整数コピー数の列挙

「本当に真のコピー数が一番高いスコアを出すか？」を検証したい今のコピー数に近いコピー数を発生させる部分を作る →そのスコアの可視化

実数コピー数のEMの分析

「不要なk-merを当てられるか？」を検証したい

現状の課題

全長リードの時

min_shrinkの閾値の設定。どういう閾値が良いのだろうか？kが大きくなると決めやすくなるのだろうか？(kを増やしたときに、あるk-mer xを含むk'-mer (k'>k)のスコアの和がどうなっていくか？)
transのみを考える正当化。全部が同じ位置から始まっているという仮定を使っている。
transのみをスコアとして使うと、結構良さそうな動きをする。どのパラメーターだとどのぐらい良いか？を可視化したい。
断片リードの時
initを入れるとやっぱりうまくいかない…のをどうするか
端点の扱い。確かに端点が沢山入っているモデルでも、リードが出てくる確率は高そうに思えてくる。端点が何個もあるのはおかしい、という仮定をする？

タスク

kmerの密度のヒストグラムを、edge-kmerかそうでないkmerかで分けて表示するようにする

別の枠組みを考える

overlap graphから出発して、コピー数を割り当てる方法？

ryought commented 1 year ago

float-emで起きている(理論的な)問題

断片リードの時、transでもinitでも、nnnnAがやたらと重くなってしまう。環状であるという推定がうまくできない。(線形の時はどうなるのか？)
initを入れてしまうと、開始点だけ重視するようになってしまう(多分途中にリピートがある時など、軽視されてしまう)

細かい実装的な問題

線形ゲノム+断片リードをサンプルすると、当然だけど端っこが読まれない。どうしたら良いか？

端点問題にどう対処するか？ (A)そもそもdbg_rawを作るやり方を変えて、端点を入れないようにする。このときにtrans+initの方が良いかtransだけの方が良いかこれが効果があるかは、端点のないdbgから始めることでできる(環状のゲノムだったら不要かもしれない) (B)尤度的には端点に重みを振った方が尤度が高いのか？真のモデルが一番高いのか？ (C)nnnnAとかGnnnnとかを入れるdbgは大丈夫だろうか？

でも実際尤度はちゃんとしている。必要なノードを消すとガクッと尤度が下がる

(D)どのノードをzeroにするかで探索する。コピー数をzeroかzero以上かの値に置き換える (E)一番重いパスと、それ以外のパスの尤度の比。(このkmerがないと困る人たちはどのぐらいいる？)(0xになるとどのくらい困るかはわからない？)

MCMCの方に切り替えるか？確率モデリングの教科書を参照した　HMMの構造学習(edgeを切るかどうかをデータから判断する) GFlowNet、面白そう →MCMCのスコアの可視化・(一番単純なパターン) x軸に真のコピー数からの距離(ベクトルとした時のL1 distanceとか)、y軸にスコアをつける・(dbgvizを使う) dbgvizで、スコア分布とその時のコピー数を可視化するコピー数をサンプリングするメリット・各kmerがあるコピー数である確率、みたいなのも計算できる・とりあえずのタスク・コピー数のiteratorを作る

ryought commented 1 year ago

(1)整数係数の探索を高速化するか、(2)実数化の良い近似方法を探す

(1) MCMC法の課題・こんなに全パターンを調べる必要はないのでは…？(overlapの候補を見つけさえすれば良いのでは、と思ってしまう) ・サイクルのパターン数が多すぎる。もうちょっと絞る…。意味のない列挙はしないようにする。simpleじゃないcycleも大量に含まれていそう、グラフを作ってcoefパターンを作るときにそこまで考慮したい。・周長k以下のサイクルの列挙、みたいな感じにできないか？・MCMCで近似できるのか？ステップ数を試す

(2) とことん実数化して勾配法にする。評価関数を適当に設定する。あとは確率的降下法で頑張る。みたいな主流に乗る。

ryought commented 1 year ago

スコアの良さを検証する方法：P(G|R)の挙動について

スコアとして良いよね、という話をしたい。最適化する方針も示したい。

fixed-k 真のグラフでtrueになるか？(kが小さい時、kが大きい時) kが大きいときは、成り立ちそう？(ただし候補の数もめちゃくちゃ多い) variable-k 一つのノードだけresolveする、ということもできる

・良いグラフでmaxになる(kが小さいときはそうでもない…？0xを決めるのには役立つ…？) ・細かい部分から決めていく vs 大きい部分から決めて行く。variable k-merで、全体のスコアを最大化する。・大きい決めやすい部分を先に決める、みたいな処理も欲しいなあ…

◆候補のコピー数についての検証列挙アルゴリズムによってどんなバリエーションが得られているか？ →ユニークな候補の個数 →各k-merのコピー数の分散 →ゲノムサイズの分布 →端っこを変更した個数の割合、例えば端点が明らかになっている場合はもっと簡単なのか？ →kへの依存性 →真のゲノムとの編集距離全パターンを調べる必要がない、という話

◆周辺のコピー数のスコアについての分析真のものより良いものがどの程度あるか

◆周辺のコピー数とそのスコアを高速に列挙する方法・無駄なコピー数があるか？

◆複雑な確率モデル？実数化した時の方法 deep learning的に解決する？端っこ問題、

◆理論的な問題・k-merのkが小さいとコピー数を推定しにくいはず、ということ→ならばkが小さいところからやる必要はないのでは？説・kが小さいとき、長いリードを切ってemissiontとして使っても変わらないはず、ということ

ryought commented 1 year ago

tandem(20, 5)

k=8
n_kmers_with_null=16
n_dead_nodes=96
n_nodes=130
n_neighbors=1446

k=16
n_kmers_with_null=58
n_dead_nodes=193
n_nodes=243
n_neighbors=1910

k=32
n_kmers_with_null=190
n_dead_nodes=369
n_nodes=451
n_neighbors=605

simple(100)

k=8
n_kmers_with_null=16
n_dead_nodes=111
n_nodes=218
n_neighbors=6584

k=16
n_kmers_with_null=51
n_dead_nodes=215
n_nodes=330
n_neighbors=4640

k=32
n_kmers_with_null=168
n_dead_nodes=383
n_nodes=514
n_neighbors=341

そのままcircularにしたバージョンがないのはなんで？

L:ABCDABCD
nnA→nAB→ABC→BCD→CDA→DAB→ABC→BCD→CDn→Dnn(→nnA)
C:ABCDABCD
ABC→BCD→CDA→DAB(→ABC)

1回の操作で変換できそう… "nnA(-)→nAB(-)→DAB(+)→CDA(+)→CDn(-)→Dnn(-)"みたいなサイクルを採用すれば良い。

ryought / dbgphmm

10月ぐらいのタスク #136

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