15、利用机器学习预测人类增强子

利用机器学习预测人类增强子

1. 简介

机器学习（ML）是生物信息学家可用的强大方法之一，可用于预测各种生物特征。不过，ML通常有较高的学习曲线，且很难找到对其实际生物应用的深入演示。本文旨在展示如何使用ML方法和逻辑回归模型预测人类增强子，让用户了解如何应用这些方法并解释结果。考虑到针对无ML经验的初学者，我们未使用大量计算资源，对训练模型所用的增强子数量进行了下采样。有足够计算资源的用户可在完整人类基因组数据集上运行代码。

增强子是短的（约50 - 1500 bp）非编码调控序列，可增加基因转录的可能性。它们与多种人类疾病（如肢体畸形、糖尿病和各种癌症）密切相关，因此准确识别基因组中的增强子对理解这些疾病的遗传控制具有重要意义。

本教程分为三个部分：
1. 搭建软件环境
2. 数据处理与转换
3. 模型训练与评估

2. 搭建软件环境

首先要搭建软件环境，这样可确保已安装的软件不受新安装软件影响，反之亦然，同时便于跟踪软件版本。请注意，代码是在MacOS v12.2.1和Linux Ubuntu 20.04.3 LTS上编写和测试的，许多命令在Windows上无法运行。

操作步骤如下：
1. 创建新目录：

$ cd # 进入主目录
$ mkdir enhancer_prediction # 创建新目录
$ cd enhancer_prediction # 进入新目录

2. 安装所需软件，使用Anaconda：