# KpDBKit

**Repository Path**: mselab_admin/kp-dbkit

## Basic Information

- **Project Name**: KpDBKit
- **Description**: Klebsiella pneumoniae基因组数据库工具包
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-09
- **Last Updated**: 2026-09-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# KpDBKit

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**Klebsiella pneumoniae 基因组数据库工具包**

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](LICENSE)
[![Development Status](https://img.shields.io/badge/Status-Alpha-orange.svg)](https://github.com/your-username/KpDBKit)

*一个用于构建、管理和分析 Klebsiella pneumoniae 基因组数据库的现代化工具包*

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## 🎯 项目概述

KpDBKit 是一个专门针对 **Klebsiella pneumoniae** 基因组数据的综合性分析工具包，提供从数据获取、处理到高级分析的完整工作流程。该工具包采用模块化设计，支持大规模基因组数据的高效处理和分析。

### 🌟 主要特性

- **🔍 智能数据获取**: 通过 NCBI API 自动搜索和下载基因组数据
- **⚡ 高性能处理**: 批量基因组注释和基因处理流水线
- **🧬 BLAST分析**: 优化的序列比对和基因组比较功能
- **📊 结果导出**: 多格式结果导出和可视化支持
- **🎛️ 灵活配置**: 可配置的分析参数和工作流程
- **💻 友好界面**: 直观的命令行界面和详细的进度反馈

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- **Python**: 3.8.1+
- **外部工具**:
  - [NCBI Datasets CLI](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/datasets/docs/v2/download-and-install/)
  - [Prodigal](https://github.com/hyattpd/Prodigal) (基因预测)
  - [BLAST+](https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi?PAGE_TYPE=BlastDocs&DOC_TYPE=Download) (序列比对)

### 安装步骤

1. **克隆项目**
   ```bash
   git clone https://gitee.com/mselab_admin/kp-dbkit.git
   cd kp-dbkit
   ```

2. **安装依赖**
   ```bash
   # 使用 uv (推荐)
   uv sync
   
   # 或使用 pip
   pip install -e .
   ```

3. **配置外部工具**
   ```bash
   # 编辑配置文件
   cp kpdbkit/config/config.yaml.example kpdbkit/config/config.yaml
   # 根据你的系统配置工具路径
   ```

4. **验证安装**
   ```bash
   kpdbkit --help
   ```

## 📖 使用指南

### 基本工作流程

#### 1. 搜索和获取基因组数据

```bash
# 搜索可用的基因组
kpdbkit genome search --limit 100 --assembly-level "Complete Genome" --save-to-db

# 下载特定基因组
kpdbkit genome download GCF_000009345.1

# 批量下载所有可用基因组
kpdbkit genome download --all --max-count 50
```

#### 2. 基因组注释和处理

```bash
# 注释单个基因组
kpdbkit genome annotate GCF_000009345.1

# 处理基因数据
kpdbkit genome process GCF_000009345.1

# 执行完整流水线（下载→注释→处理）
kpdbkit genome pipeline GCF_000009345.1

# 批量处理
kpdbkit genome pipeline --all --max-count 20
```

#### 3. BLAST分析

```bash
# 创建BLAST数据库
kpdbkit analysis blast create-db my_kp_db -g GCF_000009345.1 GCF_000009346.1

# 搜索相似基因
kpdbkit analysis blast search-gene <gene_hash> my_kp_db --evalue 1e-10 --min-identity 80

# 比较两个基因组
kpdbkit analysis blast compare-genomes GCF_000009345.1 GCF_000009346.1 --output comparison.json

# 导出分析结果
kpdbkit analysis blast export-gene-analysis <gene_hash> my_kp_db result.csv --format csv
```

#### 4. 数据管理

```bash
# 查看基因组列表
kpdbkit genome list --status processed

# 查看统计信息
kpdbkit genome stats

# 列出BLAST数据库
kpdbkit analysis blast list-databases

# 删除数据库
kpdbkit analysis blast delete-db my_kp_db
```

### 🔧 高级功能

#### Python API 使用

```python
from kpdbkit import KpDBKit
from kpdbkit.analysis.blast import BlastManager

# 初始化工具包
kit = KpDBKit()

# 搜索和下载基因组
metadata_list = kit.search_available_genomes(limit=50, save_to_db=True)
kit.download_genome("GCF_000009345.1")
kit.run_genome_pipeline("GCF_000009345.1")

# BLAST分析
blast_manager = BlastManager()
blast_manager.create_database_from_genomes(
    genome_accessions=['GCF_000009345.1', 'GCF_000009346.1'],
    db_name='my_analysis_db'
)

# 基因组比较
comparison = blast_manager.compare_genome_genes(
    genome1='GCF_000009345.1',
    genome2='GCF_000009346.1',
    evalue=1e-5,
    min_identity=80.0
)

print(f"共享基因: {comparison.similarity_stats['shared_genes']}")
print(f"相似度: {comparison.similarity_stats['similarity_ratio_1']:.2%}")
```

#### 批量分析和进度跟踪

```python
# 批量基因分析（带进度回调）
def progress_callback(current, total, gene_hash):
    print(f"进度: {current}/{total} - 处理基因: {gene_hash}")

results = blast_manager.batch_gene_analysis(
    gene_hashes=gene_list,
    database='my_db',
    progress_callback=progress_callback
)

# 导出批量结果
from kpdbkit.analysis.blast.exporter import BlastResultExporter
exporter = BlastResultExporter()
exporter.export_batch_analysis(results, 'output_dir', format='json')
```

## 📁 项目结构

```
KpDBKit/
├── kpdbkit/                    # 主要代码包
│   ├── analysis/               # 分析模块
│   │   ├── blast/             # BLAST分析
│   │   ├── comparative/       # 比较基因组学
│   │   ├── resistance/        # 抗性分析
│   │   └── virulence/         # 毒力分析
│   ├── basic_logic/           # 核心业务逻辑
│   ├── config/                # 配置管理
│   ├── data_access/           # 数据访问层
│   ├── interfaces/            # 用户接口
│   │   ├── cli/              # 命令行接口
│   │   ├── api/              # REST API
│   │   └── web/              # Web界面
│   ├── models/                # 数据模型
│   ├── services/              # 服务层
│   └── utils/                 # 工具函数
├── data/                      # 数据目录
│   ├── genomes/              # 基因组文件
│   ├── annotations/          # 注释结果
│   ├── blastdb/             # BLAST数据库
│   └── metadata/            # 元数据
├── examples/                  # 示例代码
├── tests/                     # 测试代码
└── docs/                      # 文档
```

## ⚙️ 配置说明

### 配置文件 (`kpdbkit/config/config.yaml`)

```yaml
# NCBI API配置
NCBI_API_KEY: "your-api-key"

# 数据库配置
database:
  path: "data/kpdb.db"
  pool_size: 5
  timeout: 30

# 外部工具路径
external_tools:
  ncbi_datasets_cmd: "/path/to/datasets"
  prodigal_cmd: "/path/to/prodigal"
  makeblastdb_cmd: "/path/to/makeblastdb"
  blastn_cmd: "/path/to/blastn"
  blastdbcmd_cmd: "/path/to/blastdbcmd"

# 分析参数
analysis:
  blast_evalue_threshold: 1e-5
  blast_num_threads: 4
  blast_max_target_seqs: 100
  min_identity_threshold: 70.0
```

### 环境变量

```bash
export KPDBKIT_DB_PATH="/custom/path/to/database.db"
export KPDBKIT_DATA_DIR="/custom/data/directory"
```

## 📊 性能优化

### BLAST分析优化

KpDBKit 在 v0.1.0 中对BLAST分析进行了重大性能优化：

- **批量处理**: 基因组比较性能提升 **10-50倍**
- **智能缓存**: 重复查询速度提升 **100倍以上**
- **内存优化**: 支持大规模数据集处理
- **并行计算**: 多线程BLAST执行

### 推荐配置

```yaml
analysis:
  blast_num_threads: 8        # 根据CPU核心数调整
  blast_cache_size: 200       # 增加缓存大小
  blast_timeout: 1200         # 大数据集需要更长超时时间
```

## 🔬 分析功能详解

### BLAST序列比对

- **数据库构建**: 从基因组或基因哈希创建BLAST数据库
- **相似性搜索**: 高效的基因同源性分析
- **基因组比较**: 全基因组水平的比较分析
- **批量分析**: 大规模基因集合的并行处理

### 结果导出

支持多种格式的结果导出：

- **JSON**: 结构化数据，便于程序处理
- **CSV/TSV**: 表格格式，便于Excel分析  
- **TXT**: 人类可读的报告格式
- **批量导出**: 自动生成汇总报告

## 🧪 示例和教程

### 完整分析流程示例

```bash
#!/bin/bash
# KpDBKit 完整分析流程示例

# 1. 搜索并下载基因组
echo "=== 步骤1: 搜索基因组 ==="
kpdbkit genome search --limit 10 --assembly-level "Complete Genome" --save-to-db

echo "=== 步骤2: 批量下载 ==="
kpdbkit genome download --all --max-count 5

echo "=== 步骤3: 批量处理 ==="
kpdbkit genome pipeline --all --status downloaded

# 2. 创建BLAST数据库
echo "=== 步骤4: 创建BLAST数据库 ==="
kpdbkit analysis blast create-db-all

# 3. 基因组比较分析
echo "=== 步骤5: 基因组比较 ==="
kpdbkit analysis blast compare-genomes GCF_000009345.1 GCF_000009346.1 \
    --output comparison_result.json

echo "=== 分析完成! ==="
```

### Jupyter Notebook 示例

```python
# 在 examples/ 目录中提供了详细的 Jupyter Notebook 教程
# - basic_usage.ipynb: 基础使用教程
# - blast_analysis.ipynb: BLAST分析详解
# - comparative_genomics.ipynb: 比较基因组学分析
```

## 🤝 贡献指南

我们欢迎社区贡献！请查看 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解详细信息。

### 开发环境设置

```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/KpDBKit.git
cd KpDBKit

# 安装开发依赖
uv sync --group dev

# 运行测试
pytest tests/

# 代码格式化
black kpdbkit/
flake8 kpdbkit/
```

## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

## 🆘 支持和反馈

- **问题报告**: [GitHub Issues](https://github.com/your-username/KpDBKit/issues)
- **功能请求**: [GitHub Discussions](https://github.com/your-username/KpDBKit/discussions)
- **文档**: [项目Wiki](https://github.com/your-username/KpDBKit/wiki)

## 📚 引用

如果您在研究中使用了 KpDBKit，请引用：

```bibtex
@software{kpdbkit2024,
  title={KpDBKit: A Comprehensive Toolkit for Klebsiella pneumoniae Genome Analysis},
  author={KpDBKit Team},
  year={2024},
  url={https://github.com/your-username/KpDBKit}
}
```

## 🔄 更新日志

### v0.1.0 (当前版本)
- ✨ 初始版本发布
- ⚡ BLAST分析性能优化（10-50倍性能提升）
- 🔧 完整的CLI界面
- 📊 多格式结果导出
- 🧬 基因组比较分析
- 💾 智能缓存机制

---

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**让基因组分析变得简单高效** 🧬

[开始使用](https://github.com/your-username/KpDBKit/wiki/Quick-Start) | 
[API文档](https://github.com/your-username/KpDBKit/wiki/API-Reference) | 
[示例教程](https://github.com/your-username/KpDBKit/tree/main/examples)

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