Plink群体分层（Population Stratification）算法

        以GWA tutorial中数据说明。

一、读取IBS数据构建距离矩阵

1） 读取HapMap_3_r3_13.genome文件中的DST列数据，前几行如下：

注意：这里dst实际上时个体间在所有经质控后SNP位点上总IBS占位点数的比例。

2）将dst数据按（1-dst)*(1-dst)转换成个体间距离。比如，0.720708变成0.078004，这样得到DMatrix.txt数据，前几行如下：

3）上述矩阵双中心化：计算每行的平均数mi及中总平均数m, 每个元素转换成-0.5（xij - mi - mj + m）。中心化矩阵前几行如下：

二、求中心化矩阵的特征值和特征向量

设特征值为L1、L2等，对应的特征向量为V1、V2等，那么L1^0.5*V1就是HapMap_3_r3_13_mds.mds文件中的C1列，L2^0.5*V2就是C2列，等等。

三、Mathematica验算