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节点 n25

copy_last_official+两级增殖重加权(β=-3,-3)骨架上加类型内增殖-表达OLS斜率放大(γ=+0.8,|slope|>0.1)：cell_state两seed各+2以上、covariation基本不变；负γ(含node18的-1.6)在本骨架灾难性降分；跨数据集视图跳过调整。

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 098f626ba3: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 143c642997。改动的文件：solution/METHOD.md +26 −18、solution/run.py +68 −4

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex ecb63a3..d4ec596 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,27 +1,35 @@-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）。+copy_last_official+两级增殖重加权(β=-3,-3)骨架上加类型内增殖-表达OLS斜率放大(γ=+0.8,|slope|>0.1)：cell_state两seed各+2以上、covariation基本不变；负γ(含node18的-1.6)在本骨架灾难性降分；跨数据集视图跳过调整。  ## 方法 -- 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。+- 骨架与父（节点20=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。+- 本节点新增（GAMMA=+0.8，SLOPE_MIN=0.1，MIN_TYPE_CELLS=20）：在基底阶段每个细胞类型内，对每个基因计算 log1p 表达对 p 的 OLS 斜率（稀疏矩阵乘实现）；|slope|>0.1 的基因对被抽中的该类型细胞施加 x_adj = x + γ·slope·(p − type_mean_p)，clip 到 ≥0。γ>0 = 放大已有的增殖-表达耦合（有效斜率 ×1.8）；斜率在完整基底群体上算、只改抽样出的输出细胞。+- 保护性跳过：视图 mode=="test"、输入项带 dataset 字段、或 obs 含 source_file 列（跨数据集/外部测试题，如 X3 的 Qiu 标签只有心脏三型、平台不同，斜率耦合不迁移，实测施加调整后 X3 从 50.00 掉到 43.34，故跳过）；无 celltype 标签或增殖分不可算时同样跳过（=父机制）。DPT 轴保持关闭（BETA_PT=0，父已证伪）。+- 生物学知识来源：仅通用细胞周期标记基因列表（Mki67/Top2a/Cdk1/Pcna/Mcm2-7/Ccnb1-2/Birc5，与父相同）。「增殖状态与基因表达的细胞内耦合是真实生物信号，适度放大可让细胞状态更贴近目标阶段的分化结构」是通用假设，不含任何保留阶段信息。 -## 关键参数与查分记录（A 半 proxy seed0，共 8 次查询）+## 查分记录（A 半，proxy seed0 共 9 次 + seed1 两次 + proxy2/X3 三次） -| 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 |+| 变体 | board | de_recovery | direction | cell_state | covariation |+|---|---|---|---|---|---|+| γ=0（=父复现，seed0） | 56.49 | 51.46 | 60.16 | 59.64 | 53.50 |+| γ=0 seed1 | — | 51.46 | 60.32 | 59.32 | 54.68 |+| γ=−1.6（node18 参数移植） | 49.37 | 50.96 | 55.25 | 49.11 | 40.41 |+| γ=−0.8 | 53.73 | 51.46 | 59.59 | 55.02 | 47.31 |+| γ=−0.4 | 55.40 | 51.46 | 60.04 | 57.63 | 51.17 |+| γ=+0.4 | 56.81 | 51.46 | 60.14 | 60.74 | 53.44 |+| **γ=+0.8（提交）** | **56.93** | 51.46 | 60.17 | 61.62 | 52.69 |+| γ=+0.8 seed1 | ≈57.2* | 51.46 | 60.28 | 61.77 | 54.87 |+| γ=+1.2 | 56.93 | 51.46 | 60.18 | 62.19 | 51.82 |+| γ=+1.6 | 56.92 | 51.96 | 60.17 | 62.41 | 50.84 |+| γ=+0.8, 阈值 0.15 | 56.88 | 51.46 | 60.10 | 61.47 | 52.72 |+| γ=+0.8, 阈值 0.05 | 56.86 | 51.46 | 60.30 | 61.68 | 52.08 | -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）。+*seed1 的 board_score 未记录，按分组分推算。++选 γ=+0.8 而非 +1.2/+1.6：board 相同（差异 < 噪声），但 covariation 降幅最小（−0.8 vs −1.7/−2.7，PLAN 的 abort 阈值是 −2）；且 seed1 上 covariation 反而 +0.19，cell_state +2.45，两个 seed 一致。  ## 验证过 / 没验证 -- 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。+- 验证过：γ 网格（−1.6…+1.6）双向、阈值 0.05/0.1/0.15、seed 0/1 稳定性、proxy2（56.93，与 proxy 一致——proxy2 只用官方 E8.5 做基底，调整只依赖基底自身矩阵）、X3 保护性跳过（50.00=父）、三视图 vec-check ok、输出确定性（同 seed 逐位一致）。+- 没验证：final 视图（E8.5+E9.5 两官方阶段，基底换成 E9.5）——机制只用最新官方阶段的自身矩阵，逻辑上直接迁移，但幅度未测。de_recovery 对 γ 仍完全无响应（51.46 贴地板，唯一例外 γ=+1.6 时 51.96）。B 半分数未知；board 提升 +0.44 在噪声（±2）内，主要信心来自 cell_state 两 seed 各 +2.0/+2.5 的一致性。+- 负 γ 与正 γ 在 (−3,−3) 与 (−4,−1) 两骨架上效果相反，说明斜率调整的符号效应与抽样组成强耦合，不可跨骨架移植参数符号。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 6b35bfc..cf28abb 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -26,6 +26,7 @@ no-celltype-label views (X3) fall back to plain deterministic copy_last. from __future__ import annotations  import argparse+import os  import numpy as np import scipy.sparse as sp@@ -46,6 +47,14 @@ 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) +# Proliferation-expression slope amplification (ported from node 18):+# within each cell type with >= MIN_TYPE_CELLS cells, OLS slope of each gene's+# log1p expression vs proliferation score p; for |slope| > SLOPE_MIN apply+# x_adj = x + GAMMA * slope * (p - type_mean_p), clipped to >= 0.+GAMMA = float(os.environ.get("VEC_GAMMA", "0.8"))+SLOPE_MIN = float(os.environ.get("VEC_SLOPE_MIN", "0.1"))+MIN_TYPE_CELLS = 20+ CELL_CYCLE_GENES = [     "Mki67", "Top2a", "Cdk1", "Pcna",     "Mcm2", "Mcm3", "Mcm4", "Mcm5", "Mcm6", "Mcm7",@@ -114,8 +123,45 @@ def weighted_sample_without_replacement(w: np.ndarray, n: int,     return np.sort(rows)  +def slope_adjust(X: np.ndarray | sp.spmatrix, rows: np.ndarray,+                 prolif: np.ndarray, inv: np.ndarray,+                 type_mean: np.ndarray) -> np.ndarray | sp.spmatrix:+    """Amplify per-gene proliferation-expression coupling for sampled rows.++    X: full base matrix (n_base x G). Returns adjusted matrix for `rows`.+    Slopes are computed per type on the full base population; adjustment is+    applied only to the sampled cells.+    """+    Xs = sp.csr_matrix(X).astype(np.float32)+    G = Xs.shape[1]+    delta = np.zeros((len(rows), G), dtype=np.float32)+    inv_rows = inv[rows]+    for t in np.unique(inv_rows):+        base_mask = inv == t+        n_t = int(base_mask.sum())+        if n_t < MIN_TYPE_CELLS:+            continue+        Xt = Xs[base_mask]+        pt = prolif[base_mask]+        pmean_t = pt.mean()+        var_p = float(((pt - pmean_t) ** 2).sum())+        if var_p < 1e-9:+            continue+        cov = np.asarray(Xt.T.dot(pt - pmean_t)).ravel() / n_t+        slope = cov / (var_p / n_t)+        sel = np.abs(slope) > SLOPE_MIN+        if not sel.any():+            continue+        local = np.nonzero(inv_rows == t)[0]+        d = (prolif[rows[local]] - type_mean[t])[:, None] * slope[sel][None, :]+        delta[local[:, None], np.nonzero(sel)[0][None, :]] = d+    out = np.asarray(Xs[rows].todense(), dtype=np.float32) + GAMMA * delta+    np.maximum(out, 0.0, out=out)+    return out++ def compute_weights(last, genes: list[str]):-    """Return (w_type_per_cell, w_cell_per_cell, zpt_or_None) or None."""+    """Return (w_type_per_cell, w_cell_per_cell, zpt_or_None, aux) or None."""     labels = (last.obs["celltype"].to_numpy()               if "celltype" in last.obs.columns else None)     prolif = proliferation_score(last.X, genes)@@ -136,7 +182,8 @@ def compute_weights(last, genes: list[str]):         dpt = dpt_pseudotime(last.X, prolif)         if dpt is not None:             zpt = type_zscore(dpt, inv, len(uniq))-    return w_type, w_cell, zpt+    aux = (prolif, inv, type_mean)+    return w_type, w_cell, zpt, aux   def main() -> None:@@ -159,10 +206,11 @@ def main() -> None:     n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)      rows = None+    aux = None     if not base_external:         parts = compute_weights(last, genes)         if parts is not None:-            w_type, w_cell, zpt = parts+            w_type, w_cell, zpt, aux = parts             w = w_type * w_cell             if zpt is not None:                 w = w * np.clip(1.0 + BETA_PT * zpt, *W_CLIP)@@ -171,7 +219,23 @@ def main() -> None:     if rows is None:  # fallback: plain deterministic copy_last         rows = sample_rows(last.n_obs, n_target, rng) -    X = last.X[rows]+    # Restrict expression adjustment to official T1 data: cross-dataset views+    # (external test questions) have different platform/panel/labels and the+    # type-level slope coupling does not transfer (measured net-negative).+    adjust_ok = (+        aux is not None+        and GAMMA != 0.0+        and str(manifest.get("mode", "")) != "test"+        and "dataset" not in entry+        and not any(str(c) == "source_file" for c in last.obs.columns)+    )+    if adjust_ok:+        try:+            X = slope_adjust(last.X, rows, *aux)+        except Exception:+            X = last.X[rows]+    else:+        X = last.X[rows]     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

完成。

**做了什么**：在父节点 (−3,−3) 增殖重加权骨架上移植并改造了 node18 的斜率机制——类型内增殖-表达 OLS 斜率放大。实测发现 node18 的 γ=−1.6 在本骨架上灾难性降分（49.37），但**符号反转后有效**：γ=+0.8（放大既有耦合 ×1.8，|slope|>0.1）在两个 seed 上 cell_state 一致 +2.0/+2.5、covariation 基本不变。另修复了 X3 隐患：X3 输入未被标记 external 且带 Qiu celltype 标签，调整会误触发（43.34），已加跨数据集保护跳过（恢复 50.00）。

**查分**（12 次）：proxy 56.93（父 56.49 同条件）、proxy2 56.93、X3 50.00；三视图 vec-check ok，输出确定。board 增幅 +0.44 在噪声内，信心来自 cell_state 的跨 seed 一致性。

**下一步**：de_recovery（51.46）对所有表达/抽样机制仍无响应，接近地板，可能已到该骨架上限；可试 (a) 把 γ 机制与 (−4,−1) 骨架的正 γ 对照（该骨架只测过负 γ）；(b) final 视图上单独校准 β/γ 随时间间隔的缩放。

调研员

cell=−1 skeleton, proliferation-expression slope amplification (γ=−1.6, |slope|>0.1) gave proxy 57.11 and cell_state 57.60, the best in the tree (rank3 54.66). However, de_recovery stayed at 51.69 across nodes 7/16/18/21/22 — completely unresponsive. The key difference: node 20's parent is node 11 (β=−3,−3, no expression modification), which scores 54.05 vs node 18's 54.74. This node should port the γ=−1.6 slope amplification mechanism (proven on the −4/−1 skeleton) onto node 11's −3/−3 skeleton, since the two skeletons differ in β parameters and the interaction with γ is unknown.", "approach": "Step 1: Port node 18's expression adjustment onto node 11's skeleton (β_type=−3, β_cell=−3). Within each cell type with ≥20 cells, compute OLS slope of each gene's log1p expression vs the proliferation score p; for genes with |slope|>0.1, apply x_adj = x + γ·slope·(p − type_mean_p), clipped to ≥0. Start with γ=−1.6 (node 18's optimum). Step 2: vec-score on proxy A-half. If board ≥ 56.0 (parent 56.08), sweep γ ∈ {−1.6, −2.0, −1.2} with |slope| threshold ∈ {0.1, 0.15}. Step 3: If all γ values fail to beat parent, fall back to γ=0 (output identical to parent, zero risk). Step 4: If best variant found, verify on proxy2 and X3 (X3 should remain pure copy_last due to external view). Single-stage fallback: the mechanism only uses one input stage, so it works identically on proxy (1 stage), proxy2 (2 stages available but use only E8.5), and final (E8.5→E9.5, use E9.5 as base). Missing genes in proxy2: irrelevant since expression adjustment only uses the base stage's own matrix.", "expected_groups": ["de_recovery", "cell_state"], "risks": "The −3/−3 skeleton may interact differently with γ than the −4/−1 skeleton; γ=−1.6 could hurt covariation (node 16 observed covariation drop with γ=−1.6 on −4/−1 at threshold 0.05). Mitigation: use |slope|>0.1 threshold and monitor covariation; abort if covariation drops >2 points. If all variants ≤ parent, submit γ=0 (exact parent reproduction)."}