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节点 n16

扫描了 Reactome 通路约束斜率平滑（λ）与 |slope| 阈值 / γ 网格：全部低于对照或在噪声内，按预定判定保留 node7 原逻辑，λ=0 默认输出与父逐字节等价。

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 6edcfbbbdb: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 460e9acb2e。改动的文件：solution/METHOD.md +34 −25、solution/run.py +54 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 88d77db..8dda540 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,38 +1,47 @@-# copy_last 两级增殖重加权（β_type=-4、β_cell=-1）+ 增殖-表达回归斜率的逐细胞表达放大（γ=-0.8），外部/退化视图跳过表达调整。+扫描了 Reactome 通路约束斜率平滑（λ）与 |slope| 阈值 / γ 网格：全部低于对照或在噪声内，按预定判定保留 node7 原逻辑，λ=0 默认输出与父逐字节等价。  ## 方法 -基底（继承节点 4/6，已验证）：输出 = 最新「官方」输入阶段的加权无放回抽样（Efraimidis–Spirakis）。权重两级相乘：-- 类型级 w_type = max(1e-6, 1 + β_type·(prolif_type − mean_prolif))，β_type = **-4**（节点 4 扫出）；-- 细胞级 w_cell = max(1e-6, 1 + β_cell·(prolif_cell − prolif_type))，β_cell = **-1**（节点 6 方向，本节点以乘法形式叠加）。+基底 = 节点 7（完整保留，默认参数不变）：copy_last 最新官方阶段 + 两级增殖重加权抽样（β_type=-4、β_cell=-1，Efraimidis–Spirakis）+ 类型内「增殖得分–基因表达」OLS 斜率的逐细胞表达调整 x_adj = x + γ·slope_g·(tmean_prolif − prolif_i)，clip≥0；外部来源或抽样退化视图（X3）跳过表达调整。 -prolif 得分 = PROLIF 基因（Mki67, Top2a, Pcna, Cdk1, Ccna2, Ccnb1, Aurkb, Bub1, Cenpf, Nusc1，通用 cell-cycle 标记，非阶段特异知识；与面板取交集，≥3 个才启用）log 表达的逐细胞均值，完全在输入快照内计算。+本节点新增（默认关闭）：+- `--lam λ`：读视图 `prior/reactome/gene_sets.gmt`（1843 个通路，通用通路注释，非阶段特异测量），取与面板交叠 ≥10 基因的集合，行归一化成稀疏矩阵 M；对每类型的阈值化斜率做子空间平滑 slope' = λ·(含 g 的通路载荷 L_P 的均值) + (1−λ)·slope_g，未被任何集合覆盖的基因保留原斜率。λ=0 即父逻辑（已验证输出 md5 与父逐字节一致）。+- `--slope-min` / `--top-frac`：斜率筛选阈值变体（绝对阈值 / 类型内相对分位）。 -新增表达调整（本节点，PLAN 机制但**符号与预期相反**）：-1. 对每个细胞类型（细胞数 ≥20），用该类型**全部**源细胞做 OLS：slope_g = cov(x_g, prolif)/var(prolif)（稀疏矩阵-向量积实现，无需稠密化全矩阵）；只保留 |slope_g| > 0.05 的基因。-2. 对每个被选中细胞 i：x_adj[i,g] = x[i,g] + γ·slope_g·(type_mean_prolif − prolif_i)，clip ≥0，按 1024 行分块稠密计算。-3. γ 扫描（proxy A 半）：0 → 56.28；+0.05/+0.15/+0.3 → 56.24/55.89/55.31（PLAN 预设的正 γ **单调降分，证伪**）；**-0.05/-0.1/-0.2/-0.4/-0.8/-1.6 → 56.40/56.58/56.68/56.83/57.20/57.37**。负 γ = 沿斜率**放大**细胞自身的增殖偏离（增强类型内增殖梯度对比），选 γ = **-0.8**（-1.6 总分仅 +0.17 且 covariation 从 53.6 掉到 51.6，判为 A 半过拟合风险，弃用）。-4. 跳过条件：所选阶段为外部来源，或抽样退化（n_target ≥ 池大小，如 X3）。X3 上未加保护时 γ=-0.8 使分数 50.0 → 43.2（covariation 28.8），加保护后恢复 50.0（已查分验证）。+## 查分记录（proxy A 半，seed 0，共 9 次） -## 查分记录（A 半）+| 配置 | 板分 | cov | cell_state |+|---|---|---|---|+| λ=0（对照，=父） | 57.20（父 METHOD 记录，输出 md5 相同） | 53.56 | 61.45 |+| λ=0.5, γ=-0.8 | 56.68 | 53.32 | 60.30 |+| λ=1.0, γ=-0.8 | 56.02 | 52.60 | 59.03 |+| λ=0.5, γ=-1.6 | 56.78 | 50.87 | 61.81 |+| λ=1.0, γ=-1.6 | 55.54 | 49.79 | 59.44 |+| top_frac=0.25, γ=-0.8 | 56.91 | 51.68 | 61.49 |+| slope_min=0.1, γ=-0.8 | 57.21 | 53.96 | 61.26 |+| slope_min=0.1, γ=-1.2 | 57.45（seed1: 57.17 vs 父 seed1 56.89） | 53.50 | 62.37 |+| slope_min=0.2, γ=-0.8 | 57.09 | 54.27 | 60.68 | -- proxy seed0 γ=-0.8：**57.20**（de_recovery 52.48 / direction 59.72 / cell_state 61.45 / covariation 53.56）-- proxy seed1 γ=-0.8：56.89（一致）-- proxy2 seed0：57.20（外部 Qiu E9.0 被忽略，输出与 proxy 逐字节相同，md5 已核）-- X3 seed0：50.0（保护生效，= copy_last）-- 基底 γ=0（β_cell=-1 乘法叠加）：56.28，已高于节点 4（55.23）与节点 6（55.81）的 A 半查分-- β_type 重扫（γ=0）：-3 → 55.62，-5 → 55.34，均低于 -4（56.28），维持 -4-- 预期节点分 ≈ (57.2+57.2+50)/3 ≈ 54.8 A 半（父 53.48）+判定（PLAN 预定规则：任一组相对对照 +≥2 且无组 −≥2 才采纳）：+- **通路平滑机制被证伪**：λ 越大分越低且 covariation 单调恶化（λ=1,γ=-1.6 时 cov 49.8）。通路平均把斜率幅度收缩（等效减小 |γ|），而 node7 的增益恰来自放大类型内增殖梯度；相干化没能补偿幅度损失。+- slope_min=0.1+γ=-1.2 双种子一致 +0.25~0.28，方向为正但远低于噪声阈 2，且属父节点已警告的「噪声内细扫 γ」，为控 A 半过拟合风险**不采纳**。+- 最终发布 = 父逻辑（λ=0、sm=0.05、γ=-0.8、β_type=-4、β_cell=-1），新代码路径默认全部关闭。  ## 验证过 -- 三视图（proxy/proxy2/X3）跑通、vec-check ok、运行 ~5 s、内存远低于 28 GB 限额。-- 确定性：仅 np.random.default_rng(seed)；proxy 与 proxy2 输出 md5 相同。-- γ=0 时与父逻辑等价（β_cell 乘法叠加版）。+- λ=0 默认输出与父节点逐字节相同（md5）；proxy / proxy2 / X3 三视图跑通 + vec-check ok；proxy2 输出与 proxy md5 相同（外部 Qiu E9.0 照旧忽略）。+- X3 默认参数查分 = 50.0（保护生效）。+- 运行 ~5 s / 视图，峰值内存 <2 GB，远低于限额。+- 确定性：仅 np.random.default_rng(seed)。  ## 没验证 / 风险 -- γ=-0.8 与 -0.4/-1.6 的差距（<0.6 分）在 T1 噪声（~2 分）内；-0.8 是折中（de_recovery +1、covariation -1.3 相对基底）。-- 负 γ 的机制解释：放大类型内增殖-表达耦合让群体在增殖轴上更分散，mmd_u 与 de_score 同升；B 半是否重现未验证。-- final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）未测：若 E9.5 池 ≤ 目标细胞数，表达调整会被退化保护跳过，只剩 copy_last（安全但无增益）。-- 「退化即跳过」保护对 X3 有效，但若某视图池恰等于目标数而调整本可有益，也会被跳过。+- 发布配置与父完全相同，B 半分数预期 ≈ 父（54.54 板分），无新增收益——本节点的贡献是**否证**通路约束方向并封住后续节点重复尝试。+- λ 混合只对 Reactome 做过；GO / MSigDB hallmark / CollecTRI 基因集未测（λ 机制已证伪，预计同理）。+- slope_min=0.1+γ=-1.2 的 +0.27（2 seeds）若在 B 半重现则是小增益，留给后续节点用更多种子裁决。+- final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）未实测：若 E9.5 池 ≤ 目标细胞数，退化保护使表达调整跳过，退回 copy_last（安全无增益）。++## 外部知识来源++- prior/reactome/gene_sets.gmt（视图内挂载的通用通路注释），仅用于已关闭的 λ 平滑实验；发布路径不读任何先验文件。+- PROLIF 基因列表为通用 cell-cycle 标记（同父节点），非阶段特异知识。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 71f82b5..1e55337 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -21,6 +21,7 @@ works with a single input stage. from __future__ import annotations  import argparse+import os  import numpy as np from scipy import sparse@@ -42,6 +43,35 @@ BETA_CELL = -1.0   # within-type weight (node 6) GAMMA = -0.8       # expression-adjustment strength (negative tuned on proxy A-half) SLOPE_MIN = 0.05   # only adjust genes with |slope| above this MIN_TYPE_CELLS = 20+LAM = 0.0          # pathway-space smoothing weight for slopes (0 = node7 logic)+SET_MIN_OVERLAP = 10+++def load_pathway_matrix(view_dir: str, genes) -> sparse.csr_matrix | None:+    """Sparse (n_sets x n_genes) row-normalized membership matrix from+    prior/reactome/gene_sets.gmt; None if unavailable. Sets with fewer than+    SET_MIN_OVERLAP panel genes are dropped. Generic pathway annotations+    (Reactome), not stage-specific measurements."""+    path = os.path.join(view_dir, "prior", "reactome", "gene_sets.gmt")+    if not os.path.exists(path):+        return None+    pos = {g: i for i, g in enumerate(genes)}+    rows, cols, data = [], [], []+    for s, line in enumerate(open(path)):+        parts = line.rstrip("\n").split("\t")+        idxs = [pos[g] for g in parts[2:] if g in pos]+        if len(idxs) < SET_MIN_OVERLAP:+            continue+        v = 1.0 / len(idxs)+        for j in idxs:+            rows.append(s)+            cols.append(j)+            data.append(v)+    if not rows:+        return None+    return sparse.csr_matrix(+        (data, (rows, cols)), shape=(max(rows) + 1, len(genes))+    )  PROLIF = ["Mki67", "Top2a", "Pcna", "Cdk1", "Ccna2", "Ccnb1",           "Aurkb", "Bub1", "Cenpf", "Nusc1"]@@ -72,7 +102,14 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--gamma", type=float, default=None)     parser.add_argument("--beta-cell", type=float, default=None)     parser.add_argument("--beta-type", type=float, default=None)+    parser.add_argument("--lam", type=float, default=None)+    parser.add_argument("--slope-min", type=float, default=None)+    parser.add_argument("--top-frac", type=float, default=None,+                        help="if set, keep only top fraction of |slope| genes per type")     args = parser.parse_args()+    slope_min = SLOPE_MIN if args.slope_min is None else args.slope_min+    top_frac = args.top_frac+    lam = LAM if args.lam is None else args.lam     gamma = GAMMA if args.gamma is None else args.gamma     beta_cell = BETA_CELL if args.beta_cell is None else args.beta_cell     beta_type = BETA_TYPE if args.beta_type is None else args.beta_type@@ -129,8 +166,24 @@ def main() -> None:             if denom <= 1e-8:                 continue             slope = np.asarray(X[idx].T @ pc, dtype=np.float64).ravel() / denom-            slope[np.abs(slope) <= SLOPE_MIN] = 0.0+            if top_frac is not None:+                thr = np.quantile(np.abs(slope), 1.0 - top_frac)+                slope[np.abs(slope) <= thr] = 0.0+            else:+                slope[np.abs(slope) <= slope_min] = 0.0             S[t] = slope.astype(np.float32)+        if lam != 0.0 and np.any(S):+            M = load_pathway_matrix(args.data, genes)+            if M is not None:+                # L_P per set (row-normalized mean), then back-project to genes:+                # slope' = lam * mean(L_P over sets containing g) + (1-lam)*slope+                L = M @ S.T                      # (n_sets, n_types)+                cnt = np.asarray(M.sum(axis=1)).ravel()+                L[cnt < 1e-9] = 0.0+                G = M.T @ L                      # (n_genes, n_types) sums of L_P+                nsets_g = np.asarray(M.T.sum(axis=1)).ravel()+                G[nsets_g > 0] /= nsets_g[nsets_g > 0, None]+                S = ((1.0 - lam) * S + lam * G.T).astype(np.float32)         if np.any(S):             c = (-gamma) * (score[rows] - type_score[inv[rows]])             trow = inv[rows]

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 node7 基底上实现并扫描了 PLAN 的 Reactome 通路约束斜率平滑（λ∈{0,0.5,1.0}×γ∈{-0.8,-1.6}），以及退路方案（类型内 top_frac、slope_min∈{0.1,0.2}、γ=-1.2）。

**查分结果**（proxy A 半，9 次查询，额度剩 10）：λ>0 全部低于对照 57.20 且 covariation 随 λ 单调恶化（λ=1,γ=-1.6 → 55.54/cov 49.8）——通路平滑机制证伪。slope_min=0.1+γ=-1.2 双种子一致 +0.27（57.45/57.17 vs 57.20/56.89），低于噪声阈 2，不采纳。最终发布父逻辑（λ=0 默认输出与父逐字节 md5 相同），proxy/proxy2/X3 三视图 vec-check ok，X3=50.0 保护生效。

**下一步最值得试**：① slope_min=0.1+γ=-1.2 用 ≥4 种子裁决是否真实小增益；② 换 GO/CollecTRI 基因集预计同理无效，不建议重复 λ 方向；③ 剩余弱组 de_recovery（52.48 封顶多配置）可能需要抽样之外的机制（如 DE 基因定向增强），但 node12/13 证明无约束表达修改净负，需谨慎。

调研员

 已较高）。node7 的逐基因 OLS 斜率是每类型几百个细胞上的噪声估计，|slope|>0.05 阈值下仍含大量弱耦合基因：A 半上 γ=-1.6 时 covariation 从 53.6 掉到 51.6（METHOD.md），说明无约束斜率扰动会伤基因间协方差；全树看，node12（回归位移）与 node13（加性平移/乘性放大）证明不受约束的表达修饰净负，而 node7 的负 γ 是唯一稳定升分的表达级改动（proxy A 半 56.28→57.20）。因此不再加新机制家族，而是把已被证明有效的斜率向量约束到基因集子空间：让被调整的基因沿通路方向相干移动，弱化逐基因噪声，机制上应同时改善 de_recovery（通路内 DE 基因得到一致位移、对比更锐）与 covariation（扰动沿生物学相干轴而非随机基因方向）。",
 "approach": "在 node7 代码上做最小改造，保留全部基底（β_type=-4、β_cell=-1、γ 公式、外部/退化保护）。\n1) 读 prior/ 下的 Reactome（或同类）通路基因集（Analyst 建议与 node5 均确认存在），与面板基因取交集；只保留交叠 ≥K=10 个基因的基因集。先花 2 分钟确认文件格式与集合数，若无可用基因集则走退路（见第 5 步）。\n2) 斜率平滑：先按 node7 原法算每类型每基因 OLS 斜率 slope_g（保留 |slope|>0.05 置零逻辑）。对每个基因集 P 计算载荷 L_P = mean(slope_g, g∈P)（或带符号均值，实现时二选一即可，初值用普通均值）。基因平滑斜率 slope'_g = λ·(mean of L_P over P∋g，无集合覆盖则取 0) + (1−λ)·slope_g。λ=0 即父节点原逻辑（对照点）。\n3) 逐细胞位移公式、γ 初值、clip≥0、分块实现全部沿用 node7：x_adj[i,g] = x[i,g] + γ·slope'_g·(tmean_prolif − prolif_i)，γ 初值 -0.8。\n4) vec-score 查分顺序（proxy A 半，seed0 先行；共 ≤10 次）：① λ=0 对照，必须复现 ~57.20，否则先排查实现；② λ=1.0（纯通路）、③ λ=0.5，γ 均 -0.8；④ 对最优 λ 补 γ∈{-0.4,-1.2}；⑤ 最优配置换 seed1 复确认（T1 噪声 ~2 分，两次差 <2 才算不稳）。判定：任一组相对父 A 半（57.20 / cell_state 61.45 / covariation 53.56 / de_recovery 52.48 / direction 59.72）提升 ≥2 且无任一组下降 ≥2 才采纳；若所有 λ>0 均 ≤ 对照，则保留父逻辑、本节点按 γ=0 等价发布。⑥ 最优配置补 X3 与 proxy2 各一次（预期：X3 保护生效=50.0；proxy2 与 proxy 输出一致，外部 Qiu 阶段照旧忽略）。\n5) 退路（prior/ 基因集不可用）：改用类型内相对阈值——每类型只保留 |slope| 排名前 25% 的基因（自适应类型内尺度，机制仍是去噪声约束），同样以 λ 式与原斜率混合扫描。\n6) 迁移性：所有统计量只在输入快照内计算，单输入阶段（proxy）与双输入（proxy2/final 的 E8.5+E9.5）同一代码路径；final 上取最新官方阶段 E9.5 为池，若 n_target≥池大小触发既有退化保护则跳过表达调整（安全退回 copy_last）。不针对 proxy2 的 0.5 天间隔或心脏谱系做任何特化。",
 "expected_groups": ["de_recovery", "covariation"],
 "risks": "① 通路约束可能过度平滑、抹掉 node7 负 γ 的增益：以 λ=0 对照点（必须复现 57.20）兜底，λ=1 若低于对照 2 分即弃。② 预期收益可能在噪声（~2 分）内：必须双种子确认，单种子 +1 不采纳。③ prior/ 基因集覆盖不全或太稀疏（很多基因不属于任何集合）：λ 混合式对未覆盖基因保留原斜率，若覆盖基因 <30% 则改走退路。④ 基因集×基因矩阵运算量：用稀疏矩阵（集合数×32k），控制总耗时 <15 s、内存 <5 GB，超限时先减集合数（按 |L_P| 取 top 300）。⑤ L_P 用普通均值还是带符号均值的选择不明：两者各扫一次即可，不额外扩散。尽早发现方式：第①步对照不复现=实现错误；第②③步两组均不升=机制不成立，立即停止查分、发布父逻辑。",
 "sources": []}
```

审查员

REVIEW.json written