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节点 n11

manifold_ode：PCA(25维,HVG2500)潜空间非自治神经ODE，Sinkhorn拟合相邻输入阶段，kNN流形惩罚，单步阻尼外推(α=0.3)+残差解码；单输入阶段回退为末阶段均匀复制。

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 1ec6cca39c: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：这个提交的上一版（种子程序：相对空仓库）。改动的文件：solution/EXECUTION.json +1 −0、solution/METHOD.md +29 −0、solution/run.py +209 −0

diff --git a/solution/EXECUTION.json b/solution/EXECUTION.jsonnew file mode 100644index 0000000..9d5125c--- /dev/null+++ b/solution/EXECUTION.json@@ -0,0 +1 @@+{"gpu": false}diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..4a494bc--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,29 @@+manifold_ode：PCA(25维,HVG2500)潜空间非自治神经ODE，Sinkhorn拟合相邻输入阶段，kNN流形惩罚，单步阻尼外推(α=0.3)+残差解码；单输入阶段回退为末阶段均匀复制。++## 方法（family_id: manifold_ode，按 PLAN 实现）+- 输入 ≥2 阶段时：取最后两个输入阶段，各采样 ≤2500 细胞，HVG(2500，按合并方差) + sklearn PCA(25)。+- 场 f(z,t)：MLP 26→48→48→25，tanh；t∈[0,1] 作为额外输入（非自治）。5 步 Euler 固定积分。+- 损失：geomloss SamplesLoss(sinkhorn, blur=0.05) 匹配前一阶段推后的潜位置到末阶段潜位置；λ_v=0.05 速度正则；λ_m=0.1 kNN(k=8) 流形惩罚，r=1.5×训练潜点 kNN 距离中位数，在积分第 2/3/4 步施加。Adam lr=1e-3，batch=512，≤200 epochs / 120s，50 epoch 无改善 early stop。+- 外推：对末阶段全部选中细胞，从 z_last 应用一次单位流（n_units=1），阻尼 α=0.3：z_pred = z_last + α(z_out − z_last)。PLAN 的 n_units=round(Δt目标/Δt训练)、α=0.6 在 X3 上更差（见下），故默认改为 1 步、α=0.3。+- 解码：x_out = x_in + (z_pred−z_last)@components（等价于 PLAN 的线性解码+逐细胞残差加回），限 HVG 列；非 HVG 列原样复制输入细胞；clip≥0，稀疏输出。+- 单输入阶段（proxy10）：无法训练 ODE，回退为末阶段均匀复制（等同 copy_last），符合 PLAN 第 7 步。+- 细胞数 = clip(末阶段细胞数, min_cells, max_cells)，rng(seed) 确定抽样。视图无关：只用时间差比值 (t_target−t_last)/(t_last−t_prev)，对时间平移不变；不读视图路径/名称。++## 对照与机制证据（X3 视图，seed 0，A 半）+- 机制开（MANIFOLD_OFF 未设，n_units=2, α=0.6）：X3 = 45.47（covariation 36.0）。+- 机制关（MANIFOLD_OFF=1，λ_m=0，其余相同）：X3 = 41.67（covariation 30.19）。流形惩罚生效：+3.8 总分，covariation +5.8，说明 kNN 约束确实保护了共变结构、改变了输出（非恒等）。+- ODE_OFF=1 标志走绝对基线（均匀复制）。+- α/n_units 扫描（X3）：u2/α0.6=45.47；u1/α0.7=42.79；u1/α0.3=46.63。α 越大越差 → 外推方向在 X3 上系统性偏差。++## 查分结果+- proxy10（回退=copy_last）：52.97（de_recovery 51.5 / direction 58.7 / cell_state 51.7 / covariation 49.6）。+- X3 最佳 ODE 配置（u1, α0.3）：46.63，仍低于 X3 上 copy_last（节点1：47.92）。+- 结论（如实报告）：manifold_ode 在 X3 外推检验上不敌复制基线；de_score 为负说明学到的位移方向与真值部分反号。流形约束相对无约束是正贡献，但不足以弥补。++## 已验证 / 未验证+- 已验证：两视图跑通、vec-check 通过、seed 确定、机制对照差异显著、X3 四组分分解。+- 未验证：final 视图（E8.5+E9.5→E10.5，T=1）上的表现；α>0.7 或多单位外推组合；λ_m 细扫（0.02–0.3 只用了 0.1）；PCA 维数/HVG 数敏感性。+- 知识来源：无保留阶段/禁窗数据；只用视图内输入数据。方法学参考 PLAN（k032：单间隔弱辨识，需非自治/阻尼）。++## 下一步建议+X3 显示潜空间外推方向不可靠：可尝试把位移限制在少量高置信 PCA 程序方向、或仅对组成/型内选择做外推（如节点 3/7 家族），ODE 只用于型内成熟度排序而非直接位移。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..9d5b9ff--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,209 @@+#!/usr/bin/env python+"""manifold_ode: PCA-latent non-autonomous neural ODE, Sinkhorn fit + kNN manifold+penalty, damped extrapolation. Single-input fallback: uniform copy of last stage."""+import argparse+import json+import os+import time++import numpy as np+import scipy.sparse as sp+import anndata as ad+import torch+import torch.nn as nn+from geomloss import SamplesLoss+++def load_genes(view):+    with open(os.path.join(view, "genes.txt")) as f:+        return [l.strip() for l in f if l.strip()]+++def read_input(view, entry):+    a = ad.read_h5ad(os.path.join(view, entry["path"]))+    if not sp.issparse(a.X):+        a.X = sp.csr_matrix(a.X)+    return a+++def uniform_copy(a, n_out, rng):+    n = a.n_obs+    if n >= n_out:+        idx = rng.choice(n, size=n_out, replace=False)+        idx.sort()+    else:+        idx = rng.choice(n, size=n_out, replace=True)+    return a.X[idx].copy()+++def write_out(path, X, genes):+    X = sp.csr_matrix(X, dtype=np.float32)+    X.data = np.clip(X.data, 0.0, None)+    X.data[~np.isfinite(X.data)] = 0.0+    X.eliminate_zeros()+    a = ad.AnnData(X=X)+    a.var_names = genes+    a.obs_names = [f"cell{i}" for i in range(a.n_obs)]+    a.write(path)+++def main():+    p = argparse.ArgumentParser()+    p.add_argument("--data", required=True)+    p.add_argument("--out", required=True)+    p.add_argument("--seed", type=int, required=True)+    args = p.parse_args()++    seed = args.seed+    rng = np.random.default_rng(seed)+    torch.manual_seed(seed)++    manifold_off = os.environ.get("MANIFOLD_OFF", "0") == "1"+    ode_off = os.environ.get("ODE_OFF", "0") == "1"++    view = args.data+    genes = load_genes(view)+    with open(os.path.join(view, "manifest.json")) as f:+        man = json.load(f)+    inputs = sorted(man["inputs"], key=lambda e: e["time"])+    min_c, max_c = man["min_cells"], man["max_cells"]+    t_target = man["target"]["time"]++    last = read_input(view, inputs[-1])+    n_out = int(np.clip(last.n_obs, min_c, max_c))++    if ode_off or len(inputs) < 2:+        X = uniform_copy(last, n_out, rng)+        write_out(args.out, X, genes)+        return++    prev = read_input(view, inputs[-2])+    t_prev, t_last = inputs[-2]["time"], inputs[-1]["time"]+    T = (t_target - t_last) / max(t_last - t_prev, 1e-6)+    n_units = max(1, int(round(T)))+    n_units = int(os.environ.get("NUNITS", "1"))+    alpha = float(os.environ.get("ALPHA", "0.3"))++    # ---- subsample for training ----+    n_tr = 2500+    def sub(a, n):+        if a.n_obs <= n:+            return np.arange(a.n_obs)+        idx = rng.choice(a.n_obs, size=n, replace=False)+        idx.sort()+        return idx+    i0, i1 = sub(prev, n_tr), sub(last, n_tr)+    X0 = prev.X[i0].astype(np.float32).toarray()+    X1 = last.X[i1].astype(np.float32).toarray()++    # ---- HVG selection on pooled training cells ----+    Xp = np.concatenate([X0, X1], axis=0)+    var = Xp.var(axis=0)+    n_hvg = 2500+    hvg = np.argsort(-var)[:n_hvg]+    hvg.sort()+    X0h, X1h = Xp[: len(X0)][:, hvg], Xp[len(X0):][:, hvg]+    del Xp++    # ---- PCA ----+    from sklearn.decomposition import PCA+    pca = PCA(n_components=25, random_state=seed)+    pca.fit(np.concatenate([X0h, X1h], axis=0))+    comp = pca.components_.astype(np.float32)   # (25, n_hvg)+    mean = pca.mean_.astype(np.float32)++    def encode(X):+        return (X - mean) @ comp.T+    def decode(Z):+        return Z @ comp + mean++    z0 = torch.from_numpy(encode(X0h))+    z1 = torch.from_numpy(encode(X1h))++    # ---- kNN manifold radius from training latents ----+    Z = torch.cat([z0, z1], dim=0)+    k = 8+    with torch.no_grad():+        D = torch.cdist(Z, Z)+        D.fill_diagonal_(float("inf"))+        knn_d = D.topk(k, dim=1, largest=False).values[:, -1]+        r = 1.5 * knn_d.median()+    lam_m = 0.0 if manifold_off else 0.1+    lam_v = 0.05++    # ---- ODE net ----+    net = nn.Sequential(nn.Linear(26, 48), nn.Tanh(), nn.Linear(48, 48), nn.Tanh(), nn.Linear(48, 25))+    loss_fn = SamplesLoss("sinkhorn", blur=0.05)++    def f(z, t):+        return net(torch.cat([z, t.expand(z.shape[0], 1)], dim=1))++    def integrate(z, collect=False):+        steps = []+        dt = 0.2+        t = 0.0+        for i in range(5):+            v = f(z, torch.tensor(t, dtype=z.dtype))+            z = z + dt * v+            t += dt+            if collect:+                steps.append((z, v))+        return (z, steps) if collect else z++    opt = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3)+    n0 = z0.shape[0]+    batch = 512+    best, best_epoch, t_start = float("inf"), 0, time.time()+    for epoch in range(200):+        ib = torch.from_numpy(rng.choice(n0, size=min(batch, n0), replace=False))+        jb = torch.from_numpy(rng.choice(z1.shape[0], size=min(batch, z1.shape[0]), replace=False))+        zb, zt = z0[ib], z1[jb]+        out, steps = integrate(zb, collect=True)+        l_sink = loss_fn(out, zt)+        vel = torch.stack([(v ** 2).sum(1).mean() for _, v in steps]).mean()+        loss = l_sink + lam_v * vel+        if lam_m > 0:+            pen = 0.0+            for j in (1, 2, 3):  # intermediate steps 2,3,4 (0-indexed 1..3)+                zj = steps[j][0]+                dk = torch.cdist(zj, Z).topk(k, dim=1, largest=False).values[:, -1]+                pen = pen + torch.relu(dk - r).pow(2).mean()+            loss = loss + lam_m * pen / 3.0+        opt.zero_grad()+        loss.backward()+        opt.step()+        s = l_sink.item()+        if s < best - 1e-5:+            best, best_epoch = s, epoch+        if epoch - best_epoch >= 50 or time.time() - t_start > 120:+            break++    # ---- extrapolate selected last-stage cells ----+    sel = rng.choice(last.n_obs, size=n_out, replace=(last.n_obs < n_out))+    if last.n_obs >= n_out:+        sel.sort()+    Xsel = last.X[sel].astype(np.float32)+    Xh = Xsel.toarray()[:, hvg]+    z_last = torch.from_numpy(encode(Xh))+    with torch.no_grad():+        z = z_last+        for _ in range(n_units):+            z = integrate(z)+        z_pred = z_last + alpha * (z - z_last)+        Xh_pred = decode(z_pred.numpy())+        resid = Xh - decode(encode(Xh))+        Xh_out = np.clip(Xh_pred + resid, 0.0, None)++    # ---- assemble full-panel output: non-HVG genes copied from input cells ----+    coo = Xsel.tocoo()+    hvg_set = np.zeros(last.n_vars, dtype=bool)+    hvg_set[hvg] = True+    keep = ~hvg_set[coo.col]+    base = sp.coo_matrix((coo.data[keep], (coo.row[keep], coo.col[keep])), shape=coo.shape)+    nz = Xh_out.nonzero()+    blk = sp.coo_matrix((Xh_out[nz], (nz[0], hvg[nz[1]])), shape=coo.shape)+    write_out(args.out, (base + blk).tocsr(), genes)+++if __name__ == "__main__":+    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。总结：

**做了什么**：按 PLAN 从零实现 manifold_ode 家族——HVG+PCA(25) 潜空间非自治神经 ODE（MLP 26→48→48→25，5 步 Euler），Sinkhorn(blur=0.05) 匹配相邻输入阶段，kNN(k=8) 流形惩罚 λ_m=0.1，末阶段阻尼外推 + 残差解码；单输入阶段（proxy10）回退为均匀复制；含 MANIFOLD_OFF / ODE_OFF 对照开关，纯 CPU，seed 确定，两视图均通过 vec-check。

**查分**（5/20 次额度）：
- proxy10（回退=copy_last）：52.97
- X3：默认 u2/α0.6 = 45.47；u1/α0.7 = 42.79；u1/α0.3 = 46.63（设为默认）；**机制对照** MANIFOLD_OFF = 41.67（流形惩罚生效：总分 +3.8，covariation +5.8）
- 结论如实：X3 上所有 ODE 外推配置低于 copy_last（47.92），de_score 为负说明位移方向部分反号；节点分数估计 ≈ (52.97 + 2×46.63)/3 ≈ 48.7，低于种子节点 1。

**下一步最值得试**：潜空间外推方向在 X3 不可靠——建议把 ODE 位移限制在少数高置信 PCA 程序方向、或转向节点 3/7 的组成趋势家族（X3 上已证明 52+），用 ODE 只做型内成熟度排序而非直接位移。

调研员

,0.1]。\n   - L_manifold = λ_m·mean(max(0, d_kNN(z_t) - r)²)，其中d_kNN是z_t到训练集（两阶段合并）第k近邻的距离，r=第k近邻距离的1.5倍（容忍带），k=8，λ_m初值0.1，搜索[0.02,0.3]。在积分中间步（5步中的步2,3,4）计算。\n4. 训练：Adam，lr=1e-3，batch=512，最多200 epochs或120秒上限。每50 epoch在训练集上算Sinkhorn，若无改善连续50 epoch则early stop。\n5. 外推：对E9.5全部细胞（不抽样），从z_E9.5积分dt=1（同样5步Euler），但乘阻尼α=0.6（搜索[0.4,0.8]）。输出z_pred = z_E9.5 + α·(z_integrated - z_E9.5)。\n6. 解码：x_pred = z_pred @ components_ + mean_（PCA线性逆变换）。对每细胞加回残差：residual_i = x_input_i - decode(encode(x_input_i))，x_final_i = x_pred_i + residual_i。clip负值为0，保留稀疏性。\n7. proxy10回退（仅1输入阶段）：无法训练ODE，直接均匀复制最后阶段（等同copy_last），在METHOD.md注明。\n8. 关闭机制对照（--manifold_off）：λ_m=0，其余完全相同（同ODE、同训练预算、同α），比较输出差异。预期：关掉流形约束后，部分细胞的轨迹偏离数据支撑，covariation变差。\n9. vec-score快速筛选：先在500细胞子集+50 epoch跑通，确认无NaN/形状错误；再全量。查分时对比四组分，重点看covariation和direction。若总分<节点1（49.53）+2，如实报告失败。",
  "expected_groups": ["covariation", "direction"],
  "risks": "1. 单间隔弱辨识：ODE学到的场近似线性，与常数位移无本质区别→用机制对照检验轨迹曲率（见mechanism_evidence）。2. 流形约束过强（λ_m过大）抹掉真实变化→先跑λ_m=0确认基线，再逐步加。3. 训练不收敛：120秒上限+early stop；若Sinkhorn loss不降，报告失败而非强推。4. PCA线性解码丢失非线性结构→残差加回缓解，但无法完全修复。5. 30分钟时限紧张：PCA+ODE实现约15分钟，训练+调参约10分钟，解码+查分约5分钟；先小样本验证再全量。6. 阻尼α过小则变化不足（接近copy_last），过大则漂移→α从0.6起步，若direction无改善试0.8。",
  "family_id": "manifold_ode",
  "mechanism": "在PCA潜空间训练小型非自治神经ODE，用Sinkhorn散度匹配E8.5→E9.5分布，加kNN流形惩罚约束轨迹不偏离数据支撑，然后对E9.5阻尼外推一步到E10.5，线性解码并加回逐细胞残差。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有细胞施加同一向量（或每型一个向量），轨迹是直线；本方案的轨迹由状态依赖的神经场驱动，经过流形约束弯曲，不同位置的细胞沿数据流形走不同路径。若流形约束无效（λ_m=0时输出不变），说明ODE退化为近似常数位移。",
  "mechanism_evidence": "Engineer应检查：(1) 积分中间步的细胞在PCA空间是否偏离训练数据的kNN邻域（流形约束开启时偏离应显著小于关闭时）；(2) 不同PCA区域的细胞位移方向是否不同（计算位移向量的余弦相似度分布，若全部>0.95说明近似常数位移）；(3) 四组分各自变化：预期covariation改善（流形约束保护共变结构）、direction改善（连续动力学给出正确方向）、de_recovery中性或略好；(4) 与直线外推对照（同一ODE但去掉流形约束）的逐细胞差异应>1%的细胞有>0.1的L2变化。",
  "mechanism_off_control": "同一程序加--manifold_off标志：设λ_m=0（去掉kNN流形惩罚），其余训练损失、ODE结构、积分步数、阻尼α完全相同，同一随机种子。预期差别：关闭后部分细胞的积分轨迹偏离数据流形，covariation组分下降；若输出完全相同（逐元素差<1e-6），说明流形约束未生效，机制未实现。另设--ode_off标志：不做ODE外推，直接复制最后阶段，作为绝对基线。",
  "sources": []
}