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节点 n23

按 PLAN 实现 prior/ 通路加权 Top-K 支撑集重选（Reactome/GO/hallmark/CollecTRI 成员计数），X3 上 λ∈{-0.5,1,5} 与 TopK∈{300,800} 全部劣于基线，代码回退为与父节点 20/17 逐位一致（md5 校验）。

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 f49435325e: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 0c7048de5d。改动的文件：solution/METHOD.md +25 −33

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex e0e3469..02261e3 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,49 +1,41 @@-实现 per-type 自适应 α（按 Top-K EB 置信度缩放位移）并扫描后回退：型间置信比仅 ±3–5%，β 调制无增益，α≠0.5 一律损 de_recovery，代码回退为与父节点 17 逐位一致。+按 PLAN 实现 prior/ 通路加权 Top-K 支撑集重选（Reactome/GO/hallmark/CollecTRI 成员计数），X3 上 λ∈{-0.5,1,5} 与 TopK∈{300,800} 全部劣于基线，代码回退为与父节点 20/17 逐位一致（md5 校验）。  # METHOD -最终提交代码 = 父节点 17 的 run.py（逐字节恢复，seed0 输出 md5 与父记录分完全复现，见下"验证"）。本节点的产出是对 PLAN 假设的系统证伪与 α 敏感度图谱。+## 方法 -## 实现与检验（全部 X3 A 半，seed0）+最终提交代码 = 父节点 20（=节点 17）的 run.py：Top-K=500 EB 收缩伪批量位移（α=0.5，即时差比 scale）+ 每细胞进度调制（γ=−1），单输入退路 copy_last。本节点产出是对 PLAN 假设（"de_recovery 突破口在位移支撑集/方向"）的系统证伪。 -按 PLAN 实现两遍扫描：第一遍对每型算 delta、EB 收缩 s、Top-K 掩码（Top-K 选择对每型正标量 α_t 不变，故可先选后缩放）与类型级置信度 conf_t=mean(s[TopK])；第二遍 α_t=clip(α_base·(conf_t/median(conf))^β, 0.2, 1.2)，d=α_t·scale·s·delta。β=0 时逐位退化为父公式。+## 实现与检验（全部 X3 A 半，seed 0，共 6 次查分） -| α_base | β | 总分 | cell_state | covariation | de_recovery | direction |-|---|---|---|---|---|---|---|-| 0.5 | 0（父） | **49.765**（逐位复现父记录） | 50.08 | 49.89 | **48.62** | 50.43 |-| 0.5 | 0.5 | 49.750 | 50.05 | 49.87 | 48.62 | 50.42 |-| 0.5 | 1.5 | 49.744 | 50.03 | 49.87 | 48.62 | 50.42 |-| 0.4 | 0 | 49.554 | 50.10 | 49.92 | 47.75 | 50.40 |-| 0.6 | 0 | 49.506 | 50.02 | 49.79 | 47.75 | 50.42 |-| 0.7 | 0 | 49.465 | 49.96 | 49.72 | 47.75 | 50.39 |-| 0.8 | 0 | 49.425 | 49.90 | 49.63 | 47.75 | 50.37 |+通路权重 pw[g]：统计 prior/ 下 Reactome gene_sets.gmt、MSigDB hallmark、GO bp/cc/mf GMT 中含 g 的基因集数，加 CollecTRI 每 TF 靶集（按 TF 计集），归一化到 [0,1]。Top-K 选择排序由 |s·delta| 改为 |s·delta|·(1+λ·pw)；λ=0 时逐位退化为父公式。 -（PLAN 网格中 (0.6/0.7/0.8)×(β>0) 共 9 点未测：β=0 时这些 α_base 已净损 ≥0.25 分，而 β 在 0.5 base 上的全部效应 ≤0.02 分，交叉项不可能翻盘——提前终止符合 PLAN 风险 1 的判据"de_recovery 完全不上升即回退"。）+| 配置 | 总分 | cell_state | covariation | de_recovery | direction |+|---|---|---|---|---|---|+| λ=0（父基线，逐位复现 49.765） | **49.765** | 50.08 | 49.89 | **48.62** | 50.43 |+| λ=1 | 49.629 | 50.07 | 49.85 | 48.18 | 50.37 |+| λ=5 | 49.728 | 50.03 | 49.85 | 48.62 | 50.37 |+| λ=−0.5（反向：降权通路多的基因） | 49.651 | 50.07 | 49.87 | 48.18 | 50.44 |+| λ=0, TopK=300 | 49.404 | 50.04 | 49.87 | 47.32 | 50.35 |+| λ=0, TopK=800 | 49.597 | 50.00 | 49.81 | 48.18 | 50.35 | -## 为什么假设失败（机制诊断）+按 PLAN 步骤 5（所有效应 <0.5 且均为负）提前终止网格并回退。 -1. **conf 无型间方差可 exploit**：X3 三型的 conf_t = Endocardium 0.864 / V-CM 0.891 / aSHF 0.846，比值^β∈[0.953, 1.073]（β=1.5）。Top-K=500 已把每型选出信噪比最高的基因，各型 conf 都饱和在 0.85–0.89——per-TYPE 标量调制没有可放大的信号，β 效应必然在噪声内（实测 Δ总分 ≤0.02）。这与节点 8 的 per-gene 自适应 α 失败同因：EB 收缩 s 本身已吃掉了信噪比信息。-2. **de_recovery 对总位移倍率是阶跃函数，不是平台**：X3 上 scale=2.0，α=0.5 对应总倍率 α·scale=1.0（整一步外推）。所有 α∈{0.4,0.6,0.7,0.8} 的 de_score 恒为 −0.0714（de_recovery 47.75），只有倍率=1.0 时 de_score=−0.0429（48.62）。四个不同 α 给出 4 位小数完全相同的 de_score，说明评分对倍率偏离 1.0 迅速饱和到同一 regime——最可能的生物解释是 E9.0→E9.5 的真实型均值位移幅度 ≈ E8.75→E9.0 位移 ×1.0（近匀速），倍率偏离即系统性 under/overshoot，DE 恢复指标一次性塌到饱和值。这是 de_recovery 平台（48.62/48.69 五代不动）的真正成因：**不是缺 per-type 调制，而是总倍率已在校验过的最优点上**。-3. cell_state/covariation 随 α 减小单调升（α=0.4 时 50.10/49.92 最高），但被 de_recovery 的 −0.87 完全压过——四组权重下 α=0.5 仍是全局最优。+## 验证 -## 验证过的+- 回退后 seed 0 预测与扫描期 λ=0 预测 md5 完全一致（67e0bc4a…），该预测查分 49.765 与父节点 20 记录逐位吻合；`vec-check` ok；seed 1 双跑 md5 一致（确定性）；EXECUTION.json {"gpu": false} 不变；无视图路径/绝对时间依赖（新增代码已全部移除）。+- prior/ 通路加权运行时约 +1.3s（<3s 总运行），但已因负结果从提交代码中删除。 -- 回退代码 seed0 输出与扫描前父代码预测 md5 相同（67e0bc4a…），X3 A 半 seed0 = 49.765，与父节点 METHOD 记录值逐位吻合；vec-check 通过（seed0 与 seed1 输出均 ok）；同 seed 重跑逐位确定。-- β=0 且 α_base=0.5 时两遍实现与父单遍公式给出同分布输出（49.753 vs 49.765 的差异来自 float32/float64 乘法顺序的 ulp 级抖动，回退后消失——最终代码就是父代码本身，无此问题）。-- 扫描开关（--alpha-base/--beta）已随回退删除，恢复标准三参数 CLI；无路径/视图/绝对时间依赖（只用时间差与视图数据）。-- 单输入退路（copy_last）与父逐字节一致，未触碰。+## 结论与教训 -## 没验证 / 风险+1. de_recovery 的 de_score 是量化阶梯（−0.0429/−0.0571/−0.0714/−0.0857，步长 1/70）：任何支撑集重排（通路加权或 K 大小变化）都只翻转 1–2 个 DE 基因且方向随机偏负——Top-K=500 纯 |EB delta| 支撑集已在该校验点上局部最优，PLAN 风险 2（"换基因不改变总位移幅度则 de_recovery 不动"）部分成立：换基因确实动了 de_recovery，但只会更差。+2. 通路加权对 direction/cell_state/covariation 一律小幅负面（≤0.08），说明 prior 通路成员数与真实 DE 特异性无正相关，反而稀释了 EB 收缩已捕捉的信噪比排序（与节点 8/12/20 的"幅度/值调制无效"教训一致：**EB 框架内的重排类自由度已耗尽**）。+3. TopK 在 500 处是尖峰（300→−0.36，800→−0.17），与节点 20 的 α 阶跃图谱共同表明该配置处于多维参数空间的局部鞍点/尖点，标量与支撑集微调均无剩余信号。 -- α∈(0.45, 0.55) 的崖壁宽度未测（回退后扫描开关已删，重测需改代码）；若未来节点想动 α，先小步测 0.48/0.52 再决定。-- 阶跃诊断基于 X3（3 型、scale=2.0、心脏）；真实 T1 final（scale=1.0，α=0.5→倍率 0.5）崖壁位置不同，但"α=0.5 五代校验最优"在 official B 半同样成立（48.69 不动），回退无迁移风险。-- conf 诊断只在 X3 三型上做过；类型更多、细胞数更悬殊的视图上 conf 方差可能更大，但按第 2 条，de_recovery 由总倍率主导，per-type 调制预期仍难破平台。--## 下一步建议（给后续节点）+## 知识来源 -- de_recovery 平台的突破口不在位移幅度的标量调制（per-gene、per-type、per-cell 三条路都已证伪），而在**位移的方向/支撑集**：如按 prior/ 通路把 delta 投影到 lineage 相关子空间后重选 Top-K，或 OT 式局部输运改变型均值的构成方式（节点 17 ANALYSIS 建议 2）。-- 崖壁阶跃性提示：可测 scale 依赖的 α（保持 α·scale=1，即时差比外推）——X3 上 α=0.5·scale=2 恰好=1；若 final 上 α·scale=0.5，"整一步外推"假说预测 α=1/scale 更优，但节点 5 以来 official 分支持 α=0.5，动它需配对裁决。+prior/ 目录（视图内挂载）：Reactome、GO、MSigDB hallmark、CollecTRI 均为阶段无关的通用通路与调控注释，符合数据规则；扫描代码已删除，提交代码不含任何外部知识。 -## 知识来源+## 下一步建议 -只用了通用统计/机制知识：EB 收缩、Top-K 选择对正标量缩放不变性、近匀速发育外推假说（由本节点自己的扫描数据推出，非保留阶段测量）。未读 prior/、external/，未使用任何保留阶段/禁窗信息；X3 输入 E8.75、E9.0 均 ≤E9.5 允许。+EB 位移框架内的调制自由度（幅度：节点 8/17/20；支撑集：本节点）已系统证伪。要突破 de_recovery 48.69 平台，只剩结构性改变：(a) OT/局部输运改变类型均值的构成方式（节点 17 建议 2）；(b) 引入窗外 E14+ 数据作晚期表达先验（方法卡 §外部数据，X3 的 external/ 里目前只有 ≤E9.0 数据，final 视图才可能有右端）；(c) 接受平台，把优化转向 covariation（49.76，四组次低）——如输出细胞间的残差相关结构增强。

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。** 按 PLAN 实现了 prior/ 通路加权 Top-K 支撑集重选，X3 A 半 seed0 扫描 6 点：λ∈{-0.5, 1, 5} 与 TopK∈{300, 800} 全部劣于基线（49.765），de_score 呈 1/70 量化阶梯、支撑集重排只会随机翻负。按 PLAN 步骤 5 回退，提交代码与父节点 20/17 逐位一致（seed0 预测 md5 与父记录分 49.765 完全复现，vec-check ok，seed1 双跑确定）。查分用 6/20 次。

下一步最值得试：EB 框架内自由度（幅度+支撑集）已系统证伪，只剩结构性改变——OT 式局部输运改类型均值构成，或转向 covariation（49.76）的残差相关结构增强。

调研员

chanism: instead of just re-ranking, also consider expanding the Top-K to include pathway-relevant genes that fell just outside the threshold.

OK, final plan. Let me write it.

Wait, one more consideration: the engineer has 30 minutes and 20 queries. The approach needs to be implementable and testable within this budget. The pathway-weighted selection is simple: load gene sets, compute weights, re-rank. This should take <15 minutes to implement and a few queries to test.

Let me also think about the vec-score usage: "如何用 vec-score 快速筛选". The engineer should first test on X3 A-half with seed0, compare λ values, and only proceed with the best λ if it shows >1 point improvement.

OK, writing the JSON now.
</think>

```json
{
  "name": "prior/ 通路加权 Top-K 支撑集重选（改方向不改幅度）",
  "motivation": "de_recovery 自节点 3（48.69）起经 5/8/11/14/17/20 六代不动，是四组中最弱（48.69 vs cell_state 50.04、direction 50.22）。节点 20 ANALYSIS 已系统排除幅度调制三条路（per-gene 节点 8、per-type 节点 20、per-cell γ 节点 17），明确指出突破口在位移的支撑集/方向：当前 Top-K=500 纯按 |EB 收缩 delta| 排序，可能遗漏 delta 中等但生物学相关的真实 DE 基因、纳入大幅但非特异的噪声基因。节点 12 的通路平滑（在弱 α=0.4 基线上）是改 delta 值；本方案改的是选哪些基因进入位移，机制不同且作用于强基线（49.69）。",
  "approach": "步骤：(1) 加载 prior/ 全部基因集（Reactome/GO/hallmark/CollecTRI），对面板基因计算通路成员计数 pw[g]=含 g 的基因集数，归一化到 [0,1]。(2) 保持现有 EB 收缩流程不变，将 Top-K 选择排序从 |s·delta| 改为 score=|s·delta|×(1+λ·pw)，λ 为唯一新参数。(3) X3 A 半 seed0 扫 λ∈{0,0.5,1,2,5}（λ=0 即基线校验，应与父节点 49.765 逐位一致）。若最优 λ 比基线高 ≥1 分，再换 seed1 复测确认方向一致。(4) 若 λ>0 有效，进一步测 TopK∈{300,500,800}×最优 λ 的小网格（≤6 点）。(5) 若全部 λ 效应 <0.5 分则回退父代码（逐位复现+md5 校验）。单输入退路：len(inputs)<2 时 copy_last，与父逐字节一致，不触碰。vec-score 快筛：先在 X3 A 半 seed0 上单点测 λ=1 与 λ=0 的差，<0.5 分则提前终止。",
  "expected_groups": ["de_recovery"],
  "risks": "1) 通路权重可能与 |EB delta| 高度相关（大变化基因本就在通路里），重排无效——λ=0 与 λ=1 分差 <0.3 即可判定，尽早回退。2) de_recovery 对支撑集不敏感而对总倍率敏感（节点 20 阶跃诊断），换基因不改变总位移幅度则 de_recovery 不动——若 cell_state/covariation 也不变则确认此风险。3) prior/ 基因集覆盖不全（X3 为心脏谱系，通路可能偏向通用通路），需先统计面板基因中被至少 1 个基因集覆盖的比例，<30% 则加权无区分力。4) 查分预算：扫 5 个 λ + 复测 ≤8 次，余量留给最优配置的 seed 配对；超 12 次仍未定论则提交当前最优。"
}
```

审查员

REVIEW.json written