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节点 n23

实现 PLAN 的类型内 kNN 空间表达平滑（每细胞与同型 k 空间近邻均值按 λ 混合，叠加在 γ=2 型均值平移之后）并做 ON/OFF 对照；代理上 cell_state 随 λ 单调下降（67.10→64.13）、local_spatial 持平，机制证伪，按节点 11/21 先例提交关闭态，输出与父节点 21 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 e6737f0faf: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 8463a4e50c。改动的文件：solution/METHOD.md +24 −19、solution/run.py +86 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 0a455a5..5c9a592 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,40 +1,45 @@-实现 PLAN 的逐类型自适应簇粒度（n_clusters_c=clip(n_cells_c/TCS,3,25)、k_c 同步自适应）并做 ON/OFF 对照；代理上 4 档 TCS 全部低于父配置（local_spatial 66.92→64.7–66.3），按 PLAN 步骤 5 提交关闭态，输出与父节点 19 逐位一致。+实现 PLAN 的类型内 kNN 空间表达平滑（每细胞与同型 k 空间近邻均值按 λ 混合，叠加在 γ=2 型均值平移之后）并做 ON/OFF 对照；代理上 cell_state 随 λ 单调下降（67.10→64.13）、local_spatial 持平，机制证伪，按节点 11/21 先例提交关闭态，输出与父节点 21 逐位一致。 -## 提交配置（family T2HI-04，机制=自适应簇粒度，状态：已实现、对照后关闭）+## 提交配置（family T2HI-04，机制=类型内 kNN 空间表达平滑，状态：已实现、对照后关闭） -提交 = 父节点 19 全部路径逐位不动：matched-align Procrustes 对齐（r≥0.3 贪心、保 z）、K=0.62 压实尺度、固定簇抽样（k=25、每型 n_clusters=10、random 播种、jitter 0.02）、类型级表达均值时间插值（同名共有类型、min_mean=2、γ=2）。单输入阶段退路（b is None）同父，不经过簇抽样。+提交 = 父节点 21/19 全部路径逐位不动：matched-align Procrustes 对齐（r≥0.3 贪心、保 z）、K=0.62 压实尺度、固定簇抽样（k=25、每型 n_clusters=10、random 播种、jitter 0.02）、类型级表达均值时间插值（同名共有类型、min_mean=2、γ=2）。单输入阶段退路（b is None）同父，不经过平滑。 -## 机制实现（PLAN approach 步骤 1–3、6）+## 机制实现（PLAN approach 步骤 1–6） -- `cluster_sample.py::cluster_take` 新增 `adaptive` 参数：每类型 n_clusters_c = clip(round(n_cells_c / TARGET_CLUSTER_SIZE), MIN_CLUSTERS=3, MAX_CLUSTERS=25)，n_cells_c 为该类型在源阶段的实测细胞数（现场计算，非硬编码）；k_c = clip(round(TCS/5), 10, 40)（T2_ADAPTIVE_K=0 可固定 k=25）。-- `run.py` 环境变量：T2_ADAPTIVE_CLUSTERS（提交默认 0=关）、T2_TARGET_CLUSTER_SIZE、T2_MIN_CLUSTERS、T2_MAX_CLUSTERS、T2_ADAPTIVE_K。新增逻辑全在 `if adaptive is not None` 块内。-- 机制生效证据（TCS=120 开启时 stderr 打印逐类型诊断）：大类型簇确实变小（EXE-Endoderm 8063 细胞 quota1452：父 10 簇×~145 → 自适应 25 簇×59），小类型不再过碎（Forebrain 631：父 10 簇×~12 → 自适应 5 簇×23），k=24。即机制按设计改变了抽样粒度。+- `run.py::knn_smooth_expr`：在 apply_type_mean_shift 之后、写出之前，对每个类型（输出中 ≥3 细胞）用 `scipy.spatial.cKDTree` 在对齐后坐标（含 z）上建型内树，每细胞取 k 个同型空间近邻（排除自身），`final = (1−λ)·shifted + λ·neighbor_mean`，只作用于高表达基因（全输出 mean > EXPR_MIN_MEAN=2），截断到 [0, ∞)。+- 环境变量：T2_KNN_SMOOTH（提交默认 0=关）、T2_KNN_K（默认 20）、T2_KNN_LAMBDA（默认 0.15）。+- 与常数位移的区别（PLAN vs_constant_shift）：修正量逐细胞不同，取决于该细胞的空间邻域上下文（实测修正向量 |Δ| 的 std=1.19，非常数；覆盖 50 个类型）。++## 机制生效证据（λ=0.15/k=20 开启时 stderr knn_diag）++- n_types=50（全部输出类型均被平滑），mean_abs_delta_std=1.19（逐基因修正量在细胞间离散，非常数位移）；+- 型内近邻表达 Pearson 相关 nbr_corr 0.676 → 0.734（平滑确实提高了邻域表达一致性）；+- 四组分变化：expression_change 66.13 不动（高表达基因均值结构未变）、shape_scale 71.01 不动（坐标未改，符合预期）、local_spatial 66.92→66.87/66.91（neighborhood_mmd 0.04761→0.04768/0.04773，持平）、cell_state 67.10→64.13（mmd_u 0.03037→0.03244，显著变差）。  ## 机制关闭对照（PLAN mechanism_off_control） -T2_ADAPTIVE_CLUSTERS=0 时 n_clusters 固定 10、k 固定 25，代码路径与父节点 19 完全相同；实测输出与父配置 h5ad 逐位一致（X data/indices/indptr 与 spatial_3D 全部 np.array_equal），即四组分数与父相同（A 半 seed 0：board 67.79，expr 66.13 / cell_state 67.10 / local 66.92 / shape 71.01）。+T2_KNN_SMOOTH=0（提交默认）完全跳过平滑；实测默认路径输出与 T2_KNN_SMOOTH=0 显式关闭输出逐位一致（X data/indices/indptr 与 spatial_3D 全部 np.array_equal），且 A 半查分 67.79、四组分数与父节点 21 记录完全相同（expr 66.13 / cell_state 67.10 / local 66.92 / shape 71.01），即与父逐位一致、四组不变。 -## 代理查分结果（T2:heart:val_interp A 半，seed 0，共 5 次）+## 代理查分结果（T2:heart:val_interp A 半，seed 0，共 5 次含 1 次提交态复核）  | 配置 | board | expr | cell_state | local | shape | |---|---:|---:|---:|---:|---:|-| 父配置（OFF，=提交） | **67.79** | 66.13 | 67.10 | **66.92** | 71.01 |-| 自适应 TCS=120, k=24 | 67.05 | 65.58 | 66.97 | 64.71 | 70.94 |-| 自适应 TCS=200, k=40 | 66.80 | 65.36 | 66.26 | 66.32 | 69.26 |-| 自适应 TCS=300, k=40 | 66.39 | 65.15 | 66.48 | 66.18 | 67.75 |-| 自适应 TCS=200, k=25 | 66.82 | 65.36 | 66.24 | 66.29 | 69.41 |+| 父配置（OFF，=提交） | **67.79** | 66.13 | **67.10** | **66.92** | 71.01 |+| λ=0.05, k=20 | 67.42 | 66.13 | 65.63 | 66.91 | 71.01 |+| λ=0.15, k=20 | 67.03 | 66.13 | 64.13 | 66.87 | 71.01 |+| λ=0.15, k=10 | 67.08 | 66.13 | 64.30 | 66.89 | 71.01 | -结论：PLAN 假设（固定 10 簇使大类型簇过大、邻域被平均化）被证伪——把大类型的大块连续簇打碎（25 簇）对 neighborhood_mmd 的伤害（0.0476→0.0490–0.0525）远大于小类型去碎片化的收益；k 固定与否不改变方向。local_spatial 在所有档位都 ≤ 66.32 < 67.32+1，触发 PLAN 步骤 5 的回退判据（步骤 4 的筛选条件 local_spatial>67.5 亦未满足），且风险 1（收益已饱和）应验。shape_scale 随 TCS 增大而单调下降（大簇提供的空间覆盖更连续），说明父的固定粒度同时是 shape 的最优附近。+结论：PLAN 假设（全局型均值平移不修正型内空间高频噪声，kNN 平滑可改善 expression_change 与 local_spatial）被证伪——expression_change 完全不动（平滑不改变基因均值层面，de_score/de_direction 不变），local_spatial/neighborhood_mmd 持平（簇抽样已保留真实局部邻域，表达侧再去噪没有增量），而 cell_state/mmd_u 随 λ 单调变差：把每个细胞向局部均值收缩使整体表达分布方差缩小，偏离目标阶段的分布宽度。k=10 vs 20 不改变方向（PLAN 风险 1、3 应验）。触发回退，提交关闭态。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证过：提交配置在 proxy 视图 seed 0 复跑确定且与父逐位一致；vec-check 通过；耗时 ~4s、内存 <0.5GB（远低于 limits 28GB/30min）；机制 ON 的诊断输出证明自适应逻辑本身按 PLAN 工作。-- 没验证：TCS<120（更小簇）——TCS=120 已使 local_spatial 掉 2.2，方向单调向下，无必要；final 视图（E8.25+E8.75→E8.5）不可用于本 run 查分，但提交配置与父逐位相同，父在 final 的行为即本节点行为。+- 验证过：提交配置在 proxy 视图 seed 0 复跑确定且与父逐位一致（两次独立运行 np.array_equal）；vec-check 通过；A 半 67.79；耗时 ~5s、内存 <0.5GB（远低于 limits）。+- 没验证：λ>0.25（方向单调向下，无必要）；k=30（k=10/20 已证 k 不改变方向）；final 视图——提交与父逐位相同，父在 final 的行为即本节点行为。  ## 知识来源与合规 -无新增外部知识；全部统计量（类型细胞数、簇参数、均值）运行时从 view 现场计算。TCS 网格用 vec-score A 半标定（允许通道），提交取回退态故不引入新超参。视图无关：不读 board/路径/绝对时间，时间平移不变。+无新增外部生物学知识；平滑只用视图内表达与坐标现场计算，KDTree/近邻均确定性，不依赖全局随机状态。视图无关：不读 board/路径/绝对时间。  ## 下一步建议 -- local_spatial 的簇粒度维度已双向探明饱和（父固定 10 簇是局部最优；更细碎有害）。剩余空间更可能在 neighborhood 的表达侧（如型内 kNN 局部平滑 vs 全局均值平移）或 shape 与 local 的联合（簇的空间覆盖均衡化）。+表达侧局部去噪（kNN 平滑）与簇粒度（节点 21）两个方向均已证伪。cell_state 对任何"向均值收缩"的操作高度敏感，说明输出分布宽度是硬约束；剩余提升更可能在 (a) expression_change 的 de_direction（0.56）——如按类型对 Δ 做低通/秩截断以去掉技术噪声成分而非空间平滑；(b) shape_scale 的 d2_shape/occupancy——坐标侧覆盖均衡化（节点 21 next_suggestions 2）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 3d2e4c2..ef65942 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -156,6 +156,79 @@ def apply_type_mean_shift(expr, labels_a_sel, labels_b_sel, stage_a, stage_b, t,     return n_shared  +# --- node 23: within-type kNN spatial expression smoothing (PLAN T2HI-04) ---+# After the per-type global mean shift (node 19), every cell of a type got the+# SAME additive vector, so within-type spatial high-frequency expression noise+# is untouched. This step blends each cell's expression with the mean of its k+# spatial nearest neighbours of the same type (KDTree on the aligned output+# coordinates, z included), final = (1-lambda)*shifted + lambda*neighbour_mean,+# restricted to well-expressed genes (mean > EXPR_MIN_MEAN) and clipped to+# [0, inf). The correction is per-cell and context dependent (dense vs sparse+# regions, gradient up- vs downstream differ), unlike the constant type shift.+# Measured on the proxy (A half, seed 0): parent 67.79 (cell_state 67.10,+# local_spatial 66.92); lambda=0.05/k=20 67.42 (cell_state 65.63);+# lambda=0.15/k=20 67.03 (cell_state 64.13); lambda=0.15/k=10 67.08 --+# cell_state/mmd_u degrade monotonically with lambda while local_spatial and+# neighborhood_mmd stay flat, i.e. smoothing shrinks the expression+# distribution toward local means without buying neighbourhood structure.+# Mechanism falsified; ships OFF. T2_KNN_SMOOTH=1 re-enables it.+# T2_KNN_SMOOTH=0 (default) -> bit-identical to parent node 21 (= node 19).+KNN_SMOOTH = os.environ.get("T2_KNN_SMOOTH", "0") != "0"+KNN_K = int(os.environ.get("T2_KNN_K", "20"))+KNN_LAMBDA = float(os.environ.get("T2_KNN_LAMBDA", "0.15"))+++def knn_smooth_expr(expr, labels, coords, k, lam, min_mean, diag=None):+    """Blend each cell's expression with its same-type spatial kNN mean."""+    from scipy.spatial import cKDTree++    if lam <= 0.0:+        return 0+    mask = np.asarray(expr.mean(axis=0)).ravel() > min_mean+    if not mask.any():+        return 0+    cols = np.where(mask)[0]+    n_types = 0+    corr_pre_sum = corr_post_sum = 0.0+    corr_n = 0+    corr_delta_std = []+    for c in np.unique(labels):+        idx = np.where(labels == c)[0]+        kk = min(k, idx.size - 1)+        if idx.size < 3 or kk < 2:+            continue+        tree = cKDTree(coords[idx])+        _, nbr = tree.query(coords[idx], k=kk + 1)+        nbr = nbr[:, 1:]+        sub = expr[np.ix_(idx, cols)]+        nmean = sub[nbr].mean(axis=1)+        corr = nmean - sub+        if diag is not None:+            corr_delta_std.append(float(np.abs(corr).std()))+            # neighbour-expression Pearson correlation before/after smoothing+            def _nbc(m):+                m = m - m.mean(axis=1, keepdims=True)+                nm = nmean - nmean.mean(axis=1, keepdims=True)+                num = (m * nm).sum(axis=1)+                den = np.sqrt((m * m).sum(axis=1) * (nm * nm).sum(axis=1)) + 1e-12+                return float(np.mean(num / den))+            new_sub = sub + lam * corr+            corr_pre_sum += _nbc(sub)+            corr_post_sum += _nbc(new_sub)+            corr_n += 1+        expr[np.ix_(idx, cols)] = sub + lam * corr+        n_types += 1+    np.clip(expr, 0.0, None, out=expr)+    if diag is not None and corr_n:+        diag["knn_smooth"] = {+            "n_types": n_types, "lambda": lam, "k": k,+            "mean_abs_delta_std": float(np.mean(corr_delta_std)) if corr_delta_std else 0.0,+            "nbr_corr_pre": corr_pre_sum / corr_n,+            "nbr_corr_post": corr_post_sum / corr_n,+        }+    return n_types++ def contract_factor(t: float) -> float:     t = float(t)     return float(CONTRACT_K ** (4.0 * t * (1.0 - t)))@@ -280,6 +353,13 @@ def main() -> None:                 pairs = [tuple(str(k).split("~", 1)) for k in info.get("match_keys", [])]             n_shift_types = apply_type_mean_shift(                 expr, stage_a.labels[ia], stage_b.labels[ib], stage_a, stage_b, t, pairs)+        labels_sel = np.concatenate([stage_a.labels[ia], stage_b.labels[ib]])+        n_smooth_types = 0+        if KNN_SMOOTH:+            stack_coords = np.vstack(p_parts)+            n_smooth_types = knn_smooth_expr(+                expr, labels_sel, np.asarray(stack_coords, dtype=np.float64),+                KNN_K, KNN_LAMBDA, EXPR_MIN_MEAN, diag=info)         coords = _jitter(np.vstack(p_parts), rng)         coords = scale_to_rms(coords, target_rms)         if AXIS_ON:@@ -291,11 +371,15 @@ def main() -> None:         info.update(t=t, n=int(expr.shape[0]), rms_a=rms_a, rms_b=rms_b,                     density_ratio=dratio, contract_factor=cf, target_rms=target_rms,                      out_rms=rms_radius(coords), n_from_a=int(ia.size), n_from_b=int(ib.size),-                     expr_shift=bool(EXPR_SHIFT), n_shift_types=int(n_shift_types))+                     expr_shift=bool(EXPR_SHIFT), n_shift_types=int(n_shift_types),+                     knn_smooth=bool(KNN_SMOOTH), n_smooth_types=int(n_smooth_types),+                     knn_diag=info.pop("knn_smooth", None))         ev = {"cluster": True, "matched_align": MATCHED_ALIGN, **{f"cl_{kk}": vv for kk, vv in CLUSTER_PARAMS.items()}}      keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "n_matched_types", "match_corrs", "matched", "z_dot", "z_flipped", "align")}-    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep, **ev}, default=float), file=sys.stderr)+    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep, **ev,+                      "knn_smooth": info.get("knn_smooth"), "n_smooth_types": info.get("n_smooth_types"),+                      "knn_diag": info.get("knn_diag")}, 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

Done.

**做了什么**：按 PLAN 实现了类型内 kNN 空间表达平滑（`knn_smooth_expr`，KDTree 同型 k 近邻均值按 λ 混合，带 T2_KNN_SMOOTH/K/LAMBDA 开关），叠加在父节点 γ=2 型均值平移之后，并做 ON/OFF 对照。

**查分结果**（A 半，4 次+1 次复核）：机制开启 λ=0.05/0.15、k=10/20 全部低于父（67.42/67.03/67.08 vs 67.79）——cell_state 随 λ 单调掉（67.10→64.13，mmd_u 变差），expression_change 与 local_spatial 完全持平，机制证伪（近邻表达相关确实 0.676→0.734，但不换来分数）。按节点 11/21 先例提交关闭态：默认输出与父节点 21 逐位一致（np.array_equal 验证，A 半 67.79），vec-check 通过，seed 0 确定性复跑一致。

**下一步最值得试**：(a) expression_change 的 de_direction=0.56 是最弱指标——对型间 Δ 做秩截断/低通去技术噪声（非空间平滑）；(b) cell_state 对分布宽度极敏感，任何向均值收缩的操作都应避免；(c) shape_scale 侧的空间覆盖均衡化抽样。

调研员

{
  "name": "类型内 kNN 空间表达平滑叠加全局均值平移",
  "motivation": "父节点 19 的 γ=2 全局型均值平移使 expression_change +1.77、local_spatial +1.65，但 expression_change 66.67 仍是四组最弱。该平移对型内所有细胞施加同一向量，不修正型内空间高频噪声。ANALYSIS 建议转向表达侧邻域改善（kNN 局部平滑）。簇粒度维度已双向饱和（node 21 证伪），坐标侧改动风险高（node 17 FGW 塌 shape），故在表达侧做空间感知微调是最安全方向。",
  "approach": "在现有 apply_type_mean_shift 之后、写出之前，对每个共有类型的细胞做一步空间 kNN 表达平滑：\n1. 用对齐后坐标（含 z），对每个共有类型内部建 KDTree，每细胞找 k 个同型空间近邻（k 初值 20，搜索 10/20/30）。\n2. 计算邻居表达均值 neighbor_mean[i]（仅高表达基因，复用 EXPR_MIN_MEAN=2 过滤）。\n3. 混合：final[i] = (1−λ)·shifted[i] + λ·neighbor_mean[i]，λ 初值 0.15，搜索 {0.05, 0.10, 0.15, 0.25}。\n4. 截断到 [0, ∞)。\n5. 开关 T2_KNN_SMOOTH=0 时跳过，输出与父逐位一致。\n6. 环境变量：T2_KNN_SMOOTH, T2_KNN_K, T2_KNN_LAMBDA。\n\n单输入阶段退路：b is None 时无共有类型对，不做 shift 也不做平滑，路径同父。\n\nvec-score 筛选：先 λ=0.15/k=20 跑 1 次；若 expression_change 或 local_spatial 任一 ≤ 父−0.5 则停止（回退关闭态）；否则再试 1–2 个 λ 档位。总查分 ≤ 5 次。30 min 内足够（KDTree 构建 <1 s，细胞数 ~10k）。",
  "expected_groups": ["expression_change", "local_spatial"],
  "risks": "1) 平滑过度（λ 太大）会抹平型内真实空间梯度，伤 expression_change——用 λ≤0.25 上限控制，第一档若 expression_change 下降即停。2) KDTree 在簇抽样后每型仅 ~数百细胞，k=20 可能覆盖型的大部分，变成近似全局均值——此时 λ 效果退化为缩放 γ，诊断看修正向量离散度。3) 收益可能 <1 分噪声——需 2 次查分确认方向一致。",
  "family_id": "T2HI-04",
  "mechanism": "对共有类型内每个细胞，用其 k 个空间最近邻的表达均值做局部加权混合（λ 混合），将全局型均值平移后的表达场做空间去噪，使邻域内表达更一致。",
  "vs_constant_shift": "全局型均值平移对同型所有细胞加同一向量，型内空间表达差异完全不变；本机制按每个细胞的空间邻域上下文给出不同的修正量（稀疏区与密集区、梯度上游与下游修正不同），是逐细胞空间变化操作。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 打印：(1) 每型修正向量 (final−shifted) 的逐基因标准差 >0 且细胞间有离散（非常数）；(2) 修正量与局部密度的相关性（稀疏区修正更大）；(3) 平滑前后型内空间表达 Moran's I 或近邻表达相关系数上升；(4) 四组分各自变化（预期 expression_change 与 local_spatial 升，shape_scale 不动因坐标未改）。",
  "mechanism_off_control": "T2_KNN_SMOOTH=0 时完全跳过平滑步骤，输出与父节点 19 逐位一致（可用 np.array_equal 验证），四组分数不变。",
  "sources": []
}

审查员

REVIEW.json written