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节点 n15 在终选来历上

节点11基础上加类型标记典型性加权（rho=0.45）：类型内优先抽标记基因z分数高的细胞，de_score在seed0越过0.0727平台至0.0909，三seed方向均不降

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 8f3bde4e10: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 b9cf52b279。改动的文件：solution/METHOD.md +37 −28、solution/run.py +50 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex f416a41..bab4808 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,45 +1,54 @@-# 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+# 节点11基础上加类型标记典型性加权（rho=0.45）：类型内优先抽标记基因z分数高的细胞，de_score在seed0越过0.0727平台至0.0909，三seed方向均不降  ## 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）、分层保底（k=1 wrand）与节点 9 完全一致。**唯一采用的新操作**：+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）、E-S 温度平滑（T=0.85）与节点 11 完全一致。**唯一采用的新操作（组成，不改任何表达值）**： -**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。+**类型标记典型性因子（rho=0.45）**：+1. 每类型标记基因现场计算：类型伪批量均值 / 全池均值比 > VEC_THR（2.0），按比值取每类型上限 VEC_MKMAX（200）个；+2. 每基因在全输入池内算 z 分数（z-score = (x−μ_g)/σ_g，μ、σ 为池内均值/标准差）；+3. 细胞 i 的 t_i = 1 + tanh(mean(z_i over 本类型标记基因)) ∈ (0,2)，有界；+4. w_i ← w_i · t_i^rho，再走温度平滑与 E-S 不放回抽样。 -**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。+全部统计来自输入池自身，无硬编码类型名/基因名/比例。rho=0 精确退化为节点 11（已验证 sha256 一致）。X3 路径（n_out ≥ 池大小）跳过该因子，输出恒等。 -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）。+机制：同一类型内优先选标记表达更典型的细胞，改变类型内细胞分布 → 移动按类型计算的伪批量均值与秩结构，突破乘性增强无法突破的 de_score 平台。 -## 查分记录（proxy A 半，共 12 次查询）+环境变量：VEC_RHO（默认 0.45）、VEC_TEMP（0.85）、VEC_THR（2.0）、VEC_MKMAX（200）、VEC_K/VEC_KMODE/VEC_ALPHA/VEC_BETA/VEC_GAMMA/VEC_EPS/VEC_DELTA（同节点 11）。 -| 配置 | proxy 分数 | de_recovery | direction | cell_state | covariation |-|---|---|---|---|---|---|-| 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 |+## 查分记录（proxy A 半，共用 18/20 次）++| 配置 | seed0 | seed1 | seed2 | de_score(s0) |+|---|---|---|---|---|+| 父节点 11（rho=0） | 55.65 | 55.45 | 55.51 | 0.0727 |+| rho=0.25 | 56.06 | - | - | 0.0727 |+| rho=0.35 | 56.13 | - | - | 0.0727 |+| rho=0.40 | 55.86 | - | - | 0.0727 |+| **rho=0.45（采用）** | **56.27** | **56.07** | **55.54** | **0.0909** |+| rho=0.50 | 56.05 | 55.87 | - | 0.0909 |+| rho=0.55 | 56.06 | - | - | 0.0909 |+| rho=0.70 | 55.36 | - | - | 0.0909 |+| rho=1.00 | 55.79 | - | - | 0.0727 |+| rho=0.45+k=0 | 54.70 | - | - | 0.0545 |+| rho=0.45+thr=1.5 | 56.27（与 thr=2.0 相同） | - | - | 0.0909 |+| rho=0.45+temp=0.9 | 56.26 | 55.05 | - | 0.0909 |  关键发现：-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。+1. **de_score 越过平台**：rho∈{0.45,0.5,0.55,0.7} 在 seed0 把 de_score 从 0.0727 推到 0.0909（de_recovery 51.96→52.48），证实 PLAN 假设：DE 指标响应类型内细胞选择，不响应表达值修改。seed1 上 de 为 0.0545（父同为 0.0545，评分器抽样 seed 依赖）。+2. **cell_state 一致上升**：seed0 58.74（父 57.17）、seed1 58.34（父 56.28）。+3. rho 响应非单调（0.45 峰、0.7 谷、1.0 回落），0.45 三 seed 均值 55.96 vs 父 55.54（+0.42），方向 3/3 不降（+0.62/+0.62/+0.03），但幅度在 ±2 噪声带内，不宣称显著。+4. **k=0 证伪**（54.70，父建议的"保底与温度冗余"不成立，保底仍是必要成分）；temp=0.9 在 seed1 掉分，保持 0.85；thr=1.5 无影响（标记选择相同）。 -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。+采用配置确认：proxy seed0 = 56.27；proxy2 seed0 = **56.27**（组子分与 proxy 相同，de 0.0909）；X3 seed0 = **50.00**（恒等）；三视图 vec-check ok；默认输出与显式 VEC_RHO=0.45 一致、重复运行确定性 ok；rho=0 与父输出 sha256 一致（精确回退）。耗时 ~3.5s（z 分数计算增加 ~2s），内存 ~1.9GB，远低于限额。预计 A 半节点分 (56.27+56.27+50)/3 ≈ 54.18 vs 父 53.73。  ## 验证过 / 未验证 -- 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。+- 验证：18 次查分（rho 扫描 8 点、双/三 seed 复核、k/thr/temp 消融、proxy2、X3）；三视图 vec-check；确定性与精确回退。+- 未验证：final 视图（代码路径同 proxy，dt=1，典型性因子与 dt 无关）；B 半；rho 在 0.45–0.5 间的细扫（差异在噪声内）；典型性因子与按类型差异化温度（节点 13）的组合。+- 知识来源：无新增外部知识；标记基因全部由输入池统计现场计算。未用保留阶段/禁窗/保留基因型信息，未读 uns.celltype_palette。  ## 下一步建议 -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。+1. **组合节点 12/13 的组成操作**：本节点的典型性因子（类型内选择）与节点 12 的解剖学类型重加权（类型间比例，proxy 56.75 全场最高）机制正交，最值得叠加验证。+2. rho 的 de 阶梯响应提示存在类型存在性阈值效应：可试典型性只作用于保底名额之外的抽样、或对低权重类型用更高 rho。+3. seed1 上 de_score 停在 0.0545：评分器抽样 seed 影响 de_recovery，单 seed 结论不可靠，任何 de 相关结论需 ≥2 seed。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 71bd53f..3bc641b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -55,7 +55,19 @@ Node 11 addition (composition only, expressions untouched by default):      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.+      modulation -- and totals were within noise of delta=0. Not adopted.++Node 15 addition (composition only, expressions untouched):+   * marker-typicality weight: t_i = 1 + tanh(mean z of cell i over its+     type's marker genes), w_i <- w_i * t_i ** rho, rho = 0.45 (VEC_RHO),+     applied before temperature smoothing. Markers per type: pseudobulk /+     global mean ratio > VEC_THR (2.0), cap VEC_MKMAX (200); z scores use+     pool-wide mean/std -- all computed live from the input pool, nothing+     hardcoded. Within a type, cells expressing its markers more strongly+     are preferentially drawn. Proxy A-half: seed 0/1/2 = 56.27 / 56.07 /+     55.54 vs parent 55.65 / 55.45 / 55.51; de_score moved off the 0.0727+     plateau to 0.0909 at seed 0. rho=0 recovers node 11 exactly. X3 path+     (n_out >= pool) skips the factor and stays identity. """  from __future__ import annotations@@ -240,6 +252,36 @@ def apply_marker_boost(X_out, codes_out: np.ndarray, boost: np.ndarray):     return X_out  +def typicality_factor(adata, ct: np.ndarray, thr: float,+                      mk_max: int) -> np.ndarray:+    """Per-cell marker-typicality factor t_i = 1 + tanh(mean z over type markers).++    Marker genes per type are computed from the input pool itself: type+    pseudobulk / global mean ratio > thr, capped at mk_max per type. Gene z+    scores use pool-wide mean/std. t_i is bounded in (0, 2).+    """+    types, codes = np.unique(ct, return_inverse=True)+    M = type_pseudobulk(adata.X, codes, len(types)).astype(np.float64)+    X = adata.X.tocsr() if sp.issparse(adata.X) else sp.csr_matrix(adata.X)+    g_mean = np.asarray(X.mean(axis=0)).ravel().astype(np.float64)+    g_sq = np.asarray(X.power(2).mean(axis=0)).ravel().astype(np.float64)+    g_std = np.maximum(np.sqrt(np.maximum(g_sq - g_mean ** 2, 0.0)), 1e-6)+    R = M / (g_mean[None, :] + 1e-6)+    t = np.ones(adata.n_obs, dtype=np.float64)+    for ti in range(len(types)):+        r = R[ti]+        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]]+        rows = np.flatnonzero(codes == ti)+        sub = np.asarray(X[rows][:, cand].todense(), dtype=np.float64)+        z = (sub - g_mean[cand]) / g_std[cand]+        t[rows] = 1.0 + np.tanh(z.mean(axis=1))+    return t++ def weighted_sample_without_replacement(w: np.ndarray, n_out: int,                                         rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:     n = w.shape[0]@@ -287,6 +329,7 @@ def main() -> None:     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"))+    rho = float(os.environ.get("VEC_RHO", "0.45"))      ct = None     for col in ("celltype", "cm_celltype"):@@ -297,6 +340,12 @@ 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)+    # Marker-typicality factor (node 15): within each type, upweight cells with+    # higher z-scored expression of that type's marker genes. rho=0 -> node 11.+    if rho != 0.0 and ct is not None and n_out < adata.n_obs:+        t_i = typicality_factor(adata, ct, thr, mk_max)+        w = w * np.power(t_i, rho)+        w = np.clip(w, 0.01, 100.0)     if temp != 1.0:         w = np.power(w, temp)     rows = stratified_floor_sample(w, ct, n_out, rng, k_floor, mode=k_mode)

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**：在节点 11 上新增类型标记典型性加权（PLAN 主路线）：每类型标记基因由输入池伪批量比值现场计算（thr=2.0, cap 200），细胞因子 t_i=1+tanh(标记 z 均值)，w·t^rho 后走原温度与 E-S 抽样；rho=0 精确回退父节点（sha256 验证）。

**查分结果**（18/20 次，全 proxy A 半除注明）：rho 扫描 8 点，**rho=0.45 采用**——seed 0/1/2 = 56.27/56.07/55.54 vs 父 55.65/55.45/55.51（三 seed 方向均不降）；de_score 在 seed0 越过 0.0727 平台至 0.0909，cell_state +1.6/+2.1；proxy2 = 56.27，X3 = 50.00（恒等），三视图 vec-check ok，确定性 ok。消融：k=0 证伪（54.70），temp=0.9 seed1 掉分，thr=1.5 无影响。

**下一步最值得试**：典型性因子（类型内选择）与节点 12 的解剖学类型重加权（proxy 56.75，类型间比例）机制正交，叠加组合最有可能突破当前平台；de 相关结论务必用 ≥2 seed 验证。

调研员

```json
{
  "name": "类型标记典型性加权：按细胞标记表达优选采样，冲击 de_recovery 平台",
  "motivation": "父节点 11 四组分中最弱为 de_recovery 51.33（cell_state 54.25、covariation 52.91、direction 56.17），且 de_score 停在 0.0727 平台。已有证据表明杠杆只在组成选择而非表达修改：节点 9 的 k=1 保底把 de_score 从 0.0545 推到 0.0727（组成操作有效），而节点 11 的乘性增强（恒 0.0727）与三条表达修改路线全部证伪。兄弟节点 13 的按类型温度只动 cell_state（+0.95），de_recovery 纹丝不动（51.33→51.33），说明'保低权重类型'这一机制对 DE 无效。尚未尝试的组成机制是：在同一类型内部，优先选标记基因表达更典型的细胞——这改变被选细胞的类型内分布，从而移动按类型计算的伪批量均值与秩结构，是可能突破平台的新操作。",
  "approach": "在节点 11 代码（T=0.85 温度、k=1 wrand 保底、alpha=-3/beta=-0.5/gamma=0.2 权重，表达一律不改）上新增一个细胞级权重因子 t_i：1) 每类型标记基因沿用节点 11 已实现的多型标记逻辑现场计算（类型均值/全局均值比 > VEC_THR_MK 默认 2.0，每类型上限 200 个），全部来自输入池自身统计，无硬编码；2) 对每个基因在输入池内算 z 分数，细胞 i 的 t_i = 1 + tanh(mean(z_i over 本类型标记基因))，取值 (0,2)，有界；3) 最终权重 w_i = w_c * m_i * a_i * t_i**rho，再走原温度与 E-S 抽样；rho 由 VEC_RHO 控制，rho=0 时精确退化为节点 11。默认配置：rho=0（保底回退），采用与否由查分决定。搜索计划（约 10–12 次查询，30 分钟内，单次运行 ~1.5s）：① proxy seed0 冒烟：rho∈{0.5, 1.0}，同时报告 de_score 数值——若 de_score 仍恰为 0.0727 且总分不升，判定 DE 对类型内组成惰性，立即止损；② 若 de_score 移动或总分升 >2：补 rho∈{1.5, 2.0} 找最优；③ 最优 rho 复跑 seed1（T1 噪声 ±2，需双 seed 方向一致才采用）；④ 附赠清理实验：k=0+temp=0.85+最优 rho（验证保底与温度是否冗余，若不掉分则简化）；⑤ 采用配置在 proxy2、X3 各查一次并做 vec-check（X3 路径维持恒等，跳过典型性加权）。迁移退路：方法只用单一输入阶段（proxy 的 E8.5）的池内统计，天然适用于单输入；proxy2 的第二输入（Qiu E9.0 心脏）不参与基底，无需特殊处理；final（E8.5→E9.5，dt=1）代码路径相同。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "cell_state"],
  "risks": "1) DE 指标可能对类型内细胞选择同样惰性（如它只看类型是否存在）：用步骤①的 de_score 冒烟一次查分即可判定，止损成本 1 次查询。2) 标记典型性选择会略降类型内多样性，covariation 可能小幅下滑（预计 <1 分噪声）：每次查分记录 covariation，若掉 >2 分即放弃或降 rho。3) t_i 与已有 beta=-0.5 增殖梯度可能方向耦合（标记高的细胞或偏向特定细胞周期状态）：若发现 de_score 变化方向与增殖分数强相关，可试 beta=0 消融。4) 增益预计较小、可能仍在 ±2 噪声内：采用标准定为双 seed 方向一致且 de_score 越过 0.0727，否则保持 rho=0 回退，不宣称进步。5) tanh/z 分数计算增加 ~0.3–0.5s 运行时间，内存不变，在时限内。"
}
```

审查员

REVIEW.json written