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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

機(jī)器學(xué)習(xí)告訴你，新型冠狀病毒接下來將如何變異?

2020-03-25 10:46:13 次
提起達(dá)爾文的生物進(jìn)化論，在人們的普遍認(rèn)知中，這是開創(chuàng)現(xiàn)代科學(xué)的重要理論之一。像地球上其他所有為生存而掙扎的生物一樣，病毒也會(huì)進(jìn)化或變異。
讓我們看看人類病毒的來源——蝙蝠病毒的RNA核苷酸序列片段：
AAAAT CAAA GCTT GTGTT GAA GAA GTTACAA CAACTCT GGAAG AAACTAAGTT
與一小段人類的新型冠狀病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19）的RNA核苷酸序列：
AAAAT TAAG GCTT GCATT GAT GAG GTTACCA CAACACT GGAAG AAACTAAGTT
顯然，冠狀病毒已經(jīng)改變了它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)以適應(yīng)新的宿主物種(更準(zhǔn)確地說，大約20%的冠狀病毒內(nèi)部結(jié)構(gòu)都發(fā)生了突變)，但仍然保持了足夠數(shù)量的一致，使它仍然忠于它的起源物種。
事實(shí)上，研究表明，COVID-19會(huì)不斷發(fā)生變異，以提高其存活率。在與冠狀病毒的對(duì)抗中，我們不僅需要探究擊敗病毒的方法，更需要明白病毒是如何變異的，以及如何應(yīng)對(duì)病毒變異。
 
這篇文章中將從以下幾個(gè)方面進(jìn)行闡述：
①從表面上解釋RNA核苷酸序列是什么
②使用K-Means創(chuàng)建基因組信息集群
③使用PCA實(shí)現(xiàn)可視化集群
 
什么是基因組序列?
DNA是脫氧核酸的簡稱,其基本單位是脫氧核糖核苷酸（也叫脫氧核苷酸）,是大多數(shù)生物的遺傳物質(zhì)，在真核生物、原核生物、DNA病毒內(nèi)都存在的一種核酸；RNA則是核糖核酸的簡稱,其基本單位是核糖核苷酸，是RNA病毒的遺傳物質(zhì)。新型冠狀病毒的基因序列就是RNA.
基因組測序，通常被比作“解碼”，是分析取自樣本的脫氧核糖核酸(DNA)的過程。在每個(gè)正常細(xì)胞中有23對(duì)染色體，DNA的結(jié)構(gòu)是這樣的：
DNA序列
DNA卷曲的雙螺旋結(jié)構(gòu)可以使它展開成階梯狀，這個(gè)梯子是由成對(duì)的化學(xué)字母組成的，叫做堿基。在DNA中有四種堿基：腺嘌呤、胸腺嘧啶、鳥嘌呤和胞嘧啶。腺嘌呤只與胸腺嘧啶結(jié)合，鳥嘌呤只與胞嘧啶結(jié)合，這些堿基分別用A、T、G和C表示。
這些堿基形成了各種各樣的代碼，指導(dǎo)有機(jī)體如何構(gòu)建蛋白質(zhì)——這就是DNA如何控制病毒一舉一動(dòng)的基礎(chǔ)。
DNA如何控制病毒
使用專門的設(shè)備，包括測序儀器和專門的標(biāo)簽，可以顯示特定的DNA序列片段。由此獲得的信息將經(jīng)過進(jìn)一步的分析和比較，使研究人員能夠識(shí)別基因的變化，與疾病和表型的關(guān)系，并確定潛在的藥物靶標(biāo)。
一長串的基因組序列A、T、G和C，代表了有機(jī)體對(duì)環(huán)境的反應(yīng)，而生物體的突變又是通過改變DNA產(chǎn)生的，因此觀察基因組序列是分析冠狀病毒突變的有效手段，其中序列對(duì)齊法是常用的方法，主要通過將兩個(gè)或多個(gè)核酸序列或者蛋白質(zhì)序列進(jìn)行對(duì)比，并將其中相似的結(jié)構(gòu)區(qū)域突出顯示。
序列對(duì)齊：
給定兩個(gè)DNA序列A和B，對(duì)齊的方式是將空格分別插入到A和B序列中，得到具有相同長度的對(duì)齊后的序列C和D；空格可以插入到任意的位置（包括兩端），但是相同位置不能同時(shí)為空格，也即是不存在C[i]和D[i]同時(shí)為空格的情況。然后為對(duì)齊后的序列的每個(gè)位置打分，總分為每個(gè)位置得分之和，具體的打分規(guī)則如下：
a、如果C[i] == D[i]且都不是空格，得3分；
b、如果C[i] != D[j]且都不是空格，得1分；
c、如果C[i] 或者D[i]是空格，得0分。
求給定原序列A和B的一個(gè)對(duì)齊方案，使得該對(duì)齊方案的總分最高。
例如，序列原序列A和B如下：
        String strA = "GATC";
        String strB = "ATCG";
則其中一個(gè)對(duì)齊方案如下：
GATC*
*ATCG
該方案總得分score=2*0+3*3 = 9分。
因此，經(jīng)常通過序列對(duì)齊方式來比較序列與已知（尤其是功能和結(jié)構(gòu)已知的序列）之間的同源性，預(yù)測未知序列的功能。因此本文后續(xù)對(duì)于序列的分析主要是針對(duì)序列對(duì)齊后形成的指標(biāo)特征進(jìn)行探索和分析。
 
數(shù)據(jù)的獲取
數(shù)據(jù)可以在Kaggle上找到，如下圖所示:
Kaggle
每一行代表蝙蝠病毒的一個(gè)突變。首先，花一分鐘來欣賞大自然是多么不可思議——在幾周內(nèi)，冠狀病毒已經(jīng)產(chǎn)生了262個(gè)突變來增加存活率。
 
一些重要的列名解釋:
  • query acc.ver表示原始的病毒標(biāo)識(shí)符。
  • subject acc.ver是病毒突變的標(biāo)識(shí)符。
  • % identity表示序列中與原始病毒相同的百分比。
  • Alignment length表示序列中有多少項(xiàng)是相同的或?qū)R的。
  • mismatches表示突變項(xiàng)和原始項(xiàng)之間的不同項(xiàng)數(shù)。
  • bit score代表了一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)，衡量序列的對(duì)齊程度;分?jǐn)?shù)越高，對(duì)齊程度越高。
每一列的統(tǒng)計(jì)度量如下所示（這些可以在Python中運(yùn)用data.describe()語句被方便地調(diào)用）：
統(tǒng)計(jì)度量
有趣的是，通過查看% identity列，我們可以看到一個(gè)突變與原始病毒的最小對(duì)齊比率約為77.6%。然而巨大的標(biāo)準(zhǔn)偏差（7%的% identity）意味著原始病毒存在廣泛的變異范圍。在bit score中巨大標(biāo)準(zhǔn)偏差證實(shí)可以證實(shí)這一點(diǎn)——標(biāo)準(zhǔn)偏差大于平均值（即代表變異系統(tǒng)大于1，進(jìn)一步說明了突變發(fā)生情況的多樣性）!
通過相關(guān)性熱力圖可以很好的呈現(xiàn)變量之間的相關(guān)性，圖形中每個(gè)單元表示一個(gè)特征與另一個(gè)特征的相關(guān)性。
關(guān)性熱力圖
我們不難發(fā)現(xiàn)，很多數(shù)據(jù)都是高度相關(guān)的，這是可以解釋的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)的度量彼此存在一定的依賴性，因此導(dǎo)致變量之間存在高相關(guān)性，可以發(fā)現(xiàn)alignment length與bit score之間就具有高度相關(guān)性（0.94）。
使用K-Means來創(chuàng)建突變集群
K-Means是一種聚類算法，是通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式在特征空間中確定數(shù)據(jù)點(diǎn)相似群組。我們運(yùn)用K-Means的目標(biāo)是找到突變的群體，這樣我們就可以對(duì)突變的本質(zhì)以及如何針對(duì)性的處理它們有深入的了解。
在此之前，我們首先需要確定集群k的數(shù)量，雖然這就像在二維空間中繪制一個(gè)點(diǎn)一樣簡單，但在高維空間中是幾乎無法實(shí)現(xiàn)的(如果我們想要保留最多的信息)。若用“肘部法則”來選擇k會(huì)顯得過于主觀，且不準(zhǔn)確，所以我們會(huì)用輪廓法來代替。
輪廓法是給不同取值k的集群打分，來區(qū)分聚類的結(jié)果好壞程度（好的聚類：內(nèi)密外疏，同一個(gè)聚類內(nèi)部的樣本要足夠密集，不同聚類之間樣本要足夠疏遠(yuǎn)）。Python中的sklearn庫將使K-Means和輪廓法的實(shí)現(xiàn)變得非常簡單。
輪廓法
輪廓法
通過對(duì)上圖進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)群體數(shù)為5時(shí)聚類效果最佳?，F(xiàn)在，我們可以進(jìn)一步確定群體中心，這些點(diǎn)是每個(gè)群體的中心，代表了不同群體的突變樣本的共性特征。
熱力圖
注：特征已經(jīng)被標(biāo)準(zhǔn)化，列與列之間無可比性
在此熱力圖中，行：代表不同的群體，列：代表每個(gè)群體的屬性。因?yàn)樵诰垲愔g需要對(duì)于特征按比例進(jìn)行縮放，以減少不同特征尺度差異的影響，所以圖中的數(shù)值在數(shù)量（縮放值，非原始尺度下的值）上沒有任何意義，但是，我們可以通過比較每個(gè)列中的縮放值，這使得我們可以對(duì)每個(gè)突變?nèi)后w的特征相對(duì)大小產(chǎn)生一個(gè)更直觀的感覺。通過對(duì)以上聚類結(jié)果的分析，可以讓科學(xué)家將更多精力聚焦在對(duì)不同突變?nèi)后w的特征研究上，進(jìn)而針對(duì)性的研究不同類型的疫苗，治療和預(yù)防也將變的更有目標(biāo)性。
聚類的結(jié)果已經(jīng)可以幫助我們解決很多方面的問題，但由于存在高維特征及特征之間相關(guān)性的存在，讓我們不能更好的去解讀聚類結(jié)果，因此，在下一節(jié)中，我們將使用PCA來實(shí)現(xiàn)聚類結(jié)果的可視化呈現(xiàn)。
利用PCA進(jìn)行集群可視化
主成分分析是一種降維方法。它選擇多維空間中的正交向量來表示坐標(biāo)軸，通過特征的空間變換，可以有效降低特征之間的相關(guān)性，進(jìn)而通過貢獻(xiàn)度來保留最多的信息的特征，實(shí)現(xiàn)降維目的。
同樣，我們可以通過Python的sklearn庫，PCA的執(zhí)行可以被兩行代碼實(shí)現(xiàn)。首先，我們可以檢查被解釋的方差比（explained variance ratio），這是從原始數(shù)據(jù)集中保留的統(tǒng)計(jì)信息的百分比。在本例中，被解釋的方差比是0.9838548580740327，代表信息只有很少部分遺失！在此我們可以確信，無論我們從PCA得到什么分析，數(shù)據(jù)都是具有很高的可信度。
每個(gè)新的特征(主成分)都是其他幾個(gè)列的線性組合。通過熱力圖，我們可以直觀地了解每一特征對(duì)于兩個(gè)成份（新的特征）中的重要性。
熱力圖
通過以上圖中數(shù)值的分析，關(guān)鍵是要理解在成分1中出現(xiàn)高數(shù)值是什么意思——在這種情況下,它的特點(diǎn)是有著更高的一致性，即更接近原始病毒；成分2的主要的特點(diǎn)是擁有更低的一致性，即突變遠(yuǎn)離原始值，這也反映在bit score的較大差異上。
主成分分析
通過主成分將所有樣本映射到2維空間體系下，可以很明顯發(fā)現(xiàn)，病毒突變有5條主線，以下通過對(duì)這5條線的分析，可以讓我們獲取更多的信息。
可以發(fā)現(xiàn)，有四個(gè)病毒突變?cè)诘谝恢鞒煞郑╔軸）的左邊，一個(gè)在右邊。第一主成分的特征是alignment length具有很高的取值，這意味著第一個(gè)主成分的值越高，對(duì)應(yīng)的alignment length就越長(越接近原始病毒)。因此，第一主成分的低值區(qū)與原始病毒的遺傳距離較遠(yuǎn)，即大多數(shù)病毒集群與原始病毒有很大不同。因此，試圖研制疫苗的科學(xué)家應(yīng)該意識(shí)到，這種病毒會(huì)發(fā)生大量變異。第二主成分（Y軸）在同一群體之間的差異性很小，在不同群體之間明顯分為3個(gè)區(qū)段，這就需要后續(xù)我們進(jìn)一步分析，以便能夠更好的對(duì)于突變?nèi)后w進(jìn)行深入了解。
 
結(jié)論
本文一方面通過使用K-Means聚類算法，能夠幫助我們從眾多突變樣本中快速識(shí)別冠狀病毒的五個(gè)主要典型突變?nèi)后w，另一方面用PCA分析方法在二維空間中實(shí)現(xiàn)這些群體的可視化展現(xiàn)，通過展示結(jié)果可以很直觀的呈現(xiàn)冠狀病毒有很高的突變率（這可能就是它如此致命的原因），通過對(duì)于這些分析結(jié)果，對(duì)于研制冠狀病毒疫苗的科學(xué)家來說，可以利用群體的共性特征值結(jié)合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)來充分解讀每個(gè)群體的特征信息，以便有針性的、更好的指導(dǎo)疫苗的研制及預(yù)防工作。

（文章來源于：towards data science，作者：Andre Ye）
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