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节点 n10

三轴组成重加权(α_p=0.7,α_a=0.2,α_m=0.3)+分位数分层抽样(K=3)：按logw分3等频bin，配额按bin权重和最大余数法分配，bin内均匀无放回抽样，替代Gumbel top-k以保协方差。

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 2a0df0e524: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 0a15bb3542。改动的文件：solution/METHOD.md +19 −24、solution/run.py +67 −7

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex a8a9846..2792b04 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,34 +1,29 @@-增殖×凋亡×代谢成熟三轴组成重加权：w=exp(-0.7·z_p-0.2·z_a+0.5·z_m)，z_m=OXPHOS−糖酵解每细胞均值差，无放回加权抽样最新官方阶段细胞，不改表达值。+三轴组成重加权(α_p=0.7,α_a=0.2,α_m=0.3)+分位数分层抽样(K=3)：按logw分3等频bin，配额按bin权重和最大余数法分配，bin内均匀无放回抽样，替代Gumbel top-k以保协方差。  ## 方法 -在节点 7 双轴（增殖、凋亡）基础上新增第三轴：代谢成熟度。+在节点 8（增殖×凋亡×代谢三轴重加权）基础上，只改抽样机制，评分轴不变：  - 基底：最新**官方**输入阶段（`inputs_by_time(include_external=False)`），proxy2 的外部 Qiu E9.0 不作基底。-- 三个每细胞评分（基因取面板内存在者；<5% 细胞非零则跳过该轴）：-  - 增殖 z_p：28 个细胞周期基因（Mki67, Ccn*, Cdk*, Mcm2-7, Top2a, Pcna, Aurka/b, Plk1 等）log 表达均值；-  - 凋亡 z_a：13 个促凋亡基因（Bax, Bak1, Bid, Bik, Bmf, Bnip3, Pmaip1, Bbc3, Casp3/8/9, Apaf1, Trp53）均值；-  - 代谢 z_m：z(OXPHOS 23 基因均值) − z(糖酵解 13 基因均值)，再 clip。-- 权重 `w = exp(-0.7·z_p) · exp(-0.2·z_a) · exp(+0.5·z_m)`；z 全部 clip ±3；w 下限 0.05·mean；Gumbel top-k 无放回加权抽样到 target_n。-- 正号代谢轴 = 富集高 OXPHOS / 低糖酵解（代谢成熟）细胞。+- 三个每细胞评分（同父节点）：增殖 z_p（28 细胞周期基因）、凋亡 z_a（13 促凋亡基因）、代谢 z_m = z(OXPHOS 23 基因均值) − z(糖酵解 13 基因均值)；z clip ±3；<5% 细胞非零则跳过该轴。+- `logw = -0.7·z_p - 0.2·z_a + 0.3·z_m`；`w = exp(logw - max)`，下限 0.05·mean(w)。+- **分位数分层抽样（替代 Gumbel top-k）**：+  1. 按 log(w) 排序，分成 K=3 个等频 bin；+  2. 每 bin 配额 = n_out × bin 权重和 / 总权重和，最大余数法凑整，配额上限为 bin 细胞数，溢出按权重比例再分配（循环直到分完）；+  3. bin 内用 `rng.permutation` 均匀无放回抽样 → 保持 bin 内细胞的共变结构；+  4. 结果排序后输出，不改任何表达值。 - `n_out ≥ n_rows` 时（X3）退化为复制全部细胞（copy_last），与父节点一致。-- 输出不改任何表达值，只改细胞组成。+- 单输入阶段退路：方法只用一个输入阶段，proxy / proxy2 / final / X3 代码路径一致。 -## 关键参数与验证+## 生物学依据（来源同父节点，均为不针对禁窗的通用机制知识） -- proxy seed 0 扫描 α_m ∈ {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.8, 1.0}（α_p=0.7, α_a=0.2 固定）：56.40 → 57.39（α_m=0.5 峰值附近平坦 0.4–0.6），α_m≥0.8 回落（covariation 下降）。-- α_m=0.5 seed 1 复核：57.51。-- α_p 复核（α_m=0.5）：0.5→56.89，0.7→57.39，0.9→57.11，保持 0.7。-- α_a 复核（α_m=0.5）：0.05→57.25，0.2→57.39，0.35→57.45（差异在 ~2 分噪声内），保持父节点值 0.2。-- proxy2 seed 0：57.39（同 proxy，因该视图输出等同）；X3 通过 vec-check（退化为 copy_last）。-- 分组效果：de_recovery 50.99→53.0~53.5（脱离地板，父节点最弱组），cell_state、covariation、direction 均不降。+细胞周期、凋亡、OXPHOS/糖酵解基因名单来自通用基因功能注释（GO/Reactome 常识性成员）；E8.5→E9.5 心脏/胚胎发育中代谢从糖酵解向氧化磷酸化成熟、增殖整体减速，故下调强周期细胞、富集代谢成熟细胞。 -## 生物学知识来源（通用分子生物学，非禁窗测量）+## 关键参数与验证（vec-score = A 半，官方分为 B 半，T1 噪声约 ±2） -- 分化细胞从糖酵解转向线粒体氧化磷酸化是胚胎发育中保守的代谢成熟方向（Warburg 样代谢→OXPHOS 转换，通用细胞生物学教科书知识）；OXPHOS/糖酵解基因名单取自标准通路注释（Reactome/KEGG 通路成员基因名，未使用任何禁窗阶段的表达测量）。--## 未验证--- final 视图（E8.5+E9.5 → E10.5）：三轴在 final 上的效果无法用 proxy 验证。-- α_m 与 α_p/α_a 的完整联合网格（只做了单参数扫描）。-- 代谢轴方向在 E9.5→E10.5 是否同样成立。+- K 扫描（α_m=0.3/0.5，proxy seed0）：K=3 最优（57.77 / 57.11），K∈{2,4,5,8} 均 56.3–56.9。+- α_m 扫描（K=3，seed0）：0.3 → 57.77，0.15 → 56.61，0 → 56.52，0.5 → 57.11；seed1：0.3 → 57.26，0.5 → 57.39。双 seed 均值 0.3 胜（57.52 vs 57.25）。+- W_FLOOR 扫描（K=3, α_m=0.3）：0.1 → 57.80/57.21（双 seed 均值 57.50），0.3 → 56.95；与 0.05 的 57.52 持平，保留 0.05。+- 对比父节点：covariation 从下降趋势恢复（seed0 54.24，W_FLOOR=0.1 时 54.71），direction ≈60.5、cell_state ≈61–62 均高于父节点官方口径（56.7/56.4，注意 A/B 半不同），de_recovery seed1 达 53.0，方向保住。+- proxy2、X3 视图均实跑并通过 vec-check；X3 走 copy_last 路径（输出与父节点相同，预期 50.00）。+- 未验证：B 半官方分（查分所见均为 A 半）；final 视图（两官方输入时仍只用最新阶段，逻辑同 proxy）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 1ab0688..e14a790 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -8,10 +8,11 @@ from src.task1_temporal import view_io # tunables (env overrides only used for local sweeps) ALPHA_P = float(os.environ.get("T1_ALPHA_P", "0.7")) ALPHA_A = float(os.environ.get("T1_ALPHA_A", "0.2"))-ALPHA_M = float(os.environ.get("T1_ALPHA_M", "0.5"))+ALPHA_M = float(os.environ.get("T1_ALPHA_M", "0.3")) SIGN_M = float(os.environ.get("T1_SIGN_M", "1.0")) Z_CLIP = float(os.environ.get("T1_Z_CLIP", "3.0")) W_FLOOR = float(os.environ.get("T1_W_FLOOR", "0.05"))+K_BINS = int(os.environ.get("T1_K", "3"))  PROLIF = [     "Mki67", "Ccna2", "Ccnb1", "Ccnb2", "Ccnd1", "Ccne1", "Ccne2",@@ -64,6 +65,70 @@ def _axis_score(X, genes, idx_list):     return cols.mean(axis=1)  +def _stratified_sample(logw, n_out, rng, k=K_BINS):+    """Quantile-stratified weighted sampling without replacement.++    Cells are split into k equal-frequency bins by logw; each bin gets a+    quota proportional to its total weight exp(logw) (largest-remainder+    rounding); within each bin, uniform sampling without replacement+    preserves the local covariance structure."""+    n = logw.shape[0]+    k = max(1, min(k, n))+    order = np.argsort(logw, kind="stable")+    bounds = np.linspace(0, n, k + 1).astype(int)+    bins = [order[bounds[i]:bounds[i + 1]] for i in range(k) if bounds[i + 1] > bounds[i]]++    # stable weights per bin (shift for numerical safety)+    shift = logw.max()+    bw = np.array([np.exp(b_logw - shift).sum()+                   for b_logw in (logw[bi] for bi in bins)])+    bw = np.maximum(bw, 1e-12)+    sizes = np.array([len(bi) for bi in bins])++    # largest-remainder quota allocation, capped at bin sizes with+    # redistribution of any surplus+    quota = np.zeros(len(bins), dtype=int)+    remaining = n_out+    active = np.ones(len(bins), dtype=bool)+    while remaining > 0 and active.any():+        share = bw * active+        share = share / share.sum()+        exact = share * remaining+        base = np.floor(exact).astype(int)+        base = np.minimum(base, np.maximum(sizes - quota, 0))+        deficit = remaining - base.sum()+        if deficit > 0:+            frac = exact - np.floor(exact)+            order_idx = np.argsort(-frac)+            room = np.maximum(sizes - quota - base, 0)+            added = 0+            for j in order_idx:+                if added >= deficit:+                    break+                can = min(deficit - added, room[j])+                if can > 0:+                    base[j] += can+                    added += can+        quota += base+        remaining = n_out - quota.sum()+        active = quota < sizes+        if base.sum() == 0:+            break++    idx_parts = []+    for bi, q in zip(bins, quota):+        if q <= 0:+            continue+        if q >= len(bi):+            idx_parts.append(bi)+        else:+            perm = rng.permutation(len(bi))+            idx_parts.append(bi[perm[:q]])+    idx = np.concatenate(idx_parts) if idx_parts else np.array([], dtype=int)+    idx = np.sort(idx)+    return idx++ def main(data, out, seed):     view = data     manifest = view_io.load_manifest(view)@@ -113,13 +178,8 @@ def main(data, out, seed):      w = np.exp(logw - logw.max())     w = np.maximum(w, W_FLOOR * w.mean())-    w /= w.sum() -    # weighted sampling without replacement via Gumbel top-k-    u = rng.random(n_rows)-    keys = np.log(w) + (-np.log(-np.log(np.clip(u, 1e-12, 1 - 1e-12))))-    idx = np.argsort(-keys)[:n_out]-    idx.sort()+    idx = _stratified_sample(np.log(w), n_out, rng)     view_io.write_prediction(X[idx], genes, out, seed=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**：把父节点8的 Gumbel top-k 加权抽样替换为分位数分层抽样（K=3 等频 bin，配额按 bin 权重和最大余数法分配，bin 内均匀无放回），三轴评分不变但 α_m 从 0.5 降到 0.3，W_FLOOR 保持 0.05。默认参数已固化，proxy/proxy2/X3 三视图实跑通过 vec-check，输出确定且与最优配置逐位一致。

**查分结果**（A 半，共 12 次）：K=3/α_m=0.3 双 seed 均值 57.52（seed0 57.77 / seed1 57.26），优于 K∈{2,4,5,8}（56.3–56.9）、α_m∈{0,0.15,0.5}（≤57.25 均值）及 W_FLOOR=0.1/0.3。covariation 从父节点的下降趋势恢复至 54.24（seed0），direction ≈60.5、cell_state ≈62.4 均升，de_recovery seed1 达 53.0。X3 仍走 copy_last（预期 50.00）。

**下一步最值得试**：① K=3 分层 + 沿已有轴方向的微量表达平移（值层面小步位移），在双 seed 官方口径上验证 direction/de_recovery；② covariation 仍是最低组（~54），可试 bin 内按增殖评分二次分层或提高 bin 数但配额平滑化；③ X3 长期停在 50，若有精力可单独针对外部心脏题设计适配（当前机制在其上完全不生效）。

调研员

```json
{
  "name": "分位数分层加权抽样：保协方差的组成重加权",
  "motivation": "父节点8的covariation=51.77是四组最低，且从节点4(54.59)→7(52.52)→8(51.77)单调下降，与重加权轴数/强度正相关。Analyst指出权重越集中→有效抽样池越小→covariation越受损。机制：Gumbel top-k在权重尖锐时只从表达空间窄区域取样，破坏基因间共变结构。de_recovery(52.04)仍偏弱但方向正确，需保住。",
  "approach": "将Gumbel top-k替换为分位数分层抽样(quantile-stratified sampling)：\n1. 保持三轴评分不变(α_p=0.7, α_a=0.2, α_m=0.5)，计算每细胞logw。\n2. 按logw将细胞分成K个等频分位bin（初始K=5，扫{3,5,8}）。\n3. 每bin的目标配额 = round(n_out × sum(exp(logw))_bin / sum(exp(logw))_total)，用最大余数法凑整使总和=n_out。\n4. 每bin内均匀无放回抽样（rng.permutation取前m个），保持bin内细胞间共变结构。\n5. 若某bin细胞数<配额，全取并将剩余配额按权重比例分配给其他bin。\n6. 单输入阶段退路：方法只依赖一个输入阶段的细胞和基因表达，无需多时间点，proxy/proxy2/final一致。X3的n_out≥n_rows仍走copy_last。\n7. vec-score快筛：先在proxy seed0跑K∈{3,5,8}×α_m∈{0.3,0.5}共6个配置（每个~3s），选covariation不降且proxy≥56的组合，再用seed1复核（差距<2分视为噪声）。\n8. 若分层后covariation恢复但proxy略降，可微调α_m=0.3补偿（Analyst建议0.2-0.3区间）。",
  "expected_groups": ["covariation", "de_recovery"],
  "risks": "1. K过小(=3)时bin间分辨率不足，compositional shift被稀释→cell_state/direction下降；Engineer若发现proxy<55应立即试K=8。2. bin内均匀抽样可能弱化代谢轴的精细富集效果→de_recovery回落；若de_recovery<51，改回α_m=0.5或K=8。3. 本地vec-score与官方有~1分系统偏差（Analyst lesson），决策必须双seed官方口径。4. 30分钟时限：实现仅改抽样逻辑（~30行），无新依赖，风险低。"
}
```