手把手教你卷积神经网络(CNN)模型：模型性能评估和预测策略
引言：mRNA修饰预测的重要性
N6-甲基腺苷(m6A)是真核生物中最常见的mRNA修饰类型，参与mRNA剪接、稳定性调控和翻译等关键过程。研究表明，m6A修饰异常与多种疾病密切相关，包括癌症、神经退行性疾病等。传统实验方法鉴定m6A位点成本高且耗时长，而机器学习方法特别是深度学习，为高效预测mRNA修饰位点提供了新思路。【AI大模型教程】
在此系列的前四篇里我们已经系统回顾了很多具有代表性的m6A-SNP预测模型，在接下来几篇我们将深入解析模型原理/代码实现和最新的深度学习研究成果，展示人工智能如何助力RNA修饰功能研究。
本篇将承接上篇继续解析如何构建卷积神经网络(CNN)来预测mRNA序列中的m6A修饰位点，主要涵盖模型性能评估、预测策略。
模型示例结构图
四、评估与预测策略
基础评估指标
基础评估指标
准确率 (Accuracy)：整体预测正确率
查准率 (Precision)：预测为正的样本中，多少是真正的正样本
查全率 (Recall)：所有正样本中，模型能识别出来多少
F1 值 (F1-score)：Precision 和 Recall 的调和平均，更平衡的指标
混淆矩阵：直观展示 TP/TN/FP/FN
ROC 曲线与 AUC：评估整体分类能力
PR 曲线与 AUPRC：在类别不平衡时更敏感，重点反映模型对正类的识别表现
混淆矩阵示例
- 基础评估指标输出
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_scorey_pred = (model.predict(X_test) > 0.5).astype(int)print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))print("Precision:", precision_score(y_test, y_pred))print("Recall:", recall_score(y_test, y_pred))print("F1:", f1_score(y_test, y_pred))
- 混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplayimport matplotlib.pyplot as pltcm = confusion_matrix(y_test, y_pred)disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm)disp.plot()plt.show()
- ROC曲线与AUC
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_scorey_prob = model.predict(X_test).ravel()fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_prob)auc_val = roc_auc_score(y_test, y_prob)plt.plot(fpr, tpr, label=f"ROC curve (AUC={auc_val:.2f})")plt.xlabel("False Positive Rate")plt.ylabel("True Positive Rate")plt.legend()plt.show()
- PR曲线与AUPRC
from sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_scoreprecision, recall, _ = precision_recall_curve(y_test, y_prob)ap = average_precision_score(y_test, y_prob)plt.plot(recall, precision, label=f"PR curve (AP={ap:.2f})")plt.xlabel("Recall")plt.ylabel("Precision")plt.legend()plt.show()
- 正负样本概率分布密度图
import seaborn as sns#可以用于调整阈值sns.kdeplot(y_prob[y_test==0], label="Negative")sns.kdeplot(y_prob[y_test==1], label="Positive")plt.xlabel("Predicted probability")plt.ylabel("Density")plt.legend()plt.show()
为什么选择AUPRC？
- 正负样本高度不平衡时更可靠
- 直接反映模型对正样本的识别能力
2. 双阈值策略
传统单阈值问题：
- 0.5阈值不适合不平衡数据
- 大量样本处于中间模糊区域
双阈值方案：
def double_threshold_classify(prob, low=..., high=...): #可以自行根据密度图选择 if prob >= high: return 1 # 高置信度正样本 elif prob <= low: return 0 # 高置信度负样本 else: return -1 # 不确定区域
优势：
- 只保留高置信度预测
- 减少边界误判
- 提升结果可靠性
五、模型部署与RNA变异预测
SNP效应预测流程
def predict_snp_effect(model, wt_seq, mt_seq): """ 预测SNP对m6A修饰的影响 """ # 编码序列 wt_encoded = one_hot_encode_with_position(wt_seq).reshape(1, 101, 6) mt_encoded = one_hot_encode_with_position(mt_seq).reshape(1, 101, 6) # 预测概率 wt_prob = model.predict(wt_encoded)[0][0] mt_prob = model.predict(mt_encoded)[0][0] # 计算变化量 delta = mt_prob - wt_prob return wt_prob, mt_prob, delta# 应用示例wt_seq = "ACTG...A...TGAC" # 野生型序列（含中心A）mt_seq = "ACTG...G...TGAC" # 突变型序列（A→G）wt_prob, mt_prob, delta = predict_snp_effect(model, wt_seq, mt_seq)
可以使用双重筛选标准进行预测
1.首先依据模型验证阶段确定的分数阈值筛选出高置信度的m6A预测位点；
2.再对Δscore应用Z-score标准化，筛选出变化幅度显著（Z>2或Z<-2）的样本。
只有同时满足分数阈值和显著性要求的突变，才被认定为真正的gain或loss事件
def classify_snp_effect(wt_prob, mt_prob, delta, z_score): """ 根据Z-score和双阈值分类SNP效应 """ if delta > 0 and z_score > ... and mt_prob >= ...: return "Gain" # 获得新修饰位点 elif delta < 0 and z_score < ... and wt_prob >= ...: return "Loss" # 丢失原有修饰位点 else: return "Uncertain" # 不确定变化
关键点回顾:
5. 双阈值策略提升预测可靠性
- 动态学习率和早停防止过拟合
- 同时使用Z-score标准化和分类阈值双重筛选标准进行预测
