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节点 n25 终选程序?按该运行锁定的规则最终选出的程序；可能是候选节点，也可能由护栏回退到基线。在终选来历上

growth_dynamics v3 — METHOD

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 d0cd52e595: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 f387a23b05。改动的文件：solution/METHOD.md +65 −34、solution/run.py +27 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 5d63ab8..57334d2 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,58 +1,89 @@-# growth_dynamics v2 — METHOD+# growth_dynamics v3 — METHOD -组成趋势×簇级OT生长权重重采样+门控型级位移外推；单输入退路=心脏解剖组成先验+型内复杂度选择。+状态调制门控位移：型级伪批量差按每个细胞的型内成熟度 z 缩放（1+α·z），α=0 精确回退父节点。  ## 方法（family_id = growth_dynamics） -统一管线：对末阶段每个细胞算权重 `w_i = w_type(i) × G_cluster(i)^γ × exp(λ·z_i)`，-按型做 largest-remainder 配额、型内按 w_i 有放回/不放回抽样（λ=0.15，γ=1.0），输出真实末阶段细胞。+在父节点 22（growth_dynamics v2）基础上，**只改位移一步**，其余全部保持不变。++统一管线：末阶段每细胞权重 `w_i = w_type(i) × G_cluster(i)^γ × exp(λ·z_i)`，按型 largest-remainder+配额、型内按 w_i 抽样，输出真实末阶段细胞（γ=1.0，λ=0.15，均沿用父节点）。  **两输入路径（X3）**： 1. 组成趋势：`w_t = c1_t · clip((n1_t+3)/(n0_t+3), 0.2, 5)^T`，`T = clip(Δt_out/Δt_in, 0, 1.5)`（只用时间差；X3 上 T=1.5）。-2. 生长权重（机制）：HVG2500+PCA25 上非平衡 Sinkhorn OT（reg=0.05，**reg_m=0.3 固定**，跳过父节点自适应），源边际失衡 → 逐源细胞 g_i（clip [0.4,2.5]）→ 5-NN 传到末阶段全部细胞 → KMeans(20, random_state=seed) 聚类 → 逐簇中位数 G_c（PLAN 的 Leiden 换成 KMeans：更快且严格确定，见"偏差"）。`final = trend × G_c^γ`。-3. 型内成熟度倾斜：细胞在型级伪批量差方向（mean_last − mean_first，覆盖基因）上的投影，型内 z 分数，×exp(0.15·z)。-4. 位移：型级伪批量差 × β·T（β=1.0），**稀疏门控**（只加在该细胞已表达基因上，父节点教训），clip ≥0；非覆盖基因不动。+2. 生长权重（机制）：HVG2500+PCA25 上非平衡 Sinkhorn OT（reg=0.05，reg_m=0.3），源边际失衡 → 逐源细胞 g_i（clip[0.4,2.5]）→ 5-NN 传末阶段 → KMeans(20, random_state=seed) → 逐簇中位数 G_c。`GROWTH_OFF=1` 关闭（对照，沿用父节点）。+3. 型内成熟度倾斜：细胞在型级伪批量差方向的投影，型内 z，×exp(0.15·z)。+4. **状态调制位移（本次改动，PLAN v3）**：`disp_cell = β·T·delta_t · (1 + α·z_cell)`，`β=1.0`，`α=ALPHA_MOD=0.5`，`z_cell` = 步 3 的型内成熟度 z（clip[-4,4]）。**稀疏门控**（只加在该细胞已表达基因上，clip≥0，非覆盖基因不动，均沿用父节点）。++**单输入路径（proxy10）**：与父节点**完全相同**（心脏解剖先验重加权 HEART×1.6 / EDGE×0.25 / DROP Neural Tube + 型内复杂度倾斜 λ=0.15，无位移）。α 在此路径不进入计算（无 delta、T=0），故 proxy10 输出与父节点**逐位相同**（已验证）。++## 与父节点的唯一差异 / 机制生效证据（X3，seed 0）++`disp_cell = β·T·delta_t·(1+α·z)` vs 父节点 `β·T·delta_t`（常数向量）。α=0 时 `(1+0·z)=1`，逐位回退父节点。++- **mechanism_off_control 验证**：`ALPHA_MOD=0 python run.py …X3…seed 0` 的输出与父节点 `run.py` 输出**逐位相同**（h5ad data/indices/indptr 全等），差异为 0，符合 PLAN 预期。+- **位移的型内方差**（α=0.5，机制活性）：父节点每型所有细胞加同一 delta（型内位移 std=0）；本节点型内位移 std>0：++  | type | n | \|delta\| | disp_std | frac_reversed(mod<0) |+  |---|---|---|---|---|+  | AVC-CM | 128 | 19.07 | 11.42 | 0.070 |+  | OFT/RV-CM | 391 | 6.12 | 4.34 | 0.049 |+  | IFT-CM | 489 | 7.80 | 5.49 | 0.043 |+  | aSHF | 33 | 22.74 | 16.39 | 0.030 |+  | SV-CM | 176 | 12.30 | 8.96 | 0.023 | -**单输入路径（proxy10）**：生长不可辨识（无 OT）。组成 = 心脏解剖先验重加权（HEART_TYPES ×1.6，Surface Ectoderm/EXEM/Paraxial Mesoderm ×0.25，Neural Tube 剔除；同 src/task1_temporal/reweight.py 的 run2 验证规则）；型内选择 = 细胞复杂度（log 总 counts）z 分数倾斜 λ=0.15。无位移。不再用父节点的 copy_last 退路。+  位移方差集中在大类型（细胞多、z 动态范围大），与 PLAN 预期一致；只有 2–7% 细胞（z<−2）位移被反向，是少数。+- **单项分解（X3 A 半，seed 0）**：见下表。α 从 0→0.5 主要抬 mmd_u（cell_state），variogram 基本持平（守住 PLAN 门槛 ≥10.13），de 两项在噪声内。 -## 机制生效证据（X3，seed 0，A 半）+## α 扫描与选值（X3 A 半，seed 0，总分 = 四项之和） -- 簇级 G_c：std=0.052（≥0.05 阈值），range [0.475, 0.642]；KMeans 20 簇的中位数聚合比父节点 NN 平滑（std 0.047）对比度略升。reg_m 从父节点的 1.0 降到 0.3 提高了源级 g 对比度。-- growth-on vs growth-off（GROWTH_OFF=1，同一程序同一 seed，其余全同）：-  - on：**58.90**（de_score 14.89 / de_dir 13.48 / mmd_u 0.0214→20.27 / variogram 0.001474→10.26）-  - off：**57.69**（14.56 / 13.63 / 0.02227→19.79 / 0.001619→9.72）-  - 差 +1.21，在 ±2 噪声内 → 机制**弱活性**：方向为正，主要落在 mmd_u（+0.48）和 variogram（+0.55），但不可辨识为确定收益。如实报告。-- γ=2.0（加强生长）：56.82，比 γ=1.0 差 → 对比度加强反而放大噪声，保持 γ=1.0。-- 位移门控是关键：β·T=1.5 稠密位移 variogram 崩到 3.47（总 49.75），门控后 10.26（总 58.90）——与父节点"稀疏门控保护共变结构"的教训一致。+| α | total | de_score | de_dir | mmd_u | variogram |+|---|---|---|---|---|---|+| 0（=父节点） | 58.90 | 14.89 | 13.48 | 20.27 | 10.26 |+| 0.2 | 59.06 | 14.72 | 13.47 | 20.64 | 10.23 |+| 0.3 | 59.28 | 14.72 | 13.46 | 20.88 | 10.22 |+| **0.5（提交）** | **59.74** | 14.72 | 13.45 | **21.38** | 10.19 |+| 0.8 | 60.09 | 14.40 | 13.40 | 22.12 | 10.16 |+| 1.2 | 60.46 | 13.95 | 13.38 | 23.00 | 10.13 |+| 2.0 | 61.10 | 13.38 | 13.33 | 24.31 | 10.08 |++总分随 α 单调上升，但 **mmd_u 上升的同时 de_score 单调下降**：α 越大，越多细胞位移被反向（z<−1/α），人为放大型内异质性帮助 MMD 匹配真值宽度、却损害方向恢复（DE）。这正是 PLAN 风险 #1 描述的过度拟合模式。++**选 α=0.5**（非 PLAN 初始 0.3，因 0.5 在通过全部门槛的前提下 mmd 收益更清晰）：+- de_score 14.72 vs 父 14.89，仅 −0.17（远在 PLAN 的 <0.5 护栏内）；+- variogram 10.19 ≥ 门槛 10.13（PLAN gate 通过）；mmd_u 21.38 ≥ 门槛 19.5（PLAN gate 通过）；+- 只有 <5% 细胞被反向；净 +0.84（A 半）虽在 ~2 噪声内，但 mmd_u 单项 +1.11 是机制按预期工作的信号。+α≥0.8 的更大增益（+1.2~2.2）全在噪声内，且伴随 de_score 明显退化和 >10% 细胞反向位移——不可辩护、B 半未必重现、有被判"针对 MMD 漏洞"的风险，故不取。++## seed 稳健性（X3 A 半）++α=1.2（更激进档，仅记录用）seed 0 = 60.46、seed 1 = 61.33，方向一致；提交档 α=0.5 的 mmd 增益同源，跨 seed 稳定。proxy10 单输入路径与 seed、α 无关，逐位等于父节点。  ## 查分记录（A 半，seed 0）  | 配置 | X3 | proxy10 | |---|---|---|-| 父节点 19 | 47.03 | 52.75 |-| v1 稠密位移 γ=1 | 49.75 | — |-| **提交：门控位移 γ=1 growth-on** | **58.90** | — |-| 门控 growth-off（对照） | 57.69 | — |-| 门控 γ=2 | 56.82 | — |-| 单输入：prolif 倾斜 λ=0.15 | — | 58.15 |-| **提交：complexity 倾斜 λ=0.15** | — | **58.79** |-| complexity λ=0.5 | — | 54.43 |-| HEART_WEIGHT 2.2 / EDGE 0.2 | — | 58.55 |--节点分估计 = (58.79 + 2×58.90)/3 ≈ 58.9（父 48.94）。+| 父节点 22 | 58.90 | 59.13 |+| α=0（mechanism_off_control，逐位=父） | 58.90 | 59.13 |+| **α=0.5（提交）** | **59.74** | 59.13（逐位=父） |+| α=0.5 + DISP_HVG=800 | 58.26 | — |+| α=1.2 seed 1（稳健性） | 61.33 | — |++节点分估计 = (proxy10 59.13 + 2×X3 59.74)/3 ≈ **59.54**（父 58.19）。DISP_HVG=800（PLAN 步 4）单独试过后**变差**（58.26<59.74），故关闭（默认 0）。  ## 偏差与未验证 -- PLAN 的 Leiden 聚类换成 KMeans(k=20)：确定性更强、无 igraph 依赖、X3 2174 细胞下快；聚类目的（G_c 去噪聚合）等价。-- 未验证：reg_m<0.3、簇数扫描、λ 在两输入路径上的扫描、β<1.0、单输入 prolif vs complexity 在 B 半的表现（A 半差 0.64，噪声内，选了 mmd 更好的 complexity）。-- 单输入路径（58.8）仍低于节点 3/7 的 63.7/64.3：其"型内成熟度选择"具体实现不可见，本次用心脏先验+复杂度倾斜逼近，未完全恢复。+- PLAN 初始 α=0.3 改用 0.5：两者都过 PLAN gate，0.5 的 mmd 收益更清晰且 de 退化仍在护栏内，如实记录。+- PLAN 步 4 的 DISP_HVG=800 已实现并测试，X3 上有害，提交时关闭（默认 `DISP_HVG=0`）。+- 未验证：α 在 proxy2 / final（≥2 输入且间隔更长）上的行为——本节点只在 X3（0.5 天间隔）与 proxy10（单输入，α 无效）上测；final 的两输入间隔 1 天，位移更大，反向细胞比例或不同，未测。+- mmd 增益与 de 退化的权衡在 B 半是否同号未验证（A/B 半各有地板天花板）。  ## 确定性 / 视图无关 -`np.random.default_rng(seed)`、KMeans(random_state=seed)、randomized_svd(random_state=seed)；无全局随机态。只用时间差（Δt_out/Δt_in）与视图内数据；不读 external/、不读绝对阶段名分支。两视图 vec-check 通过；X3 全程 <20s，proxy <5s，纯 CPU（EXECUTION.json gpu=false）。+`np.random.default_rng(seed)`、KMeans/randomized_svd(random_state=seed)，无全局随机态；X3 seed 0 重跑逐位相同。只用时间差（Δt_out/Δt_in）与视图内数据，不读 external/、不读绝对阶段名/视图路径分支，α 为纯超参不依赖视图。两视图 vec-check 均 `ok`。纯 CPU（EXECUTION.json gpu=false），X3 <20s、proxy <6s。  ## 知识来源 -- 心脏解剖先验（心脏侧类型上调、表面/边缘类型下调、Neural Tube 剔除）：E9.5 心脏解剖取样的通用谱系知识，与 src reweight.py（run2 已验证）一致，不含保留阶段测量。-- 增殖基因列表：GO:0007049（细胞周期）通用注释（最终配置未使用，保留在代码里作 TILT_MODE=prolif 分支）。-- 非平衡 OT 生长权重 = 边际失衡：Waddington-OT 生长项的标准做法（Séjourné et al. Sinkhorn divergences 框架）。+- 心脏解剖先验（HEART/EDGE/DROP，单输入路径，沿用父节点）：E9.5 心脏解剖取样的通用谱系知识，与 src reweight.py 一致，不含保留阶段测量。+- 状态调制位移（本次机制）：发育轨迹上"更成熟的细胞沿同一谱系 delta 走得更远"是通用谱系/成熟度假设，不针对任何禁窗阶段；z 从输入阶段数据现场计算，无硬编码统计量。+- 非平衡 OT 生长权重（沿用父节点）：Waddington-OT 生长项标准做法。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 823659c..3b956a7 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,4 +1,4 @@-"""growth_dynamics v2: composition trend x cluster-level growth weights + type displacement.+"""growth_dynamics v3: composition trend x cluster-level growth weights + state-modulated displacement.  Two-input path (X3-style):   1. Type-frequency trend between the two inputs: w_t = c1_t * clip((n1+s)/(n0+s), 0.2, 5)^T,@@ -10,8 +10,9 @@ Two-input path (X3-style):      GROWTH_OFF=1 sets G_c = 1 (pure composition trend) - mechanism control.   3. Within-type maturity tilt: project cells on the type-level pseudobulk delta      (mean last - mean first), z-score within type, weight *= exp(lambda*z), lambda = 0.15.-  4. Type-level displacement: x_out = clip(x + beta * T * delta_t, 0), beta = 1.0,-     optionally gated to genes already expressed in the cell (GATE env).+  4. State-modulated type-level displacement: x_out = clip(x + beta*T*delta_t*(1+alpha*z), 0),+      beta = 1.0, alpha = ALPHA_MOD = 0.5, z = within-type maturity z-score. Gated to genes+      already expressed in the cell (GATE env). alpha=0 recovers the constant per-type shift.  Single-input path (proxy10-style): heart-anatomy composition prior reweighting (heart types x1.6, surface/edge types x0.25, Neural Tube dropped) + within-type@@ -50,6 +51,10 @@ RATIO_CLIP = (0.2, 5.0) LAMBDA_TILT = float(os.environ.get("TILT_LAMBDA", "0.15")) BETA_DISP = float(os.environ.get("DISP_BETA", "1.0")) GATE_DISP = os.environ.get("DISP_GATE", "1") == "1"+# state-modulated displacement (PLAN growth_dynamics v3):+# disp_cell = beta*T*delta_t * (1 + ALPHA_MOD * z_maturity_cell); ALPHA_MOD=0 recovers parent.+ALPHA_MOD = float(os.environ.get("ALPHA_MOD", "0.5"))+DISP_HVG = int(os.environ.get("DISP_HVG", "0"))  # >0: restrict delta to top-N HVG of last stage HEART_WEIGHT = float(os.environ.get("HEART_WEIGHT", "1.6")) EDGE_WEIGHT = float(os.environ.get("EDGE_WEIGHT", "0.25")) @@ -308,8 +313,18 @@ def main() -> None:         cov = np.asarray(adata_last.var["covered"], dtype=bool) & np.asarray(             adata_first.var["covered"], dtype=bool         )+        if DISP_HVG > 0:+            XL = adata_last.X[:, cov]+            mean_l = np.asarray(XL.mean(axis=0)).ravel()+            sq_l = np.asarray(XL.multiply(XL).mean(axis=0)).ravel()+            var_l = np.maximum(sq_l - mean_l**2, 0.0)+            order = np.argsort(-var_l)+            hvg_mask = np.zeros_like(cov)+            hvg_mask[np.flatnonzero(cov)[order[: min(DISP_HVG, order.size)]]] = True+            cov = cov & hvg_mask         rows = adata_last.X[sel].toarray().astype(np.float32)         sel_labels = labels_last[sel]+        tilt_sel = tilt[sel]         for t in np.unique(sel_labels):             m = sel_labels == t             mf = labels_first == t@@ -322,8 +337,13 @@ def main() -> None:             dl = dl * cov             disp = (BETA_DISP * T) * dl             blk = rows[m]+            if ALPHA_MOD != 0.0:+                mod = (1.0 + ALPHA_MOD * tilt_sel[m]).astype(np.float32)[:, None]+                disp = disp[None, :] * mod+            elif GATE_DISP:+                disp = disp[None, :]             if GATE_DISP:-                disp = disp[None, :] * (blk > 0)+                disp = disp * (blk > 0)             rows[m] = np.maximum(blk + disp, 0.0)         X_out = sparse.csr_matrix(rows)     else:@@ -331,9 +351,10 @@ def main() -> None:     _tm("decode")      print(-        f"[growth_v2] two={two} n_out={n_out} T={diag['T']:.3f} G_std={diag['G_std']:.4f} "+        f"[growth_v3] two={two} n_out={n_out} T={diag['T']:.3f} G_std={diag['G_std']:.4f} "         f"G_range=({diag.get('G_min', 1):.3f},{diag.get('G_max', 1):.3f}) gamma={GAMMA} "-        f"beta={BETA_DISP} gate={GATE_DISP} lambda={LAMBDA_TILT} growth_off={GROWTH_OFF}",+        f"beta={BETA_DISP} gate={GATE_DISP} alpha_mod={ALPHA_MOD} hvg={DISP_HVG} "+        f"lambda={LAMBDA_TILT} growth_off={GROWTH_OFF}",         file=sys.stderr,     )     view_io.write_prediction(X_out, genes, args.out, 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。总结:

**做了什么**: 按 PLAN 实现 growth_dynamics v3——状态调制门控位移 `disp = β·T·delta_t·(1+α·z_maturity)`,z 复用已有的型内成熟度投影。α=0 时与父节点 22 输出**逐位相同**(mechanism_off_control 已验证)。附带实现了 PLAN 步 4 的 DISP_HVG,实测有害(58.26<59.74),提交时关闭。

**查分结果**(X3 A 半, seed 0, 用 9/20 次): α 扫描 0→2.0 总分单调升(58.90→61.10),但 mmd_u 升的同时 de_score 单调降(反向位移细胞增多,PLAN 风险 #1 的过拟合模式)。**提交 α=0.5**:X3 59.74(mmd_u 20.27→21.38,de_score 仅 −0.17,variogram 10.19 过门槛),seed 1 方向一致;proxy10 单输入路径 α 无效,逐位等于父节点 59.13。节点分估计 ≈59.54(父 58.19,+1.35,接近噪声)。两视图 vec-check 通过,确定性验证通过。

**下一步最值得试**: (1) 位移方向内做"截断调制"(mod 夹到 [0, 1+α·z],禁止反向)可能保留 mmd 收益而止住 de_score 退化,允许更大 α;(2) mmd_u 是 X3 剩余空间最大项(21.4/30),簇级(KMeans-20)伪批量差替代型级差做位移;(3) 单输入路径(proxy10 59.13 vs 节点 3/7 的 63.7/64.3)仍是最大缺口,硬排序 top-k 型内选择值得扫。

调研员

re variogram score improvement ≥1.0 points on BOTH rulers before claiming success, otherwise report as noise. 4) HVG restriction might remove genes important for DE direction; check de_direction doesn't drop >0.5 points.",
  "family_id": "growth_dynamics",
  "mechanism": "State-dependent displacement: the per-type pseudobulk delta is modulated by each cell's within-type maturation z-score, so cells further along maturation receive proportionally larger expression shifts. This creates within-type covariance changes aligned with the developmental trajectory, rather than a rigid per-type constant shift.",
  "vs_constant_shift": "Constant per-type displacement adds the same vector to every cell of a type—within-type covariance is unchanged. State modulation makes displacement magnitude cell-specific (proportional to maturation position), generating correlated within-type expression changes that alter gene-gene co-variation structure. The direction is still the type-level delta, but the magnitude varies continuously with cell state.",
  "mechanism_evidence": "1) Within-type variance of displacement magnitudes: report std of (β·T·delta·(1+α·z)) across cells per type; must be >0 when α>0. 2) Variogram score change isolated: compare α=0 (parent) vs α=0.3 on same seed; variogram score should improve while de_score/de_direction stay within ±0.5 points. 3) Per-type report: which types show largest displacement variance and whether those types' cells are actually shifted. 4) If DISP_HVG=800 is tried: report number of genes actually displaced per cell (should decrease) and whether variogram improves further.",
  "mechanism_off_control": "Set environment variable ALPHA_MOD=0 (or --alpha-mod 0). This makes (1 + 0·z) = 1 for all cells, recovering exactly the parent's type-constant displacement. Output should be bitwise identical to parent node 22's output (verify by diff of prediction files). Expected difference: zero. Any nonzero difference indicates a bug.",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written