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节点 n20
fake-plan-20
| 运行?一次完整的自动搜索或 Agent 会话,有自己的锁定配置和证据包。 | 20261001-124831-search-t1-fake |
|---|---|
| 父节点 | n9 |
| 子节点 | — |
| 操作?种子:人写的起点;改进:在父节点上改;草稿:从头写;修复:修父节点的报错。 | 改进 |
| 状态 | 没有改动 |
| 分数 | 没有分数 |
| 审查 | 未审查 |
| 用时?从运行开始到结束(或到现在)的挂钟时间。 | 不到 1 分 |
| 程序版本 | 0c46a9f393f6722464ab80710a2e1ed4abc8ff45 (programs.git) |
| 备注 | no change to solution/ |
方法说明?节点程序自带的 METHOD.md:这个程序做了什么、为什么。
来自 programs.git 0c46a9f393:solution/METHOD.md
类型内细胞周期退出重加权:每类型内以 exp(-0.5·z) 权重(z=深度残差化的周期分稳健 z,clip±2)加权无放回抽样,解剖组成不变;proxy 3-seed 56.06→57.42。
做了什么
父本(节点 4/2,组成 = heart×1.6 / edge×0.25 / 丢 Neural Tube,4000 真实细胞)保持不变,只改类型内抽哪些细胞:
- 用
prior/gmt 里名字匹配 cell cycle 等的基因集(proxy 命中 2091 基因)算每细胞周期分 s(稀疏矩阵-向量乘,mu/sd 只在 ≤4000 子样本上拟合,全程不 todense 整个阶段)。 - 深度残差化(关键,父节点教训的修复):在每个类型内把 s 对 [1, log1p(lib)] 做闭式 OLS 取残差,再 median/1.4826·MAD 稳健标准化、clip 到 ±2;细胞数 <30 的类型 z=0。父节点未校正时该轴 top 基因全是 Rpl/Rps/Tmsb10/Malat1(技术轴);校正后免查分诊断显示 top-50 |δ| 基因中技术基因占比 0%,且 δ 在 Myl7 +16/-2、Tnnt2 +15/-2、Ttn/Actc1 +14/-4、Myh6 +9/-3 —— 低周期端 = 心肌成熟方向,符号正确。加权后类型内每基因方差比 1.018(协方差结构未破坏),抽样无重复细胞(dup=0)。
- Efraimidis-Spirakis 加权无放回抽样:keys=ln(u)/w 取 top-k,w=exp(-β·z)。组成(类型顺序、type_weights、largest_remainder、n=4000)与父本逐调用一致;β=0 时走原 take() 路径,输出与 heart_reweight 逐位相同(np.array_equal 已验证)。
- 附带修复父节点开销问题:γ≠0 才算 type_growth(父本白算 1.4s)。运行 2.8s、峰值内存 1.31GB。
查分结果(T1:val proxy;3-seed 均值,括号为 seed 0/1/2)
| β | 榜分 | de_recovery | direction | cell_state | covariation |
|---|---|---|---|---|---|
| 0(=父本,逐位) | 56.06 (55.97/56.32/55.90) | 53.43 | 58.73 | 56.88 | 54.81 |
| 0.25 | 57.06 (仅 s0) | 53.06 | 59.86 | 59.42 | 55.00 |
| 0.5(出货) | 57.42 (57.92/57.24/57.11) | 52.88 | 60.73 | 59.72 | 55.53 |
| 0.6 | 57.60 (仅 s0) | 52.53 | 61.08 | 60.25 | 55.61 |
| 0.75 | 57.72 (58.07/57.78/57.31) | 52.35 | 61.20 | 60.81 | 55.67 |
| 1.0 | 57.44 (仅 s0) | 51.49 | 61.56 | 60.19 | 55.61 |
- β=0.5 逐 seed 全胜基线(+1.95/+0.92/+1.21),mmd 0.0123→0.0114,direction de_direction 0.254→0.308。
- 增益来自 direction (+2.0) 和 cell_state (+2.8),不是 PLAN 预期的 de_recovery;de_recovery 随 β 单调缓降(0.5 时 -0.55,噪声量级;1.0 时 -1.9,真降)。
- β=0.75 均值更高 +0.30 且逐 seed 压过 β=0.5,但 de_recovery 多降 0.53、且 seed-0 曲线在 0.75 附近已是峰(1.0 回落),按 PLAN 反过拟合规则(取最小的完整确认 β、final 位移更保守)出货 β=0.5。
- 与 PLAN 验收门槛的偏差已记录:门槛要求 de_recovery ≥ 基线+2,实测该杠杆不动 de_recovery 而是抬 cs/dir/cov;总分 +1.36 未达 +2 门槛但三个 seed 方向一致,故仍出货(若严格守门槛应回退 β=0,判断依据留给审查)。
final 视图(两输入阶段)的迁移设计
two_stage_gate:额外读倒数第二个阶段,逐类型算 δ1(轴诱导的加权均值位移)与 δ2(prev→last 实测伪批量差)的余弦,cos<0 的类型权重强制回 1(数据导出的逐类型门控,不含类型名/阶段名,VEC_VERBOSE=1 打印余弦表)。proxy 单阶段恒不触发。prior 命中 <20 基因或 z 不可算时自动回退父本路径。
验证过 / 没验证
- 验证过:β=0 与 heart_reweight 逐位相同;出货默认(β=0.5, seed 0)与 VEC_BETA=0.5 运行逐位一致、重复运行确定;vec-check ok;4000 细胞、float32、非负有限;诊断三项全部通过(技术占比 0%、成熟符号为正、方差比≈1)。
- 没验证:final 视图(无该视图可跑);two_stage_gate 的实际门控效果;β 细网格 0.5~0.75 之间;PLAN 变体 B(prior 成熟程序集正号轴)未试,代码已留
VEC_MODE=mature接口(set_genes + MATURITY_NAME);γ 杠杆沿用父本负结果未再碰。 - 查分用量:9/20(基线 2 + 网格 4 + 确认 3;β=0 seed0 复用父本逐位输出未重查)。
下一步最值得试
- β∈(0.5,0.75) 细网格 + 3 seed,或对 de_recovery 做补偿:加权抽样只作用于非心肌/非高周期类型,或在 w 里加类型级缩放使 de_recovery 不降。
- 变体 B(成熟程序集正号轴 exp(+β·z_mature))与 cc 轴组合:两个轴若相关低,可乘性组合 w=exp(-β1·z_cc+β2·z_mat)。
- 组成侧网格(HEART/EDGE/DROP)仍未做,与本杠杆正交,可叠加。
调研员的计划
| 名称 | fake-plan-20 |
|---|---|
| 动机 | test node 20; idea improve |
| 做法 | perturb the heart / edge weights of the parent's reweighting |
| 风险 | none (fake) |
代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别:绿色是新增,红色是删除。
对比:父节点版本 daad0885fe。改动的文件:—
没有改动。
调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果(只列标题和编号)。
用到的知识库条目
| 编号 | 标题 | 出处 |
|---|---|---|
| k041 | Within-stage pseudotime and graph toolkit offline: scanpy DPT/PAGA/Leiden, Palantir, CellRank 2 | 10.1186/s13059-019-1663-x (PAGA); 10.1038/s41587-019-0068-4 (Palantir); 10.1038/s41592-024-02303-9 (CellRank 2) |
| k031 | Offline OT toolkit in the sandbox: moscot TemporalProblem, wot OTModel, POT, geomloss | 10.1038/s41586-024-08453-2 (moscot); 10.1016/j.cell.2019.01.006 (Waddington-OT) |
| k060 | Hepatocytes and foregut epithelium: Afp/Alb hepatoblasts expand from 0.3% (E9.5) to 2.8% (E13.5) of whole-embryo cells | 10.1038/s41586-019-0969-x (Cao 2019 MOCA) |
计划里引用的来源
- arxiv: https://arxiv.org/abs/2409.15080v1 — Integrating Optimal Transport and Structural Inference Models for GRN Inference from Single-cell Data
- arxiv: https://arxiv.org/abs/2502.05241v1 — MultistageOT: Multistage optimal transport infers trajectories from a snapshot of single-cell data
文献检索
| 检索词 | 来源库 | 返回(标题 / 编号) |
|---|---|---|
| optimal transport single-cell trajectories | arxiv | Integrating Optimal Transport and Structural Inference Models for GRN Inference from Single-cell Data https://arxiv.org/abs/2409.15080v1 MultistageOT: Multistage optimal transport infers trajectories from a snapshot of single-cell data https://arxiv.org/abs/2502.05241v1 |
分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json:改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。
没有分析结果(ANALYSIS.json)。
对话摘要?每个角色和大模型对话的统计:轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录;原始记录只给路径。
只给统计和最后回答的摘录;完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。
工程师
| 角色?调研员写计划、工程师改代码、分析员解读分数、审查员检查作弊。 | 工程师 fake |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数?大模型一共回复了几轮(每轮可以调用多个工具)。 | 1 |
| 工具调用?大模型调用读文件、执行命令等工具的次数,按工具名统计。 | 共 0 次:— |
| 用时 | 不到 1 分 |
| token 数?输入 / 输出(含思考)的 token 数,来自接口返回的用量。 | 输入 19 · 输出 4 · 思考 0 |
| 任务(第一行) | 按计划修改程序:fake-plan-20 |
| 最后的回答(摘录) | no change this time |
| 原始记录位置?完整对话记录在 Spark 上的文件路径;看板不复制原始内容。 | /home/spark-longxinyang/vec/g18_wt/agent/runs/20261001-124831-search-t1-fake/nodes/20/engineer.jsonl 1 KB /home/spark-longxinyang/vec/g18_wt/agent/runs/20261001-124831-search-t1-fake/nodes/20/engineer.stderr |
调研员
| 角色 | 调研员 fake |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数 | 1 |
| 工具调用 | 共 2 次:bash 2 |
| 用时 | 不到 1 分 |
| token 数 | 输入 17 · 输出 4 · 思考 0 |
| 任务(第一行) | 为节点 n20(改进,父节点 n9)写改进计划 PLAN.json |
| 最后的回答(摘录) | PLAN.json written |
| 原始记录位置 | /home/spark-longxinyang/vec/g18_wt/agent/runs/20261001-124831-search-t1-fake/nodes/20/researcher.jsonl 3 KB /home/spark-longxinyang/vec/g18_wt/agent/runs/20261001-124831-search-t1-fake/nodes/20/researcher.stderr |