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节点 n12

mix+时间扭曲组成：按 t_draw=t^1.75 而非线性 t 从括号两端分层抽真实细胞（表达、坐标同行），专攻最弱的 cell_state 组。

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 727300143b: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 b616d893bf。改动的文件：solution/EXECUTION.json +1 −0、solution/METHOD.md +47 −0、solution/README.md +4 −5、solution/run.py +119 −12

diff --git a/solution/EXECUTION.json b/solution/EXECUTION.jsonnew file mode 100644index 0000000..9d5125c--- /dev/null+++ b/solution/EXECUTION.json@@ -0,0 +1 @@+{"gpu": false}diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..0b8d5cb--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,47 @@+mix+时间扭曲组成：按 t_draw=t^1.75 而非线性 t 从括号两端分层抽真实细胞（表达、坐标同行），专攻最弱的 cell_state 组。++## 方法++在父节点 2（mix：procrustes3d 对齐、scale_damp=0.5、细胞数 log 线性夹到 [min,max]、按 (1−t, t) 分层抽真实细胞）之上，只改**抽取比例**：++- 组成扭曲：`t_draw = t**GAMMA`，GAMMA=1.75（默认常量，可用环境变量 `T2EI_GAMMA` 覆盖）。代理 t=0.4 → t_draw=0.201（5000 个细胞中 3994 来自 E6.75、1006 来自 E8.0）。+- 坐标、target RMS（log 线性 + scale_damp=0.5）、细胞数 n、表达全部沿用父节点逻辑，逐位不变；只有"从哪端抽多少细胞"变了。+- 生物学依据（通用机制知识，非保留阶段测量）：早期胚胎在单位时间内细胞类型/状态扩张极快，后期阶段的细胞群与更早阶段差异远大于线性时间比例的假设，故线性 t 混抽会**过采晚端**细胞；对 t 做单调幂变换把组成拉向早端。t_draw 只由 manifest 的时间差算出，视图无关、时间平移不变。++## PLAN（T2EI-01 型均值表达位移）：已实现、机制对照已做，但方向有害，提交时关闭（ALPHA=0）++run.py 内完整实现了 PLAN 的型均值位移：共有型（两端各 ≥10 个细胞）按 `delta_c = mean_b(c) − mean_a(c)`，a 端细胞 `x += alpha·t·delta_c`，b 端 `x −= alpha·(1−t)·delta_c`，单端型不动，负值裁剪为 0；开关 `T2EI_ALPHA`（默认 0.0）。++机制生效证据（alpha=1，代理 E6.75+E8.0→E7.25）：10 个型被位移，位移向量 L2 范数 min/med/max = 13.6/21.8/26.1（>0 且型间有差异）；各型均值与中间均值 (1−t)m_a+t·m_b 的余弦从两端间 0.613 升到 0.994；43% 的表达矩阵元素被改变，坐标不变。++机制对照（同程序 alpha=0 vs alpha=1，各 1 次 vec-score）：++| 配置 | A半榜分 | cell_state | expr_change | shape | local_spatial |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| alpha=0（=父节点，逐位相同） | 56.42 | 36.23 | 59.80 | 75.17 | 54.48 |+| alpha=0.5 | 52.80 | 27.34 | 59.69 | 74.57 | 49.60 |+| alpha=1.0 | 48.43 | 23.45 | 59.45 | 66.57 | 44.28 |++alpha 越大 cell_state、local_spatial 越差（mmd_u 0.017→0.028，variogram 0.031→0.102）：把端点细胞推到"两端型均值的凸组合"反而离真实中间阶段的细胞状态分布更远。PLAN 预期的 cell_state 增益没有出现（不是升 <2 分，是降 13 分），故按事实提交 alpha=0。alpha=1 与 GAMMA=1.75 组合也测过：56.27，同样差，排除"扭曲后再位移"的补救。++## 结果（proxy A 半，vec-score）++| GAMMA（t_draw） | 榜分 | cell_state | expr_change | shape | local_spatial |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| 1.0（父节点） | 56.42 | 36.23 | 59.80 | 75.17 | 54.48 |+| 1.5（0.253） | 59.35 | 48.42 | 60.20 | 70.14 | 58.64 |+| **1.75（0.201，提交）** | **60.12** | 53.27 | 60.27 | 67.91 | 59.04 |+| 2.0（0.160） | 59.57 | 54.50 | 59.96 | 66.85 | 56.96 |+| 2.5（0.101） | 58.48 | 55.58 | 59.42 | 64.86 | 54.04 |++种子稳健性（GAMMA=1.75）：seed 0/1/2 = 60.12 / 59.72 / 59.63，均值 59.82，比父节点高 ~3.4（>噪声 2）。cell_state 从 36 升到 ~53；代价是 shape_scale 75→68（d2_shape 0.006→0.029，a 端主导后点云形状略偏离），总分仍净增。++## 验证过 / 没验证过++- 验证过：GAMMA=1.0 且 ALPHA=0 时输出与父节点**逐位相同**（X 与 spatial_3D 全等）；seed 0 重跑逐位一致；vec-check 通过；n=5000、498 基因、runtime ~2s、纯 CPU（EXECUTION.json gpu=false）。+- 没验证过：真实 final 括号（E7.25+E8.0→E7.5，t=1/3 → t_draw=0.146）上的效果——扭曲是 t 的单调函数、只依赖时间差，逻辑上同样成立，但最优 GAMMA 可能随括号不同；代理只有一个括号，GAMMA=1.75 是在其上调的点估计（1.5–2.0 都在 59+，峰较宽）。+- 无括号退路（copy_last 式整段照抄+分层抽样）保留父节点原逻辑，未在本视图触发。++## 知识来源++未使用任何保留阶段/基因型的测量信息；未用外部数据（external 为空）；未用 prior 文件。唯一生物学假设（早期发育细胞状态扩张快于线性时间）为通用发育生物学常识，且只通过 t 的单调变换进入程序。查分共 11 次（配额 20）。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex d3647c3..f47a3a9 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,6 +1,5 @@-# mix（T2:embryo:val_interp）+# mix + 时间扭曲组成（T2:embryo:val_interp） -T2 方法卡的全胚插值选择：`mix`，align=procrustes3d（共有类型质心三维 Kabsch），scale_damp=0.5（目标 RMS 只走 log 线性的一半，防止代理上冲过真值）。其余同心脏 mix：括号两端按 (1−t, t) 分层抽真实细胞，表达和坐标一起走，细胞数夹到 [583, 5000]。-proxy（E6.75 + E8.0 → E7.25，t=0.4）预期 55.96（seed 0 实测 55.957，与方法卡一致；表达 59.1 / 状态 36.3 / 形状 73.6 / 邻域 54.9）。-final（E7.25 + E8.0 → E7.5，t=1/3）：n=5000，RMS 168.2，z_dot 0.93，共有类型 11，与 `data/processed/t2/T2__embryo__val_interp__mix.h5ad` 逐位相同。-已知弱点：细胞状态组只有 36（两端细胞混抽不像中间阶段）；scale_damp=0.5 是按代理慢增长段调的，真实括号 E7.25→E8.0 是快增长段，RMS 168 可能偏小。+父节点 2（mix，A半 56.42）之上把抽取比例从线性 t 改为 `t_draw = t^1.75`：坐标、RMS 缩放、细胞数、表达逻辑逐位沿用，只把混抽组成拉向早端括号阶段。proxy A半 60.12（seed 0/1/2 = 60.12/59.72/59.63），cell_state 36→53，local_spatial 54→59，代价 shape_scale 75→68。+PLAN 的型均值表达位移（T2EI-01）已实现（`T2EI_ALPHA` 开关，默认 0）：对照实测 alpha=0.5/1.0 把榜分打到 52.8/48.4，cell_state 反而降，故关闭；证据与四组分见 METHOD.md。+无括号时退路 = 父节点 copy_last 逻辑。纯 CPU，~2s，5000 细胞 × 498 基因。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 7ba73af..3a4fe74 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,12 +1,22 @@ #!/usr/bin/env python3-"""mix (T2 interpolation): real cells from both bracketing inputs, drawn (1−t, t).--Brackets the target with the nearest inputs before and after it, puts both in-one frame (``ALIGN``), rescales both clouds to the log-linear RMS-exp(log r_a + SCALE_DAMP·t·Δlog r), and draws cells stratified by type:-round(t·n) from the later stage, the rest from the earlier one. Expression and-coordinates travel together. n is log-linear in t, clipped to the board range.-Parameters are the T2 card's choice for this board (selected_params.json).+"""mix with time-warped composition (T2 interpolation).++Same frame as the parent mix seed (procrustes3d alignment, scale_damp=0.5,+log-linear cell count clipped to the board range, stratified draw of real+cells from the bracketing stages, expression and coordinates travel together),+except the draw fraction is warped: instead of (1-t, t) the split uses+t_draw = t**GAMMA (GAMMA=1.75, tuned on the proxy). Early-stage embryos gain+cell types/states very fast, so a linear-in-time mix over-weights the later+bracket stage; the warp pulls the composition towards the earlier stage and+lifts cell_state and local_spatial without touching coordinates.++The program also implements the planned type-mean expression interpolation+(T2EI-01): with alpha>0 each drawn cell of a shared type c gets+x += alpha*t*(m_b(c)-m_a(c)) (a-side) or x -= alpha*(1-t)*(m_b(c)-m_a(c))+(b-side), types seen at only one stage or with < MIN_TYPE_CELLS cells are left+untouched. Proxy scoring showed this mechanism is harmful here (alpha=1 drops+cell_state 36->23 and the board score 56.4->48.4), so ALPHA defaults to 0.0;+alpha=0, gamma=1 reproduces the parent mix bit-for-bit. If the target is not bracketed, falls back to the latest input before it. """ @@ -14,15 +24,112 @@ from __future__ import annotations  import argparse import json+import os import sys  import numpy as np -from src.task2_spatial.methods import interpolate-from src.task2_spatial.sample import take+from src.task2_spatial.frame import align_pair, log_interp, rms_radius, scale_to_rms+from src.task2_spatial.methods import _jitter, _limits+from src.task2_spatial.sample import mix_indices, take+from src.task2_spatial.shift import type_means+from src.task2_spatial.transport import as_dense from src.task2_spatial.view_io import board_params, interp_bracket, load_manifest, panel_genes, read_stage, write_t2  PARAMS = {"align": "procrustes3d", "scale_damp": 0.5}+MIN_TYPE_CELLS = 10+ALPHA = float(os.environ.get("T2EI_ALPHA", "0.0"))+GAMMA = float(os.environ.get("T2EI_GAMMA", "1.75"))+++def mix_type_shift(stage_a, stage_b, t: float, params: dict, alpha: float, gamma: float = 1.0):+    t = float(t)+    t_draw = float(np.clip(t ** gamma, 0.0, 1.0)) if gamma != 1.0 else t+    damp = float(params.get("scale_damp", 1.0))+    align = str(params.get("align", "procrustes"))+    rng = np.random.default_rng(int(params.get("seed", 0)))++    aligned_a, aligned_b, info = align_pair(stage_a.coords, stage_b.coords, stage_a.labels, stage_b.labels, align)+    rms_a = rms_radius(stage_a.coords)+    rms_b = rms_radius(stage_b.coords)+    target_rms = log_interp(rms_a, rms_b, t, damp)+    ca = scale_to_rms(aligned_a, target_rms)+    cb = scale_to_rms(aligned_b, target_rms)+    n = _limits(params, stage_a.n, stage_b.n, t, "interp")+    ia, ib = mix_indices(stage_a.labels, stage_b.labels, t_draw, n, rng)++    xa = as_dense(stage_a.X, ia)+    xb = as_dense(stage_b.X, ib)+    shift_stats: dict = {}+    if alpha > 0.0 and ia.size and ib.size:+        la = np.asarray(stage_a.labels).astype(str)+        lb = np.asarray(stage_b.labels).astype(str)+        cnt_a = {k: int(v) for k, v in zip(*np.unique(la, return_counts=True))}+        cnt_b = {k: int(v) for k, v in zip(*np.unique(lb, return_counts=True))}+        means_a = type_means(stage_a.X, la)+        means_b = type_means(stage_b.X, lb)+        shared = [+            k for k in sorted(means_a) if k in means_b and cnt_a[k] >= MIN_TYPE_CELLS and cnt_b[k] >= MIN_TYPE_CELLS+        ]+        delta = {k: (means_b[k] - means_a[k]).astype(np.float32) for k in shared}+        back = {k: (-delta[k]).astype(np.float32) for k in shared}+        if shared:+            xa = _apply_delta(xa, la[ia], delta, alpha * t)+            xb = _apply_delta(xb, lb[ib], back, alpha * (1.0 - t))+            norms = np.array([float(np.linalg.norm(delta[k])) for k in shared])+            cos_before = np.mean([_cos(means_a[k], means_b[k]) for k in shared])+            mid = {k: (1.0 - t) * means_a[k] + t * means_b[k] for k in shared}+            got_a = {k: xa[la[ia] == k].mean(axis=0) for k in shared if (la[ia] == k).any()}+            got_b = {k: xb[lb[ib] == k].mean(axis=0) for k in shared if (lb[ib] == k).any()}+            cos_after = np.mean(+                [_cos((got_a[k] * (la[ia] == k).sum() + got_b[k] * (lb[ib] == k).sum())+                      / ((la[ia] == k).sum() + (lb[ib] == k).sum()), mid[k]) for k in got_a.keys() & got_b.keys()]+            )+            shift_stats = {+                "n_types_shifted": len(shared),+                "delta_norm_min": float(norms.min()),+                "delta_norm_med": float(np.median(norms)),+                "delta_norm_max": float(norms.max()),+                "cos_ab_before": float(cos_before),+                "cos_to_mid_after": float(cos_after),+            }++    expr = np.clip(np.vstack([p for p in (xa, xb) if p.size]), 0.0, None).astype(np.float32)+    coords = np.vstack([p for p in (ca[ia], cb[ib]) if len(p)])+    coords = _jitter(coords, rng)+    coords = scale_to_rms(coords, target_rms)+    info.update(+        t=t,+        n=int(expr.shape[0]),+        rms_a=rms_a,+        rms_b=rms_b,+        target_rms=target_rms,+        out_rms=rms_radius(coords),+        alpha=alpha,+        gamma=gamma,+        t_draw=t_draw,+        n_from_a=int(ia.size),+        n_from_b=int(ib.size),+        **shift_stats,+    )+    return expr, coords.astype(np.float32), info+++def _apply_delta(block: np.ndarray, labels: np.ndarray, delta: dict, weight: float) -> np.ndarray:+    out = block.copy()+    for lab, d in delta.items():+        mask = labels == lab+        if mask.any():+            out[mask] = np.clip(block[mask] + np.float32(weight) * d, 0.0, None)+    return out.astype(np.float32)+++def _cos(u: np.ndarray, v: np.ndarray) -> float:+    du = float(np.linalg.norm(u))+    dv = float(np.linalg.norm(v))+    if du < 1e-12 or dv < 1e-12:+        return 0.0+    return float(np.dot(np.asarray(u, dtype=np.float64), np.asarray(v, dtype=np.float64)) / (du * dv))   def main() -> None:@@ -44,8 +151,8 @@ def main() -> None:     stage_a = read_stage(args.data, a, genes)     stage_b = read_stage(args.data, b, genes)     params = board_params(manifest, "mix", PARAMS, args.seed)-    expr, coords, info = interpolate(stage_a, stage_b, t, params)-    keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align")}+    expr, coords, info = mix_type_shift(stage_a, stage_b, t, params, ALPHA, GAMMA)+    keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "t_draw", "gamma", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align", "alpha", "n_types_shifted", "delta_norm_min", "delta_norm_med", "delta_norm_max", "cos_ab_before", "cos_to_mid_after", "n_from_a", "n_from_b")}     print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep}, default=float), file=sys.stderr)     write_t2(args.out, expr, coords, genes, 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）。

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**：在父节点 2（mix）之上，(1) 按 PLAN 实现了 T2EI-01 型均值表达位移并做了机制开/关对照——alpha=0 与父节点逐位相同（56.42），alpha=0.5/1.0 分别掉到 52.8/48.4，cell_state 反降 9–13 分，机制有害，提交时关闭（ALPHA=0）；(2) 改为时间扭曲组成：抽取比例 `t_draw = t^1.75`（单调、只依赖时间差，视图无关），坐标/RMS/细胞数逻辑逐位沿用父节点。

**查分**（proxy A 半，用 11/20 次）：GAMMA=1.75 得 **60.12**（cell_state 36→53、local_spatial 54→59、shape 75→68），seed 0/1/2 = 60.12/59.72/59.63，均值比父节点 +3.4；vec-check 通过，重跑逐位确定。

**下一步最值得试**：在扭曲组成基础上单独修 shape_scale（如按 t_draw 一致性微调 target RMS 或对 a 端细胞坐标做轻微径向重排），以及在心脏插值榜上验证 GAMMA 的可迁移性。

调研员

{
  "name": "mix + 型均值表达插值：将端点细胞表达移向中间型均值",
  "motivation": "父节点 2（mix）cell_state 仅 37.49，远低于 seed copy_last 的 49.29 和其他三组（59.72/57.27/74.43）。原因：mix 直接抽取端点真实细胞，其表达谱仍是端点状态而非中间状态。节点 3 尝试类似改法但 gen_failed（实现崩溃，非方案错误）。节点 7 在 copy_last 上证明型内表达位移可改善 expression_change +2.03、local_spatial +4.78，说明表达微调方向有效。本次在 mix 上做更简单的型均值平移，避免节点 3 的复杂轨迹实现。",
  "approach": "步骤：(1) 读取 stage_a、stage_b 及标签；(2) 对同时出现在两端的每个细胞型，计算型均值差 delta_c = mean(X_b[c]) - mean(X_a[c])（逐基因）；(3) 对从 stage_a 抽出的型 c 细胞：X += t * delta_c；对从 stage_b 抽出的型 c 细胞：X -= (1-t) * delta_c；(4) 仅出现在单端的型不做位移（保持原表达）；(5) 位移后裁剪负值为 0；(6) 坐标、细胞数、组成完全沿用 mix 原逻辑不变。关键参数：位移系数 alpha=1.0（完全按 t 比例移向中间型均值），搜索范围 [0.5, 1.0]；若型内细胞数 < 10 则跳过该型不位移。单输入阶段退路：无括号时走 copy_last 原逻辑（只取最近输入，不位移）。vec-score 快筛：先跑 alpha=0（等价于父节点）确认基线分一致，再跑 alpha=1.0 看 cell_state 是否上升；若 cell_state 提升 < 2 分则尝试 alpha=0.5。",
  "expected_groups": ["cell_state", "expression_change"],
  "risks": "1) 型均值差噪声大（型内细胞少时均值不稳）→ 用最小细胞数阈值 10 过滤；2) 位移后方差结构被压缩导致表达过于均匀 → 只移均值不缩方差，保留细胞间差异；3) 与节点 3 同为表达插值方向，但节点 3 是 gen_failed（代码崩溃），本方案实现极简（仅均值加减），30 分钟内可完成；4) cell_state 评分可能不只看型均值还看分布形状 → 若提升有限则说明需要更高阶插值，但至少验证方向。Engineer 应在第一次查分时同时记录四组分，确认 cell_state 是否为主要增益来源。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "对 mix 抽出的每个端点细胞，按其所属型在两端间的均值差方向平移表达，使表达谱从端点状态移向中间时间点的型均值，从而让细胞状态更接近目标时间点。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有细胞施加同一向量；本方案按细胞型分别计算位移方向和大小（每型一个 delta），且方向由两端该型的真实均值差决定、幅度由插值比例 t 控制，不同型位移不同，不同细胞因所属型不同而获得不同位移。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应输出：(1) 有多少型被位移、各型位移向量的 L2 范数分布（应 > 0 且型间有差异）；(2) 位移前后各型均值与目标中间型均值（(1-t)*mean_a + t*mean_b）的余弦距离变化；(3) 四组分各自变化，尤其 cell_state 应显著上升。若所有型位移范数为 0 或 cell_state 无变化，说明机制未生效。",
  "mechanism_off_control": "设 alpha=0（或加 --no-shift 标志），跳过所有表达位移步骤，输出等价于父节点 2 的纯 mix 结果。预期：关闭后四组分与父节点 2 完全一致（差异 < 0.1），开启后 cell_state 应有 ≥ 2 分变化。",
  "sources": []
}

审查员

REVIEW.json written