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节点 n4

以最新官方输入阶段为基底的 copy_last + 增殖评分驱动的组成重加权：细胞表达原样复制，按每细胞增殖 z 分做 w=exp(-0.7·z) 的加权无放回抽样，下调强周期细胞的占比。

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 249796c614: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 b764d7f1fb。改动的文件：solution/METHOD.md +30 −14、solution/run.py +80 −33

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex a1ed3d4..95a67a9 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,28 +1,44 @@-以最新官方输入阶段为基底的 copy_last：外部输入阶段永不作基底；伪批量平移在所有三把尺子上实测有害，故 ALPHA=0 不平移。+以最新官方输入阶段为基底的 copy_last + 增殖评分驱动的组成重加权：细胞表达原样复制，按每细胞增殖 z 分做 w=exp(-0.7·z) 的加权无放回抽样，下调强周期细胞的占比。  # 方法 -- 基底选择：`inputs_by_time(manifest, include_external=False)` 取最新**官方**阶段；视图无官方阶段时（X3 类外部测试题）退回全部阶段。父节点在 proxy2 上把外部 Qiu E9.0（仅心脏谱系、2174 细胞、基因不全）当基底复制，得 27.4；改成官方 E8.5 基底后 50.4。-- 抽样：`sample_rows` 无放回随机抽到 `target_n_cells`（保持输入组成，期望意义下分层），`np.random.default_rng(seed)`，确定性。-- 平移：保留 `ALPHA`/`S_MAX` 机制（factor = ALPHA × clip(Δt_target/Δt_step, 0, 2)，按细胞类型伪批量差值，clip≥0），但 **ALPHA=0**，即所有视图纯 copy_last。+- 基底：`inputs_by_time(manifest, include_external=False)` 取最新官方阶段（无官方时回退全部）；外部阶段（proxy2 的 Qiu E9.0）永不作基底（父节点实测 27.4 vs 50.4）。+- 表达：不做任何平移（父节点与官方 T1 均实测平移单调有害）。每个细胞的表达值原样复制，covariation 结构来自真实细胞。+- 组成（本节点新增）：每细胞增殖分 = 面板内 canonical 细胞周期基因（Mki67, Top2a, Pcna, Mcm2/3/5/7, Cdk1, Bub1, Ccnb1, Ccna2, Stmn1, Tuba1b, Cdc20, Plk1, Aurka/b, Birc5, Tyms, Rrm2, E2f1, Fen1, Cdca8, Kif11, Nusap1, Ube2c, Anln, Cenpf，28/28 在官方面板与 X3 面板都覆盖）的平均 log 表达；z 标准化并 clip ±3 后 w=exp(-0.7·z)，指数竞速（-ln(u)/w）做加权**无放回**抽样到 target_n_cells。+- 当 target_n_cells ≥ 池大小（X3：2174 全保留）：改为无放回子抽 KEEP_FRAC=0.85，绝不用有放回复制——实测有放回（即使均匀）在 X3 上 50.0→47.1（covariation、de_recovery 受损）。+- 生物学依据（通用机制知识，非保留阶段测量）：E8.5→E9.5（及 E9.5→E10.5）胚胎整体从快速增殖的前体细胞向分化/退出周期的群体倾斜（跳动心肌细胞、分化中的表面外胚层与神经管、扩张的血细胞）。下调强周期细胞是对这一发育时序方向的组成级近似。 -# 实测（vec-score，A 半）+# 关键参数（proxy A 半扫描）++| 权重形状 | 分数 |+|---|---|+| rank-linear β=-0.5 / -0.8 / -0.95 / -0.99 | 51.9 / 53.9 / 55.0 / 55.1 |+| 硬删 top-30% 增殖细胞 | 53.5 |+| rank^0.5 (β=-0.99) | 53.0 |+| z-exp KZ=0.3 / 0.5 / **0.7** / 0.85 / 1.0 | 53.8 / 55.5 / **56.1** / 55.8 / 54.8 |+| +1 方向（上调增殖）β=+1 | 45.9（有害，方向确认为负） |++平台区 KZ 0.5–0.85 均在 55.5–56.1（噪声 ±2 内），取平台中心 KZ=0.7。++# 实测（vec-score A 半，本代码逐字节复现的文件）  | 视图 | 父节点 | 本节点 | |---|---|---|-| proxy | 50.04 | 50.40 |-| proxy2 | 27.43 | 50.40 |-| X3 | 40.53 | 50.00（factor 0）；42.43（0.5）、40.33（1.0，父行为）、38.86（1.5）、37.65（2.0） |+| proxy (seed 0 / seed 1) | 50.04 | **56.08 / 56.63** |+| proxy2 | 50.04 | **56.08** |+| X3 | 50.00 | 49.82（KEEP_FRAC=0.97 时 49.43，均在噪声内持平） | -X3 上平移随 factor 单调变差（covariation 50→9.7，cell_state 50→39.7），与官方 T1 报告「常数位移 48.6 < copy_last」一致，故不启用平移。proxy/proxy2 的多数组已贴地板 50（de_recovery=50.0 即 de_score=0），copy_last 无 DE 信号可恢复。+X3 分组：covariation 54.9（+4.9）、direction 52.3，但 de_recovery 43.1（-6.9）——心脏专有的 E9.0→E9.5 里心肌仍强增殖，去周期化把伪批量拉偏；净效应≈0。proxy/proxy2 四组全部提升（direction 59.7、cell_state 58.1、covariation 54.9、de_recovery 51.0）。  # 验证过 / 未验证 -- 验证：三个视图跑通 + vec-check ok；最终代码输出与已打分文件逐元素一致（maxdiff=0）；seed 确定性（单一 rng）。-- 未验证：任何需要目标阶段真值的假设；final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）上 ALPHA=0 即 copy E9.5，与卡的 v1 起点一致但未按卡做「同名型加一次收缩差值」——卡与 X3 实测都提示平移在此评分体系下为负收益，若要试应从小 ALPHA（≤0.3）+ 只平移同名型开始。-- 未使用外部训练数据、prior/、任何保留阶段信息。生物学知识：无（纯统计复制）。+- 验证：三视图跑通 + vec-check ok；最终代码输出与已打分文件 maxdiff=0；seed 0/1 稳定（56.1/56.6）；单一 `default_rng(seed)`，确定性；运行 ~5 s、内存远低于限额。+- 未验证：final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）。机制上同样适用（在 E9.5 基底上下调增殖细胞），但 E9.5→E10.5 的组成漂移方向未经任何真值校准。+- 未做：X3 上针对心脏谱系的差异化处理（如按 celltype 分层调 KZ）——X3 输入标签是 Qiu 作者标签，硬编码规则有过拟合 A 半的风险。+- B 半风险：X3 的 de_recovery 下降与 proxy 的提升同为真实信号，期望节点分 ≈ (56.1+56.1+49.8)/3 ≈ 54。  # 下一步建议 -1. proxy2 用 Qiu E9.0 只做**心脏谱系类型**的小步平移（标签映射 FHF/SHF/Endocardial → aSHF/pSHF/Endothelium），其余类型复制；先验上比全局平移安全。-2. 组成/新类型层面（Hepatocyte、Blood 扩张等）无法从 proxy 校准，需按方法卡 v1 的规则式生成，在 final 上才见效。+1. X3 的 de_recovery 损伤来自「全胚去周期化」不适用于心脏专有数据：可尝试仅当最新输入阶段的类型多样性高（如 ≥8 种类型、非单谱系）时才启用重加权，或按类型分层限制下调动幅；X3 有 2 个同数据集阶段，还可先检验 E8.75→E9.0 自身组成变化方向再定符号。+2. 组成信号已兑现（direction/cell_state），下一步最大空间在 de_recovery：copy_last 的 de_score≈0.05，可叠加「按增殖分对细胞做小幅表达倾斜」而非只改抽样（小步、逐基因、以 X3 扫系数防伤 covariation）。+3. final 视图规则式组成（方法卡 v1：Hepatocyte/Blood 扩张等）仍无人验证，可与本节点的重加权叠加。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 7b2e824..8a32b8b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,16 +1,32 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last on the latest OFFICIAL input stage (stratified-free exact subsample).--Rationale (measured on the three rulers of this node):-- proxy2 with the parent code copied the external Qiu E9.0 heart-only stage as-  base and scored 27.4; using the official E8.5 as base scores 50.4. External-  input stages (``source: external``) are never used as the copy base: partial-  gene panel, single lineage, different technology.-- X3 (two same-dataset stages E8.75/E9.0 -> E9.5): per-type pseudobulk shift-  hurts monotonically in the shift factor (50.0 at factor 0, 42.4 at 0.5,-  40.3 at 1.0, 37.6 at 2.0), killing covariation and cell_state. So no shift-  is applied anywhere (ALPHA = 0 below keeps the machinery for future nodes).-- proxy (single official stage) has no delta available anyway.+"""copy_last on the latest OFFICIAL input stage + proliferation-down composition reweighting.++Base (from parent node 2, measured):+- external input stages (``source: external``) are never the copy base (proxy2:+  Qiu E9.0 heart-only, partial panel; copying it scored 27.4 vs 50.4 official);+- no pseudobulk expression shift: shift hurt monotonically on X3 (50.0 at+  factor 0 -> 37.6 at 2.0) and official T1 reports constant shift < copy_last.+  Cell expression values are copied untouched; only WHICH cells are output changes.++New in this node (measured: proxy 50.04 -> 56.08, proxy2 50.04 -> 56.08, X3 ~50):+- per-cell proliferation score = mean log1p expression of canonical cell-cycle /+  proliferation genes present in the panel (Mki67, Top2a, Pcna, Mcm2/3/5/7,+  Cdk1, Bub1, Ccnb1, Ccna2, Stmn1, Tuba1b, Cdc20, Plk1, Aurka/b, Birc5, Tyms,+  Rrm2, E2f1, Fen1, Cdca8, Kif11, Nusap1, Ube2c, Anln, Cenpf). This gene set is+  general cell-biology knowledge (cell-cycle markers), not derived from any+  held-out stage or genotype.+- sampling weight w_i = exp(-KZ * clip(z_i, -3, 3)), z = z-scored proliferation+  score, KZ = 0.7. Down-weights strongly cycling cells: between E8.5 and E9.5+  the embryo shifts toward differentiated / post-mitotic populations (beating+  cardiomyocytes, differentiating ectoderm & neural tube, expanding blood), a+  general developmental-timing mechanism not calibrated on the held-out stage.+- weighted subsampling WITHOUT replacement (exponential race, deterministic).+  When the target cell count would keep the whole pool (X3), the pool is+  subsampled to KEEP_FRAC instead of duplicating cells: with-replacement+  duplication measurably hurt covariation/de_recovery on X3 (50.0 -> 47.1).+- weight-shape scan on proxy (A-half): rank-linear beta -0.5/-0.8/-0.95/-0.99+  = 51.9/53.9/55.0/55.1, hard drop top-30% = 53.5, rank^0.5 = 53.0,+  z-exp KZ 0.3/0.5/0.7/0.85/1.0 = 53.8/55.5/56.1/55.8/54.8 -> KZ=0.7.  Deterministic given --seed: one np.random.default_rng(seed), no global state. """@@ -20,21 +36,58 @@ from __future__ import annotations import argparse  import numpy as np+from scipy import sparse -from src.task1_temporal.baselines import shift_rows, type_deltas from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,-    labels_of,     load_manifest,     panel_genes,     read_stage,-    sample_rows,     target_n_cells,     write_prediction, ) -ALPHA = 0.0   # delta shrinkage; 0 = pure copy_last (measured best on all rulers)-S_MAX = 2.0   # cap on time-ratio extrapolation factor (only used if ALPHA > 0)+KZ = 0.7           # strength of proliferation down-weighting (scan in docstring)+Z_CLIP = 3.0+KEEP_FRAC = 0.85   # pool kept when the cell-count target would keep everything+MIN_PROLIF_GENES = 10++PROLIF_GENES = [+    "Mki67", "Top2a", "Pcna", "Mcm2", "Mcm3", "Mcm5", "Mcm7", "Cdk1", "Bub1",+    "Ccnb1", "Ccna2", "Stmn1", "Tuba1b", "Cdc20", "Plk1", "Aurka", "Aurkb",+    "Birc5", "Tyms", "Rrm2", "E2f1", "Fen1", "Cdca8", "Kif11", "Nusap1",+    "Ube2c", "Anln", "Cenpf",+]+++def rank01(score: np.ndarray) -> np.ndarray:+    order = np.argsort(score, kind="stable")+    ranks = np.empty(score.shape[0], dtype=np.float64)+    ranks[order] = np.arange(score.shape[0], dtype=np.float64)+    return ranks / max(score.shape[0] - 1, 1)+++def weights_for(X: sparse.csr_matrix, var, genes: list[str]) -> np.ndarray:+    """w_i = exp(-KZ * clip(z, -3, 3)) on the per-cell proliferation score."""+    lower = {g.lower(): i for i, g in enumerate(genes)}+    cols = np.array([lower[p.lower()] for p in PROLIF_GENES if p.lower() in lower], dtype=np.int64)+    covered = np.asarray(var["covered"].to_numpy(), dtype=bool)+    cols = cols[covered[cols]]+    if len(cols) >= MIN_PROLIF_GENES:+        sub = X[:, cols]+        sub = sub.tocsr() if sparse.issparse(sub) else sparse.csr_matrix(sub)+        score = np.asarray(sub.mean(axis=1), dtype=np.float64).ravel()+    else:+        # fallback (panel lacks cell-cycle genes): library size as a weak proxy+        score = np.asarray(X.sum(axis=1), dtype=np.float64).ravel()+    z = (score - score.mean()) / (score.std() + 1e-12)+    return np.exp(-KZ * np.clip(z, -Z_CLIP, Z_CLIP))+++def weighted_rows(n_rows: int, n: int, w: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:+    """Weighted sample without replacement (exponential race keys -ln(u)/w)."""+    keys = -np.log(rng.random(n_rows)) / np.maximum(w, 1e-12)+    return np.sort(np.argsort(keys, kind="stable")[:n])   def main() -> None:@@ -51,22 +104,16 @@ def main() -> None:         stages = inputs_by_time(manifest, include_external=True)     last = read_stage(args.data, stages[-1], genes)     rng = np.random.default_rng(args.seed)-    rows = sample_rows(last.n_obs, target_n_cells(manifest, last.n_obs), rng)-    X = last.X[rows]--    if ALPHA > 0 and len(stages) >= 2:-        dt_step = float(stages[-1]["time"]) - float(stages[-2]["time"])-        dt_target = float(manifest["target"]["time"]) - float(stages[-1]["time"])-        s = float(np.clip(dt_target / dt_step, 0.0, S_MAX)) if dt_step > 0 else 0.0-        factor = ALPHA * s-        if factor > 0:-            prev = read_stage(args.data, stages[-2], genes)-            deltas = type_deltas(prev.X, labels_of(prev), last.X, labels_of(last))-            deltas = {t: (d * np.float32(factor)) for t, d in deltas.items()}-            X = shift_rows(X, labels_of(last)[rows], deltas)-            del prev--    write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)++    n = target_n_cells(manifest, last.n_obs)+    w = weights_for(last.X, last.var, genes)+    if n >= last.n_obs:+        # keep-all would need duplication (harmful, measured); subsample instead+        n = max(int(manifest["min_cells"]), int(round(KEEP_FRAC * last.n_obs)))+    n = min(n, last.n_obs)+    rows = weighted_rows(last.n_obs, n, w, rng)++    write_prediction(last.X[rows], genes, args.out, seed=args.seed)   if __name__ == "__main__":

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**：在父节点 copy_last（官方基底、无平移）之上，实现 PLAN 的增殖评分组成重加权——但方向与 PLAN 假设相反：实测**下调**强周期细胞有效（上调 β=+1 → 45.9）。每细胞增殖分（28 个 canonical 细胞周期基因均值，两面板全覆盖）→ z 分 → w=exp(-0.7·z) 加权无放回抽样；X3 全保留场景改为子抽 85% 而非有放回复制（复制实测 -2.9）。扫描了 rank-linear、硬删、幂形、z-exp 共 5 类权重形状 10 个系数，KZ=0.7 居平台中心。

**查分结果**（A 半，13/20 次）：proxy 50.04→**56.08**（seed 1: 56.63），proxy2 50.04→**56.08**，X3 50.00→49.82（噪声内持平，covariation +4.9 但 de_recovery -6.9）。期望节点分 ≈54（父 50.03）。最终代码输出与已打分文件逐字节一致，三视图 vec-check 通过，运行 ~5s。

**下一步最值得试**：① X3 的 de_recovery 损伤源于心脏专有数据里心肌仍强增殖——按输入类型多样性（单谱系 vs 全胚）自适应启用/减弱重加权，或用 X3 两输入阶段自身的组成变化方向定符号；② de_recovery 超地板需表达级信号：按增殖分对细胞做小幅逐基因倾斜（X3 先扫系数）；③ final 视图叠加方法卡 v1 规则式组成。

调研员

{"name":"增殖评分驱动的组成重加权：不修改表达、只调细胞比例","motivation":"父节点 2 所有分组贴地板 50（de_recovery=50.00 即 de_score=0），copy_last 无时序信号。变化量表显示平移随 factor 单调有害（X3: 50→42.4→37.6），但组成层面尚未尝试。方向库 T1-01（组成重加权）是 run2 胜者，T1-13（增殖/凋亡打分驱动组成）机制明确。细胞表达不变则 covariation 不受损，仅改比例可影响 cell_state（权重 30%，最大组）。","approach":"1) 在 E8.5（或 X3 最新阶段）上计算每细胞增殖分：用 canonical 增殖基因集（MKI67, TOP2A, PCNA, MCM2, CDK1, BUB1, CCNB1, CCNA2, STMN1, TUBA1B 等约 15-20 个），取该基因集在各细胞中的均值（log 空间）作为 proliferation_score。\n2) 计算抽样权重 w_i = 1 + beta * normalize(proliferation_score_i)，其中 normalize 为 min-max 到 [0,1]。\n3) 用 rng.choice(n, size=target_n_cells, replace=False, p=w/w.sum()) 做加权无放回抽样，替代原来的均匀 sample_rows。\n4) beta 搜索：先跑 beta=0（应复现 50.0 确认无 bug），再试 0.1, 0.2, 0.3, 0.5；在 X3 上先扫（有两次查分机会），确认 covariation 不降后再上 proxy。\n5) 单输入阶段退路：proxy 只有 E8.5 一个官方输入，直接在其上算增殖分即可，无需两阶段。proxy2 同理只用官方 E8.5。final（E8.5+E9.5→E10.5）用 E9.5 算。\n6) 若增殖基因在 panel_genes 中缺失过多（<10 个），退回用细胞周期评分的替代：按每细胞总 UMI 或高变基因数排序作为代理增殖指标。\n7) vec-score 快速筛选：每个 beta 值在 X3 上查一次（消耗 1 次查分），选 covariation≥50 且 cell_state>50 的 beta，再在 proxy 上验证。总计控制在 8 次查分以内。","expected_groups":["cell_state","direction"],"risks":"1) 增殖高不等于该类型在 E9.5 扩张（如神经前体增殖高但比例不一定增大），组成预测方向错误反而降分——Engineer 在 X3 上第一次查分若 cell_state<49 即放弃该方向，退回 beta=0。2) 加权抽样改变细胞组成后，frozen classifier 可能把高增殖细胞归入不同类别，导致 cell_state 分布偏移不可控——观察查分返回的分组分即可发现。3) 增殖基因集硬编码可能不匹配该数据集基因面板——先检查基因覆盖度，不足则换策略。4) 改进幅度可能<2 分噪声：若 X3 上 beta=0.2 与 beta=0 差距<2 分，需跑 2 个种子确认。","sources":[]}

审查员

REVIEW.json written