AI size bir biyoinformatik analiz önerdiğinde nasıl doğrularsınız?

1. INPUT CHECK — AI gerçekten hangi veriye sahip olduğunuzu anladı mı?

İlk hata çoğu zaman kodda başlamaz.

Problem tanımında başlar.

Örneğin siz:

“RNA-seq differential expression yapmak istiyorum.”

dediniz.

Ama AI şu bilgileri bilmiyor olabilir:

Raw count mı var?

TPM mi?

Normalized matrix mi?

Bulk RNA-seq mi?

Single-cell mı?

Kaç biological replicate var?

Paired design mı?

Batch değişkeni var mı?

Eğer input yanlış anlaşılmışsa teknik olarak kusursuz görünen workflow bilimsel olarak yanlış problem için yazılmış olabilir.

Bu nedenle AI’dan gelen ilk kod satırından önce:

“Bu yöntem hangi input’u varsayıyor?”

diye sorun.

2. METHOD CHECK — Bu yöntem gerçekten sorunuza uygun mu?

AI size DESeq2 önerebilir.

Paket gerçektir.

Kod syntax olarak da doğru olabilir.

Ama bu hâlâ yeterli değildir.

Güncel DESeq2 dokümantasyonunda DESeqDataSetFromMatrix() için countData non-negative integer count matrix olarak tanımlanır; sample bilgileri colData içinde tutulur ve design formula analizde hangi sample değişkenlerinin modellendiğini belirler.

Dolayısıyla elinizde yalnız log-normalized expression matrix varsa:

“DESeq2 gerçek paket.”

doğru olabilir.

Ama:

“Bu veri için önerilen workflow uygun.”

ayrı bir doğrulama sorusudur.

AI’yı doğrularken yöntem adını değil:

method ↔ data type ↔ scientific question

uyumunu kontrol edin.

3. DOCUMENTATION CHECK — Paket, fonksiyon ve parametre gerçekten var mı?

AI-generated code’da kontrol etmesi nispeten kolay bir katman budur.

Örneğin bir cevap size:

SomePackage::runMagicDE()

öneriyorsa şu kontrolleri yapın:

Paket gerçekten var mı?

Fonksiyon o pakette var mı?

Current version’da hâlâ var mı?

Argument isimleri güncel mi?

Default davranış değişmiş mi?

Resmi manual veya vignette ne diyor?

Biyoinformatik yazılımları zaman içinde değişir.

Bir zamanlar geçerli syntax bugün deprecated olabilir.

Bu nedenle AI açıklaması resmi documentation’ın yerine geçmemelidir.

AI’dan dokümantasyona gidin; dokümantasyondan AI’ya değil.

4. OUTPUT CHECK — Kod ne üretti ve bu gerçekten beklediğiniz nicelik mi?

Kodun çalışması başka şeydir.

Üretilen kolonların ne anlama geldiğini bilmek başka.

Örneğin sonuç tablosunda:

pvalue

ve:

padj

bulunabilir.

Bunların ikisini aynı şey gibi kullanamazsınız.

Bir gene ait log fold-change değeri de otomatik olarak “biyolojik olarak önemli” demek değildir.

Output kontrolünde şu soruyu sorun:

“Bu kolon hangi hesaplamanın sonucu ve bilimsel olarak neyi temsil ediyor?”

Ardından:

Değer aralığı mantıklı mı?

Beklenen sample/group sayısı var mı?

Reference level doğru mu?

Contrast doğru yönde mi?

Output distribution şüpheli mi?

Bilinen kontrol örnekleri beklenen yönde davranıyor mu?

AI size kod yazabilir.

Ama output’un biyolojik anlamını sizin yerinize otomatik olarak doğrulamış olmaz.

5. SOURCE CHECK — Verilen referans gerçekten var mı ve iddiayı destekliyor mu?

Bu katman özellikle AI kullanımında ayrı kontrol edilmelidir.

LLM-generated scientific citations üzerinde yapılan çalışmalar model tarafından tamamen veya kısmen yanlış bibliographic references üretilebildiğini göstermiştir; 2026’da yayımlanan geniş bir çalışma da fabricated references sorununu scientific-integrity açısından hâlâ doğrulama gerektiren bir risk olarak ele alıyor.

Bir AI size kaynak verdiğinde:

Başlık gerçekten var mı?

Yazarlar doğru mu?

DOI açılıyor mu?

Makale gerçekten söylenen yöntemi inceliyor mu?

Cited paragraph iddiayı gerçekten destekliyor mu?

kontrol edin.

Gerçek makale adı görmek de yetmez.

AI gerçek bir kaynağı yanlış iddiaya bağlayabilir.

6. ALTERNATIVE CHECK — Aynı sonucu başka bir yoldan sınayabilir misiniz?

Her analizde ikinci bağımsız yöntem zorunlu değildir.

Ama özellikle kritik veya şaşırtıcı bir bulgu için basit sanity checks çok değerlidir.

Örneğin:

Sample grouping’i elle kontrol edin.

Bir PCA/boxplot ile sonucu görün.

Known controls’a bakın.

Alternative normalization veya sensitivity analysis deneyin.

Tool’un kendi tutorial dataset’inde kodun beklenen sonucu üretip üretmediğini görün.

AI’nın söylediği citation’ı bağımsız olarak bulun.

Amaç her şeyi iki kez yapmak değildir.

Amaç:

AI cevabını kendi kendisinin kanıtı olarak kullanmamaktır.

Mini vaka: AI differential-expression workflow verdi

AI size şöyle bir workflow önerdi diyelim:

1. Matrix’i yükle.
2. DESeq2 çalıştır.
3. p < 0.05 genleri seç.
4. İlk 20 gene bak.
5. “Tedavi pathway’i aktive etti.” sonucuna var.

Kod çalışabilir.

Ama doğrulama soruları hemen başlar:

Input

Matrix raw integer counts mı?

Design

Gerçekten ~ condition yeterli mi?

Batch var mı?

Sample IDs doğru eşleşiyor mu?

Statistics

Multiple-testing correction kullanılıyor mu?

Effect

Effect size ne?

Interpretation

İlk 20 differentially expressed gene bir pathway’in aktive olduğunu tek başına kanıtlıyor mu?

Bu örnekte AI’nın yaptığı her şey yanlış olmak zorunda değildir.

Sorun:

doğru parçaların otomatik olarak doğru bilimsel conclusion oluşturduğunu varsaymaktır.

AI ne zaman gerçekten çok yararlıdır?

AI özellikle:

• hata mesajını açıklamada,
• documentation’da ne arayacağınızı bulmada,
• kod taslağı oluşturmada,
• unfamiliar method için kavramsal başlangıç sağlamada,
• olası sanity check’leri önermede,
• workflow’u açıklamaya yardımcı olmada

çok değerli olabilir.

BioCoder gibi çalışmalar, LLM-based code generation’ın bioinformatics için gerçek bir araştırma ve benchmark alanı haline geldiğini gösteriyor.

Buradaki amaç AI kullanımını azaltmak değildir.

AI’nın hızını scientific validation ile birleştirmektir.

Bu ne anlama geliyor?

AI-generated biyoinformatik öneriyi şu sırada düşünün:

Input → Method → Documentation → Output → Source → Alternative check

Her projede bütün basamaklar aynı ağırlıkta olmayabilir.

Ama bir şey değişmez:

Plausible answer ≠ verified answer.