用途：通过 Polars 和 DataFusion 进行基因组区间算术与生物信息文件 I/O。目标版本 polars-bio 0.36.0，测试环境为 Polars 1.44.2、Python 3.13；上游要求 Polars >=1.37.1、PyArrow >=23.0.1,<25、DataFusion >=53,<54、polars-config-meta >=0.3.2,<1，需与不兼容的 Arrow 或 DataFusion 环境隔离。安装：uv pip install "polars-bio==0.36.0" "polars==1.44.2"；可选 pandas 互操作：uv pip install "polars-bio[pandas]==0.36.0" "polars==1.44.2"。
主要能力：区间操作包括 overlap（成对相交）、count_overlaps（命中目标数）、coverage（被覆盖碱基数）、nearest（最近邻，支持 k）、merge（合并重叠区域）、cluster（标记重叠组）、complement（找未覆盖区域）、subtract（去除被覆盖片段）。文件 I/O 提供 scan_* 惰性读取与 read_* 立即读取，覆盖 BED、VCF、BCF、BAM、CRAM、FASTA、FASTQ 等，并有对应写入器；支持 SQL 注册与 pb.sql 查询，pb.depth 计算读深。
使用方式：默认坐标为 1-based 闭区间，基因组读取器可用 use_zero_based=True 输出 0-based 半开区间；手工构造 DataFrame 时元数据只标注不转换，需先转换再设置。区间函数默认返回 pl.LazyFrame，用 .collect() 或 output_type="polars.DataFrame" 获取立即结果；LazyFrame 上可用 .pb 访问器。
限制：on_cols 在 0.36.0 未实现，非 None 会抛 AssertionError；merge/cluster 的 min_dist=0 不合并相邻半开区间；默认 COITrees 索引将坐标转为 Int32，受 2,147,483,647 上限约束；complement 不提供 view 时范围无界；depth 输出 Int16，超深数据会溢出；SQL 区间连接优化器存在缺陷，建议使用区间 API；云读取使用各格式的 OpenDAL 选项，未测试认证云服务；polars-bio 不是 bioframe 的即插即用替代。缺失信息暂未提供。