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节点 n50

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 d3020d95c0: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 6ac6d7bf86。改动的文件：solution/METHOD.md +6 −6、solution/run.py +40 −13

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex fa158f7..af901e8 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,8 +1,8 @@ ## 改了什么-1. 完全移除 delta shift（eb_shrunk_deltas + shift_rows）：第 0 轮将 ALPHA 从 0.03 降至 0.008、size_factor 分母从 50 提至 100 后，covariation 仍为 50.57（无 shift 的 Program 1 为 52.19），direction 仅 +0.07（噪声内），X3 反而下降 0.28。delta shift 对 covariation 的破坏远大于对 direction 的贡献（direction 增益主要来自 fw 权重），因此彻底移除。-2. 保留 fw() 类型权重 + 保协方差分箱抽样（N_BINS=12, MIN_CELLS_FOR_BINNING=15）：fw 权重驱动 direction 组（54+），分箱抽样保留类型内表达云形状，两者组合在无 shift 条件下应同时获得高 covariation 和高 direction。+1. 恢复全树最佳节点 Program 1（52.64）的分箱与权重配置：N_BINS 12→20、MIN_CELLS_FOR_BINNING 15→30、fw 权重 (1.6, 0.15, 0.9) → (1.5, 0.2, 0.95)。父节点在移除 delta shift 时把分箱参数改回了较小值，covariation 51.91 低于 Program 1 的 52.50；本次把"无 shift"与"最佳分箱/权重"两个已被分别验证的部件组合。+2. 新增轻量 kNN 平滑：对小类型（输出池内 <50 个细胞）的每个细胞，用全池内最近邻 10 个细胞的均值按 25% 权重混合（在 4096 个高范数基因子空间上算距离）。只改表达、不改组成与权重，因此 covariation/direction 基本不受影响；目的是降低稀疏小类型的 dropout 噪声，改善 cell_state 与 de_recovery（两者当前 51.2/51.3，是最弱项之一）。 ## 用到的知识与出处-- 实验表 Program 1（无 delta shift）covariation 52.19、X3 49.96，均优于任何带 shift 的变体-- 父节点 ANALYSIS：\"direction +3.86 更可能由硬编码 fw 权重驱动而非均匀收缩\"-- 方法卡 k018：官方常数位移 48.6 低于 copy_last，说明 shift 在 T1 上整体有害-- 第 0 轮实验：ALPHA=0.008 + size_factor/100 仍未能恢复 covariation（50.57 vs 52.19）+- 实验表 Program 1（52.64）：N_BINS=20、MIN_CELLS_FOR_BINNING=30、权重 1.5/0.2/0.95 为全树最佳参数组合+- 父节点 ANALYSIS：direction 54.04 完全由 fw 权重驱动，与位移无关；建议在无 shift 基线上调分箱参数+- 方法卡 k018：常数位移 48.6 低于 copy_last，确认无 shift 设计正确+- kNN 平滑是单细胞去噪的通用做法（如 scanpy sc.pp.neighbors 思想的直接应用），不针对禁窗阶段的任何测量diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 08a860c..9d2cbaa 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,14 +1,18 @@ #!/usr/bin/env python3-"""Stratified copy with shrunk pseudobulk delta on official stages only.--Fixes proxy2 collapse (was sampling external heart-only stage as base),-uses stratified sampling to preserve type proportions (covariation),-and applies shrinkage alpha=0.5 to deltas per method card k018.+"""Stratified reweighted copy (no delta shift) with rare-type kNN smoothing.++Restores the binning / weight configuration of the best node (Program 1:+N_BINS=20, MIN_CELLS_FOR_BINNING=30, weights 1.5/0.2/0.95, score 52.64)+on top of the no-shift design of the parent node, and adds a light+within-pool kNN smoothing for small cell types to denoise sparse cells+(cell_state / de_recovery) while leaving composition untouched+(covariation / direction are composition-driven). """  from __future__ import annotations  import argparse+import re  import numpy as np @@ -24,10 +28,11 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -import re--N_BINS = 12-MIN_CELLS_FOR_BINNING = 15+N_BINS = 20+MIN_CELLS_FOR_BINNING = 30+SMOOTH_MAX_CELLS = 50+SMOOTH_K = 10+SMOOTH_W = 0.25  _HP = re.compile(r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|proepicard|pericard|epicard|blood", re.I) _RP = re.compile(r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|neural\s*tube|neural|notochord", re.I)@@ -35,9 +40,9 @@ _GP = re.compile(r"foregut|endoderm|gut|hepato|epithel", re.I)   def fw(n):-    if _HP.search(n): return 1.6-    if _RP.search(n): return 0.15-    if _GP.search(n): return 0.9+    if _HP.search(n): return 1.5+    if _RP.search(n): return 0.2+    if _GP.search(n): return 0.95     return 1.0  @@ -48,6 +53,28 @@ def _submatrix(X, mask):     return np.asarray(sub)  +def knn_smooth(X, labels):+    n, g = X.shape+    dense = np.asarray(X.todense()) if sp.issparse(X) else np.asarray(X).copy()+    if g > 4096:+        norm = np.linalg.norm(dense, axis=1)+        keep = np.argsort(-norm)[:4096]+        work = dense[:, keep]+    else:+        work = dense+    for t in np.unique(labels):+        idx = np.where(labels == t)[0]+        if len(idx) >= SMOOTH_MAX_CELLS or len(idx) < 2:+            continue+        k = min(SMOOTH_K, n - 1)+        for i in idx:+            d = np.linalg.norm(work - work[i], axis=1)+            d[i] = np.inf+            nn = np.argpartition(d, k - 1)[:k]+            dense[i] = (1.0 - SMOOTH_W) * dense[i] + SMOOTH_W * dense[nn].mean(axis=0)+    return np.maximum(dense, 0.0).astype(np.float32)++   @@ -134,7 +161,7 @@ def main() -> None:     ul = np.unique(labels)     tw = np.array([fw(str(u)) for u in ul])     rows = stratified_sample(labels, last.X, n_target, rng, tw=tw)-    X = last.X[rows]+    X = knn_smooth(last.X[rows], labels[rows])     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

stream

```python
#!/usr/bin/env python3
"""Stratified copy with covariance-preserving bins, no delta shift.

N_BINS=20, MIN_CELLS_FOR_BINNING=30 (matched to best-performing config).
Adds minimum 2 cells per type to ensure rare type representation (cell_state).
fw() type weights drive direction group (54+).
"""

from __future__ import annotations

import argparse
import re

import numpy as np
from scipy import sparse as sp

from src.task1_temporal.view_io import (
    inputs_by_time,
    labels_of,
    load_manifest,
    panel_genes,
    read_stage,
    target_n_cells,
    write_prediction,
)

N_BINS = 20
MIN_CELLS_FOR_BINNING = 30
MIN_CELLS_PER_TYPE = 2

_HP = re.compile(r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|proepicard|pericard|epicard|blood", re.I)
_RP = re.compile(r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|neural\s*tube|neural|notochord", re.I)
_GP = re.compile(r"foregut|endoderm|gut|hepato|epithel", re.I)


def fw(n):
    if _HP.search(n): return 1.5
    if _RP.search(n): return 0.2
    if _GP.search(n): return 0.95