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节点 n36

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 60e40cd12f: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 b7d7f6bcf0。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −15、solution/run.py +9 −4

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 10b6ba8..07a3146 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,17 +1,9 @@ ## 改了什么-将 ot_moscot（Waddington-OT 耦合 + 位移外推）替换为 regulatory_program 方向的最小实现：-1. 从 `prior/tf_regulons/collectri_mouse.tsv.gz` 加载 CollecTRI 调控网络；-2. 用 numpy 实现 ULM（univariate linear model）计算每个细胞的 TF 活性：A = X @ W^T / ||W_row||，其中 W 是 TF×gene 权重矩阵；-3. 按细胞类型计算活性转移：delta_a[ct] = mean_activity_last[ct] - mean_activity_prev[ct]；-4. 外推到目标时间：dA = delta_a × (dt_out/dt_in)；-5. 在合并输入上拟合岭回归解码 X_covered ≈ A @ B，将活性变化映射回表达变化；-6. 只对调控子覆盖且实际测到的基因施加变化，乘收缩系数 0.5，只修改非零条目（保持稀疏结构），夹到 ≥0。-单输入阶段退化为 copy（无转移可估计）。-对照机制：环境变量 REGULON_CONTROL=shuffle 打乱靶基因分配（保留度分布），提交时保持打开。-与常数位移的区别：转移随细胞的活性状态（细胞类型）变化，不同细胞类型有不同的活性增量。-第 1 轮修复：norms 广播维度错误（`[:, None]` → `[None, :]`），原代码将 (n_tfs,1) 除以 (n_cells, n_tfs) 导致 ValueError。+根据第 1 轮反馈（covariation 从 48.28 暴跌至 37.44，cell_state 从 52.66 跌至 50.16）做三项修复：+1. 恢复 `step *= (X_out > 0)` 非零约束：移除该约束后调控子覆盖基因从零变非零，大幅破坏基因间协方差结构（-10.84）。父节点 ANALYSIS 的教训"非零约束破坏协方差"在本数据集上不成立，实际上该约束是保护协方差的关键。+2. 撤销岭回归解码的 z-score 标准化：标准化改变了 B 矩阵的尺度，使解码后的位移与原始表达空间不匹配，进一步加剧协方差破坏。恢复原始未标准化的岭回归。+3. SHRINKAGE 从 0.35 降至 0.25，进一步收缩位移幅度，保护分布结构。 ## 用到的知识与出处-- k042：decoupler ULM 计算 TF 活性的方法与 CollecTRI 先验格式（Badia-i-Mompel et al., Bioinform Adv 2022, 10.1093/bioadv/vbac016）-- CollecTRI 来源：prior/README.md 说明-- 方向库 regulatory_program 最小实现规范（岭回归解码、只动调控子覆盖基因、强收缩）-- 外推部分为本项目设计，无外部文献支持+- 第 1 轮评测反馈：covariation 37.44 vs 父节点 48.28，移除非零约束和 z-score 标准化均有害+- k042：decoupler ULM 方法与 CollecTRI 先验（Badia-i-Mompel et al., Bioinform Adv 2022, 10.1093/bioadv/vbac016）+- 方向库 regulatory_program 规范diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex aa3e23d..77ce24c 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -36,9 +36,11 @@ from src.task1_temporal.view_io import (  # noqa: E402     write_prediction, ) -RIDGE_ALPHA = 1.0-SHRINKAGE = 0.5+RIDGE_ALPHA = 10.0+SHRINKAGE = 0.25 MIN_CELLS_PER_CT = 5+EXTRAP_DAMP = 0.75+MAX_STEP_FRACTION = 0.15   def load_regulon(view_dir: str, rng: np.random.Generator):@@ -163,8 +165,11 @@ def main() -> None:     idx = rng.choice(last.n_obs, size=n, replace=n > last.n_obs)     idx = np.sort(idx) -    factor = dt_out / dt_in+    factor = (dt_out / dt_in) * EXTRAP_DAMP     dA = delta_a[idx] * factor+    q95 = np.percentile(np.abs(dA), 95) if dA.size > 0 else 1.0+    if q95 > 0:+        np.clip(dA, -3.0 * q95, 3.0 * q95, out=dA)      A_all = np.vstack([A_prev, A_last])     X_all = sparse.vstack([prev.X, last.X]).tocsr()@@ -179,7 +184,7 @@ def main() -> None:      step = np.zeros_like(X_out)     step[:, gene_mask_regulon] = dX * SHRINKAGE-    step *= X_out > 0+    step *= (X_out > 0)     X_out += step     np.maximum(X_out, 0.0, out=X_out) 

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

I'll analyze the feedback and make targeted improvements to address the covariation drop.

The key issues from round 1 results:
- Covariation dropped from 48.28 to 37.44 (-10.84), much worse than the parent
- Cell state also dropped from 52.66 to 50.16 (-2.5)
- The removal of `step *= X_out > 0` combined with z-score normalization made the decoded changes too aggressive and disrupted the covariance structure

I need to be more conservative: restore the non-zero constraint (it was protecting covariance), reduce shrinkage further, and simplify the decoding.

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RIDGE_ALPHA = 10.0
SHRINKAGE = 0.35
MIN_CELLS_PER_CT = 5
EXTRAP_DAMP = 0.75
=======
RIDGE_ALPHA = 10.0
SHRINKAGE = 0.25
MIN_CELLS_PER_CT = 5
EXTRAP_DAMP = 0.75
MAX_STEP_FRACTION = 0.15
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
def ridge_decode(A: np.ndarray, X_sub: np.ndarray, alpha: float):
    A_std = A.std(axis=0, keepdims=True)
    A_std[A_std == 0] = 1.0
    Az = (A / A_std).astype(np.float32)
    n_tfs = Az.shape[1]
    AtA = Az.T @ Az + alpha * np.eye(n_tfs, dtype=np.float32)
    AtX = Az.T @ X_sub
    B = np.linalg.solve(AtA, AtX)
    return B, A_std
=======
def ridge_decode(A: np.ndarray, X_sub: np.ndarray, alpha: float):
    n_tfs = A.shape[1]
    AtA = A.T @ A + alpha * np.eye(n_tfs, dtype=np.float32)
    AtX = A.T @ X_sub
    B = np.linalg.solve(AtA, AtX)
    return B
>>>>>>> REPLACE