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节点 n24

实现 b 侧选胞后型内方差恢复（f_c=1+β(σ²_all/σ²_sel−1) 径向膨胀）；mmd_u 三 seed 一致改善但 variogram 等量变差、cell_state 微降，净榜分噪声内证伪，提交 β=0 与父逐位一致。

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 382cb0c186: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 f24a81326d。改动的文件：solution/METHOD.md +55 −42、solution/run.py +62 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 0815e9f..18d5d96 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,60 +1,73 @@-按 PLAN T2EI-09 实现 b 侧选入细胞的型内分级表达收缩（向混合质心 (1−t)μ_a+tμ_b 移动 δ=α·d/d_max，保坐标）；代理上 cell_state 随 α 单调下降、机制证伪，提交态 SHRINK_ALPHA=0，输出与节点 11/19 逐位一致（md5 相同）。+实现 b 侧选胞后型内方差恢复（f_c=1+β(σ²_all/σ²_sel−1) 径向膨胀）；mmd_u 三 seed 一致改善但 variogram 等量变差、cell_state 微降，净榜分噪声内证伪，提交 β=0 与父逐位一致。 -## 方法（family T2EI-09，improve over node 19）+## 方法（family T2EI-09，improve over node 21） -底座不变：interp_bracket → procrustes3d 对齐 → scale_damp=0.5 目标 RMS → κ=0.65 组成阻尼-→ b 侧型内中间态偏好选胞（blend 质心，SEL_P=1.0）→ b 侧全局 xy 径向膨胀 γ=1.15 → jitter + 终缩放。-新增一步（在 b 侧选胞之后、jitter 之前，`run.py` 中 `SHRINK_*` 段）：对每个共有型中被选入的 b 细胞，-在双阶段合并 z-scored panel 空间里计算到型混合质心 μ_blend=(1−t)μ_a+tμ_b 的距离 d_i，-δ_i=SHRINK_ALPHA·d_i/d_max(型)，x′_i=x_i−δ_i·(x_i−μ_blend)/‖x_i−μ_blend‖，逆变换回表达空间并 clip≥0。-坐标不动。SHRINK_GRADED=0 时 δ 统一为 SHRINK_ALPHA（对照分级）；型内被选 <3 跳过。-单输入退路：无括号 → 无 b 侧 → 收缩跳过，与父一致。+底座不变：interp_bracket → procrustes3d → scale_damp=0.5 目标 RMS → κ=0.65 组成阻尼+→ b 侧型内中间态偏好选胞（SEL_P=1.0，blend 质心）→ b 侧全局 xy 径向膨胀 γ=1.15 → jitter + 终缩放。++新增一步（`run.py` 中 `VARRESTORE_*` 段，b 侧选胞后、jitter 前）：对每个共有型 c，+在双阶段合并 z-scored panel 空间计算 σ²_all（该型全体 b 细胞、按型内均值中心化的逐基因方差之和）+与 σ²_sel（被选子集同法），膨胀因子 f_c=1+β·(σ²_all/σ²_sel−1)；每个被选 b 细胞+z′=μ_sel_c+f_c·(z−μ_sel_c)，逆变换回表达空间并 clip≥0。坐标不动。+型内被选 <3（VARRESTORE_MIN）跳过。单输入退路：无括号 → 无 b 侧 → 跳过，与父一致。  ## 机制证据（mechanism_evidence） -机制确实运行：α=0.15/seed0 诊断显示 11 个共有型、675 个被选 b 细胞全部被收缩，-δ 均值 0.139、P90 0.148（z 单位），型内表达方差比 var_after/var_before 均值 0.980；-local_spatial（59.03→59.02）与 shape_scale（72.18→72.18）如预期不变（坐标未动）。-但四组分变化方向与 PLAN 预期相反：cell_state 随 α 单调**下降**，expression_change 持平。+机制确实运行：β=0.5/seed0 诊断显示 11 个共有型、675 个被选 b 细胞全部被膨胀；+σ²_all/σ²_sel 型间均值 2.81（选择确实把型内方差压缩到 ~1/2.8，验证 PLAN 前提），+f_c 均值 1.91，膨胀后 var_after/var_before 均值 3.86 ≈ 1+β·(ratio−1) 的理论值。+表达分布宽度指标 mmd_u 随 β 单调改善且跨 seed 一致：+0.01116→0.01049（β=0.25, s0）、0.01096→0.01030（s1）、0.01080→0.01018（s2）。+即"选胞压缩型内方差、恢复宽度能改善分布匹配"这一半是成立的。++但四组分变化与 PLAN 预期不符：目标组 cell_state 没有上升——β=0.25 时三个 seed+分别 −0.04/−0.08/−0.11（52.84→52.80、53.27→53.19、53.46→53.35）。+原因在 cell_state 的另一个成分 variogram 随 β 单调变差且跨 seed 一致：+0.01094→0.01163（s0）、0.01076→0.01147（s1）、0.01074→0.01144（s2）——+逐细胞径向膨胀放大了空间邻近细胞间的表达差，破坏表达的空间自相关，+与 mmd_u 的收益互相抵消。expression_change 在 seed0/1 上 +0.75/+0.62（de_score 0.25→0.2857）+但 seed2 上 −0.10（de_score 不动），不稳定。local_spatial/shape_scale 如预期不变（坐标未动）。  ## 机制对照（mechanism_off_control）与查分全表 -off 对照 = SHRINK_ALPHA=0（代码默认，提交态），输出与父节点 11/19 逐位一致-（md5 b86afc10…，重复运行确定性验证通过，vec-check ok）。A 半代理（E6.75+E8.0→E7.25，t=0.4）seed0：+off 对照 = VARRESTORE_BETA=0（代码默认，提交态），f_c≡1、z′=z，输出与父节点逐位一致+（md5 b86afc108c424bc0761200595d6a772b，与节点 21 提交态相同；重跑确定性验证通过，vec-check ok）。 -| 配置 | 榜分 | cell_state | expr_change | shape | local |-|---|---:|---:|---:|---:|---:|-| α=0（父，**提交**） | 61.14* | 52.84* | 60.50* | 72.18* | 59.03* |-| α=0.05 分级 | 61.05 | 52.49 | 60.50 | 72.18 | 59.03 |-| α=0.15 分级 | 60.98 | 52.24 | 60.50 | 72.18 | 59.02 |-| α=0.15 均匀（GRADED=0） | 60.98 | 52.20 | 60.50 | 72.18 | 59.02 |-| α=0.25 分级 | 60.94 | 52.04 | 60.51 | 72.18 | 59.01 |+A 半代理（E6.75+E8.0→E7.25，t=0.4）： -*父值取自节点 19 METHOD.md 的同半同 seed 实测（本节点未重复查父，md5 一致故分数相同）。+| 配置 | seed | 榜分 | cell_state | expr_change | shape | local | mmd_u | variogram |+|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| β=0（父，**提交**） | 0 | 61.14 | 52.84 | 60.50 | 72.18 | 59.03 | 0.01116 | 0.01094 |+| β=0.15 | 0 | 61.17 | 52.84 | 60.55 | 72.18 | 59.09 | 0.01072 | 0.01136 |+| β=0.25 | 0 | 61.33 | 52.80 | 61.25 | 72.18 | 59.08 | 0.01049 | 0.01163 |+| β=0.35 | 0 | 61.28 | 52.71 | 61.18 | 72.18 | 59.04 | 0.01032 | 0.01190 |+| β=0.5 | 0 | 60.98 | 52.50 | 60.31 | 72.18 | 58.93 | 0.01014 | 0.01230 |+| β=0（父） | 1 | 61.62 | 53.27 | 60.93 | 72.28 | 60.00 | 0.01096 | 0.01076 |+| β=0.25 | 1 | 61.76 | 53.19 | 61.55 | 72.28 | 60.03 | 0.01030 | 0.01147 |+| β=0（父） | 2 | 61.58 | 53.46 | 60.59 | 72.23 | 60.03 | 0.01080 | 0.01074 |+| β=0.25 | 2 | 61.53 | 53.35 | 60.49 | 72.23 | 60.04 | 0.01018 | 0.01144 | -结论：**机制证伪**。按 PLAN 风险条款（α=0.15 首查 cell_state 无升反降 → 立即停止；-两配置差 <0.5 → 放弃切换），提交父配置。诊断：δ≈0.14 z 单位仅为 d≈14 的 ~1%，-如此微小的向质心位移已使 mmd_u 变差（0.01116→0.01120）、cell_state 单调降，-说明「b 侧细胞的中间态偏好」在选胞（选哪些细胞）阶段已榨干，任何进一步向型质心的-表达收缩都只侵蚀型内方差而不改善分布匹配；分级与均匀无差别（52.24 vs 52.20）进一步-说明问题在收缩方向本身而非分级方式。与节点 8（向 a 型均值收缩）、节点 12（配对插值）、-节点 17（OT 投影）同族证伪：**表达空间的型内线性收缩/插值在此代理上系统性有害**。+β 响应曲线在 0.25 附近见顶（+0.19），但 3-seed 均值只有 +0.09（61.45→61.54），+小于噪声，且 PLAN 目标组 cell_state 三 seed 一致微降。按 PLAN 停止条款+（首查 cell_state 无升反降 → 停止并提交 β=0）提交父配置。 -## 验证过 / 没验证+## 结论与教训 -- 验证过：4 个 α 配置 + 均匀对照各 seed0（4 次查分，额度内）；SHRINK_ALPHA=0 与父 md5 逐位一致；-  seed0/seed1 重跑确定性；vec-check（α=0 与 α=0.15 输出均 ok）。-- 没验证：多 seed 的 α>0 配置（单调趋势已明确，浪费额度）；负 α（远离质心膨胀表达）——-  方向上等价于放大型内方差，与节点 5/6 的占据结论无冲突，可作为后续探索。+- 机制部分成立、整体证伪：中间态选胞确实压缩型内方差（ratio≈2.8），等比恢复确实一致改善+  mmd_u；但 cell_state 不是只看分布宽度——variogram（空间表达自相关）以几乎等量恶化，+  净收益为零。这说明**表达空间里逐细胞各向同性的方差操纵（无论收缩还是膨胀）都被+  mmd_u 与 variogram 的对冲卡死**：节点 8/12/17/21 证伪了收缩方向，本节点证伪了膨胀方向。+- 若要利用"方差缺口"，恢复必须以不破坏空间自相关的方式进行，例如按空间平滑的+  型×区域局部均值偏移（同区域细胞同向移动）而非逐细胞独立径向膨胀；或只在+  与空间无关的基因子集上恢复方差。留给后续节点。+- de_score 对表达扰动的响应是台阶状（0.25↔0.2857）且跨 seed 不稳定，不能作为优化信号。 -## 下一步建议+## 验证过 / 没验证 -- cell_state 的余量不在「表达向质心收缩」维度（节点 8/12/17/21 四次证伪），-  要么改变 b 侧细胞的身份来源（如用 a-b 近邻差分外推生成真正的新中间态，而非搬运/收缩真实细胞），-  要么转向 local_spatial / shape_scale 的各向异性占据补偿（节点 13 建议）。-- 可低成本试 SHRINK_ALPHA<0（沿远离质心方向移动 δ，放大型内方差）验证 cell_state-  对型内方差的敏感性方向，作为下一个 improve 节点的一票筛选。+- 验证过：β=0 与父 md5 逐位一致；β∈{0.15,0.25,0.35,0.5}×seed0 与 β=0.25×seed{1,2}+  的完整响应曲线（9 次查分，额度内）；确定性重跑；vec-check ok；单输入退路代码路径与父一致。+- 没验证：空间平滑型方差恢复（上面的后续方向）；β 与 κ/γ 的交互（底座参数未动）。  ## 知识来源 -无新增外部生物学知识；全部计算只来自视图内两个输入阶段（E6.75/E8.0）的表达、标签与坐标。+无新增外部生物学知识；全部计算只来自视图内两个输入阶段的表达、标签与坐标。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex c52a56b..274fcb0 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -65,6 +65,12 @@ only ~1% of d (delta ~0.14 z-units vs d ~14). The mid-state preference is already exhausted by WHICH cells are selected; pulling them further toward the centroid only erodes within-type variance. Submitted default SHRINK_ALPHA=0 is bit-identical to node 11/19 (md5 verified).++Change (PLAN T2EI-09, node 24): within-type variance restoration of the+selected b cells. Midstate selection compresses within-type variance; for+each shared type, f_c = 1 + beta*(sigma2_all/sigma2_sel - 1) and selected+cells expand radially around their selected-subset mean in pooled z-space+(env VARRESTORE_BETA, default 0 = off, bit-identical to parent). """  from __future__ import annotations@@ -103,6 +109,8 @@ SPREAD_MU = os.environ.get("SPREAD_MU", "global").strip().lower()  # type|global SHRINK_ALPHA = float(os.environ.get("SHRINK_ALPHA", "0.0")) SHRINK_GRADED = os.environ.get("SHRINK_GRADED", "1").strip().lower() not in ("0", "off", "false") SHRINK_MIN = int(os.environ.get("SHRINK_MIN", "3"))+VARRESTORE_BETA = float(os.environ.get("VARRESTORE_BETA", "0.0"))+VARRESTORE_MIN = int(os.environ.get("VARRESTORE_MIN", "3"))   def _spread_apply(X: np.ndarray, rows: np.ndarray, mu: np.ndarray, f: float) -> None:@@ -347,7 +355,7 @@ def main() -> None:     la = stage_a.labels.astype(str)     lb = stage_b.labels.astype(str)     shared: set = set(np.unique(la)).intersection(np.unique(lb))-    if SELECTION == "midstate" or SHRINK_ALPHA > 0.0:+    if SELECTION == "midstate" or SHRINK_ALPHA > 0.0 or VARRESTORE_BETA != 0.0:         Za, Zb, zmu, zsd = _zscore_pair(Xa, Xb)     if SELECTION == "midstate":         if SEL_SIDE in ("both", "a"):@@ -417,6 +425,52 @@ def main() -> None:                 Xb_use[all_rows] = np.clip(                     Zb2[all_rows] * zsd + zmu, 0.0, None).astype(np.float32) +    # PLAN T2EI-09 (node 24): within-type variance restoration of the selected b+    # cells. Midstate selection (SEL_P=1) takes the cells closest to the blend+    # centroid, systematically compressing within-type expression variance. For+    # each shared type, sigma2_all = per-gene variance sum over ALL b cells of the+    # type (mean-centered), sigma2_sel = same over the SELECTED subset; expansion+    # factor f_c = 1 + beta*(sigma2_all/sigma2_sel - 1). Each selected cell moves+    # radially in pooled z-space: z' = mu_sel + f_c*(z - mu_sel). Inverse-transform+    # to expression space, clip >= 0. Coordinates untouched. beta=0 => f_c=1 =>+    # bit-identical to parent.+    varrestore_diag = []+    if VARRESTORE_BETA != 0.0 and ib.size and Zb is not None:+        Zb3 = Zb2 if shrink_diag else Zb+        Zb3 = Zb3.copy()+        lab_sel = lb[ib]+        touched = []+        for tname in sorted(shared):+            rows_b = np.flatnonzero(lb == tname)+            sel = np.flatnonzero(lab_sel == tname)+            if rows_b.size < 2 or sel.size < VARRESTORE_MIN:+                continue+            rows = ib[sel]+            Zall = Zb3[rows_b]+            Zsel = Zb3[rows]+            sigma2_all = float(Zall.var(axis=0).sum())+            sigma2_sel = float(Zsel.var(axis=0).sum())+            if sigma2_sel <= 1e-12 or sigma2_all <= 1e-12:+                continue+            ratio = sigma2_all / sigma2_sel+            f_c = 1.0 + VARRESTORE_BETA * (ratio - 1.0)+            if f_c <= 1.0 + 1e-9:+                continue+            mu_sel = Zsel.mean(axis=0)+            Zb3[rows] = mu_sel + f_c * (Zsel - mu_sel)+            touched.append(rows)+            varrestore_diag.append({+                "type": tname, "n_all": int(rows_b.size), "n_sel": int(rows.size),+                "ratio": ratio, "f_c": float(f_c),+                "var_before": sigma2_sel,+                "var_after": float(Zb3[rows].var(axis=0).sum()),+            })+        if varrestore_diag:+            all_rows = np.concatenate(touched)+            Xb_use = Xb.copy()+            Xb_use[all_rows] = np.clip(+                Zb3[all_rows] * zsd + zmu, 0.0, None).astype(np.float32)+     spread_plan = []     spread_diag = []     if ib.size and SPREAD_ALPHA > 0.0:@@ -479,6 +533,13 @@ def main() -> None:         "shrink_delta_p90": float(np.mean([s["delta_p90"] for s in shrink_diag])) if shrink_diag else 0.0,         "shrink_var_ratio": float(np.mean([s["var_after"] / s["var_before"] for s in shrink_diag])) if shrink_diag else 1.0,         "shrink": shrink_diag,+        "varrestore_beta": VARRESTORE_BETA,+        "varrestore_n_types": len(varrestore_diag),+        "varrestore_n_cells": int(sum(s["n_sel"] for s in varrestore_diag)),+        "varrestore_ratio_mean": float(np.mean([s["ratio"] for s in varrestore_diag])) if varrestore_diag else 1.0,+        "varrestore_f_mean": float(np.mean([s["f_c"] for s in varrestore_diag])) if varrestore_diag else 1.0,+        "varrestore_var_ratio": float(np.mean([s["var_after"] / s["var_before"] for s in varrestore_diag])) if varrestore_diag else 1.0,+        "varrestore": varrestore_diag,     }, default=float), file=sys.stderr)     write_t2(args.out, expr, coords.astype(np.float32), 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。节点 24 总结：

**做了什么**：按 PLAN T2EI-09 在父管线（κ=0.65, γ=1.15, b 侧中间态选胞）上实现型内方差恢复：每共有型 f_c=1+β(σ²_all/σ²_sel−1)，被选 b 细胞绕选后型内均值在合并 z 空间径向膨胀（VARRESTORE_BETA 环境变量，坐标不动）。机制确实运行：选择把型内方差压缩到 ~1/2.8（ratio≈2.81），f_c、var_after 均符合理论值。

**查分结果**（9 次查分，A 半代理）：mmd_u 三 seed 一致改善（如 s0: 0.01116→0.01049 @β=0.25），但 variogram 一致等量变差（0.01094→0.01163），目标组 cell_state 三 seed 一致微降（−0.04/−0.08/−0.11）；β 响应曲线 0.25 见顶 +0.19，3-seed 均值仅 +0.09（噪声内）。de_score 台阶状且跨 seed 不稳定。按 PLAN 停止条款提交 β=0，输出与父节点逐位一致（md5 b86afc10…，确定性验证 + vec-check ok）。机制整体证伪。

**下一步最值得试**：(1) 表达空间的逐细胞各向同性方差操纵（收缩与膨胀）均被 mmd_u/variogram 对冲卡死（节点 8/12/17/21/24 五次证伪）——若再用方差缺口，必须做空间平滑恢复（同区域细胞同向偏移）或只在空间无关基因子集上恢复，避免 variogram 损失；(2) 转向 b 侧细胞身份来源改造（a-b 近邻差分生成新中间态）或 local_spatial/shape 的各向异性占据补偿（节点 13 方向）。

调研员

```json
{
  "name": "b侧选胞型内方差恢复（variance restoration after mid-state selection）",
  "motivation": "父节点21提交态与节点11/19逐位一致（62.15），最弱组cell_state=54.35。四次证伪（节点8/12/17/21）表明表达向质心收缩系统性有害，但ANALYSIS指出未验证反方向：SEL_P=1.0的中间态选胞必然压缩型内方差（只选距blend质心最近的细胞），导致输出分布比参考窄。节点21诊断显示δ≈0.14仅~1%的收缩已使mmd_u恶化，说明scorer对型内方差极为敏感，方向可能是需要更多方差而非更少。",
  "approach": "在b侧选胞之后、jitter之前新增方差恢复步骤：对每个共有型c，计算选前全体b细胞的型内方差σ²_all与选后子集方差σ²_sel（均在合并z-scored panel空间、按型内均值中心化后计算各基因方差之和）。膨胀因子f_c=1+β·(σ²_all/σ²_sel−1)，β∈{0.25,0.5,0.75,1.0}。对每个被选b细胞：z'=μ_sel_c+f_c·(z−μ_sel_c)，逆变换回表达空间并clip≥0。坐标不动。关键初值β=0.5（恢复一半方差缺口）。搜索范围β∈[0.25,1.0]步长0.25，共4配置。单输入退路：无括号→无b侧→跳过，与父一致。vec-score快速筛选：先跑β=0.5/seed0，若cell_state<54.35则立即停止提交β=0；若升则补测β=0.25和0.75确认单调性。型内被选<3个细胞跳过（与SHRINK_MIN一致）。",
  "expected_groups": ["cell_state"],
  "risks": "1)参考目标型内方差可能并不比全选b侧更宽（若目标更同质），则膨胀有害→首查β=0.5即可发现（cell_state降则停）。2)f_c过大可能将表达推出合理范围→clip≥0兜底，且β≤1限制最大膨胀为σ²_all/σ²_sel（通常<2）。3)expression_change可能受微小影响（方差变但均值不变，理论上影响极小）。Engineer应在首查后同时检查四组分，若expression_change降>0.5则停止。",
  "family_id": "T2EI-09",
  "mechanism": "中间态选胞（SEL_P=1.0）系统性压缩型内表达方差；本机制按型计算方差缺口并以因子f_c等比恢复选后子集的离散度，使输出分布宽度接近未选择时的自然水平。",
  "vs_constant_shift": "不是每型加常数、也不是全局组成重加权：每型的膨胀因子f_c由该型选前/选后方差比决定（数据驱动、型间异质），位移方向是各细胞相对型内均值的径向（非统一方向），且仅作用于被选b侧细胞。",
  "mechanism_evidence": "Engineer应输出诊断：每型的σ²_sel/σ²_all比值（预期<1，证明选择确实压缩了方差）、f_c值、膨胀后var_after/var_before（预期≈1+β·(1/σ²_sel/σ²_all−1)）。若β=0.5时cell_state升且其余三组不变，机制生效。若四组分均无变化，说明f_c≈1（方差缺口不存在），机制未运行。",
  "mechanism_off_control": "β=0（环境变量VARRESTORE_BETA=0）时f_c=1，z'=z，输出与父节点逐位一致（预期md5相同）。Engineer应验证md5一致并记录。预期差别：β=0时四组分与父完全相同；β>0时仅cell_state变化，其余三组在噪声内。",
  "sources": []
}
```