靶点交集分析

它解决什么问题

网络药理学流程里，中药成分靶点与疾病靶点各自由上游技能产出，但「哪些靶点是药物与疾病真正共享的」这一步往往靠临时拼脚本完成：读文件、做集合求交、画韦恩图，还要处理多疾病场景下的分组与产物组织。这个技能把这段逻辑收敛成一个确定性入口。

核心能力

• 多集合全交集：以 Drug_Targets_Gene_List.txt 与疾病目录下所有 {Disease}_Gene_List.txt 为输入，计算 drug ∩ diseaseA ∩ diseaseB ∩ ...，上限 6 个集合。
• 输入自动发现：扫描 --disease-dir，排除 Disease_ 前缀的聚合产物；只有 1 个疾病时退化为两集合比较。
• 双渲染路径：

- --method html（默认）：纯 Python 生成交互式页面，支持点击区域查看基因、搜索、布局切换与 CSV 导出，不依赖 R。
- --method r：基于 ggVennDiagram + ggplot2 输出 PDF 矢量图，套用内置期刊主题，可选 lancet / npg / viridis 调色板。

• 统一产物契约：两条路径都写出 intersection_genes.txt，下游 PPI 与富集分析可直接消费。

工作流

1. 校验药物列表与疾病目录存在，扫描基因文件。
2. 按 --output-mode auto 判定：1 个疾病走 single，2 个及以上自动切换 multi-disease。
3. 计算交集并写出产物；多疾病模式额外生成 drug_{disease}.txt、{disease}_specific_genes.txt、shared_genes.txt 与 multi_disease_report.txt。
4. 渲染韦恩图，HTML 或 PDF。

注意点

• 集合数上限 6（药物 + 最多 5 个疾病），超出直接报错退出。
• 比较不区分大小写，但输出保留药物侧列表的原始大小写。
• 执行前需人工确认输出目录有无残留文件，脚本本身不会拦截覆盖。
• r 方法依赖 R 与两个包；非交互环境下只有显式追加 --install-missing-r-packages 才会自动安装。
• 交集为 0 是合法结果，会生成空列表文件。
• HTML 路径仅 jQuery 走 CDN，其余资源本地打包，离线场景仍需留意这一外部依赖。
• 它只做求交：不获取成分靶点（Skill 1）、不收集疾病靶点（Skill 2）、不做 PPI（Skill 4）或富集（Skill 5）。