functional-standard-atlas：针对饱和基因组编辑测量的变异效应预测器衰减校正、区域分辨基准

建立了一个可审计、可复现的基准资产：七个MaveDB SGE评分集经GRCh38映射与方向统一后冻结为带SHA-256清单的不可变矩阵，每个预测器有独立目录、固定环境与score.py入口。 相对于以往直接使用MaveDB评分而不冻结、不哈希、不统一方向的评测方式，这里把数据资产本身作为一等交付物，使结果可被逐字节核验。 仓库结构、config/assays.yaml登记表、data/frozen/的SHA-256清单与CONVENTIONS.md中“冻结数据不可变、依赖精确固定”的规则共同支撑；测试层面报告202项收集、干净解压后178项通过、第179项校验映射参考碱基并在服务不可达时跳过。

在评测统计上引入逐层测量可靠性估计与衰减校正，并用DerSimonian–Laird随机效应荟萃分析在十六个分层上汇总逐基因Spearman ρ，同时做配对依赖相关检验与留一基因验证。 相对于只报告原始相关系数的做法，这里显式估计测量可靠性并对衰减进行校正，使预测器表现与SGE测量上限之间的关系被区分开来。 由atlas.reliability（衰减上限）、atlas.evaluate_ext（19×16网格）、atlas.robustness（并列、功效、配对检验）与atlas.simulate_attenuation（151,200次试验验证）等分析模块支撑，且所有数字从results/下的文件读取而非转录。

提供了分层级的可复现路径，明确区分“能重跑全部图表”与“能从头重算预测器分数”两种能力。 相对于只声明“代码已开源”的做法，这里用四个层级说明每一层能做什么、耗时与磁盘占用，并指出Tier 2（加Zenodo归档）即可重新生成论文中每一张图与表。 Tier 1为git clone后运行130项纯代码护栏（72项因缺数据跳过，约25秒、20 MB）；Tier 2加归档后不到1分钟、60 MB；Tier 3联网重建冻结矩阵约20分钟、2.2 GB；Tier 4需API密钥与GPU从头重算约40小时、6 GB。

对数据与预测器列的许可条款做了逐列区分与披露。 相对于把整份数据笼统标为开放许可的做法，这里指出冻结矩阵（仅测定值、无预测器列）为无附加条件的CC BY 4.0，而results/下的评分矩阵及由其派生的图表含十九个混合条款的预测器列，其中八个比CC BY 4.0更严格，三个未能定位到许可条款。 逐列许可与来源URL记录在results/predictor_resources_v1.tsv中作为唯一事实来源，LICENSE-DATA复述完整摘要以免依赖该文件存在。

该基准面向七个癌症易感基因的SGE测量与十九个预测器，适用于需要区分预测器表现与测量可靠性上限的评测场景；其冻结矩阵与评分框架可直接用于复核论文图表（Tier 2），也可通过模板与测定登记表扩展到新的预测器或新的MaveDB测定。从头重算预测器分数需要AlphaGenome API密钥与一块NVIDIA A6000（48 GB）GPU，其中Evo2-7B对46,392个SNV耗时25小时；无密钥或无GPU的读者仍可复现全部图表与数字，只是无法从API重新导出这些分数。

读者仍需留意：本仓库文本未给出各基因、各预测器的具体相关系数数值与排名，这些需从results/下的表格读取；衰减校正依赖逐层测量可靠性估计，其估计方式与不确定性区间需在正文中核对；十九个预测器列的许可条款混合，其中三个未能定位到许可条款，复用评分矩阵及其派生图表时需逐列确认；此外，随附的剪接区域预测器排序与校准的姊妹手稿使用重叠的MaveDB测定子集，但不做可靠性估计与衰减校正，且不共享结果章节、图表，两者结论不宜直接互换。