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节点 n5

最新官方输入阶段的均匀 copy_last（同父）；实测证否 PLAN 的 DPT 偏倚采样：β=+0.2 得 49.38、β=−0.2 得 48.71，均低于 β=0 的 50.40，故 β 默认 0。

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 39e5a1fb7c: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 57bd129c62。改动的文件：solution/METHOD.md +24 −26、solution/run.py +97 −25

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 76c3be0..b798842 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,42 +1,40 @@-官方最新输入阶段 copy_last：修复 proxy2 误复制外部心脏细胞的 bug；乘法位移实测不胜过复制，默认关闭。+最新官方输入阶段的均匀 copy_last（同父）；实测证否 PLAN 的 DPT 偏倚采样：β=+0.2 得 49.38、β=−0.2 得 48.71，均低于 β=0 的 50.40，故 β 默认 0。 -# 方法+# 方法（提交版） -对每个视图：读 `manifest["inputs"]` 里的**官方**阶段（`inputs_by_time(manifest, include_external=False)`），取时间最晚的一个作为基底，按 `target_n_cells` 无放回抽样（rng(seed)，确定性），直接输出。输出基因 = 该视图 `genes.txt`（X3 的面板与官方不同，代码不写死）。+对每个视图：读 `manifest["inputs"]` 里的**官方**阶段（`inputs_by_time(manifest, include_external=False)`，外部输入永不作基底——这是父节点 proxy2 从 27.43 升到 50.04 的关键修复），取时间最晚的一个作基底，按 `target_n_cells` 用 `np.random.default_rng(seed)` 无放回均匀抽样后直接输出。输出基因 = 该视图 `genes.txt`（X3 面板 27,883 与官方 32,285 不同，代码不写死基因名）。X3 上 `target_n == n_available`（2174），退化为整份复制最新官方阶段。 -保留了一个可选的位移分支（`SHRINK > 0` 才生效，默认 0）：两个官方阶段时，per-type pseudobulk delta = mean(last|t) − mean(prev|t)，乘时间比例 `(t_target − t_last)/(t_last − t_prev)`（cap 2.0），以**乘法**方式施加：`x' = log1p(expm1(x) · exp(scale·delta))`。乘法形式非负、逐基因单调、零点不动，避免父节点 `clip(x+delta, 0)` 在 0 处堆积质量破坏基因共变。+保留两条**默认关闭**的机制（`SHRINK=0`、`BETA=0`），都在本树里被实测证否，见下。 -# 与父节点（node 1, pseudobulk_shift, 39.34）的差异+# 本节点做的事：伪时间偏倚采样（PLAN 的主机制）——证否 -1. **proxy2 基底修复**（主要收益）：父节点用默认 `inputs_by_time`，在 proxy2 上"最新阶段"是外部 Qiu E9.0（2174 个心脏细胞、27,883/32,285 基因、另一技术），把全胚 E9.5 目标预测成了纯心脏细胞群。改为始终用官方最新阶段作基底。-2. **位移默认关闭**：三把尺子上实测没有任何位移配置胜过 copy_last（见下）。-3. 加法位移的 clip-at-0 换成乘法 fold-change（保留在代码里，SHRINK>0 时可用）。+动机：评分器把 copy_last 定在 50（父节点四组全 ≈50），50 是地板不是信号；所有**改表达值**的位移都被实测打穿地板（X3 加法+clip 37.65、乘法×2 47.99、跨数据集 Qiu delta proxy2 37.03），所以只剩"改组成、不改值"这条路：仍然输出真实细胞（协方差/分布结构不被破坏），只改变抽到哪些细胞，使群体偏向快照内更"晚"的一端。 -# 实测（vec-score，A 半，seed 0）+实现（`pseudotime()`）：HVG 2000 → PCA 30（`random_state=seed`）→ neighbors → diffmap 15 → 根 = 面板内细胞周期基因（Top2a/Mki67/Pcna/Cdk1/Ccna2/Ccnb1/Hist1h1e/Hist1h1c/Hist1h2ac/Birc5/Aurkb/Rrm2/Tyms/Mcm2，取存在的）平均 log 表达最高的细胞；无这些基因时退化为 kNN 度最高。`sc.tl.dpt(n_dcs=10)`。权重 `w = 1 + β·z(dpt)`，clip 到 ≥0.05 后归一为概率，无放回加权抽样。全量 16,787×32,285 上耗时 ~70 s（限 30 min / 28 GB，余量充足），确定性由固定 `random_state` 与 `rng(seed)` 保证。 -| 配置 | proxy | proxy2 | X3 |-|---|---|---|---|-| 父节点 | 50.04 | 27.43 | 40.53 |-| 官方基底 copy_last（本提交） | 50.40 | 50.40 | 50.00 |-| X3 时间比例×2 加法+clip | - | - | 37.65 |-| X3 时间比例×2 乘法 | - | - | 47.99 |-| X3 时间比例×1 加法+clip（=父行为） | - | - | (40.53) |-| proxy2 Qiu 心脏 delta（谱系映射 LV/AVC-CM←FHF，aSHF/pSHF/OFT-RV/RV/IFT/SV←SHF，Endothelium←Endocardial，乘法 ×1） | - | 37.03 | - |+实测（`vec-score --task T1:val`，proxy 视图，A 半，seed 0）： -评分器把 copy_last 定为 50（X3 copy_last 全组恰为 50.0），且拒绝负值 X（"metrics expect log-normalized nonnegative data"）。预期节点分 ≈ (50.40+50.40+50.00)/3 ≈ 50.3。+| β | 榜分 | de_recovery | direction | cell_state | covariation |+|---|---|---|---|---|---|+| +0.2（偏向远离增殖根 = 更"晚"） | 49.38 | 49.53 | 50.14 | 48.85 | 49.06 |+| 0（父节点 copy_last） | **50.40** | 50.00 | 50.23 | 50.29 | 51.28 |+| −0.2（偏向增殖根附近 = 更"早"） | 48.71 | 51.46 | 48.41 | 46.52 | 48.93 |++结论：**两个方向都低于 copy_last**，按 PLAN 风险 1/2 的判据（任一视图 <49 或全部 ≤51 即回退）直接放弃该机制，不再调 |β|。++有信息量的副产品：β=−0.2 是唯一把 `de_recovery` 推离 50 的配置（51.46，de_score +0.0545），说明"偏向增殖根附近的细胞"确实富集了一部分 E8.5→E9.5 的 DE 基因；但同一配置 `de_direction` 变负（−0.0549）、`cell_state` 掉到 46.52，即富集到的基因方向不对、且丢掉了目标阶段的细胞状态分布。快照内伪时间的"早晚"轴与真实阶段间位移不对齐：单快照 DPT 主要反映细胞周期/组织成熟度的异质性，不是时间轴。  # 生物学知识来源 -- Qiu 心脏 delta 实验（已否决，未进提交）用的谱系映射来自通用心脏发育知识：FHF→LV/AVC 心肌，SHF→RV/OFT/流入道及 aSHF/pSHF，心内膜来自心区内皮（Pijuan-Sala et al. 2019 Nature 小鼠原肠胚图谱的心脏谱系注释）。该实验 direction 51.14（方向略对）但 cell_state 20.04（跨数据集批次效应破坏分布），整体 37.03，故不用。-- 提交代码本身不含任何保留阶段/基因型来源的信息：只用 manifest 给出的输入阶段现场抽样，不写死类型名、比例或表达值。+只用了通用基因功能注释：上述细胞周期基因清单作为"增殖 = 发育更早"的根选择启发（GO cell cycle / Reactome Cell Cycle，属 `prior/` 里同一类通用注释，不针对任何保留阶段）。提交代码（BETA=0）不执行该分支，不含任何保留阶段/基因型来源的类型清单、比例或表达值。  # 验证过 / 没验证 -- 验证过：三个视图 `vec-check` ok；seed 0 下 proxy/proxy2/X3 查分如上；run.py 在三个视图完整跑通（runtime ~5s，内存远低于 28GB）。-- 没验证：final 视图（两官方阶段，本代码退化为 copy_last E9.5——官方报告 copy_last > 常数位移 48.6，方向一致但未实测）；SHRINK>0 的乘法位移在 final 上是否更好；多种子稳定性（抽样 rng 固定 seed，确定性成立）。+- 验证过：proxy / proxy2 / X3 三个视图 `python solution/run.py` 全部跑通且 `vec-check` `status: ok`；BETA=0 的输出与本节点 β=0 试跑逐元素相同（`(a.X!=b.X).nnz == 0`），也与父节点提交行为一致；上表 3 次 proxy 查分（消耗 3/20 额度，另 1 次为父行为复核）。+- 没验证：proxy2 / X3 上的 β≠0（proxy2 基底同为官方 E8.5，预期与 proxy 同向变差；X3 上 `target_n == n_available`，加权抽样不生效，必然等于 copy_last）；`SHRINK>0` 的乘法位移（父节点已在 X3 证否）；final 视图（两官方阶段 E8.5+E9.5 → E10.5，本代码退化为 copy_last E9.5；官方报告 copy_last > 常数位移 48.6，方向一致但未实测）；多种子稳定性（抽样只依赖 `rng(seed)`，确定性成立）。 -# 下一步建议+# 下一步最值得试 -1. copy_last 恰为 50 = 分数中点，要往上必须产生真实的发育位移：final 视图有 E8.5→E9.5 两个官方阶段，试乘法位移 + 类型级收缩（每类型按 delta 与残差的信噪比缩放），以及"新类型出现"的处理（E9.5 独有类型在 final 是输入，proxy 上没有）。-2. X3 上 E8.75→E9.0 delta 与 E9.0→E9.5 真值方向为负相关（de_direction −0.069），提示 0.25 天短窗 delta 噪声大或发育非线性；可试只取 |delta| 大且在两数据集一致的基因。-3. proxy2 跨数据集 delta 的批次效应可用基因级校正（如按覆盖基因的分位数对齐 Qiu 与官方 E8.5 后再取 delta）重试，direction 信号是正的。+1. **别再在单快照里找时间轴**：伪时间（本节点）、值位移（父/祖父节点）两条路都已证否。剩下的杠杆是"哪些真实细胞该出现、哪些该消失"，但只能用不依赖保留阶段信息的规则（例如：基底阶段内部按细胞类型做小幅、有上限的组成外推，且必须与 copy_last 同 seed 对照 >52 才保留）。+2. **de_recovery 是唯一被推动过的分组**（β=−0.2 达 51.46）：说明存在某种能富集 DE 基因的细胞子集选择。可试"只在 DE 富集方向上做**极小**幅度（|β|≤0.05）的偏倚"，或换成按基因型/批次无关的 marker-free 打分（如每细胞在 E8.5 内与最远细胞类型的距离），并优先在 proxy2（有两个时间点、可算官方 E8.5→Qiu E9.0 的方向做校验）上做方向对齐，再上 proxy。+3. **final 视图才是真正的目标**：那里有两个官方阶段，可算 per-type delta 并做类型级信噪比收缩（`scale = SHRINK·clip(|delta|/(within-type std+eps),0,1)`），SHRINK∈{0.1,0.2,0.3} 小步长搜；proxy 上无法验证的东西不要用 proxy 分当结论。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex bca9694..6e4843e 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,30 +1,35 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last_official: sample the latest OFFICIAL input stage; optional-time-scaled multiplicative pseudobulk shift (disabled by default, SHRINK=0).--Changes vs parent (pseudobulk_shift seed, node 1):--1. BASE = latest OFFICIAL input stage on every view. The parent used-   ``inputs_by_time`` default, which on proxy2 makes the external Qiu E9.0-   heart-only file the "latest" stage, so the prediction became 2174 cardiac-   cells for a whole-embryo target (proxy2 27.43). Official base lifts proxy2-   to ~50.4 (measured, A-half).--2. Shift mechanism kept for two-official-stage views (X3/final) but SHRINK=0:-   measured on X3, copy_last=50.0, time-scaled additive shift with clip=37.6,-   multiplicative (fold-change) shift=48.0 -- no shift beat copying the last-   stage there, so the shift is off. "mult" mode x'=log1p(expm1(x)*exp(d*scale))-   (scale=(t_target-t_last)/(t_last-t_prev), capped) avoids the clip-at-0 mass-   that destroyed the parent's covariation; the scorer rejects negative X, so-   an unclipped additive shift is not usable.--Single official input (proxy, proxy2): pure copy_last with the same sampling-as the parent, output identical.+"""copy_last_official + pseudotime-biased sampling.++Base = latest OFFICIAL input stage (never an external one; using the external+Qiu E9.0 as the base cost the seed node ~23 points on proxy2).++On top of the parent's uniform subsample we re-weight the sampling with a+within-snapshot pseudotime (diffusion pseudotime on the base stage). No+expression value is touched -- only which real cells are emitted -- so the+covariation / distribution structure of measured cells is preserved while the+emitted population is shifted towards the more advanced end of the+developmental spread that already exists inside a single stage snapshot.++Why this can beat copy_last: the scorer puts copy_last at exactly 50 on every+group, so 50 is a floor, not a signal. Additive/multiplicative value shifts+were measured to be neutral-to-harmful (X3: additive+clip 37.7, multiplicative+48.0, copy_last 50.0). Composition re-weighting is the remaining lever that+does not corrupt values.++Root of the pseudotime: the most proliferative cell (mean log-expression of the+canonical cell-cycle genes present in the panel). This uses only generic gene+function annotation (cell-cycle genes), not any measurement from a held-out+stage. Fallback: highest-degree kNN node when no cell-cycle gene is on the+panel (X3 has a different panel; both panels currently contain the genes).++BETA=0 reproduces the parent exactly (uniform subsample). """  from __future__ import annotations  import argparse+import os  import numpy as np from scipy import sparse@@ -36,14 +41,22 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     load_manifest,     panel_genes,     read_stage,-    sample_rows,     target_n_cells,     write_prediction, )  SCALE_CAP = 2.0-SHRINK = 0.0         # delta multiplier; 0 = copy_last (empirically best, see docstring)-SHIFT_MODE = "mult"  # "mult": log1p(expm1(x)*exp(delta)); "add_floor": clip(x+delta, 0)+SHRINK = 0.0          # delta multiplier; 0 = copy_last (empirically best)+SHIFT_MODE = "mult"++# --- pseudotime-biased sampling -------------------------------------------+BETA = float(os.environ.get("VEC_BETA", "0.0"))   # 0 = uniform (parent behaviour)+DPT_N_HVG = 2000+DPT_N_PCS = 30+DPT_N_DCS = 10+W_FLOOR = 0.05+CELL_CYCLE = ("Top2a", "Mki67", "Pcna", "Cdk1", "Ccna2", "Ccnb1", "Hist1h1e",+              "Hist1h1c", "Hist1h2ac", "Birc5", "Aurkb", "Rrm2", "Tyms", "Mcm2")   def shift_rows_nc(X, labels, deltas: dict[str, np.ndarray]) -> sparse.csr_matrix:@@ -73,6 +86,55 @@ def shift_rows_nc(X, labels, deltas: dict[str, np.ndarray]) -> sparse.csr_matrix     return out[inv]  +def pseudotime(X: sparse.csr_matrix, genes: list[str], seed: int) -> np.ndarray | None:+    """Diffusion pseudotime on a single snapshot; None if unavailable."""+    try:+        import anndata as ad+        import scanpy as sc+    except Exception:+        return None+    n = X.shape[0]+    if n < 100:+        return None+    try:+        A = ad.AnnData(X=as_csr(X).copy())+        A.var_names = list(genes)+        A.var_names_make_unique()+        sc.pp.highly_variable_genes(A, n_top_genes=min(DPT_N_HVG, A.shape[1]))+        H = A[:, A.var["highly_variable"].values].copy()+        sc.pp.pca(H, n_comps=min(DPT_N_PCS, H.shape[1] - 1, H.shape[0] - 1), random_state=seed)+        sc.pp.neighbors(H, n_pcs=min(DPT_N_PCS, H.obsm["X_pca"].shape[1]), random_state=seed)+        sc.tl.diffmap(H, n_comps=min(15, H.shape[0] - 2), random_state=seed)++        pos = {g: i for i, g in enumerate(genes)}+        cols = [pos[g] for g in CELL_CYCLE if g in pos]+        if cols:+            sub = np.asarray(as_csr(X)[:, cols].todense(), dtype=np.float32)+            score = sub.mean(axis=1)+            iroot = int(np.argmax(score))+        else:+            deg = np.asarray(H.obsp["connectivities"].sum(axis=1)).ravel()+            iroot = int(np.argmax(deg))+        H.uns["iroot"] = iroot+        sc.tl.dpt(H, n_dcs=min(DPT_N_DCS, H.obsm["X_diffmap"].shape[1] - 1))+        d = H.obs["dpt_pseudotime"].to_numpy(dtype=np.float64)+        if not np.isfinite(d).all() or float(np.nanstd(d)) <= 0:+            return None+        return np.nan_to_num(d, nan=float(np.nanmean(d)))+    except Exception:+        return None+++def biased_rows(n_rows: int, n_out: int, w: np.ndarray | None, rng) -> np.ndarray:+    if w is None or n_out >= n_rows:+        if n_out <= n_rows:+            return np.sort(rng.choice(n_rows, size=n_out, replace=False))+        return np.sort(rng.choice(n_rows, size=n_out, replace=True))+    p = np.clip(w, W_FLOOR, None)+    p = p / p.sum()+    return np.sort(rng.choice(n_rows, size=n_out, replace=False, p=p))++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)@@ -85,7 +147,17 @@ def main() -> None:     stages = inputs_by_time(manifest, include_external=False)     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)+    n_out = target_n_cells(manifest, last.n_obs)++    dpt = None+    if BETA != 0 and n_out < last.n_obs:+        dpt = pseudotime(last.X, genes, args.seed)+    w = None+    if dpt is not None:+        mu, sd = float(dpt.mean()), float(dpt.std())+        w = 1.0 + BETA * ((dpt - mu) / (sd if sd > 0 else 1.0))+    rows = biased_rows(last.n_obs, n_out, w, rng)+     X = last.X[rows]     labels = labels_of(last)[rows]     if SHRINK > 0 and len(stages) >= 2:

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 的伪时间偏倚采样（HVG→PCA30→neighbors→diffmap→DPT，根=面板内细胞周期基因均值最高细胞，`w=1+β·z(dpt)` 无放回加权抽样），在 proxy 上测了 β=+0.2 / −0.2 / 0。

查分（proxy A 半，seed 0，用 3/20 额度）：β=+0.2 → 49.38，β=−0.2 → 48.71，β=0（父行为）→ **50.40**。两个方向都低于 copy_last，按 PLAN 判据放弃该机制，提交版 `BETA=0`（输出与父节点逐元素相同）；三视图 `run.py` 跑通、`vec-check` 全 ok，X3/proxy2 均正常。

下一步最值得试：单快照伪时间轴已证否（值位移此前也已证否），唯一被推动过的分组是 de_recovery（β=−0.2 → 51.46，de_score +0.055）但 direction 变负；建议在 proxy2 上用官方 E8.5→Qiu E9.0 校验方向后做 |β|≤0.05 的极小偏倚，或把力气放到 final 视图的两官方阶段 per-type delta + 信噪比收缩（SHRINK 0.1–0.3，须与 copy_last 同 seed 对照 >52 才保留）。

调研员

```json
{
  "name": "伪时间偏倚采样：单快照内DPT引导的细胞组成偏移",
  "motivation": "父节点3所有分组均≈50（cell_state 49.93, covariation 50.11, de_recovery 50.00, direction 50.11），恰为评分器定义的copy_last地板。此前所有表达值位移方案均失败：X3加法+clip 37.65、乘法×2 47.99、跨数据集Qiu delta proxy2 37.03。核心问题是需要真实发育信号但不能破坏协方差。伪时间偏倚采样是一种全新机制：不修改任何表达值（保持真实细胞→协方差不变），仅通过非均匀抽样改变组成，使输出偏向更分化的细胞，从而在单输入阶段（proxy）也能产生方向性信号。",
  "approach": "步骤：\n1. 对每个视图，取最新官方阶段（include_external=False）构建AnnData。\n2. sc.pp.pca(adata, n_comps=min(30, n_genes-1))；sc.pp.neighbors(adata, n_pcs=30)；sc.tl.diffmap(adata, n_comps=15)。\n3. 根细胞选择：计算增殖评分=可用增殖基因（Top2a, Mki67, Pcna, Cdk1, Hist1h1e，取genes.txt中存在的）的平均表达；root=评分最高细胞。若无增殖基因，退化为kNN度最高的细胞。adata.uns['iroot']=root_idx；sc.tl.dpt(adata)。\n4. 采样权重：w_i = 1 + beta*(dpt_i - mean)/std，clip到[0.05, ∞)，归一化为概率。用np.random.default_rng(seed).choice(n, size=target_n_cells, replace=False, p=w/w.sum())抽样。\n5. beta搜索：先测beta=0.2（三视图各查一次）；若任一视图>51.5，再测0.1和0.3；若所有视图≤50.5，放弃此机制回退copy_last。\n6. X3补充（仅当主机制在X3无提升时）：两官方阶段delta，按基因SNR=|delta|/(within-type std+0.1)过滤，只保留SNR>2的基因（预计500-1500个），乘法位移SHRINK=0.15，时间比例scale=(9.5-9.0)/(9.0-8.75)=2但cap=1.5。与copy_last对照，>51才保留。\n7. 单输入退路：proxy只有E8.5，纯伪时间采样；proxy2基底用官方E8.5（不用Qiu），同样纯伪时间采样。两方法均不需第二阶段。\n8. vec-check每个输出（非负、形状=视图genes.txt）。\n\n关键参数初值：beta=0.2（范围0.05-0.5）；n_pcs=30；diffmap n_comps=15；SNR阈值=2；SHRINK=0.15。",
  "expected_groups": ["direction", "cell_state", "covariation"],
  "risks": "1) 伪时间方向可能与真实E8.5→E9.5轨迹不对齐（根选错），导致采到更幼稚的细胞→分数低于50。Engineer应在第一个beta=0.2查分后立即判断：若任一视图<49，立即回退copy_last，不继续调参。2) 单快照内伪时间变异可能远小于跨阶段变异，效果<2分噪声。若三个视图均≤51，判定无效并回退。3) 增殖基因可能不在X3面板中（面板不同），需fallback到kNN度root。4) DPT在>10000细胞时可能慢（>2分钟），若超时先子采样到5000细胞算DPT再映射回全量。5) 无放回加权采样在target_n_cells接近n时退化为均匀，需检查target/n比例。"
}
```