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节点 n14

系统证否 PLAN 三方向：混合粒度代谢轴(β>0)、每类型最低配额(f_min>0)、收缩成熟轴均有害或噪声内，α_m=1.2 复扫确认最优；默认回退父节点12配置（类型层增殖 α_p=0.55 × 细胞层代谢 α_m=1.2，E-S 加权无放回抽样）。

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 a53eb35948: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 70d31fc8b0。改动的文件：solution/METHOD.md +44 −29、solution/run.py +58 −5

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 91a0a10..a8d6827 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,35 +1,50 @@-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。+系统证否 PLAN 三方向：混合粒度代谢轴(β>0)、每类型最低配额(f_min>0)、收缩成熟轴均有害或噪声内，α_m=1.2 复扫确认最优；默认回退父节点12配置（类型层增殖 α_p=0.55 × 细胞层代谢 α_m=1.2，E-S 加权无放回抽样）。  ## 方法 -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：--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）。--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）。--## 验证（vec-score 官方 A 半，proxy 视图）--| 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 | — | — |--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。+与父节点 12 完全相同的默认行为：+1. 基底 = 最新官方输入阶段（`inputs_by_time(include_external=False)[-1]`），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"]` 类型均值 → z(clip±3) → 广播，`logw -= 0.55·z_p`。+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. w=exp(logw)，W_FLOOR=0.08·mean，Efraimidis-Spirakis 无放回加权抽样 n_out 个细胞。+5. 退化路径：无 celltype 列或类型数>50 → 细胞层；n_out≥n_rows（X3）→ copy_last。++新增代码路径（env 开关，默认全关 = 父行为，逐字节一致已验证）：+- `T1_BETA_M`：混合粒度代谢轴 z_m = z(β·z(type_mean(so−sg)) + (1−β)·z(so−sg))。+- `T1_F_MIN`：每类型最低配额 floor_q = max(1, round(f_min·n_out))，两段抽样（先按权重贪心保底，再 E-S 补余）。+- `T1_ALPHA_S`：细胞层收缩/成熟轴（Tnnt2/Tnni1/Actc1/Myl4/Nppa/Ryr2/Atp2a2 等 14 基因）。++## 验证（vec-score A 半，proxy 视图，seed 0；本节点用 12/20 次）++| 配置 | board | de_recovery | covariation | cell_state | direction |+|---|---|---|---|---|---|+| 父配置 β=0,f=0（基线，复现父 58.51） | 58.51 | 54.08 | 55.85 | 62.02 | 60.86 |+| β=0.3 | 51.41 | 54.64 | 46.42 | 48.52 | 55.65 |+| β=0.5 | 50.13 | 54.08 | 46.65 | 45.06 | 55.06 |+| β=0.7 | 49.63 | 54.08 | 46.42 | 43.65 | 54.91 |+| f_min=0.005 | 57.98 | 53.00 | 55.00 | 62.02 | 60.48 |+| f_min=0.01 | 58.39 | 53.54 | 55.95 | 62.11 | 60.73 |+| f_min=0.02 | 57.74 | 53.54 | 55.07 | 60.97 | 60.22 |+| f_min=0.05 | 53.73 | 51.96 | 52.93 | 54.09 | 55.70 |+| α_s=0.5（成熟轴） | 49.98 | 50.48 | 45.72 | 43.90 | 60.17 |+| α_s=1.0 | 42.26 | 50.48 | 32.82 | 27.86 | 58.88 |+| α_m=1.6（复扫） | 57.86 | 53.54 | 54.94 | 61.32 | 60.38 |+| α_m=0.8（复扫） | 57.51 | 50.96 | 54.94 | 61.74 | 61.04 |++结论（按 PLAN 纪律：本地只信 >3 分差）：+- **混合代谢轴证否**：β≥0.3 使 cell_state/covariation 崩掉（−7~−9 总分），类型层 z 广播抹掉类型内代谢异质性，重蹈凋亡轴类型层化覆辙；de_recovery 虽 +0.56（β=0.3，噪声内）但代价过大。+- **配额证否**：f_min∈[0.005,0.02] 全在噪声内且方向为负（−0.12~−0.77），f_min=0.05 明确有害；E8.5 官方数据里没有被抽没的稀有类型，配额只强制留下低权重细胞。+- **成熟轴证否**：强烈有害，E8.5→E9.5 的心肌收缩成熟信号不足以驱动组成重加权。+- **α_m=1.2 复扫确认**：0.8/1.6 均更差，父节点定参正确。++三视图跑通 + vec-check ok（proxy / proxy2 / X3）；proxy 与 proxy2 输出逐字节一致（外部 Qiu E9.0 输入被忽略，走官方基底）；X3 走 copy_last 退化路径。默认输出与父节点同 seed 下一致（代码路径未变）。++## 生物学知识来源++仅通用机制知识（不针对禁窗）：细胞周期基因面板（通用增殖标记）、OXPHOS 复合体 I–V 亚基与糖酵解酶（Reactome/GO 通路注释）、心肌收缩/成熟基因（通用基因功能注释）。未使用任何保留阶段（E10.5/E12.5/禁窗）或保留基因型的测量信息、类型清单或比例。  ## 未验证 -- 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）。+- B 半分数（正式分）；但默认配置与父节点逐字节一致，正式分预期 ≈ 父节点 55.25。+- final 视图（E8.5+E9.5 双官方输入）实际数据；代码按 `inputs_by_time(include_external=False)[-1]` 取 E9.5 为基底，机制不变。+- f_min 配额改用类型内 E-S 加权抽样（而非权重贪心）的变体。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 59ef63f..e66a722 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -14,6 +14,9 @@ Z_CLIP = float(os.environ.get("T1_Z_CLIP", "3.0")) 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"))+BETA_M = float(os.environ.get("T1_BETA_M", "0.0"))+F_MIN = float(os.environ.get("T1_F_MIN", "0.0"))+ALPHA_S = float(os.environ.get("T1_ALPHA_S", "0.0"))  PROLIF = [     "Mki67", "Ccna2", "Ccnb1", "Ccnb2", "Ccnd1", "Ccne1", "Ccne2",@@ -31,6 +34,10 @@ OXPHOS = [     "Cox5b", "Cox6a1", "Cox6b1", "Cox7a2", "Cox7b", "Atp5a1", "Atp5b",     "Atp5c1", "Atp5d", "Atp5e", ]+MATUR = [+    "Tnnt2", "Tnni1", "Tnni3", "Actc1", "Myl4", "Myl7", "Nppa", "Tbx5",+    "Myh6", "Ryr2", "Casq2", "Atp2a2", "Actn2", "Mybpc3",+] GLYCO = [     "Hk1", "Hk2", "Gpi1", "Pfkp", "Pkma", "Pkm", "Ldha", "Gapdh",     "Eno1", "Pgam1", "Tpi1", "Aldoa", "Pgk1",@@ -141,21 +148,67 @@ def main(data, out, seed):         so = _axis_score(X, genes, o_idx)         sg = _axis_score(X, genes, g_idx)         if so is not None and sg is not None:-            z_m = _zscore(so) - _zscore(sg)+            if codes is not None and BETA_M > 0.0:+                d = so - sg+                z_cell = _zscore(d)+                z_type = _zscore(_broadcast_type_mean(d, codes))+                z_m = BETA_M * z_type + (1.0 - BETA_M) * z_cell+                z_m = _zscore(z_m)+            else:+                z_m = _zscore(so) - _zscore(sg)             z_m = np.clip(z_m, -Z_CLIP, Z_CLIP)             logw += SIGN_M * ALPHA_M * z_m +    if ALPHA_S != 0.0:+        s = _axis_score(X, genes, _gene_idx(genes, MATUR))+        if s is not None:+            logw += ALPHA_S * _zscore(s)+     w = np.exp(logw - logw.max())     w = np.maximum(w, W_FLOOR * w.mean())     w = np.maximum(w, 1e-15)     w /= w.sum() +    # per-type minimum quota (protects rare types from being sampled away)+    chosen = None+    if F_MIN > 0.0 and codes is not None:+        floor_q = max(1, int(round(F_MIN * n_out)))+        parts = []+        for t in np.unique(codes):+            rows_t = np.flatnonzero(codes == t)+            k = min(floor_q, rows_t.size, n_out)+            if k <= 0:+                continue+            if k >= rows_t.size:+                parts.append(rows_t)+            else:+                top = np.argpartition(-w[rows_t], k - 1)[:k]+                parts.append(rows_t[top])+        if parts:+            chosen = np.concatenate(parts)+            if chosen.size > n_out:+                # keep globally heaviest quota cells+                keep = np.argpartition(-w[chosen], n_out - 1)[:n_out]+                chosen = chosen[keep]+     # 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(np.clip(u, 1e-12, 1.0)) / w-    idx = np.argpartition(-keys, n_out - 1)[:n_out]-    idx.sort()+    if chosen is not None and chosen.size < n_out:+        mask = np.ones(n_rows, dtype=bool)+        mask[chosen] = False+        rest = np.flatnonzero(mask)+        n_more = n_out - chosen.size+        u = rng.random(rest.size)+        keys = np.log(np.clip(u, 1e-12, 1.0)) / w[rest]+        sel = np.argpartition(-keys, n_more - 1)[:n_more]+        idx = np.concatenate([chosen, rest[sel]])+    elif chosen is not None:+        idx = chosen+    else:+        u = rng.random(n_rows)+        keys = np.log(np.clip(u, 1e-12, 1.0)) / w+        idx = np.argpartition(-keys, n_out - 1)[:n_out]+    idx = np.sort(idx)     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 / 查分结果 / 下一步：

**做了什么**：按 PLAN 在父节点12上实现混合粒度代谢轴（β）、每类型最低配额（f_min），另试收缩成熟轴（α_s）与 α_m 复扫。三方向全部实测证否：β≥0.3 → 总分 −7~−9（cell_state/covariation 崩）；f_min 0.005–0.02 全为负（−0.12~−0.77，噪声内），0.05 明确有害；α_s 强烈有害；α_m=1.2 复扫确认最优。默认配置回退父节点（新增代码路径 env 开关全关），输出与父逐字节一致；proxy/proxy2/X3 三视图跑通、vec-check ok、seed 确定性验证通过。共用 12/20 次查分。

**查分结果**：基线 58.51（复现父本地分）为所有 13 个配置中最高；预期正式分 ≈ 父节点 55.25（同配置，B 半噪声内浮动）。

**下一步最值得试**：组成重加权家族在 ~55 分已扫平（轴、粒度、抽样器、配额均试过），建议换家族——(1) 对保留细胞做温和的表达层演化（如按官方 E8.5→E9.5 已有两阶段差的基因级收缩平移，α<1，改表达不只改组成）；(2) 用 prior/ 里的 Reactome/CollecTRI 构建通路级伪时间权重而非手工基因面板；(3) 类型比例外推（类型层动力学）替代细胞层抽样。

调研员

```json
{"name": "混合粒度代谢轴(类型β×细胞1−β)+每类型最低配额保护稀有色，攻 de_recovery",
 "motivation": "父节点12最弱组是 de_recovery 52.78（covariation 53.81 刚过噪声线）。父分析师建议即\"代谢轴类型层(小权重)+细胞层(大权重)混合\"。跨节点证据：节点9（代谢轴纯细胞层 α_m=0.7）de_recovery 53.16 > 节点12（同为细胞层但增殖轴类型层化、α_m=1.2）的 52.78，而节点12把 covariation 从 51.77 拉到 53.81 说明类型层聚合对共变有益；细胞层代谢权重越大（0.7 vs 1.2 等效收紧）类型内代谢异质性保留越多，提示 de_recovery 需要保留类型内信号。纯类型层代谢会把类型内方差抹掉（重蹈凋亡轴类型层化后变有害的覆辙），故用混合粒度同时保住两个信号。",
 "approach": "基底、类型层增殖轴(α_p=0.55)、E-S 抽样、W_FLOOR=0.08、X3 退化路径全部与父节点12相同，只改两处：(1) 混合代谢轴：z_m = β·z(broadcast_type_mean(so−sg)) + (1−β)·z(so−sg)，so/sg 为 OXPHOS/糖酵解每细胞均值，混合后再整体 z 化、clip±3，logw += α_m·z_m；β=0 即父配置（回退点）。β 扫描 {0, 0.3, 0.5, 0.7}，α_m 先固定 1.2，选出最佳 β 后在 {1.0, 1.2, 1.4, 1.6} 微调（父节点教训：聚合粒度改变后最优系数必须重扫）。(2) 每类型最低配额：floor_q = max(1, round(f_min·n_out))，f_min 扫 {0, 0.005, 0.01}（0=关闭，用于消融）；实现为两段抽样——先对每个类型按权重贪心取 min(floor_q, 该类型细胞数) 个（稀有类型保底，防止 E-S 高权重把小类型抽没），剩余名额在余下细胞上跑现有 E-S（keys=ln(u)/w, argpartition）。退路：无 celltype 列或类型数>50 → β 强制 0、无配额，退化为父节点；n_out≥n_rows（X3）→ copy_last。单输入阶段（proxy）取 inputs_by_time(include_external=False)[-1] 为基底，不使用 Qiu 外部输入；final 双输入时同样取最后官方阶段，机制不变。筛选纪律：本地 vec-score 只信 >3 分差（本地与官方有系统偏差，父节点教训），候选配置最多留 2 个，用官方查分（A半）双 seed 确认 >2 分（噪声线）才采纳；查询预算约 10–12 次本地 + 4 次官方，不超 20 次。",
 "expected_groups": ["de_recovery", "covariation"],
 "risks": "① 配额保护把低质量稀有类型强行留下反而拖垮 covariation/cell_state——用 f_min=0 vs 0.005 尽早消融，若两组同跌则放弃配额只留混合轴；② β 收益可能全在噪声内——严格执行本地>3、官方双seed>2 的阈值，若全部噪声则回退父配置（β=0, f_min=0）如实报告证否；③ 混合后 z 尺度变化使 α_m 失配（节点12已证明粒度改变会移动最优点），必须在最佳 β 附近重扫 α_m；④ 两段抽样破坏纯权重抽样分布，若 proxy 总分跌 >2 分应以总分为先回退；⑤ 30 分钟内若扫描超预算，优先保证 β 主扫 + 最佳点的官方双 seed，砍掉 f_min 细扫。",
 "sources": []}
```