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主要特点
典型工作流程
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实际应用注意事项 机器学习辅助定向进化(Machine Learning-Directed Evolution, MLDE)是将机器学习技术与传统的定向进化方法相结合#xff0c;用于优化蛋白质或其他生物分子的方法。它通过机器学习模型预测突变体的功能#xff0c;…目录
主要特点
典型工作流程
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实际应用注意事项 机器学习辅助定向进化(Machine Learning-Directed Evolution, MLDE)是将机器学习技术与传统的定向进化方法相结合用于优化蛋白质或其他生物分子的方法。它通过机器学习模型预测突变体的功能从而减少实验筛选的工作量提高进化效率 主要特点
数据驱动利用已有突变体数据训练预测模型主动学习迭代式选择最有潜力的突变体进行实验验证减少实验量相比传统方法可减少90%以上的实验筛选探索序列空间能发现传统方法难以找到的远缘优化序列 典型工作流程
构建初始突变体库并测试功能用初始数据训练机器学习模型模型预测新突变体的功能选择高预测值突变体进行实验验证将新数据加入训练集迭代优化模型重复3-5步直至获得满意性能 代码示例
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 模拟数据突变体序列特征和对应活性值
# 假设每个突变体用20个特征表示(实际中可能是氨基酸编码、物理化学性质等)
np.random.seed(42)
num_mutants 200
num_features 20# 生成模拟数据
X np.random.rand(num_mutants, num_features) # 特征
y 10 * np.sin(np.pi * X[:, 0] * X[:, 1]) 20 * (X[:, 2] - 0.5) ** 2 # 模拟活性值# 初始训练/测试集划分 (模拟已有实验数据)
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# 初始模型训练
model RandomForestRegressor(n_estimators100, random_state42)
model.fit(X_train, y_train)# 评估初始模型
train_pred model.predict(X_train)
test_pred model.predict(X_test)
print(f初始模型 - 训练集RMSE: {np.sqrt(mean_squared_error(y_train, train_pred)):.3f}) # 0.660
print(f初始模型 - 测试集RMSE: {np.sqrt(mean_squared_error(y_test, test_pred)):.3f}) # 1.829# 模拟MLDE迭代过程
num_iterations 5
num_new_mutants_per_iter 10for i in range(num_iterations):print(f\n迭代 {i 1}/{num_iterations})# 生成候选突变体 (实际中可能从序列空间采样)new_candidates np.random.rand(num_new_mutants_per_iter, num_features)# 模型预测候选突变体活性predicted_scores model.predict(new_candidates)# 选择top N预测最好的突变体进行实验(这里模拟实验测量)top_n 3top_indices np.argsort(predicted_scores)[-top_n:]new_X new_candidates[top_indices]new_y 10 * np.sin(np.pi * new_X[:, 0] * new_X[:, 1]) 20 * (new_X[:, 2] - 0.5) ** 2# 将新数据加入训练集X_train np.vstack([X_train, new_X])y_train np.concatenate([y_train, new_y])# 重新训练模型model.fit(X_train, y_train)# 评估更新后的模型updated_test_pred model.predict(X_test)print(f更新后模型 - 测试集RMSE: {np.sqrt(mean_squared_error(y_test, updated_test_pred)):.3f})print(f本轮最佳突变体预测活性: {predicted_scores[top_indices].max():.3f}, 实测活性: {new_y.max():.3f})# 迭代# 1 / 5# 更新后模型 - 测试集RMSE: 1.821# 本轮最佳突变体预测活性: 10.322, 实测活性: 11.278# # 迭代# 2 / 5# 更新后模型 - 测试集RMSE: 1.823# 本轮最佳突变体预测活性: 10.251, 实测活性: 10.500# # 迭代# 3 / 5# 更新后模型 - 测试集RMSE: 1.831# 本轮最佳突变体预测活性: 11.315, 实测活性: 13.052# # 迭代# 4 / 5# 更新后模型 - 测试集RMSE: 1.799# 本轮最佳突变体预测活性: 11.337, 实测活性: 11.327# # 迭代# 5 / 5# 更新后模型 - 测试集RMSE: 1.789# 本轮最佳突变体预测活性: 10.441, 实测活性: 13.713
实际应用注意事项
特征工程实际应用中需要设计好的特征表示方法如one-hot编码、物理化学性质、结构特征等模型选择除随机森林外还可尝试Gaussian过程、神经网络等实验设计需要考虑探索-开发的平衡避免过早收敛数据质量实验测量数据的准确性和一致性至关重要
