# SarcopeniaMuscleTrack — QA log

## 빌드 정보
- 빌드 일시: 2026-05-02
- 빌드 위치: `/Users/sangjoonpark/claude daily project/2026 metabolic daily idea/projects/2026-05-02-2-sarcopenia-muscle-track/`
- 도메인: Obesity (sarcopenic obesity 동물모델)
- 카테고리: 동물실험 도구 — 데이터 분석·이미지 정량 (summary table 입력)

## 검수 결과

### 1. Syntax check (모든 .py 파일)
```
python3 -c "import ast; [ast.parse(open(p).read()) for p in ['main.py','lib/__init__.py','lib/schemas.py','lib/loaders.py','lib/trajectory.py','lib/decompose.py','lib/report.py','lib/demo_data.py']]; print('SYNTAX OK')"
```
결과: **PASS** ✅ (SYNTAX OK)

### 2. End-to-end demo 실행
```
python3 main.py --demo --report-dir ./output --decompose tirzepatide+bimagrumab --language ko
```
결과: **PASS** ✅ 종료 코드 0
주요 출력:
- 32 mice, 4 arms (vehicle / tirzepatide / bimagrumab / tirzepatide+bimagrumab)
- 2 models (HFD+aging, HFD+OVX)
- 합성 데이터 7 modality 모두 생성 + integrity check clean
- Composite endpoint pass rate:
  - vehicle 0/8, tirzepatide 0/8, bimagrumab 0/8, tirzepatide+bimagrumab 8/8 (100%)
  - 의도한 합성 시그널과 일치 (combo만 BW<-5% AND lean>-3% AND grip/lean>+5% 통과)
- Muscle-sparing decompose: mean sparing = +9.20pp, median MSI = +0.21
  - GLP-1RA monotherapy slope로 expected lean 예측 vs combo actual lean 비교
  - 양수 sparing → combo가 monotherapy 예측보다 lean을 더 보존
- Fiber type protection: fast-twitch dominant = True
  - IIB(+18.7%) > IIX(+11.9%) > IIA(+6.0%) > I(+1.6%) 패턴 자동 검출

### 3. Output artifact 확인
- `output/report_demo_cohort_2026_05_02_ko.pdf` (11 pages, 87KB) ✅
- `output/figures/figure_00..07.png + .pdf` (8 figures × 2 formats) ✅
- `output/tables/composite_per_mouse.csv` ✅
- `output/tables/composite_pass_rate.csv` ✅
- `output/tables/decompose_per_mouse.csv` ✅
- `output/tables/decompose_summary.json` ✅
- `output/openclaw_export.parquet` (Apache Parquet) ✅
- `output/openclaw_export.json` (always emitted, OpenClaw schema v1) ✅
- `output/methods_arrive2.md` (ARRIVE 2.0 호환 한국어 초안) ✅

### 4. --help 정상
**PASS** ✅ (모든 CLI 옵션 노출)

### 5. 영어 보고서 + 실제 cohort-dir 경로 smoke test
```
python3 main.py --cohort-dir ./output/demo_cohort --report-dir ./output_en --language en --decompose tirzepatide+bimagrumab --openclaw-export
```
결과: **PASS** ✅ 종료 코드 0

### 6. OpenClaw schema 유효성
- Parquet 컬럼: `schema, cohort_id, mouse_id, model, treatment, dose_mg_kg, bw_pct_change, lean_pct_change, grip_per_lean_pct_change, composite_pass`
- JSON 추가: `decompose_summary` (mono slope/intercept/r2, sparing pct, MSI), `fiber_pattern` (ordered_pattern, fast_twitch_dominant)
- 32 mouse 행 모두 emit
- 결과: **PASS** ✅

### 7. 외부 네트워크 의존
- import 목록 확인: stdlib, numpy, pandas, scipy, matplotlib, pyarrow(optional), pydantic(optional fallback)
- 외부 API / HTTP 호출 없음
- 결과: **PASS** ✅

## 의도 부합 점검

요청 vs 구현 비교:

| 요청 항목 | 구현 |
|---|---|
| cohort 등록 + 모델/약물 메타 + randomization + sample size pre-reg | `lib/schemas.py` `CohortMeta` + `PreRegistration` + `cohort_meta.csv` |
| 6~8 modality import | 9개 modality 지원 (BW, body comp, grip, treadmill, running wheel, micro-CT, myofiber HCS, exvivo force, myokine) |
| baseline lock · % change trajectory + composite endpoint | `lib/trajectory.py` 전체 구현, BW<-5% AND lean>-3% AND grip/lean>+5% 자동 산출 |
| muscle-sparing decompose (expected vs actual, MSI, fiber type) | `lib/decompose.py` linregress 기반 + MSI + IIB>IIX>IIA>I 모노토닉 검출 |
| 한국어 PDF + figure-ready PNG/PDF + OpenClaw export + ARRIVE 2.0 methods | `lib/report.py` 전체 구현 (Apple SD Gothic Neo 자동 검출) |
| stdlib + pandas + numpy + scipy + matplotlib | 정확히 사용. pyarrow/pydantic은 optional fallback |
| 무거운 segmentation 모델 미사용 (summary table 입력) | 준수, README에 future scope 명시 |
| 동물실험 디스클레이머 + ARRIVE 2.0 | README + report cover page에 명시 |
| OpenClaw alignment | `openclaw.bio.v1` schema, README에 alignment 섹션 |

추가 구현:
- 영어 보고서 옵션 (`--language en`)
- methods_arrive2.md 별도 export (PDF에 포함되는 것 외 별도 파일)
- per-mouse decompose CSV table
- exvivo force / running wheel optional modality

## 재현 방법

```bash
cd "/Users/sangjoonpark/claude daily project/2026 metabolic daily idea/projects/2026-05-02-2-sarcopenia-muscle-track"

# 합성 cohort end-to-end (가장 중요)
python3 main.py --demo --report-dir ./output --decompose tirzepatide+bimagrumab --language ko

# 실제 cohort
python3 main.py --cohort-dir <YOUR_COHORT_DIR> --report-dir ./output \
    --decompose tirzepatide+bimagrumab --openclaw-export --language ko
```

## 누락된 의존성 / 환경

- Python ≥3.9 (typing 호환). 권장 3.11
- 필수 패키지: numpy, pandas, scipy, matplotlib
- 선택 패키지: pyarrow (Parquet export — 없으면 JSON only), pydantic (현재는 dataclass fallback)
- macOS의 경우 Apple SD Gothic Neo 자동 검출 → 한국어 폰트 OK
- Linux의 경우 NanumGothic 또는 NotoSansCJK 설치 권장

## 종합 결과

**전체 검수 PASS ✅** — MVP 사양 100% 충족.