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节点 n9

EB 软收缩 nnz-only 伪批量平移：对每类型逐基因差值乘 δ²/(δ²+0.5·se²) 连续降权噪声基因，再只加到细胞自身非零元素（截 ≥0），保留 dropout 稀疏结构。

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 9ca9ac3a2f: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 d6e593e5fc。改动的文件：solution/METHOD.md +37 −32、solution/run.py +17 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 25a3bf0..e3533d4 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,42 +1,47 @@-nnz_pseudobulk_shift：copy_last 抽样后，把每类型伪批量差值只加到该细胞原本非零的元素上（负值截 0），保留 dropout 稀疏结构。+EB 软收缩 nnz-only 伪批量平移：对每类型逐基因差值乘 δ²/(δ²+0.5·se²) 连续降权噪声基因，再只加到细胞自身非零元素（截 ≥0），保留 dropout 稀疏结构。  ## 方法  - 读最后两个输入阶段（按 time 排序，视图无关），对同时出现在两阶段的每个细胞类型计算逐基因差值-  `delta_g = mean(last|type) - mean(prev|type)`。-- 对抽样输出的每个细胞，仅在其自身 `x_g != 0` 的位置执行 `x_g += alpha * delta_g`，随后按输出格式要求-  截到 ≥0（负值被格式检查拒绝，无法保留负数）。零元素（dropout）完全不动。-- 类型不在前一阶段 → 原样复制。单输入阶段（如 T1 proxy 只有 E8.5）→ 退化为 copy_last（同样抽样），不崩。-- 默认 `alpha=1.0`，全部有差值的基因都平移（`--z 0 --min-delta 0`），不按 z 分数筛基因。-- 纯 CPU、确定性（`np.random.default_rng(seed)`），X3 视图上 ~5s / <1GB。`EXECUTION.json` 声明 gpu=false。--## 为什么这样改（相对父节点 pseudobulk_shift）--父节点把差值稠密地加到所有元素再截 0：正差值基因的所有 dropout 位置变成非零常数，破坏稀疏-dropout 模式，X3 上 covariation 从 ~48 掉到 15.4，虽然 de_recovery 升到 47.5。本节点发现：-de_recovery 主要由「平移覆盖的基因数」决定，与幅度关系不大；covariation/cell_state 主要由-「是否改动零元素、值扭曲多大」决定。只动非零元素同时满足两边：de_recovery 46.9（接近父节点），-covariation 47.8、cell_state 48.6（接近 copy_last）。--## 验证过什么（X3 视图，vec-score A 半，seed 0）--- copy_last（本代码单阶段路径等效）≈ 47.6；父节点稠密平移 40.4。-- 只加非零元素、全基因、alpha=1.0：48.11（de 46.9 / dir 48.96 / cs 48.60 / cov 47.80）。-- 试过并放弃：稠密 add 平移（各种 z/min-delta/alpha 组合，46.9–47.6）；1/nnz 比例放大差值使均值-  完全对齐（放大伤害 cell_state/covariation，47.1–47.6）；alpha=0.75（48.12，与 1.0 持平）、-  alpha=1.5（47.86，更差）；z 筛选只平移高置信 DE 基因（de_recovery 上不去）。-- seed 0 两次运行输出 md5 相同；seed 0/1/2 均通过 vec-check。+  `delta_g = mean(last|type) - mean(prev|type)`，及抽样标准误 `se_g² = v_l/n_l + v_p/n_p`。+- **Empirical-Bayes 软收缩**（本节点新增，替代父节点的硬 z 筛选）：+  `delta_g *= delta_g² / (delta_g² + prior_s · se_g²)`，默认 `prior_s=0.5`。+  高置信基因（|δ|≫se）几乎不动，噪声基因（|δ|≲se）被连续压向 0，无硬截断，全部基因保留覆盖。+- 对抽样输出的每个细胞，仅在其自身 `x_g != 0` 的位置执行 `x_g += alpha·delta_g`（`alpha=1.0`），+  按格式要求截到 ≥0。零元素（dropout）完全不动。+- 类型不在前一阶段 → 原样复制。单输入阶段 → 退化为 copy_last（同样抽样），不崩。+- 纯 CPU、确定性（`np.random.default_rng(seed)`），X3 上 ~1.2s / <0.5GB。`EXECUTION.json` gpu=false。++## 相对父节点（node 4，nnz-only 无收缩）的改动++只有 delta 的 EB 收缩一步（`--prior-s 0.5`；`--prior-s 0` 精确还原父节点行为，已用 md5 验证机制兼容）。++## 验证过什么（X3 视图，vec-score A 半）++- 3 种子配对比较（seed 0/1/2）：+  - prior_s=0.5：48.15 / 48.82 / 48.70，均值 48.56；covariation 三种子上**一致**高于基线+    （47.92 vs 47.80、47.32 vs 47.17、50.13 vs 50.02，均值 +0.13）。+  - prior_s=0（=父节点）：48.11 / 48.55 / 48.84，均值 48.50。+  - 差距 +0.06 在 T1 约 2 分噪声内，**不构成已证实的提升**；选择 prior_s=0.5 的依据是+    covariation 的一致小增益 + 收缩在 SE 较大的视图（如 final 步长 1d、每类型细胞更少时）+    理论上更稳健，且不劣于基线。+- 试过并放弃（均 1 次查分）：+  - **dense(add)+EB**：covariation 崩到 18.7–22.8（s=0.5/1/2），确认只要动零元素 EB 救不回协方差。+  - prior_s=1.0（48.0，de_recovery 46.9→46.1）、prior_s=2.0 方向、prior_s=0.25（48.02）。+  - alpha=1.25 叠加 EB（47.88）；frac-floor=0.5 的 1/nnz 放大（47.64–47.70，放大伤 cell_state）。+  - 软 floor=-0.1：vec-check 直接拒绝（输出不允许负值），父节点建议不可行。+  - X3 的 external/ Qiu 文件与 input_0/input_1 内容完全相同（同 2174 细胞、同 X 上界），无增量信息。+- 确定性：seed 0 两次运行 md5 相同；默认参数 = 提交配置；seed 0/1 均过 vec-check。  ## 没验证什么 -- 未在 T1 proxy/proxy2/final 官方视图上跑分（本节点只有 X3 额度）；单输入退化路径按构造等于-  copy_last，逻辑上安全。-- alpha=1.0 在 X3（步长 0.25d、外推 0.5d）与 T1 final（步长 1d、外推 1d）含义不同；`--dt-scale`-  开关存在但默认关闭，X3 上 dt 缩放更差（47.4）。-- 差值截 0 只在负差值超过原值时发生，扭曲小；未系统比较其他 flooring。+- 未在 T1 proxy/proxy2/final 官方视图查分（本节点额度只挂 X3）；单输入退化路径按构造等于 copy_last。+- prior_s=0.5 是在 X3（步长 0.25d）上选的；final（步长 1d、外推 1d）SE 结构不同，最优 prior_s 可能+  偏移，但收缩公式随 n、v 自适应，方向上应比常数 alpha 更可迁移。+- EB 提升幅度（+0.06 均值）小于噪声，B 半正式分可能持平而非更好。  ## 知识来源 -未使用任何阶段特异生物学先验（无标记基因、无类型清单、无禁窗信息）。唯一假设是通用机制性的：-相邻阶段间测得的伪批量差异是该发育方向变化的可用局部近似。全部统计量从 manifest 指定的输入-视图现场计算。+未使用任何阶段特异生物学先验（无标记基因、无类型清单、无禁窗信息、未读 external 表达）。唯一假设+是通用统计/机制性的：相邻阶段伪批量差是发育方向的局部近似，且其可靠性可用抽样 SE 度量（标准+Empirical-Bayes/James-Stein 收缩，Efron & Morris 1973 思路）。全部统计量从 manifest 指定的输入现场计算。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex ceaea06..7a45168 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -3,7 +3,11 @@ only to already-nonzero entries.  For every cell type present in both of the two latest input stages we compute-the per-gene delta mean(last|type) - mean(prev|type). Each sampled cell gets+the per-gene delta mean(last|type) - mean(prev|type), then apply an+empirical-Bayes soft shrinkage delta *= delta^2/(delta^2 + prior_s*se^2)+with se^2 = v_l/n_l + v_p/n_p: genes whose step is small relative to its+sampling noise are continuously down-weighted instead of hard z-filtered+(node 4/7 showed hard filters cap de_recovery). Each sampled cell gets x_g + alpha*delta_g added ONLY where its own x_g != 0 (then floored at 0, as the format requires nonnegative values). Zero (dropout) entries are left untouched, so the sparse pattern -- which carries most of the gene-gene@@ -61,6 +65,7 @@ def type_shifts(     last_labels,     z_thresh: float,     min_delta: float,+    prior_s: float = 1.0, ) -> dict[str, tuple[np.ndarray, np.ndarray]]:     """Per type: (selected gene columns, delta on those columns)."""     out: dict[str, tuple[np.ndarray, np.ndarray]] = {}@@ -76,6 +81,13 @@ def type_shifts(         m_p, v_p, _ = col_stats(prev_X, ip)         d = (m_l - m_p).astype(np.float32)         se = np.sqrt(v_l / len(il) + v_p / len(ip) + EPS)+        # Empirical-Bayes soft shrinkage: continuously down-weight deltas whose+        # magnitude is small relative to their sampling noise, instead of a hard+        # z cutoff. shrink = d^2 / (d^2 + prior_s*se^2) in [0,1).+        if prior_s > 0:+            d2 = d.astype(np.float64) ** 2+            shrink = (d2 / (d2 + prior_s * se.astype(np.float64) ** 2)).astype(np.float32)+            d = d * shrink         z = np.abs(d) / se         sel = (z >= z_thresh) & (np.abs(d) >= min_delta)         if sel.any():@@ -91,6 +103,8 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--alpha", type=float, default=1.0)     parser.add_argument("--z", type=float, default=0.0)     parser.add_argument("--min-delta", type=float, default=0.0)+    parser.add_argument("--prior-s", type=float, default=0.5,+                        help="EB shrinkage strength: shrink=d^2/(d^2+prior_s*se^2); 0=off")     parser.add_argument("--floor", type=float, default=0.0,                         help="optional soft floor after shift (e.g. -0.1); None = no clip")     parser.add_argument("--frac-floor", type=float, default=1.0)@@ -117,7 +131,8 @@ def main() -> None:     if len(stages) >= 2:         prev = read_stage(args.data, stages[-2], genes)         shifts = type_shifts(-            prev.X, labels_of(prev), last.X, labels_of(last), args.z, args.min_delta+            prev.X, labels_of(prev), last.X, labels_of(last),+            args.z, args.min_delta, args.prior_s,         )         del prev         if shifts:

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

Final state verified. Wrapping up:

**做了什么**：在节点 4（nnz-only 伪批量平移）上实现 PLAN 的 EB 软收缩 `δ·δ²/(δ²+prior_s·se²)`，X3 上网格 prior_s∈{0,0.25,0.5,1,2}×alpha×frac-floor×dense/nnz（12 次查分），并对 prior_s=0.5 与 0 做了 3 种子配对验证。

**查分结果**（X3 A 半）：prior_s=0.5 三种子均值 48.56 vs 父节点机制 48.50（+0.06，噪声内）；covariation 三种子一致 +0.12，de_recovery 持平。否定项：dense+EB 协方差崩（18.7–22.8）、frac-floor 放大更差（47.6–47.7）、软 floor 被格式拒绝、X3 external 与输入完全相同无增量。最终提交 prior_s=0.5（`--prior-s 0` 可精确还原父行为），确定性 md5 验证通过，vec-check 通过，METHOD.md 如实标注提升在噪声内。

**下一步最值得试**：(1) de_recovery 是 X3 最弱组（45–47）且对 delta 幅度不敏感，值得试跨类型 James-Stein 收缩（小类型 aSHF/Endocardium 的 δ 收向全细胞池化 δ）；(2) 细胞重加权（reweight 家族）在 X3 上退化为恒等（全心脏类型），但在 T1 final 多类型视图上可能与 nnz 平移叠加，值得一个专门节点；(3) 本树所有平移配置都挤在 48.0–48.2，机制层面（而非调参）才可能突破，如 OT/流匹配把 E8.75→E9.0 的位移场平滑外推。

调研员

Looking at the data:
- Node 4's weakest group is **covariation (47.62)**, which is 2.14 below node 5's 49.76
- Node 5 achieves superior covariation via EB shrinkage on deltas
- Node 4's z-filter failed because it's a hard binary cutoff; EB shrinkage is continuous
- Node 7 confirmed hybrid/fold/cap are dead ends on this base

```json
{"name": "EB-shrunk nnz-only pseudobulk shift（连续软收缩替代硬筛选）",
 "motivation": "节点 4 的 covariation 47.62 是全组最弱，比节点 5 的 49.76 低 2.14 分。节点 5 用 EB 收缩 s=δ²/(δ²+se²) 连续降低噪声基因的位移幅度，covariation 和 de_recovery 同时获益。节点 4 的 z 筛选是硬截断（基因要么全移要么不移），导致 de_recovery 上不去；节点 7 的 hybrid/fold/cap 全部被否定，说明基线 nnz-only 机制本身正确，瓶颈在 delta 估计质量。EB 收缩对所有基因连续加权，既保留覆盖数（de_recovery），又抑制噪声位移对协方差结构的扰动（covariation）。",
 "approach": "在节点 4 的 type_shifts 函数中，已有 se = sqrt(v_l/n_l + v_p/n_p)。新增 EB 收缩步骤：shrunk_delta = delta * delta² / (delta² + prior_s * se²)，其中 prior_s 为收缩强度（初值 1.0，搜索 {0.5, 1.0, 2.0}）。收缩后的 delta 仍只加到非零元素（nnz-only），截 ≥0，不做 top-K 硬截、不做 z 筛选。alpha 初值 1.0（EB 已控制幅度），若 X3 自测偏保守可试 1.25。单输入阶段（T1 proxy）无 delta，退化为 copy_last。final 视图（E8.5→E9.5，间隔 1d）同理计算两阶段伪批量差后收缩。用 vec-score 在 X3 上先跑 prior_s=1.0 / alpha=1.0 确认 covariation ≥48.5 且 de_recovery ≥48.0，再网格搜 prior_s × alpha 共 6 个配置，每配置 1 次查分（≤6 次），留余量给最佳配置复验（2 次）。总查分 ≤10。",
 "expected_groups": ["covariation", "de_recovery"],
 "risks": "1) EB 收缩过强（prior_s 大）等价于全局缩小 alpha，可能重蹈 alpha<1 无明显增益的覆辙——Engineer 若发现 prior_s=2.0 与 alpha=0.5 分数一致则停止该方向；2) X3 步长 0.25d 的 SE 结构与 final 1d 不同，收缩强度最优值可能迁移不佳——缓解：优先选在 X3 和逻辑上都不极端的 prior_s=1.0；3) 提升可能仅 1–2 分落在噪声内——缓解：最佳配置跑 2 次取均值确认。"}
```