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
121	2024-08-05	Genetics and mechanisms of thoracic aortic disease 2023-03, Nature reviews. Cardiology DOI:10.1038/s41569-022-00763-0 PMID:36131050	综述	本文探讨了胸主动脉疾病的遗传学和机制	文章介绍了利用深度学习等新技术快速定义主动脉特征的能力，并整合这些新观察到的遗传数据	胸主动脉疾病相较于其他心血管病症的相对低发病率限制了大规模遗传关联的识别	研究主动脉疾病的遗传机制及其生物学理解	胸主动脉疾病的遗传因素	机器学习	心血管疾病	机器学习	深度学习	影像数据	NA
122	2024-08-05	Applications of Deep Learning in Endocrine Neoplasms 2023-Mar, Surgical pathology clinics DOI:10.1016/j.path.2022.09.014 PMID:36739164	review	本文总结了内分泌癌组织病理学中深度学习研究的现状	强调实验设计、重要发现和关键局限性	NA	探讨深度学习在内分泌癌组织病理学中的应用	内分泌癌的组织样本	数字病理学	内分泌癌	深度学习	NA	组织样本	NA
123	2024-08-05	Deep learning model for prenatal congenital heart disease (CHD) screening generalizes to the community setting and outperforms clinical detection 2023-Mar-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.03.10.23287134 PMID:38903074	研究论文	本研究应用深度学习模型进行胎儿超声图像中先天性心脏病的筛查，且在社区环境中表现优于临床检测	该研究展示了先前训练的深度学习算法在社区获取图像中有效识别未曾接触的病变，且其准确性超过人工评估	模型的表现与专家评分的质量有一定关系，且对部分未见过的病变的敏感性统计上无显著差异	旨在提高胎儿超声检查中对先天性心脏病的检测率	研究对象为2015年至2016年间，荷兰西北地区的胎儿超声图像及其相关病例	机器学习	先天性心脏病	深度学习	NA	图像	分析了42个正常胎儿和66个孤立性先天性心脏病病例
124	2024-08-05	The role of online news sentiment in carbon price prediction of China's carbon markets 2023-Mar, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-023-25197-0 PMID:36627425	研究论文	该文章探讨了在线新闻情绪在中国碳市场碳价格预测中的作用	通过将在线新闻情绪指数作为非结构化数据引入深度学习模型，提高了碳价格预测的性能	未提及特定的限制因素	提高中国碳市场，尤其是国家碳市场的碳价格预测性能	研究对象为中国国家碳市场和湖北省试点碳市场的碳价格	机器学习	NA	深度学习	长短期记忆网络 (LSTM)	在线新闻情绪指数	未提及具体样本数量
125	2024-08-05	Deep Learning to Detect Pancreatic Cystic Lesions on Abdominal Computed Tomography Scans: Development and Validation Study 2023-Mar-17, JMIR AI DOI:10.2196/40702 PMID:38875547	研究论文	本研究开发和验证了一种用于自动检测胰腺囊性损伤的人工深度神经网络	研究中使用了一种基于注意力门U-Net架构的算法，提高了胰腺囊性损伤的检测率	研究主要基于335个样本，可能对不同类型的CT扫描结果的普适性有限	本研究旨在通过深度学习技术提高胰腺囊性损伤的早期检测率	研究对象包括335个腹部CT扫描的病例，其中297个病例被诊断为胰腺囊性损伤	计算机视觉	胰腺癌	深度学习	注意力门U-Net	图像	335个腹部CT扫描样本
126	2024-08-05	Developing an Inpatient Electronic Medical Record Phenotype for Hospital-Acquired Pressure Injuries: Case Study Using Natural Language Processing Models 2023-Mar-08, JMIR AI DOI:10.2196/41264 PMID:38875552	研究论文	本文通过自然语言处理应用于电子病历，旨在更准确及时地识别医院获得性压疮（HAPI）	提出了基于电子病历的表型算法，证明其在检测HAPI方面比单独使用ICD-10-CA算法更有效	研究仅限于特定的医院和样本，可能不适用于其他环境	展示电子病历基础的表型算法在HAPI检测上的优势	在2015年至2018年期间，通过临床试验识别的HAPI患者	自然语言处理	NA	自然语言处理 (NLP)	随机森林 (RF), 极端梯度提升 (XGBoost), 深度学习模型	文本	280名患者，其中97名患者在研究期间出现HAPI
127	2024-08-05	Epistatic Features and Machine Learning Improve Alzheimer's Risk Prediction Over Polygenic Risk Scores 2023-Mar-15, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.02.10.23285766 PMID:36798198	研究论文	本文提出了一种新的遗传模型，通过结合表型交互特征和机器学习方法改善阿尔茨海默病的风险预测	创新点在于直接结合 SNP 位点之间的表型相互作用并使用机器学习模型进行风险估计	所研究的模型在新数据上的泛化能力仍需进一步验证	构建一种与 PRS 模型相比更精准的阿尔茨海默病风险预测模型	研究对象为晚发性阿尔茨海默病患者的遗传数据	机器学习	阿尔茨海默病	机器学习	集成学习模型	遗传数据	与文献中的 PRS 模型相同的数据集
128	2024-08-05	The connectome of an insect brain 2023-03-10, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.add9330 PMID:36893230	研究论文	本文映射了一个昆虫大脑的突触分辨率连接组，展示了其神经元网络的架构和功能	揭示了丰富的神经回路结构特点，如多感官整合和高度重复的电路结构	未提及具体的实验验证或应用研究	了解昆虫大脑的网络架构与功能	研究了一个具有丰富行为的昆虫幼虫大脑	数字病理学	NA	NA	NA	神经元连接数据	3016个神经元和548,000个突触
129	2024-08-05	DOMINO: Domain-aware loss for deep learning calibration 2023-Mar, Software impacts IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.simpa.2023.100478 PMID:37091721	研究论文	本文提出了一种新的领域感知损失函数，用于校准深度学习模型	提出了一种基于类之间相似性的分类惩罚的新型损失函数，改进了模型的校准	未提及具体的限制	研究深度学习模型的校准方法，特别是在医疗影像任务中的应用	深度学习模型及其在医疗影像任务中的校准	计算机视觉	NA	深度学习	NA	NA	NA
130	2024-08-07	Interpretable spatial cell learning enhances the characterization of patient tissue microenvironments with highly multiplexed imaging data 2023-Mar-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.26.534306 PMID:37034738	研究论文	本文介绍了一种名为InterSTELLAR的几何深度学习框架，用于高多重成像数据，以直接关联组织亚型与具有临床相关性的相应细胞群落	InterSTELLAR框架能够同时进行组织类型预测和感兴趣的群落检测，性能优于传统方法，并能揭示特定病理特征及潜在的区域与患者预后之间的关系	NA	开发一种有效的方法来基于临床结果定义疾病特异性微环境，以增强对患者组织微环境的表征	乳腺癌的高多重成像数据	数字病理学	乳腺癌	高多重成像技术	几何深度学习框架	图像	使用公开的乳腺癌成像质谱流式细胞术数据集
131	2024-08-07	Single-cell multi-scale footprinting reveals the modular organization of DNA regulatory elements 2023-Mar-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.28.533945 PMID:37034577	研究论文	本文开发了一种名为PRINT的计算方法，利用深度学习校正染色质可及性数据中的序列偏差，并识别DNA-蛋白质相互作用的多尺度足迹，以揭示DNA调控元件的模块化组织	开发了PRINT方法，能够更准确地推断转录因子和核小体的结合，并发现调控元件在细胞状态间的广泛结构和功能变化	NA	连接调控元件的结构变化与细胞命运和功能的改变	DNA调控元件及其在造血过程中的变化	机器学习	NA	深度学习	NA	染色质可及性数据	涉及造血干细胞（HSCs）的年龄相关变化
132	2024-08-07	De novo design of small beta barrel proteins 2023-03-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2207974120 PMID:36897987	研究论文	本文探讨了使用Rosetta能量方法和深度学习方法从头设计小型beta桶蛋白拓扑结构	使用深度学习进行骨架生成和Rosetta进行序列设计的方法提高了设计成功率和结构多样性	小型beta桶蛋白的设计存在挑战，如小尺寸导致的疏水核心小和桶闭合的构象应变	探索和设计小型beta桶蛋白的拓扑结构，以增加可用作感兴趣蛋白靶标结合剂的蛋白形状空间	小型beta桶蛋白，包括Src同源3（SH3）和核酸/多糖结合（OB）拓扑结构以及罕见的五和六上-下-链桶	蛋白质设计	NA	Rosetta能量方法和深度学习	深度学习模型	蛋白质结构	四种小型beta桶折叠结构
133	2024-08-07	Large Language Models Demonstrate the Potential of Statistical Learning in Language 2023-03, Cognitive science IF:2.3Q2 DOI:10.1111/cogs.13256 PMID:36840975	研究论文	探讨大型语言模型（LLMs）在从语言输入中学习语言能力方面的潜力	提出大型语言模型可能为评估人类从语言经验中学习语言能力提供计算工具	大型语言模型在语义和语用方面存在明显局限	研究语言可以从语言输入中学习的程度	大型语言模型及其在语言学习中的应用	自然语言处理	NA	深度学习	大型语言模型（LLMs）	文本	NA