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
141	2024-08-05	Enhancing Opioid Bioactivity Predictions through Integration of Ligand-Based and Structure-Based Drug Discovery Strategies with Transfer and Deep Learning Techniques 2023-12-21, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.3c05306 PMID:38084046	研究论文	本研究通过整合基于配体和基于结构的药物发现策略，利用迁移学习和深度学习技术提高阿片类药物的生物活性预测	本文创新性在于应用迁移学习构建稳健的深度学习模型，以增强对每种阿片受体亚型的配体生物活性预测	本研究的局限性在于可能仍面临训练样本不足的问题，影响预测性能	研究旨在寻找更好的阿片类药物，降低成瘾潜力，以应对阿片类药物危机	研究对象为阿片类药物及其对应的受体亚型	机器学习	NA	深度学习	NA	生物活性数据	大型生物活性数据集
142	2024-08-05	Adaptive Sampling Methods for Molecular Dynamics in the Era of Machine Learning 2023-12-21, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.3c04843 PMID:38081185	评论	本文探讨了在分子动力学中应用的自适应采样算法	提出了一种仅通过在特定种子上重新启动MD轨迹来增强采样的自适应采样算法	本文讨论了自适应采样方法的不足之处	研究旨在改善分子动力学中蛋白质构象变化的采样	重点关注自适应采样算法及其在真实系统中的应用	计算机视觉	NA	深度学习技术	NA	NA	NA
143	2024-08-07	Exploring infection clinicians' perceptions of bias in Large Language Models (LLMs) like ChatGPT: A deep learning study 2023-12, The Journal of infection IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.jinf.2023.09.006 PMID:37743022	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
144	2024-08-05	Human-in-the-Loop Optimization for Deep Stimulus Encoding in Visual Prostheses 2023-Dec, Advances in neural information processing systems PMID:38984104	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和贝叶斯优化的新方法，用于视觉假体中的刺激编码优化。	提出了一种新的深度编码网络来为个体患者生成最佳刺激，并采用偏好贝叶斯优化策略进行个性化参数优化	尽管方法有效，但存在对高维刺激的处理能力不足的问题	旨在提高视觉假体患者的感知体验	研究视觉假体患者的个性化刺激编码	数字病理学	NA	深度学习，贝叶斯优化	深度编码网络	刺激参数数据	NA
145	2024-08-05	A Review of Machine Learning and Algorithmic Methods for Protein Phosphorylation Site Prediction 2023-12, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1016/j.gpb.2023.03.007 PMID:37863385	综述	该综述组织了与磷酸化位点预测相关的知识，以促进该领域的未来研究	综述了磷酸化位点（p-site）预测的算法和机器学习方法，并提出重要的特征提取技术	在线p-site预测工具在未见过的蛋白质上的实际性能显著低于相关研究论文中报告的结果	整理和总结与磷酸化位点预测相关的知识	涉及磷酸化修饰及其在生物过程中的角色的蛋白质	机器学习	神经疾病和癌症	NA	传统和端到端深度学习方法	蛋白质数据	创建自2022年dbPTM数据库的新蛋白质的三个测试集
146	2024-08-07	Correlating Deep Learning-Based Automated Reference Kidney Histomorphometry with Patient Demographics and Creatinine 2023-12-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000299 PMID:37966063	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
147	2024-08-07	Response to Letter Regarding the Article "Automated Segmentation of Intracranial Thrombus on NCCT and CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke Using a Coarse-to-Fine Deep Learning Model" 2023-12-29, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8075 PMID:38164534	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
148	2024-08-05	Form follows function: Nuclear morphology as a quantifiable predictor of cellular senescence 2023-12, Aging cell IF:8.0Q1 DOI:10.1111/acel.14012 PMID:37845808	研究论文	本文探讨了核形态在细胞衰老中的可量化预测能力	通过深度学习算法分析核形态，能够准确区分增殖细胞和衰老细胞	未提及具体的研究限制	研究核形态作为衰老的预测生物标志物	不同细胞类型和物种的细胞	数字病理学	衰老相关疾病	深度学习算法	NA	图像	NA
149	2024-08-05	Calibrated geometric deep learning improves kinase-drug binding predictions 2023-Dec, Nature machine intelligence IF:18.8Q1 DOI:10.1038/s42256-023-00751-0 PMID:38962391	研究论文	本文提出了一种深度学习算法KDBNet，能够利用三维结构数据来预测激酶与药物的结合亲和力	KDBNet结合了3D蛋白质和分子结构数据，利用图神经网络学习结合口袋和药物的几何和空间特征	目前的方法主要集中在局部特征的利用上，可能忽视结合过程的3D特性	探索激酶与化合物之间的相互作用并揭示新型结合活性	激酶和药物分子	机器学习	癌症	深度学习	图神经网络	3D蛋白质和分子结构数据	NA
150	2024-08-05	Benchmarking splice variant prediction algorithms using massively parallel splicing assays 2023-12-21, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-023-03144-z PMID:38129864	研究论文	本文基于大规模平行剪接检测评估了八种广泛使用的剪接效应预测算法	创新之处在于利用大规模平行剪接实验数据为算法性能提供实验验证，以解决当前常用算法性能不一致的问题	本文主要集中在已知基因集的变异上，可能限制了结果的普遍适用性	旨在评估和比较不同剪接变异预测算法的性能	研究对象为3616种变异，涉及五个基因的剪接效应	数字病理学	NA	大规模平行剪接检测（MPSAs）	深度学习模型	变异数据	3616种变异
151	2024-08-05	Revealing hidden patterns in deep neural network feature space continuum via manifold learning 2023-Dec-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43958-w PMID:38129376	研究论文	本文介绍了一种用于深度神经网络特征可视化的新方法	提出了一种流形发现与分析（MDA）方法，可有效可视化回归特征，并保留特征空间的局部几何形状	现有可视化技术仅适用于分类任务，回归任务的可视化仍面临挑战	开发一种可靠的框架和计算方法来可视化深度学习中的回归特征	深度神经网络提取的特征空间中的高维回归特征	计算机视觉	NA	深度神经网络	NA	特征数据	NA
152	2024-08-07	Moving From PQRST to AI: Advancing Transparency, Reliability, and Clinical Translation in ECG Deep Learning 2023-Dec, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2023.100682 PMID:38938477	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
153	2024-08-05	Clinical Applications, Methodology, and Scientific Reporting of Electrocardiogram Deep-Learning Models: A Systematic Review 2023-Dec, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2023.100686 PMID:38288263	研究论文	本文对电心电图深度学习模型的临床应用、方法学和科学报告进行了系统性回顾	该研究定义了临床相关ECG深度学习模型的现状，并考察了这些研究的科学报告实践	方法学报告存在高度变异，无法重现模型的完整信息的出版物较少	探讨电心电图深度学习模型的现状及其科学报告的实践	临床相关的电心电图深度学习模型	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	NA	44篇文献，包含53个独特的、临床相关的ECG深度学习模型
154	2024-08-05	3DCNN predicting brain age using diffusion tensor imaging 2023-Dec, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-023-02915-x PMID:37672142	研究论文	这篇文章提出了一种基于扩散张量成像的3DCNN模型来预测大脑年龄	首次利用扩散张量成像（DTI）数据来预测大脑年龄，并使用3D卷积神经网络模型	未提及具体的限制	研究如何通过神经影像学技术预测大脑年龄	分析来自六个公开数据集的2406个样本（年龄范围为17-60岁）	计算机视觉	NA	扩散张量成像（DTI）	3D卷积神经网络（3DCNN）	影像	2406个样本
155	2024-08-05	Accelerated Diffusion-Weighted Imaging in 3 T Breast MRI Using a Deep Learning Reconstruction Algorithm With Superresolution Processing: A Prospective Comparative Study 2023-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000000997 PMID:37428618	研究论文	本研究比较了使用深度学习重建算法的加速扩散加权成像（DWI DL）与标准成像在乳腺MRI中的应用效果	本研究展示了深度学习加速的DWI序列显著缩短了采集时间，并改善了病变的显著性	DWI DL的信噪比和对比噪音比未表现出显著差异且某些图像伪影评分较高	评估深度学习加速的扩散加权成像序列在乳腺MRI中的采集时间和图像质量	本研究涉及65名参与者，评估其乳腺中的恶性和良性病变	数字病理学	乳腺癌	深度学习重建算法	NA	图像	65名参与者
156	2024-08-05	A Comprehensive Evaluation of Generalizability of Deep Learning-Based Hi-C Resolution Improvement Methods 2023-12-29, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes15010054 PMID:38254945	研究论文	本研究评估了现有Hi-C分辨率提升方法的可泛化性。	提出了一个框架Hi-CY，使用多种评估指标比较现有的Hi-C分辨率提升方法，并强调了现有方法在稀疏Hi-C数据集上的性能不足。	现有深度学习方法在实验生成的稀疏Hi-C数据集上泛化能力差，性能降低高达57%。	研究Hi-C分辨率提升方法的可泛化性，并识别改进的方向。	评估七个实验生成的低分辨率Hi-C数据集，分析不同稀疏程度的读取情况。	机器学习	NA	Hi-C	深度学习方法	Hi-C数据集	七个实验生成的低分辨率Hi-C数据集
157	2024-08-05	Machine Learning to Advance Human Genome-Wide Association Studies 2023-12-25, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes15010034 PMID:38254924	综述	本文综述了机器学习在对人类基因组广泛关联研究中的应用	本文创新性在于介绍了机器学习在分配人类遗传位点与健康结果之间的应用，强调了新工具的整合	文章中提到的方法和工具在应用方面的优势和挑战，但未深入探讨具体的实践案例	探讨机器学习在遗传流行病学研究中的应用进展与潜力	主要讨论人类基因组与健康结果之间的关系	机器学习	NA	机器学习，包括深度学习和增强学习	NA	遗传变异数据	NA
158	2024-08-05	A Triboelectric Sensor with Double Bubble Structure Applied in a High Security Double Lock System 2023-12-22, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.3c01574 PMID:38063342	研究论文	提出了一种集成了双气泡结构的摩擦电传感器的高安全性双锁系统	创新点在于将摩擦电纳米发电机与深度学习模型结合，使用双气泡结构提高灵敏度	未提及实际应用中的长期稳定性和耐用性	设计一种具有更高安全性能的智能锁系统	聚焦于摩擦电传感器和深度学习模型的集成应用	数字病理学	NA	摩擦电纳米发电机	长短期记忆网络	生理信号	实验中使用了识别四种典型呼吸信号的样本
159	2024-08-05	The Evolution of Artificial Intelligence in Biomedicine: Bibliometric Analysis 2023-Dec-19, JMIR AI DOI:10.2196/45770 PMID:38875563	研究论文	本研究探讨了生物医学领域中人工智能技术的演变和未来趋势。	提出了背景增强预测方法，提升了回归模型的预测效果。	研究可能局限于已发表文献的数据，未能覆盖所有相关领域。	预测不同生物医学领域中人工智能技术的未来发展趋势。	分析与人工智能和生物医学交叉领域相关的文献。	计算机视觉	NA	回归模型	背景增强预测模型	文献数据	从PubMed数据库中收集的大量相关文章
160	2024-08-05	Deep Learning and Gastric Cancer: Systematic Review of AI-Assisted Endoscopy 2023-Dec-06, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13243613 PMID:38132197	综述	本综述评估了深度学习在胃癌早期检测中的应用现状	探讨了深度学习在胃癌分类、检测和肿瘤特征评估中的潜力	主要集中于单中心研究和未披露的数据集，对结果的普适性产生影响	研究深度学习在胃癌前期、早期及相关病变分析中的应用	利用内镜图像检测胃肿瘤的深度学习算法	计算机视觉	胃癌	深度学习	多种深度学习技术	图像	42项研究