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节点 n20 在终选来历上

在节点17配方上加型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-0.45：低检测基因数细胞被适度多选），其余不变（logit 反向趋势 GAMMA=-2.4、心脏解剖重加权、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 206e85ed84: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 a1967d7220。改动的文件：solution/METHOD.md +13 −13、solution/run.py +35 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 0d13c20..8ec50d2 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,19 +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。+在节点17配方上加型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-0.45：低检测基因数细胞被适度多选），其余不变（logit 反向趋势 GAMMA=-2.4、心脏解剖重加权、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。+- **新：型内活性倾斜**。对每细胞算检测基因数 n_genes（稀疏矩阵用 indptr 差分，缺失时退回 obs/稠密计数）；型内权重 w_i=(n_i/median_type)^GAMMA_RNA，`rng.choice(..., p=w)` 无放回抽样。GAMMA_RNA=-0.45（负值=偏向低活性/低深度细胞）。动机：低深度细胞保留更多低表达基因的相对权重、避免高深度细胞（常偏细胞周期）主导型内分布；实测方向与 PLAN 预期相反（+0.3 掉分、-0.45 涨分）。+- 趋势分支、BIAS_FLOOR、解剖重加权、配额（floor 分配+每型地板 5+最大余数）与节点 17 完全相同。FLOOR_CARDIAC=12 实测输出与 5 逐位相同（心脏型配额均>12），保持 5。+- proxy2 的 Qiu E9.0 不作基座、不参与趋势；proxy2 输出与 proxy 相同。+- 确定性：仅用 `np.random.default_rng(seed)`。 -## 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。+## 验证（A 半查分，15 次）+- proxy seed0：+0.3→56.19（de_recovery 52.48 掉）、0→56.69、-0.3→57.34、-0.35→57.34、**-0.45→58.01**、-0.5→57.73、-0.6→57.10。+- -0.45 多种子：proxy s1 57.09、s2 57.47（均值 57.52 vs 父节点 56.69/56.74）；-0.5 s1 57.09。+- X3：-0.45 s0 55.21、s1 54.61（父节点 53.59）；-0.3 s0 55.21。X3 无掉分。+- 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。+- GAMMA_RNA 在 final（E8.5+E9.5 双官方阶段、趋势分支触发）上与 logit 外推的交互。+- -0.45 vs -0.5/-0.3 的差在 A 半噪声（~1）内；选 -0.45 依据是 s0 最高且 s0-s2 均值最高。+- 活性倾斜的生物学解释（低深度细胞保留低表达 DE 基因信号）未经消融证实，仅由分数方向支持。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 947eb2b..a416803 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,5 +1,6 @@-"""T1 draft: logit composition-trend extrapolation + sampling-bias floor-+ cardiac anatomy reweighting, stratified resampling of real cells.+"""T1: logit composition-trend extrapolation + sampling-bias floor++ cardiac anatomy reweighting + within-type transcriptome-activity tilt+(GAMMA_RNA<0 favours lower-depth cells), 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@@ -23,6 +24,8 @@ 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+FLOOR_CARDIAC = int(os.environ.get("FLOOR_CARDIAC", "5"))+GAMMA_RNA = float(os.environ.get("GAMMA_RNA", "-0.45"))  # per-cell transcriptome-activity tilt CLIP = 1e-3 JACCARD_MIN = 0.8 @@ -135,15 +138,16 @@ def main():     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()+    fl = np.array([FLOOR_CARDIAC if anat[i] > 1.0 else FLOOR for i in range(len(w))], dtype=np.int64)[pos]     quota = np.zeros(len(w), dtype=np.int64)-    q = np.maximum(np.floor(share * n_out).astype(np.int64), FLOOR)+    q = np.maximum(np.floor(share * n_out).astype(np.int64), fl)     over = q.sum() - n_out-    if over > 0:  # shave from the largest quotas, never below FLOOR+    if over > 0:  # shave from the largest quotas, never below their floor         order = np.argsort(-q)         i = 0         while over > 0:             j = order[i % len(order)]-            if q[j] > FLOOR:+            if q[j] > fl[j]:                 q[j] -= 1                 over -= 1             i += 1@@ -159,6 +163,22 @@ def main():             k += 1     quota[pos] = q +    cell_w = None+    if GAMMA_RNA != 0.0:+        Xb = base.X+        if hasattr(Xb, "indptr"):+            ng = np.diff(Xb.indptr).astype(np.float64)+        elif "n_genes" in base.obs:+            ng = base.obs["n_genes"].to_numpy(dtype=np.float64)+        else:+            ng = (np.asarray(Xb) > 0).sum(axis=1).astype(np.float64)+        ng = np.maximum(ng, 1.0)+        cell_w = np.ones_like(ng)+        for t in base_types:+            m = labels == t+            if m.sum() > 1:+                cell_w[m] = (ng[m] / np.median(ng[m])) ** GAMMA_RNA+     rows = []     for t, qi in zip(base_types, quota):         if qi <= 0:@@ -166,7 +186,16 @@ def main():         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))))+        if int(qi) > len(pool):+            take = pool.copy()+            extra = rng.choice(pool, size=int(qi) - len(pool), replace=True)+            rows.append(np.sort(np.concatenate([take, extra])))+        elif cell_w is None:+            rows.append(np.sort(rng.choice(pool, size=int(qi), replace=False)))+        else:+            p = cell_w[pool]+            p = p / p.sum()+            rows.append(np.sort(rng.choice(pool, size=int(qi), replace=False, p=p)))     rows = np.concatenate(rows)     X = base.X[rows]     vio.write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)

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**：在节点17配方上加型内 per-cell 转录活性倾斜抽样（w∝(n_genes/median)^GAMMA_RNA，无放回加权抽样）。PLAN 的正倾斜方向错了——GAMMA_RNA=+0.3 掉分（56.19），**反向 -0.45 涨分**；FLOOR_CARDIAC=12 输出逐位相同，保持 5。

**查分（15/20）**：proxy -0.45：s0 **58.01** / s1 57.09 / s2 57.47（父 56.74）；X3 -0.45：s0 **55.21** / s1 54.61（父 53.59）。三视图 vec-check 通过，默认参数输出与已验证文件 sha256 一致。

**下一步最值得试**：① GAMMA_RNA 细扫 -0.4~-0.5 多种子（当前差异在 A 半噪声边缘）；② 把活性倾斜与去高深度细胞（doublet/周期偏倚）过滤结合；③ final 视图上倾斜与 logit 趋势分支的交互无法替代验证，可在提交前留双输出人工比对。

调研员

```json
{
  "name": "型内转录活性加权抽样 + 稀有心脏型地板提升（改善 de_recovery）",
  "motivation": "de_recovery 53.02 是父节点四组最弱（cell_state 57.94 / covariation 54.39 / direction 56.71），且在节点 12、17 间完全持平（均 53.02），说明当前'均匀随机抽样 + 型间配额'机制对 DE 基因恢复已触顶。节点 8/13 用外部基因集签名做型内倾斜（β≠0）全部掉分，原因是签名方向与评分 DE 基因不对齐且压缩了型内多样性。尚未尝试的机制：按细胞自身转录活跃度（检测基因数）做非方向性加权——不偏好任何特定状态，只增强信号强度，从而提升低表达 DE 基因的检出率。",
  "approach": "在 run.py 的分型抽样步骤中加入 per-cell 权重：\n1. 读取 base 阶段后，计算每细胞 n_genes（.X 中非零基因数，或 obs 中 n_genes_by_counts 若存在）。\n2. 型内权重 w_i = (n_genes_i / median_type_n_genes) ^ GAMMA_RNA，GAMMA_RNA 初值 0.3，搜索 {0.2, 0.3, 0.5}；GAMMA_RNA=0 退化为均匀抽样（当前行为）。\n3. 抽样时用 rng.choice(pool, size=qi, replace=False, p=w_pool/w_pool.sum()) 替代当前均匀 choice。若 qi > len(pool) 则全取。\n4. 型地板 FLOOR 从 5 提到 12，仅对名称含 CARDIAC_KEYS 的类型生效（稀有心脏型如 SHF、OFT、Proepicardium 在 E8.5 可能仅 10-30 个细胞，地板 5 时配额过低导致其 DE 基因在 3000 输出中几乎不可见）。\n5. 单输入阶段退路：本改动不依赖多阶段趋势分支，proxy / proxy2 / X3 / final 均适用，无需额外退化逻辑。\n6. 验证顺序：先 proxy seed 0 查 1 次（GAMMA_RNA=0.3, FLOOR_CARDIAC=12），若 ≥56.7 则再查 GAMMA_RNA=0.2 和 0.5 各 1 次确认单调性；再查 X3 seed 0 确认不掉分（≥53.0）；最后若时间允许 proxy seed 1 复测确认非噪声。总查分 ≤6 次。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "cell_state"],
  "risks": "1) 若 de_recovery 评分基于群体均值表达而非检出覆盖率，则转录活性加权无效（预期提升 <1 分，噪声内）——Engineer 第一次查分若 proxy 无变化即应放弃该分支，只保留 FLOOR 改动。2) 高 RNA 细胞可能偏向特定细胞周期阶段（G2/M），引入系统性偏差伤害 covariation——若 covariation 掉 >1 分则回退。3) FLOOR_CARDIAC=12 会挤压大类型配额，若心脏稀有型本身在目标中占比极低则反而降分——对比 FLOOR=5 vs 12 单独查分区分。4) 总体预期提升 1-3 分，接近噪声（~2 分），需 ≥2 次查分确认方向一致。"
}
```

审查员

REVIEW.json written