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节点 n9

按 PLAN 实现并验证"shape delta 施加到全部 HVG 位置"的解码：零位置的稠密施加使 covariation 单调恶化（45.2→30.6），零阈值扫描确认父节点的非零掩码解码是该轴最优，故按 PLAN 第 4 步回退（默认 LOWRANK_SHAPE_ALLHVG=0）；lowrank_shape 机制（β=3 型内 PC 残差扩张）保持打开，默认输出与父节点（node 5）逐

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 bea4ebf436: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 a9e37a676c。改动的文件：solution/METHOD.md +37 −48、solution/run.py +21 −7

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6923e6c..bdb7139 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,63 +1,52 @@-在父节点分型 PCA 均值外推上叠加"形状演化"：按细胞型估计各 PC 两阶段方差比，收缩后乘时间比、只允许扩张（r≥1），逐细胞缩放其在 PC 空间偏离型心的残差，使型内分布展宽、共变结构随时间演化。+按 PLAN 实现并验证"shape delta 施加到全部 HVG 位置"的解码：零位置的稠密施加使 covariation 单调恶化（45.2→30.6），零阈值扫描确认父节点的非零掩码解码是该轴最优，故按 PLAN 第 4 步回退（默认 LOWRANK_SHAPE_ALLHVG=0）；lowrank_shape 机制（β=3 型内 PC 残差扩张）保持打开，默认输出与父节点（node 5）逐元素一致。 -## 方法+## 本节点做了什么 -父节点（node 4）流程不变：两输入阶段共同覆盖基因取前 2500 HVG，合并中心化后 `svds`（v0=ones，确定性）取 25 PC；位移幅度 s = α·(t_target−t_last)/(t_last−t_prev)，α=1.8，clip [0,4]（X3 上 dt_in=0.25、dt_out=0.5 → s=3.6）；对两阶段都可配对（≥5 细胞）的同名类型在型内求 PC 均值差，λ_k=var_k/(var_k+0.3) 收缩后逆变换回基因空间，只加到该型细胞的已有非零元素上，clip≥0；单输入视图精确退化为 copy_last。+1. **实现（PLAN 步骤 1–3、5）**：shaped 类型的解码分两条路径，由 `LOWRANK_SHAPE_ALLHVG` 开关控制：+   - `=1`（PLAN 假设）：mean-shift 仍只加非零元素（原逻辑不变），shape delta `d_gene`（PC 残差 × β(sqrt(r_t)−1) 逆变换回基因空间）加到**全部 2500 HVG 位置**（稠密块加、clip≥0、eliminate_zeros）；可选 `LOWRANK_SHAPE_ZERO_THRESH`：对原始为零且 |delta|<阈值的位置不施加。+   - `=0`（默认，回退）：mean+shape 合并后只加非零元素，与父节点逐元素 maxdiff=0.0（已验证）。+   - 参数不新增：β=3、τ_shape=0.5、RLO=1、mc=10、npcs=25、α=1.8 全部沿用父节点。+2. **查分（X3 A 半，seed0，共用 7 次额度）**： -新增形状演化（family: lowrank_shape，默认开，`LOWRANK_SHAPE_BETA=3.0`）：-1. 对每个配对类型（形状部分要求两阶段各 ≥10 细胞，`LOWRANK_SHAPE_MINCELLS=10`），算型内每 PC 方差 var_prev_k、var_last_k，比值 r_k=var_last_k/var_prev_k。-2. 向 1 收缩：r_s = 1+(r−1)·var_last/(var_last+τ_shape)，τ_shape=0.5（`LOWRANK_SHAPE_TAU`）。-3. 按同一时间比外推：r_t = clip(1+s·(r_s−1), 1.0, 4.0)。**下界 1.0 = 只允许扩张**（`LOWRANK_SHAPE_RLO`）：收缩方向被冻结（数据里型内方差随时间总体增大，且收缩外推在 s=3.6 下把大量 PC 推成负值被 clip，实测拖累 cell_state）。-4. 逐细胞：delta_pc = β·(sqrt(r_t)−1)·(cell_pc − 型心_pc)，β=3.0，作用于全部 25 PC（`LOWRANK_SHAPE_NPCS=25`），逆变换到基因空间，与均值位移相加后只加到非零元素上，clip≥0，eliminate_zeros。-5. 不满足配对/细胞数条件的类型：只做均值位移或完全不动（`LOWRANK_FALLBACK=none`，与父一致）。--β 扫描（X3 A 半，seed0）：0→54.90（=父）、1→55.88、1.5→56.39、2→56.90、3→**57.33**、4→57.33、5→56.92、8→53.65（崩塌）。β∈[3,4] 平台，取 β=3（covariation 更高、离崩塌区更远）。--## 机制生效证据（对照 SHAPE_BETA=0）+| 配置 | 总分 | cell_state | covar | de_rec | dir |+|---|---|---|---|---|---|+| 父节点（ALLHVG=0，复现） | 57.33 | 75.52 | 45.21 | 52.47 | 50.08 |+| ALLHVG=1 无阈值 | 53.24 | 71.62 | **30.60** | 52.47 | 50.05 |+| ALLHVG=1 阈值 0.05 | 53.79 | 71.98 | 32.77 | 52.47 | 50.07 |+| ALLHVG=1 阈值 0.2 | 56.09 | 74.22 | 40.80 | 52.47 | 50.18 |+| ALLHVG=1 阈值 0.5 | 57.15 | 75.37 | 44.44 | 52.47 | 50.12 |+| ALLHVG=1 阈值 1.0 | 57.29 | 75.49 | 45.04 | 52.47 | 50.08 |+| ALLHVG=1 阈值 2.0（≈父） | 57.33 | 75.52 | 45.19 | 52.47 | 50.08 | -- **对照**：`LOWRANK_SHAPE_BETA=0` 输出与父节点逐元素 maxdiff=0.0（完全复现父节点，其 X3 A 半 seed0=54.90）；`LOWRANK_TAU=1e6` 时 λ≈0 → copy_last（父节点已验证，等价 47.92 基线）。-- **改变了哪些细胞**：5 个类型被形状化（AVC-CM、IFT-CM、OFT/RV-CM、SV-CM、Unknown）；Endocardium、V-CM 等不可配对类型位移差为 0（未动）。-- **非常数位移**：形状开启后同型细胞间 |位移|（全基因求和）的 std = 63–115（常数位移应为 0）——同型不同 PC 位置的细胞得到不同位移。-- **型内方差变化**：预测的型内平均基因方差 var_on/var_off = 1.03–1.13（5 个被形状化类型全部 >5% 变化的有 3 个：AVC-CM +12.6%、Unknown +5.9%、IFT-CM +5.6%）。-- **方差比非平凡**：各型 mean|r_k−1| = 0.13–1.77，sqrt(r_t) ∈ [1, 2.0]（上界 clip 生效），机制不在退化区（|r−1|≫0.05 放弃阈值）。-- **四组分变化**（β=0 → β=3，seed0 A 半）：cell_state 66.1→75.5（+9.4），de_recovery 52.0→52.5（+0.5），direction 50.2→50.1（−0.1），covariation 47.7→45.2（−2.5）。总分 54.90→57.33（+2.4）。mmd_u 0.0218→0.0176：目标阶段的分布确实比最后输入阶段更展宽，扩张型形状演化直接改善分布匹配。+3. **结论与回退（PLAN 步骤 4）**：PLAN 的假设（非零掩码使变换逐细胞不同、破坏共变；全 HVG 施加恢复线性变换 → covariation ≥47）**被证伪**。covariation 随零位置施加程度单调恶化：向原始零位置加入低秩稠密 delta，等于给同型所有细胞注入一段共享的、目标阶段不存在的稠密相关信号（低秩 Vt 行的线性组合），基因对相关性被这段人工共变主导——这正是 covariation 从 45.2 崩到 30.6 的机制。非零掩码反而把 shape 变化限制在已表达基因上，保护了共变结构。阈值扫描单调收敛回父节点，证明父解码是该轴最优，无中间态可赚。de_recovery 对阈值不敏感（52.47 恒定），PLAN 风险 1 未触发。**故回退：默认 ALLHVG=0，本节点提交输出与父节点完全一致。** -## X3 查分记录（A 半，seed0，除注明外）+## 机制生效证据（lowrank_shape 家族，默认开） -| 配置 | 分 | cell_state | covar | de_rec | dir |-|---|---|---|---|---|---|-| 父 α=1.8（β=0 复现） | 54.90 | 66.1 | 47.7 | 52.0 | 50.2 |-| β=1 τ_s=0.5 mc5 npc10 clip[0.25,4] | 55.02 | 66.79 | 47.22 | 51.96 | 50.22 |-| mc50 τ_s=2 clip[0.5,2] | 55.00 | 66.71 | 47.21 | 51.96 | 50.20 |-| mc50 τ_s=0.5 clip[0.5,2] | 54.99 | 66.71 | 47.19 | 51.96 | 50.20 |-| 只扩张 RLO=1 mc50 npc10 | 55.78 | 69.50 | 47.02 | 51.96 | 50.16 |-| 只扩张 mc10 npc10 | 55.85 | 69.74 | 46.97 | 51.96 | 50.16 |-| 只扩张 mc50 npc25 | 55.88 | 69.90 | 46.92 | 51.96 | 50.15 |-| 只扩张 mc10 npc25 | 55.94 | 70.16 | 46.86 | 51.96 | 50.14 |-| β=1.5 | 56.39 | 71.96 | 46.43 | 51.96 | 50.10 |-| β=1.5 α=2.2 | 56.49 | 72.52 | 45.99 | 51.96 | 50.16 |-| β=2 | 56.90 | 73.47 | 46.03 | 52.47 | 50.12 |-| β=2 α=2.2 | 56.92 | 73.83 | 45.57 | 52.47 | 50.15 |-| **β=3（提交）** | **57.33** / 57.10（seed1） | 75.52 / 73.76 | 45.21 / 45.15 | 52.47 / 51.96 | 50.08 / 51.80 |-| β=4 | 57.33 | 76.09 | 44.45 | 52.47 | 49.98 |-| β=3 τ_s=2 | 57.18 | 74.93 | 45.35 | 52.47 | 50.07 |-| β=5 | 56.92 | 75.28 | 43.72 | 52.47 | 49.90 |-| β=8 | 53.65 | 67.14 | 41.78 | 50.96 | 49.64 |+机制本身与父节点相同且已验证生效（见下），本节点新增的是解码方式的对照证据：+- **机制开关**：`LOWRANK_SHAPE_BETA=0` 关闭全部形状部分（复现 node 4，父已验证 maxdiff=0.0）；`LOWRANK_SHAPE_ALLHVG=0/1` 独立控制解码路径，`=0` 时逐元素复现父节点（本节点实测 maxdiff=0.0）。+- **改变了哪些细胞**：5 个配对类型被形状化（AVC-CM、IFT-CM、OFT/RV-CM、SV-CM、Unknown）；不可配对类型不动（LOWRANK_FALLBACK=none）。同型细胞间位移 std=63–115（非常数位移，与 constant_shift 本质不同）。+- **四组分变化**（β=0→3，父节点数据）：cell_state 66.1→75.5（+9.4），de_recovery 52.0→52.5，direction 50.2→50.1，covariation 47.7→45.2（−2.5）；mmd_u 0.0218→0.0176。+- 本节点补充：全 HVG 解码时 covariation 30.6、mmd_u 0.0194（分布匹配略退化），进一步说明零位置稠密 delta 注入的是有害噪声而非有效形状演化。  ## 验证过的 -- vec-check ok；seed0 复跑逐元素一致；**伪装视图**（时间统一 +1 天、manifest 键乱序重排版、换路径）输出与真实视图逐元素 maxdiff=0.0 → 视图无关（s 只用时间差；RLO/clip/β 是常数不是绝对时间）。-- 默认配置输出与查分过的 c11（β=3）逐元素一致。-- 单输入退路（copy_last）逻辑未改动，与父一致。-- 运行 ~10 s、内存 <2 GB（limits: 28 GB / 30 min）。+- `LOWRANK_SHAPE_ALLHVG=0`（默认）输出与父节点（改动前 run.py 的 seed0 输出）逐元素 maxdiff=0.0。+- seed0 复跑逐元素一致（确定性）；seed3 可正常运行。+- **伪装视图**（所有阶段时间 +1 天、manifest 键乱序重排版、换路径 /tmp/opencode/dv9）：输出与真实视图逐元素 maxdiff=0.0 → 视图无关。+- vec-check ok；运行 ~6 s、内存与父相同（limits 28 GB / 30 min 内富余）。+- 单输入退路（copy_last）代码路径未改动。  ## 没验证的 / 风险 -- 未在 T1 proxy / proxy2 / final 视图实测（本节点只挂 X3）。final 上 dt_in=1、dt_out=1 → s=1.8，扩张幅度更温和（r_t=1+1.8(r_s−1)），机制同样成立，但幅度是否仍最优未测。-- β=3 是 A 半调出；A 半增益 +2.4（seed0）/ +1.7（seed1）略超 T1 噪声 2 分，B 半可能缩水。β∈[3,4] 平坦、[2,5] 都 >56.9，对 β 误差不敏感。-- covariation 随 β 单调下降（47.7→45.2），若 B 半 covariation 权重更高或地板更低，净收益会小于 A 半；但 4 组加权下 β=3 仍是最优平台。-- 方差比估计在小类型上噪声大（AVC-CM n_prev=18），已用 mc=10 + τ_shape 收缩 + 只扩张 + clip≤4 四重防护；mc10 与 mc50 分差仅 0.06。+- 提交的默认配置 = 父节点配置，其 B 半行为与父节点（58.56，rank3 59.11）预期完全一致；本节点自身不产生分数增益（如实报告，符合 PLAN 风险 4"若改善不显著，不强行提交"）。+- ALLHVG=1 各阈值配置只测了 seed0；阈值扫描单调、跨度大（30.6→45.2 远超 2 分噪声），结论对 seed 稳健。+- 未测 proxy/proxy2/final 视图（本节点只挂 X3）；回退后代码与父一致，父的跨视图结论继续成立。++## 下一步建议（给后续节点）++- covariation 组的瓶颈不在解码掩码，而在 β=3 扩张本身（4x 残差放大引入的低秩噪声）与 clip≥0 的非线性。可试：把 shape 扩张限制在方差比信号最强的前 3–5 个 PC（其余置 0），或在扩张后对型内残差做白化-再相关校准（把预测的基因对相关向 last-stage 输入相关线性收缩，ANALYSIS 建议的 w 扫描），验证能否 covar ≥47 且 cell_state ≥74。+- direction 组（~50，de_direction≈0.001–0.005 几乎无信号）：对不可配对类型加 OT/近邻标签位移兜底仍是未试方向。  ## 知识来源 -未使用任何保留阶段/基因型的测量信息；未读禁窗数据；未用 `uns.celltype_palette`。只用 view 内两个输入阶段的表达、标签、时间差。"细胞状态多样性随发育时间增加"是通用发育生物学常识（谱系 progressively 分化），不针对任何禁窗阶段；其余为统计常识（方差比收缩、PCA），无外部数据注入。+未使用任何保留阶段/基因型的测量信息；未读禁窗数据；未用 `uns.celltype_palette`；external/ 与 prior/ 均未读取。只用 view 内两个输入阶段的表达、标签、时间差。"细胞状态多样性随发育时间增加"为通用发育生物学常识（谱系渐进分化），不针对禁窗阶段；其余为统计常识（PCA、方差比收缩、稀疏解码），无外部数据注入。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 295ed69..b3c304d 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -73,6 +73,8 @@ def main() -> None:     shape_rlo = _env_float("LOWRANK_SHAPE_RLO", 1.0)     shape_npcs = _env_int("LOWRANK_SHAPE_NPCS", 25)     shape_min_cells = _env_int("LOWRANK_SHAPE_MINCELLS", 10)+    shape_allhvg = _env_int("LOWRANK_SHAPE_ALLHVG", 0)+    shape_zero_thresh = _env_float("LOWRANK_SHAPE_ZERO_THRESH", 0.0)      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)@@ -178,23 +180,35 @@ def main() -> None:             if sel.size == 0:                 continue             sh_t = sh_t64.astype(np.float32)+            sub = Xc[sel]             if shape_scale_by_type is not None and t in shape_scale_by_type:                 scale_t = shape_scale_by_type[t]                 resid = Z_last[rows[sel]] - Z_last[lab_last == t].mean(axis=0)  # n_t x k-                d_gene = (resid * scale_t[None, :]) @ Vt  # n_t x hvg-                D_t = (sh_t[None, :] - base[None, :]) + d_gene.astype(np.float32)-                sub = Xc[sel]+                d_gene = ((resid * scale_t[None, :]) @ Vt).astype(np.float32)  # n_t x hvg                 row_ids = np.repeat(np.arange(sub.shape[0]), np.diff(sub.indptr))                 pos = np.searchsorted(cols, sub.indices)                 pos_c = np.clip(pos, 0, cols.size - 1)                 valid = cols[pos_c] == sub.indices-                dvals = D_t[row_ids, pos_c]-                sub.data += np.where(valid, dvals, 0.0).astype(np.float32)-                Xc[sel] = sub+                if shape_allhvg:+                    sf_t = np.zeros(Xc.shape[1], dtype=np.float32)+                    sf_t[cols] = sh_t - base+                    sub.data += sf_t[sub.indices]+                    D = np.zeros((sub.shape[0], Xc.shape[1]), dtype=np.float32)+                    D[:, cols] = d_gene+                    sub_d = sub.toarray()+                    if shape_zero_thresh > 0.0:+                        keep = (sub_d != 0.0) | (np.abs(D) >= shape_zero_thresh)+                        D = np.where(keep, D, 0.0).astype(np.float32)+                    sub_d += D+                    Xc[sel] = sp.csr_matrix(sub_d)+                else:+                    D_t = (sh_t[None, :] - base[None, :]) + d_gene+                    dvals = D_t[row_ids, pos_c]+                    sub.data += np.where(valid, dvals, 0.0).astype(np.float32)+                    Xc[sel] = sub             else:                 sf_t = np.zeros(Xc.shape[1], dtype=np.float32)                 sf_t[cols] = sh_t - base-                sub = Xc[sel]                 sub.data += sf_t[sub.indices]                 Xc[sel] = sub     else:

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 实现了 shape delta 全 HVG 施加的解码路径（含零阈值软开关、`LOWRANK_SHAPE_ALLHVG=0/1` 独立对照），参数全部沿用父节点（β=3、τ_shape=0.5、α=1.8）。

**查分结果**（7 次额度）：PLAN 假设被证伪——零位置稠密施加使 covariation 从 45.2 崩到 30.6（总分 53.24）；阈值扫描 {0.05, 0.2, 0.5, 1.0, 2.0} 单调收敛回父节点（57.33），证明非零掩码解码是该轴最优、无中间态可赚。按 PLAN 第 4 步回退：默认 ALLHVG=0，提交输出与父节点逐元素一致（maxdiff=0.0），确定性、伪装视图（+1 天/键乱序/换路径）maxdiff=0.0，vec-check ok。

**下一步最值得试**：① covariation 瓶颈在 β=3 扩张本身的低秩噪声——把扩张限制在方差比信号最强的前 3–5 个 PC，或扩张后做基因对相关向 last-stage 的线性收缩校准；② direction 组（de_direction≈0.001，几乎无信号）对不可配对类型加 OT/近邻位移兜底，仍是未试方向。

调研员

isotropic variant didn't fix it (+0.31 only). The structural issue is the **nonzero-only masking applied to the shape delta**, which makes the transformation cell-specific and nonlinear, destroying gene-gene correlations.

```json
{
  "name": "形状演化解码分离：shape delta 全 HVG 施加保共变",
  "motivation": "父节点 5 covariation=45.62 是四组最弱，较 β=0 对照(47.7)降 2.1。ANALYSIS 归因于'只加非零元素+clip≥0'使 shape delta 的有效变换逐细胞不同（取决于稀疏模式），破坏了型内基因共变。Node 7 的各向同性化仅+0.31（仍远低于 47.7），说明问题不在各向异性而在解码掩码。de_recovery(53.85)和 direction(50.14)暂不动。",
  "approach": "步骤：(1) 将 shape delta 的施加从'仅非零元素'改为'全部 2500 HVG 位置'：x_new[:,hvg] += shape_delta_gene（不再乘以 (x>0) 掩码），仍 clip≥0、eliminate_zeros（阈值 1e-8）。mean-shift 部分保持原逻辑（只加非零）不变。(2) 非 HVG 基因不受影响（与父一致）。(3) 参数不新增：β=3、τ_shape=0.5、RLO=1、mc=10、npcs=25、α=1.8 全部沿用父节点。(4) 用 vec-score 在 X3 A 半 seed0 查分：先看 covariation 是否回到 ≥47 且 cell_state ≥75；若 covariation ≥47.5 且总分 ≥58.5 则提交，否则回退。(5) 若全 HVG 施加导致 de_recovery 掉 >1 分，加一个软阈值：对原始为零且 |shape_delta|<0.05 的位置不施加（环境变量 LOWRANK_SHAPE_ZERO_THRESH=0.05）。(6) 单输入退路不变（copy_last）。",
  "expected_groups": ["covariation"],
  "risks": "1) 全 HVG 施加在原始零位置引入小正值，可能轻微降低 de_recovery（引入噪声表达）；Engineer 应在第一次查分时同时看 de_recovery，若 <52 则启用零阈值。2) covariation 改善可能 <2 分（噪声内），此时需跑 seed0+seed1 两次确认。3) cell_state 可能因稀疏模式变化掉 1-2 分；若 <75 则回退。4) 若改善不显著，如实报告，不强行提交。",
  "family_id": "lowrank_shape",
  "mechanism": "在低秩 PC 空间估计型内方差比并外推（与父相同），但解码时将形状变化施加到全部 HVG 基因（而非仅非零元素），使同一类型内所有细胞经历相同的线性变换，保持基因间相关结构。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对同型所有细胞加相同向量，不改变型内方差和共变；本机制按每个细胞偏离型心的距离缩放（不同细胞得到不同位移量），且改变的是型内分布形状（方差/共变），不是位置。全 HVG 施加保证变换是线性的（仿射），而非依赖稀疏模式的逐细胞不同操作。",
  "mechanism_evidence": "1) 对 5 个被形状化类型，计算型内 top-200 HVG 的 gene-gene Pearson 相关矩阵，比较预测与 last-stage 输入的 Frobenius 距离：全 HVG 解码应比非零掩码解码更接近 last-stage 相关（因为变换是线性的）。2) 同型细胞间位移的 std>0（非常数）。3) 四组分对比：重点看 covariation 变化方向。4) mmd_u 应保持在 ≤0.02（分布匹配不退化）。",
  "mechanism_off_control": "环境变量 LOWRANK_SHAPE_ALLHVG=0 时，shape delta 仍只加非零元素（完全复现父节点逻辑），预期输出与父节点逐元素 maxdiff=0.0。LOWRANK_SHAPE_BETA=0 则整个形状部分关闭（复现 node 4）。两个对照开关独立。",
  "sources": []
}
```