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节点 n4

官方最新阶段分层按型抽样复制；实测计数空间乘法修正（top-DE 基因、保零）在 X3 任何幅度均掉分（delta 外推与真值反相关），已删除；分层抽样优于均匀抽样（proxy 双种子 +0.65）。

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 a4a8b057c1: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 30dc67de4c。改动的文件：solution/METHOD.md +56 −36、solution/README.md +4 −1、solution/run.py +27 −37

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 611900d..7bd5f42 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,49 +1,69 @@-官方最新阶段分层按型抽样复制；外部阶段只在无官方输入时作底；伪批量平移默认关闭（X3 实测任何幅度都掉分）。+官方最新阶段分层按型抽样复制；实测计数空间乘法修正（top-DE 基因、保零）在 X3 任何幅度均掉分（delta 外推与真值反相关），已删除；分层抽样优于均匀抽样（proxy 双种子 +0.65）。  # 方法 -在父节点（pseudobulk_shift 种子）上做三处修改：+输出 = 最新官方输入阶段的细胞，按 `obs["celltype"]` 比例配额（最大余数法）抽 `target_n_cells`+个细胞（下采样时精确保持类型组成）。无官方阶段时（X3 两个输入均为外部）才用外部阶段作底。+不做任何表达值变换。`VECSHIFT_STRAT=0` 可切换均匀抽样（仅验证用），默认分层。 -1. **基座只用官方阶段**（`inputs_by_time(manifest, include_external=False)`）。父节点在 proxy2 上把外部-   Qiu E9.0 心脏细胞（2174 个、仅心脏谱系、部分基因用 E8.5 均值补齐）当成"最新阶段"整体复制，预测群体-   塌缩成心脏细胞，这是 proxy2=27.43 的主因。外部输入只在没有官方阶段时使用（X3 视图两个输入均为外部，-   无 `source` 标记时按其自身 manifest 处理）。-2. **分层抽样**：按基座 `obs["celltype"]` 的比例配额（最大余数法）抽 `target_n_cells` 个细胞，保持类型-   组成精确不变，替代均匀行抽样。无 celltype 列时回退 `sample_rows`。-3. **平移关闭**：保留按时间间隔比缩放（(t_target−t_last)/(t_last−t_prev)，夹到 [0,3]）再乘 ALPHA 的-   每类型伪批量差值机制，但 ALPHA 默认 0（环境变量 `VECSHIFT_ALPHA` 可覆盖，代码内常数，与 seed 无关，-   输出仍确定）。+# 本节点做了什么（improve，父 = 节点 3） -## ALPHA=0 的依据（X3 实测，vec-score）+## 1. 按计划实现并扫描了计数空间乘法修正 → 负结果，已删除 -| 有效平移幅度 | X3 分 | covariation |-|---|---|---|-| 0（分层复制） | 50.0 | 50.0 |-| 0.5 | 42.4 | 21.9 |-| 1.0（父节点） | 40.5 | – |-| 2.0 | 37.6 | 9.7 |+对两阶段视图（唯一可触发的是 X3：Qiu E8.75→E9.0，目标 E9.5）：按类型在计数空间+（expm1）算均值比 ratio_g，取 |log2 ratio| 前 K 基因（限 prev 计数均值 ≥0.02），+x_new = log1p(expm1(x) · (1 + α_eff·(ratio−1)))，α_eff = α·clip(dt_out/dt_step,0,3)（X3 上 =2α），+乘法保零、无 clip 零峰；其余基因与细胞严格原样复制。 -单调递减：对数空间 clip(x+delta, 0) 造成的人为零峰破坏 variogram/协变结构，且 direction、de_recovery-也未因平移提高。官方方法卡同样报告 T1 上常数位移 48.6 < copy_last。故 final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）-也退化为分层 copy_last(E9.5)。+X3 seed0 vec-score（地板 = 无修正 50.00）： -## 查分记录（A 半）+| α（基值） | K | X3 | de_recovery | direction | de_score |+|---|---|---|---|---|---|+| 0.15 | 200 | 47.88 | 43.09 | 48.74 | −0.24 |+| 0.05 | 200 | 47.93 | 43.09 | 48.74 | – |+| 0.02 | 200 | 47.94 | 43.09 | 48.74 | – | -- proxy seed0：50.35（covariation 51.9，父 50.04 / cov 22.6）；seed1：50.69-- proxy2 seed0：50.35（父 27.43）-- X3 seed0：50.0（父 40.53）；alpha 扫描见上表-- 预计节点分 ≈ (50.35+50.35+50.0)/3 ≈ 50.2+结论：分数对 α 幅度不敏感（de_recovery/direction 是符号/秩类指标），任何非零修正都掉 ~2 分。+根因：按观测间隔选出的 top-DE 基因存在 winner's curse / 均值回归——它们在下一间隔的变化与+外推方向**反相关**（de_score = −0.24 < 0）。结合节点 3 的对数空间加性平移扫描+（50.0→42.4→40.5→37.6）：**两类平移（加性+clip、乘法保零）在 X3 上均无甜点**。+按 PLAN 风险条款 1 回退纯 copy_last，并删除整个 delta 分支（减少未验证复杂度）。 -## 验证过 / 没验证+## 2. 隔离验证分层抽样（父节点建议 3）→ 保留 -- 验证：三个视图 vec-check 通过；同 seed 两次运行输出 md5 相同；X3 上 ALPHA∈{0,0.25,0.5,1,2} 扫描。-- 没验证：proxy/proxy2 只有一个官方阶段，平移分支在这两个视图上从不触发，ALPHA 的选择只由 X3 和官方-  卡的 T1 常数位移结果支持；没有验证按基因子集（如仅 top-DE 基因）或免 clip 的平移是否可能超过 50。-- 生物学先验：仅使用了"外部输入不是全胚、不能直接当预测输出"这一 CONTRACT 说明；未使用保留阶段/基因型-  的任何信息，未读 `uns.celltype_palette`。+proxy（E8.5 16787 细胞 → 5118，唯一触发下采样的视图）vec-score： -## 下一步建议+| seed | 分层 | 均匀 | cell_state 分层/均匀 |+|---|---|---|---|+| 0 | 50.35 | 50.40 | 50.72 / 50.29 |+| 1 | 50.69 | 49.33 | 50.86 / 48.50 | -- 在 proxy 上寻找能真正超过 copy_last 的 E8.5→E9.5 变换（当前 de_recovery≈50 表示与基线持平）；-  例如只平移高置信 DE 基因、保稀疏结构的加性修正、或用 prior/（Reactome、TF 调控）约束平移方向。-- 若引入平移，需避免 clip 零峰：可在计数空间做乘法缩放再 log1p，保持稀疏与方差结构。+分层均值 +0.65（< 2 分噪声，非决定性），但 cell_state 两个 seed 一致更高，机制上讲得通+（保持类型组成 → MMD 更稳）。保留分层；因差值在噪声内，不排除均匀抽样等效。+X3 上 base=2174 ≤ max=5000，不下采样，分层与均匀输出相同，无法在 X3 验证。++# 查分记录（A 半，seed0 除注明外）++- proxy：分层 50.35 / seed1 50.69；均匀 50.40 / seed1 49.33+- proxy2：50.35（与父 50.03 噪声内一致；单官方阶段，走同一分支）+- X3：50.00（seed0/seed1 相同，等于地板）+- 乘法修正扫描：47.88 / 47.93 / 47.94（见上）+- 预计节点分 ≈ (50.35+50.35+50.0)/3 ≈ 50.2，与父 50.02/50.40(rank3) 噪声内持平++# 验证过 / 没验证++- 验证：三视图 vec-check 通过；同 seed 两次运行 md5 相同；X3 乘法修正 α∈{0.02,0.05,0.15}×K=200；+  proxy 分层 vs 均匀 ×2 seed。运行时 ~1–6 s、内存 ≪ 28 GB。+- 没验证：乘法修正在 K∈{100,500} 与逐类型细胞数阈值上的敏感性（α 不敏感性已表明符号结构主导，+  扫描意义低）；proxy2/final 上分层 vs 均匀（proxy2 与 proxy 同分支同基座，final 无视图）。+- 生物学先验：未使用保留阶段/保留基因型的任何信息；未读 `uns.celltype_palette`；未使用 prior/。++# 对后续节点的建议++1. **不要再做基于观测间隔 delta 的整体表达平移**（加性或乘法、全局或 top-K）：X3 两组扫描 ++   官方卡 T1 常数位移 48.6 一致表明外推 delta 无信号甚至反信号（winner's curse）。+2. 若想超过 copy_last 地板，方向应放在**组成/细胞状态层面**而非逐基因表达：如用 prior/+   （TF 调控、Reactome）或已发表阶段知识推断目标阶段类型比例的温和调整（须可在 proxy 验证），+   或对基座做去噪/流形平滑以改善 covariation。+3. de_recovery 在 copy_last 下 ≈49–50，说明地板附近该指标对微小扰动是符号敏感的：任何改动+   先查 de_recovery 是否掉到 45 以下，再谈总分。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex 2fdff65..64953b7 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,3 +1,6 @@ # copy_last_official_stratified -官方最新输入阶段按细胞类型分层抽样复制；外部输入阶段只在无官方阶段（X3）时作底；伪批量平移机制保留但 ALPHA 默认 0（X3 实测任何幅度均掉分，见 METHOD.md）。+官方最新输入阶段按细胞类型分层抽样复制；外部输入阶段只在无官方阶段（X3）时作底。+节点 4 实测：计数空间乘法修正（top-DE 基因、保零）在 X3 任何幅度均掉分（外推 delta 与真值+反相关，winner's curse），delta 分支已整体删除；分层抽样在 proxy 双种子上均值优于均匀抽样+（+0.65，噪声内但 cell_state 一致更高），予以保留。详见 METHOD.md。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex d43402b..96c80d0 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,30 +1,33 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last(official) + stratified per-type sampling; optional time-scaled shift (ALPHA=0 default).+"""copy_last(official latest stage) + stratified per-cell-type sampling. -Changes vs parent (pseudobulk_shift seed):-1. Base stage = latest OFFICIAL input (include_external=False). The parent-   copied the external Qiu E9.0 heart-only cells on proxy2, collapsing the-   predicted population to heart lineages (proxy2 = 27.43). External inputs-   are only used as a delta source when there are no official stages (X3).-2. Stratified per-cell-type sampling instead of uniform row sampling: keeps-   the type composition of the base stage exactly (proportional quotas),-   preserving between-type covariation under subsampling.-3. Optional per-type pseudobulk shift when two base stages exist, scaled by-   (target gap / observed step gap) and shrunk by ALPHA. Measured on X3-   (two Qiu heart stages E8.75->E9.0, target E9.5): effective shift 0 ->-   50.0, 0.5 -> 42.4, 1.0 -> 40.5 (parent), 2.0 -> 37.6; the official card-   reports the same on T1 (constant shift 48.6 < copy_last). The shift-   monotonically hurts (clip-induced zero spikes destroy variogram /-   covariation), so ALPHA defaults to 0.0 (env VECSHIFT_ALPHA overrides).+Node 3 findings kept:+1. Base stage = latest OFFICIAL input; external inputs are only used when+   there are no official stages (X3). Copying the external Qiu heart-only+   cells on proxy2 collapsed the population (proxy2 = 27.43).+2. Stratified per-cell-type sampling (largest-remainder quotas) keeps the+   type composition of the base stage exactly.++Node 4 result (this file): the count-space multiplicative correction on+top-DE genes was implemented and scanned on X3 (alpha in {0.02, 0.05, 0.15},+effective = alpha * dt_out/dt_step): 47.88-47.94 vs 50.00 for no correction,+invariant to alpha magnitude because de_recovery (43.09) is sign-based.+The E8.75->E9.0 delta extrapolated to E9.5 is anti-correlated with the true+delta (de_score = -0.24): winner's curse / regression to the mean on genes+selected as top-DE in the observed interval. Both the log-space additive+shift (node 3: 50.0 -> 42.4 -> 40.5 -> 37.6) and the zero-preserving+multiplicative correction therefore hurt, so no delta branch is kept: the+prediction is a stratified copy of the latest official stage.+Env VECSHIFT_STRAT=0 switches to uniform row sampling (validation only). """  from __future__ import annotations  import argparse+import os  import numpy as np -from src.task1_temporal.baselines import shift_rows, type_deltas from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,     labels_of,@@ -36,8 +39,7 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -ALPHA = float(__import__("os").environ.get("VECSHIFT_ALPHA", "0.0"))-MAX_SCALE = 3.0+STRATIFIED = os.environ.get("VECSHIFT_STRAT", "1") != "0"   def stratified_rows(labels: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -70,26 +72,14 @@ def main() -> None:     stages = inputs_by_time(manifest, include_external=False)     if not stages:         stages = inputs_by_time(manifest, include_external=True)-    base_entry = stages[-1]-    base = read_stage(args.data, base_entry, genes)+    base = read_stage(args.data, stages[-1], genes)     rng = np.random.default_rng(args.seed)     n = target_n_cells(manifest, base.n_obs)-    has_types = "celltype" in base.obs.columns-    rows = stratified_rows(labels_of(base), n, rng) if has_types else sample_rows(base.n_obs, n, rng)-    X = base.X[rows]--    if len(stages) >= 2 and ALPHA > 0:-        prev_entry = stages[-2]-        dt_step = float(base_entry["time"]) - float(prev_entry["time"])-        dt_out = float(manifest["target"]["time"]) - float(base_entry["time"])-        prev = read_stage(args.data, prev_entry, genes)-        if has_types and "celltype" in prev.obs.columns and dt_step > 0:-            scale = float(np.clip(dt_out / dt_step, 0.0, MAX_SCALE)) * ALPHA-            deltas = type_deltas(prev.X, labels_of(prev), base.X, labels_of(base))-            deltas = {t: (scale * d).astype(np.float32) for t, d in deltas.items()}-            X = shift_rows(X, labels_of(base)[rows], deltas)-        del prev-    write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)+    if STRATIFIED and "celltype" in base.obs.columns:+        rows = stratified_rows(labels_of(base), n, rng)+    else:+        rows = sample_rows(base.n_obs, n, rng)+    write_prediction(base.X[rows], genes, args.out, seed=args.seed)   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**：按 PLAN 实现计数空间乘法修正（top-K DE 基因、保零、无 clip），在 X3 扫描 α∈{0.02,0.05,0.15}×K=200——全部 47.9 左右，低于无修正地板 50.0，且 de_recovery=43.09 对 α 幅度不敏感（符号类指标），de_score=−0.24 表明外推 delta 与真值**反相关**（winner's curse/均值回归）。按风险条款回退纯 copy_last 并删除 delta 分支；另完成父节点建议的分层 vs 均匀抽样隔离验证（proxy 双种子：分层均值 50.52 vs 均匀 49.87，cell_state 一致更高），保留分层。

**查分**（A 半，用了 10/20）：proxy 50.35(s0)/50.69(s1)，proxy2 50.35，X3 50.00(s0/s1)；预计节点分 ≈50.2，与父 50.40(rank3) 噪声内持平。三视图 vec-check 通过，同 seed md5 确定。

**下一步最值得试**：放弃一切基于观测间隔 delta 的表达平移（两组扫描+官方卡一致否定）；改攻组成/细胞状态层面——用 prior/（TF 调控、Reactome）或已发表阶段知识温和调整类型比例，或对基座去噪以改善 covariation；任何改动先看 de_recovery 是否跌破 45。

调研员

{
  "name": "计数空间乘法修正：仅 top-DE 基因、保零结构、强收缩",
  "motivation": "父节点 3 四组分均≈50（copy_last 地板），de_recovery 49.37 最弱。X3 幅度扫描证明对数空间加性平移+clip 单调掉分（50→42.4→40.5→37.6），根因是 clip(x+δ,0) 产生人工零峰破坏 variogram/协变。但乘法修正（计数空间 ×(1+r)→log1p）天然保零、不产生零峰，尚未被测试。ANALYSIS 明确建议此方向。当前 proxy/proxy2/X3 三把尺子均=50.0±0.03，任何 >2 分的 X3 提升即可确认机制有效。",
  "approach": "核心改动：当存在两个基座阶段时，在计数空间做乘法修正，仅作用于 top-DE 基因，其余基因严格原样复制。\n\n步骤：\n1. 保留现有基座选择逻辑（include_external=False 优先）和分层抽样。删除旧的对数空间 shift_rows 分支。\n2. 两阶段时（len(stages)>=2）：\n   a. 对 prev 和 base 按 celltype 分组，在计数空间（expm1）计算每型每基因的均值比 ratio_c_g = mean_base / mean_prev。\n   b. 取 |log2(ratio)| 排名前 K 的基因（K 初值 200，搜索 {100, 200, 500}），其余基因不动。\n   c. 对选中基因：x_count = expm1(x_log)；x_new_count = x_count * (1 + alpha*(ratio-1))；x_new_log = log1p(x_new_count)。alpha 初值 0.15，搜索 {0.05, 0.15, 0.3}。\n   d. 零值保持零（乘法天然保零，无需 clip）。\n   e. 若某型在 prev 中不存在，该型所有基因不修正（原样保留）。\n3. 单阶段时（proxy 视图）：直接分层 copy_last，不做任何修正。\n4. proxy2 特殊处理：第二输入为 Qiu 心脏细胞（仅 27883 基因、仅心脏谱系），若 base 有 celltype 而 prev 只含单一谱系，则跳过修正（回退 copy_last），避免用单谱系 delta 修正全胚。判断条件：prev 的 unique celltype 数 ≤ 2 且与 base 的 celltype 重叠 < 50%。\n5. 时间缩放：保留原 scale = clip(dt_out/dt_step, 0, 3)，乘入 alpha 得 effective_alpha = alpha * scale。X3 中 dt_step=0.25, dt_out=0.5 → scale=2，effective_alpha=0.3（alpha=0.15 时）。\n6. vec-score 快速筛选：先在 X3 上跑 9 组（K×alpha），seed0 单次。要求 X3 > 51.0 且 covariation ≥ 49 才进入下一步。最优组合再跑 seed1 确认（两次均 > 50.5 才算超噪声）。然后跑 proxy（应不变≈50）和 proxy2（应不变≈50 或略升）。\n7. 环境变量 VECSHIFT_ALPHA 和 VECSHIFT_TOPK 覆盖默认值，便于扫描。输出确定性（同 seed 同输出）。\n8. 时间预算：实现 10 min，X3 扫描 5 min（9 组×~1s），确认跑 5 min，proxy/proxy2 验证 5 min，余量 5 min。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "direction", "covariation"],
  "risks": "1. 乘法修正效果仍 <2 分（噪声内），无法与 copy_last 区分——Engineer 应在 X3 seed0 扫描中若所有组合 ≤50.5 则立即停止，报告'乘法修正亦无效'并回退纯 copy_last，不要继续调参。2. proxy2 的第二输入（心脏单谱系）触发修正导致群体塌缩——用步骤 4 的谱系重叠检查兜底；若 proxy2 掉分，直接对 proxy2 也禁用修正。3. top-K 基因选择依赖两阶段的均值估计，样本少的型噪声大——对 <10 个细胞的型不修正。4. 30 分钟可能不够完成全部扫描——优先保证 X3 上 3×3 扫描完成，proxy/proxy2 验证可只跑最优组合。"
}