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节点 n13

改了什么

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 072ba208ee: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 34254aa790。改动的文件：solution/METHOD.md +2 −2、solution/run.py +16 −0

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 58fac39..62765a2 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,4 +1,4 @@ ## 改了什么-从 pseudobulk_shift 改为组成重加权（T1-01 方向）。核心变化：(1) 使用 include_external=False 避免 proxy2 中 Qiu E9.0 标签不匹配导致的崩溃（原程序 proxy2 仅 27.43）；(2) 按正则模式将细胞类型分为 heart（×1.6）、reduced（×0.15，含 surface ectoderm/EXEM/paraxial/neural）、gut（×0.9）、neutral（×1.0）四族，用加权抽样替代均匀抽样，不改表达值；(3) 对 X3 等无官方输入的视图有退路（回退到全部输入）。权重规则按名称模式定义，不写死特定阶段的名字。+回退第 0 轮的噪声和权重改动（噪声严重破坏 covariation：51.96→34.41），恢复父节点权重（heart 1.6、reduced 0.15、gut 0.9）。在此基础上新增确定性按类型均值放大：对抽样后的每个细胞加 beta×(该类型均值−全局均值)，beta=0.1。此操作是确定性的、按类型统一方向的平移，不引入随机噪声，因此保留类型内协方差结构；同时放大类型间差异基因信号，针对 de_recovery（父节点最弱分组 49.41）。 ## 用到的知识与出处-方向库 T1-01（种子 heart_jcf_peri：心脏类 ×1.6，表面外胚层/EXEM/轴旁中胚层 ×0.25，丢 Neural Tube；proxy 55.97）；方法卡 T1 标签节（E8.5 独有名应降权或丢弃）；k012（cell_state 权重 30%，组成匹配是关键得分项）。+父节点 ANALYSIS next_suggestions 第 2 条（叠加保守扰动提升 de_recovery）；方法卡 T1 平移幅度节（位移应收缩，beta=0.1 是保守收缩）；第 0 轮实验证明随机噪声破坏 covariation，确定性按类型平移是更安全的替代。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 4710196..731157f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -77,6 +77,22 @@ def main() -> None:      rows = rng.choice(last.n_obs, size=n_target, replace=True, p=weights)     X = last.X[rows]++    if hasattr(X, "toarray"):+        X = X.toarray()+    X = np.asarray(X, dtype=np.float32)++    labels_arr = np.asarray(labels)+    sampled_labels = labels_arr[rows]+    global_mean = X.mean(axis=0)+    beta = 0.1+    for t in np.unique(sampled_labels):+        mask = sampled_labels == t+        if mask.sum() > 1:+            type_mean = X[mask].mean(axis=0)+            X[mask] += beta * (type_mean - global_mean)+    X = np.clip(X, 0.0, None)+     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）。

没有记录调研来源。

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

native

审查员

REVIEW.json written

stream

Looking at the results: Round 1's per-type amplification hurt covariation (51.96→44.45) more than it helped cell_state (+2.58). Net score dropped from 51.40 to 50.76. I need to revert expression modification and instead refine the composition weights to match the T1-01 seed configuration that scored proxy 55.97 (which split Neural Tube as dropped vs other reduced at 0.25).

<<<<<<< SEARCH
_REDUCED_PAT = re.compile(
    r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|neural\s*tube|neural|notochord",
    re.IGNORECASE,
)
=======
_NEURAL_PAT = re.compile(
    r"neural\s*tube|neural|notochord",
    re.IGNORECASE,
)
_REDUCED_PAT = re.compile(
    r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|jcf",
    re.IGNORECASE,
)
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
def family_weight(name: str) -> float:
    if _HEART_PAT.search(name):
        return 1.6
    if _REDUCED_PAT.search(name):
        return 0.15
    if _GUT_PAT.search(name):
        return 0.9
    return 1.0
=======
def family_weight(name: str) -> float:
    if _HEART_PAT.search(name):
        return 1.6
    if _NEURAL_PAT.search(name):
        return 0.02
    if _REDUCED_PAT.search(name):
        return 0.25
    if _GUT_PAT.search(name):
        return 0.9
    return 1.0
>>>>>>> REPLACE