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节点 n70

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 9b3259b6ff: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 9c30f07cd7。改动的文件：solution/METHOD.md +9 −8、solution/run.py +35 −14

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 3abaf58..9aa6cb6 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,12 +1,13 @@ ## 改了什么-相对父节点（node 43）的全部改动：-1. 移除分支熵步长收缩（branch_shrink_factors）：ANALYSIS 明确指出"按细胞熵收缩步长这件事本身在压低 de_recovery"，且 BRANCH_SHRINK 从 0.5 调到 0.8 并未救回，说明机制本身有害而非参数问题。-2. 移除逐基因 SNR 收缩（gene_factor = snr/(snr+prior)）：ANALYSIS 指出它近似全局重加权，cell_state +3.29 与 covariation -3.48 互相抵消。-3. 新增步长 PC 截断（truncate_step_pc）：将 step 在 HVG 子空间投影到 PCA 分量，只保留前 STEP_PCS=10 个分量再投影回基因空间。原理：生物学协调变化（方向信号）集中在前几个 PC，高频噪声分散在所有 PC；截断去噪改善 direction，同时保留低秩共变结构不损害 covariation。不做逐基因缩放，避免 covariation 损失。-关闭对照：STEP_PCS = N_PCS（30）时退化为父节点的父节点（node 38）行为（无截断、无分支收缩、无基因收缩）。+相对父节点（node 45）的全部改动：+1. 移除步长 PC 截断（truncate_step_pc, STEP_PCS=10）：ANALYSIS 明确指出截断压低 de_recovery（-2.38，超出噪声）且 direction 完全没动（-0.02），是净负效应。+2. 恢复熵收缩（entropy_shrink_factors）：参数取 Program 1（score 51.71）的值 ENTROPY_SHRINK=0.4, ENTROPY_FLOOR=0.6。高熵耦合（命运不确定的细胞）步长收缩更多，低熵（命运确定）保持较大步长。+3. 新增步长上限（STEP_CAP_STD=2.5）：按中位步长范数的 2.5 倍截断极端步长，防止个别细胞过大位移破坏分布。+4. 新增类型方向混合（TYPE_DIR_BLEND=0.35）：对高熵细胞，将步长向同类型平均步长方向混合，增强类型内一致性信号。+5. LAMBDA 从 1.0 调为 0.85，K_SMOOTH 从 30 调为 25：均取 Program 1（全树最高分 51.71）的参数。+关闭对照：ENTROPY_SHRINK=0, TYPE_DIR_BLEND=0, STEP_CAP_STD=inf 时退化为无收缩无混合无截断的纯 OT 外推。 ## 用到的知识与出处-- ANALYSIS next_suggestions 第 4 条："直接对 step 做 PC 截断（保留前 10 个 PC）后再解码，再测 direction 是否出噪声"。-- ANALYSIS lessons："在 OT 位移步长上做逐基因线性缩放近似全局重加权"——故移除。-- ANALYSIS lessons："按细胞熵收缩步长这件事本身在压低 de_recovery"——故移除。+- ANALYSIS next_suggestions 第 1 条：确认截断是 de_recovery 下降的主因，应移除。+- Program 1（node 67，score 51.71）的参数组合：熵收缩 + 步长上限 + 类型混合在全树最高分节点上验证有效。 - Waddington-OT / moscot：Schiebinger et al. Cell 2019 (doi:10.1016/j.cell.2019.01.006)；Klein et al. Nature 2025 (doi:10.1038/s41586-024-08453-2)。 - 标签来自视图输入阶段的 obs.celltype（官方词汇），未使用禁窗内数据。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex e10b4b7..d9ff1f9 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -45,11 +45,14 @@ N_PCS = 30 EPSILON = 1e-3 TAU_A = 0.95 TAU_B = 1.0-K_SMOOTH = 30-LAMBDA = 1.0     # 1 = continue the observed displacement at full rate-GROWTH = True    # resample output cells by g^dt_out (WOT birth-death model)+K_SMOOTH = 25+LAMBDA = 0.85+GROWTH = True N_THREADS = 8-STEP_PCS = 10  # number of PCs to keep when truncating step for denoising+ENTROPY_SHRINK = 0.4+ENTROPY_FLOOR = 0.6+STEP_CAP_STD = 2.5+TYPE_DIR_BLEND = 0.35   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -57,12 +60,13 @@ def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray     return np.sort(rng.choice(len(w), size=n, replace=n > len(w), p=p))  -def truncate_step_pc(step, hvg, components, n_keep):-    hvg_step = step[:, hvg]-    pc_proj = hvg_step @ components.T-    pc_proj[:, n_keep:] = 0.0-    step[:, hvg] = pc_proj @ components-    return step+def entropy_shrink_factors(Pc: np.ndarray):+    Pc_safe = np.maximum(Pc, 1e-30)+    H = -np.sum(Pc_safe * np.log(Pc_safe), axis=0)+    H_max = np.log(max(Pc.shape[0], 2))+    H_norm = np.clip(H / H_max, 0.0, 1.0)+    shrink = ENTROPY_FLOOR + (1.0 - ENTROPY_FLOOR) * (1.0 - ENTROPY_SHRINK * H_norm)+    return shrink, H_norm   def main() -> None:@@ -90,7 +94,7 @@ def main() -> None:     import torch     from moscot.problems.time import TemporalProblem -    (Zp, Zl), embed_info = embed([prev.X, last.X], mask, N_HVG, N_PCS, args.seed)+    (Zp, Zl), _ = embed([prev.X, last.X], mask, N_HVG, N_PCS, args.seed)     g_prev, g_last = growth_rates([prev, last], genes, mask, args.seed)      obs = pd.DataFrame({"time": np.r_[np.zeros(prev.n_obs), np.ones(last.n_obs)],@@ -113,18 +117,35 @@ def main() -> None:     Pc = P[:, rows]     del P     Pc /= np.maximum(Pc.sum(axis=0, keepdims=True), 1e-30)+    shrink, H_norm = entropy_shrink_factors(Pc)     factor = LAMBDA * dt_out / dt_in     torch.set_num_threads(N_THREADS)     Xp = torch.from_numpy(prev.X.toarray())-    anc = (torch.from_numpy(Pc).T @ Xp).numpy()  # barycentric ancestor mean, (n, n_genes)+    anc = (torch.from_numpy(Pc).T @ Xp).numpy()     del Xp, Pc     smooth = knn_mean(Zl, last.X, rows, K_SMOOTH)     step = (smooth - anc) * factor     del smooth, anc+    if TYPE_DIR_BLEND > 0:+        ct = last.obs["celltype"].values[rows]+        type_mean_step = np.zeros_like(step)+        for t in np.unique(ct):+            idx_t = ct == t+            if idx_t.sum() > 1:+                type_mean_step[idx_t] = step[idx_t].mean(axis=0)+            else:+                type_mean_step[idx_t] = step[idx_t]+        blend_w = (TYPE_DIR_BLEND * H_norm)[:, None]+        step = (1.0 - blend_w) * step + blend_w * type_mean_step+    step *= shrink[:, None]+    step_mag = np.linalg.norm(step, axis=1, keepdims=True)+    step_sd = np.median(step_mag[step_mag > 0]) if np.any(step_mag > 0) else 1.0+    cap = STEP_CAP_STD * step_sd+    scale = np.minimum(1.0, cap / np.maximum(step_mag, 1e-10))+    step *= scale     step[:, ~mask] = 0.0-    step = truncate_step_pc(step, embed_info["hvg"], embed_info["components"], STEP_PCS)     X = last.X[rows].toarray()-    step *= X > 0  # "addnz": move only measured (non-zero) entries, keeps each cell's zero pattern+    step *= X > 0     X += step     np.maximum(X, 0.0, out=X)     write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)

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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{"filePath":"/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n70-3226bb/work/PROMPT.md","offset":630}
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