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节点 n18

父12解耦基座上，nn 配对后将每个细胞表达沿 (供体−时间插值型心) 移动 α=−0.10（背离型心扩展型内离散）；PLAN 的正 α 向型心收缩被代理双向否决。

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 015eddc189: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 58f4b8deac。改动的文件：solution/METHOD.md +54 −45、solution/run.py +64 −4

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 8f7aac6..588ffe1 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,68 +1,77 @@-解耦表达与坐标来源：坐标走父8的 frac=0.5 均匀分层抽取，表达池走组成插值（ADJ=0），型内用对齐帧最近邻配对供体。+父12解耦基座上，nn 配对后将每个细胞表达沿 (供体−时间插值型心) 移动 α=−0.10（背离型心扩展型内离散）；PLAN 的正 α 向型心收缩被代理双向否决。  ## 方法 -基座 = mix（procrustes3d，scale_damp=0.5，n=5000）。机制（family T2EI-01，解耦）：+基座与父12完全相同：mix（procrustes3d，scale_damp=0.5）+ 解耦（坐标=父8 tau=0+frac=0.5 均匀分层抽取；表达池=父10 组成插值 ADJ=0；型内对齐帧 nn 配对）。 -1. **坐标路**（决定输出几何与每型细胞数）：父8 路径，tau=0、T_DRAW_FRAC=0.5，-   n_b=round(t·0.5·n)，两阶段各自按自身型谱均匀分层抽样。-2. **表达路**（决定每个输出细胞的表达值）：父10 的 `_compos_mix`，ADJ=0——-   目标组成 p_T=(1−t)p_A+t·p_B 最大余数配额，共享型全取早期细胞、B-only 型全取-   后期细胞，形成每型的表达供体池。-3. **型内配对**：坐标路配额为准；池不足时从另一阶段同型未用细胞补齐（后期优先），-   多余池细胞丢弃。配对方式 `VEC_PAIR`：-   - `order`（PLAN 原文，按顺序赋值）：**已否决**，见下。-   - `nn`（提交默认）：每个坐标细胞在对齐+缩放帧（align_pair→scale_to_rms，与-     interpolate 内部完全相同的确定性变换）中取同型池内最近邻供体的表达。+新增机制（family T2EI-01，PLAN 的 blend 旋钮，提交为**符号反转侧**）：配对完成、+写出表达之前，对每个输出细胞 i（型 T、供体表达 x_d）： -单阶段退路（目标无括号）：不变（最后观测阶段分层抽样）。+    x_out = (1−α)·x_d + α·μ_T^interp,  μ_T^interp = (1−t)·mean_early_T + t·mean_late_T++- μ 用该型在**整个阶段**（非仅池内）的细胞均值，比池均值稳定；+- B-only 型 μ=mean_late_T，A-only 型 μ=mean_early_T（无时间方向修正，只有离散缩放）；+- 任一侧该型细胞数 < 5（`BLEND_MIN_CELLS`）则跳过（PLAN 风险条款 2）；代理上 0 个型被跳过；+- α>0 = 向型心收缩（PLAN 原文方向）；α<0 = 背离型心扩展；blend 后 clip 到 ≥0；+- 单阶段退路（无括号）：不 blend，等价 α=0；α=0 时该步整体跳过。  ## 与 PLAN 的偏离（如实报告） -PLAN 的按顺序配对已实现并查分：ec 62.19、cs 56.06 符合预期，但 **ls 44.84（−13.4）、-ss 61.46（−7.1）**，总分 56.14——坐标几何指标（d2_shape/occupancy/scale_log_ratio）-与关闭对照逐位相同，说明崩掉的是表达-空间局部耦合（neighborhood_mmd 0.055→0.094、-variogram 偏离目标）。触发 PLAN 风险条款 1（ls 降幅>1 即检查），故改为型内最近邻-配对（同一机制家族：仍是"表达走组成插值、坐标走 frac=0.5"的解耦，只改配对规则），-ls/ss 完全恢复且保留 cs 增益。+PLAN 的正 α 扫描 {0.05, 0.10, 0.15, 0.20} 已实现并全部查分：**cell_state 崩塌且单调**+（A 半 proxy，seed 0）： -## 机制生效证据（proxy，seed 0，A 半）+| α | 榜均 | ec | cs | ss | ls |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| 0（关闭，=父12 逐位） | 60.88 | 60.83 | 55.87 | 68.53 | 58.30 |+| +0.05 | 57.00 | 60.87 | 41.27 | 68.53 | 57.31 |+| +0.10 | 55.34 | 60.91 | 35.71 | 68.53 | 56.19 |+| +0.15 | 53.81 | 60.22 | 31.53 | 68.53 | 54.97 |+| +0.20 | 52.62 | 60.23 | 28.03 | 68.53 | 53.67 | -- 表达路：共享型 B 供体 86/池、B-only 型 963（ADJ=0 生效）；坐标路 B 细胞 1000-  （frac=0.5·t·n），两路 B 占比 0.15 vs 0.20，来源确实不同。-- nn 配对后坐标细胞与表达供体重合率 0.46（<0.5，解耦实际发生）；expr_from_b=741。-- 补齐：fill_late=325、fill_early=286（坐标配额>池时从另一阶段同型补）。-- 四组分（A 半）：+向型心收缩 5% 就令 cs −14.6：评分对型内表达离散极度敏感，PLAN 预期（cs↑）方向相反，+触发风险条款，正 α 全否。同一旋钮的**负侧**（扩展型内离散）在 −0.10 处出现净峰： -| 配置 | 榜分 | ec | cs | ss | ls |+| α | 榜均 | ec | cs | ss | ls | |---|---:|---:|---:|---:|---:|-| 关闭对照（=父8 tau0 frac0.5） | 59.88 | 60.17 | 52.56 | 68.53 | 58.27 |-| 解耦+顺序配对（PLAN 原文） | 56.14 | 62.19 | 56.06 | 61.46 | 44.84 |-| **解耦+nn 配对（提交）** | **60.88** | 60.83 | 55.87 | 68.53 | 58.30 |-| 解耦+nn，ADJ=0.3 | 60.61 | 60.01 | 54.86 | 68.53 | 59.02 |-| 参考：父10（ coupled ADJ=0） | 60.29 | 62.09 | 51.65 | 67.14 | 60.27 |+| −0.05 | 61.07 | 60.20 | 56.44 | 68.53 | 59.12 |+| **−0.10（提交）** | **61.22** | 60.06 | 56.62 | 68.53 | 59.67 |+| −0.15 | 61.00 | 59.12 | 56.38 | 68.53 | 59.95 |+| −0.20 | 60.44 | 57.53 | 55.71 | 68.53 | 59.97 |++seed 1 复核：关闭 60.40 → α=−0.10 60.49（cs +0.53、ls +1.34、ec −1.53、ss 持平），+组级方向与 seed 0 完全一致。**净增益 +0.34/+0.09（seed 0/1，A 半）在 T2 噪声（~1）内**，+如实报告：这是方向一致但幅度不显著的改进；ec 降幅在 seed 1 超过 PLAN 的 <1 标准。+选 α=−0.10 而非 α=0 的理由：两个 seed 净方向一致、cs/ls 组级增益一致、无护栏风险+（不会低于 copy_last）；ss 坐标路完全不动。++生物学解读（机制知识，非保留阶段信息）：nn 配对从池中拷贝单细胞表达，向插值型心+收缩会抹平真实的型内异质性；负 α 保留并适度放大供体相对该型"典型插值状态"的偏差，+使邻域内表达对比与局部结构（ls）更接近目标。来源：仅通用scRNA 离散度概念，无外部数据。++## 机制生效证据（proxy，seed 0） -机制开 vs 关：+1.00（cs +3.31、ec +0.66、ss/ls 持平），主要来自 cell_state——-解耦让表达组成回到插值丰度（B-only 型足量、共享型年轻化）而几何不受损。-ADJ 扫描（0 / 0.3）确认 0 最优，未扫 0.6（趋势单调向下）。+- blend_cells=5000（全部输出细胞），skipped_types=0；+- 型内表达 RMS std：0.9561 → 1.0255（×1.073 ≈ (1−α)=1.10，差异来自 ≥0 clip），+  正 α 侧精确按 (1−α) 缩放（0.95/0.90/0.85/0.80），代码路径确认生效；+- 四组分相对关闭对照：cs↑(+0.75)、ls↑(+1.37)、ec 微降(−0.77)、ss 逐位不变（坐标未动）。  ## 机制关闭对照 -`VEC_DECOUPLE=0`：表达与坐标同走父8 均匀抽取（tau=0、frac=0.5），代码路径与父10 的-`VEC_COMPOS_INTERP=0` 分支逐行相同（父10 已验证与父8 `VEC_BIAS_TAU=0-VEC_T_DRAW_FRAC=0.5` 逐位一致）；A 半 59.88 vs 开启 60.88。-`VEC_DECOUPLE=0 VEC_COMPOS_INTERP=1` 复现父10 行为（仅诊断用）。+`T2_BLEND_ALPHA=0`：输出与父12 逐位一致（np.array_equal 对 .X 与 obsm 验证 True，+seed 0）；A 半 60.88（=父12 记录的 60.88）。开启（−0.10）61.22，差 +0.34。  ## 已验证 / 未验证 -- 已验证：proxy 视图 seed 0/1 跑通、vec-check 通过、同 seed 逐位确定（X 与坐标-  bit-identical）；无绝对时间/路径依赖（仅用 bracket 的 t、类型标签与表达），时间平移-  不变；nn 配对用的对齐帧在 run 内重算，与 interpolate 内部变换一致。-- 未验证：真实 final 视图（括号类型数更多、n 更大）；B 半分数；nn 配对在共有类型少-  的括号上的稳健性（此时代码自动退回顺序补齐路径，不会崩）。-- 生物学知识来源：无新增外部知识；仅复用父节点的谱系类型标签（视图内提供）。+- 已验证：proxy seed 0/1 跑通（~1.3s，<0.4GB）、vec-check ok、同 seed 逐位确定、+  代码默认值（BLEND_ALPHA=−0.10）与环境变量运行逐位一致；仅依赖视图内数据与相对+  时间差 t，时间平移/路径无关；单阶段退路不触发 blend。+- 未验证：真实 final 视图（括号 E7.25↔E8.0、共有类型 11、n=5000，型心更稳定，+  预期行为相同）；B 半分数；净增益是否在噪声之上（A 半两 seed 均 +0.1~0.3）。+- 查分消耗：16/20。  ## 参数  `PARAMS={"align":"procrustes3d","scale_damp":0.5}`；`DECOUPLE=True`、`COMPOS_ADJ=0.0`、-`T_DRAW_FRAC=0.5`、`VEC_PAIR=nn`（环境变量仅本地测试用，默认值即提交配置）。+`T_DRAW_FRAC=0.5`、`VEC_PAIR=nn`、**`BLEND_ALPHA=−0.10`**、`BLEND_MIN_CELLS=5`+（环境变量 T2_BLEND_ALPHA 仅本地测试用，默认值即提交配置）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex ccac6b4..a054575 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -33,7 +33,8 @@ provide coordinates, lost cell_state (-1.51) and shape_scale (-1.85). Here the validated expression gain is captured while the geometry stays on parent 8's frontier draw. -Mechanism-off control: VEC_DECOUPLE=0 routes both expression and coordinates+Mechanism-off control: T2_BLEND_ALPHA=0 skips the blend step and reproduces+node 12 bit-identically. VEC_DECOUPLE=0 routes both expression and coordinates through the same parent-8 uniform draw (bit-identical to parent node 8 run with VEC_BIAS_TAU=0 VEC_T_DRAW_FRAC=0.5). VEC_DECOUPLE=0 VEC_COMPOS_INTERP=1 reproduces parent node 10 (composition draw for both).@@ -60,6 +61,8 @@ PARAMS = {"align": "procrustes3d", "scale_damp": 0.5} DECOUPLE = True COMPOS_ADJ = 0.0  # later-stage share of a shared type's expression quota: t * COMPOS_ADJ T_DRAW_FRAC = 0.5  # coordinate-path later-stage fraction+BLEND_ALPHA = -0.10  # expand donor expression away from the time-interpolated type centroid (T2EI-01, sign-flipped; positive alpha rejected on proxy)+BLEND_MIN_CELLS = 5  # skip the blend for types measured on fewer cells (unstable mean)   def _compos_mix(labels_a, labels_b, tt: float, n: int, rng: np.random.Generator, adj: float, diag: dict | None = None):@@ -176,7 +179,7 @@ def _uniform_mix(labels_a, labels_b, tt, n: int, frac: float, rng: np.random.Gen   def _decoupled_expr(stage_a, stage_b, ia, ib, tt: float, adj: float, rng: np.random.Generator, diag: dict,-                    ca=None, cb=None, pair: str = "order"):+                    ca=None, cb=None, pair: str = "order", alpha: float = 0.0, min_cells: int = 5):     """Rebuild the expression matrix: per-type pools from _compos_mix(adj), paired     with the coordinate-path cells of the same type. @@ -184,6 +187,15 @@ def _decoupled_expr(stage_a, stage_b, ia, ib, tt: float, adj: float, rng: np.ran     pair="nn": each coordinate cell takes the spatially nearest same-type pool     donor in the aligned frame (ca/cb), preserving local expression-spatial     structure while keeping the compositional pool per type.++    alpha != 0 (T2EI-01 blend): after pairing, move every output cell's+    expression along (x_d - mu_T) by alpha, i.e. x_out = (1-alpha)*x_d ++    alpha*mu_T with the type's time-interpolated centroid+    mu_T = (1-t)*mean_early_T + t*mean_late_T (single-stage types use the mean+    of the stage where they occur); types measured on < min_cells cells in a+    stage are skipped (unstable mean). alpha>0 shrinks toward the centroid+    (rejected on proxy: cell_state collapses), alpha<0 expands away from it+    (submitted default -0.10). alpha=0 leaves expr bit-identical to node 12.     """     la = np.asarray(stage_a.labels).astype(str)     lb = np.asarray(stage_b.labels).astype(str)@@ -259,6 +271,52 @@ def _decoupled_expr(stage_a, stage_b, ia, ib, tt: float, adj: float, rng: np.ran     if mB.any():         expr[mB] = as_dense(stage_b.X, idx[mB]).astype(np.float32)     np.clip(expr, 0.0, None, out=expr)+    if alpha != 0.0:+        blend_pos, blend_mu, skipped, std_pre_vals = [], [], 0, []+        for T in np.unique(coord_types):+            rowsA = np.flatnonzero(la == T)+            rowsB = np.flatnonzero(lb == T)+            if rowsA.size and rowsB.size:+                if min(rowsA.size, rowsB.size) < int(min_cells):+                    skipped += 1+                    continue+                mu = (1.0 - float(tt)) * np.asarray(stage_a.X[rowsA].mean(axis=0)).ravel() + float(tt) * np.asarray(+                    stage_b.X[rowsB].mean(axis=0)+                ).ravel()+            elif rowsB.size:+                if rowsB.size < int(min_cells):+                    skipped += 1+                    continue+                mu = np.asarray(stage_b.X[rowsB].mean(axis=0)).ravel()+            elif rowsA.size:+                if rowsA.size < int(min_cells):+                    skipped += 1+                    continue+                mu = np.asarray(stage_a.X[rowsA].mean(axis=0)).ravel()+            else:+                skipped += 1+                continue+            pos = np.flatnonzero(coord_types == T)+            bl = expr[pos]+            if bl.shape[0] > 1:+                std_pre_vals.append(float(np.sqrt(np.mean((bl - bl.mean(axis=0)) ** 2))))+            blend_pos.append(pos)+            blend_mu.append(np.asarray(mu, dtype=np.float32))+        n_blend = 0+        for pos, mu in zip(blend_pos, blend_mu):+            expr[pos] = (1.0 - float(alpha)) * expr[pos] + float(alpha) * mu[None, :]+            n_blend += int(len(pos))+        np.clip(expr, 0.0, None, out=expr)+        std_post_vals = []+        for pos in blend_pos:+            bl = expr[pos]+            if bl.shape[0] > 1:+                std_post_vals.append(float(np.sqrt(np.mean((bl - bl.mean(axis=0)) ** 2))))+        diag["blend_alpha"] = float(alpha)+        diag["blend_cells"] = n_blend+        diag["blend_skipped_types"] = skipped+        diag["blend_std_pre"] = float(np.mean(std_pre_vals)) if std_pre_vals else 0.0+        diag["blend_std_post"] = float(np.mean(std_post_vals)) if std_post_vals else 0.0     diag["expr_from_b"] = int(mB.sum())     diag["coord_from_b"] = int(len(ib))     diag["fill_late"] = int(fill_late)@@ -278,6 +336,7 @@ def main() -> None:     compos_only = (not decouple) and os.environ.get("VEC_COMPOS_INTERP", "0") not in ("0", "", "false")     adj = float(os.environ.get("VEC_COMPOS_ADJ", COMPOS_ADJ))     t_draw_frac = float(os.environ.get("VEC_T_DRAW_FRAC", T_DRAW_FRAC))+    blend_alpha = float(os.environ.get("T2_BLEND_ALPHA", BLEND_ALPHA))      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)@@ -292,7 +351,7 @@ def main() -> None:     stage_b = read_stage(args.data, b, genes)     params = board_params(manifest, "mix", PARAMS, args.seed) -    diag: dict = {"decouple": bool(decouple), "compos_only": bool(compos_only), "adj": adj, "t_draw_frac": t_draw_frac}+    diag: dict = {"decouple": bool(decouple), "compos_only": bool(compos_only), "adj": adj, "t_draw_frac": t_draw_frac, "blend_alpha": blend_alpha}     holder: dict = {}     orig_mix = methods_mod.mix_indices @@ -325,7 +384,8 @@ def main() -> None:         ca = scale_to_rms(aligned_a, target_rms)         cb = scale_to_rms(aligned_b, target_rms)         rng_e = np.random.default_rng([int(args.seed), 20261003])-        expr = _decoupled_expr(stage_a, stage_b, holder["ia"], holder["ib"], t, adj, rng_e, diag, ca=ca, cb=cb, pair=pair)+        expr = _decoupled_expr(stage_a, stage_b, holder["ia"], holder["ib"], t, adj, rng_e, diag, ca=ca, cb=cb,+                               pair=pair, alpha=blend_alpha, min_cells=BLEND_MIN_CELLS)         diag["pair"] = pair      keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align")}

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**：按 PLAN 在父12（解耦+nn配对）基座上实现 T2EI-01 blend 机制——配对后 `x_out=(1−α)x_d+α·μ_T^interp`（μ 为型的时间插值型心，<5 细胞的型跳过），开关 `T2_BLEND_ALPHA`，α=0 与父12 逐位一致（已验证）。PLAN 的正 α∈{0.05…0.20} 全部查分：cs 崩塌且单调（55.9→28.0），按风险条款否决；同一旋钮负侧（背离型心扩展型内离散）在 α=−0.10 出净峰，提交 `BLEND_ALPHA=−0.10`。

**查分**（A半 proxy，16/20 次）：关闭对照 60.88（=父12）；α=−0.10 seed0 61.22（cs +0.75、ls +1.37、ec −0.77、ss 不变）、seed1 60.49 vs 关闭 60.40（组级方向一致）。净增益 +0.1~0.3，在噪声内但两 seed 方向一致。vec-check 通过、确定性验证通过、运行 1.3s。

**下一步最值得试**：(1) cs 对型内离散极敏感（+5% 收缩 → cs −14.6），说明 nn 配对后的供体池离散仍低于目标——试按型/按基因调 γ（离散大的型少扩、小的型多扩），或结合 node14 的 K=3 池在扩展前先平均供体；(2) ec 是本改动唯一受损组，可在负 α 基础上把 ADJ 微调到 0.1–0.2 补偿 ec。

调研员

mily: T2EI-01 (expression interpolation within types)
- Mechanism: Blend nn-donor expression toward time-interpolated type mean with strength alpha
- Target: cell_state (weakest at 57.12)
- Control: alpha=0 = parent node 12 exactly
- Parameters: alpha ∈ {0.05, 0.10, 0.15, 0.20}
- Fallback: if alpha>0 hurts ec too much (>1.5 drop), try alpha only on types with >20 cells (large types where type mean is more reliable)

Let me write this up.
</think>

```json
{
  "name": "型内表达向时间插值型心收缩（alpha-blend to interpolated type mean）",
  "motivation": "父12最弱组是 cell_state（57.12），nn 配对从池中拷贝单个供体表达，型内表达离散度大，部分细胞偏离该型在插值时刻的典型表达状态。节点14（K=3混合）仅+0.58（噪声内），说明随机选供体不能系统性改善型内表达一致性。需要一个直接压缩型内表达噪声、同时保持时间方向的结构改动。",
  "approach": "在父12代码的 nn 配对之后、写出表达之前，加一步：对每个坐标细胞 i（型 T、供体 d），x_out = (1−α)·x_d + α·μ_T^interp，其中 μ_T^interp = (1−t)·mean_early_T + t·mean_late_T 是该型的时间插值均值（B-only 型 μ=mean_late_T，A-only 型 μ=mean_early_T，此时修正为 0 因为 t·0+(1−t)·μ_early=μ_early 而供体也全来自早期，所以实际无变化）。步骤：(1) 在 _compos_mix 返回 ia/ib 后，计算每型两阶段表达均值；(2) nn 配对完成后，对共享型供体执行上述混合；(3) α 环境变量 T2_BLEND_ALPHA，初值扫 {0.05, 0.10, 0.15, 0.20}，以 proxy A 半 vec-score 快筛，选 cs 最高且 ec 降幅<1 的 α 提交。单阶段退路：无括号时不做混合（无 μ_late），等价 α=0。时间预算：改动<30行，每次查分<2s，扫 4 个 α 约 8 次查分，30 分钟充裕。",
  "expected_groups": ["cell_state", "expression_change"],
  "risks": "1) α 过大使型内表达方差塌缩→ec/ls 下降；Engineer 若发现 α=0.10 时 ec 降>1.5 应只扫更小值或放弃。2) 型均值在细胞数少的型上不稳定（<5 个供体）；对这类型跳过混合（α 强制 0）。3) 增益可能<1 分（噪声内）；用 2 次查分（seed 0/1）确认 cs 方向一致再提交。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "nn 配对后，将每个供体表达向其所在型的（1−t）·μ_early + t·μ_late 时间插值型心收缩 α 比例，降低型内表达离散、把细胞拉向插值时刻的典型状态。",
  "vs_constant_shift": "不是全局或每型加一个常向量：收缩目标 μ_T^interp 依赖 t（不同括号不同），且只作用于与型心偏差大的细胞（偏差小的几乎不变）；α=0 时输出逐位等于父12，而常数位移无法通过一个标量开关完全关闭。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应记录：(1) 混合前后每型表达标准差的变化（预期下降 α 比例）；(2) 被混合的细胞数与跳过的型数；(3) 四组分各自相对父12的变化——预期 cs↑、ec 微降、ls/ss 持平。若型内表达标准差未下降，说明代码路径未生效。",
  "mechanism_off_control": "T2_BLEND_ALPHA=0：x_out = x_d，与父12逐位一致（np.array_equal 验证）。预期差别：α=0 时四组分与父12完全相同；α>0 时 cs 应上升而 ec 略降。",
  "sources": []
}
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