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节点 n20

在节点11（copy_last_official + β_type=-3/β_cell=-3 两级增殖重加权）上实测 DPT 伪时间第三抽样轴与 n_genes 成熟度轴：两轴各方向均降分，按预定判定回退父机制（BETA_PT=0，输出与父逐位一致）。

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 143c642997: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 +18 −28、solution/run.py +95 −37

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 2a6a3e5..ecb63a3 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,37 +1,27 @@-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。+在节点11（copy_last_official + β_type=-3/β_cell=-3 两级增殖重加权）上实测 DPT 伪时间第三抽样轴与 n_genes 成熟度轴：两轴各方向均降分，按预定判定回退父机制（BETA_PT=0，输出与父逐位一致）。  ## 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）。+- 骨架与父节点 11 完全相同：最新官方输入阶段 → 13 个 cell-cycle 基因 log1p 均值得增殖分 p → w_type=clip(1+β_type·(type_mean−global_mean))、w_cell=clip(1+β_cell·(p−type_mean))，β_type=β_cell=−3，E-S 无放回抽样，表达值不修改；外部/无官方阶段视图（X3）退回纯 copy_last。+- 本节点新增（默认关闭，BETA_PT=0.0）：scanpy DPT 第三轴。基底阶段 log1p(CP10k)、2000 高变基因、PCA30→neighbors15→diffmap10（全部 random_state=0，确定），根细胞=增殖分最高 10 个细胞的中位索引；类型内 z(dpt) → w_pt=clip(1+β_pt·z,0.05,20)，w=w_type·w_cell·w_pt。DPT 计算失败/NaN/n<200 时自动跳过该轴（=父机制）。+- 生物学知识来源：仅通用细胞周期标记基因列表（与父节点相同）；DPT 根选为高增殖祖细胞是通用发育生物学假设，不含任何保留阶段信息。 -## 关键参数（A 半查分，proxy，seed 0）+## 关键参数与查分记录（A 半 proxy seed0，共 8 次查询） -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)。+| 变体 | board | de_recovery | cell_state |+|---|---|---|---|+| β_pt=0（=父，复现验证） | 56.49 | 51.46 | 59.64 |+| β_pt=0.5 | 55.41 | 51.46 | 56.95 |+| β_pt=1.0 | 55.33 | 52.48 | 56.52 |+| β_pt=−1.0 | 54.36 | 50.96 | 54.82 |+| β_mat(n_genes)=1.0 | 48.22 | 49.53 | 46.02 |+| β_mat(n_genes)=−1.0 | 51.74 | 51.46 | 52.62 | -## 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）。+最终提交（BETA_PT=0）：proxy 56.49（与 bpt0 预测逐位一致）、proxy2 56.49、X3 50.00，三视图 vec-check ok。预期节点分 ≈54.3（=父）。  ## 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。--## 下一步--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。+- 验证过：β_pt=0 输出与父机制逐位一致（数组逐元素相等）；三视图跑通 + vec-check；DPT 计算确定性（random_state=0，~50 s）；DPT 轴与增殖轴在类型内近似正交（|corr|<0.5，多数 <0.2），即失败不是共线性所致，而是 cell_state 对该方向的抽样偏置本身敏感——正负两个方向都掉 cell_state 2.7–4.8 分。+- 发现：β_pt=1.0 时 de_recovery +1.0（51.46→52.48，仍接近地板），说明"类型内偏分化细胞"对 DE 恢复有微弱正信号，但代价（cell_state −3.1、direction −1.1）远超收益。+- 没验证：β_pt=0.25 等更小幅度（0→0.5 单调下降，预期无增益）；DPT 换根细胞/换 n_neighbors 的敏感性；final 视图（机制与父相同，结论直接继承）。+- 结论：在 (−3,−3) 增殖双级权重的最优点上，任何第三个抽样权重轴（DPT、n_genes）都不带来净增益——该骨架的抽样组成已处局部最优，后续节点应改攻表达值机制（但注意节点 12/13/15 的表达修饰也全部失败）或接受此骨架为终点。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex d742a89..6b35bfc 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,27 +1,26 @@ #!/usr/bin/env python3-"""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.+"""copy_last_official + two-level proliferation reweighting + DPT third axis.++Base: parent node 11 (copy the latest OFFICIAL input stage, ignore external+inputs, resample with two-level proliferation weights BETA_TYPE=BETA_CELL=-3,+expression values never modified).++New in this node: a third sampling-weight axis from diffusion pseudotime+(DPT) computed at runtime on the base stage:++- DPT is computed with scanpy (PCA -> neighbors -> diffmap -> dpt) on the+  base stage's log1p(CP10k) matrix, highly-variable genes only, fixed+  random_state for determinism. The root cell is the median index among the+  10 highest-proliferation cells (progenitor root).+- within each cell type, z-score the DPT and apply+  w_pt = clip(1 + BETA_PT * z_type(dpt), lo, hi): BETA_PT > 0 favors+  more-differentiated cells inside each type.+- w = w_type * w_cell * w_pt, Efraimidis-Spirakis sampling without replacement.++If DPT cannot be computed (small data, diffmap failure, NaNs), the third axis+is silently skipped and the method reduces exactly to parent node 11.+Expression values are never modified (protects covariation). External /+no-celltype-label views (X3) fall back to plain deterministic copy_last. """  from __future__ import annotations@@ -44,6 +43,7 @@ from src.task1_temporal.view_io import (  BETA_TYPE = -3.0 BETA_CELL = -3.0+BETA_PT = 0.0  # DPT third axis measured net-negative (see METHOD.md); off by default W_CLIP = (0.05, 20.0)  CELL_CYCLE_GENES = [@@ -63,6 +63,47 @@ def proliferation_score(X, genes: list[str]) -> np.ndarray | None:     return np.asarray(Xc.mean(axis=1)).ravel()  +def dpt_pseudotime(X, prolif: np.ndarray) -> np.ndarray | None:+    """Diffusion pseudotime per cell; None if not computable."""+    n = X.shape[0]+    if n < 200:+        return None+    try:+        import warnings++        with warnings.catch_warnings():+            warnings.simplefilter("ignore")+            import anndata as ad+            import scanpy as sc++            b = ad.AnnData(X=sp.csr_matrix(X).astype(np.float32))+            sc.pp.normalize_total(b, target_sum=1e4)+            sc.pp.log1p(b)+            sc.pp.highly_variable_genes(b, n_top_genes=2000)+            b = b[:, b.var.highly_variable.to_numpy()]+            sc.pp.pca(b, n_comps=min(30, b.n_vars - 1, b.n_obs - 1),+                      random_state=0)+            sc.pp.neighbors(b, n_neighbors=15, random_state=0)+            sc.tl.diffmap(b, n_comps=10, random_state=0)+            top = np.argsort(prolif)[-10:]+            b.uns["iroot"] = int(np.median(top))+            sc.tl.dpt(b, n_branchings=0)+            dpt = np.asarray(b.obs["dpt_pseudotime"], dtype=float)+        if not np.isfinite(dpt).all():+            dpt = np.nan_to_num(dpt, nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0)+        return dpt+    except Exception:+        return None+++def type_zscore(v: np.ndarray, inv: np.ndarray, n_types: int) -> np.ndarray:+    cnt = np.bincount(inv, minlength=n_types).astype(float)+    mean = np.bincount(inv, weights=v, minlength=n_types) / np.maximum(cnt, 1)+    var = (np.bincount(inv, weights=(v - mean[inv]) ** 2,+                       minlength=n_types) / np.maximum(cnt, 1))+    return (v - mean[inv]) / np.maximum(np.sqrt(var)[inv], 1e-9)++ 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."""@@ -73,6 +114,31 @@ def weighted_sample_without_replacement(w: np.ndarray, n: int,     return np.sort(rows)  +def compute_weights(last, genes: list[str]):+    """Return (w_type_per_cell, w_cell_per_cell, zpt_or_None) or None."""+    labels = (last.obs["celltype"].to_numpy()+              if "celltype" in last.obs.columns else None)+    prolif = proliferation_score(last.X, genes)+    if labels is None or prolif is None:+        return None+    uniq, inv = np.unique(labels.astype(str), return_inverse=True)+    inv = inv.ravel()+    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)[inv]+    w_cell = np.clip(+        1.0 + BETA_CELL * (prolif - type_mean[inv]), *W_CLIP)+    zpt = None+    if BETA_PT != 0.0:+        dpt = dpt_pseudotime(last.X, prolif)+        if dpt is not None:+            zpt = type_zscore(dpt, inv, len(uniq))+    return w_type, w_cell, zpt++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)@@ -94,20 +160,12 @@ def main() -> None:      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+        parts = compute_weights(last, genes)+        if parts is not None:+            w_type, w_cell, zpt = parts+            w = w_type * w_cell+            if zpt is not None:+                w = w * np.clip(1.0 + BETA_PT * zpt, *W_CLIP)             rows = weighted_sample_without_replacement(w, n_target, rng)      if rows is None:  # fallback: plain deterministic copy_last

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. Summary:

**做了什么**：在父节点 11 骨架上实现了 PLAN 的 DPT 伪时间第三抽样轴（scanpy，确定性 root=高增殖祖细胞，类型内 z-score，β_pt 可调）及备选 n_genes 成熟度轴；扫描 β_pt∈{−1, 0.5, 1} 与 β_mat∈{±1}。

**查分结果**（8 次，A 半 proxy）：所有第三轴变体均降分（DPT: 55.33–55.41；n_genes: 48.22–51.74 vs 父 56.49），且正负方向都掉 cell_state，排除共线性解释。按预定判定回退 BETA_PT=0，输出与父逐位一致；三视图跑通 + vec-check ok，proxy/proxy2 56.49、X3 50.00，预期节点分 ≈54.3。唯一正信号：β_pt=1 使 de_recovery +1.0，但代价远超收益。

**下一步建议**：该骨架的抽样组成已处局部最优，第三轴方向可放弃；de_recovery 需要表达值层面的机制，但需避开节点 12/13/15 已证失败的变换类型。

调研员

{"name": "DPT伪时间第三轴抽样权重（仅改抽样，不改表达）",
 "motivation": "父节点11四组中de_recovery=50.99贴地板（权重25%），节点4/6/7/9/11/13/15/16/19共9个节点对该组改进均失败或仅在噪声内。细胞状态组55.46（权重30%）仍有提升空间（A半proxy达59.64）。当前两级权重仅依赖增殖轴一个维度；分化进度（pseudotime）与增殖不完全共线（细胞退出周期后继续分化），可作为正交第三轴，且仅用于抽样权重、不修改表达值，保护covariation（52.42）。",
 "approach": "在父节点11骨架（copy_last_official + β_type=-3, β_cell=-3, E-S无放回）上新增第三级权重w_pt：\n\n1) 计算DPT伪时间：对E8.5基底数据（仅官方阶段）执行 sc.pp.pca(n_comps=30) → sc.pp.neighbors(n_neighbors=15) → sc.tl.diffmap(n_comps=10)；根细胞选为增殖得分最高的前10个细胞的中位数索引（progenitor root）；sc.tl.dpt(n_branchings=0)。若n_obs<200或diffmap失败，跳过第三轴（β_pt=0退化为父机制）。\n\n2) 第三级权重：w_pt = clip(1 + β_pt·(dpt_i − type_mean_dpt)/type_std_dpt, 0.05, 20)。β_pt>0表示偏好类型内更分化的细胞。\n\n3) 组合权重：w = w_type × w_cell × w_pt，E-S无放回抽样至target_n_cells。\n\n4) 参数扫描（A半proxy seed0）：固定β_type=-3, β_cell=-3，扫β_pt∈{0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 3.0}（6次查分）。β_pt=0应逐位复现父节点（验证无误）。若最优β_pt>0，再微调β_cell∈{-2,-3,-4}×β_pt最优（3次），共≤10次查分。\n\n5) 判定：最优β_pt变体proxy需≥56.49+2（超噪声）才发布；否则回退β_pt=0（=父）。用vec-score查proxy+proxy2+X3（X3应仍为50.00）。\n\n6) 退化路径：X3/外部基底/无celltype标签/无官方阶段 → 纯copy_last（与父一致）。proxy2：仅用官方E8.5基底，忽略Qiu输入（与父一致）。\n\n7) 实现要点：scanpy仅用于DPT计算（~4000细胞秒级），不修改AnnData.X；DPT向量通过adata.obs传入权重计算后丢弃；随机性仅来自E-S抽样的rng（seed确定）。\n\n备选：若DPT因稀疏数据不稳定（根选择敏感），改用n_genes_by_counts作为maturity proxy：w_mat = clip(1+β_mat·z(n_genes_i|type), 0.05, 20)，扫β_mat∈{0,1,2}。",
 "expected_groups": ["de_recovery", "cell_state"],
 "risks": "1) DPT轴与增殖轴高度共线（增殖低的细胞DPT也高），第三轴无增量信息→β_pt扫描全在噪声内，回退父机制，浪费~6次查分；Engineer在β_pt=0.5首次查分即可判断方向。2) 根细胞选取不当（增殖最高≠真正progenitor）导致DPT方向反转→β_pt需为负才有效；若β_pt=0.5和3.0都降分但方向相反，尝试取负值。3) scanpy diffmap在极稀疏数据上可能产生NaN→需加np.nan_to_num保护或跳过。4) 三级权重叠加使有效抽样过于集中，罕见类型被完全排除→设置每类型最少保留1个细胞的硬约束（权重下限0.05已有此效果，但需验证）。5) 30分钟内DPT计算+扫描应充裕（~5s计算+10次查分×~30s）；若scanpy导入慢，设JAX_PLATFORMS=cpu。",
 "sources": []}