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节点 n8

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。

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 62a871c5e9: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 05a760f474。改动的文件：solution/METHOD.md +31 −19

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 1b5c87e..aacd63d 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,37 +1,49 @@+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。+ # 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）。 -## 方法+## 方法（与父节点 5 完全一致，seed 0 逐元素复现）  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(X_last|c)/n_last + var(X_prev|c)/n_prev（类型内方差按 E[x²]−E[x]² 稀疏计算），s = delta²/(delta²+se²+1e−8)，d = α · scale · s · delta，其中 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 TOPK=500 个基因（仅两阶段都实测覆盖的基因），其余置 0。这是关键部件：全基因位移（即使 EB 收缩后）让 cell_state/covariation 掉分（实测 47.98），只位移置信基因同时提升四组分数。-5. 输出细胞：从最后阶段按类型比例（= 最后阶段原比例，COMP_ALPHA=0）无放回抽 target_n_cells 个（受 min/max_cells 夹逼）。-6. 位移只加到 CSR 的已存（非零）元素上再 clip≥0，保留 dropout/稀疏结构。稠密化位移（把 0 也加上 d）会摧毁 covariation（实测 48.44→27.16），这是父代节点 2 崩溃的根因。-7. 单输入阶段退路：copy_last（与父节点 1 一致）。+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）。+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）++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。 -## 关键参数（A 半查分选出）+| 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） | -- α=0.5：α∈{0.35,0.5,0.65,1.0}×K=500 → 49.59/49.63/49.21/49.17，取 0.5。-- TOPK=500：α=0.5 下 K∈{50,100,500,1000,2000,全基因} → 49.54/49.20/49.63/49.55/49.34/47.98。K 曲线平坦，50–2000 都在 49+。-- 组成外推（COMP_ALPHA>0）：实测有害（44.96），弃用，保留 α=0 代码路径。-- 稠密位移 vs 保结构位移：保结构显著更好（同 α 下 43.07 → 47.98 全基因；49.63 top-K）。+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）。  ## 验证过的 -- vec-check 通过（seed 0/1）；seed 0 输出确定（两次运行逐元素相同）。-- 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（scale 只用时间差，视图无关）。-- 单输入阶段退路可运行。-- 查分共 11 次（限 20）。最优文件 49.63（复评一次相同，打分器对同一文件确定），vs 父节点 copy_last 47.92。+- 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。  ## 没验证 / 风险 -- 652 细胞的抽样噪声大：同参数、仅换抽样 RNG 流的两个文件 A 半分差 1.66（49.63 vs 47.97）。提交的代码路径固定复现高分文件，但该优势部分可能在 B 半不重现；方法本身的稳健增益（top-K + 保结构）在各抽样下都应 >copy_last 的 de_recovery/direction。-- scale=2 的外推（X3：0.25 天差 ×2 = 0.5 天）只在 X3 可测；真实 T1 上 scale=1，位移更保守，预期方向一致但幅度效应未验证。-- 未用 external/、prior/ 数据；未做趋势曲率校正（两点只能线性）。+- 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）。  ## 知识来源 -只用了通用机制知识：发育是连续过程，相邻阶段的类型内表达差可近似局部时间导数（线性外推），基因级 EB 收缩是标准去噪手段。未使用任何保留阶段（E9.5 之后 / 禁窗内）的测量信息；输入阶段 E8.75、E9.0 均为允许数据（≤E9.5）。+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。

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。总结：

**做了什么**：按 PLAN 在父节点 5 基础上实现并系统检验了两处改动 + 额外 6 个机制变体（全部 seed 0 配对查分，父=49.63）：软阈值 sigmoid 替代硬 Top-K（τ=0.15/0.3/0.6λ → 49.35/49.33/49.21）、类型自适应 α（49.46）、通路平滑 delta（Reactome+GO+Hallmark，β=0.3/0.5 → 49.46/49.48）、EB 平方收缩（49.41）、检出率补偿（48.80）、K=300/α=0.55（49.36）、t 统计量选基因（49.18）、α=0.45（49.65 平局，3 种子均值 48.69 vs 父 48.73）。**全部不优于父配置**——父的"硬 Top-500 + EB + α=0.5 + 保结构位移"是尖锐局部最优（de_recovery 对任何软化/扩散位移都掉档 48.62→47.75）。最终提交父代码不变，METHOD.md 完整记录负结果表。

**验证**：seed 0 输出与已查分文件逐元素一致（A 半 49.63，3 种子均值 48.73）；伪装视图（时间+1 天、乱序 manifest、换路径）输出逐元素相同；vec-check 通过；查分 18/20 次。

**下一步最值得试**：位移幅度/基因选择维度已探明为平台期，建议换轴——(1) 输出细胞数与组成（当前 652 上限、原比例；试 min_cells 端或按类型置信度重加权）；(2) 利用 external/ 更多阶段数据做二阶趋势（X3 的 external 与输入相同、无增益，但 final T1 视图 external 更丰富）；(3) 直接对 covariation/cell_state 组做生成侧改进（如按类型分布重抽样而非子采样）。

调研员

{
  "name": "软阈值EB位移 + 类型自适应α提升de_recovery",
  "motivation": "父节点5最弱组为de_recovery（48.69），虽比copy_last的44.09提升4.60，但仍有改善空间。当前硬Top-K=500在第500/501名基因间制造不连续断崖；同时所有类型共享α=0.5，忽略了快速分化类型与稳定类型的最优阻尼差异。节点3（乘法位移α=0.4）和节点4（nnz-only α=1.0全基因）的对比表明位移幅度的精细控制是de_recovery的关键杠杆。",
  "approach": "在父节点5的run.py基础上做两处改动，其余（保结构位移、COMP_ALPHA=0、单输入退路）不变：\n\n1. **软阈值替代硬Top-K**：当前对每型取|d|最大的500个基因、其余置0。改为连续权重 w_g = sigmoid((|d_g| − λ) / τ)，其中 λ 设为该型|d|的第 (1 − 500/G) 分位数（G为该型覆盖基因数），使约500个基因的w>0.5；τ=λ×0.15 控制过渡带宽度。位移变为 d_g × w_g。搜索范围：τ ∈ {λ×0.1, λ×0.15, λ×0.3}。机制：边界基因获得部分位移，减少硬截断导致的DE信号丢失，同时低置信基因仍被大幅抑制，保护covariation。\n\n2. **类型自适应α**：计算每型的位移范数 R_c = ||delta_c||_2（仅covered基因），全局中位数 R_med。类型α_c = α_base × clip(R_c / R_med, 0.6, 1.6)。快速变化的类型获得更大位移（提升de_recovery），稳定类型位移更小（保护cell_state/covariation）。α_base仍为0.5。搜索范围：clip上界 ∈ {1.4, 1.6, 2.0}，下界 ∈ {0.5, 0.6}。\n\n3. **评估协议**：因抽样噪声约1.66分，每个候选配置用3个抽样种子（seed 0,1,2）查A半，取均值比较。先只改软阈值（固定per-type α=0.5），确认方向；再叠加类型自适应α。预算：软阈值3个τ × 3种子 = 9次 + 自适应α最优τ下3个clip配置 × 3种子 = 9次，共18次，留2次余量。\n\n4. **单输入退路**：不变，copy_last。\n\n5. **视图无关性**：所有公式仅依赖时间差和视图内数据，无绝对时间或视图名硬编码。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "direction"],
  "risks": "1. 软阈值τ过大导致过多基因获得位移，covariation/cell_state回退（类似全基因位移47.98的失败模式）。Engineer应首先用1个种子快速检查τ=λ×0.3的covariation分组，若低于48立即放弃该τ。2. 类型自适应α可能让稀有类型（细胞少、delta估计噪声大）获得过大位移。clip下界0.6应能兜底；若某型细胞<10个，强制α_c=α_base。3. 总提升可能<2分噪声。用3种子均值判断：若均值提升<1分则视为无效，回退到父节点方案。4. 30分钟内18次查分较紧，每次运行约1秒，主要耗时在参数修改和结果记录上，应提前写好参数化代码一次到位。"
}

审查员

REVIEW.json written