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节点 n12

类型层增殖×细胞层代谢(OXPHOS−糖酵解,α_m=1.2)双权重组成重抽样：凋亡轴实测有害已移除，Efraimidis-Spirakis 无放回加权抽样最新官方阶段细胞，表达原样复制。

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 70d31fc8b0: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 +24 −23、solution/run.py +45 −9

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex a8a9846..91a0a10 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,34 +1,35 @@-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。+类型层增殖×细胞层代谢(OXPHOS−糖酵解,α_m=1.2)双权重组成重抽样：凋亡轴实测有害已移除，Efraimidis-Spirakis 无放回加权抽样最新官方阶段细胞，表达原样复制。  ## 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（三轴细胞层重加权）基础上按 PLAN 移植节点 9 的"类型层"机制，并用替代分重新定参： -- 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。-- `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。+1. 基底 = 最新官方输入阶段（`inputs_by_time(include_external=False)[-1]`），细胞表达原样复制，只改哪些细胞被保留。+2. **类型层增殖轴**：28 个细胞周期基因每细胞均值 → 按 `obs["celltype"]` 取类型均值 → z-score(clip±3) → 广播回该类型所有细胞。`logw -= 0.55·z_p_type`。类型层聚合只改类型间配比、不在类型内部碎片化抽样，保住类型内基因共变。+3. **细胞层代谢轴**：z(OXPHOS 23 基因均值) − z(糖酵解 13 基因均值)，clip±3，`logw += 1.2·z_m`。+4. **凋亡轴移除**（α_a=0）：实测 α_a=0.25 → 57.96，α_a=0 → 58.51，α_a=0.45 → 57.23，类型层聚合下凋亡权重净有害。+5. w=exp(logw)，下限 W_FLOOR=0.08·mean，再截断 w≥1e-15；**Efraimidis-Spirakis** 无放回加权抽样（key=ln(u)/w 取 top-k，argpartition），替代父节点的 Gumbel top-k。+6. 无 celltype 列或类型数 >50 时退化为细胞层；n_out≥n_rows 时退化 copy_last（X3 走此路径）。 -## 关键参数与验证+基因面板：细胞周期（Mki67/Ccn*/Cdk*/Mcm*/Top2a 等，通用增殖标记知识）、OXPHOS 复合体 I–V 亚基、糖酵解酶（Reactome/GO 通路注释，通用机制知识，不涉及禁窗测量）。 -- 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。+## 验证（vec-score 官方 A 半，proxy 视图） -## 生物学知识来源（通用分子生物学，非禁窗测量）+| 配置 | proxy 分 | covariation | de_recovery |+|---|---|---|---|+| 父节点 8（细胞层三轴 0.7/0.2/0.5） | 56.69 | 51.77 | 52.04 |+| 类型层 p0.55/a0.25/m0.5 | 56.06 | 53.65 | 50.96 |+| + α_m=1.2 | 57.96 | 55.07 | 53.54 |+| + α_a=0（最终） | **58.51 / seed1 58.61** | 55.85 | 54.08 |+| α_a=0.45 | 57.23 | 53.93 | 54.64 |+| α_p=0.4 | 55.90 | — | — |+| α_p=0.7 | 57.71 | — | — |+| α_m=1.6 / 2.0 | 57.34 / 56.33 | — | — | -- 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）。+双 seed 一致（58.51/58.61），covariation、cell_state、direction、de_recovery 四组全部高于父节点与节点 9（proxy 57.70）。proxy2 输出与 proxy 逐字节一致（基底同为官方 E8.5）；X3 退化 copy_last，与父相同（50.00）。三视图 vec-check 全部通过，proxy 运行 ~4s。  ## 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。+- final（E8.5+E9.5→E10.5）双输入下机制未测（本 run 无该视图）；代码取最后官方阶段作基底，机制不变。+- α_m 在 1.0–1.4 间的更细扫描（1.0→58.40，1.2→58.51，1.5→58.03，均噪声内，取 1.2）。+- 类型层聚合对凋亡轴为何有害未深究（可能类型均值凋亡分与目标组成的关系和增殖轴相反）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 1ab0688..59ef63f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,17 +1,19 @@-"""T1: copy_last from latest official input + proliferation x apoptosis x metabolism-compositional reweighting (weighted sampling without replacement)."""+"""T1: copy_last from latest official input + type-level proliferation/apoptosis+x cell-level metabolism compositional reweighting (weighted sampling w/o replacement).""" import os import numpy as np  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_P = float(os.environ.get("T1_ALPHA_P", "0.55"))+ALPHA_A = float(os.environ.get("T1_ALPHA_A", "0.0"))+ALPHA_M = float(os.environ.get("T1_ALPHA_M", "1.2")) 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"))+W_FLOOR = float(os.environ.get("T1_W_FLOOR", "0.08"))+TYPE_LEVEL = int(os.environ.get("T1_TYPE_LEVEL", "1"))+MAX_TYPES = int(os.environ.get("T1_MAX_TYPES", "50"))  PROLIF = [     "Mki67", "Ccna2", "Ccnb1", "Ccnb2", "Ccnd1", "Ccne1", "Ccne2",@@ -64,6 +66,33 @@ def _axis_score(X, genes, idx_list):     return cols.mean(axis=1)  +def _type_codes(adata, n_rows):+    """Integer code per cell for cell-type-level aggregation; None if unavailable+    or too granular (> MAX_TYPES types -> falls back to cell level)."""+    if not TYPE_LEVEL:+        return None+    for col in ("celltype", "cell_type", "CellType", "cellType"):+        if col in adata.obs.columns:+            codes = np.asarray(adata.obs[col].cat.codes if+                               hasattr(adata.obs[col], "cat") else+                               adata.obs[col].astype("category").cat.codes,+                               dtype=np.int64)+            n_types = int(codes.max()) + 1 if len(codes) else 0+            if 0 < n_types <= MAX_TYPES:+                return codes+            break+    return None+++def _broadcast_type_mean(s, codes):+    """Replace per-cell scores with the mean score of their type."""+    n_types = int(codes.max()) + 1+    sums = np.bincount(codes, weights=s, minlength=n_types)+    cnts = np.bincount(codes, minlength=n_types)+    means = sums / np.maximum(cnts, 1)+    return means[codes]++ def main(data, out, seed):     view = data     manifest = view_io.load_manifest(view)@@ -89,6 +118,7 @@ def main(data, out, seed):      rng = np.random.default_rng(seed)     logw = np.zeros(n_rows, dtype=np.float64)+    codes = _type_codes(adata, n_rows)      p_idx = _gene_idx(genes, PROLIF)     a_idx = _gene_idx(genes, APOPT)@@ -98,10 +128,14 @@ def main(data, out, seed):     if ALPHA_P != 0.0:         s = _axis_score(X, genes, p_idx)         if s is not None:+            if codes is not None:+                s = _broadcast_type_mean(s, codes)             logw -= ALPHA_P * _zscore(s)     if ALPHA_A != 0.0:         s = _axis_score(X, genes, a_idx)         if s is not None:+            if codes is not None:+                s = _broadcast_type_mean(s, codes)             logw -= ALPHA_A * _zscore(s)     if ALPHA_M != 0.0:         so = _axis_score(X, genes, o_idx)@@ -113,12 +147,14 @@ def main(data, out, seed):      w = np.exp(logw - logw.max())     w = np.maximum(w, W_FLOOR * w.mean())+    w = np.maximum(w, 1e-15)     w /= w.sum() -    # weighted sampling without replacement via Gumbel top-k+    # Efraimidis-Spirakis weighted sampling without replacement:+    # key_i = u_i^(1/w_i); top-k by key == top-k by ln(u_i)/w_i     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]+    keys = np.log(np.clip(u, 1e-12, 1.0)) / w+    idx = np.argpartition(-keys, n_out - 1)[:n_out]     idx.sort()     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。** 在节点 8 三轴框架上实现类型层聚合（增殖/凋亡按 celltype 均值 z 分广播回细胞）+ Efraimidis-Spirakis 抽样，并用 14 次查分重新定参：α_p=0.55（类型层）、**α_a=0（凋亡轴实测有害，移除）**、α_m=1.2（细胞层代谢）、W_FLOOR=0.08。

**查分结果**：proxy 58.51（seed 0）/ 58.61（seed 1），vs 父节点 56.69；四组全升（covariation 51.77→55.85，cell_state 56.39→62.0，direction 56.71→60.9，de_recovery 52.04→54.1）。proxy2 输出与 proxy 逐字节一致，X3 退化 copy_last（50.00）。三视图 vec-check 通过，运行 ~4s。预估节点分 ~55.7（超当前最佳 55.58）。

**下一步最值得试**：① 类型层机制也应用到代谢轴（或混合：类型层小幅 + 细胞层大幅）；② 在 α_p=0.55 附近试更细的增殖基因面板子集（仅 Mki67/Top2a/Ccnb1 核心）；③ final 视图（双官方输入）上用 E8.5→E9.5 差值给类型层权重加时间趋势项。

调研员

```json
{
  "name": "类型层增殖/凋亡 × 细胞层代谢组成重加权（保协方差）",
  "motivation": "父节点 8 最弱组为 covariation 51.77，且随轴数/α增大持续下降（节点 8 比节点 7 降 0.75）。节点 9（draft，rank3 55.58）用类型层增殖/凋亡权重将 covariation 推至 54.37（+2.60，超噪声），机制清晰：细胞级增殖/凋亡权重在同类型内部碎片化抽样，破坏基因共变；类型层权重只改类型间配比，保住类型内协方差。兄弟节点 10 尝试分层抽样仅恢复 +0.45（噪声内），说明抽样策略调整不如改变轴的粒度有效。本方案将节点 9 的类型层机制移植到节点 8 的三轴框架中。",
  "approach": "1. 读取最新官方输入阶段（inputs_by_time(include_external=False)[-1]），获取 adata 及细胞类型标签（adata.obs 中的 celltype/cell_type 列；若缺失则用 sc.pp.neighbors + sc.tl.leiden(resolution=1.0) 生成伪类型）。\n2. 计算每细胞三轴原始分（同节点 8 基因面板）：增殖 s_p、凋亡 s_a、代谢 s_m=z(OXPHOS)-z(glycolysis)。\n3. 类型层聚合：对增殖和凋亡，按细胞类型取均值 → z-score(clip±3) → 广播回该类型所有细胞（每个细胞拿到的增殖/凋亡分是其所属类型的均值）。代谢轴保持细胞级。\n4. 权重 w=exp(-α_p·z_p_type - α_a·z_a_type + α_m·z_m_cell)，z 全部 clip±3，w 下限 W_FLOOR·mean。\n5. Efraimidis-Spirakis 加权无放回抽样（同节点 9，key=ln(w)/U^(1/w) 取 top-k），替代 Gumbel top-k。\n6. 初始参数：α_p=0.55, α_a=0.25, α_m=0.5, W_FLOOR=0.08, Z_CLIP=3.0。\n7. vec-score 快速筛选：先 α_m∈{0.3,0.5,0.7}（α_p=0.55,α_a=0.25 固定）各跑 seed 0；选最优后 seed 1 复核；若两次差 <2 分视为噪声内，取均值判断。再微调 α_p∈{0.4,0.55,0.7}。\n8. W_FLOOR 从 0.05 提至 0.08：进一步防止极端权重缩小有效池。\n9. 单输入阶段退路（proxy 只有一个时间点）：机制完全在单快照内运行，不依赖第二时间点，无退化问题。\n10. proxy2：基底仍为官方阶段；外部 Qiu E9.0 不参与类型层计算。\n11. final（E8.5+E9.5→E10.5）：inputs_by_time 返回两个官方阶段时取最后一个作基底，机制不变。\n12. X3：n_out≥n_rows 时退化为 copy_last（与父节点一致）。\n13. 监控：若 covariation 未回升至 ≥53（节点 9 水平），检查类型标签粒度是否过细（类型太多→退化为细胞级）；若 de_recovery 下降 >1 分，将 α_m 降至 0.3。",
  "expected_groups": ["covariation", "de_recovery"],
  "risks": "1. 细胞类型标签缺失或过细（>50 类）→类型层退化为近细胞层，covariation 收益消失；Engineer 应先检查 obs 列并打印类型数，>50 时改用 Leiden(resolution=0.5) 合并。2. 提升幅度可能在 ~2 分噪声内（节点 9 vs 8 的 covariation 差 2.60 刚超噪声）；必须双 seed 确认。3. α_p 类型层与细胞层的最优值可能不同（类型内方差被抹掉后需要更强系数）；若 proxy 下降 >1 分，尝试 α_p=0.7。4. Efraimidis-Spirakis 实现在权重极端集中时可能出现数值问题（ln(w)→-∞）；需对 w<1e-15 做截断。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written