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）

# 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）

# 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

# 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

# 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

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