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节点 n54

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 7212eeb3d4: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 3c7987f2e8。改动的文件：solution/METHOD.md +8 −8、solution/run.py +15 −10

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex c96110e..94370a8 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,13 +1,13 @@ ## 改了什么 相对父节点的全部改动：-1. 完全移除零位点阈值激活机制（ZERO_ACT_BLEND / ZERO_ACT_PERCENTILE）：父节点 ANALYSIS 明确指出该机制是 covariation 从 54.81 降到 47.73 的主因（-7.08），且 de_recovery 仅 +0.74（噪声内），假设未获支持；-2. BLEND_DECODED 从 0.30 回退到 0.25：更保守的混合系数减少对原始共变结构的扰动，父节点 15 用 0.25 时 covariation 为 54.81；-3. 新增 per-gene 方差匹配（VAR_MATCH=0.7）：VAE 解码器倾向于产生方差偏小的输出（边际重建），导致基因间相关性被压缩。对每个 HVG，将混合后的标准差向原始标准差靠拢（70% 原始 + 30% 混合），在保留方向信号的同时恢复群体分布形状。+1. 移除 VAR_MATCH（per-gene 方差匹配）：父节点 ANALYSIS 明确指出 VAR_MATCH 是 cell_state 从 59.68 降到 56.40（-3.28）的主要嫌疑，且"标准差缩放对基因间相关系数在数学上是尺度不变的"，即 covariation +7.86 来自移除零激活和 BLEND 回退而非 VAR_MATCH。移除后预期 cell_state 回升而 covariation 不受影响。+2. 新增 per-gene 自适应混合系数（targeted DE enhancement）：计算每个 HVG 基因在两个输入阶段之间的均值绝对变化（|mean_last - mean_prev|）作为 DE 可能性代理，排名前 15%（DE_TOP_FRACTION=0.15）的基因使用更高的混合系数 BLEND_DE_HIGH=0.45，其余保持 BLEND_DECODED=0.25。这针对 de_recovery（最弱组，45.90）而不扰动全局相关结构，因为只改变非零位点上的步长幅度。+3. 机制对照：ZERO_TRANSITION=1 关闭潜空间位移（仅 encode-decode），默认 0 开启。 -理由：covariation 47.73 是最弱分组（权重 20%），移除已证明有害的零激活 + 方差匹配应显著恢复该组，同时 N_HVG=3000 保留（可能贡献了 cell_state +5.40）。+理由：de_recovery 45.90 是最弱分组（权重 25%），父节点 ANALYSIS next_suggestions 第3条明确建议"对 top-k DE 排序基因单独用更高的 BLEND_DECODED"。同时移除 VAR_MATCH 按 ANALYSIS 第1条预期恢复 cell_state。  ## 用到的知识与出处-- 父节点 16 ANALYSIS 的 next_suggestions 第1条：回退零位点激活，单独评估对 covariation 的影响。-- 父节点 16 ANALYSIS lessons 第3条：在零位点按解码值写入表达会直接改变基因间相关性结构。-- Lopez R. et al. scVI, Nat Methods 2018：VAE 解码器产生边际重建，不保留联合分布结构。-- 方法卡 k012：mode collapse 通过均值诊断但失败于 ED、MMD 和 CSS——方差匹配防止分布塌缩。+- 父节点 37 ANALYSIS next_suggestions 第1条：VAR_MATCH=0 对照，分离方差匹配对 cell_state 的贡献。+- 父节点 37 ANALYSIS next_suggestions 第3条：对 top-k DE 排序基因单独用更高的 BLEND_DECODED（如 0.4），针对 de_recovery 而不扰动全局相关结构。+- 父节点 37 ANALYSIS lessons 第2条：标准差缩放对相关系数尺度不变，covariation 改善来自移除零激活。+- 方法卡 k012：DE metrics include a null built from scaled-reference attacks——全局缩放不是信号，只有定向变化才有效。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 90f1f74..abf3349 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -50,8 +50,9 @@ LR = 1e-3 K_NEIGHBORS = 20 LAMBDA = 0.5 BLEND_DECODED = 0.25+BLEND_DE_HIGH = 0.45+DE_TOP_FRACTION = 0.15 ZERO_TRANSITION = int(os.environ.get("ZERO_TRANSITION", "0"))-VAR_MATCH = 0.7 N_THREADS = 8  @@ -213,19 +214,23 @@ def main() -> None:     X_out = last.X[rows].toarray()     X_out_hvg = X_out[:, hvg].copy()     nonzero_mask = X_out_hvg > 0-    step = (decoded_hvg - X_out_hvg) * BLEND_DECODED++    mean_prev_hvg = Xp_hvg.mean(axis=0)+    mean_last_hvg = Xl_hvg.mean(axis=0)+    de_score = np.abs(mean_last_hvg - mean_prev_hvg)+    n_top_de = max(1, int(len(hvg) * DE_TOP_FRACTION))+    de_rank = np.argsort(de_score)[::-1]+    de_top_set = np.zeros(len(hvg), dtype=bool)+    de_top_set[de_rank[:n_top_de]] = True++    blend_per_gene = np.full(len(hvg), BLEND_DECODED, dtype=np.float32)+    blend_per_gene[de_top_set] = BLEND_DE_HIGH++    step = (decoded_hvg - X_out_hvg) * blend_per_gene[np.newaxis, :]     step *= nonzero_mask      blended_hvg = X_out_hvg + step -    orig_mean = X_out_hvg.mean(axis=0)-    orig_std = X_out_hvg.std(axis=0) + 1e-8-    blend_mean = blended_hvg.mean(axis=0)-    blend_std = blended_hvg.std(axis=0) + 1e-8-    target_std = orig_std * (1.0 - VAR_MATCH) + blend_std * VAR_MATCH-    scale = target_std / blend_std-    blended_hvg = blend_mean + (blended_hvg - blend_mean) * scale[np.newaxis, :]-     X_out[:, hvg] = blended_hvg     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

审查员

REVIEW.json written

stream

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