Move project docs to docs/project-docs and update references

- Move AGENTS.md, CLEANUP_SUMMARY.md, DOCUMENTATION_GUIDE.md,
  IMPLEMENTATION_SUMMARY.md, QUICK_COMMANDS.md to docs/project-docs/
- Update AGENTS.md to include splicing module documentation
- Update mkdocs.yml navigation to include project-docs section
- Update .gitignore to track docs/ directory
- Add docs/plans/ splicing design documents

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# AGENTS.md
本文件为 AI 编程助手(如 Claude、Copilot、Cursor 等)提供项目上下文和开发指南。
## 项目概述
**Macrolactone Fragmenter** 是一个专业的大环内酯12-20元环侧链断裂和分析工具用于化学信息学研究。
### 核心功能
- 智能环原子编号(基于内酯结构)
- 自动侧链断裂分析
- 分子可视化SVG/PNG
- 批量处理和数据导出
## 技术栈
| 组件 | 技术 |
|------|------|
| 语言 | Python 3.8+ |
| 化学库 | RDKit |
| 数据处理 | Pandas, NumPy |
| 可视化 | Matplotlib, Seaborn |
| 环境管理 | Pixi (推荐) / Conda |
| 文档 | MkDocs + Material |
| 测试 | Pytest |
| 代码格式 | Black, Flake8 |
## 项目结构
```
macro_split/
├── src/ # 核心源代码
│ ├── __init__.py # 包初始化
│ ├── macrolactone_fragmenter.py # ⭐ 主入口类
│ ├── macro_lactone_analyzer.py # 环数分析器
│ ├── ring_numbering.py # 环编号系统
│ ├── ring_visualization.py # 可视化工具
│ ├── fragment_cleaver.py # 侧链断裂逻辑
│ ├── fragment_dataclass.py # 碎片数据类
│ ├── visualizer.py # 统计可视化
│ └── splicing/ # 分子拼接模块
│ ├── engine.py # 拼接引擎
│ ├── scaffold_prep.py # 骨架准备
│ └── fragment_prep.py # 片段激活
├── notebooks/ # Jupyter Notebook 示例
├── scripts/ # 批量处理脚本
├── tests/ # 单元测试
├── docs/ # 文档目录
├── pyproject.toml # 项目配置
├── pixi.toml # Pixi 环境配置
└── mkdocs.yml # 文档配置
```
## 核心模块说明
### MacrolactoneFragmenter (主入口)
```python
from src.macrolactone_fragmenter import MacrolactoneFragmenter
fragmenter = MacrolactoneFragmenter(ring_size=16)
result = fragmenter.process_molecule(smiles, parent_id="mol_001")
```
### MacroLactoneAnalyzer (环数分析)
```python
from src.macro_lactone_analyzer import MacroLactoneAnalyzer
analyzer = MacroLactoneAnalyzer()
info = analyzer.get_single_ring_info(smiles)
```
### Splicing 模块 (分子拼接)
```python
from src.splicing.scaffold_prep import prepare_tylosin_scaffold
from src.splicing.fragment_prep import activate_fragment
from src.splicing.engine import splice_molecule
# 准备骨架移除侧链标记dummy原子
scaffold, dummy_map = prepare_tylosin_scaffold(smiles, positions=[3, 5, 9])
# 激活片段(添加连接点)
fragment = activate_fragment(fragment_smiles, strategy="smart")
# 拼接分子
new_mol = splice_molecule(scaffold, fragment, position=3)
```
### 数据类结构
```python
@dataclass
class Fragment:
fragment_smiles: str # 碎片 SMILES
parent_smiles: str # 母分子 SMILES
cleavage_position: int # 断裂位置 (1-N)
fragment_id: str # 碎片 ID
parent_id: str # 母分子 ID
atom_count: int # 原子数
molecular_weight: float # 分子量
```
## 开发命令
### 环境设置
```bash
# 安装依赖
pixi install
# 激活环境
pixi shell
```
### 代码质量
```bash
# 格式化代码
pixi run black src/
# 代码检查
pixi run flake8 src/
# 运行测试
pixi run pytest
# 测试覆盖率
pixi run pytest --cov=src
```
### 文档
```bash
# 本地预览文档
pixi run mkdocs serve
# 构建文档
pixi run mkdocs build
```
## 编码规范
### Python 风格
- 使用 Black 格式化,行宽 100 字符
- 使用 Google 风格的 docstring
- 类型注解:所有公共函数必须有类型提示
- 命名:类用 PascalCase函数/变量用 snake_case
### Docstring 示例
```python
def process_molecule(self, smiles: str, parent_id: str = None) -> FragmentResult:
"""
处理单个分子,进行侧链断裂分析。
Args:
smiles: 分子的 SMILES 字符串
parent_id: 可选的分子标识符
Returns:
FragmentResult 对象,包含所有碎片信息
Raises:
ValueError: 如果 SMILES 无效或不是目标环大小
Example:
>>> fragmenter = MacrolactoneFragmenter(ring_size=16)
>>> result = fragmenter.process_molecule("C1CC...")
"""
```
### 导入顺序
```python
# 1. 标准库
import json
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Optional
# 2. 第三方库
import pandas as pd
import numpy as np
from rdkit import Chem
# 3. 本地模块
from src.fragment_dataclass import Fragment
from src.ring_numbering import RingNumbering
```
## 关键概念
### 环编号系统
- **位置 1**: 羰基碳C=O 中的 C
- **位置 2**: 酯键氧(环上的 O
- **位置 3-N**: 按顺序编号环上剩余原子
### 支持的环大小
- 12元环 到 20元环
- 默认处理 16元环
### SMARTS 模式
```python
# 内酯键 SMARTS16元环示例
LACTONE_SMARTS_16 = "[C;R16](=O)[O;R16]"
```
## 测试指南
### 运行测试
```bash
# 全部测试
pixi run pytest
# 特定模块
pixi run pytest tests/test_fragmenter.py
# 详细输出
pixi run pytest -v
# 单个测试
pixi run pytest tests/test_fragmenter.py::test_process_molecule
```
### 测试数据
测试用的 SMILES 示例16元环大环内酯
```python
TEST_SMILES = [
"O=C1CCCCCCCC(=O)OCC/C=C/C=C/1", # 简单 16 元环
"CCC1OC(=O)C[C@H](O)C(C)[C@@H](O)...", # 复杂结构
]
```
## 常见任务
### 添加新功能
1.`src/` 目录创建或修改模块
2. 更新 `src/__init__.py` 导出新类/函数
3. 编写单元测试
4. 更新文档
### 处理新的环大小
```python
# 在 MacrolactoneFragmenter 中指定环大小
fragmenter = MacrolactoneFragmenter(ring_size=14) # 14元环
```
### 批量处理
```python
results = fragmenter.process_csv(
"data/molecules.csv",
smiles_column="smiles",
id_column="unique_id",
max_rows=1000
)
df = fragmenter.batch_to_dataframe(results)
```
## 注意事项
### RDKit 依赖
- RDKit 必须通过 conda/pixi 安装,不支持 pip
- 确保环境中有 RDKit`python -c "from rdkit import Chem; print('OK')"`
### 性能考虑
- 批量处理大数据集时,使用 `process_csv` 方法
- 处理速度约 ~100 分子/分钟
- 大规模处理考虑使用 `scripts/batch_process_*.py`
### 错误处理
- 无效 SMILES 会抛出 `ValueError`
- 非目标环大小会被跳过
- 批量处理会记录失败的分子到日志
## 相关资源
- **文档**: `docs/` 目录或运行 `pixi run mkdocs serve`
- **示例**: `notebooks/filter_molecules.ipynb`
- **脚本**: `scripts/README.md`
---
*最后更新: 2025-01-23*