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节点 n11

copy_last_official + 两级增殖重加权（β_type=-3, β_cell=-3，E-S 加权无放回抽样），不改表达值；外部/无官方阶段视图退回纯 copy_last。

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 dbf5a08a21: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 0ec05b5c54。改动的文件：solution/METHOD.md +24 −20、solution/run.py +85 −25

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 1698359..2a6a3e5 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,33 +1,37 @@-copy_last_official：输出永远取最新「官方」输入阶段的确定性抽样，忽略外部输入阶段；去掉伪批量平移（实测各 α 均降分）。+copy_last_official + 两级增殖重加权（β_type=-3, β_cell=-3，E-S 加权无放回抽样），不改表达值；外部/无官方阶段视图退回纯 copy_last。  ## 方法 -- 遍历 `manifest["inputs"]`，用 `inputs_by_time(manifest, include_external=False)` 只取官方阶段，以最新一个为输出基底；若视图完全没有官方阶段则退回任意最新输入。抽样到 `target_n_cells`（seed 确定性），直接写出。-- 不做伪批量平移、不做 kNN 平滑（都被查分否决，见下）。+- 基底沿用父节点 3：`inputs_by_time(manifest, include_external=False)` 取最新官方输入阶段（proxy/proxy2 为 E8.5，final 为 E9.5）；无官方阶段（X3）退回最新任意输入并**关闭重加权**（纯 copy_last）。+- 增殖得分 p_i：13 个经典 cell-cycle 基因（Mki67, Top2a, Cdk1, Pcna, Mcm2-7, Ccnb1, Ccnb2, Birc5，全部在官方面板内，运行时按 genes.txt 现场匹配；<5 个可用则跳过）log1p 表达均值。基因为通用细胞周期标记知识，不含任何保留阶段信息。+- 类型级：w_type = clip(1 + β_type·(type_mean(p) − global_mean(p)), 0.05, 20)，按 `obs["celltype"]` 分组，运行时计算。+- 细胞级：w_cell = clip(1 + β_cell·(p_i − type_mean(p)), 0.05, 20)。+- w = w_type × w_cell，Efraimidis–Spirakis（keys = log u / w 取最大 n）无放回抽样至 target_n_cells。表达矩阵不做任何修改（保护 covariation）。 -## 相对父节点（pseudobulk_shift, 39.34）的两个修复+## 关键参数（A 半查分，proxy，seed 0） -1. **proxy2 主修复**：父节点用默认 `inputs_by_time`，在 proxy2 上「最新输入」是外部 Qiu E9.0（只有 2174 个心脏细胞、另一技术平台），预测整体被换成这批细胞 → proxy2 只有 27.43。改成官方基底后 proxy2 = 50.40（A 半实测）。-2. **去掉平移**：在 X3 尺子上系统扫了 α∈{0.25, 0.5, 1, 2}（E8.75→E9.0 类型内伪批量差值）：40.53 / 42.43 / 44.15 / 37.65，全部低于 α=0（copy E9.0）的 50.0，且 de_direction 为负——差值方向与真值 E9.0→E9.5 的 DE 方向反相关，说明该外部数据里胚胎间批次差异与时间混淆，任何幅度的平移都注入错误方向。官方种子也报过常数位移在 T1 上低于 copy_last（48.6）。故本节点在所有视图上退回 copy_last。+β_cell=-1 固定：β_type -6/-5/-4/-3/-2/-2.5 → 54.25/54.85/55.76/55.96/54.61/—；+β_type=-3 固定：β_cell -0.5/-1/-2/-3/-4 → 55.80/—/56.33/**56.49**/55.97；+β_type=-3.5,-2.5 @ β_cell 最优邻域 → 55.99/56.04。选 (−3, −3)。 -## 查分记录（A 半，seed 0）+## 查分记录（A 半） -| 尺子 | 预测 | 分数 |-|---|---|---|-| proxy | copy 官方 E8.5（= 最终代码输出） | 50.40 |-| proxy2 | copy 官方 E8.5（最终代码输出，逐位一致） | 50.40 |-| X3 | copy E9.0（= 最终代码输出） | 50.00 |+| 尺子 | 分数 |+|---|---|+| proxy seed0 | 56.49（cell_state 59.64, direction 60.16, covariation 53.50, de_recovery 51.46） |+| proxy seed1 | 56.68（种子稳定） |+| proxy2 seed0 | 56.49（与 proxy 逐位同源，官方 E8.5 基底） |+| X3 seed0 | 50.00（fallback 纯 copy，与父节点一致） | -kNN 平滑（PLAN 的方向）在 proxy 上实测有害：k=20 全平滑 → 37.28（covariation 6.9）；k=10, β=0.5 → 40.58。平滑压缩了细胞间方差结构，covariation 大幅变差，放弃。--预期节点分 ≈ (50.40 + 50.40 + 50.00)/3 ≈ 50.3（父 39.34）。+预期节点分 ≈ (56.49+56.49+50.00)/3 ≈ 54.3（父 50.03）。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证过：三个视图（proxy、proxy2、X3）都能跑通并通过 `vec-check`；运行 <5 s、内存 <2 GB；给定 seed 输出确定。-- 没验证：final 视图（E8.5+E9.5 → E10.5）没有本地尺子；按本方法在 final 上会 copy 官方 E9.5（与 proxy 上 copy_last 行为一致，是已知最稳妥的退化路径）。方法对任意输入阶段数都不会崩（0 个官方阶段有 fallback，1 个阶段无差值依赖）。-- 未使用任何保留阶段/保留基因型信息；未读外部数据内容（proxy2 的外部阶段被显式忽略）；未用生物学先验文件。+- 验证过：三视图跑通 + vec-check ok；运行时 ~5 s、内存 <2 GB；seed 确定且 0/1 分数稳定；β 网格 10 点。+- 没验证：final 视图（会 copy E9.5 后同样重加权，机制与 proxy 一致但幅度未测）；未复现节点 7 的 γ=-0.8 表达放大（机制细节未知，且改表达有 covariation 风险）。+- 与树内对比：同机制最优点比节点 4/6/9（55.2-55.9）高 ~0.6，与节点 7（56.80, rank3 54.48）在噪声内持平；增益主要来自 β_cell 加强到 -3（cell_state 59.64 为全树最高）。+- 未使用保留阶段/基因型信息；外部数据（proxy2 Qiu E9.0）被显式忽略；prior/ 未读。 -## 下一步建议+## 下一步 -copy_last 已到各尺子的 ~50（地板附近）。要超过 50 需要真实的时间信号：(a) 在 final 上利用官方 E8.5→E9.5 差值（同数据集、无批次混淆，α 需按 T1 卡的收缩系数扫描，不能用 X3 的负结果外推）；(b) 细胞组成层面建模（类型比例的一步外推）而非表达平移；(c) 群体分布指标（MMD/variogram）导向的重抽样。+1) 复现并叠加节点 7 的增殖-表达回归调整（γ<0），目标 proxy >57；2) de_recovery 仍 ~51.5 贴地板，尝试类型内典型性/DE 轴加权而非全局增殖轴；3) final 视图上重加权幅度是否需要随输入阶段数/时间间隔收缩。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex cfe5c8a..d742a89 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,25 +1,27 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last_official: sample cells from the latest OFFICIAL input stage.--Improvement over the parent (pseudobulk_shift):--1. proxy2 fix (main gain): the parent used inputs_by_time(manifest), which in-   the proxy2 view returns the external Qiu E9.0 heart-only stage as the-   latest input, so the prediction contained only ~2k heart cells of another-   dataset/technology. Here the output base is always the latest stage-   without ``source: external`` (official E8.5 on proxy/proxy2, E9.5 on-   final). External inputs are ignored. If a view has no official stage at-   all, fall back to the latest input of any kind.-2. No pseudobulk shift: measured on the X3 ruler, applying the two-stage-   delta (any alpha in {0.25, 0.5, 1, 2}) moved the prediction in the wrong-   DE direction (de_direction < 0) and lost 6-12 board points versus-   alpha=0, because the cross-embryo/batch delta of the external dataset is-   confounded with time. The constant-shift baseline is also published below-   copy_last on T1. So the shift is removed entirely; the method copies the-   latest official stage (deterministic subsample to the cell-count cap).--This is deliberate: with the rulers available to this node, copying the-latest official stage is the best-measured behavior on all three views.+"""copy_last_official + two-level proliferation reweighting.++Base: parent node 3 (copy the latest OFFICIAL input stage, ignore external+inputs, no pseudobulk shift). On top of that, resample the output cells with+weights that down-weight fast-cycling progenitor populations and up-weight+lower-cycling (differentiating) ones, which is the mechanism that moved the+board in nodes 4/6/7/9 (proxy ~55-57 vs 50.04 for plain copy_last).++Mechanism (all quantities computed from the input data at runtime):++- proliferation score p_i = mean log1p expression of a fixed panel of+  canonical cell-cycle genes present in the view's gene panel+  (Mki67, Top2a, Cdk1, Pcna, Mcm2-7, Ccnb1, Ccnb2, Birc5). Gene identities+  are general knowledge (cell-cycle markers); no held-out stage information.+- type level: w_type = clip(1 + BETA_TYPE * (mean_type(p) - mean_all(p)), lo, hi)+- cell level: w_cell = clip(1 + BETA_CELL * (p_i - mean_type(p)), lo, hi)+- w = w_type * w_cell, then Efraimidis-Spirakis weighted sampling without+  replacement of target_n_cells rows.++Expression values are never modified (protects the covariation structure).+If the base stage is external / has no celltype labels (e.g. the X3 view,+which falls back to the external Qiu stage), the method degrades to plain+deterministic copy_last sampling. """  from __future__ import annotations@@ -27,9 +29,11 @@ from __future__ import annotations import argparse  import numpy as np+import scipy.sparse as sp  from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,+    is_external,     load_manifest,     panel_genes,     read_stage,@@ -38,6 +42,36 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) +BETA_TYPE = -3.0+BETA_CELL = -3.0+W_CLIP = (0.05, 20.0)++CELL_CYCLE_GENES = [+    "Mki67", "Top2a", "Cdk1", "Pcna",+    "Mcm2", "Mcm3", "Mcm4", "Mcm5", "Mcm6", "Mcm7",+    "Ccnb1", "Ccnb2", "Birc5",+]+++def proliferation_score(X, genes: list[str]) -> np.ndarray | None:+    """Mean log1p expression of available cell-cycle genes, per cell."""+    idx = {g: i for i, g in enumerate(genes)}+    cols = [idx[g] for g in CELL_CYCLE_GENES if g in idx]+    if len(cols) < 5:+        return None+    Xc = sp.csr_matrix(X)[:, cols]+    return np.asarray(Xc.mean(axis=1)).ravel()+++def weighted_sample_without_replacement(w: np.ndarray, n: int,+                                        rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:+    """Efraimidis-Spirakis: keys = u^(1/w), take the n largest."""+    n = min(n, len(w))+    u = rng.random(len(w))+    keys = np.log(np.maximum(u, 1e-300)) / np.maximum(w, 1e-12)+    rows = np.argpartition(-keys, n - 1)[:n]+    return np.sort(rows)+  def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()@@ -49,12 +83,38 @@ def main() -> None:     manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)     stages = inputs_by_time(manifest, include_external=False)-    if not stages:  # no official stage in this view: use whatever exists+    base_external = not stages+    if base_external:  # no official stage in this view: use whatever exists         stages = inputs_by_time(manifest, include_external=True)-    last = read_stage(args.data, stages[-1], genes)+    entry = stages[-1]+    base_external = base_external or is_external(entry)+    last = read_stage(args.data, entry, genes)     rng = np.random.default_rng(args.seed)-    rows = sample_rows(last.n_obs, target_n_cells(manifest, last.n_obs), rng)-    write_prediction(last.X[rows], genes, args.out, seed=args.seed)+    n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)++    rows = None+    if not base_external:+        labels = (last.obs["celltype"].to_numpy()+                  if "celltype" in last.obs.columns else None)+        prolif = proliferation_score(last.X, genes)+        if labels is not None and prolif is not None:+            uniq, inv = np.unique(labels.astype(str), return_inverse=True)+            type_sum = np.bincount(inv, weights=prolif, minlength=len(uniq))+            type_cnt = np.bincount(inv, minlength=len(uniq)).astype(float)+            type_mean = type_sum / np.maximum(type_cnt, 1.0)+            global_mean = float(prolif.mean())+            w_type = np.clip(+                1.0 + BETA_TYPE * (type_mean - global_mean), *W_CLIP)+            w_cell = np.clip(+                1.0 + BETA_CELL * (prolif - type_mean[inv]), *W_CLIP)+            w = w_type[inv] * w_cell+            rows = weighted_sample_without_replacement(w, n_target, rng)++    if rows is None:  # fallback: plain deterministic copy_last+        rows = sample_rows(last.n_obs, n_target, rng)++    X = last.X[rows]+    write_prediction(X, 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。** 在父节点 copy_last_official 骨架上实现了两级增殖重加权（细胞周期基因得分 → β_type=-3 类型级 + β_cell=-3 细胞级，E-S 加权无放回抽样，表达值不修改；X3/无官方阶段退回纯 copy_last）。

- 查分（A 半）：proxy **56.49**（seed1 56.68，稳定）、proxy2 **56.49**、X3 50.00 → 预期节点分 ≈ **54.3**（父 50.03；全树最佳 rank3 54.48）。共 9 次查分，β 网格扫了 10 个点。
- 三视图均通过 vec-check，运行 ~5 s、内存 <2 GB、seed 确定。
- 下一步最值得试：叠加节点 7 的增殖-表达回归调整（γ<0，proxy 56.8）；以及攻 de_recovery（~51.5 贴地板）——用类型内 DE 轴/典型性加权而非全局增殖轴。

调研员

```json
{
  "name": "copy_last_official + 增殖双级重加权（β_type=-4, β_cell=-1）",
  "motivation": "父节点 3 四组均贴地板（cell_state 49.93, de_recovery 50.00, covariation 50.11, direction 50.11），榜分 50.03。全树实验表显示增殖重加权是唯一稳定有效的机制：节点 4（β_type=-4）proxy 55.23，节点 6（+β_cell=-1）proxy 55.81，节点 7（+γ=-0.8）proxy 56.80，节点 9 同机制 proxy 55.90。cell_state 从 49.93→54-56（+4~7），direction 从 50.11→56（+6）。该机制尚未在节点 3 的干净 copy_last_official 代码上实现。",
  "approach": "步骤：(1) 保留父节点 copy_last_official 骨架（inputs_by_time(include_external=False)，无官方阶段则 fallback）；(2) 计算增殖得分：9 个经典 cell-cycle 基因（面板内可查到的，如 Mki67, Top2a, Cdk1, Pcna, Mcm2-7 家族等）的 log1p 均值；(3) 类型级权重 w_type = clip(1 + β_type·(prolif_type_mean − global_mean), 0.05, 20)，β_type 初值 −4，搜索范围 [−6, −2]；(4) 细胞级权重 w_cell = clip(1 + β_cell·(prolif_i − type_mean), 0.05, 20)，β_cell 初值 −1，搜索范围 [−2, 0]；(5) 组合权重 w = w_type × w_cell，Efraimidis–Spirakis 加权无放回抽样至 target_n_cells；(6) 不修改表达值（保护 covariation）；(7) 外部/退化视图（X3、无官方阶段）退回纯 copy_last 不做重加权。参数搜索策略：先在 proxy 上用 vec-score 扫 β_type∈{−6,−4,−2}×β_cell∈{−2,−1,0}（9 次查分），选最优后在 proxy2 验证一次。单输入阶段退路：只有一个官方阶段时同样适用（增殖得分在单阶段内计算，无需差值）。预期节点分 ≈ 53-55（参考节点 6/9 的 53.9-54.5）。",
  "expected_groups": ["cell_state", "direction"],
  "risks": "1) 9 个 cell-cycle 基因中若有不在面板基因列表中的，得分计算会退化——Engineer 应先检查面板基因覆盖，不足 5 个则用 prior/ 中 Reactome Cell Cycle 基因集替代；2) β 过强（<−6）导致抽样过度集中于少数低增殖细胞，伤害 covariation——监控 covariation 分组，若降 >2 分则收窄 β；3) A/B 半差异：A 半查分与 B 半正式分可能有 ±2 噪声，需确保 proxy 提升 >3 分才算有效；4) 30 分钟时限紧——代码改动量小（~60 行），但参数扫描占查分次数，控制在 12 次以内。",
  "sources": []
}
```