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节点 n38

改了什么

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 71ce0a1e00: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 846f4f83ea。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −7、solution/run.py +30 −9

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex bd4b791..227fa73 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,9 @@ ## 改了什么-相对父节点（node 23，SNR 收缩 + sign disagreement + 二值 clip cap）的全部改动：-1. 移除 sign disagreement 机制：该机制对与主导方向相反的基因额外收缩，引入非均匀基因间缩放，破坏共变结构。实验表 Program 1（无 sign disagreement）covariation 48.41 优于 node 23 的 47.94。-2. 将二值 clip-awareness cap 替换为基于分位数的比例缩放（CLIP_QUANTILE=0.03），并加最低缩放地板（CLIP_MIN_SCALE=0.4）：第 0 轮用 CLIP_QUANTILE=0.02 无地板，covariation 提升到 48.69 但 de_recovery 从 48.89 降到 47.35——对低表达基因的负 delta 过度压缩导致下调信号丢失。加地板保证负 delta 至少保留 40%，保护 DE 信号。-3. GENE_SHRINK_K 从 3.0 改为 4.0：实验表 Program 1（K=4.0）de_recovery 48.76 优于 Program 2/3（K=3.0）的 48.76–48.89，且 K=4.0 使 gene_shrink 更宽松（高 SNR 基因保留更多位移），有助恢复 de_recovery。+相对父节点（node 30，SNR 收缩 + 分位数 clip 缩放 + CLIP_MIN_SCALE=0.4 + K=4.0）的改动：+1. 加入 per-cell projection-based scaling（来自实验表 Program 1/2，score 50.09）：对每个类型，将细胞投影到 delta 方向上，用 rank 归一化后按 CELL_SCALE_MIN=0.7 到 CELL_SCALE_MAX=1.3 线性缩放各细胞的位移量。这保留了类型内沿进化方向的方差结构，直接改善 covariation（父节点最弱项 48.40）。+2. 将 clip 保护从"事前缩放 delta"改为"事后截断负值"：先按 per-cell scale 加完位移，再把低于 0 的值截到 0。这避免了事前缩放对 delta 幅度的压缩（该压缩被证明损害 de_recovery），同时仍保证输出非负。+3. 对零 delta 基因（|delta|<1e-8）不加位移，避免无意义计算。 ## 用到的知识与出处-- 方法卡 k018（Damped per-type shift: shrinkage alpha on the observed delta）-- 实验表 Program 1（score 49.2785，K=4.0，无 sign disagreement，无 clip 保护）：covariation 48.41，de_recovery 48.76-- 第 0 轮实验结果：CLIP_QUANTILE=0.02 无地板时 covariation 48.69（+0.75）但 de_recovery 47.35（-1.54），证实 clip 保护有利共变但过度压缩有害 DE+- 实验表 Program 1/2（score 50.09，per-cell projection scaling + rank normalization）+- 方法卡 k018（Damped per-type shift: shrinkage alpha）+- 父节点 ANALYSIS：clip 保护有利共变但过度压缩有害 DE；K 在 3-4 不敏感diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex e56af80..baf40de 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -34,6 +34,8 @@ GENE_SHRINK_K = 4.0 SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5 CLIP_QUANTILE = 0.03 CLIP_MIN_SCALE = 0.4+CELL_SCALE_MAX = 1.3+CELL_SCALE_MIN = 0.7   def _to_dense(X):@@ -105,18 +107,37 @@ def main() -> None:              delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32) +            nonzero_genes = np.abs(delta) > 1e-8+            n_nonzero = int(nonzero_genes.sum())++            if n_nonzero > 1:+                centroid = Xd_last[mask_last][:, nonzero_genes].mean(axis=0)+                proj_dir = delta[nonzero_genes].copy()+                proj_norm = np.linalg.norm(proj_dir) + 1e-12+                proj_dir = proj_dir / proj_norm+                cell_sub = X[mask_s][:, nonzero_genes]+                centered = cell_sub - centroid[np.newaxis, :]+                proj_scores = centered @ proj_dir+                n_cells_t = len(proj_scores)+                if n_cells_t > 1:+                    ranks = np.argsort(np.argsort(proj_scores)).astype(np.float64)+                    norm_proj = ranks / (n_cells_t - 1)+                else:+                    norm_proj = np.array([0.5])+                cell_scale = CELL_SCALE_MIN + (CELL_SCALE_MAX - CELL_SCALE_MIN) * norm_proj+                X[mask_s][:, nonzero_genes] += delta[nonzero_genes][np.newaxis, :] * cell_scale[:, np.newaxis]+                zero_genes = ~nonzero_genes+                if zero_genes.any():+                    X[mask_s][:, zero_genes] += delta[zero_genes][np.newaxis, :]+            else:+                X[mask_s] += delta[np.newaxis, :]+             neg_delta_mask = delta < 0             if neg_delta_mask.any():                 cell_vals = X[mask_s]-                q_low = np.quantile(-                    cell_vals[:, neg_delta_mask], CLIP_QUANTILE, axis=0-                )-                needed = -delta[neg_delta_mask]-                scale = np.minimum(1.0, q_low / (needed + 1e-12))-                scale = np.maximum(scale, CLIP_MIN_SCALE)-                delta[neg_delta_mask] *= scale--            X[mask_s] += delta[np.newaxis, :]+                below_zero = cell_vals[:, neg_delta_mask] < 0+                if below_zero.any():+                    X[mask_s][:, neg_delta_mask] = np.maximum(X[mask_s][:, neg_delta_mask], 0.0)          del prev, Xd_last, Xd_prev 

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）。

没有记录调研来源。

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

native

审查员

REVIEW.json written

stream

Looking at the results, Round 0 and Round 1 both scored 50.2682 with identical group scores, suggesting the parameter changes (GENE_SHRINK_POWER 2.5→2.0, CELL_SCALE_MAX 1.3→1.35, CELL_SCALE_MIN 0.7→0.65) had no measurable effect. The score is plateaued, with de_recovery at 50.0 as the weakest group.

The key observation is that the SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD=1.5 is relatively high - many genes with moderate but real signal may be excluded from the "significant" set, causing alpha to be underestimated. Lowering it to 1.2 (as in Program 2 which scored 50.09) could help more genes contribute to the alpha calculation, potentially improving all groups.

Additionally, the ALPHA_MAX of 0.80 may be too conservative. The top programs use the same value but the plateau suggests we need to push harder on the shift magnitude while the per-cell scaling already protects covariation. I'll raise ALPHA_MAX to 0.85 and lower SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD to 1.2.

<<<<<<< SEARCH
ALPHA_MAX = 0.80
ALPHA_MIN = 0.1
SIGN_THRESHOLD = 0.05
GENE_SHRINK_POWER = 2.0
GENE_SHRINK_K = 4.0
SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5
CLIP_QUANTILE = 0.03
CLIP_MIN_SCALE = 0.4
CELL_SCALE_MAX = 1.35
CELL_SCALE_MIN = 0.65
=======
ALPHA_MAX = 0.85
ALPHA_MIN = 0.1
SIGN_THRESHOLD = 0.05
GENE_SHRINK_POWER = 2.0
GENE_SHRINK_K = 4.0
SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.2
CLIP_QUANTILE = 0.03
CLIP_MIN_SCALE = 0.4
CELL_SCALE_MAX = 1.35
CELL_SCALE_MIN = 0.65
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
                alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * min(
                    frac_significant / 0.3, 1.0
                )
=======
                alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * min(
                    frac_significant / 0.25, 1.0
                )
>>>>>>> REPLACE