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机器学习，尤其是深度学习的最新进展，为计算生物学中的复杂问题提供了强大的预测模型。然而，随着模型复杂性的增加，解释这些模型的行为变得尤为重要。 2024年8月9日，来自美国 卡内基梅隆大学计算机学院的研究人员在 Nature Methods 发表文章“ Applying interpretable machine learning in computational biology—pitfalls, recommendations and opportunities for new developments”。 本文 概述了可解释机器学习（IML）的方法和评估技术，并讨论了将IML应用于计算生物学时遇到的挑战和陷阱。 本文强调了在使用IML时的指导原则，并呼吁加强IML与计算生物学研究人员之间的合作，以应对大型语言模型（LLMs）带来的新机遇。 背景 近年来，机器学习极大地改变了计算生物学的面貌。高通量数据采集与迅猛发展的计算能力相结合，创造出了能够解决复杂生物学问题的预测模型。这些模
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