当前位置: 首页 > news >正文

为什么需要学习变异的算法?

对,“金标准得到的时间很长” 是一个非常现实且关键的点,尤其在临床或产品落地场景中,时间成本本身就是限制模型迭代和优化的瓶颈。


✅ 补充第6点(在你这个设定下):

障碍类别 具体原因 影响
金标准延迟 金标准(如Sanger验证、人工审核、功能实验)获取周期长 模型无法及时获得反馈,迭代慢,错例无法快速修正

✅ 举个例子:

  • 一个变异检测模型在临床上线后,发现某类indels错误率偏高
  • 但要确认这些是否是假阳性,需要PCR+Sanger验证,周期可能是几天到几周
  • 如果涉及功能验证(如表达实验、动物实验),可能需要几个月
  • 结果就是:模型错例无法及时回流,规则或模型无法快速修正,导致“看起来”准确率一直上不去。

✅ 所以,即使金标准100%正确,

它的“迟到”本身就成了模型无法趋近100%准确的一个结构性障碍。


✅ 总结(最终版,在你这个设定下):

即使我们假设:

  • ✅ 金标准100%正确;
  • ✅ 训练数据无偏差;

规则学习或模型仍然无法100%正确,核心原因是

  1. 平台噪声不可消除(测序错误);
  2. 比对不确定性(重复区、同源区);
  3. 生物学模糊性(低频突变、异质性);
  4. 统计不可分辨性(信号与噪声重叠);
  5. 精度-召回权衡(必须做选择);
  6. 金标准延迟(反馈周期长,模型无法及时迭代)。

如果你愿意,我们可以把这个问题抽象成一个“延迟反馈学习”“离线强化学习”的问题,看看在金标准迟到的前提下,模型如何设计才能尽可能逼近最优准确率。

没有 我们这里假设的是金标准是100% 主要你却 所以可以去掉 第5点

明白了,既然我们假设金标准是100%正确的,那就可以排除训练数据偏差的问题(第5点)。在这种情况下,规则学习或变异检测模型仍然无法达到100%准确,核心原因就集中在技术限制和生物学复杂性上


✅ 在你这个设定下,主要障碍是:

障碍类别 具体原因 是否可完全解决?
测序错误 平台本身有固有错误率(如Q30仍有0.1%) ❌ 不可完全消除
比对错误 重复序列、同源区域、结构变异导致reads错配 ❌ 无法100%避免
样本问题 肿瘤异质性、低频突变、DNA降解 ❌ 生物学限制
模型权衡 精度与召回率之间的权衡 ❌ 必须做选择
临界突变 VAF接近背景噪声水平,无法确定性判断 ❌ 本质不确定

✅ 所以,即使金标准完美,模型仍然无法100%正确,**主要是因为:

信息本身就不完整或存在噪声 —— 即使你有再多reads,平台噪声、比对不确定性、生物学模糊性也会让你无法100%还原真相。


✅ 举个极简例子:

  • 某位置测序深度为10,000x;
  • 突变频率为0.1%(VAF = 0.001);
  • 平台错误率也是0.1%;

你怎么判断这个0.1%的突变是真实的,还是平台错误?

即使你有10,000条reads,这个突变在统计上仍然无法与噪声区分。这就是信息论意义上的不可分辨性,不是模型不努力,而是数据本身就没有提供足够证据


✅ 总结(在你这个设定下):

即使金标准100%正确,规则学习也无法学到100%准确,是因为输入数据(reads)本身带有不可消除的噪声和不确定性,模型无法从噪声中可靠地还原真相。


如果你愿意,我们可以进一步抽象成一个信息论问题统计推断问题,看看在理论上是否存在“最优准确率”的上限。

原因详述

你提出了一个非常好的问题。确实,既然我们有大量的 reads(测序读段)可以用来判断变异,理论上似乎应该可以达到 100% 的准确率,但现实中变异检测(variant calling)永远无法做到 100% 正确。这主要是因为以下几个原因,不仅仅是平台读信号的噪声,还包括:


✅ 1. 测序错误(Platform Noise)

  • 即使是高深度测序,也会有碱基误读。比如 Illumina 的 Phred 质量分数为 Q30,意味着每个碱基有 0.1% 的错误率。
  • 这些错误在低频变异(如肿瘤亚克隆突变、ctDNA)中尤其难以与真实信号区分。

✅ 2. 样本本身的问题

  • 肿瘤异质性:肿瘤样本中可能只有一小部分细胞携带某个突变,导致该突变在 reads 中的频率很低,容易被当作噪声过滤掉。
  • 样本污染或降解:FFPE 样本、低质量 DNA 会引入人为突变或掩盖真实突变。

✅ 3. 比对错误(Mapping Errors)

  • reads 比对到参考基因组时,重复序列、同源区域、结构变异区域容易导致比对错误,从而产生假阳性或假阴性。
  • 例如,一个 read 实际上来自一个重复区域,但被错误比对到另一个位置,就会“看起来”像是一个变异。

✅ 4. 变异检测算法的局限性

  • 规则学习或机器学习模型在训练时,无法覆盖所有可能的边缘情况
  • 模型会权衡精度与召回率(precision vs recall),通常不会追求 100% 精确,因为那样会导致召回率极低(漏掉很多真实变异)。
  • 一些复杂变异(如 indel、结构变异、融合基因)很难用简单的规则或模型准确识别。

✅ 5. 训练数据的偏差

  • 模型训练所用的“金标准”数据集(如 GIAB、TCGA)本身也可能存在标注错误或不完整
  • 如果训练数据没有涵盖某些人群、某些癌症类型或某些突变类型,模型在这些场景下的表现就会下降。

✅ 6. 生物学不确定性

  • 有些突变本身就在临界状态,比如 allele frequency(VAF)在 0.5% 左右,无法确定是克隆性突变还是测序错误
  • 有些突变在正常组织中也可能存在(如 clonal hematopoiesis),这会让“真假变异”的界限模糊。

✅ 总结一句话:

规则学习或模型不是学不到 100% 准确,而是“100% 准确”在变异检测这个问题上根本不存在。
我们面对的是生物学复杂性 + 技术限制 + 数据噪声的综合挑战,所以模型只能尽量在 precision 和 recall 之间找到最优平衡,而不是追求绝对正确。


如果你有具体的应用场景(比如肿瘤检测、遗传病筛查、ctDNA),我可以帮你分析在那个场景下最主要的挑战是什么。

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=34588

相关文章:

  • 今天搞了新的回归,不显著
  • shell编程学习笔记005之until循环
  • shell编程学习笔记006之select循环
  • burpsuite抓取小程序公众号数据包-cnblog
  • 2026 NOI 做题记录(七)
  • esp8266模块开发准备工作
  • 关于本学期我的编码规范与数学之美第一章观后感 - C
  • 线程--线程生命周期、Synchronized
  • C#中Yolo开发环境
  • CF1918F Caterpillar on a Tree
  • tryhackme-预安全-网络如何工作-DNS 详细信息-09
  • Diffusion
  • SP4191 天空代码 分析
  • l2正则化项以及torch.norm
  • 又数据结构
  • 大物实验
  • 蒙特卡洛保形预测技术解析
  • [KaibaMath]1013 关于收敛数列保不等式性的证明
  • 20231408徐钰涵《密码系统设计》
  • 洛谷比赛做题记录
  • 什么是命运(摘抄)
  • 编程指北的 C++
  • Linux grep命令
  • 物品复活软件开发记录 - CelestialZ
  • 螺纹钢的中线节奏
  • 2022 ICPC Hangzhou
  • KL散度
  • Win11常用的bat脚本
  • 随便记
  • Map与Map.Entry的区别