支持的分析软件

六个分析软件，每个都支持导入和执行。导入接受下列格式；执行 （gmeta run -m …）从 pixi 环境调用外部工具。

kraken2 + bracken

• 导入：kreport（树形格式）和/或 bracken 种级表。
• 执行：gmeta run -m kraken2 先跑 kraken2 再跑 bracken；bracken 的读长 取自数据库的 databaseXXXmers.kmer_distrib 文件名。
• kreport 列序很关键：百分比 | clade 读段数 | 直接读段数 | rank | taxid | 缩进名称。gmeta 通过名称缩进把种配到属——真实的属 clade 计数。

centrifuge

• 导入：原生 report（name taxID taxRank genomeSize numReads numUniqueReads abundance）或任意 kraken 风格 kreport（如 centrifuge-kreport 的输出）。
• 执行：gmeta run -m centrifuge 先分类，再用 centrifuge-kreport 转换， 复用 kraken2 的 kreport 路径——识别网导出获得同样的树形精确属配对。

kaiju

• 导入：kaiju2table 输出（file percent reads taxon_id taxon_name）。 种级表作为 profile 传入；--kaiju-genus 补充真实属计数。谱系名称 （"Bacteria; Escherichia; Escherichia coli"）会被解析出属提示。
• 执行：gmeta run -m kaiju 先跑 kaiju，再对种级和属级分别跑 kaiju2table。

metaphlan

• 导入：含 #clade_name NCBI_tax_id relative_abundance … 行的 profile； rel_ab_w_read_stats 格式还会填充种序列数（估计读段）。
• 执行：gmeta run -m metaphlan 运行 metaphlan -t rel_ab_w_read_stats， --bowtie2db $DB_DIR/metaphlan。

kmcp

• 导入：kmcp profile 的 17 列 TSV；需要 taxid/rank/taxname 列 （数据库带 taxid 映射构建时存在）。按 taxid 聚合按参考的行。
• 执行：gmeta run -m kmcp 先 kmcp search（按官方推荐用单端模式提高 敏感度）再 kmcp profile --level species。需要 $DB_DIR/taxdump 下的 NCBI taxdump。
• 注意：KMCP 的百分比按参考计；总和请对照审核明细 sheet 核查。

sylph

• 导入：profile TSV（Genome_file、Adjusted_ANI、Taxonomic_abundance）。
• 执行：gmeta run -m sylph 运行 sketch + profile；置信度按 ANI 分档 （high ≥95%、medium ≥90%）。

格式嗅探

net build 自动识别每个输入文件的格式；--profiler 强制指定。嗅探器区分 带表头（kaiju、metaphlan、kmcp、bracken、sylph）与无表头布局（centrifuge 的 名称打头、kraken2 的百分比打头 kreport）。