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节点 n61

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 efbf2c9a31: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 93a30413a8。改动的文件：solution/METHOD.md +9 −7、solution/run.py +36 −7

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 02537c7..619662e 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,11 @@ ## 改了什么-1. 将均匀收缩 α=0.1 替换为经验贝叶斯（EB）逐基因收缩，α=0.02：每个基因的位移按信噪比 shrink=δ²/(δ²+SE²) 缩放，噪声大的基因几乎不动；加入 size_factor=n_eff/(n_eff+40) 使小样本类型的位移额外缩小。这直接改善 X3（两阶段视图）和 covariation。-2. 将类型内简单随机抽样替换为 12 分位 bin 按距质心距离分层抽样（MIN_CELLS_FOR_BINNING=15）：保持每种类型表达云的径向分布结构，直接改善 covariation 组。-3. 参数选择依据：最佳节点（node 11）用 α=0.03/10 bins/size_factor 分母 50；本节点用 α=0.02/12 bins/分母 40，在参数空间中取邻近但不同的点，测试是否进一步提升。+1. 修复关键 bug（第 1 轮）：删除无条件覆盖加权比例的重复行 `props = counts / n_total`，使家族权重生效。+2. 加入家族权重组分重加权（heart 1.5x, neural/surface ectoderm 0.2x, gut 0.95x），对齐 top 节点。+3. N_BINS 12→20、MIN_CELLS_FOR_BINNING 15→30、size_factor 分母 40→50：对齐 node 11 最优参数。+4. ALPHA 0.02→0.0：X3 视图有两个外部输入阶段（Qiu E8.75+E9.0），delta 分支会触发；但两个阶段来自同一外部数据集、基因面板不同、细胞类型标签不同，伪批量差值无生物学意义且破坏 X3 分数（48.95 vs top 的 50.0）。设 α=0 等效禁用位移，与 top Program 2 一致。proxy/proxy2 只有一个官方阶段，delta 分支不触发，不受影响。 ## 用到的知识与出处-- 方法卡 k018：α=1 低于 copy_last，需收缩；EB 逐基因收缩使噪声基因少动-- 实验表 node 11（score 49.31）：EB shrinkage + 10-bin sampling 的组合在全部四组均优于 node 4-- 实验表 node 7（score 49.26）：α=0.05/5-bin 略逊于 node 11，确认更低 α 和更多 bins 有利-- 父节点 ANALYSIS：covariation 45.51 是最弱组，建议改进类型内采样质量+- 实验表 Program 2（52.64）：ALPHA=0.0 + 家族权重 + 20-bin 分层抽样为该族最优组合+- 实验表 Program 1（52.65）：相同策略，无 delta+- 方法卡 k018：α=1 低于 copy_last，需收缩；极端情况 α=0 即纯 copy+- CONTRACT 外部输入阶段说明：X3 输入为两个外部阶段，基因面板与官方不同，按 genes.txt 输出+- 方法卡 T1 卡：心脏谱系扩增、神经/外胚层缩减的发育趋势（通用机制知识）diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex bccd9f9..67e1b54 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -24,9 +24,32 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -ALPHA = 0.02-N_BINS = 12-MIN_CELLS_FOR_BINNING = 15+import re++ALPHA = 0.0+N_BINS = 20+MIN_CELLS_FOR_BINNING = 30++_HP = re.compile(+    r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|"+    r"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 family_weight(name: str) -> float:+    if _HP.search(name):+        return 1.5+    if _RP.search(name):+        return 0.2+    if _GP.search(name):+        return 0.95+    return 1.0   def _submatrix(X, mask):@@ -69,7 +92,7 @@ def eb_shrunk_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels, alpha):             delta = mean_last - mean_prev             se2 = var_prev / max(n_prev, 1) + var_last / max(n_last, 1)             n_eff = min(n_prev, n_last)-            size_factor = n_eff / (n_eff + 40.0)+            size_factor = n_eff / (n_eff + 50.0)             shrink = delta**2 / (delta**2 + se2 + 1e-10)             deltas[t] = alpha * size_factor * shrink * delta         else:@@ -77,12 +100,16 @@ def eb_shrunk_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels, alpha):     return deltas  -def stratified_sample(labels: np.ndarray, X, n_target: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:+def stratified_sample(labels: np.ndarray, X, n_target: int, rng: np.random.Generator, tw: np.ndarray | None = None) -> np.ndarray:     unique, counts = np.unique(labels, return_counts=True)     n_total = len(labels)     if n_target >= n_total:         return np.arange(n_total)-    props = counts / n_total+    if tw is not None:+        wc = counts.astype(np.float64) * tw+        props = wc / wc.sum()+    else:+        props = counts / n_total     n_per_type = np.floor(props * n_target).astype(int)     remainder = n_target - n_per_type.sum()     frac = (props * n_target) - n_per_type@@ -153,7 +180,9 @@ def main() -> None:     labels = labels_of(last)     rng = np.random.default_rng(args.seed)     n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)-    rows = stratified_sample(labels, last.X, n_target, rng)+    ul = np.unique(labels)+    tw = np.array([family_weight(str(u)) for u in ul])+    rows = stratified_sample(labels, last.X, n_target, rng, tw=tw)     X = last.X[rows]     if len(official) >= 2:         prev = read_stage(args.data, official[-2], genes)

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

Looking at the scores: X3 is 48.95 vs top programs' 50.0. The EB delta (ALPHA=0.03) is applied on X3 (which has 2 external inputs) and hurts significantly. Top Program 2 uses ALPHA=0.0 and scores 52.64. Setting ALPHA=0 eliminates the harmful delta on X3 while proxy/proxy2 are unaffected (only 1 official stage, delta branch doesn't trigger).

<<<<<<< SEARCH
ALPHA = 0.03
=======
ALPHA = 0.0
>>>>>>> REPLACE

```METHOD
## 改了什么
1. 修复关键 bug（第 1 轮）：删除无条件覆盖加权比例的重复行 `props = counts / n_total`，使家族权重生效。
2. 加入家族权重组分重加权（heart 1.5x, neural/surface ectoderm 0.2x, gut 0.95x），对齐 top 节点。
3. N_BINS 12→20、MIN_CELLS_FOR_BINNING 15→30、size_factor 分母 40→50：对齐 node 11 最优参数。
4. ALPHA 0.02→0.0：X3 视图有两个外部输入阶段（Qiu E8.75+E9.0），delta 分支会触发；但两个阶段来自同一外部数据集、基因面板不同、细胞类型标签不同，伪批量差值无生物学意义且破坏 X3 分数（48.95 vs top 的 50.0）。设 α=0 等效禁用位移，与 top Program 2 一致。proxy/proxy2 只有一个官方阶段，delta 分支不触发，不受影响。
## 用到的知识与出处
- 实验表 Program 2（52.64）：ALPHA=0.0 + 家族权重 + 20-bin 分层抽样为该族最优组合
- 实验表 Program 1（52.65）：相同策略，无 delta
- 方法卡 k018：α=1 低于 copy_last，需收缩；极端情况 α=0 即纯 copy
- CONTRACT 外部输入阶段说明：X3 输入为两个外部阶段，基因面板与官方不同，按 genes.txt 输出
- 方法卡 T1 卡：心脏谱系扩增、神经/外胚层缩减的发育趋势（通用机制知识）
```