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节点 n24

继承节点15机制（copy_last官方阶段+两级增殖重加权抽样）；按PLAN实测两阶段全局DE方向抽样轴与加性/乘性γ表达调整，proxy上全部劣于基线，故全部默认关闭，提交输出与父机制逐字节一致。

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 0772a858cc: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 b3a6a7c1e5。改动的文件：solution/METHOD.md +18 −56、solution/run.py +62 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 906c97a..7e9c9d2 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,64 +1,26 @@-copy_last（最新官方阶段）+ 增殖双级重加权抽样（β_type=-4、β_cell=-1）。本节点新增三类默认关闭的抽样后表达变换（按基因 winsorize、kNN 去噪、类型内离散度放大/收缩），实测全部降低总分且必然损伤 covariation，故提交配置=父节点机制。+继承节点15机制（copy_last官方阶段+两级增殖重加权抽样）；按PLAN实测两阶段全局DE方向抽样轴与加性/乘性γ表达调整，proxy上全部劣于基线，故全部默认关闭，提交输出与父机制逐字节一致。 -## 方法+## 方法（提交配置 = 父机制） -- 基群体 = 最新**官方**输入阶段（proxy2 的外部 Qiu E9.0 永不直接当输出；X3 无外部输入，基 = 其最新输入 E9.0）。-- 增殖分 = 9 个核心细胞周期基因（Mki67, Top2a, Pcna, Ccnb1, Cdk1, Mcm2, Birc5, Aurkb, Rrm2，通用基因功能知识）log1p 均值；类型级 w=clip(1+β_p(p_t−p̄),0.05,20)、细胞级 ×clip(1+β_c(p_i−p_t),0.05,∞)，Efraimidis–Spirakis 加权无放回抽到 target_n_cells，`default_rng(seed)` 确定性。-- 新增（默认关）表达位移模块，作用于抽样后细胞、只改非零元（保稀疏）：-  - 对每个基因在抽样后群体上回归表达 ~ 增殖分，得斜率 b_g；-  - `VEC_GAMMA`（γ，节点 7 风格逐细胞）：x_ig += γ·b_g·(p_i−p̄)，clip≥0；-  - `VEC_DPSTD`（δ，群体平移）：x_ig += b_g·(−δ·std(p))，把增殖正相关基因伪批量下压、负相关（分化）基因上抬；-  - `VEC_BTOP`：只对 |b_g| 最大的 N 个基因位移；-  - `VEC_PROLIF_SRC`：增殖分定义可换成 prior/ Reactome "Cell Cycle, Mitotic" 或 MSigDB HALLMARK E2F∪G2M。+- 基群体：最新**官方**输入阶段（proxy/final 的 E8.5/E9.5；proxy2 忽略 Qiu E9.0 外部输入；X3 无官方阶段时退回最后输入）。+- 两级增殖重加权（Efraimidis–Spirakis 无放回抽样至 target_n_cells）：+  - 类型级 w_type = clip(1 + β_p·(p_t − p̄), 0.05, 20)，β_p = −4；+  - 细胞级 w_cell = clip(1 + β_c·(p_i − p_t), 0.05, ∞)，β_c = −1；+  - 增殖分 p = 9 个核心细胞周期基因（Mki67/Top2a/Pcna/Ccnb1/Cdk1/Mcm2/Birc5/Aurkb/Rrm2）log1p 表达均值。+- 不改表达值；GAMMA=0、DPSTD=0、BETA_DE=0、其余变换模块全部关闭。 -## 关键参数+## 本节点实测（proxy A 半，基线 56.23 = 父机制复现） -β_p=-4，β_c=-1；本节点新增开关全部默认 0（关闭）：`VEC_WINS_Q`（按基因 q 分位截尾）、`VEC_KNN_A`（kNN 图去噪）、`VEC_AMP`（类型内离散度放大/收缩）、`VEC_SHRINK_L`（向类型中位数收缩，已实现未查分）。沿用：`VEC_BETA_P`、`VEC_BETA_CELL`、`VEC_BETA_A`、`VEC_GAMMA`、`VEC_DPSTD`、`VEC_BTOP`、`VEC_PROLIF_SRC`。+1. **PLAN 第一层：加性 γ=−1.6 + |slope|≥0.1**（node18 宣称 57.11）：在本骨架上得 **52.51**（cell_state 47.57 崩）。加性 γ=−0.8 → 54.04；γ=−1.6+|slope|≥0.3 → 53.05。**与 node18 分数矛盾，说明 node18 的实现细节与 node12/15 骨架不同（其代码不可得），该参数在本骨架上不可继承。**+2. **乘性 γ（x·exp(γ·b_g·(p_i−p̄))，新实现）**：γ=−0.4 → 55.15，−0.8 → 54.38，−1.6 → 53.48。direction 组升（56.7→60.2）但 cell_state/covariation 净降。全族劣于基线。+3. **PLAN 第二层：两阶段 DE 方向抽样轴**：proxy2 中官方 E8.5 标签与 Qiu E9.0 标签（First/Second heart field、Endocardial cells）**零重叠**，类型配对不可行；改为全局伪批量 delta（仅 covered 基因、n/(n+50) 收缩、投影+z 标准化）：β_de=1.0 → **45.07**（cell_state 35.1、cov 37.2 崩）。PLAN 风险 2 兑现：跨数据集/跨技术的 delta 被组织组成差异（全胚 vs 纯心脏）与技术噪声主导，方向无信息。β_de 默认 0，单输入视图自动关闭。 -## 本节点验证（vec-score，A 半，proxy，seed 0；基线=56.23：de_rec 51.46 / dir 60.22 / cs 58.06 / cov 54.46）+## 验证与未验证 -| 配置 | proxy A半 | 关键组变化 |-|---|---|---|-| 默认（=父节点 12/9 机制） | **56.23** | — |-| winsorize q=99 | 55.59 | cs −1.2，dir −0.9，cov −0.25 |-| kNN 去噪 α=0.30（2000 HVG/20PC/k20） | 44.76 | **cov 崩：54.46→12.59** |-| 类型内离散度放大 AMP=1.2 | 54.89 | de_rec +1.0 但 cs −2.1、cov −2.6 |-| β_p=−5 / β_p=−4.5 | 55.11 / 55.50 | 均劣 |-| β_c=−2 / β_c=−1.5 | 55.30 / 55.81 | β_c=−1.5 时 cs 58.55(+0.5) 但 cov −2.2 |+- 已验证：proxy、proxy2、X3 三视图 run+vec-check 通过；proxy A 半 56.23 与父节点基线逐项一致（cell_state 58.06 / cov 54.46 / de 51.46 / direction 60.22），确认关闭态代码路径与父逐字节等价、RNG 未被扰动。+- 未验证：类型配对 DE 轴在 final 视图（E8.5+E9.5 官方、标签可配对）上的效果——proxy/proxy2 无法给出该机制的任何信号（0 个配对类型），故未启用；全局 delta 变体已证伪。+- 生物学知识来源：细胞周期/凋亡基因名单为通用基因功能注释（与父节点相同）；prior/Reactome 仅用于关闭态的凋亡基因模块（β_a=0，不参与输出）。 -**结论（负结果，与 PLAN 风险①一致）**：covariation 组的瓶颈不是离群值——任何对表达值的变换（截尾、图平滑、放大、收缩方向均试过）都会降低 cov，因为 copy_last 输出本身就是真实 E8.5 细胞，其基因间协变结构已接近打分器的参照；kNN 平滑直接把 cov 打到 12.6。β 参数面在 (−4,−1) 附近 0.5 步长细扫亦无改进。提交=零改动默认，保证节点有效且等于父分。+## 结论与建议 -## 上一节点（12）验证记录--| 配置 | proxy A半 | 关键组变化 |-|---|---|---|-| 默认（=节点9） | **56.23** | de_rec 51.46 / dir 60.22 / cs 58.06 / cov 54.46 |-| δ=0.1 | 55.98 | de_rec +0.5，cov −1.35 |-| δ=0.1 + β_c=−0.5 | 55.87 | 无增益 |-| δ=0.15, top800 基因 | 55.75 | de_rec +0.5，cov −2.0 |-| δ=0.2 / 0.3 / 0.8 | 55.61 / 55.04 / 52.02 | δ 越大 cov/cell_state 越差 |-| δ=0.3, top500 / top1500 | 55.03 / 55.00 | 斜率过滤救不回 cov |-| γ=−0.8 / γ=−0.4+δ=0.2 | 54.01 / 54.60 | cell_state 崩（58.1→52.1） |-| 增殖分=Reactome Cell Cycle Mitotic（601 基因） | 50.62 | 大基因集稀释标记信号，direction 51.8 |-| 增殖分=HALLMARK E2F∪G2M | 55.51 | de_rec +0.5 但 dir −1.9 |-| β_p=−3, β_c=−3（节点 11 配置） | 55.47 | 劣于 −4/−1 |--- 三视图（proxy / proxy2 / X3）vec-check 全过；proxy 与 proxy2 默认输出逐字节一致；同 seed 重跑逐元素一致。-- **结论（负结果）**：沿增殖-表达回归方向的表达位移——无论逐细胞（γ）还是群体伪批量（Δp）、无论是否只动 top-|b| 基因——de_recovery 最多 +0.5（一个量化台阶，噪声内），而 covariation/cell_state 损失 1–3 分，净效应全部 ≤0。这与节点 2（α-shift）、节点 5（Palantir ε=0.02σ）的失败一致：**单快照内增殖轴不能给出足够准的 DE 方向**；换增殖分定义（prior/ 大基因集）也劣于 9 基因硬面板。--## 没验证什么--- `VEC_SHRINK_L`（向类型中位数小步长收缩）：已实现但未查分——同族的 winsorize/kNN 去噪均降 cov，预期方向相同，省下额度。-- q=99.5/98 截尾：q=99 首查即劣于基线且 cov 未升，按 PLAN 门槛终止扫描。-- AMP<1（收缩）：AMP=1.2 已示放大/去噪两侧都伤 cov，未测。--- γ>0 或 δ<0（反方向位移）：无生物学动机，未测。-- DPT/Palantir 伪时间 + prior/ 发育基因集的 Spearman 定向位移（原 PLAN 方案）：因回归位移三个变体全部 ≤ 基线、时间预算耗尽未实现；节点 5 已提示伪时间方向信号弱。-- final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）：机制单阶段即可运行，final 上等价于对 E9.5 做同样重加权；未本地验证（无该视图）。-- 多种子：只跑 seed 0。--## 生物学知识来源--- 增殖↔组成/分化耦合：moscot 生长评分同族机制；9 个细胞周期基因为通用基因功能注释。-- 位移方向假设：E8.5→E9.5 期间细胞周期基因下调、分化基因上调（通用发育知识），用回归斜率 b_g 的符号实现，未使用任何保留阶段测量。-- 基因集来自视图内 prior/（Reactome、MSigDB hallmark），未硬编码表达值；未读取 E10.5/E12.5/禁窗数据，未读 `uns.celltype_palette`。+de_recovery（A 半 51.46）对单快照扰动持续不敏感，且跨数据集全局 DE 轴已证伪。剩余可行方向只有 final 视图内官方两阶段的**类型配对** DE（同数据集、低噪声），但它在两把 proxy 尺子上完全不可验证，属于无法用查分支持的赌博；建议后续节点要么接受 56.23 局部最优，要么把预算转向其他分支/操作。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 9670075..3daf2d8 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -52,6 +52,15 @@ BETA_CELL = float(os.environ.get("VEC_BETA_CELL", "-1")) #         x_ig += b_g * (-DPSTD * std(p)); moves pseudobulk of prolif-up #         genes down / prolif-down (differentiation) genes up. GAMMA = float(os.environ.get("VEC_GAMMA", "0"))+GAMMA_MODE = os.environ.get("VEC_GAMMA_MODE", "add")+# only apply the regression shift to genes with |slope| >= SLOPE_MIN (node-18+# verified: gamma=-1.6 with threshold 0.1 beats gamma=-0.8/0.05)+SLOPE_MIN = float(os.environ.get("VEC_SLOPE_MIN", "0.1"))+# two-stage DE axis: project base cells onto observed delta = ref_pseudobulk+# (later stage, covered genes only) - base_pseudobulk; reweight sampling.+BETA_DE = float(os.environ.get("VEC_BETA_DE", "0"))+DE_K = float(os.environ.get("VEC_DE_K", "50"))+DE_MIN = float(os.environ.get("VEC_DE_MIN", "200")) DPSTD = float(os.environ.get("VEC_DPSTD", "0")) BTOP = int(os.environ.get("VEC_BTOP", "0"))  # apply shift to top-N |slope| genes; 0 = all # winsorize: per-gene upper cap at quantile q (0-100) on the sampled population;@@ -222,12 +231,17 @@ def adjust_expression(Xs, p, gamma, dpstd):     if BTOP > 0 and BTOP < b.size:         thr = np.partition(np.abs(b), -BTOP)[-BTOP]         b = np.where(np.abs(b) >= thr, b, 0.0)+    if SLOPE_MIN > 0.0:+        b = np.where(np.abs(b) >= SLOPE_MIN, b, 0.0)     Xs = Xs.copy().tocsr()     nnz_per_row = np.diff(Xs.indptr)     if gamma != 0.0:         pc = p - p.mean()         row_delta = gamma * np.repeat(pc.astype(np.float64), nnz_per_row)-        Xs.data += (row_delta * b[Xs.indices]).astype(np.float32)+        if GAMMA_MODE == "mult":+            Xs.data *= np.exp((row_delta * b[Xs.indices]).astype(np.float32))+        else:+            Xs.data += (row_delta * b[Xs.indices]).astype(np.float32)     if dpstd != 0.0:         dp = -dpstd * float(np.std(p))         if dp != 0.0:@@ -316,6 +330,47 @@ def amp_within_type(Xs, labels, amp):     return sparse.csr_matrix(out.astype(np.float32))  +def de_axis_weights(X, base_ad, all_inputs, view_dir, genes):+    """Global two-stage DE sampling axis; None when <2 usable inputs.++    delta_g = mean(ref_g) - mean(base_g) on genes covered in the ref stage+    (filled-in genes carry no information and are excluded). Shrink+    delta by n_ref/(n_ref+DE_K). Per-cell score s = X @ delta_shr / ||delta_shr||,+    z-scored over the population; w = clip(1 + BETA_DE*z, 0.05, 20).+    """+    if len(all_inputs) < 2 or BETA_DE == 0.0:+        return None+    ref_entry = all_inputs[-1]+    base_entry = all_inputs[0]+    if float(ref_entry.get("time", 0)) <= float(base_entry.get("time", 0)):+        return None+    ref = read_stage(view_dir, ref_entry, genes)+    cov = np.asarray(ref.var["covered"], dtype=bool) if "covered" in ref.var else np.ones(len(genes), bool)+    Xb = base_ad.X+    if sparse.issparse(Xb):+        base_mean = np.asarray(Xb.mean(axis=0)).ravel()+    else:+        base_mean = np.asarray(Xb, dtype=np.float64).mean(axis=0)+    Xr = ref.X+    if sparse.issparse(Xr):+        ref_mean = np.asarray(Xr.mean(axis=0)).ravel()+    else:+        ref_mean = np.asarray(Xr, dtype=np.float64).mean(axis=0)+    delta = np.zeros(len(genes), dtype=np.float64)+    shrink = ref.n_obs / (ref.n_obs + DE_K)+    delta[cov] = (ref_mean[cov] - base_mean[cov]) * shrink+    nz = np.count_nonzero(delta)+    if nz < DE_MIN:+        return None+    nrm = float(np.linalg.norm(delta)) + 1e-8+    if sparse.issparse(X):+        s = np.asarray(X.dot(delta.astype(np.float32))).ravel() / nrm+    else:+        s = np.asarray(X, dtype=np.float32).dot(delta.astype(np.float32)) / nrm+    z = (s - s.mean()) / (s.std() + 1e-8)+    return np.clip(1.0 + BETA_DE * z, 0.05, 20.0)++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)@@ -360,9 +415,14 @@ def main() -> None:         if BETA_CELL != 0.0:             w_type[m] *= np.clip(1.0 + BETA_CELL * (prolif[m] - p_t), 0.05, None) +    w = w_type+    w_de = de_axis_weights(X, base, all_inputs, args.data, genes)+    if w_de is not None:+        w = w * w_de+     rng = np.random.default_rng(args.seed)     k = target_n_cells(manifest, base.n_obs)-    rows = weighted_sample_without_replacement(w_type, k, rng)+    rows = weighted_sample_without_replacement(w, k, rng)     rows = np.sort(rows)      Xs = X[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

**总结**

- **做了什么**：按 PLAN 实现两层：①γ=-1.6/|slope|≥0.1 加性表达调整（node18 宣称参数），②两阶段 DE 方向抽样轴（proxy2 标签零重叠，改为全局跨数据集 delta）。共 8 次查分。
- **结果**：全部劣于基线——加性 γ=-1.6 得 52.51（与 node18 的 57.11 矛盾，其实现细节不可复现）；乘性 γ 族 53.5–55.2；全局 DE 轴 β=1.0 崩至 45.07（PLAN 风险 2 兑现：跨数据集 delta 是噪声）。提交配置回退父机制，proxy A 半 56.23 精确复现父基线，三视图 vec-check 通过。
- **下一步最值得试**：唯一未证伪的 de_recovery 路线是 final 视图内官方 E8.5+E9.5 的类型配对 DE 轴（同数据集低噪声），但在 proxy/proxy2 上完全不可验证；否则应停止 improve 该分支，转向其他分支重组。

调研员

过的配置（proxy 56.80→57.11），机制为增殖-表达回归斜率的逐细胞放大，只改非零元、保稀疏。单阶段退路：X3/外部视图已有adjust_ok门控（跳过表达调整），无需额外处理。此步应使proxy/proxy2各+1.2，X3不变。\n\n【第二层：两阶段DE方向抽样轴（目标de_recovery）】\n当view_io.inputs_by_time返回≥2个输入阶段时激活（proxy2默认返回E8.5+Qiu E9.0；final返回E8.5+E9.5）：\n\n1. 读取第二阶段（ref）细胞，按类型分组。\n2. 类型配对：只保留在两阶段中都存在且各≥20细胞的类型。打印匹配类型数——若<3则直接跳过本层（回退纯γ机制）。\n3. 对每个匹配类型t、每个基因g：delta_g^t = mean(ref_t,g) - mean(base_t,g)。排除疑似补齐基因：若ref中该基因方差<1e-6且均值≈base均值（差<0.01），视为缺失补齐，设delta=0。\n4. 经验贝叶斯收缩：delta_shrunk = delta * n_t/(n_t + k)，k=50，n_t为ref中该类型细胞数。跨数据集噪声大（Qiu另一技术），收缩必须强。\n5. 对基群体每个细胞i（属于类型t）：投影分 s_i = Σ_g(delta_shrunk_g^t · x_ig) / (||delta_shrunk^t|| + 1e-8)，只用x_ig>0的基因。\n6. 类型内标准化：z_i = (s_i - mean_t(s)) / (std_t(s) + 1e-8)。\n7. 第三抽样权重：w_de = clip(1 + beta_de · z_i, 0.05, 20)。总权重 w = w_type · w_cell · w_de，仍用Efraimidis-Spirakis无放回抽样。\n8. beta_de初值=1.0，搜索{0.5, 1.0, 1.5, 2.0}（正=富集DE方向更远的细胞，即更分化的）。\n\n单阶段退路（proxy单输入、X3）：inputs_by_time只返回1个阶段→beta_de=0，w_de=1，完全等价于第一层机制。\n\nfinal视图：E8.5+E9.5均为官方全胚，类型匹配充分，机制直接适用（同一k=50收缩）。\n\n【vec-score筛选流程（≤10次查分）】\n① 基线确认：γ=-1.6/slope_min=0.1，beta_de=0 → 预期proxy A半≈57.1（1次）\n② proxy2上扫beta_de∈{0.5,1.0,1.5,2.0}（4次）\n③ 若最优beta_de总分≥57.1+2（即≥59.1 A半），在proxy上确认单阶段退路不劣化（1次）\n④ 若②全部<+2，提交beta_de=0（即仅γ改动）\n总查分≤6次，远低于20次上限。时间：两阶段DE计算为纯numpy矩阵运算（<10k细胞×30k基因），<5秒；主要时间在查分等待。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "direction"],
  "risks": "1.【proxy2类型匹配不足】Qiu E9.0为心脏谱系，与E8.5全胚匹配的类型可能仅3-5个，其余类型无DE信号。Engineer应在实现后立即打印匹配类型列表和细胞数；若<3个类型，直接跳过第二层不浪费查分。发现标志：匹配类型数打印。\n2.【跨数据集批次效应主导】Qiu为另一测序技术，技术差异可能>生物差异，导致delta方向无意义。缓解：强收缩(k=50)+类型内z标准化+只用非零基因投影。若beta_de>0和<0都对称降分，说明信号是纯噪声，立即回退。发现标志：正负beta_de对称降分。\n3.【covariation损伤】虽然本方案是抽样重加权（不改表达值）理论上不伤cov，但若DE方向与增殖方向高度相关，组合权重可能过度集中于少数细胞降低多样性。Engineer应每次查分时同时记录cov分组分；若cov降>1.5分，停止扫描。发现标志：cov分组分下降。\n4.【总分提升受评分结构限制】proxy和X3为单阶段（退路=基线），只有proxy2受益。即使proxy2提升+6，总分仅+2（噪声阈值）。因此第一层γ=-1.6（全视图受益）是保底收益，第二层是增量。若第二层信号弱，至少保证γ改动落地（预期53.94→54.7左右）。发现标志：②中所有配置<59.1。\n5.【30分钟时限】实现量：在现有run.py中新增~80行（类型配对、delta计算、投影、第三权重）。数据读取多一次（ref阶段）但<5秒。风险低；若超时，优先保证第一层γ改动可运行并提交。"
}
```