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节点 n4 在终选来历上

增殖指数反向重加权 copy_last：按细胞类型的增殖标记得分下调快增殖祖细胞、上调低增殖（分化中）类型的抽样权重（β=-4），改变群体组成。

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 3b41426837: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 b6980f6761。改动的文件：solution/METHOD.md +37 −0、solution/README.md +0 −4、solution/run.py +63 −16

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..b1f72a1--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,37 @@+# 增殖指数反向重加权 copy_last：按细胞类型的增殖标记得分下调快增殖祖细胞、上调低增殖（分化中）类型的抽样权重（β=-4），改变群体组成。++## 方法++基底 = copy_last_official：输出取最新「官方」输入阶段的细胞（外部输入阶段永不直接当输出；视图若无官方输入——如 X3——退路取最新阶段）。不做跨阶段平移（父树已验证 α>0 的 pseudobulk shift 降分）。++组成重加权：+1. 增殖基因列表 PROLIF = [Mki67, Top2a, Pcna, Cdk1, Ccna2, Ccnb1, Aurkb, Bub1, Cenpf, Nusc1]（通用细胞周期/增殖标记，属"不针对禁窗的通用机制知识"，来源：常识性 cell-cycle marker 注释，与 prior/ 中 GO/Reactome 增殖通路一致；未用任何保留阶段测量）。与面板取交集，≥3 个有效基因才启用（proxy/X3 面板各有 9 个）。+2. 每细胞增殖得分 = PROLIF 基因 log 空间表达均值；按 celltype 聚合成类型得分。+3. 权重 w_i = max(1e-6, 1 + β·(prolif_type(i) − mean_prolif))，β = **-4**（负值：下调高增殖类型、上调低增殖类型）。+4. 加权无放回抽样（Efraimidis–Spirakis：keys = u^(1/w)，取 top-n），n = target_n_cells；池 ≤ n 时退化为原样全取（X3 走此路，输出=copy_last）。+5. 单输入阶段（proxy）天然适用：得分完全在快照内计算。++## 关键参数与选择依据（proxy A 半查分）++- β = 0（copy_last）：50.40+- β = +0.5 / +1 / +2 / +4（上调高增殖类型）：47.42 / 46.28 / 44.44 / 39.88 —— 单调降分，说明"增殖快→占比涨"方向与真实变化相反+- β = -1 / -2 / **-4** / -5 / -6 / -8：52.65 / 53.86 / **55.34** / 54.47 / 54.44 / 51.89 —— 峰在 -4+- proxy2（β=-4）：55.34（与 proxy 完全一致：外部 Qiu E9.0 被忽略，输出官方 E8.5 重加权样本）+- X3（β=-4）：50.0（= copy_last，因 X3 最新阶段池 = 目标细胞数，重加权不生效）+- 细胞级得分重加权（替代类型级，β=-1/-2）：54.04 / 54.68，均低于类型级 -4，弃用+- X3 上曾试"池<n 时加权有放回重采样"：48.14（de_recovery 掉到 43），弃用，保留全量复制++生物学解读：E8.5 中心肌类（AVC/IFT/OFT/SV/RV/LV-CM）增殖标记得分最低、祖细胞类（NCC、aSHF、Paraxial Mesoderm、Neural Tube）最高；负 β 把组成向分化中的心肌/内皮方向推、压缩祖细胞占比，与 E8.5→E9.5 心脏发育（心腔扩大、CM 占比上升）一致。++## 验证过++- 三个视图（proxy、proxy2、X3）均跑通并通过 vec-check；运行 <10s、内存 ~1.5GB，远低于限额。+- 确定性：仅用 np.random.default_rng(seed)。+- β 扫描共 12 次 proxy 查分 + proxy2/X3 各若干次（额度已用尽）。++## 没验证 / 风险++- B 半与 A 半可能有 ±2 分噪声；β=-4 与 -5/-6 差距（<1 分）在噪声内，但 -4 对 0/正 β 的差距（≥5 分）远超噪声。+- final 视图（E8.5+E9.5 → E10.5）未验证：代码会取 E9.5 快照做同样的重加权，机制相同但最优点 β 可能不同；替代评测无法检验。+- X3 上重加权完全不生效（池=目标数），X3 分数只反映 copy_last。+- 未尝试：类型级+细胞级混合信号、用 prior/ 通路（如 Reactome cell cycle）替代手工基因表、按 n_counts 归一化增殖得分。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mddeleted file mode 100644index ba29577..0000000--- a/solution/README.md+++ /dev/null@@ -1,4 +0,0 @@-# pseudobulk_shift--最新阶段抽样后，每个细胞加上所属类型在最后一步的伪批量差值 mean(last|type) − mean(prev|type)，夹到 ≥0；前一阶段没有的类型原样复制。-T1 proxy 只有一个输入阶段，没有差值可取，退化成 copy_last（同样的抽样），所以 proxy 分 = copy_last（seed 0 实测 49.77）。final 才真正平移；官方在真实 T1 上报的常数位移是 48.6，低于地板。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex f3a0f25..8c85d0b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,13 +1,19 @@ #!/usr/bin/env python3-"""pseudobulk_shift: latest stage + per-cell-type pseudobulk delta of the last step.+"""copy_last + proliferation-index composition reweighting. -The delta is mean(last|type) - mean(prev|type) over the two latest inputs,-computed on the full stages and added once to a subsample of the latest stage-(clipped at 0). Types missing from the earlier stage are copied unchanged.+Base: output a deterministic subsample of the latest official input stage+(external input stages are never copied directly; if a view has only external+inputs, e.g. test question X3, fall back to the latest stage). -With a single input stage (T1 proxy: E8.5 only) there is no step to take a-delta from, so this falls back to copy_last with the same sampling. The proxy-therefore cannot tell this seed from copy_last; that gap is expected.+Enhancement: cell types with a higher proliferation score (mean log-expression+of canonical cell-cycle genes: Mki67, Top2a, Pcna, Cdk1, Ccna2, Ccnb1, Aurkb,+Bub1, Cenpf, Nusc1 - generic proliferation markers, not stage-specific+knowledge) are expected to expand relative to slower types over the interval+to the target. We reweight the subsampling so each cell's inclusion weight is+w_i = max(eps, 1 + beta * (prolif_type(i) - mean_prolif)), using weighted+sampling without replacement (Efraimidis-Spirakis keys u^(1/w)). beta=0+reproduces plain copy_last. Works with a single input stage (proxy) because+the proliferation score is computed entirely within the snapshot. """  from __future__ import annotations@@ -15,10 +21,11 @@ from __future__ import annotations import argparse  import numpy as np+from scipy import sparse -from src.task1_temporal.baselines import shift_rows, type_deltas from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,+    is_external,     labels_of,     load_manifest,     panel_genes,@@ -28,6 +35,28 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) +BETA = -4.0  # tuned on T1 proxy A-half: -4 > -5/-6 > -2 > -1 > 0 > positive beta++PROLIF = ["Mki67", "Top2a", "Pcna", "Cdk1", "Ccna2", "Ccnb1",+          "Aurkb", "Bub1", "Cenpf", "Nusc1"]+++def pick_stage(manifest):+    """Latest official input; fall back to the latest stage of any source."""+    stages = inputs_by_time(manifest, include_external=False)+    if not stages:+        stages = inputs_by_time(manifest, include_external=True)+    return stages[-1]+++def weighted_sample(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:+    """Weighted sampling without replacement (Efraimidis-Spirakis), sorted."""+    if n >= len(w):+        return sample_rows(len(w), n, rng)+    keys = rng.random(len(w)) ** (1.0 / w)+    idx = np.argsort(-keys, kind="stable")[:n]+    return np.sort(idx)+  def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()@@ -36,18 +65,36 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)     args = parser.parse_args() +    beta = BETA+     manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)-    stages = inputs_by_time(manifest)-    last = read_stage(args.data, stages[-1], genes)+    entry = pick_stage(manifest)+    last = read_stage(args.data, entry, genes)     rng = np.random.default_rng(args.seed)-    rows = sample_rows(last.n_obs, target_n_cells(manifest, last.n_obs), rng)+    n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)++    rows = None+    if beta != 0:+        have = [g for g in PROLIF if g in set(genes)]+        if len(have) >= 3:+            cols = np.array([genes.index(g) for g in have], dtype=np.int64)+            Xc = last.X[:, cols]+            Xc = Xc.toarray() if sparse.issparse(Xc) else np.asarray(Xc)+            score = Xc.mean(axis=1)+            lab = labels_of(last)+            uniq, inv = np.unique(lab, return_inverse=True)+            type_score = np.zeros(len(uniq), dtype=np.float64)+            np.add.at(type_score, inv, score)+            type_score /= np.bincount(inv)+            ts = type_score[inv]+            mean_s = np.average(type_score, weights=np.bincount(inv))+            w = np.maximum(1.0 + beta * (ts - mean_s), 1e-6)+            rows = weighted_sample(w, n_target, rng)+    if rows is None:+        rows = sample_rows(last.n_obs, n_target, rng)+     X = last.X[rows]-    if len(stages) >= 2:-        prev = read_stage(args.data, stages[-2], genes)-        deltas = type_deltas(prev.X, labels_of(prev), last.X, labels_of(last))-        del prev-        X = shift_rows(X, labels_of(last)[rows], deltas)     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。总结：

**做了什么**：在父节点（pseudobulk_shift）基础上改为 copy_last_official + 增殖指数**反向**组成重加权：按 celltype 聚合的细胞周期基因（Mki67/Top2a/Pcna/Cdk1 等 9 个面板内基因）得分计算抽样权重 w=1+β·(prolif_type−mean)，Efraimidis–Spirakis 加权无放回抽样，β=-4。机制：下调高增殖祖细胞（NCC/aSHF/Paraxial）、上调低增殖分化中心肌类占比，与心脏发育方向一致。

**查分**（19 次）：
- proxy：β=0 → 50.40；正 β 单调降分（+4 → 39.88）；负 β 峰在 **-4 → 55.34**（-5/-6 约 54.4，-8 → 51.9）
- proxy2：55.34（外部 Qiu 阶段被正确忽略）
- X3：50.0（池=目标细胞数，重加权不生效，等于 copy_last）；有放回重采样尝试降到 48.14，已弃用
- 细胞级权重（54.0/54.7）不如类型级，弃用
- 三视图均通过 vec-check，运行 <10s

**下一步最值得试**：(1) 用两阶段比例差 Δprop（final/proxy2 可用）与增殖信号混合，替代纯增殖先验；(2) X3 上让重加权生效的办法（如输出细胞数 > 池时用加权复制而非均匀复制，但需解决 de_recovery 掉分）；(3) β 在 -3~-5 间细扫 + 类型得分按 n_counts 校正。

调研员

{
  "name": "增殖指数驱动的组成重加权 copy_last",
  "motivation": "节点 2/3 的 copy_last_official 在四个分组均停在 ~50（49.93/50.11/50.00/50.11），说明单纯复制已触顶。方向库 T1-01（组成重加权）是 run2 胜者、待超越的基线，但本树尚未尝试。父节点 1 的 covariation 22.56 已被节点 2/3 修正，但 direction 和 de_recovery 仍停留在 50 附近，表明评分器对组成变化（细胞类型比例）敏感而 copy_last 无法捕捉。利用快照内增殖标记（Mki67、Top2a、Pcna、Cdk1 等）估计各类型的增殖率，按增殖率重加权抽样，可在不改变单个细胞表达的前提下把组成向 E9.5 方向推移，机制明确且单阶段可用。",
  "approach": "1) 基底沿用 copy_last_official：只取最新官方输入阶段，忽略外部阶段。2) 定义增殖基因列表 PROLIF = [Mki67, Top2a, Pcna, Cdk1, Ccna2, Ccnb1, Aurkb, Bub1, Cenpf, Nusc1]（通用增殖/周期标记，非禁窗特异）。对每个细胞计算增殖得分 = 该列表中基因在 log 空间的均值表达。3) 按细胞类型聚合：prolif_c = mean(增殖得分 | type=c)。4) 抽样权重 w_i = max(0, 1 + β·(prolif_{type(i)} − mean_prolif))，用 rng.choice(n, size=target_n, replace=False, p=w/sum(w)) 做无放回加权抽样。5) β 是核心参数：先跑 β=0 确认与 copy_last 一致（预期 ~50），再依次试 β ∈ {0.5, 1.0, 2.0, 4.0}，用 vec-score 在 proxy 和 X3 上各查一次，取两个尺子均不降的最小 β；若所有 β>0 均降分则回退 β=0。6) 单输入阶段退路：增殖得分完全在快照内计算，无需跨阶段差值，proxy（单阶段）天然适用。7) 两阶段（final / proxy2 有 E8.5+E9.5）时可选增强：若两阶段均有同类型，用观测到的比例变化 Δprop_c 替代增殖估计，β 控制混合权重 w = 1 + β·(0.5·prolif_signal + 0.5·Δprop_c)；单阶段时 Δprop 不可用，自动退化为纯增殖信号。8) 实现约 40 行改动，无需 GPU，耗时与 copy_last 同级。",
  "expected_groups": ["direction", "de_recovery", "cell_state"],
  "risks": "1) 增殖率与真实组成变化方向不一致（如某些高增殖类型在 E9.5 反而因分化而减少）→ 表现为 β>0 时 vec-score 下降，Engineer 应在第一轮 β=0.5 就发现并停止。2) 增殖基因列表中的基因可能不在 panel_genes 里 → 实现时先取交集，若有效基因 <3 则跳过增殖信号、回退 copy_last。3) 加权抽样 replace=False 在权重极端时可能报错 → 加 epsilon 平滑并做 fallback 到均匀抽样。4) 提升幅度可能 <2 分噪声 → 需在 proxy 和 X3 两个尺子上各查 2 次取均值确认。",
  "sources": []
}

审查员

REVIEW.json written