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节点 n4

父节点重加权不动；细胞不足时改为原样输出全部真实细胞（X3 46.85→50.0），位移类改动经测试全部否决。

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 edc9a4c06b: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 6ec7018f3e。改动的文件：solution/METHOD.md +32 −0、solution/README.md +0 −4、solution/run.py +27 −10

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..c63b238--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,32 @@+父节点重加权不动；细胞不足时改为原样输出全部真实细胞（X3 46.85→50.0），位移类改动经测试全部否决。++## 方法++- proxy / proxy2 / final（最后输入阶段细胞数 ≥ 4000）：与父节点（node 2, heart_jcf_peri）逐位相同——`heart_reweight` 对最新输入阶段按类型加权（心脏类 ×1.6，Surface Ectoderm / EXEM / Paraxial ×0.25，丢 Neural Tube），有放回抽 4000 个真实细胞。预测文件 md5 与父节点代码路径一致（已验证）。+- X3（Qiu 心脏 E8.75+E9.0 → E9.5，最后阶段只有 2174 个细胞 < 请求的 4000）：不再做有放回重采样（重复行在 X3 上损失约 3 分），而是把最后输入阶段的全部真实细胞原样输出（pass-through）。判定条件 `target_n_cells > last.n_obs` 从 manifest 现场计算，不写死视图名。++## 测试过并否决的方向（均已 vec-score 查证）++1. **按类型 log 空间位移**（PLAN 的主方向）：+   - X3 同数据集差分（E8.75→E9.0 伪批量差，α 按时间间隔缩放）：α=1 → 39.9，α=2 → 37.4（父 46.85，pass 50.0）。covariation 崩到 15/10，de_score 甚至为负（E8.75→E9.0 的表达变化方向与 E9.0→E9.5 真值反相关）。+   - proxy2 跨数据集偏差 DiD（Qiu E9.0 与官方 E8.5 的组内偏差之差，谱系知识做标签匹配：FHF→LV/V/AVC/IFT-CM，SHF→aSHF/pSHF/OFT-RV，Endocardial→Endothelium/Endocardium/BEC；未覆盖基因置 0）：α=0.5 → 44.9（父 56.23），covariation 53→33。+   - 结论：与节点 3 一致，任何整体表达位移都毁掉协方差结构，逐细胞真实锚 + 裁剪也救不回来。+2. **组成比例趋势外推**（X3，两输入阶段比例差 ×2）：44.1 < 50.0，E8.75→E9.0 的比例趋势（心内膜占比下降）到 E9.5 反转。++## 生物学知识来源++仅通用心脏谱系关系（FHF→心室工作心肌、SHF→流出道/右室及 SHF 祖细胞、心内膜细胞→内皮衬里），用于跨数据集标签匹配（该分支已被否决，最终代码不含任何硬编码类型映射）。++## 查分记录（A 半）++| 配置 | X3 | proxy | proxy2 |+|---|---|---|---|+| 父节点 | 46.85 | 56.23 | 56.23 |+| 本节点 | **50.00** | 56.23（逐位同父） | 56.23（逐位同父） |++预期节点分 ≈ (56.23+56.23+50.00)/3 = 54.15（父 53.10）。++## 未验证++- final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）：细胞数充足，走父节点路径；位移在 final 上同样大概率有害（三个尺子一致否决）。+- pass-through 在 X3 上正好落在 copy_last 地板 50.0；未找到能超过 50 的 X3 改动。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mddeleted file mode 100644index e66c7c3..0000000--- a/solution/README.md+++ /dev/null@@ -1,4 +0,0 @@-# heart_jcf_peri--run2（20260927-172643-grok-t1）的 T1 胜者：对最新输入阶段按细胞类型重加权再抽 4000 个真实细胞，不改表达。丢 Neural Tube；心脏类（CM、内皮/心内膜、SHF/PHM、JCF、心包、心外膜原基）×1.6；表面外胚层、EXEM、轴旁中胚层 ×0.25；其余 ×1。-proxy 预期 55.97（seed 0，与 run2 的预测逐位相同）。final 读 E9.5，类型集合已含 E9.5 的名字（V-CM、Endocardium、BEC、aPHM、pPHM、Proepicardium）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a752b21..4d2429f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,10 +1,23 @@ #!/usr/bin/env python3-"""heart_jcf_peri: run2's T1 winner. Reweight the latest input stage by cell type.--Neural Tube dropped; heart types (CM, endothelium/endocardium, SHF/PHM, JCF,-pericardium, proepicardium) x1.6; surface ectoderm, EXEM, paraxial mesoderm-x0.25; everything else x1. 4000 real cells, no expression shift. Proxy reads-E8.5, final reads E9.5; the type set already names both stages' labels.+"""heart_jcf_peri + passthrough-when-scarce (node 4, improve over node 2).++Parent behaviour (unchanged) whenever the last input stage has at least+``N_CELLS`` real cells (proxy, proxy2, final): reweight the latest input stage+by cell type (heart types x1.6, surface ectoderm/EXEM/paraxial x0.25, Neural+Tube dropped) and resample 4000 real cells.++New: when the requested cell count exceeds the number of real cells available+in the last input stage (X3: 4000 requested, 2174 available), do NOT resample+with replacement (duplicates cost ~3 points there); output every real cell of+the last input stage exactly once (pass-through).++Tested and rejected on the proxy views (kept out of the final program):+- per-type log-space pseudobulk shift (same-dataset delta on X3, cross-dataset+  deviation DiD on proxy2): collapses covariation (X3 46.9 -> 37.4/39.9 at+  alpha 2/1; proxy2 56.2 -> 44.9 at alpha 0.5), confirming node 3's failure+  mode even with per-cell real anchors and observed-range clipping.+- type-composition trend extrapolation from the two X3 inputs: the E8.75 ->+  E9.0 proportion trend reverses by E9.5 (44.1 < 50.0 pass-through). """  from __future__ import annotations@@ -32,11 +45,15 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--seed", type=int, default=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)+    view = args.data+    manifest = load_manifest(view)+    genes = panel_genes(view, manifest)+    last = read_stage(view, inputs_by_time(manifest)[-1], genes)     n = target_n_cells(manifest, N_CELLS)-    X = heart_reweight(last.X, labels_of(last), n_cells=n, seed=args.seed)+    if n > last.n_obs:+        X = last.X+    else:+        X = heart_reweight(last.X, labels_of(last), n_cells=n, 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

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

**做了什么**：测试了 PLAN 的位移方案（X3 同数据集差分、proxy2 跨数据集 DiD），全部严重劣化 covariation（X3 46.9→37–40，proxy2 56.2→44.9），与节点 3 教训一致，已否决并写入 METHOD.md。最终改动：细胞数不足请求量时（X3：2174 < 4000）放弃有放回重采样、原样输出全部真实细胞；proxy/proxy2 路径与父节点逐位相同。

**查分**：X3 46.85→**50.00**，proxy 56.19（≈父 56.23，代码逐位同父），proxy2 与父相同。预期节点分 ≈54.15（父 53.10）。

**下一步最值得试**：X3 的 de/direction 恰在 50 地板（copy_last 零变化），说明 E9.0→E9.5 心脏的真实 DE 与 E8.75→E9.0 趋势反向——可尝试用 prior/（Reactome/GO）对少数通路的 marker 做保守的、仅上调心脏成熟基因的极小幅位移，或改攻 proxy 的组成权重（心脏 ×1.6 的网格搜索，但注意 A/B 半噪声 ~2 分）。

调研员

路平滑、跨数据集DiD）",
  "motivation": "父节点2最弱组是 de_recovery 50.21（几乎等于 copy_last 的 50.00），因为它只改组成、完全不改表达，E8.5→目标的时序 DE 基因一个都没捕捉到；direction 55.21 也只靠组成变化撑起来。节点3证明位移方向可行但做法错误：整体 pseudobulk_shift 把 covariation 打到 38.53、X3 打到 40.53，说明失败源于丢失真实细胞的协方差结构，而不是位移本身无用。父节点另一隐患是 X3 46.85 低于 copy_last 的 50.00：硬编码的类型权重（丢 Neural Tube、心脏×1.6）是针对官方 E9.5 调的，在 Qiu 标签体系下失配。本方案在保留父节点全部真实细胞锚（covariation 53.85 的来源）的前提下，只加一个逐细胞的低幅残差位移来攻 de_recovery 和 direction。",
  "approach": "基础 = 父节点 solution 原样（heart_reweight 抽 4000 真实细胞，不动组成权重）。新增位移模块：\n1) 位移估计（按视图输入阶段数分支）：\n- ≥2 个输入阶段（proxy2 的 官方E8.5+Qiu E9.0；final 的 官方E8.5+E9.5）：对每个在两阶段都出现的细胞类型 t，d_t = pseudobulk(晚阶段,t) − pseudobulk(早阶段,t)。跨数据集时（proxy2）先做逐基因 DiD 去批处理：d_t = (Qiu_t − Qiu_全体均值) − (官方_t − 官方_全体均值) 再加回一个全局时间项 λ·(Qiu_全体 − 官方_全体)，λ 初值 0.5、范围 {0, 0.5, 1}；Qiu 只覆盖 27,883 基因，缺失的 4,402 个基因位移置 0。类型标签跨数据集用共有基因上的 marker 最近质心匹配，匹配不上的类型 d_t=0。\n- 单输入阶段（proxy、X3）：优先检查视图 prior/ 是否有已发布阶段的时序对可估同类 d_t（只用已发布阶段，不碰禁窗）；若没有，退路 α=0，精确退化为父节点（保证不劣化）。\n2) 通路平滑（防节点3式崩溃）：若视图/repo 里有基因集（通路或 marker 集），把 d_t 分解为基因集均值 + 集内残差，残差乘 β 收缩，β 初值 0.5、试 {0, 0.5, 1}；无基因集则跳过此步并在 risks 项下更早中止。\n3) 施加：x_i ← x_i + α·d_{t(i)}，然后逐基因裁剪到输入阶段观测的 [min, max]。α 网格：同数据集等间隔（final 型）{0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0}；proxy2 的 0.5 天间隔名义上 ×2，但因跨数据集噪声封顶 {0, 0.5, 1.0, 1.5}。\n4) vec-score 筛选：run.py 仅 1.2 s，直接全量跑。先 α=0 复现父节点分做基线校验；再在 proxy、proxy2、X3 三把尺子上各扫 α（约 15 次查询），选出三尺平均最优的 (α, β, λ)；剩余查询用于对最优两配置换 seed 复评。任何尺子上 covariation 掉超过 2 分立即降 α 或启用 β=0；总提升 <2 分（噪声内）则回退 α=0 提交父节点等价方案。final 用法：两个官方输入同数据集，直接 d_t、α≈1 起步（间隔与目标间隔相同），无缺失基因问题。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "direction", "cell_state"],
  "risks": "1) covariation 重蹈节点3覆辙（38.53）：缓解是逐细胞真实锚+小幅残差+裁剪；Engineer 在第一次 α=0.5 查分时就应看分组明细，covariation 掉 >2 分即降 α 或开满平滑。2) proxy2 的 DiD 去批不干净，位移混入测序技术差异，表现为 proxy2 提升但 X3 下降：对比三尺子的最优 α，若只有 proxy2 偏好大 α 则对跨数据集分支封顶 α≤0.5 或 λ=0。3) 跨数据集类型标签匹配失败导致多数细胞 d_t=0：Engineer 应打印匹配上的类型数和覆盖细胞比例，<50% 覆盖时改用 marker 打分软匹配。4) 提升幅度可能 <2 分噪声：靠 α 网格 + 换 seed 复评确认，只接受三尺平均且复评一致的增益。5) prior/ 若无可用的已发布时序对，单输入视图无增益（但也无损失，退化为父节点）。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written