本文为学习笔记，原文专利：
中国专利公布公告 然后输入 202110622279.7
概览
一、问题背景
传统培养基开发痛点：
数据依赖：需大量细胞实验（1000+配方）训练专用模型
迁移性差：A细胞模型无法直接用于B细胞预测
周期长：单细胞配方开发需4-6个月
二、解决方案框架
预训练模型构建
架构：5-20层DNN（输入层+隐藏层+输出层）
输入：n种成分浓度（特征选择保留关键成分）
输出：细胞活率/密度/蛋白表达等
训练数据：1000+配方（DOE设计+随机生成+历史AI配方+混合配方）
关键技巧：特征选择（互信息法）+ 数据归一化
迁移学习核心算法
冻结策略：按"靠近输出层优先更新"原则
两阶段迁移：
# 阶段1：输出层调整 freeze(pretrain_model.input_layers + hidden_layers) retrain_output_layer(new_cell_data) # 阶段2：微调 freeze(intermediate_model.input_layers + first_k_hidden) # k=5-10 retrain(intermediate_model, new_cell_data)数据量适配：
50-500条新数据 → 冻结输入侧5-10层
实验表明：CHO细胞迁移后预测误差<15%
配方生成技术
空间采样：拉丁超立方设计（DOE）
混合策略：高效果配方按随机比例混合
穷举优化：
# 生成百万级候选配方 components = [np.linspace(min, max, 5) for _ in n_components] permuted = random_permute(components) candidate_formulas = transpose(permuted)
三、关键创新点
迁移效率
数据量降至传统方法1/20（200 vs 4000+）
开发周期压缩60%（6月→2月）
动态冻结机制
首次提出"输出层→隐藏层"的渐进解冻策略
实验证明比全网络微调提升12%准确率（CHO-K1细胞）
特征工程
成分贡献度排序：
氨基酸 > 微量元素 > 维生素通过特征选择减少30%输入维度
四、工程实践要点
数据预处理
归一化：Min-Max Scaling（成分浓度差异达1000倍）
特征筛选：保留贡献度TOP 70%成分
模型验证
10-fold交叉验证
评估指标：R² > 0.85, MSE < 0.1
部署效果
在CHO-K1细胞实验中：
预测密度 vs 实际：1.49E+07 vs 1.41E+07（误差5.3%）
最优配方筛选准确率：89%
五、可改进方向
架构升级
尝试Transformer替代DNN处理成分间相互作用
引入贝叶斯优化进行主动采样
跨物种迁移
专利未验证动物细胞→植物细胞的迁移效果
可探索领域自适应（Domain Adaptation）技术
迁移学习代码
一、模型架构设计（预训练模型）
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MediaPredictor(nn.Module):
def __init__(self, input_dim=50, output_dim=4):
super().__init__()
# 专利要求：5-20层神经网络
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, 256), # 输入层
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 256), # 隐藏层1
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 128), # 隐藏层2
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 128), # 隐藏层3
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64), # 隐藏层4
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 32), # 隐藏层5
nn.ReLU(),
nn.Linear(32, 16), # 隐藏层6
nn.ReLU(),
nn.Linear(16, output_dim) # 输出层：细胞活率/密度/蛋白表达/代谢产物
)
def forward(self, x):
return self.layers(x)二、数据准备与预处理
1. 数据模板与清洗：
预训练数据集模板 (1200个样本)
| 成分1 | 成分2 | ... | 成分50 | 细胞活率 | 细胞密度 | 蛋白表达 | 代谢产物 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.123 | -0.45 | ... | 1.234 | 0.567 | -0.891 | 0.123 | -0.456 |
| -0.78 | 0.912 | ... | -0.345 | -1.234 | 0.678 | 0.901 | 0.234 |
| 1.567 | -0.23 | ... | 0.789 | 0.345 | -0.567 | -0.890 | 1.234 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
新细胞数据集模板 (200个样本)
| 成分1 | 成分2 | ... | 成分50 | 细胞活率 | 细胞密度 | 蛋白表达 | 代谢产物 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| -1.23 | 0.456 | ... | 0.678 | 0.901 | -0.234 | 0.567 | -0.789 |
| 0.345 | -0.89 | ... | 1.234 | -0.567 | 0.891 | -0.123 | 0.456 |
| -0.67 | 0.123 | ... | -0.456 | 0.234 | -0.901 | 1.234 | -0.567 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
关键说明
特征列（前50列）：
代表培养基的50种成分浓度
已进行标准化处理（均值为0，标准差为1）
示例值范围：约在-3.0到+3.0之间
目标列（后4列）：
代表培养效果的4个指标：
细胞活率（viability）
细胞密度（density）
蛋白表达（protein expression）
代谢产物（metabolites）
同样进行了标准化处理
数据量要求：
预训练数据：≥1000个样本（实际1200）
新细胞数据：50-500个样本（实际200）
数据格式：
实际数据应为CSV或Excel格式
加载到代码中会转换为PyTorch张量
使用
MediaDataset类封装为PyTorch数据集
标准化处理：
def normalize(tensor): mean = tensor.mean(dim=0) # 计算每列的均值 std = tensor.std(dim=0) # 计算每列的标准差 return (tensor - mean) / (std + 1e-8) # 防止除零错误
实际数据文件中不需要包含表头，数值应为浮点数格式。数据加载后会被自动划分为特征张量（50维）和目标张量（4维），然后由DataLoader按批次加载。
2. 数据流向模型
# 自定义数据集类
class MediaDataset(Dataset):
def __init__(self, feature_tensor, target_tensor):
self.features = feature_tensor
self.targets = target_tensor
def __len__(self):
return len(self.features)
def __getitem__(self, idx):
return self.features[idx], self.targets[idx]
# 模拟数据生成（实际应加载真实数据）
def prepare_data():
# 预训练数据：1000+配方 (专利要求)
pretrain_features = torch.randn(1200, 50) # 50种成分浓度
pretrain_targets = torch.randn(1200, 4) # 4种培养效果值
# 新细胞数据：50-500配方 (迁移学习用)
newcell_features = torch.randn(200, 50)
newcell_targets = torch.randn(200, 4)
# 数据标准化 (关键步骤)
def normalize(tensor):
mean = tensor.mean(dim=0)
std = tensor.std(dim=0)
return (tensor - mean) / (std + 1e-8)
return (
MediaDataset(normalize(pretrain_features), normalize(pretrain_targets)),
MediaDataset(normalize(newcell_features), normalize(newcell_targets))
)
# 加载数据
pretrain_dataset, newcell_dataset = prepare_data()
pretrain_loader = DataLoader(pretrain_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
newcell_loader = DataLoader(newcell_dataset, batch_size=32, shuffle=True)三、迁移学习核心实现
阶段1：输出层调整（冻结所有层除输出层）
def stage1_transfer(pretrained_model, newcell_loader):
# 获取输出层模块名
output_layer_name = list(pretrained_model.layers.named_children())[-1][0]
for name, param in pretrained_model.named_parameters():
if not name.startswith(f"layers.{output_layer_name}"):
param.requires_grad = False
# 冻结除输出层外的所有权重 (输出层索引=14)
#for name, param in pretrained_model.named_parameters():
# # 判断条件：只解冻输出层
# if not name.startswith("layers.14"): # 正确索引
# param.requires_grad = False
# 验证冻结情况（可选）
for name, param in pretrained_model.named_parameters():
print(f"{name}: requires_grad={param.requires_grad}")
# 配置优化器（仅优化输出层）
optimizer = optim.Adam(
filter(lambda p: p.requires_grad, pretrained_model.parameters()),
lr=1e-4
)
criterion = nn.MSELoss()
# 训练循环（保持不变）
for epoch in range(20):
for inputs, targets in newcell_loader:
outputs = pretrained_model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Stage1 Epoch {epoch+1}: Loss={loss.item():.4f}")
return pretrained_model阶段2：微调（冻结输入侧层）
def stage2_finetune(model, newcell_loader):
# 解冻最后3层（靠近输出端）
# 获取所有参数层的名称
param_layer_names = []
for name, param in model.named_parameters():
if "weight" in name: # 每个层的weight参数代表一个层
layer_name = name.rsplit('.', 1)[0] # 提取层名（如"layers.0"）
param_layer_names.append(layer_name)
# 专利策略：冻结前5层，解冻最后3层
for name, param in model.named_parameters():
# 提取基础层名（如"layers.0"）
base_name = name.rsplit('.', 1)[0]
# 查找该参数所属层的索引
layer_idx = param_layer_names.index(base_name)
# 冻结前5层（0-4），解冻最后3层（5-7）
if layer_idx < 5: # 0-4层冻结
param.requires_grad = False
else: # 5-7层解冻
param.requires_grad = True
# 验证冻结情况（可选）
print("Stage2冻结状态：")
for name, param in model.named_parameters():
print(f"{name}: requires_grad={param.requires_grad}")
# 配置优化器（更低学习率）
optimizer = optim.Adam(
filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()),
lr=1e-5
)
criterion = nn.MSELoss()
# 训练循环
for epoch in range(30):
for inputs, targets in newcell_loader:
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Stage2 Epoch {epoch+1}: Loss={loss.item():.4f}")
return model四、完整工作流程
# 1. 预训练基础模型（在1000+配方上）
base_model = MediaPredictor()
base_optimizer = optim.Adam(base_model.parameters(), lr=1e-3)
criterion = nn.MSELoss()
# 预训练循环（简化示例）
for epoch in range(50):
for inputs, targets in pretrain_loader:
outputs = base_model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
base_optimizer.zero_grad()
loss.backward()
base_optimizer.step()
print(f"Pretrain Epoch {epoch+1}: Loss={loss.item():.4f}")
# 2. 迁移学习到新细胞类型
# 阶段1：输出层调整
intermediate_model = stage1_transfer(base_model, newcell_loader)
# 阶段2：微调
final_model = stage2_finetune(intermediate_model, newcell_loader)
# 3. 保存最终模型
torch.save(final_model.state_dict(), "cell_media_predictor.pth")五、关键实现细节说明
分层冻结原理：
| 参数层索引 | Sequential索引 | 层描述 |
|------------|----------------|----------------|
| 0 | 0 | 输入层 |
| 1 | 2 | 隐藏层1 |
| 2 | 4 | 隐藏层2 |
| 3 | 6 | 隐藏层3 |
| 4 | 8 | 隐藏层4 |
| 5 | 10 | 隐藏层5 |
| 6 | 12 | 隐藏层6 |
| 7 | 14 | 输出层 |# 查看各层可训练状态 for name, param in final_model.named_parameters(): print(f"{name}: {'Trainable' if param.requires_grad else 'Frozen'}") # 输出示例： # layers.0.weight: Frozen # 输入层 # layers.2.weight: Frozen # 隐藏层1 # ... # layers.12.weight: Trainable # 隐藏层6 # layers.14.weight: Trainable # 输出层数据流差异：
阶段 数据来源 训练参数 学习率 预训练 1000+通用配方 全部参数 1e-3 迁移阶段1 200新细胞配方 仅输出层 1e-4 迁移阶段2 200新细胞配方 最后3层 1e-5 专利优化技巧：
# 特征选择（预训练前） from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression def select_features(X, y, top_k=30): mi = mutual_info_regression(X, y) top_indices = np.argsort(mi)[-top_k:] return X[:, top_indices] # 选择贡献度最高的特征
六、效果验证（模拟专利结果）
# 生成测试配方
test_formulas = torch.randn(100, 50)
# 使用迁移前后模型预测
base_pred = base_model(test_formulas)
final_pred = final_model(test_formulas)
# 计算预测差异（专利报告误差<15%）
relative_error = torch.mean(torch.abs((base_pred - final_pred) / final_pred)).item()
print(f"模型预测偏差: {relative_error*100:.2f}%")此实现完全遵循专利描述的：
分层冻结策略（输入层→输出层逐步解冻）
两阶段迁移流程（输出层调整+微调）
学习率设置（1e-4 → 1e-5）
数据使用规范（预训练数据 vs 新细胞数据分离）
实际使用时需替换模拟数据为真实培养基成分矩阵（N×M矩阵，N配方数，M成分数）和培养效果值矩阵。专利中的CHO细胞实验表明，此方法可将开发时间从6个月缩短至2个月，数据需求减少80%以上。
其他问题
训练数据中DOE设计/随机生成/历史AI配方/混合配方的数据占比多少会决定性地影响最终迁移效果。