# Annotation Skill - 功能注释技能

提供两种模式的功能注释：

## 模式对比

| 特性 | API 模式 (`run_api.py`) | 本地模式 (`run.py`) |
|------|------------------------|---------------------|
| **速度** | 慢 (~1秒/基因) | 快 (批量处理) |
| **数据库** | 不需要 | 需要 (~20GB) |
| **网络** | 需要联网 | 不需要 |
| **适用数据量** | < 1000 基因 | 任意规模 |
| **输出格式** | gene2go.txt | .emapper.annotations |
| **注释内容** | 仅 GO | GO + KEGG + COG + Pfam |

## 快速开始

### API 模式（推荐小数据集）

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

# 调整请求间隔（避免被限流）
python run_api.py --input protein.fa --output ./annotation --delay 1.5
```

### 本地模式（推荐大数据集）

```bash
# 1. 先下载数据库（只需一次）
bash download_db.sh

# 2. 运行注释
python run.py --input protein.fa --output ./annotation --cpu 8
```

## 输出文件

### API 模式
- `*.gene2go.txt` - 基因-GO对应表
- `report.md` - 统计报告

### 本地模式
- `*.emapper.annotations` - 完整注释结果
- `*.emapper.seed_orthologs` - 种子直系同源
- `*.emapper.pfam` - Pfam结构域
- `report.md` - 统计报告
- `commands.sh` - 可复现命令

## 测试

```bash
# 测试 API 模式
python run_api.py --demo --output ./test_api

# 测试本地模式
python run.py --demo --output ./test_local

# 运行单元测试
python tests/test_annotation.py
```

## 集成到 Pipeline

```python
# 小数据集用 API
from skills.annotation.run_api import AnnotationAPISkill
skill = AnnotationAPISkill()
result = skill.run(protein_fasta, output_dir)

# 大数据集用本地
from skills.annotation.run import AnnotationSkill
skill = AnnotationSkill()
result = skill.run(protein_fasta, output_dir)
```

## 注意事项

1. **API 模式**：eggNOG 服务器可能有请求限制，建议 `--delay 1.0` 以上
2. **本地模式**：首次需下载 20GB 数据库，使用 `download_db.sh` 脚本
3. **基因数量**：API 模式超过 1000 基因会非常慢，建议改用本地模式