dsh-bio-graft

基因编辑设计的真正难点，不在于跑一次 Cas-OFFinder 查询，而在于从我想敲除这个外显子到哪条 guide、哪种编辑器、脱靶搜索的边界在哪里、为什么迭代之间推荐发生了漂移——每一步都需要显式的坐标口径、可审计的证据链和可复现的决策依据。dsh-bio-graft 将 desired edit first, tool second 落地为工程实践：你描述目标编辑，插件先比选模态（nuclease / base editing / prime editing / HDR / paired deletion），再枚举候选、保留完整评分向量、执行结构化脱靶扫描，最终将结果写入 append-only 的 .editplan.json 账本——当 reference、backend 或 ranking policy 变化时，能精确回答为什么昨天推荐 B、今天推荐 D，而非一段不可复现的对话记录。

十一个语义化工具覆盖完整设计闭环：sgRNA 候选枚举（双向 PAM 扫描、GC/同聚物/自回文/seed 评分向量、IUPAC 感知、cut_site 带 0-based 半开口径声明）、声明式排名（pareto / lexicographic / weighted，输出 policy_id 与逐候选剔除原因）、Cas-OFFinder 批量脱靶扫描（结构化命中 + search_completeness 列明未搜维度 + 显式拒绝安全结论 + zero-hit 假阴性警告）、碱基编辑窗口设计（CBE/ABE、bystander 效应、密码子后果、链语义三件套）、多 guide 策略评估（deletion_pair 预测缺失区段/长度/移码、paired_nickase 异链间距、pairwise 脱靶组合而非风险相加）、以及按模态与宿主分档的验证方案（required/recommended/conditional + EditOutcomeMetrics 禁止裸 efficiency 表述）。每个酶谱条目均携带 verified + pam_source 证据分级，尚未核对一手文献的条目会被如实标注，下游必须如实转述。

如果你的工作流涉及 CRISPR 或碱基编辑器候选设计、多候选结构化比较、脱靶搜索边界的显式声明、以及面向同行评审或可复现性要求的设计决策追溯，dsh-bio-graft 为此而生。它属于 dsh-bio 生态 g 系家族（genie 为通用生信宿主、gem 为代谢模型专科），安装后十一个工具即可在 dsh agent 内直接调用，无需单独部署。