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
701	2025-10-05	Predicting emergent phenotypes from single cell populations using CELLECTION 2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.02.673886 PMID:40950226	研究论文	提出CELLECTION深度学习框架，通过单细胞群体数据预测涌现表型	开发可解释的深度学习框架，能够关联实例子群与不同涌现表型	NA	从单细胞群体中预测涌现表型	单细胞群体数据	机器学习	NA	单细胞分析	深度学习	单细胞数据	NA	NA	NA	NA	NA
702	2025-10-05	Evolutionary Tree in Chemical Space of Natural Products 2025-Sep-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.31.673394 PMID:40950011	研究论文	本研究通过深度学习技术验证了自然产物化学相似性与物种进化距离之间的相关性	首次在大规模分类尺度上系统验证了进化距离与自然产物化学相似性的相关性，并开发了基于深度学习的新计算框架	真菌和后生动物数据存在复杂性，可能受水平基因转移、趋同进化和数据集覆盖不完整的影响	研究自然产物的进化动力学和化学空间分布规律	自然产物（NPs）和不同分类群的物种（开花植物、针叶树、真菌、后生动物）	机器学习	NA	深度学习嵌入技术	Transformer	化学结构数据（SMILES）	Lotus自然产物数据库中的大规模数据	NA	Chemformer, SMILES Transformer	化学相似性度量	NA
703	2025-10-05	Relations Between Pulsatility in the Optic Nerve Head or Peripapillary Retinal Vessels and the Rate of Progression in Glaucoma 2025-Sep-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.12.34 PMID:40956022	研究论文	本研究通过深度学习模型分析青光眼患者视神经乳头和视网膜血管搏动性与疾病进展速率的关系	首次同时量化视神经乳头和视网膜周围多个位置的血管搏动性，并发现视网膜周围动脉搏动性增加与青光眼快速进展相关	样本量相对有限（181只眼），研究结果需要在更大规模人群中验证	探究青光眼患者视神经乳头和视网膜血管搏动性与疾病进展速率的关系	139名参与者的181只青光眼患眼	数字病理学	青光眼	光学相干断层扫描血管成像，激光散斑血流成像	深度学习	医学影像	139名参与者的181只眼，每半年检测一次，至少六次访视	NA	NA	Pearson相关系数，P值	NA
704	2025-10-05	A deep learning-based prediction model for prognosis of cervical spine injury: a Japanese multicenter survey 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08708-0 PMID:39930051	研究论文	开发基于深度学习的预测模型，用于预测老年颈椎损伤患者的预后结果	首次在老年颈椎损伤预后预测中应用深度学习模型，并识别出传统统计分析未发现的显著预测因素如上肢创伤	研究仅限于日本患者数据，样本量为1512例，需要外部验证	开发深度学习预测模型以改善老年颈椎损伤患者的预后预测	1512名65岁及以上老年颈椎损伤患者	医疗人工智能	颈椎损伤	深度学习	深度学习模型	临床数据	1512名老年患者	NA	NA	准确率	NA
705	2025-10-05	Development of a deep learning model for predicting skeletal muscle density from ultrasound data: a proof-of-concept study 2025-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02047-2 PMID:40627283	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，能够通过超声数据预测骨骼肌密度	首次提出基于超声成像的自动化肌肉营养状况评估方法，探索了超声数据预测CT评估的肌肉密度的可行性	单中心观察性研究，样本代表性有限，需要外部验证和扩展到其他肌肉群	开发深度学习模型预测骨骼肌密度，探索超声在肌肉营养评估中的新应用	成年参与者的腹直肌	医学影像分析	肌肉减少症	超声成像，CT扫描	深度学习模型	超声图像，CT数据	551名参与者（平均年龄67±17岁，323名男性），共1090张超声图像	NA	NA	分类准确率70%，AUC值0.89, 0.79, 0.90	NA
706	2025-10-05	DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations 2025-Sep, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02797-x PMID:40859022	研究论文	开发了基于高质量PTM图谱的深度学习框架DeepMVP，用于准确预测蛋白质翻译后修饰位点和变异诱导的修饰改变	构建了大规模高质量PTM图谱数据集PTMAtlas，并开发了能够同时预测六种PTM类型的深度学习框架	NA	通过深度学习准确预测蛋白质翻译后修饰位点和变异诱导的修饰改变	蛋白质翻译后修饰位点和错义变异	机器学习	癌症	质谱分析	深度学习	质谱数据	397,524个PTM位点，来自241个公共质谱数据集	NA	NA	准确性，与实验结果的吻合度	NA
707	2025-10-05	DiCARN-DNase: enhancing cell-to-cell Hi-C resolution using dilated cascading ResNet with self-attention and DNase-seq chromatin accessibility data 2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf452 PMID:40802526	研究论文	提出一种结合扩张卷积、级联残差和自注意力机制的深度学习模型DiCARN-DNase，用于从低分辨率Hi-C数据预测高分辨率Hi-C数据	首次将DNase-seq染色质可及性数据整合到Hi-C分辨率增强模型中，并采用扩张卷积和级联残差结构以同时捕获广泛上下文和精细基因组相互作用	未明确说明模型在跨细胞系泛化性能的具体量化指标和与其他先进方法的全面对比	提高Hi-C数据的空间分辨率以更好地研究染色质三维结构	基因组染色质空间组织	计算生物学	NA	Hi-C, DNase-seq	CNN	基因组相互作用数据，染色质可及性数据	NA	NA	Dilated Cascading Residual Network (DiCARN), ResNet	NA	NA
708	2025-10-05	Neural-network-based multi-spectral thermometry and emissivity reconstruction in cavity high-temperature environments 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.567549 PMID:40981777	研究论文	提出一种基于神经网络的高温腔体多光谱辐射测温与发射率重建方法	结合蒙特卡洛光线追踪与深度学习，通过交替神经网络实现温度与发射率解耦预测，并完整建模多重反射效应	在1273-1673K温度范围和2-16µm光谱范围内验证，未测试其他温度或材料	解决高温腔体环境中未知发射率和多重反射效应导致的辐射测温难题	氧化锆材料在石墨腔体中的高温测量	机器学习	NA	辐射测温，蒙特卡洛光线追踪	神经网络	光谱数据	10个光谱通道	NA	交替神经网络	温度误差，发射率误差	NA
709	2025-10-05	CSA-ASPP-Net: end-to-end laser stripe centerline extraction with joint channel-spatial attention and atrous spatial pyramid convolution 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.570244 PMID:40981791	研究论文	提出一种端到端激光条纹中心线提取模型CSA-ASPP-Net，通过结合通道空间注意力机制和空洞空间金字塔卷积实现从原始图像到亚像素中心线的直接映射	创新性地将注意力引导特征增强和多尺度上下文感知模块集成到编码器-解码器架构中，实现单阶段完成条纹定位和细化	NA	开发高精度激光条纹中心线提取方法，提升结构光测量系统的处理性能	激光条纹图像	计算机视觉	NA	结构光测量	CNN	图像	NA	NA	编码器-解码器架构, ASPP, CBAM	精度, 平均定位误差, 处理速度	NA
710	2025-10-05	Ultra-broadband metamaterial absorber for near-infrared and mid-infrared applications optimized via deep learning 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.573376 PMID:40981800	研究论文	本研究通过深度学习优化设计了一种七层超材料吸收器，在近红外到中红外波段实现超宽带高效吸收	首次报道采用七层钛和砷化镓交替结构的超材料吸收器，结合深度神经网络优化结构参数，在2.3-7.5 µm波段实现97.8%的平均吸收率和99.8%的峰值吸收率	NA	开发在近红外和中红外波段具有超宽带高效吸收性能的超材料吸收器	七层钛和砷化镓交替结构的超材料吸收器	机器学习	NA	超材料设计，电磁场分析	深度神经网络	结构参数，电磁性能数据	NA	NA	深度神经网络	吸收率，带宽	NA
711	2025-10-05	Deep learning-based conjugate orbital angular momentum interferometry for in-plane displacement measurement 2025-Sep-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision DOI:10.1364/JOSAA.570239 PMID:40981821	研究论文	提出一种基于深度学习的相位解调算法，用于共轭轨道角动量干涉测量中的面内位移测量	设计了相位解调混合神经网络，可直接一步解调花瓣状干涉图，采用自定义ResNet-Transformer架构结合可变形卷积和注意力机制	NA	开发高精度的面内位移测量方法	共轭轨道角动量干涉测量中的花瓣状干涉图	计算机视觉	NA	干涉测量技术	CNN, Transformer	图像	NA	NA	ResNet, Transformer	解调准确率, 位移误差	NA
712	2025-10-05	Enhanced mapping of essential urban land use categories in China (EULUC-China 2.0): integrating multimodal deep learning with multisource geospatial data 2025-Sep-30, Science bulletin IF:18.8Q1 DOI:10.1016/j.scib.2025.07.006 PMID:40774897	研究论文	通过整合多模态深度学习与多源地理空间数据，开发了增强版的中国城市土地利用分类地图EULUC-China 2.0	结合多模态深度学习模型与多源地理空间数据，采用POI数据的图建模方法，显著提升了城市土地利用分类精度	未明确说明模型在特定城市类型或区域的适用性限制	改进中国城市土地利用分类方法，生成更准确详细的城市土地利用数据产品	中国所有城市的土地利用分类	计算机视觉,地理信息系统	NA	多模态深度学习,地理空间数据分析	深度学习,图神经网络	多源地理空间数据,POI数据,遥感影像	覆盖中国所有城市	NA	多模态深度学习架构	总体分类准确率	NA
713	2025-10-05	TMolNet: a task-aware multimodal neural network for molecular property prediction 2025-Sep-21, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11350-z PMID:40975857	研究论文	提出一种任务感知多模态神经网络TMolNet，用于分子属性预测	提出自适应多模态融合框架，包含对比学习方案、任务感知门控模块和模态熵正则化损失	未在摘要中明确说明	提高分子属性预测的准确性和泛化能力	分子数据（1D序列或指纹、2D拓扑图、3D几何构象）	机器学习	NA	深度学习	神经网络	1D序列、2D图结构、3D几何数据	多个基准数据集（未指定具体数量）	NA	TMolNet（包含模态特定特征提取器、对比学习模块、任务感知门控模块）	预测准确度、泛化能力	NA
714	2025-10-05	Artificial intelligence in revolutionizing orthodontic practice 2025-Sep-20, World journal of methodology DOI:10.5662/wjm.v15.i3.100598 PMID:40881209	研究论文	探讨人工智能在正畸实践中的变革性影响及其应用前景	系统分析AI技术在正畸领域的整合现状与未来发展方向	面临数据质量、算法透明度和实际实施等挑战	评估AI在正畸领域的应用效益与发展前景	正畸临床实践与患者诊疗流程	自然语言处理,计算机视觉,机器学习	错颌畸形	牙科影像分析	机器学习,深度学习	牙科影像,患者数据	NA	NA	NA	诊断准确性,治疗效率	NA
715	2025-10-05	Use of artificial intelligence in neurological disorders diagnosis: A scientometric study 2025-Sep-20, World journal of methodology DOI:10.5662/wjm.v15.i3.99403 PMID:40881219	文献计量学研究	通过文献计量学方法分析人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和热点趋势	首次采用文献计量学方法系统分析人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究格局和发展趋势	仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他重要数据库的文献；分析时间跨度较长但文献数量相对有限	探索人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和关键亮点	276篇关于人工智能在神经系统疾病诊断领域的科学文献	医学信息学	神经系统疾病	文献计量分析，网络可视化	NA	文献元数据	276篇出版物（2000-2024年）	VOSviewer, Microsoft Excel	NA	NA	NA
716	2025-10-05	Endoplasmic reticulum junctions serve as a platform for endosome-lysosome interactions through their stop-and-go motion switching 2025-Sep-19, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adv4437 PMID:40961183	研究论文	本研究通过深度学习图像分析发现内质网连接点是内体-溶酶体相互作用平台，调控其停-走运动转换	首次揭示内质网连接点作为细胞器运动调控枢纽的功能，发现其通过停-走运动切换协调细胞器相互作用	未明确所有参与运动转换的分子机制，其他细胞器暂停现象的生理意义需进一步验证	探究内体-溶酶体停-走运动机制及其与内质网的相互作用	内体、溶酶体、内质网连接点、脂滴、过氧化物酶体等细胞器	生物图像分析	NA	深度学习图像分析、粒子追踪、空间分布分析、内质网形态分析	NA	显微镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
717	2025-10-06	Ozone exposure, retinal microvasculature alterations, and the mediating effect of aging in diabetic population: A retrospective cohort study 2025-Sep-19, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119082 PMID:40974669	研究论文	本研究探讨长期臭氧暴露与2型糖尿病患者视网膜微血管改变的关系，并分析衰老在其中的中介作用	首次在大型糖尿病队列中揭示臭氧暴露通过加速视网膜衰老导致微血管重构的机制	研究设计为回顾性队列，无法确立因果关系；仅纳入上海地区人群，可能限制结果普适性	探究臭氧暴露对糖尿病患者视网膜微血管的影响及衰老的中介效应	55,463名2型糖尿病患者	数字病理学	糖尿病	卫星遥感臭氧浓度估计，视网膜血管表型分析	深度学习	医学影像数据，环境暴露数据	55,463名2型糖尿病患者，来自上海17个行政区的249个社区卫生中心	NA	NA	标准化系数，95%置信区间	NA
718	2025-10-05	Fusion of X-Ray Images and Clinical Data for a Multimodal Deep Learning Prediction Model of Osteoporosis: Algorithm Development and Validation Study 2025-Sep-18, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/70738 PMID:40966528	研究论文	开发融合胸部X射线图像和临床数据的多模态深度学习模型用于骨质疏松症预测	采用概率融合策略结合基于梯度的小波特征提取方法和注意力机制，增强对图像关键区域的关注	数据集规模有限，回顾性研究可能存在选择偏倚，缺乏外部验证限制了结果的普适性	开发用于骨质疏松症机会性筛查的多模态预测模型	1780名患者的胸部X射线图像和临床数据	计算机视觉	骨质疏松症	X射线成像	CNN	图像, 临床数据	1780名患者	NA	卷积神经网络	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度	NA
719	2025-10-05	A comprehensive benchmarking of adaptive sampling tools for nanopore sequencing 2025-Sep-17, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03729-w PMID:40963107	研究论文	对六种纳米孔自适应采样工具在三种不同任务中的性能进行全面基准测试	首次系统评估纳米孔自适应采样工具在不同应用场景下的性能，并识别最优的读取分类策略	仅评估了六种常用工具，未涵盖所有可用工具	评估纳米孔自适应采样工具的性能并确定最优策略	六种纳米孔自适应采样工具	生物信息学	NA	纳米孔测序，自适应采样	深度学习	测序数据，原始信号	三种不同类型任务（种内富集、种间富集、宿主DNA去除）	NA	NA	覆盖深度，准确率，读取排出速度	NA
720	2025-10-05	Prediction of carbon and nitrogen source preferences in microbial metabolism using protein sequence data 2025-Sep-16, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107266 PMID:40967572	研究论文	本研究利用深度学习算法探索微生物蛋白质序列与其碳氮源营养需求之间的内在关系	提出了结合蛋白质功能注释和序列特征提取的集成框架来预测微生物营养需求	仅包含432种微生物物种和61种培养基配方，样本规模有限	探索微生物蛋白质序列与其特定营养需求之间的关系，优化培养条件	432种微生物物种及其蛋白质序列	机器学习	NA	蛋白质序列分析，PSSM，PsePSSM	深度学习，机器学习	蛋白质序列数据	432种微生物物种，61种培养基配方	SHAP	NA	准确率	NA