节点 n36

在 node 8 上加两个独立开关部件：跨阶段 δ 秩投影（两输入视图）与深度残差化增殖分；均未过预注册门槛，默认全关，出货路径与 node 8 逐位一致。

方法

出货配置 = node 8 原样：冻结 heart_jcf_peri 类型配额（心脏×1.6、边缘×0.25、丢 Neural Tube、 largest_remainder、N=4000），类内成熟分 m_i = −z_c(E2F cycle)，E-S 加权无放回抽样，θ=0.5、 clip±log4、λ_apopt=0。表达矩阵不修改，输出 100% 真实细胞。 默认参数下输出与 node 8 逐位一致（已验证 max|ΔX|==0）。

本节点新增（默认关，代码保留供后续节点使用）：

• 信号 B（--w-proj）：跨阶段 δ 秩投影（solution/delta.py）。视图有第二个可用输入阶段时激活 （proxy2 = Qiu E9.0 心脏，final = 官方 E8.5+E9.5）。每细胞表达在共享基因上转为细胞内百分位秩 （scipy rankdata，消除跨技术分布差）；δ_c = mean秩(晚期,映射到 c 的细胞) − mean秩(E8.5, c)，去均值； p_i = cosine(细胞秩偏差, δ_c) 只在 |δ_c| 前 500 基因上算；m_i = z_c(−cycle) + w·z_c(p_i)。 Qiu→官方标签映射（发育生物学知识，来源：心脏发育教科书/综述，如 Kelly & Buckingham 2004； Qiu 2024 作者标签语义）：First heart field→{LV-CM, AVC-CM, IFT-CM}；Second heart field→{aSHF, pSHF}； Endocardial cells→{Endothelium}。两侧各需 ≥30 细胞。 零查分门控通过：全部 6 型 cos(δ,−E2F) ∈ [+0.11,+0.17] > 0（E9.0 心脏确在退出周期方向）， max|cos(δ, 随机500基因)| ≤ 0.012 < 0.1（δ 非随机噪声方向）。单输入视图自动 w=0（= node 8 路径）。
• 信号 A（--resid-depth）：深度残差化。cycle 分先对 [1, log1p(伪库大小)] 做类内闭式 OLS 取残差再类内 z。

查分结果（本节点，seed 0 除注明外）

关键负结果：

1. 深度残差化增殖分有害（3-seed 均值 57.23 vs 58.13）：de_recovery 确实回升（52.71 vs 52.53）， 但 cell_state 大跌（59.5–60.7 vs 61.4）——node 8 的增益有一部分正来自"顺带选了低深度细胞"， 去掉深度混杂就丢掉了它。与 node 9（3-seed 57.42）互相印证。此路线可关闭。
2. δ 投影与 E2F 打分冗余：两者都在选"退出周期/成熟端"细胞（门控 cos(δ,−E2F)>0 本身就说明这点）， 叠加后 cell_state 微升、de_recovery/covariation 微降，总分持平略负。proxy2 上 Qiu E9.0 提供的 增量信息 ≈ 0。w 网格 {0.25,0.5,1.0} 全部 ≤ 基线，按计划停网格、不做细调（防 proxy2 过拟合）。
3. θ 的增益主要来自心脏类型：心脏类改均匀抽样后 56.33，de_recovery 回到 53.06 但 cell_state 掉 4.4。 印证 node 8 分析——不要为了 de_recovery 牺牲心脏类的成熟端加权。

验证过的

• 默认参数在 proxy 与 proxy2 上输出均与 node 8 逐位一致（Δ=0），锚点分数复现 57.887。
• 信号 B 全链路在 proxy2 真实数据上跑通：缺失基因处理（covered_mask，27,883/32,285）、秩变换、 标签映射、门控、投影、加权抽样；运行 ~17 s、内存与父本同量级；vec-check 通过。
• 门控三防线按预注册执行（cos(δ,−E2F)>0 且随机方向 cos<0.1），未过则强制 w=0 的退路在代码里。

没验证的

• final 视图（官方 E8.5+E9.5，同数据集、1 天间隔、全类型 δ，秩空间统一路径已实现 mapping=None 分支） 上的信号 B。proxy2 证据（δ 与 E2F 冗余）预示 final 上大概率同样中性，但 1 天间隔的 δ 更"时间特异"、 更少周期混杂，不排除 w>0 在 final 有效；出货默认 w=0，未在 final 侧验证。
• 信号 A×B 组合（A 单测已大幅低于门槛，组合无意义，未测）。
• w 在 {0.25,0.5,1.0} 之外的值、θ 细网格（有意不做）。

下一步建议

• δ 投影要产生增益，需要与"成熟端选择"正交的信息：建议改为用 δ 修正类型配额 （δ 幅度大的类型按增殖/生长趋势微调权重），而不是类内选细胞；或用 δ 的非周期分量 （δ 对 E2F 集回归取残差后再投影），去掉与 E2F 的共线部分。
• de_recovery（52.5）与 cell_state（61.4）此消彼长是 θ 路线的结构性上限；要同时提升需改表达矩阵 （如 δ 伪批量位移的收缩版，官方 48.6 分说明常数位移不行，需逐基因收缩），风险高。
• "深度残差化"和"心脏类均匀抽样"两条已证伪，后续节点勿再试。