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节点 n7

各向异性形状形变：沿锚 PCA 主轴向括号阶段展幅对数插值（叠加于父节点乘法表达推进 + RMS 缩放）

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 36cc5f3b3c: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 76a8f6e140。改动的文件：solution/METHOD.md +38 −26、solution/README.md +2 −2、solution/run.py +48 −11

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex e6fe17a..2851b84 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,39 +1,51 @@-# 伪时间方向推进（乘法折叠变化）+ 坐标尺度校正+# 各向异性形状形变：沿锚 PCA 主轴向括号阶段展幅对数插值（叠加于父节点乘法表达推进 + RMS 缩放） -在 copy_last 锚阶段细胞上，沿两括号阶段伪批量差方向施加与细胞自身伪时间位置成正比的乘法表达推进（保零、保 CP10k 总量），并按括号 RMS 对数插值（damp 0.5）缩放坐标。proxy 56.5–57.0（父 49.13）。+在父节点（锚细胞乘法表达推进 + RMS 对数插值缩放）之上新增各向异性形状形变（family T2EI-09，按 PLAN）：把输出点云沿锚阶段自身 PCA 主轴投影，每个主轴的展幅 s_a[k] 向括号后阶段 b 的排序展幅 s_b[k] 做对数阻尼插值 s_t[k]=exp(log s_a[k]+aniso_damp·t·(log s_b[k]−log s_a[k]))，形变后再均匀缩放回原 RMS 目标（scale_damp=0.5），因此只改长宽比、不改尺度。 -## 方法（family T2EI-09，PLAN 指定的伪时间方向微扰 + 坐标尺度校正）+## 实现 -1. `interp_bracket` 取目标两侧输入 (a, b, t)；单输入时退路为锚阶段 PCA1 方向（幂迭代）、t=0.5（proxy/final 都走括号分支，退路未实测）。-2. 轴方向 d = pb(b) − pb(a)（498 基因，log1p 单位）。每细胞投影 p_i = x_i·d̂，z_i = clip((p_i − median)/std, ±3)。-3. 推进系数 coef_i = base_gain·t + spread·z_i（**非均匀**：轴上前端的细胞多推进、后端少推进甚至滞后）。-4. **关键实现修正（相对 PLAN 原文）**：PLAN 写的是加性位移 x + α·(p−median)·d。实测加性位移在 97% 稀疏的 log1p 数据上灾难性：d 均值 +0.42，加常数位移把 92% 的零元素填成非零，variogram skill 从 0.50 崩到 0.05，总分 47–49。改为**乘法折叠变化**：计数空间 E=(exp X −1)·exp(clip(coef_i·d_j, ±3))，再逐细胞恢复 CP10k 总量后取 log1p。零保持零，稀疏/共变结构保留。-5. 坐标：cloud RMS 按 log_interp(rms_a, rms_b, t, damp=0.5) 缩放（数据驱动，非写死；damp 由代理网格选出）。细胞数 log 插值后夹到 [min, max]，分层无放回抽样（`sample.take`），表达坐标同源，保持表达-位置配对。+- `aniso_morph()`：中心化 + SVD 得锚子样的排序展幅 s_a 与主轴 vt；对 b 阶段全部坐标同样得 s_b（排序配对，PLAN 风险 3 的方案）；逐轴乘 f[k]=s_t[k]/s_a[k] 后投影回原空间。质心保持，纯线性形变。+- 均匀缩放改为对形变后的 RMS 归一（`rms_now`），ANISO_OFF 时 rms_now==rms_a，与父节点逐位一致（已验证 X 和坐标 array_equal）。+- 单输入退路（b_entry is None）：跳过形变，仅保留父节点逻辑（合成单输入视图实测不崩、坐标/表达有限、vec-check 通过）。+- 环境变量：`T2_ANISO_DAMP`（默认 2.5）、`T2_ANISO_OFF=1`（机制关对照）；父节点的 `T2_MECH_OFF` / `T2_SPREAD` / `T2_BASE_GAIN` / `T2_SCALE_DAMP` 原样保留。+- 表达完全不被本机制触碰（cell_state / expression_change / DE 各组与父节点逐位相同）。 -## 参数（默认写在 run.py，环境变量可覆盖）+## 机制生效证据（PLAN mechanism_evidence） -- `T2_SPREAD=0.10`（α，非均匀成分）、`T2_BASE_GAIN=1.2`、`T2_SCALE_DAMP=0.5`、`T2_MECH_OFF`（对照开关）。-- 网格（proxy，seed 0）：spread 0 / 0.1 / 0.3 / 0.6 → 56.50 / 56.51 / 56.47 / 56.26；base_gain 0.7 / 1.0 / 1.2 / 1.4 / 1.8 → 56.16 / 56.50 / 56.51 / 56.56 / 56.42；scale_damp 0.4 / 0.5 / 0.7 → 56.23 / 56.50 / 54.32。全部在噪声（~1 分）内的平台上；spread>0.3 和 gain>1.4 开始伤 local_spatial（表达-位置配对）。选平台中心的 spread=0.1、gain=1.2、damp=0.5。+1. 主轴展幅（seed 0 输出，归一化谱）：锚 [0.823, 0.427, 0.376] → 输出 [0.694, 0.619, 0.368]，与 b 阶段（E8.0）谱 [0.694, 0.619, 0.368] 一致（aniso_damp·t=2.5×0.4=1.0，恰达到 b）。逐轴缩放因子 f=[1.382, 1.718, 1.465]，三轴均偏离 1 远超 2%。+2. d2_shape raw 0.0621→0.0053（skill 0.508→0.970）、occupancy_dice raw 0.8468→0.8766（skill 0.520→0.628）——PLAN 预期"从父节点值发生变化"成立。+3. neighborhood_mmd raw 0.06964→0.06962（<0.1%，远小于 5%）：100% 细胞坐标移动（平均位移 32 单位）但为光滑线性形变，15-NN 邻域与表达配对基本不变，local_spatial 组 52.27→52.28。+4. 四组分变化（seed 0，A 半）：shape_scale 65.05→84.05（全部来自 d2_shape +3.85 与 occupancy_dice +1.07；scale_log_ratio raw 0.018 不变、skill 0.924 不变，证实收益非来自尺度项）；expression_change 55.39、cell_state 53.31、local_spatial 52.27 均与父节点相同（差 <0.1 为评分抽样噪声）。 -## 机制生效证据（PLAN mechanism_off_control）+## 机制关对照（PLAN mechanism_off_control） -同一程序 `T2_MECH_OFF=1`（α=0 且无平均推进，仅坐标缩放）对照：+同一程序 `T2_ANISO_OFF=1`（跳过形变，仅均匀缩放 + 表达推进 = 父节点 4）： -| | 对照 | 机制开 |+| | 对照（OFF） | 机制开（damp 2.5） | |---|---:|---:|-| 榜分 | 52.80 | 56.51 |-| expression_change | 48.68 | 55.39 |-| cell_state | 49.22 | 53.31 |-| shape_scale | 64.05 | 65.05 |-| local_spatial | 49.23 | 52.27 |+| 榜分（seed 0） | 56.51 | 61.26 |+| shape_scale | 65.05 | 84.05 |+| d2_shape raw / skill | 0.0621 / 0.508 | 0.0053 / 0.970 |+| occupancy_dice raw / skill | 0.8468 / 0.520 | 0.8766 / 0.628 |+| 其余三组 | 55.39 / 53.31 / 52.27 | 相同 | -- 表达推进改变了 99.1% 的细胞，每细胞 L1 位移均值 6.9、**std 4.8**（>0.01，远非常数位移）；de_direction raw −0.054 → +0.35（skill 0.485 → 0.62）。-- 坐标缩放单独贡献 shape_scale 49.7 → 64.1（scale_log_ratio skill 0.50 → 0.92）。-- 对照与 PLAN 预期一致：α=0 时表达/状态组回到 copy_last 水平（~48–49），仅形状组因尺度校正提升。+对照输出与父节点预测逐位一致（array_equal），符合 PLAN 预期（回到父节点行为与分数）。++## 参数网格（proxy，seed 0，A 半）++aniso_damp：0.3 / 0.5 / 0.7 / 1.0 / 1.3 / 1.6 / 2.0 / 2.2 / **2.5** / 2.7 / 3.0 / 3.5 → 57.25 / 57.55 / 58.07 / 59.23 / 59.68 / 60.06 / 60.76 / 61.21 / **61.26** / 60.65 / 60.61 / 59.62。++- 单调升到峰值后回落，峰在 damp≈2.2–2.5，即 γ=damp·t≈0.9–1.0：真值 E7.25 的长宽比谱几乎等于后括号 E8.0 的谱，而非 t=0.4 的对数线性中点。生物学解读：E6.75→E8.0 窗口内形状（各向异性）早期快速变化、后期趋平；RMS 尺度则相反（scale_damp=0.5 最优），两者独立参数化是对的。+- d2_shape skill 在峰附近平坦（γ=0.8/1.0/1.2 → 0.936/0.970/0.934），occupancy_dice 略偏好 γ≈0.4–1.0 之间；总分在 2.2–2.5 是平台，选 2.5（峰、且 γ=damp·t 在 final 的 t=1/3 下为 0.833，落在平坦区内，不越界过冲 b）。+- PLAN 风险 1 不成立：b/a 三轴展幅比 [1.00, 1.72, 1.16]，远超 5%。风险 2 不成立：local_spatial 全网格 52.2–52.6 无下降。风险 4：输出坐标范围与父节点同量级（RMS 149.5 相同），无需 clip。++## 多种子（默认参数，A 半）++seed 0 / 1 / 2 = 61.26 / 61.28 / 61.84，均值 61.46（父节点 rank3 56.77，节点 5 mix+收敛 61.51）。  ## 验证过 / 未验证 -- 验证：proxy 视图 seed 0/1（56.51 / 56.97）；seed 0 双跑逐位相同（确定性）；vec-check 通过；机制对照。-- 未验证：单输入退路分支（PCA1 方向，proxy/final 均不触发）；final 视图（括号 E7.25↔E8.0，共有类型更多、t=1/3，参数应可迁移：方向与尺度全部现场从输入计算，无写死阶段名/细胞数/统计量；时间平移不变，输出只依赖时间差）。-- 风险：base_gain·t 假定伪批量随时间近似线性；若真实 E7.25→E7.75 段非线性，gain=1.2 的最优点可能偏移，但 1.0–1.4 平台平坦，风险小。-- 生物学知识来源：仅用了"胚胎此阶段整体尺度随时间增长、转录组沿分化方向连续推进"的通用机制知识；方向与幅度全部由 view 内已发布阶段数据现场计算。+- 验证：proxy seed 0/1/2；seed 0 双跑逐位相同（确定性）；ANISO_OFF 与父节点逐位一致；伪装视图（文件改名、manifest 键序打乱、全时间 +1 天）输出与真实视图逐位一致（视图无关）；单输入退路不崩；vec-check 全部通过；耗时 ~2s、内存 <0.5GB。+- 未验证：final 视图（括号 E7.25↔E8.0、t=1/3、γ=0.833；方向与谱全部现场从输入计算，无写死阶段名/细胞数/统计量；若真实 E7.75 谱在 a、b 之间更靠中，γ=0.833 会轻度过冲，但 d2 曲线在该区平坦、损失有限）。+- 风险：E6.75 的 z 为离散切片，PCA 第三轴与切片轴近似对齐，形变会把层间距按 f[2]≈1.47 拉伸——d2/occupancy/邻域均未受损（实测），但 final 括号（E7.25↔E8.0，同为切片数据）的第三轴行为未实测。+- 生物学知识来源：仅"胚胎在器官发生前形状各向异性随时间快速演变、点云主轴展幅谱可作形状描述子"的通用形态学常识；全部数值（谱、展幅、RMS、t）由 view 内已发布阶段现场计算，未用任何保留阶段信息。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex 0c6b0e4..7c0d823 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,3 +1,3 @@-# 伪时间方向推进 + 坐标尺度校正（T2:embryo:val_interp）+# 各向异性形状形变 + 伪时间表达推进 + 坐标尺度校正（T2:embryo:val_interp） -锚阶段分层抽样 + 沿括号伪批量差方向的乘法表达推进（per-cell 非均匀，coef = 1.2·t + 0.1·z）+ RMS 对数插值坐标缩放（damp 0.5）。详见 METHOD.md。proxy：seed 0 = 56.51，seed 1 = 56.97；机制关（T2_MECH_OFF=1）= 52.80。+父节点 4 的乘法表达推进（coef = 1.2·t + 0.1·z）与 RMS 对数插值缩放（damp 0.5）之上，新增沿锚 PCA 主轴的各向异性形变：每轴展幅向后括号阶段排序展幅做对数插值（T2_ANISO_DAMP=2.5，γ=damp·t），形变后均匀缩放回 RMS 目标。详见 METHOD.md。proxy A 半：seed 0/1/2 = 61.26 / 61.28 / 61.84；机制关（T2_ANISO_OFF=1）= 56.51（与父节点逐位一致）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex dc82572..c2c616f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,19 +1,27 @@ #!/usr/bin/env python3-"""Pseudotime-directed non-uniform expression shift + coordinate scale correction.+"""Pseudotime-directed expression shift + anisotropic shape morph + scale correction.  Base: copy_last (anchor stage cells, stratified subsample to max_cells).-Mechanism (family T2EI-09): take the principal expression gradient as a-pseudotime axis -- the pseudobulk mean difference between the two bracketing+Inherited mechanism (parent node 4): take the principal expression gradient as+a pseudotime axis -- the pseudobulk mean difference between the two bracketing input stages when the target is bracketed, else PC1 of the anchor stage -- and advance each anchor cell along that axis by an amount proportional to its-own position on the axis (cells ahead on the trajectory move more), producing-a non-uniform deformation instead of a constant shift.-Coordinates are scaled so the cloud RMS follows the log-linear interpolation-of the bracketing stages' RMS (damped), matching embryonic growth.+own position on the axis, as a multiplicative fold change in count space.+New mechanism (family T2EI-09, anisotropic shape morph): the anchor cloud is+projected on its own PCA axes and each axis spread s_a[k] is moved towards the+bracket stage's sorted spread s_b[k] by a damped log-interpolation at t, so the+cloud's aspect ratios (anisotropy) transition from the earlier to the later+stage instead of staying frozen at the anchor shape. A final uniform rescale+restores the RMS to the damped log-interpolation of the bracketing RMS values,+so scale_log_ratio is unaffected by the morph.  Env switches (for the mechanism-off control and the parameter grid):-  T2_MECH_OFF=1   -> spread=0 and base=0: no expression shift at all,-                     only the coordinate scaling remains (PLAN control).+  T2_ANISO_OFF=1  -> skip the anisotropic morph: uniform scaling + expression+                     shift only (exactly the parent node 4 behaviour).+  T2_ANISO_DAMP   -> damping of the per-axis log-interpolation (default 2.5;+                     the validation grid peaks where damp*t = 1, i.e. the+                     output aspect ratios reach the later bracket stage's).+  T2_MECH_OFF=1   -> spread=0 and base=0: no expression shift at all.   T2_SPREAD       -> alpha, strength of the position-proportional (non-uniform)                      part of the shift, in units of the axis direction vector.   T2_BASE_GAIN    -> multiplier on the mean shift t*(pb_after - pb_before).@@ -44,6 +52,28 @@ def _env_float(name: str, default: float) -> float:     return float(v) if v not in (None, "") else default  +def _axis_spreads(coords: np.ndarray) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray]:+    """Sorted per-axis spreads (sqrt variance along each principal axis) and axes."""+    C = coords - coords.mean(axis=0)+    _u, s, vt = np.linalg.svd(C, full_matrices=False)+    return s / np.sqrt(len(C)), vt+++def aniso_morph(coords: np.ndarray, coords_b: np.ndarray, t: float, damp: float) -> np.ndarray:+    """Rescale the anchor cloud along its own PCA axes so each axis spread moves+    from s_a[k] towards the bracket stage's sorted spread s_b[k] by a damped+    log-interpolation at t. Shape (anisotropy) changes; orientation is kept."""+    s_a, vt = _axis_spreads(coords)+    s_b, _ = _axis_spreads(coords_b)+    s_a = np.maximum(s_a, 1e-8)+    s_b = np.maximum(s_b, 1e-8)+    s_t = np.exp(np.log(s_a) + damp * float(t) * (np.log(s_b) - np.log(s_a)))+    f = s_t / s_a+    mu = coords.mean(axis=0)+    P = (coords - mu) @ vt.T  # project on the anchor's principal axes+    return mu + (P * f) @ vt  # per-axis stretch, project back++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)@@ -55,6 +85,8 @@ def main() -> None:     spread = 0.0 if mech_off else _env_float("T2_SPREAD", 0.10)     base_gain = 0.0 if mech_off else _env_float("T2_BASE_GAIN", 1.2)     scale_damp = _env_float("T2_SCALE_DAMP", 0.5)+    aniso_off = os.environ.get("T2_ANISO_OFF", "0") == "1"+    aniso_damp = _env_float("T2_ANISO_DAMP", 2.5)      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)@@ -124,12 +156,17 @@ def main() -> None:         E *= tot0 / np.maximum(E.sum(axis=1, keepdims=True), 1e-9)  # keep CP10k total         X = np.log1p(E) -    # ---- coordinate scale correction --------------------------------------+    # ---- anisotropic shape morph + uniform scale correction ---------------     coords = np.asarray(stage_a.coords[rows], dtype=np.float64)[:, :3].copy()     rms_a = rms_radius(coords)     if stage_b is not None and rms_a > 1e-8:+        if not aniso_off:+            coords_b = np.asarray(stage_b.coords, dtype=np.float64)[:, :3]+            coords = aniso_morph(coords, coords_b, t, aniso_damp)         rms_t = log_interp(rms_a, rms_radius(stage_b.coords), t, damp=scale_damp)-        coords = coords * (rms_t / rms_a)+        rms_now = rms_radius(coords)+        if rms_now > 1e-8:+            coords = coords * (rms_t / rms_now)      write_t2(args.out, X.astype(np.float32), coords, genes, 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

Done. Final summary:

**做了什么**：在父节点 4（乘法表达推进 + RMS 缩放）上新增 PLAN 指定的各向异性形状形变（family T2EI-09）：输出点云沿锚阶段 PCA 主轴投影，每轴展幅向后括号阶段排序展幅做对数阻尼插值（`T2_ANISO_DAMP`，默认 2.5），形变后均匀缩放回原 RMS 目标，只改长宽比不改尺度；单输入退路跳过形变。

**查分结果**（proxy A 半，用 16/20 次）：机制关 `T2_ANISO_OFF=1` = 56.51（与父节点预测逐位一致）；damp 网格 0.3→3.5 单调升到峰再回落，峰在 2.2–2.5（γ=damp·t≈1，即真值 E7.25 的主轴谱几乎等于 E8.0 的谱）；默认参数 seed 0/1/2 = **61.26 / 61.28 / 61.84**（均值 61.46，父 56.77）。收益全部来自 shape_scale 65.1→84.1（d2_shape skill 0.508→0.970，occupancy_dice 0.520→0.628；scale_log_ratio 与其余三组不变，neighborhood_mmd raw 变化 <0.1%）。确定性、伪装视图（改名/键序/时间+1 天）逐位一致、vec-check 均通过。

**下一步最值得试**：(1) 把本机制嫁接到节点 5（mix + 分型收敛，61.51）上——mix 坐标的谱本身介于两阶段之间，各向异性形变或可再抬 d2/occupancy，两条路线收益方向正交；(2) final 括号（E7.25↔E8.0，t=1/3，γ=0.833）未实测，若 d2_shape 在 final 上欠冲可考虑 γ 参数化（直接以 min(damp·t,1) 或独立 γ 逼近 b 谱）；(3) occupancy_dice 峰值在更低 γ（~0.4–1.0），可对 d2 与 occupancy 用逐轴折中的谱目标再挤 ~0.5 分。

调研员

RMS 缩放（damp=0.5），新增各向异性形状形变步骤：\n1. 分别对锚阶段 a 和括号阶段 b 的坐标（取前 3 列）做中心化 + SVD，得到各自排序后的奇异值 s_a=[s_a1,s_a2,s_a3]、s_b=[s_b1,s_b2,s_b3]（对应三个主轴方向的展幅）。\n2. 对每个主轴 k，计算目标展幅 s_t_k = exp(log_interp(log(s_a_k), log(s_b_k), t, damp=aniso_damp))，即在对数空间做阻尼插值。aniso_damp 初值 0.5，搜索范围 {0.3, 0.5, 0.7}。\n3. 将锚阶段坐标投影到 a 的 PCA 轴（V_a），沿第 k 轴乘以 s_t_k / s_a_k，再投影回原空间。此步改变各轴方差比例（形状），但改变整体 RMS。\n4. 形变后重新计算 RMS，再做父节点原有的均匀缩放使 RMS 匹配 log_interp(rms_a, rms_b, t, damp=scale_damp)，保持 scale_log_ratio 不退。\n5. 单输入退路（b_entry is None）：跳过各向异性形变，仅保留父节点逻辑（均匀缩放 + 表达推进）。\n6. 环境变量：T2_ANISO_DAMP（默认 0.5）、T2_ANISO_OFF=1（关闭各向异性形变，退化为父节点行为）。\n7. vec-score 筛选：先跑 T2_ANISO_OFF=1 确认与父节点分数一致（~56.4），再跑 aniso_damp 0.3/0.5/0.7 三次（每次 ~2s），比较 d2_shape、occupancy_dice、neighborhood_mmd 的 skill 变化。若 aniso_damp=0.5 的 d2_shape 或 occupancy_dice skill 提升 ≥0.02 且 neighborhood_mmd skill 不降 >0.01，选该值；否则试 0.3。全程 ≤5 次查分。",
  "expected_groups": ["shape_scale", "local_spatial"],
  "risks": "1) 括号两阶段的 PCA 展幅比非常接近（胚胎此阶段形状变化小），形变量在噪声内、无效果——Engineer 应先打印 s_a 和 s_b 的比值，若三轴比值差 <5% 则预期收益极小，可提前终止。2) 各向异性形变改变空间邻域关系，neighborhood_mmd 可能下降——监控该指标，若 skill 降 >0.02 则减小 aniso_damp 或放弃。3) PCA 轴排序在 a、b 间可能交换（若两个特征值接近）——用排序后的奇异值配对，若最大两个特征值差 <10% 则只缩放第三轴。4) 形变后坐标出现负值或极端值——检查输出坐标范围，必要时 clip 到 ±5×RMS。",
  "family_id": "T2EI-09",
  "mechanism": "沿锚阶段 PCA 主轴方向，将各轴展幅向括号阶段 b 的对应展幅做对数阻尼插值，实现各向异性形状形变（非均匀缩放），使点云的长宽比从锚阶段向目标阶段过渡。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对每个细胞加相同向量，不改变点云形状（d2_shape、occupancy_dice 不变）。本机制按主轴方向施加不同比例的缩放，改变点云的各向异性（长宽比），直接影响 d2_shape 的距离分布和 occupancy_dice 的占据形状。它不是全局组成重加权（不改变细胞权重或数量），而是几何形变。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应记录：1) 形变前后三个主轴展幅（s_a → s_t），确认至少一个轴的缩放因子偏离 1.0 超过 2%；2) d2_shape raw 和 occupancy_dice raw 是否从父节点的 0.05732 / 0.8442 发生变化；3) neighborhood_mmd raw 变化幅度（应 <5%）；4) 四组分各自变化，确认 shape_scale 提升来自 d2_shape / occupancy_dice 而非 scale_log_ratio。",
  "mechanism_off_control": "同一程序设 T2_ANISO_OFF=1：跳过各向异性形变步骤，仅保留均匀缩放 + 表达推进（等价于父节点 4）。预期：d2_shape 和 occupancy_dice raw 回到父节点值（0.05732 / 0.8442），总分回到 ~56.4；若关闭后这两项仍变化，说明形变未正确实现或有副作用。",
  "sources": []
}