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节点 n18

默认=父节点11/9（类型层增殖↓凋亡↓×细胞层代谢↑的E-S组成重抽样）；实测证否PLAN的代谢基因集表达微调（中性）与X3进度轴选择/减细胞（有害），新增A_PROG/FRAC_N/ALPHA_MET机制默认全关。

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 d756a2811d: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 234abc2275。改动的文件：solution/METHOD.md +29 −30、solution/run.py +47 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 86cf167..d64f42e 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,46 +1,45 @@-在父节点9双权重组成重抽样上系统检验了 PLAN 的分化轴与 X3 双阶段池化，两方向均实测有害，默认回退父配置并保留可选轴代码。+默认=父节点11/9（类型层增殖↓凋亡↓×细胞层代谢↑的E-S组成重抽样）；实测证否PLAN的代谢基因集表达微调（中性）与X3进度轴选择/减细胞（有害），新增A_PROG/FRAC_N/ALPHA_MET机制默认全关。 -## 方法（默认 = 父节点 9）+## 方法（默认配置 = 父节点 11，输出逐字节一致） -- 基底：`inputs_by_time(manifest, include_external=False)` 最后一个官方输入阶段；细胞表达原样复制，只重抽样组成。-- 类型层：`w_t = exp(-0.55·z_prolif_t + 0.25·(-z_apopt_t))`（34 周期基因 / 13 促凋亡基因，型间 z，clip ±3，型细胞 <5 时 w=1）。-- 细胞层：`w_i = exp(0.7·z_met_i)`，z_met = OXPHOS(13) − 糖酵解(10) 每细胞均值。-- Efraimidis–Spirakis 加权无放回抽样 n = target_n_cells；`default_rng(seed)` 确定。-- 代码新增可选轴（默认全关）：A_TD/A_CD（DIFF=[Tnnt2,Myl7,Myh6,Pecam1,Cdh5,Tek,Hbb*,Alas2,Tubb3,Dcx,Alb] − PROG=[Sox2,Pou5f1,Nanog,T]，教科书级清单）、POOL（多官方阶段拼池，细胞分数按阶段内 z 归一以消批次均值差）、A_TR（型比例 log 线性轨迹外推）。+- 基底：最新官方输入阶段，表达原样复制；类型层 `w_t=exp(-0.55·z_prolif+0.25·(-z_apopt))`，细胞层 `w_i=exp(0.7·z_met)`（OXPHOS13−糖酵解10）；E-S 无放回加权抽样；`default_rng(seed)` 确定。+- 本节点新增代码路径（默认关，均实际运行并查过分，非死代码）：+  - `ALPHA_MET`：对被选中细胞做 per-cell 表达微调，OXPHOS 13 基因 +α·z_met、糖酵解 10 基因 −α·z_met，clip≥0（稀疏 CSC 列替换，只动 23 列）。`ZMET_DEMEAN` 可选型内去均值。+  - `A_PROG`：用最近两个输入阶段的伪批量差值 d（屏蔽 mt-/Rpl/Rps/Gm 技术家族，L2 归一）投影到基底细胞 `s=X·d`，`w*=exp(A_PROG·z(s))`——选"更像下一阶段"的细胞。+  - `FRAC_N`：输出细胞数乘子（<1 时减少输出）。 -## 本节点查分（A 半，11 次，全部 seed 0）+## 本节点查分（A 半，7 次，seed 0） -| 配置 | proxy | X3 |+| 配置 | 视图 | 分数 | |---|---|---|-| 父配置基线（复现） | **57.92** | 50.00（恒等，n_out==池） |-| +A_TD=+0.3 | 56.48 | — |-| +A_TD=−0.3 | 53.70 | — |-| +A_CD=+0.3 | 56.59 | — |-| +A_CD=−0.3 | 52.29 | — |-| A_CM=0.5 / 0.9 / 1.2 | 57.36 / 57.78 / 56.18 | — |-| X3 池化 E8.75+E9.0（A_TR=0） | — | 44.09 |-| X3 池化 + 轨迹外推 A_TR=1 | — | 43.28 |+| 基线（=父配置） | proxy | 57.92 |+| ALPHA_MET=0.05 / 0.12 | proxy | 57.92 / 57.93（de_recovery 54.08、direction 60.48 完全不动） |+| 默认（复验） | proxy/proxy2/X3 | vec-check ok，proxy 与父逐字节一致 |+| FRAC_N=0.9（原权重） | X3 | 45.09 |+| FRAC_N=0.9 均匀权重 | X3 | 48.19 |+| FRAC_N=0.9 + A_PROG=0.8 均匀权重 | X3 | 44.48 | -## 证否的假设（对树的价值）+## 证否的假设 -1. **分化轴两个符号都有害**：正系数 direction +0.6 但 de_recovery −2.6（与代谢轴共线，PLAN 风险 2 成立）；负系数全面下降。de_recovery 不能靠 DIFF−PROG 标记轴提升。-2. **X3 池化两阶段有害（−6 分）**：E8.75 细胞混入把 de_recovery 从 50 拉到 42.7；型比例轨迹外推（A_TR）再降 0.8。X3 上 copy_last(E9.0)=50 仍是该尺子已知最好；心脏三型的型间增殖/代谢分几乎无差异（实测 cyc 0.28–0.32），型层权重在 X3 上本就无力。任何"用上 X3 第二阶段"的方案都必须只改 E9.0 内部的细胞选择且 n_out<池，否则不要碰。-3. **A_CM 平台在 0.6–0.9**，0.7 居中，1.2 已掉 1.7 分。+1. **代谢基因集 per-cell 微调对 de_recovery 完全无效**：α=0.05→0.12，de_recovery（54.08）与 direction（60.48）两位小数都不变，仅 cell_state ±0.08、covariation ∓0.07。de_recovery 由型间对比主导，23 个代谢基因上近似全细胞同向的平移在型间对比中抵消。型内去均值变体只会更纯地不影响型间对比，未再测。**de_recovery 不能靠小基因集表达平移提升**——与节点 2（全转录组伪批量平移有害）合起来，"平移表达"这条路在 T1 上基本关闭。+2. **X3 上任何形式的减细胞/选择都有害**：恒等全拷贝（2174 细胞）50.00 > 均匀抽 0.9（48.19）> 代谢权重抽 0.9（45.09）> E8.75→E9.0 进度轴选"更成熟"细胞（44.48）。de_recovery 从恒等的水平掉到 41.7–43.8。X3 真值细胞数≥2174 或覆盖度指标惩罚减细胞；且"更成熟"方向选择在心脏三型内无信号（与节点 11 结论一致）。**X3 最优策略 = 恒等复制，不要再动**。+3. A_PROG 机制本身保留（默认 0）：在 final 视图（E8.5+E9.5 官方双阶段）它是唯一未测过的适用点，但 X3 证据（同机制、双阶段视图）强烈负面，不建议后续节点在 final 上默认开启。  ## 验证过什么 -- 三视图（proxy / proxy2 / X3）默认配置跑通且 `vec-check` ok；proxy2 与 proxy 输出一致（外部 Qiu E9.0 永不作基底）；X3 输出 = E9.0 恒等（2174 细胞，27883 基因按视图 genes.txt）。-- 默认配置与父节点逐参数一致，预期正式分 ≈ 父节点 55.1–55.6（B 半 + 噪声）。-- POOL 代码路径在 X3 上实际运行并打分（44.09），非死代码，但默认关闭。+- 三视图默认配置跑通、vec-check ok；proxy 输出与父节点逐字节一致（`(a.X-b.X).nnz==0`），故预期正式分 ≈ 父 55.13（B 半 + 噪声）。+- z_met 型内方差 0.74 ≫ 型间 0.24，PLAN 风险 2（退化为 per-type 平移）不成立，微调确是 per-cell 的——但仍无效（证否 1）。  ## 没验证 / 局限 -- final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）无法测；POOL=0 使 final 行为同父（只用 E9.5 基底）。X3 证据提示池化旧阶段有害，final 上大概率同样。-- 未做多 seed（父 rank3 55.58 来自 3 seed）。-- 生物学知识来源：仅通用细胞周期/凋亡/OXPHOS/糖酵解/分化标记基因清单（教科书级通路成员），无保留阶段测量；未读 `uns.celltype_palette`、external/、prior/。+- final 视图无法测；A_PROG/FRAC_N/ALPHA_MET 默认全关，final 行为同父。+- 未在 proxy2 上单独查分（默认输出与 proxy 构造一致，外部 Qiu E9.0 永不作基底，父已验证一致）。++## 生物学知识来源++仅教科书级通路成员清单（细胞周期、凋亡、OXPHOS/糖酵解）与技术基因家族命名约定（mt-/Rpl/Rps/Gm 为平台/技术噪声高发家族）；无保留阶段测量，未读 uns.celltype_palette。  ## 下一步最值得试 -1. proxy2 独有信号：用外部 Qiu E9.0（心脏）与官方 E8.5 心脏类细胞做跨数据集基因级 delta，投影到 E8.5 每细胞上选"更像 E9.0"的细胞（只对 proxy2/final 生效，proxy 单阶段无操作）；注意 sci-RNA-seq3 批次差可能主导 delta，需用 covered 掩码与阶段内中心化。-2. de_recovery 剩余空间可能要靠"允许轻微表达修饰"的方向性调整（如沿 E8.5→外部 E9.0 delta 的小步平移 α≈0.1），此前伪批量平移全量有害，但小步 + 投影选择未测。-3. X3 若还想动：n_out=1800–2000 + 型内成熟度权重（只减不加），赌细胞数减少不伤分。+1. proxy/proxy2 的选择权重已到平台（57.7–57.9 local），X3 恒等最优，表达修改两条路（全转录组平移、小基因集平移）均证否——**剩余空间最可能在 covariation/cell_state 的分布形状**（如按型做轻度离散度调整），而非均值平移或组成选择。+2. proxy2 专属增益已被节点 15（A_EXT=0.2，proxy2 58.90）占据；若要组合，应把节点 15 的 A_EXT 机制与本节点父系合并，但预期收益即节点 15 已有水平。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 936044f..996bb28 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -50,7 +50,11 @@ DIFF = ["Tnnt2", "Myl7", "Myh6", "Pecam1", "Cdh5", "Tek", "Hbb-b1", "Hbb-bh1", PROG = ["Sox2", "Pou5f1", "Nanog", "T"]  DEFAULTS = dict(A_TP=-0.55, A_TA=0.25, A_CP=0.0, A_CA=0.0, A_CM=0.7,-                A_TD=0.0, A_CD=0.0, A_TR=0.0, MIN_TYPE_CELLS=5, POOL=0)+                A_TD=0.0, A_CD=0.0, A_TR=0.0, MIN_TYPE_CELLS=5, POOL=0,+                ALPHA_MET=0.0, ZMET_DEMEAN=0, A_PROG=0.0, FRAC_N=1.0)+++TECH_PREFIX = ("mt-", "Rpl", "Rps", "Gm")   def group_cols(genes, grp):@@ -187,10 +191,30 @@ def main():     w_type[counts < args.MIN_TYPE_CELLS] = 1.0     w = w_type[inv] * np.exp(args.A_CP * z_prolif_c - args.A_CA * z_apopt_c                              + args.A_CM * z_met_c + args.A_CD * z_diff_c)+    # progression axis: project cells of the latest stage onto the pseudobulk+    # delta (last - previous stage), technical gene families masked; favours+    # cells that already look "further along" the observed temporal direction.+    if args.A_PROG and not multi and len(entries) >= 2:+        prev = view_io.read_stage(view, entries[-2], genes, missing="fill")+        cur = parts[-1]+        mask = np.fromiter((not g.startswith(TECH_PREFIX) for g in genes),+                           bool, len(genes))+        mp = np.asarray(prev.X.mean(axis=0), dtype=np.float64).ravel()+        mc = np.asarray(cur.X.mean(axis=0), dtype=np.float64).ravel()+        d = (mc - mp) * mask+        nrm = float(np.linalg.norm(d))+        if nrm > 1e-9:+            d /= nrm+            s = np.asarray(cur.X.dot(d.astype(cur.X.dtype))).ravel()+            w = w * np.exp(args.A_PROG * zscore(s))+     w = np.clip(w, 1e-6, 1e6)      n_base = per_stage[-1]["n"]     n_out = view_io.target_n_cells(manifest, n_base if multi else adata.n_obs)+    if args.FRAC_N < 1.0:+        n_out = max(int(manifest.get("min_cells", 1)),+                    int(round(n_out * args.FRAC_N)))     rng = np.random.default_rng(args.seed)     u = rng.random(adata.n_obs)     keys = np.log(np.maximum(u, 1e-300)) / w@@ -200,6 +224,28 @@ def main():         idx = np.sort(np.argpartition(-keys, n_out - 1)[:n_out])      X = adata.X[idx]++    # optional metabolic expression tweak: per-cell shift along OXPHOS/glycolysis+    if args.ALPHA_MET and (cols_ox or cols_gl):+        z_sel = z_met_c[idx].astype(np.float32)+        if args.ZMET_DEMEAN:+            tmean_z = tmean(z_met_c)+            z_sel = (z_met_c[idx] - tmean_z[inv[idx]]).astype(np.float32)+        cols = cols_ox + cols_gl+        coef = np.concatenate([+            np.full(len(cols_ox), args.ALPHA_MET, np.float32),+            np.full(len(cols_gl), -args.ALPHA_MET, np.float32),+        ])+        Xc = X.tocsc() if sparse.issparse(X) else X+        if sparse.issparse(Xc):+            D = np.asarray(Xc[:, cols].todense(), dtype=np.float32)+        else:+            D = np.array(Xc[:, cols], dtype=np.float32, copy=True)+        D += coef[None, :] * z_sel[:, None]+        np.clip(D, 0.0, None, out=D)+        Xc[:, cols] = D+        X = Xc.tocsr() if sparse.issparse(Xc) else Xc+     coords = None     if manifest.get("needs_coords"):         src = adata.obsm.get("spatial_3D")

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、下一步：

- **实现并实测了 PLAN 的代谢基因集 per-cell 表达微调（ALPHA_MET）**：proxy 上 α=0.05→57.92、α=0.12→57.93，与基线 57.92 持平，de_recovery/direction 两位小数完全不动——证否：小基因集近似同向平移在型间对比中抵消，无法提升 de_recovery。
- **新增 A_PROG（两阶段伪批量进度轴）+ FRAC_N（减细胞）并在 X3 上实测**：均匀抽 0.9→48.19、原权重→45.09、进度轴选择→44.48，均低于恒等复制的 50.00——证否：X3 上任何减细胞/选择都有害，恒等最优。
- **提交默认配置 = 父节点 11 逐字节一致**（已验证），三视图 vec-check ok，预期正式分 ≈55.13；7/20 次查分，用时约 25 分钟。
- 下一步最值得试：均值平移与组成选择两条路均已平台/证否，剩余空间在 covariation/cell_state 的分布形状（如型内离散度调整）；proxy2 增益已由节点 15 的 A_EXT 占据，组合它即可拿到 ≈55.8。

调研员

{
  "name": "代谢方向微扰表达：按细胞z_met沿OXPHOS/糖酵解基因集小幅平移提升de_recovery",
  "motivation": "de_recovery 53.16 是父节点11四组中最弱（cell_state 55.86, covariation 54.37, direction 56.85）。树中所有纯选择方案（节点9/11/12/14/15）的de_recovery均停留在52.4–53.2，说明仅改选择无法突破；此前伪批量平移（节点2）和EB收缩（节点16）失败是因为全基因/全型均匀位移，未测试按细胞代谢分z_met成比例、仅限代谢基因集（23基因）的微扰。ANALYSIS明确建议'小步+投影选择未测'。",
  "approach": "在现有双层E-S加权抽样之后，对被选中的细胞做基因集受限的表达微调：\n1. 计算每细胞z_met（OXPHOS 13基因均值 − 糖酵解10基因均值，已有代码）。\n2. 对选中细胞：X[:, OXPHOS_cols] += α × z_met_i；X[:, GLYC_cols] -= α × z_met_i。α初值{0.03, 0.05, 0.08}，逐点查分。关键：这是per-cell、per-gene-set的，不是per-type均匀的伪批量平移，因此不会像节点2那样全面破坏。\n3. 单阶段退路（proxy）：z_met来自E8.5本身，无需外部数据，直接生效。\n4. proxy2增强（可选，若α扫完后还有查询余量）：在步骤2基础上叠加节点15的A_EXT轴方向（外部Qiu E9.0 − 官方E8.5 covered基因delta，屏蔽mt/Rpl/Rps），系数β=0.1，仅对covered基因。若时间不够则跳过。\n5. X3：不做任何表达修改，保持copy_last。\n6. 快速筛选流程：先跑α=0.05在proxy上查分（1次），若<56立即放弃该方向回退α=0；若≥57则扫α=0.03和0.08（2次）；再跑X3确认不掉（1次）；共约4–6次查询。总查询预算≤10次。\n7. 实现要点：修改在抽样后、写出前；用view_io.write_output写回；保持seed确定性；运行时间增加<0.5s（仅23列加法）。",
  "expected_groups": ["de_recovery"],
  "risks": "1. α过大可能破坏covariation（基因间相关结构）：Engineer应在α=0.05时同时观察covariation分组，若掉>2分则只保留α=0.03。2. z_met与类型标签高度相关时，微调可能退化为per-type均匀位移（类似伪批量平移）：检查方法是打印各类型z_met均值，若型间方差<0.5则改用型内去均值后的z_met（即z_met - type_mean_z_met）。3. 23基因太少，de_recovery改善可能<噪声：若α=0.05的proxy查分<58.5（相对基线57.92提升<0.6），则判定无效回退。4. 与节点15的A_EXT叠加可能引入批次噪声：仅在proxy2上测试，若掉分则β=0。",
  "sources": []
}