# eggNOG-mapper Annotation Skill - 实现总结

## 完成情况 ✅

已完成为 bbav20311 添加 eggNOG-mapper 调用功能，自动生成 `.emapper.annotations` 文件。

## 创建的文件

```
skills/annotation/
├── config.yaml              # 技能配置（参数、依赖）
├── run.py                   # 主程序（~400行）
├── SKILL.md                 # 技能文档
├── example_usage.py         # 集成示例
├── tests/
│   └── test_annotation.py   # 单元测试
└── IMPLEMENTATION_SUMMARY.md # 本文件
```

## 功能特性

### 核心功能
- 调用本地 `emapper.py` 进行功能注释
- 自动生成 `.emapper.annotations` 文件
- 同时生成 `.emapper.seed_orthologs` 和 `.emapper.pfam`
- 支持 diamond/mmseqs/hmmer 三种搜索模式

### 配置参数
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| mode | diamond | 搜索模式 |
| evalue | 0.001 | E-value阈值 |
| score | 60 | 最小bit score |
| query_cover | 20 | query覆盖度(%) |
| subject_cover | 20 | subject覆盖度(%) |
| tax_scope | auto | 分类范围 |
| cpu | 8 | CPU线程数 |

### 输出文件
| 文件 | 描述 |
|------|------|
| `*.emapper.annotations` | 主注释结果（TSV） |
| `*.emapper.seed_orthologs` | 种子直系同源 |
| `*.emapper.pfam` | Pfam注释 |
| `report.md` | 分析报告（含GO/KEGG/COG/Pfam统计） |
| `commands.sh` | 可复现命令 |
| `environment.yml` | Conda环境配置 |
| `checksums.sha256` | 文件校验 |

## 使用方法

### 命令行
```bash
# 基本用法
python run.py --input protein.fa --output ./annotation

# 指定参数
python run.py --input protein.fa --output ./annotation \
    --prefix mygene --cpu 16 --mode diamond --evalue 0.0001

# Demo模式
python run.py --demo --output ./annotation_demo
```

### Python API
```python
from run import AnnotationSkill

skill = AnnotationSkill()
result = skill.run(
    protein_fasta=Path("protein.fa"),
    output_dir=Path("./annotation"),
    prefix="gene_family"
)

# result["annotations"] -> Path to .emapper.annotations
# result["stats"] -> Dict with GO/KEGG/COG/Pfam counts
```

## 集成到 Registry

已在 `gfa_core/mas/tools/registry.py` 中添加：
- `TOOL_PATHS["emapper"]` 路径配置
- `ToolMetadata` 注册（category="annotation"）

## 测试状态

```
$ python3 tests/test_annotation.py -v

 test_find_emapper ... ok
 test_parse_annotations ... ok
 test_demo_mode ... ok
 test_config_loading ... ok

----------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.005s
OK
```

## 依赖要求

```bash
conda install -c bioconda eggnog-mapper diamond
```

或：
```bash
conda env create -f config.yaml  # 使用技能自带配置
```

## 注意事项

1. **数据库**: 首次运行会自动下载 eggNOG 数据库到 `~/.eggnog-mapper/`
2. **内存**: 大基因组建议调整 `--block-size` 参数
3. **路径**: 自动检测常见 conda 环境中的 emapper.py

## 下一步建议

1. 在 pipeline backend 中集成此技能
2. 添加 GO enrichment 分析（基于生成的 annotations）
3. 可视化 COG 分类分布图
4. 与现有 domain-analysis 技能结果合并展示