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节点 n22

实现 T2HI-04 型内 kNN 平滑的径向门控（外周细胞位移衰减、内部全强度收缩）；机制生效（半径保留 0.946→0.99、shape_scale +1.45）但 local_spatial 损失 2–3 倍于形状增益，9 配置最优仅 +0.06，按 PLAN 止损以 gate_frac=inf 关闭态提交（与父 17/19/20 逐位一致）。

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 efe458fdf3: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 f6675a2f15。改动的文件：solution/METHOD.md +35 −32、solution/run.py +53 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 7113976..764248c 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,53 +1,56 @@-实现 T2HI-08 型内方差增强（保均值双向外扩，外部先验缺失走对角退路）；代理上 cell_state 微升但榜分增益 +0.06 远小于噪声，按 PLAN 止损以关闭态 β=0（与父17/19逐位一致）提交。+实现 T2HI-04 型内 kNN 平滑的径向门控（外周细胞位移衰减、内部全强度收缩）；机制生效（半径保留 0.946→0.99、shape_scale +1.45）但 local_spatial 损失 2–3 倍于形状增益，9 配置最优仅 +0.06，按 PLAN 止损以 gate_frac=inf 关闭态提交（与父 17/19/20 逐位一致）。  ## 方法族 / 实现 -family_id = **T2HI-08**（外部型内方差先验的方差增强），实现于 `run.py::_var_expand` + `_load_external_prior`：+family_id = **T2HI-04**（径向门控的型内 kNN 坐标平滑），实现于 `run.py::_knn_smooth`（新增 `gate_frac` / `gate_power` 参数，CLI `--gate-frac` / `--gate-power`）： -1. 父管线不变：mix（align=procrustes, scale_damp=1）+ 型内 kNN 坐标平滑（k=20, strength=1.5, max_frac=0.45, k_adaptive）；T2HI-04 表达平滑保持关闭（alpha=0）。-2. 新增 `--qiu-var β`（默认 0 = 完全跳过）：对每个 ≥5 细胞的类型，X_new = (1−f_g)·μ_type + f_g·X，f_g = clamp(r_g^β, 0.25, 4)，clip 到 ≥0（log1p 域）。μ_type 不动、细胞沿自身偏差双向外扩 → 保均值、保协方差形状、增型内离散。-3. 外部先验自动检测（PLAN 步骤0 的免费诊断）：遍历 manifest `external/`，按**数据内容**（基因重叠 ≥30 且与本板类型词汇有交集）判断可用性，不看数据集 id / 路径（视图无关）。-4. 单输入阶段退路：机制只作用于最终输出表达，不依赖输入阶段数；单阶段分支同样接入。+1. 父管线不变：mix（align=procrustes, scale_damp=1）+ 型内 kNN 坐标平滑（k=20, strength=1.5, max_frac=0.45, k_adaptive）；T2HI-04 表达平滑（alpha=0）与 T2HI-08 方差增强（beta=0）保持关闭。+2. 门控机制：对每个类型，R_type=median(||x_i−μ_type||)，w_i=clip(1−(d_i/(gate_frac·R_type))^gate_power, 0, 1)，位移 delta_i=strength·w_i·(c_i−x_i)，再走原有 max_frac 逐维截断。外周细胞（定义型空间边界）位移被衰减，内部细胞全强度收缩。+3. 单输入阶段退路：门控只作用于坐标平滑步，不依赖输入阶段数；单阶段分支无平滑、门控不触发，行为与父一致。+4. 视图无关：门控只依赖坐标与标签的几何，无绝对时间、无路径/视图判断。 -## 免费诊断结果（0 次查分）+## 机制生效证据（seed 0，全部 17616 细胞参与平滑，0 跳过） -本视图 external/ 只挂了 `mosta_e95_v0`（MOSTA E9.5 空间数据，496/500 基因重叠，但类型词汇为 Brain/Heart/Mesenchyme 等粗标签，与本板 E8.25/E9.5 官方词汇（V-CM、EXE-Endoderm…）**零交集**）；PLAN 预期的 Qiu 2024 E9.0 未挂载。→ 按 PLAN 条款走**对角退路**：r_g 用本板该型自身 SD 结构，f_g = 1+β 均匀双向外扩（`var_source` 日志确认为 `diagonal`）。--## 机制生效证据（seed 0，全部 17616 细胞被改动，0 跳过）--| β | 方差比 after/before | mean\|Δμ_type\| | 改变>1%细胞比例 |-|---:|---:|---:|---:|-| 0.05 | 1.071 | 0.013 | 99.99% |-| 0.15 | 1.222 | 0.040 | 100% |-| 0.30 | 1.468 | 0.079 | 100% |+| 配置 | radius_retention | mean w | w=0 比例 | corr(disp, d/R) | mean disp/SD |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| 关闭对照（gate=inf） | 0.9457 | 1 | 0 | – | 0.176 |+| gf=1.5, gp=1 | 0.9910 | 0.33 | 8.5% | −0.43 | 0.064 |+| gf=2.0, gp=2 | 0.9694 | 0.71 | 2.3% | −0.14 | 0.132 | -方差随 β 单调上升、型均值近似不动（Δμ 仅来自 clip≥0）、上/下均值细胞反向远离 → 是离散度变换而非位置平移（与常数位移可区分：常数位移型均值移动、方差不变）。坐标、细胞数、类型组成完全不动 → local_spatial/shape_scale 仅经表达相关项微动，符合 PLAN 预期指纹。+- 每型 RMS 半径保留从对照 0.946 升到 0.969–0.991（PLAN 预期 ≥0.95 达成）；+- 位移幅度与归一化径向距离负相关（r=−0.14…−0.43，功率 1 时更强；未全部达 r<−0.5，因 max_frac 截断与 kNN 位移本身的空间结构稀释了相关）；+- 与常数位移可区分：型心近似不动（位移指向 kNN 邻域质心、幅度按径向位置调制），改变的是型内空间分布的形状/延展，非整体位置。+- 四组分指纹符合 PLAN 预期：坐标-only 改动 → cell_state / expression_change 逐位不变（65.93 / 63.83），shape_scale 上升、local_spatial 下降（见下表）。 -## 对照结果（mechanism_off_control）+## 对照结果（mechanism_off_control，vec-score A 半，seed 0，共 8 次查分） -`--qiu-var 0`（默认值）完全跳过增强步。关闭态输出与父节点19（=父17）管线输出 **X 与 spatial_3D 均 np.array_equal = True**（逐位一致，本节点直接验证）；查分确认四组分与节点19 A 半记录逐一相同（65.93/63.83/61.70/52.68，board 61.033）。+关闭态 `--gate-frac inf`（=默认）输出与父节点 17/19/20 管线 **X 与 spatial_3D 均 np.array_equal=True**（本节点直接验证），A 半分沿用父记录 61.033（65.93/63.83/61.70/52.68），未重复耗额度。 -## 机制检验：方向弱正、幅度不足（vec-score A 半，seed 0，共 5 次查分）+| 配置 (gate_frac, gate_power, max_frac[, strength]) | board | Δboard | shape_scale | local_spatial |+|---|---:|---:|---:|---:|+| 关闭对照（=父） | 61.033 | – | 52.68 | 61.70 |+| 2.0, 2, 0.45 | **61.093** | **+0.06** | 54.13 (+1.45) | 60.49 (−1.21) |+| 2.0, 1, 0.45 (s=2.5, mf=0.65) | 60.946 | −0.09 | 53.21 | 60.82 |+| 2.0, 1, 0.65 | 60.605 | −0.43 | 53.85 | 58.82 |+| 2.0, 1, 0.45 | 60.602 | −0.43 | 53.89 | 58.76 |+| 1.5, 1, 0.45 (s=3.0, mf=0.65) | 60.645 | −0.39 | 53.50 | 59.33 |+| 1.5, 2, 0.45 | 60.500 | −0.53 | 53.41 | 58.84 |+| 1.5, 1, 0.65 | 60.214 | −0.82 | 53.99 | 57.12 |+| 1.5, 1, 0.45 | 60.211 | −0.82 | 53.98 | 57.11 | -| 配置 | board | cell_state | expression_change | local_spatial | shape_scale |-|---|---:|---:|---:|---:|---:|-| 关闭对照 β=0（=父） | 61.033 | 65.93 | 63.83 | 61.70 | 52.68 |-| β=0.05 对角 | 61.091 (+0.06) | 66.13 (+0.20) | 63.57 (−0.26) | 61.98 | 52.68 |-| β=0.15 对角 | 61.085 (+0.05) | 66.20 (+0.27) | 63.41 (−0.42) | 62.05 | 52.68 |-| β=0.30 对角 | 60.663 (−0.37) | 65.40 (−0.53) | 63.59 (−0.24) | 60.98 | 52.68 |+**机制检验结论：方向证实、净增益证伪。** 门控确实解除 shape_scale 对平滑强度的约束（+0.7…+1.45，单调于门控强度），PLAN 风险 1 成真：外周细胞恰是 local_spatial（neighborhood_mmd）最依赖的细胞，其位移衰减造成的损失是形状增益的 2–3 倍（局部/形状交换比 ≈ −2.5:1）。补偿性提高 strength/max_frac 只同时侵蚀两者（半径保留下降），无一配置净超 +0.1。最优 +0.06 << +1 止损阈值 → **按 PLAN 止损条款以 gate_frac=inf 关闭态提交**。 -cell_state 随 β 先微升后降（峰值 ~0.15），expression_change 微降，净榜分增益 ≤ +0.06，远小于 1 分止损阈值（PLAN 步骤3：三档全部未超对照 +1 → 提交 β=0）。**未提交非零 β** 的理由：+0.05 在 A/B 半与种子噪声内无法区分，且以 expression_change 下降为代价。这与节点19合起来给出双侧证据：型内方差在本 board 已接近参考最优（收窄 −4.76/5%方差、放大 +0.27/22%方差），表达侧对角/低通类修饰均已到顶。+与节点 21（r/SD 归一化的边界权重，61.35 B 半）合起来：两种归一化、三种门控形状（线性/平方/梯形）都给出同一交换比，径向门控家族在本 board 已到顶——kNN 平滑的收益主体来自对外周噪声细胞的收缩本身，"保边界、缩内部"不成立。  ## 提交内容 -默认参数即关闭态，输出与父节点17/19逐位一致（零损失保底）。`vec-check` 通过；seed 0/1 各自确定运行；`EXECUTION.json` 为 `{"gpu": false}`。+默认参数即关闭态，输出与父节点 17/19/20 逐位一致（零损失保底）。`vec-check` 通过（status ok）；seed 0/1 各自确定（重复运行 np.array_equal 验证）；`EXECUTION.json` 为 `{"gpu": false}`；无 ARTIFACTS。  ## 生物学知识来源 -无新增外部生物学知识。外部先验使用逻辑仅依赖视图自带 `external/` 数据（本视图为 MOSTA E9.5，已合规过滤），且因类型词汇不可映射而未实际使用其数值。+无新增外部生物学知识；门控是纯几何机制（到型质心的径向距离），只使用视图内数据。  ## 未验证 -- 外部（Qiu 类）方差比路径的实际效果：本视图无可用外部 scRNA（类型词汇零交集），`_load_external_prior` 的比值分支只在代码层验证了触发条件，未能在数据上跑通端到端；若 final 视图挂载了词汇可映射的 Qiu E9.0，该分支会自动启用（但仍受 β 默认 0 保护，不会改变提交行为）。-- β ∈ (0.15, 0.3) 细网格与 clip 前负值处理变体（止损后不再消耗额度）。-- B 半与 final 视图（关闭态与父逐位一致，迁移性等同父节点17）。+- gate_frac ∈ (2.0, ∞) 的更弱门控细网格（gf=2.5/3.0, gp=2）：趋势外推净增益在 +0.06 附近封顶且随门控→0 收敛到对照，止损后不再耗额度。+- 非径向的门控坐标（如按 kNN 位移方向与径向的夹角门控）与 B 半/final 视图（关闭态与父逐位一致，迁移性等同父节点 17）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex be31d54..01fa9f8 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -69,11 +69,21 @@ ANISO = False  # per-axis SD correction: also falsified (occupancy_dice drop); o ANISO_DAMP = 1.0 K_ADAPTIVE = True  # k_eff = min(k, max(3, m-1)): smooth small types instead of skipping (robustness for finer type vocabularies; no-op when all types >= k+1) QIU_VAR = 0.0  # family T2HI-08: per-type variance expansion exponent beta; 0 = off (control, bit-identical to parent node 19/17)+GATE_FRAC = float("inf")  # family T2HI-04-gate: radial peripheral gating radius x per-type median distance to type centroid; inf = off (control, bit-identical to parent)+GATE_POWER = 1.0  -def _knn_smooth(coords: np.ndarray, labels: np.ndarray, k: int, strength: float, max_frac: float, adaptive: bool = False):+def _knn_smooth(coords: np.ndarray, labels: np.ndarray, k: int, strength: float, max_frac: float, adaptive: bool = False,+                gate_frac: float = float("inf"), gate_power: float = 1.0):     """Per-type kNN contraction toward neighbour centroid, capped by type coord SD. +    Family T2HI-04-gate: when gate_frac is finite, each cell's displacement is+    multiplied by a radial gate weight w_i = clip(1 - (d_i / (gate_frac *+    R_type))**gate_power, 0, 1), where d_i = ||x_i - mu_type|| and R_type =+    median(d_i) for that type. Peripheral cells (which define the type's+    spatial envelope) keep their coordinates; interior cells contract at full+    strength. gate_frac=inf gives w_i=1 everywhere (parent behaviour).+     Returns (new_coords, evidence dict). Coordinates are modified in place-safe     (a copy is returned); cells of types with < k+1 members are left untouched.     """@@ -85,6 +95,10 @@ def _knn_smooth(coords: np.ndarray, labels: np.ndarray, k: int, strength: float,     n_skipped_types = 0     n_skipped_cells = 0     disp_over_sd = []+    gate_ws: list = []+    gate_rel: list = []+    smoothed_idx: list = []+    all_smoothed_idx: list = []     for lab in np.unique(labels):         idx = np.flatnonzero(labels == lab)         m = idx.size@@ -109,6 +123,17 @@ def _knn_smooth(coords: np.ndarray, labels: np.ndarray, k: int, strength: float,             continue         centroid = pts[neigh].mean(axis=1)  # (m, 3)         d = strength * (centroid - pts)  # (m, 3)+        if np.isfinite(gate_frac):+            mu_t = pts.mean(axis=0)+            dist = np.linalg.norm(pts - mu_t, axis=1)+            R = float(np.median(dist))+            if R > 0:+                u = dist / (gate_frac * R)+                w = np.clip(1.0 - np.clip(u, 0.0, None) ** gate_power, 0.0, 1.0)+                d = d * w[:, None]+                gate_ws.append(w)+                gate_rel.append(dist / R)+                smoothed_idx.append(idx)         # proportional truncation so no dimension exceeds its cap         with np.errstate(divide="ignore", invalid="ignore"):             ratio = np.where(cap[None, :] > 0, np.abs(d) / np.where(cap[None, :] > 0, cap, 1.0), 0.0)@@ -117,6 +142,7 @@ def _knn_smooth(coords: np.ndarray, labels: np.ndarray, k: int, strength: float,         d = d * scale[:, None]         delta[idx] = d         n_smoothed += m+        all_smoothed_idx.append(idx)         # realised |disp| / (type coord SD) mean ratio (diagnostic)         with np.errstate(divide="ignore", invalid="ignore"):             per = np.where(sd[None, :] > 0, np.abs(d) / np.where(sd[None, :] > 0, sd, 1.0), 0.0)@@ -131,6 +157,26 @@ def _knn_smooth(coords: np.ndarray, labels: np.ndarray, k: int, strength: float,         "mean_disp_over_sd": float(np.mean(disp_over_sd)) if disp_over_sd else 0.0,         "max_abs_delta": float(np.abs(delta).max()) if n else 0.0,     }+    # mechanism evidence: per-type RMS radius retention (cell-count weighted)+    num = den = 0.0+    for idx in all_smoothed_idx:+        pre = coords[idx]+        post = new_coords[idx]+        r_pre = float(np.sqrt(((pre - pre.mean(axis=0)) ** 2).sum(axis=1).mean()))+        r_post = float(np.sqrt(((post - pre.mean(axis=0)) ** 2).sum(axis=1).mean()))+        num += r_post * idx.size+        den += r_pre * idx.size+    ev["radius_retention"] = float(num / den) if den > 0 else 1.0+    if gate_ws:+        gw = np.concatenate(gate_ws)+        gr = np.concatenate(gate_rel)+        si = np.concatenate(smoothed_idx)+        dmag = np.linalg.norm(delta[si], axis=1)+        ev["gate_mean_w"] = float(gw.mean())+        ev["gate_frac_w_below_1"] = float((gw < 1.0).mean())+        ev["gate_frac_w_zero"] = float((gw <= 0.0).mean())+        if gr.std() > 0 and dmag.std() > 0:+            ev["gate_corr_disp_vs_rel_dist"] = float(np.corrcoef(gr, dmag)[0, 1])     return new_coords.astype(np.float32), ev  @@ -393,6 +439,8 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--k-expr", type=int, default=K_EXPR)     parser.add_argument("--qiu-var", type=float, default=QIU_VAR)     parser.add_argument("--var-source", choices=("auto", "diag", "ext"), default="auto")+    parser.add_argument("--gate-frac", type=float, default=GATE_FRAC)+    parser.add_argument("--gate-power", type=float, default=GATE_POWER)     args = parser.parse_args()      manifest = load_manifest(args.data)@@ -434,7 +482,8 @@ def main() -> None:         labels = np.concatenate([labs_a, labs_b])     if args.strength != 0.0:         coords, ev = _knn_smooth(coords, labels, args.k, args.strength, args.max_frac,-                                 adaptive=(args.k_adaptive == "on"))+                                 adaptive=(args.k_adaptive == "on"),+                                 gate_frac=args.gate_frac, gate_power=args.gate_power)         if args.rescale_damp != 0.0 or args.aniso == "on":             coords, ev2 = _rms_restore(coords, float(info["target_rms"]), args.rescale_damp,                                        args.aniso == "on", args.aniso_damp, stage_a, stage_b, t,@@ -457,7 +506,8 @@ def main() -> None:                       "pca_norm": args.pca_norm, "rescale_damp": args.rescale_damp, "aniso": args.aniso,                       "aniso_damp": args.aniso_damp, "k_adaptive": args.k_adaptive,                       "expr_alpha": args.expr_alpha, "k_expr": args.k_expr,-                      "qiu_var": args.qiu_var, "var_source": args.var_source, **ev}, default=float), file=sys.stderr)+                      "qiu_var": args.qiu_var, "var_source": args.var_source,+                      "gate_frac": args.gate_frac, "gate_power": args.gate_power, **ev}, 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

Final verification is complete. Wrapping up:

**做了什么**：在父管线（节点20，61.41）的 `_knn_smooth` 中按 PLAN 实现 T2HI-04 径向门控（w_i=clip(1−(d_i/(gate_frac·R_type))^gate_power,0,1)，R_type=型内中位半径），跑了 PLAN 网格 6 配置 + 2 个强度补偿变体，共 8 次查分。

**查分结果**（A 半，对照=父关闭态 61.033）：机制方向证实——半径保留 0.946→0.969–0.991，shape_scale 最高 +1.45（gf=2.0,gp=2），但 local_spatial 损失是形状增益的 2–3 倍（交换比 ≈ −2.5:1），最优配置仅 61.093（+0.06 << +1 止损阈值）。按 PLAN 止损以 gate_frac=inf 关闭态提交，输出与父 17/19/20 逐位一致（np.array_equal 验证），vec-check 通过，seed 0/1 确定。

**下一步最值得试**：径向门控家族（节点21+本节点，两种归一化、三种门控形状）已到顶，不建议再投；表达侧按父节点建议走"型×基因时间轨迹重加权 mix 的 A/B 阶段贡献"（expression_change 63.90 至今未被撼动），或按型重塑基因间共变结构（低秩/旋转，保边际 SD）攻 cell_state。

调研员

 separately: shape_scale should improve, local_spatial should be maintained
- Per-cell displacement magnitude should correlate with centrality (interior cells displaced more)

Let me write the JSON now.
</content>
</invoke>
</tool_args>
</tool_call>

```json
{
  "name": "型内kNN平滑外周门控：保留型边界形状、增强内部致密化",
  "motivation": "父管线（节点17/19/20，61.41）四组分中 shape_scale 最弱（52.70），且从节点2（53.37）到节点17（52.70）随 max_frac 0→0.45 单调下降 −0.67，说明 kNN 平滑的向心收缩在改善 local_spatial（+8.31）的同时侵蚀了型的空间延展/形状。节点17 记录 mf 0.2–0.8 板分平台（61.0–61.1），表明更高 mf 的 local_spatial 增益被 shape_scale 损失抵消。若能选择性保留外周细胞（定义型边界/形状）的坐标不动、仅对内部细胞做收缩，就能解除 shape_scale 对 mf 的约束，同时提升两组。",
  "approach": "在父管线 _knn_smooth 中新增外周门控权重：对每型计算 R_type=median(||x_i−μ_type||)，细胞门控权重 w_i=clip(1−(d_i/(gate_frac×R_type))^gate_power, 0, 1)，位移乘以 w_i 后再走原有 max_frac 截断。参数初值与搜索：gate_frac∈{1.5, 2.0}（1.5=中位半径以内为全平滑区），gate_power∈{1, 2}，max_frac∈{0.45, 0.65}。共 4–6 个配置，每配置 1 次 vec-score，总计 ≤8 次查分。止损：若最优配置 board 未超对照 +1，提交 gate_frac=∞（w=1，与父逐位一致）。单输入阶段退路：门控仅作用于坐标平滑步，不依赖输入阶段数；单阶段分支无平滑、门控不触发，行为不变。",
  "expected_groups": ["shape_scale", "local_spatial"],
  "risks": "1) 外周细胞恰好是最需要平滑的噪声细胞，门控反而降低 local_spatial——若 gate_frac=1.5 的 local_spatial 比对照低 >0.5 即发现；2) shape_scale 恢复幅度 <0.3（噪声内），净增益不足——第 2 次查分即可判断方向；3) gate_power=2 过于激进导致内部/外周不连续——检查四组分中 local_spatial 是否异常。",
  "family_id": "T2HI-04",
  "mechanism": "按细胞到型心的归一化距离对 kNN 平滑位移做径向门控：外周细胞（定义型空间边界）位移被衰减，内部细胞保持全强度收缩，从而在保留型的空间延展/形状的同时致密化内部。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对型内所有细胞施加相同向量（型心移动、方差不变）；本机制按细胞径向位置施加不同幅度的收缩（型心近似不动、外周保持、内部收窄），改变的是型内空间分布的形状而非整体位置。",
  "mechanism_evidence": "1) 每型 RMS 半径：门控版应比无门控（对照）保留更多（目标 ≥95% vs 对照 ~90%）；2) 位移幅度与 d_i/R_type 的负相关（Pearson r<−0.5）；3) shape_scale 相对对照提升 ≥0.3 且 local_spatial 不降 >0.5；4) 四组分指纹：shape_scale↑ + local_spatial→/↑ + cell_state/expression_change 不变（坐标-only 改动）。",
  "mechanism_off_control": "--gate-frac inf（或 --gate-off）使 w_i=1 对所有细胞成立，位移公式退化为原版 _knn_smooth，输出与父节点17/19/20 逐位一致（np.array_equal 验证）。预期差别：关闭态四组分与父完全相同；开启态 shape_scale 上升、local_spatial 持平或微升。",
  "sources": []
}
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