente, nuestra estudiante de posgrado acababa de completar un trabajo para su examen preliminar de doctorado sobre el tema asignado aleatoriamente pero auspiciosamente, "métodos estadísticos de ajuste para la estructura de la población en el análisis de asociación genética", que, por supuesto, incluía una evaluación de EIGENSTRAT.
El método de control genómico (Devlin y Roeder, 1999) estaba actualmente disponible en el software para ajustar la prueba de tendencia de Armitage para la estructura de la población, y EIGENSTRAT parecía ser una alternativa digna de incluir porque ofrece mayor poder en ciertas situaciones. Dado todo el interés, nos sentimos obligados a implementar este método en JMP Genomics, y como ya contábamos con un código para calcular los autovectores en el proceso de análisis de componentes principales de JMP Genomics, se realizó la mitad del trabajo.
La parte difícil fue determinar la mejor manera de calcular un coeficiente de regresión para cada uno de los SNP de 500 K a 1 millón (¡o más!) De un estudio de asociación de genoma completo de manera oportuna. En última instancia, en este caso se utilizó el IML del procedimiento SAS debido a su velocidad sobre el procedimiento REG en este caso. El PCA resultante para el proceso de estratificación de la población está haciendo su debut en JMP Genomics 3.1.
