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
2041	2024-12-09	Drug-Online: an online platform for drug-target interaction, affinity, and binding sites identification using deep learning 2024-Apr-20, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05783-w PMID:38641811	研究论文	本文介绍了一个名为Drug-Online的在线平台，用于药物-靶点相互作用、亲和力和结合位点的识别	Drug-Online是首个集成药物-靶点相互作用、亲和力和结合位点识别的在线平台	NA	开发一个集成药物-靶点相互作用、亲和力和结合位点识别的在线平台，以促进药物筛选、靶点识别和靶点功能理解	药物-靶点相互作用、亲和力和结合位点	机器学习	NA	图神经网络（GNN）和卷积神经网络（CNN）	GNN和CNN	NA	NA
2042	2024-12-09	Haplotype function score improves biological interpretation and cross-ancestry polygenic prediction of human complex traits 2024-04-19, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.92574 PMID:38639992	研究论文	提出了一种新的框架用于人类遗传关联研究，通过深度学习模型计算功能基因组活性评分，并应用于14种复杂性状的分析	引入了一种新的Haplotype Function Score (HFS)评分，取代了传统的单核苷酸多态性(SNP)分析，显著提高了因果关联的发现和生物学解释	NA	改进人类复杂性状的遗传关联研究和跨祖先的多基因预测	14种复杂性状的遗传关联	机器学习	NA	深度学习模型	Sei	基因组数据	UK Biobank中的个体数据
2043	2024-12-09	Deep learning prediction of renal anomalies for prenatal ultrasound diagnosis 2024-04-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-59248-4 PMID:38641713	研究论文	研究探讨了深度学习模型在产前超声诊断中预测胎儿肾脏异常的应用	提出了适应性的两类表示和多类模型解释方法，并使用可解释AI工具Grad-CAM和HiResCAM来分析模型预测	NA	探索深度学习在早期检测胎儿肾脏异常中的应用	胎儿肾脏异常的产前超声图像	计算机视觉	肾脏疾病	深度学习	多类模型	图像	969张超声图像，包括646张对照图像和323张肾脏异常图像
2044	2024-12-09	Deep learning-enabled detection of rare circulating tumor cell clusters in whole blood using label-free, flow cytometry 2024-04-16, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d3lc00694h PMID:38456773	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的无标记流式细胞术，用于在全血中检测罕见的循环肿瘤细胞簇	本文扩展了基于深度学习的峰值检测和分类模型，用于检测全血数据中的循环肿瘤细胞簇，相比传统的机器学习方法，具有更低的误报率和更高的检测精度	本文未详细讨论该技术的临床应用和实际操作中的挑战	开发一种高效、无标记的方法来检测全血中的循环肿瘤细胞簇，以作为转移性肿瘤的潜在生物标志物	循环肿瘤细胞簇	机器学习	NA	流式细胞术	深度学习	全血数据	未明确提及具体样本数量
2045	2024-12-09	FiTMuSiC: leveraging structural and (co)evolutionary data for protein fitness prediction 2024-04-16, Human genomics IF:3.8Q2 DOI:10.1186/s40246-024-00605-9 PMID:38627807	研究论文	本文介绍了一种新的蛋白质适应性预测工具FiTMuSiC，利用结构、进化和共进化信息进行预测	FiTMuSiC在第六轮基因组解释挑战（CAGI6）中表现优异，预测准确性高，且模型简单，能够与复杂的深度学习模型如AlphaMissense相媲美	NA	系统预测突变对蛋白质适应性的影响，以理解遗传疾病	蛋白质适应性预测	生物信息学	NA	NA	NA	结构数据、进化数据、共进化数据	涉及多个蛋白质目标，如羟甲基胆红素合酶（HMBS）和人类葡萄糖激酶（GCK）
2046	2024-12-09	Deep learning predictions of TCR-epitope interactions reveal epitope-specific chains in dual alpha T cells 2024-Apr-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-47461-8 PMID:38615042	研究论文	研究开发了一种名为MixTCRpred的深度学习模型，用于预测TCR与表位的相互作用，并揭示了双α链T细胞中的表位特异性链	开发了MixTCRpred模型，能够准确预测TCR识别多种病毒和癌症表位，并提供了多重单细胞TCR测序的质量控制工具	NA	开发一种工具来预测TCR与特定表位的相互作用，并解释来自批量和表位特异性T细胞的TCR测序数据	TCR与表位的相互作用，以及双α链T细胞中的表位特异性链	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	17,715个αβTCR与数十个I类和II类表位的相互作用数据
2047	2024-12-09	AcquisitionFocus: Joint Optimization of Acquisition Orientation and Cardiac Volume Reconstruction Using Deep Learning 2024-Apr-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24072296 PMID:38610507	研究论文	本文提出了一种深度学习模型，用于在心脏电影成像中联合优化采集方向和心脏体积重建	本文的创新点在于使用深度学习模型同时优化切片采集方向和心脏体积重建，以减少采集时间和提高数据质量	NA	评估在最小采集时间内整个心脏运动的形状重建质量	心脏体积形状和切片采集方向	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	多个心脏腔室的体积形状
2048	2024-12-09	Distribution-Agnostic Deep Learning Enables Accurate Single-Cell Data Recovery and Transcriptional Regulation Interpretation 2024-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202307280 PMID:38380499	研究论文	本文开发了一种分布无关的深度学习模型Bis，用于准确恢复单细胞基因表达数据并解释转录调控	Bis模型采用最优传输自动编码器，能够捕捉单细胞RNA测序数据的复杂分布，并通过正则化细胞嵌入空间来处理数据稀疏性	NA	解决单细胞RNA测序中基因表达值缺失的问题，并提高数据恢复的准确性	单细胞基因表达数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	自动编码器	基因表达数据	NA
2049	2024-12-09	Deep learning-assisted low-cost autofluorescence microscopy for rapid slide-free imaging with virtual histological staining 2024-Apr-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.515018 PMID:38633074	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的低成本自荧光显微镜技术，用于快速无载玻片成像并实现虚拟组织学染色	使用低成本的发光二极管（LED）替代昂贵的紫外线激光器，并通过深度学习框架增强宽场显微镜成像效果	NA	改进组织学工作流程，降低成像成本并提高成像速度	无载玻片成像技术及虚拟组织学染色	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
2050	2024-12-09	Improving the performance of supervised deep learning for regulatory genomics using phylogenetic augmentation 2024-03-29, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae190 PMID:38588559	研究论文	本文探讨了使用进化相关序列进行数据增强以提高监督深度学习模型在调控基因组学中的性能	提出了一种名为进化增强的数据增强方法，通过引入其他物种的进化相关序列来提高模型性能	未提及	提高监督深度学习模型在调控基因组学中的性能	调控基因组序列及其功能	基因组学	NA	监督深度学习	深度学习模型	基因组序列	未提及具体数量
2051	2024-12-09	Infodemiology of Influenza-like Illness: Utilizing Google Trends' Big Data for Epidemic Surveillance 2024-Mar-27, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13071946 PMID:38610711	研究论文	本研究利用Google Trends的大数据和气候变量，通过多重回归模型分析流感样疾病（ILI）的流行模式	本研究首次将Google Trends搜索数据与气候变量结合，用于预测流感样疾病的流行趋势，并发现温度是关键预测因素	本研究仅限于分析特定关键词和气候变量对ILI的影响，未考虑其他可能的影响因素	研究如何利用Google Trends和气候数据预测流感样疾病的流行趋势，以辅助政府决策	流感样疾病（ILI）的流行趋势及其与Google Trends搜索数据和气候变量的关系	NA	NA	多重回归分析	ARIMA	文本	NA
2052	2024-12-09	DeepSeeded: Volumetric Segmentation of Dense Cell Populations with a Cascade of Deep Neural Networks in Bacterial Biofilm Applications 2024-Mar-15, Expert systems with applications IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.eswa.2023.122094 PMID:38646063	研究论文	本文提出了一种名为DeepSeeded的新型3D细胞分割方法，通过级联深度学习架构在细菌生物膜应用中实现密集细胞群体的体积分割	本文的创新点在于提出了一种级联深度学习架构，结合欧几里得距离变换和体素级分类来检测细胞种子，从而实现对密集、强度不均匀的显微镜图像体积中接触细胞实例的分割	NA	本文的研究目的是开发一种能够准确分割高密度细胞群体的自动分割方法，以促进生物医学研究中的新发现	本文的研究对象是细菌生物膜中的密集细胞群体	计算机视觉	NA	深度学习	级联深度神经网络	3D显微镜图像	合成数据集和两个真实生物膜数据集
2053	2024-12-09	Classifying forensically important flies using deep learning to support pathologists and rescue teams during forensic investigations 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314533 PMID:39637032	研究论文	本文提出使用计算机视觉和深度学习技术对法医重要蝇类进行分类，以支持法医调查和救援团队	利用深度学习模型对蝇类进行高效准确的分类，特别是在危机情况下使用无人机进行搜索	NA	开发一种深度学习模型，用于在法医昆虫学中对蝇类进行分类，以支持法医调查和救援行动	法医重要蝇类，包括Calliphoridae、Sarcophagidae、Rhiniidae及其属Chrysomya、Lucilia、Sarcophaga、Rhiniinae和Stomorhina	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNetV3-Large和VGG19	图像	NA
2054	2024-12-09	Effective feature selection based HOBS pruned- ELM model for tomato plant leaf disease classification 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315031 PMID:39637070	研究论文	本文提出了一种基于HOBS修剪的ELM模型，用于番茄植物叶片病害的实时分类	采用大象群优化算法选择相关特征，并结合HOBS和修剪的ELM优化网络参数，显著减少了计算复杂性和模型大小	NA	构建一种轻量级的卷积神经网络架构，用于番茄植物叶片病害的实时分类	番茄植物叶片的病害分类	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	8000张番茄植物叶片图像，涵盖10个不同类别
2055	2024-12-09	geodl: An R package for geospatial deep learning semantic segmentation using torch and terra 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315127 PMID:39637071	研究论文	介绍了一个名为geodl的R包，用于在R语言环境中进行地理空间深度学习语义分割	geodl是首个在R语言中实现地理空间深度学习的包，基于torch和terra包，简化了软件环境需求	NA	开发一个在R语言中实现地理空间深度学习的工具包	地理空间数据和地球科学数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
2056	2024-12-09	Managing linguistic obstacles in multidisciplinary, multinational, and multilingual research projects 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0311967 PMID:39637194	研究论文	本文通过实证方法探讨了多学科、多国和多语言研究项目中术语混淆的来源及其影响	本文通过对比两个不同团队的经验，识别并分类了术语障碍，并提出了六项改进建议	本文的建议基于单一经验，需要进一步讨论和测试	探讨多学科、多国和多语言研究项目中的术语障碍及其解决方案	多学科、多国和多语言研究团队中的术语障碍	自然语言处理	NA	深度学习（人工智能）	NA	文本	两个团队的经验
2057	2024-12-09	A comprehensive review of the recent advances on predicting drug-target affinity based on deep learning 2024, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2024.1375522 PMID:38628639	综述	本文综述了基于深度学习的药物-靶点亲和力预测的最新进展	深度学习在计算生物学中的应用，特别是药物-靶点亲和力预测方面的新方法	NA	帮助研究人员理解现有方法的优缺点，并开发高精度的药物-靶点亲和力预测工具	药物-靶点亲和力预测	机器学习	NA	深度学习	CNN, RNN, Transformer, GNN	序列和结构数据	NA
2058	2024-12-09	GSB: GNGS and SAG-BiGRU network for malware dynamic detection 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0298809 PMID:38635682	研究论文	本文提出了一种基于GNGS和SAG-BiGRU网络的恶意软件动态检测方法	创新点在于使用GNGS算法构建新的平衡数据集，并通过SAG-BiGRU网络提取局部和全局特征，提高少数类别恶意软件的检测率	NA	解决恶意软件检测中数据分布不平衡问题，提高少数类别恶意软件的检测率	恶意软件及其变种的动态检测	机器学习	NA	GNGS, SAG, BiGRU	SAG-BiGRU网络	数据集	使用阿里巴巴云数据集进行恶意软件多分类实验
2059	2024-12-09	Computational Language Modeling and the Promise of In Silico Experimentation 2024, Neurobiology of language (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/nol_a_00101 PMID:38645624	研究论文	本文讨论了基于深度学习的编码模型在语言神经科学中的应用，提出了一种新的计算实验范式	提出了基于深度学习的编码模型，结合了受控实验的可解释性和自然刺激实验的广泛适用性	讨论了该方法的优缺点，指出其局限性	探讨计算语言建模和计算机实验在语言神经科学中的潜力	语言神经科学中的实验范式	自然语言处理	NA	深度学习	编码模型	文本	NA
2060	2024-12-08	Evaluating chemical effects on human neural cells through calcium imaging and deep learning 2024-Dec-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111298 PMID:39634567	研究论文	本研究利用深度学习模型分析了人诱导多能干细胞衍生的神经前体细胞在暴露于四种代表性化学物质后的钙动态变化	本研究开发了一种利用深度学习平台进行化学物质对人神经功能影响的初步筛选方法	NA	评估化学物质对人类神经细胞的影响	人诱导多能干细胞衍生的神经前体细胞	机器学习	NA	钙成像	深度学习模型	钙动态数据	暴露于不同浓度四种化学物质的人诱导多能干细胞衍生的神经前体细胞