总览 · ← 返回运行 20261003-070222-search-t2-heart-extrap-g24-D

节点 n13 在终选来历上

实现T2HX-03基因级趋势外推，proxy证伪（α=0.2→52.05、de_direction−0.06，与幅度无关），按停止规则提交α=0；坐标机制保留，输出=父节点12（54.15）。

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 35d31a123f: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 7cfce055ec。改动的文件：solution/METHOD.md +45 −23、solution/README.md +8 −8、solution/run.py +83 −46

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6c9f001..fa1893c 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,40 +1,62 @@-去除伪批量位移（α=0）+ 确定性 PCA 坐标规范化 + 各向同性缩放到 0.946×max_k RMS(input_k)，shape_scale 66.60+实现T2HX-03基因级趋势外推，proxy证伪（α=0.2→52.05、de_direction−0.06，与幅度无关），按停止规则提交α=0；坐标机制保留，输出=父节点12（54.15）。  ## 榜 / 视图 -`T2:heart:val_extrap`，proxy = E8.25_late + E8.75 → E9.5（步长比 1.5）。纯 CPU，约 4.6 s，峰值内存 <1 GB（`EXECUTION.json`: `gpu=false`）。+`T2:heart:val_extrap`，proxy = E8.25_late + E8.75 → E9.5（步长比 1.5）。纯 CPU，约 2 s，峰值内存 <1 GB（`EXECUTION.json`: `gpu=false`）。 -## 方法（PLAN family T2HX-06）+## 实际实现的方法族（PLAN T2HX-03） -1. **表达：完全照抄末阶段（α=0）**。父节点 10 保留的「表达匹配型伪批量位移」被删除，不再只是调小。依据：树内数据一致显示该机制在 α∈{0.02, 0.05} 上都不产生超出噪声的收益，且方向偏负（cell_state 49.04 / 49.40，α=0 时为 50.00；expression_change 49.87 / 50.00 vs 50.00）。删除后 cell_state、expression_change 都回到 50.00。-2. **坐标：确定性 PCA 规范化**（本节点相对父节点 10 的结构修复）。末阶段点云 → 去质心 → 协方差 `eigh` → 特征值降序（`stable` 排序，并列按列序）→ 若 det<0 翻转最后一列（固定手性）→ 每根轴按**第三中心矩为正**定向（退化时依次用第一矩、特征向量最大绝对值分量的符号），得到与采集姿态无关、且对同一朵点云唯一的规范帧。-3. **坐标：各向同性缩放到 `FACTOR × max_k RMS(input_k)`，FACTOR=0.946**。理由（生物学/几何，不依赖保留阶段）：一个样本测到的空间 RMS 半径取决于它覆盖了多少结构（视野、保留切片数），只能**低估**真实尺寸，因此不是随时间单调的生物量——本视图上它从 354（较早）降到 217（较晚），沿趋势外推必错；胚胎随时间长大，更晚的目标阶段其尺度至少是各输入观测到的最大值，再乘一个阻尼因子。只做刚体旋转 + 全局缩放，细胞间相对几何、z 切片结构都不动。-4. **细胞数 / 组成**：不动，`n = clip(last.n, min_cells, max_cells)`，超上限时用 `src.task2_spatial.sample.take` 按细胞类型分层无放回抽样（proxy 上 53742 → 24826）。-5. **单输入退路**：无 prev 时同样走规范化 + 缩放（此时 max RMS 就是该点云自身的 RMS，缩放为恒等），表达照抄，分层抽到 max_cells，不崩。+**阻尼基因级表达趋势外推**，按 PLAN 原文实现： -`FACTOR` 是唯一被扫的标量；`VEC_FACTOR` 环境变量只为扫参存在，提交时不设置，走代码里的 0.946。+1. 加载 prev（E8.25_late，58716 细胞）与 last（E8.75，24826 细胞）两个输入阶段，对每个基因 g 计算伪批量差 `delta_g = mean(X_last[:,g]) − mean(X_prev[:,g])`（面板序，500 基因）。+2. 对末阶段每个输出细胞：`X_pred[cell,g] = clip(X_last[cell,g] + α·delta_g, 0, ∞)`。每个基因有独立的、数据驱动的位移；无变化的基因不动（本视图上 500/500 基因 |delta|>0）。这不是常数位移（每基因不同标量），也不是组成重加权（细胞集合与比例不动）。+3. 坐标管线与父节点完全一致：确定性 PCA 规范帧（去质心 → eigh 降序 → det=+1 → 第三矩定向）+ 各向同性缩放到 `0.946 × max_k RMS(input_k)`（proxy: rms_inputs=[354.13, 216.88] → rms_out=335.00）。+4. 单输入退路：prev 不存在时无 delta，α 强制为 0，表达照抄、坐标同管线，不崩。+5. 开关：`VEC_MECH_OFF=1` 或 `VEC_ALPHA=<a>`（仅扫参用）；提交默认 `ALPHA=0.0`。 -## 机制生效的证据+## 机制生效的证据（α=0.2 实测，proxy seed 0） -- **实际改变了什么**：只改坐标（旋转 + 全局缩放），表达矩阵与细胞集合完全等同 copy_last。proxy seed 0 实测：`rms_inputs=[354.13, 216.88]` → `rms_out=335.00`，`scale_log_ratio=-0.0027`（≈0），PCA `eig_frac=[0.398, 0.350, 0.252]`，`axis_signs=[+1,-1,+1]`（确实翻了轴，不是恒等变换）。-- **四组分变化**（父节点 10 → 本节点，同一 proxy）：cell_state 49.40 → **50.00**；expression_change 50.00 → **50.00**；local_spatial 50.07 → **50.00**（噪声内）；shape_scale 66.27 → **66.60**。榜分 53.94 → **54.15**。-- **机制关闭对照**（`VEC_MECH_OFF=1`，跳过 PCA 规范化与缩放，输出末阶段原始坐标）：shape_scale 66.60 → **50.00**，`scale_log_ratio` → −0.4375，其余三组不变（表达未动），榜分 **50.00**（= copy_last 地板）。即 +4.15 榜分全部来自该坐标机制，与 PLAN 的 `mechanism_off_control` 预期一致。+- **实际改变了哪些细胞**：全部 24826 个输出细胞都被移动（统一加 α·delta 向量）；500/500 基因有非零位移，|delta| 中位数 0.112、P90 0.705、max 2.088（不是只有少数基因被移动）；表达矩阵 L2 变化 190.6（非零）；8.1M 个条目被下界 clip（零表达条目对负 delta 基因不动、对正 delta 基因变非零）。+- **四组分各自的变化**（α=0 对照 → α=0.2）：expression_change 50.00 → **47.88**；cell_state 50.00 → **44.98**；local_spatial 50.00 → **49.46**；shape_scale 66.60 → **65.88**。榜分 54.15 → **52.05**。de_direction 0 → −0.0596，de_score 0 → −0.1111，mmd_u 0.0586 → 0.0605，variogram 0.0586 → 0.0849。++## 机制对照结果（PLAN `mechanism_off_control`）++| 配置 | 榜分 | expr_change | cell_state | local_spatial | shape_scale |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| α=0（`VEC_MECH_OFF=1`，= 父节点 12） | **54.15** | 50.00 | 50.00 | 50.00 | 66.60 |+| α=0.05 | 53.02 | 47.88 | 47.86 | 49.90 | 66.46 |+| α=0.2 | 52.05 | 47.88 | 44.98 | 49.46 | 65.88 |++对照与 PLAN 预期一致（关闭后回到 54.15 / 50.00×3 / 66.60），即表达外推机制确实生效并改变了输出；但打开时**方向为负**，且 α 越小越接近 50（单调），α=0 是族内最优边界。++## 为什么提交 α=0（如实报告：机制被证伪）++- PLAN 停止规则：「第一次查 α=0.2 时若 expression_change<50 立即终止」。实测 47.88 < 50，且 cell_state 44.98 同时 <50（PLAN 第 6 条的终止条件「两组均 ≤50」满足），故不扫 [0.1, 0.3, 0.5, 1.0]，只补了一个边界探针 α=0.05 确认单调性。+- de_score / de_direction 在 α=0.05 与 α=0.2 完全相同（−0.1111 / −0.0596）：DE 方向指标与幅度无关，说明 **prev→last 的基因级趋势方向本身与保留目标 E9.5 的真实变化方向不一致**（负相关），缩小 α 只能稀释损失、不能翻正。+- 与树内及方法卡证据一致：节点 4（分型伪批量 α=0.05）cell_state 49.04，节点 10（α=0.02）49.40，方法卡 damped_shift 分型网格 α∈[0.1,1.0] 全部 49.47→48.77 < 50，官方 pseudobulk_shift 基线 48.77。本次把证伪扩展到**全局逐基因 delta**（不分型、不做匹配）这一未测变体。+- 结构分析（离线，未耗查分）：全局 delta 的均值 −0.124（E8.75 整体表达水平比 E8.25_late 低约 20%），疑似跨样本技术差异（覆盖/深度）而非生物学趋势；组成控制后的分型 delta 均值 −0.004、幅度小 30 倍（|δ| 中位数 0.0035），与全局 delta 相关 0.71；去掉全局水平项的校正 delta 与原始 delta cos=0.87——失败的主要分量（80% 符号一致）在这两个「结构修复」变体中仍然保留，且分型版本已被方法卡网格直接证伪，故未再消耗查分探针。+- 提交 α=0.2 会把节点打到 52.05（低于父 54.15）并向树传播一个在 proxy 上有害的机制；按方法卡先例（「外推网格单调低于地板，取边界 α=0」）与节点 12 的处理方式，提交族边界 α=0，机制代码保留在 `VEC_ALPHA` 开关后供后续节点复用。  ## 验证过的 -- **FACTOR 细扫（9 次 `vec-score`，全部 proxy seed 0）**：0.90→53.32 / 0.92→53.68 / 0.94→54.06 / 0.943→54.12 / **0.946→54.15** / 0.948→54.11 / 0.95→54.07 / 0.96→53.88 / 0.98→53.53。shape_scale 分别为 63.28 / 64.71 / 66.25 / 66.49 / **66.60** / 66.44 / 66.28 / 65.51 / 64.10。峰值在 0.946（`scale_log_ratio` 最接近 0），两侧单调下降，与父节点 ANALYSIS 的「factor 是最强单一杠杆」一致。-- **种子稳定性**：seed 0 / 1 / 2 榜分均为 54.1494（分层抽样对指标影响可忽略），rank3 期望 ≈54.15。-- **确定性**：同 seed 重跑，`.X`（data/indices/indptr）、`obsm/spatial_3D`、`obs`、`var` 逐字节相同。-- **视图无关**：在伪装视图（随机路径、manifest 键序打乱、所有阶段时间统一 +1 天）上重跑 seed 0，`.X` 与 `spatial_3D` 与真实视图完全相同。代码不读 `board`/`mode`/`source`/`dataset`，不依赖绝对发育时间（只用 `extrap_step` 的步长比，且仅用于日志）。-- **格式**：`vec-check --data <proxy view>` → `{"status": "ok", "errors": []}`。+- **确定性**：同 seed 重跑 `.X`（data/indices/indptr）与 `obsm/spatial_3D` 逐元素相同；seed 0 与 seed 1 的 `.X`/`obsm`/`obs`/`var` 完全相同（n=24826 ≤ max_cells=25179，无抽样，rng 未被消费；仅 `uns/generator_seed` 记录不同，与父节点行为一致）。+- **与父节点等价**：提交默认（α=0）的输出与 `VEC_MECH_OFF=1` 对照、与父节点 12 的预测逐字节一致；正式分预期 = 父节点（54.15 A 半，rank3 ≈ 54.00）。+- **视图无关**：输出只取决于视图数据与 seed；不读 `board`/`mode`/`source`/`dataset`，无绝对发育时间分支（`extrap_step` 的步长比仅写日志；时间统一平移后 prev/last 选择与 delta 不变）。+- **格式**：`vec-check --data <proxy view>` → `{"status":"ok","errors":[]}`（α=0、α=0.05、α=0.2 三个产物都通过）。  ## 没验证 / 风险 -- 0.946 是在 proxy 括号（E8.25+E8.75）上扫出的阻尼因子；真实外推括号是 E8.75+E9.5 → E10.5，输入 RMS 组合不同，`max_k RMS(input_k) × 0.946` 未必同样贴近真值。方法卡记录的 final 上 E8.75→E9.5 只剩 5 个同名类型——本方法**不用类型名也不用 prev 的表达**（表达照抄末阶段），所以类型名对不上不影响；PCA 也不依赖类型名。-- PCA 规范化把点云旋到一个由自身三阶矩决定的帧。若评分器的对齐是各向同性的（Procrustes/Kabsch），旋转本身是中性的，收益应主要来自尺度；实测加 PCA 比不加（父节点 10 的 66.27）高 0.33，落在 T2 噪声（约 1 分）内，**不能确认 PCA 规范化本身有独立收益**，只能说没有害处。-- shape_scale 已被 `d2_shape=0.04891`（形状项，跨所有 factor 恒定）钉住，只靠全局缩放无法再涨；要突破需要改变点云形状，而这需要关于保留阶段形态的信息，属禁用范围。-- cell_state / expression_change / local_spatial 三组恒为 50.00（= copy_last 水平）。本节点没有提出任何能真正预测 E9.5→E10.5 表达变化的机制，这是已知的最大缺口。+- α>0 在**真实括号**（E8.75+E9.5→E10.5，同一官方数据集、delta 更干净）上的方向未验证也无法验证（目标保留）；proxy 的失败可能部分源于 E8.25_late 与 E8.75 两样本间的技术水平差。但按「分数要能迁移」与护栏规则，不能提交一个在唯一尺子上为负的机制赌真实视图翻正。+- 负 α（逆时间外推）在 proxy 上会得分更高，但那是利用两输入样本的技术水平差、对真实任务无迁移性的打分器特化，明确不做。+- 表达侧四组中 cell_state / expression_change / local_spatial 仍钉在 50.00（copy_last 地板），shape_scale 仍被 d2_shape=0.04891 钉在 66.60。本节点没有打开新缺口，贡献是把「基因级趋势外推」整族（全局 delta 变体）在 proxy 上证伪并留下可复用的开关实现。  ## 知识来源 -只用通用机制知识：胚胎随发育时间增大（尺度非递减），以及「样本测到的空间范围受视野/切片保留限制、只能低估真实结构尺寸」这一测量学事实。未使用任何保留阶段（E10.5、E12.5，禁窗 9.5<E≤13.5）或保留基因型的实测数据、比例、标记基因或形态信息；`external/`（Qiu E8.75）与 `prior/` 均未被 `run.py` 读取。+只用通用机制知识：线性趋势外推（数值方法）；胚胎随发育时间增大、样本观测 RMS 只能低估真实尺寸（坐标机制沿用父节点，测量学常识）。未使用任何保留阶段（E8.5/E10.5/E12.5、禁窗 (8.25,8.75) 与 9.5<E≤13.5）或保留基因型的数据、比例、标记基因或形态信息；`external/`（Qiu E8.75）与 `prior/` 均未被 `run.py` 读取。++## 查分记录（共 4 次 / 上限 20）++1. `t2hx03_a0.2` → 52.05（方向为负，触发 PLAN 停止规则）+2. `t2hx03_control_a0` → 54.15（机制关闭对照 = 父节点）+3. `t2hx03_a0.05` → 53.02（边界探针，确认单调）+4. `t2hx03_committed_a0` → 54.15（提交产物确认）diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex c47e482..e9283f5 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,12 +1,12 @@-# T2:heart:val_extrap — α=0 照抄末阶段表达 + PCA 规范化坐标 + 0.946×max RMS 缩放+# T2:heart:val_extrap — T2HX-03 基因级趋势外推（proxy 证伪，提交 α=0）+ PCA 规范化坐标 + 0.946×max RMS 缩放 -`run.py --data <view> --out <pred.h5ad> --seed <int>`（纯 CPU，约 5 s，`EXECUTION.json`: gpu=false）。+`run.py --data <view> --out <pred.h5ad> --seed <int>`（纯 CPU，约 2 s，`EXECUTION.json`: gpu=false）。 -- 表达：末阶段原样照抄（位移机制已删除，α=0）。-- 坐标：确定性 PCA 规范帧（去质心 → eigh 降序 → det=+1 → 第三矩定向），再各向同性缩放到 `FACTOR × max_k RMS(input_k)`，FACTOR=0.946。+- 表达机制（T2HX-03，已实现、可开关）：`delta_g = mean(X_last[:,g]) − mean(X_prev[:,g])`，输出细胞 `X = clip(X_last + α·delta, 0, ∞)`。proxy 上 α=0.2 → 52.05、α=0.05 → 53.02、α=0 → 54.15，de_direction=−0.06 与幅度无关：方向为负，按 PLAN 停止规则提交 **α=0**（表达照抄末阶段）。+- 坐标：确定性 PCA 规范帧（去质心 → eigh 降序 → det=+1 → 第三矩定向），再各向同性缩放到 `FACTOR × max_k RMS(input_k)`，FACTOR=0.946（父节点机制，原样保留）。 - 细胞数：`clip(last.n, min_cells, max_cells)`，超上限时按细胞类型分层无放回抽样。-- 单输入：同一代码路径（缩放退化为恒等），不崩。-- `VEC_MECH_OFF=1`：关闭 PCA 规范化与缩放（= copy_last 空间部分），用于机制对照。-- `VEC_FACTOR=<f>`：仅扫参用，提交时不设置。+- 单输入：无 prev → α 强制 0；坐标缩放退化为恒等，不崩。+- `VEC_MECH_OFF=1`：关闭表达外推（α=0，PLAN 对照，输出=父节点 12）。+- `VEC_ALPHA=<a>` / `VEC_FACTOR=<f>`：仅扫参用，提交时不设置。 -细节与验证见 `METHOD.md`。无模型权重，故无 `ARTIFACTS.json`。+证据、对照与查分记录见 `METHOD.md`。无模型权重，故无 `ARTIFACTS.json`。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 544ab96..b81d07d 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,32 +1,44 @@ #!/usr/bin/env python3-"""T2 extrapolation: copy-last expression + deterministic PCA-normalised, rescaled coordinates.--Mechanism (PLAN family T2HX-06).  Two parts:--1. Expression: the last observed stage is copied verbatim (alpha = 0).  On the-   proxy, pseudobulk displacement with alpha in [0.02, 0.05] never produced a-   gain above noise (cell_state 49.04-49.40 vs 50.00 at alpha = 0), so the-   shift mechanism is removed rather than tuned.--2. Coordinates: the last stage's point cloud is put in a deterministic-   canonical frame (centroid at origin, PCA rotation with fixed chirality and-   axis orientation via third moments) and then rescaled isotropically to-   ``FACTOR * max_k RMS(input_k)``.  Rationale: the measured RMS radius of a-   sample can only underestimate the extent of the structure (field of view /-   sections kept), it is not monotone in time (proxy inputs: 354 -> 217), and-   the embryo grows, so the target extent is at least the largest observed-   input RMS, damped by FACTOR.  PCA normalisation removes the arbitrary-   acquisition rotation of the sample so the scorer's alignment step compares-   clouds in a reproducible frame.  Cell-to-cell relative geometry is-   preserved (rigid rotation + global scale only).--``VEC_MECH_OFF=1`` disables PCA normalisation and rescaling (raw last-stage-coordinates = copy_last spatial part).  ``VEC_FACTOR`` overrides FACTOR-(scan knob, defaults to the committed value).--Single input stage: coordinates still get the canonical frame (scaling is-identity since the single input RMS is the cloud's own RMS); expression is-copied, stratified to max_cells.+"""T2 extrapolation: copy-last expression (trend mechanism falsified, alpha=0) + PCA-normalised rescaled coordinates.++Mechanism (PLAN family T2HX-03), implemented in full and committed with+alpha = 0 because the proxy falsified every alpha > 0.  Three parts:++1. Expression trend extrapolation (new, this node): with two or more input+   stages, compute the per-gene pseudobulk delta between the last two inputs,+   ``delta_g = mean(X_last[:, g]) - mean(X_prev[:, g])``, and displace every+   output cell of the last stage by ``alpha * delta_g`` (clipped at 0).  Each+   gene gets its own data-driven displacement; genes that did not change are+   not moved.  With a single input stage there is no delta and alpha is+   forced to 0 (expression copied verbatim).++   Proxy verdict (T2:heart:val_extrap, E8.25_late + E8.75 -> E9.5):+   alpha = 0.2 -> board 52.05 (expression_change 47.88, cell_state 44.98,+   de_direction -0.0596); alpha = 0.05 -> board 53.02 (expression_change+   47.88, cell_state 47.86); alpha = 0 (control) -> board 54.15 with all+   expression groups at 50.00.  de_score/de_direction are identical at+   alpha = 0.05 and 0.2 (direction metrics are magnitude-invariant), so the+   prev->last per-gene trend points away from the held-out target on this+   view for any alpha > 0; the committed default is the family boundary+   alpha = 0.  VEC_ALPHA re-enables the mechanism for future probes.++2. Expression baseline: the last observed stage's cells are otherwise copied+   verbatim (values and sparsity structure), stratified-sampled to max_cells+   when needed.++3. Coordinates (unchanged from parent): the last stage's point cloud is put+   in a deterministic canonical frame (centroid at origin, PCA rotation with+   fixed chirality and axis orientation via third moments) and then rescaled+   isotropically to ``FACTOR * max_k RMS(input_k)``.  Rationale: the measured+   RMS radius of a sample can only underestimate the extent of the structure+   (field of view / sections kept), it is not monotone in time, and the embryo+   grows, so the target extent is at least the largest observed input RMS,+   damped by FACTOR.  Cell-to-cell relative geometry is preserved.++``VEC_MECH_OFF=1`` disables the expression extrapolation (alpha forced to 0;+output equals the parent node: copied expression + scaled coordinates).+``VEC_ALPHA`` overrides ALPHA (scan knob, defaults to the committed value).+``VEC_FACTOR`` overrides FACTOR (scan knob). """  from __future__ import annotations@@ -51,6 +63,7 @@ from src.task2_spatial.view_io import ( )  FACTOR = 0.946+ALPHA = 0.0   def pca_canonicalise(coords: np.ndarray) -> tuple[np.ndarray, dict]:@@ -87,6 +100,13 @@ def pca_canonicalise(coords: np.ndarray) -> tuple[np.ndarray, dict]:     return x @ evecs, diag  +def gene_trend(prev, last) -> np.ndarray:+    """Per-gene pseudobulk delta mean(X_last) - mean(X_prev), panel order."""+    pm = np.asarray(prev.X.mean(axis=0), dtype=np.float64).ravel()+    lm = np.asarray(last.X.mean(axis=0), dtype=np.float64).ravel()+    return (lm - pm).astype(np.float32)++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)@@ -96,6 +116,7 @@ def main() -> None:      mech_off = os.environ.get("VEC_MECH_OFF", "") == "1"     factor = float(os.environ.get("VEC_FACTOR", "") or FACTOR)+    alpha = 0.0 if mech_off else float(os.environ.get("VEC_ALPHA", "") or ALPHA)      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)@@ -108,25 +129,41 @@ def main() -> None:     idx = np.arange(last.n) if n >= last.n else np.sort(take(last.labels, n, rng))     block = as_dense(last.X, idx).astype(np.float32) -    if mech_off:-        coords = last.coords[idx].astype(np.float32)-        info: dict = {"mech": "off", "n": int(len(idx)), "rms_out": round(rms_radius(coords), 2)}-    else:-        canon, pca_diag = pca_canonicalise(last.coords[idx])-        radii = [rms_radius(read_stage(args.data, e, genes).coords) for e in inputs_by_time(manifest)]-        target_rms = float(np.max(radii)) * factor-        coords = scale_to_rms(canon, target_rms).astype(np.float32)-        info = {-            "mech": "on",-            "factor": factor,-            "dt_ratio": float(ratio),-            "n": int(len(idx)),-            "pca": pca_diag,-            "rms_inputs": [round(r, 2) for r in radii],-            "rms_out": round(rms_radius(coords), 2),+    delta_info: dict = {}+    if alpha != 0.0 and prev_e is not None:+        prev = read_stage(args.data, prev_e, genes)+        delta = gene_trend(prev, last)+        shifted = block + np.float32(alpha) * delta+        n_clip_lo = int((shifted < 0.0).sum())+        block = np.clip(shifted, 0.0, None).astype(np.float32)+        ad = np.abs(delta)+        delta_info = {+            "alpha": alpha,+            "delta_med_abs": float(np.median(ad)),+            "delta_p90_abs": float(np.percentile(ad, 90)),+            "delta_max_abs": float(ad.max()),+            "n_genes_moved": int((ad > 1e-9).sum()),+            "l2_change": float(np.linalg.norm(block - as_dense(last.X, idx))),+            "n_clipped_entries": n_clip_lo,         }-        if prev_e is not None:-            info["step"] = [prev_e["stage"], last_e["stage"], manifest["target"]["stage"]]+        del prev++    canon, pca_diag = pca_canonicalise(last.coords[idx])+    radii = [rms_radius(read_stage(args.data, e, genes).coords) for e in inputs_by_time(manifest)]+    target_rms = float(np.max(radii)) * factor+    coords = scale_to_rms(canon, target_rms).astype(np.float32)+    info = {+        "mech": "off" if mech_off else "on",+        "factor": factor,+        "dt_ratio": float(ratio),+        "n": int(len(idx)),+        "pca": pca_diag,+        "rms_inputs": [round(r, 2) for r in radii],+        "rms_out": round(rms_radius(coords), 2),+    }+    info.update(delta_info)+    if prev_e is not None:+        info["step"] = [prev_e["stage"], last_e["stage"], manifest["target"]["stage"]]     print(json.dumps(info, default=float), file=sys.stderr)     write_t2(args.out, block, 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

**做了什么**：按 PLAN 完整实现 T2HX-03 基因级趋势外推（`X + α·(mean_last − mean_prev)`，逐基因、含单输入退路与 `VEC_MECH_OFF`/`VEC_ALPHA` 开关），坐标管线原样保留父节点的 PCA 规范化 + 0.946×max RMS。

**查分结果**（4/20 次）：α=0.2 → **52.05**（expression_change 47.88、cell_state 44.98、de_direction −0.0596），触发 PLAN 停止规则；边界探针 α=0.05 → 53.02（de 指标与幅度不变，方向性失败）；对照 α=0 → **54.15** = 父节点；提交产物 → **54.15**，vec-check 通过、seed 0/1 及重跑逐字节确定。离线分析显示全局 delta 被 −20% 的跨样本表达水平差主导（疑似技术伪影），水平校正/组成控制变体与失败向量 cos≥0.74，未再耗查分。提交 α=0：该机制族（含全局 delta 变体）在 proxy 上被证伪，如实记录。

**下一步最值得试**：表达侧「沿观测趋势线性外推」已被 5 组独立证据证伪（node 4/10、方法卡分型网格、官方 pseudobulk_shift、本节点全局 delta），不建议再调 α；若要突破 50 地板，需要与 prev→last 趋势**正交**的变化来源（如 prior/ 调控网络约束下的谱系方向微调，或细胞组成演化），且任何新方向先用 1 次查分验证 de_direction 符号再投入。

调研员

al trend information available from two input stages (E8.25_late → E8.75). A damped gene-level expression extrapolation is the minimal mechanism to address this.

```json
{
  "name": "阻尼基因级表达趋势外推 + 保留坐标缩放机制",
  "motivation": "父节点12及全树所有节点的表达均为copy_last（α=0），cell_state/expression_change/local_spatial三组恒50.00（=copy_last地板），是唯一未被突破的缺口。树内从未尝试过修改表达值本身——节点3/4/10的伪批量位移改的是坐标而非表达。两个输入阶段（E8.25_late→E8.75）提供每基因的时间趋势，线性外推可给出非零的表达变化预测，直接瞄准expression_change和cell_state。shape_scale已钉在66.60（d2_shape=0.0489），FACTOR=0.946已锁定不再扫。",
  "approach": "1. 保留父节点坐标管线不变（PCA规范化+各向同性缩放到0.946×max RMS）。2. 新增表达外推：加载prev和last两个输入阶段，对每个基因g计算delta_g = mean(X_last[:,g]) - mean(X_prev[:,g])；对末阶段每个细胞：X_pred[cell,g] = X_last[cell,g] + α·delta_g。3. α扫描顺序：先跑α=0.2确认方向（1次查询）；若expression_change>50，扫[0.1, 0.3, 0.5, 1.0]（4次）；若方向为负立即停止并报告。4. 最优α附近细扫（±0.05步长，2-3次）。5. 单输入阶段退路：无prev时α强制为0（表达照抄，等同父节点）。6. vec-score快速筛选：每次只查proxy seed 0，关注expression_change和cell_state两组；若两组均≤50则判定方向为负，终止。7. 全量验证：最优α用seed 0/1跑两次确认稳定性。总查询预算≤12次。",
  "expected_groups": ["expression_change", "cell_state"],
  "risks": "1. 表达变化方向在last→target间可能反转（发育非线性），导致外推方向为负——Engineer第一次查α=0.2时若expression_change<50立即终止，不浪费后续查询。2. 细胞组成变化混杂基因均值（prev和last的细胞类型比例不同），delta_g可能反映组成变化而非真实表达动力学——缓解：α保守（≤1.0），且机制对照可隔离净效应。3. 改善幅度<T2噪声（1分）——需α扫描中至少2个相邻点同方向>50才判定为真信号。4. 稀疏矩阵上小delta可能被噪声淹没——检查修改后表达的L2变化量是否非零。",
  "family_id": "T2HX-03",
  "mechanism": "利用两个输入阶段的每基因均值差作为时间趋势向量，对末阶段表达做阻尼线性外推（α·Δ），预测目标阶段的表达变化方向与幅度。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对全部基因施加同一标量偏移；本机制为每个基因计算独立的、数据驱动的位移量（由该基因在prev→last的实际变化决定），是一个基因空间中的方向向量而非标量。无变化的基因不被移动，变化大的基因获得大位移，且方向由实测时间序列决定。",
  "mechanism_evidence": "1. α>0时表达矩阵与copy_last的逐元素差异非零（报告L2范数和受影响基因数）。2. expression_change从50.00上升（目标≥51）。3. 报告每基因|delta|分布（中位数、P90），确认不是只有少数基因被移动。4. 四组分各自的变化：预期expression_change和cell_state上升，local_spatial和shape_scale不变（坐标未动）。",
  "mechanism_off_control": "环境变量VEC_ALPHA=0（或代码中设α=0），跳过表达外推，输出等同父节点（表达照抄+坐标缩放）。预期：expression_change和cell_state回到50.00，shape_scale保持66.60，总分回到54.15。若关闭后分数不变，说明表达外推未生效。",
  "sources": []
}
```