版本更新
AI RESEARCH

AI可以协助研究,但不能替代证据

模型适合排序候选、识别模式和整理文献,结论仍需回到样本与实验条件。

01

任务定义与标签

版本号只有和发布日期、来源、系统条件放在一起才有意义。更新前应记录当前版本、可工作的任务和配置位置,不能把一次顺利打开当成全部验证。

02

训练集和测试集隔离

转录因子是否偏好甲基化序列,需要区分直接结合实验、组学关联和计算预测。三类证据互相支持,却不具有相同的因果强度。

03

序列窗口与特征

联合分析可以提出更具体的问题,但不能自动证明甲基化导致结合变化。需要实验设计、对照与独立验证来缩小解释范围。

04

错误案例与外部验证

PWM用每个位置的碱基权重表达偏好,motif logo把权重转换为更容易观察的图形,结合序列则保留具体样本。三者不是彼此替代的文件。

05

模型解释的边界

跨细胞比较先寻找共同测量条件,再决定哪些差异能够解释。只比较峰值数量或图形高度,容易把技术偏差误认为生物机制。

06

版本记录和复现

部署模型前应保存训练数据版本、参数、代码环境和错误案例。模型更新后重新运行固定验证集,才能判断变化来自哪里。