1.背景介绍
病原体基因检测，为各种严重感染的诊断提供了基础。病原体检测流程分成五个步骤：（1）采集病人的样本，比方说静脉血，痰液，肺泡灌洗液，或者脑脊髓液等。（2）对样本进行培养，提取样本中的核酸组织。（3）通过高通量基因测序仪，对核酸序列进行测序。高通量测序为了保证精度，会将很长的核苷酸序列，切成小的分片，分别进行测序，在读取基因序列上，一般是50pb到200bp不等。（4）高通量测序之后，需要查询相关的病原体标准序列，找到匹配的基因序列。（5）通过将这些小的片段进行分析，得到全部基因片段的组成成分（即检测结果），从而为病人的疾病确诊以及精准治疗提供有力的支持。
图1. 病原体基因检测流程
对于生物分析检测来说，通常情况下，一次病原体检测，大约会生成5亿左右的75bp的基因片段。过滤掉一些人的基因组织序列之后，还需要查询1亿左右的基因片段。通常情况下，会使用nBlast [1]工具来进行基因匹配，这部分在整个病原体检测过程中，也是非常耗时的部分，大约需要2-3个小时。阿里云AnalyticDB向量版提供了一个高效的基因检索工具，大大提升了基因分析的性能，能够在几十分钟内完成整个病原体的查询检测过程。
2.基因检索应用
2.1 基因检索功能
图1展示了病原体基因检索的界面。当前演示包含了12182个病毒的碱基序列，我们将病毒切分成150bp的小片段（总共1590804个片段），转化成向量之后，存储到AnalyticDB中。在检索框中，用户可以输入一段基因序列，到我们当前的系统中进行检索。为了方便大家使用，我们挑了新冠病毒，艾滋病毒，埃博拉病毒和中东呼吸综合症的基因序列来进行演示，用户可以拷贝相关的序列，来检测查询的性能。
图2. 核酸查询演示
图3用户输入了一段新型冠状病毒的基因序列，可以看到排到前面的序列片段就是我们要找的新冠的病毒的序列。因为当前AnalyticDB提供高效的向量索引，系统会在毫秒级的时间内，返回相关的基因片段。
图3.基因检索结果
2.2 端到端的基因分析
我们模拟了人体的基因采样，将新型冠病毒基因（塞尔维亚MT450872 [2]，美国MT450873 [3]）和中东呼吸症MERS基因（NC_019843.3 [10]），三株病毒混合在一起，打散成75bp的序列，当做测试集合。我们希望，通过当前病毒库的检索分析，能够识别出当前测试集合中包含新型冠状病毒和MERS病毒。当前系统通过匹配检测，我们生成图4。
图4. 基因匹配结果
可以看到经过检测，病毒库检索系统返回了三个基因组（NC_045512.2，NC_019843.3和NC_038294.1）。NC_045512.2（65%）是武汉海鲜市场的新型冠状病毒的基因；NC_019843.3（20%）是MERS病毒的基因；而NC_038294.1（13%）是beta型英国冠状病毒，经过查询这个是MERS病毒的另外一个名字 [8]，也属于MERS病毒。因此，通过分析，当前混合测试集合中包含了新型冠状病毒和MERS病毒。
2.3 应用架构总体设计
阿里云基因检索系统的总体架构如图5所示，AnalyticDB负责整个应用的全部的结构化数据（比方说，基因序列的长度，基因的名称，基因的种类，以及基因的详细介绍，DNA或者RNA等）和基因序列产生的特征向量的存储和查询。在查询的时候，我们使用基因向量抽取模型，将基因转化成向量，在AnalyticDB库中进行粗排检索。在向量匹配的结果集中，我们使用经典的Needleman-Wunsch [4]算法进行精排，返回最相似的基因序列。
图5.基因检索系统框架
3.基因训练和查询模型
3.1 基因查询过程
基因模型的训练已经在上一篇文章中 [5]，进行了详细的讲解。通过训练好的DNA K-Mer模型，我们可以得到每个k-mer的向量。给定一段12bp的基因序列（如图6），我们在这段基因序列中抽取出5个8-mers。我们将这5个8-mers转成对应的向量，求和归一化之后，就是这段12bp的基因序列的最终的向量。当然，为了提升精度，我们也可以使用doc2vec [6]等学习模型来对整段基因片段进行转化。
图6.DNA序列转向量
3.2 基因精度分析
我们训练了两个模型，全部病毒模型和21个病原体细菌模型（痤疮丙酸杆菌，金黄色葡萄球菌，表皮葡萄球菌，溶血葡萄球菌，大肠埃希氏菌，鲍曼不动杆菌，结核分枝杆菌，肺炎链球菌，肺炎克雷伯氏菌，流感嗜血杆菌，副流感嗜血杆菌，嗜麦芽窄食单胞菌，铜绿假单胞菌，屎肠球菌，纹带棒状杆菌，人疱疹病毒4型(EB病毒)，细环病毒，人腺病毒B组，黄曲霉，白色假丝酵母，耶氏肺孢子菌）。我们将一个基因，每隔150个bp，做一下切分。然后将150bp的小的分段，转化成向量存在库里面，进行检索。因此病毒数据集包括12182个病毒, 1590804个分段；21个细菌共275个基因，1521807个分段。
实验1（见表1）系统随机的在当前的基因库里面，取出75bp的小的片段。我们知道这75bp的基因片段是在哪个基因的哪个片段中提取的。我们将这75bp的基因段到库里面进行检索，查找返回前N个结果集中，查看是否包含这75bp的基因段对应的基因片段。Top-n的精度（Precision(n)），用公式（1）进行计算。
其中，n表示查询返回的列表的长度。u表示查询的次数，在实验中u取的是1000次。表示在第i次查询中，序列si是否出现在Top-n的列表中，出现为1，不出现为0。如果n越小，精度越高，说明我们的方法在实际中非常有效。我们可以看到，针对两个模型来说，top20的精度，都在99%以上。精度在0.99以上，对于实际检验基因片段包含物种基因是足够了的。
表1.基因查询精度检测
| 数据集 | top 1 | top 2 | top 3 | top 4 | top 5 | top 10 | top 20 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 病毒 | 0.866 | 0.965 | 0.983 | 0.986 | 0.99 | 0.992 | 0.994 |
| 21个细菌 | 0.901 | 0.975 | 0.987 | 0.987 | 0.993 | 0.994 | 1.0 |
实验2（见表2）系统随机的在当前的基因库里面，取出75bp的小的片段。我们将这75bp的基因段进行了2%的随机的突变（自然界中的基因突变的概率会更低，比方说人的30亿个碱基，新生儿会有30个基因发生突变。病毒RNA的突变概率会高一些，一般也都小于1%），然后到库里面进行检索，查找返回前N个结果集中，查看是否包含这75bp的基因段对应的基因片段。基因突变之后，虽然查询的精度有所下降，但是top20的精度也都达到了0.99。
表2.基因突变查询精度检测
| 数据集 | top1 | top 2 | top3 | top4 | top5 | top6 | top7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 病毒 | 0.846 | 0.954 | 0.960 | 0.976 | 0.98 | 0.982 | 0.99 |
| 21个细菌 | 0.884 | 0.961 | 0.968 | 0.973 | 0.973 | 0.989 | 1.0 |
实验3（见表3）对基因检索的速度进行了比较。我们下载了病毒序列，菌类的基因序列，以及部分植物基因序列 [7]，总共9.7G。我们分别将相关数据，导入到AnalyticDB数据库中和Blast库中。我们跑了100次不同的查询，对实验结果取了平均。Blast需要3.22秒才能返回结果，我们算法精度在top30的情况下，保证精度在0.95的准确性下，测试端到端的查询（包括查询基因转向量，向量粗排和Needleman-Wunsch算法的精排）只需要0.257s（提升了12.5倍）。
表3.检索时间
4.结尾
详细的基因模型以及相关系统信息请加入我们的钉钉群，欢迎大家讨论和使用。
[1] blast+ https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/
[2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/MT450872
[3] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/MT450873
[4] Needleman, Saul B. & Wunsch, Christian D. (1970). "A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins". Journal of Molecular Biology. 48 (3): 443–53. doi:10.1016/0022-2836(70)90057-4. PMID 5420325.
[5]汉朝. "阿里云提供高效基因序列检索功能，助力冠状病毒序列快速分析", https://developer.aliyun.com/article/753097?utm_content=g_1000111278
[6] Mikolov Tomas; et al. (2013). "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space". arXiv:1301.3781
[7] 基因数据集 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/viruses/variation/help/flu-help-center/ftp/
[8] de Groot RJ Baker SC Baric RS et al. Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV): announcement of the Coronavirus Study Group. J Virol. 2013; 87: 7790-7792
[9] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/NC_045512.2
[10] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/NC_019843.3
[11] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/NC_038294.1
往期文献：
[1] 戴口罩也能刷门禁？疫情下AnalyticDB亮出社区管理的宝藏神器！https://developer.aliyun.com/article/745160
[2] 阿里云提供高效基因序列检索功能，助力冠状病毒序列快速分析
https://developer.aliyun.com/article/753097
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来源：oschina
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