按研究问题组织的 R/Python 生物信息学代码库：先选领域，再进入可独立运行的模块，用自己的数据替换合成示例。
本库保存可复用的分析入口、输入样例、来源说明和展示图。三位编号模块构成主要分析单元；数量由机器索引与公开目录自动生成，不手工维护。历史模块的运行标记保留原记录，本次可用性以具体验证记录为准。
模块从真实工具或已发表方法起步。带示例的模块提供示例运行；方法准备与输入审计入口要求显式输入/配置，并在 module.json 记录验证状态。合成检查只证明接口和审计路径可工作，不代替真实数据分析或科学验证。
先在 modules/CATALOG.md 按领域、用途或图型定位模块，再阅读该模块的 README。
AI 检索从 catalog/modules.jsonl 或 python scripts/query_modules.py NHANES 开始；字段与维护规则见 docs/AI_INDEX.md。本次课题的方法、2026 文献及 GitHub 来源见 研究准备入口。
MR与GWAS共定位从 方法库611 进入：python scripts/mr_coloc.py query <关键词> 检索具体算法/变体及原始来源，select <context.json> 按声明输入列候选与阻断原因。固定官方源码、本机原生接口验证与科学分析分别记录。
git clone https://github.com/fsy2004/bioinfo-reusable-code.git
cd bioinfo-reusable-code
# 示例：审计 ClairS 兼容 VCF；默认读取合成数据
python modules\12_genome_annotation_variants\01_somatic_variants\598_clairs_longread_somatic_audit\598_clairs_longread_somatic_audit.py默认结果写入模块自己的 results/；展示用 PNG 保存在 assets/。R 模块通常以 Rscript <module>.R 运行，Python 模块以 python <module>.py 运行。完整参数、依赖和真实输入规格以模块 README 为准。
604–610 是显式配置的准备入口，运行命令见各模块 README；没有输入时不会伪造研究数据或生成科学结果。
- 细胞状态、亚群、轨迹或空间生态位：01–03。
- 遗传因果、QTL、预测模型和 bulk 组学：04–06。
- 临床转化、药物、结构与网络：07–09。
- 投稿图与证据合成：10–11。
- 基因组变异/注释、比较基因组、微生物组、表观组和蛋白质组：12–16。
- 人群数据库、复杂抽样、纵向队列和药物暴露：17；遗传因果与 GWAS 定位联用 04。
| Domain | Numbered entries | Entry |
|---|---|---|
| 01 · 单细胞分析 — Single-cell analysis | 33 | modules/01_single_cell |
| 02 · 空间转录组 — Spatial transcriptomics | 24 | modules/02_spatial_transcriptomics |
| 03 · 虚拟扰动技术 — Virtual perturbation | 26 | modules/03_virtual_perturbation |
| 04 · 因果推断与遗传流行病 — Causal inference & genetics | 33 | modules/04_causal_inference_genetics |
| 05 · 机器学习 — Machine learning | 18 | modules/05_machine_learning |
| 06 · Bulk 组学 — Bulk omics | 19 | modules/06_bulk_omics |
| 07 · 临床与转化 — Clinical & translational | 11 | modules/07_clinical_translational |
| 08 · 结构与药物设计 — Structure & drug design | 6 | modules/08_structure_drug_design |
| 09 · 网络药理学 — Network pharmacology | 8 | modules/09_network_pharmacology |
| 10 · 可视化 — Visualization | 8 | modules/10_visualization |
| 12 · 基因组注释与变异 — Genome annotation & variants | 2 | modules/12_genome_annotation_variants |
| 13 · 比较基因组与系统发育 — Comparative genomics & phylogenetics | 1 | modules/13_comparative_genomics_phylogenetics |
| 14 · 微生物组与宏基因组 — Microbiome & metagenomics | 1 | modules/14_microbiome_metagenomics |
| 15 · 表观基因组与染色质 — Epigenomics & chromatin | 1 | modules/15_epigenomics_chromatin |
| 16 · 蛋白质组与代谢组 — Proteomics & metabolomics | 1 | modules/16_proteomics_metabolomics |
| 17 · 人群流行病与药物流行病 — Population & pharmacoepidemiology | 8 | modules/17_population_epidemiology |
<domain>/<subcategory>/<NNN_module>/
├── <NNN_module>.R | .py # 主入口
├── README.md # 输入、方法、用途、特点、输出与边界
├── example_data/ # 小型合成或公开样例
├── assets/ # README 展示图
└── results/ # 运行生成；Git 忽略
状态、服务器依赖和选型建议分别见：
modules/CATALOG.md：全部条目、状态、I/O、依赖和图型。modules/_framework/TOOL_SELECTION_GUIDE.md：按分析问题选工具。modules/_framework/SERVER_DEPENDENCIES.md：重型/GPU/上游环境。modules/_framework/CONVENTIONS.md：模块工程与科研质量边界。
2026-08-20 冻结扫描把原有 11 个领域扩展到 16 个，新增 ClairS、EviAnn、OrthoFinder v3、CoverM、damidBind 和 DiaReport 的轻量输出审计模块。完整上游方法仍在其官方环境运行；本地模块负责稳定 I/O、错误拦截、透明摘要和展示图。
来源、许可、观察区和下一轮范围见 METHOD_SCAN_2026_08_20.md。该登记表覆盖当前全领域框架，但不是系统综述，也不声称穷尽所有 2026 方法。
- 合成数据用于接口回归和图形演示，不产生生物学结论。
- 供体/样本层推断、协变量、批次、随机种子和真实数据来源必须在具体项目中重新确认。
- 基础模型、虚拟扰动和药物预测用于假设生成；关键结论需要简单基线、外部数据或实验支持。
- 第三方代码、数据库和方法各自遵循上游许可；本仓库根目录当前没有统一 LICENSE 文件。
python modules\_framework\gen_catalog.py
python scripts\build_ai_index.py
python scripts\update_readme.py
python scripts\update_readme.py --check
python scripts\build_ai_index.py --check
python -m unittest tests.test_readme_update tests.test_2026_method_modules -v
python modules\_framework\qc_lint.py modules\12_genome_annotation_variants
git diff --checkREADME 的动态指标和领域表由 scripts/update_readme.py 维护；GitHub Actions 在 push、pull request 和每周计划任务中检查漂移。写作范式、触发条件和人工维护边界见 docs/README_MAINTENANCE.md。
提交新模块前，请先搜索目录和现有 Issue，核实论文、官方代码、许可、真实 CLI/API 与输出格式；随后按测试→实现→目录生成→质量检查的顺序提交。问题与建议可通过 GitHub Issues 反馈。