BioSequence2Vec: Un nuevo método para analizar datos biológicos
BioSequence2Vec simplifica la creación de embeddings numéricos a partir de secuencias biológicas de manera eficiente.
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En los últimos años, la cantidad de datos de secuencias biológicas ha crecido rápidamente. Este aumento de datos trae tanto oportunidades como desafíos para los investigadores que quieren darle sentido. Para analizar secuencias biológicas, los científicos a menudo necesitan convertirlas en representaciones numéricas, llamadas embeddings, que pueden ser entendidas por programas de computadora.
Sin embargo, crear estos embeddings puede ser complicado porque las secuencias biológicas pueden variar en longitud y formato. Esta variabilidad hace que sea difícil tratarlas como números normales. Los métodos tradicionales requieren hacer que las secuencias sean uniformes, lo que puede ser lento y tedioso.
Para abordar estos problemas, se han desarrollado nuevos métodos para crear embeddings más rápidos y eficientes. Uno de esos métodos se llama BioSequence2Vec. Esta técnica permite a los investigadores convertir rápidamente secuencias biológicas en formatos numéricos útiles sin necesidad de procesos de alineación complejos.
La necesidad de embeddings eficientes
A medida que los científicos recopilan más datos biológicos, procesarlos se vuelve cada vez más complicado. Los métodos de aprendizaje automático automatizados pueden ayudar, pero necesitan que los datos estén formateados de una manera fácil de analizar. Desafortunadamente, las secuencias biológicas a menudo vienen en diferentes longitudes y formatos, lo que complica las cosas.
Los métodos tradicionales de embedding, como la codificación one-hot, requieren alinear las secuencias, lo que puede ser lento y consumir muchos recursos. En muchos casos, este proceso de alineación puede convertirse en un cuello de botella, impidiendo que los investigadores utilicen efectivamente sus datos.
BioSequence2Vec: un nuevo enfoque
BioSequence2Vec fue desarrollado para superar estas dificultades. Proporciona una forma para que los investigadores creen embeddings de secuencias biológicas rápidamente y con un menor costo de memoria. Esta técnica reduce la cantidad de tiempo y memoria necesaria, permitiendo a los investigadores trabajar con conjuntos de datos más grandes de manera más eficiente.
En lugar de alinear secuencias, BioSequence2Vec utiliza un método llamado proyección aleatoria. Esto implica crear una representación simplificada de cada secuencia basada en conteos de frecuencia de ciertas subsecuencias, conocidas como K-mers. Al hacer esto, el método genera embeddings de baja dimensión que pueden ser procesados fácilmente por algoritmos de aprendizaje automático.
¿Cómo funciona BioSequence2Vec?
BioSequence2Vec toma una secuencia biológica como entrada y genera un embedding numérico basado en su estructura. Este embedding se crea a través de un escaneo lineal de la secuencia, acelerando significativamente el proceso. Al proyectar vectores de frecuencia en direcciones aleatorias, BioSequence2Vec captura las características importantes de la secuencia sin necesidad de almacenar matrices grandes.
Para crear los embeddings, BioSequence2Vec se basa en funciones hash independientes que ayudan a simplificar la representación de los datos mientras se preservan similitudes esenciales entre las secuencias. De esta manera, cuando se comparan dos secuencias, sus respectivos embeddings pueden proporcionar puntajes de similitud significativos, al igual que los métodos de kernel tradicionales.
Beneficios de BioSequence2Vec
Este enfoque tiene varias ventajas:
Velocidad: El método puede generar rápidamente embeddings, lo que permite un análisis y procesamiento más rápido de los datos biológicos.
Eficiencia de memoria: Como no requiere matrices grandes, ahorra memoria, lo que lo hace adecuado para conjuntos de datos grandes.
Flexibilidad: Los embeddings resultantes se pueden utilizar con varios métodos de aprendizaje automático, ya sea que dependan de métricas de distancia o no.
Sin alineación: Al eliminar la necesidad de alinear secuencias, BioSequence2Vec simplifica el proceso de análisis y evita la sobrecarga computacional que a menudo se asocia con métodos tradicionales.
Aplicaciones en el mundo real
BioSequence2Vec ha sido probado en diferentes tipos de secuencias biológicas, demostrando ser efectivo en tareas de clasificación como categorizar la línea del virus SARS-CoV-2 y clasificar familias de genes. En estos experimentos, superó a otros métodos existentes, incluyendo técnicas sin alineación y basadas en alineación.
A medida que los investigadores continúan enfrentando el creciente desafío de analizar datos biológicos, herramientas como BioSequence2Vec ofrecen soluciones prometedoras que simplifican el proceso y mejoran el rendimiento predictivo.
Comparación con métodos existentes
Para mostrar la efectividad de BioSequence2Vec, se ha comparado con otros métodos de última generación. Los resultados demostraron que BioSequence2Vec generalmente logró un mejor rendimiento predictivo en varios conjuntos de datos.
El método fue evaluado utilizando diferentes clasificadores de aprendizaje automático, incluidos máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión y otros. En casos donde las secuencias biológicas estaban alineadas, BioSequence2Vec mantuvo un rendimiento competitivo frente a métodos tradicionales, mientras también brillaba en escenarios de datos no alineados.
Conclusión
El rápido crecimiento de los datos de secuencias biológicas presenta desafíos significativos para los investigadores. Los métodos tradicionales para analizar estos datos pueden ser lentos e ineficientes, especialmente al tratar con longitudes y formatos de secuencias variables.
BioSequence2Vec ofrece una alternativa convincente, permitiendo a los investigadores crear embeddings eficientes sin necesidad de una alineación compleja de secuencias. Al utilizar proyecciones aleatorias y funciones hash independientes, permite un procesamiento más rápido y un menor uso de memoria, convirtiéndolo en una opción ideal para abordar tareas de análisis biológico en el mundo real.
A medida que los científicos continúan refinando esta técnica, hay un gran potencial para aplicar BioSequence2Vec a conjuntos de datos aún más grandes y diversos tipos de investigación biológica. La adaptabilidad del método lo convierte en una herramienta valiosa en el esfuerzo continuo por entender las complejidades de la información biológica.
Título: BioSequence2Vec: Efficient Embedding Generation For Biological Sequences
Resumen: Representation learning is an important step in the machine learning pipeline. Given the current biological sequencing data volume, learning an explicit representation is prohibitive due to the dimensionality of the resulting feature vectors. Kernel-based methods, e.g., SVM, are a proven efficient and useful alternative for several machine learning (ML) tasks such as sequence classification. Three challenges with kernel methods are (i) the computation time, (ii) the memory usage (storing an $n\times n$ matrix), and (iii) the usage of kernel matrices limited to kernel-based ML methods (difficult to generalize on non-kernel classifiers). While (i) can be solved using approximate methods, challenge (ii) remains for typical kernel methods. Similarly, although non-kernel-based ML methods can be applied to kernel matrices by extracting principal components (kernel PCA), it may result in information loss, while being computationally expensive. In this paper, we propose a general-purpose representation learning approach that embodies kernel methods' qualities while avoiding computation, memory, and generalizability challenges. This involves computing a low-dimensional embedding of each sequence, using random projections of its $k$-mer frequency vectors, significantly reducing the computation needed to compute the dot product and the memory needed to store the resulting representation. Our proposed fast and alignment-free embedding method can be used as input to any distance (e.g., $k$ nearest neighbors) and non-distance (e.g., decision tree) based ML method for classification and clustering tasks. Using different forms of biological sequences as input, we perform a variety of real-world classification tasks, such as SARS-CoV-2 lineage and gene family classification, outperforming several state-of-the-art embedding and kernel methods in predictive performance.
Autores: Sarwan Ali, Usama Sardar, Murray Patterson, Imdad Ullah Khan
Última actualización: 2023-04-01 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2304.00291
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.00291
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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