总览 · ← 返回运行 20261001-233756-search-t1-abc-r0-A-era

节点 n9 在终选来历上

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

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 dc9bd29de4: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 9cfe6ab7e2。改动的文件：solution/METHOD.md +27 −28、solution/README.md +2 −3、solution/run.py +74 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex c712481..5145fe1 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,44 +1,43 @@-# 增殖加权重采样（alpha=-3）+ 细胞级梯度（beta=-0.5）+ 凋亡罚分（gamma=0.2），只调比例不改表达+# 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  ## 方法 -基底同节点 6：最新**官方**输入阶段的细胞池（无官方阶段才用外部阶段，即 X3）。输出全部是基底池的未修改真实细胞（保留单细胞噪声与共变结构），只改加权不放回抽样的权重：+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： -1. **类型级增殖权重**（节点 6，不变）：31 个通用细胞周期基因（Tirosh et al. 2016 惯例，通用知识）每细胞打分，`w_c = (s_c/s_mean)^(alpha*dt)`，alpha=-3.0，dt 截断 [0,2]。覆盖 <10 基因退回均匀抽样。-2. **细胞级梯度**（新）：`m_i = clip(s_i/s_c_mean, 0.25, 4)^(beta*dt)`，beta=**-0.5**：同类型内低增殖（更接近分化）的细胞温和上调。类型只有 1 细胞时 s_i=s_c_mean，m_i=1。-3. **凋亡罚分**（新）：15 个通用凋亡基因（Casp3/7/9、Bax、Bak1、Bid、Bcl2l11、Bbc3、Pmaip1、Fadd、Tradd、Ripk1、Tnf、Cflar、Xiap；GO:0006915 通路成员，通用知识）与面板取交集，每细胞取均值 ap_i，`a_i = 1 - gamma*clip(ap_i/ap_p95, 0, 1)`，gamma=**0.2**，ap_p95 为全体 95 百分位。交集 <5 基因跳过（a_i=1）。-4. `w_i = w_c * m_i * a_i`，clip [0.01, 100]，Efraimidis-Spirakis 加权不放回抽样 target_n_cells。+**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。 -beta=0 且 gamma=0 时精确退化为节点 6。环境变量 VEC_ALPHA / VEC_BETA / VEC_GAMMA 可覆盖。+**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。 -## 查分记录（proxy A 半，seed 0；父节点 54.54）+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）。 -| beta \ gamma | 0 | 0.2 | 0.3 | 0.5 |-|---|---|---|---|---|-| 0（=节点6） | 54.54 | 54.62 | 54.44 | 53.89 |-| -0.5 | ~54.84* | **54.93** | 54.90 | - |-| -1 | 54.68 | 54.47 | - | - |-| -1.5 | ~53.2* | - | - | - |-| -2 | ~54.0* | - | - | - |+## 查分记录（proxy A 半，共 9 次查询） -*由组内分数估算。所有组合都在父节点 ±2 噪声带内；beta/gamma 曲面在 beta∈[-1,0]、gamma∈[0,0.3] 平坦且处处 ≥ 父节点，取温和的 (-0.5, 0.2)。beta=-1.5/-2 过度集中于少数低增殖细胞，cell_state/covariation 下降，弃用。+| 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 | -采用配置的确认：-- proxy seed 1：54.68（父节点 seed 1 为 54.36）-- proxy2 seed 0：**54.93**（组内 de_recovery 50.96 / direction 59.30 / cell_state 56.29 / covariation 52.37）-- X3 seed 0：**50.00**，n_out ≥ n_obs，全部细胞输出，与 copy_last 恒等（无风险）-- 三视图 vec-check ok+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。 -组内相对父节点（proxy seed 0）：de_recovery 50.32→50.96，direction 55.53→59.30，cell_state 53.47→56.29，covariation 52.60→52.37（-0.23，噪声内）。方向与 PLAN 预期一致但幅度小。+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。  ## 验证过 / 未验证 -- 验证：11 组超参在 proxy A 半查分（共 12 次查询），曲面平坦；最优配置在 seed 1、proxy2、X3 上复核；输出确定（default_rng(seed)）；运行 ~5s、内存低。-- 未验证：final 视图（代码路径同 proxy，dt=1）；B 半。+0.4 的 A 半增益在噪声内，**不宣称显著进步**；选择 (-0.5, 0.2) 的理由是曲面平坦区中点偏优、机制合理（分化梯度、凋亡清除）、极端值（beta≤-1.5、gamma=0.5）实测变差，回退风险低。-- 未使用保留阶段/禁窗/保留基因型信息；基因列表均为通路级通用知识，评分从视图数据现场计算，无硬编码统计量。+- 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。  ## 下一步建议 -1. de_recovery 仍 ~51：组成已调对但表达未动。可试仅对高置信类型做**极温和**的伪批量收缩平移（幅度 <0.3），在 proxy/X3 上先验证符号（历史上全幅度平移有害，需大幅收缩）。-2. cell_state 56.3 / covariation 52.4 出现此消彼长：可尝试按类型分层抽样保底（每类型至少 k 个细胞）防止低权重类型消失。-3. alpha 与 beta 联合细扫（alpha∈[-3.5,-2.5] × beta∈[-0.75,-0.25]），但预期增益在噪声内，优先级低。+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。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex ba29577..0eb4eb5 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,4 +1,3 @@-# pseudobulk_shift+# 增殖加权重采样 + 类型保底抽样（节点 9） -最新阶段抽样后，每个细胞加上所属类型在最后一步的伪批量差值 mean(last|type) − mean(prev|type)，夹到 ≥0；前一阶段没有的类型原样复制。-T1 proxy 只有一个输入阶段，没有差值可取，退化成 copy_last（同样的抽样），所以 proxy 分 = copy_last（seed 0 实测 49.77）。final 才真正平移；官方在真实 T1 上报的常数位移是 48.6，低于地板。+最新官方输入阶段的细胞池，按类型级增殖权重（alpha=-3）、细胞级梯度（beta=-0.5）、凋亡罚分（gamma=0.2）做 E-S 加权不放回抽样；抽样前每类型按权重随机预留 k=1 个代表细胞（保底），表达值不修改。详见 METHOD.md。环境变量：VEC_K / VEC_KMODE / VEC_EPS / VEC_ALPHA / VEC_BETA / VEC_GAMMA。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 1fa2594..db4bc9f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -31,6 +31,18 @@ Node 8 additions (cell-level refinement, both mild):     than 5 apoptosis genes are covered. Final weight w_i = w_c * m_i * a_i, clipped to [0.01, 100]. beta=0, gamma=0 recovers node 6 exactly.++Node 9 addition (composition only, expressions untouched):+  * stratified presence floor: before the E-S draw, reserve k cells per type+    (k=1 by default), sampled WITHIN the type proportional to w_i, so rare /+    downweighted types keep at least one representative without injecting+    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. """  from __future__ import annotations@@ -145,6 +157,49 @@ def type_weights(adata, scores: np.ndarray, alpha: float, dt: float,     return np.clip(w, 0.01, 100.0)  +def stratified_floor_sample(w: np.ndarray, ct: np.ndarray | None, n_out: int,+                            rng: np.random.Generator, k: int,+                            mode: str = "top") -> np.ndarray:+    """Reserve k cells per type, then E-S sample the rest."""+    n = w.shape[0]+    if ct is None or k <= 0 or n_out >= n:+        return weighted_sample_without_replacement(w, n_out, rng)+    w2 = w.copy()+    reserved = []+    for t in np.unique(ct):+        idx = np.flatnonzero(ct == t)+        kk = min(k, len(idx))+        if mode == "wrand":+            p = w[idx] / w[idx].sum()+            take = idx[rng.choice(len(idx), size=kk, replace=False, p=p)]+        else:+            take = idx[np.argsort(-w[idx], kind="stable")[:kk]]+        reserved.append(take)+        w2[take] = 0.0+    reserved = np.concatenate(reserved)+    if len(reserved) >= n_out:+        keep = reserved[np.argsort(-w[reserved], kind="stable")[:n_out]]+        return np.sort(keep)+    rest = weighted_sample_without_replacement(w2, n_out - len(reserved), rng)+    rest = np.setdiff1d(rest, reserved)+    need = n_out - len(reserved) - len(rest)+    if need > 0:+        pool = np.setdiff1d(np.arange(n), np.union1d(reserved, rest))+        rest = np.concatenate([rest, rng.choice(pool, size=min(need, len(pool)),+                                                replace=False)])+    return np.sort(np.concatenate([reserved, rest]))+++def type_pseudobulk(X, codes: np.ndarray, n_types: int) -> np.ndarray:+    """Per-type mean expression, (n_types, n_genes) float32 dense."""+    n = X.shape[0]+    S = sp.csr_matrix((np.ones(n, dtype=np.float64), (codes, np.arange(n))),+                      shape=(n_types, n))+    sums = np.asarray((S @ X).todense(), dtype=np.float64)+    counts = np.bincount(codes, minlength=n_types).reshape(-1, 1)+    return (sums / np.maximum(counts, 1.0)).astype(np.float32)++ def weighted_sample_without_replacement(w: np.ndarray, n_out: int,                                         rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:     n = w.shape[0]@@ -185,11 +240,28 @@ def main() -> None:     dt = float(manifest.get("target", {}).get("time", 0.0) or 0.0) - float(last.get("time", 0.0) or 0.0)     dt = max(min(dt, 2.0), 0.0) +    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"))++    ct = None+    for col in ("celltype", "cm_celltype"):+        if col in adata.obs:+            ct = np.asarray(adata.obs[col])+            break+     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)-    rows = weighted_sample_without_replacement(w, n_out, rng)-    write_prediction(adata.X[rows], genes, args.out, seed=args.seed)+    rows = stratified_floor_sample(w, ct, n_out, rng, k_floor, mode=k_mode)++    X_out = adata.X[rows]+    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))+        X_out = np.asarray(X_out.todense(), dtype=np.float32) if sp.issparse(X_out) else np.asarray(X_out, dtype=np.float32)+        X_out = (1.0 - eps) * X_out + eps * M[codes[rows]]+    write_prediction(X_out, genes, args.out, 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**：在节点 8 权重方案上测试 PLAN 的两个操作。类型内收缩（eps≥0.05）实测强负向（covariation 52→28/16，de_recovery 不动），按风险条款弃用；分层保底抽样改为「类型内按权重随机预留 k 个细胞」，k=1 wrand 最优，作为默认提交（k=0 可精确回退节点 8）。

**查分结果**（9 次，A 半）：proxy 55.45（seed 0）/ 54.88（seed 1），父节点 54.86 / 54.68；proxy2 55.45；X3 50.00（恒等，与父一致）。四组子分全部 ≥ 父节点，de_score 0.0364→0.0727。增益 +0.4 在噪声带内，不宣称显著进步。三视图 vec-check ok，默认配置输出确定性已验证。

**下一步最值得试**：① k=1 wrand 稳住 covariation 后联动更激进 alpha（-3.5）；② E-S 权重温度平滑（w^T）作为保底的连续版本；③ 表达内容修改路线基本证伪（收缩/平移均负向），优先级最低。

调研员

```json
{
  "name": "分层保底抽样 + 类型内温和去噪收缩（改善 de_recovery 与 covariation）",
  "motivation": "父节点 8 四组中 de_recovery 最低（50.65），covariation 次低（52.24 且较节点 6 下降 0.36）。ANALYSIS 明确指出'组成已调对但表达未动'是 de_recovery 停滞的原因，并建议'把查分预算转向改表达内容的方法'。同时 covariation 微降提示加权抽样可能丢失低频类型。节点 1 的全幅度伪批量平移（39.34）和节点 4 的簇匹配位移（X3 负向）已证明大幅表达修改有害，但极温和的类型内去噪（不改变类型均值、只压缩类型内方差）机制完全不同，尚未被测试。",
  "approach": "在节点 8 权重方案（alpha=-3, beta=-0.5, gamma=0.2）完全不变的基础上叠加两个正交操作：\n\n**A. 分层保底抽样（stratified floor）**\n1. 加权 E-S 抽样前，先为基底池中每个细胞类型预留 k 个名额（k=2；若 n_types*k > 0.3*target_n_cells 则 k=1）。\n2. 预留名额从该类型内按权重最高的 k 个细胞确定填入。\n3. 剩余名额（target_n_cells - 已预留数）对全部细胞做标准 E-S 加权不放回抽样（已预留细胞权重置 0 避免重复）。\n4. 若某类型在池中细胞数 < k，则全部保留。\n5. k=0 时退化为节点 8。\n\n**B. 类型内温和去噪收缩（within-type shrinkage）**\n1. 对基底池按类型计算伪批量均值 μ_c（每基因在类型 c 所有细胞上的均值）。\n2. 对被选中的每个细胞 i（类型 c_i），输出表达 x'_i = (1-eps)*x_i + eps*μ_{c_i}。\n3. eps 搜索：{0.05, 0.10, 0.15}，先在 proxy A 半逐一查分（3 次查询）。\n4. 机制：不改变任何类型的均值表达（保持组成/方向信号），仅压缩类型内噪声，使 DE 基因的类型间对比更清晰 → 改善 de_recovery。收缩幅度极小（≤15%），远低于节点 1 的全幅平移。\n5. eps=0 时退化为节点 8。\n6. 对无类型标注的视图（ct=None），跳过收缩（eps 等效 0），保底抽样也跳过。\n\n**单输入阶段退路**：两项操作都只需一个阶段的快照（类型均值从当前池计算），proxy/final/X3 代码路径一致。proxy2 的双输入不额外使用。\n\n**查分策略**（≤20 次）：\n- 第 1 步：proxy 上测 eps=0.05/0.10/0.15（3 次），确认符号。\n- 第 2 步：最优 eps 在 proxy seed 1 复测（1 次）确认 >2 分噪声。\n- 第 3 步：最优配置在 proxy2、X3 各查 1 次（2 次）。\n- 第 4 步：若 proxy 增益 <2 分，只保留分层保底（k=2, eps=0）再查 proxy（1 次）。\n- 总计 ≤8 次，余量留给意外重跑。\n\n**实现要点**：run.py 增加 VEC_EPS（默认 0.1）和 VEC_K（默认 2）环境变量；类型均值用稀疏矩阵按组索引快速计算（np.add.reduceat 或 scipy）；收缩在写出前对选中的子矩阵做，内存增量可忽略。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "covariation"],
  "risks": "1. 类型内收缩可能轻微降低 covariation（压缩了真实生物变异）：若 covariation 降幅 >1 分而 de_recovery 涨幅 <2 分，回退 eps=0 只保留分层保底。Engineer 在第 1 步即可从组内子分发现。2. 类型标注缺失或类型数极少时保底/收缩均跳过（退化为节点 8），无下行风险。3. eps=0.15 可能过度平滑：若 proxy 组内 de_recovery 不升反降，只保留 0.05 或放弃。4. X3 上 n_out≥n_obs 时抽样退化为恒等，收缩仍会作用于表达——需在 X3 上确认不降分（历史 50.00 是地板）。5. 增益可能仍在 ±2 噪声内；若 3 次查分均 <55.5，如实报告不宣称进步。"
}
```

审查员

REVIEW.json written