[论文解读] XAI meets Biology: A Comprehensive Review of Explainable AI in Bioinformatics Applications
本文综述 Explainable AI (XAI) 技术及其在生物信息学中的应用，覆盖序列、结构、基因组和生物成像领域，并讨论当前的局限性与最佳实践。
Artificial intelligence (AI), particularly machine learning and deep learning models, has significantly impacted bioinformatics research by offering powerful tools for analyzing complex biological data. However, the lack of interpretability and transparency of these models presents challenges in leveraging these models for deeper biological insights and for generating testable hypotheses. Explainable AI (XAI) has emerged as a promising solution to enhance the transparency and interpretability of AI models in bioinformatics. This review provides a comprehensive analysis of various XAI techniques and their applications across various bioinformatics domains including DNA, RNA, and protein sequence analysis, structural analysis, gene expression and genome analysis, and bioimaging analysis. We introduce the most pertinent machine learning and XAI methods, then discuss their diverse applications and address the current limitations of available XAI tools. By offering insights into XAI's potential and challenges, this review aims to facilitate its practical implementation in bioinformatics research and help researchers navigate the landscape of XAI tools.
研究动机与目标
- 调查并对生物信息学中使用的 XAI 技术进行分类。
- 解释 XAI 如何提升不同生物信息学任务中 AI 模型的透明度。
- 识别当前 XAI 工具的局限性并为实际应用提供指导。
提出的方法
- 介绍相关的 AI 与 XAI 方法。
- 将 XAI 工具分为模型无关与模型特定方法。
- 讨论在序列分析、结构分析、基因组分析和生物成像分析中的应用。
- 回顾局限性和未来方向，以指导实际实施。
实验结果
研究问题
- RQ1在不同生物信息学领域里，哪些 XAI 方法对解释 AI 模型最有效？
- RQ2模型无关与模型特定的 XAI 方法在生物信息学任务中有何比较？
- RQ3生物信息学中 XAI 工具当前的局限性有哪些，如何解决？
主要发现
- XAI 技术如 LIME、SHAP、LRP、CAM、Grad-CAM、注意力分数和自解释网络被映射到生物信息学任务。
- XAI 方法被应用于序列、结构、基因表达和多组学数据，以揭示生物学上有意义的模式和基序。
- 模型无关与模型特定的 XAI 方法各自对不同数据类型和模型具有不同的优势。
- 若干案例研究表明 XAI 输出与已知的生物学基序、调控元件或结合界面一致，支持模型有效性。
- 综述强调当前生物信息学中 XAI 工具的局限性并概述方法与实践改进的方向。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。