深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
21	2025-05-16	Chromatin accessibility in the Drosophila embryo is determined by transcription factor pioneering and enhancer activation 2023-10-09, Developmental cell IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.devcel.2023.07.007 PMID:37557175	research paper	该研究通过深度学习模型分析果蝇胚胎中的转录因子结合和染色质可及性数据，揭示了染色质可及性的两层次机制	利用可解释的深度学习模型解析了先驱转录因子Zelda与轴模式转录因子在染色质可及性中的层级关系	研究仅基于果蝇胚胎数据，在其他生物系统中的普适性有待验证	探究染色质可及性在转录因子识别顺式调控DNA序列中的作用机制	果蝇胚胎中的转录因子结合和染色质可及性	computational biology	NA	deep learning, high-resolution TF binding and chromatin accessibility analysis	interpretable deep learning model	genomic sequencing data	果蝇胚胎数据（具体数量未说明）
22	2025-05-16	Artificial intelligence, machine learning, and deep learning in liver transplantation 2023-06, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2023.01.006 PMID:37208107	review	本文综述了人工智能、机器学习和深度学习在肝移植中的应用及其潜力	探讨了AI在肝移植前后管理中的应用，如优化移植候选决策和供受体匹配，以及预测患者和移植物生存	数据集不平衡、数据隐私问题以及缺乏实际应用中模型性能的基准研究实践	评估AI在肝移植临床决策中的潜在应用	肝移植患者的管理	machine learning	liver disease	AI, machine learning, deep learning	NA	demographic, clinical, laboratory, pathology, imaging, and omics data	NA
23	2025-05-15	Using DeepContact with Amira graphical user interface 2023-12-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102558 PMID:37717213	research paper	介绍如何将DeepContact深度学习软件集成到Amira的人工智能模块中，用于二维电子显微镜图像中膜接触位点的高通量量化	通过Amira的用户友好图形界面调用DeepContact功能，简化了膜接触位点的量化过程	未提及具体性能指标或与其他方法的比较	开发一种用户友好的方法，用于量化电子显微镜图像中的膜接触位点	二维电子显微镜图像中的膜接触位点	digital pathology	NA	电子显微镜成像	DeepContact	image	NA
24	2025-05-15	Protocol to analyze fundus images for multidimensional quality grading and real-time guidance using deep learning techniques 2023-12-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102565 PMID:37733597	研究论文	介绍了一种名为DeepFundus的深度学习协议，用于眼底图像的多维质量分类和实时采集指导	利用深度学习技术实现眼底图像的多维质量分类，并提供实时采集指导	需要依赖特定数据集或自定义数据集，可能受限于数据质量和多样性	解决医学人工智能研究中的数据质量问题，提高眼底图像采集的质量和效率	眼底图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	未明确说明样本数量，但提到可以使用建议数据集或自定义数据集
25	2025-05-15	Deep learning assisted single particle tracking for automated correlation between diffusion and function 2023-Nov-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.16.567393 PMID:38014323	research paper	介绍了一种名为DeepSPT的深度学习框架，用于快速高效地解释物体在2D或3D时间上的扩散行为	DeepSPT能够从扩散行为中自动提取功能信息，无需人工干预，准确率高达95%	未提及具体的样本量或实验条件的限制	研究目的是通过深度学习框架自动关联亚细胞扩散与功能信息	研究物体包括分子和细胞器在亚细胞环境中的扩散行为	machine learning	NA	deep learning	DeepSPT	2D或3D时间序列数据	NA
26	2025-05-15	Protocol for predicting peptides with anticancer and antimicrobial properties by a tri-fusion neural network 2023-09-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102541 PMID:37660298	研究论文	本文介绍了一种使用TriNet三融合神经网络预测具有抗癌和抗菌特性的肽的协议	提出了一种名为TriNet的三融合神经网络，用于预测具有抗癌和抗菌特性的肽	未提及具体性能指标或与其他方法的比较	开发一种预测具有抗癌和抗菌特性肽的深度学习工具	肽序列	机器学习	癌症	深度学习	TriNet（三融合神经网络）	序列数据	NA
27	2025-05-14	Label-free imaging of nuclear membrane for analysis of nuclear import of viral complexes 2023-12, Journal of virological methods IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.jviromet.2023.114834 PMID:37875225	研究论文	本文提出了一种利用深度学习模型进行无标记核膜成像的方法，以研究HIV-1病毒复合物的核输入机制	利用深度学习模型实现无标记核膜成像，避免了传统荧光标记的挑战，特别是在原代细胞中的应用	模型在活细胞中的应用仍需进一步验证，且可能受限于特定细胞类型或条件	研究HIV-1病毒复合物在非分裂细胞中的核输入机制	HIV-1病毒复合物及宿主细胞核膜	数字病理学	HIV感染	透射光显微镜，深度学习模型	深度神经网络	图像	未明确说明具体样本数量，但涉及固定细胞和活细胞的成像
28	2025-05-14	Application of an artificial intelligence-based tool in [18F]FDG PET/CT for the assessment of bone marrow involvement in multiple myeloma 2023-10, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-023-06339-5 PMID:37493665	研究论文	本研究验证了一种基于三维深度学习的工具，用于自动化评估多发性骨髓瘤患者骨髓代谢强度的PET/CT图像分析	首次应用深度学习工具自动化评估多发性骨髓瘤患者的骨髓代谢强度，并验证其与临床相关参数的相关性	样本量较小（35例患者），需要在更大患者队列中进行前瞻性研究进一步验证	验证一种自动化评估多发性骨髓瘤患者骨髓代谢强度的PET/CT图像分析方法	多发性骨髓瘤患者的PET/CT图像	数字病理	多发性骨髓瘤	PET/CT成像	深度学习	医学影像	35例未经治疗的多发性骨髓瘤患者
29	2025-05-14	Protocol for automated multivariate quantitative-image-based cytometry analysis by fluorescence microscopy of asynchronous adherent cells 2023-09-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102446 PMID:37453067	研究论文	本文提出了一种基于荧光显微镜的异步贴壁细胞多变量定量图像细胞术（QIBC）分析协议	开发了一个开源的Fiji脚本，整合了基于人工智能的深度学习工具，用于自动核分割，最小化用户调整	NA	提供一种高效的多变量定量图像细胞术分析方法	异步贴壁细胞	数字病理学	NA	荧光显微镜	深度学习	图像	NA
30	2025-05-14	A knowledge-integrated deep learning framework for cellular image analysis in parasite microbiology 2023-09-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102452 PMID:37537845	research paper	提出一个知识集成的深度学习框架，用于寄生虫微生物学中的细胞图像分析	结合知识表示与深度学习，应用于细胞图像分类、检测和重建任务	未提及具体性能指标或对比实验	开发一个用于微生物细胞图像分析的深度学习框架	寄生虫微生物的细胞图像	digital pathology	NA	deep learning	CNN	image	NA
31	2025-05-14	Decoding biological age from face photographs using deep learning 2023-Sep-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.09.12.23295132 PMID:37745558	研究论文	本研究开发并验证了FaceAge，一个通过深度学习从面部照片估计生物年龄的系统，并评估了其在癌症患者中的临床应用	利用深度学习从面部照片中客观、定量地估计生物年龄，并验证其在临床预后和临终决策中的实用性	研究主要基于美国和荷兰的癌症患者数据，可能在其他人群或疾病中的适用性有待验证	开发一个能够从面部照片中估计生物年龄的深度学习系统，并评估其在临床中的实用性	健康个体和癌症患者	数字病理学	癌症	深度学习	深度学习系统（FaceAge）	图像（面部照片）	58,851名健康个体和6,196名癌症患者
32	2025-05-14	AORTA Gene: Polygenic prediction improves detection of thoracic aortic aneurysm 2023-Aug-25, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.08.23.23294513 PMID:37662232	research paper	该研究利用深度学习测量升主动脉直径，并构建了一个包含110万个变体的多基因评分（AORTA Gene），以提高胸主动脉瘤的检测	首次将多基因评分（AORTA Gene）与临床因素结合，显著提高了胸主动脉直径的预测准确性	需要更大规模和更多样化的队列来开发更强大和公平的评分	提高胸主动脉瘤的检测准确性	UK Biobank、Mass General Brigham Biobank、Framingham Heart Study和All of Us的参与者	machine learning	thoracic aortic aneurysm	GWAS、PRScs-auto	deep learning	genomic data、clinical data	UK Biobank 49,939人（训练集39,524人，测试集4,962人）、MGB 5,469人、FHS 1,298人、All of Us 610人
33	2025-05-12	Evaluating Augmentation Approaches for Deep Learning-based Major Depressive Disorder Diagnosis with Raw Electroencephalogram Data 2023-Dec-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.15.571938 PMID:38187601	研究论文	本研究评估了六种脑电图数据增强方法在基于深度学习的重度抑郁症诊断中的效用	引入了一个新的基线模型，该模型使用重复训练数据进行训练，以消除数据增强方法比较中的偏差，并发现通道丢弃增强方法能有效提升模型性能	研究结果仅限于特定数据集和模型，可能无法推广到其他情况	评估不同脑电图数据增强方法在重度抑郁症诊断中的效果	脑电图数据	机器学习	重度抑郁症	脑电图数据增强	深度学习模型	脑电图原始数据	NA
34	2025-05-11	GEOMETRIC CONSTRAINED DEEP LEARNING FOR MOTION CORRECTION OF FETAL BRAIN MR IMAGES 2023-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi53787.2023.10230423 PMID:40337452	研究论文	本文提出了一种基于几何约束的深度学习模型，用于胎儿脑部MRI图像的运动校正	该方法结合了全局运动估计网络和相对运动估计网络，利用几何约束和权重可学习策略处理复杂和大范围的运动	需要构建大规模的模拟胎儿脑部数据集以训练模型，可能在实际应用中存在数据获取的挑战	提高胎儿脑部MRI图像的运动校正能力，以支持3D脑部体积重建	胎儿脑部MRI图像	医学影像处理	胎儿脑部发育	MRI	深度学习模型（包含全局运动估计网络和相对运动估计网络）	图像	大量胎儿脑部MRI图像堆栈
35	2025-05-10	SPACEL: deep learning-based characterization of spatial transcriptome architectures 2023-11-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43220-3 PMID:37990022	研究论文	介绍了一种基于深度学习的空间转录组架构表征工具SPACEL，用于分析空间转录组数据	SPACEL包含三个模块，分别用于单一切片的细胞类型去卷积、多切片空间域识别和3D组织架构构建，性能优于19种现有方法	未明确提及具体限制	解决空间转录组数据中多切片联合分析和3D组织架构重建的挑战	空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组技术	多层感知机(MLP)、图卷积网络(GCN)、对抗学习算法	空间转录组数据	模拟和真实ST数据集，来自多种组织和ST技术
36	2025-05-10	PET/CT based cross-modal deep learning signature to predict occult nodal metastasis in lung cancer 2023-11-18, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-42811-4 PMID:37980411	research paper	开发了一种基于PET/CT的跨模态深度学习特征来预测非小细胞肺癌中的隐匿性淋巴结转移	提出了一种新的深度学习特征（DLNMS），其预测性能显著优于单模态深度学习模型、临床模型和医生判断	研究未提及模型在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力	预测临床N0期非小细胞肺癌中的隐匿性淋巴结转移	非小细胞肺癌患者	digital pathology	lung cancer	PET/CT	deep learning	image	内部队列1911例，外部队列355例，前瞻性队列999例
37	2025-05-10	Deep learning of human polyadenylation sites at nucleotide resolution reveals molecular determinants of site usage and relevance in disease 2023-11-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43266-3 PMID:37968271	research paper	该研究开发了深度学习模型，用于在核苷酸水平上识别人类基因组中的多聚腺苷酸化位点，并分析其在疾病中的功能作用	首次在核苷酸分辨率水平上识别全基因组多聚腺苷酸化位点，并定量测量位点特异性基序的重要性及其相互作用	NA	解析人类基因组中多聚腺苷酸化位点的分子机制及其在疾病中的功能角色	人类基因组中的多聚腺苷酸化位点	machine learning	NA	deep learning, machine learning	deep learning models	genomic data	NA
38	2025-05-10	CROSS-DOMAIN DIFFUSION BASED SPEECH ENHANCEMENT FOR VERY NOISY SPEECH 2023-Jun, Proceedings of the ... IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ICASSP (Conference) DOI:10.1109/icassp49357.2023.10096985 PMID:40330790	研究论文	本文提出了一种基于跨域扩散的语音增强方法，用于极低信噪比条件下的非平稳噪声场景	将基于扩散的学习方法引入增强模型，提高了在极低信噪比条件下的鲁棒性	实验仅在TIMIT数据集上进行，未在其他数据集上验证	提高极低信噪比条件下的语音增强性能	语音信号	语音处理	NA	扩散模型	扩散模型	语音信号	TIMIT数据集
39	2025-05-09	Assessment of malalignment factors related to Invisalign treatment time aided by automated imaging processes 2023-Mar-01, The Angle orthodontist DOI:10.2319/031622-225.1 PMID:36327333	research paper	本研究通过自动成像过程评估与Invisalign治疗时间相关的错位因素	使用深度学习方法进行自动牙齿分割和标志点识别，并引入复合评分作为治疗时间的预测指标	没有足够证据表明特定类型的牙齿移动会影响总治疗时间	识别影响Invisalign治疗持续时间的错位类型和严重程度的预测因素	116名接受Invisalign治疗的患者	digital pathology	malocclusion	deep learning	NA	digital scan	116名患者
40	2025-05-09	Identification of geographic origins of Morus alba Linn. through surfaced enhanced Raman spectrometry and machine learning algorithms 2023, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2180433 PMID:36803175	研究论文	本研究通过表面增强拉曼光谱（SERS）和机器学习算法，成功识别了桑叶的地理来源	结合SERS光谱和深度学习算法CNN，首次建立了桑叶地理来源预测的新方法	研究仅涵盖中国五个省份的桑叶样本，可能无法代表所有地理来源的多样性	开发一种低成本、非侵入性的方法，用于快速识别桑叶的地理来源，以评估其药用品质	桑叶（Morus alba Linn.）	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	CNN	光谱数据	来自中国五个省份（安徽、广东、河北、河南和江苏）的桑叶样本