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
181	2025-11-20	Image Fusion for Super-Resolution Mass Spectrometry Imaging of Plant Tissue 2025-Nov-19, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202512662 PMID:41255198	研究论文	本研究提出了一种专用于植物组织质谱成像数据超分辨率融合的损失控制残差网络工作流程	开发了边缘感知损失函数来评估复杂形态信息，实现了高达20倍放样的高质量超分辨率融合图像	未明确说明样本数量和数据规模	提升植物组织质谱成像数据的超分辨率融合效果	植物组织质谱成像数据	计算机视觉	NA	质谱成像	CNN	图像	NA	NA	残差网络	边缘感知损失	NA
182	2025-11-20	Modulus Matching and Interface Enhancement: A Synergistic Strategy for Antidelamination High-Performance Stretchable Triboelectric Nanogenerator 2025-Nov-19, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202518027 PMID:41255257	研究论文	提出一种基于同源聚合物配对的抗分层高性能可拉伸摩擦纳米发电机构建策略	通过分子连续界面设计实现模量匹配和应变协调，结合超声空化处理将界面韧性提升至传统PDMS基界面的3.2倍	NA	开发具有抗分层特性的高性能可拉伸摩擦纳米发电机	摩擦纳米发电机的功能层界面	柔性电子	NA	超声空化处理	深度学习算法	字符识别数据	NA	NA	NA	准确率	NA
183	2025-11-20	Denoising single-cell RNA-seq data with a deep learning-embedded statistical framework 2025-Nov-19, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06296-w PMID:41257571	研究论文	提出一种结合深度学习和统计建模的单细胞RNA测序数据去噪框架ZILLNB	首次将零膨胀负二项回归与深度生成模型集成，通过变分自编码器和生成对抗网络学习细胞和基因层面的潜在表示	在样本量有限的情况下可能存在过拟合风险，模型机制解释性仍有提升空间	解决单细胞RNA测序数据中的技术噪声和零计数问题	单细胞RNA测序数据	生物信息学	特发性肺纤维化	单细胞RNA测序	InfoVAE, GAN	基因表达数据	多个单细胞RNA测序数据集（包括小鼠皮层和人类PBMC数据）	NA	集成架构（InfoVAE+GAN）	调整兰德指数, 调整互信息, AUC-ROC, AUC-PR, 错误发现率	NA
184	2025-11-20	MPIDNN-GPPI: multi-protein language model with an improved deep neural network for generalized protein‒protein interaction prediction 2025-Nov-19, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-12228-y PMID:41257586	研究论文	提出一种基于蛋白质序列的蛋白质-蛋白质相互作用预测框架MPIDNN-GPPI，通过整合两种蛋白质语言模型和改进的深度神经网络实现跨物种通用PPI预测	整合Ankh和ESM-2两种蛋白质语言模型，结合多头注意力机制和深度神经网络，显著提升了跨物种PPI预测的泛化能力和稳定性	对于验证PPI数据有限的物种预测性能仍需进一步提升	开发具有强泛化能力的蛋白质-蛋白质相互作用预测模型	多种物种的蛋白质-蛋白质相互作用数据	生物信息学	NA	蛋白质语言模型，深度神经网络	DNN, 多头注意力机制	蛋白质序列数据	来自STRING数据库的9个PPI数据集，涵盖哺乳动物和植物物种	NA	Ankh, ESM-2, 深度神经网络，多头注意力机制	AUC	NA
185	2025-11-20	MCLCBA: multi-view contrastive learning network for RNA methylation site prediction 2025-Nov-19, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06306-x PMID:41257600	研究论文	提出一种多视图对比学习网络MCLCBA用于RNA甲基化位点预测	采用多视图对比学习方法，结合DNABERT和CGR分别提取序列上下文特征和结构特征，通过双差分数据增强策略解决小样本学习问题	仅在m7G数据集上进行验证，未在其他RNA甲基化类型上测试	开发RNA甲基化位点预测方法	RNA甲基化修饰位点	生物信息学	NA	深度学习	CNN, BiLSTM, Transformer, Attention	生物序列数据	小样本m7G数据集	NA	DNABERT, CNN-BiLSTM-Attention	AUROC, AUPRC	NA
186	2025-11-20	Retraction Note: Deep learning approach to predict autism spectrum disorder: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov-19, BMC psychiatry IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12888-025-07633-2 PMID:41257716	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
187	2025-11-20	Infrared thermography for detecting compensatory load in people with haemophilia: a cross-sectional study 2025-Nov-19, Thrombosis journal IF:2.6Q2 DOI:10.1186/s12959-025-00798-6 PMID:41257739	研究论文	本研究探索红外热成像技术在血友病患者中监测代偿性负荷的潜力	首次将红外热成像技术与深度学习相结合用于血友病患者全身温度映射分析，揭示远离疼痛部位的代偿性温度升高模式	样本量较小（24名参与者），研究设计为横断面研究无法确定因果关系	探索红外热成像技术早期检测血友病患者代偿性负荷的可行性	24名6-76岁血友病患者，包括出血后、骨科手术后或血友病性关节病患者	数字病理	血友病	红外热成像技术	深度学习	热成像图像	24名血友病患者	NA	NA	温度变化模式识别	NA
188	2025-11-20	Prediction of the Ki-67 proliferation index in lung adenocarcinoma using an interpretable CT-based deep learning radiomics model: a two-center study 2025-Nov-19, BMC pulmonary medicine IF:2.6Q2 DOI:10.1186/s12890-025-03983-5 PMID:41257742	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
189	2025-11-20	A multi-representation deep-learning framework for accurate multicancer classification 2025-Nov-19, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-07325-1 PMID:41257847	研究论文	开发了一个整合突变衍生图像和数值基因组特征的多表征深度学习框架GraphVar，用于多癌种分类	提出首个整合突变衍生图像和数值特征的多表征深度学习框架，通过空间变异图谱和数值特征矩阵的双模态融合实现高精度多癌种分类	需要进一步转化研究验证临床实用性，模型在33种癌症类型上的性能需在更广泛数据集中验证	开发高精度多癌种分类框架以支持精准诊断和治疗决策	10,112名患者的基因组数据，涵盖33种癌症类型	数字病理	多癌种	基因组测序，突变分析	深度学习	基因组数据，图像数据	10,112名患者，33种癌症类型	PyTorch, TensorFlow	ResNet-18, Transformer	精确率，召回率，F1分数，准确率	GPU（具体型号未提及）
190	2025-11-20	AttenUNeT X with iterative feedback mechanisms for robust deep learning skin lesion segmentation 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23830-1 PMID:41257867	研究论文	提出了一种名为AttenUNeT X的新型皮肤病变分割模型，通过集成反馈机制和增强注意力模块提升分割性能	在U-Net架构中引入了三个关键改进：解码器块中的迭代反馈机制、自定义顺序统计层用于捕获极值病变模式、增强的注意力模块以优先处理诊断相关区域	NA	提高皮肤癌早期诊断的准确性	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习图像分割	CNN	图像	ISIC 2018数据集、PH2数据集和ISIC 2017数据集	NA	U-Net, AttenUNeT X	Dice系数, IoU, 像素精度	NA
191	2025-11-20	Deep learning twined spatial analysis for detection of mysterious fairy circles 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03691-4 PMID:41257873	研究论文	本研究结合计算建模和地貌图像数据开发基于CNN的预测模型，用于从卫星图像中检测神秘仙女圈	首次将深度学习与空间分析相结合，开发能够从卫星图像中自动检测仙女圈的预测模型	研究主要基于马里、纳米比亚和澳大利亚的数据，可能无法完全代表全球其他地区的仙女圈特征	开发能够从卫星图像中检测仙女圈的人工智能模型	卫星图像中的仙女圈地貌特征	计算机视觉	NA	卫星遥感成像	CNN	卫星图像	主要基于马里、纳米比亚和澳大利亚的仙女圈图像数据	NA	预训练的CNN模型	准确率	NA
192	2025-11-20	CyberDetect MLP a big data enabled optimized deep learning framework for scalable cyberattack detection in IoT environments 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24459-w PMID:41257897	研究论文	提出一个名为CyberDetect-MLP的可扩展、可解释的大数据驱动深度学习框架，用于物联网环境中的网络攻击检测	结合大数据分析与可解释深度学习，填补了网络安全领域大数据分析与可解释深度学习之间的空白，提供端到端的入侵检测系统方法	NA	开发可扩展、可解释的深度学习框架以检测物联网环境中的网络攻击	物联网生态系统中的网络攻击检测	机器学习	NA	互信息特征选择，可解释人工智能	MLP	多维数据流，高维显著数据流	完整TON_IoT数据集	Apache Spark	多层感知器(MLP)，包含批归一化、dropout和余弦退火调度	准确率，ROC-AUC	分布式计算
193	2025-11-20	Coevolutionary signals in multiple sequence alignments improve virulence factor prediction with an MSA Transformer 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24298-9 PMID:41257887	研究论文	提出一种基于MSA Transformer的新方法MVP，通过捕捉蛋白质序列中的共进化信号来预测细菌毒力因子	首次将共进化信息引入毒力因子预测，提出MSA-composition特征表示方法	未明确说明模型在哪些类型的毒力因子预测上存在局限	改进细菌毒力因子的预测准确率	细菌毒力因子相关蛋白质序列	生物信息学	细菌感染性疾病	多序列比对	Transformer	蛋白质序列数据	NA	PyTorch	MSA Transformer	准确率	NA
194	2025-11-20	Automated hypoxia and apnea identification for neonates via enhanced respiratory signal modeling with deep learning 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24783-1 PMID:41257997	研究论文	通过深度学习增强呼吸信号建模实现新生儿缺氧和呼吸暂停的自动识别	提出合成信号生成框架模拟婴儿呼吸周期，结合CNN-BiLSTM混合模型实现呼吸状态分类	使用合成数据而非真实临床数据，缺乏临床验证	开发基于机器学习的新生儿呼吸窘迫评估方法	新生儿呼吸模式和信号	机器学习	新生儿呼吸疾病	合成信号生成，特征提取	CNN, BiLSTM, Random Forest	合成呼吸信号	NA	NA	CNN-BiLSTM	准确率	NA
195	2025-11-20	Multimodal fusion of ultrasound images using HXM net for breast cancer diagnosis 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23912-0 PMID:41258020	研究论文	提出HXM-Net深度学习模型，通过融合B超和多普勒超声图像提升乳腺癌诊断准确率	首次结合CNN空间特征提取与Transformer融合机制，实现双模态超声图像的协同分析	未提及外部验证集性能及模型在更大规模数据集上的泛化能力	通过多模态超声图像融合提高乳腺癌诊断准确性	乳腺病灶的形态学和血管特征	计算机视觉	乳腺癌	超声成像（B超和多普勒）	CNN, Transformer	超声图像	类别平衡的乳腺超声数据库（具体数量未提及）	NA	HXM-Net（自定义架构），对比模型：ResNet-50, U-Net	准确率, 敏感度（召回率）, 特异度, F1分数, AUC-ROC	NA
196	2025-11-20	Patent analysis of mRNA therapy using deep learning 2025-Nov-19, Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology DOI:10.1007/s00210-025-04734-3 PMID:41258061	研究论文	基于深度学习方法的mRNA治疗专利分析研究	首次结合深度学习和社会网络分析方法对mRNA治疗专利进行定量分析和未来预测	仅基于Derwent专利数据库，时间跨度为27年	通过专利分析阐明mRNA技术竞争格局，为技术创新和产业发展提供依据	mRNA治疗相关专利	自然语言处理	传染病,癌症	专利分析,社会网络分析	深度学习,机器学习	专利文本	27年的mRNA治疗专利数据	NA	NA	NA	NA
197	2025-11-20	Cross-platform multi-cancer histopathology classification using local-window vision transformers 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24791-1 PMID:41258087	研究论文	提出CancerDet-Net框架，用于跨平台多癌种组织病理学图像分类	集成可分离卷积层、局部窗口稀疏自注意力的Vision Transformer块和分层多尺度门控注意力机制，通过跨尺度特征融合实现多癌种分类	NA	开发能够分类九种组织病理学亚型和四种主要癌症类型的统一框架	肺癌、结肠癌、皮肤癌和乳腺癌的组织病理学图像	数字病理学	多癌种（肺癌、结肠癌、皮肤癌、乳腺癌）	组织病理学成像	Vision Transformer, CNN	图像	NA	NA	Vision Transformer with local-window sparse self-attention, Separable Convolutional Layers, Hierarchical Multi-Scale Gated Attention Mechanism	准确率	NA
198	2025-11-20	Causal deep learning for enhancing explainability in 6G network edge intelligence anomaly detection 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19700-5 PMID:41258145	研究论文	提出融合因果推断与LSTM网络的新框架，用于提升6G网络边缘智能异常检测的可解释性	首次将因果推断与LSTM网络结合，通过随机傅里叶特征变换消除非线性特征相关性，并利用生成对抗网络增强少数类样本	未明确说明模型在实时环境中的计算效率及部署可行性	提升6G网络边缘智能异常检测系统的可解释性和可信度	6G网络边缘智能系统的异常检测	机器学习	NA	随机傅里叶特征变换，生成对抗网络	LSTM, GAN	网络数据	两个大规模数据集	NA	LSTM, GAN	可解释性提升度，根因定位时间减少率	NA
199	2025-11-20	Dataset creation and benchmarking for Kashmiri news snippet classification using fine-tuned transformer and LLM models in a low resource setting 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24451-4 PMID:41258187	研究论文	本研究为克什米尔语创建了新闻片段分类数据集并比较了多种模型的分类性能	创建了首个手工标注的克什米尔语新闻片段数据集，并在低资源环境下探索了多种Transformer和LLM模型的分类效果	数据集通过英语新闻翻译创建，可能存在翻译偏差；样本量相对有限	解决克什米尔语在自然语言处理中的资源匮乏问题，开发有效的新闻片段分类方法	克什米尔语新闻片段	自然语言处理	NA	机器翻译，文本分类	Transformer, LLM, 机器学习模型, 深度学习模型	文本	15,036个新闻片段，涵盖10个类别	NA	ParsBERT-Uncased	F1分数	NA
200	2025-11-20	Detection of violence in football sport based on deep learning and optimization algorithm 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24469-8 PMID:41258199	研究论文	提出一种基于深度学习和优化算法的实时足球暴力检测系统	结合CNN和LSTM提取时空特征，并采用改进的混洗牧羊人优化算法(MSSO)优化网络超参数	NA	开发高效的足球暴力事件检测系统	足球比赛中的暴力行为	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM	视频	NA	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络	效率指标	NA