生物学家不能理解AI算法？那就让算法像生物学家一样思考( 二 )_在大数据时代

塔林和金尼开发的新方法在冷冰冰的计算工具和生物学家活生生的思维之间架起了桥梁。他们创造的一种自定义神经网络，从数学上反映了生物学中关于基因和控制基因的分子的共同概念。通过这种方式，这两位科学家迫使机器学习算法以生物学家能够理解的方式处理数据。

在发表于bioRxiv平台的论文《作为可解释神经网络的顺式调控生物物理模型》(Biophysical models of cis-regulation as interpretable neural networks)概述中，他们写道：

“我们的方法基于对2大类顺式调节机制生物物理模型的观察，它们可以被表示为深度神经网络，其中的节点和权重具有明确的生理化学解释。我们还介绍了如何使用现代深度学习框架，从某类MPRA生成的数据中快速学习这些生物物理网络。这些结果为使用MPRA系统地在广泛的生物学环境中描述基因调控的生物物理基础提出了一个可扩展的策略。 ”