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节点 n7

词表守卫：官方标签视图沿用父节点心脏重加权（proxy 逐位相同）；外来标签视图（如 X3 的 Qiu 标签）改为原样复制最新输入阶段全部细胞，不做重采样。

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 039356edee: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 +28 −0、solution/README.md +0 −4、solution/run.py +77 −8

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..38a7a51--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,28 @@+词表守卫：官方标签视图沿用父节点心脏重加权（proxy 逐位相同）；外来标签视图（如 X3 的 Qiu 标签）改为原样复制最新输入阶段全部细胞，不做重采样。++## 方法++- 读 manifest，取最后一个官方输入阶段（`inputs_by_time` 只返回官方阶段，proxy2 的外部 Qiu E9.0 不读，proxy/proxy2 输出相同）。+- 计算 f = 最新输入细胞中标签落在已知心脏解剖词表（`HEART_TYPES ∪ EDGE_TYPES ∪ DROP_TYPES`）内的比例：+  - **f ≥ 0.5（proxy/proxy2/final）**：与父节点 heart_jcf_peri 逐位相同——丢 Neural Tube，心脏类 ×1.6，Surface Ectoderm/EXEM/Paraxial Mesoderm ×0.25，按丰度加权抽 4000 个真实细胞，RNG 顺序与 `heart_reweight` 一致（已验证 δ=0 输出与父节点预测逐元素相等）。+  - **f < 0.5（X3：Qiu 标签 First/Second heart field、Endocardial cells，f=0.000）**：原样输出最新输入阶段全部细胞（超出 max_cells 时截断，低于 min_cells 时确定性补齐）。父节点在 X3 上权重全落空退化为均匀重采样到 4000，A 半分 46.54；原样复制得 50.00（恰好是 copy_last 校准点）。++## 验证过++- proxy δ=0 与父节点预测逐位相同（父 A 半复测 56.19）；proxy2 输出与 proxy 逐位相同。+- X3 原样复制：50.00（所有组恰为 50，确认 X3 尺子以 copy_last=50 校准）。三视图均过 vec-check，seed 确定性由 `default_rng(seed)` 保证。++## 测过并否决（查分记录）++1. **型内成熟轴 rank-1 位移（PLAN 改动 B）**：s = mean(log1p Myl7/Myl4/Tnnt2/Actc1/Tnni1/Tcap/Myh6) − mean(log1p Isl1/Fgf10/Fgf8/Tbx1)，逐心脏型回归 v=cov(x,s)/var(s)、截断 ±1.5×型内基因 SD，位移 δ·SD(s)·v。回归方向正确（top+ 全是肌节基因，无周期基因主导），但 proxy：δ=0.25 → 55.89（de_recovery 不变 53.0/de_score 0.1091 与父相同，covariation 55.29→52.34），δ=0.5 → 55.21，δ=1.0 → 53.35（de_score 反降到 0.0909）；X3 δ=0.5 → 42.02（covariation 25.15）。**成熟轴位移完全不恢复 DE，只毁协方差**——E8.5→E9.5 的 DE 不在心脏型内成熟方向上。已弃用。+2. **X3 同数据集伪批量外推**（E9.0−E8.75 差值 ×1 加到 E9.0）：38.88（covariation 15.49）。已弃用。++## 生物学知识来源++- 成熟轴基因集符号（已否决但记录）：Kelly 2014 doi:10.1101/cshperspect.a015750（aSHF→OFT/RV 心肌：Myl7/Tnnt2/Actc1 升、Isl1 降）；Tyser 2021 doi:10.1126/science.abb2986（JCF 为心脏祖细胞池）。+- 词表守卫本身不含保留阶段信息：只用了父节点已有的 E8.5/E9.5 公开标签词表，对未知词表不做任何类型假设。++## 未验证 / 局限++- final 视图（E8.5+E9.5）走 f≥0.5 路径 = 父节点行为，未直接跑 final 视图（不可用）。+- 预期节点分 ≈ (56.2 + 56.2 + 50.0)/3 ≈ 54.1（父 53.10）；提升全部来自 X3 的 +3.2（46.85→50.0），proxy/proxy2 与父逐位相同、零风险。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..15969e7 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,17 +1,39 @@ #!/usr/bin/env python3-"""heart_jcf_peri: run2's T1 winner. Reweight the latest input stage by cell type.+"""heart_jcf_peri + vocabulary guard. -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.+Official-vocabulary views (proxy/proxy2/final: f_known >= 0.5 of the latest+input cells carry a label from the heart-dissection vocabulary) reproduce the+parent exactly: Neural Tube dropped, heart types x1.6, surface ectoderm / EXEM+/ paraxial mesoderm x0.25, 4000 resampled real cells, no expression shift.++Foreign label systems (e.g. X3's Qiu labels "First heart field", ...) get a+raw copy of the latest input stage (all cells, clipped to the allowed range)+instead of resampling with weights that cannot match the labels: on X3 the+resample-to-4000 measured ~3.5 points below the plain copy.++A within-type maturation-axis rank-1 shift was tested (delta in {0.25, 0.5,+1.0}, score = mean(log1p Myl7/Myl4/Tnnt2/Actc1/Tnni1/Tcap/Myh6) -+mean(log1p Isl1/Fgf10/Fgf8/Tbx1)) and rejected: de_recovery unchanged at+delta=0.25 (de_score 0.1091 both), covariation -3 at delta=0.25 and -21 on+X3 at delta=0.5. Not kept. """  from __future__ import annotations  import argparse+import sys++import numpy as np+from scipy import sparse -from src.task1_temporal.reweight import heart_reweight+from src.task1_temporal.reweight import (+    DROP_TYPES,+    EDGE_TYPES,+    EDGE_WEIGHT,+    HEART_TYPES,+    HEART_WEIGHT,+    largest_remainder,+) from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,     labels_of,@@ -23,6 +45,43 @@ from src.task1_temporal.view_io import ( )  N_CELLS = 4000+GUARD_FRAC = 0.5+KNOWN_VOCAB = HEART_TYPES | EDGE_TYPES | DROP_TYPES+++def heart_reweight_identical(X, labels, n_cells: int, seed: int) -> sparse.csr_matrix:+    """Bit-identical to src.task1_temporal.reweight.heart_reweight defaults."""+    rng = np.random.default_rng(seed)+    types = [str(t) for t in np.unique(labels) if str(t) not in DROP_TYPES]+    counts = np.array([(labels == t).sum() for t in types], dtype=np.float64)+    w = []+    for t in types:+        if t in EDGE_TYPES:+            w.append(EDGE_WEIGHT)+        elif t in HEART_TYPES:+            w.append(HEART_WEIGHT)+        else:+            w.append(1.0)+    alloc = largest_remainder(counts * np.asarray(w, dtype=np.float64), n_cells)+    blocks = []+    for t, n in zip(types, alloc):+        if n <= 0:+            continue+        pool = np.flatnonzero(labels == t)+        choice = rng.choice(pool, size=n, replace=pool.size < n)+        blocks.append(X[choice])+    out = sparse.vstack(blocks, format="csr").astype(np.float32)+    out.eliminate_zeros()+    return out+++def raw_copy(X, n_cells: int, seed: int) -> sparse.csr_matrix:+    """Latest-stage cells as-is; deterministic padding only if below the floor."""+    if X.shape[0] >= n_cells:+        return X[:n_cells]+    rng = np.random.default_rng(seed)+    extra = rng.choice(X.shape[0], size=n_cells - X.shape[0], replace=True)+    return sparse.vstack([X, X[np.sort(extra)]], format="csr")   def main() -> None:@@ -35,8 +94,18 @@ def main() -> None:     manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)     last = read_stage(args.data, 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)+    labels = labels_of(last)++    f = float(np.isin(labels, list(KNOWN_VOCAB)).mean())+    print(f"vocab guard: f_known={f:.3f} "+          f"labels={sorted(set(str(x) for x in labels))}", file=sys.stderr)++    if f >= GUARD_FRAC:+        n = target_n_cells(manifest, N_CELLS)+        X = heart_reweight_identical(last.X, labels, n, args.seed)+    else:+        n = int(np.clip(last.n_obs, manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))+        X = raw_copy(last.X, n, 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

• 文献库 k047（Tyser 2021, doi:10.1126/science.abb2986）— JCF 是 Proepicardium/心肌的祖细胞池，Mab21l2/Hand1 高、Nkx2-5 低：用于把 JCF 纳入位移适用的心脏祖细胞类型
• 文献库 k044（Kelly 2001; Cai 2003; Kelly 2014, doi:10.1101/cshperspect.a015750）— aSHF→OFT/RV 心肌的方向性变化：肌节基因 Myl7/Tnnt2/Actc1 上升、Isl1 下降：直接给出成熟打分 s 的 UP/DOWN 基因集符号
• PMID 36994838（Krup 2023, Development, doi:10.1242/dev.201229）— 小鼠心脏前体沿中胚层→心肌成熟存在连续转录进程（cardiomyocyte maturity 标记逐步激活）：支持在单快照内用成熟轴做小步外推的机制假设

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

**做了什么**：加了标签词表守卫——官方标签视图（f≥0.5）逐位复现父节点心脏重加权；外来标签视图（X3，f=0）改为原样复制最新输入阶段全部细胞。PLAN 的改动 B（型内成熟轴 rank-1 位移）实测后否决：proxy δ=0.25/0.5/1.0 → 55.89/55.21/53.35（de_recovery 完全不涨、covariation 单调掉），X3 δ=0.5 → 42.0；X3 同数据集伪批量外推 → 38.9。

**查分结果**（用 7/20 次）：proxy 56.19（=父，逐位相同）、proxy2 相同输出、X3 50.00（父 46.85，恰为 copy_last 校准点）。预期节点分 ≈54.1 vs 父 53.10，提升全部来自 X3 且零风险。

**下一步最值得试**：X3 尺子对任何表达位移极度敏感（covariation 崩），proxy 的 de_recovery 也非成熟轴方向——真正的 DE 可能来自类型组成变化本身（新类型出生/旧类型消失）而非型内漂移；建议下个节点试"E9.5 新生类型的标记基因先验合成"（用 prior/ 的 TF 调控网络推 Hepatocyte/BEC 等新生型的出现），或微调心脏权重 1.6 与 4000 细胞数。

调研员

X3/proxy/proxy2 各看一眼输入数据即可，不查分）；f≥0.5 时用父节点原权重，f<0.5 时退化为温和权重（已知心脏类仍×1.3，未知标签×1，仅显式命中 Neural Tube 才丢弃）。这一步只影响 X3 类词表失配视图，对 proxy 是恒等操作。【改动 B：型内成熟轴 rank-1 外推】(1) 对重加权抽出的 4000 个细胞，按文献库 k044/k047 的定性方向定义成熟打分 s：UP=肌节/心肌成熟基因（Myl7, Myl4, Tnnt2, Actc1, Tnni1, Tcap, Myh6 中在 panel 内者），DOWN=祖细胞基因（Isl1, Fgf10, Fgf8, Tbx1 中在 panel 内者），s=mean(log1p(UP))−mean(log1p(DOWN))。(2) 只对心脏类标签（CM、SHF/aSHF/pSHF、JCF、PHM 类）逐类型做单基因回归 v_type=cov(x,s)/var(s)，得每型一个位移方向向量；把 v_type 逐基因截断在 ±1.5×该基因型内 SD，防止离群基因爆炸。(3) 在 log1p 空间做 x'=x+δ·v_type，再 expm1、clip≥0、按 view_io 原有约定写回计数；缺失基因（X3 只覆盖 27,883 个）v 自动为 0，无需特判。(4) δ 以型内 s 的 SD 为单位，网格 {0, 0.25, 0.5, 1.0}，先只在 proxy 上扫（4 次查分），选峰值 δ* 后在 X3、proxy2 上各验证 1–2 次；任何视图相对父节点提升 <2 分（噪声）即视为无效，若三把尺子加权后净提升 <2 分则回退 δ=0 只保留改动 A。【阶段数迁移】方法只读最后一个输入阶段，proxy/X3 单阶段直接成立；final 两阶段（E8.5+E9.5，间隔 1 天）同样只用最后阶段，s 轴与回归都在该快照内计算，天然可迁移，无需跨数据集差分（刻意不做 proxy2 的 Qiu×官方跨技术伪批量差分，批效应会污染方向）。查分预算：父节点复跑 1 次 + A 改动 X3 验证 1 次 + δ 网格 4 次 + 跨尺子验证 4 次 ≈ 10 次，留余量复测。",
 "expected_groups": ["de_recovery", "direction", "cell_state"],
 "risks": "(1) s 轴可能被细胞周期或技术噪声主导而非成熟梯度——Engineer 在位移前打印每型 v_type 的前 20 正/负基因，若正端不是肌节/心肌基因（Myl7、Tnnt2、Actc1 类）而是周期基因（Mki67、Ccnb1 类），先在 UP/DOWN 打分里排除周期基因再回归；(2) rank-1 位移沿 v 方向放大方差，δ 过大可能把 covariation 从 52.98 拖向节点 3 的 38.53——靠 v 截断 + δ≤1 SD + 逐尺子验证兜底，covariation 掉 >2 分立即降 δ；(3) 改动 A 的守卫阈值 0.5 若误判官方视图会静默改变 proxy 行为——先打印三个视图的 f 确认 proxy/proxy2 的 f≥0.5 再查分；(4) X3 落后于 copy_last 的原因也可能不是标签失配而是 X3 目标组成本身不吃心脏过采样——若守卫版 X3 仍 <48.5，改用『未知词表视图直接 copy_last』的更强退路再验一次；(5) 所有单视图 ±2 分内差异按噪声处理，最终以三把尺子加权均值是否 >55.1（53.10+噪声）判定晋级，否则提交 δ=0 的 A-only 版本。",
 "sources": ["文献库 k047（Tyser 2021, doi:10.1126/science.abb2986）— JCF 是 Proepicardium/心肌的祖细胞池，Mab21l2/Hand1 高、Nkx2-5 低：用于把 JCF 纳入位移适用的心脏祖细胞类型", "文献库 k044（Kelly 2001; Cai 2003; Kelly 2014, doi:10.1101/cshperspect.a015750）— aSHF→OFT/RV 心肌的方向性变化：肌节基因 Myl7/Tnnt2/Actc1 上升、Isl1 下降：直接给出成熟打分 s 的 UP/DOWN 基因集符号", "PMID 36994838（Krup 2023, Development, doi:10.1242/dev.201229）— 小鼠心脏前体沿中胚层→心肌成熟存在连续转录进程（cardiomyocyte maturity 标记逐步激活）：支持在单快照内用成熟轴做小步外推的机制假设"]}
```

审查员

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