深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
3941	2024-12-17	Is fragment-based graph a better graph-based molecular representation for drug design? A comparison study of graph-based models 2024-02, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107811 PMID:38168647	研究论文	本文比较了基于片段的图表示与传统图表示在药物设计中的效果	提出了基于片段的图表示方法，并通过实验验证其在数据有限情况下的优势	在大量训练数据的情况下，基于片段的分子图表示不一定优于传统方法	评估基于片段的图表示在药物设计中的有效性	比较八种基于深度学习算法的模型在12个基准数据集上的预测能力	机器学习	NA	图神经网络（GNNs）	GCN, AttentiveFP, D-MPNN, PharmHGT	分子数据	12个基准数据集	NA	NA	NA	NA
3942	2024-12-17	Improving brain age prediction with anatomical feature attention-enhanced 3D-CNN 2024-02, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107873 PMID:38181606	研究论文	提出了一种基于解剖特征注意力增强的3D卷积神经网络，用于改进从结构磁共振成像数据预测脑年龄	引入了解剖特征注意力（AFA）模块，有效捕捉显著的解剖特征，并结合深度卷积特征，简化了深度卷积特征的提取过程	未提及具体的技术局限性	改进从结构磁共振成像数据预测脑年龄的准确性	从结构磁共振成像数据中提取的解剖特征和深度卷积特征	计算机视觉	NA	深度学习	3D卷积神经网络（3D-CNN）	图像	2501个样本	NA	NA	NA	NA
3943	2024-12-17	Large-scale genomic survey with deep learning-based method reveals strain-level phage specificity determinants 2024-01-02, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giae017 PMID:38649301	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的SpikeHunter方法，用于大规模分析噬菌体编码的尾丝蛋白，揭示了噬菌体特异性的决定因素	首次使用深度学习方法（基于ESM-2蛋白语言模型）对大规模噬菌体尾丝蛋白进行分析，揭示了尾丝蛋白在决定噬菌体宿主范围中的关键作用	NA	研究噬菌体特异性的决定因素，为噬菌体疗法提供指导	噬菌体编码的尾丝蛋白及其与细菌多糖受体的相互作用	机器学习	NA	深度学习	ESM-2蛋白语言模型	基因组数据	787,566个细菌基因组，来自5种高致病性抗生素抗性病原体	NA	NA	NA	NA
3944	2024-12-17	Stratum corneum nanotexture feature detection using deep learning and spatial analysis: a noninvasive tool for skin barrier assessment 2024-Jan-02, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giae095 PMID:39657103	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和空间分析的皮肤屏障评估方法，用于检测角质层纳米纹理特征	本文创新性地结合了深度学习目标检测器和空间分析算法，开发了一种精确计算CNO密度的方法，称为有效角质层地形指数（ECTI）	本文的局限性在于样本量相对较小，且仅针对特应性皮炎患者和健康对照组	开发一种非侵入性工具，用于评估皮肤屏障功能，并区分不同严重程度的特应性皮炎	特应性皮炎患者和健康对照组的角质层纳米纹理特征	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	目标检测器	图像	45名特应性皮炎患者和15名健康对照组，共1000多张角质层纳米纹理图像	NA	NA	NA	NA
3945	2024-12-17	Learning a generalized graph transformer for protein function prediction in dissimilar sequences 2024-Jan-02, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giae093 PMID:39657158	研究论文	本文提出了一种名为GALA的新方法，结合图变换器架构和注意力池化模块，用于蛋白质功能预测，并通过对抗学习和标签嵌入对齐来提高模型的泛化能力	GALA方法通过对抗学习和标签嵌入对齐，确保了在不同环境下的表示不变性，显著提高了对非同源蛋白质功能预测的泛化能力	NA	开发一种能够对非同源蛋白质进行功能预测的深度学习方法	蛋白质序列和结构	机器学习	NA	图变换器架构、对抗学习、注意力池化模块	图变换器	序列、结构	来自PDB数据库和Swiss-Prot数据库的数据集	NA	NA	NA	NA
3946	2024-12-17	Forecasting air pollution with deep learning with a focus on impact of urban traffic on PM10 and noise pollution 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313356 PMID:39656668	研究论文	本研究使用带有长短期记忆单元（LSTM）的循环神经网络（RNN）模型，预测斯科普里多个地点的PM10颗粒物水平，并分析城市交通对空气和噪音污染的影响	本研究首次利用深度学习模型预测多个地点的PM10水平，并分析了城市交通对空气和噪音污染的影响	研究仅限于斯科普里的数据，且未探讨其他可能影响空气污染的因素	预测空气污染水平并分析城市交通对其的影响	PM10颗粒物水平及城市交通对空气和噪音污染的影响	机器学习	NA	NA	RNN, LSTM	数据	多个地点的历史空气质量测量数据及气象条件数据	NA	NA	NA	NA
3947	2024-12-17	CISepsis: a causal inference framework for early sepsis detection 2024, Frontiers in cellular and infection microbiology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcimb.2024.1488130 PMID:39679198	研究论文	本文提出了一种基于因果推理的早期脓毒症检测方法，通过消除混杂因素的影响来提高模型的预测准确性	本文的创新点在于引入了因果推理框架，通过后门调整和工具变量方法消除混杂因素的影响，从而更准确地捕捉脓毒症的因果关系	本文的局限性在于未来研究需要进一步探索特定指标或治疗干预对脓毒症的影响，并验证该方法在临床应用中的潜力	本文的研究目的是提高早期脓毒症检测的准确性，增强模型的泛化能力、鲁棒性和可解释性	本文的研究对象是脓毒症的早期预测	机器学习	脓毒症	因果推理	NA	结构化数据和非结构化数据	使用了MIMIC-IV数据集	NA	NA	NA	NA
3948	2024-12-16	The top 100 most-cited articles on artificial intelligence in breast radiology: a bibliometric analysis 2024-Dec-12, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01869-4 PMID:39666106	综述	本文对人工智能在乳腺放射学领域中最具影响力的100篇高被引文章进行了文献计量分析	本文通过文献计量分析，总结了人工智能在乳腺放射学领域中最具影响力的研究成果和趋势	本文仅基于文献计量分析，未涉及具体技术的深入研究	识别人工智能在乳腺影像学中最具影响力的出版物	人工智能在乳腺放射学领域的研究文献	计算机视觉	乳腺癌	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3949	2024-12-16	Non-invasive eye tracking and retinal view reconstruction in free swimming schooling fish 2024-Dec-12, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-07322-y PMID:39668195	研究论文	本研究介绍了一种非侵入性技术，用于在大型3D竞技场中跟踪和重建自由游泳鱼类的视网膜视图，无需行为训练	该方法结合了多摄像头角度、深度学习进行3D鱼类姿态重建、透视变换和眼动追踪，实现了非侵入性的3D眼动追踪	研究仅在两条鱼的数据上进行了验证，未来需要扩展到更多样本以验证其普适性	开发一种非侵入性方法来研究自由游泳鱼类的视觉信息处理和注意力机制	自由游泳的鱼类及其在群体行为中的眼动和视网膜视图	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	两条鱼	NA	NA	NA	NA
3950	2024-12-16	Deep Learning Assisted Plasmonic Dark-Field Microscopy for Super-Resolution Label-Free Imaging 2024-Dec-11, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.4c04399 PMID:39586837	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的等离子体暗场显微镜（DAPD），用于无标记超分辨率成像	通过结合等离子体暗场显微镜和深度学习辅助的图像重建，实现了单帧超分辨率成像，相较于传统暗场显微镜显著提高了空间分辨率	目前仅展示了2.8倍的分辨率提升，未来仍有改进空间	开发一种新型的无标记超分辨率成像技术	无标记样本的暗场显微图像	计算机视觉	NA	等离子体暗场显微镜	卷积神经网络（CNN）	图像	多种无标记样本	NA	NA	NA	NA
3951	2024-12-16	Removing Adversarial Noise in X-ray Images via Total Variation Minimization and Patch-Based Regularization for Robust Deep Learning-based Diagnosis 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00919-5 PMID:38886292	研究论文	本文提出了一种利用总变差最小化和基于块的正则化方法来去除X射线图像中的对抗噪声，以提高基于深度学习的诊断模型的鲁棒性	本文创新性地引入了总变差最小化方法来对抗对抗噪声，显著提高了模型在对抗攻击下的诊断准确性	本文仅以COVID-19诊断为案例研究，未探讨该方法在其他疾病诊断中的应用效果	提高基于深度学习的放射学疾病诊断模型在对抗攻击下的鲁棒性	COVID-19肺炎、非COVID肺炎和无肺炎的肺部X射线图像	计算机视觉	肺部疾病	总变差最小化	CNN	图像	包含无肺炎、COVID-19肺炎和非COVID肺炎病例的肺部X射线图像	NA	NA	NA	NA
3952	2024-12-16	ERL-ProLiGraph: Enhanced representation learning on protein-ligand graph structured data for binding affinity prediction 2024-Dec, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202400044 PMID:39404190	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的蛋白质-配体结合亲和力预测方法ERL-ProLiGraph，通过图结构数据增强表示学习	该方法创新性地使用图表示法来表示蛋白质和配体，旨在从两者的结构信息中学习以提高结合亲和力预测的准确性	NA	开发一种高效且更准确的蛋白质-配体结合亲和力预测方法，以加速药物发现过程	蛋白质-配体结合亲和力	机器学习	NA	深度学习算法	NA	图结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
3953	2024-12-16	Structural comparison of homologous protein-RNA interfaces reveals widespread overall conservation contrasted with versatility in polar contacts 2024-Dec, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012650 PMID:39625988	研究论文	本文通过分析2022对结构同源的蛋白质-RNA界面，研究了蛋白质-RNA界面结构的进化	发现了蛋白质-RNA界面中距离依赖性接触和非极性接触的高度保守性，以及氢键、盐桥和π堆积相互作用的多样性	由于结构数据的稀缺性和这些复合物的灵活性，蛋白质-RNA结构预测仍落后于蛋白质-蛋白质界面预测	研究蛋白质-RNA界面结构的进化，并探索将进化信号整合到预测蛋白质-RNA结构建模方法中的可能性	2022对结构同源的蛋白质-RNA界面	生物信息学	NA	NA	NA	结构数据	2022对结构同源的蛋白质-RNA界面	NA	NA	NA	NA
3954	2024-12-16	Advanced vision transformers and open-set learning for robust mosquito classification: A novel approach to entomological studies 2024-Dec, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012654 PMID:39671336	研究论文	本文提出了一种利用先进的视觉Transformer和开放集学习技术进行蚊子分类的创新方法	引入了结合Transformer深度学习模型与数据增强及预处理方法的框架，并利用开放集学习技术处理未见过的类别	NA	提高蚊子分类的效率和准确性，以支持有效的监测和控制	十种蚊子物种的分类	计算机视觉	NA	视觉Transformer	Transformer	图像	NA	NA	NA	NA	NA
3955	2024-12-16	DeepDR: a deep learning library for drug response prediction 2024-Nov-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae688 PMID:39558584	研究论文	本文介绍了一个名为DeepDR的深度学习库，专门用于药物反应预测	DeepDR是首个专门为药物反应预测开发的深度学习库，简化了药物和细胞特征化、模型构建、训练和推理的过程	NA	推动精准医学和药物发现的发展	药物反应预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	药物和细胞特征	NA	NA	NA	NA	NA
3956	2024-12-16	Multi-kernel feature extraction with dynamic fusion and downsampled residual feature embedding for predicting rice RNA N6-methyladenine sites 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae647 PMID:39674264	研究论文	本文提出了一种新的端到端深度学习框架MFDm6ARice，用于预测水稻RNA N6-甲基腺苷位点，通过多核特征融合模块和下采样残差特征嵌入模块提高特征提取的准确性和计算效率	本文创新性地构建了多核特征融合模块和下采样残差特征嵌入模块，解决了传统方法中因无效填充导致的特征稀疏和高维特征复杂性问题	本文未提及具体的局限性	开发一种新的深度学习框架，用于准确预测水稻RNA N6-甲基腺苷位点	水稻RNA N6-甲基腺苷位点	机器学习	NA	深度学习	NA	序列	未具体说明样本数量	NA	NA	NA	NA
3957	2024-12-16	Automated segmentation of brain metastases with deep learning: A multi-center, randomized crossover, multi-reader evaluation study 2024-Nov-04, Neuro-oncology IF:16.4Q1 DOI:10.1093/neuonc/noae113 PMID:38991556	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的脑转移瘤分割系统，通过多中心、随机交叉、多读者评估研究验证其在临床实践中的应用	首次通过多中心、随机交叉、多读者评估研究验证了基于深度学习的脑转移瘤分割系统的临床应用效果	研究样本量相对较小，且仅限于脑转移瘤的分割任务	开发并验证一种用于脑转移瘤分割的深度学习系统	脑转移瘤的分割任务	计算机视觉	脑转移瘤	深度学习	NA	图像	488名患者的数据用于系统开发，50名患者的数据用于评估	NA	NA	NA	NA
3958	2024-12-16	A pathway from surface to deep online language learning approach: The crucial role of online self-regulation 2024-Nov, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2024.104644 PMID:39652985	研究论文	研究探讨了伊朗高中EFL学习者在在线语言学习中的学习方法，特别是教学、技术和同伴支持以及在线自我调节的中介作用	提出了一个新的概念框架，即在线语言学习方法（OLLA），并引入了与语言学习者复杂动态系统相关的新心理学因素	研究仅限于伊朗高中EFL学习者，可能无法推广到其他群体或教育背景	填补在线语言学习领域中关于学习者方法的空白，特别是在计算机辅助语言学习和心理语言学领域	伊朗高中EFL学习者在在线语言学习中的学习方法	计算机辅助语言学习	NA	偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）	偏最小二乘结构方程建模	文本	686名伊朗高中EFL学习者	NA	NA	NA	NA
3959	2024-12-16	TAWFN: a deep learning framework for protein function prediction 2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae571 PMID:39312678	研究论文	本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）的深度学习框架TAWFN，用于蛋白质功能预测	本文的创新点在于提出了一种结合CNN和GCN的统一框架TAWFN，通过自适应权重融合网络来提高蛋白质功能预测的准确性	本文的局限性在于仅在PDBset和AFset数据集上进行了实验验证，未来需要在更多数据集上进行测试	本文的研究目的是提高蛋白质功能预测的准确性	本文的研究对象是蛋白质结构及其功能	机器学习	NA	卷积神经网络（CNN）、图卷积网络（GCN）	卷积神经网络（CNN）、图卷积网络（GCN）	蛋白质结构数据	实验使用了PDBset和AFset数据集	NA	NA	NA	NA
3960	2024-12-16	LEO navigation observables extraction using CLOCFC network 2024-Sep-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70846-0 PMID:39242654	研究论文	本文提出了一种轻量级深度学习模型CLOCFC，用于从低地球轨道卫星信号中提取导航观测值	提出了CLOCFC模型，采用双分支结构，并引入了CFC模块（一种液态神经网络），以增强数据序列中的时空信息获取能力	NA	减少航空用户对全球导航卫星系统的依赖，利用低地球轨道卫星的信号进行导航和定位	从低地球轨道卫星信号中提取导航观测值	机器学习	NA	深度学习	CLOCFC	信号	使用ORBCOMM星座信号作为模型输入，多普勒频率作为标签，进行了大量实验	NA	NA	NA	NA