論文の概要: Explainable AI Methods for Multi-Omics Analysis: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11910v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 05:01:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:43:17.052983
• Title: Explainable AI Methods for Multi-Omics Analysis: A Survey
• Title（参考訳）: マルチオミクス分析のための説明可能なAI手法:サーベイ
• Authors: Ahmad Hussein, Mukesh Prasad, Ali Braytee,
• Abstract要約: マルチオミクス(multi-omics)とは、複数の「オム」から派生したデータの積分解析である。 深層学習の手法は、マルチオミクスデータの統合や、分子間相互作用の洞察、複雑な疾患の研究の強化にますます活用されている。 これらのモデルは、多くの相互接続層と非線形関係を持ち、しばしばブラックボックスとして機能し、意思決定プロセスにおける透明性を欠いている。 このレビューでは、マルチオミクス研究において、xAIが深層学習モデルの解釈可能性を改善する方法について検討し、臨床医に明確な洞察を与える可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.885941688264509
• License:
• Abstract: Advancements in high-throughput technologies have led to a shift from traditional hypothesis-driven methodologies to data-driven approaches. Multi-omics refers to the integrative analysis of data derived from multiple 'omes', such as genomics, proteomics, transcriptomics, metabolomics, and microbiomics. This approach enables a comprehensive understanding of biological systems by capturing different layers of biological information. Deep learning methods are increasingly utilized to integrate multi-omics data, offering insights into molecular interactions and enhancing research into complex diseases. However, these models, with their numerous interconnected layers and nonlinear relationships, often function as black boxes, lacking transparency in decision-making processes. To overcome this challenge, explainable artificial intelligence (xAI) methods are crucial for creating transparent models that allow clinicians to interpret and work with complex data more effectively. This review explores how xAI can improve the interpretability of deep learning models in multi-omics research, highlighting its potential to provide clinicians with clear insights, thereby facilitating the effective application of such models in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 高スループット技術の進歩は、従来の仮説駆動の方法論からデータ駆動のアプローチへと変化した。 マルチオミクス(英: multi-omics)とは、ゲノム学、プロテオミクス、転写学、メタボロミクス、微生物学など、複数の「オム」から派生したデータの積分解析である。 このアプローチは、生物学的情報の異なるレイヤをキャプチャすることで、生物学的システムの包括的理解を可能にする。 深層学習の手法は、マルチオミクスデータの統合や、分子間相互作用の洞察、複雑な疾患の研究の強化にますます活用されている。 しかしながら、これらのモデルは、多くの相互接続層と非線形関係を持ち、しばしばブラックボックスとして機能し、意思決定プロセスにおける透明性を欠いている。 この課題を克服するために、説明可能な人工知能(xAI)手法は、臨床医が複雑なデータをより効果的に解釈し、処理できるように透明なモデルを作成するために不可欠である。 本総説では,マルチオミクス研究における深層学習モデルの解釈可能性の向上について考察し,臨床医に明確な洞察を与える可能性を強調した。

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