药理网络构建

要解决的问题

网络药理学流水线里，前五步（成分筛选、疾病靶点收集、靶点交集、PPI 分析、GO/KEGG 富集）各自留下格式不一的中间文件。等你真正要在 Cytoscape 里画那张「中药→成分→靶点→疾病→通路」总图时，要么手工拼 SIF，要么写一次性脚本对齐节点 ID，属性丢失、权重缺失、节点类型混乱是常态。这个 skill 把最后一步变成可重复执行的确定性脚本。

核心能力

• 统一节点模型：五种节点类型（herb / ingredient / target / disease / pathway），ID 格式固定，标签与核心属性有明确约定。
• 四种边关系：contains、targets、relates_to、enriched_in，其中 enriched_in 携带 pvalue 与 FoldEnrichment 作为权重。
• 导出契约：SIF + 两份 CSV 属性表 + 完整 JSON + 统计报告 + 可选 PNG 预览。CSV 保留完整元数据，方便在 Cytoscape 里直接做样式映射。
• 拓扑属性：上游跑过 PPI 分析时，靶点节点会带上 degree、betweenness、hub_rank。

关键步骤

1. 校验必需输入：Drug_Targets.json、疾病靶点、交集基因列表。
2. 推导疾病名称（从目录文件名读取，或用 --disease 手动指定）。
3. network_builder.py 构建 networkx.DiGraph。
4. network_export.py 导出 SIF / CSV / JSON。
5. network_statistics.py 生成统计报告。
6. network_visualize.py 生成 ≥300 DPI 预览图（可选）。
7. 输出 cytoscape_import_guide.txt 导入说明。

适用边界

• 这是流水线的最后一步，不是成分筛选或富集分析本身；缺少上游产物会直接报错并提示先跑对应 Skill。
• 多疾病模式（--mode multi-disease）在当前实现中只是预留接口，实际仅支持单疾病。
• PPI 边默认不加入，因为会让网络过密；需要时用 --include-ppi 开启。
• 可选输入缺失时脚本不失败，而是自动降级并打印警告——通路层和 Hub 拓扑属性都可能凭空消失，跑完务必核对统计报告里的节点/边数量。
• 执行前必须确认输出目录无残留文件，否则会覆盖上次结果；始终从项目根目录运行，默认输出路径才指向 ./np-output/network/{disease}/。