项目github地址：https://github.com/wudejian789/2020TIANCHI-ProteinSecondaryStructurePrediction-TOP1
1. 赛题介绍
本题为根据蛋白质的一级结构预测其二级结构，经过比赛期间组内师兄的讲解，我对蛋白质一级结构二级结构的理解如下，如有错误，欢迎指正。
蛋白质可以看成是一条氨基酸序列，在空间中是一种相互交错螺旋的结构，像一条互相缠绕的绳子：
这种三维结构叫做蛋白质的三级结构，而如果不考虑结构的三维性，或者说把这整条序列拉直，用一个一维的序列表示，这便是得到了蛋白质的一级结构：
GPTGTGESKCPLMVKVLDAV······
这些字母G、A、V等便是代表一个个的氨基酸，其中主要包含有20种常见的氨基酸。
用这样的序列表示蛋白质比起原始的三维结构确实方便不少，但却丢失了三维的结构信息，蛋白质的结构决定其功能，这里的结构不止是序列本身，更多的还依赖其三维结构。因此，便出现了蛋白质的二级结构，它是一条与一级结构长度相等的一维序列，用以表征一级结构种的各位置的氨基酸在三维空间种的形态，以保留一部分的三维结构信息，例如以上蛋白质一节结构对应的二级结构为：
EEEEEEETT······
注意：以上二级结构最前面有11个空白符，这个空白符也是在蛋白质在三维空间种的一种松散结构表示。
这里的' '、'E'、'T'等都是对应位置的氨基酸在空间种的形态（与一级结构 GPTGTGESKCPLMVKVLDAV······ 是一一对应的），例如'T'代表的就是该位置的氨基酸在空间中是一种氢键转折的形态。
本赛题就是需要通过蛋白质的一级结构，预测其二级结构，在深度学习种是一种典型的N-N的seq2seq问题。
2. 赛题理解
不难想到，蛋白质三维结构的形成，其实主要是受某些力的作用，不同氨基酸的分子量、体积、质量等性质都有差异，这些小分子间会受到分子间作用力的影响，换句话说，分子间作用力等多种因素共同作用，让蛋白质形成了这样的一种相对稳定的空间结构，以达到一种稳态；而倘若你强行把它拉直，它也会由于受力不均，又开始相互缠绕，以达到稳态。
因此，对于某条蛋白质的二级结构中第i个位置的空间形态，其不止是取决于对应一级结构中位置i的氨基酸，还取决于位置i周围氨基酸甚至整条序列的情况。
定义一级结构中位置i及其上下文的整条片段为X，对应的二级结构中位置i的形态为Y，我统计了整个训练数据中 P(Y|X) 的情况，并计算了在不同窗口大小时，P(Y|X)>0.95 在所有 P(Y|X) 中的占比情况如下表：
| 窗口大小 | 1 | 3 | 5 | 7 | 9 | 13 | … |
| P(P(Y|X)>0.95) | 0.00588 | 0.02188 | 0.55728 | 0.83511 | 0.84413 | 0.85431 | … |
以上结果也验证了之前的理解，且不难看出，当窗口大小达到7以上时，可以达到较好的预测。
3. 思路分享
这类题首先需要解决的是输入序列的编码问题，很自然的可以想到onehot和word2vec两种编码方法，本次赛题我们都进行了尝试。
3.1 Onehot与基本理化性质编码+滑窗法+浅层NN
氨基酸的基本理化性质包括分子量、等电点、解离常数、范德华半径、水中溶解度、侧脸疏水性，以及形成α螺旋可能性、形成β螺旋可能性、转向概率等（来自Chou-Fasman算法），这些数据百度都很容易找到。
然后是窗口大小的选择。经过测试，隐层节点数为1024，当窗口大小达到79以上时，线下MaF达到饱和，为0.749。再调节隐层大小为2048，最后的线下MaF为0.767。
（注：此处为氨基酸级别的MaF得分，非官方评分方法的序列级MaF再平均的结果；且此处未进行交叉验证，仅仅是单模的结果，后面的线上结果也是，所以可能会有一定偏差）。
该模型提交后线上结果为0.7312。（滑窗模型其实等价于基于整条序列的CNN模型）
3.2 Word2vec+深层NN
NN的结构设计主要参考论文《Protein Secondary Structure Prediction Using Cascaded Convolutional and Recurrent Neural Networks》[1]，这是一篇使用深度学习进行蛋白质二级结构预测的经典论文，文中使用了CNN+BiGRU的结构进行蛋白质二级结构预测，模型结构如下：
该模型先通过CNN捕获局部信息，再通过RNN融入全局信息，是NLP长文本任务的常见baseline模型。这里基本照搬了模型结构，但将编码部分改为了word2vec预训练的结构，词向量大小为128，其它结构和参数与原文一致，文章可从github项目目录进行下载。
此处还需注意一定的是，如果embedding层是单独对每个氨基酸进行编码的话，那么词表大小为23（数据集中共23种字母）。而在NLP种经常用到的一种叫做n-gram的技术，即将多个词绑定在以此形成整体，这个技术在蛋白质序列种也用得比较多，成为k-mers。倘若使用k-mers构建词表的话，假定k=3，那么词表的大小就是232323=12167，这样相当于在编码时将上下文也考虑了进去，增加了词的多样性，在一定程度上可以提高模型的学习能力，但也会增大过拟合的风险。
这里我也分别尝试了k=1和k=3的两个模型情况，线下分别为0.719和0.706，线上分别为0.7576和0.7518。
（注：此处计算线下分数的方法与官方提供的是一致的，但不知道为何线下比线上低了这么多，暂时还未找到原因；且此处未进行交叉验证，仅仅是单模的结果，后面的线上结果也是，所以可能会有一定偏差）
这两个模型的输入和数据划分都有较大差异，显然会有一定的融合收益，将二者的结果进行加权平均后，线上结果为0.7702。
3.3 最终模型
将以上几个模型的特征输入都有着较大不同，进行简单加权融合后，线上结果到达0.7770。
在得到以上结果后，进一步分析问题：
1.模型真正学会的到底是什么： 我们结合赛题理解部分的统计结果，不难想到，与其说模型是学会了推理，不如说模型主要是记忆了大量由X->Y的固定映射或搭配，然后根据不同搭配的置信度进行决策，学会如何权衡不同搭配以得到更加正确的结果，这也是选用单层小窗口CNN时严重欠拟合的原因。
2.氨基酸的编码表示： 在NLP任务中的字词编码由于词表过大导致维度过多且稀疏，这才出现了word2vec算法以得到词语的低维稠密表示，且不同字词间有很大的联系，而这一联系可以通过词向量间的cos距离等来刻画。而蛋白质总共包括的氨基酸种类较少，在本数据中只有23种，只需要一个23维的onehot向量就可以表示，且不同氨基酸间的关联度很小，更多的是差异性，而onehot向量是可以充分表达这一差异性的（不同onehot向量在高维空间中相互垂直）。这也是简单的onehot编码+大窗口CNN能如此有效的原因，也验证了前面的观点，即模型主要是记忆了大量由X->Y的隐射，预测时根据所记忆的大量先验知识，对输出进行决策。
综上，我们设计了最终的模型：在3.2部分的模型中，将embedding部分改成了25维onehot编码+14维理化特征+25维word2vec特征，其中onehot和理化特征部分在训练过程中是frozen的，而word2vec会随着训练进行finetune；其次是加大了CNN部分的窗口，设置成了[1,9,81]。
PS：这部分没有尝试其它的数值，这里是玄学设计，取了一个单粒度的窗口1（相当于最普通的神经网络，仅仅是对特征进行了非线性变换）；大窗口81（为了达到之前的最优窗口79）；以及大窗口开根号的数值——9，以折个中）
最终按次方案训练了一个3折的模型，线下MaF平均为0.756。
（注：此处计算线下分数的方法是padding后序列级别的MaF再平均，理论上应该会高于去掉padding后的结果，这里同样线上的结果也好于线下
将3折的模型加权平均后线上分数为0.7832。（榜上最优结果0.7855是融合了之前的几个模型，但没多大参考价值，最终模型可以说是融合了之前的所有模型，融合没多大价值，收益基本来自数据的分布差异）
4. 代码开源
代码在github进行了开源，基于pytorch，其中主要包含：
nnLayer：基本神经网络结构的封装。
DL_ClassifierModel：整个模型的封装，包含训练、模型的加载保存等部分。
utils：数据接口部分的封装。
metrics：评价指标函数的封装。
SecondStructurePredictor：模型的预测接口类。
使用方法如下：
# 导入相关类 from utils import * from DL_ClassifierModel import * from SecondStructurePredictor import * # 初始化数据类 dataClass = DataClass('data_seq_train.txt', 'data_sec_train.txt', k=1, validSize=0.3, minCount=0) # 词向量预训练 dataClass.vectorize(method='char2vec', feaSize=25, sg=1) # onehot+理化特征获取 dataClass.vectorize(method='feaEmbedding') # 初始化模型对象 model = FinalModel(classNum=dataClass.classNum, embedding=dataClass.vector['embedding'], feaEmbedding=dataClass.vector['feaEmbedding'], useFocalLoss=True, device=torch.device('cuda')) # 开始训练 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) # 预测, 得到的输出是一个N × L × C的矩阵，N为样例数，L为序列最大长度，C为类别数，即得到的是各序列各位置得到各类别上的概率。 model = Predictor_final('model/FinalModelxxx.pkl', device='xxx', map_location='xxx') model.predict('seqData.txt', batchSize=128)
