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
421	2026-01-01	Tertiary lymphoid structure drives allograft rejection via IFN-γ-JAK-STAT-dependent atypical memory B cell differentiation 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1728290 PMID:41459486	研究论文	本研究通过深度学习病理组学模型和生物信息学分析，揭示了三级淋巴结构在肝移植排斥反应中的作用机制，并发现其通过IFN-γ-JAK-STAT通路驱动非典型记忆B细胞分化，导致肝细胞损伤	首次提出深度学习病理组学模型预测移植排斥反应，并阐明三级淋巴结构通过IFN-γ-JAK-STAT依赖的非典型记忆B细胞分化驱动排斥反应的新免疫机制	研究主要基于回顾性队列和转录组数据库，需要进一步的前瞻性研究验证；小鼠模型的结果需在人类临床中进一步确认	探究三级淋巴结构在肝移植排斥反应中的病理作用、功能及形成机制	儿童活体肝移植后的肝活检样本、转录组数据库病例、小鼠原位肝移植模型	数字病理学	肝移植排斥反应	深度学习病理组学模型、单细胞RNA测序、多重免疫组化、生物信息学分析（ESTIMATE, CIBERSORT, XCELL, MCP）	深度学习模型	肝活检图像、基因表达谱、临床信息、单细胞RNA测序数据	590例转录组数据库病例（GSE193135:337例, GSE145780:235例, Renji:18例）、11例肝移植后肝活检单细胞RNA测序样本、小鼠模型	NA	NA	NA	NA
422	2026-01-01	Deep learning-aided inter-species-comparison reveals shared and distinct molecular patterns in cynomolgus monkey and humans following non-specific T cell activation 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1603716 PMID:41459534	研究论文	本文提出了一种基于单细胞转录组学和深度学习的跨物种分析流程，用于比较食蟹猴和人类在非特异性T细胞激活后的分子模式	整合了变分自编码器（VAE）深度学习、细胞间通讯、差异基因表达和通路富集分析，实现系统性的跨物种时间序列分析	研究仅基于外周血单个核细胞（PBMCs）数据，且每个物种仅有两个生物学重复，样本量有限	比较食蟹猴和人类在免疫激活后的共享和独特分子特征，以促进转化研究和免疫调节疗法的开发	食蟹猴和健康人类的外周血单个核细胞（PBMCs）	机器学习	NA	单细胞转录组学（scRNA-seq）	VAE	单细胞转录组数据	每个物种两个生物学重复，在基线、刺激后0小时、6小时和24小时采集PBMCs	NA	变分自编码器（VAE）	NA	NA
423	2026-01-01	Robust automated preclinical fMRI preprocessing via a multi-stage dilated convolutional Swin Transformer affine registration 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1621244 PMID:41459563	研究论文	本文提出了一种用于临床前fMRI数据预处理的鲁棒自动化流程，集成了先进的深度学习模块，特别是新开发的基于Swin Transformer的仿射配准方法	提出了一种新的多阶段扩张卷积Swin Transformer（MsDCSwinT）用于仿射配准，能够同时捕获局部和全局空间错位，即使在具有挑战性的临床前数据集中也能实现与标准图谱的精确对齐	未在摘要中明确说明	解决临床前fMRI数据预处理中的挑战，如低分辨率、大脑几何形状变化和数据集规模有限，以实现精确、自动化的数据分析	临床前功能磁共振成像（fMRI）数据	数字病理学	NA	功能磁共振成像（fMRI）	GAN, Transformer	图像	在多个临床前fMRI研究中进行了验证，具体样本数量未在摘要中说明	NA	Swin Transformer, 3D GAN, Multi-stage Dilated Convolutional Swin Transformer (MsDCSwinT)	Dice相似系数	NA
424	2026-01-01	A hybrid Spiking Neural Network-Transformer architecture for motor imagery and sleep apnea detection 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1716204 PMID:41459561	研究论文	提出一种结合脉冲神经网络和Transformer的新型架构SpiTranNet，用于运动想象分类和睡眠呼吸暂停检测	通过脉冲多头注意力机制将SNN与Transformer深度融合，用脉冲神经元替代注意力机制中的标准激活函数，实现生物启发的时序处理和节能计算	NA	开发一种高效且鲁棒的生物医学信号处理架构，用于脑机接口和生物医学信号分析任务	运动想象分类和睡眠呼吸暂停检测	机器学习	睡眠呼吸暂停	脑电图, 心电图	SNN, Transformer	生理信号数据	三个生理数据集（一个EEG数据集用于MI分类，两个ECG数据集用于SA检测）	NA	SpiTranNet	准确率	NA
425	2026-01-01	Machine learning-based mortality prediction in critically ill patients with hypertension: comparative analysis, fairness, and interpretability 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1686378 PMID:41459572	研究论文	本研究开发并评估了多种机器学习和深度学习模型，用于预测重症监护中高血压患者的院内死亡率，并评估了模型的公平性和可解释性	首次在重症高血压患者死亡率预测中综合比较了多种ML和DL模型，并系统评估了特征选择对模型公平性的影响	研究基于单一数据库（MIMIC-IV），外部验证不足；去偏方法对精选特征模型的效果有限	开发公平、可解释的AI工具，辅助重症高血压患者的临床决策	重症监护病房（ICU）中的高血压患者	机器学习	心血管疾病	电子健康记录（EHR）数据分析	GBM, logistic regression, SVM, random forest, MLP, LSTM	结构化临床数据（人口统计学、实验室值、生命体征、合并症、ICU特定变量）	基于MIMIC-IV数据库的样本（具体数量未在摘要中明确说明）	Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch（具体框架未明确说明）	多层感知机（MLP）, 长短期记忆网络（LSTM）	AUC-ROC, 准确率, 灵敏度, 特异度, F1分数	NA
426	2026-01-01	Association of Shanghai air pollution with postoperative infection in adolescent orthopedic patients: a study using a deep learning-based evolutionary model 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1692207 PMID:41459575	研究论文	本研究利用深度学习进化模型探讨上海空气污染与青少年骨科患者术后感染风险的关联	首次结合改进的StarFish算法优化的CNN-BiGRU-Attention进化深度学习模型与广义加性模型，分析多污染物对青少年术后感染的滞后效应和剂量反应关系	研究仅基于上海地区数据，可能受地域限制；未考虑患者个体行为差异等混杂因素	探究空气污染物（NO2、SO2、O3）对青少年骨科手术患者术后感染风险的影响	上海地区2019-2024年期间的32,261例青少年骨科手术术后感染病例	机器学习	骨科疾病	深度学习建模，广义加性模型分析	CNN, BiGRU, Attention机制	医疗记录数据，高分辨率空气污染与气象数据	32,261例青少年术后感染病例	TensorFlow/PyTorch（未明确指定）	CNN-BiGRU-Attention，改进的StarFish算法优化	百分比变化估计，95%置信区间	NA
427	2026-01-01	The extended hollowed mind: why foundational knowledge is indispensable in the age of AI 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1719019 PMID:41459580	研究论文	本文提出了“空心化心智”的概念框架，探讨生成式人工智能在教育中引发的认知依赖风险，并提出了“强化心智”的教学目标	提出了“空心化心智”和“主权陷阱”的概念框架，从多学科角度解释人工智能对认知过程的影响，并提出了“强化心智”作为应对策略	主要基于理论分析和现有证据的综合，缺乏实证研究数据支持具体干预措施的效果	分析生成式人工智能对教育认知过程的影响，并提出应对认知依赖风险的理论框架	人工智能在教育环境中的认知影响机制	自然语言处理	NA	NA	生成式人工智能	理论分析	NA	NA	NA	NA	NA
428	2025-12-31	Clair3-RNA: A deep learning-based small variant caller for long-read RNA sequencing data 2025-Jan-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.17.624050 PMID:39803537	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的、专为长读长RNA测序数据设计的小变异检测工具Clair3-RNA	首个针对长读长RNA测序数据的深度学习变异检测工具，整合了覆盖度归一化、训练材料优化、编辑位点发现和单倍型定相等技术	NA	开发一个高性能的变异检测工具，以应对长读长RNA测序数据中较高的错误率和转录本多样性等挑战	长读长RNA测序数据中的小变异	生物信息学	NA	长读长RNA测序，包括PacBio和ONT平台的cDNA测序及直接RNA测序	深度学习	RNA测序数据	多个GIAB样本	NA	NA	SNP F1分数	NA
429	2025-12-31	Bayesian Multifractal Image Segmentation 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3644793 PMID:41428918	研究论文	本文提出了一种无监督的贝叶斯多重分形分割方法，用于在像素级别对图像中的多重分形纹理进行建模和分割	首次开发了针对小波导数的计算和统计高效的多重分形参数估计模型，并引入了多尺度Potts马尔可夫随机场作为先验来建模小波导数标签之间的空间和尺度相关性	实验主要在合成的多重分形图像上进行评估，在真实自然图像上的性能有待进一步验证	开发一种无监督的图像分割方法，用于处理包含多种纹理的自然图像	具有多重分形纹理的图像	计算机视觉	NA	多重分形分析，小波变换	贝叶斯模型，马尔可夫随机场	图像	NA	NA	多尺度Potts马尔可夫随机场	NA	NA
430	2025-12-31	Cross-Frequency Attention and Color Contrast Constraint for Remote Sensing Dehazing 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3644167 PMID:41428925	研究论文	本文提出了一种结合跨频注意力与颜色对比约束的遥感图像去雾方法	开发了全方向高频特征修复机制以建模全局长程纹理依赖，设计了高频提示注意力模块以增强局部高频表示，并提出了基于HSV颜色空间的颜色对比损失函数以改善颜色恢复	NA	解决遥感图像去雾中纹理细节保留与颜色准确恢复的难题	遥感图像	计算机视觉	NA	小波变换	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
431	2025-12-30	Nuclei segmentation and classification from histopathology images using federated learning for end-edge platform 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322749 PMID:40638627	研究论文	提出一种结合分割与分类的深度学习框架，用于组织病理学图像中的细胞核分割与分类，并采用联邦学习保护数据隐私	提出了一种结合SegNet分割与DenseNet121分类的两阶段框架，并首次在细胞核分析任务中集成了联邦学习（FedAvg）和全整数量化技术，以实现隐私保护与边缘设备高效部署	未明确说明模型在重叠细胞核或边界模糊情况下的具体性能细节，也未提及跨不同染色或扫描仪图像的泛化能力评估	开发一种高效、可扩展且保护隐私的自动化方法，用于组织病理学图像中的细胞核分割与分类，以辅助癌症检测	组织病理学图像中的细胞核	数字病理学	癌症	组织病理学成像	CNN	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	SegNet, DenseNet121	平均像素精度（MPA）, 平均交并比（MIoU）, 频率加权交并比（FWIoU）, 准确率, 马修斯相关系数（MCC）	边缘设备（部署平台），具体GPU型号未提及
432	2025-12-30	Integrating Gene Ontology Relationships for Protein Function Prediction Using PFresGO 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_9 PMID:40728613	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的深度学习方法PFresGO，利用基因本体（GO）图的层次结构来高通量预测多种蛋白质功能	PFresGO通过整合基因本体关系，克服了现有方法忽视不同功能间关系的局限性，实现了更准确的蛋白质功能预测	NA	开发高效的计算方法，用于蛋白质功能注释，以弥合高通量序列数据与未知蛋白质功能之间的差距	蛋白质功能预测	机器学习	NA	基因本体（GO）图分析	基于注意力机制的深度学习	序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
433	2025-12-30	Machine Learning for Protein Function Prediction 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_2 PMID:40728606	综述	本章全面回顾和分类了基于Gene Ontology (GO)术语的蛋白质功能预测主要计算方法，包括模板检测、统计机器学习、深度学习和组合方法，并讨论了这些方法的应用	系统性地对蛋白质功能预测的计算方法进行了分类和综述，涵盖了从传统模板检测到现代深度学习的多种技术路线	作为综述章节，未提出新的算法或模型，主要侧重于现有方法的总结和比较	开发高效准确的计算方法以预测蛋白质功能，替代耗时耗力的生物实验	蛋白质功能，特别是由Gene Ontology (GO)术语定义的功能	生物信息学	NA	计算预测方法	模板检测方法, 统计机器学习方法, 深度学习方法	蛋白质序列和功能注释数据	NA	NA	NA	NA	NA
434	2025-12-30	A Survey of Deep Learning Methods and Tools for Protein Binding Site Prediction 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_5 PMID:40728609	综述	本文全面回顾了用于蛋白质结合位点预测的深度学习方法和工具	系统性地汇编和评估了最新的深度学习模型、数据资源和评估指标，为研究人员提供了全面的指南	NA	促进AI驱动的蛋白质结合位点预测研究	蛋白质结合位点	机器学习	NA	深度学习	CNN, GNN	蛋白质结构数据	NA	NA	卷积神经网络, 图神经网络	NA	NA
435	2025-12-30	Annotating genomes with DeepGO protein function prediction tools 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_10 PMID:40728614	综述	本章探讨了DeepGO蛋白质功能预测工具套件的演变及其在基因组注释中的应用	介绍了DeepGO系列工具的关键进展，特别是最新模型DeepGO-SE在预测蛋白质功能方面的效率和准确性	NA	为研究人员提供使用深度学习功能预测方法增强基因组分析的指南	蛋白质功能预测工具及其在基因组注释中的应用	机器学习	NA	深度学习	NA	基因组数据	NA	NA	DeepGO, DeepGO-SE	效率, 准确性	NA
436	2025-12-30	A Benchmarking Platform for Assessing Protein Language Models on Function-Related Prediction Tasks 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_14 PMID:40728618	研究论文	介绍了一个用于评估蛋白质语言模型在功能相关预测任务上性能的基准测试平台PROBE	开发了首个综合性的蛋白质表示基准测试框架PROBE，支持评估包括多模态PLM在内的多种模型，并提供了用户友好的Web服务	NA	评估和比较不同蛋白质表示方法（包括经典方法和蛋白质语言模型）在功能预测任务上的性能	蛋白质序列、结构和功能	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	PLM	序列数据, 结构数据	NA	NA	ESM2, ESM3, ProstT5, SaProt	NA	NA
437	2025-12-30	Intelligent glucose management in hospitalized patients: Short-term glucose and adverse events prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0339360 PMID:41452855	研究论文	本研究提出了一种基于堆叠注意力门控循环单元（SA-GRU）的深度学习模型，用于预测住院患者的短期血糖水平和不良事件	首次将堆叠注意力门控循环单元（SA-GRU）网络应用于住院患者血糖管理和不良事件预测，实现了从回顾性干预到前瞻性预测的转变	研究仅针对2型糖尿病患者，样本量相对有限（196例），未涵盖其他类型糖尿病或更广泛的住院人群	开发智能血糖管理系统，帮助临床医生提前预测住院患者的血糖水平和潜在不良事件，以支持临床决策	住院的2型糖尿病患者	机器学习	糖尿病	连续血糖监测（CGM）	深度学习, SA-GRU	时间序列数据（血糖监测数据）	196名住院2型糖尿病患者，另加一个公开可用的2型糖尿病数据集	NA	堆叠注意力门控循环单元（SA-GRU）	均方根误差（RMSE）, 平均绝对相对差异（MARD）, 分类准确率	NA
438	2025-12-28	Retraction: Can artificial intelligence and face recognition using deep learning detect emotions in children with autism? 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340338 PMID:41452923	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
439	2025-12-28	Retraction: A deep learning-based ensemble for autism spectrum disorder diagnosis using facial images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340328 PMID:41452920	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
440	2025-12-29	Forecasting daily bathtub-drowning mortality in Japan: a comparative analysis of statistical, machine learning, and deep learning approaches 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1715622 PMID:41450495	研究论文	本文比较了统计、机器学习和深度学习方法在预测日本每日浴缸溺水死亡率方面的性能	首次开发了全国范围的浴缸溺水死亡预测模型，并比较了DLNM、XGBoost和LSTM三种方法的预测准确性	模型依赖于历史数据，可能无法完全捕捉未来突发变化或未包含的风险因素	预测日本每日浴缸溺水死亡率，以支持公共卫生干预和及时预警	日本47个都道府县的浴缸溺水死亡数据	机器学习	老年疾病	死亡证明记录分析、气象数据整合	DLNM, XGBoost, LSTM	时间序列数据、气象数据、人口统计数据	99,930例浴缸溺水死亡记录，覆盖446,359个都道府县-天数据点	NA	分布式滞后非线性模型, 极端梯度提升, 长短期记忆网络	均方根误差, 平均绝对误差	NA