論文の概要: XAI meets Biology: A Comprehensive Review of Explainable AI in Bioinformatics Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06082v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 03:08:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 17:02:30.007649
• Title: XAI meets Biology: A Comprehensive Review of Explainable AI in Bioinformatics Applications
• Title（参考訳）: XAI meets Biology: バイオインフォマティクス応用における説明可能なAIの概要
• Authors: Zhongliang Zhou, Mengxuan Hu, Mariah Salcedo, Nathan Gravel, Wayland Yeung, Aarya Venkat, Dongliang Guo, Jielu Zhang, Natarajan Kannan, Sheng Li
• Abstract要約: 説明可能なAI(XAI)は、バイオインフォマティクスにおけるAIモデルの透明性と解釈可能性を高めるための有望なソリューションとして登場した。 本総説では, バイオインフォマティクス分野における各種XAI技術とその応用について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.91274133032321
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)、特に機械学習とディープラーニングモデルは、複雑な生物学的データを分析する強力なツールを提供することで、バイオインフォマティクスの研究に大きな影響を与えている。 しかしながら、これらのモデルの解釈可能性や透明性の欠如は、これらのモデルをより深い生物学的洞察に活用し、検証可能な仮説を生成する上での課題を示している。 説明可能なAI(XAI)は、バイオインフォマティクスにおけるAIモデルの透明性と解釈可能性を高めるための有望なソリューションとして登場した。 本総説では、DNA、RNA、タンパク質配列解析、構造解析、遺伝子発現およびゲノム解析、バイオイメージング分析など、様々なバイオインフォマティクス分野における様々なXAI技術とその応用を包括的に分析する。 我々は、最も永続的な機械学習とXAI手法を導入し、それらの多様なアプリケーションについて議論し、利用可能なXAIツールの現在の制限に対処する。 バイオインフォマティクス研究における実践的実践の促進と,研究者がXAIツールのランドスケープをナビゲートすることを目的とした,XAIの可能性と課題に関する洞察を提供する。

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