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
1041	2025-02-27	Identifying relevant EEG channels for subject-independent emotion recognition using attention network layers 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1494369 PMID:39995952	研究论文	本研究通过应用注意力机制层，识别出在三个独立数据集中对情绪预测最相关的EEG通道	利用注意力机制识别跨个体一致相关的EEG通道，以提高独立于个体的情绪识别模型的性能	研究仅基于三个数据集，可能无法涵盖所有EEG信号变异性	增强独立于个体的情绪识别方法，通过识别跨个体一致相关的EEG通道	EEG信号	机器学习	NA	注意力机制	深度学习模型	EEG信号	三个独立数据集（SEED, SEED-IV, SEED-V）
1042	2025-02-26	Machine learning-optimized targeted detection of alternative splicing 2025-Jan-24, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae1260 PMID:39727154	研究论文	本文介绍了一种高效的靶向RNA测序方法LSV-seq，用于全面检测和量化选择性剪接	提出了LSV-seq方法，利用机器学习算法Optimal Prime设计引物，显著提高了剪接信息性读段的富集效率	未提及具体局限性	优化选择性剪接的靶向检测	RNA剪接事件	机器学习	NA	RNA-seq, LSV-seq	深度学习	RNA序列数据	NA
1043	2025-02-26	Automatic Segmentation of the Cisternal Segment of Trigeminal Nerve on MRI Using Deep Learning 2025, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2 DOI:10.1155/ijbi/6694599 PMID:39989710	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的U-Net模型，用于自动分割三叉神经池段，以提高三叉神经相关疾病的诊断和治疗效率	首次提出了一种全自动的三叉神经池段分割方法，使用U-Net模型在解剖MRI图像上进行分割	NA	提高三叉神经池段分割的准确性和效率，以辅助三叉神经相关疾病的诊断和治疗	三叉神经池段	计算机视觉	三叉神经痛	深度学习	U-Net	MRI图像	健康对照图像和三叉神经痛患者数据集
1044	2025-02-26	Algorithmic emergence? Epistemic in/justice in AI-directed transformations of healthcare 2025, Frontiers in sociology IF:2.0Q2 DOI:10.3389/fsoc.2025.1520810 PMID:39990252	研究论文	本文探讨了人工智能（AI）在医疗保健和公共卫生领域集成所带来的认识论、社会政治和技术影响，特别是深度学习和生成式AI技术	本文创新性地分析了AI与循证医学（EBM）的社会技术纠缠对健康AI的公平发展和治理的影响，并提出了如何在这些纠缠中嵌入参与式参与	本文主要关注AI在医疗领域的应用，可能未全面覆盖AI在其他领域的影响	研究AI在医疗保健和公共卫生领域的集成及其对医疗组织、治理和角色的影响	医疗保健和公共卫生领域	机器学习	NA	深度学习, 生成式AI	NA	NA	NA
1045	2025-02-26	Exploring the role of artificial intelligence in chemotherapy development, cancer diagnosis, and treatment: present achievements and future outlook 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1475893 PMID:39990683	综述	本文探讨了人工智能在化疗开发、癌症诊断和治疗中的作用，总结了当前进展并指出了领域中的关键缺口	本文综合了人工智能在癌症诊断、化疗创新和治疗反应中的最新应用，强调了其在优化诊断准确性、个性化治疗计划和改善治疗效果方面的潜力	尽管人工智能在肿瘤学中展现出巨大潜力，但其预测准确性仍存在争议，特别是在机器学习和深度学习技术方面	探讨人工智能在预测化疗开发、癌症诊断和治疗反应结果中的作用	固体肿瘤和血液肿瘤	机器学习	癌症	机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	NA	NA
1046	2025-02-26	Deep learning and hyperspectral features for seedling stage identification of barnyard grass in paddy field 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1507442 PMID:39990719	研究论文	本文提出了一种名为DeepBGS的高光谱特征解析框架，用于在水稻田中识别稗草幼苗	首次将深度卷积网络与双层LSTM模块结合，用于高光谱数据的特征提取，实现了在2-3叶期准确区分稗草和水稻的高精度识别	未提及样本的具体数量及多样性，可能影响模型的泛化能力	探索高光谱成像技术在早期识别稗草幼苗中的可行性，并开发先进的早期检测系统	稗草和水稻的幼苗	计算机视觉	NA	高光谱成像技术	CNN, LSTM	高光谱图像	NA
1047	2025-02-25	Classification of Major Depressive Disorder Using Vertex-Wise Brain Sulcal Depth, Curvature, and Thickness with a Deep and a Shallow Learning Model 2025-Jan-24, ArXiv PMID:39975425	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型和浅层学习模型结合脑部沟深、曲率和厚度等顶点形态特征对重度抑郁症（MDD）进行分类的效果	首次在MDD分类中整合了顶点形态特征，并比较了DenseNet和SVM两种模型的性能，同时应用了ComBat工具消除多站点数据的潜在影响	尽管使用了非线性分类器和顶点形态特征，但分类性能接近随机水平，表明当前特征和分类器组合在MDD分类中不可行	探索基于脑部形态特征的MDD分类方法，并评估深度学习模型在此任务中的潜力	重度抑郁症患者和健康对照者	神经影像分析	重度抑郁症	深度学习，机器学习	DenseNet, SVM	脑部MRI图像	7,012名参与者（2,772名MDD患者和4,240名健康对照者）来自30个站点
1048	2025-02-25	Phyla: Towards a foundation model for phylogenetic inference 2025-Jan-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.17.633626 PMID:39896621	研究论文	本文介绍了Phyla，一种用于系统发育推断的基础模型，采用混合状态空间变换器架构和新颖的树损失函数，在序列推理基准和系统发育树重建上实现了最先进的性能	Phyla模型通过引入显式的高层次语义表示系统发育树，采用混合状态空间变换器架构和新的树损失函数，提升了序列推理和系统发育树重建的性能	模型仍处于开发阶段，尚未完全验证其在不同生物数据集上的广泛适用性	开发一种能够进行跨序列推理的基础模型，以增强系统发育推断和计算生物学中其他任务的通用性和性能	蛋白质序列和系统发育树	计算生物学	NA	混合状态空间变换器架构	Transformer	序列数据	NA
1049	2025-02-25	Accurate predictions on small data with a tabular foundation model 2025-Jan, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08328-6 PMID:39780007	研究论文	本文介绍了一种名为TabPFN的表格基础模型，该模型在小数据集上表现出色，超越了所有现有方法	TabPFN是一种基于生成式Transformer的基础模型，能够在短时间内超越经过长时间调优的基线模型，并支持微调、数据生成、密度估计和学习可重用嵌入	模型在数据集样本量超过10,000时表现未提及，可能在大规模数据集上存在局限性	提升表格数据上的预测能力，以加速科学发现和增强各领域的重要决策	表格数据（如电子表格中的行和列）	机器学习	NA	生成式Transformer	TabPFN	表格数据	最多10,000个样本
1050	2025-02-25	Computational microscopy with coherent diffractive imaging and ptychography 2025-Jan, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08278-z PMID:39780004	综述	本文回顾了相干衍射成像（CDI）和ptychography在计算显微镜领域的创新进展，这些技术统一了显微镜和晶体学，克服了它们的局限性	CDI和ptychography技术在长度尺度上实现了九个数量级的成像能力，从亚埃分辨率的材料原子结构到厘米级组织的定量相位成像	NA	探讨计算显微镜技术在材料科学、生物学等领域的应用及其未来发展	晶体缺陷、非晶材料、高温超导体中的氧空位、磁性、量子、能源材料、纳米材料、集成电路和生物样本	计算显微镜	NA	相干衍射成像（CDI）、ptychography、第四代同步辐射、X射线自由电子激光、高次谐波产生、电子显微镜、光学显微镜、深度学习	NA	图像	NA
1051	2025-02-24	Analysis of TEM micrographs with deep learning reveals APOE genotype-specific associations between HDL particle diameter and Alzheimer's dementia 2025-Jan-27, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2024.100962 PMID:39874947	研究论文	本文利用深度学习模型YOLOv7分析了183个HDL样本的透射电子显微镜（TEM）图像，测量了超过1,800,000个HDL颗粒的直径，揭示了APOE基因型与阿尔茨海默病痴呆之间的关联	使用深度学习模型YOLOv7从TEM图像中高效准确地测量HDL颗粒直径，并发现APOE基因型与HDL颗粒直径分布之间的特异性关联	研究样本量相对较小（183个样本），且仅关注了APOE基因型的两种变异（ε3ε4和ε3ε3）	探索HDL颗粒直径分布与阿尔茨海默病痴呆之间的关联，并验证深度学习在HDL颗粒直径测量中的应用	183个HDL样本，包括痴呆患者和正常认知的对照组	计算机视觉	阿尔茨海默病	透射电子显微镜（TEM）成像	YOLOv7	图像	183个HDL样本，超过1,800,000个HDL颗粒
1052	2025-02-24	TimeFlies: an snRNA-seq aging clock for the fruit fly head sheds light on sex-biased aging 2025-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.25.625273 PMID:39896546	研究论文	本文介绍了TimeFlies，一种基于单细胞RNA测序的果蝇头部衰老时钟，揭示了性别差异在衰老过程中的作用	TimeFlies是首个基于全基因组基因表达谱的泛细胞类型单细胞RNA测序衰老时钟，能够识别关键标记基因，并揭示了性别特异性衰老路径的差异	该研究主要局限于果蝇头部，尚未在其他生物体或组织中验证其普适性	开发一种基于单细胞RNA测序的衰老时钟，以研究果蝇头部衰老过程中的性别差异	果蝇头部细胞	生物信息学	衰老	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	深度学习	基因表达数据	NA
1053	2025-02-24	"Sadness smile" curve: Processing emotional information from social network for evaluating thermal comfort perception 2025-Jan, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.104025 PMID:39689668	研究论文	本研究通过分析社交媒体上的面部表情数据，评估热舒适感知，并提出了一种基于深度学习的方法来预测热舒适度	提出了‘悲伤微笑’曲线，通过分析面部表情中的悲伤分数来预测最舒适温度，并利用ResNet模型进行情感基热舒适感知的预测	研究依赖于社交媒体数据，可能存在数据偏差，且未考虑其他可能影响热舒适感知的因素	评估和预测人类在不同热环境下的热舒适感知	社交媒体上的面部表情数据	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet	图像	8314张面部照片，来自49个城市的82个公园的志愿者
1054	2025-02-23	Virtual staining from bright-field microscopy for label-free quantitative analysis of plant cell structures 2025-Jan-31, Plant molecular biology IF:3.9Q1 DOI:10.1007/s11103-025-01558-w PMID:39885095	研究论文	本文探讨了使用深度学习模型对植物细胞结构进行虚拟染色的适用性，基于明场显微镜图像	提出了一种基于深度学习的虚拟染色方法，能够非侵入性地分析植物细胞结构，并应用于细胞形态计量学	该方法仍存在一些局限性，但非侵入性和高效性使其适用于定量植物细胞生物学中的无标记、动态和高通量分析	研究深度学习模型在植物细胞结构虚拟染色中的适用性	烟草BY-2细胞、拟南芥表皮细胞、Egeria densa叶绿体	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	显微镜图像	烟草BY-2细胞、拟南芥表皮细胞、Egeria densa叶绿体
1055	2025-02-23	KaMLs for Predicting Protein pK a Values and Ionization States: Are Trees All You Need? 2025-Jan-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.09.622800 PMID:39605739	研究论文	本文介绍了基于决策树和图注意力网络（GAT）的pKa预测模型KaML，利用物理化学理解和新的实验数据库PKAD-3，显著提高了蛋白质电离状态的预测准确性	KaML模型通过创新方法如酸和碱的分别处理、使用AlphaFold结构进行数据增强、在理论pKa数据库上进行模型预训练，显著提升了预测性能，特别是在去质子化半胱氨酸和赖氨酸的预测上	尽管KaML模型在预测pKa值和电离状态方面表现出色，但其性能可能仍受限于实验数据的稀缺性	提高蛋白质电离状态的预测准确性，以促进生物学理解和计算机辅助药物发现	蛋白质的电离状态	机器学习	NA	决策树、图注意力网络（GAT）	KaML-CBtree、GAT	实验数据、理论pKa数据库	NA
1056	2025-02-23	EPISeg: Automated segmentation of the spinal cord on echo planar images using open-access multi-center data 2025-Jan-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.07.631402 PMID:39829895	研究论文	本文介绍了一种名为EPISeg的深度学习模型，用于在梯度回波平面成像（EPI）数据上自动分割脊髓	EPISeg模型在脊髓分割质量上显著优于现有模型，并且对不同的采集协议和fMRI数据中常见的伪影具有鲁棒性	尽管EPISeg在分割质量上有显著提升，但仍需进一步验证其在更广泛数据集上的性能	开发一种自动分割脊髓的深度学习模型，以减少手动分割的时间和用户偏差	脊髓的梯度回波EPI图像	医学影像分析	NA	深度学习	深度学习模型	图像	多中心数据集，具体样本数量未明确说明
1057	2025-02-23	RNAbpFlow: Base pair-augmented SE(3)-flow matching for conditional RNA 3D structure generation 2025-Jan-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.24.634669 PMID:39896539	研究论文	本文介绍了RNAbpFlow，一种基于序列和碱基对条件的SE(3)-等变流匹配模型，用于生成RNA的三维结构集合	RNAbpFlow利用核碱基中心表示法，无需显式或隐式使用进化信息或同源结构模板，即可端到端生成全原子RNA结构	由于RNA分子的高度灵活性以及进化序列或结构同源性的有限可用性，预测准确的RNA三维结构仍然具有挑战性	开发一种新的方法来预测RNA的三维结构	RNA的三维结构	生物信息学	NA	SE(3)-等变流匹配模型	RNAbpFlow	RNA序列和碱基对信息	大规模基准测试中的RNA拓扑采样和预测建模
1058	2025-02-23	Cell-APP: A generalizable method for microscopic cell annotation, segmentation, and classification 2025-Jan-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.23.634498 PMID:39896521	研究论文	本文提出了一种通用的方法，用于在透射光显微镜图像中生成大规模实例分割训练数据集，并训练基于视觉变换器（ViT）的Mask-RCNN模型，以实现细胞的实例分割和分类	提出了一种通用的方法，用于生成大规模实例分割训练数据集，并利用视觉变换器（ViT）改进Mask-RCNN模型，解决了细胞分类中的类别不平衡问题	该方法依赖于通用的细胞特征，可能无法适用于所有类型的细胞	开发一种通用的方法，用于细胞的实例分割和分类	组织培养细胞	计算机视觉	NA	透射光显微镜	Mask-RCNN, 视觉变换器（ViT）	图像	NA
1059	2025-02-23	CPI-Pred: A deep learning framework for predicting functional parameters of compound-protein interactions 2025-Jan-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.16.633372 PMID:39896624	研究论文	本文介绍了一个名为CPI-Pred的深度学习框架，用于预测化合物-蛋白质相互作用的功能参数	CPI-Pred结合了来自新型消息传递神经网络的化合物表示和由最先进的蛋白质语言模型生成的酶表示，利用创新的序列池化和交叉注意力机制	由于化合物-蛋白质相互作用的复杂性以及可用数据的稀疏性和异质性，预测这些相互作用仍然具有挑战性	研究目的是预测化合物-蛋白质相互作用的功能参数，以解决代谢工程中的一系列挑战	研究对象是化合物-蛋白质相互作用的功能参数，包括米氏常数、酶转换数、催化效率和抑制常数	机器学习	NA	深度学习	消息传递神经网络和蛋白质语言模型	氨基酸序列和化合物结构表示	迄今为止最大的酶动力学参数数据集，涵盖四个关键指标
1060	2025-02-23	Piscis: a novel loss estimator of the F1 score enables accurate spot detection in fluorescence microscopy images via deep learning 2025-Jan-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.01.31.578123 PMID:38352551	研究论文	本文介绍了一种名为Piscis的全自动深度学习算法，用于荧光显微镜图像中的斑点检测，采用了一种新的损失函数SmoothF1 loss	提出了SmoothF1损失函数，该函数近似F1分数，直接惩罚假阳性和假阴性，同时保持可微分性，适用于深度学习训练	NA	开发一种无需手动参数调整的高通量RNA FISH成像数据分析方法	荧光显微镜图像中的斑点检测	计算机视觉	NA	RNA FISH	深度学习	图像	358张手动注释的实验RNA FISH图像和240张合成图像