总览 · ← 返回运行 20261003-094241-search-t2-heart-interp-g24-D-s2

节点 n21

逐类型差异收缩：共有型 α=1.25、单侧型 α_single 扫 0–1.75；减收缩 shape raw 略升但 nbd raw 恶化更多，加收缩平坦，均不超父，按 PLAN 回退默认 1.25（逐位同父）。

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 05b208f568: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 4a7df4abc3。改动的文件：solution/METHOD.md +39 −20、solution/run.py +52 −7

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 7625429..55bc426 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,33 +1,52 @@-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）。+逐类型差异收缩：共有型 α=1.25、单侧型 α_single 扫 0–1.75；减收缩 shape raw 略升但 nbd raw 恶化更多，加收缩平坦，均不超父，按 PLAN 回退默认 1.25（逐位同父）。 -## 做了什么+## 方法族与机制 -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）**：+T2HI-05（差异收缩解耦 shape↔neighborhood）。在父节点管线（logit 组成插值配额混抽 → procrustes 对齐 → log-linear RMS → 同型 kNN 收缩 k=10/α=1.25 → jitter → scale_to_rms）的收缩步中，把统一 α 改为逐类型 α： -| 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 |+- **共有型**（该类型配额在括号两侧各抽到 ≥1 个细胞，`per_type` 中 k_a>0 且 k_b>0）：α_shared=1.25，不变。其混抽产生人为的 a/b 双子簇，收缩才能合并亚簇、改善表达-位置配对。+- **单侧型**（只从一侧抽到）：α_single=env `T2HI_CONTRACT_SINGLE`，默认 **1.25（=关闭，逐位等于父）**。假设是其表达-位置配对本身正确，减收缩可保留自然空间分布、减轻 d2_shape/occupancy_dice 的致密化损害。 -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）。+这不是常数位移也不是组成重加权：每个细胞的位移方向/距离由其同型 kNN 局部邻域决定，α 由该类型的跨阶段抽取组成决定（同云内不同类型 α 不同）。 -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。+## 关闭机制对照（PLAN mechanism_off_control） -## 提交状态+`T2HI_CONTRACT_SINGLE=1.25` 时输出与父节点 15 的预测**逐位相同**（`.X` 与 `obsm["spatial_3D"]` 均 `np.array_equal` 验证通过）。提交默认即此状态。 -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）。+## 机制生效证据（α_single=0.3 与 0.0 时）++- 收缩日志：5 个共有型、7922/17616 个细胞为共有型细胞；统一 α=1.25 下 mean_disp 共有型 17.88、单侧型 37.81（单侧型位移是共有型 2 倍多，确为压缩主力）。+- α_single=0.3 时单侧型 mean_disp 37.81→9.07，收缩后 pre-scale RMS 325.1→328.5；α_single=0.0 时单侧型位移 0、RMS 330.3（均增大，符合"保留自然分布"预期）。+- 四组分变化（今日同一评分状态下的 A 半查询；父文件今日重查 = 66.05，expression 72.08 / cell_state 71.56 / shape 50.75 / local 69.80，nbd raw 0.04176）：++| α_single | 榜分 | shape_scale | local_spatial | nbd raw | d2 raw | occ raw |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| 0.0 | 65.52 | 51.18 | 67.24 | 0.04694 | 0.04421 | 0.8200 |+| 0.3 | ~65.7 | ~51.3 | 67.99 | 0.04538 | 0.04400 | 0.8208 |+| 0.5 | 65.78 | 50.95 | 68.55 | 0.04424 | 0.04416 | 0.8159 |+| **1.25（=父，对照）** | **66.05**（正式记录 66.21） | 50.75 | 69.80 | 0.04176 | 0.04529 | 0.8163 |+| 1.5 | 66.00 | 50.37 | 70.00 | 0.04136 | 0.04571 | 0.8110 |+| 1.75 | 66.09 | 50.83 | 69.87 | 0.04162 | 0.04632 | 0.8210 |++expression_change / cell_state 四列在所有查询中恒定（只动坐标），不参与比较。++## 结论：机制假设被否证++1. **PLAN 预期的 shape 改善方向正确但量级不足**：d2 raw 0.0453→0.0442、occ raw 0.816→0.820（PLAN 预期 d2<0.042 未达到），shape_scale 组 +0.4~0.5，仍贴地板。+2. **nbd 代价远超 shape 收益**：nbd raw 0.0418→0.0469（α_single=0），超 PLAN 风险条款 2 的放弃线 0.044；local_spatial 组 −2.6。α_single=0.3 的 nbd raw 0.04538 > 0.042，触发 PLAN 提交判据的否分支。+3. **单侧型的收缩正是 nbd 收益的主要来源**（单侧型占 55% 细胞、位移更大），PLAN 风险条款 2 预言的情形成立：减收缩直接损害邻域一致性。+4. **反方向（α_single>α_shared）平坦**：nbd raw 在 1.5 处最优 0.04136 但仅比 1.25 好 0.0004（+0.03 分），shape 无系统改善，均在 ±0.2 噪声内。+5. 由此判断：**shape_scale 贴地板不是收缩致密化造成的**——完全不收缩单侧型（α_single=0）shape 也只到 51.18。收缩强度这条轴（k、α、逐类型 α）已在平台顶点，与父 ANALYSIS 的 k/α 网格结论一致。shape 需要另一类机制（如节点 17 的收缩后方差恢复，已证 +1.35）。  ## 验证过的 -- 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。+- 默认两次运行逐位相同；默认输出与父节点 15 基线预测逐位相同（X、坐标 array_equal）；`vec-check` 通过；纯 CPU ~3.5 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；单输入走 copy_last 分支，在收缩之前返回，不受本改动影响。+- 查分 6 次（0.3 / 1.5 / 0.5 / 1.75 / 0.0 / 对照同日重查）。  ## 没验证的 / 风险 -- 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。+- 共有型更多的括号（final E8.25+E8.75，31 个共有型）上单侧型占比更低，差异收缩的净效应可能不同（未测；但本代理上 nbd 对 α_single 的敏感度是结构性的，预期同向）。+- 今日查询与父正式记录的 expression/cell_state 组有 ~0.5-0.9 的组间漂移（同文件同日重查稳定），跨日绝对分不可直接比；本节点所有比较用同日查询。+- 本节点无净改进：如实报告机制被否证 + 按 PLAN 回退条款保住父输出。+- 知识来源：仅通用统计/几何做法（kNN 质心收缩、按跨阶段组成分组），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 2a3e29b..4b1a41e 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -22,6 +22,14 @@ 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_CONTRACT_SINGLE (default 1.25 == T2HI_CONTRACT_A, i.e. uniform+  contraction, bit-for-bit parent behaviour): per-type differential+  contraction. Types drawn from BOTH bracket sides (shared, with artificial+  side-a/side-b sub-clusters) contract with alpha; types drawn from one side+  only contract with alpha_single. Measured on proxy: alpha_single < alpha+  improves shape raws slightly (d2 0.0453->0.0442, occupancy 0.816->0.820 at+  alpha_single=0) but degrades neighborhood_mmd much more (0.0418->0.0469),+  net negative; alpha_single > alpha is flat. Kept at 1.25 (see METHOD.md). - 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@@ -99,14 +107,29 @@ def colocalize(ca, la_sel, cb, lb_sel, t: float, gamma: float, min_count: int):     return ca, cb, report  -def contract(coords: np.ndarray, labels_sel: np.ndarray, mode: str, alpha: float, k: int) -> np.ndarray:+def contract(+    coords: np.ndarray,+    labels_sel: np.ndarray,+    mode: str,+    alpha: float,+    k: int,+    shared_types: set | None = None,+    alpha_single: float | None = None,+):     """Move each cell alpha-fraction toward the centroid of its k nearest neighbours.      mode "global": neighbours searched in the whole drawn cloud.-    mode "type": neighbours searched within the same cell type only.-    mode "none" or alpha==0: identity (parent behaviour).+    mode "type": neighbours searched within the same cell type only. With+    shared_types/alpha_single given, types drawn from BOTH bracket sides use+    alpha, types drawn from one side only use alpha_single (their+    expression-location pairing is already correct, so contraction there only+    compresses the natural spatial spread). alpha_single == alpha reproduces+    the uniform-contraction behaviour bit-for-bit.+    mode "none", or alpha==0 and no distinct alpha_single: identity.     """-    if mode == "none" or alpha == 0.0 or coords.shape[0] < k + 2:+    if mode == "none" or coords.shape[0] < k + 2:+        return coords+    if alpha == 0.0 and (alpha_single is None or alpha_single == 0.0):         return coords     from sklearn.neighbors import NearestNeighbors @@ -116,12 +139,17 @@ def contract(coords: np.ndarray, labels_sel: np.ndarray, mode: str, alpha: float             idx = np.flatnonzero(labels_sel == ty)             if idx.size < 3:                 continue+            a = alpha+            if alpha_single is not None and shared_types is not None and str(ty) not in shared_types:+                a = alpha_single+            if a == 0.0:+                continue             kk = int(min(k, idx.size - 1))             sub = coords[idx]             nn = NearestNeighbors(n_neighbors=kk + 1).fit(sub)             _, ind = nn.kneighbors(sub)             cent = sub[ind[:, 1:]].mean(axis=1)-            out[idx] = sub + alpha * (cent - sub)+            out[idx] = sub + a * (cent - sub)         return out     kk = int(min(k, coords.shape[0] - 1))     nn = NearestNeighbors(n_neighbors=kk + 1).fit(coords)@@ -352,10 +380,27 @@ def run(view: str, out: str, seed: int) -> None:     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"))+    calpha_single = float(os.environ.get("T2HI_CONTRACT_SINGLE", "1.25"))+    shared_types = {ty for ty, k_a, k_b in per_type if k_a > 0 and k_b > 0}     if cmode != "none":         before = rms_radius(coords)-        coords = contract(coords, lab_sel, cmode, calpha, ck)-        print(f"[contract] mode={cmode} alpha={calpha} k={ck} rms {before:.1f}->{rms_radius(coords):.1f}", flush=True)+        prev = coords.copy()+        coords = contract(+            coords, lab_sel, cmode, calpha, ck,+            shared_types=shared_types if cmode == "type" else None,+            alpha_single=calpha_single if cmode == "type" else None,+        )+        disp = np.linalg.norm(coords - prev, axis=1)+        is_shared = np.array([str(ty) in shared_types for ty in lab_sel])+        d_sh = float(disp[is_shared].mean()) if is_shared.any() else 0.0+        d_si = float(disp[~is_shared].mean()) if (~is_shared).any() else 0.0+        print(+            f"[contract] mode={cmode} alpha={calpha} alpha_single={calpha_single} k={ck} "+            f"rms {before:.1f}->{rms_radius(coords):.1f} "+            f"shared_types={len(shared_types)} mean_disp shared={d_sh:.2f} single={d_si:.2f} "+            f"n_shared_cells={int(is_shared.sum())}/{len(disp)}",+            flush=True,+        )     coords = _jitter(coords, rng)     coords = scale_to_rms(coords, target_rms)     print(f"[out] n={expr.shape[0]} out_rms={rms_radius(coords):.1f}", flush=True)

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（T2HI-05）在父节点 15 的同型 kNN 收缩里实现逐类型 α——共有型（两侧均抽到）保持 α=1.25，单侧型用 `T2HI_CONTRACT_SINGLE`；对照（α_single=1.25）与父输出逐位相同（array_equal 验证）。

**查分结果**（6 次，同日对照重查父文件=66.05）：α_single=0.0/0.3/0.5 → 65.52/~65.7/65.78；1.5/1.75 → 66.00/66.09。减收缩确使 shape raw 按机制预期改善（d2 0.0453→0.0442、occ 0.816→0.820），但 nbd raw 0.0418→0.0469 远超 PLAN 放弃线 0.044，净负；加收缩平坦在噪声内。**机制假设被否证**：shape 贴地板不是收缩致密化造成的（单侧型完全不收缩 shape 也只到 51.2）。按 PLAN 回退条款默认 α_single=1.25，提交输出与父逐位相同，METHOD.md 完整记录负结果与曲线。

**下一步最值得试**：收缩强度轴（k、α、逐类型 α）已证平台顶点；shape_scale 需要非收缩类机制——节点 17 的收缩后方差恢复（66.58）是该方向唯一有效解，建议在其基础上继续（如各向异性恢复 β 扫描或与 α_single=1.5 的 nbd 微增益组合）。

调研员

/0.512 全贴地板）。ANALYSIS 明确记录 kNN 收缩存在 neighborhood↔shape 此消彼长（k=20 使 nbd raw 更好但 shape_scale 50.51→49.78）。根本原因：单侧类型（仅从一个阶段抽取）本身表达-位置配对正确，对其做 α=1.25 收缩只是无谓压缩空间分布，损害 d2_shape 和 occupancy_dice；而共有类型（两侧混抽）存在人为双峰，收缩才有邻域收益。节点 17 用收缩后方差恢复部分解耦（shape +1.35），但那是事后补救；本方案从收缩本身入手，按类型来源差异化强度，是不同机制。",
  "approach": "在父节点 15 的 contract() 函数中引入逐类型 α：(1) 主流程已有 per-type 配额抽样，记录哪些类型是共有型（两侧均抽到 ≥1 个细胞）；(2) 将 shared_types: set 传入 contract()；(3) 收缩循环中，共有型用 α_shared=1.25（不变），单侧型用 α_single（环境变量 T2HI_CONTRACT_SINGLE，默认 0.3）；(4) 其余流程（procrustes 对齐、log-linear RMS target、scale_to_rms、jitter）不变。参数扫描：α_single ∈ {0.0, 0.25, 0.5, 1.25(=对照)}，每个只跑一次 vec-score（A 半），比较 shape_scale 三项 raw 与 nbd raw；若 α_single=0.3 的榜分 >66.21 且 nbd raw ≤0.042 则提交，否则退回 α_single=1.25（逐位等于父）。单输入退路：copy_last 分支在收缩之前返回，不受影响。预期 3 次查分可完成筛选（对照 + 2 个候选），留余量复测最佳点。",
  "expected_groups": ["shape_scale"],
  "risks": "1) 单侧型占细胞多数，减收缩后全云 RMS 增大，scale_to_rms 会额外压缩，可能部分抵消形状收益——但 d2_shape 和 occupancy_dice 都是尺度不变的（除以/缩放至各自 RMS），所以形状指标不受影响。2) 若共有型数量极少（此 proxy 仅 5 个），单侧型占绝大多数细胞，nbd 收益可能主要来自单侧型的邻域一致性而非共有型合并，减收缩可能小幅损害 nbd——Engineer 应在第一次查分时检查 nbd raw 是否 >0.044（超此值则放弃）。3) α_single=0 时单侧型完全不收缩，若这些型内有抽样导致的空间离群点，nbd 可能略差——α_single=0.25 是保底。",
  "family_id": "T2HI-05",
  "mechanism": "按类型来源差异化收缩强度：共有型（两侧混抽、存在人为空间双峰）保持全收缩 α=1.25 以合并亚簇；单侧型（表达-位置配对本身正确）降低收缩至 α_single≤0.5，保留其自然空间分布，减少不必要的致密化对 d2_shape/occupancy_dice 的损害。",
  "vs_constant_shift": "这不是对每个类型施加统一位移向量，也不是全局组成重加权。它改变的是每个细胞向同型 kNN 质心移动的比例（α），且该比例由类型的跨阶段组成决定：同一云内不同类型的 α 不同，同一类型内每个细胞的位移方向和距离取决于其局部邻域，不是常数。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应记录并对比：(1) d2_shape raw（预期从 0.046 降至 <0.042）；(2) occupancy_dice raw（预期从 0.813 升至 >0.82）；(3) nbd_mmd raw（预期 ≤0.042，不明显恶化）；(4) 收缩前后全云 RMS 变化（单侧型减收缩后 pre-scale RMS 应更大）；(5) 逐类型收缩位移范数的分布：单侧型位移应显著小于共有型。若 d2_shape 和 occupancy 无改善，说明形状贴地板不是收缩致密化造成的，机制假设不成立。",
  "mechanism_off_control": "设 T2HI_CONTRACT_SINGLE=1.25（等于 α_shared），所有类型统一收缩，输出应与父节点 15 逐位相同（array_equal 验证）。预期差别：关闭后输出完全一致、分数相同（66.21）；开启后（α_single<1.25）shape_scale 三项 raw 改善而 nbd raw 不显著恶化。",
  "sources": []
}