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- 新增 scripts/bttoxin_shoter.py：从 BPPRC 正样本 CSV 构建 name/亚家族/家族特异性索引， 解析 BtToxin_Digger All_Toxins.txt，计算 per-hit 权重并以 noisy-OR 合成菌株×目标目/物种分数， 输出 TSV/JSON；含 HMM 加成与配对毒素规则（Vip1/Vip2，Vpa/Vpb），other/unknown 桶。 - 新增端到端工具链： - scripts/run_single_fna_pipeline.py：Digger → Shotter → Plot → 打包 - scripts/plot_shotter.py：绘制热图并生成论文式/摘要式报告 - scripts/bttoxin_api.py 与 bttoxin/api.py：纯 Python API；bttoxin/cli.py 暴露 bttoxin-run - pyproject.toml：项目打包与 CLI 入口 - docs(README): 增加输入文件格式与结果解读，补充单目录写入方案 - chore(gitignore): 忽略 runs/ 与 tests/output - ci: 移除 .woodpecker/test.yml
BtToxin Pipeline
Automated Bacillus thuringiensis toxin mining system with CI/CD integration.
Quick Start (单机部署)
uv .venv
uv venv --managed-python -p 3.12 --seed .venv
uv pip install backend/requirements.txt
Prerequisites
- Docker / Podman
- Python 3.10+
- Node.js 18+
Development Setup
# 1. Clone and setup
git clone <your-repo>
cd bttoxin-pipeline
# 2. 使用 Makefile 初始化与启动（单机）
make setup
make start
# 3. 初始化数据库（创建表）
make db-init
# 4. 访问服务
# API: http://localhost:8000/docs
# Flower: http://localhost:5555
# Frontend:http://localhost:3000
# (可选) 本地开发
# Backend: uvicorn app.main:app --reload
# Frontend: npm run dev
Architecture
Nginx (Reverse Proxy) ├── Frontend (Vue 3 Static) └── Backend (FastAPI + Swagger) ├── PostgreSQL (SQLModel via SQLAlchemy) ├── Redis (Broker/Result) ├── Celery (Worker/Beat + Flower) └── Docker Engine (BtToxin_Digger)
Documentation
- API 文档: 浏览器打开
http://localhost:8000/docs - 单机编排:
docker/docker-compose.yml（唯一来源） - 环境变量示例:
backend/.env.example - 常用命令:
make help
macOS + Podman 使用注意事项
- Podman 在 macOS 上通过虚拟机运行，宿主目录绑定到容器时，写权限可能受限。
- 我们已在运行逻辑中对 macOS 进行特殊处理：将输入复制到容器内
/tmp/input，在/tmp执行 BtToxin_Digger，结束后把Results/与关键输出复制回挂载的/workspace（宿主输出目录）。 - 如仍遇写入问题：
- 在 Podman Desktop 的虚拟机共享目录中，添加项目路径并开启写权限。
- 如需，启用 rootful 模式并重启：
podman machine stop && podman machine set --rootful && podman machine start - 手动验证挂载：
podman run --rm -v $(pwd)/tests/output:/workspace:rw alpine sh -lc 'echo ok > /workspace/test.txt && ls -l /workspace'
本地离线容器测试（可选）
使用 scripts/test_bttoxin_digger.py 最小测试：
uv run python scripts/test_bttoxin_digger.py
要求：tests/test_data 下存在 97-27.fna 与 C15.fna，测试成功后在 tests/output/Results/Toxins 看到 6 个关键文件。
输入文件格式说明
.fna 文件是 FASTA 格式的核酸序列文件，包含细菌的完整基因组序列：
- 97-27.fna: Bacillus thuringiensis strain 97-27 的完整基因组序列
- C15.fna: Bacillus thuringiensis strain C15 的完整基因组序列
文件格式示例：
TAATGTAACACCAGTAAATATTTCATTCATATATTCTTTTAACTGTATTTTATATTCTTTCTACTCTACAATTTCTTTTA
ACTGCCAATATGCATCTTCTAGCCAAGGGTGTAAAACTTTCAACGTGTCTTTTCTATCCCACAAATATGAAATATATGCA
...
挖掘结果解读
BtToxin_Digger 分析完成后会生成以下关键结果文件：
1. 菌株毒素列表文件 (.list)
- 包含每个菌株中预测到的各类毒素蛋白的详细分类信息
- 毒素类型包括：Cry、Cyt、Vip、Others、App、Gpp、Mcf、Mpf、Mpp、Mtx、Pra、Prb、Spp、Tpp、Vpa、Vpb、Xpp
- 每个毒素显示：蛋白ID、长度、等级(Rank1-4)、BLAST结果、最佳匹配、覆盖度、相似度、SVM和HMM预测结果
2. 基因银行格式文件 (.gbk)
- 包含预测毒素基因的详细注释信息
- 记录基因位置、蛋白描述、BLAST比对详情、预测结果等
- 可用于后续的功能分析和可视化
3. 汇总表格 (Bt_all_genes.table)
- 所有菌株的毒素基因汇总表格
- 显示每个菌株中不同类型毒素基因的数量和相似度信息
4. 全部毒素列表 (All_Toxins.txt)
- 包含所有预测到的毒素基因的完整信息
- 字段包括：菌株、蛋白ID、蛋白长度、链向、基因位置、SVM预测、BLAST结果、HMM结果、命中ID、比对长度、一致性、E值等
测试结果示例：
- 97-27菌株预测到12个毒素基因，包括InhA1/2、Bmp1、Spp1Aa1、Zwa5A/6等
- C15菌株预测到多个Cry毒素基因（Cry21Aa2、Cry21Aa3、Cry21Ca2、Cry5Ba1）和其他辅助毒素
- 毒素等级分为Rank1-4，Rank1为最高置信度，Rank4为最低置信度
- 相似度范围从27.62%到100%，表明与已知毒素的相似程度
单目录方案（跨平台稳定写入）
- 运行前，程序会将输入文件复制到宿主输出目录下的
input_files/子目录；容器仅挂载该输出目录（读写）为/workspace。 - 工具运行时的
--SeqPath指向/workspace/input_files，工作目录也固定在/workspace；所有结果与中间文件都会落在宿主的tests/output/下。
目录示例：
tests/output/
├── input_files/ # 输入文件副本
│ ├── 97-27.fna
│ └── C15.fna
├── Results/ # BtToxin_Digger 输出
│ └── Toxins/
│ ├── 97-27.list
│ ├── 97-27.gbk
│ └── ...
├── StatsFiles/ # 统计文件（如有）
├── All_Toxins.txt
└── BtToxin_Digger.log
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