使用Chainer尝试简单的QSAR模型[预测化合物的血脑屏障通透性]

2020年3月2日

QSAR（定量结构-活性关系）是化学物质的结构与其生理活性（毒性，与酶结合的能力，作为药物的活性等）之间的统计相关性。可以根据大量化学实验数据集从相关性预测化合物的性能。

这次，我们将使用日本制造的深度学习框架Chainer创建一个简单的QSAR模型，“预测化合物的血脑屏障通透性”，并针对测试集验证其性能。

预测目标和数据

对于数据，使用 Molecule Net 的 BBBP。请参阅下面的数据鸟瞰图。

关于该化合物的血脑屏障渗透性，“渗透率”为XNUMX，“非渗透率”为XNUMX。

建立模型

环境

from rdkit import rdBase
import chainer
print('rdkit version: ',rdBase.rdkitVersion)
chainer.print_runtime_info()
rdkit版本：2019.03.4平台：Linux-5.0.0-37-generic-x86_64-with-debian-buster-sid Chainer：6.2.0 NumPy：1.17.4 CuPy：CuPy版本：6.2.0 CUDA根目录：/ usr /本地/ cuda CUDA Build版本：10010 CUDA驱动程序版本：10010 CUDA Runtime版本：10010 cuDNN Build版本：7500 cuDNN版本：7605 NCCL Build版本：2402 NCCL Runtime版本：2402 iDeep：不可用

您可以检查chainer.print_runtime_info（）中使用的Chainer，Numpy和Cupy的版本。

建筑模型

import numpy as np
import pandas as pd
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw, PandasTools, Descriptors
　
# データの読み込み
df = pd.read_csv('BBBP.csv',index_col=0)
　
# smilesからmolファイルを生成し、データフレーム中に加える
PandasTools.AddMoleculeColumnToFrame(df, smilesCol = 'smiles')
　
# molができなかった行を削除する
df = df.dropna()
　
# molファイルから化合物記述子を算出する
for i,j in Descriptors.descList:
    df[i] = df['ROMol'].map(j)
df['Ipc'] = [Descriptors.Ipc(mol, avg=True) for mol in df['ROMol']]  
　
#　chainer用にデータ型を変換
x = df.iloc[:,4:].values.astype('float32')
y = df['p_np'].values.astype('int32')
indices = np.array(range(x.shape[0])) # train_test_split後も列番号を保持しておく
　
# train, test, valに分割
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test, indices_train, indices_test = train_test_split(x, y, indices, test_size=0.05, random_state=123)
　
# 説明変数の標準化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(x_train)
x_train= scaler.transform(x_train)
x_test = scaler.transform(x_test)
　
print(type(x_train), x_train.shape, type(y_train), y_train.shape)
print(type(x_test), x_test.shape, type(y_test), y_test.shape)
（1937，200） （1937年） （102，200） （102，）

有关从mol对象创建描述符的信息，请参见此处。
从SMILES计算分子描述符和指纹并将它们存储在数据框中[Python，RDKit]

有关如何使用Chainer的官方教程非常广泛。
深度学习Chainer教程入门

#　説明変数と目的変数のセットで使えるように変換する
from chainer.datasets import TupleDataset
train = TupleDataset(x_train, y_train)
test = TupleDataset(x_test, y_test)
　
# イテレータの準備
from chainer.iterators import SerialIterator
train_iter = SerialIterator(train, batch_size=64, repeat=True, shuffle=True)
test_iter = SerialIterator(test, batch_size=64, shuffle=False, repeat=False)
　
# ニューラルネットワークの作成
# ３層のmulti layer perceptron（MLP）
import chainer.links as L
import chainer.functions as F
from chainer import Chain
from chainer import optimizers, training
from chainer.training import extensions

class MLP(chainer.Chain):
　
    def __init__(self):
        super().__init__()
        with self.init_scope():
            self.fc1 = L.Linear(None, 100)
            self.fc2 = L.Linear(None, 20)
            self.fc3 = L.Linear(None, 2)
　
    def forward(self, x):
        h = F.relu(self.fc1(x))
        h = F.relu(self.fc2(h))
        h = self.fc3(h)
        return h
　
# ネットワークをClassifierでラップしする
# （目的関数（デフォルトはsoftmax交差エントロピー）の計算し、損失を返す）
predictor = MLP()
net = L.Classifier(predictor)
　
# 最適化手法を選択して、オプティマイザを作成する
optimizer = optimizers.MomentumSGD(lr=0.1).setup(net)
　
# アップデータにイテレータとオプティマイザを渡す
updater = training.StandardUpdater(train_iter, optimizer, device=-1)
trainer = training.Trainer(updater, (50, 'epoch'), out='/results/')
from chainer.training import extensions
　
trainer.extend(extensions.LogReport(trigger=(5, 'epoch'), log_name='log'))
trainer.extend(extensions.snapshot(filename='snapshot_epoch-{.updater.epoch}'))
trainer.extend(extensions.dump_graph('main/loss'))
trainer.extend(extensions.Evaluator(test_iter, net, device=-1), name='val')
trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch', 'iteration', 'main/loss', 'main/accuracy', 'val/main/loss', 'val/main/accuracy', 'fc1/W/data/mean', 'elapsed_time']))
trainer.extend(extensions.PlotReport(['fc1/W/grad/mean'], x_key='epoch', file_name='mean.png'))
trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/loss', 'val/main/loss'], x_key='epoch', file_name='loss.png'))
trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/accuracy', 'val/main/accuracy'], x_key='epoch', file_name='accuracy.png'))
trainer.extend(extensions.ParameterStatistics(net.predictor.fc1, {'mean': np.mean}, report_grads=True))
　
trainer.run()
from IPython.display import Image, display
display(Image(filename='results/accuracy.png'))

看来准确性是合理的，但是即使学习进展，测试集的准确性也没有太大提高。

推理

# 学習したモデルで推論してみる
with chainer.using_config('train', False), chainer.using_config('enable_backprop', False):
    y_pred = predictor(x_test)
　
# 推論結果の確認
print('accuracy', F.accuracy(y_pred, y_test))　#　accuracy variable(0.88235295)
　
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_test, y_pred.data.argmax(axis=1))
 数组（[[21，7]，[5，69]]）

从图中可以看出，准确性是一个值。当通过混淆矩阵评估分类的准确性时，存在假阳性和假阴性，但是似乎偏向一侧的分类不能获得准确性。

# 一部予測結果を見てみる
for i in range(int(len(y_pred)/10)):
    print('No.', indices_test[i])
    print('label:', y_test[i])
    print('pred :', np.argmax(y_pred[i].array))
    img = Draw.MolToImage(df.ROMol[indices_test[i]])
    display(img)

图像是输出的一部分，但是正确的答案是可以用人眼识别。仔细检查您所犯的错误似乎很有趣。

机器学习,程式设计,化学信息学,科学技术/自然科学链条机,QSAR,血脑屏障通透性预测