CN111210870A - 蛋白质分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种蛋白质分类方法，包括如下步骤：将蛋白质三维模型置入N*N*N大小的体素占据网格；对所述体素占据网格投射N*N条射线，每条射线通过N个体素的中心；基于射线与蛋白质三维模型的相交情况构建占据模型；将所述占据模型通过三维卷积神经网络实现对蛋白质的分类；采用体素占据网格实现对蛋白质结构的体积表示，从原始蛋白质体积数据中利用机器学习为蛋白质创建快速准确的分类器，对蛋白质数据集实现了高速高精度的分类效果。
Description
技术领域
本发明属于蛋白质数据分类技术领域，具体地说，是涉及一种蛋白质分类方法。
背景技术
结构生物学的目标，包括全面理解分子的形状和由生物大分子支撑的形式，并扩展这方面的内容，以理解如何使用不同的分子结构来呈现大多数生物过程。在这些大分子中，蛋白质是参与大多数过程的关键效应器，具有动态复杂的表面；它们可以由成千上万个原子组成，在原子尺度上由于局部(残基侧链)或全局(环或域)结构变化而表现出多种不同的构象，这些结构变化极大地影响它们的全局和局部形状。
由于蛋白质的结构与它们的功能有关，而它们之间相互作用的中断可能导致疾病状态，因此对它们的形状进行表征非常重要，有助于识别潜在的粘合剂，如其他蛋白质、药物或核酸等。
蛋白质分类是生物信息学中的关键问题之一，许多无监督方法被应用于蛋白质分类问题中，其中的代表性方法包括自然矢量方法、蛋白质地图、K-string字典、Yau-Hausdorff距离等。随着机器学习的快速发展，将机器学习方法应用于蛋白质分类也取得了很大进展。Khan等采用蚁群优化方法，结合关联规则挖掘与监督分类机制对蛋白质进行分类；Lacey等将隐马尔可夫模型与随机决策树应用于蛋白质分类；Islam等将自然语言处理的N-Gra模型应用于蛋白质分类等考虑到蛋白质的三维结构包含大量信息，Jiang等提出将图核应用于蛋白质的图结构信息提取，并结合SVM进行分类；对于蛋白质各种特征信息的融合问题，Singh等采用混合特征选择技术对蛋白质进行分类。
然而，上述的现有技术在很大程度上已经被基于深度学习的方法所取代，在这种方法中，特征和分类器是共同从数据中学习的；特别是卷积神经网络(CNNs)，极大地提高了图像目标识别的技术水平。但基于CNNs的蛋白质数据分类方法目前面临的挑战主要有两个方面：1)虽然将CNNs基本方法扩展到体积数据在概念上很简单，但是不清楚哪些体系结构和数据表示会产生良好的性能；
2)体积难以计算。
发明内容
本发明的目的在于提供一种蛋白质分类方法，采用体素占据网格实现对蛋白质结构的体积表示，从原始蛋白质体积数据中利用机器学习为蛋白质创建快速准确的分类器，对蛋白质数据集实现了高速高精度的分类效果。
具体的，本发明采用以下技术方案予以实现：
提出一种蛋白质分类方法，包括如下步骤：将蛋白质三维模型置入N*N*N大小的体素占据网格；对所述体素占据网格投射N*N条射线，每条射线通过N个体素的中心；基于射线与蛋白质三维模型的相交情况构建占据模型；将所述占据模型通过三维卷积神经网络实现对蛋白质的分类。
进一步的，基于射线与蛋白质三维模型的相交情况构建占据模型，具体包括：确定穿过体素中心的射线命中蛋白质三维模型的情况；基于命中情况构建占据模型。
进一步的，在确定穿过体素中心的射线命中蛋白质三维模型的情况中，包括对命中概率估算的步骤：使用
将射线所经过的每个体素进行更新；其中，locc和lfree分别表示在命中和未命中体素的情况下，体素被占用或空闲的对数概率；
为测量序列，zt＝1表示命中体素，zt＝0表示未命中体素。
进一步的，构建占据模型，具体包括：将蛋白质三维模型光栅化为体素网格；将命中的体素认定为蛋白质三维模型的内部，将未命中的体素认定为蛋白质三维模型的外部。
进一步的，所述三维卷积神经网络由以下层构成：输入层，接收N*N*N尺寸的体素网格；卷积层，接收四个维度的输入，其中三个维度是空间的，第四个维度包含特征图；池化层，通过将每个非重叠体素替换为它们的最大值来境地冗余信息；全连接层，具有若干输出神经元，每个神经元的输出来自前一层的所有学习输出的线性组合。
进一步的，在三维卷积神经网络应用中，将输入减去0.5并乘以2，保证输入在(-1,1)范围内。
进一步的，所述N为32。
进一步的，lfree＝-1.38，locc＝1.38。
进一步的，初始占用概率
为0.5或0。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明提出的蛋白质分类方法中，将蛋白质三维模型置入N*N*N大小的体素占据网格中，继而对体素占据网格投射N*N*N条射线，每条射线通过N个体素的中心，基于射线与蛋白质三维模型曲面的相交情况构建占据模型，将占据模型通过三维卷积神经网络实现对蛋白质的分类；本发明通过采用体素占据网格实现对蛋白质结构的体积表示，从原始蛋白质体积数据中利用机器学习为蛋白质创建快速准确的分类器，对蛋白质数据实现了高速高精度的分类效果。
结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1为本发明提出的蛋白质分类方法的方法流程图；
图2为本发明提出的蛋白质分类方法中蛋白质三维模型置入体素占据网格的示意图；
图3为本发明提出的蛋白质分类方法中对体素占据网格投射射线的示意图；
图4为本发明体出的蛋白质分类方法性能的可行性验证图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
本发明提出的蛋白质分类方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S1：将蛋白质三维模型置入N*N*N大小的体素占据网格。
本发明实施例中，蛋白质三维模型数据是从蛋白质结构参考数据库中筛选出来的分布在107个类中的2267个独立蛋白质结构，其中由18个类只有一个蛋白质，最大的类包含110个蛋白质，蛋白质类的平均大小为21.18。
数据集中的蛋白质为pdb格式，所有生成的pdb文件都进行清理和准备：移除水分子；如果缺失原子便添加原子，生成最终的pdb格式的数据集。
本发明实施例中，以N＝32为例，将蛋白质三维模型1置入32X32X32大小的体素占据网格2中，如图2所示(图为示意，并非32X32X32体素网格)。在本申请的体积表示中，每个点被映射到离散的体素坐标上，映射是均匀离散化的，但取决于空间中体素网格的原点，方向和空间中体素网格的分辨率。体素化蛋白质的外观很大程度上取决于这些参数。对于原点，假设是作为输入给出的，例如通过分割算法获得或通过滑动框给出。对于方向，假设网格框架的Z轴大致与重力方向对齐。对于体素网格的分辨率，本申请实施例中使用32X32X32的体素占据网格。
步骤S2：对体素占据网格投射N*N条射线，每条射线通过N个体素的中心。
对于32X32X32的体素占据网格，投射32X32＝1024条射线，每条射线通过32个体素的中心，如图3所示，仅给出一条射线a通过第Q行第1列体素的中心为例。
步骤S3：基于射线与蛋白质三维模型的相交情况构建占据模型。
本申请实施例中，将蛋白质三维模型光栅化为体素网格。
每条射线通过32个体素的中心，该射线或者与蛋白质三维模型相交，或者不相交，相交即为命中蛋白质三维模型，不相交即为未命中蛋白质三维模型，命中的体素认定为蛋白质三维模型的内部，未命中的体素认定为蛋白质三维模型的外部；通过计算穿过体素中心的射线与蛋白质三维模型的相交次数，1次或者0次，可对体素进行分类。
具体的，假设有一个理想的光束传感器模型，使用三维射线跟踪来计算每个体素的命中次数或未命中次数，则可使用二进制占据网格来估计蛋白质的占用模型，这其中，给定
为一组距离测量序列，射线或者命中体素zt＝1，或者未命中体素zt＝0。
在该模型中，每个体素都有一个二进制状态，命中或未命中，也即占据或未占据，简单来做，1即为命中或占据，0即为未命中或未占据，则根据1和0的二进制状态可构建蛋白质占据模型。
为保证数据稳定性，本发明实施例中，对每个体素的命中概率采用如下模型进行估算：
其中，locc和lfree分别表示在测量命中或未命中体素的情况下，体素被占用或空闲的对数概率。
本申请实施例中，设置lfree＝-1.38，locc＝1.38，并将对数概率固定为(-4,4)，以避免数值问题。有本专利的经验表明，在合理范围内，这些参数对最终结果影响不大。初始占用概率
为0.5或0。
概率高于设定值即为命中，概率低于设定值即为未命中。
步骤S4、将占据模型通过三维卷积神经网络实现对蛋白质的分类。
本发明所用三维卷积神经网络具体结构为：
输入层：接受N*N*N体素的固定尺寸网格，每个体素单元的每个值都从公式(1)中更新。
实际应用中，将输入减去0.5并乘以2，保持输入在(-1,1)范围内。
卷积层C(f,d,s)：这些层接受四个维度的输入其中三个维度是空间的，第四个维度包含特征图。该层将输入与形状为d×d×d×f′的f学习滤波器进行卷积，生成f特征图，其中d是空间维度，f′为输入特征图的个数。卷积的步长为s。
池化层P(m)：这些层通过将每个非重叠体素块替换为他们的最大值来降低不必要的冗余信息。
全连接层FC(n全连接层具有n个输出神经元。每个神经元的输出是来自前一层的所有学习输出的线性组合。我们使用ReLUs保存最终输出层，其中输出数量n对应于类标签的数量。
本发明所用的VoxNet基础架构是C(32,5,2)-C(32,3,1)-P(2)-FC(128)-FC(K)，其中K是类的数量。VoxNet本质上是Maturana和Scherer中的两阶段模型的简单版本。这些变化旨在减少参数数量并提高计算效率，使网络更容易，更快速地学习。
如图4所示，为本发明提出的蛋白质分类方法的可行性验证，在用查全率-查准率来衡量本发明方法的性能，它分别以查全率(Recall)和查准率(Precision)作为X轴和Y轴；查准率，是指检出的相关蛋白质数占检出蛋白质总数的百分比，反映检索准确性；查全率，是指检出的相关蛋白质占数据集中相关蛋白质总数的百分比，反映检索全面性。一般而言，查全率-查准率曲线与坐标轴围成的面积越大，算法性能越好。
如图4所示，查全率-查准率与坐标轴围成的面积较大，说明本发明提出的蛋白质分类方法实现了在蛋白质数据分类中较高的精度。
应该指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.蛋白质分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
将蛋白质三维模型置入N*N*N大小的体素占据网格；
对所述体素占据网格投射N*N条射线，每条射线通过N个体素的中心；
基于射线与蛋白质三维模型的相交情况构建占据模型；
将所述占据模型通过三维卷积神经网络实现对蛋白质的分类。
2.根据权利要求1所述的蛋白质分类方法，其特征在于，基于射线与蛋白质三维模型的相交情况构建占据模型，具体包括：
确定穿过体素中心的射线命中蛋白质三维模型的情况；
基于命中情况构建占据模型。
3.根据权利要求2所述的蛋白质分类方法，其特征在于，在确定穿过体素中心的射线命中蛋白质三维模型的情况中，包括对命中概率估算的步骤：
使用
将射线所经过的每个体素进行更新；
其中，locc和lfree分别表示在命中和未命中体素的情况下，体素被占用或空闲的对数概率；
为测量序列，zt＝1表示命中体素，zt＝0表示未命中体素。
4.根据权利要求2所述的蛋白质分类方法，其特征在于，构建占据模型，具体包括：
将蛋白质三维模型光栅化为体素网格；
将命中的体素认定为蛋白质三维模型的内部，将未命中的体素认定为蛋白质三维模型的外部。
5.根据权利要求1所述的蛋白质分类方法，其特征在于，所述三维卷积神经网络由以下层构成：
输入层，接收N*N*N尺寸的体素网格；
卷积层，接收四个维度的输入，其中三个维度是空间的，第四个维度包含特征图；
池化层，通过将每个非重叠体素替换为它们的最大值来境地冗余信息；
全连接层，具有若干输出神经元，每个神经元的输出来自前一层的所有学习输出的线性组合。
6.根据权利要求3所述的蛋白质分类方法，其特征在于，在三维卷积神经网络应用中，将输入减去0.5并乘以2，保证输入在(-1,1)范围内。
7.根据权利要求1所述的蛋白质分类方法，其特征在于，所述N为32。
8.根据权利要求3所述的蛋白质分类方法，其特征在于，lfree＝-1.38，locc＝1.38。
9.根据权利要求3所述的蛋白质分类方法，其特征在于，初始占用概率
为0.5或0。
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| PB01 | Publication | ||
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| CB02 | Change of applicant information | ||
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Country or region after: China Address after: 266000 No.1 weiwenhai Road, Aoshan, Jimo, Qingdao, Shandong Province Applicant after: Qingdao Marine Science and Technology Center Address before: 266000 No.1 weiwenhai Road, Aoshan, Jimo, Qingdao, Shandong Province Applicant before: QINGDAO NATIONAL LABORATORY FOR MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY DEVELOPMENT CENTER Country or region before: China |
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| GR01 | Patent grant | ||
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