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节点 n24

改了什么

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 f9dc7ab150: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 31bf19c5a6。改动的文件：solution/METHOD.md +4 −7、solution/run.py +18 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 43182de..b68db5c 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,6 @@ ## 改了什么-相对父节点（分层 copy_last）的全部改动：-1. 第 0 轮尝试稀疏稳定性过滤差值外推：covariation 从 49.70 降到 46.41，de_recovery 和 direction 未改善，总分 48.39 < 49.00。结论：即使只动高 z 基因，表达值修改仍损害 covariation。-2. 第 1 轮尝试组成增长率外推：cell_state 从 51.22 暴跌到 31.3，covariation 从 49.70 降到 42.79，总分 40.65。结论：组成变化在 X3（心脏数据，E8.75→E9.0→E9.5，exponent=2）上极其有害。-3. 本轮：完全回退到纯分层 copy_last（与父节点相同逻辑），去掉所有表达和组成修改。保留分层抽样和 max_cells 策略。+相对父节点（纯分层 copy_last）的改动：在比例分配后，对细胞数少于 3 的类型强制提升到至少 3 个细胞（前提是该类型本身有 ≥3 个细胞），超出预算时从超额最多的类型扣回。目的是在 X3 上改善 de_recovery（当前最弱组分 44.80）：稀有类型在纯比例抽样下可能只分到 0-2 个细胞，导致评分器无法检测这些类型的差异表达基因；保证最低代表数可改善 DE 检测的统计功效，同时对整体组成影响极小（仅影响 1-2 个细胞的重新分配）。不修改表达值、不修改组成比例，仅调整抽样下限。 ## 用到的知识与出处-- 第 0、1 轮实验反馈：表达修改损害 covariation；组成修改损害 cell_state；在 X3 上纯 copy_last 仍是最安全的基线-- k018：收缩系数思想；但实验证明在 X3 上任何非零收缩都不如不收缩-- 任务书：视图无关要求；预测的是一群细胞，要保留分布和比例+- 父节点 ANALYSIS：de_recovery 44.80 是最弱组分，表达修改和组成修改均已证伪，但抽样策略尚未尝试+- k012：DE metrics 需要足够细胞数才能检测差异表达；copy_last = 50 是基线+- 任务书：预测的是一群细胞，要保留群体的分布、比例和基因之间的共变结构diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a369fdf..4a462e2 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -37,8 +37,24 @@ def main() -> None:     type_counts = np.array([(labels == t).sum() for t in unique_types])     props = type_counts / type_counts.sum()     allocations = np.floor(props * n_out).astype(int)-    remainder = n_out - allocations.sum()-    if remainder > 0:+    min_per_type = 3+    for i in range(len(unique_types)):+        if allocations[i] < min_per_type and type_counts[i] >= min_per_type:+            allocations[i] = min_per_type+    total_alloc = allocations.sum()+    if total_alloc > n_out:+        excess = total_alloc - n_out+        order = np.argsort(-(allocations - np.floor(props * n_out)))+        for idx in order:+            if excess <= 0:+                break+            reducible = allocations[idx] - min_per_type+            if reducible > 0:+                take = min(reducible, excess)+                allocations[idx] -= take+                excess -= take+    elif total_alloc < n_out:+        remainder = n_out - total_alloc         frac = props * n_out - allocations         top_idx = np.argsort(-frac)[: int(remainder)]         allocations[top_idx] += 1

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）。

没有记录调研来源。

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

native

stream

Looking at the results:
- Round 0 (min_per_type=3): 49.128 — best so far
- Round 1 (min_per_type=5): 48.8654 — worse, too aggressive

I'll revert to min_per_type=3 and add a distribution-preserving sampling strategy within each type: instead of uniform random, sort cells by total expression and take evenly-spaced indices. This preserves the full expression range (including tails) within each type, which should help de_recovery by ensuring rare high/low-expression cells carrying DE signal are retained.

<<<<<<< SEARCH
    min_per_type = 5
    for i in range(len(unique_types)):
        if allocations[i] < min_per_type and type_counts[i] >= min_per_type:
            allocations[i] = min_per_type
=======
    min_per_type = 3
    for i in range(len(unique_types)):
        if allocations[i] < min_per_type and type_counts[i] >= min_per_type:
            allocations[i] = min_per_type
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
    rows_list = []
    for i, t in enumerate(unique_types):
        type_idx = np.where(labels == t)[0]
        n_sample = min(int(allocations[i]), len(type_idx))
        if n_sample > 0:
            chosen = rng.choice(type_idx, size=n_sample, replace=False)
            rows_list.append(chosen)
    rows = np.concatenate(rows_list)
    rng.shuffle(rows)
=======
    rows_list = []
    X_last = last.X
    import scipy.sparse as sp
    if sp.issparse(X_last):
        row_sums = np.asarray(X_last.sum(axis=1)).flatten()
    else:
        row_sums = np.asarray(X_last.sum(axis=1)).flatten()
    for i, t in enumerate(unique_types):
        type_idx = np.where(labels == t)[0]
        n_sample = min(int(allocations[i]), len(type_idx))
        if n_sample > 0: