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节点 n6

Palantir伪时间+CellRank hard前向转移，逐细胞按概率抽样后继（可多步随机游走）作为E目标预测；对照(--off)为恒等转移即复制输入。

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 6a768b1f3c: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 +45 −0、solution/run.py +206 −0

diff --git a/solution/EXECUTION.json b/solution/EXECUTION.jsonnew file mode 100644index 0000000..6d8012e--- /dev/null+++ b/solution/EXECUTION.json@@ -0,0 +1 @@+{"gpu": false}\ No newline at end of filediff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..14328e1--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,45 @@+Palantir伪时间+CellRank hard前向转移，逐细胞按概率抽样后继（可多步随机游走）作为E目标预测；对照(--off)为恒等转移即复制输入。++# graph_fate (family: graph_fate, PLAN 最小版本)++## 方法+1. 读视图全部输入阶段（遍历 manifest.inputs，按 time 排序；只用相对时间差，视图无关）。多阶段拼接并 obs_names_make_unique，记相对 day。+2. 按阶段分层抽样至 ≤4000 细胞建图。+3. log1p(CP10k) 数据上选 2500 HVG（seurat flavor）→ 25 维 PCA → kNN 图（n_neighbors=30）。+4. 根细胞：增殖基因集 (Mki67, Top2a, Pcna, Ccna2, Ccnb1) 均值经邻接平滑后 argmax；面板中 <3 个基因时退路为 PCA 空间离质心最远细胞。+5. Palantir：run_diffusion_maps(n_components=10) → determine_multiscale_space（启发式失败时退路 n_eigs=min(5,·)）→ run_palantir(early_cell=root, num_waypoints=400, seed)。多阶段输入时若伪时间与相对 day 的 Spearman 相关为负则翻转伪时间（定向纠错）。+6. CellRank 2.3 PseudotimeKernel.compute_transition_matrix(threshold_scheme="hard", frac_to_keep=0.3)：只保留伪时间前向边，行归一。+7. 预测：每个输出细胞按转移概率做 steps=1 步分类抽样（categorical，rng 由 --seed 派生），输出 = 后继细胞的原始表达（beta=0，即纯真实观测细胞，不做混合；beta>0 的自保留混合已测试且显著伤害 variogram/mmd，弃用）。+8. 输出细胞数 = clip(target_n_cells, min_cells, min(max_cells, n_graph))。++## 机制关闭对照（--off）+恒等转移矩阵 → 后继=自身 → 输出=输入细胞的重抽样（等价 copy_last）。同一脚本，提交默认开启机制（不带 --off）。++## 查分结果（A 半，seed 0）+| 配置 | proxy10 | X3 | 加权节点分(1:2) |+|---|---|---|---|+| 机制开 hard steps=1（提交配置） | 51.89 | 45.76 | ≈47.8 |+| 机制开 soft steps=1 beta=0 | 51.93 | 未测 | - |+| 机制开 hard steps=3 | 51.95 | 未测 | - |+| beta=0.2 混合 | 46.50 | 39.84 | ≈42.1（混合平均化严重伤 covariation：variogram 28.5/24.3）|+| 机制关 --off | 52.36 | 47.54 | ≈49.1 |++**结论（如实报告）：机制未跑赢关闭对照。** 开启 vs 关闭在 proxy10 上 -0.5、X3 上 -1.8（X3 权重 2，节点分约 -1.4），超出 ~2 分噪声的边缘但不构成 PLAN 期望的 +2 分收益。++## 机制生效证据+- changed_fraction=1.00（proxy/X3，soft 与 hard steps=1）：全部输出细胞的后继≠自身。+- 转移矩阵熵：median top-1 概率 0.15（soft），frac(top1>0.8)=0 —— 图未退化为确定性映射，但转移高度弥散，抽样后继≈邻域内近随机重采样，因此输出分布≈输入分布（解释了 b0≈off）。+- hard 前向方案下 steps=3 时 changed_fraction=0.97（末端吸收态细胞停在原地），伪时间前向漂移确实发生，但幅度（1 天发育）远小于图局部混合噪声。+- 四组分相对 off：proxy10 cell_state 50.0 vs 52.0、covariation 48.8 vs 46.8、direction 56.8 vs 55.5（de_direction skill 相近）、de_recovery 51.7 vs 51.5——无一致方向性收益。+- 未做：leiden 簇间位移余弦矩阵（位移=后继−自身是两真实细胞之差，非平滑场，预期低相关，未量化）。++## 生物学知识来源+增殖基因集 (Mki67/Top2a/Pcna/Ccna2/Ccnb1) 为通用细胞周期标记知识（GO cell cycle / Reactome cell cycle 通路，非针对禁窗阶段的测量）。未使用任何保留阶段/基因型的测量信息、外部数据或文献比例。++## 已验证 / 未验证+- 已验证：proxy（单输入）与 X3（双输入、含 Unknown 标签、跨数据集）全流程跑通；--off 对照；beta 混合有害；soft vs hard；steps 1 vs 3。+- 未验证：graph_n/beta/steps 的系统调参（时间预算内仅抽查）；伪装视图重跑一致性（代码只用相对时间与视图数据，无路径/绝对时间分支，理论一致但未实测）；多 seed 稳定性。+- 确定性：np.random.default_rng(seed)+np.random.seed；palantir/cellrank 均传 seed 或 n_jobs=1。++## 给后续节点的建议+单阶段输入内图上做局部转移缺乏真实时间梯度，收益被邻域混合噪声淹没；graph_fate 若要有收益，需两个以上输入阶段提供真实位移监督（把 E8.5→E9.5 观测差作为转移的方向约束），或与组成趋势（节点 3）结合：先按趋势重加权再在型内做伪时间选择。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..ad4d345--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,206 @@+"""graph_fate: Palantir pseudotime + CellRank transition kernel, per-cell successor sampling.++Family: graph_fate (PLAN minimal version).+Mechanism: build kNN graph on (subsampled) input cells, orient it with Palantir+pseudotime rooted at a proliferation-based progenitor cell, compute a CellRank+PseudotimeKernel forward transition matrix, and predict each output cell as+beta * self + (1 - beta) * sampled successor (a real observed cell).+--off replaces the transition matrix with identity => output equals copy of inputs.+"""++import argparse+import os++os.environ.setdefault("JAX_PLATFORMS", "cpu")+os.environ.setdefault("NUMBA_NUM_THREADS", "4")++import numpy as np+import scipy.sparse as sp+++PROLIF_GENES = ["Mki67", "Top2a", "Pcna", "Ccna2", "Ccnb1"]+++def parse_args():+    p = argparse.ArgumentParser()+    p.add_argument("--data", required=True)+    p.add_argument("--out", required=True)+    p.add_argument("--seed", type=int, required=True)+    p.add_argument("--off", action="store_true", help="mechanism-off control (identity transition)")+    p.add_argument("--graph-n", type=int, default=4000)+    p.add_argument("--beta", type=float, default=0.0)+    p.add_argument("--scheme", default="hard")+    p.add_argument("--steps", type=int, default=1)+    p.add_argument("--n-hvg", type=int, default=2500)+    p.add_argument("--n-pcs", type=int, default=25)+    p.add_argument("--n-neighbors", type=int, default=30)+    p.add_argument("--num-waypoints", type=int, default=400)+    p.add_argument("--smoke", type=int, default=0, help="if >0, cap graph cells for a smoke test")+    return p.parse_args()+++def main():+    args = parse_args()+    seed = int(args.seed)+    rng = np.random.default_rng(seed)+    np.random.seed(seed % (2**31))++    from src.task1_temporal import view_io++    view = args.data+    man = view_io.load_manifest(view)+    genes = view_io.panel_genes(view, man)+    gene_idx = {g: i for i, g in enumerate(genes)}+    entries = view_io.inputs_by_time(man)++    stages = []+    days = []+    for k, e in enumerate(entries):+        a = view_io.read_stage(view, e, genes)+        a.obs["stage_k"] = k+        stages.append(a)+        days.append(float(e["time"]))+    import anndata as ad++    data = ad.concat(stages, join="inner") if len(stages) > 1 else stages[0]+    data.obs_names_make_unique()+    days = np.asarray(days, dtype=float)+    days = days - days[0]  # relative times only (view-invariant under time shifts)+    day_of_cell = days[data.obs["stage_k"].to_numpy()]++    n_total = data.shape[0]+    n_graph = min(n_total, args.graph_n)+    if args.smoke > 0:+        n_graph = min(n_graph, args.smoke)++    # stratified subsample by stage+    idx_by_stage = {}+    for k in np.unique(data.obs["stage_k"].to_numpy()):+        idx_by_stage[int(k)] = np.flatnonzero(data.obs["stage_k"].to_numpy() == k)+    take = []+    remaining = n_graph+    ks = sorted(idx_by_stage)+    for si, k in enumerate(ks):+        pool = idx_by_stage[k]+        share = int(round(n_graph * len(pool) / n_total)) if len(ks) > 1 else n_graph+        share = min(share, remaining, len(pool))+        take.append(rng.choice(pool, size=share, replace=False))+        remaining -= share+    if remaining > 0:  # top up+        all_left = np.setdiff1d(np.arange(n_total), np.concatenate(take))+        take.append(rng.choice(all_left, size=min(remaining, len(all_left)), replace=False))+    graph_idx = np.sort(np.concatenate(take))++    g = data[graph_idx].copy()+    Xg = g.X.tocsr().astype(np.float32)++    # ---- reduce: HVG + PCA ----+    import scanpy as sc++    sc.pp.highly_variable_genes(g, n_top_genes=min(args.n_hvg, g.shape[1]), flavor="seurat")+    g_hvg = g[:, g.var["highly_variable"]].copy()+    sc.pp.pca(g_hvg, n_comps=min(args.n_pcs, min(g_hvg.shape) - 1), random_state=seed)+    g.obsm["X_pca"] = g_hvg.obsm["X_pca"]+    sc.pp.neighbors(g, n_neighbors=min(args.n_neighbors, g.shape[0] - 1),+                    n_pcs=g.obsm["X_pca"].shape[1], random_state=seed)++    # ---- root cell: proliferation score, smoothed over neighbors ----+    present = [gene_idx[x] for x in PROLIF_GENES if x in gene_idx]+    if len(present) >= 3:+        v = np.asarray(Xg[:, present].mean(axis=1)).ravel()+        A = g.obsp["connectivities"].tocsr()+        A = A + sp.eye(A.shape[0], dtype=A.dtype)+        vn = np.asarray(A.dot(v)).ravel() / np.asarray(A.sum(axis=1)).ravel()+        root = int(np.argmax(vn))+    else:  # fallback: farthest from PCA centroid+        P = g.obsm["X_pca"]+        root = int(np.argmax(np.linalg.norm(P - P.mean(axis=0), axis=1)))++    # ---- Palantir pseudotime ----+    import palantir++    palantir.utils.run_diffusion_maps(+        g, n_components=min(10, g.shape[0] - 2), knn=min(args.n_neighbors, g.shape[0] - 1),+        seed=seed, pca_key="X_pca")+    try:+        palantir.utils.determine_multiscale_space(g, n_eigs=None)+    except Exception:+        n_eigs = max(2, min(5, g.obsm["DM_EigenVectors"].shape[1]))+        palantir.utils.determine_multiscale_space(g, n_eigs=n_eigs)+    root_name = str(g.obs_names[root])+    palantir.core.run_palantir(+        g, early_cell=root_name, num_waypoints=min(args.num_waypoints, max(50, g.shape[0] // 5)),+        knn=min(args.n_neighbors, g.shape[0] - 1), max_iterations=25, seed=seed)+    pt = g.obs["palantir_pseudotime"].to_numpy().astype(float)++    # orient pseudotime forward in real (relative) time when 2+ stages available+    gdays = day_of_cell[graph_idx]+    if gdays.max() > gdays.min():+        from scipy.stats import spearmanr++        r = spearmanr(pt, gdays).statistic+        if r < 0:+            pt = pt.max() + pt.min() - pt+            g.obs["palantir_pseudotime"] = pt++    # ---- CellRank transition matrix ----+    n = g.shape[0]+    if args.off:+        T = sp.identity(n, format="csr", dtype=np.float64)+    else:+        import cellrank as cr++        pk = cr.kernels.PseudotimeKernel(g, time_key="palantir_pseudotime")+        pk.compute_transition_matrix(threshold_scheme=args.scheme, frac_to_keep=0.3,+                                     b=10.0, nu=0.5, show_progress_bar=False, n_jobs=1)+        T = pk.transition_matrix.tocsr().astype(np.float64)+        # diagnostic: how deterministic is the map+        Tp = np.asarray(T.max(axis=1).todense()).ravel()+        stats = dict(frac_top1_gt_0p8=float((Tp > 0.8).mean()), median_top1=float(np.median(Tp)))+        print("transition stats:", stats, flush=True)++    # ---- choose output cells ----+    n_out = view_io.target_n_cells(man, n_total)+    n_out = int(np.clip(min(n_out, n), man["min_cells"], min(man["max_cells"], n)))+    n_out = max(n_out, int(man["min_cells"]))+    out_pos = np.sort(rng.choice(n, size=n_out, replace=False))++    # ---- sample successors ----+    cum = np.asarray(T.indptr)++    def sample_succ(i):+        s, e = cum[i], cum[i + 1]+        if e <= s:+            return i+        if e - s == 1:+            return int(T.indices[s])+        pr = T.data[s:e].astype(np.float64)+        pr = pr / pr.sum()+        return int(T.indices[s + int(rng.choice(e - s, p=pr))])++    succ = out_pos.copy()+    for _ in range(max(1, args.steps)):+        succ = np.array([sample_succ(int(i)) for i in succ], dtype=np.int64)++    changed = float((succ != out_pos).mean())+    print(f"n_out={n_out} changed_fraction={changed:.3f} off={args.off}", flush=True)++    # ---- prediction: beta * self + (1 - beta) * successor ----+    beta = float(args.beta)+    Xa = Xg[out_pos]+    Xb = Xg[succ]+    if beta >= 1.0:+        pred = Xa+    elif beta <= 0.0:+        pred = Xb+    else:+        pred = (beta * Xa + (1.0 - beta) * Xb).tocsr()+    pred = pred.astype(np.float32)+    pred.eliminate_zeros()++    view_io.write_prediction(pred, genes, args.out, seed=seed)+    print("wrote", args.out, flush=True)+++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

Done. Final state verified.

**做了什么**：draft 实现 graph_fate 方法族最小版（Palantir 伪时间 + CellRank hard 前向转移矩阵，逐细胞按概率抽样真实后继细胞，beta=0 无混合），带 `--off` 恒等转移对照；修复了 X3 双阶段重名细胞崩溃和 palantir multiscale 启发式崩溃。

**查分结果**（A 半，seed 0，7 次查询）：
- 提交配置（hard, steps=1）：proxy10 **51.89**，X3 **45.76** → 加权 ≈47.8
- 机制关 `--off`：proxy10 **52.36**，X3 **47.54** → 加权 ≈49.1
- beta=0.2 混合：46.50 / 39.84（平均化严重伤 variogram，弃用）
- **机制未跑赢关闭对照**（changed_fraction=1.0、转移熵正常，机制确实生效，但单阶段图上局部转移≈邻域随机重采样，无真实时间梯度可利用），已在 METHOD.md 如实报告。

**下一步最值得试**：graph_fate 需 ≥2 个输入阶段提供真实位移监督（用观测到的阶段差约束转移方向），或与节点 3 的组成趋势结合（趋势重加权 + 型内伪时间选择）；纯单阶段图上转移建议放弃。

调研员

cnb1)取均值作progenitor_score，argmax为root；若基因集中<3个在面板中，退路为取PCA空间离质心最远细胞。(6) Palantir：palantir.utils.run_diffusion_maps(adata,n_components=10)→determine_multiscale_space→run_palantir(adata,early_cell=num_waypoints=400)，得palantir_pseudotime。设JAX_PLATFORMS=cpu。(7) CellRank：cr.kernels.PseudotimeKernel(adata,time_key='palantir_pseudotime').compute_transition_matrix(softmax='_fwd')。(8) 可选验证：GPCCA n_states=6，打印宏状态分布与terminal states（仅报告，不影响输出）。(9) 预测：对每个输出细胞i，从转移矩阵第i行按概率抽样一个后继j（categorical sampling）；predicted[i] = (1-beta)*X_full[j] + beta*X_full[i]，beta=0.2（自保留系数，搜索范围0.0-0.4）。输出基因按视图genes.txt对齐，HVG以外的基因直接从X_full取。(10) 关闭机制对照：设转移矩阵为单位阵（即j=i），此时predicted=original，等价于copy_last；同一脚本加--off标志运行一次。(11) 两阶段时的额外定向：拼接图中，若某边的伪时间方向与day方向矛盾（从E9.5指向E8.5），将该边转移概率置零再归一化——保证时间方向一致。单阶段时此步跳过（退路）。vec-score快筛：先跑4000细胞子集查proxy10 A半分，确认>50再全量；X3同样查一次确认方向。关键参数初值：n_hvg=2500, n_pcs=25, n_neighbors=30, num_waypoints=400, beta=0.2, n_steps=1。",
  "expected_groups": ["cell_state", "direction"],
  "risks": "1) 伪时间方向错误（root选错）→所有细胞反向移动，四项全降；Engineer应检查预测后DE方向分是否低于copy_last，若是则翻转root重跑。2) 转移矩阵过于集中在少数高连接细胞→输出大量重复，mmd_u恶化；检查输出中唯一细胞比例，若<60%则增大beta或换n_steps=0.5（概率混合而非抽样）。3) Palantir在<1000细胞时不稳定→若输入太少直接退化为copy。4) 2500 HVG PCA丢失关键基因→残差项通过full matrix保留。5) 30分钟超时→先2000细胞冒烟测试跑通全流程再上全量。",
  "family_id": "graph_fate",
  "mechanism": "在kNN图上用Palantir伪时间定向，CellRank PseudotimeKernel给出每细胞的局部转移概率；每个细胞按概率抽样一个后继，用后继表达（加自保留残差）作为预测——同型细胞可因图位置不同走向不同后继。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有同型细胞施加同一向量；本方法中每个细胞的位移由其局部图邻域和转移概率决定，同一类型内不同位置的细胞可移向不同后继（分支），位移方向和幅度逐细胞不同，且后继是真实观测细胞而非人工偏移。",
  "mechanism_evidence": "Engineer应报告：(1) 位移向量在不同leiden簇间的余弦相似度矩阵——若全部>0.95则等价于常数位移；(2) 实际被改变（后继≠自身）的细胞比例及其类型分布；(3) 四组分各自相对copy_last的变化：若仅mmd_u改善而direction不动，说明只有组成效果没有方向机制；(4) 转移矩阵的熵分布——若90%细胞的top-1后继概率>0.8，说明图退化为确定性映射。",
  "mechanism_off_control": "同一脚本加--off标志：将转移矩阵替换为单位阵（每细胞的后继就是自身），此时predicted[i]=X[i]，输出等于输入（等价于copy_last）。预期差别：开启时总分应比关闭时高2分以上（否则机制无效）；四组分中direction和cell_state应有可见变化。若关闭后输出与开启完全相同，说明转移未生效，需排查CellRank是否正确计算了非平凡转移矩阵。",
  "sources": []
}
```