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
361	2025-12-15	TruMPET: A New Method for Protein Secondary Structure Prediction Using Neural Networks Trained on Multiple Pre-Selected Physicochemical and Structural Features 2025-Nov-21, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms262311284 PMID:41373446	研究论文	提出了一种名为TruMPET的新方法，通过神经网络结合预选的物理化学和结构特征来预测蛋白质二级结构	该方法强调使用统计上显著且互不相关的描述符生成机器学习特征集，并整合了非规范氨基酸的物理化学参数预测，结合Bi-LSTM网络与ESMFold2嵌入，提升了预测性能	未明确讨论模型在处理更复杂蛋白质结构或大规模数据集时的可扩展性，也未提及对计算资源的具体需求	改进蛋白质二级结构预测方法，专注于从氨基酸序列直接预测DSSP分类	蛋白质氨基酸序列及其对应的二级结构（DSSP Q3和Q8分类）	机器学习	NA	蛋白质语言模型嵌入，线性判别分析	Bi-LSTM	序列数据	使用非冗余数据集（CB513和TEST2018），具体样本数量未在摘要中明确	NA	Bi-LSTM	DSSP Q3准确率，DSSP Q8准确率	NA
362	2025-12-15	Ordinal Regression Research Based on Dual Loss Function-An Example on Lumbar Vertebra Classification in CT Images 2025-Nov-21, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15232949 PMID:41374330	研究论文	本研究提出并评估了一种基于双损失函数的序数回归框架，用于CT图像中的腰椎分类，以辅助L3识别和肌肉减少症检测	提出了一种结合标准交叉熵损失和序数残差损失的双损失框架，以更好地建模有序类别	未明确提及研究的具体局限性	开发一种改进的腰椎分类方法，以支持临床实践中更准确的自动化L3定位和肌肉减少症评估	腰椎CT图像	计算机视觉	肌肉减少症	CT成像	深度学习模型	图像	NA	NA	MobileNet-v3-Large	分类性能	NA
363	2025-12-15	High-Precision Coal Mine Microseismic P-Wave Arrival Picking via Physics-Constrained Deep Learning 2025-Nov-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25237103 PMID:41374478	研究论文	本文提出了一种融合物理约束与深度学习架构的微震P波到时自动拾取模型，用于煤矿动力灾害的智能监测与预警	将物理约束与深度学习架构相结合，构建了高精度、鲁棒的微震P波到时自动拾取模型，并在工程可迁移性方面表现出色	模型在采样率更高、噪声更强的矿区性能下降，表明其对数据采集参数较为敏感	实现煤矿微震信号中P波到时的自动高精度识别，以支持煤矿动力灾害的智能监测与预警	煤矿微震信号	机器学习	NA	微震监测	深度学习	时序信号	高质量人工标注数据集	NA	NA	精确率, 召回率, F1分数, 到时拾取误差	NA
364	2025-12-15	UAV and Deep Learning for Automated Detection and Visualization of Façade Defects in Existing Residential Buildings 2025-Nov-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25237118 PMID:41374496	研究论文	本研究提出了一种结合无人机可见光与热红外成像、深度学习算法及参数化三维可视化的集成框架，用于现有住宅建筑立面缺陷的自动化检测与可视化	融合可见光与热红外图像以协同识别裂缝和渗漏缺陷，并开发了基于Grasshopper的集成映射工具，实现缺陷信息的实时三维可视化与参数化分析	研究仅基于深圳三个代表性住宅社区进行案例研究，样本规模和地理多样性有限，且未详细讨论模型在不同气候或建筑类型下的泛化能力	开发一种高效、自动化的立面缺陷检测框架，以提升城市建筑安全管理水平	现有住宅建筑的立面缺陷，特别是裂缝和渗漏问题	计算机视觉	NA	无人机可见光成像、热红外成像	深度学习	图像	深圳三个代表性住宅社区（建于1988年至2010年）	NA	Knet	mIoU	NA
365	2025-12-15	De novo Design of All-atom Biomolecular Interactions with RFdiffusion3 2025-Nov-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.18.676967 PMID:41000976	研究论文	本文介绍了RFdiffusion3（RFD3），一种能够生成蛋白质结构并考虑其与配体、核酸等非蛋白质原子相互作用的扩散模型	首次提出能够显式建模所有聚合物原子并在非蛋白质原子背景下生成蛋白质结构的扩散模型，相比先前方法计算成本降低90%	未明确说明模型在处理超大规模蛋白质复合物时的性能限制	开发能够设计全原子生物分子相互作用的蛋白质设计方法	蛋白质结构、配体、核酸及其他非蛋白质原子	机器学习	NA	扩散模型	扩散模型	蛋白质结构数据、原子坐标数据	NA	NA	RFdiffusion3	基准测试性能	计算成本为先前方法的十分之一
366	2025-12-15	Graph attention with structural features improves the generalizability of identifying functional sequences at a protein interface 2025-Nov-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.11.04.686550 PMID:41292907	研究论文	本文提出了一种结合蛋白质结构图和语言模型嵌入的图注意力网络架构，用于预测蛋白质-蛋白质界面功能序列，并在SARS-CoV-2 Spike RBD与ACE2受体结合的大规模突变库中验证了其泛化能力	开发了GAN-PLM图注意力网络架构，整合蛋白质结构图的局部残基环境表示与蛋白质语言模型嵌入的长程残基间相关性，显著提升了功能序列预测的泛化性能	研究主要针对SARS-CoV-2 Spike RBD与ACE2受体的结合界面，尚未在其他蛋白质界面广泛验证	提高蛋白质-蛋白质界面功能序列预测的准确性和泛化能力	SARS-CoV-2 Spike受体结合域（RBD）与ACE2受体的结合界面序列变异	机器学习	传染病	深度突变扫描	图注意力网络（GAN）	序列数据，结构图数据	超过43,000个序列变异	NA	GAN-PLM（结合图注意力网络与蛋白质语言模型）	平衡准确率	NA
367	2025-12-15	Deep learning-driven characterization of single cell tuning in primate visual area V4 supports topological organization 2025-Nov-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.05.12.540591 PMID:41279983	研究论文	本研究利用深度学习技术分析猕猴视觉区域V4中单个神经元的调谐特性，以支持其拓扑组织	结合大规模线性探针记录与深度学习方法，在非参数自然图像空间中系统表征V4神经元调谐，并量化功能聚类	研究主要基于猕猴V4区域，结果在人类或其他视觉皮层区域的普适性有待验证	探索灵长类视觉区域V4中神经元的功能组织及其与人工视觉系统的潜在共享编码策略	猕猴视觉区域V4中的单个神经元	计算机视觉	NA	线性探针记录，深度学习分析	深度学习模型	图像	超过1,200个V4神经元	NA	对比学习嵌入空间	人类心理物理学相似性度量，嵌入空间距离	NA
368	2025-12-15	PLiCat: decoding protein-lipid interactions by large language model 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf665 PMID:41378883	研究论文	本文提出了一个基于蛋白质序列预测蛋白质-脂质相互作用类别的深度学习框架PLiCat	首次开发了仅从蛋白质序列预测脂质类别的计算工具，并采用ESMC与BERT结合的混合深度学习架构实现可解释的分类	仅覆盖八个主要脂质类别，可能未涵盖所有脂质亚型	预测蛋白质相互作用的脂质类别并揭示序列编码的脂质结合特征	蛋白质序列及其与脂质的相互作用	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	深度学习	序列数据	NA	PyTorch	ESMC, BERT	NA	NA
369	2025-12-15	Impact of intrinsically disordered regions and functional disorder hotspots in the human kinome 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf662 PMID:41378882	研究论文	本研究提出了一种基于长短期记忆深度学习框架的标准化方法，用于预测人类激酶组中的内在无序区域，并揭示了这些区域的功能热点及其在激酶调控中的作用	开发了一种激酶中心化的内在无序区域预测方法，使用LSTM深度学习框架实现高预测性能（AUC=0.97），并首次系统分析了人类激酶组中内在无序区域的保守性和功能热点	研究依赖于计算预测方法，虽然性能较高，但可能需要实验验证进一步确认预测结果的生物学准确性；且方法主要针对人类激酶组，在其他蛋白质组中的适用性有待评估	系统预测和表征人类激酶组中的内在无序区域，揭示其在激酶调控和信号转导中的功能意义	人类激酶组中的蛋白质激酶及其内在无序区域	计算生物学	NA	深度学习，生物信息学分析	LSTM	蛋白质序列数据	涵盖人类所有137个激酶家族	NA	长短期记忆网络	AUC	NA
370	2025-12-14	Development and validation of a multimodal radiomics-serum biomarker model for diagnosing solid pulmonary nodules via machine learning 2025-Nov-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-2025-1214 PMID:41376905	研究论文	本研究开发了一种结合CT影像组学特征和血清生物标志物的多模态机器学习模型，用于诊断实性肺结节	首次将传统影像组学分析方法与三维深度学习技术相结合，并整合血清生物标志物，构建了多模态诊断模型	回顾性研究设计，可能存在选择偏倚；样本量相对有限	开发一种高精度的多模态诊断模型，以区分良恶性实性肺结节	实性肺结节患者	数字病理	肺癌	CT扫描，血清生物标志物检测	深度学习，机器学习	图像，生物标志物数据	638个肺结节（来自633名患者）	NA	三维深度学习模型	AUC，准确率，阳性预测值，阴性预测值，决策曲线分析，校准曲线	NA
371	2025-12-14	A computed tomography-based deep learning radiomics for predicting the response to neoadjuvant chemotherapy combined with immunotherapy in patients with locally advanced esophageal cancer: a multicenter cohort study 2025-Nov-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-2025-1208 PMID:41376959	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习放射组学列线图，用于预测局部晚期食管癌患者对新辅助化疗联合免疫治疗的反应	结合放射组学特征和深度学习特征构建集成模型，并首次用于预测局部晚期食管鳞状细胞癌患者对新辅助化疗联合免疫治疗的主要病理缓解	样本量较小（共60例患者），且为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	预测局部晚期食管鳞状细胞癌患者对新辅助化疗联合免疫治疗的反应，以指导个性化治疗	局部晚期食管鳞状细胞癌患者	数字病理学	食管癌	计算机断层扫描（CT）	深度学习, 机器学习	CT图像	60例患者（训练集42例，测试集18例）	PyTorch, Scikit-learn	ResNet101	AUC	NA
372	2025-12-14	Performance evaluation of deep learning-based osteoporosis diagnostic models with conventional chest X-ray in a clinical cohort 2025-Nov-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-2025-1077 PMID:41376999	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的骨质疏松诊断模型PROS® CXR: OSTEO，该模型利用常规胸部X光片预测骨质疏松，旨在解决双能X线吸收测定法（DXA）在初级保健中可及性有限的问题	首次开发了基于卷积神经网络和迁移学习的深度学习模型，能够从常规胸部X光片中预测骨质疏松，为骨质疏松筛查提供了一种低成本、机会性的替代方法	研究样本量较小（仅80名成人患者），且假阳性在男性中更常见，特异性有待提高，临床实施前需要进一步优化以减少假阳性	评估基于深度学习的骨质疏松诊断模型在临床队列中的性能，以促进骨质疏松的早期筛查	80名在3个月内同时接受DXA和胸部X光检查的成年患者	数字病理学	骨质疏松症	双能X线吸收测定法（DXA），胸部X光摄影	CNN	图像	80名成人患者	NA	卷积神经网络	AUC, 敏感性, 特异性	NA
373	2025-12-14	Prediction of EGFR mutation status and mutation sites in lung cancer based on radiomics and deep learning 2025-Nov-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-2025-567 PMID:41377006	研究论文	本研究开发并验证了一种基于影像组学和深度学习的非侵入性预测模型，用于识别非小细胞肺癌患者的EGFR突变状态及其亚型	整合了影像组学、深度学习和临床数据，构建了联合模型，显著提升了EGFR突变状态和突变位点的预测性能	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；模型性能需在更大规模、前瞻性队列中进一步验证	开发非侵入性方法，准确预测非小细胞肺癌患者的EGFR突变状态和突变亚型，以指导治疗策略	非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	CT成像	SVM, LR, CNN	CT图像	557名接受EGFR基因分型的非小细胞肺癌患者	NA	ResNet-18, DenseNet-121	AUC, 准确率	NA
374	2025-12-14	Convolutional Neural Networks for Estimation of Uniaxial Tensile Test Equivalent Properties from Small Punch Test 2025-Nov-22, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18235276 PMID:41374120	研究论文	本研究利用卷积神经网络从小冲杆试验数据预测单轴拉伸试验等效性能	首次将卷积神经网络应用于小冲杆试验与单轴拉伸试验之间的曲线到曲线预测，以减小系统偏差	研究仅针对三种锅炉钢材料，未验证其他材料类型的适用性	开发基于深度学习的方法，从小冲杆试验数据准确估计单轴拉伸试验等效性能	三种锅炉钢（10H2M、13HMF和15HM）在新状态和使用退化状态下的材料	机器学习	NA	小冲杆试验、单轴拉伸试验	CNN	曲线数据	三种锅炉钢材料在两种状态下的配对SPT和UTT实验数据库	NA	卷积神经网络	NA	NA
375	2025-12-14	General Intelligence-based Fragmentation (GIF): A framework for peak-labeled spectra simulation 2025-Nov-11, ArXiv PMID:41293535	研究论文	提出了一种基于大语言模型的质谱模拟框架GIF，用于提高代谢组学中质谱注释的效率	首次将大语言模型通过结构化提示和推理引导应用于质谱模拟，提供了一种系统化的替代方案	未明确说明模型在复杂分子或低丰度化合物上的泛化能力限制	开发一个基于大语言模型的框架，以改进质谱模拟和注释	质谱数据	自然语言处理	NA	质谱分析	LLM	文本	基于MassSpecGym数据集衍生的QA-sim数据集	NA	GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-5, Llama-3.1, ChemDFM	余弦相似度	NA
376	2025-12-14	buzzdetect: an open-source deep learning tool for automated bioacoustic pollinator monitoring 2025-Nov-07, Journal of insect science (Online) DOI:10.1093/jisesa/ieaf104 PMID:41369586	研究论文	本文介绍了一种名为“buzzdetect”的开源深度学习工具，用于通过音频数据进行生物声学传粉者自动监测	开发了首个开源深度学习工具“buzzdetect”，专门用于传粉者的被动声学监测，能够从环境噪声中区分昆虫飞行嗡嗡声	模型在检测昆虫飞行嗡嗡声时的灵敏度仅为28%，可能影响对低强度活动的捕捉能力	开发并测试一个自动化工具，以支持生态学中传粉者的大规模、长期监测研究	传粉昆虫（通过其飞行嗡嗡声进行监测）	机器学习	NA	被动声学监测	深度学习模型	音频数据	来自4种作物和1种野花的录音数据	NA	NA	灵敏度, 精确度	NA
377	2025-12-14	StoPred: Accurate Stoichiometry Prediction for Protein Complexes Using Protein Language Models and Graph Attention 2025-Nov-05, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7909758/v1 PMID:41282093	研究论文	本文提出了一种名为StoPred的新方法，通过整合蛋白质语言模型嵌入和图注意力网络来预测蛋白质复合物的化学计量比	首次提出基于深度学习的异源寡聚体化学计量比预测方法，无需模板组装或预定义组成，并利用图注意力网络建模亚基间相互作用	未在摘要中明确说明	开发一种准确预测蛋白质复合物化学计量比的计算方法	蛋白质复合物（包括同源和异源寡聚体）	计算生物学	NA	蛋白质语言模型，图注意力网络	图注意力网络	序列特征，结构特征	NA	NA	图注意力网络	top-1准确率	NA
378	2025-12-14	A Systematic Review on Machine Learning Techniques for Survival Analysis in Cancer 2025-Nov, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.71375 PMID:41264402	系统综述	本文系统综述了机器学习技术在癌症生存分析中的应用，比较了不同方法的预测性能	首次系统性地比较了机器学习与传统统计方法在癌症生存分析中的表现，并识别了多任务学习和深度学习方法在少数研究中显示出优越性能	仅分析了39项可比研究，且深度学习方法仅在少数论文中报告，方法学及实施存在较大变异性	评估机器学习技术在癌症生存分析中是否优于传统统计方法，并比较不同机器学习策略的性能	癌症患者的生存数据	机器学习	癌症	NA	深度学习, 多任务学习	生存数据	196项研究中的39项可比研究	NA	NA	预测性能	NA
379	2025-12-14	PBIP: a deep learning framework for predicting phage-bacterium interactions at the strain level 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf656 PMID:41370631	研究论文	本文提出了一种名为PBIP的深度学习框架，用于在菌株级别预测噬菌体-细菌相互作用	PBIP框架首次在菌株级别整合了预训练的统一表示模型、合成少数类过采样技术以及结合CNN、双向GRU和注意力机制的深度神经网络，以捕获序列中的复杂生物模式	研究主要基于从湘雅医院临床环境中分离的肺炎克雷伯菌，可能限制了模型在其他细菌种类或环境中的泛化能力	开发一个深度学习框架来准确预测噬菌体与细菌在菌株级别的相互作用，以支持噬菌体疗法的临床应用	噬菌体和细菌（具体为肺炎克雷伯菌）的蛋白质序列	机器学习	NA	生物感染实验和测序	CNN, 双向GRU	蛋白质序列	NA	NA	结合CNN、双向GRU和注意力机制的深度神经网络	NA	NA
380	2025-12-14	Artificial intelligence guided Raman spectroscopy in biomedicine: Applications and prospects 2025-Nov, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2025.101271 PMID:41377140	综述	本文综述了人工智能（特别是深度学习）如何增强拉曼光谱在生物医学中的应用，包括药物分析、疾病诊断和治疗优化	通过人工智能（尤其是深度学习算法）提升拉曼光谱的数据处理、特征提取和模型优化，从而扩展其在生物医学中的应用范围	存在计算需求高、数据要求严格以及伦理考虑等挑战	探讨人工智能如何推动拉曼光谱在生物制药研究和临床诊断中的进步	拉曼光谱在生物医学领域的应用，包括药物结构表征、疾病早期诊断和治疗优化	机器学习	NA	拉曼光谱	深度学习	光谱数据	NA	NA	NA	准确性, 效率	NA