用途：面向群体遗传学数据，使用 PCA 与 ADMIXTURE 等分析遗传祖源与群体分层，识别样本群体聚类、估计祖源比例并生成可视化。
主要能力
- PCA：PLINK 2.0 执行 PCA（如 plink2 --bfile data --pca 10 --out pca_results），支持近似加速（--pca 10 approx）与变异载荷输出（var-wts），输出 .eigenvec、.eigenval 等。
- FlashPCA2：面向 10 万以上样本的大规模数据，支持 --ndim、--numthreads、--mem、--seed 等参数，安装可用 conda install -c bioconda flashpca。
- LD 剪枝：ADMIXTURE 前需剪枝，如 plink2 --bfile data --indep-pairwise 50 10 0.1 --out prune，再 --extract 生成 data_pruned。
- ADMIXTURE：按 K 值聚类，支持交叉验证与多线程，如 admixture --cv -j4 data_pruned.bed 3；输出 .Q（祖源比例）与 .P（等位基因频率）。
- 其他：PLINK 1.9 MDS（--cluster --mds-plot 10）、PLINK 2.0 KING-robust 亲缘关系（--make-king-table、--king-cutoff）。
典型流程：QC 过滤 → LD 剪枝 → PCA → 多 K 值 ADMIXTURE → 选择最优 K → 可视化。
适用场景：群体分层识别、祖源比例评估、关联分析协变量提取、亲缘关系筛查与去重。
限制：依赖 PLINK、ADMIXTURE、FlashPCA2 环境；ADMIXTURE 需先 LD 剪枝；最优 K 需结合 CV 误差等判断；其余性能与平台信息暂未提供。