深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 319 篇文献，本页显示第 261 - 280 篇。
| 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 261 | 2024-09-11 |
Revolutionizing Biological Science: The Synergy of Genomics in Health, Bioinformatics, Agriculture, and Artificial Intelligence
2023-12, Omics : a journal of integrative biology
IF:2.2Q3
DOI:10.1089/omi.2023.0197
PMID:38100404
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研究论文 | 探讨基因组学、生物信息学、农业和人工智能在健康和生态系统中的综合应用及其带来的机遇和挑战 | 文章强调了跨学科整合在基因组学、行星健康和农业领域的革命性潜力，特别是人工智能在生物信息学中的应用 | 文章提到了基因组大数据带来的社会技术挑战，以及在提取生物学、行星健康和生态学见解方面的困难 | 旨在探讨跨学科整合在基因组学、行星健康、农业和人工智能领域的广泛可能性和挑战 | 基因组学、生物信息学、农业、人工智能及其在健康和生态系统中的应用 | 生物信息学 | NA | 人工智能 | 机器学习和深度学习 | 基因组和多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 262 | 2024-09-06 |
Deep learning and transfer learning identify breast cancer survival subtypes from single-cell imaging data
2023-Dec-19, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-023-00414-6
PMID:38114659
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研究论文 | 本文通过深度学习和迁移学习方法，利用单细胞成像数据识别乳腺癌生存亚型 | 提出了一种量化单细胞分辨率细胞间相互作用特征的方法，并应用于神经网络模型以预测患者生存 | NA | 开发一种从单细胞水平信息到群体水平生存预测的方法 | 乳腺癌患者的生存亚型 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 非负矩阵分解 (NMF) | 神经网络 | 图像 | 数百个单细胞分辨率的细胞间相互作用特征 | NA | NA | NA | NA |
| 263 | 2024-09-01 |
A deep learning-enabled smartphone platform for rapid and sensitive colorimetric detection of dimethoate pesticide
2023-Dec, Analytical and bioanalytical chemistry
IF:3.8Q1
DOI:10.1007/s00216-023-04978-z
PMID:37770666
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research paper | 开发了一种基于深度学习的智能手机平台，用于辅助比色适体生物传感器快速和高灵敏度地检测乐果农药 | 该平台结合了比色生物传感器和基于智能手机的深度学习方法，实现了便携且经济实惠的农药检测工具 | NA | 开发一种快速、高灵敏度的农药检测方法 | 乐果农药的检测 | machine learning | NA | NA | CNN | image | 浓度范围为0-10 μM的乐果溶液 | NA | NA | NA | NA |
| 264 | 2024-08-31 |
Evaluation of the Artificial Intelligence Chatbot on Breast Reconstruction and Its Efficacy in Surgical Research: A Case Study
2023-12, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-023-03443-7
PMID:37314466
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研究论文 | 本研究评估了人工智能聊天机器人ChatGPT在乳房重建领域的应用及其在整形外科研究中的效果 | 首次评估ChatGPT在整形外科研究中的准确性和全面性 | ChatGPT在回答中缺乏深度，生成不存在的参考文献，引用错误的期刊和日期，存在学术诚信问题 | 评估ChatGPT在整形外科研究中的适用性 | ChatGPT在乳房重建领域的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | 6个问题 | NA | NA | NA | NA |
| 265 | 2024-08-31 |
Association Between Fat Depletion and Prognosis of Amyotrophic Lateral Sclerosis: CT-Based Body Composition Analysis
2023-12, Annals of neurology
IF:8.1Q1
DOI:10.1002/ana.26775
PMID:37612833
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研究论文 | 本研究探讨了脂肪减少与肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者预后的关系，使用基于深度学习的CT体成分分析软件进行分析 | 首次使用深度学习技术进行CT体成分分析，评估脂肪减少和肌肉减少对ALS患者生存的影响 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小，且仅在单一医院进行 | 评估脂肪减少和肌肉减少对ALS患者预后的影响 | 肌萎缩侧索硬化症患者 | 数字病理学 | 神经退行性疾病 | CT | 深度学习 | 图像 | 80名患者（40名男性，平均年龄65.5±9.4岁） | NA | NA | NA | NA |
| 266 | 2024-08-25 |
Collective and harmonized high throughput barcoding of insular arthropod biodiversity: Toward a Genomic Observatories Network for islands
2023-12, Molecular ecology
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/mec.16683
PMID:36156326
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研究论文 | 本文探讨了如何利用高通量测序技术（HTS）和深度学习图像分析方法，系统地进行岛屿节肢动物多样性的编目和监测，并提出了建立岛屿基因组观测网络（iGON）的框架。 | 本文首次提出将高通量测序技术与深度学习图像分析相结合，用于岛屿节肢动物多样性的研究，并探讨了在岛屿基因组观测网络框架下实施这些方法的可能性。 | 文章指出当前方法在节肢动物多样性数据可用性方面存在局限，需要进一步的技术创新和数据积累。 | 旨在通过新技术手段，深入理解岛屿生态和进化过程中节肢动物多样性的关键过程。 | 研究对象为岛屿上的节肢动物，特别是那些在生态、进化和保护生物学领域具有重要意义的物种。 | 基因组学 | NA | 高通量测序（HTS） | 深度学习 | 图像 | 文章未具体提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 267 | 2024-08-20 |
Deep Learning Model for Predicting Airway Organoid Differentiation
2023-12, Tissue engineering and regenerative medicine
IF:4.4Q2
DOI:10.1007/s13770-023-00563-8
PMID:37594633
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研究论文 | 本文介绍了一种使用深度学习模型预测气道类器官分化的方法 | 通过深度学习技术，无需免疫荧光染色即可选择与特定组织相似度高的类器官 | NA | 建立一个系统，通过深度学习选择与特定组织相似度高的类器官 | 气道类器官的分化 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 268 | 2024-08-17 |
Machine-learning-based Structural Analysis of Interactions between Antibodies and Antigens
2023-Dec-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.12.06.570397
PMID:38106177
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研究论文 | 本文通过深度学习模型分析抗体与抗原之间的结构相互作用 | 本研究能够高精度地区分抗体-抗原复合物与其他类型的蛋白质-蛋白质复合物，并能从其他常见蛋白质结合区域中识别抗原 | 模型无法预测特定抗体与其抗原的配对关系 | 旨在通过计算分析抗体与抗原的相互作用，促进对体液免疫分子机制的理解并推动新疗法的设计 | 抗体与抗原的相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 269 | 2024-08-15 |
Characterization of Wnt signaling pathway under treatment of Lactobacillus acidophilus postbiotic in colorectal cancer using an integrated in silico and in vitro analysis
2023-12-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-50047-x
PMID:38151510
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研究论文 | 本研究通过综合的计算机模拟和体外实验分析，探讨了乳酸菌酸ophilus后生物制剂对结直肠癌中Wnt信号通路的影响 | 本研究首次采用单细胞RNA测序和深度学习方法ExpiMap分析结直肠癌中的差异表达基因，并评估了乳酸菌酸ophilus后生物制剂对这些基因表达的影响 | 研究仅限于HT-29细胞系，未来研究应扩展到其他细胞系和临床试验以验证结果 | 探讨乳酸菌酸ophilus后生物制剂对结直肠癌中Wnt信号通路的影响及其治疗潜力 | 结直肠癌中的差异表达基因及其在Wnt信号通路中的作用 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）、实时定量PCR（RT-qPCR）、流式细胞术 | 深度学习 | 基因表达数据 | HT-29细胞系及正常邻近组织 | NA | NA | NA | NA |
| 270 | 2024-08-14 |
Artificial Intelligence in Breast Imaging: Opportunities, Challenges, and Legal-Ethical Considerations
2023-Dec, The Eurasian journal of medicine
DOI:10.5152/eurasianjmed.2023.23360
PMID:39128072
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综述 | 本文综述探讨了人工智能（AI）在乳腺影像中的变革性影响，特别是在全球乳腺癌病例增加的背景下 | AI通过深度学习技术在改进诊断流程方面展现出潜力，能够处理大量数据和多维信息，推动乳腺癌研究的精准医学发展 | AI的整合面临数据相关障碍、确保决策透明度和信任等挑战 | 探讨AI在乳腺影像中的应用及其法律和伦理考虑 | 人工智能在乳腺影像中的应用及其对乳腺癌诊断的影响 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 271 | 2024-08-13 |
Early transcriptomic signatures and biomarkers of renal damage due to prolonged exposure to embedded metal
2023-12, Cell biology and toxicology
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s10565-023-09806-9
PMID:37058270
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研究论文 | 研究通过高吞吐量转录组学和深度学习方法，探讨了长期暴露于嵌入金属导致的早期肾损伤的转录组特征和生物标志物 | 结合高吞吐量转录组学和深度学习技术，有效识别受金属暴露影响的肾细胞，并发现miRNA-423作为潜在的早期肾损伤血清生物标志物 | NA | 识别和检测长期暴露于嵌入金属导致的早期肾损伤 | 肾组织和血清样本中的RNA序列 | 数字病理学 | 肾损伤 | RNA测序 | 深度学习 | RNA序列数据 | 使用大鼠模型进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 272 | 2024-08-11 |
Artificial Intelligence in Stroke Imaging: A Comprehensive Review
2023-Dec-29, The Eurasian journal of medicine
DOI:10.5152/eurasianjmed.2023.23347
PMID:39109827
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在脑卒中影像学中的应用 | 介绍了多种人工智能方法在脑卒中管理中的应用，包括经典机器学习工具和深度学习模型 | 构建无偏模型需要收集大量、多样且高质量的数据，并确保训练和测试数据分布相似 | 探讨人工智能技术在脑卒中影像学中的应用及其对临床实践的影响 | 脑卒中影像学及其在临床管理中的应用 | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | NA | 支持向量机、随机森林、逻辑回归、线性判别分析、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、U-Net | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 273 | 2024-08-10 |
Developing Topics
2023-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.082896
PMID:39120921
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研究论文 | 本文使用卷积神经网络（CNN）对前额叶痴呆（FTD）、阿尔茨海默病（AD）患者和健康对照（HC）的脑电图（EEG）数据集进行分类并评估其性能 | 本研究采用深度学习方法，无需专家设计的特征工程过程，实现了对痴呆患者EEG的高性能分类 | NA | 开发一种能够对痴呆患者EEG进行高精度分类的深度学习模型 | 前额叶痴呆、阿尔茨海默病患者和健康对照的脑电图数据 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 脑电图（EEG） | 88名受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 274 | 2024-08-04 |
Deep learning in terrestrial conservation biology
2023-Dec, Biologia futura
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s42977-023-00200-4
PMID:38227170
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评论 | 本文对保护生物学中深度学习技术的应用进行了回顾 | 强调了深度学习在保护生物学中的潜力和当前技术先进性 | 提出了当前技术在数据处理方面的缓慢问题 | 探索有效的方式监测生物多样性变化 | 涉及保护生物学中的生物数据监测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 生物数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 275 | 2024-08-04 |
Predicting Anti-inflammatory Peptides by Ensemble Machine Learning and Deep Learning
2023-12-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01602
PMID:38054927
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研究论文 | 本文提出了一种通过集成机器学习和深度学习预测抗炎肽的方法 | 通过构建包含极随机树、门控循环单元和卷积神经网络的高级框架，实现了AIP预测的创新性探索 | 在独立测试集上的表现可能不代表其他广泛应用场景的预测精度 | 研究抗炎肽(AIP)的预测以加速抗炎疗法的发展 | 抗炎肽的特征和预测模型 | 机器学习 | NA | 集成机器学习，深度学习 | 极随机树，门控循环单元，卷积神经网络 | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 276 | 2024-08-04 |
An Uncertainty-Guided Deep Learning Method Facilitates Rapid Screening of CYP3A4 Inhibitors
2023-12-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01241
PMID:38055780
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研究论文 | 本文提出了一种不确定性引导的深度学习方法，以便于快速筛选CYP3A4抑制剂 | 提出了一种不确定性引导的回归模型，能够准确预测CYP3A4活性的IC值，并通过整合分类模型的预测和引入证据不确定性方法提升了预测的可靠性 | 现有模型主要提供确定性分类结果，缺乏对抑制强度的精确预测，且预测可靠性不足 | 评估CYP3A4抑制剂以避免潜在的药物相互作用和不良反应 | CYP3A4抑制剂的预测与筛选 | 机器学习 | NA | NA | 回归模型 | 化合物数据 | 27,045个化合物，其中包含4395个具有明确IC值的化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 277 | 2024-08-04 |
High-Temperature Polymer Dielectrics Designed Using an Invertible Molecular Graph Generative Model
2023-12-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01572
PMID:38061777
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研究论文 | 本文利用可逆分子图生成模型生成高温聚合物介电材料 | 提出了一种基于可逆正规化流的分子图生成模型，用于高温聚合物介电材料的设计 | 使用的数据集主要是通过基于RNN的生成模型生成的，可能影响模型的普适性 | 高效设计高温聚合物介电材料 | 假设有前景的高温聚合物介电材料 | 材料科学 | NA | 深度生成模型 | 可逆图生成模型 | 分子图 | 包含250k个聚合物分子图 | NA | NA | NA | NA |
| 278 | 2024-08-04 |
GGNpTCR: A Generative Graph Structure Neural Network for Predicting Immunogenic Peptides for T-cell Immune Response
2023-12-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01293
PMID:37990917
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研究论文 | 本研究提出了一种基于生成图结构的深度学习框架GGNpTCR，用于预测T细胞受体与肽的相互作用 | GGNpTCR模型能够有效预测训练数据集中未出现的新抗原的相互作用，并改善了现有的方法 | 未提及特定的局限性 | 研究T细胞受体与人类抗原之间的相互作用以推动疫苗和免疫治疗的发展 | 重点研究T细胞受体与外源性肽的相互作用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 生成图结构 | 序列信息 | 使用了大规模COVID-19数据集和多种数据集进行性能评估 | NA | NA | NA | NA |
| 279 | 2024-08-04 |
Ensemble Geometric Deep Learning of Aqueous Solubility
2023-12-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01536
PMID:37990484
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研究论文 | 这个文章探讨了几何深度学习在预测分子特性如水溶性方面的应用 | 提出了基于谱卷积和空间卷积的图神经网络架构的两个集成模型 | 在对巨噬细胞迁移抑制因子抑制剂的测试中表现出模型的局限性 | 本研究旨在利用几何深度学习来改进药物候选分子的药物动力学 | 207个分子的验证集以及系列的苯酰脲衍生物和苯二氮卓衍生物 | 数字病理学 | NA | 图神经网络 | SolNet-GCN和SolNet-GAT | 分子特性数据 | 207个分子 | NA | NA | NA | NA |
| 280 | 2024-08-04 |
A Multimodal Deep Learning Framework for Predicting PPI-Modulator Interactions
2023-12-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01527
PMID:38037990
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研究论文 | 本研究提出了一种基于序列的深度学习框架MultiPPIMI，用于预测PPI靶标与调节剂之间的相互作用 | 本研究的创新点在于MultiPPIMI能够在不需要靶标结构或参考调节剂的情况下，预测任意给定PPI靶标与调节剂之间的相互作用 | 本研究未提供对所有PPI调节剂的全面评估 | 本研究旨在开发一种新的框架来识别PPI介导的相互作用 | 本研究的对象为蛋白质相互作用靶标和调节剂 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 双线性注意力网络 | 基准数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |