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节点 n25

node16 基座（名称重加权+反向趋势 GAMMA=-2.5）+ 型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-0.45）+ 小池精确输出（0.75×池）；PLAN 核心机制型内 kNN 表达平滑实测有害（covariation -10、de_recovery 不动），默认关闭。

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 d90c42ecd7: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 847c8a4915。改动的文件：solution/METHOD.md +17 −23、solution/run.py +77 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 121f746..81b8f08 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,36 +1,30 @@-最新官方阶段分层抽样复制 + 名称组成重加权（心脏×1.3、内皮×1.3、NT/SE 丢弃、旁轴×0.1）+ 反向组成趋势外推（GAMMA=-2.5，仅词表可比多阶段视图）；表达值默认不改，EB 收缩位移已实现但实测无效默认关闭。+node16 基座（名称重加权+反向趋势 GAMMA=-2.5）+ 型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-0.45）+ 小池精确输出（0.75×池）；PLAN 核心机制型内 kNN 表达平滑实测有害（covariation -10、de_recovery 不动），默认关闭。  ## 方法 -1. **基座**：只用官方输入阶段（`inputs_by_time(include_external=False)`），最新者为输出基座；proxy2 的 Qiu E9.0 外部阶段从不作输出（node 2/3 教训）。无官方输入时才用外部阶段（本榜不会出现）。-2. **组成重加权**（按细胞类型名，仅当官方词表出现时触发；X3 心脏词表不匹配自动跳过）：-   - `Neural Tube` ×0、`Surface Ectoderm` ×0（丢弃）；`Paraxial Mesoderm` ×0.1；-   - 心脏谱系 {AVC-CM, IFT-CM, OFT/RV-CM, SV-CM, aSHF, pSHF, Pericardium} ×1.3；-   - `Endothelium` ×1.3（本节点实测：×1.3 比 ×1.0 高 +1.3 分，×2.0 回落 −0.5，×0.3 崩 −5.8）。-3. **反向组成趋势外推**：仅当 prev/last 两官方阶段类型词表 Jaccard≥0.5（X3 的 E8.75→E9.0 满足；proxy 单阶段、proxy2 官方/外部词表不可比 → 自动关闭）。配额 w_c = p_last(c) · (p_last/p_prev)^GAMMA，GAMMA=-2.5。实测 X3：-1.2→51.3，-2.5→53.6，-3.2→53.6，-4→53.4；加法差值形式 w=p_last·(1+γΔp) 更差（52.3）。-4. **抽样**：配额按最大余数法取整，型内有放回/无放回按 `view_io.sample_rows`，n=3000（夹到 [min_cells, max_cells]），`np.random.default_rng(seed)` 全程确定。-5. **EB 逐基因收缩伪批量位移（已实现，默认 α=0 关闭）**：按同名类型配对 prev/last，log1p 空间 delta，矩估计 tau²（改用 0.9 分位数），B=tau²/(tau²+SE²)，x_new=expm1(x+αB·delta) 截断 top-1500 基因。实测 X3 上 E8.75→E9.0 的 delta 太小（mean|d|≈0.01 log 单位），90% 基因 d²<SE²，tau² 估计为 0，位移为空、输出与 α=0 完全一致；α=0.2/2 均无效果。与 node 2/4「X3 上任何位移掉分」结论一致，故默认关闭。代码保留，`VEC_ALPHA` 环境变量可开。+1. **基座（同 node16）**：只用官方输入阶段，最新者为输出基座；组成 = 反向趋势外推（ratio 形式，w=p_last·(p_last/p_prev)^GAMMA，GAMMA=-2.5，仅词表 Jaccard≥0.5 的多阶段视图触发）+ 名称重加权（心脏谱系×1.3、Endothelium×1.3、Neural Tube/Surface Ectoderm×0、Paraxial×0.1，仅官方词表触发）。+2. **型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-0.45）**：型内按检出基因数加权（log-weight = GAMMA_RNA·log(nnz)），Gumbel top-k 无放回抽样，低检出细胞适度多选。来自 node20/22 已验证部件。+3. **小池精确输出（0.75×池）**：池总细胞数 < 3000 时（X3：2174）输出 floor(0.75×池)=1630，每型 k=min(配额,池)，不重复补齐。来自 node22/23 已验证部件。+4. **型内 kNN 表达平滑（已实现，默认 λ=0 关闭）**：对每型（≥20 细胞）取检测率>5% 基因（上限 2000），30 维 PCA + kNN(k=10)，log1p 空间 x_new=(1-λ)x+λ·mean(neighbors)，<1e-4 零化。**实测（proxy，A 半）**：λ=0 → 57.32；λ=0.10 → 54.78；λ=0.15 → 53.91。de_recovery 完全不动（54.08，de_score 逐位相同——平滑保持型伪批量均值，无法创造 DE 信号），covariation 崩塌（55.49→46.24→43.62），cell_state 也降。单调无增益，符合 PLAN 风险 #2 的停止判据，默认关闭。`VEC_LAMBDA` 可开。+   - 实现注意：修复过一个 no-op bug（fancy-index 副本未写回 `Xd[rows]=sub`），修复前所有 λ 输出与 λ=0 逐位相同。+5. **其它扫描（proxy，均在噪声内）**：n=4000 → 57.38（+0.06）；GAMMA_RNA=-0.7 → 57.58（+0.26）。均不采纳，保持 n=3000、GAMMA_RNA=-0.45。+6. EB 伪批量位移（node16 遗留代码）仍默认 α=0 关闭：X3 上 tau²→0 为 no-op，proxy 单阶段不触发。  ## 生物学知识来源 -- 心脏谱系类型名单与 E9.5 后类型改名关系（Neural Tube/Surface Ectoderm 在心脏取样中占比下降、心脏谱系随发育扩张）来自任务书方法卡的公开谱系知识，不依赖禁窗测量数据。-- 所有权重（×1.3、×0.1、GAMMA=-2.5）均由替代评测查分选出，不含任何保留阶段统计量硬编码；程序全部从视图输入现场计算比例。+同 node16：心脏谱系名单与类型改名关系来自任务书方法卡的公开谱系知识；所有权重由替代评测查分选出，无保留阶段统计量硬编码，比例全部现场计算。kNN 平滑为纯技术操作，无生物学先验。 -## 查分记录（A 半）+## 查分记录（A 半，seed 0）  | 配置 | proxy | X3 | |---|---|---|-| 宽心脏集（含 Endocardium/Proepicardium/V-CM 等） | 55.36 | - |-| 窄心脏集（A） | 55.89 | - |-| 窄心脏 + Endothelium×1.3（C，**最终**） | **57.23** | - |-| 窄心脏 + Endothelium×2.0（D） | 56.69 | - |-| 趋势 GAMMA -1.2/-2.5/-3.2/-4（α=0） | - | 51.29/**53.59**/53.59/53.40 |-| EB 位移 α=0.2/2（X3） | - | 51.29（无效果） |+| λ=0 守卫（= 基座+部件） | **57.32** | **55.19** |+| λ=0.10 / 0.15 | 54.78 / 53.91 | - |+| n=4000 / GAMMA_RNA=-0.7 | 57.38 / 57.58 | - | -预计节点分 ≈ (57.23+57.23+53.59)/3 ≈ 56.0。+proxy2 输出与 proxy 逐字节一致（外部阶段不参与），分数应同 proxy。预计节点分 ≈ (57.32+57.32+55.19)/3 ≈ 56.6。 -## 未验证+## 验证过 / 未验证 -- final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）：趋势外推会触发（词表部分可比），GAMMA=-2.5 是在 X3 心脏数据上选的，对官方两阶段是否最优未验证；名称权重针对 proxy（目标 E9.5）调，E10.5 上 Endothelium×1.3 可能过时（方法卡称其 E10.5 已改名）。-- 细胞数 n=3000 未扫描；EB 位移在 final 的 E8.5→E9.5（间隔更大、delta 更可信）上未测。-- proxy2 与 proxy 输出完全相同（外部阶段不参与），分数应一致。+- 验证：三视图（proxy/proxy2/X3）跑通并通过 vec-check；λ=0 守卫与 node22 proxy 逐位一致（57.3217）；λ 扫描单调有害；确定性（default_rng(seed)）。+- 未验证：final 视图（E8.5+E9.5→E10.5，趋势外推将触发，GAMMA=-2.5 未在官方两阶段上测）；EB 位移在 final 大间隔上的效果；kNN 平滑在其它 k/基因子集下的表现（λ 主导效应已明确为负，未再扫 k）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 146f6b3..36c6d38 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -8,6 +8,7 @@ Expression: optional empirical-Bayes per-gene shrunk pseudobulk delta (prev->las applied in log1p space to matched-type cells, restricted to genes covered in both stages. """ import argparse+import math import os  import numpy as np@@ -17,7 +18,11 @@ from src.task1_temporal import view_io  ALPHA = float(os.environ.get("VEC_ALPHA", "0.0"))   # delta shift strength (0 disables) GAMMA = float(os.environ.get("VEC_GAMMA", "-2.5"))  # reverse composition trend exponent-N_OUT = 3000+GAMMA_RNA = float(os.environ.get("VEC_GAMMA_RNA", "-0.45"))  # within-type nnz tilt exponent+LAMBDA = float(os.environ.get("VEC_LAMBDA", "0.0"))  # within-type kNN smoothing (tested: kills covariation, default off)+KNN_K = int(os.environ.get("VEC_KNN_K", "10"))+SMALL_POOL_FRAC = float(os.environ.get("VEC_SMALL_POOL_FRAC", "0.75"))+N_OUT = int(os.environ.get("VEC_N_OUT", "3000")) TOPK_SHIFT = 1500  # max genes shifted (keeps output sparse)  CARDIAC = {"AVC-CM", "IFT-CM", "OFT/RV-CM", "SV-CM", "aSHF", "pSHF", "Pericardium"}@@ -111,6 +116,68 @@ def quotas(weights, n, rng):     return {c: int(k) for c, k in zip(types, q) if k > 0}  +def sample_tilted(X, idx, k, rng, gamma_rna):+    """Within-type without-replacement sampling tilted by detected-gene count (Gumbel top-k).+    gamma_rna<0 up-weights low-nnz cells. Falls back to with-replacement fill if k>len(idx)."""+    if k <= 0:+        return idx[:0]+    if k >= len(idx):+        out = [idx]+        rem = k - len(idx)+        while rem > 0:+            take = min(rem, len(idx))+            out.append(idx[rng.integers(0, len(idx), take)])+            rem -= take+        return np.concatenate(out)+    if gamma_rna != 0.0:+        nnz = np.diff(X.indptr)[idx].astype(float)+        lw = gamma_rna * np.log(np.maximum(nnz, 1.0))+    else:+        lw = np.zeros(len(idx))+    keys = lw + rng.gumbel(size=len(idx))+    sel = np.argpartition(-keys, k)[:k]+    return idx[sel]+++def knn_smooth(Xs, ls, lam, k):+    """Within-type kNN smoothing in log1p space on genes with detection>5% (max 2000).+    x_new = (1-lam)*x + lam*mean(kNN neighbors), kNN graph on 30-d PCA of the selected genes."""+    if lam <= 0:+        return Xs+    from sklearn.decomposition import PCA+    from sklearn.neighbors import NearestNeighbors++    Xd = np.asarray(Xs.todense(), dtype=np.float32)+    for c in sorted(set(ls)):+        rows = np.flatnonzero(ls == c)+        if len(rows) < 20:+            continue+        sub = Xd[rows]+        det = (sub > 0).mean(axis=0)+        cols = np.flatnonzero(det > 0.05)+        if cols.size < 10:+            continue+        if cols.size > 2000:+            cols = np.sort(cols[np.argsort(-det[cols])[:2000]])+        V = sub[:, cols]+        n_comp = int(min(30, cols.size - 1, len(rows) - 1))+        P = PCA(n_components=n_comp, random_state=0).fit_transform(V - V.mean(axis=0))+        kk = int(min(k, len(rows) - 1))+        if kk < 1:+            continue+        nn = NearestNeighbors(n_neighbors=kk + 1).fit(P)+        _, ind = nn.kneighbors(P)+        nb = V[ind[:, 1:]].mean(axis=1)+        Vs = (1.0 - lam) * V + lam * nb+        np.clip(Vs, 0.0, None, out=Vs)+        Vs[Vs < 1e-4] = 0.0+        sub[:, cols] = Vs+        Xd[rows] = sub+    Xd[Xd < 1e-4] = 0.0+    return sparse.csr_matrix(Xd)+++ def main():     ap = argparse.ArgumentParser()     ap.add_argument("--data", required=True)@@ -130,7 +197,7 @@ def main():     prev_e = official[-2] if len(official) >= 2 else None      base = view_io.read_stage(view, base_e, genes, missing="error")-    X = base.X+    X = sparse.csr_matrix(base.X)     labels = view_io.labels_of(base)      # ---- composition weights ----@@ -170,18 +237,25 @@ def main():         w = {c: 1.0 for c in types}      n = int(np.clip(N_OUT, manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))+    pool_total = len(labels)+    small_pool = pool_total < n+    if small_pool:+        n = int(np.clip(math.floor(SMALL_POOL_FRAC * pool_total), manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))     q = quotas(w, n, rng)      rows = []     for c, k in q.items():         idx = np.flatnonzero(labels == c)-        rows.append(idx[view_io.sample_rows(len(idx), k, rng)])+        if small_pool:+            k = min(k, len(idx))  # exact composition, no duplicate fill+        rows.append(sample_tilted(X, idx, k, rng, GAMMA_RNA))     rows = np.sort(np.concatenate(rows))      Xs = X[rows]     ls = labels[rows]     if shifts:         Xs = apply_shift(Xs, ls, shifts)+    Xs = knn_smooth(Xs, ls, LAMBDA, KNN_K)      coords = None     if manifest.get("needs_coords") and "spatial_3D" in base.obsm:

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：在 node16 基座上整合已验证部件（GAMMA_RNA=-0.45 反倾斜抽样 + 小池 0.75× 精确输出），并实现 PLAN 核心机制「型内 kNN 表达平滑」（含修复 fancy-index 副本未写回的 no-op bug）。

查分结果（A 半，8/20 次）：λ=0 守卫 proxy 57.32（与 node22 逐位一致）、X3 55.19；λ=0.10→54.78、λ=0.15→53.91 —— 平滑使 covariation 崩 10 分而 de_recovery 完全不动（平滑保持伪批量均值，无法创造 DE 信号），PLAN 假设被证伪，默认关闭。n=4000（+0.06）、GAMMA_RNA=-0.7（+0.26）均在噪声内不采纳。三视图跑通并通过 vec-check，预计节点分 ≈56.6（父 56.00）。

下一步最值得试：de_recovery 卡在 ~53-54 是组成不变量的上限，需改变**型均值**的机制——final 视图 E8.5→E9.5 大间隔上的 EB 位移（proxy 无法验证）；或转向 node23 谱系（logit 趋势 + 内皮并入心脏族，proxy 57.92）与本谱系部件的组合。

调研员

{
  "name": "型内 kNN 表达平滑突破 de_recovery 复制上限",
  "motivation": "父节点 16 de_recovery 52.87 是四组最低，且树内所有纯复制表达方案（node12 53.02、node14 52.34、node22 53.56）均卡在 ~53 上限。ANALYSIS 明确指出'需要真正修改表达的机制'。EB 位移在 X3 上因 delta 过小退化为 no-op，但型内技术噪声是另一个可修改表达的入口：kNN 局部平滑在不需要第二时间点的前提下降低型内噪声、提高 DE 信噪比。同时整合已验证部件：GAMMA_RNA=-0.45（node20/22 covariation +2）、小池精确输出（node19/22/23 X3 +1.8~2.4）。",
  "approach": "在 node16 基座（名称重加权+反向趋势 GAMMA=-2.5+n=3000）上做三件事：\n\n1) 整合已验证抽样部件（与 node22 一致）：GAMMA_RNA=-0.45 型内转录活性反倾斜加权无放回抽样；小池（池<3000）输出 floor(0.75×池) 不重复补齐。\n\n2) 核心新机制——型内 kNN 表达平滑（在抽样完成后、输出前执行）：\n   - 对每个细胞类型（≥20 cells）：取该型内检测率>5% 的基因（上限 2000），计算 30 维 PCA，建 kNN 图（k=10，欧氏距离，sklearn NearestNeighbors 或 scipy cKDTree）。\n   - 平滑：x_smooth = (1-λ)·x + λ·mean(kNN neighbors 的表达)，在 log1p 空间操作。\n   - 平滑后零化 <1e-4 的值，保持稀疏。\n   - 参数扫描：λ ∈ {0.10, 0.15, 0.20, 0.30}，k ∈ {7, 10, 15}；先固定 k=10 扫 λ，选最优后扫 k。\n   - 环境变量 VEC_LAMBDA（默认 0.15）、VEC_KNN_K（默认 10）控制；λ=0 时跳过（等价父节点）。\n\n3) 快速筛选流程：\n   - 先在 proxy 上测 λ=0（确认与父节点一致，守卫）→ λ=0.15 → λ=0.10/0.20/0.30；每次查分用 vec-score，预计 4-5 次。\n   - 若 proxy de_recovery 提升≥1，再测 X3 确认；若 proxy 无提升或 covariation 下降>2，停止并报告。\n   - 总查分控制在 8 次以内。\n\n单输入阶段退路：平滑只用当前阶段自身数据，不依赖第二时间点，所有视图（proxy/proxy2/X3/final）均可执行。proxy2 的 Qiu 外部输入不参与。\n\n预期耗时：3000 cells × 10 型 × PCA+kNN < 10s；总运行时间 <5s。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "covariation"],
  "risks": "1) 平滑过度（λ≥0.3）导致型内异质性丧失→covariation 下降；Engineer 应在 λ=0.3 时检查 covariation 是否掉>2 分，若是则只取 λ≤0.2。2) 若 DE 信号本身在输入阶段不存在（而非被噪声掩盖），平滑无法创造新信号，de_recovery 不动；此时 λ 扫描应显示单调无增益，Engineer 应在 3 次查分后判定无效并停止。3) 稀疏基因（检测率<5%）被排除后平滑不影响其零值模式，不会引入假阳性；但需确认输出稀疏度与父节点接近（差异<5%）。4) 时间风险：若 sklearn PCA 慢，退路为随机投影或直接对 top-500 基因做 kNN（无 PCA）。",
  "sources": []
}