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
541	2025-09-22	Interpretable Artificial Intelligence Analysis of Functional Magnetic Resonance Imaging for Migraine Classification: Quantitative Study 2025-Sep-03, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/72155 PMID:40903006	研究论文	本研究结合可解释人工智能（XAI）与功能磁共振成像（fMRI）指标，用于偏头痛分类并识别关键脑区	首次系统比较多种fMRI指标与深度学习模型组合在偏头痛分类中的效能，并利用XAI技术定位判别性脑区	样本量较小（64名参与者），且未考虑偏头痛亚型之外的混杂因素	开发可解释的AI方法以提升偏头痛的计算机辅助诊断与生物标志物发现	偏头痛患者（伴或不伴先兆）与健康对照者的fMRI数据	医学影像分析	偏头痛	功能磁共振成像（fMRI），可解释人工智能（XAI）	CNN（GoogleNet, ResNet18）, Vision Transformer, SVM, 随机森林	神经影像数据	64名参与者（21名无先兆偏头痛患者，15名有先兆偏头痛患者，28名健康对照）
542	2025-09-22	Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery 2025-Sep-02, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103879 PMID:40902506	研究论文	本研究利用Transformer-GAN深度学习框架解析牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用，揭示炎症基因调控机制并发现生物标志物	首次将Transformer-GAN应用于牙周炎表观遗传调控研究，整合多组学数据预测功能性E-P相互作用，并发现E-P相互作用评分在预测治疗反应方面优于传统临床指标	研究基于公共数据集，样本来源和规模可能存在限制，且深度学习模型的可解释性仍需进一步验证	解码牙周炎中增强子-启动子调控网络，揭示炎症基因的表观遗传调控机制	牙周炎患者的基因组DNA甲基化和RNA-seq数据	深度学习	牙周炎	DNA甲基化测序，RNA-seq，多组学整合分析	Transformer-GAN	基因组甲基化数据，基因表达数据	基于GSE173081和GSE173078数据集（具体样本数未明确说明）
543	2025-09-22	Deep learning-driven proteomics analysis for gene annotation in the renin-angiotensin system 2025-Sep-02, European journal of pharmacology IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.ejphar.2025.178119 PMID:40907688	研究论文	本研究开发了一种多标签深度学习模型，用于系统注释肾素-血管紧张素系统（RAS）基因功能并阐明其在生物通路中的作用	首次将多标签AI建模与细胞外囊泡蛋白质组学整合用于RAS通路注释，揭示了新型IRAP/Ywha(s)/Nedd4-2-ACE2相互作用轴	基于文献挖掘的计算预测需要实验验证，研究主要聚焦小鼠模型	系统注释RAS基因功能并阐明其在心血管疾病中的生物学通路作用	肾素-血管紧张素系统（RAS）相关基因	自然语言处理	心血管疾病	TF-IDF, PCA, 蛋白质组学分析, 毛细管Western检测	MLP (Multi-Layer Perceptron)	文本	39,463篇来自PubMed和PMC的RAS相关出版物
544	2025-09-22	Benchmarking deep learning-designed inlay restorations across operator experience: An in vitro comparison of time efficiency, contact intensity, and contour quality 2025-Sep-02, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106083 PMID:40907866	研究论文	一项体外研究比较了基于深度学习的嵌体修复设计工作流程与传统人工工作流程在时间效率、接触强度和轮廓质量方面的性能	首次评估深度学习工作流程在不同操作者经验水平下对嵌体设计的影响，并分析其减少经验相关变异性的潜力	体外研究，样本量有限（25个数字扫描），临床实际效果需要进一步验证	评估深度学习辅助牙科嵌体设计的性能表现	上颌和下颌后牙区嵌体修复设计	医疗人工智能	牙科修复	深度学习	深度学习模型（具体架构未说明）	数字扫描图像	25个上颌和下颌牙弓数字扫描样本
545	2025-09-22	TransFactor-prediction of pro-viral SARS-CoV-2 host factors using a protein language model 2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf491 PMID:40929136	研究论文	提出TransFactor计算框架，利用蛋白质语言模型预测SARS-CoV-2的促病毒宿主因子	首次将预训练的ESM-2蛋白质语言模型微调用于宿主因子预测，并通过计算丙氨酸扫描提供可解释性	依赖于有限实验数据集的微调，可能受实验方法限制的影响	预测和优先排序候选宿主因子作为抗病毒治疗靶点	SARS-CoV-2病毒宿主蛋白	自然语言处理	传染病	蛋白质语言模型，计算丙氨酸扫描	Transformer (ESM-2)	蛋白质序列数据	来自33项独立SARS-CoV-2研究的实验确定宿主因子数据集
546	2025-09-22	THLANet: A deep learning framework for predicting TCR-pHLA binding in immunotherapy applications 2025-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013050 PMID:40939018	研究论文	提出深度学习模型THLANet用于预测TCR与pHLA的结合特异性，以评估新抗原的免疫原性潜力	使用ESM-2替代传统嵌入方法增强序列特征表示，并通过CDR3序列分析和抗原丙氨酸扫描模拟提供TCR-抗原3D结合新见解	NA	准确预测TCR与新抗原的结合，评估其在临床环境中的免疫原性潜力	T细胞受体（TCR）、新抗原、I类HLA分子	生物信息学	癌症	scTCR-seq、进化尺度建模-2（ESM-2）	深度学习	序列数据	多种癌症类型的临床癌症数据
547	2025-09-22	Spatial gene expression at single-cell resolution from histology using deep learning with GHIST 2025-Sep, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02795-z PMID:40954301	研究论文	提出一种基于深度学习的框架GHIST，从组织学图像预测单细胞分辨率的空间基因表达	利用亚细胞空间转录组学和多层生物信息的协同关系，实现单细胞分辨率的空间基因表达预测	NA	开发从常规组织学图像预测空间基因表达的新方法	空间基因表达数据和组织学图像	数字病理学	癌症（多种类型）	空间转录组学，深度学习	深度学习框架	组织学图像，基因表达数据	公共数据集和TCGA数据
548	2025-09-22	Graph-based deep learning for integrating single-cell and bulk transcriptomic data to identify clinical cancer subtypes 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf467 PMID:40966644	研究论文	提出一种基于图深度学习的scBGDL方法，整合单细胞和批量转录组数据以识别癌症临床亚型	首次构建样本特异性基因图建模基因互作，结合图注意力网络、MinCutPool和Transformer模块实现多模态数据整合与可解释生物洞察	方法依赖于转录组数据质量，尚未在更多癌症类型或前瞻性临床队列中验证	整合单细胞和批量转录组数据精准识别癌症亚型并预测临床结局	癌症患者转录组数据	生物信息学	癌症（多癌种）	scRNA-seq, bulk RNA-seq, 图深度学习	Graph Attention Networks, Transformer, MinCutPool	基因表达数据	16种TCGA癌症类型+3个多中心队列（肺腺癌1099例，卵巢癌762例，黑色素瘤305例）
549	2025-09-22	AttBiomarker: unveiling preeclampsia biomarkers and molecular pathways through two-stage gene selection techniques and attention-based CNN with gene regulatory network analysis 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf473 PMID:40966654	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和生物信息学的方法，用于识别先兆子痫的潜在生物标志物和分子通路	采用两阶段基因选择技术和基于注意力的CNN模型，结合基因调控网络分析，识别出与先兆子痫密切相关的枢纽基因	仅基于三个微阵列数据集进行分析，样本来源和规模未明确说明	识别先兆子痫的生物标志物和分子机制，为早期诊断和治疗提供靶点	先兆子痫相关的基因表达数据	生物信息学	先兆子痫	微阵列分析，基因富集分析，蛋白质相互作用网络，基因调控网络分析，分子对接	Attention-based CNN (AttCNN)	基因表达数据	基于三个微阵列数据集（具体样本数未说明）
550	2025-09-22	Artificial intelligence for comprehensive DNA methylation analysis: overview, challenges, and future directions 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf468 PMID:40966651	综述	本文全面回顾了人工智能与DNA甲基化分析之间的协同作用，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理和可解释人工智能	强调了信号处理和基于大语言模型的模型在DNA甲基化研究中尚未充分探索的潜力	管理和分析大型复杂DNA甲基化数据集时面临的挑战与限制	探讨人工智能在DNA甲基化分析中的应用及未来研究方向	DNA甲基化数据及其分析方法	自然语言处理	NA	DNA甲基化分析	机器学习, 深度学习, 自然语言处理, 大语言模型	甲基化数据	NA
551	2025-09-22	Magnetic resonance imaging (MRI)-derived radiomics and deep learning models for predicting epidermal growth factor receptor status in glioma: a systematic review and meta-analysis 2025-Aug-22, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107049 PMID:40974758	系统综述与荟萃分析	本文系统回顾并荟萃分析了MRI影像组学和深度学习模型预测胶质瘤表皮生长因子受体（EGFR）状态的表现	首次对基于MRI的影像组学和深度学习模型预测胶质瘤EGFR扩增的诊断性能进行系统评价和定量汇总分析	纳入研究数量有限（12项系统综述，6项荟萃分析），可能存在未检测到的异质性来源	评估影像组学和深度学习模型在预测胶质瘤EGFR改变方面的诊断性能	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI影像组学分析，深度学习	深度学习模型，影像组学模型	医学影像（MRI）	基于12项研究的汇总数据（具体样本量未明确说明）
552	2025-09-22	Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14 2025-Aug-21, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110611 PMID:40848973	研究论文	开发针对RGS14蛋白GTP水解加速活性的非共价小分子抑制剂	首次发现可选择性非共价抑制RGS14 GAP活性的化学型，并通过机器学习增强的分子对接指导浅表蛋白表面配体优化	NA	开发RGS14 GTPase加速蛋白活性的选择性抑制剂	RGS14蛋白及其Gα结合区域	药物发现	中枢神经系统疾病和代谢性疾病	结构引导虚拟筛选、分子对接、深度学习评分	机器学习增强的分子对接模型	化学结构数据、生物活性数据	40多个二代类似物（包括Z55660043和Z55627844）
553	2025-09-22	Electrode Net: tailoring deep learning with signed distance field for fast and accurate multiscale design of porous electrodes 2025-Aug-21, Science bulletin IF:18.8Q1 DOI:10.1016/j.scib.2025.08.026 PMID:40975668	研究论文	开发了一种名为Electrode Net的深度学习框架，用于快速准确预测多孔电极的各向异性传输特性	结合符号距离场(SDF)定制3D卷积神经网络，显著降低计算成本达96%，同时保持高精度预测	NA	推进下一代高性能流动电池（如燃料电池、水电解槽和液流电池）的多孔电极设计	多孔电极的微观结构与传输特性	机器学习	NA	3D卷积神经网络，符号距离场(SDF)，孔隙尺度建模	CNN	3D几何样本数据	15,433个真实和生成的几何样本
554	2025-09-22	Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14 2025-Aug-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.11.659181 PMID:40667230	研究论文	开发针对RGS14蛋白GTP水解加速活性的非共价小分子抑制剂	首次发现可选择性非共价抑制RGS14 GAP活性的化学型，并利用机器学习增强的分子对接技术优化配体	NA	开发针对RGS14蛋白的抑制剂，为中枢神经系统和代谢疾病治疗提供潜在疗法	RGS14蛋白及其GTPase加速蛋白（GAP）活性	生物医学	中枢神经系统疾病，代谢疾病	结构引导虚拟筛选，配体对接，深度学习评分，荧光检测，放射性GTP水解测定	机器学习增强的分子对接模型	分子结构数据，生物活性数据	40多种第二代类似物（包括Z55660043和Z55627844）
555	2025-09-22	Reinforcing Deep Learning-Enabled Surveillance with Smart Sensors 2025-May-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113345 PMID:40968866	研究论文	提出一种结合智能传感器和深度学习的创新监控强化系统，用于资源受限的物理设备和移动环境	通过深度学习技术增强监控系统的适应性和有效性，在动态公共环境中优化节点布局并确保实时响应	NA	强化三维环境中异构传感器的监控能力	资源受限的网络物理设备和移动元素	计算机视觉	NA	深度学习	NA	传感器数据	NA
556	2025-09-22	Deep learning imputes DNA methylation states in single cells and enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia 2025-Mar-12, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100774 PMID:39986279	研究论文	提出基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于单细胞DNA甲基化状态插补并应用于精神分裂症表观遗传学研究	开发首个基于Transformer的单细胞DNA甲基化插补模型，显著提升低覆盖率数据下的检测灵敏度	未明确说明模型在不同组织类型或疾病中的泛化能力	提升单细胞DNA甲基化检测的覆盖度和准确性，增强表观遗传变异检测能力	人类和小鼠的单细胞DNA甲基化数据，特别关注精神分裂症患者前额叶皮层样本	计算生物学	精神分裂症	单细胞DNA甲基化测序，深度学习插补	Transformer	DNA甲基化数据	五个单核DNA甲基化数据集（人类和小鼠来源），包含精神分裂症患者和对照样本
557	2025-09-22	Explaining solar forecasts with generative AI: A two-stage framework combining transformers and LLMs 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331516 PMID:40961090	研究论文	提出一种结合Transformer和生成式大语言模型的两阶段混合框架，用于提高太阳能发电预测的准确性和可解释性	首次将深度学习时间序列预测与生成式LLMs耦合，通过结构化提示微调Flan-T5模型生成领域相关的自然语言解释	实验仅基于两个光伏电站34天的公开数据集，样本规模和多样性有限	提升太阳能发电预测的准确性和模型可解释性，促进光伏系统与能源基础设施的有效整合	光伏电站的直流功率输出	机器学习	NA	时间序列预测，自然语言生成	Transformer, Flan-T5	多元时间序列数据（逆变器数据、天气数据、时间特征）	两个光伏电站34天的公开数据集
558	2025-09-22	Robust emotion recognition for complex environments: ChildEmoNet model based on DETR-ResNet50 cascaded architecture 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332130 PMID:40966300	研究论文	提出一种基于DETR-ResNet50级联架构的ChildEmoNet模型，用于复杂环境下的鲁棒情绪识别	开发了级联DETR-ResNet50架构，同时处理检测和分类挑战，并针对面部遮挡场景设计了增强鲁棒性机制	NA	解决复杂真实世界环境中，特别是面部遮挡条件下的情绪识别挑战	多人物场景中的情绪识别	computer vision	NA	深度学习	DETR, ResNet50	图像	基于OMG Emotion数据集的广泛实验
559	2025-09-22	An AI-powered framework for assessing teacher performance in classroom interactions: a deep learning approach 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1553051 PMID:40969168	研究论文	提出一种基于AI的框架，利用深度学习技术评估课堂互动中的教师表现	首次将多种先进目标检测模型（YOLOv8、Faster R-CNN、RetinaNet）应用于课堂互动分类，实现自动化、客观化的教师表现评估	研究仅基于7,259张图像数据，未涉及不同教学环境或文化背景的泛化性验证	开发客观、自动化的教师课堂表现评估系统，替代传统主观观察方法	课堂互动场景中的教师行为	计算机视觉	NA	深度学习目标检测	YOLOv8, Faster R-CNN, RetinaNet	图像	7,259张真实课堂环境标注图像
560	2025-09-22	Deep learning in breast cancer risk prediction: a review of recent applications in full-field digital mammography 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1656842 PMID:40969257	综述	本文回顾了深度学习在全视野数字乳腺X线摄影中用于乳腺癌风险预测的最新应用	填补了文献中关于利用AI影像生物标志物进行个性化乳腺癌风险预测的综述空白	NA	探索基于全视野数字乳腺X线摄影的AI风险预测技术进展及临床实施挑战	乳腺癌风险预测中的影像生物标志物	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	AI模型	乳腺X线影像	NA