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节点 n7

最新官方阶段分层抽样复制 + 组成趋势外推(GAMMA=-0.6,仅词表可比的多阶段视图) + 谱系组成重加权(神经管丢弃、非心脏边缘类型x0.1、心脏类型x1.0)。

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 e2ecc83ba0: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 a3568b2b84。改动的文件：solution/METHOD.md +38 −0、solution/README.md +2 −3、solution/run.py +46 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..22576ba--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,38 @@+最新官方阶段分层抽样复制 + 组成趋势外推(GAMMA=-0.6,仅词表可比的多阶段视图) + 谱系组成重加权(神经管丢弃、非心脏边缘类型x0.1、心脏类型x1.0)。++## 方法++在 node 5 基座上融合 node 6 的组成重加权机制，且实测修正了权重方向：++1. **池**：最新官方输入阶段（proxy/proxy2/final = E8.5 或 E9.5；X3 = 外部 E9.0）。外部心脏输入（proxy2 的 Qiu E9.0）只参与趋势门槛判断，其细胞不作输出。+2. **组成趋势**（沿用 node 5）：两个最新阶段细胞类型词表覆盖率 ≥0.5 且时间可比时，按 GAMMA=-0.6 阻尼外推每型比例差到目标时间；proxy（单输入）、proxy2（官方 vs Qiu 词表不相交）自动跳过。+3. **谱系重加权**（新增，趋势之后叠加，所有视图可用）：按类型名的谱系关键词分组——+   - DROP (x0)：含 "Neural"（神经管背侧、不在心脏视野取样内）；+   - MARGINAL (x0.1)：Surface Ectoderm、EXEM、Paraxial/Somitic（非心脏体壁/体节边缘）；+   - HEART (x1.0)：CM 亚型、SHF、Pericardium、JCF、Endocard/epicard 等心脏区室；+   - 其余 x1.0。乘权后对保留类型加 MIN_FRAC=0.002 地板并归一化。X3 三型全是心脏 → 权重全 1 → 无操作（输出与 node 5 逐字节一致）。+4. **抽样**（沿用 node 5）：最大余数法分配、类型内不放回、OUT_FRAC=0.95；表达值零修改（alpha=0）。++## 关键参数（proxy A 半实测，单 seed）++- HEART_W：2.2→53.05，1.6→53.88，1.3→54.43，1.1→55.29，**1.0→55.64**，1.05(mw0.25)→55.66。**心脏上调无益**，收益全部来自丢神经管+压边缘类型（PLAN 预期 HEART_W=1.6 被实测否定）。+- MARGINAL_W（hw=1.0）：0.5→54.19，0.25→55.64，**0.1→55.73**，0.0→55.44。+- 额外丢弃 JCF→53.00、Endothelium→49.93，均变差，不采纳。+- OUT_FRAC：1.0→55.41，**0.95→55.73**，0.85→55.65（噪声内，保留 0.95）。+- GAMMA（X3 A 半）：-0.85→50.59，**-0.6→52.35**，-0.4→50.69，保留 -0.6。++## 查分结果（A 半）++- proxy：55.73（父 49.86，+5.9；direction 57.7 / cell_state 56.8 / covariation 54.3 / de_recovery 53.5）+- X3：52.35（父 52.09，输出与父逐字节一致，差异为查分噪声）+- proxy2：未查分——输出与 proxy 逐字节 md5 相同（同一真值），期望同 proxy。+- 三视图 vec-check 全过；运行 ~8s，内存 ~1.3GB。++## 验证过 / 未验证++- 已验证：proxy 权重整条扫描（12 次查分）；X3 gamma 3 点；proxy2 与 proxy 输出确定性一致（md5）。+- 未验证：final 视图（两官方阶段：趋势+重加权叠加，无法在沙箱测）；proxy 结论均单 seed（评分器抽样噪声 ~2 分，1.0/0.1 vs 1.05/0.25 差距在噪声内）；趋势与重加权在 final 上的相互作用只在 X3 上间接检验过（X3 重加权为无操作）。++## 知识来源++类型→区室映射为通用小鼠胚胎心脏解剖知识（心脏中胚层/CM 亚型、SHF、心包、JCF、心内膜属心脏区室；表面外胚层/EXEM/轴旁中胚层属非心脏边缘；神经管位于背侧、心脏视野取样之外），不含任何保留阶段的测量信息；权重数值全部由 view 输入查分实测确定。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex ba29577..7c46f03 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,4 +1,3 @@-# pseudobulk_shift+# node 7 -最新阶段抽样后，每个细胞加上所属类型在最后一步的伪批量差值 mean(last|type) − mean(prev|type)，夹到 ≥0；前一阶段没有的类型原样复制。-T1 proxy 只有一个输入阶段，没有差值可取，退化成 copy_last（同样的抽样），所以 proxy 分 = copy_last（seed 0 实测 49.77）。final 才真正平移；官方在真实 T1 上报的常数位移是 48.6，低于地板。+见 METHOD.md。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 894810c..d00e96b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,5 +1,12 @@ #!/usr/bin/env python3-"""Stratified copy of the latest usable stage + damped composition-trend extrapolation.+"""Stratified copy of the latest usable stage + damped composition trend + lineage reweighting.++After the trend step (or instead of it, in single-stage / incomparable-vocabulary+views), per-type proportions are multiplied by anatomy-based lineage weights:+neural-tube types dropped (dorsal, outside the heart-field sampled field),+non-cardiac margin (surface ectoderm / EXEM / paraxial-somitic) downweighted+x0.1, cardiac lineages neutral (x1.0 -- upweighting measured worse on proxy),+then floored at MIN_FRAC and renormalised.  Output population = cells sampled from the latest *official* input stage (fallback: latest input of any kind when the view has no official stage, e.g.@@ -42,6 +49,34 @@ OUT_FRAC = 0.95 MIN_FRAC = 0.002     # floor for a type kept in the target composition OVERLAP_MIN = 0.5    # min fraction of latest-stage cells whose type is also in the previous stage +HEART_W = 1.0        # cardiac lineages: neutral (upweighting measured worse on proxy)+MARGINAL_W = 0.1     # downweight non-cardiac body-wall / somitic types+DROP_W = 0.0         # neural tube: leaves the sampled field++# Label -> group rules. Generic mechanism knowledge only (lineage identity from+# type names; sources: standard mouse embryonic heart development - cardiac+# mesoderm/CM subtypes, SHF, pericardium, juxta-cardiac field, endocardium are+# the cardiac compartment; surface ectoderm / EXEM / paraxial mesoderm are the+# non-cardiac margin; neural tube is dorsal and exits the heart-field dissection).+_HEART_KEYS = ("-CM", "SHF", "heart", "Heart", "Cardi", "cardi", "Pericard", "pericard",+               "Endocard", "endocard", "epicard", "Epicard", "JCF", "Proepicardium")+_DROP_KEYS = ("Neural", "neural")+_MARGINAL_KEYS = ("Surface Ectoderm", "surface ectoderm", "EXEM", "Paraxial", "paraxial",+                  "Somit", "somit", "Ectoderm")+++def lineage_weights(types) -> np.ndarray:+    w = np.ones(len(types), dtype=np.float64)+    for i, t in enumerate(types):+        s = str(t)+        if any(k in s for k in _DROP_KEYS):+            w[i] = DROP_W+        elif any(k in s for k in _HEART_KEYS):+            w[i] = HEART_W+        elif any(k in s for k in _MARGINAL_KEYS):+            w[i] = MARGINAL_W+    return w+  def apportion(fracs: np.ndarray, avail: np.ndarray, n_total: int) -> np.ndarray:     """Largest-remainder allocation of n_total over fracs, capped at avail per type.@@ -117,6 +152,16 @@ def main() -> None:             fracs = new / new.sum()         del prev +    # cardiac-lineage composition reweighting (applies in every view, after the+    # trend step so the two orthogonal mechanisms stack)+    w = lineage_weights(types)+    if not np.all(w == 1.0):+        new = fracs * w+        kept = w > 0+        tot = new.sum()+        new = np.where(kept, np.maximum(new, MIN_FRAC * tot), 0.0)+        fracs = new / new.sum()+     rng = np.random.default_rng(args.seed)     n_total = target_n_cells(manifest, pool.n_obs)     n_total = max(int(n_total * OUT_FRAC), manifest["min_cells"])

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。** 在 node 5 基座上融合了谱系组成重加权，并用实测否定了 PLAN 的核心假设：

- **做了什么**：趋势步骤之后新增类型权重——神经管丢弃 (x0)、非心脏边缘类型 (Surface Ectoderm/EXEM/Paraxial) x0.1、心脏类型 x1.0。扫描发现 **HEART_W 上调反而掉分**（2.2→53.0，1.6→53.9，1.0→55.6），收益全来自"丢神经管+压边缘"；额外丢 JCF/Endothelium 均变差。GAMMA=-0.6 在 X3 上仍是三点扫描最优。
- **查分**（A 半，16/20 额度）：proxy 55.73（父 49.86，+5.9），X3 52.35（输出与父逐字节一致），proxy2 未查（md5 与 proxy 相同、同一真值）。三视图 vec-check 通过，运行 ~8s。
- **下一步最值得试**：① proxy 上对 MARGINAL 组细分（Surface Ectoderm vs EXEM vs Paraxial 各自权重）；② 用 prior/ 标记基因自动识别心脏区室替代硬编码关键词，使方法能泛化到未知标签体系；③ final 视图上趋势+重加权的交互无法沙箱验证，可考虑保守化（重加权幅度随趋势置信度衰减）。

调研员

oxy2 均仅 49.86，因为单输入（proxy）或词表不可比（proxy2）导致组成趋势分支被跳过，退化为纯 copy_last。当前最佳 node 6（53.74）通过在 node 3 基座上加入心脏解剖组成重加权（心脏谱系↑、边缘类型↓、神经管丢弃），在 proxy/proxy2 上各提升 +5.57，direction +5.64、covariation +3.14、de_recovery +3.41。node 5 的 GAMMA=-0.6 趋势在 X3 上独有优势（52.09 vs node 6 的 50.00），但在 proxy/proxy2 上无贡献。两个机制正交：趋势捕捉时间动态（仅多阶段可比视图），重加权捕捉目标组成先验（所有视图均可用）。融合后预期在 proxy/proxy2 获得 node 6 量级的提升，同时保留 X3 上的趋势收益。",
  "approach": "在 node 5 的 run.py 基础上，于 apportion 之前、GAMMA 趋势之后，新增一个心脏谱系组成重加权步骤：\n\n1. **细胞类型分组**：读取最新官方阶段的 celltype 标签，将类型分为三组——HEART（心脏/心源中胚层相关标签，如 Cardiac Mesoderm、Heart Progenitor、FHF/SHF 等）、MARGINAL（Surface Ectoderm、EXEM、Paraxial Mesoderm 等非心脏体壁/体节类型）、DROP（Neural Tube 等神经类）。Engineer 应先打印 np.unique(labels) 确认实际标签拼写，再定义映射字典。未匹配的类型权重取 1.0。\n\n2. **权重重加权**：对 fracs 数组逐类型乘以权重：HEART_W=1.6（搜索范围 1.2–2.0）、MARGINAL_W=0.25（范围 0.1–0.5）、DROP_W=0.0。然后 clip(MIN_FRAC) 并 renormalize。此步在 GAMMA 趋势之后执行（若趋势被触发），两者正交叠加。\n\n3. **各视图行为**：\n   - proxy（单输入）：无趋势，仅重加权 → 预期从 49.86 提升至 ~54-56。\n   - proxy2（词表不可比，趋势跳过）：仅对最新官方阶段重加权 → 同上。外部 Qiu 细胞仍不作输出。\n   - X3（两阶段可比）：先 GAMMA=-0.6 趋势，再重加权。X3 名为 qiu_heart_early，目标也是心脏，重加权应与趋势协同。\n   - final（两阶段官方）：同 X3 逻辑。\n\n4. **保持不变的部件**：OUT_FRAC=0.95、MIN_FRAC=0.002、apportion 最大余数法禁止类型内重复、表达值不做任何修改（alpha=0）。\n\n5. **vec-score 快速筛选**（30 min 内）：\n   a. 先跑 proxy（单阶段，最快）确认重加权方向正确，目标 ≥53；\n   b. 跑 X3 确认趋势+重加权不冲突，目标 ≥52；\n   c. 跑 proxy2 确认与 proxy 一致；\n   d. 若 proxy 提升 <2 分（噪声内），检查标签映射是否遗漏心脏类型；\n   e. 若时间允许，在 HEART_W∈{1.3, 1.6, 2.0} 做 3 点扫描，每点 1 seed，选最优。\n\n6. **单输入阶段退路**：重加权不依赖多阶段，单输入时直接对唯一阶段的组成做权重调整即可，无需趋势。",
  "expected_groups": ["direction", "covariation", "de_recovery", "cell_state"],
  "risks": "1) 细胞类型标签拼写与预期不符（如 'Cardiac Mesoderm' vs 'cardiac_mesoderm'），导致重加权未命中任何类型、退化为纯 copy_last。Engineer 应在实现前打印所有唯一标签并逐一确认映射。2) 重加权与 GAMMA 趋势在 X3 上方向冲突（趋势收缩组成、重加权偏移组成），导致 X3 掉分。若 X3 降至 <51，可将 X3 的 HEART_W 降为 1.2 或对已有趋势的视图禁用重加权。3) DROP_W=0 丢弃 Neural Tube 后总细胞数不足，apportion 的 avail 上限约束可能使输出细胞数低于 min_cells。需检查 pool 中非 DROP 类型细胞总数 ≥ manifest min_cells。4) 查分噪声 ~2 分：单次查分提升 <2 分不算进步，需至少 2 seed 确认。"
}

审查员

REVIEW.json written