Datawhale AI 夏令营 siRNA药物药效预测 task01

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xml121/article/details/140695429

1.赛题背景

RNA干扰（RNAi）是生物细胞内天然存在的一种基因表达调控机制，可抵御外来核酸的入侵和控制基因表达。其中小干扰RNA（siRNA）是RNAi机制的主要作用分子。siRNA相关现象及作用机制的发现获得了2006年诺贝尔生理学或医学奖，2018年世界上首款siRNA药物获得美国FDA批准。相比于传统小分子药物，siRNA具有可成药靶点多、药效强、安全性好、成本低的优势，其研发是全球范围内极具发展潜力的前沿医药领域之一。siRNA的化学修饰对siRNA在体内的稳定性、毒性、药代动力学特性至关重要，是siRNA研发中的重要影响因素，本赛题聚焦经过化学修饰的siRNA序列数据预测其对相应的信使RNA（mRNA）沉默效率指标，对指导siRNA药物设计具有重要指向性作用。

2.作品提交

task01完整教程如下：
链接: 零基础速通baseline

完整代码如下：

依赖库的导入

import os  # 文件操作
import torch  # 深度学习框架
import random  # 随机数生成
import numpy as np  # 数值计算
import pandas as pd  # 数据处理

import torch.nn as nn  # 神经网络模块
import torch.optim as optim  # 优化器模块

from tqdm import tqdm  # 进度条显示
from rich import print  # 美化打印输出
from collections import Counter  # 计数器工具

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader  # 数据集和数据加载器
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 数据集划分
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, mean_absolute_error  # 模型评估指标

# 这些库包括了文件操作、深度学习、数据处理、模型评估等必要的工具。

# 该函数确保了在使用NumPy、Python内置随机数生成器和PyTorch时，所有的随机数生成都是可控的和可复现的，有助于实验结果的一致性。
def set_random_seed(seed):
    # 设置NumPy的随机种子
    np.random.seed(seed)
    # 设置Python内置的随机数生成器的种子
    random.seed(seed)
    # 设置PyTorch的随机种子
    torch.manual_seed(seed)
    # 设置CUDA的随机种子
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    # 设置所有CUDA设备的随机种子
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    # 确保每次卷积算法选择都是确定的
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    # 关闭CuDNN自动优化功能，确保结果可复现
    torch.backends.cudnn.benchmark = False

基因组分词器类

class GenomicTokenizer:
    def __init__(self, ngram=5, stride=2):
        # 初始化分词器，设置n-gram长度和步幅
        self.ngram = ngram
        self.stride = stride
        
    def tokenize(self, t):
        # 将输入序列转换为大写
        t = t.upper()
        
        if self.ngram == 1:
            # 如果n-gram长度为1，直接将序列转换为字符列表
            toks = list(t)
        else:
            # 否则，按照步幅对序列进行n-gram分词
            toks = [t[i:i+self.ngram] for i in range(0, len(t), self.stride) if len(t[i:i+self.ngram]) == self.ngram]
        
        # 如果最后一个分词长度小于n-gram，移除最后一个分词
        if len(toks[-1]) < self.ngram:
            toks = toks[:-1]
        
        # 返回分词结果
        return toks

基因组词汇类

class GenomicVocab:
    def __init__(self, itos):
        # 初始化词汇表，itos是一个词汇表列表
        self.itos = itos
        # 创建从词汇到索引的映射
        self.stoi = {
   
   v: k for k, v in enumerate(self.itos)}
        
    @classmethod
    def create(cls, tokens, max_vocab, min_freq):
        # 创建词汇表类方法
        # 统计每个token出现的频率
        freq = Counter(tokens)
        # 选择出现频率大于等于min_freq的token，并且最多保留max_vocab个token
        itos = ['<pad>'] + [o for o, c in freq.most_common(max_vocab - 1) if c >= min_freq]
        # 返回包含词汇表的类实例
        return cls(itos)

siRNA数据集类

class SiRNADataset(Dataset):
    def __init__(self, df, columns, vocab, tokenizer, max_len, is_test=False):
        # 初始化数据集
        self.df = df  # 数据框
        self.columns = columns  # 包含序列的列名
        self.vocab = vocab  # 词汇表
        self.tokenizer = tokenizer  # 分词器
        self.max_len = max_len  # 最大序列长度
        self