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Task1：赛题解析&背景入门
Task1：赛题解析&背景入门
2024年7月17日创建
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教程贡献者说：
近年来，mRNA疫苗在新冠预防领域取得巨大成功，推动了核酸类药物的研发。本次比赛旨在利用机器学习与深度学习相关技术，通过化学修饰后的siRNA序列预测RNA干扰（RNAi）机制下对靶基因的沉默效率。RNAi是一种通过抑制靶基因表达来调控基因表达的天然机制，在基因治疗和疾病治疗中具有广泛应用。本次比赛的数据集包括公开文献中的siRNA修饰序列及实验条件数据，初赛阶段提供约85%用于训练，15%用于验证。复赛将增加未公开专利数据，评估模型在新靶基因上的预测能力。本次比赛提供的baseline代码涵盖了数据处理、词汇表构建、序列编码和RNN模型训练等内容，帮助参赛者快速入门。通过本次比赛，参赛者将深入了解化学修饰对siRNA功能的影响，学习深度学习模型和序列处理技术。
我们期待你的参与，希望你在挑战中不断创新和突破，探索siRNA设计的全新可能性，为核酸药物的研发贡献力量！
必知概念入门
1.
RNA干扰（RNAi）
RNA干扰（RNAi）是一种天然存在的基因表达调控机制，通过小干扰RNA（siRNA）等分子来沉默特定基因的表达。这一机制在细胞中起着重要作用，能精确地抑制目标基因的表达，从而减少相应蛋白质的产生。siRNA通过与靶mRNA结合，诱导RNA诱导沉默复合物（RISC）切割mRNA，最终导致mRNA降解和基因沉默。在基因治疗和疾病治疗中，RNAi技术有望通过沉默致病基因来发挥治疗作用。
2.
化学修饰siRNA
化学修饰siRNA是指在siRNA分子中引入化学修饰，以增强其稳定性、靶向性和有效性。这些修饰可以增加siRNA在体内的稳定性，减少其毒性和副作用，提高其基因沉默效率。常见的化学修饰包括磷酸酯骨架修饰、核苷酸修饰和末端修饰等。这些修饰不仅能提高siRNA的药效，还能减少非特异性沉默，提升siRNA药物的临床应用潜力。
3.
深度学习与RNN
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，擅长处理复杂的非线性关系和高维数据。递归神经网络（RNN）是一类深度学习模型，特别适用于处理序列数据。RNN通过在隐藏层中引入循环连接，可以有效捕捉序列中的时间依赖关系。在RNAi效率预测任务中，RNN能够通过学习siRNA序列和靶mRNA序列之间的复杂关系，准确预测其基因沉默效果。
4.
词汇表与序列编码
在处理基因序列数据时，通常需要将核酸序列转换为数值表示形式，以便输入到深度学习模型中。词汇表（vocab）是一种将序列中的每个元素（如核苷酸或核苷酸组合）映射到一个唯一的数值索引的结构。在本文中，使用了一个基于3-gram的词汇表，这意味着每三个连续的核苷酸组合成一个“单词”。这种方法能够捕捉序列中的局部模式，并提高模型的预测能力。
5.
数据处理与特征选择
数据处理是机器学习中的关键步骤，包含数据清洗、预处理和特征选择。在本次比赛中，需要对原始数据进行清洗，去除缺失值和异常值。特征选择则是选择最能代表数据特征的字段，以提高模型的性能和训练效率。这里的特征包括siRNA序列、修饰后的siRNA序列、靶mRNA序列以及实验条件（如药物浓度、细胞系、转染方式等）。
6.
模型训练与评估
模型训练是指通过优化算法（如Adam优化器）调整模型参数，使其在训练数据上表现良好。评估模型性能时，常用的指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、精确率（Precision）和召回率（Recall）。在本次比赛中，模型的最终得分由MAE和预测值在一定范围内的F1指标（F1）综合计算而得。训练过程中需要监控验证集上的模型表现，以防止过拟合。
7.
PyTorch框架
PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛用于研究和生产环境中。它提供了灵活的动态计算图，使得模型的定义和训练更加直观和便捷。在本次比赛的baseline代码中，使用了PyTorch构建和训练RNN模型，包括数据加载、序列编码、模型定义、训练循环和评估等步骤。PyTorch的优势在于其简洁的API和强大的功能，能够快速实现复杂的深度学习模型。