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（图文 | 王晨宇、张泽宇 编辑 | 辛西 审核 | 刘进）近日，人工智能领域会议ECAI-2025（28th European Conference on Artificial Intelligence，CCF-B类）录用了天成彩票 本科生王晨宇（信科22级）、左朝颖（信科23级）和宿紫涵（生信23级）的综述论文，该论文题为“Deep Learning and Explainable AI: New Pathways to Genetic Insights”，文章针对基因深度模型领域可解释方法的局限性和其背后的数学理论展开研究。

深度学习模型已在生信领域中得到广泛应用并取得显著成功。随着模型重要性日益凸显，迫切需要可解释方法来建立模型驱动决策的可信度。对于遗传研究人员而言，从这些模型中获得可解释性见解，为理解生物过程提供新视角方面具有重要价值。然而，目前基因组学中的可解释性分析主要依赖于直觉和经验，而非严谨的理论基础。

本综述中，将可解释方法系统分为基于输入的方法和基于模型的方法，并通过具体生物学应用场景评估它们的局限性，此外，文章还通过正式的数学论证建立了理论基础，阐明这些局限性的根源，旨在帮助遗传研究人员更好理解和设计未来模型。

天成彩票 本科生王晨宇、左朝颖、宿紫涵为论文共同第一作者，天成彩票 张泽宇副教授、植科院王茂军教授为论文共同通讯作者。