【數(shù)據(jù)競賽】天池-蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測大賽冠軍方案分享

1. 賽題介紹

賽題鏈接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231781/introduction

本題為根據(jù)蛋白質(zhì)的一級結(jié)構(gòu)預(yù)測其二級結(jié)構(gòu)，經(jīng)過比賽期間組內(nèi)師兄的講解，我對蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)二級結(jié)構(gòu)的理解如下，如有錯(cuò)誤，歡迎指正。

蛋白質(zhì)可以看成是一條氨基酸序列，在空間中是一種相互交錯(cuò)螺旋的結(jié)構(gòu)，像一條互相纏繞的繩子：

這種三維結(jié)構(gòu)叫做蛋白質(zhì)的三級結(jié)構(gòu)，而如果不考慮結(jié)構(gòu)的三維性，或者說把這整條序列拉直，用一個(gè)一維的序列表示，這便是得到了蛋白質(zhì)的一級結(jié)構(gòu)：

GPTGTGESKCPLMVKVLDAV······

這些字母G、A、V等便是代表一個(gè)個(gè)的氨基酸，其中主要包含有20種常見的氨基酸。

用這樣的序列表示蛋白質(zhì)比起原始的三維結(jié)構(gòu)確實(shí)方便不少，但卻丟失了三維的結(jié)構(gòu)信息，蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)決定其功能，這里的結(jié)構(gòu)不止是序列本身，更多的還依賴其三維結(jié)構(gòu)。因此，便出現(xiàn)了蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)，它是一條與一級結(jié)構(gòu)長度相等的一維序列，用以表征一級結(jié)構(gòu)種的各位置的氨基酸在三維空間種的形態(tài)，以保留一部分的三維結(jié)構(gòu)信息，例如以上蛋白質(zhì)一節(jié)結(jié)構(gòu)對應(yīng)的二級結(jié)構(gòu)為：

      EEEEEEETT······

==注意：以上二級結(jié)構(gòu)最前面有11個(gè)空白符，這個(gè)空白符也是在蛋白質(zhì)在三維空間種的一種松散結(jié)構(gòu)表示。==

這里的' '、'E'、'T'等都是對應(yīng)位置的氨基酸在空間種的形態(tài)（與一級結(jié)構(gòu) GPTGTGESKCPLMVKVLDAV······ 是一一對應(yīng)的），例如'T'代表的就是該位置的氨基酸在空間中是一種氫鍵轉(zhuǎn)折的形態(tài)。

本賽題就是需要通過蛋白質(zhì)的一級結(jié)構(gòu)，預(yù)測其二級結(jié)構(gòu)，在深度學(xué)習(xí)種是一種典型的N-N的seq2seq問題。

2. 賽題理解

不難想到，蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的形成，其實(shí)主要是受某些力的作用，不同氨基酸的分子量、體積、質(zhì)量等性質(zhì)都有差異，這些小分子間會受到分子間作用力的影響，換句話說，分子間作用力等多種因素共同作用，讓蛋白質(zhì)形成了這樣的一種相對穩(wěn)定的空間結(jié)構(gòu)，以達(dá)到一種穩(wěn)態(tài)；而倘若你強(qiáng)行把它拉直，它也會由于受力不均，又開始相互纏繞，以達(dá)到穩(wěn)態(tài)。

因此，對于某條蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)中第i個(gè)位置的空間形態(tài)，其不止是取決于對應(yīng)一級結(jié)構(gòu)中位置i的氨基酸，還取決于位置i周圍氨基酸甚至整條序列的情況。

定義一級結(jié)構(gòu)中位置i及其上下文的整條片段為X，對應(yīng)的二級結(jié)構(gòu)中位置i的形態(tài)為Y，我統(tǒng)計(jì)了整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中 P(Y|X) 的情況，并計(jì)算了在不同窗口大小時(shí)，P(Y|X)>0.95 在所有 P(Y|X) 中的占比情況如下表：

以上結(jié)果也驗(yàn)證了之前的理解，且不難看出，當(dāng)窗口大小達(dá)到7以上時(shí)，可以達(dá)到較好的預(yù)測。

3. 思路分享

這類題首先需要解決的是輸入序列的編碼問題，很自然的可以想到onehot和word2vec兩種編碼方法，本次賽題我們都進(jìn)行了嘗試。

3.1 Onehot與基本理化性質(zhì)編碼+滑窗法+淺層NN

氨基酸的基本理化性質(zhì)包括分子量、等電點(diǎn)、解離常數(shù)、范德華半徑、水中溶解度、側(cè)臉疏水性，以及形成α螺旋可能性、形成β螺旋可能性、轉(zhuǎn)向概率等（來自Chou-Fasman算法），這些數(shù)據(jù)百度都很容易找到。

然后是窗口大小的選擇。經(jīng)過測試，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1024，當(dāng)窗口大小達(dá)到79以上時(shí)，線下MaF達(dá)到飽和，為0.749。再調(diào)節(jié)隱層大小為2048，最后的線下MaF為0.767。

==（注：此處為氨基酸級別的MaF得分，非官方評分方法的序列級MaF再平均的結(jié)果；且此處未進(jìn)行交叉驗(yàn)證，僅僅是單模的結(jié)果，后面的線上結(jié)果也是，所以可能會有一定偏差）。==

該模型提交后線上結(jié)果為0.7312。（滑窗模型其實(shí)等價(jià)于基于整條序列的CNN模型）

3.2 Word2vec+深層NN

NN的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)主要參考論文《Protein Secondary Structure Prediction Using Cascaded Convolutional and Recurrent Neural Networks》[1]，這是一篇使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的經(jīng)典論文，文中使用了CNN+BiGRU的結(jié)構(gòu)進(jìn)行蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測，模型結(jié)構(gòu)如下：

該模型先通過CNN捕獲局部信息，再通過RNN融入全局信息，是NLP長文本任務(wù)的常見baseline模型。這里基本照搬了模型結(jié)構(gòu)，但將編碼部分改為了word2vec預(yù)訓(xùn)練的結(jié)構(gòu)，詞向量大小為128，其它結(jié)構(gòu)和參數(shù)與原文一致，文章可從github項(xiàng)目目錄進(jìn)行下載。

此處還需注意一定的是，如果embedding層是單獨(dú)對每個(gè)氨基酸進(jìn)行編碼的話，那么詞表大小為23（數(shù)據(jù)集中共23種字母）。而在NLP種經(jīng)常用到的一種叫做n-gram的技術(shù)，即將多個(gè)詞綁定在以此形成整體，這個(gè)技術(shù)在蛋白質(zhì)序列種也用得比較多，成為k-mers。倘若使用k-mers構(gòu)建詞表的話，假定k=3，那么詞表的大小就是232323=12167，這樣相當(dāng)于在編碼時(shí)將上下文也考慮了進(jìn)去，增加了詞的多樣性，在一定程度上可以提高模型的學(xué)習(xí)能力，但也會增大過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

這里我也分別嘗試了k=1和k=3的兩個(gè)模型情況，線下分別為0.719和0.706，線上分別為0.7576和0.7518。

==（注：此處計(jì)算線下分?jǐn)?shù)的方法與官方提供的是一致的，但不知道為何線下比線上低了這么多，暫時(shí)還未找到原因；且此處未進(jìn)行交叉驗(yàn)證，僅僅是單模的結(jié)果，后面的線上結(jié)果也是，所以可能會有一定偏差）==

這兩個(gè)模型的輸入和數(shù)據(jù)劃分都有較大差異，顯然會有一定的融合收益，將二者的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均后，線上結(jié)果為0.7702。

3.3 最終模型

將以上幾個(gè)模型的特征輸入都有著較大不同，進(jìn)行簡單加權(quán)融合后，線上結(jié)果到達(dá)0.7770。

在得到以上結(jié)果后，進(jìn)一步分析問題：

1.模型真正學(xué)會的到底是什么： 我們結(jié)合賽題理解部分的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，不難想到，與其說模型是學(xué)會了推理，不如說模型主要是記憶了大量由X->Y的固定映射或搭配，然后根據(jù)不同搭配的置信度進(jìn)行決策，學(xué)會如何權(quán)衡不同搭配以得到更加正確的結(jié)果，這也是選用單層小窗口CNN時(shí)嚴(yán)重欠擬合的原因。

2.氨基酸的編碼表示： 在NLP任務(wù)中的字詞編碼由于詞表過大導(dǎo)致維度過多且稀疏，這才出現(xiàn)了word2vec算法以得到詞語的低維稠密表示，且不同字詞間有很大的聯(lián)系，而這一聯(lián)系可以通過詞向量間的cos距離等來刻畫。而蛋白質(zhì)總共包括的氨基酸種類較少，在本數(shù)據(jù)中只有23種，只需要一個(gè)23維的onehot向量就可以表示，且不同氨基酸間的關(guān)聯(lián)度很小，更多的是差異性，而onehot向量是可以充分表達(dá)這一差異性的（不同onehot向量在高維空間中相互垂直）。這也是簡單的onehot編碼+大窗口CNN能如此有效的原因，也驗(yàn)證了前面的觀點(diǎn)，即模型主要是記憶了大量由X->Y的隱射，預(yù)測時(shí)根據(jù)所記憶的大量先驗(yàn)知識，對輸出進(jìn)行決策。

綜上，我們設(shè)計(jì)了最終的模型：在3.2部分的模型中，將embedding部分改成了25維onehot編碼+14維理化特征+25維word2vec特征，其中onehot和理化特征部分在訓(xùn)練過程中是frozen的，而word2vec會隨著訓(xùn)練進(jìn)行finetune；其次是加大了CNN部分的窗口，設(shè)置成了[1,9,81]。

PS：這部分沒有嘗試其它的數(shù)值，這里是玄學(xué)設(shè)計(jì)，取了一個(gè)單粒度的窗口1（相當(dāng)于最普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，僅僅是對特征進(jìn)行了非線性變換）；大窗口81（為了達(dá)到之前的最優(yōu)窗口79）；以及大窗口開根號的數(shù)值——9，以折個(gè)中）

最終按次方案訓(xùn)練了一個(gè)3折的模型，線下MaF平均為0.756。

==（注：此處計(jì)算線下分?jǐn)?shù)的方法是padding后序列級別的MaF再平均，理論上應(yīng)該會高于去掉padding后的結(jié)果，這里同樣線上的結(jié)果也好于線下==

將3折的模型加權(quán)平均后線上分?jǐn)?shù)為0.7832。（榜上最優(yōu)結(jié)果0.7855是融合了之前的幾個(gè)模型，但沒多大參考價(jià)值，最終模型可以說是融合了之前的所有模型，融合沒多大價(jià)值，收益基本來自數(shù)據(jù)的分布差異）

4. 代碼開源

代碼在github進(jìn)行了開源，基于pytorch，其中主要包含：

nnLayer：基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的封裝。DL_ClassifierModel：整個(gè)模型的封裝，包含訓(xùn)練、模型的加載保存等部分。utils：數(shù)據(jù)接口部分的封裝。metrics：評價(jià)指標(biāo)函數(shù)的封裝。SecondStructurePredictor：模型的預(yù)測接口類。

使用方法如下：

#?導(dǎo)入相關(guān)類
from?utils?import?*
from?DL_ClassifierModel?import?*
from?SecondStructurePredictor?import?*
#?初始化數(shù)據(jù)類
dataClass?=?DataClass('data_seq_train.txt',?'data_sec_train.txt',?k=1,?validSize=0.3,?minCount=0)
#?詞向量預(yù)訓(xùn)練
dataClass.vectorize(method='char2vec',?feaSize=25,?sg=1)
#?onehot+理化特征獲取
dataClass.vectorize(method='feaEmbedding')
#?初始化模型對象
model?=?FinalModel(classNum=dataClass.classNum,?embedding=dataClass.vector['embedding'],?feaEmbedding=dataClass.vector['feaEmbedding'],?
???????????????????useFocalLoss=True,?device=torch.device('cuda'))
#?開始訓(xùn)練
model.cv_train(?dataClass,?trainSize=64,?batchSize=64,?epoch=1000,?stopRounds=100,?earlyStop=30,?saveRounds=1,
????????????????savePath='model/FinalModel',?lr=3e-4,?augmentation=0.1,?kFold=3)
#?預(yù)測, 得到的輸出是一個(gè)N × L × C的矩陣，N為樣例數(shù)，L為序列最大長度，C為類別數(shù)，即得到的是各序列各位置得到各類別上的概率。
model?=?Predictor_final('model/FinalModelxxx.pkl',?device='xxx',?map_location='xxx')
model.predict('seqData.txt',?batchSize=128)

參考文獻(xiàn)

[1]Li Z, Yu Y. Protein secondary structure prediction using cascaded convolutional and recurrent neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1604.07176, 2016.