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节点 n31

实测证否PLAN两方向：通路限定表达微移（OXPHOS↑/糖酵解↓/周期↓，双向多幅度全降；基线de_score=0.2已在三档顶）与配额指数AP_P（0.8/1.2全降），另证否A_CP轴；默认回退父25/28配置，三视图输出与父一致。

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 4c4f25377e: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 c1e506fc64。改动的文件：solution/METHOD.md +32 −33、solution/run.py +35 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 2359993..e7c3cd8 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,49 +1,48 @@-系统证否PLAN三方向：新基底上K=5/A_TP=-0.55为局部峰（K∈{3,7}、A_TP∈{-0.4,-0.7}全降分），按类型自适应K有害，型内分层轴中性，层内均匀抽样有害；默认回退父25配置原样。+实测证否PLAN两方向：通路限定表达微移（OXPHOS↑/糖酵解↓/周期↓，双向多幅度全降；基线de_score=0.2已在三档顶）与配额指数AP_P（0.8/1.2全降），另证否A_CP轴；默认回退父25/28配置，三视图输出与父一致。 -## 方法+## 方法（默认 = 父节点 25/28 原样） -- **默认行为 = 父节点25 原样**：最新官方输入阶段细胞表达原样复制，类型层 exp(A_TP·z_prolif_t)（A_TP=-0.55）× 细胞层 exp(A_CM·z_met + A_EXT·z_ext)（A_CM=1.2、A_EXT=0.4 仅 proxy2 类视图激活）的 K=5 型内代谢分层配额抽样，E-S 无放回，表达不改。默认输出与父配置逐字节一致（proxy cmp 通过；proxy2 复评分 59.6759 与父 A 半完全相同）。-- 新增三个**默认关闭**的可选机制（代码保留，均已实测）：-  1. `KADAPT=1`：按类型自适应层数 K_t = clip(round(K·n_t/median(n)), 2, K+2)。-  2. `STRAT_WT=1`：分层轴由全局 z_met 换成型内 z 分化的 z_met。-  3. `UNIF_IN=1`：层配额仍按权重和分配，但层内抽样改为均匀（权重与协方差解耦）。+最新官方输入阶段细胞表达原样复制；类型层 exp(A_TP·z_prolif_t)（A_TP=-0.55）× 细胞层 exp(A_CM·z_met + A_EXT·z_ext)（A_CM=1.2；A_EXT=0.4 仅在有外部输入阶段的视图激活，跨数据集基因级 delta 投影、屏蔽核糖体/线粒体前缀）的 K=5 型内代谢分层配额抽样（apportion 最大余数+水填充），层内 E-S 无放回加权抽样；表达值不改。X3 类 n_out≥池视图 → 恒等输出。`--seed` 确定（default_rng）。 -## 本节点查分（A 半，用 14/20 次）+本节点新增两个**默认关闭**的可选参数（代码保留，均已实测证否）：+- `PATH_SHIFT=ε`：输出前对通路清单基因做型内均匀常数微移——OXPHOS 13 基因 +ε、糖酵解 10 基因 −ε、周期 34 基因 −0.5ε，clip≥0；仅在实际发生下采样时生效（X3 恒等路径不受影响）。+- `AP_P=p`：类型层配额改为 n_t ∝ s_type^p。 -基线（=父25默认，本地复现）：proxy s0 **58.42**（s1 58.38，父笔记）、proxy2 s0 **59.68**、X3 恒等 50.00。+## 本节点查分（A 半，用 9/20 次） -proxy s0（基线 58.42）：-| 配置 | 分数 | 结论 |-|---|---|---|-| K=3 / K=7 | 58.19 / 57.18 | K=5 是峰 |-| A_TP=-0.4 / -0.7 | 55.62 / 57.70 | -0.55 是峰（-0.4 掉 2.8 分） |-| KADAPT=1 | 57.99（s0）| **证否**（-0.43） |-| STRAT_WT=1 | 58.52（s0）/ 58.22（s1）；proxy2 59.77 | 三点均值 +0.01，**纯噪声** |-| UNIF_IN=1 | 58.25；proxy2 **58.75** | **证否**（proxy2 -0.93，层内权重承载 A_EXT 信号） |+基线（=父默认）：**proxy s0 58.42**（de_recovery 55.79 / direction 61.28 / cell_state 59.62 / covariation 56.32；de_score **0.2**）、**proxy2 s0 59.6759**（与父笔记逐位一致）、**X3 50.00**（恒等）。 -## 结论 / 证否+| 配置 | proxy s0 | 关键指标 | 结论 |+|---|---|---|---|+| PATH_SHIFT=+0.10 | 57.82（−0.59） | de_score 0.2→0.1273（跌破网格） | 证否 |+| PATH_SHIFT=+0.05 | 58.11（−0.30） | de_score 0.2→0.1636 | 证否 |+| PATH_SHIFT=−0.10 | 57.74（−0.68） | covariation −1.35 | 证否（反向更差） |+| AP_P=0.8 | 58.00（−0.41） | 全组微降 | 证否 |+| AP_P=1.2 | 56.49（−1.93） | cell_state −2.9 | 证否 |+| A_CP=−0.3 | 57.86（−0.56） | de_direction ↑0.326 但 de_score 0.1818、cell_state −1.3 | 证否 | -1. **PLAN 步骤2证否**：新基底（A_CM=1.2/A_TA=0/A_EXT=0.4）上 K_STRAT 与 A_TP 的峰**没有移动**，K=5、A_TP=-0.55 仍是局部最优，四个邻居全降分。父节点"换基底会移动峰位"的猜测在 K/A_TP 上不成立（只发生在 A_EXT 上）。-2. **PLAN 步骤3证否**：自适应 K 降 0.43——中位类型已足够大，给大类型加层（最多 K+2）等价于 K=7 方向的退化，而 K=7 本身掉 1.24 分。-3. **STRAT_WT 中性**：型内分层轴在 proxy 两 seed 一正一负、proxy2 +0.09，均值≈0，按"<0.5 不可信"准则不采纳。-4. **UNIF_IN 证否且有信息量**：proxy2 掉 0.93 说明层内 E-S 加权抽样不是冗余——A_EXT/z_met 权重的**细胞级排序**在层内仍在起作用，把抽样均匀化会丢掉外部成熟度轴选中的细胞。-5. 组成重抽样家族在 proxy 上确认平台期：本节点 9 个新配置无一超噪声。+## 结论 / 证否（重要更正）++1. **父节点对 de_recovery 的诊断是错的**：proxy A 半基线 de_score=**0.2，已在三档网格（0.1636/0.1818/0.2）顶端**，不是"卡在低端"。任何表达扰动至多持平、大概率下移——这解释了为什么本节点双向微移、节点 20 的全局梯度微移全部降分。**de_recovery 没有表达级改进空间**，后续节点不应再攻这个方向。+2. PLAN 的"代谢成熟方向"（OXPHOS↑/糖酵解↓）在 E8.5→E9.5 全胚上不成立或幅度不对：+ε 使 de_score 单调下降（0.2→0.1636→0.1273），−ε 伤 covariation。+3. AP_P 双向均降：线性配额（p=1）已是局部最优，与 K/A_TP 峰不动的结论一致——整个"权重×配额"家族在 proxy 上饱和。+4. A_CP=−0.3 把 de_direction 从 0.308 提到 0.326、direction 组 +0.8，但 de_score 掉一档、cell_state −1.3，净负。若未来出现只考 de_direction 的尺子可重看此轴。  ## 验证过什么 -- 三视图默认配置跑通、vec-check 全 ok；proxy 默认输出与改码前逐字节一致（cmp）；proxy2 默认输出复评分 = 59.6759（与改码前基线完全相同）。-- X3：n_out ≥ 池大小 → 恒等输出（50.00），新参数不影响该路径。-- 运行 ~2-5 s，内存远低于限额；`--seed` 确定性（default_rng）。+- 默认配置三视图（proxy/proxy2/X3）跑通、vec-check 全 ok；proxy 默认输出与改码前逐字节一致（cmp）；proxy2 复评分 59.6759、X3 50.00 与父完全相同 → 正式分应复现父 55.65。+- 改码前后默认行为一致性经 cmp 验证；PATH_SHIFT/AP_P 关闭时代码路径与父等价。+- 运行 ~2-6 s / 视图，内存远低于 28 GB 限额。  ## 没验证 / 局限 -- POOL=1 跨官方阶段池化（父建议方向）在 proxy/proxy2 上**不可测**（各只有 1 个官方阶段），未实现未测。-- STRAT_WT 只测了 proxy s0/s1、proxy2 s0；UNIF_IN 只测 s0。-- final 视图（E8.5+E9.5）行为 = 父25（权重+K5 分层），无法本地测。-- 生物学知识来源同父：周期/凋亡/OXPHOS/糖酵解基因清单为教科书级通路成员；无保留阶段/基因型测量；未读 uns.celltype_palette、prior/。+- PATH_SHIFT 的 proxy2 变体（用 delta 符号翻转通路方向，PLAN 附加逻辑）未实现未测：固定方向版在 proxy 上已双向证否，符号修正版预期同族。+- POOL=1 跨官方阶段池化在 proxy/proxy2 不可测（各只有 1 个官方阶段），未动。+- final 视图行为 = 父 25/28，无法本地测。+- 生物学知识来源：周期/凋亡/OXPHOS/糖酵解基因为教科书级通路成员清单（同父节点）；无保留阶段/保留基因型测量；未读 uns.celltype_palette、prior/、external/（proxy2 外部输入阶段仅经 view_io 标准接口用于 A_EXT 轴，同父）。  ## 下一步最值得试 -1. 停止组成权重/分层家族的参数扫描（本节点+父25 共 ~30 次查分确认平台期）；剩余空间只在改表达或改细胞池。-2. POOL=1 跨阶段池化只能靠 final 生效、proxy 不可测——若控制器接受"不可本地验证"的风险可试，否则放弃。-3. de_recovery 对一切组成旋钮不敏感（de_score 只在 0.16/0.18/0.2 三档）；要动它需要表达级干预，节点20 的全局梯度微移已证否，可试仅对高 |delta| 且通路一致的基因做型内微移（幅度 ≤0.1 log 单位）。+1. **停止一切组成/表达微调扫描**：节点 14/19/20/21/22/24/26/27/28/29/31 合计 >60 次查分确认该家族完全饱和，且 de_score 已在网格顶端、无可提升空间。+2. 剩余唯一未探索的结构自由度是**细胞池本身**（POOL=1 跨阶段池化、或引入 external/ 目录的 MOSTA E9.5 空间切片做表达参考）——都只在 final/多阶段视图有意义，proxy 上不可本地验证，需控制器接受"盲提交"风险。+3. X3 恒等=50.0 恰在地板；X3 视图有 2 个官方输入阶段（E8.75+E9.0）但 n_out≥池导致恒等——若给 X3 输出下采样（输出 min(n_out, 池的某分数)）或用双阶段做权重（不扩池），可能离开地板，但节点 18 测过"X3 减细胞"有害；如再试应改用双阶段权重而非减细胞。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex eb01dff..a092fa0 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -55,7 +55,8 @@ 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, KADAPT=0, STRAT_WT=0, UNIF_IN=0)+                TAU=0.0, KADAPT=0, STRAT_WT=0, UNIF_IN=0,+                PATH_SHIFT=0.0, AP_P=1.0) INT_KEYS = ("MIN_TYPE_CELLS", "POOL", "K_STRAT", "KADAPT", "STRAT_WT", "UNIF_IN")  @@ -134,13 +135,16 @@ def es_sample(rows, w, q, rng):     return rows[np.argpartition(-keys, q - 1)[:q]]  -def stratified_sample(w, z_strat, inv, n_types, n_out, K, rng, kadapt=0, unif=0):+def stratified_sample(w, z_strat, inv, n_types, n_out, K, rng, kadapt=0, unif=0,+                      ap_p=1.0):     total = len(w)     if n_out >= total:         return np.arange(total)     w_in = np.ones_like(w) if unif else w     counts = np.bincount(inv, minlength=n_types)     s_type = np.bincount(inv, weights=w, minlength=n_types)+    if ap_p != 1.0:+        s_type = np.power(np.maximum(s_type, 1e-12), ap_p)     n_t = apportion(s_type, counts, n_out)     if kadapt:         pos = counts[counts > 0]@@ -315,7 +319,8 @@ def main():         z_strat = np.clip((z_met_c - tm) / np.maximum(sd, 1e-9), -3.0, 3.0)     if args.K_STRAT >= 2:         idx = stratified_sample(w, z_strat, inv, len(uniq), n_out, args.K_STRAT, rng,-                                kadapt=args.KADAPT, unif=args.UNIF_IN)+                                kadapt=args.KADAPT, unif=args.UNIF_IN,+                                ap_p=args.AP_P)     else:         u = rng.random(adata.n_obs)         keys = np.log(np.maximum(u, 1e-300)) / w@@ -325,6 +330,33 @@ def main():             idx = np.sort(np.argpartition(-keys, n_out - 1)[:n_out])      X = adata.X[idx]+    # pathway-restricted expression micro-shift (metabolic maturation direction):+    # OXPHOS +eps, glycolysis -eps, cell cycle -0.5*eps; only when subsampling+    # (identity path, e.g. X3, untouched). Fixed gene lists, textbook pathway+    # membership; no stage measurements involved.+    if args.PATH_SHIFT and n_out < adata.n_obs:+        eps = float(args.PATH_SHIFT)+        scols = np.array(cols_ox + cols_gl + cols_cy, dtype=np.int64)+        sdeltas = np.concatenate([+            np.full(len(cols_ox), eps),+            np.full(len(cols_gl), -eps),+            np.full(len(cols_cy), -0.5 * eps),+        ])+        keep = np.abs(sdeltas) > 0+        scols, sdeltas = scols[keep], sdeltas[keep]+        if len(scols) and sparse.issparse(X):+            n = X.shape[0]+            rows = np.repeat(np.arange(n, dtype=np.int64), len(scols))+            cols = np.tile(scols, n)+            data = np.tile(sdeltas, n).astype(np.float32)+            D = sparse.coo_matrix((data, (rows, cols)), shape=X.shape).tocsr()+            X = (sparse.csr_matrix(X) + D).tocsr()+            X.data[X.data < 0] = 0.0+            X.eliminate_zeros()+        elif len(scols):+            X = np.array(X, dtype=np.float32, copy=True)+            X[:, scols] += sdeltas[None, :].astype(np.float32)+            np.clip(X, 0.0, None, out=X)     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**：实现并实测 PLAN 的两项干预——通路限定表达微移（PATH_SHIFT：OXPHOS+ε/糖酵解−ε/周期−0.5ε）与配额指数 AP_P，另加测 A_CP 轴；全部证否后默认回退父 25/28 配置（proxy 输出与父逐字节一致，cmp 验证），新增机制以默认关闭参数保留。

**查分结果**（9/20 次，A 半）：基线 proxy s0 **58.42**、proxy2 **59.6759**、X3 **50.00**（均与父一致）。PATH_SHIFT=+0.10/+0.05/−0.10 → 57.82/58.11/57.74 全降；AP_P=0.8/1.2 → 58.00/56.49 全降；A_CP=−0.3 → 57.86 降。关键发现：**基线 de_score=0.2 已在三档网格顶端**——父节点"de_recovery 卡低端"的诊断是错的，表达级扰动只会下移，de_recovery 无改进空间。

**下一步最值得试**：停止组成/表达微调（该家族 >60 次查分确认饱和）；唯一剩余自由度是细胞池本身（POOL=1 或 MOSTA E9.5 空间参考），只在 final 生效、proxy 不可本地验证；X3 若想离开 50 地板，应试双阶段权重而非减细胞（节点 18 已证减细胞有害）。

调研员

{"name": "通路限定表达微移攻 de_recovery + 配额指数微调攻 covariation", "motivation": "de_recovery 53.35 是四组最弱且对组成旋钮完全不敏感（de_score 仅 0.1636/0.1818/0.2 三档，节点28 证实 ~30 次查分无变化）。节点20 的全局梯度微移四变体全降分，但它对所有基因按轴载荷比例平移、破坏协方差；本方案只对通路清单内 ≤46 基因做固定幅度型内均匀微移，机制不同。covariation 53.97 为次弱，父建议的 apportion 指数 p 尚未测过。", "approach": "主干预（de_recovery）：在 run.py 表达复制后、输出前，对每个细胞型内所有细胞统一加/减常数 ε（log 空间）。基因集与方向：OXPHOS 13 基因 +ε，GLYC 10 基因 −ε（代谢成熟方向，教科书级通路知识，不涉及禁窗阶段测量）。CYCLE 34 基因 −ε×0.5（增殖下调）。总移动基因 ≤57，幅度固定不按载荷缩放。ε 初值 0.10，搜索 {0.05, 0.10, 0.15}。proxy2 额外逻辑：若 A_EXT 激活，用已有 delta（external−official 均值）的符号决定每个通路基因的方向（仅当 |delta_z|>1 时翻转默认方向），幅度仍为 ε。X3 路径 n_out≥池→恒等，不受影响。实施：在输出 adata 构造处加 if PATH_SHIFT: X[:,ox_cols]+=eps; X[:,gl_cols]-=eps; X[:,cy_cols]-=eps*0.5，型内循环已存在可复用。验证顺序：① proxy s0 ε=0.10，查分看 de_score 是否离开三档网格（若仍 0.1636/0.1818/0.2 则方向错或幅度不够，试 ε=0.15）；② 若 de_score 变动，补 proxy s1 确认；③ 再测 proxy2 s0。次干预（covariation）：apportion 函数中 n_t∝s_type^p，加参数 AP_P，初值 1.0（不变），测 p=0.8 和 1.2，仅当 proxy 双 seed 同向 >2 分才采纳。两项独立开关，先主后次，总查分预算 ≤12 次。单输入阶段退路：proxy 无外部输入时 delta 不可用，仅用固定通路方向；proxy2 有 delta 时叠加符号修正。final 视图（E8.5+E9.5 双阶段）行为同 proxy（POOL=0 时只用最新阶段，通路微移同样生效）。", "expected_groups": ["de_recovery", "covariation"], "risks": "1) de_score 三档网格可能对应极少数 DE 基因（如 5-6 个），微移 0.10 不足以翻转任何一个的符号→Engineer 若 ε=0.15 仍在三档内应立即放弃主干预；2) 型内均匀加常数不改变型内方差但会轻微改变型间均值，若 ε 过大可能伤 covariation→先用 ε=0.05 做安全下界测试；3) 通路方向假设（OXPHOS↑/GLYC↓）对 E8.5→E9.5 全胚可能不完全成立（部分组织可能反向）→型内均匀施加无法区分，若 proxy 降分则证否；4) 30 分钟时限紧，主干预实现应 <10 行，不要重构采样逻辑。"}