总览 · ← 返回运行 20261001-233756-search-t1-abc-r0-B-population

节点 n13

copy_last_official + 两级增殖重加权（β_type=-3, β_cell=-3，E-S 无放回抽样），不改表达值；测试了针对 de_recovery 的表达修饰（加性斜率平移、乘性增殖放大），全部净负，故保留父机制。

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 9945c217be: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 dbf5a08a21。改动的文件：solution/METHOD.md +57 −32、solution/run.py +92 −0

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 2a6a3e5..5c51caf 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,37 +1,62 @@-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--- 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）。--## 关键参数（A 半查分，proxy，seed 0）--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）--| 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） |--预期节点分 ≈ (56.49+56.49+50.00)/3 ≈ 54.3（父 50.03）。+copy_last_official + 两级增殖重加权（β_type=-3, β_cell=-3，E-S 无放回抽样），不改表达值；测试了针对 de_recovery 的表达修饰（加性斜率平移、乘性增殖放大），全部净负，故保留父机制。++## 结论（本节点）++本节点尝试在父节点 11 之上叠加"表达修饰"来提升最弱组 de_recovery（父 A 半 51.46 贴地板），+但 A 半查分证明**所有表达修饰机制都净负**，瓶颈是 cell_state（mmd_u）：一旦改动表达值，+细胞立刻偏离冻结分类器学到的 E8.5 流形，cell_state 从 59.64 崩塌，而 de_recovery 只涨 ~0.5。+最终**发布版 = 父节点 11 机制**（γ=0, ε=0，纯重加权不改表达），A 半 proxy 复现 56.49（与父逐位一致）。++## 发布的机制（与父节点 11 相同）++- 基底：`inputs_by_time(manifest, include_external=False)` 取最新官方输入阶段（proxy/proxy2=E8.5，final=E9.5）；+  无官方阶段（X3）退回最新任意输入并**关闭重加权与表达修饰**（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，运行时按 genes.txt 匹配）log1p 均值。通用细胞周期标记知识，无保留阶段信息。+- w_type = clip(1 + β_type·(type_mean(p) − global_mean(p)), 0.05, 20)；w_cell = clip(1 + β_cell·(p_i − type_mean(p)), 0.05, 20)；β_type=β_cell=-3。+- w = w_type×w_cell，Efraimidis–Spirakis 无放回抽样至 target_n_cells。**表达矩阵不修改**（保护 covariation/cell_state）。++## 试过并否决的表达修饰（A 半 proxy，seed 0，父基线 56.49）++机制 A — 类型内增殖 OLS 斜率的**均匀加性平移** expr[t,g] += ε·(−slope_g)，|slope|>thr：+| ε | thr | nz_only | board | de_rec | direction | cell_state | covar |+|---|---|---|---|---|---|---|---|+| 1.0 | 0.03 | 否 | 38.00 | 51.96 | 59.58 | 23.55 | 15.23 |+| 1.0 | 0.03 | 是 | 41.48 | 51.96 | 59.27 | 25.20 | 30.57 |+| 0.3 | 0.03 | 是 | 53.59 | 51.96 | 59.88 | 52.09 | 50.00 |+| 0.4 | 0.10 | 是 | 51.87 | 51.96 | 59.78 | 47.84 | 47.91 |+| 0.2 | 0.20 | 是 | 55.17 | 51.46 | 60.11 | 56.35 | 51.88 |+| 0.1 | 0.03 | 是 | 56.07 | 51.46 | 60.20 | 58.59 | 52.93 |++机制 B — 逐细胞**乘性增殖放大** X[i,g] *= 1+γ·z_p[i]·corr_g（保稀疏、保 covariation，node7 风格）：+| γ | corr_thr | board | de_rec | direction | cell_state | covar |+|---|---|---|---|---|---|---|+| -0.8 | 0.05 | 51.32 | 52.48 | 59.81 | 41.94 | 53.35 |+| -0.5 | 0.30 | 54.61 | 51.96 | 60.16 | 52.70 | 53.87 |+| -0.4 | 0.10 | 54.12 | 52.48 | 60.18 | 50.69 | 53.74 |+| -0.2 | 0.10 | 55.48 | 51.96 | 60.18 | 55.68 | 53.68 |++要点：乘性放大**成功保住了 covariation**（53.3-53.9 ≈ 父 53.5），且 de_recovery 最高到 52.48（+1），+direction 也持平/微升到 60.18；但 cell_state 随 |γ| 单调崩塌（-0.2→55.68，-0.8→41.94），+拖累 board 全部 < 父 56.49。加性平移连 covariation 一起毁（ε=1.0 时 covar 15-30）。++## 教训（给后续节点）++1. **de_recovery 与 cell_state 在 T1 上直接冲突**：de_recovery 要真实的 E8.5→E9.5 表达差，+   只能靠改表达值引入；但 cell_state(mmd_u) 对任何表达扰动极敏感（γ=-0.2 就 -4，ε=0.1 就 -1）。+   每 +0.5 de_recovery 要付 4-17 点 cell_state，净负。**不要再用表达修饰刷 de_recovery。**+2. 父节点"只改抽样权重、绝不改表达"是本榜的强局部最优（A 56.49，node 7 A 56.80 在噪声内为全树最高，+   但其增益也主要来自权重而非表达）。+3. 乘性(保零)优于加性(填零)：若将来一定要改表达，用乘性放大保 covariation，且 |γ|≤0.1 才可能不崩 cell_state。  ## 验证过 / 没验证 -- 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。+- 验证过：三视图（proxy/proxy2/X3）跑通 + vec-check ok；发布版 A 半 proxy=56.49 与父逐位一致；运行时 ~4.4 s，内存 <2 GB；seed 确定。+- proxy2 发布版预期与 proxy 同源（官方 E8.5 基底，忽略 Qiu 外部阶段）；X3 退回纯 copy_last（预期 50.00）。+- 没验证：final 视图（会 copy E9.5 后同样重加权，幅度未测；建议 final 上按输入阶段数收缩 β）。+- 未使用保留阶段/基因型信息；外部数据（proxy2 Qiu E9.0）显式忽略；prior/ 未读。 -## 下一步+## 下一步建议 -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。+- de_recovery 已确认为"改表达→崩 cell_state"的死路，别再投入。+- 若要超越 56.49：转向 direction/cell_state 的**纯抽样**改进（如更细的 per-type β、或按分化轨迹而非全局增殖轴重加权），+  或在 final 视图上对 β 做时间跨度收缩以降低过冲。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex d742a89..7342c26 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -46,6 +46,18 @@ BETA_TYPE = -3.0 BETA_CELL = -3.0 W_CLIP = (0.05, 20.0) +# Post-sampling proliferation-slope shift (targets de_recovery).+# For each cell type with >= MIN_CELLS_ADJ sampled cells, regress each gene's+# expression on the within-type proliferation score p (OLS), then shift ALL+# cells of that type by EPS * (-slope_g) for genes with |slope_g| > THR.+# Uniform per (type, gene) shifts preserve all within-type covariances exactly+# (up to clipping at 0). Sign: proliferation-positive (cell-cycle) genes move+# down, differentiation-associated genes move up -- mimicking cell-cycle exit+# over development.+EPS_SHIFT = 0.0+THR_SLOPE = 0.03+MIN_CELLS_ADJ = 30+ CELL_CYCLE_GENES = [     "Mki67", "Top2a", "Cdk1", "Pcna",     "Mcm2", "Mcm3", "Mcm4", "Mcm5", "Mcm6", "Mcm7",@@ -73,11 +85,77 @@ def weighted_sample_without_replacement(w: np.ndarray, n: int,     return np.sort(rows)  +def apply_slope_shift(Xd: np.ndarray, inv: np.ndarray, prolif: np.ndarray,+                      eps: float, thr: float, nz_only: bool = True) -> None:+    """In-place uniform per-(type,gene) shift along proliferation regression."""+    for t in np.unique(inv):+        idx = np.flatnonzero(inv == t)+        if idx.size < MIN_CELLS_ADJ:+            continue+        p = prolif[idx]+        pc = p - p.mean()+        denom = float(pc @ pc)+        if denom < 1e-12:+            continue+        Xt = Xd[idx]  # copy+        slopes = (Xt.T @ pc) / denom  # (n_genes,)+        sel = np.abs(slopes) > thr+        if not sel.any():+            continue+        cols = np.flatnonzero(sel)+        sub = Xt[:, cols]+        delta = (eps * slopes[cols])[None, :]+        if nz_only:+            m = sub != 0+            sub[m] -= np.broadcast_to(delta, sub.shape)[m]+        else:+            sub -= delta+        np.maximum(sub, 0.0, out=sub)+        Xt[:, cols] = sub+        Xd[idx] = Xt+++def apply_amp(Xd: np.ndarray, prolif: np.ndarray, gamma: float,+              corr_thr: float = 0.0) -> None:+    """Node-7 style per-cell multiplicative proliferation amplification.++    corr_g = Pearson correlation of gene g with proliferation score across the+    sampled cells. factor[i,g] = 1 + gamma * z_p[i] * corr_g, applied+    multiplicatively (preserves the sparsity pattern -> protects covariation /+    cell_state manifold). gamma<0 sharpens differentiation: high-cycling cells+    down-weight cell-cycle genes, low-cycling cells up-weight them.+    """+    p = prolif.astype(np.float64)+    pm = p.mean()+    ps = p.std()+    if ps < 1e-9:+        return+    zp = (p - pm) / ps  # (n,)+    # corr_g = cov(X_g, p) / (std_g * std_p)+    Xc = Xd - Xd.mean(axis=0, keepdims=True)+    sg = Xd.std(axis=0)+    cov = (Xc.T @ zp) / Xd.shape[0]+    with np.errstate(divide="ignore", invalid="ignore"):+        corr = np.where(sg > 1e-9, cov / np.maximum(sg, 1e-9), 0.0)+    sel = np.abs(corr) > corr_thr+    if not sel.any():+        return+    factor = 1.0 + gamma * np.outer(zp, corr[sel])  # (n, n_sel)+    np.clip(factor, 0.0, None, out=factor)+    cols = np.flatnonzero(sel)+    Xd[:, cols] *= factor++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)     parser.add_argument("--out", required=True)     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)+    parser.add_argument("--eps", type=float, default=EPS_SHIFT)+    parser.add_argument("--thr", type=float, default=THR_SLOPE)+    parser.add_argument("--nz", type=int, default=1)+    parser.add_argument("--gamma", type=float, default=0.0)+    parser.add_argument("--corr_thr", type=float, default=0.05)     args = parser.parse_args()      manifest = load_manifest(args.data)@@ -93,6 +171,8 @@ def main() -> None:     n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)      rows = None+    inv_s = None+    prolif_s = None     if not base_external:         labels = (last.obs["celltype"].to_numpy()                   if "celltype" in last.obs.columns else None)@@ -109,11 +189,23 @@ def main() -> None:                 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)+            inv_s = inv[rows]+            prolif_s = prolif[rows]      if rows is None:  # fallback: plain deterministic copy_last         rows = sample_rows(last.n_obs, n_target, rng)      X = last.X[rows]+    if inv_s is not None and (args.gamma != 0 or args.eps != 0):+        Xd = (X.toarray() if sp.issparse(X)+              else np.asarray(X)).astype(np.float32, copy=True)+        if args.gamma != 0:+            apply_amp(Xd, prolif_s.astype(np.float64), args.gamma, args.corr_thr)+        else:+            apply_slope_shift(Xd, inv_s, prolif_s.astype(np.float32),+                              args.eps, args.thr, nz_only=bool(args.nz))+        np.maximum(Xd, 0.0, out=Xd)+        X = Xd     write_prediction(X, 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

Done. Final state of `solution/`:

**做了什么**：在父节点 11（copy_last_official + 两级增殖重加权 β=-3/-3，不改表达）之上，按 PLAN 实现了两种针对最弱组 de_recovery 的表达修饰机制并做 A 半网格查分：(A) 类型内增殖 OLS 斜率的均匀加性平移（ε/thr/nz_only 多组），(B) 逐细胞乘性增殖放大 γ·z_p·corr_g（node7 风格，γ/corr_thr 多组）。共 11 次查分。

**查分结果**（A 半 proxy，父基线 56.49）：所有表达修饰变体全部净负。
- 加性平移最好 ε=0.1 → 56.07（cell_state 58.59<59.64）；ε≥0.3 直接崩到 53 甚至 38（连 covariation 一起毁）。
- 乘性放大保住了 covariation（53.3–53.9）、de_recovery 最高 52.48、direction 微升 60.18，但 cell_state 随 |γ| 单调崩塌（-0.2→55.68，-0.8→41.94），board 最好 55.48 仍 < 56.49。
- 结论：**de_recovery 与 cell_state(mmd_u) 直接冲突**——每 +0.5 de_recovery 要付 4–17 点 cell_state。发布版回退到父机制（γ=0/ε=0），A 半 proxy 复现 56.49，三视图 vec-check ok，无回归。

**下一步最值得试**：放弃用表达修饰刷 de_recovery（已证死路）。转向 direction/cell_state 的纯抽样改进（更细的 per-type β、或沿分化轨迹而非全局增殖轴重加权），以及 final 视图上按时间跨度收缩 β 防过冲。

调研员

in the same units.\n\nParameter search (proxy A-half, seed 0):\n- ε: start 1.0, search {0.3, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0}\n- thr: start 0.03, search {0.01, 0.03, 0.05, 0.1}\n- Fix β_type=-3, β_cell=-3 from parent (do not re-tune).\n- Strategy: single-axis alternating (fix thr, sweep ε; then fix best ε, sweep thr). ≤8 queries for tuning + 2 for proxy2/X3 verification + 1 seed-stability check = ~11 total, within 20.\n\nSingle-input-stage fallback (proxy): works as described (one stage, compute slope within it). Final (E8.5→E9.5 two stages): same code applies to the last official stage; if two stages available, could optionally compute slope from the delta between stages, but the within-stage proliferation correlation is the primary mechanism and works identically.\n\nvec-score quick screen: run proxy seed 0 first; if de_recovery < 51.5 (no improvement), abort ε tuning and try thr=0.01 or ε=3.0 before concluding failure.",
  "expected_groups": ["de_recovery"],
  "risks": "1) Proliferation axis may poorly predict true E8.5→E9.5 DE direction for many genes → shifts in wrong direction → de_recovery drops below 50. Engineer should check de_recovery after first ε=1.0 run; if <49.5, reverse sign (use +ε×slope instead). 2) Large ε may distort expression enough to confuse the frozen classifier → cell_state drops. Monitor cell_state; if it drops >2 from 55.46, halve ε. 3) Node 8 crashed on a related 'typicality weighting' approach—likely implementation complexity. This approach is just OLS + addition, no external deps; Engineer should keep it simple (numpy/scipy only, no sklearn). 4) Uniform shift is crude: real DE is heterogeneous within types. Mitigation: this is a first-order approximation; even +2 de_recovery (noise-level) combined with maintained cell_state/direction/covariation would improve the weighted node score. 5) covariation should be exactly preserved (mathematical guarantee for constant shift), but verify empirically; if it drops, check for clip artifacts at expr=0."
}
```