用途：该技能基于 PLINK 2.0 的 --glm 命令执行全基因组关联研究（GWAS），对二分类表型（病例对照）做逻辑回归、对连续表型（数量性状）做线性回归，用于寻找与性状显著关联的遗传变异。
主要能力：支持通过 --pheno 指定表型文件、--covar 与 --covar-name 纳入协变量（如性别、年龄、主成分）；提供 additive、dominant、recessive、genotypic（2df）等遗传模型；支持 Firth 回归（firth-fallback、firth、no-firth）以处理罕见变异；可通过 --glm cols= 添加 a1freq、machr2、ax、err 等输出列；结果可用 awk 或 Python/pandas 过滤显著位点，并绘制曼哈顿图和 QQ 图，计算基因组膨胀因子 λ。
使用方式：基本命令为 plink2 --bfile data --glm --out results；含表型与协变量时追加 --pheno、--covar 等参数。表型文件格式为 FID IID pheno，二分类用 1=control、2=case、-9=missing；协变量文件为 FID IID cov1 cov2 …。输出默认生成 results.PHENO1.glm.logistic 或 .glm.linear，列含 CHROM、POS、ID、REF、ALT、A1、TEST、OBS_CT、OR/BETA、SE、Tstat、P。控制群体分层时可先用 plink2 --bfile data --pca 10 --out pca_results 生成主成分，再作为协变量传入。
适用场景：人类或其他群体的遗传关联研究、候选基因或全基因组扫描、需校正协变量和群体分层的统计分析。
限制：资料未说明所依赖的数据规模、计算资源、许可与收费信息；输出解读与显著性阈值需使用者自行判断。