[Datawhale AI 春训营] 蛋白质固有无序区域 (IDR) 预测方案解析

[Datawhale AI 春训营] 蛋白质固有无序区域 (IDR) 预测方案解析

感谢Datawhale提供教程和平台支持学习，受益良多。 本解析旨在为初学者提供一个关于蛋白质 IDR 预测赛题及基于深度学习（ProtBERT）的解决方案思路概览，不深入代码细节。

赛题概述

本次比赛聚焦于预测蛋白质序列中的**「固有无序区域 (Intrinsically Disordered Regions, IDRs)」**。 与结构稳定、形状固定的蛋白质有序区域不同，IDRs 在生理条件下缺乏稳定的三维结构，通常呈现高度柔性。 尽管如此，IDRs 在蛋白质功能中扮演着关键角色，参与信号转导、转录调控、细胞周期控制等多种生物过程。 准确预测 IDRs 对于理解蛋白质功能、疾病发生机制以及药物设计具有重要意义。

• 「链接:」 competition.sais.com.cn/competition…
• 「任务:」 预测蛋白质序列中每个氨基酸残基是属于有序区域 (标签 0) 还是无序区域 (标签 1)。这是一个**「序列标注 (Sequence Labeling)」** 或**「逐 Token 分类 (Token Classification)」** 问题。
• 「输入:」 蛋白质氨基酸序列（以氨基酸单字母缩写组成的字符串）。比赛提供的数据格式为 .pkl 文件，包含蛋白质 ID、序列和（训练集）对应的标签。
• 「输出:」 对于每条输入的蛋白质序列，输出一个等长的由 '0' 和 '1' 组成的字符串，表示每个残基的预测类别。最终提交格式为 CSV 文件，包含 proteinID, sequence, IDRs 三列。
• 「评估指标:」 通常采用 「F1 Score」 来衡量预测性能，尤其是在类别不平衡的任务中（有序残基数量通常远多于无序残基）。

方案总览

本方案采用基于**「预训练语言模型」的深度学习方法。 核心思路是利用在海量蛋白质序列上预训练过的强大模型（ProtBERT），通过在本次比赛的数据上进行「微调 (Fine-tuning)」，使其适应 IDR 预测这个特定的序列标注任务。 考虑到蛋白质序列长度差异大，且可能超过模型处理上限，预测阶段采用了「滑动窗口」**策略以处理完整的长序列。

核心环节解析

1. 数据准备

• 「数据加载:」 读取 .pkl 格式的比赛数据，获取蛋白质 ID、氨基酸序列和原始的逐残基标签。
• 「Tokenization (分词):」 深度学习模型处理的是数字，而不是原始字符。需要将氨基酸序列转换为模型理解的数字 ID 序列。ProtBERT 对输入格式有特定要求，需要将氨基酸序列处理成**「带空格分隔」**的形式（例如 "A C G T ..."）后，再使用其对应的 Tokenizer 进行编码。
• 「训练数据处理 (截断与填充):」 ProtBERT 模型有最大输入长度限制 (如 1024)。对于**「训练集」中的长序列，我们采取「简单截断」策略，只保留序列开头能在模型长度限制内的部分。同时，较短的序列会进行「填充 (Padding)」** 到固定长度。为了让模型知道哪些是实际 Token，哪些是填充，会生成**「注意力掩码 (Attention Mask)」**。
• 「标签对齐:」 原始标签与原始序列等长。经过 Tokenization、截断和填充后，标签序列也需要进行相应的处理，与 Token ID 序列对齐。特殊 Token ([CLS], [SEP]) 和填充位置的标签会被标记为特殊值 (如 -100)，在训练时忽略这些位置的损失计算。

2. 模型构建

• 「基础模型：」 加载预训练的 「ProtBERT 模型」 (Rostlab/ProtBERT)。这是一个在大量蛋白质序列上训练过的 BERT 模型变体，对蛋白质序列的“语言”和特征有很好的理解能力。
• 「分类层：」 在 ProtBERT 模型之上，添加一个**「逐 Token 分类的头部 (Token Classification Head)」**。这个头部是一个全连接层，它接收 ProtBERT 输出的每个 Token（氨基酸）的特征向量，并将其映射为该 Token 属于每个类别的原始分数（Logits）。对于 IDR 预测，输出类别是 2 (有序/无序)。我们使用 transformers 库提供的 AutoModelForTokenClassification，它集成了 ProtBERT 和这个分类头部。

3. 模型训练

• 「微调过程:」 在比赛提供的带有标签的训练数据上，对加载的预训练 ProtBERT 模型进行微调。模型的参数会在这个阶段根据 IDR 数据进行调整，使其更擅长识别无序区域。
• 「损失函数:」 使用**「交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss)」** 来衡量模型预测的 Logits 与真实标签之间的差距。训练目标是最小化这个损失。
• 「优化器:」 使用 **「AdamW 优化器」**来更新模型参数，减小损失。
• 「类别权重 (应对不平衡):」 蛋白质序列中的有序残基通常比无序残基多得多。为了避免模型倾向于只预测多数类别（有序），我们计算两类样本数量的比例，生成**「类别权重」**。在计算损失时，我们会增加少数类别（无序）错误预测的权重，迫使模型关注少数类样本，提高对无序区域的识别能力。

4. 预测推理 (处理完整序列)

• 「加载模型:」 读取训练阶段保存的模型参数，恢复训练好的模型。

• 「滑动窗口 (解决长序列问题):」 训练时对长序列进行了截断，模型只“见过”长序列的开头部分。为了对完整的长测试序列进行预测，我们采用**「滑动窗口」**策略：

  • 将长序列切分成多个长度符合模型最大输入限制的**「重叠小片段」**。
  • 依次将每个小片段输入模型进行预测。
  • 对于位于多个重叠片段中的氨基酸，它会有多次预测结果（来自不同的窗口）。我们将这些结果（例如 Softmax 概率）进行**「平均」或「累加后平均」**，得到该氨基酸的最终预测概率。
  • 对于短序列，则作为单个窗口处理。

• 「最终预测：」 根据每个氨基酸位置的平均预测概率，确定最终的类别（取概率最高的类别作为预测结果，0 或 1）。

• 「结果输出:」 将所有测试蛋白质的预测结果（由 0 和 1 组成的字符串）整理成比赛要求的 CSV 格式，包含蛋白质 ID、原始序列和预测的 IDRs 字符串。

5. 本地验证

程序中的本地评估部分（在主程序入口判断）用于在本地快速验证模型在部分数据上的表现。 使用上述的滑动窗口预测逻辑，对本地测试数据进行预测，并将预测结果与原始标签进行对比，计算 F1 Score 等指标，帮助了解模型训练和预测的效果。

总结

本方案基于强大的预训练 ProtBERT 模型，通过微调学习 IDR 预测任务。 关键在于处理数据格式以适应模型，使用**「类别权重」缓解数据不平衡，以及采用「滑动窗口」**方法确保能够对任意长度的蛋白质序列进行完整且合理的预测。