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本文提出了可解释的（𝑥折），这是蛋白质结构预测的解释AI框架。尽管基于AI的方法（例如Alphafold（𝛼倍））在该领域取得了成功，但由于深度学习模型的黑盒性质，其预测的根本原因尚不清楚。为了解决这个问题，我们提出了一个受生物学原理启发的反事实学习框架，以生成针对蛋白质结构预测的反事实解释，从而实现了一种干LAB实验方法。我们的实验结果表明，外观折叠对Alphafold的预测产生高质量解释的能力，从而对氨基酸对3D蛋白质结构的影响几乎有实验的理解。该框架有可能促进对蛋白质结构的深入了解。源代码和解释性项目的数据可在https://github.com/rutgerswiselab/explainablefold上找到。
使用可解释的AI
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