用途：针对编码序列（CDS）的密码子变异做通用掩码密码子 mutation_prediction 评分，输出参考/替代密码子的似然与对数似然比（LLR）。仅在用户请求或既有对话已明确 CodonFM/Encodon 语境时使用；上下文缺失应先补齐变异信息与分析意图，不能仅凭技能存在推断意图。
主要能力：输入校验（CSV 列、序列与密码子大写规范化、CDS 长度可被 3 整除、位置与参考密码子一致性）、命令准备、在资源就绪时执行推理并核验评分数组。输出目录含 ref_likelihoods_merged.npy、alt_likelihoods_merged.npy、likelihood_ratios_merged.npy、ids_merged.npy，用 NumPy 加载并以 ids_merged.npy 对齐。LLR 为 log p(ref_codon) − log p(alt_codon)，正值越大表示替代密码子在上下文中越不可能，但不表示表达升高或降低。
主要能力之外的限制：公开 v1 不支持同义密码子聚合、Decodon、missense_prediction、MissenseDataset、mutation_pred_clm、--organism_token、--causal 等较新特性；遇到此类请求应说明缺失并结束，不实现、不搜索私有代码、不反复重试。仅接受 --model_name 为 encodon_80m、encodon_600m 或 encodon_1b；公开解析器虽列出更大名称，但模型配置未实现。执行需项目 ML 依赖与兼容 NVIDIA GPU；模型执行需 .ckpt，或 .safetensors 加同目录 config.json。来源审阅与命令准备可不装 ML 运行时，用 Python 3 标准库 zipfile/json/csv 直接读档案成员；需要解压时用 tempfile.mkdtemp() 或 mktemp -d 的新目录，保留既有检出。默认演示用公开 80M 检查点 nvidia/NV-CodonFM-Encodon-80M-v1，file 为 NV-CodonFM-Encodon-80M-v1.safetensors 及同级 config.json。CSV 需含 id、ref_seq（参考编码序列，非含内含子的基因组 DNA、非仅 UTR、非蛋白序列）、ref_codon、alt_codon、codon_position（相对 CDS 的零基密码子位置）。--extract-seq 时由 MutationDataset 从 ref_seq 取窗口，不推导 alt_seq。命令示例保留原样：python -m src.runner eval --exp_name variant_scoring --model_name encodon_80m --checkpoint_path "$CODONFM_CHECKPOINT_PATH" --data_path "$CODONFM_DATA_PATH" --process_item mutation_pred_mlm --dataset_name MutationDataset --task_type mutation_prediction --extract-seq --mask_mutation --num_nodes 1 --num_gpus 1 --num_workers 0 --val_batch_size 2 --out_dir "$CODONFM_RUN_DIR" --predictions_output_dir "$CODONFM_RUN_DIR/predictions"。不可去掉 --mask_mutation，否则参考密码子在评分位置可见，掩码密码子 LLR 失效。--dryrun 仅构建配置并跳过执行，需 ML 依赖，可能创建预测目录，不读 CSV、不加载权重，不能作为输入或检查点兼容性已验证的证据。无法获得必需资源时，应返回尽可能多的已校验输入并标明缺失前置条件的命令。回答应简洁自洽，把命令或兼容性结论置于开头，并给出各行校验结果、完整命令、四个输出文件名及 LLR 定义与符号解释。