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
241	2026-05-02	AlphaBind, a domain-specific model to predict and optimize antibody-antigen binding affinity 2025-12, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2534626 PMID:40693434	研究论文	提出AlphaBind模型用于预测和优化抗体-抗原结合亲和力	利用蛋白质语言模型嵌入和数百万定量实验室测量的预训练，实现抗体亲和力优化的最先进性能，仅需单轮数据生成	未提及具体局限性	通过深度学习预测和优化抗体序列的结合亲和力	四种亲本抗体（部分已进行过亲和力成熟）	机器学习	NA	亲和力测量	蛋白质语言模型	序列数据、实验测量数据	数百万定量实验室测量数据	PyTorch	AlphaBind	结合亲和力提升程度	NA
242	2026-05-02	Germline-aware deep learning models and benchmarks for predicting antibody VH-VL pairing 2025-12, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2570749 PMID:41104651	研究论文	提出了一个包含新基准数据集和三种深度学习模型的综合框架，用于预测抗体VH-VL配对	引入了基于V(D)J种系信息的不同负采样策略，并开发了轻量级BERT模型实现超过90%的配对准确率	未在摘要中明确提及	开发高效的计算方法以预测抗体可变重链和可变轻链的兼容配对	抗体VH和VL链序列	自然语言处理	NA	NA	BERT	序列数据	NA	NA	BERT	准确率	NA
243	2026-05-01	Changes in the Neighborhood Built Environment and Chronic Health Conditions in Washington, DC, in 2014-2019: Longitudinal Analysis 2025-Dec-10, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/74195 PMID:41370817	研究论文	利用谷歌街景图像和计算机视觉技术，分析华盛顿特区2014-2019年间邻里建成环境变化与慢性健康状况的关联	首次利用谷歌街景图像和计算机视觉进行纵向邻里建成环境变化分析，替代传统现场审计方法	NA	研究邻里建成环境纵向变化与人口统计变迁及健康结果之间的关系	华盛顿特区的邻里建成环境、人口统计特征和健康结果	计算机视觉	肥胖、糖尿病、高胆固醇、癌症	谷歌街景图像	卷积神经网络	图像	434,115张谷歌街景图像	NA	卷积神经网络	NA	NA
244	2026-05-01	Leveraging multi-modal feature learning for predictions of antibody viscosity 2025-12, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2490788 PMID:40214197	研究论文	利用多模态特征学习预测抗体粘度，支持治疗性抗体的早期研发	整合序列、结构、理化性质及语言模型嵌入等多源数据，使模型能学习分子模拟的物理化学规则和预训练深度学习模型捕获的蛋白质进化模式	NA	预测治疗性抗体在药物发现中的粘度，以支持皮下给药制剂的开发	抗体序列、结构、理化性质及语言模型嵌入数据	机器学习	NA	多模态特征学习	多模态学习模型	序列、结构、理化性质、语言模型嵌入	NA	NA	NA	NA	NA
245	2026-05-01	MEF2C controls segment-specific gene regulatory networks that direct heart tube morphogenesis 2025-12-01, Genes & development IF:7.5Q1 DOI:10.1101/gad.352889.125 PMID:40883017	研究论文	利用单核RNA测序和ATAC测序的时序数据，结合深度学习模型，研究MEF2C转录因子控制的心脏管形态发生中的节段特异性基因调控网络	整合多组学数据和深度学习模型，构建了流出道、心室和流入道每个节段的发育轨迹，并鉴定了节段特异性的MEF2C依赖性增强子，揭示了核激素受体NR2F2在心脏畸形中的部分驱动作用	NA	解析早期心脏管中的谱系特异性基因调控网络及其在形态发生中的作用	MEF2C转录因子及其控制的心脏管节段特异性基因调控网络	机器学习	心血管疾病	单核RNA测序, ATAC测序	深度学习模型	基因表达数据, 染色质可及性数据	野生型和MEF2C缺失胚胎的时序单核样本	NA	NA	NA	NA
246	2026-05-01	Glasses-free 3D display with ultrawide viewing range using deep learning 2025-12, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09752-y PMID:41299166	研究论文	利用深度学习实现超宽视角的无眼镜3D显示	通过精确建模双眼视觉并结合深度学习实时优化，突破了空间带宽积的限制，实现了低成本光场传输设备上的大规模全视差3D显示，视角超过100度	文中未明确提及局限性	实现兼具大尺寸和宽视角的无眼镜3D显示	光场显示系统和双眼视觉模型	计算机视觉	NA	立体显示、光场技术	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	分辨率、刷新率、视角	NA
247	2026-04-30	Critical review of the model description in 'Kurdish handwritten character recognition using deep learning techniques' 2025-12, Gene expression patterns : GEP IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.gep.2025.119399 PMID:40617480	评论	指出《使用深度学习技术的库尔德手写字符识别》一文中模型描述、类别标签和模型摘要中的不一致问题	NA	NA	揭示并纠正原文中模型架构描述、类别标签和摘要中的关键差异，以提升研究的透明性和可重复性	原文的模型架构描述、类别标签及模型摘要	机器学习	NA	NA	深度学习模型	文本（手写字符图像数据）	NA	NA	NA	NA	NA
248	2026-04-30	Quantitative analysis of chest CT with deep learning to assess the efficacy of tofacitinib in the treatment of anti-MDA5+ dermatomyositis 2025-12, Medicina clinica IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.medcli.2025.107206 PMID:41075323	研究论文	利用基于深度学习的胸部CT定量分析评估托法替尼治疗抗MDA5阳性皮肌炎的疗效	首次利用深度学习系统定量分析高分辨率CT评估托法替尼在抗MDA5+皮肌炎相关间质性肺病中的疗效	回顾性研究设计，样本量较小，未详细提及外部验证或模型泛化性	评估定量HRCT分析在判断抗MDA5+皮肌炎相关ILD病情及托法替尼疗效中的价值	抗MDA5阳性皮肌炎合并间质性肺病患者	数字病理学	肌炎相关间质性肺病	HRCT	深度学习模型	影像	70例患者（托法替尼组39例，非托法替尼组31例）	SPSS, R	未指定	3年生存率、全肺受累百分比、总病变体积减少量	NA
249	2026-04-29	Can CTA-Based Machine Learning Identify Patients for Whom Successful Endovascular Stroke Therapy Is Insufficient? 2025-Dec-04, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8885 PMID:40533350	研究论文	基于治疗前CTA的机器学习模型可识别即使血管内治疗成功且最终梗死体积较小仍预后不良的急性缺血性卒中患者	首次利用治疗前CTA图像训练的深度学习模型（DSN-CTA）预测血管内治疗成功后仍出现意外不良功能结局的患者，其性能优于传统临床变量模型	样本量较小（48例），且为回顾性研究，需前瞻性验证	评估基于治疗前CTA的机器学习方法能否识别可能从额外干预中获益的卒中患者	大血管闭塞性急性缺血性卒中患者，接受血管内治疗且成功再通（TICI 2b-3）并最终梗死体积小于30mL	机器学习, 数字病理学	急性缺血性卒中	CTA	深度学习模型	图像	1542例用于预训练，48例用于微调和交叉验证	NA	DeepsymNet-v3	AUROC	NA
250	2026-04-29	Harnessing Statistical and Machine Learning Approaches to Analyze Oxidized LDL in Clinical Research 2025-Dec, Cell biochemistry and biophysics IF:1.8Q4 DOI:10.1007/s12013-025-01837-9 PMID:40884728	综述	探讨统计和机器学习方法在分析氧化低密度脂蛋白临床研究中的应用	系统比较传统统计与新兴机器学习方法在OxLDL量化及临床关联分析中的优势与局限性，提出标准化分析流程以提高可重复性和转化影响	未具体讨论已开发方法的实际样本量或性能指标，缺乏对特定数据集的实证验证	评估统计和计算方法在OxLDL临床研究中的效用，推动标准化分析流程	氧化低密度脂蛋白（OxLDL）及其与慢性病的关联	机器学习	动脉粥样硬化、2型糖尿病、代谢综合征、阿尔茨海默病、慢性肾病	NA	CNN, 预测模型	临床数据、生化数据、影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
251	2026-04-27	A cycle-aware and physics-informed framework for battery remaining useful life prediction 2025-Dec-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28505-5 PMID:41476082	研究论文	提出一个基于物理信息且考虑充放电周期一致性的锂电池剩余使用寿命预测框架	在输入层面引入周期感知的分段方法，将时间序列按实际充放电周期分割，并在目标层面引入物理信息一致性损失函数，使预测与物理退化曲线一致	未明确提及局限	提高锂电池剩余使用寿命预测的准确性	锂电池的剩余使用寿命	机器学习	NA	NA	图神经网络	时间序列	NA	NA	Bat-T-GNN	NA	NA
252	2026-04-27	Fuzzy granulation-based wind speed prediction with multi-objective optimization 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28328-4 PMID:41461667	研究论文	提出一种结合模糊信息粒化与多目标优化策略的多尺度风速预测框架	通过模糊信息粒化技术降低高波动风速数据复杂度并抑制噪声干扰，创新性地将多种神经网络与启发式优化算法自适应集成，同时提升预测准确性与鲁棒性	未明确提及局限性	提升短中期风速预测的准确性与计算效率，推动可再生能源并网与脱碳目标实现	高波动风速时间序列数据	机器学习	NA	模糊信息粒化	神经网络	时间序列	蓬莱风电场数据集	NA	多种神经网络	预测精度、计算效率	NA
253	2026-04-27	ISAAF: an IoT security and attack prevention framework using AI-driven predictive analytics 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28516-2 PMID:41461726	研究论文	提出一个利用人工智能驱动预测分析的物联网安全与攻击防御框架，名为ISAAF	引入基于真实物联网测试平台收集的新型入侵数据集MQTTEEB-D，并开发分层式AI驱动框架，实现实时入侵检测与自动缓解，解决模拟数据集在真实环境中泛化能力差的问题	未明确提及，但框架依赖特定数据集，可能在不同物联网环境中需重新训练	设计并验证一个可部署、可扩展的跨域物联网安全解决方案，用于实时检测和缓解MQTT协议相关攻击	物联网系统中的MQTT协议，以及针对该协议的网络攻击（如DoS、暴力破解、畸形数据、洪水攻击、Slowite攻击）	机器学习, 网络安全	NA	NA	决策树（DT）, 门控循环单元（GRU）	网络流量数据	利用MQTTset和MQTTEEB-D两个数据集，具体样本数量未提及	NA	决策树（DT）, 门控循环单元（GRU）	准确率（accuracy）	未明确提及
254	2026-04-27	Ultrasound and SWE-based transfer learning for predicting fibrotic NASH 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28753-5 PMID:41461741	研究论文	利用肝脏超声、弹性成像图像和临床特征构建组合深度学习模型，预测和诊断纤维性非酒精性脂肪性肝炎	首次结合肝脏超声、剪切波弹性成像图像和临床特征的多模态深度学习模型预测纤维性NASH	未明确说明局限性	开发和验证基于超声和SWE图像的深度学习模型，用于预测和诊断纤维性NASH	高脂饮食和皮下CCl₄注射建立的大鼠肝脏脂肪变性和纤维化模型	计算机视觉	非酒精性脂肪性肝炎	超声成像, 剪切波弹性成像	CNN	图像, 临床特征	未明确说明样本量	NA	ResNet-18	AUC, ROC曲线, DCA, 校准曲线	NA
255	2026-04-27	Design of a hybrid learning model for establishing consistency in smart grid environment 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28986-4 PMID:41461786	研究论文	提出一种混合学习模型，利用深度学习方法实现智能电网环境中的一致性预测	结合长短期记忆网络与神经模糊自适应干扰模型，为智能电网负载预测提供新的混合方法	NA	解决智能电网中大规模数据驱动的需求预测问题	智能电网中的消费者模式、能源需求与电力传输数据	机器学习	NA	NA	混合LSTM与NFADIM	智能电网大规模数据	NA	NA	LSTM, NFADIM	NA	NA
256	2026-04-27	Enhancing landslide detection in Western Ghats of Kerala, India with deep learning and Explainable AI 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33065-9 PMID:41461880	研究论文	利用深度学习和可解释人工智能技术提升印度喀拉拉邦西高止山脉的滑坡检测能力	采用时间差异法结合高分辨率卫星影像训练深度学习模型，并首次将注意力多尺度U-Net应用于该区域滑坡分割，同时利用可解释AI技术揭示模型决策机制	研究仅基于特定区域（西高止山脉）和单个卫星影像源（PlanetScope），模型泛化性需进一步验证	构建印度喀拉拉邦的自动化滑坡清单系统，提升滑坡预测与风险缓解能力	印度喀拉拉邦西高止山脉的滑坡区域	计算机视觉, 数字病理	NA	高分辨率卫星遥感, 迁移学习	U-Net	高分辨率卫星影像（3米分辨率）	使用HR-GLDD数据库及时间差异数据，具体样本量未明确说明	PyTorch	简单多尺度U-Net, 注意力多尺度U-Net	精确率, F1分数	NA
257	2026-04-27	An optimized YOLOv8n based model for real time defect detection in taro strip production 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28216-x PMID:41462034	研究论文	提出一种优化的YOLOv8n模型，用于芋头条生产线的实时缺陷检测	集成了双向特征金字塔网络、VoV-GSCSP模块、共享参数检测头和嵌入式WIoU损失函数，显著提升检测精度和计算效率	未提及在更复杂生产环境或多种产品类型上的泛化能力	实现工业环境下芋头条缺陷的实时自动检测，提高效率和产品质量	芋头条生产线中的缺陷检测	计算机视觉	NA	NA	YOLOv8n	图像	NA	PyTorch	YOLOv8n，双向特征金字塔网络，VoV-GSCSP，共享参数检测头	平均检测精度（mAP50），精确率，召回率	Raspberry Pi 5
258	2026-04-27	Transfer learning models for wheat ear detection on multi-source dataset 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28351-5 PMID:41462035	研究论文	本文介绍一个名为BioS-Wheat的新型高分辨率RGB智能手机图像数据集，并评估六种深度学习模型用于麦穗检测	提出BioS-Wheat数据集，包含四个小麦品种的5696张标注图像，通过高播种密度和窄行距引入数据复杂性变化，强调农业多样性对模型性能的影响	未明确提及模型的泛化性限制，但数据集仅涵盖四个品种，可能未覆盖所有气候和种植条件下的多样性	开发低成本且可靠的自动化麦穗检测方法，支持早期产量预测	小麦麦穗的检测与计数	计算机视觉	农业科学，不涉及具体疾病	RGB智能手机图像采集和深度学习	Faster-RCNN、RetinaNet、YOLOv8、Vision Transformer（RT-DETR）	图像	5696张标注RGB图像，涵盖四个小麦品种	PyTorch	RetinaNet、YOLOv8、RT-DETR、Faster-RCNN	平均精度mAP@50	NA
259	2026-04-27	Lightweight deep learning technology for high quality development and intelligent transformation of sports under DeepLabV3 CSP Darknet53 model 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28539-9 PMID:41462421	研究论文	提出一种基于轻量级深度学习的方法，用于体育场景中人体姿态识别和运动设备检测，实现智能转型与高质量发展	结合DeepLabV3+语义分割与轻量级OpenPose网络，并引入空间注意力模块增强关键局部特征提取能力	未提及在复杂多人和遮挡场景中的鲁棒性，也未对计算资源消耗进行详细量化分析	实现高效低计算成本的运动姿态识别，推动体育产业的智能转型	体育设备和人体关键点	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	多个数据集（具体数量未提供）	NA	DeepLabV3+, CSP-Darknet53, OpenPose	F1分数, 准确率, 召回率, 精确率	NA
260	2026-04-27	Carbon efficient quantum AI: an empirical study of ansätz design trade-offs in QNN and QLSTM models 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28582-6 PMID:41462429	研究论文	通过对比量子神经网络（QNN）与量子长短期记忆模型（QLSTM）在N-BaIoT异常检测数据集上的表现，系统研究量子电路设计对分类性能、能耗和训练效率的影响	首次系统比较10种量子电路设计在QNN和QLSTM中的权衡关系，并分三阶段实验评估量子模型与经典机器学习模型的能耗差异及真实量子硬件部署效果	经典模型在训练时间和能耗上仍优于量子模型，真实量子硬件的能效劣势需通过硬件感知的电路设计和基础设施改进来解决	探索量子机器学习作为绿色AI替代方案的能效潜力，重点评估量子电路设计对碳足迹和性能的优化策略	QNN和QLSTM量子模型的多层电路结构及量子硬件执行特性	机器学习	NA	量子计算、GPU加速	QNN、QLSTM	网络流量数据	N-BaIoT异常检测数据集（未提供具体样本数）	IBM Qiskit	10种量子电路设计（A1-A10）	准确率、复杂度、训练时间、能耗	GPU服务器、IBM量子硬件