A. eMaize

请在quiz_emaize_tutorial_shared下载相关数据，并下载该文件夹下的内容，打开quiz_emaize_tutorial.ipynb文件阅读详细的Quiz指南。

eMaize背景简介

eMaize挑战赛是一个通过机器学习方法预测玉米性状的比赛，要求我们以SNP作为特征，通过训练一个模型，对玉米的三个性状进行预测。

本教程将会包括：

  • 介绍数据的情况，使用方式
  • 具体任务要求
  • 一些机器学习的概念方法以及工具使用

编程工具介绍

大作业需要使用python完成，推荐读者使用python3。我们需要一些python的工具包来实现部分功能。推荐使用包管理软件Anaconda来预装一些必需的包以及安装其他需要的包。另外强烈建议使用jupyter notebook进行代码编辑、运行和调试。具体使用方法请参考教程Anaconda 和 jupyter相关指南。 如果本地缺少下列可能需要的包，请使用pip或者conda进行安装。如:

pip install tqdm
conda install sklearn

#导入必需的库
%pylab inline
import numpy as np
from sklearn.random_projection import SparseRandomProjection
import scipy.stats
import pandas as pd
import sklearn
import h5py
from sklearn.metrics import r2_score
from scipy.stats.stats import pearsonr
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import xgboost
from xgboost.sklearn import XGBRegressor
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn import neighbors
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct
from tqdm import tqdm_notebook as tqdm
from IPython.display import display, Image
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

styles = ["white","dark",'whitegrid',"darkgrid"]
contexts = ['paper','talk','poster','notebook']
sns.set_context(contexts[1])
sns.set_style(styles[2])

数据介绍

原始数据中有6210个样本，其中4754个样本作为训练集，1456个样本作为测试集

  • genotype：SNP (Single-nucleotide polymorphism) 数据

    每个位点可能有三种情况，如AA，AT，TT，每个样本SNP位点约为190万个，数据位置data/genotype_2bit/，包含十个染色体各自的SNP，使用时需要整合在一起。

  • trait：

    共三种，trait1开花期，trait2株高，trait3产量，为连续值，只提供训练集样本的性状数据。data/pheno_emaize.txt

作为示例仅仅使用每个样本的5000个SNP，在做大作业的过程中请使用全部的SNP。

Genotype数据

SNP数据存储格式

txt存储格式不适合大数据读取的问题，对内存的占用过多
对于结构化的、能够存储为矩阵的数据，可以使用HDF5格式存取，内存占用小，读取速度快。

tips: 在命令行查看数据shape的方法为： cd至文件路径下，输入：h5ls filename

#使用h5py读取5000个SNP，此时数据为原始的碱基信息
with h5py.File('data/snp_5000','r') as f:
    print (list(f.keys()))
    snps = f['snp'][:]

#使用h5py读取5000个SNP，此时为原始的碱基信息转化为数值信息后的数据
with h5py.File('data/2bit_geno','r') as f:
    print (list(f.keys()))
    snps_2bit = f['data'][:]
snps_2bit.shape

#使用h5py读取一个染色体的SNP示例，此时文件内为我们处理好的数值化数据，注意需要先解压文件：
with h5py.File('data/genotype_2bit/chr1.h5','r') as f:
    print (list(f.keys()))
    chr1_snps = f['data'][:]
chr1_snps.shape, chr1_snps.dtype

性状数据

使用numpy/pandas均可读取性状数据，计算时一般使用numpy.array的形式

前4764个样本的性状是已知的，后1454个样本性状待预测

traits = pd.read_csv('data/pheno_emaize.txt','\t')
display(traits.head())
display(traits.tail())

查看性状的分布情况

注意，对性状数据已经做过了normalization

trait1 = np.array(traits['trait1'])[:4754]
trait2 = np.array(traits['trait2'])[:4754]
trait3 = np.array(traits['trait3'])[:4754]
fig, ax = plt.subplots(1,3, figsize=(15,4))
ax[0].hist(trait1,bins = 20,color='b',alpha=0.6)
ax[0].set_title('Normalized Trait1: Flowering Time',fontsize=14)
ax[1].hist(trait2,bins = 20,color='g',alpha=0.6)
ax[1].set_title('Normalized Trait2: Height',fontsize=14)               
ax[2].hist(trait3,bins = 20,color='r',alpha=0.6)
ax[2].set_title('Normalized Trait3: Yield',fontsize=14)

png

Quiz具体要求

之前的部分我们介绍了基本的背景知识，接下来我们会提出解答本题目的具体要求：

  • 完成特征选择和特征筛除工作。
  • 完成对三种性状的预测并提交预测结果，允许多次提交预测结果以获得更好的结果。
  • 提交一份工作报告，中英文不限，同时提交源代码。
  • 选择性完成加分项内容。

特征选择和冗余特征筛除

本挑战原始特征数量接近2,000,000，超过大多数机器学习模型的输入限制，特征间相关性很强，冗余特征很多，且过多的特征数量导致计算开销非常大，这都需要完成特征选择和去除冗余的步骤。

鉴于本问题原始特征数量过于巨大，并不是每种特征选择和降维方法都适合，请读者思考和选择合适的特征选择与降维方法，在这里仅提供几个方法参考：

  • 特征选择：
    • ANOVA（方差分析）
    • 基于模型权重排序（如线性模型）
  • 降维：
    • PCA
    • SVD
    • Random Projection

tips: 请思考是否需要针对特征选择或者降维后的数据做scale

完成对测试集三种性状的预测，尝试得到尽可能好的预测结果

  • 请思考和探索使用何种回归模型，读者可以尝试多种模型并比较其结果，在编程工具介绍部分读者可以看到一些机器学习模型的方法，也推荐读者思考和使用其他模型。
  • 思考和探索是否对每个性状使用不同的模型
  • 根据训练集与测试集的特殊划分方式（见查看训练集与测试集的划分部分）思考可以使用的策略。

加分内容

为了更完整地展示emaize挑战的困难与有趣之处，我们为有余力的读者设置了更多的挑战。

对模型进行鲁棒性测试 (10')

这是一个并不非常困难的但是对于本问题比较重要的工作，该工作可以细分为以下几项内容：

  • 在读者已有的数据（训练集数据）上进行多轮（如100、1000轮）交叉验证，测试模型的鲁棒性
  • 设计不同的数据集划分方式，除了随机划分训练集与验证集，还可以有其他特殊的设计方法
  • 统计测试结果，以多种形式展现，包括统计数据和图示。

为了帮助读者完成测试，我们会给读者提供部分代码和一些相关的统计图，供读者使用和仿照设计，详见补充知识的模型鲁棒性测试部分。

使用ANOVA进行特征选择的加速算法 (5')

方差分析方法可以利用p值挑选feature
调用scipy.stats.f_oneway,利用SNPs和性状可以很容易地计算出p-value，进而挑选特征，但是对于大量数据来说速度较慢
我们可以设计一种加速ANOVA计算的方法完成计算，相比于scipy.stats的方法可以提升计算速度数百倍。为了帮助读者实现这一功能，我们提供给读者设计的基本思路，请参考ANOVA加速算法部分，有能力的读者可以根据基本思路实现ANOVA的加速算法。

混合线性模型 (20')

育种领域的一个经典模型是混合线性模型(linear mixed model)，请尝试设计一个混合线性模型来解决本问题。

  • 可以研究并调用FaST-LMM package，研究其原理并应用于我们的数据中，试图在测试集上获得好的预测结果(5')
  • 根据其思路进行改进，设计一个类似的混合线性模型，并且可以通过快速的交叉验证挑选超参数，最终在测试集上获得好的效果。详细内容可以参考这篇文档。(15')

补充知识（选读）

测试预测结果

查看训练集与测试集的划分

请读者特别关注这个信息，训练集与测试集特殊的划分方式是本问题的一个特点与难点，也是想解决好本问题的关键。

下图中彩色部分为训练集性状，白色部分为待预测性状
可以发现其划分方式并不随机，这会导致常规的机器学习方法出现一些问题，常规的机器学习问题中，每个样本彼此独立，但是对于育种问题，很多样本可能有同一个父本或者母本，比如图中的每一行样本都来自同一个父本，每一列样本都来自同一个母本。读者需要自己思考待预测样本和已有样本的关系，结合机器学习的特点“通过学习已有数据的特征对未知数据进行预测”，思考并观察预测结果的好坏。

def generate_parent_table(phenotype_file):
    phenotypes = pd.read_table(phenotype_file)
    pedigree = phenotypes['pedigree'].str.split('_', expand=True)
    pedigree.columns = ['f', 'X', 'm']
    phenotypes = pd.concat([phenotypes, pedigree], axis=1)
    phenotypes['number'] = np.arange(phenotypes.shape[0])
    parent_table = phenotypes.pivot_table(values='number'
                                          , index=['m'], columns=['f'], dropna=False)
    male_ids = ['m%d' % i for i in range(1, parent_table.shape[0] + 1)]
    female_ids = ['f%d' % i for i in range(1, parent_table.shape[1] + 1)]
    parent_table = parent_table.loc[male_ids, female_ids]
    return parent_table
phenotype_file = 'data/pheno_emaize.txt'
parent_table = generate_parent_table(phenotype_file)
phenotypes = pd.read_table('data/pheno_emaize.txt')
fig, ax = subplots(3,1, figsize=(15, 10))
for i in range(3):
    trait = ['trait1','trait2','trait3'][i]
    ax[i].imshow(np.take(np.ravel(phenotypes[trait].values), parent_table), cmap=cm.RdBu)
    ax[i].set_title('Phenotypes of training data (%s)'%trait)
    ax[i].set_ylabel('male')
    ax[i].set_xlabel('female')
plt.tight_layout()

png

测试集具体划分

我们会把测试区域分为三个部分，来测试提交的结果，三个区域分别为下图的淡蓝色，黄色和红色区域，请读者思考它们各自的特征。

fig,ax=plt.subplots(figsize=(20,5))
testexample = np.zeros([30,207])
testexample[25:,:202] = 100
testexample[:25,202:] = 200
testexample[25:,202:] = 300
ax.imshow(testexample,cmap='jet')

png

评价指标

对于回归问题，我们一般使用r2r^2和pearson correlation coefficient(PCC)衡量，其定义如下：

r2=1−SSresSStotr^2 = 1-\frac{SS_{res}}{SS_{tot}}
PCC=cov(X,Y)σXσY=E[(X−μX)(Y−μY)]σXσYPCC = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y} = \frac{E[(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)]}{\sigma_X \sigma_Y}

将SNP数据编码为向量

每个位点的碱基只有三种情况，不会出现更多碱基组合的可能，比如某位点仅有AA，AT，TT三种可能的情况
我们可以采取三种方式对其编码：

  • 转化为0、1、2。找到minor allele frequency（MAF），即两种碱基（如A、T）中出现频率低的那个，以A作为MAF为例，则TT为0，AT为1，AA为2，这样可以突出MAF
  • 转化为3-bit one hot vector,[1,0,0]T,[0,1,0]T,[0,0,1]T[1,0,0]^T,[0,1,0]^T,[0,0,1]^T这样可以保持三种向量在空间距离的一致

  • 转化为2-bit vector,则AA，AT，TT分别编为[1,0]T,[1,1]T,[0,1]T[1,0]^T,[1,1]^T,[0,1]^T,不需要考虑MAF

    我们采取第三种方式处理了数据并提供给读者

具体处理过程

def convert_2bit(seq):
    genotypes = np.zeros([6210,2])
    a = seq[1].split('/')
    for i in range(6210):
        if seq[4:][i] == a[0] + a[0]:
            genotypes[i] = np.array([0,1])
        if seq[4:][i] == a[0] + a[1]:
            genotypes[i] = np.array([1,0])
        if seq[4:][i] == a[1] + a[1]:
            genotypes[i] = np.array([1,1])
    genotypes = genotypes.astype('int').T
    return genotypes

真实转换时python的转换速度较慢，这里为了展示基本的原理使用了python来演示。

snps = snps.astype('str')
snps.shape

convert_2bit(snps[2].astype('str'))

geno_conv = np.ndarray([10000,6210])
for i in tqdm(range(5000)):
    geno_conv[i*2:(i+1)*2] = convert_2bit(snps[i+1])

#查看SNP的大致情况，取前100行（50个位点），前50个样本，
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,10))
ax.matshow(geno_conv[:100,:50],cmap = cm.binary_r)

png

模型鲁棒性测试

设计特殊的交叉验证方式

不同的样本具有关联性，有的样本可能来自同一亲本，而训练集和测试集的划分并不是随机的 因此我们可以专门设计交叉验证时数据集的划分方式：

  • random
  • by female
  • by male
  • cross sampling
for method in ('random', 'by_female', 'by_male', 'cross'):
    with h5py.File('data/cv_index.%s'%method, 'r') as f:
        index_train = f['0/train'][:]
        index_test = f['0/test'][:]
    fig, ax = subplots(2, 1, figsize=(16, 6))
    sampling_table = np.zeros(np.prod(parent_table.shape))
    sampling_table[index_train] = 1
    sampling_table = np.take(sampling_table, parent_table)
    ax[0].imshow(sampling_table, cmap=cm.Greys)
    ax[0].set_title('Training samples (%s)'%method)

    sampling_table = np.zeros(np.prod(parent_table.shape))
    sampling_table[index_test] = 1
    sampling_table = np.take(sampling_table, parent_table)
    ax[1].imshow(sampling_table, cmap=cm.Greys)
    ax[1].set_title('Test samples (%s)'%method)
    plt.tight_layout()

请在jupyter文件中查看相关图片。

ANOVA加速算法

思路简要提示：

fastanova

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