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| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 721 | 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
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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 |
| 722 | 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
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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 |
| 723 | 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
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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 |
| 724 | 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
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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 |
| 725 | 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
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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 |
| 726 | 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
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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 |
| 727 | 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 |
| 728 | 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 |
| 729 | 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 |
| 730 | 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 |
| 731 | 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 |
| 732 | 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
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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 |
| 733 | 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 |
| 734 | 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 |
| 735 | 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
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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 |
| 736 | 2025-10-05 |
Improving the performance of the echinococcosis diagnosis model based on serum Raman spectroscopy via the integration of convolutional neural network and support vector machine
2025-Sep-13, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.126945
PMID:40974949
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研究论文 | 提出结合卷积神经网络与支持向量机的混合模型,通过血清拉曼光谱提高包虫病诊断性能 | 首次将CNN特征提取能力与SVM分类器相结合应用于包虫病光谱诊断,显著提升多类别分类准确率 | 样本量有限(573例),未提及外部验证集结果 | 开发高精度的包虫病快速诊断方法 | 包虫病、肝硬化、肝细胞癌患者及正常对照组的血清样本 | 医学影像分析 | 包虫病 | 拉曼光谱 | CNN, SVM | 光谱数据 | 573份血清样本 | NA | CNN-SVM混合架构 | 准确率 | NA |
| 737 | 2025-10-05 |
The comparison of deep learning and radiomics in the prediction of polymyositis
2025-Sep-12, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000044496
PMID:40958317
|
研究论文 | 比较深度学习和影像组学在多发性肌炎预测中的性能 | 首次系统比较3D CNN与影像组学在多发性肌炎预测中的表现,并开发了股直肌分割模型 | 样本量相对有限(总样本196例),需更多外部验证 | 评估深度学习与影像组学在多发性肌炎预测中的可行性 | 多发性肌炎患者与对照组的T2加权磁共振影像 | 医学影像分析 | 多发性肌炎 | T2加权磁共振成像 | CNN, U-Net | 3D医学影像 | 总196例(训练120例,验证30例,外部测试46例) | MONAI | 3D CNN, 3D U-Net | 准确率, 敏感度, 特异度, 阳性预测值, Dice系数 | NA |
| 738 | 2025-10-05 |
A multidimensional deep ensemble learning model predicts pathological response and outcomes in esophageal squamous cell carcinoma treated with neoadjuvant chemoradiotherapy from pretreatment CT imaging: A multicenter study
2025-Sep-10, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.111133
PMID:40939680
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研究论文 | 开发并验证基于治疗前CT影像的多维深度集成学习模型,用于预测食管鳞癌患者新辅助放化疗后的病理完全缓解和预后风险分层 | 提出结合放射组学和3D卷积神经网络的多维深度集成学习模型,在多个中心验证中表现出优于单一领域模型的预测性能 | 回顾性研究设计,需要前瞻性多中心验证来进一步确认临床实用性 | 预测食管鳞癌患者新辅助放化疗的治疗反应和预后 | 接受新辅助放化疗的食管鳞癌患者 | 医学影像分析 | 食管鳞癌 | CT成像 | 集成学习, CNN | CT影像 | 485例来自四个医院的ESCC患者(发现队列194例,内部队列49例,外部验证队列242例) | NA | 3D CNN, 集成学习架构 | AUC, 校准曲线, 临床效用, 总生存期, 无病生存期, log-rank检验 | NA |
| 739 | 2025-10-05 |
Autoregressive enzyme function prediction with multi-scale multi-modality fusion
2025-Sep-06, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf476
PMID:40966652
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研究论文 | 提出一种多尺度多模态自回归预测器MAPred,用于自回归预测蛋白质的酶委员会编号 | 首次整合蛋白质氨基酸序列和3D结构标记,采用双路径方法和自回归预测网络,利用EC分类的层次结构 | 未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力 | 提高酶功能预测的准确性和可靠性 | 蛋白质酶功能预测 | 生物信息学 | NA | 多模态融合,自回归预测 | 深度学习模型 | 氨基酸序列数据,3D结构数据 | New-392,Price,New-815基准数据集 | NA | 双路径架构,自回归预测网络 | NA | NA |
| 740 | 2025-10-05 |
Artificial intelligence-enhanced biosurveillance for antimicrobial resistance in sub-Saharan Africa
2025-Sep-03, International health
IF:2.3Q2
DOI:10.1093/inthealth/ihae081
PMID:39545538
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综述 | 探讨人工智能在撒哈拉以南非洲地区抗菌素耐药性生物监测中的整合与应用潜力 | 首次系统评估AI技术在资源有限地区AMR监测中的适用性,强调跨学科合作与伦理框架建设 | 数据稀缺、基础设施不足和伦理问题阻碍AI在SSA地区的实际应用 | 提升撒哈拉以南非洲地区抗菌素耐药性监测能力 | 撒哈拉以南非洲地区的抗菌素耐药性监测系统 | 机器学习 | 抗菌素耐药性感染 | 基因组分析 | 机器学习,深度学习 | 大规模数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |