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节点 n25

在父节点19类型级表达均值平移上，把标量γ换成逐基因自适应γ_eff[g]=γ·clamp(|Δ[g]|/σ_pooled[g]/d_ref,0,1)（型内合并std现场计算），并提交γ=3.5、d_ref=1.5：高时间信噪比基因全额外插、低信噪比基因衰减。

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 6f0a08fe31: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 5a4242ec5a。改动的文件：solution/METHOD.md +28 −29、solution/run.py +73 −14

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 4ba71cd..300bead 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,44 +1,43 @@-在父 mix+簇抽样+压实尺度上叠加类型级表达均值时间插值：共有类型细胞加逐基因偏移 γ·t·Δ（a 侧）/−γ·(1−t)·Δ（b 侧），只校正高表达基因（mean>2），γ=2，坐标不动。+在父节点19类型级表达均值平移上，把标量γ换成逐基因自适应γ_eff[g]=γ·clamp(|Δ[g]|/σ_pooled[g]/d_ref,0,1)（型内合并std现场计算），并提交γ=3.5、d_ref=1.5：高时间信噪比基因全额外插、低信噪比基因衰减。 -## 方法（提交配置，family T2HI-01，机制=表达空间时间插值）+## 方法（提交配置，family T2HI-01，机制=基因级自适应γ表达偏移） -- 父节点 13 的全部路径（matched-align Procrustes、k-NN 簇抽样、K=0.62 压实尺度）不变，坐标与父逐位相同（本地 `np.array_equal` 验证，shape_scale/local 的空间部分不受影响）。-- 新机制（`apply_type_mean_shift`，run.py）：对两个括号阶段的每个**同名共有类型** c（代理上 5 个：NCC/Peri/V-CM/aPHM/pPHM），计算 pseudobulk 均值 mean_a[·,c]、mean_b[·,c]，Δ=mean_b−mean_a；来自 a 的 c 型细胞加 +γ·t·Δ，来自 b 的加 −γ·(1−t)·Δ（t 与坐标插值同一时间分数）。同类型所有细胞加同一逐基因向量 → 型内方差/共变结构逐位保留，只平移型均值。截断到 [0,∞)（输入 log1p 非负）。-- 提交参数：`T2_EXPR_MIN_MEAN=2.0`（仅对 max(mean_a,mean_b)>2 的高表达基因施加偏移；低表达基因的 Δ 主要是技术噪声，全基因偏移会伤 cell_state）、`T2_EXPR_GAMMA=2.0`（γ=1 是把型均值放到线性插值点；代理上 γ 增大单调改善到 2–3 后平台）。-- 单输入阶段退路（b is None）不经过该代码，行为同父。+- 父节点19全部路径不变（matched-align Procrustes、k-NN 簇抽样、K=0.62 压实尺度、同名共有类型均值平移、min_mean=2 过滤）；坐标逐位不动。+- 新机制（`apply_type_mean_shift` + `type_pseudobulk_moments`，run.py）：对每个共有类型 c，运行时从两个括号阶段计算每基因型内方差，σ[g]=sqrt((var_a+var_b)/2)；效应量 d[g]=|Δ[g]|/(σ[g]+0.1)；γ_eff[g]=γ·clip(d[g]/d_ref,0,1)。偏移公式不变：a 侧 +γ_eff·t·Δ，b 侧 −γ_eff·(1−t)·Δ，截断 [0,∞)。+- 提交参数：`T2_EXPR_ADAPTIVE=1`（默认开）、`T2_EXPR_DREF=1.5`、`T2_EXPR_GAMMA=3.5`、`T2_EXPR_MIN_MEAN=2`。γ 提到 3.5 是安全的：自适应衰减后有效偏移中位数 γ·rel_q50 ≈ 3.5×0.59 ≈ 2.1，落回父节点验证过的 γ∈[1.5,3] 平台，只有高效应量基因（约 1/4）拿到完整 3.5。+- 单输入阶段退路（b is None）不经过该代码，行为同父。所有统计（均值、方差、类型集合、基因过滤）运行时从 view 现场计算，无硬编码；只依赖 t 与表达分布，视图时间平移不变；同 seed 输出确定（复跑逐位一致已验证）。  ## 机制生效证据（PLAN mechanism_evidence） -- 实际改变的细胞：默认配置下 3553/17616 行表达被平移（其余行属于单侧独有类型或偏移被 [0,∞) 截断归零），全部来自 5 个共有类型；坐标 0 行改变。-- 型均值向 (1−t)·mean_a+t·mean_b 移动（γ=2 时越过插值点 2 倍于到目标的距离，即外插），型内逐基因偏移为常数向量 → 型内 std 结构不变（同一行加同一向量，方差不变，仅截断处微调）。-- 四组变化（A 半，seed 0，对照=同代码 T2_EXPR_SHIFT=0）：expression_change 64.60→66.13（+1.53），cell_state 66.80→67.10（+0.30），local_spatial 65.02→66.92（+1.90，表达参与的 neighborhood_mmd/variogram 变好），shape_scale 71.01→71.01（逐位不变）。+- 提交配置（γ=3.5, d_ref=1.5, seed 0）：313 个通过 min_mean=2 的基因×22 个同名共有类型中，γ_eff 相对值 q10/q50/q90 ≈ 0.27/0.59/1.0，约 15% 基因拿到完整 γ，约 41% 被衰减超 50%——既非全部=γ（机制在运行）也非全部≈0（未过度衰减）。+- 实际改变的细胞：仅共有类型行的表达被平移（同父约 3553/17616 行量级，截断处不同）；坐标 0 行改变（shape_scale 逐位不变证实）。+- 四组分变化（A 半，对照=T2_EXPR_ADAPTIVE=0 的父配置，3 seeds）：expression_change +0.28/+0.37/+0.33，cell_state +0.24/+0.33/+0.37，local_spatial +0.03/−0.10/+0.05，shape_scale +0.00（逐位）。三个种子方向一致。  ## 机制关闭对照（PLAN mechanism_off_control） -`T2_EXPR_SHIFT=0` 跳过整个校正块，代码路径与父节点 13 完全相同（新增代码全部在 if 块内）；实测输出与父配置逐位一致，A 半查分 66.8572（= 节点 13 报告的同配置 66.86，四组 64.6/66.8/71.01/65.02 完全一致）。开关默认开。+`T2_EXPR_ADAPTIVE=0` 跳过效应量计算，γ_eff≡γ（标量），代码路径与父节点19完全相同；实测 seed 0 输出与父逐位一致，A 半查分 67.7899（四组 66.13/67.10/71.01/66.92，与节点19报告完全一致）。开关默认开。 -## 代理查分网格（T2:heart:val_interp A 半，共 12 次）+## 代理查分网格（T2:heart:val_interp A 半，共 15 次，额度用尽） -| 配置 | board | expr | cell_state | local | shape |+| 配置（γ / d_ref） | board | expr | cell_state | local | shape | |---|---:|---:|---:|---:|---:|-| OFF（=父 13） | 66.86 | 64.60 | 66.80 | 65.02 | 71.01 |-| name 全基因 γ=1 | 66.96 | 65.59 | 65.19 | 66.04 | 71.01 |-| name 全基因 γ=0.5 | 66.88 | 65.14 | 65.80 | 65.56 | 71.01 |-| name center γ=1 | 66.90 | 65.22 | 65.53 | 65.86 | 71.01 |-| matched-pair γ=1 / 0.5 / center | 64.02 / 65.00 / 64.05 | 68.74/66.34/67.62 | 54.14/58.89/55.21 | — | 71.01 |-| name min_mean=0.5 / 1 / 3 / 4 | 67.07 / 67.16 / 67.30 / 67.21 | — | — | — | 71.01 |-| name min_mean=1+center | 67.12 | 65.20 | 66.31 | 65.98 | 71.01 |-| **提交 mm2 γ=2** | **67.79** | 66.13 | 67.10 | 66.92 | 71.01 |-| mm2 γ=1.5 / γ=3 | 67.60 / 67.84 | 65.88/66.06 | 66.93/67.33 | 66.58/66.97 | 71.01 |--结论：全基因均值平移伤 cell_state（跨阶段全局表达水平差有技术成分）；限制到高表达基因后 cell_state 不再受损且 expression/local 均升。matched-pair（跨类型相关匹配对做偏移）大幅提 expression 但摧毁 cell_state（错配类型把细胞推离其身份），弃用。γ=2 与 γ=3 差 0.05（噪声内），取更保守的 γ=2。+| OFF（=父19，γ2 均匀） | 67.79 | 66.13 | 67.10 | 66.92 | 71.01 |+| 2 / 0.5, 1.0, 1.5, 2.0 | 67.78 / 67.75 / 67.68 / 67.54 | — | — | — | 71.01 |+| 3 / 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 3.0 | 67.81 / 67.88 / 67.93 / 67.84 / 67.60 | — | — | — | 71.01 |+| 3.5 / 0.75, **1.5** | 67.80 / **67.98** | 66.08 / 66.56 | 67.33 / 67.41 | 66.79 / 66.94 | 71.01 |+| 4 / 1.0, 1.5 | 67.63 / 67.91 | — | — | — | 71.01 |+| 5 / 1.5 | 67.69 | 66.02 | 67.24 | 66.51 | 71.01 |+| 2.5 / 1.25 | 67.86 | 66.30 | 67.21 | 66.93 | 71.01 | -## 知识来源与合规+种子确认（提交配置 vs OFF）：s0 67.98/67.79，s1 66.47/66.32，s2 67.26/67.08 —— 三种子均 +0.15~0.19。++## 结论与诚实声明 -- 只用了视图内两个输入阶段（E8.25_late、E9.5，均为 T2 心脏允许的已发布输入）的现场 pseudobulk 统计和时间差 t；无保留阶段/禁窗/保留基因型信息，无外部数据，无硬编码统计量（均值、类型集合、基因过滤全部运行时从 view 计算）。-- γ、min_mean 为通过 vec-score 通道标定的常数超参（与父 K=0.62 同通道），只依赖 t 与表达分布，视图时间平移不变；同 seed 输出确定（seed 0 复跑逐位一致）。+- 机制方向正确但效应小：三种子一致为正（均值 +0.18），低于 T2 约 1 分的噪声阈值，**不构成 PLAN 判据（≥68.5 且两组同向改善）意义上的确认改善**。γ=2 时自适应无收益（前 4 档全 ≤ OFF），收益只出现在 γ 提到 3–3.5 之后——说明自适应衰减的作用是允许更激进的名义 γ 而不伤 cell_state（γ4 均匀 d_ref1.0 掉到 67.63，γ3.5 自适应反升）。+- 相对父节点 B 半 68.38，预期 B 半在 68.4–68.6 附近，可能持平。选择提交开启态的理由：三个种子、三个组分（expr/cell_state/local）方向全部一致或中性，shape 逐位不变，下行风险极小。+- 未验证：final 括号（E8.75+E9.5→不同目标）上 γ=3.5 的行为；d_ref 在 1.25–1.75 之间的细网格；PLAN 备选的 sigmoid 软阈值（额度用尽前未见需要——clamp 版已有峰值）。 -## 风险+## 知识来源与合规 -- γ=2 是越过线性插值点的外插，其最优值在代理（E8.25+E9.5→E8.75）上标定；final 括号/目标不同，若真实轨迹接近线性，γ=2 会过冲（但 min_mean=2 限制了作用基因数，过冲幅度有限，且 γ∈[1.5,3] 平台宽）。-- 提升 +0.93（66.86→67.79）接近 T2 噪声（~1 分）；B 半未必完全复现，但四组中三组同向改善、shape 逐位不变，方向性较可信。+- 只用视图内两个输入阶段（E8.25_late、E9.5，均为 T2 心脏允许的已发布输入）的现场 pseudobulk 均值/方差与时间差 t；无保留阶段/禁窗/保留基因型信息，无外部数据，无硬编码统计量。+- γ、d_ref、min_mean 为 vec-score 通道标定的常数超参（与父 K=0.62、γ=2 同通道），只依赖 t 与表达分布，视图无关、时间平移不变。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 9b57de0..d44c1af 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -101,12 +101,25 @@ EXPR_MIN_MEAN = float(os.environ.get("T2_EXPR_MIN_MEAN", "2.0")) # cross-type expression-correlation matches from matched_align as shift pairs. EXPR_SHIFT_MODE = os.environ.get("T2_EXPR_SHIFT_MODE", "name") # gamma scales the whole shift (1 = full interpolation to target mean).-EXPR_GAMMA = float(os.environ.get("T2_EXPR_GAMMA", "2.0"))+EXPR_GAMMA = float(os.environ.get("T2_EXPR_GAMMA", "3.5")) # center: remove the per-pair gene-mean component of the delta before shifting # (global stage-to-stage level differences are largely technical; only the # gene-relative pattern is biological signal worth interpolating). EXPR_CENTER = os.environ.get("T2_EXPR_CENTER", "0") == "1" +# --- node 25: per-gene adaptive gamma (PLAN T2HI-01 improve) ---+# Replace the scalar gamma by gamma_eff[g] = gamma * clamp(d[g]/d_ref, 0, 1),+# where d[g] = |delta[g]| / (sigma_pooled[g] + eps) is the cross-stage effect+# size of gene g within the shared type, and sigma_pooled is the pooled+# within-type std across the two bracket stages (computed at runtime from the+# view). Genes whose time-change is small relative to within-type dispersion+# (low temporal signal-to-noise) get a proportionally damped shift; genes with+# d >= d_ref keep the full gamma. T2_EXPR_ADAPTIVE=0 -> gamma_eff == gamma for+# all genes, bit-identical to parent node 19.+EXPR_ADAPTIVE = os.environ.get("T2_EXPR_ADAPTIVE", "1") != "0"+EXPR_DREF = float(os.environ.get("T2_EXPR_DREF", "1.5"))+EXPR_EPS = float(os.environ.get("T2_EXPR_EPS", "0.1"))+  def type_pseudobulk_means(X, labels):     """Dict type -> dense per-gene mean over that type's cells."""@@ -119,32 +132,68 @@ def type_pseudobulk_means(X, labels):     return out  +def type_pseudobulk_moments(X, labels):+    """Dict type -> (mean, var) dense per-gene moments over that type's cells."""+    out = {}+    for c in np.unique(labels):+        mask = labels == c+        if mask.sum() == 0:+            continue+        Xc = X[mask]+        m = np.asarray(Xc.mean(axis=0), dtype=np.float64).ravel()+        sq = Xc.multiply(Xc) if hasattr(Xc, "multiply") else Xc * Xc+        m2 = np.asarray(sq.mean(axis=0), dtype=np.float64).ravel()+        out[c] = (m, np.maximum(m2 - m * m, 0.0))+    return out++ def apply_type_mean_shift(expr, labels_a_sel, labels_b_sel, stage_a, stage_b, t, pairs=None):-    """Add per-type interpolated-mean shifts in place; returns n shifted pairs.+    """Add per-type interpolated-mean shifts in place; returns (n shifted pairs, stats).      pairs=None -> exact-name shared types (PLAN default). Otherwise pairs is a     list of (type_a, type_b) cross-stage matches (from matched_align), so the     shift also covers types whose names differ across annotations.++    EXPR_ADAPTIVE: gamma_eff[g] = gamma * clamp(d[g]/d_ref, 0, 1) with+    d[g] = |delta[g]| / (sigma_pooled[g] + eps) computed per (pair, gene) from+    runtime within-type variances of both bracket stages.     """-    mean_a = type_pseudobulk_means(stage_a.X, stage_a.labels)-    mean_b = type_pseudobulk_means(stage_b.X, stage_b.labels)+    if EXPR_ADAPTIVE:+        moments_a = type_pseudobulk_moments(stage_a.X, stage_a.labels)+        moments_b = type_pseudobulk_moments(stage_b.X, stage_b.labels)+    else:+        moments_a = type_pseudobulk_means(stage_a.X, stage_a.labels)+        moments_b = type_pseudobulk_means(stage_b.X, stage_b.labels)     if pairs is None:-        pairs = [(c, c) for c in mean_a if c in mean_b]+        pairs = [(c, c) for c in moments_a if c in moments_b]     na = int(labels_a_sel.shape[0])     part_a, part_b = expr[:na], expr[na:]     n_shared = 0+    gstats = []     for ca_, cb_ in pairs:-        ma = mean_a.get(ca_)-        mb = mean_b.get(cb_)-        if ma is None or mb is None:+        ra = moments_a.get(ca_)+        rb = moments_b.get(cb_)+        if ra is None or rb is None:             continue+        ma = ra[0] if EXPR_ADAPTIVE else ra+        mb = rb[0] if EXPR_ADAPTIVE else rb         delta = mb - ma         if EXPR_CENTER:             delta = delta - delta.mean()-        delta = EXPR_GAMMA * delta+        gfac = np.full(delta.shape, EXPR_GAMMA, dtype=np.float64)+        if EXPR_ADAPTIVE:+            var_pool = 0.5 * (ra[1] + rb[1])+            sigma = np.sqrt(var_pool)+            d = np.abs(delta) / (sigma + EXPR_EPS)+            gfac = EXPR_GAMMA * np.clip(d / max(EXPR_DREF, 1e-6), 0.0, 1.0)+        delta = gfac * delta         if EXPR_MIN_MEAN > 0.0:             keep = np.maximum(ma, mb) > EXPR_MIN_MEAN             delta = np.where(keep, delta, 0.0)+            if EXPR_ADAPTIVE:+                gk = gfac[keep]+                if gk.size:+                    gstats.append(gk / max(EXPR_GAMMA, 1e-12))         sel_a = labels_a_sel == ca_         if sel_a.any():             part_a[sel_a] += (t * delta).astype(np.float32)@@ -153,7 +202,16 @@ def apply_type_mean_shift(expr, labels_a_sel, labels_b_sel, stage_a, stage_b, t,             part_b[sel_b] += (-(1.0 - t) * delta).astype(np.float32)         n_shared += 1     np.clip(expr, 0.0, None, out=expr)-    return n_shared+    stats = {}+    if gstats:+        g = np.concatenate(gstats)+        stats = {"adaptive": True, "d_ref": EXPR_DREF, "n_genes_kept": int(g.size),+                 "gfac_rel_q10": float(np.quantile(g, 0.10)),+                 "gfac_rel_q50": float(np.quantile(g, 0.50)),+                 "gfac_rel_q90": float(np.quantile(g, 0.90)),+                 "frac_at_full_gamma": float((g >= 0.999).mean()),+                 "frac_damped_over_50pct": float((g < 0.5).mean())}+    return n_shared, stats   def contract_factor(t: float) -> float:@@ -250,11 +308,12 @@ def main() -> None:             p_parts.append(np.asarray(cb[ib], dtype=np.float64))         expr = np.clip(np.vstack(x_parts), 0.0, None).astype(np.float32)         n_shift_types = 0+        shift_stats = {}         if EXPR_SHIFT and ia.size and ib.size:             pairs = None             if EXPR_SHIFT_MODE == "matched" and info.get("matched"):                 pairs = [tuple(str(k).split("~", 1)) for k in info.get("match_keys", [])]-            n_shift_types = apply_type_mean_shift(+            n_shift_types, shift_stats = apply_type_mean_shift(                 expr, stage_a.labels[ia], stage_b.labels[ib], stage_a, stage_b, t, pairs)         coords = _jitter(np.vstack(p_parts), rng)         coords = scale_to_rms(coords, target_rms)@@ -262,12 +321,12 @@ def main() -> None:             coords = axis_std_norm(coords, ca, cb, t)         coords = np.asarray(coords, dtype=np.float32)         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,+                     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), **shift_stats)         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")}+    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", "gfac_rel_q10", "gfac_rel_q50", "gfac_rel_q90", "frac_at_full_gamma", "frac_damped_over_50pct", "d_ref", "n_genes_kept")}     print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep, **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

完成。做了什么：在父节点19的类型级表达均值平移上实现 PLAN 的逐基因自适应 γ（γ_eff[g]=γ·clamp(|Δ[g]|/σ_pooled[g]/d_ref,0,1)，型内合并 std 运行时从视图计算），带 `T2_EXPR_ADAPTIVE` 开关。

查分结果（A 半，15 次额度用尽）：OFF 对照 67.7899 与父逐位一致；γ=2 时自适应无收益（≤OFF）；收益出现在高 γ 区——γ=3.5/d_ref=1.5 达 67.98（最佳），三种子确认 vs OFF 均 +0.15~0.19，expr/cell_state 三种子同向改善，shape 逐位不变。提交开启态 γ=3.5、d_ref=1.5。诚实声明：+0.18 低于 1 分噪声阈值，预期 B 半 68.4–68.6，可能持平而非确认进步（已写入 METHOD.md）。

下一步最值得试：(1) local_spatial 仍最弱（66.9），在表达机制锁定后重调簇抽样 k/n_clusters；(2) d_ref 细网格 1.25–1.75 与 γ 联合；(3) PLAN 备选 sigmoid 软阈值对照 clamp 峰值。

调研员

致），统一γ=2对这些基因是噪声放大。节点23的kNN平滑和节点21的自适应簇粒度均已失败，需要新方向。",
  "approach": "在父节点19的apply_type_mean_shift中，将标量γ替换为逐基因自适应γ_eff[g]：\n\n1. 对每个共有类型c和每个通过min_mean=2的基因g，计算pooled within-type std：σ[g]=sqrt((var_a[g]+var_b[g])/2)，其中var_a/var_b是a/b侧该类型细胞在基因g上的方差（运行时从视图计算，与均值同一循环）。\n2. 计算效应量 d[g]=|Δ[g]|/(σ[g]+ε)，ε=0.1防除零。\n3. γ_eff[g]=γ·clamp(d[g]/d_ref, 0, 1)，d_ref为效应量参考值（初值=1.0，搜索范围[0.5, 2.0]）。效应量≥d_ref的基因获得完整γ=2；效应量低的基因按比例衰减偏移。\n4. 偏移公式不变：a侧+γ_eff[g]·t·Δ[g]，b侧−γ_eff[g]·(1−t)·Δ[g]，截断[0,∞)。\n5. 环境变量：T2_EXPR_ADAPTIVE=1（开）/0（关，回退到父节点19均匀γ=2）；T2_EXPR_DREF=1.0。\n\nvec-score筛选策略（≤20次查分）：\n- 第1次：ADAPTIVE=0确认与父逐位一致（对照）。\n- 第2-5次：d_ref∈{0.5, 1.0, 1.5, 2.0}，观察四组变化，重点看expression_change是否>66.67且cell_state≥67.5。\n- 若d_ref=1.0有效，第6-8次微调γ∈{1.5, 2.0, 2.5}×d_ref=1.0。\n- 若前5次均无改善（<68.38），尝试备选：γ_eff=γ·sigmoid((d[g]−d_ref)/0.5)软阈值，最多再查3次。\n- 总查分≤12次，留余量给seed确认。\n\n单输入阶段退路（b is None）：不进入apply_type_mean_shift，行为同父。\n\n实现要点：在已有type_pseudobulk_means循环中同时累积方差（一次遍历），额外内存可忽略。整个改动在if EXPR_ADAPTIVE块内，关闭时零开销。",
  "expected_groups": ["expression_change", "local_spatial"],
  "risks": "1) 若表达变化的噪声主要来自技术批次而非型内方差，则效应量加权无法区分信号与噪声，改善为零——Engineer应在第2次查分后对比ADAPTIVE=1 vs 0的expression_change，若差<0.5即判无效并停止。2) d_ref选择不当可能过度衰减有效偏移（d_ref太大→退化为γ=0；太小→退化为均匀γ=2）——用4档网格覆盖。3) 30分钟时限：改动仅涉及apply_type_mean_shift函数内约20行，风险低；若超时则直接提交ADAPTIVE=0（=父）。4) 提升可能<1分噪声：需四组中至少两组同向改善且榜分≥68.5才判有效。",
  "family_id": "T2HI-01",
  "mechanism": "将类型级表达均值平移的标量γ替换为逐基因自适应γ_eff[g]=γ·clamp(|Δ[g]|/σ_pooled[g]/d_ref, 0, 1)，使时间变化信噪比低的基因获得衰减偏移，信噪比高的基因保留完整外插。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对同一类型所有基因施加相同幅度的偏移向量；本方案根据每个基因的跨阶段变化相对于型内离散度的比值（效应量）逐基因缩放偏移幅度，高信噪比基因保留γ=2外插，低信噪比基因偏移趋近零，是一种信号自适应滤波而非均匀平移。",
  "mechanism_evidence": "Engineer应输出：(1) 每个共有类型中γ_eff的分布（直方图或分位数），确认不是全部=γ（否则机制未运行）也不是全部≈0（否则过度衰减）；(2) 被衰减>50%的基因数量和占比；(3) 四组分各自变化：预期expression_change和local_spatial改善，cell_state持平或微升，shape_scale逐位不变；(4) 与ADAPTIVE=0对照的逐基因偏移差异统计。",
  "mechanism_off_control": "T2_EXPR_ADAPTIVE=0时跳过效应量计算，γ_eff对所有基因=γ（标量），代码路径与父节点19完全相同，预期输出逐位一致、四组分数完全一致（67.95/66.67/67.32/71.58）。开关默认开（=1）。"
}