# Macro Split 文档摘要

当前仓库的正式接口全部集中在 `src/macro_lactone_toolkit/`，核心能力包括：

- `MacroLactoneAnalyzer`
  - 分子级分类：`standard_macrolactone` / `non_standard_macrocycle` / `not_macrolactone`
  - 12-20 元大环内酯识别
  - 批量统计、DataFrame 分类、动态 SMARTS、基本理化性质
- `MacrolactoneFragmenter`
  - 标准大环内酯编号
  - 侧链裂解
  - flat JSON/CSV 输出
- `macro_lactone_toolkit.visualization`
  - 编号分子 SVG/PNG
  - 碎片 SVG/PNG
- `macro_lactone_toolkit.workflows`
  - CSV 批量裂解
  - `FragmentationResult` 转 DataFrame
  - JSON 导出
  - 编号图片 + 标注 CSV 导出
- `macro_lactone_toolkit.splicing`
  - 通用大环内酯 scaffold 预处理
  - 片段活化和拼接

推荐起步方式：

```python
from macro_lactone_toolkit import MacroLactoneAnalyzer, MacrolactoneFragmenter
from macro_lactone_toolkit.workflows import fragment_csv, results_to_dataframe

analyzer = MacroLactoneAnalyzer()
classification = analyzer.classify_macrocycle(smiles)

fragmenter = MacrolactoneFragmenter()
result = fragmenter.fragment_molecule(smiles, parent_id="mol_001")

results = fragment_csv("molecules.csv")
fragments_df = results_to_dataframe(results)
```

推荐脚本工作流：

```bash
python scripts/batch_process.py --input molecules.csv --output fragments.csv --errors-output errors.csv
python scripts/analyze_fragments.py --input fragments.csv --output-dir analysis
python scripts/generate_sdf_and_statistics.py --input fragments.csv --output-dir sdf_output
```

活动文档和脚本都基于 `macro_lactone_toolkit.*`。历史 notebook `.ipynb` 快照保留作归档参考，但不再作为当前 API 文档。