李 杰，李 苗，袁細國

1.西安翻譯學院 商學院，西安 710105

2.西安電子科技大學 計算機科學與技術(shù)學院，西安 710071

微生物組學研究是生物信息學領域的熱點之一，病原微生物在物種水平上的檢測，對于交叉感染疾病和傳染疾病的有效防御和精準診療具有十分重要的意義和價值。在傳統(tǒng)檢測方法中，往往是通過純培養(yǎng)法培養(yǎng)微生物的方式進行觀察和鑒定，但由于可培養(yǎng)的微生物物種極其有限，絕大多數(shù)微生物在現(xiàn)有實驗和技術(shù)條件下難以培養(yǎng)，這極大地限制了病原微生物的檢測能力。近些年來，隨著新一代測序技術(shù)（Next Generation Sequencing，NGS）的快速發(fā)展，大批量且分辨率極高的基因組數(shù)據(jù)為微生物的分析提供了新的機會[1]，為從DNA 分子水平上對病原微生物的檢測提供了可靠平臺。從基因組序列角度上看，微生物在物種水平上具有高度相似性，不同微生物物種的差異性堿基占比通常不到全基因組序列堿基數(shù)的百分之五，甚至只有幾十個差異性堿基，這使得微生物物種的鑒別具有較大挑戰(zhàn)性[2]。

微生物組學的研究對象主要是細菌，細菌rRNA按沉降系數(shù)分為3 種：5S、16S 和23S rRNA。16S rDNA（簡稱16S）[3-4]是細菌染色體上編碼rRNA相對應的DNA序列，存在于所有細菌染色體基因中。從分子水平上分類和鑒定微生物的基本思路是對16S rDNA[2，5]序列進行分析，這是因為16S rDNA 既具有保守性區(qū)域，又具有高變性區(qū)域[6]，可變區(qū)序列因細菌不同而異，保守區(qū)序列基本保守，使其具備精確刻畫微生物種類和遺傳多樣性的天然條件[7-10]。16S rDNA序列的長度為1 500個堿基左右，大小適中，既能體現(xiàn)不同菌屬之間的差異，又能利用測序技術(shù)較容易地得到其序列。本文均在數(shù)量輕小的16S上進行探索，對樣本中物種類型做出鑒定。

早期，基于物種識別的方法使用BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）工具[11]將測序讀段局部比對到參考序列，并計算比對的相似性分數(shù)。將測序讀段分配到相似性分數(shù)最高的物種下，直至測序讀段全部分配完畢，物種下有測序讀段則樣本中含有該物種。但BLAST 的計算量較大，所以很多以BLAST 為雛形的算法很難適應參考數(shù)據(jù)庫規(guī)模擴大或數(shù)據(jù)測序深度增大的情形。另一種物種識別的方法，是基于樣本的共享系統(tǒng)發(fā)育。使用最大似然估計[12]、貝葉斯后驗概率[13]或鄰域連接[14]的系統(tǒng)發(fā)育方法都已經(jīng)開發(fā)出來。用系統(tǒng)發(fā)育的方法來表示生物體之間的關(guān)系是很清晰的，但是這些方法計算量很大。此外，雖然這些方法能夠進行準確的分類，但系統(tǒng)發(fā)育方法往往靈敏度較低[15]。偽比對是一種基于k-mer[16-18]的快速算法，它使用參考數(shù)據(jù)庫的de Bruijn圖來識別查詢序列的潛在匹配，而不將序列與參考序列對齊。Kallisto[19]是一種基于序列偽比對的物種成分識別算法，通過提取測序讀段間共享的k-mers構(gòu)建de Bruijn 圖，計算測序讀段來自于某個特定物種的可能性，進而判斷樣本中的物種成分。但構(gòu)建de Bruijn圖會占據(jù)巨大的存儲空間。Karp[7]利用了偽對齊的速度和低內(nèi)存要求，并采用EM 算法，該算法使用基本質(zhì)量分數(shù)快速準確地分類微生物組樣本。但是Karp在使用的時候需要輸入很多相關(guān)文件，非專業(yè)人員使用起來相當困難。近年來，Lindgreen 等人[20]和Sczyrba等人[21]提出了宏基因組學中物種檢測方法的性能評估指標。

針對傳統(tǒng)培養(yǎng)方法的不足以及現(xiàn)有基于測序數(shù)據(jù)方法的缺點，本文提出一種面向新一代測序數(shù)據(jù)的病原微生物檢測算法（NBMicro），將病原微生物樣本測序數(shù)據(jù)比對到參考基因組中，過濾掉比對不成功的測序讀段，針對比對成功的讀段狀態(tài)，提取三種有效特征，建立基于樸素貝葉斯分類算法，以對微生物物種存在性進行分類（即存在與不存在兩類）。本文采用的樸素貝葉斯分類器，其算法邏輯簡單、分類過程中時間復雜度和空間復雜度都較小，且分類效果較好。相比于其他方法，NBMicro 從序列比對結(jié)果中提取的3 種特征，能夠很好地刻畫微生物序列與參考基因組序列的吻合程度，從而有利于判斷微生物物種是否存在。同時，在數(shù)據(jù)量較大的情況下，NBMicro 的計算時間也較短，操作簡單。

1 研究方法

NBMicro 方法的基本框架如圖1 所示，主要步驟包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取和利用樸素貝葉斯判別物種存在性。首先將數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，數(shù)據(jù)預處理是采用BWA 軟件[22]將待測樣本比對到參考基因組序列（reference，ref）中，將比對不成功的測序讀段（read）去除。其次將預處理之后的數(shù)據(jù)進行特征提取，本文提取物種下比對結(jié)果的3個特征：read depth（讀深）、gapscore、gradmean。read depth 是指ref 中某一片段中比對到的平均位點數(shù)；gapscore 是指ref 中未比對到的片段長度和；gradmean是指將ref下比對結(jié)果的read count圖譜的變化特征量化，read count是指ref上每個位點上所比對的read數(shù)量。最后，將提取到的特征使用樸素貝葉斯分類器來判別物種存在性。由于提取到的3 個特征并非在同一標準下，所以先要將3個特征標準化使其在同一標準下，然后利用樸素貝葉斯分類器判別物種是否存在，將存在的物種輸出。

圖1 NBMicro算法流程圖Fig.1 Flow chart of NBMicro algorithm

1.1 特征提取

本文提取了3 種特征：讀深（read depth）、空隙分數(shù)（gapscore）、梯度均值（gradmean），其詳細說明如下所示。

（1）讀深（read depth）：是指ref 中某一片段中比對到的read 的位點數(shù)量除以片段長度，read depth 定義如公式（1）所示。樣本組織中如果是含有該物種，那么在測序時該物種的DNA 序列往往會被采集到，從而獲得相應的測序讀段。從觀察到的測序數(shù)據(jù)角度上看，若某微生物物種參考基因組比對了一定數(shù)量的讀段（read），就恰好為該物種存在提供了有利證據(jù)。從物種下比對結(jié)果的read depth而言，read depth越高，則該物種比對到的的read越多，該物種存在的可能性越大。

（2）空隙分數(shù)（gapscore）：是指將ref 下比對結(jié)果的gap 和，其中g(shù)ap 指ref 中未必對到的片段。若物種比對后得到的gap 集合為G={g1,g2,…,gn}，gi表示第i個gap 的長度，則物種比對結(jié)果下產(chǎn)生gap 的得分如公式（2）所示。將測序數(shù)據(jù)比對到參考基因組之后，參考基因組中有的位點比對到了讀段，有的沒有比對到，比對到的位點越多，則該物種比對的效果越好。gap 得分將所有未比對到的位點數(shù)統(tǒng)計起來，可以體現(xiàn)物種比對的效果，從而體現(xiàn)該物種存在的可能性。

如圖2所示是一個ref比對結(jié)果的read count圖譜，圖中一共有7個gap，將g1,g2,…,g7加起來作為物種比對的gap 得分。該物種比對之后發(fā)生的gap 得分越小，說明比對的效果越好，該物種的存在性越大，反之亦然。

圖2 read count圖譜Fig.2 Read count profile

（3）梯度均值（gradmean）：是指將ref中比對結(jié)果的read count 圖譜做傅里葉變換，然后計算傅里葉頻譜圖上的峰值變化的梯度，并將梯度平均。其中read count是指參考序列上每個位點比對到讀段的數(shù)量，隨著參考序列位點變化的read count可用read count圖譜表示出來；傅里葉變換是指將ref的位點分布函數(shù)變換為ref的頻率分布函數(shù)；傅里葉頻譜圖上的峰值變化，即梯度的大小，其意義是ref 上某一點與鄰域點差異的強弱。將測序數(shù)據(jù)比對到參考基因組之后，每一個參考序列都有一個隨位點變化的read count圖譜，將這個read count圖譜進行傅里葉變換之后分析隨頻率變化的函數(shù)的峰值，峰值波動小，那么該峰值對應的位點與領域位點的差異較小，說明該物種比對效果較好，該物種存在的可能性較大。read count圖譜的傅里葉變換如公式（3）所示：

式中，t表示堿基位置；N表示采樣點數(shù)（即對堿基位點等間隔采樣，采樣最終得到的read count 點數(shù)為N個）；u表示頻率，u的取值范圍為，其中fs表示采樣頻率，，T為周期，在這里取2π，u的取值為0，

圖3 顯示了一條ref 隨著位點變化的read count 圖譜，圖4是圖3進行傅里葉變換之后的結(jié)果，圖4橫軸表示堿基位點N點等間隔采樣數(shù)，其中(N=100)。具體的采樣操作為，將圖3中的1 300個堿基位點，每隔13個堿基位點采集一次樣本，一共采集了100 次。圖4 縱軸是信號強度（即read count變換后的信號強度）。圖4中的紅線表示頻譜變化，藍色點標記的是峰值變化。假設相鄰兩個峰值為P1(v1,w1)和P2(v2,w2)，梯度計算如公式（4）所示：

圖3 ref隨著位點變化的read count圖譜Fig.3 Read count profile of ref as locus changes

圖4 Read count傅里葉變換圖像Fig.4 Read count Fourier transform graph

對于每一條ref 求出其隨著位點變化的read count圖譜的傅里葉變換，求出各個相鄰峰值的梯度，再將所有的梯度求均值作為ref 下下比對結(jié)果的一個特征，其公式如（5）所示，其中M表示峰值的數(shù)量。

1.2 利用樸素貝葉斯判別物種存在性

基于上述提取的3個特征，采用樸素貝葉斯分類器對物種存在性進行判別。樸素貝葉斯是假設特征之間強獨立下運用貝葉斯定理為基礎的概率分類器。對于給出的待分類項，算出在此項出現(xiàn)的特征下各個類別出現(xiàn)的概率，將待分類項分到概率最大的類別下。樸素貝葉斯分類器有算法簡單，并且對小規(guī)模數(shù)據(jù)分類效果好等特點。

微生物物種特征集合X?Rd是d維向量集合，類標記集合Y={c1,c2,…,ck}，訓練數(shù)據(jù)T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xD,yD)} 是由P(X,Y) 獨立同分布產(chǎn)生，其中是第i個樣本的的第j個特征，j=1,2,…,d，yi∈{c1,c2,…,ck}表示第i個樣本分類的取值可能有k個。

類別Y=ck的先驗概率如公式（6）所示：

公中，I是指示函數(shù)，指微生物物種訓練數(shù)據(jù)集合T中哪些類別取值為ck，I(yi=ck)表示如果第i個樣本在類別ck中則為1，否則為0。由于公式（6）會出現(xiàn)概率為0的情況，是指ck中沒有樣本。會影響到后續(xù)的后驗概率的計算，使分類產(chǎn)生偏差，本文采用貝葉斯估計解決這一問題，其定義公式如（7）所示：

條件概率P(Xj=x|Y=ck)表示Y=ck已發(fā)生的條件下事件Xj=x發(fā)生的概率，由于本文提取微生物物種特征都是連續(xù)分布的，本文使用高斯分布來表示連續(xù)特征的類條件概率分布，其定義如公式（8）所示：

式中，μ表示均值，σ2表示方差，μjk可用類ck的所有訓練記錄關(guān)于Xj的樣本均值來估計，可用這些訓練記錄的樣本方差來估計。

樸素貝葉斯法分類時，對于給定的輸入x，通過學習到的模型計算后驗概率分布P(Y=ck|X=x)，將后驗概率最大的類作為x的類輸出，其定義如公式（9）所示：

假設特征條件獨立，公式（9）中分母對于所有的ck都是相同的，所以可寫為公式（10）：

將后驗概率最大的類作為x類的輸出，如公式（11）所示：

本文1.1 節(jié)提取了每個物種的3 種特征，生成特征向量（read depth、gapscore、gradmean），由于數(shù)據(jù)的不標準會給分類帶來影響，所以這里對特性向量進行zscore 標準化。本文的分類只有兩類，若該物種存在則該物種的類別（lable）記作1，否則記作0。對由此得到的數(shù)據(jù)集劃分成8∶2的兩個子樣本，分別用作樸素貝葉斯分類器的訓練集和驗證集，對物種進行存在性判別，并將存在的物種輸出。

2 仿真實驗與分析

仿真實驗對于算法性能的評估十分重要，本文采用ART軟件[23]仿真數(shù)據(jù)，設計了11組小規(guī)模數(shù)據(jù)和5組較大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

為了訓練分類器來檢測樣本的中物種的成分，設計了11組小規(guī)模不同成分的樣本。由于數(shù)據(jù)庫中物種的相似度過高，匹配到相似物種的可能性較大，這里加入其他未知物種作為干擾。為了與真實樣本受未知物種干擾的事實相一致，在仿真樣本中添加了不同干擾程度的未知物種，干擾程度范圍在[0，2.0]，以0.2 為步長增長。每組樣本的對應數(shù)據(jù)庫有20 條物種，選取其中10條物種和不等量的干擾物種，并使用ART 軟件生成仿真數(shù)據(jù)，仿真數(shù)據(jù)的覆蓋度為800X，read長度為75。具體干擾程度如表1所示。

表1 仿真樣本表Table 1 Simulation sample table

本文考慮了實際情況下人類測序讀物（簡稱人類讀物）的干擾，然后設計了5組樣本，其中人類測序讀物與微生物測序讀物（簡稱微生物讀物）的比例分別為0∶10、2∶8、4∶6、6∶4和8∶2。對于每個組，生成6個具有不同程度未知物種干擾的干擾樣本的模擬樣本，這些干擾樣本的不相關(guān)物種干擾程度以步長0.2 在范圍[0，1.0]中變化。每個樣本的生成方法與11組小規(guī)模樣本的相同。

本文選取3種指標評價成分檢測的性能，分別是P（精度）、R（召回率）和F1-score 指標。F1-score 值越大，成分檢測的性能越好。F1-score指標如公式（12）：

圖5是在不同干擾程度的樣本上的P值和R值，選取了Karp、Kallisto方法與NBMicro方法做對比，不相關(guān)物種的干擾程度從0 逐步增加到2.0。圖5 橫坐標表示不同干擾程度，縱坐標表示樣本的P值和R值，其中Karp_R表示Karp 方法的R值，Kallisto_R表示Kallisto方法的R值，NBMicro_R表示本文方法的R值，Karp_P表示Karp 方法的P值，Kallisto_P表示Kallisto 方法的P值，NBMicro_P表示本文方法的P值。從圖5中可以看出，3種方法的R值都很高，說明但凡認定物種存在，則幾乎是正確的。3 種方法中NBMicro 的P值較其他兩種高，說明NBMicro將存在的物種識別的效率更高。

圖5 11組樣本上的R和PFig.5 R and P on 11 samples

圖6 人類讀物與微生物讀物比例0∶10的R和PFig.6 R and P when the ratio of human read to microbiological read is 0∶10

圖7 人類讀物與微生物讀物比例2∶8的R和PFig.7 R and P when the ratio of human read to microbiological read is 2∶8

圖8 人類讀物與微生物讀物比例4∶6的R和PFig.8 R and P when the ratio of human read to microbiological read is 4∶6

圖9 人類讀物與微生物讀物比例6∶4的R和PFig.9 R and P when the ratio of human read to microbiological read is 6∶4

圖6～10分別對應于5組較大規(guī)模樣本的P值和R值，其中人類測序讀數(shù)與微生物測序讀數(shù)的比率分別為0∶10、2∶8、4∶6、6∶4 和8∶2。每個圖都是確定了人類測序讀數(shù)的比率，不相關(guān)物種的干擾程度從0逐步增加到1.0 時（從0.2 逐步增加到0.2）3 種方法的P值和R值?？梢郧宄乜吹?，3種方法的R值都較高，接近與1。在P值方面，NBMicro 方法總體上略高于其他兩種方法。隨著不相關(guān)物種的干擾程度的增加，所有方法的P值明顯降低，說明隨著不相干物種的增加，存在的物種的識別效率會有所影響。然而R值不隨干擾程度變化而變化，說明算法識別出的物種的正確率不隨干擾程度變化。此外，圖6～10 的基本走勢相似，說明P值和R值不受人類測序讀物的干擾的影響。

圖10 人類讀物與微生物讀物比例8∶2的R和PFig.10 R and P when the ratio of human read to microbiological read is 8∶2

圖11是在不同干擾程度的樣本上的F1-score值，本文選取了Karp、Kallisto 和Mothur[24]方法與NBMicro 方法做對比，不相關(guān)物種的干擾程度從0逐步增加到2.0。黑色線代表NBMicro 方法的F1-score 值，就整體而言NBMicro方法的物種識別度比其他3種方法高。

圖11 11組樣本上的F1-scoreFig.11 F1-score on 11 samples

圖12～16 分別對應于5 組樣本，其中人類測序讀數(shù)與微生物測序讀數(shù)的比率分別為0∶10、2∶8、4∶6、6∶4和8∶2。每個圖都是確定了人類測序讀數(shù)的比率，不相關(guān)物種的干擾程度從0 逐步增加到1.0 時（從0.2 逐步增加到0.2）4 種方法的F1-score。圖12～16 中黑色的折線代表NBMicro 方法的F1-score 值，可以清楚地看到，NBMicro 方法在物種識別方面較其他方法有較高的準確性。此外，隨著不相關(guān)物種的干擾程度的增加，所有方法的F1-score明顯降低，說明隨著干擾程度的增加物種識別的準確度不斷降低，那么物種識別受到了干擾程度的影響。圖12～16的基本走勢不變，說明不受人類測序讀數(shù)影響。

圖12 人類讀物與微生物讀物比例0∶10時的F1-scoreFig.12 F1-score when the ratio of human read to microbiological read is 0∶10

圖13 人類讀物與微生物讀物比例2∶8時的F1-scoreFig.13 F1-score when the ratio of human read to microbiological read is 2∶8

圖14 人類讀物與微生物讀物比例4∶6時的F1-scoreFig.14 F1-score when the ratio of human read to microbiological read is 4∶6

圖15 人類讀物與微生物讀物比例6∶4時的F1-scoreFig.15 F1-score when the ratio of human read to microbiological read is 6∶4

圖16 人類讀物與微生物讀物比例8∶2時的F1-scoreFig.16 F1-score when the ratio of human read to microbiological read is 8∶2

從上述實驗結(jié)果上看，本文方法在不同仿真情景下，都有較好的檢測性能。其最主要的原因在于，所提方法不僅關(guān)注比對讀段數(shù)，而且關(guān)注了比對讀段在參考序列上的分布狀態(tài)。由于讀段通常較短，會存在多比對和錯誤比對情況，若僅僅關(guān)注比對讀段數(shù)，會引起微生物物種判斷的偏差，那么，比對讀段的分布狀態(tài)能夠提供額外有用信息，這也促使本文方法在數(shù)據(jù)受到干擾情況下也能保持較好檢測性能的原因。

為了驗證本文提出的3種特征：read depth（讀深）、gapscore 以及gradmean，對本構(gòu)建的微生物檢測算法的貢獻度或重要性的差異，本文設計了一個實驗。選取其中的兩個特征在本文設計的11組小規(guī)模數(shù)據(jù)上進行檢測，并且計算檢測結(jié)果的P值、R值和F1-score 值，如果其檢測結(jié)果較差，則意味著沒被選的那個特征比較重要，反之亦然。如圖17 是分別選擇其中兩個特征進行檢測的結(jié)果，圖中的“readdepth_R”是指使用了gapscore和gradmean 兩個特征進行檢測的結(jié)果的R值，圖中的條形越高說明此特征越不重要。從圖17 中可以看出gapscore 和gradmean 對本文的貢獻較大，而read depth這一特征對本文方法的貢獻度相對較小。

圖17 readdepth、gapscore、gradmean重要程度對比Fig.17 Comparison of importance of readdepth，gapscore and gradmean

3 結(jié)論

本文提出一種面向新一代測序數(shù)據(jù)的病原微生物檢測算法NBMicro，其思路是首先將測序數(shù)據(jù)進行預處理操作后，提取每個微生物物種參考基因組比對結(jié)果的3種特征，然后使用樸素貝葉斯分類器預測每個物種是否存在。通過仿真數(shù)據(jù)對所提算法進行驗證，并與同行方法做了比較與分析，表明了所提算法的有效性和優(yōu)勢。因此，本文算法NBMicro 對于從DNA 分子數(shù)據(jù)上分析微生物物種具有推動作用。另外，本文還存在不足之處，比如微生物種群數(shù)據(jù)庫規(guī)模有限，且僅考慮了微生物物種的檢測，卻沒有考慮樣本中每種微生物物種含量的估計，這在今后工作中將進一步完善。