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user: 3. 解决多功能酶分类问题的基本策略 3.1. 预处理 所有酶序列均来自于http://enzyme.expasy.org/网站上的酶命名数据库。为了获得更好的输入数据来构建一个高更新基准数据集，开发一个预测器来识别酶的类别，通常在建立学习模型之前进行预处理。一般考虑以下步骤： 步骤1：仅收集关键词为“多功能酶”的序列； 步骤2：删除标注“fragment”的序列； 步骤3：根据实验需要，去除长度小于N的氨基酸残基的序列，因为这些序列可能属于片段； 步骤4：为了减少冗余性和同源性的影响，我们通常使用CD-HIT程序排除这些酶与同一亚群中任何其他酶在成对序列相似度超过m%的酶(m根据实验需求设定，最小为40)。 3.2. 多功能酶样本的表示 为了建立一种基于序列信息预测多功能酶的有效预测器，其中最重要的一步就是特征选择与特征提取，即用有效的数学表达式构建序列，并且该序列能够真实地反映与待识别目标的内在相关性。以下为多功能酶研究中常见的几种特征提取方法。 3.2.1. 氨基酸组成(AAC) 蛋白质序列由20种常见的氨基酸组成，氨基酸组成的特征表达就是计算各种氨基酸在待测蛋白质序列中出现的频率 [ 9 ]。虽然用AAC可以预测很多蛋白质属性 [ 10 ] [ 11 ]，但是存在一个致命缺点，即如果使用AAC作为唯一的特征提取方法来提取蛋白质信息，则其所有的序列顺序和序列长度信息将丢失。因此为了避免这样的情况发生，Chou [ 12 ] 提出了伪氨基酸组成(PseAAC)来代替氨基酸组成(AAC)。 3.2.2. 伪氨基酸组成(PseAAC) 伪氨基酸组成最早是由Chou在2001年提出来的，随后PseAAC的思想广泛应用于蛋白质组学、生物信息学和系统生物学 [ 13 ]，比如预测蛋白质亚细胞定位 [ 14 ]，预测DNA结合蛋白质 [ 15 ]，氨基酸的分类 [ 16 ]，预测酶家族分类 [ 17 ]，预测蛋白质四级结构属性 [ 18 ]，鉴别外膜蛋白 [ 19 ]。目前，PseAAC被用来处理DNA领域的问题，例如识别核小体 [ 20 ] 和预测重组点 [ 21 ]。 3.2.3. SAAC (Split Amino Acid Composition) 根据SAAC方法，一条蛋白质序列分为不同的部分并各自计算每个部分的组成。鉴于 [ 22 ] 此，一条蛋白质序列被分为三个部分 [ 23 ]：N端、中间段、C段。因为在对多功能酶数据进行筛选时，把氨基酸残基少于50的蛋白质序列已经去除了，所以在SAAC中，N端和C端分别包括25个氨基酸，其余的氨基酸在中间段中，然后分别计算这三段蛋白质序列中各氨基酸出现的频率。一般来说，特征选择的目标是从整个特征空间中选择k个特征的子集，使分类器达到最优性能。处理数据的另一种方法是特征提取。特征提取与降维有关，降维是将数据转换为低维空间。然而，应该注意的是，特征选择技术不同于特征提取技术。特征提取使用函数映射从原始特征创建新特征，而特征选择返回原始特征的子集 [ 24 ]。对图像、文本和语音等非结构化数据，特征提取方法的应用越来越多。表1显示了使用特征选择或特征提取的文章。我们发现，特征选择和特征提取经常用于解决现实世界的问题，如疾病诊断、癌症治疗等。 Table 1 Summary of articles employing feature selection or extraction method 文章 方法 详细策略 Lusa [ 25 ] Filter 基于相关性评估的特征排名(Gini指数，信息增益) Yang et al. [ 26 ] Filter 基于概率密度估计/成对序列相似度的特征排名 Casañola-Martin et al. [ 27 ] Wrapper 启发式搜索 Dubey et al. [ 28 ] Embedded 具有稳定性选择的稀疏逻辑回归 Zhang [ 29 ] Feature extraction 传统方法(PCA， NMF， SVD， etc.) 表1. 使用特征选择或提取方法的文章总结 3.3. 分类算法 针对多功能酶研究的多标签学习系统，一个良好的多标签分类算法对预测效果有着至关重要的作用。多标签数据学习方法依据问题解决的角度，主要分为两种。 (一) 问题转换法。基于问题转换的方法中有些考虑类标之间的依赖性，有些不考虑。最常见的不考虑类标之间依赖性的方法是将多标签问题进行分解，将其转换成n个二元分类问题(n是类别个数)，将多标签中的每一个标签看作是单标签，然后对每一个标签实施常见的分类算法 [ 30 ]，表2列举了问题转换方法中的常用方式及其优缺点； Table 2 Common methods in problem conversion method 常用方式 描述 优、缺点 Binary Relevance 将多标签分类问题进行分解， 转换为n个二元分类问题，每个二元 分类器对应一个待预测的标签 优点：实现方式简单；当标签之间不存在相关的依赖关系时， 模型效果较佳 缺点：当标签之间存在相关的依赖关系时，模型的泛化能力较弱；需要构建n个二分类器，当n比较大时，需要构建得模型也比较多 Classifier Chains 将多标签分类问题转换为一个二元分类器链 的形式，其中后链的二元分类器的构建是 在前面分类器预测结果的基础上的 优点：容易实现；当考虑标签之间的依赖关系时，模型的泛化 能力相对于Binary Relevance方式构建的模型效果要好 缺点：很难找到比较适合的标签依赖关系 Calibrated Laber Ranking 将多标签分类问题转换为标签的排序问题， 最终的标签就是排序后最大的几个标签值 优点：考虑了标签两两组合的情况，最终模型的泛化能力相对 来说比较好 缺点：只考虑两两标签的组合，没有考虑到标签与标签之间的 所有依赖关系 表2. 问题转换方法中的常用方式 (二) 算法适应法。基于算法适应的方法是针对某一特定算法进行扩展 [ 31 ]，进而改进算法使得能够处理多标签数据。在传统机器学习模型中常见的多标签分类模型如图5所示。表3列出了相关算法的使用情况。 图5. 常见的多标签分类模型 Table 3 Representative article on classification algorith 策略 详细描述 代表文章 ML-KNN 由传统的KNN发展而来，对于每一个测试样本， 用最大后验概率原则(MAP)决定测试样本的标签集合 Zhang et al. [ 32 ] ， Sun et al. [ 33 ] ， Zou et al. [ 34 ] ML-DT 计算每个特征的信息增益IG，根据IG的最大特征将样本划分为左右子集； 对于未知样本，沿根节点遍历一条路径到叶子节点， 计算叶子节点样本子集中每个标签为0和1的概率 Sandip S. et al. [ 35 ] ， Somayah Albaradei et al. [ 36 ] BP-MLL 多标签学习的反向传播，通过用定义的新误差函数替换其错误函数来 捕获多标签学习的特征 Xin et al. [ 37 ] ， Zhang et al. [ 38 ] 表3. 分类算法的代表文章 3.4. 评价指标 模型选择和模型评价是机器学习中的两个关键过程。因此，性能度量是评价分类器有效性和指导分类器学习的关键指标。多标签学习系统的性能评价不同于传统的单标签学习系统。在单标签系统中常用的评价指标包括：精确率、正确率、召回率和F-Score等 [ 39 ]，但对于多标签学习系统这些评价指标要 复杂得多，例如： Accuracy = 1 N ∑ i = 1 N ( L i ∩ L i * L i ∪ L i * ) ， Precision = 1 N ∑ i = 1 N ( L i ∩ L i * L i * ) ， Recall = 1 N ∑ i = 1 N ( L i ∩ L i * L i ) 。