DeepVariant项目实战：基于BGISEQ-500数据的定制化SNP和小型indel变异检测模型训练...

原创于 2025-06-11 09:15:07 发布 · 406 阅读

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DeepVariant项目实战：基于BGISEQ-500数据的定制化SNP和小型indel变异检测模型训练

deepvariant DeepVariant is an analysis pipeline that uses a deep neural network to call genetic variants from next-generation DNA sequencing data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepvariant

项目背景与目标

DeepVariant是一个利用深度神经网络从二代测序(NGS)数据中检测遗传变异的分析流程。虽然DeepVariant对多种NGS数据类型都具有高准确性，但某些用户可能需要针对特定数据类型训练定制化的深度学习模型。

本文将通过一个实际案例，详细介绍如何使用GPU为BGISEQ-500数据训练定制化模型。需要注意的是，目前还没有生产级的训练流程，本文仅作为训练定制模型的示例。

训练成果概览

通过在一份BGISEQ-500全基因组数据(除20-22号染色体外)上进行训练，我们显著提高了模型准确性：

Indel F1值从94.1615%提升至98.1937%
SNP F1值从99.8785%提升至99.9042%

环境准备

硬件配置

我们使用配备以下配置的GPU机器：

16个vCPU
1个NVIDIA Tesla P100 GPU
300GB启动磁盘
Intel Skylake CPU平台

软件依赖

需要安装以下软件包：

Docker及NVIDIA Docker支持
Apache Beam (用于数据预处理)
Python虚拟环境
并行处理工具

数据准备

数据集划分

我们将基因组数据划分为三个部分：

| 染色体 | 数据集类型 | 用途描述 | |--------|------------|----------| | chr1 | 训练集 | 用于模型训练 | | chr21 | 验证集 | 训练过程中评估模型性能 | | chr20 | 测试集 | 最终评估训练好的模型 |

数据预处理

使用make_examples工具生成包含标签的TensorFlow示例：

sudo docker run \
  -v ${HOME}:${HOME} \
  ${DOCKER_IMAGE} \
  make_examples \
  --mode training \
  --ref "${REF}" \
  --reads "${BAM_CHR1}" \
  --examples "${OUTPUT_DIR}/training_set.with_label.tfrecord@${N_SHARDS}.gz" \
  --truth_variants "${TRUTH_VCF}" \
  --confident_regions "${TRUTH_BED}" \
  --task {} \
  --regions "'chr1'" \
  --channels "insert_size"

关键参数说明：

--channels "insert_size"：从v1.4.0开始增加的额外通道
--regions：指定处理的染色体区域
--mode training：生成带标签的训练示例

数据混洗与配置

混洗(shuffle)是模型训练的重要步骤，我们使用Apache Beam实现全局混洗：

python3 shuffle_tfrecords_beam.py \
  --project="${YOUR_PROJECT}" \
  --input_pattern_list="${OUTPUT_BUCKET}"/training_set.with_label.tfrecord-?????-of-00016.gz \
  --output_pattern_prefix="${OUTPUT_BUCKET}/training_set.with_label.shuffled" \
  --output_dataset_name="HG001" \
  --output_dataset_config_pbtxt="${OUTPUT_BUCKET}/training_set.dataset_config.pbtxt"

混洗后会生成数据集配置文件，包含示例数量和路径信息。

模型训练

训练配置

使用以下命令启动训练过程：

sudo docker run --gpus 1 \
  -v /home/${USER}:/home/${USER} \
  ${DOCKER_IMAGE}-gpu \
  train \
  --config=dv_config.py:base \
  --config.train_dataset_pbtxt="${OUTPUT_BUCKET}/training_set.dataset_config.pbtxt" \
  --config.tune_dataset_pbtxt="${OUTPUT_DIR}/validation_set.dataset_config.pbtxt" \
  --config.init_checkpoint=${GCS_PRETRAINED_WGS_MODEL} \
  --config.num_epochs=10 \
  --config.learning_rate=0.0001 \
  --experiment_dir=${TRAINING_DIR}

关键训练参数：

init_checkpoint：使用预训练的WGS模型作为起点
num_epochs=10：训练10个epoch
learning_rate=0.0001：学习率设置
batch_size=512：批量大小

训练监控

可以使用TensorBoard监控训练过程：

tensorboard --logdir ${TRAINING_DIR} --port=8080

TensorBoard将展示包括准确率、F1值、训练速度等关键指标。

模型评估

使用测试集(chr20)评估训练好的模型：

sudo docker run --gpus all \
  "${DOCKER_IMAGE}-gpu" \
  run_deepvariant \
  --model_type WGS \
  --customized_model "${BEST_CHECKPOINT}" \
  --ref "${REF}" \
  --reads "${BAM_CHR20}" \
  --regions "chr20" \
  --output_vcf "${OUTPUT_DIR}/test_set.vcf.gz"

评估结果使用hap.py工具计算：

sudo docker run -it \
  -v "${DATA_DIR}:${DATA_DIR}" \
  jmcdani20/hap.py:v0.3.12 \
  /opt/hap.py/bin/hap.py \
  "${TRUTH_VCF}" \
  "${OUTPUT_DIR}/test_set.vcf.gz" \
  -f "${TRUTH_BED}" \
  -r "${REF}" \
  -o "${OUTPUT_DIR}/happy.output" \
  --engine=vcfeval \
  --pass-only