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节点 n18

组成重加权复制：官方最新阶段按关键词族权重（心脏×1.6、旁轴×0.1、神经管/表面外胚层丢弃、EXEM×1.0）分层抽样 n=3000；外部测试题反向趋势外推 GAMMA=-1.2、n=2174；表达值从不修改。

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 e3a9525a75: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 1935c3fd19。改动的文件：solution/METHOD.md +41 −37、solution/run.py +102 −81

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 1f8d713..f4e98d1 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,37 +1,41 @@-组成重加权复制（官方基座）+ 反向组成趋势外推（外部测试题）；表达值从不修改，n≈3000，GAMMA=-1.2。--## 方法--预测 = 从最新输入的真实细胞云里重采样，只改**细胞类型组成**，不改任何表达值。--1. **官方输入存在时**（proxy / proxy2 / final）：基座 = 最新**官方**阶段（proxy2 的 Qiu E9.0 只被忽略，不进入输出）。用 `src.task1_temporal.reweight.heart_reweight`（run2 优胜配方 heart_jcf_peri 的移植）按解剖族重加权类型比例后分层有放回抽样：-   - 心脏族（CM 各区、Endothelium/Endocardium/BEC、aSHF/pSHF/aPHM/pPHM、JCF、Pericardium、Proepicardium）×1.6；-   - 边缘族（Surface Ectoderm、EXEM、Paraxial Mesoderm）×0.25；-   - Neural Tube 丢弃（E9.5 心脏解剖取样中缺席）；-   - 其余 ×1.0。最大余数法分配整数配额。-2. **无官方输入时**（外部测试题 X3，manifest `mode=="test"`）：基座 = 最新输入；若有 ≥2 个输入且细胞类型词表重叠 ≥2，做**对数比例趋势外推**：-   `log f_target = log f_last + GAMMA * s * (log f_last - log f_first)`，`s = (t_target - t_last)/(t_last - t_first)`，GAMMA=-1.2（环境变量可调）。X3 上 s=2，GAMMA<0 意味着把组成往**更早**方向回拨——实测 E8.75→E9.0 的类型比例变化与 E9.0→E9.5 的真值变化反相关（正向外推 GAMMA=+0.5 得 44.9，回拨 GAMMA=-1.2 得 54.6），与节点 4 的"delta 外推与真值反相关"结论一致。-3. 输出细胞数 N_CELLS=3000（不超过可用细胞数，落在 min/max 内）。--## 生物学依据（非禁窗测量）--E8.5→E9.5 全胚到心脏解剖的取样变化是已发表的通用观察：神经管/轴旁中胚/extraembryonic 在心脏 dissect 中占比下降、心脏中胚层上升（Pijuan-Sala 2019 图谱的取样描述、方法卡 §"平移幅度"）。族权重本身来自 modeling 快照 `reweight.py`（run2 在允许数据上调好的配方），不是我从禁窗测量算出的。X3 的反向外推是从该题**输入**（窗外 E8.75/E9.0）现场估计的，不含禁窗信息。--## 已验证（vec-score，A 半）--- proxy：n 扫描 1000/1500/2000/2500/3000/4000/5118 → 55.2/55.4/56.5/55.5/56.3/56.2/55.4；2000–4000 平台内为噪声（±0.5），取 3000 = **56.26**。-- proxy2（同代码，忽略 Qiu E9.0）：**56.26**（与 proxy 逐字节同预测）。-- X3：GAMMA 扫描 +0.5/+1.0/0/-0.6/-0.9/-1.2/-2.0 → 44.9/–/47.7/53.6/54.2/**54.6**/54.3；n=1500 vs 2174 无差。取 GAMMA=-1.2、n=2174。-- heart_weight=2.2/edge=0.15 在 proxy 上更差（54.4），保持库默认 1.6/0.25。-- 三个视图 `vec-check` 通过；同 seed 确定性（无全局随机态）。--## 未验证 / 风险--- final 视图（官方 E8.5+E9.5 两输入）：代码走 heart_reweight(E9.5) 路径，HEART_TYPES 含 E9.5 名字，应可运行，但**没有 final 可测**；两官方阶段的组成趋势外推在官方路径上被关闭（proxy 无法验证其收益，节点 7 显示它中性）。-- GAMMA=-1.2 是在 X3 A 半上选的，-0.9～-2.0 之间差 <0.5 分（噪声内）；B 半可能略偏。-- n_cells 平台 2000–4000 内选择不敏感。-- de_recovery 组最弱（~53）：纯组成方法不产生新的表达状态，上限受限于输入云的细胞状态。--## 复现--`python run.py --data <view> --out <pred> --seed <s>`；环境变量 `GAMMA`（默认 -1.2）、`N_CELLS`（默认 3000）。无训练、无权重文件（无 ARTIFACTS.json）。运行 3–6 秒，内存 <8 GB。+组成重加权复制：官方最新阶段按关键词族权重（心脏×1.6、旁轴×0.1、神经管/表面外胚层丢弃、EXEM×1.0）分层抽样 n=3000；外部测试题反向趋势外推 GAMMA=-1.2、n=2174；表达值从不修改。++# 方法++## 官方视图（proxy / proxy2 / final）+- 基座 = 最新**官方**输入阶段（`view_io.inputs_by_time(manifest, include_external=False)`；proxy2 的 Qiu E9.0 外部输入不进入输出，proxy 与 proxy2 输出逐字节相同）。+- 类型权重（关键词匹配，可迁移到 E9.5/E10.5 词表，不硬编码阶段名）：+  - 丢弃（×0）：含 `neural tube`、`surface ectoderm` 的类型；+  - ×0.1：含 `paraxial`；+  - ×1.6（心脏族）：含 `cm / shf / phm / endocard / endothel / bec / jcf / pericard / proepicard / myocard / cardiac / heart`；+  - 其余（含 EXEM、Blood、Foregut、NCC、Hepatocyte 等）×1.0。+- 配额 = `largest_remainder(count_t × w_t, 3000)`，各型池内有放回抽样（与 `src.task1_temporal.reweight.heart_reweight` 相同的 RNG 结构）；表达值不修改。++## 外部测试题（mode=='test'，X3：E8.75+E9.0 → E9.5）+- 反向组成趋势外推：`w_t = frac_last × (frac_last/frac_prev)^GAMMA`，GAMMA=-1.2（父节点验证：正向外推显著更差）；分母下限 1e-3。+- 基座 = 最新输入云，n = 2174（实测 n=3000 掉到 52.35，保持 2174）。+- 单输入退路：直接按 `sample_rows` 均匀抽样。++## 生物学依据（仅通用机制知识，来源：任务方法卡 + 心脏发育常识）+- E8.5→E9.5/E10.5 取样向心脏解剖聚焦：神经管、表面外胚层离开取样范围，旁轴中胚层占比收缩，心脏谱系（CM 各区、SHF/PHM、心内膜、内皮、JCF/心外膜）扩张。权重只编码"哪些家族涨/跌"，不含任何保留阶段的实测比例或表达。++# 本节点验证过什么（A 半查分，proxy，seed 0）+- 基线复刻（父节点机制，heart_reweight 默认 1.6/0.25/仅丢 NT，n=3000）：proxy 56.26（父 56.33），X3 53.54（父 54.16），proxy2 与 proxy 逐字节相同。+- **PLAN 主机制失败**：按 n_genes 型内过滤（保留 top p）单调有害：p=0.85 → 51.09，p=0.70 → 47.72，p=0.50 → 43.83（cell_state/covariation 崩塌，de_recovery 也降）。已删除。+- N_CELLS=3500（旧权重）：55.54，不优于 3000，维持 3000。+- 权重组网格（在 n=3000 上）：+  - A：丢 NT+SE、paraxial×0.1、heart×1.6、EXEM×1.0 → **56.70**（de_recovery 53.54, direction 59.38, cell_state 58.0, covariation 55.36）← 最终采用；+  - B：同 A 但 heart×1.3 → 56.66；+  - C：同 A 但 EXEM×0.25 → 55.69（EXEM×1.0 确认）；+  - D：同 A 但 paraxial×0 → 56.10（×0.1 确认）。+- X3 输出与基线逐字节相同（权重改动不触及 test 路径），保证 X3 不回退。+- 三视图 vec-check 通过；seed 0/1 均可跑，单 rng 确定。++# 没验证什么+- final 视图（E8.5+E9.5 双官方输入）本地不可得；关键词权重按设计迁移到 E9.5 词表，但丢弃 Surface Ectoderm 在 E10.5 目标上是否正确无法本地验证（方法卡称 E9.5/E10.5 标签集含 Surface Ectoderm，而树上 4 个节点实测丢弃在 proxy 上更好——沿用实证）。+- A→B 半迁移：+0.44（56.26→56.70）在 T1 噪声（约 2 分）内，方向与树上节点 10/12/14/16 的一致模式（丢 SE、paraxial×0.1 提升 proxy）相符，属于低风险的组合已验证部件，而非新信号。+- GAMMA 的 B 半稳定性未复测（额度留给权重网格）。++# 下一步+- 用 3 seed 在 X3 上复测 GAMMA∈{-0.9,-1.2,-1.6}，确认 -1.2 不是 A 半噪声。+- 针对 de_recovery（仍是最弱组 53.5）：EXEM×0.25 与 paraxial×0 都把 de_recovery 提到 54.08 但拉低 cell_state，说明存在组成↔DE 的权衡；可试二级微调（如仅对 Blood/NCC 等非心脏小族 ±档）而非全局档位。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 4556f82..4196778 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,107 +1,128 @@-"""T1 draft: composition-only prediction.--- Official inputs present (proxy / proxy2 / final): base = latest OFFICIAL-  stage; resample real cells with anatomical family reweighting-  (heart lineage up, extra-embryonic / surface ectoderm / paraxial down,-  neural tube dropped) -- the E8.5->E9.5 gap is mostly dissection, not-  expression, so expression values are never modified.-- No official input (external test views like X3): base = latest input;-  if >=2 inputs share the cell-type vocabulary, extrapolate the composition-  trend between them toward the target time (log-fraction space, damped by-  GAMMA), expression unchanged.--Deterministic under --seed.+"""T1 prediction: composition-only resampling of the latest official stage.++Official views (proxy/proxy2/final): take the latest OFFICIAL input stage as the+cell cloud, reweight type fractions toward the heart-focused E9.5/E10.5+dissection and draw n cells by stratified sampling with replacement. Expression+values are never modified. Weight tiers (keyword-based, so the same rule runs on+E8.5, E9.5 or later type vocabularies):+  - Neural Tube, Surface Ectoderm: dropped (leave the heart-centred dissection)+  - Paraxial Mesoderm: x0.1 (shrinks)+  - heart family (CM/SHF/PHM/Endocardium/Endothelium/BEC/JCF/Pericardium/+    Proepicardium): xHEART_W (grows)+  - everything else (incl. EXEM): x1.0++External test views (mode=='test', e.g. X3, no official input): allocate quotas+by a REVERSED log-ratio composition trend between the two inputs+(w_t = frac_last * (frac_last/frac_prev)^GAMMA, GAMMA<0) and sample from the+latest input cloud. """+ from __future__ import annotations  import argparse-import json import os+from pathlib import Path  import numpy as np from scipy import sparse  from src.task1_temporal import view_io-from src.task1_temporal.reweight import heart_reweight, largest_remainder, take+from src.task1_temporal.reweight import largest_remainder, take  GAMMA = float(os.environ.get("GAMMA", "-1.2")) N_CELLS = int(os.environ.get("N_CELLS", "3000"))+HEART_W = float(os.environ.get("HEART_W", "1.6"))+PARAX_W = float(os.environ.get("PARAX_W", "0.1"))++DROP_KEYS = ("neural tube", "surface ectoderm")+PARAX_KEYS = ("paraxial",)+HEART_KEYS = (+    "cm", "shf", "phm", "endocard", "endothel", "bec", "jcf",+    "pericard", "proepicard", "myocard", "cardiac", "heart",+)+++def type_weight(name: str) -> float:+    t = str(name).lower()+    if any(k in t for k in DROP_KEYS):+        return 0.0+    if any(k in t for k in PARAX_KEYS):+        return PARAX_W+    if any(k in t for k in HEART_KEYS):+        return HEART_W+    return 1.0+++def reweighted_sample(X: sparse.csr_matrix, labels: np.ndarray, n_cells: int,+                      seed: int) -> sparse.csr_matrix:+    rng = np.random.default_rng(seed)+    types = [str(t) for t in np.unique(labels)]+    types = [t for t in types if type_weight(t) > 0]+    counts = np.array([(labels == t).sum() for t in types], dtype=np.float64)+    weights = np.array([type_weight(t) for t in types], dtype=np.float64)+    alloc = largest_remainder(counts * weights, n_cells)+    blocks = []+    for t, k in zip(types, alloc):+        if k <= 0:+            continue+        blocks.append(take(X, np.flatnonzero(labels == t), int(k), rng))+    out = sparse.vstack(blocks, format="csr").astype(np.float32)+    out.eliminate_zeros()+    return out+++def run_test_view(view: str, manifest: dict, genes: list[str], seed: int, out) -> None:+    """External test view: no official inputs; two-stage reversed trend quotas."""+    inputs = view_io.inputs_by_time(manifest)+    last = view_io.read_stage(view, inputs[-1], genes, missing="zero")+    labels_last = view_io.labels_of(last)+    n = view_io.target_n_cells(manifest, last.n_obs)+    rng = np.random.default_rng(seed)+    if len(inputs) >= 2:+        prev = view_io.read_stage(view, inputs[-2], genes, missing="zero")+        labels_prev = view_io.labels_of(prev)+        types = [str(t) for t in np.unique(labels_last)]+        frac_prev = {str(t): max((labels_prev == t).mean(), 1e-3) for t in np.unique(labels_prev)}+        weights = []+        for t in types:+            frac_last = (labels_last == t).mean()+            ratio = frac_last / frac_prev.get(t, frac_last)+            weights.append(frac_last * ratio ** GAMMA)+        alloc = largest_remainder(np.asarray(weights, dtype=np.float64), n)+        blocks = []+        for t, k in zip(types, alloc):+            if k <= 0:+                continue+            blocks.append(take(last.X, np.flatnonzero(labels_last == t), int(k), rng))+        X = sparse.vstack(blocks, format="csr").astype(np.float32)+    else:+        X = last.X[view_io.sample_rows(last.n_obs, n, rng)]+    X.eliminate_zeros()+    view_io.write_prediction(X, genes, out, seed=seed)  -def trend_alloc(labels_first, t_first, labels_last, t_last, types, t_target, n_cells):-    """Per-type quotas by damped log-fraction extrapolation of the trend."""-    eps = 0.5 / max(len(labels_first), 1)-    f0 = np.array([(labels_first == t).mean() + eps for t in types])-    f1 = np.array([(labels_last == t).mean() + eps for t in types])-    f0 /= f0.sum()-    f1 /= f1.sum()-    dt = t_last - t_first-    s = (t_target - t_last) / dt if dt > 0 else 0.0-    logf = np.log(f1) + GAMMA * s * (np.log(f1) - np.log(f0))-    f = np.exp(logf)-    f /= f.sum()-    return largest_remainder(f, n_cells)+def run_official_view(view: str, manifest: dict, genes: list[str], seed: int, out) -> None:+    inputs = view_io.inputs_by_time(manifest, include_external=False)+    base = view_io.read_stage(view, inputs[-1], genes)+    labels = view_io.labels_of(base)+    n = view_io.target_n_cells(manifest, N_CELLS)+    X = reweighted_sample(base.X, labels, n, seed)+    view_io.write_prediction(X, genes, out, seed=seed)  -def main():+def main() -> None:     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 = args.data-    man = json.load(open(os.path.join(view, "manifest.json")))-    genes = view_io.panel_genes(view, man)--    all_inputs = view_io.inputs_by_time(man)-    if man.get("mode") == "test":-        official = []  # external test view: no official stage among inputs-    else:-        official = view_io.inputs_by_time(man, include_external=False)--    if official:-        entry = official[-1]-        ad = view_io.read_stage(view, entry, genes)-        labels = view_io.labels_of(ad)-        n = view_io.target_n_cells(man, min(ad.n_obs, N_CELLS))-        X = heart_reweight(ad.X, labels, n_cells=n, seed=args.seed)+    view = Path(args.data)+    manifest = view_io.load_manifest(view)+    genes = view_io.panel_genes(view, manifest)+    if manifest.get("mode") == "test":+        run_test_view(str(view), manifest, genes, args.seed, args.out)     else:-        entry = all_inputs[-1]-        ad = view_io.read_stage(view, entry, genes)-        labels = view_io.labels_of(ad)-        n = view_io.target_n_cells(man, min(ad.n_obs, N_CELLS))-        types = [str(t) for t in np.unique(labels)]-        alloc = None-        if len(all_inputs) >= 2:-            prev = all_inputs[-2]-            try:-                ad0 = view_io.read_stage(view, prev, genes)-                lab0 = view_io.labels_of(ad0)-                shared = set(np.unique(lab0).astype(str)) & set(types)-                if len(shared) >= 2:-                    types = sorted(shared)-                    alloc = trend_alloc(-                        lab0, float(prev["time"]), labels, float(entry["time"]),-                        types, float(man["target"]["time"]), n,-                    )-            except Exception:-                alloc = None-        if alloc is None:-            counts = np.array([(labels == t).sum() for t in types], dtype=float)-            alloc = largest_remainder(counts, n)-        rng = np.random.default_rng(args.seed)-        blocks = []-        for t, k in zip(types, alloc):-            if k <= 0:-                continue-            blocks.append(take(ad.X, np.flatnonzero(labels == t), int(k), rng))-        X = sparse.vstack(blocks, format="csr").astype(np.float32)-        X.eliminate_zeros()--    view_io.write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)-    print(json.dumps({"base": entry.get("stage"), "n_cells": int(X.shape[0]),-                      "official": bool(official), "gamma": GAMMA}))+        run_official_view(str(view), manifest, genes, args.seed, args.out)   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**：父节点 9 代码不在盘上，按 METHOD/ANALYSIS 复刻（基线 proxy 56.26 / X3 53.54，与父 56.33/54.16 噪声内一致）。PLAN 主机制（n_genes 型内过滤）实测单调有害（p=0.85→51.09），已删除；改为组合树上已验证部件：丢弃 Neural Tube + Surface Ectoderm、Paraxial×0.1、心脏族×1.6、EXEM×1.0，n=3000；X3 路径逐字节不变。

**查分**（9/20 次）：最终配置 proxy **56.70**（vs 复刻基线 +0.44、vs 父 +0.37，de_recovery 53.0→53.54，direction 59.38）；对照 heart×1.3=56.66、EXEM×0.25=55.69、paraxial×0=56.10、n3500=55.54、X3 n3000=52.35。三视图 vec-check 通过，proxy2 输出与 proxy 逐字节相同，seed 确定。

**下一步最值得试**：① X3 上 3 seed × GAMMA∈{-0.9,-1.2,-1.6} 复测确认 B 半稳定性；② de_recovery 与 cell_state 存在组成权衡（EXEM 降权提 DE 但崩 cell_state），试仅对非心脏小族（Blood/NCC）做二级微调；③ final 视图上验证关键词权重对 E9.5 词表的迁移（尤其丢 Surface Ectoderm 是否仍成立）。

调研员

{
  "name": "de_recovery提升：按基因检出数偏置型内抽样 + n_cells微调",
  "motivation": "父节点9的de_recovery=53.19是四组中唯一低于55的组（其余≥54.64），且全树最优de_recovery仅53.56（节点15），说明纯组成方法存在结构性天花板。节点13已证明基于生物签名的型内加权（任何非零β）无效甚至有害。需要一种与生物状态正交的选择机制来突破：细胞检出基因数（n_genes）是技术质量指标，高检出细胞为pseudo-bulk DE检测提供更多有效信息量，且不应破坏型内协方差结构（与节点13的成熟度签名机制完全不同）。同时n_cells=3000处于平台但略偏保守，3500可能给稀有心脏亚型多1-2个配额。",
  "approach": "步骤：\n1. 在heart_reweight抽样前，对基座（最新官方阶段）每个细胞计算n_genes_detected（X>0的基因数）。对每个类型，只保留n_genes≥该型中位数的细胞作为抽样池（即丢弃底部~50%低检出细胞）；若某型可用细胞<配额×2则保留全部（退路）。\n2. 在过滤后的池上做现有heart_reweight分层有放回抽样，其余逻辑不变（族权重1.6/0.25、NT丢弃、最大余数配额）。\n3. N_CELLS从3000调至3500（在2000-4000平台内，给稀有心脏型多配额）。\n4. 参数搜索：保留比例p∈{1.0(不过滤),0.85,0.70,0.50}×N_CELLS∈{3000,3500}，共8组合，在proxy上用vec-score快速筛选（每次~3s），选最优后在proxy2确认（应逐字节同分）。\n5. X3路径完全不动（GAMMA=-1.2、trend_alloc、n=2174），保证X3=54.16不回退。\n6. 若proxy上所有p<1.0的变体相对p=1.0提升<2分（噪声内），判定该机制无效，回退到仅N_CELLS=3500的变体提交。\n7. 单输入阶段退路：本机制只需一个阶段的表达矩阵即可计算n_genes，proxy/proxy2/final/X3均适用，无多阶段依赖。\n8. 若时间允许，额外用3个seed×GAMMA∈{-0.9,-1.2,-1.6}在X3上复测确认B半稳定性（每次~3s，9次=27s）。",
  "expected_groups": ["de_recovery"],
  "risks": "1) 按n_genes过滤可能间接偏向特定细胞周期阶段（G2/M细胞RNA含量高），导致型内协方差结构偏移→若covariation掉>2分立即回退；2) 稀有类型（如Proepicardium）细胞数本就少，过滤后可能不足以填充配额→代码中加守卫：过滤后细胞数<配额时跳过过滤；3) de_recovery天花板可能确实为~53.5，本改动预期收益仅1-2分，在噪声边缘→若proxy提升<2分判噪声，仅提交N_CELLS=3500微调；4) Engineer应第一次查分即对比p=1.0基线，若p=0.85无提升则快速终止搜索（<10分钟）。",
  "sources": []
}