เครื่องหมายทางพันธุกรรมแบบสนิปส์ คือ ความหลายหลายทางพันธุกรรมที่เป็นตัวกำหนดความแตกต่างกันในสิ่งมีชีวิตแต่ละชนิด งานวิจัยมากมายมีการใช้สนิปส์เป็นเครื่องมือในการตรวจสอบการสัมพันธ์ไปกับการเกิดโรคที่ซับซ้อน การใช้วิธีการทางสถิติเพื่อค้นหาสนิปส์ที่มีความสัมพันธ์กับการเกิดโรคเหล่านั้นไม่สามารถบรรลุข้อประสงค์ได้กับทุกๆกลุ่มประชากร เนื่องจากปัญหาของการมีอยู่ของโครงสร้างประชากร(population structure) ในข้อมูลที่จะเป็นตัวลดสัญญาณของนัยสำคัญทางสถิติได้ คณะผู้วิจัยได้พัฒนาอัลกอริธึมที่ชื่อ i2pPCA ที่ใช้กลไกการหยุดชื่อว่า “EigenDev” เพื่อควบคุมการทำซ้ำของอัลกอริธึม ซึ่งมีความสามารถในการตรวจพบและกำจัดโครงสร้างประชากรในข้อมูลสนิปส์ได้ เราได้ประยุกต์ใช้อัลกอริธืม i2pPCA กับข้อมูลสนิปส์ของคนไทยที่นำไปรวมกับข้อมูลสนิปส์ของประชากรอื่นจากทั่วโลกอีกจำนวน 40 ประชากร อัลกอริธึมนี้สามารถตรวจหาโครงสร้างประชากร และแยกกลุ่มตามโครงสร้าง ท้ายสุดสามารถบอกได้ว่าคนไทยประกอบไปด้วย 4 กลุ่มย่อย ซึ่งเป็นข้อบ่งชี้ว่า ในการศึกษาความสัมพันธ์ไปกับการเกิดโรคในอนาคต จำเป็นจะต้องคำนึงถึงการมีอยู่ของโครงสร้างประชากรในคนไทยด้วย นอกจากนี้คณะผู้วิจัยยังได้พัฒนาอัลกอริธึมที่ชื่อ iLOCi สำหรับใช้ค้นหาปฏิสัมพันธ์ระหว่างสนิปส์ที่สัมพันธ์กับการเกิดโรคที่ซับซ้อน ซึ่ง iLOCi สามารถค้นหาสนิปส์เหล่านั้นเจอเมื่อประยุกต์ใช้กับข้อมูล WTCCC ซึ่งประกอบไปด้วยโรคต่างๆ คือ โรค Bipolar disorder(BD), โรค Coronary artery disease (CAD), โรค Crohn’s disease (CD), โรค Hypertension (HT), โรค Rheumatoid arthritis (RA), โรค Type1 diabetes (T1D) และโรค Type2 diabetes (T2D) ผลการวิเคราะห์ที่ประชากรไทยสามารถแบ่งได้เป็น 4 กลุ่มประชากรย่อยนี้ จะเป็นประโยชน์สำคัญอย่างยิ่งต่อการศึกษาความสัมพันธ์ของการเกิดโรคในคนไทย เพราะต้องคำนึงถึงการรบกวนของโครงสร้างประชากรของคนไทยที่มีอยู่