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节点 n37

heart_jcf_peri reweighting, heart x1.9, edge x0.25 (fake Engineer, node 37)

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 e1e723035d:solution/METHOD.md

调研员的计划

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 2ce1a61a75。改动的文件：solution/METHOD.md +2 −66、solution/README.md +0 −10、solution/run.py +5 −52

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 16e3fd2..80520a9 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,67 +1,3 @@-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。+heart_jcf_peri reweighting, heart x1.9, edge x0.25 (fake Engineer, node 37) -## 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）--| 配置 | p1 | p2 | 结论 |-|---|---|---|---|-| node 8 锚点复现 | **57.887** | (=p1) | 环境正确 |-| 信号B w=0.25 | 逐位不变 | 57.72 | de_recovery −0.5 |-| 信号B w=0.5 | 逐位不变 | 57.82 | cell_state +0.4, de_recovery −0.5 |-| 信号B w=1.0 | 逐位不变 | 57.86 | 单调逼近但始终 < 基线 57.89 |-| 信号A 3-seed (p1) | 57.06/57.09/57.55，均值 **57.23** | - | 远低于门槛 57.83，弃用 |-| θ 只施非心脏类（心脏均匀） | 56.33 | - | cell_state 掉到 57.06，弃用 |--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。+Test run only.diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mddeleted file mode 100644index 4c08d87..0000000--- a/solution/README.md+++ /dev/null@@ -1,10 +0,0 @@-# heart_jcf_peri + 类内成熟端抽样（node 11 = node 8 出货路径 + 两个默认关的实验部件）--父本类型配额（心脏×1.6 / 边缘×0.25 / 丢 Neural Tube，largest_remainder，4000 细胞）逐位不动；-类内用 prior/msigdb `HALLMARK_E2F_TARGETS` 增殖打分（每类型内 z 化取负）做 Efraimidis–Spirakis-加权无放回抽样，θ=0.5。表达不修改。默认参数输出与 node 8 逐位一致（锚点 57.887 已复现）。--新增部件（本节点实测均未过预注册门槛，默认关，详见 METHOD.md）：-- `--w-proj`：跨阶段 δ 秩投影（`delta.py`，两输入视图激活；proxy2 上 w∈{0.25,0.5,1.0} 全部 ≤ 基线，δ 与 E2F 冗余）。-- `--resid-depth`：cycle 分深度残差化（3-seed 均值 57.23 < 58.13，有害，弃用）。-- `--theta-heart-scale`：心脏类 θ 缩放（=0 时 56.33，证明增益来自心脏类，弃用）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a41ff03..12a66b2 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,29 +1,9 @@ #!/usr/bin/env python3-"""heart_jcf_peri quotas + within-type mature-end resampling (node 11).--Type quotas are bit-for-bit the parent's (heart x1.6, edge x0.25, drop Neural-Tube, largest_remainder). Inside each type, cells are drawn by-Efraimidis-Spirakis weighted sampling without replacement with weights-v_i = exp(clip(theta * m_i, +-log4)).--m_i = -z_c(cycle_i) + w * z_c(p_i), where:-  - cycle_i: E2F-proliferation set score (prior/msigdb hallmark GMT);-    with --resid-depth it is first residualised within type on-    [1, log1p(pseudo-lib-size)] (signal A, default off -> node 8 path).-  - p_i: cosine projection of the cell's within-cell-rank deviation from its-    type mean onto a cross-stage direction delta_c (signal B), active only-    when the view has a second usable input stage (proxy2: Qiu E9.0 heart;-    final: official E8.5 + E9.5). w=0 or gate failure -> node 8 exactly.--Gene sets come from the view's prior/; no expression is modified.-theta = 0, lam = 0 and w = 0 falls back to the parent's heart_reweight.-"""+"""fake-37: heart_jcf_peri weights perturbed by the fake Engineer (test run)."""  from __future__ import annotations  import argparse-import os-import sys  from src.task1_temporal.reweight import heart_reweight from src.task1_temporal.view_io import (@@ -36,10 +16,9 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) +HEART_WEIGHT = 1.9+EDGE_WEIGHT = 0.25 N_CELLS = 4000-SHIP_THETA = 0.5-SHIP_LAM = 0.0-SHIP_W = 0.0   def main() -> None:@@ -47,39 +26,13 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--data", required=True)     parser.add_argument("--out", required=True)     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)-    parser.add_argument("--theta", type=float, default=SHIP_THETA)-    parser.add_argument("--lam", type=float, default=SHIP_LAM)-    parser.add_argument("--w-proj", type=float, default=SHIP_W)-    parser.add_argument("--resid-depth", action="store_true")-    parser.add_argument("--theta-heart-scale", type=float, default=1.0)     args = parser.parse_args()-     manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)     last = read_stage(args.data, inputs_by_time(manifest)[-1], genes)+    pass     n = target_n_cells(manifest, N_CELLS)-    labels = labels_of(last)-    if args.theta == 0.0 and args.lam == 0.0 and args.w_proj == 0.0 and not args.resid_depth:-        X = heart_reweight(last.X, labels, n_cells=n, seed=args.seed)-    else:-        sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))-        from mature import mature_reweight_full--        extra, ok = None, False-        if args.w_proj != 0.0:-            from delta import delta_scores--            extra, ok = delta_scores(args.data, manifest, genes, labels,-                                     last.X.shape[0], args.w_proj, args.seed)-            if not ok:-                print("[run] delta gate failed / no second stage -> w=0", file=sys.stderr)-        X = mature_reweight_full(last.X, labels, genes, args.data, manifest,-                                 n_cells=n, seed=args.seed, theta=args.theta,-                                 lam_apopt=args.lam,-                                 extra_score=extra if ok else None,-                                 w_proj=args.w_proj if ok else 0.0,-                                 resid_depth=args.resid_depth,-                                 heart_theta_scale=args.theta_heart_scale)+    X = heart_reweight(last.X, labels_of(last), n_cells=n, heart_weight=HEART_WEIGHT, edge_weight=EDGE_WEIGHT, seed=args.seed)     write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)  

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

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

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。

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。

分析员

ANALYSIS.json written

工程师

wrote solution/run.py with heart x1.9, edge x0.25 (ok)

调研员

PLAN.json written