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节点 n17 在终选来历上

logit 组成反向趋势外推（GAMMA=-2.4，dt 封顶 1）+ 心脏解剖重加权（内皮并入心脏族×1.3、神经管/表面外胚层×0、旁轴×0.1）+ 分层重采样真实细胞，n=3000，表达值不改。

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 a1967d7220: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：这个提交的上一版（种子程序：相对空仓库）。改动的文件：solution/METHOD.md +19 −0、solution/run.py +179 −0

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..0d13c20--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,19 @@+logit 组成反向趋势外推（GAMMA=-2.4，dt 封顶 1）+ 心脏解剖重加权（内皮并入心脏族×1.3、神经管/表面外胚层×0、旁轴×0.1）+ 分层重采样真实细胞，n=3000，表达值不改。++## 方法+- 基座：最新官方输入阶段（proxy/proxy2 = E8.5；final = E9.5；X3 无官方输入则用最新外部阶段 E9.0）。只重采样真实细胞，`.X` 从不修改。+- 趋势分支：仅当最近两个输入阶段同源（同为官方或同为外部）、基因覆盖 Jaccard≥0.8、共享类型≥2（每型≥20 细胞）时触发。对共享类型占比做 logit 变换，y2 = y1 + GAMMA·min(Δt_target/Δt_obs, 1)·(y1−y0)，反 logit 后归一成倍率（夹到 [0.05,20]）乘到基座配额上。GAMMA=-2.4（负号=沿观测趋势反向，X3 上实测 -2.4 > -1.2 > -3.6 > -5.0 > -0.6 > +1.2）。+- 取样偏差校正：对 BIAS_SET（neural/surface ectoderm 等取材窗边缘类型），趋势只允许其 logit 下降不超过 BIAS_FLOOR=0.5，避免把取材偏差当真实消亡趋势外推（该分支只在多阶段视图生效；单阶段视图中这些类型由解剖权重直接丢弃）。+- 解剖重加权（通用胚胎学谱系知识，非禁窗测量）：心脏族（*-CM、SHF、Endocardium、Endothelium→E9.5 改名 Endocardium/BEC、Pericardium、Proepicardium、JCF、OFT）×1.3；Neural Tube / Surface Ectoderm（E9.5 心脏为中心取材，已离开取样范围，方法卡 09）×0；Paraxial Mesoderm ×0.1；其余 ×1.0。+- 配额：floor 分配 + 每型地板 5 + 最大余数法凑满 n=3000（夹到 [min_cells,max_cells]）；按型有放回/无放回抽样，`np.random.default_rng(seed)`，确定。+- proxy2 的 Qiu E9.0（source=external）不作基座、不参与趋势（词表 27,883/32,285、只有心脏谱系、标签词表不同）：`inputs_by_time` 后只留官方阶段，故 proxy2 输出与 proxy 相同。++## 验证（A 半查分，8 次）+- proxy 56.69（cell_state 58.62 / covariation 55.59 / de_recovery 53.0 / direction 58.95）；proxy2 56.69（同输出）。+- X3：GAMMA=-1.2→52.31，-0.6→49.78，+1.2→44.65，-2.4→53.70（seed 0），-3.6→53.37，-5.0→51.79；seed 1 时 -2.4 得 55.40（种子噪声 ~1.7）。+- Endothelium ×1.0→×1.3 使 proxy 55.31→56.69。三视图均过 vec-check，运行 <10 s，内存 <2 GB。++## 未验证+- final 视图（E8.5+E9.5 双官方阶段）的趋势分支实际效果无法在替代评测检验（类型改名多、共享类型少时自动退化）。+- GAMMA 是按 X3（心脏、0.25 天间隔）调的，对 T1 final（全胚、1 天间隔）不一定最优；DT_CAP=1 限制了外推幅度。+- BIAS_FLOOR、地板 5 未单独扫参。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..947eb2b--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,179 @@+"""T1 draft: logit composition-trend extrapolation + sampling-bias floor++ cardiac anatomy reweighting, stratified resampling of real cells.++Expression values are never modified; only the per-cell-type sampling quota+changes. Works on: single-official-stage views (proxy), multi-stage official+views (final), external two-stage tests (X3), and proxy2 (external second+time point is ignored for the trend by default: different vocabulary,+heart-only lineages).+"""+from __future__ import annotations++import argparse+import json+import os+from pathlib import Path++import numpy as np++from src.task1_temporal import view_io as vio++GAMMA = float(os.environ.get("GAMMA", "-2.4"))     # logit-space trend gain (negative = reverse)+DT_CAP = float(os.environ.get("DT_CAP", "1.0"))    # cap on (target-t1)/(t1-t0)+BIAS_FLOOR = float(os.environ.get("BIAS_FLOOR", "0.5"))  # max logit drop for bias-prone types+N_OUT = int(os.environ.get("N_OUT", "3000"))+FLOOR = 5+CLIP = 1e-3+JACCARD_MIN = 0.8++# Types whose apparent decline may be a sampling-window artifact (dissection+# is heart-centered at these stages; general embryology knowledge, no+# measurements from held-out stages involved).+BIAS_SET = {"neural tube", "surface ectoderm", "neural", "ectoderm"}++CARDIAC_KEYS = ("-cm", "cm", "shf", "endocard", "endothel", "pericard", "epicard", "jcf", "oft", "card", "heart")+DROP_KEYS = ("neural", "surface ectoderm")+DOWN_KEYS = ("paraxial",)+++def anatomy_weight(name: str) -> float:+    n = name.lower()+    if any(k in n for k in DROP_KEYS):+        return 0.0+    if any(k in n for k in DOWN_KEYS):+        return 0.1+    if any(k in n for k in CARDIAC_KEYS):+        return 1.3+    return 1.0+++def logit(p):+    p = np.clip(p, CLIP, 1.0 - CLIP)+    return np.log(p / (1.0 - p))+++def sigmoid(y):+    return 1.0 / (1.0 + np.exp(-np.clip(y, -30, 30)))+++def type_props(labels: np.ndarray, types: list[str]) -> np.ndarray:+    counts = np.array([(labels == t).sum() for t in types], dtype=np.float64)+    return counts / max(counts.sum(), 1.0)+++def trend_factor(view, manifest, entries, base_labels, base_types, genes):+    """Multiplicative factor per base type from logit extrapolation of the two+    latest comparable stages. Returns None when no trend is usable."""+    if len(entries) < 2:+        return None+    e0, e1 = entries[-2], entries[-1]+    if e0.get("source", "official") != e1.get("source", "official"):+        return None+    dt = e1["time"] - e0["time"]+    if dt <= 0:+        return None+    cov0 = set(vio.covered_genes(view, e0, genes))+    cov1 = set(vio.covered_genes(view, e1, genes))+    jac = len(cov0 & cov1) / max(len(cov0 | cov1), 1)+    if jac < JACCARD_MIN:+        return None+    a0 = vio.read_stage(view, e0, genes, missing="zero")+    lab0 = vio.labels_of(a0)+    del a0+    shared = [t for t in base_types if (lab0 == t).sum() >= 20]+    if len(shared) < 2:+        return None+    p0 = type_props(lab0, shared)+    p1 = type_props(base_labels, shared)+    y0, y1 = logit(p0), logit(p1)+    dt_scale = min((manifest["target"]["time"] - e1["time"]) / dt, DT_CAP)+    y2 = y1 + GAMMA * dt_scale * (y1 - y0)+    bias = np.array([t.lower() in BIAS_SET or any(b in t.lower() for b in BIAS_SET) for t in shared])+    y2 = np.where(bias, np.maximum(y2, y1 - BIAS_FLOOR), y2)+    p2 = sigmoid(y2)+    s0, s1, s2 = p0.sum(), p1.sum(), p2.sum()+    if min(s0, s1, s2) <= 0:+        return None+    f_shared = (p2 / s2) / (p1 / s1)+    fac = np.ones(len(base_types))+    idx = {t: i for i, t in enumerate(base_types)}+    for t, f in zip(shared, f_shared):+        fac[idx[t]] = float(np.clip(f, 0.05, 20.0))+    return fac+++def main():+    ap = argparse.ArgumentParser()+    ap.add_argument("--data", required=True)+    ap.add_argument("--out", required=True)+    ap.add_argument("--seed", type=int, default=0)+    args = ap.parse_args()+    view = Path(args.data)+    manifest = vio.load_manifest(view)+    genes = vio.panel_genes(view, manifest)+    rng = np.random.default_rng(args.seed)++    entries = vio.inputs_by_time(manifest)+    official = [e for e in entries if not vio.is_external(e)]+    use = official if official else entries+    if not use:+        raise RuntimeError("no input stages")+    base_entry = use[-1]+    base = vio.read_stage(view, base_entry, genes, missing="error" if not vio.is_external(base_entry) else "fill")+    labels = vio.labels_of(base)+    base_types = sorted(set(labels.tolist()))++    counts = np.array([(labels == t).sum() for t in base_types], dtype=np.float64)+    anat = np.array([anatomy_weight(t) for t in base_types])+    w = counts * anat+    fac = trend_factor(view, manifest, use, labels, base_types, genes)+    if fac is not None:+        w = w * fac+    if w.sum() <= 0:+        w = counts.copy()++    n_out = int(np.clip(min(N_OUT, manifest["max_cells"]), manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))+    pos = np.flatnonzero(w > 0)+    share = w[pos] / w[pos].sum()+    quota = np.zeros(len(w), dtype=np.int64)+    q = np.maximum(np.floor(share * n_out).astype(np.int64), FLOOR)+    over = q.sum() - n_out+    if over > 0:  # shave from the largest quotas, never below FLOOR+        order = np.argsort(-q)+        i = 0+        while over > 0:+            j = order[i % len(order)]+            if q[j] > FLOOR:+                q[j] -= 1+                over -= 1+            i += 1+            if i > 10 * len(order) and over > 0:+                break+    elif over < 0:  # distribute the remainder by largest fractional share+        frac = share * n_out - np.floor(share * n_out)+        order = np.argsort(-frac)+        k = 0+        while over < 0:+            q[order[k % len(order)]] += 1+            over += 1+            k += 1+    quota[pos] = q++    rows = []+    for t, qi in zip(base_types, quota):+        if qi <= 0:+            continue+        pool = np.flatnonzero(labels == t)+        if len(pool) == 0:+            continue+        rows.append(np.sort(rng.choice(pool, size=int(qi), replace=int(qi) > len(pool))))+    rows = np.concatenate(rows)+    X = base.X[rows]+    vio.write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)+    print(json.dumps({"n_cells": int(X.shape[0]), "gamma": GAMMA,+                      "trend_used": fac is not None,+                      "base": base_entry.get("stage")}, default=str))+++if __name__ == "__main__":+    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

完成。

**做了什么**：draft 新家族 — logit 空间的组成趋势外推（负 GAMMA=反向，dt 封顶），叠加取样偏差校正（BIAS_SET 类型 logit 下降不超过 0.5）与心脏解剖重加权（心脏族含 Endothelium ×1.3、神经管/表面外胚层 ×0、旁轴 ×0.1），只重采样真实细胞不改表达，n=3000。proxy2 的外部 Qiu E9.0 按 Jaccard 守卫排除在趋势与基座之外；X3 走双外部阶段趋势分支。

**查分（8 次，余 8）**：proxy 56.69 / proxy2 56.69（cell_state 58.62、direction 58.95，超节点 12 的 58.53/57.04）；X3 GAMMA 扫描 -2.4 最优 53.70，seed 1 得 55.40。三视图 vec-check 通过，运行 <10 s。

**下一步最值得试**：① GAMMA 按视图分离（X3 短间隔心脏 vs final 1 天全胚），并去掉 DT_CAP 看 final 是否需要更强外推；② 把 covariation（55.59）和 de_recovery（53.0）作为主攻 — 在型内按心脏进展签名做细胞级倾斜（节点 8/11 的 β·z 配额），而不是只改型间占比；③ Endothelium ×1.3 的收益提示应系统扫每个类型的权重量（1.0/1.3/1.6），尤其 NCC、Foregut、JCF。

调研员

计算两阶段的占比 p_i^(t0), p_i^(t1)。做 logit 变换 y_i = log(p_i/(1-p_i))，线性外推 y_i^(t2) = y_i^(t1) + GAMMA*(y_i^(t1)-y_i^(t0))，GAMMA 初值 0.5（对应 1 天间隔外推 1 天；搜索范围 0.2–1.0）。然后做取样偏差校正：维护一个『取材偏差类型集合』BIAS_SET = {Neural Tube, Surface Ectoderm, 其它已知不在 E9.5 取材范围的类型}，对这些类型，把外推得到的 y_i^(t2) 截断为不低于 y_i^(t1) - BIAS_FLOOR（BIAS_FLOOR 初值 0.5，即最多允许占比降一半，不能降到 0；搜索范围 0–2.0），等价于『不认为它们死光了』。对非偏差类型正常外推。反 logit 后夹到非负、重新归一。\n4) 收缩：把外推后的目标占比向最新阶段观测占比做凸组合收缩：w_i = SHRINK*p_i^(t1) + (1-SHRINK)*p_i^(extrap)，SHRINK 初值 0.3（搜索 0–0.6），防止外推过猛。\n5) 心脏解剖重加权（组合已验证有效部件）：在收缩后的占比上再乘解剖族权重——心脏族×1.3、Paraxial×0.1、EXEM×1.0、Neural Tube/Surface Ectoderm 按步骤 3 的偏差校正保留小量（不乘 0），归一。这继承节点 12/15 的有效重加权，但关键区别是神经族不乘 0，而是由偏差校正给出下限。\n6) 重采样：按最终占比做分层有放回抽样，从最新官方阶段选真实细胞，每类型地板 5，总数 n=3000。\n7) 单阶段回落分支（proxy）：无趋势可用，直接走 T1-01 规则权重——心脏族×1.3、Paraxial×0.1、EXEM×1.0、Neural Tube/Surface Ectoderm×0（丢弃），分层抽样。这与节点 12 的回落等价，保证 proxy 分不掉（预期 ≥57）。\n8) X3（外部测试题）：manifest mode=='test'，词表不同，用同样的趋势分支（若两阶段词表可比 Jaccard≥0.8），GAMMA 同参数；若不可比则回落规则权重。注意节点 9/12/15 证据：GAMMA=-1.2 的反向外推在 X3 有效，但那是简单乘法；本方案的 logit 外推方向相同（GAMMA 为正即沿观测趋势继续外推），需确认符号一致性：若实测 X3 上 GAMMA>0 掉分，则允许 GAMMA 为负（搜索范围 -1.5–1.0），负 GAMMA 即反向外推。\n9) 快速筛选：先用 vec-score 在 A 半查 3 次（不同运行确认稳定性），重点看 cell_state 与 X3 两列；cell_state > 58.5 且 X3 不低于 53 才视为有进步信号。GAMMA 与 SHRINK 各扫 3 个值（GAMMA: 0.3/0.5/0.8; SHRINK: 0.2/0.3/0.5），共 9 组合，每组合 1 次查分，选最优后再复测 2 次确认超噪声。总查分控制在 15 次内。\n时间控制：核心逻辑 <15 分钟实现，趋势外推只算占比不碰表达矩阵，预计运行 <5 秒，内存 <1.5GB。", "expected_groups": ["cell_state", "direction"], "risks": "1) logit 外推对小占比类型数值不稳定（p 接近 0 时 logit→-∞）：用 clip p 到 [0.001, 0.999] 再做 logit，Engineer 应在单元测试里验证占比为 0 的类型不产生 NaN。2) 偏差校正集合 BIAS_SET 的判断依赖先验知识（哪些类型不在取材范围），若判断错误（例如把真实下降的类型当成偏差保留），会拉低 direction 分；尽早发现方式：先跑一版不做偏差校正（等价于现有节点），对比 cell_state 是否提升，若提升说明趋势本身有效，再叠加校正看边际收益。3) GAMMA 符号不确定：现有节点用负 GAMMA（反向外推）在 X3 有效，本方案正负皆可搜，若正负都掉分说明 logit 参数化不如简单乘法，应回落。4) proxy 只有单阶段，趋势分支完全不被验证，只能验证回落分支，若回落分支实现有 bug 会直接掉 proxy 分；Engineer 应先确认回落分支与节点 12 等价（proxy ≥56.5）。5) proxy2 的 Qiu E9.0 词表覆盖不足（27,883/32,285），若误用其做趋势会引入技术偏差，默认关闭，USE_QIU_TREND=1 才启用。", "sources": []}