覆盖度计算

识别网工作簿中的种基因组覆盖度 = 原始 reads 以 ≥1× 深度覆盖物种参考基因组的 比例（minimap2 + samtools，移植自原来的 calculate_coverage.py 流程）。

流程

top-N 物种 → 参考基因组 FASTA（manifest / ref-dir）
reads（原始数据，未质控——与旧流程一致）
   → minimap2 -ax <preset> -c … | samtools sort  → BAM
   → samtools depth -a（全部位置，含零深度）
   → 每物种：平均深度 + 1x/5x/10x 覆盖比例

深度行单遍流式聚合——不用 numpy 数组，内存占用与基因组大小无关。

合并模式 vs 逐参考模式

默认（合并）：每样本把参考基因组拼接成一条参考、只比对一次——多物种样本 约快 10 倍。多物种可比到多处相同的 reads 只会计入一个最优匹配。

--per-species：每个参考独立比对——严格独立的估计，慢约 N 倍。

需要知道的细节

• 用的是原始 FASTQ（--reads-dir），不是质控/去宿主后的文件——与旧版 calculate_coverage.py 的口径一致，跨批次可比。
• 读长有影响：minimap2 -x sr 需要 ≥50 bp 读段；ONT/PacBio 数据必须传 --preset map-ont / --preset map-pb。
• 参考解析顺序：manifest 按 species_taxid → --ref-dir 里 {accession}*.fna → manifest file_path → {taxid}*.fna 通配。解析不到的 taxid 覆盖度留空。
• --min-depths 1,5,10 控制审核明细 sheet 记录的阈值；上报 sheet 固定用 1×。