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谷歌推出開源工具DeepVariant,用深度學習識別基因變異

raledong / 1287人閱讀

摘要:今天推出了一個名叫的開源工具,用深度神經網絡來從測序數據中快速較精確識別堿基變異位點。今天,團隊,聯合同屬于旗下的生命科學兄弟公司,用了兩年多時間,研發出了一個名叫的開源工具,專門用深度神經網絡來識別結果中測序數據里這些堿基變異位點。

Google今天推出了一個名叫DeepVariant的開源工具,用深度神經網絡來從DNA測序數據中快速較精確識別堿基變異位點。

學科研究的革命性進展,特別是基因學上,需要依賴于新技術的出現。比如桑格發明了測序法之后,才實現了人類基因組的測序。

再比如DNA(微陣列)芯片技術的誕生,使得大規模的基因測序成為可能。這些技術讓我們能夠獲得大量遺傳信息,可以更廣泛地應用于健康、農業和生態上。

基因測序領域里,最革命性的技術當屬2000年初首次商用的高通量測序(縮寫為HTS)了。HTS可以大規模、低成本、快速地獲得任何生物的基因序列。

不過,HTS有個致命的問題在于,測序出來的結果不是完整的,而是碎片化的片段信息。

比如測的是人的基因序列的話(也就是說,信息量級為23對染色體上的30億對堿基排序),那么得到的測序結果是不到10億個短序列片段,一般每個短序列片段我們稱為讀取單位(reads)。

每個讀取單位含有100個堿基對(不同讀取單位的信息需要重疊,才能最后拼全),而每個堿基的錯誤率范圍是0.1%到10%。所以,一直以來,對于HTS來說,較大的挑戰是把碎片化的結果信息拼成一整段完整的序列信息。

瓶中基因組聯盟Genome in a Bottle Consortium(GIAB),和精準FDA平臺(美國藥監局做的基因組信息學社區和共享數據平臺)一樣,致力于提高基于HTS基因測序結果。他們能提供高精度的人體基準基因組序列信息。

把測序結果與基準基因序列一比對,就可以得到很多個堿基變異位點(就是上圖打星的地方),這些位點,可能是SNP單核苷酸多態性導致的,也可能是測序過程中復制出錯造成的。

今天,Google Brain團隊,聯合同屬于Alphabet旗下的生命科學兄弟公司Verily,用了兩年多時間,研發出了一個名叫DeepVariant的開源工具,專門用深度神經網絡來識別HTS結果中DNA測序數據里這些堿基變異位點。這個工具在準確率上和較精確度上,比傳統的比對拼接方法都高出一大截。

DeepVariant,把工作量巨大的拼接問題(HTS碎片化的結果拼接成完整的基因序列),轉變成了一個典型的圖像分類問題。而圖像分類正是谷歌擅長的技術。

2016年,DeepVarient還在PrecisionFDA Truth Challenge中贏得了較高SNP性能獎(Highest SNP Performance)。在那之后,Google Brain團隊又將錯誤率降低了50%。

下面的四幅圖,分別代表實際測序的片段和基準序列的比對結果。

?A:單核苷酸多態性造成的堿基變異位點;

B:一條染色體上少了一個堿基;

C:兩條染色體上都少了一個堿基;

D:復制錯了的堿基變異位點。

在比對過程中,要回答的一個關鍵的問題是,怎么判斷比對后得到的堿基變異位點,是存在于兩條染色體中,還是只在一條里,還是都沒有。造成堿基變異位點的原因不只一種,最常見的三種可能是單核苷酸多態性,或多插了一個堿基,或少復制了一個堿基。

這些變異位點如果用視覺識別的算法就能快速找出來。大大提高HTS后的比對拼接的效率。

因為瓶中基因組聯盟Genome in a Bottle Consortium(GIAB)提供的人體基準基因組序列信息是高精度可信的,或者更嚴謹地說,是最接近真實序列的信息。

通過這個基準序列得到的復制數據,谷歌團隊可以拿它們來訓練基于Tensor Flow的圖像分類模型,所得到的DeepVariant,最后可以區別真實序列數據和復制數據。

盡管DeepVariant根本不懂什么是基因組序列,也不懂HTS,但是只用了一年,就已經贏得了PrecisionFDA Truth Challenge中的較高SNP性能獎(Highest SNP Performance)。而且到目前為止,把已有最優異的方法拼接錯誤率降低了50%多。

在發布開源代碼的同時,Google Brain還發布Google Cloud上的DeepVarient工作流,方便開發者用它來處理大型數據集。

最后,附上相關鏈接:

Google Research Blog介紹:

https://research.googleblog.com/2017/12/deepvariant-highly-accurate-genomes.html

開源代碼:

https://github.com/google/deepvariant

Google Cloud版:

https://cloud.google.com/genomics/deepvariant

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