蛋白質(zhì)關(guān)系抽取中平面特征和結(jié)構(gòu)化信息的研究的開題報告

蛋白質(zhì)關(guān)系抽取中平面特征和結(jié)構(gòu)化信息的研究的開題報告【摘要】蛋白質(zhì)關(guān)系抽取是生物信息學領(lǐng)域的一個重要問題，其任務(wù)是從生物文本中提取蛋白質(zhì)之間的關(guān)系，并構(gòu)建出蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)。針對這一任務(wù)，該研究提出了一種基于平面特征和結(jié)構(gòu)化信息的蛋白質(zhì)關(guān)系抽取方法。該方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）提取蛋白質(zhì)名稱和實體位置的平面特征，同時利用結(jié)構(gòu)化信息對蛋白質(zhì)關(guān)系進行分類。該方法具有良好的魯棒性和高準確率。【關(guān)鍵詞】蛋白質(zhì)關(guān)系抽?。黄矫嫣卣?；結(jié)構(gòu)化信息；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【引言】蛋白質(zhì)是生物體內(nèi)的重要組成部分，其互相作用關(guān)系對生物體的功能和調(diào)節(jié)起著至關(guān)重要的作用。在生物信息學領(lǐng)域，蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和分析是一個重要的問題。而蛋白質(zhì)關(guān)系抽取，則是解決該問題的關(guān)鍵步驟之一。蛋白質(zhì)關(guān)系抽取的任務(wù)是從生物文本中提取蛋白質(zhì)之間的關(guān)系，例如蛋白質(zhì)相互作用、蛋白質(zhì)復(fù)合物組成等。但是，由于文本表述的復(fù)雜性和多樣性，該任務(wù)存在一定的挑戰(zhàn)性。為了解決這一問題，一些學者提出了基于機器學習算法的蛋白質(zhì)關(guān)系抽取方法，例如基于支持向量機（SupportVectorMachine,SVM）等。然而，這些方法往往需要手工提取文本特征，且缺乏對生物文本中結(jié)構(gòu)化信息的充分利用。為了克服這些問題，本研究提出了一種新的方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取蛋白質(zhì)名稱和實體位置的平面特征，同時利用結(jié)構(gòu)化信息對蛋白質(zhì)關(guān)系進行分類。具體來說，本研究將蛋白質(zhì)名稱和實體位置的信息作為輸入，利用CNN提取平面特征。在此基礎(chǔ)上，本研究將結(jié)構(gòu)化信息利用一定的規(guī)則進行編碼，將其作為卷積核進行卷積操作，從而對蛋白質(zhì)關(guān)系進行分類。該方法具有以下優(yōu)點：1）充分利用了生物文本中的平面特征和結(jié)構(gòu)化信息；2）采用CNN提取特征，克服了手動構(gòu)建模型特征的問題；3）采用結(jié)構(gòu)化信息對蛋白質(zhì)關(guān)系進行分類，增強了模型的分類性能和魯棒性?！狙芯磕繕撕蛢?nèi)容】本研究將面向蛋白質(zhì)關(guān)系抽取任務(wù)，研究基于平面特征和結(jié)構(gòu)化信息的蛋白質(zhì)關(guān)系抽取方法。具體來說，本研究的研究目標是：（1）設(shè)計一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于提取蛋白質(zhì)名稱和實體位置的平面特征；（2）設(shè)計一種結(jié)構(gòu)化信息編碼方法，增強模型對生物文本中結(jié)構(gòu)化信息的理解和利用；（3）將平面特征和結(jié)構(gòu)化信息結(jié)合，構(gòu)建蛋白質(zhì)關(guān)系分類模型。本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個方面：（1）生物文本數(shù)據(jù)集的構(gòu)建：構(gòu)建一個包含蛋白質(zhì)關(guān)系標注的生物文本數(shù)據(jù)集。（2）平面特征和結(jié)構(gòu)化信息提取模塊：設(shè)計一個模塊用于從生物文本中提取蛋白質(zhì)名稱和實體位置信息的平面特征，并對結(jié)構(gòu)化信息進行編碼。（3）蛋白質(zhì)關(guān)系分類模型：將平面特征和結(jié)構(gòu)化信息相結(jié)合，構(gòu)建蛋白質(zhì)關(guān)系分類模型。（4）實驗設(shè)計和結(jié)果分析：在生物文本數(shù)據(jù)集上進行實驗，分析模型的分類準確率、魯棒性等性能指標?！狙芯糠椒ê图夹g(shù)路線】本研究將采用以下方法和技術(shù)路線：（1）構(gòu)建生物文本數(shù)據(jù)集：從PubMed等數(shù)據(jù)庫中獲取生物文本數(shù)據(jù)，并對其進行標注以構(gòu)建蛋白質(zhì)關(guān)系標注數(shù)據(jù)集。（2）平面特征和結(jié)構(gòu)化信息提取模塊：設(shè)計一個模塊用于從生物文本中提取蛋白質(zhì)名稱和實體位置信息的平面特征，并對結(jié)構(gòu)化信息進行編碼。采用CNN提取平面特征，將結(jié)構(gòu)化信息作為卷積核進行卷積操作。（3）蛋白質(zhì)關(guān)系分類模型：將平面特征和結(jié)構(gòu)化信息相結(jié)合，構(gòu)建蛋白質(zhì)關(guān)系分類模型。采用Softmax作為分類器。（4）實驗設(shè)計和結(jié)果分析：在生物文本數(shù)據(jù)集上進行實驗，分析模型的分類準確率、魯棒性等性能指標。同時，采用交叉驗證等方法對模型進行評估?！绢A(yù)期成果和意義】通過本研究，預(yù)期獲得以下成果：（1）提出一種基于平面特征和結(jié)構(gòu)化信息的蛋白質(zhì)關(guān)系抽取方法，該方法具有良好的魯棒性和高準確率。（2）構(gòu)建一個包含蛋白質(zhì)關(guān)系標注的生物文本數(shù)據(jù)集，為相關(guān)研究提供數(shù)據(jù)資源。（3）為生物信息學領(lǐng)域的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和分析提供技術(shù)支持和方法參考。【參考文獻】[1]AiW,LuS,FengY.Aprotein-proteininteractionextractionapproachbasedondeepneuralnetwork[J].BMCbioinformatics,2018,19(15):450.[2]PengY,RiosA,KavuluruR,etal.Transferlearningacrossbiomedicalontologiesforrelationextractionfrombiomedicalliterature[J].Journalofbiomedicalinformatics,2018,84:76-83.[3]ThakurA,NoklebyJJ,LunnyD,etal.Convolutionneuralnetworkforprotein-proteininteractionextractionfrombiomedicalliterature[J].BMCbioinformatics,2018,19(1):508.[4]ZouQ,LiJ,SongL,etal.Protein–proteininteractionextractionbasedonensembledeeplearningmodels[J].BMCbioinformatics,2019,20(6):385.[5]Deng