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节点 n8

copy_last + 阶段内扩散伪时间加权的 E-S 无放回子采样（γ=+0.6，取 70% 细胞，只改组成不改表达）；伪时间根设在增殖质心，dpt 失败时回退节点 6 增殖轴（β=−0.3）。

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 ae555d0e85: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 96ad9a91b6。改动的文件：solution/METHOD.md +21 −18、solution/run.py +119 −31

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 25d264c..3bc701c 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,32 +1,35 @@-copy_last + 增殖加权的 Efraimidis-Spirakis 无放回子采样（β=−0.3，取 70% 细胞），只改组成不改表达。+copy_last + 阶段内扩散伪时间加权的 E-S 无放回子采样（γ=+0.6，取 70% 细胞，只改组成不改表达）；伪时间根设在增殖质心，dpt 失败时回退节点 6 增殖轴（β=−0.3）。  ## 方法 -- 读最后一个输入阶段（`inputs_by_time(manifest)[-1]`，单/双输入视图都成立），按面板基因取子集。-- 每细胞增殖打分 z：19 个通用细胞周期标志基因（Mki67, Top2a, Pcna, Mcm2/5, Cdk1, Ccnb1/2, Birc5, Aurkb, Rrm2, Tyms, Cenpf, Kif11, Cdc20, Plk1, Ube2c, Cks2, Hmgb2；通用细胞生物学知识，非任何保留阶段测量）逐基因细胞间 z-score 后取均值，再整体 z-score、clip ±2。-- 权重 w=exp(β·z)，β=−0.3；用 Efraimidis-Spirakis（key=log w+Gumbel，`np.random.default_rng(seed)`）无放回选 k=max(min_cells, 0.7·n) 个细胞。**不修改任何细胞的表达值**，避免节点 3/4 的协方差崩塌与方向反相关。-- 面板上标志基因 <5 个时强制 β=0（退化为 copy_last）。三个测试视图 19/19 基因全部在面板上。+- 读最后一个输入阶段（`inputs_by_time(manifest)[-1]`），按面板基因取子集（X3/X4/X5 = E9.0，proxy = E8.5，final = E9.5；单/双输入视图同一代码）。+- 伪时间轴（新）：19 个通用细胞周期基因（同节点 6，通用生物学知识）算增殖 z → 取增殖最高的 10 个细胞在 PCA 空间的质心作 diffmap `iroot` → scanpy HVG2000 → scale(max 10) → PCA50 → neighbors(30) → diffmap → dpt(n_branchings=0) → leiden(res=1.0) 簇级中位数平滑 → 整体 z-score、clip ±2。所有 scanpy 随机操作传 `random_state=seed`，确定。+- 权重 w=exp(γ·z_pt)，γ=+0.6：上调“离开增殖根更远”（转录上更靠未来）的细胞，让组成移动与 pseudobulk 均值同向服务于 cell_state 与 de_recovery（修节点 6 两组互相抵消的问题）。+- Efraimidis-Spirakis（log w + Gumbel）无放回取 kk=max(min_cells, 0.7n)，**不修改任何表达值**（节点 6 已证明保护 covariation）。+- 守卫：dpt 抛异常 / pt 含 NaN / pt 方差≈0 → 回退节点 6 配置（z_prolif, β=−0.3, frac 0.7）；面板细胞周期基因 <5 → 均匀采样 copy_last；n>20000 → 15000 子样本建图，其余细胞按 2000 随机基因 z 空间最近邻继承 pt（本次三视图均 ~2k 细胞，未触发）。 -## 校准（vec-score A 半，共用 12 次查询，全部尺子同一 β）+## 校准（vec-score A 半，8 次查询，X4 实际走回退路径）  | 设置 | X3 | X4 | X5 | 均值 | |---|---|---|---|---|-| β=+0.3 有放回 | 44.91 | 48.18 | 49.82 | 47.64 |-| β=−0.3 有放回 | 49.60 | 49.85 | 48.84 | 49.43 |-| β=−0.3 无放回 frac0.7 | 50.78 | 50.77 | 50.10 | **50.55** |-| β=−0.6 无放回 frac0.7 | 51.47 | 50.32 | 49.62 | 50.47 |+| 父节点 6（增殖 β=−0.3） | 50.58 | 50.79 | 49.79 | 50.39 |+| 伪时间 γ=−0.3 | 44.6* | 50.77 | - | 符号为负被否 |+| 伪时间 γ=+0.3 | 53.35 | 50.77(回退) | 51.97 | 52.03 |+| 伪时间 γ=+0.6 | **53.89** | 50.77(回退) | **53.07** | **52.58** | -- 符号确定为负（偏向低增殖细胞），但幅度效应小于噪声（T1 约 2 分/尺）。-- 关键发现：有放回重采样的重复细胞损伤 covariation（X4/X5 掉到 41–42）；换成无放回 E-S 子采样后 covariation 部分恢复，三把尺子全部 ≥50。-- β=−0.6 在 X3 更高、X5 更低，均值持平；取更保守、三尺全正的 β=−0.3。+- 符号确定为正（γ=+0.3 在 X3 全组 ≥51.9，γ=−0.3 的 de_recovery 掉到 42）；幅度 0.6 > 0.3（X3 +0.54、X5 +1.10）。+- 采用线（PLAN 预登记）：三尺均值 ≥52.0 且无单尺 <49 → γ=+0.6 满足（52.58 / min 50.77），采用。+- X4 的 dpt 产生 NaN 伪时间（原因未深查），触发回退 → 节点 6 增殖轴；X4 分数 50.77 与父节点持平，即该视图无损。+- γ=+0.6 分组（X3）：de 51.46 / dir 53.42 / cell 56.10 / cov 54.21；（X5）：de 50.0 / dir 52.14 / cell 56.90 / cov 52.29。cell_state 大幅获益且 de_recovery 不再受损（节点 6 的核心问题被解决）。  ## 验证过 / 没验证过 -- 验证：X3/X4/X5 三视图 vec-check 通过、seed 确定性、proxy 视图运行不崩（该视图不允许本节点查分）；运行 ~10–20 s、内存与父节点同级。-- 没验证：B 半与 rank3 多种子；增益 +0.55 低于噪声阈值（PLAN 原定采用线为 Δ>1.5），本提交是"三把尺子 A 半一致 ≥50、符号由双向校准确定"的保守选择，正式分可能回到 50。-- frac=0.7 与 β 未做二维细扫；未尝试用两个输入阶段（E8.75→E9.0）做组成趋势外推。+- 验证：X3/X4/X5 三视图运行通过、X4 回退路径 vec-check ok、proxy 视图（E8.5 单输入，~10k 细胞）运行不崩、seed 确定性（scanpy random_state 全传参）、单视图运行 ~20–40 s、内存 <1 GB。+- 没验证：B 半与 rank3 多种子；γ∈(0.3,0.6) 之间及 >0.6 的细扫；组合轴 w=exp(γ·z_pt−0.3·z_prolif)（预算内未及）；X4 dpt NaN 的根因（当前直接回退，安全但 X4 拿不到伪时间增益）；proxy 视图本节点无查分权限，未在 proxy 上打分。+- 迁移性：方法与输入阶段数无关（只用最后一个阶段内部的结构），final（E9.5→E10.5）同样成立；伪时间根依赖的细胞周期基因为通用知识，不来自禁窗。  ## 生物学依据 -- 细胞周期标志基因为通用增殖标记（GO/教科书级注释），不来自禁窗测量。-- β<0 的经验解释：短期窗口内高增殖祖细胞向分化/低增殖后代通量转移，使目标阶段的组成相对输入偏向低增殖群体；该符号完全由校准数据确定，未硬编码任何阶段统计量。+- 细胞周期标志基因（Mki67/Top2a/Pcna/Mcm/Cdk1/Ccnb 等）为教科书级通用增殖标记，非保留阶段测量。+- 假设：短期窗口内组织由“增殖祖细胞端”向“分化端”通量转移，故上调伪时间远端细胞使组成与均值同时趋向目标阶段；方向由 ±γ 双向校准数据确定，未硬编码任何阶段统计量。+- diffmap/dpt/leiden 为通用单细胞工具（scanpy），无外部数据、无 prior 文件依赖。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex be3f903..a6b8d4b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,13 +1,18 @@ #!/usr/bin/env python3-"""Proliferation-weighted resampling of the last input stage.--copy_last, but when BETA != 0 a subset of FRAC * n cells is chosen by-Efraimidis-Spirakis weighted sampling without replacement with weights-proportional to exp(BETA * z), where z is a per-cell proliferation score-(z-scored mean of z-scored cell-cycle marker genes, clipped to +-2). No-expression value is modified; only the cell composition shifts toward-(BETA>0) or away from (BETA<0) proliferating cells. If fewer than 5 marker-genes are on the panel, BETA is forced to 0 and this reduces to copy_last.+"""Pseudotime-weighted resampling of the last input stage.++copy_last skeleton from node 6, but the weighting axis is replaced by an+in-stage pseudotime: a diffusion-pseudotime (scanpy dpt) rooted at the+centroid of the most-proliferative cells, smoothed to cluster medians+(leiden). Cells "further from the proliferative root" (transcriptionally+more advanced) are up-weighted with w = exp(GAMMA * z_pt - BETA_P * z_prolif)+and a subset of FRAC * n cells is drawn by Efraimidis-Spirakis sampling+WITHOUT replacement. No expression value is modified.++Guards: dpt failure / degenerate pseudotime -> node-6 proliferation axis+(BETA_FB). Fewer than 5 cell-cycle markers on the panel -> uniform copy_last.+n > GRAPH_MAX -> graph built on a random subsample, remaining cells inherit+pseudotime from their nearest subsampled cell in PCA space. """  from __future__ import annotations@@ -27,8 +32,12 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -BETA = -0.3+GAMMA = 0.6      # weight on pseudotime z (calibrated)+BETA_P = 0.0      # extra weight on proliferation z (combo axis option)+BETA_FB = -0.3    # fallback proliferation beta (node 6) FRAC = 0.7+GRAPH_MAX = 20000+GRAPH_SUB = 15000  CELL_CYCLE_GENES = [     "Mki67", "Top2a", "Pcna", "Mcm2", "Mcm5", "Cdk1", "Ccnb1", "Ccnb2",@@ -37,8 +46,14 @@ CELL_CYCLE_GENES = [ ]  +def _zscore(v: np.ndarray) -> np.ndarray:+    sd = v.std()+    if sd < 1e-9:+        return np.zeros_like(v)+    return np.clip((v - v.mean()) / sd, -2.0, 2.0)++ def proliferation_z(X, gene_idx: list[int]) -> np.ndarray:-    """Per-cell proliferation score: mean of gene-wise z-scores."""     sub = X[:, gene_idx]     if sp.issparse(sub):         sub = sub.toarray()@@ -46,12 +61,81 @@ def proliferation_z(X, gene_idx: list[int]) -> np.ndarray:     mu = sub.mean(axis=0)     sd = sub.std(axis=0)     sd[sd < 1e-9] = 1.0-    zs = (sub - mu) / sd-    score = zs.mean(axis=1)-    s_sd = score.std()-    if s_sd < 1e-9:-        return np.zeros_like(score)-    return np.clip((score - score.mean()) / s_sd, -2.0, 2.0)+    return _zscore(((sub - mu) / sd).mean(axis=1))+++def pseudotime_z(X, prolif_z: np.ndarray, seed: int) -> np.ndarray:+    """Diffusion pseudotime rooted at the proliferative centroid, cluster-smoothed."""+    import anndata+    import scanpy as sc++    n = X.shape[0]+    Xd = X.toarray() if sp.issparse(X) else np.asarray(X)+    Xd = np.asarray(Xd, dtype=np.float32)++    graph_idx = np.arange(n)+    if n > GRAPH_MAX:+        graph_idx = np.sort(np.random.default_rng(seed).choice(n, GRAPH_SUB, replace=False))++    ad = anndata.AnnData(Xd[graph_idx])+    sc.pp.highly_variable_genes(ad, n_top_genes=2000, flavor="seurat")+    ad = ad[:, ad.var.highly_variable].copy()+    sc.pp.scale(ad, max_value=10.0)+    sc.tl.pca(ad, n_comps=min(50, ad.n_vars - 1, ad.n_obs - 1), random_state=seed)+    sc.pp.neighbors(ad, n_neighbors=30, random_state=seed)+    sc.tl.diffmap(ad, random_state=seed)+    sc.pp.neighbors(ad, n_neighbors=30, use_rep="X_diffmap", random_state=seed)++    # root: centroid of the 10 most proliferative cells (in graph subsample)+    gz = prolif_z[graph_idx]+    top = np.argsort(-gz)[:10]+    emb = ad.obsm["X_pca"]+    cent = emb[top].mean(axis=0)+    ad.uns["iroot"] = int(np.argmin(((emb - cent) ** 2).sum(axis=1)))+    sc.tl.dpt(ad, n_branchings=0)+    pt = np.asarray(ad.obs["dpt_pseudotime"], dtype=np.float64)++    # cluster-level smoothing: median pt per leiden cluster+    try:+        sc.tl.leiden(ad, resolution=1.0, random_state=seed, flavor="igraph",+                     n_iterations=2, directed=False)+        cl = ad.obs["leiden"].astype(int).to_numpy()+        meds = np.array([np.median(pt[cl == c]) for c in range(cl.max() + 1)])+        pt = meds[cl]+    except Exception:+        pass++    if not np.isfinite(pt).all() or not (pt.std() > 1e-9):+        raise RuntimeError("degenerate pseudotime")++    if n > GRAPH_MAX:+        # full-set PCA via same HVG/scaling would need recompute; instead map+        # remaining cells through nearest graph cell in PC space using a fresh+        # light projection: refit PCA transform is not available, so embed all+        # cells by recomputing HVG-scaled PCA on the full set is too heavy;+        # use kNN in the subsample's PCA space via a simple linear map:+        # project full data with the same genes/scaling stats is approximated by+        # nearest-neighbor in raw space on a random feature subset.+        rng = np.random.default_rng(seed + 1)+        feats = rng.choice(Xd.shape[1], size=min(2000, Xd.shape[1]), replace=False)+        A = Xd[graph_idx][:, feats].astype(np.float64)+        mu, sd = A.mean(0), A.std(0)+        sd[sd < 1e-9] = 1.0+        An = (A - mu) / sd+        full_pt = np.empty(n)+        full_pt[graph_idx] = pt+        rest = np.setdiff1d(np.arange(n), graph_idx)+        step = 2000+        for s in range(0, len(rest), step):+            B = Xd[rest[s:s + step]][:, feats].astype(np.float64)+            Bn = (B - mu) / sd+            d = ((Bn ** 2).sum(1)[:, None] + (An ** 2).sum(1)[None, :]+                 - 2.0 * Bn @ An.T)+            nn_idx = np.argmin(d, axis=1)+            full_pt[rest[s:s + step]] = pt[nn_idx]+        pt = full_pt++    return _zscore(pt)   def main() -> None:@@ -65,29 +149,33 @@ def main() -> None:     genes = panel_genes(args.data, manifest)     last = read_stage(args.data, inputs_by_time(manifest)[-1], genes)     rng = np.random.default_rng(args.seed)-    k = target_n_cells(manifest, last.n_obs)+    n = last.n_obs      gene_pos = {g: i for i, g in enumerate(genes)}     idx = [gene_pos[g] for g in CELL_CYCLE_GENES if g in gene_pos]-    beta = BETA if len(idx) >= 5 else 0.0 -    X = last.X-    if beta == 0.0:-        rows = sample_rows(last.n_obs, k, rng)+    if len(idx) < 5:+        rows = sample_rows(n, target_n_cells(manifest, n), rng)     else:-        z = proliferation_z(X, idx)-        w = np.exp(beta * z)+        z_prolif = proliferation_z(last.X, idx)+        gamma = GAMMA+        beta = BETA_P+        try:+            z_pt = pseudotime_z(last.X, z_prolif, args.seed)+        except Exception:+            z_pt = None+        if z_pt is None:+            # fallback: node-6 proliferation axis+            z_pt = z_prolif+            gamma, beta = BETA_FB, 0.0+        w = np.exp(gamma * z_pt + beta * z_prolif)         w = np.clip(w, 1e-12, None)-        n = last.n_obs-        kk = max(manifest["min_cells"], int(FRAC * n))-        kk = min(kk, n)+        kk = min(max(manifest["min_cells"], int(FRAC * n)), n)         keys = np.log(w) + rng.gumbel(0.0, 1.0, size=n)         rows = np.sort(np.argpartition(-keys, kk - 1)[:kk]) -    if sp.issparse(X):-        out = X[rows]-    else:-        out = np.asarray(X)[rows]+    X = last.X+    out = X[rows] if sp.issparse(X) else np.asarray(X)[rows]     write_prediction(out, 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

调研员

```json
{
  "name": "伪时间轴替换增殖轴：分化方向的 E-S 组成重加权",
  "motivation": "父节点 6 的分组拆解显示组成杠杆在组间方向不一致：cell_state +2.12 但 de_recovery −2.08（47.92 vs 节点1 的 50.00），近似抵消，总分仅 +0.39；且校准显示 β=−0.6 与 −0.3 均值持平（50.47 vs 50.55），增殖标量轴已榨干。机制诊断：全局压低增殖细胞把 pseudobulk 均值沿'细胞周期基因'方向拉偏，与 1 天后的真实 DE 方向不对齐，故 de_recovery 受损。本方案保留已被证明安全的管道（无放回 E-S、只改组成不改表达——节点6 covariation 49.82 几乎无损，对比节点3 有放回/改表达导致 covariation 20.41 崩塌），但把加权轴换成'阶段内伪时间'（T1-06/T1-13 杂交）：上调转录上更'靠未来'（离开增殖根部更远）的细胞，使组成移动同时把 pseudobulk 均值推向目标方向，让 cell_state 与 de_recovery 同向受益而非抵消。工具链 k041 已确认离线可用（scanpy diffmap/dpt、igraph leiden）。",
  "approach": "复用节点 6 的 run.py 骨架，仅替换打分轴，步骤：(1) 读 inputs_by_time(manifest)[-1]（单输入的 X3/X4/X5 与 proxy、双输入的 proxy2/final 用同一代码，天然满足单阶段退路——完全不需要第二输入阶段）。(2) 用节点 6 的 19 基因增殖 z 选根：取 z_prolif 最高的 10 个细胞的质心作 diffmap 的 iroot（避免单个双细胞/边缘细胞）。(3) scanpy：数据已是 log1p(CP10k)，直接取 top-2000 HVG → 50 PCs → neighbors(n_neighbors=30) → diffmap → dpt，得 pt∈[0,1]。(4) 稳健化：leiden(resolution=1.0) 分簇，取每簇 pt 中位数作为该簇细胞的 z_pt（再整体 z-score、clip ±2）；簇级中位数比细胞级 pt 噪声小（细胞级作为备选参数）。(5) w=exp(γ·z_pt)，E-S 无放回取 k=max(min_cells, 0.7n)，不改任何表达值。(6) 退化守卫：dpt 失败或 pt 方差近 0 → 回退节点 6 的 β=−0.3 增殖配置；面板细胞周期基因 <5 → 纯 copy_last 均匀采样；n>20000 时在 15000 随机子样本上建图，其余细胞按 PCA 空间最近子样本细胞继承 pt（控制运行 ≤3–5 min）。(7) vec-score 校准（A 半，预算 ≤14/20 次）：先在 X3 上查 γ=+0.3 与 γ=−0.3 定符号（2 次），胜出符号在 X4/X5 验证（2 次）；再试 |γ|=0.6（3 次）与双轴组合 w=exp(γ·z_pt−0.3·z_prolif)（3 次），剩余留复核。(8) 采用规则（预先登记、严格执行，吸取节点 6 偏离采用线的教训）：仅当三把尺子 A 半均值 ≥52.0（较父节点 50.55 提升 >1.5，超噪声）且无单尺 <49 才提交伪时间变体；否则原样提交节点 6 配置（β=−0.3, frac=0.7），任何偏离必须在 METHOD.md 记录理由。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "direction", "cell_state"],
  "risks": "(1) 伪时间是数据驱动轴，在外部数据集（Qiu/Imaz）上可能对齐到技术变异而非分化——尽早在 X3 上做 ±γ 双向符号校准，若两符号都不超地板或 X3 与 X4/X5 符号不一致，立即回退节点 6 配置，不追加预算。(2) 根部选错导致 pt 方向反转：用 top-10 增殖细胞质心而非单细胞，并检查 pt 分布非退化（方差>0、无全部挤在 0）。(3) 增益仍低于噪声（父节点仅 +0.55）：靠严格采用线（Δ>1.5）+ 回退保底 50.39，避免负收益提交。(4) covariation 风险低（无放回、不改表达，节点 6 已验证），但校准中任一尺 <49 即弃用该变体。(5) 30 分钟工程时限：diffmap/dpt 在 >2 万细胞上可能超时，务必先实现子采样守卫再跑全量。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written