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节点 n43 在终选来历上

节点40×41机制组合：型内中位再闭合（型因子±3×封顶）+逐基因Newton伪批量精确复原（dp逐位=同速度的全局再闭合路径），外部复制b以w=0.3混入速度，γ在新再闭合下重扫至1.5。

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 25abc70384: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 98c0bf509a。改动的文件：solution/METHOD.md +83 −89、solution/README.md +19 −14、solution/run.py +184 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex e6811c7..8a4a916 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,95 +1,89 @@-外部Qiu心脏样本（锚同时刻独立复制）经数据驱动型匹配后，其按型逐基因相对差 b_t 以 w=0.25 混入按型外推速度（软阈值前），修正位移方向；其余管线逐位承父节点35。--## 方法（PLAN 适配说明）--PLAN（三点速度方向修正，family T2HX-01）假设 external/ 的 Qiu 心脏样本"介于 anchor 与 target 之间"，-可算晚段速度 v_late=(pb_ext−pb_anchor)/Δt2。**该前提在本榜被数据证否**：外推榜的 external/ 按窗口规则-只保留 ≤ 末输入的阶段，视图挂载的 `qiu2024_heart_early_v1` 的 e_lo=e_hi 恰等于锚时间（Δt2=0，v_late 无-定义），且其标签词汇（First/Second heart field、Endocardial cells）与官方锚类型名零交集。因此按 improve-规则把机制适配为**同一发育时刻的跨数据集独立复制修正**（仍属 PLAN 的"上游速度方向估计改进"，目标弱项-cell_state/质心位置不变）：--1. 从 manifest["external"] 现场发现样本（只用时间差判断：e_lo ≤ target 且 e_hi ≥ anchor−0.25d；不写死-   日期/路径/数据集名；external 为空或无可用样本 → w 强制 0，输出逐位=父）。-2. 外部细胞按 panel 重归一：线性域每细胞缩放到 panel-CP10k=10^4 后 log1p（外部 assay 在其全转录组上归-   一，500 个 panel 基因只占其总量 ~8.7%；这是 CP10k 定义层面的技术归一化，非生物学测量）。497/500 基因-   覆盖；**未覆盖基因 b=0、保留 v_early（PLAN 步骤 5 回退）**——否则 fill-zero 的 m_ext 会注入纯测量伪影-   （如 Cemip2：m_a=5.19 → 伪 b=−0.84）。-3. 型匹配纯数据驱动：对每个官方锚类型（n≥10），取覆盖基因上伪批量 Pearson 相关最高的 ext 类型（ext-   类型 n≥20，corr≥0.30 才接受；平局按名字排序破，确定性）。本视图匹配到 10 型：Endo←Endocardial(0.494)、-   V-CM←FHF(0.544)、IFT-CM←FHF(0.568)、Unknown←SHF(0.482)、Intra-Endoth-2←Endocardial(0.435)、-   ExEM-2(0.349)/Intra-Endoth-1(0.357)/HEM-Endoth(0.328)/JCF(0.322)/aPHM(0.312)；未匹配型（Neural-   Tube、NCC、PAM-* 等）速度不变。-4. ext 型均值按 mult 电平匹配官方锚型均值后，算相对差 b_t=(m_ext−m_a)/(m_a+1)（与父速度估计同形），-   在软阈值**前**混入：v_t ← (1−w)·v_t + w·b_t，**w=0.25**（提交值）。-5. 之后管线逐位承父 35：ε=0.1 两步坐标 15-NN 支撑掩码平滑底物、rel 速度估计、α=1 乘法位移、k=0.5 MAD-   软阈值、γ=1.35 几何再闭合、β_rec=0.15 低通+电平 matched、PBC=10、DE 双门控、坐标/行序/细胞数/组成冻结。--关键参数（env 可调，默认=提交值）：`VEC_EXT_W=0.25`、`VEC_EXT_MODE=mix`、`VEC_EXT_MINCORR=0.30`、-`VEC_EXT_LEVEL=mult`、`VEC_EXT_MINCELLS=20`、`VEC_EXT_TOL=0.25`。`--ablate <任意名>` → EXT_W=0、-FRONT_BETA=0 → 输出逐位=父节点（已验证），其余机制钩子（node 37/39）本就默认关。--## 查分记录（A 半 proxy_noscale，父=56.869；共 18 次，余 2 次未用）--| 配置 | 榜分 | de_score | de_dir | mmd_u | variogram | nb_mmd |-|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|-| 父基线复现（=node 35/37/39） | 56.869 | ~0.278 | 0.3839 | 0.04850 | 0.03540 | 0.08093 |-| **mix w=0.25 + 覆盖回退（提交）** | **57.249** | 0.2917 | 0.4181 | 0.04866 | 0.03468 | 0.07970 |-| mix w=0.25（未加覆盖回退，含 3 基因伪影） | 57.331 | 0.3056 | 0.4184 | 0.04858 | 0.03462 | 0.07963 |-| mix w=0.15 / 0.20 / 0.35 | 57.115 / 57.250 / 57.188 | 0.2917/0.3056/0.2639 | 0.4110/0.4171/0.4001 | 0.04919/0.04911/0.04747 | 0.0346/0.0346/0.0350 | 0.0806/0.0802/0.0783 |-| mix w=0.50（PLAN 首筛，守卫破） | 56.613 | 0.2083 | 0.3544 | 0.04981 | 0.03574 | 0.07709 |-| mix w=0.25, mincorr=0.25 / 0.45 | 57.217 / 56.943 | 0.2778/0.3056 | 0.4156/0.4053 | 0.04905/0.05001 | 0.0342/0.0347 | 0.0793/0.0826 |-| mix w=0.25, level=add | 57.198 | 0.2639 | 0.4154 | 0.04804 | 0.03478 | 0.07894 |-| mixc（b 去中位，纯结构）w=0.25 | 57.275 | 0.2917 | 0.4189 | 0.04851 | 0.03465 | 0.07957 |-| mixconst（b=常数中位，对照）w=0.25 | 57.035 | 0.2778 | 0.4091 | 0.04876 | 0.03508 | 0.08055 |-| shrink w=1（可靠性阻尼解码） | 57.250 | 0.3056 | 0.4152 | 0.04882 | 0.03509 | 0.07976 |-| mixshrink w=0.25 s=1（组合） | 57.267 | 0.3056 | 0.4204 | 0.04898 | 0.03498 | 0.07986 |-| sign（PLAN 保守变体）w=1 | 56.742 | 0.2222 | 0.3828 | 0.04835 | 0.03522 | 0.07968 |-| sub w=0.5（v−w·b） | 55.679 | 0.1806 | 0.2562 | 0.04575 | 0.03947 | 0.08169 |-| α=0.75（纯幅度对照，无 ext） | 56.112 | 0.2361 | 0.3575 | 0.04669 | 0.04247 | 0.08112 |-| mix w=0.25 + α=1.15 | 57.075 | 0.3194 | 0.4166 | 0.05243 | 0.03200 | 0.08375 |--注：w/mincorr/level/mode 网格在未加覆盖回退的代码上扫（两版仅在 3 个未测基因上不同，pb L2 差 0.104，-榜分差 −0.08，噪声内）；提交版为加了 PLAN 步骤 5 回退的原则版本，伪影版分数不作提交依据。--解读：(a) w 网格单峰、0.15–0.35 全平台高于父，mincorr 0.30 是内点最优（0.25/0.45 都更低），level=mult/add-都超父 → 不是刀尖配置。(b) 纯幅度对照 α=0.75 掉到 56.11、常数-b 对照 57.04 < 含结构 57.33/57.27 → 收益-主体来自 b 的**逐基因结构**，不是均匀幅度/电平效应。(c) PLAN 守卫在 w=0.25 通过（de_dir 0.4181≥0.3839、-variogram 0.03468≤0.0355）；w=0.5 首筛即破守卫（0.3544），按 PLAN 转保守 sign 变体（56.74，也低于父）。-(d) PLAN 机制生效判据"∃w: mmd_u↓ 且 de_dir≥0.3839"在 w=0.35 满足（mmd_u 0.04747<0.0485、de_dir 0.4001）；-榜分最优 w=0.25 处 mmd_u 持平，净收益落在 DE 两项+variogram+nb_mmd。**与 PLAN 预期不同：提交配置下-mmd_u 本身没降**——b 修正的是跨数据集可复现的方向成分，改善体现在 de_direction（0.384→0.418）而非分布-距离；cell_state 组 +0.07（58.85→58.92 量级），expression_change 组约 +1.1。--机制证据（PLAN mechanism_evidence，提交配置）：(1) 10 个匹配型 spearman(v_pre,v_post)=0.61–0.83、符号翻转-比例 15–26%（DEBUG ext_corr 行逐型列出）；(2) 预测质心位移 ‖pb_submit−pb_parent‖₂=0.520（max|Δ|=0.151），-100% 细胞表达改变（匹配型速度修正 + 再闭合电平 r_med 1.80→1.45 的全局效应），中位线性总量 18246→14387；-(3) 四指标随 w 变化见上表；(4) 分型 MMD 贡献分解未做（需真值，离线不可得）。+节点40×41机制组合：型内中位再闭合（型因子±3×封顶）+逐基因Newton伪批量精确复原（dp逐位=同速度的全局再闭合路径），外部复制b以w=0.3混入速度，γ在新再闭合下重扫至1.5。++## 方法（family T2HX-01，improve，父=节点41）++基座逐位承父节点41：锚阶段坐标15-NN支撑掩码扩散平滑（ε=0.1，逐基因列缩放复原pb）→ 按共有型相对差速度+v_t=(m_a−m_p)/(m_p+1)（MIXEPS=1）→ 外部Qiu心脏样本（视图external/挂载，与锚同时刻的跨数据集独立复制：+panel-CP10k重归一、运行时伪批量Pearson型匹配corr≥0.30、mult电平匹配）的按型相对差 b_t 在软阈值前混入+v←(1−w)v+w·b → MAD软阈值 k=0.5 → 乘法位移 x·2^(α v̂)（α=1）→ DE双门控 → 几何再闭合 → PBC=10。+坐标、行序、细胞数、组成全程冻结。++本节点新增（=节点40机制在节点41基座上的重实现，二者作用位置正交：41在速度估计前，40在解码后）：++1. **型内中位再闭合**（`VEC_TYPE_REC=1`）：几何再闭合的参考电平从全局中位换成各细胞型自身的中位——+   s_i = (r_med,type(i)/r̃_i)^γ·(电平中性matched因子)，r̃为β_rec=0.15坐标15-NN低通后的每细胞膨胀比。+   型因子 f_t = r_med_t/r_med_global 封顶到 [1/3, 3]（`VEC_TYPEREC_CAP=3`，mode=f）。按型位移造成的+   型间总量结构（速度强的型更亮）由此保留，而不是被压平到一个全局电平。+2. **逐基因Newton伪批量精确复原**（`VEC_NEWTON_RESTORE=1`）：并行算出全局再闭合路径（=同速度下的父管线）+   经PBC后的每基因伪批量作为目标；型内路径经PBC后，对每个基因列在线性域解 c_g 使+   mean_i log1p(lin_ig·c_g) = 目标_g（Newton迭代 u=log c，g对u光滑单调凹，5次迭代收敛到 f_max=3.6e-15）。+   dp（从而de_score/de_direction、门控判定）与全局路径逐位一致（L2差8.4e-15）；机制只能在细胞间**再分配**+   表达，不能改变平均表达——正是节点40验证过的收益来源（mmd_u/nb_mmd/variogram轴）。+   复原目标用的是ext混合后的同一速度，所以组合输出的dp=节点41的dp，两个机制不互相破坏。+3. **γ重扫**（ANALYSIS建议）：再闭合输入分布已变（型内中位、r_med 1.46），γ在新机制下重扫，1.35→1.5；+   `--ablate`时γ退回继承基座值1.35（`VEC_GAMMA_ABLATE`）。++提交配置：w=0.3、γ=1.5、cap=3(f)、β_rec=0.15、k=0.5、α=1、PBC=10、ε=0.1，其余=父。++## 机制生效证据（DEBUG实测，提交配置）++- ext匹配：10个官方型匹配到3个外部型（Endocardial/First/Second heart field，corr 0.32–0.57），运行时算，无硬编码标签映射；未测基因b=0回退。+- 型内再闭合：33型中9型触封顶（未封顶f_t最大3.8e47——封顶是承重件）；f_cell^γ q05/q50/q95 = 0.155/1.115/11.845，细胞间表达被大幅再分配。+- Newton复原：5次迭代，dp_L2 pre 1.118 → post 8.4e-15（dp逐位=全局路径）；零模式保留（线性列缩放）。+- 四组分变化（A半 raw，vs 父41 / 节点35）：expression_change de_score 0.3056 / de_direction 0.4189（=父41水平，复原构造保证）；cell_state mmd_u 0.0440（父41 0.04759、节点35 0.04853）、variogram 0.034427；local_spatial nb_mmd 0.07258（父41 0.07647、节点35 0.08093）；shape_scale 三项raw全同（坐标冻结，50.0地板）。++## 查分记录（19/20次，全部 A半 proxy_noscale；父41 A半=57.249，节点40≈57.3–57.6）++| # | 配置 | 榜分 | de_score | de_dir | mmd_u | vario | nb_mmd |+|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| 1 | 型内再闭合+复原，ext关（γ1.35,w=0,cap3）＝节点40复现 | 57.331 | 0.2778 | 0.3839 | 0.04632 | 0.03596 | 0.07621 |+| 2 | 组合 γ1.35 w0.25 cap3 | 57.993 | 0.2917 | 0.4181 | 0.04436 | 0.03527 | 0.07323 |+| 3 | 同上，capmode=fg（封顶f^γ） | 57.971 | 0.2917 | 0.4181 | 0.04460 | 0.03514 | 0.07343 |+| 4 | γ1.35 w0.35 | 57.914 | 0.2639 | 0.4002 | 0.04319 | 0.03578 | 0.07204 |+| 5 | γ1.35 w0.25 cap关 | 57.909 | 0.2917 | 0.4181 | 0.04410 | 0.03633 | 0.07340 |+| 6 | γ1.35 w0.25 cap2 | 57.954 | 0.2917 | 0.4181 | 0.04469 | 0.03508 | 0.07363 |+| 7 | γ1.35 w0.25 cap5 | 58.012 | 0.2917 | 0.4181 | 0.04404 | 0.03552 | 0.07301 |+| 8 | γ1.1 w0.25 | 57.440 | 0.2500 | 0.3883 | 0.04447 | 0.03733 | 0.07372 |+| 9 | γ1.2 w0.25 | 57.752 | 0.2778 | 0.4027 | 0.04415 | 0.03652 | 0.07336 |+| 10 | γ1.5 w0.25 | 58.115 | 0.3056 | 0.4201 | 0.04483 | 0.03420 | 0.07338 |+| 11 | γ1.5 w0.25 β_rec0.08 | 57.960 | 0.2917 | 0.4165 | 0.04459 | 0.03518 | 0.07344 |+| 12 | γ1.5 w0.25 β_rec0.3 | 57.993 | 0.2917 | 0.4176 | 0.04465 | 0.03519 | 0.07303 |+| 13 | γ1.65 w0.25 | 58.127 | 0.3056 | 0.4183 | 0.04532 | 0.03332 | 0.07365 |+| 14 | γ1.8 w0.25 | 58.049 | 0.2917 | 0.4163 | 0.04588 | 0.03260 | 0.07402 |+| 15 | γ1.5 w0.2 | 57.925 | 0.2917 | 0.4186 | 0.04563 | 0.03411 | 0.07426 |+| 16 | γ1.5 w0.15 | 57.828 | 0.2917 | 0.4167 | 0.04605 | 0.03419 | 0.07491 |+| 17 | γ1.5 w0.35 | 58.165 | 0.2917 | 0.4122 | 0.04358 | 0.03469 | 0.07203 |+| 18 | **γ1.5 w0.3 cap3（提交）** | **58.212** | 0.3056 | 0.4189 | 0.04400 | 0.03443 | 0.07258 |+| 19 | γ1.5 w0.25 cap5 | 58.146 | 0.3056 | 0.4201 | 0.04440 | 0.03446 | 0.07308 |++判读：#1复现节点40（de raw=节点35逐位✓，nb_mmd 0.0809→0.0762）；#2组合立即+0.66（两机制叠加无冲突，+PLAN守卫mmd_u≤0.0455✓、de_dir≥0.40✓）；γ在型内再闭合下重新呈内点最优（#8-10,13,14：1.5–1.65平台）；+w=0.3与γ=1.5联扫为网格峰值（#18，内点）；cap在2–5为平台、关闭略降（#5-7），封顶f模式保留。+提交较父41 A半+0.96、较节点40复现+0.88，均超噪声。剩余1次查分额度未用（提交文件与#18逐位一致，+离线array_equal验证，无需重查）。++## 关闭机制对照（mechanism_off_control）++`--ablate <任意名>`：EXT_W→0、TYPE_REC→off（回全局中位再闭合）、FRONT_BETA→0、γ→1.35（继承基座值）。+实测输出与节点35/37/39基线**逐位一致**（array_equal=True，即A半56.869）。分步对照（离线/查分）：+仅关ext（w=0，型内再闭合开）=#1≈节点40（57.33 A半）；仅关型内再闭合（VEC_TYPE_REC=0，γ1.35,w0.25）+=逐位父节点41（离线验证于开发过程）。mechanism_active预期=yes。  ## 验证过的 -- 默认输出 = 已查分的提交预测（57.249 那次），逐位一致；`vec-check --task T2:heart:val_extrap/proxy_noscale` ok。-- `--ablate w` 输出逐位 = 父节点基线（X 与坐标 array_equal）→ mechanism_active 预期 yes。-- seed 0 / 1 输出逐位相同（锚 24826 ≤ max_cells 25179，take 全取，无抽样随机性）。-- 伪装视图（换路径、manifest 键序打乱、全部阶段时间含 external 窗口 +1 天）输出逐位相同 → 视图无关。-- external 置空的伪装视图 → 输出逐位=父（PLAN 步骤 7 退路）。单输入阶段退路承父（在 ext 代码之前分支）。-- CPU ~3.5 s、峰值内存 < 2 GB（EXECUTION.json gpu:false 承父）；无 NaN/Inf；坐标/行序/细胞数冻结。--## 未验证 / 风险--- B 半与官网：A 半 +0.38（提交版）在 T2 噪声（~1 分）量级内，但 de_dir raw +0.034 是结构性的（方向信息，-  非抽样涨落），且 6+ 配置组成的平台整体高于父，预期部分迁移；外推榜本地尺子历史高估，不作真实分估计。-- 再闭合电平 r_med 1.80→1.45（输出比父暗 21%）：node 39 曾示亮度是信号，本配置 de_score 反升（0.278→-  0.292），说明方向收益压过电平损失，但该权衡在 B 半未验证。-- 匹配阈值 0.30 放进了 5 个低相关（0.31–0.44）的非心肌型（ExEM-2、HEM-Endoth、Intra-Endoth-1/2、JCF、-  aPHM），mincorr=0.45 实验说明它们净贡献为正（去掉反而低 0.31–0.39），但这些匹配生物学上存疑（ext 是-  纯心脏样本，相关可能只反映泛表达谱形）；换一份 external 数据时匹配集自适应，效果不保证。-- VEC_FRONT_BETA（型内前沿逐细胞解码）已实现、默认 0、**未查分**（离线门控 spearman 0.61→0.60 略降，-  不值配额），留给后续节点。-- 真实 final 视图与 proxy 同括号同 external 挂载规则，预期行为相同；未在 final 上实跑。+- `vec-check`通过；CPU 2.4s、峰值内存<2GB（`EXECUTION.json gpu:false`）。+- 确定性：seed 0/1输出逐位一致（锚24826≤max_cells 25179，take()全取无抽样）。+- 视图无关：伪装视图（换路径、manifest键序打乱+重排版、全部时间含external窗口+1天）输出逐位一致；代码只读manifest数据字段与时间差，无绝对时间、无视图/数据集名、无写死细胞数或阶段尺寸常数。+- 退路：单输入视图→锚原样输出（逐位=copy_last，实测）；external/为空→w强制0，输出逐位=ext关路径（实测）；型无prev→v=0承父；Newton对全零列（pb_target=0）保持c=1。+- dp复原精度：L2 8.4e-15（float64内部），de两项raw与父41逐位相同（0.3056/0.4189 vs 父0.3056/0.4226——de_direction差0.0037在float32量化与w=0.3 vs 0.25内）。++## 没验证的++- B半与真实final视图（E10.5方向）：本地尺子历史高估外推收益（54.2→49.6先例，但节点35/41两代A半→B半均+0.24~0.32方向一致）；型间总量结构保留是否在真实目标上同样有利无法本地检验。+- 提交配置只有seed 0/1（逐位一致，seed无关路径）；rank3复跑预期同值。+- w×γ仅粗联扫（w∈{0.15,0.2,0.25,0.3,0.35}×γ∈{1.5}，γ∈{1.35,1.5,1.65}×w=0.25），更细交互未扫。  ## 知识来源 -未使用任何已发布/保留阶段的测量值（比例、表达、尺寸、类型清单均未写死）；未使用文献生物学断言。型匹配、-电平匹配、b_t、覆盖回退全部由视图输入现场计算；panel 重归一化是 CP10k 定义层面的技术步骤，非生物学知识。-PLAN sources 为空，本节点无新增。+无外部生物学知识条目：外部Qiu样本为视图`external/`挂载的合规数据（manifest允许），型匹配、电平匹配、b_t、+型中位、封顶生效集、复原目标全部运行时从视图输入计算；γ/w/cap为本地网格超参，不由任何已发布阶段测量值导出。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex 6c0d6a0..2ed1aab 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,20 +1,25 @@-# 提交态 = 节点 35 基座 + 外部复制速度修正（node 41，T2HX-01，T2:heart:val_extrap）+# 提交态 = 节点41基座 + 节点40解码机制组合（node 43，T2HX-01，T2:heart:val_extrap） -copy_last 基座（坐标/行序/细胞数/组成冻结）承自节点 33/35：锚阶段表达先在坐标 15-NN 图上做两步支撑+copy_last 基座（坐标/行序/细胞数/组成冻结）承自节点 33/35/41：锚阶段表达先在坐标 15-NN 图上做两步支撑 掩码扩散平滑（ε=0.1，零模式逐位保留，逐基因列缩放复原伪批量），再按共有细胞型的相对差速度 v_t=(m_a−m_p)/(m_p+1) 做乘法位移 x′=x_smoothed·2^(α·v̂_t)（α=1，k=0.5 MAD 软阈值），门控-（std 比 ≥0.01、spearman ≥0.3）通过后做几何再闭合 s_i=(r_med/r̃_i)^γ（γ=1.35，r̃=β_rec=0.15-坐标 15-NN 低通 + 电平中性 matched）与 PBC=10 钳亮尾。+（std 比 ≥0.01、spearman ≥0.3）通过后做几何再闭合与 PBC=10 钳亮尾。 -**节点 41 机制（默认开，`VEC_EXT_W=0.25`）**：视图 external/ 挂载的 Qiu 心脏样本与锚同时刻-（外推榜窗口规则决定，PLAN 的晚段速度 Δt2=0 不可算），改作锚阶段的跨数据集独立复制：panel-CP10k-重归一 + 相关匹配细胞型（运行时数据驱动，corr≥0.30，本视图 10 型）+ mult 电平匹配后，按型相对差-b_t=(m_ext−m_a)/(m_a+1) 在软阈值前混入速度 v←(1−w)v+w·b（w=0.25；ext 未测基因 b=0 回退）。-A 半 57.249（父 56.869），de_direction 0.3839→0.4181、nb_mmd 0.0809→0.0797；w 0.15–0.35 平台-均高于父；纯幅度对照（α=0.75→56.11）与常数-b 对照（57.04）证明收益来自 b 的逐基因结构。明细与-18 次查分表见 METHOD.md。+**机制一（承节点41，速度侧，`VEC_EXT_W=0.3`）**：视图 external/ 挂载的 Qiu 心脏样本与锚同时刻+（外推榜窗口规则决定），作锚阶段的跨数据集独立复制：panel-CP10k 重归一 + 相关匹配细胞型（运行时数据驱动，+corr≥0.30，本视图 10 型）+ mult 电平匹配后，按型相对差 b_t=(m_ext−m_a)/(m_a+1) 在软阈值前混入速度+v←(1−w)v+w·b（ext 未测基因 b=0 回退）。 -- 运行：`python run.py --data <view> --out <pred.h5ad> --seed <int>`；CPU ~3.5s、<2GB（`EXECUTION.json gpu:false`）。-- 关闭对照：`--ablate <任意名>` → EXT_W=0、FRONT_BETA=0 → 输出逐位=父节点 35（已验证）。+**机制二（承节点40，解码侧，本节点在41基座上重实现，`VEC_TYPE_REC=1`+`VEC_NEWTON_RESTORE=1`）**：+几何再闭合的参考电平从全局中位换成各细胞型自身中位（型因子 f_t=r_med,t/r_med 封顶 [1/3,3]，γ=1.5 重扫），+保留按型位移造成的型间总量结构；随后逐基因 Newton 列缩放（线性域，5 次迭代收敛到 1e-15）把每基因伪批量+精确复原到同速度的全局再闭合路径——dp/de 两项由构造逐位保持，机制只能在细胞间再分配表达+（mmd_u/variogram/nb_mmd 轴）。两机制作用位置正交（速度估计前 / 解码后），实测叠加无冲突。++A 半 proxy_noscale：提交 58.21（父41 57.25、节点40复现 57.33、节点35 56.87）；mmd_u 0.0440、+nb_mmd 0.07258、de_score 0.3056、de_direction 0.4189。19 次查分网格（γ×w×cap×β_rec）见 METHOD.md。++- 运行：`python run.py --data <view> --out <pred.h5ad> --seed <int>`；CPU ~2.5s、<2GB（`EXECUTION.json gpu:false`）。+- 关闭对照：`--ablate <任意名>` → EXT_W=0、TYPE_REC off（回全局中位）、γ→1.35 → 输出逐位=节点35（已验证）。 - 确定性：seed 0/1 逐位一致（锚全取无抽样）；伪装视图（路径/键序/时间平移+1 天含 external 窗口）逐位一致；-  external 置空 → 逐位=父；单输入阶段退路承父；无绝对时间、无视图标识、无写死常数。+  external 置空 → w=0 路径逐位；单输入阶段 → 锚原样；无绝对时间、无视图标识、无写死常数。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 8ffbefc..292566e 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -24,9 +24,43 @@ Mechanism (on by default, alpha = 1.0):  Coordinates, row order and cell count are never modified. ---ablate <name> (any name) turns THIS node's mechanisms off (node 41:-VEC_EXT_W -> 0, VEC_FRONT_BETA -> 0) and keeps the rest of the pipeline-unchanged, so the ablated run is bit-for-bit parent node 35/37/39 (verified).+--ablate <name> (any name) turns THIS node's mechanisms off (node 43:+VEC_EXT_W -> 0, VEC_FRONT_BETA -> 0, VEC_TYPE_REC -> off, gamma -> the+inherited node-35 base 1.35) and keeps the rest of the pipeline unchanged, so+the ablated run is bit-for-bit node 35/37/39 (verified, A-half 56.869).++Node 43 (PLAN: node40 x node41 mechanism combination, SUBMITTED w=0.3,+gamma=1.5, cap=3): node 40's decode-side mechanism re-implemented on the+node-41 base and re-tuned jointly with the external-replicate velocity mix.+(a) WITHIN-TYPE median re-closure (VEC_TYPE_REC=1): the geometric re-closure+scale pulls each cell toward its OWN TYPE's median inflation ratio,+s_i = (r_med,type(i)/r~_i)**gamma, instead of the global median; the type+factor f_t = r_med_t/r_med_global is capped to [1/3, 3] (9 of 33 types bite,+f_t up to 3.8e47 uncapped -- the cap is load-bearing). Cross-type total+structure created by the per-type displacement survives (f_cell**gamma+q05/q50/q95 = 0.155/1.115/11.845). (b) PER-GENE NEWTON restoration+(VEC_NEWTON_RESTORE=1): after re-closure+PBC, per-gene linear column scales+c_g are solved by Newton on log c (5 iterations, f_max 3.6e-15) so the final+per-gene pseudobulk equals the global-re-closure path EXACTLY (dp L2+8.4e-15): dp, de_score/de_direction and the gates' verdict are preserved by+construction; the mechanism can only redistribute expression between cells.+The restoration target is computed on the SAME velocity (ext-mixed), so the+combined output's dp = node 41's dp. gamma re-scanned under the new+re-closure (ANALYSIS suggestion): 1.1/1.2/1.35/1.5/1.65/1.8 -> 57.44/57.75/+57.99/58.11/58.13/58.05; w re-scanned at gamma=1.5: 0.15/0.2/0.25/0.3/0.35+-> 57.83/57.92/58.11/58.21/58.17. SUBMITTED gamma=1.5, w=0.3, cap=3 (f+mode): A-half 58.212 vs parent-41 57.249 and node-40-repro (ext off) 57.331+-- both mechanisms contribute and stack (+0.88/+0.96, above the ~0.5 grid+noise; individual A/B steps: cap variants 57.91-58.01, capfg 57.97, beta_rec+0.08/0.3 flat 57.96/57.99). Metric evidence (A-half raws): de_score 0.3056 /+de_direction 0.4189 (ext structure, = node 41 level), mmd_u 0.044 (vs 0.0476+node 41 / 0.0485 node 35), variogram 0.034427, neighborhood_mmd 0.07258 (vs+0.0765 node 41 / 0.0809 node 35). PLAN guards met: mmd_u <= 0.0455 and+de_direction >= 0.40. Single-input view: fallback anchor verbatim (verified);+empty external/: w forced to 0, output = ext-off path bit-for-bit (verified);+disguised view (path, manifest key order/format, all times +1 day incl.+external windows): prediction bit-identical; seed 0/1 bit-identical.+19 vec-score queries; full grid in METHOD.md.  Node 41 (T2HX-01, three-point velocity correction, SUBMITTED, w = 0.25): the PLAN's late-segment velocity cannot be formed on this board: on@@ -406,7 +440,8 @@ Experiment knobs (defaults = submitted configuration): VEC_VEL_REGRESS (0), VEC_REGRESS_MODE (type), VEC_REGRESS_W (1.0), VEC_REGRESS_MINGENES (50), VEC_SMOOTH_STEPS (2), VEC_SMOOTH_EPS (0.1), VEC_SMOOTH_K (15), VEC_ALPHA (1.0),-VEC_C (0.0 = pure multiplicative), VEC_K (0.5), VEC_GAMMA (1.35),+VEC_C (0.0 = pure multiplicative), VEC_K (0.5), VEC_GAMMA (1.5; node 43+re-scan, --ablate reverts to VEC_GAMMA_ABLATE=1.35), VEC_RECLOSE_GEO (1), VEC_BETA_REC (0.15; negative values sharpen the re-closure field, node 37 falsified), VEC_REC_STEPS (1), VEC_REC_K (15),@@ -451,7 +486,8 @@ from src.task2_spatial.view_io import ( ALPHA = float(os.environ.get("VEC_ALPHA", "1.0")) PSEUDOCOUNT = float(os.environ.get("VEC_C", "0.0")) SOFT_K = float(os.environ.get("VEC_K", "0.5"))-GAMMA = float(os.environ.get("VEC_GAMMA", "1.35"))+GAMMA = float(os.environ.get("VEC_GAMMA", "1.5"))  # node 43: re-scanned under within-type re-closure + Newton restoration (1.1/1.2/1.35/1.5/1.65/1.8 -> 57.44/57.75/57.99/58.11/58.13/58.05 A-half; 1.5 submitted, interior plateau with 1.65)+GAMMA_ABLATE = float(os.environ.get("VEC_GAMMA_ABLATE", "1.35"))  # inherited node-35 base value, restored under --ablate (PLAN off-control: ablated output bit-for-bit node 35) DOMAIN = os.environ.get("VEC_DOMAIN", "log")  # "log" (node 24) or "lin" (node 25) CAPD = float(os.environ.get("VEC_CAPD", "0.0"))  # hard log-domain displacement cap (0 = off) SOFTD = float(os.environ.get("VEC_SOFTD", "0.0"))  # soft (tanh) displacement knee, log1p units (0 = off)@@ -513,7 +549,7 @@ SMOOTH_K = int(os.environ.get("VEC_SMOOTH_K", "15")) #   sign   (PLAN conservative variant):         v <- |v|*sign(b) where signs disagree #   shrink (replicate-reliability weighting):   v <- v / (1 + w*|b|/median|b|) # w = 0 (default) -> bit-for-bit parent node 35/37.-EXT_W = float(os.environ.get("VEC_EXT_W", "0.25"))  # node 41 submitted: w = 0.25 (A-half grid peak; plateau 0.15-0.35 all > parent; --ablate forces 0 = bit-for-bit parent)+EXT_W = float(os.environ.get("VEC_EXT_W", "0.3"))  # node 43: w re-scanned jointly with gamma=1.5 under the within-type re-closure (w 0.15/0.2/0.25/0.3/0.35 -> 57.83/57.92/58.11/58.21/58.17 A-half; 0.3 submitted, interior optimum; --ablate forces 0 = bit-for-bit node 35) EXT_S = float(os.environ.get("VEC_EXT_S", "1.0"))  # shrink weight inside mode=mixshrink EXT_MODE = os.environ.get("VEC_EXT_MODE", "mix") EXT_LEVEL = os.environ.get("VEC_EXT_LEVEL", "mult")  # level matching of ext type means: mult | add | none@@ -530,6 +566,32 @@ EXT_TOL = float(os.environ.get("VEC_EXT_TOL", "0.25"))  # days: an ext dataset c # falsified) or post-hoc amplitude axes (Pareto front, nodes 33-39). FRONT_BETA = float(os.environ.get("VEC_FRONT_BETA", "0.0"))  # 0 = off FRONT_CLIP = float(os.environ.get("VEC_FRONT_CLIP", "3.0"))  # z clip in std units+# Node 43 (PLAN: node40 x node41 mechanism combination). Node 40's decode-side+# mechanism, re-implemented on the node-41 base:+# (a) WITHIN-TYPE median re-closure (VEC_TYPE_REC=1): the geometric re-closure+#     scale becomes s_i = (r_med,type(i) / r~_i)**gamma -- each cell is pulled+#     toward its OWN TYPE's median inflation ratio instead of the global one,+#     so the cross-type total-structure created by the per-type displacement+#     (types with strong positive velocity stay brighter) is preserved instead+#     of being flattened to one global level. The type factor+#     f_t = r_med_t / r_med_global is capped to [1/CAP, CAP] (VEC_TYPEREC_CAP,+#     "±3x封顶"); VEC_TYPEREC_CAPMODE selects whether the cap bites on f_t+#     ("f") or on f_t**gamma ("fg").+# (b) PER-GENE NEWTON pseudobulk restoration (VEC_NEWTON_RESTORE=1): after the+#     type re-closure (+PBC), each gene column is scaled in the LINEAR domain+#     by c_g solved with Newton iterations on u=log c so that+#     mean_i log1p(lin_ig * c_g) equals the parent-path (global re-closure)+#     pseudobulk exactly. dp (hence de_score/de_direction) is preserved by+#     construction; the mechanism can only REDISTRIBUTE expression between+#     cells (mmd_u / neighborhood_mmd / variogram axes).+# Both off (--ablate, or VEC_TYPE_REC=0) -> bit-for-bit node 41. With ext also+# off -> bit-for-bit node 35.+TYPE_REC = os.environ.get("VEC_TYPE_REC", "1") not in ("0", "", "false", "False")+TYPEREC_CAP = float(os.environ.get("VEC_TYPEREC_CAP", "3.0"))  # ±cap of the type factor (0 = off)+TYPEREC_CAPMODE = os.environ.get("VEC_TYPEREC_CAPMODE", "f")  # "f": cap f_t; "fg": cap f_t**gamma+NEWTON_RESTORE = os.environ.get("VEC_NEWTON_RESTORE", "1") not in ("0", "", "false", "False")+NEWTON_TOL = float(os.environ.get("VEC_NEWTON_TOL", "1e-13"))+NEWTON_ITERS = int(os.environ.get("VEC_NEWTON_ITERS", "200")) DEBUG = bool(os.environ.get("VEC_DEBUG"))  @@ -612,6 +674,40 @@ def spatial_smooth(Xa: np.ndarray, coords: np.ndarray, steps: int, eps: float,     return Xs, info  +def pb_restore_columns(Xp: np.ndarray, pb_target: np.ndarray,+                       tol: float = 1e-13, iters: int = 200) -> tuple[np.ndarray, dict]:+    """Per-gene linear column scaling solved by Newton so log1p pb matches exactly.++    For each gene g find u_g with mean_i log1p(lin_ig * exp(u_g)) = pb_target_g.+    The map is smooth, strictly increasing and concave in u, so plain Newton+    converges globally (it undershoots once, then rises monotonically).+    Zeros stay exactly zero (linear scaling), sparsity pattern untouched.+    Columns that are all-zero keep u=0 (their target is 0 by construction:+    both paths share the substrate support).+    """+    lin = np.expm1(Xp)+    u = np.zeros(Xp.shape[1], dtype=np.float64)+    alive = pb_target > 0+    n_it = 0+    f_max = float("nan")+    for n_it in range(1, int(iters) + 1):+        M = lin * np.exp(u)+        f = np.log1p(M).mean(axis=0) - pb_target+        f = np.where(alive, f, 0.0)+        f_max = float(np.max(np.abs(f))) if f.size else 0.0+        if f_max < tol:+            break+        d = np.where(alive, (M / (1.0 + M)).mean(axis=0), 1.0)+        d = np.maximum(d, 1e-12)+        step = np.clip(f / d, -5.0, 5.0)  # damped Newton, guards the first overshoot+        u = u - step+    Xr = np.log1p(lin * np.exp(u))+    info = {"iters": n_it, "f_max": f_max,+            "u_med": float(np.median(u)), "u_absmax": float(np.max(np.abs(u))),+            "n_scaled": int((np.abs(u) > 1e-9).sum())}+    return Xr, info++ def _ols_residual(v: np.ndarray, x: np.ndarray, coef: np.ndarray | None) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray, float]:     """OLS of v on [1, x]; returns (residual, coef, r2). coef=None -> fit."""     A = np.vstack([np.ones_like(x), x]).T@@ -912,6 +1008,11 @@ def main() -> None:     alpha = ALPHA     pseudocount = PSEUDOCOUNT     gamma = GAMMA+    # PLAN off-control: --ablate must be bit-for-bit the node 35/37/39 baseline+    # (56.869 A-half). gamma=1.5 is part of THIS node's submission (re-scanned+    # under the new re-closure), so ablation reverts it to the inherited base.+    if args.ablate is not None:+        gamma = GAMMA_ABLATE     # Node 37 off-control: --ablate <any> turns OFF THIS node's mechanism     # (the spatial mixing of the log2 displacement field, VDIFF_W) and     # NOTHING else. The node-35 base (beta_rec=0.15 + level-neutral@@ -927,6 +1028,12 @@ def main() -> None:     # parent node 35/37.     ext_w = EXT_W if args.ablate is None else 0.0     front_beta = FRONT_BETA if args.ablate is None else 0.0+    # Node 43 off-control: --ablate <any> turns off BOTH of this node's+    # mechanisms (external-replicate velocity correction AND within-type+    # median re-closure + Newton restoration), so the ablated run is+    # bit-for-bit node 35 (verified).+    type_rec = TYPE_REC and args.ablate is None+    newton_on = NEWTON_RESTORE     reclose_geo = RECLOSE_GEO     # If the submitted mechanism is the SHARPENED re-closure field     # (BETA_REC < 0), --ablate reverts it to the raw per-cell field@@ -1170,6 +1277,7 @@ def main() -> None:                 if DEBUG:                     print("direction gate: spearman < threshold, fallback to copy_last", flush=True)             else:+                pb_restore_target = None                 if gamma > 0:                     # Compositional re-closure: measured stages are per-cell                     # library-normalised (linear totals constant, e.g. CP10k);@@ -1236,6 +1344,59 @@ def main() -> None:                             sg = sg * (m_raw / max(m_sm, 1e-12))                         if REC_BRIGHT != 1.0:                             sg = sg * REC_BRIGHT+                        if type_rec:+                            # Node 40 mechanism (a): within-type median re-closure.+                            # Each cell is pulled toward its OWN TYPE's median of+                            # the (smoothed, level-matched) inflation field r~+                            # instead of the global median: s_i = sg_i * f_t**gamma+                            # with f_t = r_med_t / r_med_global capped to+                            # [1/CAP, CAP]. Cross-type total structure created by+                            # the per-type displacement survives; the parent-path+                            # (global re-closure) output is kept as the per-gene+                            # pseudobulk restoration target for mechanism (b).+                            lab_r = np.asarray(stage.labels[rows]).astype(str)+                            r_flat = np.maximum(r_use.ravel(), 1e-12)+                            r_med_g = float(np.median(r_use))+                            f_cell = np.ones(r_flat.shape[0], dtype=np.float64)+                            f_raw_list = []+                            for t in sorted(set(lab_r.tolist())):+                                m_t = lab_r == t+                                f_t = float(np.median(r_flat[m_t])) / max(r_med_g, 1e-12)+                                f_raw_list.append((t, f_t, int(m_t.sum())))+                                if TYPEREC_CAPMODE == "fg":+                                    ft = f_t ** gamma+                                    if TYPEREC_CAP > 0:+                                        ft = float(np.clip(ft, 1.0 / TYPEREC_CAP, TYPEREC_CAP))+                                else:+                                    if TYPEREC_CAP > 0:+                                        f_t = float(np.clip(f_t, 1.0 / TYPEREC_CAP, TYPEREC_CAP))+                                    ft = f_t ** gamma+                                f_cell[m_t] = ft+                            Xp_par = np.log1p(lin * sg)+                            if PBC > 0:+                                lin_p = np.expm1(Xp_par)+                                tot_p = lin_p.sum(axis=1, keepdims=True)+                                base_p = float(np.median(np.expm1(Xa).sum(axis=1)))+                                sc_p = np.minimum(1.0, (PBC * base_p) / np.maximum(tot_p, 1e-12))+                                Xp_par = np.log1p(lin_p * sc_p)+                            pb_restore_target = Xp_par.mean(axis=0)+                            sg = sg * f_cell[:, None]+                            if DEBUG:+                                n_cap = sum(1 for _, f_t, _ in f_raw_list+                                            if TYPEREC_CAP > 0 and+                                            (f_t > TYPEREC_CAP or f_t < 1.0 / TYPEREC_CAP+                                             if TYPEREC_CAPMODE != "fg" else+                                             (f_t ** gamma > TYPEREC_CAP or+                                              f_t ** gamma < 1.0 / TYPEREC_CAP)))+                                fr = np.asarray([f for _, f, _ in f_raw_list])+                                print(f"type_rec: cap={TYPEREC_CAP} mode={TYPEREC_CAPMODE} "+                                      f"n_types={len(f_raw_list)} n_capped={n_cap} "+                                      f"f_t min/med/max={fr.min():.3f}/{np.median(fr):.3f}/{fr.max():.3f} "+                                      f"f_cell^g q05/q50/q95={np.quantile(f_cell, 0.05) ** gamma:.3f}/"+                                      f"{np.quantile(f_cell, 0.5) ** gamma:.3f}/"+                                      f"{np.quantile(f_cell, 0.95) ** gamma:.3f}", flush=True)+                                for t, f_t, n_t in f_raw_list:+                                    print(f"  f_type {t}: n={n_t} f_t={f_t:.4f}", flush=True)                         Xp = np.log1p(lin * sg)                         if DEBUG:                             lraw = np.log(np.maximum(r, 1e-12)).ravel()@@ -1293,6 +1454,23 @@ def main() -> None:                         print(f"pbc: cap={PBC} clamped_frac={float((sc < 1).mean()):.4f} "                               f"post_tot med={float(np.median(np.expm1(Xp).sum(axis=1)) / base):.3f}",                               flush=True)+                if pb_restore_target is not None and newton_on:+                    # Node 40 mechanism (b): per-gene Newton column scaling.+                    # Restore the parent-path (global re-closure) per-gene+                    # pseudobulk EXACTLY: dp, hence de_score/de_direction and+                    # the DE gates' verdict, are preserved by construction;+                    # the within-type re-closure can only redistribute+                    # expression between cells (mmd_u / variogram / nb_mmd).+                    dp_pre = Xp.mean(axis=0)+                    Xp, ninfo = pb_restore_columns(Xp, pb_restore_target,+                                                   NEWTON_TOL, NEWTON_ITERS)+                    if DEBUG:+                        dp_post = Xp.mean(axis=0)+                        d_l2 = float(np.linalg.norm(dp_post - pb_restore_target))+                        print(f"newton_restore: iters={ninfo['iters']} f_max={ninfo['f_max']:.2e} "+                              f"dp_L2_post={d_l2:.3e} dp_L2_pre={float(np.linalg.norm(dp_pre - pb_restore_target)):.3e} "+                              f"u_med={ninfo['u_med']:+.4f} u_absmax={ninfo['u_absmax']:.4f} "+                              f"n_genes_scaled={ninfo['n_scaled']}", flush=True)                 if POST_EPS > 0.0 and POST_STEPS > 0 and post_on:                     # Node 35 submitted mechanism (PLAN alternative after the                     # re-closure-field smoothing was falsified): a post-hoc

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 43 提交就绪。

**做了什么**：按 PLAN 把节点 40 的解码机制（型内中位再闭合，型因子 ±3× 封顶 + 逐基因 Newton 列缩放把伪批量精确复原到全局再闭合路径，dp L2 差 8.4e-15）在父节点 41 基座上重实现，与 41 的外部复制速度修正（b_t 混入）组合；γ 在新再闭合下重扫 1.35→1.5，w 联扫 0.25→0.3。坐标/行序/细胞数/组成冻结。

**查分结果**（19/20 次，A 半 proxy_noscale）：提交配置 **58.21**（父 41 = 57.25，节点 40 复现 = 57.33，节点 35 = 56.87）；mmd_u 0.0440、nb_mmd 0.07258、de_score 0.3056、de_direction 0.4189——PLAN 守卫（mmd_u≤0.0455、de_dir≥0.40）均满足，两机制叠加无冲突。`--ablate` 逐位回退节点 35；伪装视图/seed 0-1/单输入/空 external 退路全部逐位验证通过；vec-check OK，CPU 2.4s。

**下一步最值得试**：γ1.5–1.65 平台上 nb_mmd 仍有单调响应（w=0.35 时 0.07203），可试 VEC_FRONT_BETA 小幅（0.1–0.2）型内前沿解码针对 local_spatial；或把型内再闭合的中位换成型内分位数（q40/q60）扫形状-状态前沿。

调研员

```json
{"name": "型内中位再闭合+伪批量精确复原叠加外部复制方向修正（节点40×41机制组合）",
 "motivation": "父41的b修正改善de_direction（0.3874→0.4226）与nb_mmd（0.07784→0.07647），但mmd_u持平（0.04759）；节点40用型内中位再闭合+逐基因伪批量精确复原把mmd_u降到0.04529、nb_mmd降到0.07304（组+1.54，超噪声），同时dp逐位保持父值。两个机制作用位置不同（40在解码后重分配表达，41在速度估计前修正方向），且40的dp复原保证DE不丢。父41的ANALYSIS也建议重扫γ/β_rec，但节点40的再闭合改进是已验证的更优路径，且与41的b修正正交。",
 "approach": "以节点40代码为基座（型内中位再闭合±3×封顶+逐基因Newton列缩放复原，dp逐位=父35），把节点41的外部复制修正（panel-CP10k重归一、运行时Pearson型匹配corr≥0.30、b_t以w=0.25混入速度）移植到速度估计阶段（软阈值前）。步骤：1) 复现节点40管线（含ext钩子关闭）确认榜分≈57.59（1次查分）；2) 打开EXT_W=0.25（其余参数同节点41），查分1次看mmd_u是否≤0.0455且de_direction≥0.40；3) 若mmd_u回升>0.047，说明b改变了再闭合输入分布，试w=0.15/0.35各1次；4) 若de_direction<0.3839（守卫），降w或关ext（回退节点40）。全程坐标/行序/细胞数/组成冻结。单输入阶段退路：若视图无prev阶段（速度无定义），全部速度=0、ext不可用→输出=锚原样（地板）。vec-score筛选：先跑离线de_direction与mmd_u两个raw，再查全分。",
 "expected_groups": ["cell_state", "local_spatial", "expression_change"],
 "risks": "1) b修正改变速度分布后，型内再闭合的参考中位与复原目标都变，可能破坏节点40的单调收益——第2步查分即可发现（mmd_u若>0.0475则机制冲突）；2) 两个机制叠加后总分可能仍在噪声内（各+0.4），需rank3确认；3) 外部样本匹配在伪装视图下可能改变（路径打乱但数据同），需验证输出一致。",
 "family_id": "T2HX-01",
 "mechanism": "外部同时刻复制的按型相对差b修正速度方向（节点41），叠加型内中位再闭合与逐基因伪批量精确复原（节点40），两者分别在速度估计与解码后作用。",
 "vs_constant_shift": "b_t是逐基因、按型的结构向量（外部独立复制与官方锚的相对差），不是每型一个常数标量；节点41已用常数-b对照（mixconst 57.04 < mix 57.25-57.33）证明收益来自逐基因结构。型内中位再闭合按各型自身中位而非全局常数闭合，保留型间总量结构。",
 "mechanism_evidence": "1) mmd_u raw应≤0.0455（节点40水平）且de_direction≥0.40（节点41水平）——若两者同时达到说明两机制都生效；2) 型内再闭合前后每细胞表达总量分布应显示型间差异保留；3) dp与父35逐位一致（复原步骤的构造保证），可用L2差验证；4) ext关闭（w=0）时输出应逐位回退节点40。",
 "mechanism_off_control": "--ablate设EXT_W=0（关闭外部修正）且型内再闭合退回全局中位（或λ=0），输出应逐位=节点35/37/39基线（56.869）。分步对照：仅关ext→应≈节点40（57.59）；仅关型内再闭合（回全局γ=1.35）→应≈节点41（57.57）。",
 "sources": []}
```

审查员

REVIEW.json written