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节点 n9

节点6坐标阻尼缩放之上，把每个细胞的表达向同型在括号下一阶段的均值做小权重(β=0.03)线性插值，再按型逐基因复原到anchor的标准差；组成、坐标、细胞数不动，专攻expression_change。

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 702b0b2c5a: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 5c10ce93df。改动的文件：solution/METHOD.md +26 −24、solution/run.py +61 −51

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 64f4405..2093068 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,37 +1,39 @@-# 节点 6（improve，父=1 copy_last）+节点6坐标阻尼缩放之上，把每个细胞的表达向同型在括号下一阶段的均值做小权重(β=0.03)线性插值，再按型逐基因复原到anchor的标准差；组成、坐标、细胞数不动，专攻expression_change。 -摘要：T2EI-09 型内 PC1 伪时间微移已实现但按 PLAN 自带回退规则关闭（cell_state 掉 >1 分）；保留的有效改动是坐标按括号阻尼 log-RMS 各向同性缩放（mix 家族的 scale 分量，damp=0.5）。+# 节点 9（improve，父=6）— T2EI-01 型内表达向下一阶段均值插值 + 方差复原 -## 方法 -1. **T2EI-09 表达微移（已实现，提交时 alpha=0 关闭）**：anchor 阶段按 celltype 分组（≥15 细胞），centered 表达 SVD 取 PC1，方向按投影与每细胞总表达的 Spearman 相关定号，型内统一位移 alpha·sd(scores)·v1。-   结构修复：把 PLAN 的逐细胞 w_i 斜坡改为型内均匀位移（斜坡把分布扇形展开，只伤 cell_state 不涨表达）。-2. **坐标阻尼缩放（提交时打开，coord_damp=0.5）**：copy_last 的分层抽样细胞云各向同性乘 s = exp(0.5·t·(log rms_next − log rms_anchor))，t 与两阶段 RMS 由 `interp_bracket` 现场算出。这是 mix 家族 scale_damp 步骤的"只动尺度"版本（胚胎单调长大，括号给增长率）。无括号（外推/单输入）时自动跳过，退化为 copy_last。-3. 组成、标签、相对几何、细胞数（分层抽到 max_cells）与父节点完全一致。+## 方法（family T2EI-01，实现完整） -## 对照与查分（proxy A 半）+1. **继承节点 6**：copy_last 分层抽样到 max_cells；坐标各向同性缩放 s = exp(coord_damp·t·(log rms_next − log rms_anchor))，coord_damp=0.5，t 与两端 RMS 由 `interp_bracket` 现场计算；无括号（外推/单输入）时表达与坐标两个机制都自动跳过，退化为 copy_last。+2. **T2EI-01 表达插值（提交配置 β=0.03，mode=vr）**：对 anchor 每个细胞（型 c），X_new = (1−β)·X + β·mean_next[c]，mean_next[c] 是括号下一阶段（目标之后的最近输入）中同型细胞的平均 log1p 表达；下一阶段该型细胞 <5 则跳过。+3. **方差复原（vr，本节点关键结构修复）**：纯 blend 会把型内分布向均值收缩，网格显示 cell_state 的损失主要来自收缩而非均值移动（blend β=0.05 → cell_state 43.25；同 β 加方差复原 → 45.62）。故 blend 后按型逐基因把 sd 线性拉回 anchor 的 sd：X = μ_new + (X−μ_new)·sd_anchor/sd_new，再 clip≥0。+4. 组成、标签、细胞数、坐标相对几何与节点 6 完全一致。 -| 配置 | 榜分 | expr | state | shape | spatial |-|---|---:|---:|---:|---:|---:|-| alpha=0, damp=0（=copy_last，机制全关） | 49.35 | 48.68 | 49.22 | 50.25 | 49.23 |-| alpha=0, damp=0.5（**提交配置**） | **52.80** | 48.68 | 49.22 | 64.05 | 49.23 |-| alpha=0.5 均匀, damp=0.5 | 52.10 | 49.79 | 41.67 | 65.05 | 51.89 |-| alpha=1.0 均匀, damp=0.5 | 50.40 | 50.17 | 35.63 | 65.05 | 50.74 |-| 原 PLAN 逐细胞斜坡 alpha=0.5/1/2/4, damp=0 | 49.24/48.15/45.80/37.67 | ≤50.1 | 45.4→23.0 | - | - |+## 机制生效证据（proxy A 半，seed 0） -## 机制生效证据与为何关闭 T2EI-09+- 机制关闭对照（β=0，同一 run.py）：52.80，四组分 48.68/49.22/64.05/49.23，与节点 6（52.57，rank3 52.85）一致 → 增益全部来自表达插值。+- 提交配置 β=0.03+vr：**54.49**（+1.69 vs 对照）。四组分变化：expression_change 48.68→54.48（de_score −0.071→+0.107，de_direction −0.026→+0.184，方向与幅度都指向真实的 anchor→next 阶段差）；cell_state 49.22→48.26（−0.96，满足 PLAN "降幅<1分" 条款）；shape_scale 64.05→65.05（不动，坐标未改）；local_spatial 49.23→50.18。+- 实际改变的细胞：所有在下一阶段有 ≥5 个同型细胞的类型（proxy 上 10 个共有型全部命中）；每型位移向量 = β·(mean_next[c]−mean_anchor[c])，余弦与型级伪批量差恒为 1（按构造）。 -- 微移确实改变了表达（expr 48.68→50.17，de_direction −0.026→+0.052），坐标/组成未动时其余组变化来自表达本身。-- 但方向不对：离线诊断（仅探索，不入程序）显示各型 PC1 与真实 anchor→E8.0 型级伪批量差的余弦只有 −0.17~0.37（10 型中 3 型为负），PC1 更多反映细胞周期/噪声轴（Primitive Streak、SOM 的 top loading 含 Top2a）。-- alpha≥0.5 时 cell_state 掉 7.5 分，远超 PLAN 风险条款"cell_state 降 >1 分即回退"，故按 PLAN 自己的规则回退到 alpha=0。alpha 在 {0, 0.5, 1.0} 及斜坡版 {0.5…4} 全网格均净亏。-- 结论如实记录：**单快照 PC1 伪时间方向推断在本数据上无效**，expression_change 最多 +1.5 而 cell_state 至少 −3.8。+## β / 模式网格（全部 damp=0.5，seed 0，proxy）++| 配置 | 榜分 | expr | state | spatial |+|---|---:|---:|---:|---:|+| β=0（对照=节点6） | 52.80 | 48.68 | 49.22 | 49.23 |+| blend β=0.02 / 0.03 / 0.05 / 0.07 / 0.10 | 54.02 / **54.09** / 53.53 / 53.23 / 52.60 | 53.4–58.0 | 48.6→36.8 | ~50 |+| vr β=0.02 / **0.03** / 0.05 / 0.10 / 0.20 | 54.34 / **54.49** / 54.11 / 53.57 / 52.80 | 53.0–56.6 | 49.6–35.9 | ~50–52 |+| shift（不复原；≡vr，因平移不改sd）β=0.2 / 0.4 | 52.80 / 51.31 | 56.6 / 57.2 | 35.9 / 30.6 | 53.6 / 52.4 |+| 仅top-DE基因 blend（K=100,β=0.2；K=150,β=0.15） | 51.90 / 52.22 | 57.5 / 58.1 | 33.6 / 34.6 | 51.5 / 51.2 |++结论：净最优在 vr β=0.03（54.49，比父 +1.92，超过 T2 约 1 分噪声）；β 更大时 expression 继续涨但 cell_state 掉得更快；只动 top-DE 基因反而最差（大位移集中在少数基因上最伤分布匹配）。  ## 知识来源 -- 胚胎尺寸随发育单调增长（通用发育生物学常识，非禁窗测量）；括号两端 RMS 与 t 均现场从 view 输入计算，未硬编码任何阶段统计量。-- damp=0.5 取自方法卡 mix 家族在本代理括号上的实测（log 线性 t=0.4 冲到 RMS 182，真值 147；damp 0.5 给 149≈147）。+- 使用的全部是 view 内输入阶段的现场测量（下一阶段同型均值、括号 RMS、t），无任何硬编码阶段统计量；未使用保留阶段/基因型信息。+- "插值目标的表达应介于括号两端之间、型内方差应保持"是通用统计常识，非禁窗测量。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证：seed 0 双跑逐位一致；vec-check 通过；alpha=0,damp=0 与 copy_last 同配置（49.35 vs 父 49.13，差在评分噪声内）；运行 ~4s / <1GB。-- 未验证：真实 final 括号（E7.25→E8.0, t=1/3）上 damp=0.5 的 RMS 估计（方法卡提示可能偏小）；damp 的细调（0.45/0.55，预期 <噪声）；伪装视图重跑（程序只用数据、时间差与 seed，无视图分支）。+- 验证：seed 0 双跑逐位一致；seed 1 输出不同（随机性只在抽样）；vec-check 通过；run.py 产物与网格中 vr03 文件逐位一致并已查分 54.49；运行 ~3s / <1GB；β=0 对照复现节点 6。+- 未验证：final 真实括号（E7.25→E8.0，t=1/3，11 个共有型）上 β=0.03 的最优性——β 网格只在本代理括号（E6.75→E8.0，t=0.4，10 型）上做过；β 与 t 无关（未按 t 缩放），若 final 上阶段差更大，同一 β 的位移更大，风险偏向 cell_state，但 vr 复原方差应缓冲。伪装视图未实测重跑（程序只用数据、时间差与 seed，无视图分支、无绝对时间判断）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 1cf3b2a..20f96d6 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,24 +1,26 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last + per-celltype PC1 pseudo-time micro-shift (family T2EI-09)-plus bracket-damped isotropic coordinate rescaling.--Expression (T2EI-09, structural fixes over the parent plan):-  within each cell type with >=15 cells, PC1 of the centered expression is-  taken as the pseudo-time axis, oriented so projections correlate positively-  with per-cell total expression; every cell of the type is displaced by-  alpha * sd(scores) along it (uniform within type: the per-cell w_i ramp of-  the original plan fanned the distribution out and cost cell_state without-  extra expression gain). alpha=0 disables it.--Coordinates: the anchor cloud is scaled isotropically to the damped-  log-linear RMS of the interpolation bracket,-  s = exp(coord_damp * t * (log rms_next - log rms_anchor)),-  a size-only version of the mix family's scale_damp step (embryos grow-  monotonically; the bracket gives the growth rate). coord_damp=0 disables it.--Composition, labels and relative geometry are untouched; output cells are the-stratified copy_last sample. With alpha=0 and coord_damp=0 the program is-exactly copy_last (mechanism-off control).+"""copy_last + bracket-damped isotropic coordinate rescaling (node 6)+plus within-celltype expression interpolation toward the next bracket stage+with per-type variance restoration (family T2EI-01).++Expression (T2EI-01): for every anchor cell of type c,+  X_new = (1 - beta) * X + beta * mean_next[c],+where mean_next[c] is the mean log1p expression of type-c cells in the next+bracket stage (the input stage after the target). Because the plain blend+shrinks within-type spread (and that shrinkage, not the mean move, was what+cost cell_state in the grid), each type's per-gene sd is restored to its+anchor value after blending:+  X_new = mu_new + (X_new - mu_new) * sd_anchor / sd_new.+Types with fewer than MIN_NEXT_TYPE_CELLS cells in the next stage are skipped+(expression kept). Composition, labels, cell count and coordinates are+untouched by this step. beta = 0 disables it (mechanism-off control: the+program then reproduces node 6 exactly).++Coordinates (inherited from node 6): the anchor cloud is scaled isotropically+to the damped log-linear RMS of the interpolation bracket,+  s = exp(coord_damp * t * (log rms_next - log rms_anchor)).+coord_damp = 0 disables it; without a bracket both steps are skipped and the+program is exactly copy_last. """  from __future__ import annotations@@ -27,7 +29,6 @@ import argparse import os  import numpy as np-from scipy.stats import spearmanr  from src.task2_spatial.sample import take from src.task2_spatial.view_io import (@@ -39,35 +40,36 @@ from src.task2_spatial.view_io import (     write_t2, ) -MIN_TYPE_CELLS = 15-ALPHA_DEFAULT = float(os.environ.get("T2EI09_ALPHA", "0.0"))+BETA_DEFAULT = float(os.environ.get("T2EI01_BETA", "0.03")) COORD_DAMP_DEFAULT = float(os.environ.get("T2EI09_COORD_DAMP", "0.5"))---def pseudotime_shift(X: np.ndarray, labels: np.ndarray, alpha: float) -> np.ndarray:-    out = X.copy()-    if alpha == 0.0:-        return out+MIN_NEXT_TYPE_CELLS = 5+++def type_mean_interpolate(+    X: np.ndarray,+    labels: np.ndarray,+    nxt_X,+    nxt_labels: np.ndarray,+    beta: float,+) -> np.ndarray:+    if beta == 0.0:+        return X+    out = X.astype(np.float64)     for t in np.unique(labels):-        idx = np.flatnonzero(labels == t)-        if idx.size < MIN_TYPE_CELLS:-            continue-        Xm = X[idx]-        Xc = Xm - Xm.mean(axis=0)-        _, _, Vt = np.linalg.svd(Xc, full_matrices=False)-        v1 = Vt[0]-        scores = Xc @ v1-        sd = float(scores.std())-        if sd < 1e-8:-            continue-        rho = spearmanr(scores, np.asarray(Xm.sum(axis=1)).ravel()).statistic-        if not np.isfinite(rho):+        idx_b = np.flatnonzero(nxt_labels == t)+        idx_a = np.flatnonzero(labels == t)+        if idx_b.size < MIN_NEXT_TYPE_CELLS or idx_a.size == 0:             continue-        if rho < 0:-            v1 = -v1-        out[idx] = Xm + (alpha * sd) * v1[None, :]-    np.clip(out, 0.0, None, out=out)-    return out+        mean_next = np.asarray(nxt_X[idx_b].mean(axis=0), dtype=np.float64).ravel()+        orig = out[idx_a]+        new = (1.0 - beta) * orig + beta * mean_next[None, :]+        mu = new.mean(axis=0)+        sd0 = orig.std(axis=0)+        sd1 = new.std(axis=0)+        f = np.divide(sd0, np.maximum(sd1, 1e-12))+        new = mu + (new - mu) * f+        out[idx_a] = np.clip(new, 0.0, None)+    return out.astype(np.float32)   def cloud_rms(coords: np.ndarray) -> float:@@ -79,7 +81,7 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--data", required=True)     parser.add_argument("--out", required=True)     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)-    parser.add_argument("--alpha", type=float, default=ALPHA_DEFAULT)+    parser.add_argument("--beta", type=float, default=BETA_DEFAULT)     parser.add_argument("--coord-damp", type=float, default=COORD_DAMP_DEFAULT)     args = parser.parse_args() @@ -94,12 +96,20 @@ def main() -> None:         rows = np.sort(rng.choice(stage.n, size=n, replace=True))      X = np.asarray(stage.X[rows].todense(), dtype=np.float32)-    X = pseudotime_shift(X, stage.labels[rows], args.alpha)-+    labels = stage.labels[rows]     coords = np.asarray(stage.coords[rows], dtype=np.float64)+     a_entry, b_entry, t = interp_bracket(manifest)-    if args.coord_damp != 0.0 and b_entry is not None and t is not None:+    nxt = None+    if b_entry is not None and (args.beta != 0.0 or args.coord_damp != 0.0):         nxt = read_stage(args.data, b_entry, genes)++    if nxt is not None and args.beta != 0.0:+        nxt_X = np.asarray(nxt.X.todense(), dtype=np.float32)+        X = type_mean_interpolate(X, labels, nxt_X, nxt.labels, args.beta)+        del nxt_X++    if nxt is not None and args.coord_damp != 0.0 and t is not None:         rms_a = max(cloud_rms(coords), 1e-9)         rms_b = max(cloud_rms(nxt.coords), 1e-9)         s = float(np.exp(args.coord_damp * float(t) * (np.log(rms_b) - np.log(rms_a))))

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

Done. Final summary:

**做了什么**：在节点 6（copy_last + 坐标阻尼 log-RMS 缩放 damp=0.5）之上实现 PLAN 的 T2EI-01——每个细胞表达向同型在括号下一阶段的均值做 β 线性插值，并加了关键结构修复：**按型逐基因复原方差到 anchor 的 sd**（网格显示 cell_state 损失主要来自 blend 的分布收缩而非均值移动）。组成、坐标、细胞数不动；β=0 为机制关闭对照（复现节点 6：52.80）。

**查分结果**（proxy A 半，用 8/20 次）：提交配置 vr β=0.03 → **54.49**（父 52.57，对照 52.80，+1.7 超噪声）。expression_change 48.68→54.48（de_direction −0.026→+0.184），cell_state 仅降 0.96（<PLAN 的 1 分阈值），shape_scale 65.05 保持。纯 blend 峰 54.09（β=0.03）、shift β≥0.2 与 top-DE-only 均更差。run.py 产物与查分文件逐位一致，seed 0 双跑确定，vec-check 通过，~3s/<1GB。

**下一步最值得试**：① 在 vr 插值之上叠加 mix 家族的组成/坐标混合（节点 2 的 local_spatial 57.3 与 shape 74.4 尚未被本支利用）；② β 按 t 缩放（β=λ·t）以迁移到 final 的 E7.25→E8.0 括号；③ 方差复原改为分位数匹配或只复原高表达基因。

调研员

{
  "name": "copy_last+阻尼缩放+型内表达向下一阶段均值插值",
  "motivation": "父节点6的expression_change=48.38是四组最弱（比shape_scale 63.46低15分），原因是表达完全复制anchor、无任何变化。节点2（mix）通过表达插值将expression_change拉到59.72，但代价是cell_state从49.29跌到37.49（组成插值是主因）。节点4曾尝试类似方向但gen_failed（实现未完成，非科学否定）。本方案在保留节点6坐标阻尼缩放（shape_scale 63.46）和原始组成/标签（cell_state 49.29）的前提下，仅加入保守的型内表达插值，针对expression_change。",
  "approach": "步骤：1) 继承节点6全部代码（分层抽样、坐标阻尼缩放damp=0.5）。2) 读取bracket下一阶段（interp_bracket已给出b_entry），按celltype计算下一阶段各型均值表达向量mean_next[c]（仅用面板基因，缺失基因填0）。3) 对anchor每个细胞i（型c）：X_new[i]=(1-β)·X[i]+β·mean_next[c]；若型c在下一阶段无细胞则跳过（保持原表达）。4) β初始搜索{0,0.05,0.10,0.15,0.20,0.30}，用vec-score快速筛选（每次<5s），选expression_change提升最大且cell_state降幅<1分的β。5) 单输入阶段退路：b_entry为None时跳过表达插值，输出=节点6。6) 若β=0.10附近最优，再细搜{0.08,0.12}确认。关键约束：组成、标签、坐标、细胞数均不动；仅表达矩阵被修改。",
  "expected_groups": ["expression_change", "local_spatial"],
  "risks": "1) 型均值方向不对（类似T2EI-09的PC1问题）：但这里用的是真实下一阶段数据而非单快照推断，方向可靠性高得多；若β>0时expression_change不升反降，说明型均值不是好目标，应停止。2) cell_state下降：β≤0.15时预期<1分；若降>1分立即回退到β=0。3) 下一阶段某些型细胞太少（<5）导致均值不稳：跳过这些型。4) gen_failed风险（节点4前车之鉴）：实现极简（读一阶段、算均值、线性混合），应<15行核心代码，降低实现失败概率。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "将每个细胞的表达向同型在下一阶段的均值表达做线性插值（权重β），使预测表达包含真实的阶段间变化信号，而非原样复制anchor。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有细胞加同一向量；本方案按细胞型分别计算目标（各型的下一阶段均值不同），且是向真实测量数据的插值而非任意方向位移。不同型的插值方向和幅度由数据决定，不是全局统一操作。",
  "mechanism_evidence": "1) β>0时expression_change应显著上升（>2分，超噪声）而cell_state变化<1分；2) 检查各型的实际位移向量：应与该型anchor→next的伪批量差方向一致（余弦>0.5）；3) β=0时四组分与节点6完全一致（机制关闭对照）；4) 若expression_change升而cell_state不降，说明插值方向正确且幅度安全。",
  "mechanism_off_control": "设β=0（环境变量T2EI01_BETA=0），程序退化为节点6原始输出（仅坐标阻尼缩放），四组分应与节点6一致（差异<0.5分噪声）。同一run.py，仅参数不同。",
  "sources": []
}