2022 AI 대학원 챌린지

주제 : 백신 및 면역치료제 개발을 위한 항원-항체 반응 예측

Private Score : 0.7603 [전기톱원숭이] 팀

• 1st🥇 place on verified private leaderboard
• 2nd🥈 place on final result (private score + presentation)

Solution Writeup on Dacon

Winning Solution Writeup in PDF

OS:    Ubuntu 20.04.3 LTS
GPU:   GeForce RTX 3090 x4

• requirements.txt 참고

torch==1.9.0+cu111
fair-esm==0.4.2
pytorch-tabnet==3.1.1
scikit-learn==1.1.1

• ESM pretrained model 사용
• Papers : Rives, A., Meier, J., Sercu, T., Goyal, S., Lin, Z., Liu, J., ... & Fergus, R. (2021). Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(15), e2016239118.
• Github : https://github.com/facebookresearch/esm

• Tabnet_ESM_models/ 디렉토리 아래에 있습니다.

• Tabnet_pipeline.ipynb 파일 실행하면 Embedding 추출부터 학습, 추론까지 진행됩니다.
• Tabnet_inference.ipynb 파일 실행하면 추출된 feature와 학습된 모델을 이용해 추론만 진행합니다.

• Preprocessing 단계

  • Embedding feature 추출을 위해 ESM encoder 모델을 활용해 Train, Test의 left antigen(64), epitope(128), right antigen(64) 임베딩을 추출해 ./Embeddings/ 디렉토리에 feature를 저장합니다. 이때 Embedding feature가 이미 존재한다면, 추출은 생략됩니다. 추출 시 Multi-GPU환경에서 실행하고 batch_size를 수정하지 않아야 재현이 가능합니다.
  • CT-CTD feature를 사용하기 위해서는 CONFIG['CT_CTD_features']=True로 설정합니다. 추출된 feature는 pkl 형태로 디렉토리에 저장됩니다.
  • CNT feature를 사용하기 위해서는 CONFIG['CNT_features]=True로 설정합니다. 마찬가지로 추출된 feature는 pkl 형태로 디렉토리 내에 저장됩니다.

• Model training 단계

  • 추출된 Embedding 및 설정된 feature들을 이용해 Tabnet model을 학습시킵니다.
  • 이때, CT-CTD feature 혹은 CNT_feature에 PCA를 적용하려면 CONFIG['CT_CTD_PCA'] 혹은 CONFIG['CNT_PCA']를 설정해줍니다.
  • 학습은 5-fold cross validation을 이용해 학습되며 학습 결과는 Tabnet_ESM_models/log.txt에 저장됩니다.
  • 각 fold 마다 모델이 Tabnet_ESM_models에 저장됩니다.

• Inference 단계

  • 모든 fold 모델들을 이용해 추론 결과 probablity를 soft voting을 이용해 최종 추론을 결정합니다.
  • threshold를 설정하려면 CONFIG['threshold']를 조절합니다.

• Tabnet 참고자료 : Arik, S. Ö., & Pfister, T. (2021, May). Tabnet: Attentive interpretable tabular learning. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 35, No. 8, pp. 6679-6687).

• CT-CTD features 참고자료 : Sharma, A., & Singh, B. (2020). AE-LGBM: Sequence-based novel approach to detect interacting protein pairs via ensemble of autoencoder and LightGBM. Computers in Biology and Medicine, 125, 103964.

• CNT features 참고자료 : Mu, Z., Yu, T., Liu, X., Zheng, H., Wei, L., & Liu, J. (2021). FEGS: a novel feature extraction model for protein sequences and its applications. BMC bioinformatics, 22(1), 1-15.