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节点 n15

VAE(2500 HVG, latent15) 学两输入阶段配对细胞型的 latent 位移 δ(z)=Wz+b（ridge λ=1），按时间比外推 z，用解码器差值 dec(z_pred)−dec(z_last) 加到最后阶段非零 HVG 上（w=0.5）。

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 e925402f8d: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：这个提交的上一版（种子程序：相对空仓库）。改动的文件：solution/EXECUTION.json +1 −0、solution/METHOD.md +35 −0、solution/run.py +248 −0

diff --git a/solution/EXECUTION.json b/solution/EXECUTION.jsonnew file mode 100644index 0000000..9d5125c--- /dev/null+++ b/solution/EXECUTION.json@@ -0,0 +1 @@+{"gpu": false}diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..11a8ebc--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,35 @@+VAE(2500 HVG, latent15) 学两输入阶段配对细胞型的 latent 位移 δ(z)=Wz+b（ridge λ=1），按时间比外推 z，用解码器差值 dec(z_pred)−dec(z_last) 加到最后阶段非零 HVG 上（w=0.5）。++## 方法（family: generative_latent，按 PLAN 实现）++1. HVG 2500（seurat，最后输入阶段，仅 covered 基因）；log1p(CP10k) 直接使用。+2. Gaussian VAE：enc 2500→512→15(mu,logvar)，dec 15→512→2500；损失 MSE(按基因求和)+0.1*KL；Adam lr=1e-3，batch 256，60 epoch（~70s CPU），训练细胞 = 两阶段合并抽样 ≤3000。+3. 位移：两输入阶段按 celltype 匹配（每型 ≥10 细胞；X3 上匹配到 5 型，共 1093 个回归点）；Δz_t = mean z_last,t − mean z_first,t；对 first 阶段细胞 ridge 拟合 δ(z)=Wz+b（λ=1，bias 不罚）。z_pred = z_last + s·δ(z_last)，s = clip((t_target−t_last)/(t_last−t_first), 0, 2)·DISPLACEMENT_SCALE（X3 上时间比=2.0）。单输入退路：无配对 → s=0，纯 encode→decode。+4. 解码（提交默认 DECODE_MODE=resid）：dX = dec(z_pred)−dec(z_last)，x = x_last + RESID_W·dX，只施加在 x_last 非零的 HVG 位点，clip≥0；非 HVG 基因保留最后阶段原值；细胞按 sample_rows 下采样到 [min,max]。PLAN 字面的 dense 解码（DECODE_MODE=dense）和 mask 变体也保留在代码中。+5. 输出：view_io.write_prediction，全 genes.txt 面板。++生物知识来源：无外部生物先验；只用视图内表达与标签、时间差。CPU only（EXECUTION.json gpu=false），torch 单线程 + 固定 seed，确定。++## 机制生效证据（X3 视图，seed 0 实测）++- δ 非常数：within-type δ 标准差 0.0202（|δ| 均值 0.2561）→ 位置依赖存在但相对型间差较小；位移确实改变了全部 652 个输出细胞的非零 HVG 位点值（resid 模式，非零率保持 0.078）。+- 零转移对照（DISPLACEMENT_SCALE=0，dense 模式）：41.86 vs 完整 dense 40.43（分组：cov 18.91→16.14, cell_state 48.26→46.04, de 43.8→43.09, dir 50.59→50.45）——dense 下位移不加分；resid 模式下 scale=0 解析上精确等于 copy_last 下采样（dX=0）。+- dense 解码把 HVG 非零率 0.078→0.675，covariation 崩到 16；重建质量低：dec(z_last) 对输入的按基因 Pearson 均值仅 0.36 → 绝对解码值不可用，只能用解码差值（resid）。++## 查分记录（vec-score X3，A 半）++| 配置 | 分数 | cov | cell_state | de | dir |+|---|---|---|---|---|---|+| dense 完整 | 40.43 | 16.14 | 46.04 | 43.09 | 50.45 |+| dense 零转移 | 41.86 | 18.91 | 48.26 | 43.80 | 50.59 |+| mask 完整 | 44.55 | 42.26 | 44.12 | 43.09 | 48.35 |+| resid w=1 | 47.74 | 46.61 | 50.42 | 43.44 | 49.73 |+| resid w=2 | 46.85 | 44.16 | 49.41 | 43.09 | 49.69 |+| resid w=0.5（提交默认） | 48.14 | 47.49 | 50.71 | 43.80 | 49.92 |+| resid w=0.25 | 48.17 | 47.85 | 50.80 | 43.44 | 50.02 |++## 验证过 / 没验证++- 验证过：X3 视图完整跑通（~2.5 min），vec-check ok，seed 0 确定复现；resid w∈{0.25,0.5,1,2} 扫描，0.25–0.5 平台。+- 没验证：proxy / proxy2 / final 视图未跑（本节点只挂 X3；代码有单输入退路与视图无关时间比，逻辑上兼容）；多 seed 未测；VAE 超参（latent 15、KL 0.1）未按 PLAN 备选值重调（resid 模式对重建质量不敏感，故未调）。+- 如实报告：resid w=0.5 的 48.14 与种子 copy_last（T1 47.92，X3 未直接测）差距在噪声（~2 分）内；本方法族在该数据上未证明显著优于复制。w 越小越贴近 copy_last 地板。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..9801a31--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,248 @@+#!/usr/bin/env python+"""Gaussian VAE on HVGs with position-dependent linear latent transition.++family: generative_latent (PLAN: "Gaussian VAE on HVG with linear latent+transition, zero-shift control").++Steps (per PLAN):+ 1. HVG(2500, seurat) on the last input stage, log1p(CP10k) used directly.+ 2. Gaussian VAE: enc 2500->512->15, dec 15->512->2500, loss MSE + 0.1*KL,+    Adam lr=1e-3, batch=256, <=60 epochs / 5 min, <=3000 training cells.+ 3. Latent dynamics: for cell types matched across the two input stages,+    dz_t = mean(z_last,t) - mean(z_first,t); fit delta(z) = W z + b by ridge+    (lambda=1.0) on first-stage cells; extrapolate+    z_pred = z_last + s * delta(z_last), s = dt(target-last)/dt(last-first)+    clipped to [0, 2] (time differences only -> view independent).+ 4. Decode. Default mode "resid": the decoder-translated displacement+    dX = dec(z_pred) - dec(z_last) is added (weight RESID_W=0.5) to the+    last-stage HVG values at nonzero positions only, clip>=0; non-HVG genes+    keep the last-stage values. Alternative modes: "dense" (x=dec(z_pred),+    clip>=0, PLAN literal) and "mask" (dense restricted to nonzero positions).+ 5. Single-input fallback: no transition fit, z_pred = z_last (encode->decode).+Control: DISPLACEMENT_SCALE=0 env var -> zero-shift (encode->decode only).+Deterministic for a given --seed; CPU only; torch single-threaded.+"""+from __future__ import annotations++import argparse+import os+import sys+import time++import numpy as np+from scipy import sparse++LATENT_DIM = 15+HIDDEN = 512+KL_WEIGHT = 0.1+LR = 1e-3+BATCH = 256+MAX_EPOCHS = 60+TRAIN_SECONDS = 300.0+MAX_TRAIN_CELLS = 3000+N_HVG = 2500+L2_LAMBDA = 1.0+MIN_TYPE_CELLS = 10+++def log(*a):+    print("[vae]", *a, file=sys.stderr, flush=True)+++def main():+    ap = argparse.ArgumentParser()+    ap.add_argument("--data", required=True)+    ap.add_argument("--out", required=True)+    ap.add_argument("--seed", type=int, default=0)+    args = ap.parse_args()+    seed = int(args.seed)++    disp_scale_env = float(os.environ.get("DISPLACEMENT_SCALE", "1.0"))++    rng = np.random.default_rng(seed)+    import torch+    torch.manual_seed(seed)+    torch.set_num_threads(1)++    from src.task1_temporal import view_io++    view = args.data+    man = view_io.load_manifest(view)+    genes = view_io.panel_genes(view, man)+    n_panel = len(genes)+    inputs = view_io.inputs_by_time(man)+    if not inputs:+        raise RuntimeError("no input stages")++    stages = [view_io.read_stage(view, e, genes, missing="fill") for e in inputs]+    last = stages[-1]+    covered = np.asarray(last.var["covered"].to_numpy(), dtype=bool)+    log(f"inputs={len(inputs)} last_cells={last.n_obs} covered={int(covered.sum())}/{n_panel}")++    # ---- HVG selection on the last stage (covered genes only) ----+    Xl = last.X+    if sparse.issparse(Xl):+        Xl = Xl.toarray()+    else:+        Xl = np.asarray(Xl)+    Xl = Xl.astype(np.float32)+    sub = Xl[:, covered]+    import scanpy as sc+    import anndata as ad+    import pandas as pd+    tmp = ad.AnnData(X=sub, var=pd.DataFrame(index=np.asarray(genes)[covered]))+    sc.pp.highly_variable_genes(tmp, n_top_genes=min(N_HVG, sub.shape[1]), flavor="seurat")+    hvg_local = np.flatnonzero(tmp.var["highly_variable"].to_numpy())+    hvg = np.flatnonzero(covered)[hvg_local]+    d = len(hvg)++    # ---- gather training cells (all stages, capped) ----+    mats, stage_of, type_of = [], [], []+    for si, a in enumerate(stages):+        X = a.X.toarray() if sparse.issparse(a.X) else np.asarray(a.X)+        mats.append(np.asarray(X[:, hvg], dtype=np.float32))+        stage_of.append(np.full(a.n_obs, si))+        type_of.append(np.asarray(a.obs["celltype"].astype(str).to_numpy()))+    Xall = np.concatenate(mats, axis=0)+    stage_all = np.concatenate(stage_of)+    type_all = np.concatenate(type_of)+    if Xall.shape[0] > MAX_TRAIN_CELLS:+        pick = rng.choice(Xall.shape[0], size=MAX_TRAIN_CELLS, replace=False)+        Xtr = Xall[pick]+    else:+        Xtr = Xall+    log(f"train cells={Xtr.shape[0]} genes(HVG)={d}")++    # ---- VAE ----+    class VAE(torch.nn.Module):+        def __init__(self):+            super().__init__()+            self.enc = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(d, HIDDEN), torch.nn.ReLU())+            self.mu = torch.nn.Linear(HIDDEN, LATENT_DIM)+            self.lv = torch.nn.Linear(HIDDEN, LATENT_DIM)+            self.dec = torch.nn.Sequential(+                torch.nn.Linear(LATENT_DIM, HIDDEN), torch.nn.ReLU(),+                torch.nn.Linear(HIDDEN, d),+            )++        def encode(self, x):+            h = self.enc(x)+            return self.mu(h), self.lv(h)++        def decode(self, z):+            return self.dec(z)++    dev = torch.device("cpu")+    model = VAE().to(dev)+    opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=LR)+    Xt = torch.from_numpy(Xtr)+    n = Xt.shape[0]+    t0 = time.time()+    for epoch in range(MAX_EPOCHS):+        perm = torch.randperm(n)+        tot = 0.0+        for i in range(0, n, BATCH):+            xb = Xt[perm[i:i + BATCH]]+            mu, lv = model.encode(xb)+            z = mu + torch.exp(0.5 * lv) * torch.randn_like(mu)+            rec = model.decode(z)+            mse = torch.mean((rec - xb) ** 2) * d+            kl = -0.5 * torch.sum(1 + lv - mu.pow(2) - lv.exp()) / xb.shape[0]+            loss = mse + KL_WEIGHT * kl+            opt.zero_grad()+            loss.backward()+            opt.step()+            tot += float(loss.detach())+        if time.time() - t0 > TRAIN_SECONDS:+            log(f"time cap at epoch {epoch}")+            break+    log(f"trained epochs<={epoch+1} last_loss={tot:.3f} in {time.time()-t0:.1f}s")++    def encode_mean(X):+        with torch.no_grad():+            mu, _ = model.encode(torch.from_numpy(X))+        return mu.numpy()++    def decode(Z):+        with torch.no_grad():+            out = model.decode(torch.from_numpy(Z)).numpy()+        return np.clip(out, 0.0, None)++    # ---- encode every stage ----+    Z = [encode_mean(m) for m in mats]+    z_last = Z[-1]++    # ---- latent transition (needs >=2 stages) ----+    scale = 0.0+    W = np.zeros((LATENT_DIM, LATENT_DIM), dtype=np.float64)+    b = np.zeros(LATENT_DIM, dtype=np.float64)+    if len(stages) >= 2:+        z_first = Z[0]+        t_first, t_last = float(inputs[0]["time"]), float(inputs[-1]["time"])+        t_tgt = float(man["target"]["time"])+        dt_in = t_last - t_first+        dt_out = t_tgt - t_last+        time_ratio = float(np.clip(dt_out / dt_in, 0.0, 2.0)) if dt_in > 0 else 1.0+        si_last = len(stages) - 1+        lab1 = type_all[stage_all == 0]+        lab2 = type_all[stage_all == si_last]+        types1 = {t: np.flatnonzero(lab1 == t) for t in set(lab1)}+        types2 = {t: np.flatnonzero(lab2 == t) for t in set(lab2)}+        matched = [t for t in types1 if t in types2+                   and len(types1[t]) >= MIN_TYPE_CELLS and len(types2[t]) >= MIN_TYPE_CELLS]+        Xs, Ys = [], []+        for t in sorted(matched):+            dz = z_last[types2[t]].mean(axis=0) - z_first[types1[t]].mean(axis=0)+            Xs.append(z_first[types1[t]])+            Ys.append(np.tile(dz, (len(types1[t]), 1)))+        if Xs:+            Xr = np.concatenate(Xs).astype(np.float64)+            Yr = np.concatenate(Ys).astype(np.float64)+            A = np.hstack([Xr, np.ones((Xr.shape[0], 1))])+            reg = np.eye(LATENT_DIM + 1) * L2_LAMBDA+            reg[-1, -1] = 0.0+            sol = np.linalg.solve(A.T @ A + reg, A.T @ Yr)+            W, b = sol[:LATENT_DIM], sol[LATENT_DIM]+            scale = time_ratio * disp_scale_env+            within_sd = float(np.std([(z_last[types2[t]] @ W + b).std(axis=0).mean() for t in matched]))+            log(f"matched types={len(matched)} ridge cells={Xr.shape[0]} time_ratio={time_ratio:.3f} "+                f"disp_scale={scale:.3f} within-type delta sd={within_sd:.4f} "+                f"|delta| mean={np.abs(z_last @ W + b).mean():.4f}")+        else:+            log("no matched types -> zero shift")++    z_pred = z_last + scale * (z_last.astype(np.float64) @ W + b)+    z_pred = z_pred.astype(np.float32)++    # ---- decode + build output ----+    n_out = view_io.target_n_cells(man, last.n_obs)+    rows = view_io.sample_rows(last.n_obs, n_out, rng)+    Xdec = decode(z_pred)[rows]                      # (n_out, d) HVG dense+    Xout = Xl[rows].copy()                           # full panel, last-stage values+    mode = os.environ.get("DECODE_MODE", "resid")+    if mode == "resid":+        R = decode(z_last)[rows]+        dX = Xdec - R                                # decoder-translated latent displacement+        w = float(os.environ.get("RESID_W", "0.5"))+        upd = Xout[:, hvg] + w * dX+        Xout[:, hvg] = np.where(Xout[:, hvg] > 0, np.clip(upd, 0.0, None), 0.0)+        Xdec = Xout[:, hvg]+    else:+        if mode == "mask":+            Xdec = np.where(Xout[:, hvg] > 0, Xdec, 0.0)+        Xout[:, hvg] = Xdec+    R0 = decode(z_last)[rows]+    A, B = Xl[rows][:, hvg].astype(np.float64), R0.astype(np.float64)+    Ac, Bc = A - A.mean(0), B - B.mean(0)+    den = np.sqrt((Ac ** 2).sum(0) * (Bc ** 2).sum(0)) + 1e-12+    log(f"recon(z_last) per-gene pearson: mean={float(((Ac*Bc).sum(0)/den).mean()):.4f}")+    nz_before = float((Xl[rows][:, hvg] > 0).mean())+    nz_after = float((Xdec > 0).mean())+    log(f"out cells={n_out} HVG nonzero frac: input={nz_before:.3f} decoded={nz_after:.3f}")+    Xsp = sparse.csr_matrix(Xout.astype(np.float32))+    view_io.write_prediction(Xsp, genes, args.out)+    log(f"wrote {args.out}")+++if __name__ == "__main__":+    main()

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

**做了什么**：按 PLAN 从零实现 generative_latent 族——Gaussian VAE(2500 HVG, latent 15) + 配对细胞型的 latent 线性位移 δ(z)=Wz+b（ridge λ=1，时间比外推），零转移对照用 `DISPLACEMENT_SCALE=0`。PLAN 字面的 dense 解码重建质量太差（按基因 Pearson 0.36，covariation 崩到 16），改为提交 resid 模式：只把解码差值 dec(z_pred)−dec(z_last) 以 w=0.5 加到最后阶段非零 HVG 位点（w=0 时解析等于 copy_last，有安全地板）。

**查分（X3，A 半，7 次）**：dense 完整 40.4 / dense 零转移 41.9 / mask 44.5 / resid w2 46.8 / w1 47.7 / **w0.5 48.14（提交默认，vec-check ok，seed 0 确定）** / w0.25 48.17。与 copy_last 差距在噪声内，已如实写进 METHOD.md。

**下一步最值得试**：位移机制本身增益微弱（within-type δ sd 仅 0.02，主要是型间常数差）；建议 improve 节点把 latent 位移改成型内位置依赖更强的参数化（如更大 latent + 更强重建），或直接沿树上已验证的 PCA 残差扩张 + 白化路线（node 12）组合 resid-VAE 解码。

调研员

构。generative_latent 通过学习非线性解码器，理论上可保留更真实的基因共变，且允许零值位有支持地变为非零。节点6 (ot_cfm draft) gen_failed 说明神经网络方法在此环境有可行性风险，需极简实现。",
  "approach": "步骤：(1) 数据准备：取最后一个输入阶段（两输入时取第二阶段）的 2500 HVG（flavor='seurat'），log1p(CP10k) 直接使用，不做 count 反推。(2) 训练 Gaussian VAE：encoder 2层 MLP (2500→512→15)，decoder 2层 MLP (15→512→2500)；损失 = MSE_recon + 0.1*KL；Adam lr=1e-3，batch=256，训练上限 60 epoch 或 5 分钟先到为准；细胞数 >3000 时随机采样 3000 训练。(3) 学习 latent 线性转移动力学：若两输入可用，对配对细胞型（按已有标签匹配两阶段的同型细胞），计算 Δz = z_stage2 - z_stage1；拟合 δ(z) = Wz + b（W: 15×15，用最小二乘，加 L2 正则 λ=1.0 收缩向零）；外推：z_pred = z_last + δ(z_last)。(4) 解码：x_pred = decoder(z_pred)，clip≥0；非 HVG 基因保留最后阶段原值不变。(5) 单输入退路：无配对时跳过位移学习，直接 encode→decode（等价于自编码重建，预期≈输入）。(6) vec-score 快速筛选：先跑零转移对照确认解码器不跌破 copy_last（若跌破 >2 分则调大 KL 权重或减少 latent dim），再跑完整转移版本。关键参数初值：latent_dim=15, KL_weight=0.1, lr=1e-3, epochs≤60, L2_lambda=1.0；搜索范围极小（仅在对照失败时调 KL_weight∈{0.05,0.1,0.5}）。",
  "expected_groups": ["covariation", "de_recovery"],
  "risks": "主要风险：(1) 解码器重建本身跌破 copy_last（VAE 过度平滑，输出趋向均值）——Engineer 应先跑零转移对照，若重建分低于 copy_last 2分以上则报告失败并尝试减小 latent dim 或增大 KL 权重；(2) 30分钟内训练不收敛——设硬时间上限，用小子集(1500细胞)先验证流程；(3) 线性位移过拟合（两阶段样本少）——L2正则和收缩因子限制幅度；(4) GPU/PyTorch 环境问题——先验证 import torch 和 scvi-tools 可用，若不可用退回纯 numpy PCA 自编码。尽早发现：前5分钟确认环境，前10分钟完成零转移对照的 vec-score 查询。",
  "family_id": "generative_latent",
  "mechanism": "小型 Gaussian VAE 学习 HVG 表达的非线性编码-解码映射，在 15 维 latent 空间用位置依赖的线性映射 δ(z)=Wz+b 做时间外推，解码器将 latent 位移转化为全基因表达变化，允许零值基因在解码后获得非零表达。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对同一类型所有细胞施加相同向量；本方案的位移 δ(z)=Wz+b 依赖每个细胞在 latent 空间的具体位置 z，同型内不同细胞获得不同位移（可通过计算型内 δ 方差验证非零）。此外解码器是非线性的（2层 MLP + ReLU），latent 空间的位移经解码后在基因空间产生非线性、位置依赖的表达变化，而非基因空间的固定加减。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应报告：(1) 型内位移 δ 的标准差（若≈0 则退化为常数位移）；(2) 零转移对照 vs 完整转移的四组分差值；(3) 解码后零值率变化（与输入相比新增了多少非零位、丢失了多少非零位）；(4) 解码重建与原始输入的 Pearson 相关（按基因）；(5) 实际被改变的细胞数量与幅度分布。",
  "mechanism_off_control": "同一程序中设 DISPLACEMENT_SCALE=0（即 z_pred = z_last，不做任何位移），仅执行 encode→decode。此时输出应为输入的重建，预期与 copy_last 分数接近（差值在噪声内）。若零转移与完整转移输出完全相同，说明位移未生效。",
  "sources": []
}
```