最近真的有点倒霉，骨折了，已经躺了好多天，所有的事情都暂停了下来。

可能这就是命运吧，让我老老实实呆在家中，哪里也去不了。

北京之行也直接中断了，好在已经把EigenGWAS的技术问题解决了。

目前来说，EigenGWAS的发展进入了一个新的时期，理论部分已经由陈老师全部证明完毕，数学上的解析解已经没有任何问题了。自交，异交群体的模型也全部构建完成，师弟已经把最新的版本更新到shiny上，配合上命令行版的软件，基本上所有的数据集都能分析了。

现在我发现在实际使用软件的课题组遇到的问题，主要还是解释上。这其实是个复杂的问题，不同的课题组研究对象不一样，材料群体数量不一样，很难统一一种方法。

EigenGWAS官方的称呼是 非监督遗传选择位点搜寻算法。

顾名思义，首先这个软件可以找到你研究群体中受到自然选择的位点，然后由于是非监督的，我们不需要提前知道分组信息。

其实就是这么朴素的思想，不需要过多地拓展，当然，在使用中，因为数据质量的问题，很多组分析完之后，发现结果不满足自己的预期，这其实也很正常的，主要看你后续的分析思路和方法，从哪个角度去写你的故事。

基本上我觉得，现在有群体数据的，都可以跑一下EigenGWAS，不要一定有很好的预期，跑出结果过后，再来仔细分析。

躺着打字太累了，先总结那么多。