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节点 n26

表达时移扩展到 matched_align 跨类型相关匹配对（γ 按 r 幂次加权）；代理上 expr +2 但 cell_state −1.6、board +0.2（噪声内），按判据提交关闭态（=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 54558c6420: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 2f16d74866。改动的文件：solution/METHOD.md +43 −25、solution/run.py +54 −8

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex af74cd2..683f0c8 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,39 +1,57 @@-实现 PLAN 的基因级信噪比收缩表达时移（每基因乘 s=Δ²/(Δ²+κV)，V=两侧型内方差均值+ε）并做 ON/OFF 对照；代理上 κ=1.0 与 κ=0.5 均不超父（board 随 κ 减小单调回到父值），按 PLAN 回退判据以关闭态提交，输出与父节点 21（=19）一致。+表达时移扩展到 matched_align 跨类型相关匹配对（γ 按 r 幂次加权）；代理上 expr +2 但 cell_state −1.6、board +0.2（噪声内），按判据提交关闭态（=父，逐位一致）。 -## 提交配置（family T2HI-01，机制=基因级 SNR 收缩，状态：已实现、对照后关闭）+## 方法（family T2HI-01，improve） -提交 = 父节点 19/21 全部路径不动：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 10 簇、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、坐标不动）。单输入阶段退路（b is None）同父，不进入收缩分支。默认环境变量 T2_EXPR_SHRINK=0（关）。+基座与父节点 24（=21=19=13）完全相同：mix 插值（按 t 从括号两端分层抽真实细胞）++ 空间连续簇抽样（k=25、每型 10 簇）+ matched-align Procrustes（r≥0.3 贪心跨类型地标）++ 压实尺度校正（K=0.62）+ 类型级表达均值时移（γ=2，mean>2 基因，clip [0,∞)）。 -## 机制实现（PLAN approach）+本节点机制（PLAN 指定）：把表达时移的配对从**同名交集**（仅 5 对）扩展到+matched_align 已算出的**跨类型表达相关贪心匹配对**（r≥min_r 过滤），每对+γ_pair = γ_base·(r/min_r)^α。开关 `T2_EXPR_SHIFT_MODE=matched|name`（默认 name）、+`T2_SHIFT_MIN_R`（默认 0.4）、`T2_SHIFT_ALPHA`（默认 0）、`T2_SHIFT_SAME_NAME_ONLY`（消融）。+min_mean=2 过滤、[0,∞) 截断、其余路径不变。单输入阶段（b is None）同父，不进平移分支。 -- `run.py::apply_type_mean_shift`：开启时对每个共有类型对 (ca,cb)、每基因 g 计算 Δ=mean_b−mean_a、V=(var_a+var_b)/2+ε（ε=0.05 防除零，T2_EXPR_SHRINK_EPS 可调），收缩因子 s=Δ²/(Δ²+κ·V)，实际平移 a 侧 +γ·s·t·Δ、b 侧 −γ·s·(1−t)·Δ；min_mean=2 过滤与 [0,∞) 截断不变。`type_pseudobulk_means` 增加 with_var 选项（E[X²]−E[X]²，现场计算）。-- 环境变量：T2_EXPR_SHRINK（0/1，默认 0）、T2_EXPR_SHRINK_K（κ，默认 1.0）。κ=1.0 先探方向，κ=0.5 补测网格下界；κ=2/4 未测——κ=1.0 已低于父且方向单调（更大 κ 更强收缩，只会更低），PLAN 回退判据已触发。-- 机制生效证据（stderr JSON）：κ=1.0 时 s 中位数 0.020、94.4% 基因 s<0.5、2477/2500 基因 s<0.8；κ=0.5 时中位数 0.040、89.1% s<0.5。即绝大多数基因的 Δ² 远小于型内方差，收缩把 γ=2 平移几乎压到零，确实按设计逐基因差异化改变了平移幅度。+## 机制生效证据（stderr JSON，A 半代理 E8.25+E9.5→E8.75，t=0.4） -## 机制关闭对照（PLAN mechanism_off_control）+- 配对数：matched 21 对（min_r=0.4）vs name 5 对；机制确实改变了更多细胞+  （如 ExEM-2→early-VEC 881/179 个、NCC→NCC 619/341 个被平移）。+- 新对 ‖Δ‖ 14–27，与同名对同量级；高 r 对生物学合理（Endo↔Great Artery Endoth+  r=0.86、JCF↔Peri 0.84、IFT-CM↔A-CM 0.81、d-CSE↔SE 0.77）。+- 四组分变化（vs name 对照）：expression_change +2.80（66.13→68.93 @r0.4）、+  cell_state −4.64、local_spatial −0.78、shape_scale +0.00（坐标不动，符合设计）。 -T2_EXPR_SHRINK=0 时代码跳过收缩分支（with_var=False，均值路径与父逐语句相同）。实测：OFF 输出 seed 0 两次运行逐位一致（h5 全部 9 个数据集 np.array_equal）；OFF 查分四组与父节点 21 报告值完全相同（board 67.79，expr 66.13 / cell_state 67.10 / local 66.92 / shape 71.01），确认关闭态 = 父行为。+## 对照与网格（vec-score A 半，seed 0；父 name=67.79） -## 代理查分结果（T2:heart:val_interp A 半，seed 0，共 3 次）+| 配置 | board | expr | cell_state | local_spatial |+|---|---:|---:|---:|---:|+| name（父，OFF 对照） | 67.79 | 66.13 | 67.10 | 66.92 |+| matched r0.4 α0 | 67.13 | 68.93 | 62.46 | 66.14 |+| matched r0.6 α0 | 67.58 | 68.40 | 64.14 | 66.76 |+| matched r0.7 α0 | 67.99 | 68.12 | 65.46 | 67.37 |+| matched r0.7 α1 | 67.83 | 67.85 | 65.22 | 67.24 |+| matched r0.75 / r0.8 α0 | 67.16 / 67.08 | 65.56 / 65.14 | 65.59 / 66.00 | 66.49 / 66.17 |+| matched r0.7 仅同名（1 对） | 67.39 | 65.29 | 67.32 | 65.92 | -| 配置 | board | expr | cell_state | local | shape |-|---|---:|---:|---:|---:|---:|-| 父配置（OFF，=提交） | **67.79** | 66.13 | **67.10** | **66.92** | 71.01 |-| 收缩 κ=0.5 | 67.66 | 66.15 | 66.96 | 66.53 | 71.01 |-| 收缩 κ=1.0 | 67.50 | 65.79 | 66.90 | 66.29 | 71.01 |+结论：expr 随配对放宽单调上升、cell_state 单调下降，board 最高仅 +0.20（r0.7），+远小于 ~2 分噪声，也不满足「>父+1 才提交」判据 → 按 PLAN 回退，提交关闭态。+消融显示：仅同名+r 过滤（1 对）反而 −0.40，说明 name 模式的 5 个无过滤同名对+本身已是好配置；r0.7 的微小领先来自 12 对混合，不可靠。 -结论：PLAN 假设（低 SNR 基因的 γ=2 平移是纯噪声，收缩应提升 expression_change）被证伪——expression_change 不升反降（κ=1.0：66.13→65.79），de_score 同步下降（0.3913→0.3913/0.4022 之间波动，de_direction 0.5636→0.5496），local_spatial 也随 κ 单调下降（平移幅度整体变小使输出更像两端原始细胞的机械混合，邻域对比度降低）。board 随 κ→0 单调回到父值，说明 γ=2 统一平移的收益来自**全部**基因（含低 SNR 基因）的一致移动，而不是少数高 SNR 基因：Δ² ≪ V 的基因虽单个不可靠，但 collectively 贡献了可被评分器识别的整体时移方向。PLAN 回退判据（κ=1.0 的 expr ≤ 父+0.8）第一次查分即触发，风险 1（γ=2 过冲整体有益）应验。+## OFF 对照验证 -## 验证过 / 没验证+默认（无环境变量）走 name 路径，与父节点 24/21/19 逐语句等价；实测默认输出+两次运行逐位一致（np.array_equal），且 A 半查分 67.7899 与父记录 67.79 一致，+四组分 +0.00。 -- 验证过：OFF 态确定性（两次运行逐位一致）与父行为等价（四组分数逐项相同）；vec-check 通过；耗时 ~2.5s、内存 <0.5GB；机制 ON 的收缩因子诊断输出。-- 没验证：κ∈(0, 0.5)（如 κ=0.1）——趋势单调，最多逼近父值不会超过；κ>1（更强收缩，单调更差）；per-type κ 或按类型细胞数加权的 V（小类型方差估计不稳的风险 3 未单独检验，因为机制整体方向已证伪）。+## 验证过 / 未验证 -## 知识来源与合规+- 验证：代理视图（两输入括号）上 8 个配置、确定性、OFF 逐位对照、vec-check。+- 未验证：真实括号（E8.25+E8.75→E9.0?）上 matched 配对质量；γ_base>2 与 matched+  的组合（父建议的 γ=2.5/3.0 方向未在本节点探，留给后续）。 -无新增外部生物学知识；Δ、V、ε 全部运行时从 view 的两个输入阶段现场计算（伪批量均值/方差），无保留阶段信息、无硬编码统计量。视图无关：不读 board/路径/绝对时间，仅用 bracket 与时间差 t，时间平移不变。κ 网格用 vec-score A 半标定（允许通道），提交取回退态、不引入新超参。+## 知识来源 -## 下一步建议--- 表达侧「基因级重加权 γ」维度已双向探明：统一 γ=2 是局部最优，按 SNR 收缩（本节点）与 kNN 局部平滑（节点 23）均有害。剩余空间可能在 γ>2 方向或按基因功能集（如通路级）而非 SNR 级差异化。-- local_spatial 对平移幅度敏感且与 expr 同向变化，提示两组共享「输出偏离真实中间态的程度」这一潜变量；单独优化一组可能已饱和。+仅复用方法卡中已发布阶段的 RMS 轨迹（E8.25/E8.75/E9.5，均为允许输入阶段）与+通用谱系知识（匹配对合理性核对：内皮/心肌/心外膜谱系对应关系，属通用机制知识）。+未使用任何保留阶段（E8.5、E10.5、E12.5、禁窗）或保留基因型信息。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 22271bf..1bd8627 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -119,6 +119,20 @@ EXPR_SHRINK = os.environ.get("T2_EXPR_SHRINK", "0") != "0" EXPR_SHRINK_K = float(os.environ.get("T2_EXPR_SHRINK_K", "1.0")) EXPR_SHRINK_EPS = float(os.environ.get("T2_EXPR_SHRINK_EPS", "0.05")) +# --- node 26: matched-mode expression shift (PLAN T2HI-01 improve) ---+# Extend the type-mean time shift from the exact-name intersection to the+# greedy cross-type expression-correlation matches already computed by+# matched_align (used so far only as Procrustes landmarks). Each pair+# (ca, cb, r) gets gamma_pair = gamma_base * (r / SHIFT_MIN_R)**SHIFT_ALPHA:+# alpha=0 -> uniform gamma_base for all accepted pairs (ablation), alpha=1 ->+# gamma grows linearly with match confidence. Pairs with r < SHIFT_MIN_R+# (stricter than the alignment threshold 0.3 by default) are dropped from the+# shift. T2_EXPR_SHIFT_MODE=name (default) -> parent node 24/21/19 path,+# bit-identical output (pairs=None branch untouched).+SHIFT_MIN_R = float(os.environ.get("T2_SHIFT_MIN_R", "0.4"))+SHIFT_ALPHA = float(os.environ.get("T2_SHIFT_ALPHA", "0.0"))+SHIFT_SAME_NAME_ONLY = os.environ.get("T2_SHIFT_SAME_NAME_ONLY", "0") != "0"+  def type_pseudobulk_means(X, labels, with_var=False):     """Dict type -> dense per-gene mean (and variance if with_var) over cells."""@@ -141,23 +155,30 @@ def type_pseudobulk_means(X, labels, with_var=False): 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. -    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.+    pairs=None -> exact-name shared types (PLAN default, node 19/21/24 path).+    Otherwise pairs is a list of (type_a, type_b, r) cross-stage matches from+    matched_align; each pair's gamma is gamma_base*(r/SHIFT_MIN_R)**SHIFT_ALPHA+    (node 26 mechanism), so higher-confidence matches shift more (alpha>0) or+    all shift uniformly (alpha=0).     """     mean_a, var_a = type_pseudobulk_means(stage_a.X, stage_a.labels, with_var=EXPR_SHRINK)     mean_b, var_b = type_pseudobulk_means(stage_b.X, stage_b.labels, with_var=EXPR_SHRINK)     if pairs is None:-        pairs = [(c, c) for c in mean_a if c in mean_b]+        pairs = [(c, c, None) for c in mean_a if c in mean_b]     na = int(labels_a_sel.shape[0])     part_a, part_b = expr[:na], expr[na:]     n_shared = 0     s_all = []-    for ca_, cb_ in pairs:+    pair_diag = []+    for ca_, cb_, r_ in pairs:         ma = mean_a.get(ca_)         mb = mean_b.get(cb_)         if ma is None or mb is None:             continue+        if r_ is not None:+            gamma_pair = EXPR_GAMMA * (max(float(r_), 1e-6) / SHIFT_MIN_R) ** SHIFT_ALPHA+        else:+            gamma_pair = EXPR_GAMMA         delta = mb - ma         if EXPR_CENTER:             delta = delta - delta.mean()@@ -166,19 +187,35 @@ def apply_type_mean_shift(expr, labels_a_sel, labels_b_sel, stage_a, stage_b, t,             d2 = delta * delta             s = d2 / (d2 + EXPR_SHRINK_K * V)             s_all.append(s)-            delta = EXPR_GAMMA * s * delta+            delta = gamma_pair * s * delta         else:-            delta = EXPR_GAMMA * delta+            delta = gamma_pair * delta         if EXPR_MIN_MEAN > 0.0:             keep = np.maximum(ma, mb) > EXPR_MIN_MEAN             delta = np.where(keep, delta, 0.0)         sel_a = labels_a_sel == ca_+        n_a_shift = int(sel_a.sum())         if sel_a.any():             part_a[sel_a] += (t * delta).astype(np.float32)         sel_b = labels_b_sel == cb_+        n_b_shift = int(sel_b.sum())         if sel_b.any():             part_b[sel_b] += (-(1.0 - t) * delta).astype(np.float32)         n_shared += 1+        if EXPR_SHIFT_MODE == "matched":+            pair_diag.append({"a": str(ca_), "b": str(cb_), "r": None if r_ is None else round(float(r_), 4),+                              "gamma": round(float(gamma_pair), 4),+                              "dnorm": round(float(np.linalg.norm(mb - ma)), 4),+                              "n_sel_a": n_a_shift, "n_sel_b": n_b_shift})+    if EXPR_SHIFT_MODE == "matched":+        n_name = len([c for c in mean_a if c in mean_b])+        print(json.dumps({+            "expr_shift_matched": {"min_r": SHIFT_MIN_R, "alpha": SHIFT_ALPHA,+                                   "gamma_base": EXPR_GAMMA,+                                   "n_pairs_matched": len(pair_diag),+                                   "n_pairs_name_mode": n_name,+                                   "gammas": [p["gamma"] for p in pair_diag],+                                   "pairs": pair_diag}}), file=sys.stderr)     if EXPR_SHRINK and s_all:         s_cat = np.concatenate(s_all)         print(json.dumps({@@ -312,7 +349,16 @@ def main() -> None:         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", [])]+                keys = info.get("match_keys", [])+                corrs = info.get("match_corrs", [])+                pairs = []+                for k, r in zip(keys, corrs):+                    if float(r) < SHIFT_MIN_R:+                        continue+                    ta, tb = str(k).split("~", 1)+                    if SHIFT_SAME_NAME_ONLY and ta != tb:+                        continue+                    pairs.append((ta, tb, float(r)))             n_shift_types = 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)

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。总结：

**做了什么**：按 PLAN 实现 matched-mode 表达时移——把类型均值时移的配对从同名交集（5 对）扩展到 matched_align 跨类型表达相关贪心匹配对（21 对 @r≥0.4），γ_pair=2·(r/min_r)^α，含 stderr 诊断与 OFF 对照开关。

**查分结果**（A 半，7/20 次）：机制确实生效（expr 66.13→68.93 @r0.4），但 cell_state 单调受损（67.10→62.46）；最优 r0.7/α0 仅 67.99 vs 父 67.79（+0.20，噪声内），仅同名+过滤消融更差（67.39）。按 PLAN 判据回退，提交关闭态，输出与父逐位一致（已验证 np.array_equal + vec-check ok + 确定性）。

**下一步最值得试**：① 父建议的 γ>2 全局放大（T2_EXPR_GAMMA=2.5/3.0，name 模式）——本节点证实 expr 对"平移覆盖/幅度"敏感且与 cell_state 存在权衡，纯幅度方向未探；② 若再碰配对维度，只对高 r 跨名对施加**部分** γ（如 0.5·γ）而非全量，缓解 cell_state 损失；③ shape_scale（71.01）与 K=0.62 的联合微调仍是最大剩余空间。

调研员

```json
{
  "name": "表达时移扩展至相关匹配类型对（matched-mode shift + 相关度加权γ）",
  "motivation": "expression_change 是最弱组（66.67），当前仅 5 个同名共有类型获得 γ=2 平移，类型覆盖不足。节点 24 证伪了基因级重加权，节点 23 证伪了空间平滑，节点 21 证伪了自适应簇粒度；但「哪些类型对参与平移」这一维度从未探过。matched_align 已计算跨类型表达相关匹配对（贪心、r≥0.3），却仅用于 Procrustes 地标，未用于表达平移。将平移扩展到相关匹配对可增加被校正的细胞比例，且按匹配置信度（相关系数）加权 γ 可控制噪声，属类型对级别（非基因级）结构化改动，规避节点 24 教训。",
  "approach": "步骤：(1) 在 run.py 的 apply_type_mean_shift 中，当 T2_EXPR_SHIFT_MODE=matched 时，复用 matched_align.py 已返回的贪心匹配对列表（每对含 type_a、type_b、Pearson r），替代同名交集；(2) 对每对 (ca,cb) 计算 Δ=mean_b−mean_a，平移公式不变（a 侧 +γ_pair·t·Δ，b 侧 −γ_pair·(1−t)·Δ），但 γ_pair=γ_base·(r_pair/r_min)^α，γ_base=2，r_min 为匹配阈值；(3) 匹配阈值 T2_SHIFT_MIN_R 默认 0.4（比对齐阈值 0.3 更严），min_mean=2 过滤不变，[0,∞) 截断不变；(4) 网格：min_r∈{0.3,0.4,0.5}×α∈{0,1}（α=0 即所有对统一 γ=2，作消融）；先跑 α=0/min_r=0.4 确认方向，再细调；(5) 若 matched 模式首次查分 expr≤父+0.8，立即回退 name 模式；(6) 单输入阶段（b is None）同父，不进入平移分支。vec-score 快速筛选：先 seed 0 单查，超父+1 再确认。",
  "expected_groups": ["expression_change", "local_spatial"],
  "risks": "1) 相关匹配对可能引入噪声（非同名类型表达分布差异大）→ Engineer 应在 stderr 输出每对 (type_a,type_b,r,Δ_norm)，若多数对 r<0.5 或 Δ_norm 远大于同名对，说明配对不可靠，应提高 min_r 或回退；2) 匹配对数量可能很少（心脏类型注释较一致，跨名匹配本身少）→ 若新增对 <2 则收益有限，应尽早发现并回退；3) α 加权方向错误（高相关对应更大 γ 的假设不成立）→ α=0 消融可区分。",
  "family_id": "T2HI-01",
  "mechanism": "将表达时移的类型配对从同名交集扩展到 matched_align 的跨类型表达相关贪心匹配对，并按 Pearson 相关系数对每对的 γ 做幂次加权，使更多类型（含名称不同但表达谱对应的类型）获得时间插值平移。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有类型施加相同 γ·t·Δ，不区分配对来源与置信度；本方案按表达相关匹配确定配对关系（非同名单向映射），且 γ 随匹配置信度（r）连续变化，低置信度对平移更小，高置信度对保持 γ≈2。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 在 stderr JSON 中输出：(a) matched 模式下的配对数与同名模式下的配对数对比；(b) 每对的 type_a、type_b、r、‖Δ‖；(c) 有效 γ_pair 分布；(d) 四组分各自变化。若配对数增加且新增对的 ‖Δ‖ 与同名对同量级，说明机制在运行；若 expression_change 提升 >1 分（超噪声）则机制有效。",
  "mechanism_off_control": "T2_EXPR_SHIFT_MODE=name（默认）时代码走同名交集路径，与父节点 19/21 逐语句相同；预期 OFF 输出与父逐位一致（np.array_equal），四组分数 +0.00。"
}
```

审查员

REVIEW.json written