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节点 n14

T2EI-02：mix 混抽+坐标 procrustes3d/RMS 缩放不动配对，表达用非平衡 Sinkhorn OT 重心投影做逐细胞位移（s=0.6，ε=0.01，τ=0.9，每侧 4000 子样，nnz-only、|Δ|≥0.25）。

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 64adcfc76f: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 +34 −0、solution/run.py +188 −0

diff --git a/solution/EXECUTION.json b/solution/EXECUTION.jsonnew file mode 100644index 0000000..9d5125c--- /dev/null+++ b/solution/EXECUTION.json@@ -0,0 +1 @@+{"gpu": false}diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..cca7e29--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,34 @@+T2EI-02：mix 混抽+坐标 procrustes3d/RMS 缩放不动配对，表达用非平衡 Sinkhorn OT 重心投影做逐细胞位移（s=0.6，ε=0.01，τ=0.9，每侧 4000 子样，nnz-only、|Δ|≥0.25）。++## 方法族与实现++- family_id: T2EI-02（逐细胞 OT 表达位移，坐标原配对）。与节点 5/8/10/11 的类型级常数位移不同：靶点来自每个细胞自己的 OT 耦合重心投影，型内不同细胞位移不同（诊断输出 type_disp_std_over_mean ≈ 0.2–0.4，显著 >0；常数位移应 ≈0），且不使用类型标签对齐（分层抽样除外）。+- 管线：interp_bracket 取 (a,b,t)；procrustes3d 对齐坐标 + 阻尼 log-RMS（damp=0.5）；n=log 线性插值夹到 [min,max]，按 (1−t,t) 分层混抽；表达侧：每侧分层抽 ≤4000 细胞，合并 PCA-30，代价=平方欧氏/median，log 域非平衡 Sinkhorn（τ=0.9，γ=τ/(τ+ε)，100 迭代），重心投影得靶表达，非子样细胞按 PCA 1-NN 映射取靶；位移 x'=x+s·t·(x̂−x)（a 侧）/ s·(1−t)（b 侧），只作用 x>0 且 |x̂−x|≥0.25 的项，clip≥0。+- 单阶段退路：b 缺失时分层抽 anchor ≤max_cells 原样输出。+- 开关：环境变量 T2_OT_SHIFT=0 完全跳过 OT（机制关闭对照）；T2_OT_EPS/T2_OT_TAU/T2_OT_N/T2_SCALE_DAMP 可覆盖。提交默认 s=0.6、ε=0.01、τ=0.9、n_ot=4000、damp=0.5（机制打开）。++## 查分结果（proxy，A 半，seed 0）++| 配置 | 榜分 | 表达 | 状态 | 形状 | 邻域 | variogram skill | mmd_u skill |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| s=0（对照=纯 mix） | 56.38 | 59.8 | 36.2 | 75.0 | 54.5 | 0.216 | 0.509 |+| s=0.6, ε=0.05 | 55.39 | 58.6 | 36.4 | 75.0 | 51.6 | 0.304 | 0.424 |+| s=1.0, ε=0.05 | 49.78 | 58.1 | 34.9 | 63.7 | 42.5 | 0.396 | 0.302 |+| s=0.6, ε=0.01（提交） | 56.51 | 60.0 | 38.1 | 75.0 | 53.0 | 0.301 | 0.461 |++## 机制生效证据与解读++- 机制确实改变细胞：3000/3000 a 侧、2000/2000 b 侧细胞被移动，436–498 个基因；有效耦合邻居数中位数 ~930/4000（多靶点加权，非 1-NN 复制），ε=0.01 时部分行下溢（pi_mass 0.72）。+- 方向性收益：variogram skill 0.216→0.30（共变结构改善，机制的靶效应），cell_state 组 36.2→38.1，expression_change 59.8→60.0。+- 代价：重心投影是收缩算子，mmd_u 变差（0.509→0.461）、neighborhood_mmd 变差（54.5→53.0，坐标未动但表达改变影响邻域均值分布）。s 越大收缩越强，s=1 时邻域跌破地板触发结构门（形状 75→63.7），总分崩到 49.8。+- 净效果：s=0.6+ε=0.01 比对照 +0.13，在 T2 噪声（~1 分）以内，**不构成显著收益**；但组分结构（variogram/cell_state 升、mmd_u/邻域降）指明改进方向。+- 未验证：τ 扫描、ε=0.2、s∈{0.3,4}、n_ot=1500 快扫（时间超限）；s=0 与 mix 基线节点 2 的逐位一致性（管线独立实现，分数一致 56.4 vs 57.2 在噪声内）。+- 视图无关性：只用 t、时间差、细胞数与 manifest 上下限，无绝对时间/阶段名/路径依赖；随机性全部来自 default_rng(seed)。++## 知识来源++无外部生物学知识；全部统计量从 view 输入现场计算。方法为通用 OT/Sinkhorn（Peyré & Cuturi 教科书算法），坐标对齐复用 src.task2_spatial.frame。++## 下一步建议++收缩是主要伤害：把位移改为「向靶移动 + 型内/局部方差保持」（例如位移后再加回 (x−x̂) 的收缩分量的一部分），或只对 DE 显著基因位移；或把重心投影换成耦合抽样（sample_partner）避免平滑。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..95e0319--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,188 @@+"""T2 embryo interpolation: mix baseline + per-cell unbalanced-Sinkhorn OT expression displacement.++Coordinates: procrustes3d alignment + damped log-RMS scaling, per-cell coordinate/expression+pairing preserved (protects neighborhood_mmd and the structure gate).+Expression: each output cell moves toward its own barycentric OT target on the other stage.+T2_OT_SHIFT=0 disables the mechanism exactly (pure mix pipeline).+"""++from __future__ import annotations++import argparse+import json+import os+from pathlib import Path++import numpy as np++from src.task2_spatial import view_io+from src.task2_spatial.frame import log_interp, rms_radius, scale_to_rms+from src.task2_spatial.sample import clip_n, mix_indices, take+from src.task2_spatial.transport import as_dense, stratified_choice+++def _env(name: str, default: float) -> float:+    try:+        return float(os.environ.get(name, default))+    except ValueError:+        return default+++def sinkhorn_log(C: np.ndarray, eps: float, tau: float, n_iter: int = 100):+    """Unbalanced Sinkhorn in log domain; returns coupling pi (float32)."""+    n, m = C.shape+    log_mu = np.full(n, -np.log(n))+    log_nu = np.full(m, -np.log(m))+    K = -C / eps+    f = np.zeros(n)+    g = np.zeros(m)+    gamma = tau / (tau + eps)+    for _ in range(n_iter):+        f = gamma * (log_mu - _lse_row(K + g[None, :]))+        g = gamma * (log_nu - _lse_row((K + f[:, None]).T))+    log_pi = K + f[:, None] + g[None, :]+    return np.exp(log_pi).astype(np.float32)+++def _lse_row(M: np.ndarray) -> np.ndarray:+    mx = M.max(axis=1)+    return mx + np.log(np.exp(M - mx[:, None]).sum(axis=1))+++def _sqdist(P: np.ndarray, Q: np.ndarray) -> np.ndarray:+    return (P * P).sum(1)[:, None] + (Q * Q).sum(1)[None, :] - 2.0 * (P @ Q.T)+++def ot_targets(Xa: np.ndarray, Xb: np.ndarray, n_ot: int, eps_mult: float, tau: float,+               rng: np.random.Generator, labels_a=None, labels_b=None, verbose=True):+    """Barycentric OT targets for every cell of a (toward b) and of b (toward a)."""+    na, nb = len(Xa), len(Xb)+    sa = np.arange(na) if na <= n_ot else stratified_choice(labels_a, n_ot, rng)+    sb = np.arange(nb) if nb <= n_ot else stratified_choice(labels_b, n_ot, rng)+    As, Bs = Xa[sa].astype(np.float64), Xb[sb].astype(np.float64)++    mu = np.vstack([As, Bs]).mean(axis=0)+    Y = np.vstack([As, Bs]) - mu+    Vt = np.linalg.svd(Y, full_matrices=False)[2][:30]++    def embed(X):+        return (X.astype(np.float64) - mu) @ Vt.T++    Esub_a, Esub_b = embed(As), embed(Bs)+    d2 = np.maximum(_sqdist(Esub_a, Esub_b), 0.0)+    C = d2 / (np.median(d2) + 1e-12)+    pi = sinkhorn_log(C, eps_mult, tau)++    ra = pi.sum(axis=1)+    rb = pi.sum(axis=0)+    bary_b = (pi / np.maximum(ra, 1e-12)[:, None]) @ Bs.astype(np.float32)  # targets for subsample a+    bary_a = (pi.T / np.maximum(rb, 1e-12)[:, None]) @ As.astype(np.float32)  # targets for subsample b++    out = []+    for Xall, Esub, bary in ((Xa, Esub_a, bary_b), (Xb, Esub_b, bary_a)):+        if len(Xall) == len(Esub):+            out.append(bary)+        else:+            Eall = embed(Xall)+            nn = _sqdist(Eall, Esub).argmin(axis=1)+            out.append(bary[nn])+    if verbose:+        p = pi / np.maximum(ra, 1e-12)[:, None]+        ent = -(p * np.log(p + 1e-300)).sum(axis=1)+        print(f"[ot] n_sub a={len(sa)} b={len(sb)} eff_neighbors median={np.exp(np.median(ent)):.1f} "+              f"pi_mass={pi.sum():.3f} marg_dev={max(abs(ra.sum()-1), abs(rb.sum()-1)):.3f}", flush=True)+    return out[0], out[1]+++def apply_shift(X: np.ndarray, bary: np.ndarray, s: float, w: float, min_delta: float = 0.25) -> np.ndarray:+    """X' = X + s*w*(bary - X) on expressed entries with |delta|>=min_delta, clipped at 0."""+    if s == 0.0:+        return X+    delta = (bary - X).astype(np.float32)+    mask = (X > 0) & (np.abs(delta) >= min_delta)+    out = X.copy()+    out[mask] = out[mask] + np.float32(s * w) * delta[mask]+    return np.clip(out, 0.0, None)+++def main():+    ap = argparse.ArgumentParser()+    ap.add_argument("--data", required=True)+    ap.add_argument("--out", required=True)+    ap.add_argument("--seed", type=int, default=0)+    args = ap.parse_args()++    view = Path(args.data)+    manifest = view_io.load_manifest(view)+    genes = view_io.panel_genes(view, manifest)+    lo = int(manifest["min_cells"])+    hi = int(manifest["max_cells"])++    s = _env("T2_OT_SHIFT", 0.6)+    n_ot = int(_env("T2_OT_N", 4000))+    eps_mult = _env("T2_OT_EPS", 0.01)+    tau = _env("T2_OT_TAU", 0.9)+    scale_damp = _env("T2_SCALE_DAMP", 0.5)++    entry_a, entry_b, t = view_io.interp_bracket(manifest)+    stage_a = view_io.read_stage(view, entry_a, genes)+    rng = np.random.default_rng(args.seed)++    if entry_b is None:  # single-stage fallback: copy anchor+        idx = take(stage_a.labels, hi, rng)+        expr = as_dense(stage_a.X, idx)+        view_io.write_t2(args.out, expr, stage_a.coords[idx], genes, seed=args.seed)+        print(f"[fallback] single input, n={len(idx)}", flush=True)+        return++    stage_b = view_io.read_stage(view, entry_b, genes)+    t = float(t)++    # --- coordinates: procrustes3d + damped log-RMS (identical to mix baseline) ---+    from src.task2_spatial.frame import align_pair+    ca, cb, info = align_pair(stage_a.coords, stage_b.coords, stage_a.labels, stage_b.labels,+                              method="procrustes3d")+    target_rms = log_interp(rms_radius(stage_a.coords), rms_radius(stage_b.coords), t, scale_damp)+    ca = scale_to_rms(ca, target_rms)+    cb = scale_to_rms(cb, target_rms)++    n = clip_n(log_interp(stage_a.n, stage_b.n, t), lo, hi)+    ia, ib = mix_indices(stage_a.labels, stage_b.labels, t, n, rng)+    print(f"[mix] t={t:.3f} n={n} from_a={len(ia)} from_b={len(ib)} "+          f"shared_types={info.get('n_shared_types')} z_dot={info.get('z_dot'):.3f} rms={target_rms:.1f}", flush=True)++    Xa = as_dense(stage_a.X, ia)+    Xb = as_dense(stage_b.X, ib)++    if s > 0.0:+        Xa_full = as_dense(stage_a.X)+        Xb_full = as_dense(stage_b.X)+        bary_b_for_a, bary_a_for_b = ot_targets(Xa_full, Xb_full, n_ot, eps_mult, tau, rng,+                                                stage_a.labels, stage_b.labels)+        Xa = apply_shift(Xa, bary_b_for_a[ia], s, t)+        Xb = apply_shift(Xb, bary_a_for_b[ib], s, 1.0 - t)+        # mechanism diagnostics+        for nm, X0, X1, labs in (("a", as_dense(stage_a.X, ia), Xa, stage_a.labels[ia]),+                                 ("b", as_dense(stage_b.X, ib), Xb, stage_b.labels[ib])):+            d = (X1 - X0)+            nz = np.abs(d).sum(axis=0) > 0+            moved = (np.abs(d) > 0).sum(axis=1)+            ratios = []+            for lab in np.unique(labs):+                m = labs == lab+                if m.sum() >= 10:+                    dm = d[m].sum(axis=1)+                    if abs(dm.mean()) > 1e-6:+                        ratios.append(dm.std() / abs(dm.mean()))+            print(f"[mech {nm}] cells_moved={int((moved>0).sum())}/{len(d)} "+                  f"genes_moved={int(nz.sum())} mean|d|={abs(d).mean():.4f} std(d)={d.std():.4f} "+                  f"type_disp_std_over_mean_median={np.median(ratios):.2f}", flush=True)++    coords = np.vstack([ca[ia], cb[ib]])+    expr = np.vstack([Xa, Xb]) if len(Xa) else Xb+    view_io.write_t2(args.out, expr, coords, genes, seed=args.seed)+    print(f"[done] n={expr.shape[0]}", 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

完成。节点 14（draft，T2EI-02 逐细胞 OT 表达位移）：

**做了什么**：从零实现 mix 管线（procrustes3d + 阻尼 log-RMS 坐标、分层混抽、表达/坐标原配对）+ 非平衡 Sinkhorn OT 重心投影的逐细胞表达位移（每侧 4000 子样、PCA-30、nnz-only、|Δ|≥0.25），带 `T2_OT_SHIFT=0` 机制关闭开关和单阶段退路。

**查分**（5/20 次）：s=0 对照 56.38；s=0.6/ε=0.05 → 55.39；s=1.0/ε=0.05 → 49.78（邻域跌破地板触发结构门）；**s=0.6/ε=0.01 → 56.51（提交默认）**。机制生效证据：全部输出细胞被移动、型内位移 std/mean≈0.2–0.4、有效耦合邻居 ~930；variogram skill 0.216→0.30、cell_state 36.2→38.1，但重心投影的收缩性伤 mmd_u（0.509→0.461）和邻域（54.5→53.0），净收益 +0.13 在噪声内，不算显著超过 mix 基线，远低于最佳节点 61.8。

**下一步最值得试**：消除收缩伤害——位移后加回被重心投影抹掉的型内/局部方差分量（或只对 DE 显著基因位移、用耦合抽样代替重心投影），保留 variogram 收益的同时守住 mmd_u 和邻域；该家族的收益上限取决于能否做到"共变改善、方差不塌"。

调研员

按细胞数分层抽样，未入选细胞用 PCA 空间 1-NN 映射到入选集取靶点）；在合并集上拟合 PCA d=30，代价 C=平方欧氏距离/median(C)；log 域非平衡 Sinkhorn（手写 ~30 行，勿假设 POT 可用）：ε 初值 0.05·median(C)，搜索 {0.01,0.05,0.2}·median；τ（KL 松弛）初值 0.9，搜索 {0.8,0.9,0.95}；100 次迭代。4) 重心投影得逐细胞靶点：a 侧 x̂_b(i)=Σ_j π_ij·x_bj / Σ_j π_ij（在原表达空间做，非 PCA），b 侧对称。5) 位移：a 侧 x'=x+s·t·(x̂_b−x)，b 侧 x'=x+s·(1−t)·(x̂_a−x)；只作用 x>0 的项、只保留 |x̂−x|≥0.25 的基因、clip≥0（与节点 5 的安全约定一致）。s 初值 1.0，环境变量覆盖，搜索 {0.3,0.6,1,2,4}（节点 5/10 显示大强度过冲有效，但逐细胞靶点比型均值噪声大，故从小值扫起）。6) 输出：按 (1−t, t) 比例从 a、b 分层混抽 n=5000（受 manifest max_cells 约束），表达/坐标配对原样写入。7) 查分策略（≤8 次/20 次上限）：先跑 s=0 对照确认 ≈ mix 基线（~57）；再在 n_ot=1500 子样上扫 s∈{0.6,1,2}（ε、τ 固定初值）各查 1 次；选优后全量跑 1–2 次确认。T2 噪声 ~1 分，小于 1 分的差距不算收益。",
 "expected_groups": ["cell_state", "expression_change"],
 "risks": "1) 重心投影过度平滑：逐细胞靶点是加权均值，可能比型均值位移更收缩型内方差，variogram 反而差于节点 5 的 0.01395——Engineer 应先在 n_OT=1500、s=1 跑一次看 mmd_u/variogram raw，再扫全网格。2) 耦合退化：ε 过小 → 耦合近 one-hot，靶点=1-NN 复制，机制退化为『复制 b 细胞』；每次跑打印每细胞有效邻居数（exp(行熵)），应 ≥5，否则调大 ε。3) τ 过大在出现/消失的类型上造质量，检查耦合边缘与均匀边缘的最大偏差。4) 逐细胞靶点噪声大，过冲（s>2）可能放大噪声伤 mmd_u——若 s=2,4 变差即止损在 s≤1。5) 30 分钟时限：4000×4000 float32 代价阵 64MB、100 次 Sinkhorn 迭代是秒级，风险低；先小样本后全量。6) 本 draft 的合格线是显著超过 mix 基线（57.2）并证明机制生效，不要求一次超过节点 11 的 61.8。",
 "family_id": "T2EI-02",
 "mechanism": "在表达 PCA 空间用非平衡 Sinkhorn 求两括号阶段的细胞间传输耦合，重心投影给每个细胞一个个性化的靶表达，a/b 两侧细胞各向自己的靶移动强度受 t 调制的比例 s；坐标只做全局 procrustes+RMS 缩放、保持原表达-坐标配对，从而保住邻域组与结构门。",
 "vs_constant_shift": "节点 5/10 的位移是每个类型标签一个常数向量，型内所有细胞同向同幅、且必须有两侧类型名对齐；本方案的靶点来自每个细胞自己的 OT 耦合，型内不同细胞获得不同方向/幅度（把型内质量重新分布到中间几何，而非整块平移），完全不使用类型标签，两侧类型词汇不一致时仍可运行。与纯组成重加权（mix）相比，它改变的是细胞在表达空间的位置而不只是抽样比例。",
 "mechanism_evidence": "1) 打印逐细胞位移向量在每个类型内的标准差/均值比，应显著 >0（常数位移该比值≈0）；2) 位移方向与所在类型 Δ_type 的余弦中位数应高（0.6–0.95）但非全 1，证明型内有个性化分量；3) 有效邻居数（耦合行熵）≥5，证明是多靶点加权而非 1-NN 复制；4) s=0 与 s>0 的四组 raw 对比：预期 mmd_u、variogram 改善，neighborhood_mmd 不降（坐标未动），形状三项逐位不变。",
 "mechanism_off_control": "环境变量 T2_OT_SHIFT=0（等价 s=0）时完全跳过 OT 与位移步，管线退化为纯 mix（procrustes+RMS+分层混抽）；Engineer 用 array_equal 验证 s=0 输出与 mix-only 运行逐位相同，且 vec-score 回到 ~57 的 mix 基线水平，与 s>0 的分差即为机制贡献。"}
```