彭昀磊，牛 耘

(南京航空航天大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇 南京 210016)

0 引 言

蛋白質(zhì)是實現(xiàn)生命機(jī)能的基本單位，是生物細(xì)胞最重要的成分。細(xì)胞中的蛋白質(zhì)通過相互作用完成細(xì)胞中的大部分過程，比如細(xì)胞內(nèi)通訊。因而，蛋白質(zhì)交互信息(protein- protein interaction,PPI)成為了解決大量醫(yī)學(xué)難題的關(guān)鍵信息。目前，生物學(xué)家通過人工閱讀大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)識別其中的PPI，并以統(tǒng)一的格式將這些重要的信息錄入數(shù)據(jù)庫，如HPRD[1]、IntAct[2]、MINT[3]。然而以上數(shù)據(jù)庫中的PPI信息并不全面，而且隨著生物醫(yī)學(xué)的迅速發(fā)展，相關(guān)科學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)量正以每年千萬篇的速度遞增，新的蛋白質(zhì)之間的關(guān)系也在產(chǎn)生。因此，手工地從醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中收集PPI信息難以滿足現(xiàn)實的需求。

在此背景下，基于自然語言處理的PPI識別技術(shù)取得了很大進(jìn)展。研究PPI關(guān)系識別的技術(shù)主要是基于有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這種方法需要依賴于數(shù)量大且質(zhì)量高的標(biāo)注了蛋白質(zhì)交互信息的文本集合，而構(gòu)造此集合需要耗費大量的人力和時間。因此，文中提出了一種基于弱監(jiān)督的蛋白質(zhì)交互識別方法，只需利用少量已有的標(biāo)注信息進(jìn)行蛋白質(zhì)交互關(guān)系的識別。該方法對蛋白質(zhì)關(guān)系描述的上下文進(jìn)行聚類，提取出交互關(guān)系描述的模式，利用模式對交互關(guān)系進(jìn)行判斷。最后通過實驗對該方法進(jìn)行了驗證。

1 相關(guān)工作

近年來，研究者們越來越多地采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行PPI的識別[4-6]，該方法主要是以單個句子為研究對象的，并且是有監(jiān)督的。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法主要包括兩大類：基于特征的方法和基于核函數(shù)的方法?；谔卣鞯姆椒ㄔ噲D從標(biāo)注有交互關(guān)系的蛋白質(zhì)對的句子中提取出對PPI識別有效的特征來建立模型，進(jìn)而判斷蛋白質(zhì)對是否存在交互關(guān)系。例如，文獻(xiàn)[7-8]從句子中的詞匯形式、位置以及蛋白質(zhì)的上下文等信息中提取特征。Yang等[9-10]使用了詞匯、關(guān)鍵詞、蛋白質(zhì)實體間距離、鏈接等豐富的特征。基于核函數(shù)的方法首先深入研究句子結(jié)構(gòu)，通過設(shè)計核函數(shù)衡量不同蛋白質(zhì)對間的相似度，然后使用支持核函數(shù)的分類器進(jìn)行PPI關(guān)系識別。例如，Bunescu R C等[11]提出了最短依賴路徑核，將句子以樹的形式表示，用兩個實體之間的最短路徑表示實體之間的關(guān)系；文獻(xiàn)[12]使用圖核，文獻(xiàn)[13]使用多核，文獻(xiàn)[14]使用基于樹核的學(xué)習(xí)方法進(jìn)行PPI信息的抽取。但是，有監(jiān)督的方法需要大量有標(biāo)注的數(shù)據(jù)，另外以單個句子為研究對象的方法只能依賴一個句子中的線索，對于句子復(fù)雜描述很難判斷。

與上述方法不同，文中采用弱監(jiān)督方式，只需利用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，利用與交互關(guān)系的模式的相似性對交互關(guān)系進(jìn)行判斷。

2 基于弱監(jiān)督的蛋白質(zhì)交互關(guān)系識別

文中是從文本中識別出有交互關(guān)系的蛋白質(zhì)對，主要分為四個模塊，下面詳述之。

2.1 種子實例特征表示

該模塊找到文本庫中包含種子的句子，其中每個句子對應(yīng)一個關(guān)系實例，然后生成關(guān)系實例的向量表示。因為一個句子中的上下文在表達(dá)交互關(guān)系上起了重要作用，所以提取上下文作為關(guān)系表達(dá)的特征。每個句子的上下文都分為三個部分：第一個蛋白質(zhì)左邊n個單詞(BEF)，兩蛋白質(zhì)之間的單詞(BET)，第二個蛋白質(zhì)右邊n個單詞(AFT)。因為動詞和名詞通常有實際含義，所以只取出上下文中的動詞和名詞。對三個上下文，找每個單詞的詞根，構(gòu)成其對應(yīng)的特征集合f_bef、f_bet和f_aft。根據(jù)特征集合，得到關(guān)系實例的向量表示。其中向量采用0/1權(quán)重，即特征集合中的特征在上下文中出現(xiàn)，則權(quán)值為1，否則為0。

2.2 產(chǎn)生提取模式

PPI的文本描述存在相似性，比如interact、bind等詞常用來描述PPI。本節(jié)根據(jù)PPI描述的相似性對PPI描述的上下文進(jìn)行聚類，形成PPI描述的提取模式。

算法1描述了單次聚類算法的過程，該算法的輸入是包含種子蛋白質(zhì)對的關(guān)系實例的向量集合。下面詳細(xì)說明聚類算法。

算法1：Single-Pass Clustering

輸入：Instances={i1，i2，…，in}

輸出：Patterns={}

1:Sort(instances)

2:cl1={i1}

3:Patterns={cl1}

4:for in∈Instances do

5:map={}//簇號和相似性值的映射

6:for cli∈Patterns do

7:simVal=Sim(in,cli)

8:if simVal>=Tsimthen

9:map=map∪{cli: simVal}

10:end if

11:end for

12:if map is not NULL then

13:sort(map，simVal)

14:index=map1[pattern]

15:clindex=clindex∪{in}

16:else

17:clm={in}

18:Patterns=Patterns∪{clm}

19:end if

20:end for

21:return Patterns

2.2.1 對實例排序

算法1的第1行是對實例排序。由于單次聚類算法具有明顯的次序依賴特性，因此需要根據(jù)實例表示交互關(guān)系可能性的大小對實例進(jìn)行排序。存在交互關(guān)系可能性大的實例越靠前，聚類效果越好。因此，文中先用f_bef,f_bet,f_aft對PPI的表達(dá)進(jìn)行評估。

假設(shè)出現(xiàn)在多個交互關(guān)系描述中的單詞對于表達(dá)交互關(guān)系比較重要。因此，統(tǒng)計一個單詞在種子蛋白質(zhì)對描述中出現(xiàn)的頻率，用頻率映射表來表示。頻率映射表包含鍵和鍵值兩個域。鍵表示一個上下文中出現(xiàn)的單詞的詞根，鍵值即為該詞根的頻率，即該詞根出現(xiàn)在幾個種子蛋白質(zhì)對的描述中。然后，按鍵值從大到小的順序排序。值越大，其對應(yīng)的鍵描述PPI的重要性越大。相對f_bef和f_aft，f_bet對于關(guān)系的表達(dá)更重要，所以評分只根據(jù)f_bet。

對f_bet中的動詞產(chǎn)生頻率映射表，根據(jù)頻率映射表來計算實例的f_bet得分。對f_bet中的每個詞，如果其詞根出現(xiàn)在頻率映射表中，則找到其在映射表中對應(yīng)的鍵值。然后采用兩種方式對f_bet打分。(1)取所有詞對應(yīng)的最大鍵值作為f_bet得分；(2)取所有詞對應(yīng)鍵值的和作為f_bet得分。最后，根據(jù)實例中f_bet的得分，對實例從大到小排序。

2.2.2 對實例進(jìn)行聚類

算法1的第2和第3行表示將排序后的實例集合中的第一個實例作為第一個簇中的第一個元素，第二個實例和它作相似性比較。若相似性滿足閾值條件，則將第二個實例加入到第一個簇中，否則，創(chuàng)建一個新的簇，將第二個實例加入之。算法1的第4～20行表示依次計算實例in和每一個簇clj之間的相似性，選出實例和任意簇之間相似性最大的那個簇clindex，并且實例和該簇滿足閾值條件，則將實例in添加到簇clindex中。如果實例in和最大相似性的簇都不滿足閾值條件，那么創(chuàng)建一個新的空簇，將實例in添加進(jìn)去。算法1的第21行輸出所生成的簇，也即PPI關(guān)系的提取模式。

一個實例和一個提取模式之間的相似性是通過算法1第7行中的Sim(in,clj)來計算的，也就是計算實例in和簇clj內(nèi)的各個成員實例之間的相似性。對Sim(in,clj)，如果實例in和簇clj中半數(shù)以上實例的相似性都滿足閾值條件，那么返回最大的相似性值，否則返回0。兩個實例的相似性依賴于BEF、BET和AFT，計算實例與實例的相似性時采用如下公式：

Sim(im,in)=α·cos(v_befm,v_befn)+

β·cos(v_betm,v_betn)+

γ·cos(v_aftm,v_aftn)

(1)

(2)

其中，v_befm、v_betm和v_aftm表示組成實例im的三個上下文向量；α、β和γ分別代表了各自的權(quán)值，且β最大。文中設(shè)置α、β和γ分別為0.2,0.6,0.2。

2.3 尋找候選的關(guān)系實例

根據(jù)2.2節(jié)產(chǎn)生的提取模式，利用算法2尋找候選關(guān)系實例。對待判斷關(guān)系的蛋白質(zhì)對集中的每對蛋白質(zhì)，和種子類似，在文本庫中掃描包含該對蛋白質(zhì)的句子。對每個句子，生成該句子對應(yīng)實例的向量表示(算法第3行)。從所有關(guān)系實例中選出可能存在交互關(guān)系的實例，即候選關(guān)系實例。

算法2的輸入為文本庫,已知交互關(guān)系和待判斷關(guān)系的蛋白質(zhì)對集合,提取模式。

算法2的第1行表示初始化“模式-實例”映射表mapp-i，為空?！澳Ｊ?實例”映射表的結(jié)構(gòu)是一一對應(yīng)的鍵值對，鍵的內(nèi)容是提取模式，鍵值的內(nèi)容是該模式提取出的所有候選實例組成的集合。

算法2：尋找候選實例

輸入:Sentences ={s1,s2,…,sn};AllTupleSet={t1,t2,…,tn};Patterns={cl1,cl2,…,cln}

輸出:candidateInstances CI

1:mapp-i={}

2:for si∈Sentences do

3:i=create_instance(si)

4:for cli∈Patterns do

5:simVal=Sim(i,cli)

6:if simVal>=Tsimthen

7:update(mapp-i)

8:end if

9:end for

10:end for

11:conf(Patterns)

12:conf(Instances)

13:return CI

每個實例都和提取模式逐個進(jìn)行相似性計算，其運算方式和2.2.2節(jié)中計算實例和提取模式之間相似性的方式相同。如果某個實例i和某個模式j(luò)之間的相似性值滿足閾值條件，表示該實例i成為了一個候選實例，稱該模式提取出該實例，更新“模式-實例”映射表mapp-i(算法2第3～7行)。

不同的模式對表達(dá)交互關(guān)系的重要性不同，算法2第11行表示對模式的重要性打分。該得分反映了模式的可靠程度，得分越高，模式越可靠。模式得分公式如下：

patternScore=(|K|+|U|×wu)×|ACS|×|AIS|

(3)

其中，|K|表示“known”的數(shù)量；|U|表示“unknown”的數(shù)量。根據(jù)“模式-實例”映射表，由模式得到該模式提取出的所有實例，將這些實例和種子蛋白質(zhì)對集合進(jìn)行比較，若實例對應(yīng)的蛋白質(zhì)對出現(xiàn)在種子集合中，那么該蛋白質(zhì)對被認(rèn)為是“known”，否則認(rèn)為是“unknown”。wu表示|U|的權(quán)值，因為unknown的可靠性不如known高，所以wu介于0～1之間，文中設(shè)置其為0.7。

在2.2.1節(jié)中，計算了每個實例的上下文得分，|ACS|表示一個模式提取出的所有實例的上下文得分的平均值，|AIS|表示組成模式的實例的平均相似性，即對組成該模式的實例，計算任意兩個實例之間的相似性，并計算這些相似性的平均值。由此得到所有提取模式的得分，再將每個提取模式得分都除以其中的最高分，得到最終的得分。

文中對候選實例打分以評估一個候選實例的可靠性(算法2第12行)。該得分反映了實例對應(yīng)的蛋白質(zhì)對存在交互關(guān)系可能性的大小，實例得分越高，其對應(yīng)的蛋白質(zhì)對越有可能存在交互關(guān)系。候選實例的得分則根據(jù)如下公式：

Sim(i,ξj))

(4)

其中，ξ表示該實例i對應(yīng)的所有提取模式的集合；patternScore(ξj)表示第i個模式的得分；Sim(i,ξj)表示該實例i和模式j(luò)的相似性得分。

2.4 用候選實例識別有交互關(guān)系的蛋白質(zhì)對

每一個候選實例對應(yīng)的蛋白質(zhì)對，稱為候選蛋白質(zhì)對。本節(jié)對候選蛋白質(zhì)對打分，得分越高，該蛋白質(zhì)對越有可能存在交互關(guān)系。采用如下公式評分：

(5)

其中，ξ表示一個蛋白質(zhì)對所對應(yīng)的候選實例的集合。

最后，將滿足tupleScore≥Ttuple(Ttuple是候選蛋白質(zhì)對得分的閾值)的蛋白質(zhì)對添加到種子集中，以用于下一輪的迭代，直到滿足迭代的終止條件。

3 實 驗

3.1 實驗數(shù)據(jù)

實驗中有交互關(guān)系的蛋白質(zhì)對是直接從HPRD數(shù)據(jù)庫中查詢獲取，并且只保留被PubMed數(shù)據(jù)庫中一篇以上摘要包含的那些蛋白質(zhì)對。而對于無交互關(guān)系的蛋白質(zhì)對，將HPRD中的蛋白質(zhì)隨機(jī)組合成蛋白質(zhì)對，去除已被HPRD數(shù)據(jù)庫包含的蛋白質(zhì)對以及未被PubMed數(shù)據(jù)庫記載的蛋白質(zhì)對。以一對蛋白質(zhì)為查詢參數(shù)，從文獻(xiàn)中檢索出描述這兩個蛋白質(zhì)的所有句子，作為該蛋白質(zhì)對的簽名檔。設(shè)置一個句子中BET上下文的有效單詞個數(shù)為6(有效單詞個數(shù)是指不包括標(biāo)點在內(nèi)的單詞個數(shù)，不夠6個則取BET中所有的單詞)。滿足此要求的有交互和無交互關(guān)系的蛋白質(zhì)對分別有964和870對，總共1 834對。這些蛋白質(zhì)對對應(yīng)的簽名檔構(gòu)成文本庫。從有交互關(guān)系的蛋白質(zhì)對中隨機(jī)選出50對作為種子。

3.2 實驗設(shè)置

使用精度(P)、召回率(R)和F值(F)作為評價標(biāo)準(zhǔn)，它們的計算公式為：

(6)

算法1和算法2使用的相似性閾值Tsim相同。為設(shè)定合理閾值，從種子對應(yīng)的實例中取2 000個實例，根據(jù)式(1)，得到這2 000個實例兩兩之間的相似性值的分布。從分布值中發(fā)現(xiàn)，相似性值集中在0.22以下，從而確定Tsim為0.22。每一個Tsim的取值對應(yīng)一個識別結(jié)果。

3.3 實驗結(jié)果及分析

首先，比較兩種上下文得分的計算方式。這里采用2.2.1節(jié)的兩種打分方式計算實例的上下文得分，并將識別方法運算一次，獲得識別結(jié)果。精度-召回率曲線(P-R圖)如圖1所示，其中候選蛋白質(zhì)對得分的閾值Tsim在[0,5]范圍內(nèi)變化，以0.1為間隔，Tsim越小，對應(yīng)的召回率recall越高。

圖1 運算一次的P-R圖

圖中，maxCooccur表示取所有詞對應(yīng)的最大鍵值作為f_bet得分，plusCooccur表示取所有詞對應(yīng)鍵值的和作為f_bet得分。從圖1中可以發(fā)現(xiàn)兩種方式識別結(jié)果很接近；相同召回率下，maxCooccur方式的精度在大部分情況下比另一種高。說明取所有詞對應(yīng)的最大鍵值作為f_bet得分的識別結(jié)果更好。

下面，在采用maxCooccur方式計算實例的上下文得分的情況下，考察迭代運算結(jié)果。為避免召回率過低，設(shè)置Tsim為0,0.1，得到迭代后的識別結(jié)果，如表1和表2所示。

表1 Tsim為0時的識別結(jié)果

表2 Tsim為0.1時的識別結(jié)果

從兩張表可以發(fā)現(xiàn)，隨著迭代次數(shù)的增加，種子集合增大，召回率上升，精度下降，總的F值上升。Tsim為0和0.1的識別結(jié)果相比，前者的精度明顯小于后者，召回率和F值明顯大于后者。

文中只采用了50個種子作為系統(tǒng)輸入，先對描述蛋白質(zhì)交互關(guān)系的上下文進(jìn)行聚類，而后提取出描述交互關(guān)系的模式，再用模式判斷交互關(guān)系。算法綜合考慮了單句和多個句子的線索，取得了較高的精度。

4 結(jié)束語

為減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提出了一種基于弱監(jiān)督的蛋白質(zhì)交互關(guān)系識別方法。該方法使用了少量的種子，取得了較好的識別效果。該方法在實例之間比較相似性時只考慮到了余弦相似性的計算，下一步的研究將嘗試其他相似性計算方法。

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