总览 · ← 返回运行 20261001-233756-search-t1-abc-r0-B-population

节点 n7 在终选来历上

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。

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 460e9acb2e: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 3b41426837。改动的文件：solution/METHOD.md +25 −24、solution/run.py +87 −38

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex b1f72a1..88d77db 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,37 +1,38 @@-# 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。+# 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。  ## 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）。+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）。 -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。+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。 -## 关键参数与选择依据（proxy A 半查分）+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）。 -- 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+## 查分记录（A 半） -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。+- 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）  ## 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）。+- 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）。  ## 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。+- 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。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 8c85d0b..71f82b5 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,19 +1,21 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last + proliferation-index composition reweighting.--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).--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.+"""copy_last + two-level proliferation reweighting + proliferation-gradient+expression extrapolation.++Base (node 4/6): output a deterministic weighted subsample of the latest+official input stage. Type-level weight uses the type-mean proliferation+score (beta_type=-4, tuned); cell-level weight uses the within-type+deviation (beta_cell=-1, node 6).++New (this node): per cell type, regress each gene's expression on the cell's+proliferation score (OLS slope over ALL source cells of that type). Each+selected cell's expression is nudged along that slope toward its type's mean+proliferation level: x_adj[i,g] = x[i,g] + gamma * slope_g * (tmean - p_i),+applied only where |slope_g| > SLOPE_MIN, clipped to >= 0. Types with+< MIN_TYPE_CELLS cells are left untouched. gamma=0 reproduces the base.+Proliferation markers are generic cell-cycle genes (not stage-specific+knowledge); everything is computed within the input snapshot, so the method+works with a single input stage. """  from __future__ import annotations@@ -35,7 +37,11 @@ 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+BETA_TYPE = -4.0   # tuned on T1 proxy A-half (node 4)+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  PROLIF = ["Mki67", "Top2a", "Pcna", "Cdk1", "Ccna2", "Ccnb1",           "Aurkb", "Bub1", "Cenpf", "Nusc1"]@@ -63,9 +69,13 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--data", required=True)     parser.add_argument("--out", required=True)     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)+    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)     args = parser.parse_args()--    beta = BETA+    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      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)@@ -74,28 +84,67 @@ def main() -> None:     rng = np.random.default_rng(args.seed)     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:+    score = None+    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).astype(np.float64)++    inv = None+    if score is not None:+        lab = labels_of(last)+        uniq, inv = np.unique(lab, return_inverse=True)+        inv = np.asarray(inv).ravel()+        n_types = len(uniq)+        counts = np.bincount(inv, minlength=n_types).astype(np.float64)+        type_score = np.zeros(n_types, dtype=np.float64)+        np.add.at(type_score, inv, score)+        type_score /= counts+        ts = type_score[inv]+        mean_s = np.average(type_score, weights=counts)+        w_type = np.maximum(1.0 + beta_type * (ts - mean_s), 1e-6)+        w_cell = np.maximum(1.0 + beta_cell * (score - ts), 1e-6) if beta_cell != 0 else np.ones_like(w_type)+        rows = weighted_sample(w_type * w_cell, n_target, rng)+    else:         rows = sample_rows(last.n_obs, n_target, rng) -    X = last.X[rows]-    write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)+    X = last.X+    Xsel = X[rows]+    # Guard: only adjust expression on official stages. In external-only views+    # (e.g. test question X3: different platform/technology, author cell-type+    # labels) the within-type proliferation regression proved harmful+    # (X3 A-half 50.0 -> 43.2), so we copy the cells untouched there.+    degenerate = n_target >= last.n_obs  # no real subsampling (e.g. test X3)+    if gamma != 0.0 and score is not None and not is_external(entry) and not degenerate:+        n_types = int(inv.max()) + 1+        S = np.zeros((n_types, X.shape[1]), dtype=np.float32)+        for t in range(n_types):+            idx = np.flatnonzero(inv == t)+            if len(idx) < MIN_TYPE_CELLS:+                continue+            pc = score[idx] - score[idx].mean()+            denom = float(pc @ pc)+            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+            S[t] = slope.astype(np.float32)+        if np.any(S):+            c = (-gamma) * (score[rows] - type_score[inv[rows]])+            trow = inv[rows]+            parts = []+            chunk = 1024+            for a in range(0, len(rows), chunk):+                b = min(a + chunk, len(rows))+                D = np.asarray(Xsel[a:b].todense(), dtype=np.float32)+                D += (c[a:b, None] * S[trow[a:b]]).astype(np.float32)+                np.clip(D, 0.0, None, out=D)+                parts.append(sparse.csr_matrix(D))+            Xsel = sparse.vstack(parts).tocsr()++    write_prediction(Xsel, genes, args.out, seed=args.seed)   if __name__ == "__main__":

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**：在节点 4 基底（copy_last_official + β_type=-4）上乘法叠加节点 6 式 β_cell=-1（γ=0 即 56.28，高于两亲本）；实现 PLAN 的增殖-表达回归调整，但正 γ 被证伪（单调降分），扫描发现**负 γ** 有效——沿类型内增殖斜率放大细胞自身偏离，γ=-0.8 得 proxy 57.20。X3 上调整有害（50→43.2），加了「外部来源或抽样退化时跳过」保护，恢复 50.0。

**查分**（A 半，用 9/20 次）：proxy 57.20（seed1 56.89）、proxy2 57.20、X3 50.0，预期节点分 ≈54.8（父 53.48）。de_recovery 50.65→52.48，cell_state→61.45，covariation 略降至 53.56。

**下一步最值得试**：γ 在 [-0.4,-1.6] 区间与 β_cell 联合细扫并做 B 半/多种子稳健性确认；在 final 视图逻辑上检查 E9.5 池是否触发退化保护；试用 prior/Reactome cell-cycle 通路替代手工基因表以降低 γ 的过拟合风险。

调研员

Looking at the data: de_recovery is the weakest group (50.65) and completely stuck across nodes 4 and 6 despite large composition changes. Composition reweighting alone cannot improve it — expression-level modification is needed, but the naive per-type uniform shift (α) was proven harmful. I'll propose a mechanistically different expression adjustment using within-type proliferation-expression correlation as a pseudo-temporal gradient.

```json
{
  "name": "增殖梯度表达外推：类型内增殖-表达回归斜率驱动的逐细胞表达微调",
  "motivation": "de_recovery 是四组最弱（50.65）且在节点 4→6 中完全未动（50.65→50.65），说明纯组成重加权对 DE 恢复无效。已证伪的 α-shift 是对所有同类细胞施加相同位移；本方案利用类型内增殖得分与基因表达的回归斜率，按每个细胞自身增殖水平做差异化微调，机制完全不同。节点 4 proxy A 半 55.34、节点 6 叠加 β_cell 后 56.3，但 de_recovery 始终 ~50.6，是唯一未被攻克的方向。",
  "approach": "基底 = 节点 4 的 copy_last_official + 类型级 β_type=-4 加权抽样，叠加节点 6 已验证的 β_cell=-1 类型内权重（直接复用其代码逻辑）。新增表达调整步骤：(1) 对每个细胞类型，用该类型全部源细胞（非仅选中细胞）计算每个基因表达与增殖得分的 OLS 斜率 slope_g（即 cov(x_g, prolif)/var(prolif)）；(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)，仅对 |slope_g| > 0.05 的基因执行；(3) clip 到 ≥0。关键参数 γ：初值 0.15，扫描 [0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3, 0.5]；预期最优点在 0.1–0.2（过大会伤 covariation）。vec-score 快速筛选：先只跑 proxy A 半，γ=0 应复现 ~55.2（确认基底正确），然后逐个 γ 查分，重点看 de_recovery 分组是否 >52（超噪声 2 分）。若 γ=0.1 时 de_recovery 提升但 covariation 下降 >1 分，缩小 γ 或加 |slope| 阈值 0.1。单输入阶段（proxy）：增殖得分与回归完全在快照内计算，天然适用。proxy2：忽略外部 Qiu 输入，同 proxy。X3：池=目标数，抽样退化为全取，但表达调整仍生效（首次让 X3 有改善空间）；若 X3 面板无 ≥3 个增殖基因则跳过调整。时间预估：回归计算 O(n_cells×n_genes) 约 1–2 s，总运行 <5 s。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "direction"],
  "risks": "1) γ 过大导致表达失真、covariation 下降——用 γ=0.05 起步并监控 covariation 分组，若降 >1.5 分立即停止增大。2) 增殖-表达回归斜率在小组（<20 细胞）类型中噪声大——对细胞数 <20 的类型跳过调整（保持原表达）。3) 对 A 半过拟合：若 γ 最优点两侧分差 <2 分，取较保守值并在第二次查分确认。4) X3 上表达调整可能无效或有害（X3 面板/类型组成不同）——先单独查 X3 确认不降分，若降则对 X3 禁用调整（检测 target_n_cells == pool_size 时跳过）。5) 与节点 6 的 β_cell 叠加可能非最优——若叠加后总分不升，退化为仅用 β_type=-4 + 表达调整。"
}
```

审查员

REVIEW.json written