在全基因體關聯性研究(Genome-Wide Association Study, GWAS)的分析中
干擾因子(confounder)的控制是重要的課題,其中最重要的干擾因子為族群分層(population stratification)
性狀或疾病的分布在不同族群中會不一樣,SNP的頻率在不同族群的分布也會不一樣
因此在探討兩者的關係時,若沒有考慮到族群分層,可能會出現偽陽性或偽陰性的結果

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在進行全基因體關聯性研究(Genome-Wide Association Study, GWAS)分析時
quality control的其中一個步驟是排除具有近親關係的個案,以避免研究結果產生偏差
高密度的全基因體定型資料(whole-genome genotype data)提供了機會能夠評估個案間的親綠關係
進而達成這個目的,其概念簡單來說:

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出遊日:2018/10/18 (四)

下午四點多,在安頓好飯店與行李後,就可以開始探訪這迷人又富有歷史的千年古都
第一站來到位在Super Hotel 烏丸五条店步行不到3分鐘距離遠的東本願寺(Higashi Honganji Temple)
東本願寺的正式名稱是「真宗本廟」,興建於1602年,為日本淨土真宗大谷派的本山

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入住時間:2018/10/18 (四) ~ 2018/10/24 (三)

超級酒店(Super Hotel, スーパーホテル)是廣泛分布於全日本的連鎖商務旅館,共有133家分店
甚至連海外的越南與緬甸也都有Super Hotel的蹤跡
在京都有兩間分店,這次入住的是烏丸五条店(Karasuma Gojo)

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出遊日:2018/10/18 (四)

凌晨五點搭上從市府轉運站前往桃園機場的大有巴士,展開這段探險之旅
約莫六點左右抵達EVA Air所在的Terminal 2
也許臺灣人出國的經驗越來越豐富,使用自助報到機(Kiosk)已經很熟悉

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每天中午在買飯的路上,總是可以看見從松山機場起飛的飛機在藍天白雲中畫出的美麗弧線
期待著哪天自己也會是那架飛機上的一員,開啟一段美麗的旅程
今年一位碩班同學在因緣際會下被挖角到日本京都大學當研究人員
這讓我有機會能實現多年來一直想嘗試的一個人出國旅行

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基本上,在執行macro程序時,需要一一宣告巨集變數
如:想針對問卷中的性別及年齡變項進行單變項的邏輯斯迴歸
可以先建立一段執行邏輯斯迴歸分析的macro程序,假設命名為logistic
接著以「%logistic(SEX);」和「%logistic(AGE);」來宣告要執行的變項名稱

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延續上一篇文章的狀況,但改利用門診檔計算:
若要計算1996-2001年門診檔中每人最早的糖尿病門診日期及糖尿病總門診次數
並只保留門診次數大於等於2者,且需排除就診科別為牙科及中醫科的資料
macro程式會是:

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在資料整理或分析的過程中,有時候需要反覆執行某一段程序
每次執行的程序可能只有欄位不同或檔案不同,其餘大部分的程式是一樣的
最簡單也是最笨的方法就是一直Ctrl+C and Ctrl+V,然後再修改每段程序裡的欄位名稱或檔案名稱
但很沒效率,程式也變得像阿媽的裏腳布那樣又臭又長,很不美觀

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出遊日:2016/4/3 (日)

不知不覺,已經來到在新加坡的最後一天了 OH~~不!!
在離開前,還有上午的時間可以到位於中央商業區的聖安德烈教堂(St. Andrew's Cathedral)晃晃
最初的聖安德烈教堂興建於1835年,但兩次雷擊造成的損害被迫在1852年關閉、1855年拆除

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