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节点 n15

实现 PLAN T2HI-01 表达插值机制（共有类型细胞向插值型均值位移 f 倍，阈值 |Δμ|>0.1）：代理上 f=0.1/0.2/0.3 全部劣于父节点（variogram raw 0.0206→≥0.0265，超 PLAN 放弃阈值 0.022），按 PLAN 风险条款 2 放弃，默认 f=0，输出与父节点 13 逐位相同；另复测收缩 k/α 网格，均不超父配置（k=10, α=1.25

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 4a7df4abc3: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 5c59611483。改动的文件：solution/METHOD.md +22 −18、solution/run.py +69 −0

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex b6726c2..7625429 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,29 +1,33 @@-在节点 10（logit 组成插值 mix）之上加"同型 kNN 收缩"坐标后处理：每个抽样细胞向同类型 k=10 近邻质心移动 α=1.25 倍位移，表达不动，抬升 neighborhood_mmd 与 local_spatial。+实现 PLAN T2HI-01 表达插值机制（共有类型细胞向插值型均值位移 f 倍，阈值 |Δμ|>0.1）：代理上 f=0.1/0.2/0.3 全部劣于父节点（variogram raw 0.0206→≥0.0265，超 PLAN 放弃阈值 0.022），按 PLAN 风险条款 2 放弃，默认 f=0，输出与父节点 13 逐位相同；另复测收缩 k/α 网格，均不超父配置（k=10, α=1.25）。 -## 实现（family T2HI-05 计划 → 实际机制替换，见下）+## 做了什么 -基座 = 父节点 10 原样：procrustes 对齐、log 线性 RMS 目标、logit 组成插值（eps=5e-4）按配额抽真实细胞。在此之上新增：+1. **PLAN 机制（T2HI_EXPR_INTERP，实现完整、实测有害、默认 0）**：抽样后、同型 kNN 收缩之前，对每个两侧各 ≥10 个抽取细胞的共有类型，计算 a/b 侧逐基因均值 μ_a、μ_b，μ_t=(1−t)μ_a+tμ_b；a 侧细胞 x+=f·(μ_t−μ_a)，b 侧 x+=f·(μ_t−μ_b)，只作用于 |μ_a−μ_b|>0.1（T2HI_EXPR_THRESH）的基因，位移后 clip≥0。逐类型、逐基因、逐侧不同，不是常数位移。f=0 提前返回，输出与父节点逐位相同（anndata 比对通过）。+2. **对照与扫描（proxy：E8.25+E9.5→E8.75，t=0.4，n=17616，seed 0，均 vec-score A 半）**： -1. **T2HI_SCALE_DAMP（PLAN 机制，默认 1.0 = 不生效，代码保留）**：target_rms = exp(ln rms_a + DAMP·t·(ln rms_b − ln rms_a))。**实测证明在本榜是死路**：proxy 括号 rms_a=354.1、rms_b=335.0，几何插值可达范围被夹在 [335, 354]，而真值 RMS ≈ 346.3·e^(−0.4688) ≈ 217——任何 DAMP 都无法达到；最大可能改动（DAMP→∞ 等价 t'=1）只把 scale_log_ratio raw 从 0.4688 移到 log(335/217)=0.437（skill +0.01，<0.1 分）。PLAN 风险条款 2 的"放弃此方向"分支成立（不是过冲，是可达域不含目标）。PLAN 字面公式 geo^DAMP 依赖坐标单位（346^0.92≈217 纯属单位巧合），换视图即失效，未采用。故未消耗查分额度扫描 DAMP。-2. **T2HI_COLOC（试验后放弃，默认 0）**：共有类型两侧抽取子云平移到其 (1−t,t) 质心插值点。实测有害：γ=1.0 → 64.0、γ=0.35 → 64.8（父 65.25），neighborhood_mmd raw 0.0510→0.0574/0.0530，occupancy 0.819→0.795/0.818。类型质心平移抹掉类型内部结构、把两侧细胞硬拼在一起反而破坏表达-位置配对。-3. **T2HI_CONTRACT=type（生效机制，α=1.25，k=10）**：对拼接后的抽取坐标，每个细胞在其**同类型**细胞内找 k=10 近邻（不含自身），位移 x += α·(centroid−x)；之后照常 jitter、scale_to_rms(target)。α=0 或 none 时输出与父节点逐位相同（已验证）。+| 配置 | 榜分 | de_score raw | mmd_u raw | variogram raw | nbd_mmd raw |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| f=0（=父 13，对照） | 66.21（父实测） | 0.5213 | 0.02337 | 0.0206 | 0.04178 |+| f=0.1, th=0.1 | 65.48 | 0.5326 | 0.02431 | 0.0265 | 0.04207 |+| f=0.2, th=0.5 | 65.28 | 0.5217 | 0.02472 | 0.0270 | 0.04239 |+| f=0.3, th=0.1 | 64.79 | 0.5109 | 0.02530 | 0.0299 | 0.04298 | -## 机制生效证据（proxy：E8.25+E9.5→E8.75，t=0.4，n=17616，seed 0）+机制生效证据：f=0.3 时 5 个共有类型、1267 型×基因次被位移（约 253 基因/型），全基因平均 std −0.0136（双峰→单峰方向正确）；f=0.1 时 std −0.0048。de_direction raw 三档全部不动（0.6623–0.6626 vs 父 0.6625）。 -- 实际改变的细胞：全部 17616 个抽取细胞的**坐标**（表达矩阵逐位不动）；收缩后 RMS 331.6→325.1，再缩放回 346.3。共有类型（V-CM、Peri、NCC、aPHM、pPHM）的 a/b 两个重复子簇从内部合并（比 coloc 的整簇平移温和，保留簇内梯度），单侧类型区域被致密化。-- 四组分变化（A 半，同程序对照 none → type/α=1.25）：expression_change 72.08 → 72.08（不变，表达未动）；cell_state 71.56 → 71.56（不变）；local_spatial 65.80 → 69.80（neighborhood_mmd raw 0.0510→0.0418，skill 0.658→0.697，+1.0 分）；shape_scale 51.08 → 50.75（d2 0.0452→0.0453、occupancy 0.819→0.816、scale 不变，−0.3 在噪声内）。-- 对照：`T2HI_CONTRACT=none` 输出与父节点文件 X、坐标逐位相同（anndata 比对通过）；父节点分 65.25。+3. **放弃理由（PLAN 自带的放弃分支）**：所有 f 下 variogram raw ≥0.0265，远超 PLAN 风险条款 2 的放弃阈值 0.022；mmd_u 在 f=0.3 恶化 +8.3%（>5% 条款）；de_score 的收益不稳定（f=0.1 升、f=0.3 反降，且父节点 METHOD 记录同文件 de_score raw 查询漂移可达 0.52→0.54，单项差异淹没在评分噪声里），而 cell_state 组的损失单调、一致。型均值方向的小步加性位移把细胞拉向"两端均值的混合"，破坏了真值 E8.75 的基因间共变结构——与节点 4（全局位移 DE↑mmd↓）同一折中，限定共有类型+小步长只是减轻、没有消除。+4. **收缩参数复测（父节点 next_suggestions）**：k=20/α=1.25 → 66.09（nbd raw 0.0395 更好，但 d2/occupancy 致密化代价使 shape_scale 50.51→49.78）；k=15 → 65.97；k=20/α=1.0 → 65.95；α=1.5 → 65.96。均不超父配置，保留 k=10、α=1.25 默认。neighborhood 与 shape 之间存在一致的此消彼长（收缩越狠 nbd 越好、d2/occupancy 越差），k=10/α=1.25 恰在总分平台顶点附近。++## 提交状态++默认 T2HI_EXPR_INTERP=0，输出与父节点 13 完全一致（预期正式分 ≈ 父 66.2 的 B 半水平）；机制代码保留、可用环境变量开启，供后续节点在别的括号（如 final E8.25+E8.75，31 个共有类型）上复测——本 proxy 括号只有 5 个共有类型，型内均值估计噪声大，共有类型多时结论可能不同（未验证）。  ## 验证过的 -- α 扫描（seed 0，type，k=10）：0.3→65.47、0.6→65.60、1.0→65.91、**1.25→66.05**、1.5→65.96、2.0→66.13；global 模式 0.3→65.02（差于 type）。neighborhood_mmd raw 随 α 单调降到 ~0.041 后平台；α=2.0 分数最高但 d2_shape raw 恶化（0.0452→0.0472），取平台中部 α=1.25。-- 最终默认配置：seed 0 → **66.05**（local_spatial 69.8），seed 1 → **66.55**；父 65.25 / rank3 65.16。评分器本身有 ±0.3 左右的漂移（同一文件两次查询 de_score raw 0.5213→0.5435 量级的差异来自评分抽样，非程序）。-- `vec-check` 通过；默认输出与查分文件逐位一致；重跑确定（无全局随机态，sklearn kNN 确定）；纯 CPU，运行 ~4 s，内存 <1 GB。-- 视图无关：只用时间差 t、标签、坐标与 manifest 上下限；不读 board/mode/阶段名，无硬编码细胞数、类型名或统计量。单输入/不被括号：copy_last 分支在机制之前返回，机制自动不生效。+- 默认（f=0）两次运行输出逐位相同（X 与坐标 array_equal）；`vec-check` 通过；纯 CPU ~4 s、内存 <1 GB；`np.random.default_rng(seed)`，无全局随机态。+- 视图无关：只用时间差 t、标签、坐标、manifest 上下限；不读 board/mode/路径/阶段名；单输入/不被括号走 copy_last 分支，在机制之前返回。  ## 没验证的 / 风险 -- final 视图（E8.25+E8.75，31 个共有类型）未跑；同型收缩不依赖共有类型数（单侧类型同样被致密化），预期方向一致，但幅度未验证。-- scale_log_ratio raw≈0.47 仍贴地板：真值 RMS(217) 低于括号两端 [335,354]，任何由输入现场计算的插值都无法达到，形状组的这一项在本 proxy 上不可合法修复（见上）；shape_scale 组三项全部在地板附近。-- α=1.25 在 1.0–2.0 平台内，B 半上最优 α 可能略移，但平台宽（±0.5 分内），风险小。-- 知识来源：仅通用做法——单一真实阶段的同类细胞占据连续区域，跨阶段混抽会产生重复子簇；向同型局部质心收缩恢复"一型一区"的局部组织。未使用任何保留阶段/保留基因型的测量信息。+- f>0 的全部结论只在 proxy（5 个共有类型）上；final（31 个共有类型）未测，机制可能在类型更多、均值估计更稳时表现不同，但 variogram 损失是结构性的（型均值方向位移必然压缩共变），预期同样为负。+- 本节点无净改进：如实报告负结果 + 保住父分数。评分 A/B 半与 ±1 分噪声下，66.2 与 66.0–66.1 的收缩变体不可区分，未替换父配置。+- 知识来源：仅通用统计做法（型均值插值、kNN 收缩），未使用任何保留阶段/基因型的测量信息。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 531873d..2a3e29b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -22,6 +22,12 @@ Additions in this node:   types from the inside, improving expression-location pairing   (neighborhood_mmd). Coordinates only; expression is never touched; the cloud   is rescaled to target_rms afterwards as in the parent.+- env T2HI_EXPR_INTERP (default 0.0, measured harmful on proxy): type-conditional+  expression interpolation. For each shared type with >= T2HI_EXPR_MIN drawn+  cells per side, side-a cells get x += f*(mu_t - mu_a) and side-b cells+  x += f*(mu_t - mu_b), where mu_t = (1-t)*mu_a + t*mu_b over drawn cells,+  applied only to genes with |mu_a - mu_b| > T2HI_EXPR_THRESH. f=0 is a+  bit-for-bit no-op (parent behaviour). - env T2HI_COLOC (default 0.0, measured harmful on proxy): shared-type centroid   colocalisation. For every   cell type drawn from BOTH sides with >= T2HI_COLOC_MIN cells on each side,@@ -124,6 +130,58 @@ def contract(coords: np.ndarray, labels_sel: np.ndarray, mode: str, alpha: float     return coords + alpha * (cent - coords)  +def expr_interp(+    expr: np.ndarray,+    lab_sel: np.ndarray,+    n_a: int,+    t: float,+    f: float,+    thresh: float,+    min_count: int,+):+    """Shift each shared type's drawn cells toward the interpolated type mean.++    For every type present on both sides with >= min_count drawn cells each,+    mu_a / mu_b are the per-gene means of the drawn side-a / side-b cells and+    mu_t = (1-t)*mu_a + t*mu_b. Side-a cells get x += f*(mu_t - mu_a), side-b+    cells get x += f*(mu_t - mu_b), but only on genes with |mu_a - mu_b| >+    thresh. f=0 is a bit-for-bit no-op. Returns (expr, n_types, n_genes_shifted,+    mean_std_change).+    """+    if f == 0.0 or expr.shape[0] == 0:+        return expr, 0, 0, 0.0+    n_b = expr.shape[0] - n_a+    if n_a <= 0 or n_b <= 0:+        return expr, 0, 0, 0.0+    la = lab_sel[:n_a]+    lb = lab_sel[n_a:]+    std_before = float(expr.std(axis=0).mean())+    n_types = 0+    n_genes = 0+    out = expr.copy()+    for ty in sorted(set(la.tolist()) & set(lb.tolist())):+        ia = np.flatnonzero(la == ty)+        ib = np.flatnonzero(lb == ty)+        if ia.size < min_count or ib.size < min_count:+            continue+        mu_a = expr[ia].mean(axis=0).astype(np.float64)+        mu_b = expr[n_a + ib].mean(axis=0).astype(np.float64)+        delta = mu_b - mu_a+        mask = np.abs(delta) > thresh+        if not mask.any():+            continue+        mu_t = (1.0 - t) * mu_a + t * mu_b+        shift_a = np.where(mask, f * (mu_t - mu_a), 0.0).astype(np.float32)+        shift_b = np.where(mask, f * (mu_t - mu_b), 0.0).astype(np.float32)+        out[ia] += shift_a+        out[n_a + ib] += shift_b+        n_types += 1+        n_genes += int(mask.sum())+    out = np.clip(out, 0.0, None)+    std_after = float(out.std(axis=0).mean())+    return out, n_types, n_genes, std_after - std_before++ def composition(labels_a, labels_b, t: float, mode: str, eps: float):     """Per-type target fractions at time t over the union of both sides' types."""     la = np.asarray(labels_a).astype(str)@@ -280,6 +338,17 @@ def run(view: str, out: str, seed: int) -> None:         coord_parts.append(cb_sel)     coords = np.vstack(coord_parts)     lab_sel = np.concatenate([la_sel, lb_sel]) if (la_sel.size or lb_sel.size) else la_sel+    f_interp = float(os.environ.get("T2HI_EXPR_INTERP", "0.0"))+    e_thresh = float(os.environ.get("T2HI_EXPR_THRESH", "0.1"))+    e_min = int(os.environ.get("T2HI_EXPR_MIN", "10"))+    expr, ei_types, ei_genes, ei_dstd = expr_interp(+        expr, lab_sel, int(ia.size), float(t), f_interp, e_thresh, e_min+    )+    print(+        f"[expr_interp] f={f_interp} thresh={e_thresh} min={e_min} types={ei_types} "+        f"genes_shifted={ei_genes} mean_gene_std_change={ei_dstd:+.5f}",+        flush=True,+    )     cmode = os.environ.get("T2HI_CONTRACT", "type").strip().lower()     calpha = float(os.environ.get("T2HI_CONTRACT_A", "1.25"))     ck = int(os.environ.get("T2HI_CONTRACT_K", "10"))

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

**节点 15 完成**（7/20 次查分）。

- **做了什么**：完整实现 PLAN 的 T2HI-01 表达插值机制（共有类型细胞向 (1−t)μ_a+tμ_b 位移 f 倍，仅 |Δμ|>0.1 基因）；f=0 对照与父节点输出逐位相同。另复测收缩 k/α 变体（k=15/20、α=1.0/1.5）。
- **查分结果**：f=0.1/0.2/0.3 → 65.48 / 65.28 / 64.79，全部低于父 66.21；variogram raw 0.0206→≥0.0265，触发 PLAN 风险条款 2 的放弃阈值（0.022），de_score 收益被评分噪声淹没。收缩变体 65.95–66.09，均不超 k=10/α=1.25。**按 PLAN 放弃分支提交 f=0 默认**，输出与父逐位一致（vec-check 通过、确定、纯 CPU ~4s）。
- **下一步最值得试**：(1) neighborhood 与 shape_scale 存在一致的此消彼长（收缩越狠 nbd 越好、d2/occupancy 越差），可试收缩后按类型各向异性恢复尺度而非全局等比缩放，解耦这两组；(2) 表达插值在 final（31 个共有类型）上或有不同表现，但 variogram 损失是结构性的，优先级低；(3) de_direction 对型均值位移完全不敏感（0.6625 恒定），要动它需要改变全局基因排序（如按通路先验重排伪批量变化方向），而非型内小步位移。

调研员

点 13 的 expression_change 组 71.71（de_score skill 0.684、de_direction 0.750）是除已证不可修的 shape_scale（50.51，三项贴地板）外最弱组。当前方法只插值组成（抽哪些细胞），不插值表达：共有类型的 a 侧细胞携带 E_a 表达、b 侧携带 E_b 表达，型内表达呈双峰而非单峰中间态，伪批量估计被型内方差稀释，基因排序精度受限。节点 4 已证明类型特异表达位移可提 DE（65.47→de_score↑），但因全局无差别位移导致 mmd_u↓；本方案限定共有类型、按型均值方向、小步长，规避该折中。",
 "approach": "在父节点 13 管线（logit 组成混抽 + 同型 kNN 收缩 α=1.25）的抽样之后、收缩之前，插入表达插值步骤：\n1. 对每个共有类型 ty（两侧各 ≥10 个抽取细胞），计算该型在 a 侧的逐基因均值 μ_a、b 侧 μ_b，插值目标 μ_t=(1−t)μ_a+tμ_b。\n2. 对从 a 侧抽出的该型细胞：x_new = x + f·(μ_t − μ_a)；b 侧同理 x_new = x + f·(μ_t − μ_b)。f 为全局阻尼系数。\n3. 只对 |μ_a−μ_b| > 0.1 的基因施加位移（避免噪声基因），其余基因不动。\n4. 位移后照常执行 kNN 收缩、jitter、scale_to_rms。\n\n参数：f 初值 0.3，扫描 {0.1, 0.2, 0.3, 0.5}；基因阈值固定 0.1。\n单输入阶段退路：copy_last 分支在机制之前返回，机制不生效。\n快速筛选：先跑 f=0（对照）和 f=0.3 各一次 vec-score，看 de_score/de_direction raw 是否升、mmd_u raw 是否升（恶化）；若 mmd_u raw 恶化 >5% 则降 f 或放弃。\n预期：de_score raw 从 0.521 提至 ~0.55-0.57，de_direction 从 0.663 提至 ~0.68-0.70，expression_change 组 +1~2 分；mmd_u raw 变化 <3%（型内双峰减少应略有利）。",
 "expected_groups": ["expression_change"],
 "risks": "1) mmd_u 恶化：若 f 过大，表达被拉向均值、型内多样性丧失，mmd_u raw 上升。Engineer 应在 f=0.3 时检查 mmd_u raw（当前 0.02337），若 >0.025 则降 f 至 0.1。2) variogram 受损：型内共变结构被均值位移破坏；监控 variogram raw（当前 0.0206），若 >0.022 则放弃。3) 收益 <噪声（~1 分）：de_score 是排序指标，小幅位移可能不改变排序；需对比 raw 值而非仅看组分。4) 与 kNN 收缩交互：表达改变后邻域平均表达改变，可能影响 neighborhood_mmd；但收缩只动坐标，表达插值在其之前完成，影响应很小。",
 "family_id": "T2HI-01",
 "mechanism": "对共有类型，将每个抽取细胞的表达向该型的跨时间点插值均值 μ_t=(1−t)μ_a+tμ_b 移动 f 倍残差，使型内表达从双峰（a 峰+b 峰）向单峰中间态收敛，改善伪批量基因排序精度。",
 "vs_constant_shift": "位移是逐类型、逐基因、逐来源侧的：不同型有不同 μ_t−μ_a 向量；同型内 a 侧和 b 侧细胞位移方向相反（a→μ_t、b→μ_t）；只作用于 |Δμ|>0.1 的基因。常数位移对所有细胞施加同一向量，本机制的位移在型间、侧间、基因间均不同。",
 "mechanism_evidence": "Engineer 应记录：(1) 被位移的基因数/细胞数（应 >0 且限于共有类型）；(2) 位移后型内表达 std 的变化（应下降，双峰→单峰）；(3) de_score raw 和 de_direction raw 是否上升；(4) mmd_u raw 和 variogram raw 是否保持稳定；(5) 四组分各自变化量。",
 "mechanism_off_control": "设 f=0（环境变量 T2HI_EXPR_INTERP=0），此时 x_new=x+0·(μ_t−μ_a)=x，输出与父节点逐位相同。预期差别：f=0 时所有指标 raw 值与父节点一致；f>0 时 de_score/de_direction raw 上升、型内表达 std 下降。",
 "sources": []}

审查员

REVIEW.json written