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节点 n24

node18 基座加型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-1.0：型内按细胞检出基因数 nnz^-1.0 加权、Gumbel top-k 无放回，低检出细胞多选）；组成权重/反向趋势/表达值全不改。

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 a0ee473c0c: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 e3a9525a75。改动的文件：solution/METHOD.md +52 −28、solution/run.py +54 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex f4e98d1..152f3d5 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,41 +1,65 @@-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。+node18 基座加型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-1.0：型内按细胞检出基因数 nnz^-1.0 加权、Gumbel top-k 无放回，低检出细胞多选）；组成权重/反向趋势/表达值全不改。  # 方法 +在父节点（node 18，纯组成重加权复制）之上只加**一个已验证的抽样杠杆**：型内转录活性反倾斜（anti-tilt）无放回抽样。表达值从不修改。+ ## 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）。+- 基座 = 最新**官方**输入阶段（`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；+  - 丢弃（×0）：含 `neural tube`、`surface ectoderm`；   - ×0.1：含 `paraxial`；-  - ×1.6（心脏族）：含 `cm / shf / phm / endocard / endothel / bec / jcf / pericard / proepicard / myocard / cardiac / heart`；+  - ×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。+- 配额 = `largest_remainder(count_t × w_t, 3000)`。+- **型内抽样（本节点新增）**：对每个类型池，按细胞检出基因数 `nnz_i`（`.X` 每行非零数）算权重 `w_i=(nnz_i/median_type)^GAMMA_RNA`，GAMMA_RNA=-1.0（<0 → 低检出细胞适度多选）。用 Gumbel top-k 无放回抽样：`u_i~U(0,1)`，`key_i=u_i^(1/w_i)`，取 top-k。Gate：仅当池大小 > 配额时启用（有选择空间）；池 ≤ 配额时退回 `take()`（有放回补齐，保细胞数）。  ## 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。+- 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 = `target_n_cells(manifest, last.n_obs)` = 2174（≈全池，最小重复）。+- 同一 anti-tilt 抽样也用于 X3（`VEC_X3_RNA=1` 默认开）：两大类型（First/Second heart field，池>配额）走 Gumbel top-k；Endocardial（池 311<配额 393）退回有放回。+- 单输入退路：直接 `sample_rows` 均匀抽样。++## 生物学依据（仅通用机制知识）+- 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，旁轴中胚层收缩，心脏谱系扩张。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。+- anti-tilt 不含任何阶段特异信息：只是同一类型内偏好检出基因数偏低的细胞（经验上目标阶段云的低尾更贴合，见下实测），是纯技术性的型内重加权，可在任意词表/阶段现场计算。++# 本节点验证过什么（A 半查分）++## GAMMA_RNA 剂量扫描（proxy，seed 0）+| GAMMA_RNA | proxy board | cell_state | covariation | de_recovery |+|---|---|---|---|---|+| 0（父/无 anti-tilt） | 56.70 | 58.0 | 55.36 | 53.54 |+| -0.3 | 56.79 | 58.45 | 55.56 | 53.0 |+| -0.45 | 57.02 | 58.8 | 55.89 | 53.0 |+| -0.7 | 57.66 | 60.17 | 56.02 | 53.54 |+| **-1.0（采用）** | **57.67** | **60.42** | 55.62 | 53.54 |+| -1.4 | 57.77 | 60.74 | 55.1 | 54.08 |+- proxy 在 -0.7..-1.4 平台（~57.7），cell_state 单调升、covariation 在 -0.7 后回落。++## X3 anti-tilt 剂量扫描（seed 0）+| GAMMA_RNA | X3 board | cell_state | covariation | de_recovery |+|---|---|---|---|---|+| 0（父） | 53.54 | 54.22 | 53.38 | 54.08 |+| -0.45 | 53.82 | 54.72 | 54.68 | 53.0 |+| -0.7 | 53.95 | 54.65 | 54.3 | 53.54 |+| **-1.0（采用）** | **54.41** | 54.56 | 56.35 | 53.54 |+| -1.4 | 54.10 | 54.48 | 55.3 | 53.0 |+- X3 在 -1.0 峰值。node-mean=(proxy+proxy2+X3)/3：-0.7→56.42，**-1.0→56.58**，-1.4→56.55，父→55.65。故选 -1.0。++## 跨 seed 稳定性（GAMMA_RNA=-1.0）+- proxy：seed0 57.67 / seed1 57.70（父基线 56.70，+1.0 稳定）。+- X3：seed0 54.41 / seed1 54.07（父基线 53.54，+0.5~+0.9；X3 covariation 在 seed 间较噪）。+- 2-seed node-mean ≈ 56.54 vs 父 55.65（+0.89），两视图两 seed 方向一致为正。++## 放弃的方向+- **小池精确输出（PLAN #2，SMALL_POOL_FRAC=0.95）在 X3 上有害**：X3 base 已输出 2174（≈全池，仅 Endocardial 有 ~82 重复）；降到 2065 只是丢掉 73 个真实 First-heart-field 细胞，X3 53.54→52.93（-0.61）。该杠杆在树上（node 19/21/22）有效是因为那些基座把 X3 补到 3000（大量重复），node 18 不适用。已设 `SMALL_POOL_FRAC=1.0` 关闭。  # 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）。+- final 视图（E8.5+E9.5 双官方输入）本地不可得；anti-tilt 与关键词权重按设计迁移（nnz 现场算、不硬编码），但 E10.5 词表上的实际效果无法本地验证。+- GAMMA_RNA=-1.0 比树上验证过的 -0.45 更激进；proxy 在 -0.7..-1.4 是平台（差异在噪声内），-1.0 的选择主要由 X3 峰值驱动，A→B 半迁移存在 ±2 分不确定性。+- 未改任何表达值、未做型内 pseudo-bulk 混合（de_recovery 仍 ~53.5，是最弱组，纯复制家族上限约 54）。  # 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。+- de_recovery 仍最弱：可试型内 pseudo-bulk 轻度混合或按 DE 基因做保零乘法微调（但树上 node 4 实测 delta 外推在 X3 反相关，需谨慎）。+- 复测 GAMMA_RNA 在 final-like 双官方输入下的稳健性（本地无 final 视图，只能靠关键词迁移假设）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 4196778..7233f14 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -2,9 +2,12 @@  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):+dissection and draw n cells by stratified sampling. Within each type the draw is+an anti-tilt weighted sample WITHOUT replacement (Gumbel top-k, per-cell weight+(nnz/median)^GAMMA_RNA, GAMMA_RNA<0 lifts low-detection cells); it falls back to+sampling with replacement only when a type's pool is smaller than its quota.+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/@@ -33,6 +36,18 @@ 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"))+# within-type transcriptional-activity anti-tilt: cells with fewer detected+# genes get modestly up-weighted (GAMMA_RNA<0). 0 disables (uniform top-k).+# Tuned on the A-half: proxy cell_state/covariation and X3 covariation all rise;+# node-mean peaks at -1.0 (proxy plateau -0.7..-1.4, X3 peak -1.0).+GAMMA_RNA = float(os.environ.get("VEC_GAMMA_RNA", "-1.0"))+# small-pool exact output: when the pool has fewer cells than N_CELLS, emit+# int(frac*pool) distinct cells instead of duplicating up to N_CELLS. Default+# 1.0 = disabled (node-18 X3 base already emits ~full pool; shrinking lost real+# cells and dropped X3 -0.61 on the A-half).+SMALL_POOL_FRAC = float(os.environ.get("VEC_SMALL_POOL_FRAC", "1.0"))+# apply the same anti-tilt within-type sampling on the external test path too.+X3_RNA = os.environ.get("VEC_X3_RNA", "1") not in ("0", "", "false")  DROP_KEYS = ("neural tube", "surface ectoderm") PARAX_KEYS = ("paraxial",)@@ -53,6 +68,30 @@ def type_weight(name: str) -> float:     return 1.0  +def take_weighted(X: sparse.csr_matrix, pool: np.ndarray, n: int,+                  rng: np.random.Generator, gamma_rna: float) -> sparse.csr_matrix:+    """Weighted without-replacement draw of ``n`` cells from ``pool``.++    Per-cell weight ``w_i = (nnz_i / median_type)^gamma_rna`` (gamma_rna<0 lifts+    low-detection cells). Gumbel top-k (key = u^(1/w)) samples without+    replacement. Falls back to ``take`` (with replacement when pool<=n) so the+    cell count is preserved and there is no selection room when pool<=n.+    """+    if pool.size == 0 or n <= 0:+        return sparse.csr_matrix((0, X.shape[1]), dtype=np.float32)+    if gamma_rna == 0.0 or pool.size <= n:+        return take(X, pool, n, rng)+    nnz = np.diff(X[pool].indptr).astype(np.float64)+    med = np.median(nnz)+    if not np.isfinite(med) or med <= 0:+        return take(X, pool, n, rng)+    w = np.clip((nnz / med) ** gamma_rna, 1e-6, 1e6)+    u = np.clip(rng.random(pool.size), 1e-12, 1.0)+    keys = u ** (1.0 / w)+    order = np.argsort(-keys, kind="stable")[:n]+    return X[pool[np.sort(order)]]++ def reweighted_sample(X: sparse.csr_matrix, labels: np.ndarray, n_cells: int,                       seed: int) -> sparse.csr_matrix:     rng = np.random.default_rng(seed)@@ -65,7 +104,7 @@ def reweighted_sample(X: sparse.csr_matrix, labels: np.ndarray, n_cells: int,     for t, k in zip(types, alloc):         if k <= 0:             continue-        blocks.append(take(X, np.flatnonzero(labels == t), int(k), rng))+        blocks.append(take_weighted(X, np.flatnonzero(labels == t), int(k), rng, GAMMA_RNA))     out = sparse.vstack(blocks, format="csr").astype(np.float32)     out.eliminate_zeros()     return out@@ -76,7 +115,13 @@ def run_test_view(view: str, manifest: dict, genes: list[str], seed: int, out) -     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)+    pool_total = last.n_obs+    if pool_total < N_CELLS:+        # small pool: emit a distinct-cell subset instead of duplicating up to+        # N_CELLS; duplicates only remain for types whose share rises.+        n = view_io.target_n_cells(manifest, int(SMALL_POOL_FRAC * pool_total))+    else:+        n = view_io.target_n_cells(manifest, pool_total)     rng = np.random.default_rng(seed)     if len(inputs) >= 2:         prev = view_io.read_stage(view, inputs[-2], genes, missing="zero")@@ -93,7 +138,10 @@ def run_test_view(view: str, manifest: dict, genes: list[str], seed: int, out) -         for t, k in zip(types, alloc):             if k <= 0:                 continue-            blocks.append(take(last.X, np.flatnonzero(labels_last == t), int(k), rng))+            if X3_RNA:+                blocks.append(take_weighted(last.X, np.flatnonzero(labels_last == t), int(k), rng, GAMMA_RNA))+            else:+                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)]

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

Done. Final solution locked and verified.

## 做了什么
在 node 18（纯组成重加权复制）上加**一个抽样杠杆**：型内转录活性反倾斜（anti-tilt）无放回抽样。每个类型池内按细胞检出基因数 `nnz` 算权重 `w=(nnz/median)^GAMMA_RNA`，用 Gumbel top-k（`key=u^(1/w)`）无放回抽取，低检出细胞适度多选；池≤配额时退回有放回补齐。表达值、组成权重（心脏×1.6/旁轴×0.1/丢 NT+SE）、反向趋势 GAMMA=-1.2、n=3000 全不改。官方视图与 X3 测试路径都用同一 anti-tilt。

**PLAN 的第二个杠杆（小池精确输出 0.95×池）实测有害，已放弃**：node 18 的 X3 已输出 2174（≈全池，仅 Endocardial ~82 重复），降到 2065 只丢真实 First-heart-field 细胞，X3 53.54→52.93。设 `SMALL_POOL_FRAC=1.0` 关闭。

## 查分结果（A 半，seed0）
| 视图 | 父基线 | GAMMA_RNA=-1.0 | seed1 |
|---|---|---|---|
| proxy | 56.70 | **57.67** (+0.97) | 57.70 |
| proxy2 | 56.70 | 57.67（逐字节=proxy） | — |
| X3 | 53.54 | **54.41** (+0.87) | 54.07 |

node-mean A 半 55.65 → **56.58（+0.93）**，两视图两 seed 方向一致为正。GAMMA_RNA 剂量扫描：proxy 在 -0.7~-1.4 平台（cell_state 单调升到 60.7），X3 在 -1.0 峰值（covariation +2.97）。三视图 vec-check 通过，proxy==proxy2，输出确定。用 14/20 次查分。

## 下一步最值得试
1. de_recovery 仍最弱（~53.5，纯复制家族上限约 54）：试型内 pseudo-bulk 轻度混合，或按 top-DE 基因做**保零**乘法微调（注意 node 4 实测 delta 外推在 X3 反相关，需谨慎）。
2. GAMMA_RNA=-1.0 比树上验证的 -0.45 更激进，proxy 平台内差异在噪声里、-1.0 主要靠 X3 峰值驱动——final（双官方输入）视图本地不可得，anti-tilt 迁移性只有假设支撑，值得在能拿到 final-like 输入时复测。

调研员

```json
{
  "name": "Node18 基座叠加已验证双杠杆：GAMMA_RNA 反倾斜 + 小池精确输出",
  "motivation": "Node 18（55.38）缺少树上前 5 名共有的两个已验证部件：(1) GAMMA_RNA=-0.45 型内转录活性反倾斜抽样，在 node 20/21/22 上分别使 covariation +2.07/+0.51/+1.86；(2) 小池精确输出（池<n 时输出 0.95×池不重复补齐），在 node 19/21/22 上使 X3 +1.82/+1.82/+2.36。Node 18 的 X3 仅 53.21（top5 均≥55.35），covariation 55.19（top5 均≥55.69），de_recovery 52.98 是最弱组但纯复制家族上限约 53.5（nodes 20-22 实测）。两个部件已在 3 个独立基座上复现，属于低风险组合。",
  "approach": "在 node 18 的 run.py 上做两处增量修改，不改权重、GAMMA、N_CELLS：\n\n1) 大池视图（proxy/proxy2/final）加型内转录活性反倾斜无放回抽样：\n   - 对每个类型池，计算每细胞 n_genes（非零计数），w_i = (n_genes_i / median_type)^GAMMA_RNA，GAMMA_RNA=-0.45（环境变量 VEC_GAMMA_RNA）。\n   - 用 Gumbel top-k 无放回抽样（u_i ~ Uniform(0,1), key_i = u_i^(1/w_i), 取 top-k）替代当前 take() 的有放回抽样。\n   - Gate：仅当该类型池大小 > 所需配额（即有选择空间）时启用；池≤配额时直接全取。\n   - 实现参考 node 20/22 的 take_weighted 函数。\n\n2) X3 测试路径改小池精确输出：\n   - 当池大小（2174）< N_CELLS（3000）时，不再重复补齐到 3000；改为输出 int(0.95 × 池) = 2065 个细胞。\n   - 配额分配用无上限最大余数法（不设 avail 上限），重复只落在占比上升的类型上。\n   - 环境变量 VEC_SMALL_POOL_FRAC=0.95。\n   - 单输入退路不变（均匀抽 sample_rows）。\n\n3) 表达值从不修改；权重（心脏×1.6、旁轴×0.1、丢 NT/SE、EXEM×1.0）、GAMMA=-1.2、N_CELLS=3000 全部保持。\n\n验证顺序（30 分钟内）：\n  a) 先只加 GAMMA_RNA，跑 proxy seed0，vec-score 确认 covariation 提升≥1 且 cell_state 不跌>1；\n  b) 再加小池精确输出，跑 X3 seed0，确认 X3 提升≥1.5；\n  c) 跑 proxy2 确认输出与 proxy 一致（逐字节或分数相同）；\n  d) 若 (a)+(b) 均正向，跑 seed1 复测确认方向一致。\n  总计约 5-6 次 vec-score 查询，在 20 次限额内。",
  "expected_groups": ["covariation", "de_recovery"],
  "risks": "1) GAMMA_RNA 在 heart×1.6 基座上的效果可能与 heart×1.3 基座不同（权重更激进使心脏池更大、型内分布更窄），若 covariation 提升<1 分则回退该项；2) 小池精确输出使 X3 输出从 2174→2065 细胞，若打分器对细胞数敏感可能微降，用 seed1 复测确认；3) de_recovery 提升预期仅+0.3~0.7（噪声内），不应作为采纳/拒绝依据；4) 若 proxy 总分提升<2（噪声），用 3 seed 均值判断方向。"
}
```