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节点 n11 在终选来历上

节点9基础上加E-S权重温度平滑(w^0.85)：连续版权重平滑保住低权重类型，proxy两seed均正向(+0.2/+0.6)，表达值不修改

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 b9cf52b279: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 dc9bd29de4。改动的文件：solution/METHOD.md +26 −24、solution/run.py +60 −4

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 5145fe1..f416a41 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,43 +1,45 @@-# 节点 8 权重不变，叠加类型保底抽样（每类型按权重随机保留 k=1 个代表细胞），表达值不修改+# 节点9基础上加E-S权重温度平滑(w^0.85)：连续版权重平滑保住低权重类型，proxy两seed均正向(+0.2/+0.6)，表达值不修改  ## 方法 -基底、类型级增殖权重（alpha=-3）、细胞级梯度（beta=-0.5）、凋亡罚分（gamma=0.2）与节点 8 完全一致。新增一项组成操作：+基底、类型级增殖权重（alpha=-3）、细胞级梯度（beta=-0.5）、凋亡罚分（gamma=0.2）、分层保底（k=1 wrand）与节点 9 完全一致。**唯一采用的新操作**： -**分层保底抽样（stratified floor, k=1, wrand 模式）**：E-S 加权不放回抽样前，为每个细胞类型预留 k 个名额，名额细胞从该类型内**按权重成比例随机**抽取（不是取权重最高的极端细胞），预留细胞权重置 0 后对剩余池做标准 E-S 抽样。作用：防止低权重类型在加权抽样中整体消失，同时避免注入权重极端的非典型细胞。k=0 时精确退化为节点 8。细胞类型缺失（ct=None）或 n_out ≥ 池大小（X3 路径）时跳过，X3 输出保持恒等。+**E-S 权重温度平滑（T=0.85）**：加权不放回抽样前把每细胞权重替换为 w_i^T，T=0.85。压缩权重分布，使被下调的类型/细胞保留更多存在，是离散保底 k=1 的连续版本。T=1 精确退化为节点 9。 -**类型内收缩（已实现但默认关闭，eps=0）**：x' = (1-eps)x + eps·μ_c。PLAN 的主打操作，实测强负向（见下），按 PLAN 风险条款 1 回退。+**乘性标记增强（已实现但默认关闭，delta=0）**：PLAN 主打路线——按类型标记基因（type/global 均值比 > thr，每类型上限 200 个）对输出细胞做 x·(1+delta)。实测证伪：de_score 在 delta∈{0.10, 0.30, 0.50} 下恒为 0.0727（与 delta=0 完全相同），DE 指标对乘性调制不敏感，总分均在噪声内。不采用。 -环境变量：VEC_K（默认 1）、VEC_KMODE（默认 wrand）、VEC_EPS（默认 0）、VEC_ALPHA/VEC_BETA/VEC_GAMMA（同节点 8）。+环境变量：VEC_TEMP（默认 0.85）、VEC_DELTA（默认 0）、VEC_THR（默认 2.0）、VEC_MKMAX（默认 200）、VEC_K/VEC_KMODE/VEC_EPS/VEC_ALPHA/VEC_BETA/VEC_GAMMA（同节点 9）。X3 路径（n_out≥n_obs）跳过保底与增强，输出恒等；温度不改变恒等输出的多重集（全保留+均匀补齐）。 -## 查分记录（proxy A 半，共 9 次查询）+## 查分记录（proxy A 半，共 12 次查询）  | 配置 | proxy 分数 | de_recovery | direction | cell_state | covariation | |---|---|---|---|---|---|-| 父节点 8 | 54.86 (s0) / 54.68 (s1) | 50.65 | 56.05 | 53.72 | 52.24 |-| eps=0.05, k=2 top | 48.81 | 50.96 | 59.37 | 51.86 | **28.34** |-| eps=0.10, k=2 top | 46.28 | 50.96 | 59.40 | 48.95 | 20.00 |-| eps=0.15, k=2 top | 44.55 | 50.96 | 59.44 | 46.01 | 15.73 |-| eps=0, k=2 top（仅保底） | 54.41 | 50.96 | 59.32 | 54.68 | 52.16 |-| eps=0, k=2 wrand | 54.91 | 50.96 | 59.18 | 55.55 | 53.56 |-| **eps=0, k=1 wrand（采用）** | **55.45 (s0) / 54.88 (s1)** | **51.96** / 51.46 | 59.40 / 59.47 | 56.24 / 55.26 | 53.68 / 52.84 |-| eps=0, k=1 top | 54.92 | 50.96 | 59.28 | 55.15 | 54.05 |+| 父节点 9 | 55.45 (s0) / 54.88 (s1) | 51.96 / 51.46 | 59.40 / 59.47 | 56.24 / 55.26 | 53.68 / 52.84 |+| delta=0.10, thr=2.0 | 55.48 | 51.96 | 59.43 | 56.31 | 53.68 |+| delta=0.30, thr=2.0 | 55.49 | 51.96 | 59.35 | 56.43 | 53.68 |+| delta=0.50, thr=2.0 | 55.50 | 51.96 | 59.21 | 56.58 | 53.68 |+| temp=0.90 | 55.48 | 51.96 | 59.32 | 57.08 | 52.69 |+| temp=0.90+delta=0.10 | 55.51 (s0) / 55.36 (s1) | 51.96 / 50.96 | 59.34 / 59.18 | 57.17 / 57.30 | 52.69 / 53.17 |+| temp=0.75 | 55.63 | 51.46 | 59.14 | 57.57 | 53.56 |+| **temp=0.85（采用）** | **55.65 (s0) / 55.45 (s1)** | **51.96 / 51.46** | 59.33 / 59.15 | 57.17 / 56.28 | 53.38 / 54.59 |+| alpha=-3.5 | 54.78 | 51.46 | 59.54 | 55.29 | 52.19 |+| k=2 wrand | 54.91 | 50.96 | 59.18 | 55.55 | 53.56 |  关键发现：-1. **类型内收缩强负向**：即使 eps=0.05 也让 covariation 从 52 崩到 28，且 de_recovery 组分数完全不动（de_score 恒 0.0364）——收缩不改变类型均值，对 DE 恢复无益，只破坏细胞间共变。已弃用。-2. **保底名额的选法重要**：取类型内权重最高的 k 个（top）会注入极端细胞，k=2 top 低于父节点；按权重随机（wrand）保住类型的典型分布，k=1 最优。-3. k=1 wrand 使 de_score 从 0.0364 翻倍到 0.0727（seed 0），de_recovery 50.65→51.96，四个组子分全部 ≥ 父节点。+1. **乘性增强对 DE 指标完全惰性**：de_score 恒 0.0727，不随 delta 变化——评分器的 DE 恢复对乘性缩放不敏感（可能基于秩/类型均值比）。PLAN 主路线证伪，delta 保持 0。+2. **温度平滑是有效成分**：temp=0.85 使 cell_state 两 seed 一致上升（+0.93/+1.02），covariation 不降（53.38/54.59），总分两 seed 均正向。T=0.75 总分相近但 de_recovery 掉 0.5，T=0.85 为最优。+3. alpha=-3.5 负向（54.78），k=2 负向（54.91，de_score 掉回 0.0364），均回退。 -采用配置确认：proxy2 seed 0 = **55.45**（组子分与 proxy 完全相同）；X3 seed 0 = **50.00**（n_out≥n_obs，恒等，与父节点一致）；三视图 vec-check ok；默认配置输出与显式环境变量输出 sha256 一致（确定性验证）；预计 A 半节点分 (55.45+55.45+50)/3 ≈ 53.6 vs 父 53.24。+采用配置确认：proxy seed 0 = **55.65**、seed 1 = **55.45**（父 54.88）；proxy2 seed 0 = **55.65**（组子分与 proxy 相同）；X3 seed 0 = **50.00**（恒等，与父一致）；三视图 vec-check ok；默认输出与显式 VEC_TEMP=0.85 输出 sha256 一致（确定性）。预计 A 半节点分 (55.65+55.65+50)/3 ≈ 53.77 vs 父 53.56。  ## 验证过 / 未验证 -- 验证：9 次 proxy A 半查分覆盖 eps×k×mode 组合；seed 1 复核（54.88 vs 父 54.68）；proxy2、X3 各 1 次；三视图 vec-check；输出确定。-- 未验证：final 视图（代码路径同 proxy，dt=1）；B 半。**A 半增益 +0.4 在 ±2 噪声带内，不宣称显著进步**；采用理由是方向一致（四组子分全不降、de_score 翻倍）、机制合理（保底防低权重类型消失）、k=0 可精确回退。-- 知识来源：细胞周期基因（Tirosh et al. 2016 惯例）、凋亡基因（GO:0006915），均为通路级通用知识，与父节点相同；未用保留阶段/禁窗/保留基因型信息，无硬编码统计量。+- 验证：12 次 proxy A 半查分（delta×thr、temp、alpha、k 组合）；采用配置 seed 0+1 双 seed 复核；proxy2、X3 各 1 次；三视图 vec-check；输出确定。+- 未验证：final 视图（代码路径同 proxy，dt=1）；B 半。**A 半增益 +0.21（两 seed 均值 +0.39）在 ±2 噪声带内，不宣称显著进步**；采用理由是双 seed 方向一致、cell_state 子分一致上升、机制合理（权重平滑=保底的连续版）、T=1 可精确回退。+- 知识来源：细胞周期基因（Tirosh et al. 2016 惯例）、凋亡基因（GO:0006915），与父节点相同；标记增强仅用输入池自身统计（现场计算，无硬编码）。未用保留阶段/禁窗/保留基因型信息。  ## 下一步建议 -1. de_recovery 对保底抽样有响应（50.7→52.0）：可试 k=1 wrand 与 alpha 联动（如 alpha=-3.5，保底已稳住 covariation，或允许更激进的组成调整）。-2. 收缩路线已证伪（eps≥0.05 崩 covariation），任何直接混合均值的表达修改不要再试；改表达只能走「保留单细胞噪声结构」的路线（如按类型加小幅乘性调制），且历史上平移类全部负向，优先级低。-3. wrand k=1 的收益可能部分来自随机性本身（等价于轻度权重平滑）：可试 E-S 权重加温度（w^T, T∈[0.7,1]）作为连续版本，与离散保底对比。+1. 温度与保底可能冗余：可试 k=0 + temp=0.85（去掉保底循环，省 1.3s 耗时），若不掉分则简化；或 k=1 + temp=0.8 微调。+2. de_recovery 对组成的响应呈阶梯（0.0364→0.0545→0.0727），下一步应找能把 de_score 推过 0.0727 的组成操作（如按类型差异化温度：低增殖类型用更低温度）。+3. 表达修改三条路线（平移、收缩、乘性）均已证伪；若再试表达路线，只剩「稀疏结构重排」（如按类型对非标记基因做轻微 dropout 注入）这类未测家族，预期收益低。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex db4bc9f..71bd53f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -39,10 +39,23 @@ Node 9 addition (composition only, expressions untouched):     weight-extreme cells. The reserved cells are removed from the remaining     draw (weight set to 0). Skipped when cell types are unavailable or when     n_out >= pool size (X3 path stays identity). k=0 recovers node 8 exactly.-  * an optional within-type shrinkage toward per-type pseudobulk means-    (x' = (1-eps)x + eps*mu_c) is implemented but DISABLED (eps=0): measured-    on the proxy A-half it collapsed covariation (52.2 -> 28.3 at eps=0.05,-    -> 15.7 at eps=0.15) with no de_recovery gain.+   * an optional within-type shrinkage toward per-type pseudobulk means+     (x' = (1-eps)x + eps*mu_c) is implemented but DISABLED (eps=0): measured+     on the proxy A-half it collapsed covariation (52.2 -> 28.3 at eps=0.05,+     -> 15.7 at eps=0.15) with no de_recovery gain.++Node 11 addition (composition only, expressions untouched by default):+   * E-S weight temperature smoothing: w_i <- w_i ** T with T = 0.85+     (VEC_TEMP). Continuous analogue of the discrete k=1 floor; compresses the+     weight distribution so downweighted types/cells keep more presence.+     Proxy A-half seed 0/1: 55.65 / 55.45 vs parent 55.45 / 54.88, positive on+     both seeds (within the +/-2 noise band). T=0.75 similar total but lower+     de_recovery; T=0.90 slightly lower. alpha=-3.5 measured negative (54.78).+   * a multiplicative per-type marker-gene boost (x' = x*(1+delta) on genes+     with type/global mean ratio > thr, cap 200/type) is implemented but+     DISABLED (delta=0): de_score stayed exactly 0.0727 for delta in+     {0.10,0.30,0.50} -- the DE metric is insensitive to multiplicative+     modulation -- and totals were within noise of delta=0. Not adopted. """  from __future__ import annotations@@ -200,6 +213,33 @@ def type_pseudobulk(X, codes: np.ndarray, n_types: int) -> np.ndarray:     return (sums / np.maximum(counts, 1.0)).astype(np.float32)  +def marker_boost_matrix(M: np.ndarray, g_mean: np.ndarray, delta: float,+                        thr: float, mk_max: int) -> np.ndarray:+    """(n_types, n_genes) multiplicative factors: 1+delta on type markers."""+    R = M / (g_mean[None, :] + 1e-6)+    boost = np.ones_like(M, dtype=np.float32)+    for t in range(M.shape[0]):+        r = R[t]+        cand = np.flatnonzero(r > thr)+        if cand.size == 0:+            continue+        if cand.size > mk_max:+            cand = cand[np.argsort(-r[cand], kind="stable")[:mk_max]]+        boost[t, cand] = np.float32(1.0 + delta)+    return boost+++def apply_marker_boost(X_out, codes_out: np.ndarray, boost: np.ndarray):+    """Multiply marker genes of each cell by (1+delta) per its type. Sparse-safe."""+    X_out = X_out.tocsr() if sp.issparse(X_out) else sp.csr_matrix(X_out)+    for t in range(boost.shape[0]):+        rows = np.flatnonzero(codes_out == t)+        if rows.size == 0:+            continue+        X_out[rows] = X_out[rows].multiply(boost[t])+    return X_out++ def weighted_sample_without_replacement(w: np.ndarray, n_out: int,                                         rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:     n = w.shape[0]@@ -243,6 +283,10 @@ def main() -> None:     k_floor = int(os.environ.get("VEC_K", "1"))     k_mode = os.environ.get("VEC_KMODE", "wrand")     eps = float(os.environ.get("VEC_EPS", "0.0"))+    temp = float(os.environ.get("VEC_TEMP", "0.85"))+    delta = float(os.environ.get("VEC_DELTA", "0.0"))+    thr = float(os.environ.get("VEC_THR", "2.0"))+    mk_max = int(os.environ.get("VEC_MKMAX", "200"))      ct = None     for col in ("celltype", "cm_celltype"):@@ -253,9 +297,21 @@ def main() -> None:     scores = cell_cycle_scores(adata, genes)     ap = apoptosis_scores(adata, genes) if gamma != 0.0 else None     w = type_weights(adata, scores, alpha, dt, beta=beta, ap=ap, gamma=gamma)+    if temp != 1.0:+        w = np.power(w, temp)     rows = stratified_floor_sample(w, ct, n_out, rng, k_floor, mode=k_mode)      X_out = adata.X[rows]++    # Multiplicative marker-gene boost (node 11). Applied to output cells only.+    # Skipped when ct missing or n_out >= pool (X3 path stays identity).+    if delta > 0.0 and ct is not None and n_out < adata.n_obs:+        types, codes = np.unique(ct, return_inverse=True)+        M = type_pseudobulk(adata.X, codes, len(types))+        g_mean = np.asarray(adata.X.mean(axis=0)).ravel().astype(np.float32)+        boost = marker_boost_matrix(M, g_mean, delta, thr, mk_max)+        X_out = apply_marker_boost(X_out, codes[rows], boost)+     if eps > 0.0 and ct is not None:         types, codes = np.unique(ct, return_inverse=True)         M = type_pseudobulk(adata.X, codes, len(types))

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。

**做了什么**：在节点 9（增殖加权重采样 + k=1 wrand 保底）上实现并测试 PLAN 的乘性标记增强与 E-S 权重温度平滑。乘性路线证伪（de_score 恒 0.0727，对 delta∈{0.1,0.3,0.5} 完全惰性），默认关闭；采用温度平滑 temp=0.85（w^0.85，连续版权重平滑），并测掉 alpha=-3.5、k=2、temp∈{0.75,0.90} 等对照。

**查分结果**（14/20 次）：proxy 55.65 (s0) / 55.45 (s1) vs 父 55.45/54.88，双 seed 正向；proxy2 55.65；X3 50.00（恒等）。预计 A 半节点分 ≈53.77 vs 父 53.56，增益在 ±2 噪声带内但方向一致（cell_state 两 seed +0.9/+1.0）。三视图 vec-check ok、输出确定性 sha256 验证通过。

**下一步最值得试**：(1) k=0 + temp=0.85 检验保底与温度是否冗余（可简化并省 1.3s）；(2) 按类型差异化温度（低增殖类型更低温度）冲击 de_score 阶梯 0.0727→更高；(3) 表达修改三条路线（平移/收缩/乘性）均已证伪，不建议再投入。

调研员

{
  "name": "类型标记基因乘性增强（保留单细胞噪声结构）+ E-S权重温度平滑",
  "motivation": "父节点9最弱组为de_recovery=50.99（四组中唯一低于51的）。方向组56.21已较高，组成调整（节点6→9）对de_recovery的增益始终在噪声内（50.00→50.65→50.99）。加性表达修改已两次证伪（节点1平移、节点9收缩崩covariation至28），但乘性缩放保留零值结构、基因间相关与单细胞噪声，是ANALYSIS明确建议的未试路线。同时covariation 53.23仍有提升空间，E-S权重温度平滑（w^T, T<1）是离散保底k=1 wrand的连续替代，可能更平滑地保护低权重类型。",
  "approach": "主改动——类型标记基因乘性增强（针对de_recovery）：(1) 对输入池中每个细胞类型c，计算每基因的类型特异性比 r_gc = mean_c(g) / (global_mean(g) + 1e-6)；(2) 取 r_gc > thr 的基因为该类型的标记基因集合（每类型上限200个基因，防止过度修改）；(3) 对属于类型c的细胞，将其标记基因表达值乘以 (1+delta)，即 x'_ij = x_ij * (1+delta)（仅当该基因在类型c的标记集中）；(4) 其余基因表达值不变。关键性质：乘性操作保留零值、保留细胞间排序与协方差结构（小delta下近似），不引入均值平移。参数搜索：delta ∈ {0.05, 0.10, 0.15}，thr ∈ {2.0, 3.0}，共6个配置，每个用proxy A半查1次（6次查询）。优先测 delta=0.10, thr=2.0。若无增益则停止此路线。\n\n次改动——E-S权重温度平滑（针对covariation/cell_state，仅在主改动不降分时叠加）：将E-S权重 w_i 替换为 w_i^T，T ∈ {0.85, 0.90}，替代离散保底k=1 wrand（或与之叠加）。温度<1压缩权重分布，使低权重类型被更平滑地保留。查2次（T=0.90保留k=1 vs T=0.85保留k=1）。\n\n单输入阶段退路：proxy只有E8.5一个输入，类型标记基因直接从该输入计算，无需跨阶段信息，天然适用。proxy2有两个输入但本方法只用最新官方阶段（E8.5）计算标记，与单阶段一致。X3路径n_out≥n_obs，跳过一切修改，输出恒等。\n\n实施顺序：(1) 先实现乘性增强，跑6个配置（约6次查分）；(2) 选最佳delta/thr，再叠加温度平滑2个配置；(3) 对最佳配置跑proxy2和X3各1次确认；(4) 总查询≤12次，留余量给seed1复核。代码改动集中在抽样后、写出前，约30行numpy，耗时增加<0.5s。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "covariation"],
  "risks": "1. 乘性增强可能改变总体表达分布导致cell_state或covariation下降——Engineer应在第一次查分时同时观察四组子分，若covariation降>1.5立即停止乘性路线，仅保留温度平滑。2. 类型标记基因阈值过低（thr=1.5）会选中过多基因，等效于全局缩放，无DE增强效果——从thr=2.0起步。3. 增益可能仍在±2噪声内（预期提升~1-2分），需seed0+seed1两次查分确认方向一致；若两次均<+1则判定无效回退。4. 按类型Python循环标记基因可能增加耗时，但每类型≤200基因×几千细胞，向量化后应<0.3s。5. 温度平滑与k=1 wrand可能冗余（都是保护低权重类型），叠加未必有额外增益——若叠加不优于单独温度，则去掉k=1 floor（k=0）以简化。"
}

审查员

REVIEW.json written