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节点 n5 在终选来历上

METHOD

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 a2f9b34d16: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 5e5925feee。改动的文件：solution/METHOD.md +38 −0、solution/run.py +79 −29

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..363ac6b--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,38 @@+# METHOD++最后阶段真实细胞按类型权重重采样：输出细胞数=末阶段细胞数（截到上下限，杜绝复制膨胀），心脏谱系精确标签×1.6、边缘类×0.25、Neural Tube 丢弃；标签不匹配时退化为 copy_last。++## 方法++- 读 `manifest["inputs"]` 按时间排序，取最后一个阶段的细胞与 `celltype` 标签；表达值不做任何修改（全部为真实测量细胞）。+- 输出细胞数 `N = clip(n_available, min_cells, max_cells)`。父节点（heart_jcf_peri 权重 + 固定 4000 细胞）在 X3（末阶段仅 2174 细胞）上有放回抽样近半数为重复，X3 掉到 46.85；本节点把 N 绑定到可用细胞数，消除了重复，X3 回到 50.0。+- 权重表沿用 run2 的解剖学先验（`src.task1_temporal.reweight`，来源：已发表的心脏发生谱系常识——E8.5→E9.5 心脏中胚层/心内膜/心外膜扩张、表面外胚层与胚外组织在心脏解剖中缩小）：+  - HEART_TYPES（精确标签匹配）×1.6：CM 各亚型、Endothelium/Endocardium/BEC、SHF/PHM、JCF/Pericardium/Proepicardium；+  - EDGE_TYPES ×0.25：Surface Ectoderm、EXEM、Paraxial Mesoderm；+  - DROP：Neural Tube（精确匹配）。+- 精确匹配在外部测试题上只命中部分标签（X4/X5 命中 Endocardium、Epicardium；X3 零命中→严格 copy_last），未命中标签权重 1.0，绝不整类误丢。+- 单输入阶段（proxy）时同样按此表重采样，行为稳定；无 `celltype` 列时退化为均匀抽样。+- 随机性全部来自 `np.random.default_rng(seed)`，输出确定。++## 验证过什么（vec-score，A 半）++| 变体 | X3 | X4 | X5 | 均值 |+|---|---|---|---|---|+| 两阶段比例趋势外推（γ=1, clip[0.5,2], ε=0.002） | 44.52 | 43.98 | 47.35 | 45.3 ← 大幅有害 |+| **i0 提交版**（权重表 + N=n_avail） | **50.01** | **52.02** | **51.10** | **51.04** |+| i2 = i0 + 关键词软先验（心脏×1.4/非心脏×0.5） | 50.01 | 51.02 | 48.12 | 49.7 ← 有害 |+| i3 = i0 但 HEART_WEIGHT=2.2 | (未测,同i0) | 51.93 | 50.33 | 劣于 i0 |+| i5 = i0 + "endothelium" 子串匹配 | (同i0) | (同i0) | 50.73 | 劣于 i0 |++EDGE_WEIGHT 0.25→0.5 在 X4/X5 上输出逐字节相同（外部题无精确命中的 EDGE 标签），无影响。++结论：外部测试题上唯一稳定有效的信号是 Endocardium/Epicardium 精确命中×1.6（X4 +2.0、X5 +1.1）；任何数据驱动的趋势外推或关键词泛化都在这些跨数据集视图上为负收益（两输入阶段来自不同胚胎/切面，比例差主要是解剖批次效应而非时间动态）。++## 没验证什么++- 官方 final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）无法在本节点查分；该视图上行为=父节点权重表 + N=n_avail，方向已知（run2 上 55.97），但未在本节点直接验证。+- B 半分数；i0 相对 50.0 基线的增益（X4 +2.0、X5 +1.1）在噪声（约 2 分）边缘，但 X3 的修复（46.85→50.0）是机制性的（消除重复抽样），可信。++## 生物学知识来源++心脏谱系扩张/边缘组织缩小规则来自已发表阶段（≤E9.5）的通用心脏发生知识（Pijuan-Sala 2019 图谱的细胞类型命名与谱系关系、run2 SELECTION 中在 E8.5→E9.5 官方数据上验证过的规则），不含保留阶段（E10.5/E12.5、禁窗）的任何测量信息。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a752b21..9218a64 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,43 +1,93 @@-#!/usr/bin/env python3-"""heart_jcf_peri: run2's T1 winner. Reweight the latest input stage by cell type.+"""Last-stage resample with heart/edge type weights + N fixed to available cells. -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.+Cells are real cells from the latest input stage; expression is never modified.+Type proportions are reweighted with the run2 anatomical table (heart-lineage+types x1.6, extra-embryonic/surface edge types x0.25, neural tube dropped),+matched by exact label; unmatched vocabularies stay uniform (copy_last).+Output size = latest-stage cell count clipped to [min_cells, max_cells], so no+duplication is introduced when the pool is small. """  from __future__ import annotations  import argparse+from pathlib import Path -from src.task1_temporal.reweight import heart_reweight-from src.task1_temporal.view_io import (-    inputs_by_time,-    labels_of,-    load_manifest,-    panel_genes,-    read_stage,-    target_n_cells,-    write_prediction,-)+import numpy as np+from scipy import sparse -N_CELLS = 4000+from src.task1_temporal import view_io++HEART_WEIGHT = 1.6+EDGE_WEIGHT = 0.25+HEART_TYPES = {+    "OFT/RV-CM", "IFT-CM", "AVC-CM", "SV-CM", "LV-CM", "RV-CM", "V-CM",+    "Endothelium", "Endocardium", "BEC",+    "aSHF", "pSHF", "aPHM", "pPHM",+    "JCF", "Pericardium", "Proepicardium",+}+EDGE_TYPES = {"Surface Ectoderm", "EXEM", "Paraxial Mesoderm"}+DROP_TYPES = {"Neural Tube"}+++++def largest_remainder(weights: np.ndarray, n: int) -> np.ndarray:+    weights = np.clip(np.asarray(weights, dtype=np.float64), 0, None)+    if n <= 0 or weights.sum() <= 0:+        return np.zeros(len(weights), dtype=int)+    raw = weights / weights.sum() * n+    out = np.floor(raw).astype(int)+    short = int(n - out.sum())+    order = np.argsort(-(raw - out))+    for i in order[:short]:+        out[i] += 1+    return out   def main() -> None:-    parser = argparse.ArgumentParser()-    parser.add_argument("--data", required=True)-    parser.add_argument("--out", required=True)-    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)-    n = target_n_cells(manifest, N_CELLS)-    X = heart_reweight(last.X, labels_of(last), n_cells=n, seed=args.seed)-    write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)+    ap = argparse.ArgumentParser()+    ap.add_argument("--data", required=True)+    ap.add_argument("--out", required=True)+    ap.add_argument("--seed", type=int, default=0)+    args = ap.parse_args()++    view = Path(args.data)+    man = view_io.load_manifest(view)+    genes = view_io.panel_genes(view, man)+    entries = sorted(man["inputs"], key=lambda e: e["time"])+    last_entry = entries[-1]++    adata = view_io.read_stage(view, last_entry, genes, missing="fill")+    X = adata.X.tocsr() if sparse.issparse(adata.X) else sparse.csr_matrix(adata.X)+    n_avail = X.shape[0]+    n_out = int(np.clip(n_avail, man["min_cells"], man["max_cells"]))+    rng = np.random.default_rng(args.seed)++    if "celltype" in adata.obs.columns:+        labels = view_io.labels_of(adata)+        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 = np.array([EDGE_WEIGHT if t in EDGE_TYPES else+                      HEART_WEIGHT if t in HEART_TYPES else 1.0+                      for t in types])+        if counts.sum() <= 0 or (counts * w).sum() <= 0:+            w = np.ones(len(types))+        alloc = largest_remainder(counts * w, n_out)+        blocks = []+        for k in np.flatnonzero(alloc > 0):+            pool = np.flatnonzero(labels == types[k])+            take = rng.choice(pool, size=int(alloc[k]), replace=pool.size < alloc[k])+            blocks.append(X[take])+        X_out = sparse.vstack(blocks, format="csr").astype(np.float32)+        X_out.eliminate_zeros()+    else:+        X_out = X[view_io.sample_rows(n_avail, n_out, rng)]++    coords = None+    if man.get("needs_coords") and "spatial_3D" in adata.obsm and adata.obsm["spatial_3D"].shape[0] == X_out.shape[0]:+        coords = np.asarray(adata.obsm["spatial_3D"], dtype=np.float32)+    view_io.write_prediction(X_out, genes, args.out, coords=coords, seed=args.seed)   if __name__ == "__main__":

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

完成。总结：

**做了什么**：父节点（heart_jcf_peri 硬编码权重 + 固定 4000 细胞）在 X3 上因有放回重复抽样掉到 46.85。本版把输出细胞数绑定到末阶段可用细胞数（无重复），保留精确标签匹配的权重表；未匹配词表严格退化为 copy_last。PLAN 提议的两阶段趋势外推实测大幅有害（均值 45.3），关键词软先验也有害（49.7），均已放弃。

**查分结果**（A 半）：X3 50.01 / X4 52.02 / X5 51.10，均值 **51.04**（父 49.45，当前最佳 50.00）。用掉 15/20 次查分。最终代码逐字节复现该变体输出，三视图 + proxy 全部通过 vec-check。

**下一步最值得试**：外部题上唯一有效信号是 Endocardium/Epicardium ×1.6；X4 的 cell_state（54.3）领先最多，可试仅对这两个标签微调权重（1.4–1.8）或按 `major_cluster`/`anatomy` 列做第二层匹配；趋势外推方向应放弃（跨胚胎批次效应主导）。

调研员

ion 49.95，只有 cell_state 51.19 略升。逐尺子看，X4 50.80 / X5 50.72 微升，但 X3 46.85 明显掉到基线以下——父方法把 run2 官方 proxy 上调好的硬编码权重表（心脏类 ×1.6、表面外胚层/EXEM/轴旁 ×0.25、整类丢弃 Neural Tube、按精确标签名匹配）直接搬到外部数据集上：X3（Qiu 心脏，另一测序技术、标签词表不同）里精确标签匹配失配或部分误配，权重退化成错误方向的扰动；整类丢弃在 X5（midsection，可能合法含神经/肠道组织）上同样危险。修复思路：把'哪类细胞会扩张'从硬编码改成由数据本身推断，并保证无信号时严格退化为 copy_last（50 分地板）。",
 "approach": "只改 run.py 的权重来源，表达值不动，仍抽 N=target_n_cells(manifest,4000) 个真实细胞（复用 heart_reweight 的加权抽样管道，但传入按细胞展开的权重向量）。步骤：(1) 读 inputs_by_time 的全部输入阶段，labels_of 取标签。(2) 若 ≥2 个输入时间点 t1<t2：按标签算比例 π1、π2，趋势比 r_l=clip((π2_l+ε)/(π1_l+ε), 0.4, 2.5)，ε=0.002；权重 w_l=r_l^γ，γ 初值=1（即按几何趋势再外推一步），搜索范围 {0.5, 1.0, 1.5}；t2 缺失的标签 w=0.2（衰退类），t1 缺失但 t2 有的用 r=2.5 封顶。(3) 若只有 1 个输入阶段（proxy 情形/退路）：改用软标签先验——对标签做大小写不敏感的整词/子串关键词匹配，心脏与咽中胚层类（cardiomyocyte、'cm' 整词、heart、endocard、epicard、proepicard、pericard、phm、shf、jcf）×1.5，非心脏类（surface ectoderm、amnion、exem、paraxial、somite、neural tube/neuroepithelium）×0.3，其余 ×1.0；绝不整类丢弃，只做降权。关键词的生物学依据是已发表谱系常识（上下文文献库 k044/k046/k047：SHF/PHM/JCF 为心脏与心外膜祖细胞池），不含任何保留阶段信息。(4) 两阶段与先验同时可用时（final 官方双输入）：w = r^γ × prior^0.5，轻度向谱系先验收缩。(5) 安全护栏：若 Σ|π2−π1|<0.02 或有效标签数 <3，全部权重置 1，严格退化为 copy_last。(6) vec-score 筛选流程（≤20 次查分、30 分钟内）：先跑 γ=0（护栏等效 uniform）确认地板 ≈50；再跑 prior-only、γ=0.5、γ=1.0、γ=1.5 共 5 个变体，各查 1–2 次；取 A 半最优变体，若其相对 50.00 的增益 <2 分（T1 噪声）则提交护栏最重的版本（prior^0.5 + γ=0.5）而非激进版。全程 CPU、秒级运行，无内存风险（父节点 1.2s / 0.57GB）。",
 "expected_groups": ["cell_state", "direction", "de_recovery"],
 "risks": "(1) 外部测试题的标签词表可能与关键词表完全不匹配，prior 退化为 uniform——这不是损失（等于 copy_last 地板 50），但增益归零；Engineer 第一步应打印各视图实际标签与匹配到的权重，确认匹配率，若 X3 匹配率为 0 则说明父节点 46.85 的掉分来自别的机制（如抽样），需先复现 uniform 变体的分数定位原因。(2) 若某外部题给了两个来自不同数据集/技术的输入（类似 proxy2 的拼接），趋势比 r 是跨数据集噪声而非真实动态——护栏 Σ|Δπ|<0.02 与 clip[0.4,2.5] 可部分兜底，但更稳的是对拼接输入（时间差 <0.75 天或标签词表重叠 <50%）直接走 prior-only 分支。(3) 加权无放回抽样在高权重集中时有效样本量下降，可能拖累 covariation（父节点已 48.30）——保持 N=4000 不变、权重封顶 2.5^γ 可控制集中度；若查分显示 covariation 进一步下降，把 γ 减半。(4) A 半与 B 半不一致：增益 <2 分时一律选保守变体，不赌激进外推。(5) 尽早发现的手段：第 1 次查分先交 uniform 护栏版，确认 ≈50 后再逐个变体查分，任何变体掉到 48 以下立即回退。",
 "sources": []}
```

审查员

REVIEW.json written