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节点 n42

heart_jcf_peri reweighting, heart x1.8, edge x0.1 (fake Engineer, node 42)

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 116a6620b0: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 8936c91c49。改动的文件：solution/METHOD.md +2 −48、solution/README.md +0 −5、solution/run.py +5 −29

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 299dc91..ec9b71e 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,49 +1,3 @@-冻结父本类型配额，类内按增殖打分做成熟端加权无放回抽样（θ=0.5，E-S 算法），3-seed 均值 56.06→58.13。+heart_jcf_peri reweighting, heart x1.8, edge x0.1 (fake Engineer, node 42) -## 方法--- 类型配额与父节点 2（heart_jcf_peri）逐位一致：复用 `src.task1_temporal.reweight` 的-  `type_weights`（心脏×1.6、边缘×0.25、丢 Neural Tube）+ `largest_remainder`，N=4000。-- 新自由度：**类内选谁**。每细胞成熟分 `m_i = −z_c(cycle_i)`：-  - `cycle_i` = 面板基因全细胞 z 分数后取 `HALLMARK_E2F_TARGETS`（199 基因，prior/msigdb GMT 现场读取）集内均值；-  - 在每个类型内部再 z 化；凋亡项（HALLMARK_APOPTOSIS，161 基因）实测降分，λ=0 出货。-- 类内 Efraimidis–Spirakis 加权无放回抽样：`v_i = exp(clip(θ·m_i, ±log4))`，`key_i = log(u_i)/v_i`，每类取 top n_c。-  单一 `default_rng(seed)`，u_i 按原始行号一次性生成（θ 间配对比较）。θ=0 且 λ=0 时走父本 `heart_reweight` 原路径（逐位复现 55.97）。-- 表达矩阵不做任何修改，输出 100% 真实细胞。--## 关键参数--θ=0.5（出货），λ_apopt=0，N=4000，clip=±log4。--## 查分结果（proxy，T1:val）--| 配置 | seed 0 | seed 1 | seed 2 | 均值 |-|---|---|---|---|---|-| 父本 A0（θ=0） | 55.97 | 56.32 | 55.90 | **56.06** |-| θ=+0.25 | 57.40 | - | - | - |-| θ=+0.5 | 57.89 | 58.34 | 58.16 | **58.13** |-| θ=+0.75 | 57.62 | - | - | - |-| θ=−0.25 | 52.14 | - | - | - |-| θ=+0.5, λ=0.5 | 57.13 | - | - | - |--θ=+0.5 分组（seed 0）：de_recovery 52.53 / direction 60.75 / cell_state 61.44 / covariation 55.67。-相对 A0：cell_state +4.9、direction +2.2、covariation +1.0、de_recovery −0.5（3-seed 均值口径），-出货门槛（均值 ≥ +2.0 且无组跌 >3.0）满足。--## 验证过的--- A0 逐位复现 55.97（锚点）；ship 配置对 refactor 前后逐位一致；vec-check 通过；运行 ~6 s、内存与父本同量级。-- 符号方向确定：负 θ 大幅降分，正 θ 在 0.25–0.75 区间稳定优于父本，峰值 ≈0.5。-- 深度诊断：corr(cycle, log10 depth)=0.366 < 0.5，未做深度残差化；θ=0.5 输出深度均值仅 −1.6%。-- 方差守卫：随机 3000 基因上，θ=0.5 vs A0 的全基因方差比 1.045，无类内塌缩。-- 单输入阶段（proxy）与两输入（final）走完全相同代码路径（只读 `inputs_by_time[-1]`），θ 可直接迁移。--## 没验证的--- final 视图（E8.5+E9.5，目标 E10.5）上的实际分数；E9.5 类型集更大（21 型），θ=0.5 的幅度是否仍最优未测。-- θ 在 0.5–0.75 之间的细调（有意不做，防 proxy 过拟合）。-- prior GMT 缺失时的退化路径（代码上回退为类内均匀抽样=父本语义，未在真实缺失场景跑过；final 视图 prior 应存在）。--## 下一步建议--在 final 两阶段视图上，可用 E8.5→E9.5 的每类型伪批量差值替代/叠加增殖打分作为 m_i（proxy 无法验证此扩展）；θ 细网格 {0.4,0.5,0.6} × 3 seed。+Test run only.diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mddeleted file mode 100644index 92fd13c..0000000--- a/solution/README.md+++ /dev/null@@ -1,5 +0,0 @@-# heart_jcf_peri + 类内成熟端抽样（node 8）--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。proxy 3-seed 均值 58.13（父本 56.06）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 83ba1b5..3b9714a 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,15 +1,5 @@ #!/usr/bin/env python3-"""heart_jcf_peri quotas + within-type mature-end resampling (node 8).--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)), where m_i = -z_c(E2F-proliferation score)-(- lam * z_c(apoptosis score)) is z-normalised within the type. Gene sets come-from the view's prior/msigdb hallmark GMT; no expression is modified.-theta = 0 (and lam = 0) falls back to the parent's heart_reweight exactly.-Same code path for 1-input (proxy) and 2-input (final) views.-"""+"""fake-42: heart_jcf_peri weights perturbed by the fake Engineer (test run)."""  from __future__ import annotations @@ -26,9 +16,9 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) +HEART_WEIGHT = 1.8+EDGE_WEIGHT = 0.1 N_CELLS = 4000-SHIP_THETA = 0.5-SHIP_LAM = 0.0   def main() -> None:@@ -36,27 +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)     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)+    raise RuntimeError('fake Engineer: deliberate crash')     n = target_n_cells(manifest, N_CELLS)-    labels = labels_of(last)-    if args.theta == 0.0 and args.lam == 0.0:-        X = heart_reweight(last.X, labels, n_cells=n, seed=args.seed)-    else:-        import os-        import sys--        sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))-        from mature import mature_reweight_full--        X = mature_reweight_full(last.X, labels, genes, args.data, manifest,-                                 n_cells=n, seed=args.seed, theta=args.theta,-                                 lam_apopt=args.lam)+    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 x1.8, edge x0.1 (crash)

调研员

PLAN.json written