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节点 n22

T2HI-01 跨侧kNN配对表达插值：共有类型在表达PCA空间贪心最近邻配对，按时间分数t做配对线性插值再以强度f混回原表达（坐标不动）；代理上f=0.5/1.0均劣于对照且variogram超PLAN放弃阈，提交默认f=0（逐位等于父17/19管线）。

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 46467c9117: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 16e08ea7b2。改动的文件：solution/METHOD.md +43 −35、solution/run.py +120 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 5b9cbb0..da5ece5 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,53 +1,61 @@-T2HI-05 质心恢复：同型收缩后按类型把质心偏移恢复到收缩前（γ 逐型位移，只动坐标）；代理网格 γ∈[-1,1] 全部平坦或更差，机制假设不成立，提交默认 γ=0（逐位等于父 17 管线）。+T2HI-01 跨侧kNN配对表达插值：共有类型在表达PCA空间贪心最近邻配对，按时间分数t做配对线性插值再以强度f混回原表达（坐标不动）；代理上f=0.5/1.0均劣于对照且variogram超PLAN放弃阈，提交默认f=0（逐位等于父17/19管线）。 -## 方法族与机制（PLAN T2HI-05，family T2HI-05）+## 方法族与机制（PLAN T2HI-01，family T2HI-01） -在父节点 17 管线（procrustes → logit 配额混抽 → 同型 kNN 收缩 k=20, α=1.25 → β=1.3 逐轴方差恢复 → jitter + scale_to_rms）的逐轴恢复之后、jitter 之前，按 PLAN 原文插入逐类型质心位置恢复：+在父 19（=父 17 管线：procrustes 对齐 → logit 配额混抽 → 同型 kNN 收缩 k=20 α=1.25 → β=1.3 逐轴方差恢复 → jitter + scale_to_rms）的**配额混抽之后、同型 kNN 收缩之前**插入表达侧步骤（表达与坐标解耦，插入顺序不影响坐标链）： -1. 收缩前记录每个类型（≥ T2HI_INTER_MIN=5 个细胞）的质心 c_pre[t] 和全云质心 G_pre；-2. 收缩 + 逐轴恢复后计算 c_post[t]、G_post；-3. 每型位移 δ = γ·(d_pre − d_post)，其中 d = c[t] − G，将该型全部细胞平移 δ；-4. jitter + scale_to_rms 不变。表达从不触碰。+1. 每个共有类型（两侧抽取细胞均 ≥ T2HI_MATCH_MIN=5）：该型全部抽取细胞表达做 SVD-PCA 取前 min(30, n−1) 维；+2. PCA 空间 side-a × side-b 距离矩阵，贪心最近邻匹配（全局最小对迭代、移除已配细胞），assert 匹配对数 = min(n_a, n_b)；+3. 距离门控：匹配距离 > T2HI_MATCH_DMAX(2.0) × 该型中位匹配距离的对跳过，保留原表达；+4. 通过门控的对在全基因空间插值 x_interp = (1−t)·x_a + t·x_b，按强度混回 x_final = (1−f)·x_orig + f·x_interp，clip ≥ 0；即 side-a 细胞向匹配对移动 f·t，side-b 移动 f·(1−t)；+5. 未匹配/门控拒绝的细胞表达不动；坐标全程不动；+6. 环境变量：`T2HI_MATCH_F`（默认 **0.0** = 关闭，匹配前早退）、`T2HI_MATCH_MIN`（5）、`T2HI_MATCH_DMAX`（2.0）。 -环境变量：`T2HI_INTER_GAMMA`（默认 **0.0** = 机制关闭，提前返回、逐位无操作）、`T2HI_INTER_MIN`（默认 5）。δ 逐型方向大小不同（由该型收缩前后质心偏移差决定），不是常数位移，也不改变任何类型的细胞数或表达。单输入/无括号走 copy_last 分支（在本步之前返回）。+单输入/无括号走 copy_last 分支（本步不执行）。视图无关：只用时间差 t、标签、表达矩阵、manifest 上下限；不读 board/路径/阶段名/绝对时间。 -## 机制生效证据（γ=0.5，proxy E8.25+E9.5→E8.75，seed 0）+## 机制生效证据（proxy E8.25+E9.5→E8.75，t=0.4，seed 0，f=0.5） -- 收缩确实偏移了类型质心：50 个类型的 |d_pre − d_post| 全部非零，最大 39.6（Unknown）、34.4（Branch Arch）、24.5（Great Artery Endoth），γ=0.5 时逐型 |δ| 最大 19.8，方向逐型不同（日志 `[inter]` 逐型打印）；PLAN 风险 1（无操作对象）排除。-- 表达严格不变：γ=0 与 γ=0.5 输出的 `.X` array_equal（实测 True）；四表达指标 raw（de_score 0.5435、de_direction 0.6619、mmd_u 0.02386、variogram 0.022669）在全部 7 个配置间逐位相同。-- 坐标确实改变：obsm 最大差 20.7。+- 匹配统计（日志 `[match_interp]` 逐型打印）：5 个共有类型全部有操作对象——NCC a=1619 b=1079 pairs=1079、Peri 510/566→510、V-CM 1250/844→844、aPHM 817/544→544、pPHM 416/277→277；每型 pairs = min(n_a,n_b)（assert 通过），中位匹配距离 19.0–27.4，门控拒绝 0（dmax=2.0×中位数下全部通过），平均 |Δx|（全基因）33.9–39.4。+- 表达确实改变：f=0.5 与 f=0 的 `.X` np.array_equal = **False**；6508/17616 个细胞被改（= 2×3254 匹配对，逐对一致），逐细胞 L1 位移均值 77.2、最大 149.5，随 f 增大（f=1.0 位移加倍）——逐细胞方向大小由各自匹配对决定，不是常数位移。+- 坐标严格不变：f=0 与 f=0.5 的 obsm np.array_equal = True；四形状/邻域之外的坐标链指标（d2_shape 0.03915、occupancy_dice 0.8246、scale_log_ratio 0.4669）在全部 3 个 f 配置间逐位相同。+- 四组分变化模式符合预期方向判定：expression_change 与 cell_state 变动、shape_scale 完全不变（机制未触碰坐标，无 bug）。 -## 关闭机制对照与网格（全部 vec-score A 半，同会话，seed 0；γ=0 对照总分 66.53、d2 raw 0.03915、occ raw 0.8246、nbd raw 0.04145，与父 17 同会话值逐位一致，确认基座复现）+## 关闭机制对照与网格（全部 vec-score A 半，同会话，seed 0，共 5 次查分 / 额度 20） -| γ | 总分 | d2 raw | occ raw | nbd raw |-|---:|---:|---:|---:|---:|-| −1.0 | 66.50 | 0.03920 | 0.8208 | 0.04119 |-| −0.5 | 66.53 | 0.03914 | 0.8225 | 0.04117 |-| −0.25 | 66.49 | 0.03914 | 0.8210 | 0.04135 |-| **0（提交默认）** | **66.53** | 0.03915 | **0.8246** | 0.04145 |-| +0.3 | 66.50 | 0.03918 | 0.8216 | 0.04134 |-| +0.5 | 66.52 | 0.03922 | 0.8231 | 0.04135 |-| +1.0 | 66.44 | 0.03935 | 0.8197 | 0.04147 |+对照 f=0：与父 19（=父 17）默认输出 `.X` 与 `obsm` 均 np.array_equal = **True**（逐位复现），A 半总分 **66.53**、八项 raw 与父 19 同会话对照逐位一致（de_score 0.5435、de_direction 0.6619、mmd_u 0.02386、variogram 0.022669、nbd 0.04145），确认基座复现。 -## 结论：机制假设不成立（如实报告）+| f | 总分 | de_score | de_direction | mmd_u | variogram | nbd |+|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| **0（提交默认）** | **66.53** | 0.5435 | 0.6619 | 0.02386 | 0.022669 | 0.04145 |+| 0.5 | 65.25 | 0.5435 | 0.6615 | 0.02723 | 0.028522 | 0.04382 |+| 1.0 | 64.44 | 0.5217 | 0.6584 | 0.02907 | 0.029674 | 0.04691 | -PLAN 假设「收缩偏移了类型质心、恢复质心偏移可抬 d2/occ」。实测方向相反：+## 结论：机制假设不成立（如实报告，按 PLAN 决策规则放弃） -- γ>0（恢复）单调劣化形状：d2 0.03915→0.03922→0.03935，occ 0.8246→0.8231→0.8197（γ=0→0.5→1.0）。收缩把共有类型的两侧子簇拉近造成的质心位移**不是缺陷**，把它退回去反而离真值更远。-- γ<0（进一步压质心）对 nbd 有微弱改善（0.04145→0.04117 @ γ=−0.5）但 occ 变差，总分持平（66.53）；且 nbd 改善在 γ=−0.25 不复现（0.04135），判定为噪声。-- 全网格总分跨度 0.09，低于 T2 约 1 分的噪声线；没有任何 γ≠0 有一致方向支撑。+PLAN 假设「配对插值保协方差，能抬 de_score/de_direction 而不伤 variogram」。实测： -因此提交默认 γ=0：机制代码保留、默认关闭，输出逐位等于父节点 17（对照已验证）。本节点的价值是这个负结果：**型间质心几何在「收缩+逐轴恢复」之后已处于局部最优，沿 (d_pre−d_post) 方向的逐型位移（无论恢复还是加压）都是死路**。父节点 next_suggestions 里的「按型间质心距离比逐对缩放质心偏移」与本网格位移方向高度重叠，预期同样平坦，不建议再试。+1. **DE 组纹丝不动甚至变差**：对称配对移动在全基因伪批量上近乎抵消——每对的净贡献为 f·(2t−1)·(x_b−x_a)，t=0.4 时系数仅 −0.2f，所以 de_score 在 f=0.5 与对照完全相同（0.5435），f=1.0 反而降到 0.5217（配对在 f=1 时收敛成相同点，制造重复细胞）。PLAN 的机制收益前提（de_score raw 上升 ≥0.01）被证伪。+2. **分布类指标随 f 单调劣化**：插值把共有类型的两侧子簇互相拉近、缩小整体方差，细胞落到真实数据流形之外——variogram +26%（f=0.5，0.022669→0.028522，远超 PLAN 放弃阈 0.022/基线+5%）、mmd_u +14%、nbd +5.7%（f=0.5）到 +13%（f=1.0）。与节点 15 均值位移同一失败模式（型内方差收缩），只是程度较轻。+3. 按 PLAN 第一轮决策规则（f=0.5 variogram raw > 0.022 → 立即放弃、提交 f=0）执行；未进第二轮。未试 f<0.5：DE 收益在 f=0.5 已确认为零（不是幅度问题而是方向性抵消），减小 f 只会让各项损失收敛到对照、总分从下方逼近 66.53，无正收益区间。++因此提交默认 f=0：机制代码保留、默认关闭，输出逐位等于父节点 17/19。本节点的价值是这个负结果加机理解释：**跨侧配对插值的对称位移在伪批量上抵消（DE 无收益），却必然压缩两侧子簇间方差（variogram/mmd_u/nbd 单调受损）——任何以"两侧真实细胞表达互相混合"为核心的表达侧机制（节点 15 均值位移、本节点配对插值）都已证伪**。  ## 验证过的 -- γ=0 默认配置与父 17 管线输出一致（同会话查分 raw 逐位相同；代码路径上 centroid_restore 在 γ=0 时提前返回不复制不修改）。-- 默认配置 seed 0 重跑逐位相同；`vec-check` 通过；纯 CPU ~3.5 s、内存 <1 GB（EXECUTION.json gpu=false 沿用父节点）。-- 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/绝对时间；单输入走 copy_last 分支。-- 查分共 8 次（额度 20）。+- f=0 默认输出与父 19 管线逐位相同（np.array_equal，.X 与 obsm）；同会话查分 66.53，raw 与父对照一致。+- f=0.5 机制生效证据完整（匹配对数、门控、逐细胞位移、坐标不变），见上。+- 默认配置 seed 0 重跑逐位相同；`vec-check` 通过；纯 CPU ~3 s、内存 <1 GB（EXECUTION.json gpu=false 沿用父节点）。+- 视图无关：机制只用时间差 t、celltype 标签、表达矩阵；单输入走 copy_last 分支；不读 board/mode/路径/阶段名/绝对时间。+- 查分共 5 次（额度 20）。  ## 没验证的 / 风险 -- γ≠0 各档只在 proxy（E8.25+E9.5）测过；但既然 γ=0 提交且与父逐位相同，final 视图行为等于父 17，无新增风险。-- 表达四组（cell_state 72.4、expression_change 71.7，合计 ~72 分）在本节点及全部坐标侧祖先节点上纹丝不动；下一步最值得试的是表达侧机制（如 de_direction 全局秩对齐、组成×型内表达联合插值），坐标侧已确认平台。-- 知识来源：仅通用几何/统计操作（质心、位移），未使用任何保留阶段（E8.5/E10.5/E12.5、禁窗）或保留基因型的测量信息。+- 非对称变体（只动 side-a、或两侧不同权重）未测：伪批量不再抵消，但节点 15 已证型均值方向的位移伤 variogram，且真实 E8.75 的时间非线性未知，预期收益不明确（PLAN 决策规则已判放弃，未越界尝试）。+- dmax 门控在本数据上拒绝 0 对（两侧同型转录组距离分布紧凑），门控参数未起作用，无法评估其调节能力。+- B 半正式分预期与父相同（66.58）：f=0 输出逐位等于父。++## 下一步建议++- 表达侧「混合两侧真实细胞」家族（均值位移、配对插值）已两次证伪，不要再试对称混合类机制。+- 表达侧若继续挖，需要**不缩小方差**的机制：例如只在 DE 头部基因上做保序秩修正（de_score 0.52/0.54 是表达组最低单项），且修正必须逐基因、零均值、不改变细胞间协方差；或改善组成配额以外的型内分布形状（mmd_u）。+- 坐标侧已确认平台（节点 17/19），不建议再动。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 0c3e2af..d75b263 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -10,7 +10,24 @@ T2HI_COMPOSITION=linear). Shared types split their quota between the sides as (1-t, t); single-side types draw from that side only, capped by availability with proportional redistribution. -Additions in this node (T2HI-05, inter-type centroid restore):+Addition in this node (T2HI-01, cross-side kNN paired expression interpolation):+- env T2HI_MATCH_F (default 0.0 = off, early return before any matching):+  for every shared type with >= T2HI_MATCH_MIN (5) drawn cells per side, PCA+  (economy SVD, min(30, n-1) dims) of the type's drawn cells, greedy global-min+  nearest-neighbour matching side-a x side-b in PCA space, distance gate+  (skip pairs > T2HI_MATCH_DMAX (2.0) x median match distance), then full-gene+  interpolation x_interp = (1-t)*x_a + t*x_b blended back as+  x_final = (1-f)*x_orig + f*x_interp (side-a cells move f*t toward their match,+  side-b cells f*(1-t)); clip >= 0. Coordinates never touched. MEASURED HARMFUL+  on proxy (f=0.5: 65.25 vs 66.53 control; f=1.0: 64.44): symmetric paired+  motion cancels in pseudobulk so de_score is unchanged (0.5435 both at f=0 and+  f=0.5, A-half), while blending pulls the two side sub-clusters of shared+  types together and shrinks variance: variogram 0.02267 -> 0.02852 (+26%) ->+  0.02967, mmd_u 0.02386 -> 0.02723 -> 0.02907, neighborhood_mmd 0.04145 ->+  0.04382 -> 0.04691, all monotone in f. Submitted default f=0 is a bit-for-bit+  reproduction of the parent pipeline (verified np.array_equal on .X and obsm).++Kept from parent (T2HI-05, inter-type centroid restore): - env T2HI_INTER_GAMMA (default 0.0 = off; grid {0.3,0.5,0.7,1.0} and negative   controls {-0.25,-0.5,-1.0} all measured flat-to-worse on proxy, see   METHOD.md): per-type centroid-position@@ -319,6 +336,95 @@ def expr_interp(     return out, n_types, n_genes, std_after - std_before  +def match_interp(+    expr: np.ndarray,+    la_sel: np.ndarray,+    lb_sel: np.ndarray,+    n_a: int,+    t: float,+    f: float,+    dmax_mult: float,+    min_count: int,+):+    """Cross-side kNN paired expression interpolation for shared types (T2HI-01).++    For every type drawn on both sides with >= min_count cells per side:+    1. PCA (economy SVD) of the type's drawn cells to min(30, n-1, n_genes) dims;+    2. greedy global-min nearest-neighbour matching between side-a and side-b+       cells in PCA space (each cell used at most once, pairs = min(na, nb));+    3. gate: pairs with distance > dmax_mult * median match distance are skipped+       (original expression kept);+    4. gated-in pairs interpolate in full gene space:+       x_interp = (1-t)*x_a + t*x_b, blended back as+       x_final = (1-f)*x_orig + f*x_interp, i.e. side-a cells move f*t*(x_b-x_a)+       toward their match and side-b cells move f*(1-t)*(x_a-x_b). Clip >= 0.+    Coordinates are never touched. f=0 is a bit-for-bit no-op (early return).+    Returns (expr, report); report rows:+    (ty, na, nb, n_pairs, n_ok, n_gated, med_dist, mean|delta|).+    """+    if f == 0.0 or expr.shape[0] == 0 or n_a <= 0:+        return expr, []+    n_b = expr.shape[0] - n_a+    if n_b <= 0:+        return expr, []+    out = expr.copy()+    report = []+    for ty in sorted(set(la_sel.tolist()) & set(lb_sel.tolist())):+        ia = np.flatnonzero(la_sel == ty)+        ib = n_a + np.flatnonzero(lb_sel == ty)+        if ia.size < min_count or ib.size < min_count:+            continue+        rows = np.concatenate([ia, ib])+        sub = expr[rows].astype(np.float64)+        dev = sub - sub.mean(axis=0)+        k = int(min(30, sub.shape[0] - 1, sub.shape[1]))+        if k < 1:+            continue+        _, _, Vt = np.linalg.svd(dev, full_matrices=False)+        Z = dev @ Vt[:k].T+        Za = Z[: ia.size]+        Zb = Z[ia.size :]+        D2 = (Za**2).sum(1)[:, None] + (Zb**2).sum(1)[None, :] - 2.0 * (Za @ Zb.T)+        D = np.sqrt(np.maximum(D2, 0.0))+        m = int(min(D.shape))+        order = np.argsort(D, axis=None, kind="stable")+        used_a = np.zeros(D.shape[0], dtype=bool)+        used_b = np.zeros(D.shape[1], dtype=bool)+        pairs = []+        for flat in order:+            if len(pairs) >= m:+                break+            i, j = np.unravel_index(int(flat), D.shape)+            if used_a[i] or used_b[j]:+                continue+            used_a[i] = True+            used_b[j] = True+            pairs.append((i, j, float(D[i, j])))+        assert len(pairs) == m, f"greedy matching produced {len(pairs)} != min(na,nb)={m}"+        dists = np.array([p[2] for p in pairs])+        med = float(np.median(dists))+        gate = dmax_mult * med+        n_ok = 0+        n_gated = 0+        dnorms = []+        for i, j, d in pairs:+            if d > gate:+                n_gated += 1+                continue+            xa = expr[ia[i]].astype(np.float64)+            xb = expr[ib[j]].astype(np.float64)+            delta = xb - xa+            out[ia[i]] = (xa + f * t * delta).astype(np.float32)+            out[ib[j]] = (xb - f * (1.0 - t) * delta).astype(np.float32)+            n_ok += 1+            dnorms.append(float(np.linalg.norm(delta)))+        report.append(+            (ty, int(ia.size), int(ib.size), m, n_ok, n_gated, med, float(np.mean(dnorms)) if dnorms else 0.0)+        )+    out = np.clip(out, 0.0, None).astype(np.float32)+    return out, report++ 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)@@ -486,6 +592,19 @@ def run(view: str, out: str, seed: int) -> None:         f"genes_shifted={ei_genes} mean_gene_std_change={ei_dstd:+.5f}",         flush=True,     )+    match_f = float(os.environ.get("T2HI_MATCH_F", "0.0"))+    match_min = int(os.environ.get("T2HI_MATCH_MIN", "5"))+    match_dmax = float(os.environ.get("T2HI_MATCH_DMAX", "2.0"))+    expr, mi_rep = match_interp(+        expr, la_sel, lb_sel, int(ia.size), float(t), match_f, match_dmax, match_min+    )+    print(f"[match_interp] f={match_f} min={match_min} dmax={match_dmax} types={len(mi_rep)}", flush=True)+    for ty, na_, nb_, npair, nok, nskip, med, dnorm in mi_rep:+        print(+            f"  {ty}: a={na_} b={nb_} pairs={npair} ok={nok} gated={nskip} "+            f"med_dist={med:.3f} mean_abs_delta={dnorm:.3f}",+            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", "20"))

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-01 实现共有类型跨侧 kNN 配对表达插值（PCA 贪心匹配 + 距离门控 + 全基因配对插值混回，坐标不动，`T2HI_MATCH_F` 开关），插入父 19 管线的配额混抽之后、收缩之前。

**查分结果**（A 半，5/20 次额度）：f=0 对照 **66.53**（与父 19 输出 `.X`/`obsm` 逐位相同，np.array_equal 验证）；f=0.5 **65.25**（variogram 0.022669→0.028522，+26%，超 PLAN 放弃阈；de_score 0.5435 纹丝不动）；f=1.0 **64.44**（de_score 反降到 0.5217）。机制有操作对象（5 型 3254 对全部匹配成功、6508 细胞表达被改、坐标逐位不变），但假设被证伪：对称配对位移在伪批量上抵消（净系数 f(2t−1)=−0.2f），DE 无收益，而两侧子簇互相拉近必然压缩方差。按 PLAN 决策规则提交 f=0（逐位等于父 17/19，vec-check 通过，seed 0/1 均验证）。

**下一步最值得试**：表达侧「混合两侧真实细胞」家族已两次证伪（节点 15 均值位移、本节点配对插值），不要再试对称混合类；若要挖 de_score（0.52，表达组最低项），需要不缩小方差的逐基因保序秩修正（零均值、不动细胞间协方差），或非对称单侧位移（需先验证真实括号的时间非线性方向）。坐标侧已确认平台，不建议再动。

调研员

 0.0216（+5%）且 de_score 或 de_direction raw 改善 ≥ 0.005，进入第二轮；\n- 第二轮：f ∈ {0.3, 0.5, 0.7}（3 次），选总分最高且 variogram ≤ 0.0216 的配置；\n- 第三轮（可选）：最佳 f ± 0.1 精调（2 次），需与第二轮最佳值比较确认方向一致；\n- 总查分 ≤ 10 次（额度 20）。\n- 每次查分记录 de_score、de_direction、mmd_u、variogram、neighborhood_mmd 五项 raw 及总分。\n\n单输入/无括号退路：走 copy_last 分支，本步不执行（在混抽前已返回）。\n视图无关性：只用时间差 t、标签、表达矩阵、manifest 上下限；不读 board/路径/阶段名/绝对时间。",
  "expected_groups": ["expression_change", "cell_state"],
  "risks": "1. 匹配质量差（同型两侧转录组差异大、无近邻对）→ 插值产生非物理表达 → variogram/mmd_u 劣化。Engineer 在 f=0.5 首次查分即检查 variogram raw：> 0.022 立即停止，不继续网格，提交 f=0。日志应打印每型平均匹配距离以辅助判断。\n2. 效果太小（总分 Δ < 1 分）：de_score + de_direction 合计改善 < 0.01 raw 时，用种子 0/1/2 各跑一次确认方向一致性再下结论，避免把噪声当收益。\n3. neighborhood_mmd 因表达改变而微降（坐标未动但表达-位置配对被扰动）：若 nbd raw 从 0.04153 升至 > 0.043（+3.5%），需确认表达侧 de/mmd 收益是否补偿；若总分不升，降级为负结果记录。\n4. 贪心匹配实现错误（自匹配、跨型匹配、重复配对）：日志打印每型匹配对数应 = min(n_a, n_b)，平均距离应为正有限值；用 assert 检查。",
  "family_id": "T2HI-01",
  "mechanism": "对共有类型的每个抽取细胞，在表达 PCA 空间找对侧同型最近邻，按时间分数 t 做配对线性插值（x_interp=(1−t)·x_a+t·x_b），再按强度 f 混回原表达。每个细胞的位移向量 = f·(x_interp−x_orig)，方向和幅度由其匹配对决定，型内逐细胞不同。与节点 15 均值位移的本质区别：配对插值保留匹配对间的个体差异和基因共变结构（Cov_new≈Cov_orig 当匹配良好时），均值位移则将所有细胞压向同一中心、摧毁型内方差。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对同型所有细胞加同一向量（方向大小均同）；本机制每个细胞向自己的跨侧匹配对插值，位移向量 = f·t·(x_matched − x_orig)，逐细胞方向大小不同，由表达空间中的配对关系决定。型均值位移（节点 15 已证伪）是所有细胞向同一型均值收缩；本机制是逐对插值，不改变型内表达分布的形状。",
  "mechanism_evidence": "1. 匹配统计日志：每型匹配对数（应 > 0 且 = min(n_a,n_b)）、中位匹配距离、门控拒绝比例——证明机制有操作对象且匹配质量可控。\n2. 表达确实改变：f > 0 时 .X 与 f=0 不逐位相同（np.array_equal 应为 False）；逐细胞 ‖Δx‖ 分布非零且随 f 线性增大。\n3. variogram raw 保持 ≤ 0.0216（基线 0.0206 的 +5%），证明配对插值未摧毁共变结构——这是与节点 15 失败模式（+29%）的关键区分证据。\n4. de_score raw 从 0.5213 上升、de_direction raw 从 0.6625 上升（目标 ≥ +0.01）。\n5. 四组分变化模式：expression_change 应升，cell_state 不降或微升，local_spatial 和 shape_scale 应不变（坐标未动）。若 shape_scale 变动，说明实现触碰了坐标（bug）。",
  "mechanism_off_control": "T2HI_MATCH_F=0.0 时代码在匹配步骤前提前返回，不执行 PCA、匹配或插值，输出 .X 和 obsm 与父 17 管线逐位相同（用 np.array_equal 验证）。预期：总分 66.58、八项 raw 与父逐位一致，无任何差别。若 f=0 输出与父不同，说明实现有 bug，须修复后再跑网格。"
}
```

审查员

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