总览 · ← 返回运行 20261002-135403-search-t1-x3-era-mechcheck

节点 n11

保持父节点5/8方法（Top-K EB收缩伪批量位移）不变；本节点按 PLAN 检验 DE 覆盖率偏向抽样（β=1/2）与输出细胞数取 min_cells，均显著变差，故代码回退到父配置。

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 9088635f0e: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 62a871c5e9。改动的文件：solution/METHOD.md +23 −27

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex aacd63d..1da93bd 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,49 +1,45 @@-保持父节点5方法（Top-K EB收缩伪批量位移）；本节点系统检验11个变体（软阈值、自适应α、通路平滑等）均不优于父配置，故代码不变。+保持父节点5/8方法（Top-K EB收缩伪批量位移）不变；本节点按 PLAN 检验 DE 覆盖率偏向抽样（β=1/2）与输出细胞数取 min_cells，均显著变差，故代码回退到父配置。  # METHOD -Top-K 经验贝叶斯收缩伪批量位移：按细胞类型算两输入阶段差，EB 收缩后每型只保留位移最大的 500 基因，乘时间比与 α=0.5，仅加到非零元素上（保稀疏结构）。+Top-K 经验贝叶斯收缩伪批量位移：按细胞类型算两输入阶段差，EB 收缩后每型只保留位移最大的 500 基因，乘时间比与 α=0.5，仅加到非零元素上（保稀疏结构）。类型内均匀无放回抽样，输出细胞数 = target_n_cells（夹到 max_cells）。 -## 方法（与父节点 5 完全一致，seed 0 逐元素复现）+## 方法（与父节点 5/8 完全一致，seed 0 复现 49.6254 逐分吻合）  1. 读 manifest，取最后两个输入阶段（按 time 排序，视图无关：只用时间差，不用绝对时间）。 2. 对两阶段共有的每个 celltype c：伪批量差 delta_g,c = mean(X_last|c) − mean(X_prev|c)（log 空间）。 3. 基因级经验贝叶斯收缩：se² = var/n_last + var/n_prev，s = delta²/(delta²+se²+1e−8)，d = α·scale·s·delta，scale = (t_target−t_last)/(t_last−t_prev)（X3 上=2，真实 T1 上=1）。 4. Top-K 硬筛选：每型只保留 |d| 最大的 500 个基因（仅两阶段都实测覆盖的基因）。-5. 输出细胞：从最后阶段按原比例（COMP_ALPHA=0）无放回抽 target_n_cells 个。-6. 位移只加到 CSR 已存非零元素上再 clip≥0，保留 dropout/稀疏结构（稠密位移摧毁 covariation，实测 48.44→15.40/27.16）。+5. 输出细胞：从最后阶段按原比例（COMP_ALPHA=0）类型内**均匀**无放回抽 target_n_cells 个。+6. 位移只加到 CSR 已存非零元素上再 clip≥0，保留 dropout/稀疏结构。 7. 单输入阶段退路：copy_last。 -## 本节点（8）检验过的变体（全部 A 半查分，seed 0 配对比较；父=49.63）+## 本节点（11）检验过的变体（全部 X3 A 半 seed 0 查分；父=49.63） -抽样噪声大（跨 seed σ≈1），但同一 seed 下所有配置抽到相同细胞，差异是配对的、可比的。+| 变体 | seed0 分 | Δ vs 父 | 分组变化 |+|---|---|---|---|+| DE 覆盖率偏向抽样 p∝(cov+0.05)^β，β=1 | 44.39 | −5.24 | covariation 49.9→36.1，cell_state 49.6→44.3，de_recovery 48.6→45.7 |+| 同上 β=2 | 41.82 | −7.81 | covariation →28.0，cell_state →39.7 |+| 输出细胞数 = min_cells（500 vs 652） | 47.38 | −2.25 | de_recovery 48.6→44.2 | -| 变体 | seed0 分 | Δ vs 父 |-|---|---|---|-| 软阈值 sigmoid((\|d\|−λ)/τ)，τ=0.15λ / 0.3λ / 0.6λ | 49.35 / 49.33 / 49.21 | −0.27 / −0.30 / −0.41 |-| 类型自适应 α（R_c/R_med，3 组 clip，实际 ratio 均在带内） | 49.46 | −0.16 |-| 通路平滑 delta（Reactome+GO BP+Hallmark，β=0.3 / 0.5） | 49.46 / 49.48 | −0.16 / −0.14 |-| EB 平方收缩 s² | 49.41 | −0.22 |-| 检出率补偿 d/nnzfrac^0.5 | 48.80 | −0.83 |-| K=300, α=0.55 | 49.36 | −0.27 |-| 按 t 统计量 \|delta\|/se 选 Top-K | 49.18 | −0.44 |-| α=0.45 | 49.65 | +0.02（平局；3 种子均值 48.69 vs 父 48.73，仍平局） |--结论：父配置是尖锐局部最优。de_recovery 对任何"软化/扩散"位移（软阈值、平滑、s²、t 排序）都掉到同一更低的档（48.62→47.75/46.9），说明该指标偏好集中在恰好 Top-500 高幅基因上的位移；对幅度重分配（自适应α、检出率补偿）也敏感变差。α∈[0.45,0.5] 是平台，取 0.5（3 种子均值略优）。+结论：+- **类型内均匀抽样是强最优**。任何按 DE 基因覆盖率的偏向（哪怕 β=1）都系统性选中高 UMI/高检出细胞，破坏群体分布——covariation（mmd_u、variogram）与 cell_state 同时大跌，且 de_recovery 不升反降（PLAN 风险 1 被证实：偏向抽样没有改善 DE 信号，反而因分布失真全面受损）。β 越小越好、β=0（均匀）最优，无需再测 β=0.5。+- 输出细胞数取上限（target_n_cells 默认，=max_cells 652）优于下限；细胞数越多 de_recovery 越好（更多细胞 → 更稳的伪批量 DE 估计）。不建议再扫中间值：趋势单调且幅度在噪声之上。+- 结合节点 8 的 11 个负结果：位移计算（基因选择、幅度、软化）与输出细胞侧（抽样权重、细胞数）两个轴都已确认为局部最优平台。  ## 验证过的 -- solution/run.py（未改动）seed 0 输出与本节点首个查分文件逐元素一致（49.6254）。-- α=0.45 在 seeds 0/1/2 = 49.65/48.77/47.66，父 α=0.5 = 49.63/48.84/47.73（本节点共 18 次查分，限 20）。-- 伪装视图（全部时间 +1 天、换路径）输出与真实视图逐元素相同（代码只用时间差与视图内数据）。-- vec-check 通过。+- 回退后的 run.py seed 0 在 X3 A 半 = 49.6254，与父节点记录逐分一致（de_recovery 48.62 / direction 50.43 / cell_state 49.63 / covariation 49.87）。+- vec-check 通过；运行 ~1–5 s，内存远低于 limits。+- 伪装视图安全性：代码只用视图内数据与时间差（与父节点 5/8 相同，父节点已实测伪装视图逐元素一致；本节点未新增任何依赖绝对时间/路径/视图名的逻辑）。  ## 没验证 / 风险 -- 所有变体只在 X3 的 A 半 seed 0（及 α=0.45 的 seeds 1,2）上测过；差异均 <2 分噪声带，"局部最优"结论限于本评测。-- scale=2 外推只在 X3 可测；真实 T1 scale=1，位移更保守。-- 未用 external/（X3 的 external 即输入本身，细胞数相同，无额外信息可池化——已核对）。+- 变体只在 X3 A 半 seed 0 上测过，但差距（−2.2 ~ −7.8 分）远超 2 分噪声带，结论稳。+- 细胞数实验只测了 min vs default(max)，未测中间值；趋势判断为单调。+- scale=2 外推只在 X3 可测；真实 T1 scale=1。+- 未用 external/（X3 的 external 即输入本身，无额外信息——父节点已核对）。  ## 知识来源 -只用了通用机制知识：发育连续、相邻阶段类型内差近似局部时间导数（线性外推）；EB 收缩为标准去噪；通路平滑用 view 内 prior/（Reactome、GO BP、MSigDB hallmark 的 GMT，符号对齐 genes.txt），仅用于本节点被否决的实验，最终代码不读 prior/。未使用任何保留阶段/禁窗测量信息；输入 E8.75、E9.0 均 ≤E9.5 允许。+只用了通用机制知识：发育连续、相邻阶段类型内差近似局部时间导数（线性外推）；EB 收缩为标准去噪。未使用任何保留阶段/禁窗测量信息；输入 E8.75、E9.0 均 ≤E9.5 允许。最终代码不读 prior/。

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

**节点 11 完成（负结果节点，代码回退到父配置）**

- 做了什么：按 PLAN 实现 DE 覆盖率偏向抽样（β=1/2）并测试输出细胞数取 min_cells；两者均显著变差，回退到父节点 5/8 的原始 run.py（seed 0 复现 49.6254，逐分吻合），METHOD.md 记录全部负结果。
- 查分（X3 A 半，seed 0，用 4/20 次）：β=1 → 44.39（−5.24，covariation 崩）；β=2 → 41.82（−7.81）；n_out=min_cells → 47.38（−2.25，de_recovery 掉）；回退后 → 49.6254 = 父分。
- 结论：类型内均匀抽样与细胞数取上限均为强最优；PLAN 风险 1 被证实（偏向抽样不改善 DE，反而全面破坏分布）。
- 下一步最值得试：位移轴与输出细胞轴均已是平台，建议换到**组成轴**（COMP_ALPHA>0 的类型比例外推）或跨视图稳健性（proxy2 两数据集融合），而非继续在 X3 上微调现有参数。

调研员

{"name":"DE基因覆盖率偏向抽样：优先选非零覆盖Top-K位移基因的细胞","motivation":"父节点8四组中de_recovery最弱（48.69 vs direction 50.21）。节点8已证明位移向量本身（基因选择、幅度、软化方式）是尖锐局部最优，11个变体全部≤父配置。Analyst建议换轴到输出细胞侧。当前抽样是类型内均匀随机，但位移只加到非零元素上——若某细胞在Top-500 DE基因上大量dropout，位移对其几乎不可见，de_recovery信号被稀释。偏向选择在DE基因上非零覆盖更高的细胞，可使位移更充分表达，直接改善de_recovery。","approach":"步骤：1) 保持位移计算完全不变（Top-500 EB收缩、α=0.5、scale、只加非零）。2) 对每个类型t，计算其Top-K基因集合G_t。3) 对该类型每个候选细胞i，计算coverage_i = |{g∈G_t : x_ig > 0}| / |G_t|。4) 抽样改为按coverage_i加权：p_i ∝ (coverage_i + ε)^β，β∈{1,2,4}为超参（初始β=2），ε=0.05防止零概率。用rng.choice(replace=False, p=p/p.sum())抽n_t个。5) 单输入阶段退路：无G_t，回退均匀抽样（等价于原copy_last）。6) 伪装视图安全：只用视图内数据和时间差。7) vec-score快筛：先β=2在X3 A半seed0查一次（预期配对可比，因同一seed下细胞池相同只是抽样权重不同）；若优于49.63则追加β=1/4对比；最终用3种子均值确认。8) 时间复杂度：仅增加一次TopK×n_cells的稀疏计数，<0.1s。","expected_groups":["de_recovery"],"risks":"1) 若de_recovery评分基于类型均值而非单细胞分布，偏向抽样改变不了均值，收益≈0——Engineer第一次查分即可发现。2) 高coverage细胞可能是高总UMI细胞，引入表达量偏差伤cell_state——监控cell_state组是否掉>1分。3) β过大（=4）退化为确定性选最高coverage细胞，损失多样性伤covariation——从β=2开始，若covariation掉>1分则降β。4) 改进幅度可能<2分噪声——需3种子均值裁决，单次查分不可定论。","sources":[]}

审查员

REVIEW.json written