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安装

工具包核心为纯 Python 标准库——无需任何安装即可运行 codon、neoantigen（含启发式后端）、trial、manufacture、 lnp、scrna（标准库 k-medoids 后备）或 spatial（mock 后端）。

git clone https://github.com/rollroyces/mrnavax.git
cd mrnavax
pip install -e .

这会安装单一控制台脚本 mrnavax，以及 mrnavax Python 包。

可选扩展包

为生产级别的后端安装扩展包：

pip install -e ".[llm]"                       # OpenAI 兼容 LLM 客户端（TrialGPT）
pip install -e ".[neoantigen-mhcflurry]"       # mhcflurry 结合亲和力
pip install -e ".[neoantigen-medcpt]"          # 用于新抗原检索的 MedCPT
pip install -e ".[protein-lm]"                # ESM2 蛋白质语言模型（免疫原性）
pip install -e ".[trial-medcpt]"               # 用于试验检索的 MedCPT
pip install -e ".[scrna]"                     # scanpy / anndata / scGPT 接入点
pip install -e ".[docs]"                      # mkdocs-material + mkdocs-static-i18n
pip install -e ".[dev]"                       # ruff + pytest
pip install -e ".[all]"                       # 上述全部

后端解析

对于会调用 LLM 或重型模型的工具，后端依下列顺序选择：

  1. --backend <name> CLI 标志（最高优先）
  2. 工具专用环境变量（如 MRNA_AI_LLM_BACKEND、MRNA_AI_SIMICL_TOPK）
  3. 自动检测：上游二进制在 $PATH（例如 STModule 用 Rscript、 RiboDecode 用 pred-translation）→ 已安装的 Python 依赖 （ESM2 用 transformers、结合亲和力用 mhcflurry、LLM 用 OpenAI） → mock

各工具的详细说明请见 Backends。

验证

# 运行 25 项后端完整性检查
python -m mrnavax.backends --check-all

# 运行单元测试套件（167 个测试）
python -m unittest discover tests

# 运行随附示例脚本（见 scripts/smoke.sh）
bash scripts/smoke.sh

smoke 脚本会在随附示例输入上运行每个确定性工具并打印示例输出。 冷启动缓存下应于 2 秒内完成。