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节点 n4

copy_last 细胞/组成不动 + 括号 RMS 阻尼坐标缩放 + 小幅逐细胞型表达位移(alpha=0.075*t, 基因级收缩)：榜分 49.13→54.66

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 759de274c4: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 9ceceb64a4。改动的文件：solution/METHOD.md +56 −0、solution/README.md +4 −3、solution/run.py +97 −9

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..5771e3c--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,56 @@+copy_last 细胞/组成不动 + 括号 RMS 阻尼坐标缩放 + 小幅逐细胞型表达位移(alpha=0.075*t, 基因级收缩)：榜分 49.13→54.66++## 方法（family T2EI-01，PLAN 机制 + 几何尺度修复）++1. **坐标尺度插值**（新增部件）：输出坐标 = copy_last 分层抽样细胞的坐标，按+   `scale_to_rms(coords, log_interp(rms_a, rms_b, t, damp=0.5))` 缩放到两括号阶段+   RMS 的对数插值（damp=0.5 沿用方法卡胚插值推荐）。纯几何缩放，不改细胞身份。+2. **型内表达位移**（PLAN 机制）：对每个细胞型，delta_type = mean(上括号该型) −+   mean(下括号该型)，逐基因；细胞位移 = alpha · delta_type。+   - 基因级收缩：w_g = d_g²/(d_g²+λ²)，λ² = d_g² 的 0.5 分位数（d_g² = 各型+     delta 平方的均值），把位移集中到高置信 DE 基因。+   - alpha = 0.075 · t（t 为目标在括号内的时间位置分数；只依赖时间差，视图无关）。+3. 细胞数、分层抽样、随机流与父节点逐位一致；`write_t2` 照常 clip 到 ≥0。+4. 退路：目标不被括号（单输入/外推板）→ delta 与 RMS 插值无定义，自动退回+   copy_last，不伪造位移。++## 关键参数与验证（proxy: E6.75+E8.0→E7.25, t=0.4，均 seed 0，A 半分数）++| 配置 | 榜分 | 表达 | 状态 | 形状 | 邻域 |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| 父 copy_last | 49.13 | 48.4 | 49.3 | 49.7 | 49.2 |+| +坐标缩放 damp0.5, alpha=0 | 52.87 | 48.7 | 49.2 | 64.3 | 49.2 |+| +alpha=0.2（PLAN 初值域） | 52.87 | 56.6 | 35.9 | 65.3 | 53.7 |+| +收缩, alpha=0.15 / 0.1 / 0.075 / 0.05 | 53.3 / 53.6 / 53.9 / 54.3 | | | | |+| **最终：收缩, alpha=0.03 (=0.075t)** | **54.66** | 54.5 | 48.7 | 65.3 | 50.2 |++无收缩的 alpha=0.4/0.8 分别 47.8/39.3（变差），kNN 空间平滑 delta（k=15）47.6，+均不选。++## 机制生效证据（off-control）++- `T2EI_ALPHA=0 T2EI_DAMP=0` 输出与父节点 copy_last **逐位一致**（本地+  np.array_equal 验证 .X.data 与 spatial_3D），预期榜分回到 49.13。+- 机制开启（默认）：实际移动 5000 个细胞、18 个型；每型 |delta| L1 中位数 151.2+  （收缩前 193.3），逐型方向与幅值不同，非全局常数位移；alpha=0.03 时 .X 与+  对照不同（已验证）。+- 四组分变化 vs 父：expression_change 48.4→54.5，shape_scale 49.7→65.3+  （scale_log_ratio −0.177→+0.016），cell_state 49.3→48.7（噪声内），+  local_spatial 49.2→50.2。++## 为什么 alpha 这么小（与 PLAN 的偏差）++PLAN 预设 alpha≈t(0.4) 并搜 {0.3,0.5,0.7}。实测：de_score 在 alpha≥0.05 即+饱和（0.1071），而空间变差图（cell_state 组）损失随 alpha 近线性增长+（0.0088→0.145），大 alpha 净分为负。故取 alpha=0.075·t≈0.03，保留表达方向+信号、把 cell_state 损失压到噪声内。另加 PLAN 未含的坐标 RMS 阻尼缩放，+因父节点 shape_scale(49.7) 同为最弱组且纯几何、零风险（不碰表达）。++## 未验证 / 风险++- 仅在 proxy（t=0.4，共有型少）验证；final 括号 E7.25↔E8.0 的 t、型集合不同，+  alpha=0.075·t 与 damp=0.5 按同一规则外推，未实测。+- cell_state 的变差图惩罚与表达位移幅度的权衡是经验拟合，B 半分数可能偏 ±1。+- 生物学知识来源：仅方法卡（坐标阻尼缩放 damp=0.5、分层抽样保底规则）与+  通用插值原理；无文献/数据库先验，无保留阶段信息。+- seed 1 已跑通（输出正常）；耗时 ~2s、内存 <1GB，远低于 limits。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex b1479e4..d23663f 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,4 +1,5 @@-# copy_last（T2:embryo:val_interp）+# T2 插值：保几何的型内表达位移 + 括号 RMS 阻尼坐标缩放 -输出目标之前最近的输入阶段（proxy：E6.75；final：E7.25），表达和坐标原样，按细胞类型分层无放回抽到榜上限 5,000（E6.75 有 7,093，E7.25 有 13,295）。-proxy 预期 ≈ 49.2（seed 0 实测 49.17；表达 48.5 / 状态 49.3 / 形状 49.8 / 邻域 49.1）。低于 50 的原因同心脏：地板是整份参考阶段（de_score 恰为 0），抽样子集带来假差异。+copy_last 的细胞与组成不变；坐标缩放到两括号 RMS 的对数插值（damp=0.5）；+表达加 alpha·(上括号型均值−下括号型均值)，alpha=0.075·t，基因级收缩 λ²=q50。+不被括号时自动退回 copy_last。详见 METHOD.md。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 0595dc9..caa583b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,20 +1,53 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last (T2): the latest input at or before the target, with its own coordinates.+"""Geometry-preserving per-celltype expression interpolation (T2). -Interpolation boards take the lower bracket stage, extrapolation boards the-last input; this is the floor's reference stage on the proxy. Cells are drawn-stratified by cell type only when the stage exceeds the board's max_cells.-Expression and coordinates are unchanged.+Keeps copy_last's cells and composition, rescales the coordinate cloud to the+log-interpolated bracket RMS (damped, per method card), and adds a small+per-celltype additive expression shift alpha * (mean_upper[type] -+mean_lower[type]) with per-gene shrinkage toward high-confidence DE genes.+alpha = 0.075 * t (t = target position fraction in the bracket): the proxy+grid showed de_score saturates early while the spatial variogram penalty+grows ~linearly in alpha, so a small damped shift is optimal. When the target+is not bracketed (single input / extrapolation), both the delta and the RMS+interpolation are undefined and the output degrades exactly to copy_last.++Mechanism-off control: T2EI_ALPHA=0 T2EI_DAMP=0 (env) -> bit-identical to+copy_last. """  from __future__ import annotations  import argparse+import os  import numpy as np+import scipy.sparse as sp +from src.task2_spatial.frame import log_interp, rms_radius, scale_to_rms from src.task2_spatial.sample import take-from src.task2_spatial.view_io import anchor_entry, load_manifest, panel_genes, read_stage, write_t2+from src.task2_spatial.view_io import (+    interp_bracket,+    load_manifest,+    panel_genes,+    read_stage,+    write_t2,+)+++def type_means(X: sp.csr_matrix, labels: np.ndarray) -> dict[str, np.ndarray]:+    cats = sorted(set(labels.tolist()))+    out = {}+    idx = {c: i for i, c in enumerate(cats)}+    rows = np.array([idx[c] for c in labels])+    oh = sp.csr_matrix(+        (np.ones(len(rows), dtype=np.float64), (rows, np.arange(len(rows)))),+        shape=(len(cats), len(rows)),+    )+    counts = np.asarray(oh.sum(axis=1)).ravel()+    sums = np.asarray((oh @ X).todense())+    for i, c in enumerate(cats):+        out[c] = sums[i] / counts[i] if counts[i] > 0 else np.zeros(X.shape[1])+    return out   def main() -> None:@@ -26,14 +59,69 @@ def main() -> None:      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)-    stage = read_stage(args.data, anchor_entry(manifest), genes)+    a, b, t = interp_bracket(manifest)+    stage = read_stage(args.data, a, genes)++    env_alpha = os.environ.get("T2EI_ALPHA")+    alpha_frac = float(os.environ.get("T2EI_ALPHA_FRAC", "0.075"))+    bracketed = b is not None and t is not None+    if env_alpha is not None:+        alpha = float(env_alpha)+    elif bracketed:+        alpha = alpha_frac * float(t)+    else:+        alpha = 0.0+     n = int(np.clip(stage.n, manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))     rng = np.random.default_rng(args.seed)     if n <= stage.n:         rows = np.sort(take(stage.labels, n, rng))-    else:  # fewer cells than min_cells: resample with replacement+    else:         rows = np.sort(rng.choice(stage.n, size=n, replace=True))-    write_t2(args.out, stage.X[rows].toarray(), stage.coords[rows], genes, seed=args.seed)++    X = stage.X[rows].toarray().astype(np.float64)+    coords = np.asarray(stage.coords[rows], dtype=np.float64)++    damp = float(os.environ.get("T2EI_DAMP", "0.5"))+    if bracketed and damp > 0.0:+        upper_c = read_stage(args.data, b, genes).coords+        target_rms = log_interp(rms_radius(stage.coords), rms_radius(upper_c), float(t), damp)+        coords = scale_to_rms(coords, target_rms)++    if alpha != 0.0 and bracketed:+        upper = read_stage(args.data, b, genes)+        ma = type_means(stage.X, stage.labels)+        mb = type_means(upper.X, upper.labels)+        cats = np.array(sorted(set(stage.labels.tolist())))+        cidx = {c: i for i, c in enumerate(cats)}+        delta = np.zeros((len(cats), stage.X.shape[1]), dtype=np.float64)+        for c in cats:+            if c in mb:+                delta[cidx[c]] = mb[c] - ma[c]+        lam_q = float(os.environ.get("T2EI_LAM_Q", "0.5"))+        if lam_q > 0:+            d2 = (delta * delta).mean(axis=0)  # per-gene mean squared delta+            lam2 = np.quantile(d2, lam_q)+            delta = delta * (d2 / (d2 + lam2))[None, :]++        lab_all = np.array([cidx[c] for c in stage.labels])+        cell_delta = delta[lab_all]  # (n_cells, n_genes), type-level field++        k = int(os.environ.get("T2EI_K", "0"))+        if k > 0:+            from scipy.spatial import cKDTree++            coords = np.asarray(stage.coords, dtype=np.float64)[:, :3]+            tree = cKDTree(coords)+            _, nbrs = tree.query(coords, k=min(k + 1, stage.n))+            cell_delta = cell_delta[nbrs].mean(axis=1)++        X = X + alpha * cell_delta[rows]+        med = np.median(np.abs(cell_delta).sum(axis=1))+        print(f"[T2EI] alpha={alpha:.3f} t={t} k={k} moved={len(rows)} "+              f"types={len(cats)} median|delta|_L1={med:.3f}", flush=True)++    write_t2(args.out, X, coords, genes, seed=args.seed)   if __name__ == "__main__":

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。** 做了什么：在父节点 copy_last 基础上加两个部件——(1) 坐标按括号 RMS 对数插值缩放（damp=0.5，纯几何），shape_scale 49.7→65.3；(2) PLAN 的型内表达位移，但实测大 alpha 会被变差图惩罚砸掉 cell_state（alpha=0.4 → 30.7），故收缩到 alpha=0.075·t≈0.03 并加基因级收缩，expression_change 48.4→54.5，cell_state 保住 48.7。

查分（12/20 次）：最终配置 proxy A 半 **54.66**（父 49.13）；off-control（alpha=0,damp=0）与 copy_last 逐位一致；vec-check 通过，seed 1 跑通。

下一步最值得试：cell_state 的变差图惩罚说明 E6.75 布局上叠加 E8.0 方向位移存在空间失配——用 mix 式坐标/细胞混合换取 d2_shape 与 occupancy（形状组还有 ~9 分空间），或按型对 delta 做轨迹弯曲（非线性时间插值）以在小 alpha 下提高 de_score。

调研员

",
  "motivation": "父节点 1 是逐字 copy_last，榜分 49.13，四组里 expression_change 最弱（48.38，低于 50，即预测了零表达变化）。cell_state 49.29 与 local_spatial 49.16 相对健康。对比节点 2（seed mix，57.23）：它靠组成+型内表达插值把 shape_scale 拉到 74.43、expression_change 拉到 59.72，却把 cell_state 砸到 37.49——说明 mix 的增益主要来自表达/形状，而 cell_state 的崩坏来自它对组成与位置的改动。本方案保留 copy_last 的坐标与细胞型组成（保住 cell_state、local_spatial），只引入节点 2 中『型内表达插值』这一个部件，针对最弱的 expression_change。",
  "approach": "步骤：(1) 读 manifest，取插值板的下括号阶段（copy_last 的 anchor）与上括号阶段（若存在）。若视图只有一个输入阶段，直接退化为 alpha=0 的 copy_last（见退路）。(2) 对每个细胞型（labels 词汇），分别在下、上括号阶段算该型的基因均值向量，得到型内时间增量 delta_t = mean_upper_t - mean_lower_t（逐基因、逐型）。(3) 对下括号阶段的每个细胞（型 t），new_X = X + alpha * delta_t，alpha 为目标在两括号间的位置分数，初值 0.5，搜索 {0.3, 0.5, 0.7}。仅改表达矩阵；坐标、细胞型标签、按型分层抽样到 max_cells 全部沿用 copy_last 的逻辑。(4) 基因面板用 panel_genes 对齐；缺失/非有限值保持输入原值，不引入负表达截断以外操作。(5) 先用 vec-score 在小抽样上扫 3 个 alpha，选出 expression_change 提升且 cell_state 不降超噪声（≈1 分）的档，再全量跑一次确认。单输入阶段退路：无上括号时 delta 不可估，机制自动关闭，输出与 copy_last 完全一致（机制未运行时不得伪造位移）。",
  "expected_groups": ["expression_change", "shape_scale"],
  "risks": "(1) 该插值板可能只给出单输入阶段，时间增量不可估——Engineer 应第一步打印 manifest 阶段数，若为 1 直接判定机制不可用并如实报告。(2) 若打分器的 cell_state 也依赖表达而非仅坐标/标签，改表达可能连带拉低 cell_state——用 vec-score 先同时看 expression_change 与 cell_state 两组，若 cell_state 降幅 >1 分即缩小 alpha 或放弃。(3) 型内增量幅值过小、低于约 1 分噪声——报告每型 |delta| 的分位数以证伪。(4) 上下括号跨保留窗导致上括号不可用——需检查 excluded window (7.25,8.0)，若上括号落在窗外则该板无法提供梯度，退回。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "用两括号阶段的型内基因均值差作为时间梯度，对每个细胞按其所属型的增量做加性表达位移，alpha 为目标在两括号间的位置分数；坐标与组成保持不动。",
  "vs_constant_shift": "位移逐细胞型不同（方向与幅值都来自该型的上下括号均值差），且幅值随目标时间位置 alpha 缩放，不是对所有细胞施加同一个全局常数位移，也不是只改细胞型比例的全局组成重加权。",
  "mechanism_evidence": "(1) 报告每个细胞型 |delta| 的中位数与分位数，证明位移跨型有离散差异且非零；(2) 对比 alpha=0.5 与 copy_last 的四组分，expression_change 应提升 ≥1 分而 cell_state、local_spatial 保持在父节点噪声范围内；(3) 抽查实际被移动的基因/细胞数量，确认表达矩阵确实改变而非原样输出。",
  "mechanism_off_control": "同一程序把 alpha 置 0（或强制走单输入阶段分支），输出应与 copy_last 逐位一致；预期 expression_change 回落到约 48.38、榜分回到约 49.13。若关闭后输出仍变化，说明机制未真正由型内增量驱动。",
  "sources": []
}
```