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节点 n30 在终选来历上

实测证否PLAN的型内kNN表达平滑：raw/log空间、alpha=0.03~0.10全部大幅降分（协方差结构塌缩），默认回退父25配置，三视图输出与父逐字节一致。

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 015adb22e2: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 23e9ccfcba。改动的文件：solution/METHOD.md +30 −36、solution/run.py +63 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex b97cfac..37362b2 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,51 +1,45 @@-在父23基底上换细胞层权重（代谢A_CM=1.2、删凋亡轴A_TA=0，即节点12/14家族）并把外部成熟度轴提到A_EXT=0.4；实测证否PLAN的|delta_z|截断（TAU=1.0/1.5/2.0全降分）。K=5分层保留。+实测证否PLAN的型内kNN表达平滑：raw/log空间、alpha=0.03~0.10全部大幅降分（协方差结构塌缩），默认回退父25配置，三视图输出与父逐字节一致。  ## 方法 -- 基底与机制同父节点23：最新官方输入阶段细胞表达原样复制，仅改组成（类型层×细胞层权重的 K=5 型内分层配额抽样）。-- **本节点改动**（全部由查分驱动）：-  1. 细胞层权重换为 `exp(1.2·z_met + 0.4·z_ext)`（原 `0.7·z_met + 0.2·z_ext`），删除类型层凋亡轴（A_TA 0.25→0）。即把节点12/14已验证的"代谢1.2+无凋亡"细胞层与节点15/23的外部成熟度轴、K=5分层首次组合。-  2. 新增可选 TAU 参数（|delta_z| 截断，默认0=关闭，实测有害）。-- A_EXT 轴机制不变：外部Qiu E9.0与官方最新的基因级delta，covered掩码、屏蔽mt-/Rpl*/Rps*、跨基因z、投影去型内均值再z；仅proxy2类视图激活；X3/proxy/final不激活。-- K_STRAT=5 分层、A_TP=-0.55、E-S抽样、确定性均同父。--## 本节点查分（A半，20次用满）--proxy2（seed 0）：-| 配置 | 分数 |-|---|---|-| 父23复现（TAU=0） | 59.17 |-| TAU=1.0 / 1.5 / 2.0（A_EXT=0.2,K5） | 58.13 / 58.60 / 58.44 → **PLAN截断证否** |-| A_EXT=0.3 / 0.4（A_CM=0.7,K5） | 58.43 / 58.19 → 旧基底上0.2仍是峰 |-| **A_CM=1.2,A_TA=0：A_EXT=0.2 / 0.3 / 0.4 / 0.6** | 59.30 / 59.50 / **59.68** / 59.31 |--proxy（A_EXT不激活）：-| 配置 | seed0 | seed1 |-|---|---|---|-| A_CM=1.2, A_TA=0, K5 | **58.42** | **58.38**（父本地58.04） |-| A_CM=0.9 / 1.35 / 1.5 | 57.88 / 56.41 / 55.77 | — |+- **提交配置 = 父节点25原样**（A_S=0，平滑关闭）：类型层增殖权重 A_TP=-0.55 × 细胞层代谢 exp(1.2·z_met) × 外部成熟度轴 A_EXT=0.4（仅proxy2类视图激活）× K=5 型内代谢分层配额抽样，表达原样复制最新官方输入阶段细胞。+- **本节点新增（默认关闭）**：`knn_smooth` 型内kNN表达平滑机制（参数 A_S=alpha、NN_K、NN_MIN、S_LOG）。图构建：HVG 2000（log空间方差）→ 截断SVD 30维 → 每类型内 cosine kNN（k=20，排除自身；同型邻居<5的细胞跳过）；平滑 x_s=(1-α)x+α·mean(neighbors)，raw空间（expm1→平滑→log1p）或log空间（S_LOG=1）。+- A_S=0 时代码路径与父25完全相同，proxy 输出与提交前基线逐字节一致（cmp通过）。++## 查分结果（A半，共6次）++proxy（seed 0，基线=父25配置复现 58.42，与父节点记录一致）：++| 配置 | 总分 | covariation | cell_state | de_recovery | variogram |+|---|---|---|---|---|---|+| 基线（A_S=0） | **58.42** | 56.32 | 59.62 | 55.79 | 0.00084 |+| raw空间 α=0.03 | 54.49 | 35.97 | 59.62 | 55.79 | 0.00178 |+| raw空间 α=0.10 | 49.85 | 17.42 | 57.17 | 55.21 | 0.00457 |+| log空间 α=0.10 | 51.79 | 26.29 | 57.55 | 55.79 | 0.00275 |++最终提交状态验证：proxy2 = 59.68（与父记录一致），X3 = 50.00（恒等），三视图 vec-check 全 ok。  ## 结论 / 证否 -1. **PLAN步骤1证否**：|delta_z|截断在所有TAU下均降分（-0.6~-1.0），且de_recovery完全不变（de_score恒0.1636）——截断只伤cell_state/covariation。de_recovery对组成重抽样的权重方向不敏感（A_EXT 0.2→0.4、TAU全扫描下de_score只有0.1636/0.1818/0.2几档），组成法可能已接近该指标上限。-2. **PLAN步骤2在旧基底上证否**：A_CM=0.7时A_EXT=0.2仍是峰（0.3/0.4更低），与父节点K=0扫描一致。-3. **意外发现（超出PLAN）**：换细胞层基底（A_CM=1.2、A_TA=0，节点14家族）后，proxy升至58.42/58.38（两seed一致，+0.37），且A_EXT峰右移到0.4（59.68，比A_EXT=0.2高+0.38）；两效应同向叠加。A_CM=1.2在proxy上也是局部峰（0.9/1.35/1.5全更低）。-4. 增幅均在T1噪声（~2分）内，但proxy双seed方向一致、proxy2单调峰形清晰，且是"已验证组件的未测组合"（节点14基底×节点23机制），非单参数微调。+1. **PLAN的型内kNN平滑机制证否**：raw与log两种空间、α∈{0.03, 0.10}全部单调降分，降幅远超T1噪声（−3.9 ~ −8.6分）。伤害集中在 covariation（56.3→36.0→17.4，近似随α线性塌缩）与 variogram（升2~5倍）；PLAN预期的covariation/de_recovery提升完全没有出现。向邻域均值收缩会摧毁真值里的基因间协方差结构——**平滑=去噪的假设在本榜上方向反了**，输出的"噪声"本身就是被计分的真实分布的一部分。+2. **de_recovery对平滑也不敏感**：de_score仅在0.2/0.1818两档间变动（α=0.03与log α=0.10下不变），进一步支持父25的结论：de_recovery用"改哪些细胞/改表达幅度"的旋钮都推不动。+3. **X3的结构性发现**：X3输入E9.0仅2174细胞，n_out≥候选池 → stratified_sample直接返回全部细胞、不做任何抽样，因此X3输出与所有组成权重无关（这解释了全树所有copy类节点X3恒=50.00）。X3只能被表达修改移动，而迄今所有表达修改（节点20位移、本节点平滑）都被证明有害。+4. PLAN步骤7的备选（NN_K=50、限HVG-500平滑）未测：两者都是同一收缩机制的变体，α=0.03已−3.9分，更大邻域（更强平滑）只会更糟，不值得消耗查分。  ## 验证过什么 -- 三视图默认配置跑通、vec-check全ok；X3输出与父配置逐字节一致（恒等，50.00）；proxy输出与A_EXT无关（不激活），A_EXT默认改0.4不影响proxy/final。-- 默认参数输出与查分文件逐字节一致（cmp通过）。-- 运行~4.5 s，内存远低于限额。+- 默认配置三视图跑通、vec-check ok；proxy输出与本地58.42基线逐字节一致；proxy2 59.68、X3 50.00与父25记录一致。+- 平滑运行开销：+33 s、峰值内存3.5 GB（在28 GB/30 min限额内）——不可行的是效果不是性能。+- 确定性：SVD/sklearn kNN/E-S抽样均无随机源，同一seed输出确定。  ## 没验证 / 局限 -- A_EXT=0.4只测了seed 0；proxy2上0.3/0.4/0.6差<0.4分，B半峰位可能不同（但0.2明显更低的方向稳）。-- final视图（E8.5+E9.5）：A_EXT不激活，行为=节点14权重+K5分层，未测（final无法本地测）。-- 生物学知识来源：周期/凋亡/OXPHOS/糖酵解基因清单（教科书级通路成员）；mt-/核糖体为跨平台技术家族（通用测序知识）；无任何保留阶段/基因型测量。未读uns.celltype_palette、prior/。+- 未测α<0.03（趋势外推为继续趋近基线，无提交价值）。+- 未测"仅平滑低方差基因"变体（保护协方差载体）：鉴于全基因平滑的塌缩幅度，预期收益≤0，未消耗查分。+- 生物学知识来源同父25：周期/凋亡/OXPHOS/糖酵解基因清单（教科书级通路成员）、mt-/核糖体为跨平台技术家族；无保留阶段/基因型测量；未读uns.celltype_palette。  ## 下一步最值得试 -1. A_EXT=0.4基底下扫K_STRAT（3/7）与A_TP（-0.4/-0.7）：新权重组合下其他系数的峰位可能也移动了。-2. de_recovery对组成权重不敏感→要提升它可能需要改表达（如快照内梯度基因微移，节点20已证否全局版，可试更温和的型内版）或改细胞身份组合（POOL=1跨阶段池）。-3. proxy侧A_CM=1.2峰很尖（1.35掉2分），值得试"型内z_met"或分位数化的代谢轴替代全局z，让峰更宽更稳。+1. **停止一切表达收缩/平滑/位移方向**（节点20位移、节点30平滑均证否，机制家族已穷尽）；组成权重也到平台（节点26/27/28证否）。+2. 若还想动 de_recovery：唯一未试的机制是**改候选细胞池本身**——POOL=1 只在X3/final激活（proxy/proxy2官方单阶段无效），但X3已确认n_out≥池大小→不抽样，POOL在X3上也是恒等；即 POOL 只剩 final 视图可测而 final 无法本地查分。组成类方法在本地可测空间内已无自由度。+3. 建议后续节点把预算花在验证"表达添加型"操作（如按信号通路先验对特定基因做小幅上调而非收缩）之前，先在proxy上单seed快筛，降幅>1分立即放弃——本榜对表达修改极其敏感。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex b0ffe5b..ad78bd6 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -55,8 +55,64 @@ MASK_PREFIX = ("mt-", "Rpl", "Rps")  DEFAULTS = dict(A_TP=-0.55, A_TA=0.0, A_CP=0.0, A_CA=0.0, A_CM=1.2,                 A_EXT=0.4, K_STRAT=5, A_TR=0.0, MIN_TYPE_CELLS=5, POOL=0,-                TAU=0.0)-INT_KEYS = ("MIN_TYPE_CELLS", "POOL", "K_STRAT")+                TAU=0.0, A_S=0.0, NN_K=20, NN_MIN=5, S_LOG=0.0)+INT_KEYS = ("MIN_TYPE_CELLS", "POOL", "K_STRAT", "NN_K", "NN_MIN")+++def knn_smooth(Xcsr, labels, alpha, k, min_nb, n_hvg=2000, n_pcs=30, log_space=False):+    """Within-type kNN expression smoothing in raw (expm1) space.++    Graph: top-n_hvg variance genes (log space) -> truncated SVD (n_pcs) ->+    cosine kNN restricted to same-type cells (self excluded). Cells whose+    type offers fewer than min_nb neighbours are left untouched.+    Returns dense log1p float32 matrix.+    """+    from sklearn.neighbors import NearestNeighbors++    n = Xcsr.shape[0]+    Xlog = np.asarray(Xcsr.todense(), dtype=np.float32)+    mu = Xlog.mean(axis=0)+    var = (Xlog.astype(np.float64) ** 2).mean(axis=0) - mu.astype(np.float64) ** 2+    hvg = np.argsort(-var, kind="stable")[:min(n_hvg, Xlog.shape[1])]+    H = Xlog[:, hvg].astype(np.float64)+    H -= H.mean(axis=0)+    npc = int(min(n_pcs, min(H.shape) - 1))+    U, S, _ = np.linalg.svd(H, full_matrices=False)+    P = np.ascontiguousarray((U[:, :npc] * S[:npc]).astype(np.float32))+    del H, U, S++    R = np.expm1(Xlog, dtype=np.float32)+    if log_space:+        R = Xlog+    del Xlog+    rows_l, cols_l, vals_l, skipped = [], [], [], []+    for t in np.unique(labels):+        rows = np.where(labels == t)[0]+        kn = min(k, len(rows) - 1)+        if kn < min_nb:+            skipped.append(rows)+            continue+        nn = NearestNeighbors(n_neighbors=kn + 1, metric="cosine").fit(P[rows])+        _, nb = nn.kneighbors(P[rows])+        nb = nb[:, 1:]+        rows_l.append(np.repeat(rows, kn))+        cols_l.append(rows[nb.ravel()])+        vals_l.append(np.full(len(rows) * kn, 1.0 / kn, dtype=np.float32))+    Rs = R+    if rows_l:+        W = sparse.csr_matrix(+            (np.concatenate(vals_l),+             (np.concatenate(rows_l), np.concatenate(cols_l))),+            shape=(n, n))+        NB = W @ R+        Rs = (1.0 - alpha) * R + alpha * NB+        np.maximum(Rs, 0.0, out=Rs)+        if skipped:+            sk = np.concatenate(skipped)+            Rs[sk] = R[sk]+    if log_space:+        return np.ascontiguousarray(Rs, dtype=np.float32)+    return np.log1p(Rs, dtype=np.float32)   def group_cols(genes, grp):@@ -181,6 +237,8 @@ def main():     args.K_STRAT = int(args.K_STRAT)     args.MIN_TYPE_CELLS = int(args.MIN_TYPE_CELLS)     args.POOL = int(args.POOL)+    args.NN_K = int(args.NN_K)+    args.NN_MIN = int(args.NN_MIN)      view = Path(args.data)     manifest = view_io.load_manifest(view)@@ -311,6 +369,9 @@ def main():             idx = np.sort(np.argpartition(-keys, n_out - 1)[:n_out])      X = adata.X[idx]+    if args.A_S > 0:+        X = knn_smooth(X, labels[idx], args.A_S, args.NN_K, args.NN_MIN,+                       log_space=bool(args.S_LOG))     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

**做了什么**：实现 PLAN 的型内 kNN 表达平滑（HVG2000→SVD30→型内cosine kNN k=20，raw/log两空间），在 proxy 上查分扫描。

**查分结果**（A半，用6/20次）：机制证否——基线58.42，raw α=0.03→54.49，raw α=0.10→49.85，log α=0.10→51.79；covariation 随 α 近线性塌缩（56.3→17.4），de_recovery 不动，触发 PLAN 停止规则。默认回退 A_S=0，提交配置与父25逐字节一致（proxy 58.42 / proxy2 59.68 / X3 50.00，三视图 vec-check ok）。附带发现：X3 候选池≤n_out → 从不抽样，解释了全树 X3 恒 50.00，组成类旋钮在本地可测空间已无自由度。

**下一步最值得试**：表达收缩/平滑家族已穷尽证否（节点20位移+本节点平滑）；剩余方向只有"表达添加型"小幅修改（按通路先验上调而非收缩），须 proxy 单 seed 快筛、降>1分即弃；或接受平台期，保留父25配置。

调研员

```json
{
  "name": "型内kNN表达平滑：降噪声保协方差，针对covariation与de_recovery",
  "motivation": "父25四组中covariation(53.97)和de_recovery(53.35)最弱。Analysis明确指出组成权重扫描已至平台（节点26/27/28全部证否），de_recovery对权重方向不敏感（de_score仅0.1636/0.1818/0.2几档）。节点20证否的是沿特定生物轴的方向性位移（全局与型内均降分），但各向同性的型内kNN平滑是不同机制：不引入方向偏移，仅降低抽样噪声、改善基因-基因协方差估计。全树30个节点从未试过任何表达平滑操作，这是唯一未探索的机制类别。",
  "approach": "在父25的组成重抽样输出上，增加一步型内kNN表达平滑：\n1. 构建kNN图：对重抽样输出的细胞，取HVG(≥2000个)→log1p→PCA(30维)→sc.pp.neighbors(n_neighbors=20, metric='cosine')。\n2. 型内平滑：对每个细胞，仅取同celltype的kNN邻居（若同型邻居<5则跳过该细胞不平滑）。平滑公式：x_smooth_i = (1-alpha)*x_i + alpha*mean(x_neighbors_i)，在原始计数空间（非log）操作，平滑后clip到≥0。\n3. 参数扫描：alpha∈{0.05, 0.10, 0.15, 0.25}，先在proxy上测（A_EXT不激活，最纯净），用vec-score查A半。\n4. 判定标准：proxy上covariation提升>0.5且cell_state下降<0.5才推进到proxy2和X3；若alpha=0.10的proxy总分低于父基线57.70超过1分，立即停止（说明平滑有害）。\n5. 单输入阶段退路：proxy和X3都只有一个输入阶段，平滑在单阶段内正常执行（型内kNN不依赖多时间点）。proxy2中仅对官方E8.5细胞平滑，外部Qiu细胞不参与图构建也不被平滑。final(E8.5+E9.5)中POOL=0时仅平滑最新阶段输出，与proxy行为一致。\n6. 实现要点：平滑代码约40行，用scipy sparse矩阵乘（邻接矩阵×表达矩阵）高效计算邻居均值，无需GPU。运行时间增加<2s。\n7. 若alpha全扫描无改善（所有配置≤父基线-1），则回退alpha=0（输出与父25逐字节一致），尝试备选：将n_neighbors从20提到50（更局部平滑）或将平滑限制在每型top-500 HVG上（保护低方差基因的原始值）。",
  "expected_groups": ["covariation", "de_recovery"],
  "risks": "1. 平滑可能模糊真实型内异质性（如代谢梯度），导致cell_state/direction下降——用alpha≤0.25限制、型内约束和早期查分监控（cell_state掉>1分即停）。2. DE基因往往是高方差基因，平滑可能反而降低DE信号——若de_recovery不升反降，改为仅平滑非DE基因（用输入数据型间Wilcoxon p>0.05的基因）。3. 改善幅度可能在噪声内（<2分）——需proxy+proxy2双seed确认方向一致才算正信号。4. 同型邻居不足（稀有类型<5个细胞）时跳过平滑，可能导致输出不一致—— Engineer应检查被跳过的细胞比例<5%。"
}
```

审查员

REVIEW.json written