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
941	2025-12-15	Microbiome-transcriptome-histology triad enhances survival risk stratification in multiple cancers 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108703 PMID:41043335	研究论文	本研究提出了一个名为HMTsurv的多模态生存预测框架，通过整合数字组织病理学、宿主转录组学和肿瘤相关微生物组特征，以增强多种癌症的生存风险分层能力	首次将组织病理学、转录组学和微生物组特征整合到一个统一的多模态框架中，用于癌症生存预测，并识别了跨癌种的生存生物标志物	研究基于回顾性多组学数据集，临床实用性仍需前瞻性验证；模型在四种癌症中表现良好，但泛化到其他癌种的能力有待进一步评估	开发一个可泛化的多模态架构，用于癌症预后预测，并阐明生存的病理学、分子和生态学决定因素之间的复杂相互作用	结直肠癌、胃癌、肝细胞癌和乳腺癌患者的多组学数据	数字病理学	多种癌症	数字组织病理学、转录组学、微生物组分析	深度学习	图像、转录组数据、微生物组数据	来自四种主要恶性肿瘤的多组学数据集	NA	HMTsurv	c-index, log-rank p值	NA
942	2025-12-15	TK-DDI: Accurate and efficient drug-drug interaction prediction via token encoding 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108734 PMID:41161125	研究论文	本文提出了一种基于分子标记化的深度学习框架TK-DDI，用于准确预测药物相互作用	通过分子标记化统一表示2D结构和3D构象信息，并采用两阶段注意力策略（分子内和分子间）来突出关键亚结构并融合药物对表示	未在摘要中明确说明	准确预测药物相互作用，以预防不良药物事件并确保患者安全	药物分子	机器学习	NA	分子标记化	Transformer	分子序列（2D结构和3D构象信息）	基准数据集（未指定具体数量）	NA	Transformer编码器	NA	NA
943	2025-12-15	Survey on phylogenetic tree construction using machine learning 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108751 PMID:41172604	综述	本文综述了利用机器学习进行系统发育树构建的经典与机器学习方法，涵盖多序列比对和系统发育推断的算法、工具及评估指标	提供了系统发育分析流程的全面视觉总结，并整合了机器学习驱动的技术，特别关注了通过嵌入或端到端学习绕过传统比对的新方法	NA	综述机器学习在系统发育树构建中的应用，理解当前趋势并评估新兴技术如何重塑系统发育推断	系统发育分析中的多序列比对和系统发育推断方法	机器学习	NA	NA	NA	序列数据	NA	NA	NA	评估指标	NA
944	2025-12-15	Deep ensemble model with blockchain technology for lung cancer detection with secured data sharing 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108729 PMID:41177067	研究论文	本文提出了一种结合区块链技术的深度集成模型，用于肺癌检测并实现安全的数据共享	提出了一种新型混合集成深度学习模型HCNN-ALSTM，结合了Autoencoder和LSTM进行特征提取，并采用改进的磷虾群算法MKHA进行参数优化，同时利用区块链智能合约确保数据共享的安全性和隐私性	未明确说明模型在跨机构数据异构性、计算资源需求或临床部署可行性方面的具体限制	开发一个安全高效的肺癌早期检测框架，提升诊断准确性并实现隐私保护的数据共享	CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN, Autoencoder, LSTM	图像	来自多个基准数据集的CT扫描数据（具体数量未明确）	未明确指定	HCNN-ALSTM（混合卷积神经网络结合自编码器和长短期记忆网络）	准确率, 特异性, 马修斯相关系数, Fowlkes-Mallows指数, Bookmaker Informedness, Markedness	未明确说明
945	2025-12-15	Discovery of Mangifera indica-based natural inhibitors against TEM-1 β-lactamase from Escherichia coli using machine learning approaches 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108797 PMID:41297205	研究论文	本研究应用深度学习引导的流程，从芒果植物化学物中筛选出潜在的TEM-1 β-内酰胺酶抑制剂	首次将深度学习与分子对接、分子动力学模拟及密度泛函理论相结合，系统性地从芒果植物化学物中识别出新型β-内酰胺酶抑制剂，其结合性能优于现有临床抑制剂他唑巴坦和克拉维酸	研究主要基于计算模拟和体外数据，缺乏体内实验验证；筛选的化合物库仅限于芒果来源的植物化学物，可能遗漏其他天然来源的有效抑制剂	发现新型天然来源的β-内酰胺酶抑制剂以应对抗生素耐药性	大肠杆菌中的TEM-1 β-内酰胺酶及芒果植物化学物	机器学习	NA	深度学习, 分子对接, 分子动力学模拟, 密度泛函理论	神经网络	化学化合物数据	220个化合物用于训练神经网络，并从芒果植物化学物中筛选出25个顶级化合物	NA	NA	ROC-AUC, PR-AUC, Matthews相关系数, 富集因子	NA
946	2025-12-15	A systematic review on deep learning based brain tumor segmentation and detection using MRI: Past insights, present techniques and future trends 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108696 PMID:41046785	综述	本文系统回顾了基于深度学习的MRI脑肿瘤分割与检测技术，涵盖历史洞察、当前方法和未来趋势	提供了深度学习模型在脑肿瘤分析中的详细时序分析，并强调了现有技术的优势、局限及研究空白	作为综述文章，未提出新的实验模型或数据，主要依赖现有文献的总结与分析	概述脑肿瘤分割与检测技术，分析深度学习模型在处理MRI数据中的应用与进展	脑肿瘤的MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
947	2025-12-15	GAN-based novel feature selection approach with hybrid deep learning for heartbeat classification from ECG signal 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108704 PMID:41046784	研究论文	本文提出了一种基于GAN和混合深度学习的ECG信号心跳分类新方法	结合GAN进行特征选择，并采用SExpHGS优化的DBN-VGG混合模型进行心跳分类	NA	开发一种最优的深度学习技术用于心跳分类	心电图信号中的心跳	机器学习	心血管疾病	ECG信号处理	GAN, DBN, VGG	信号	NA	NA	DBN-VGG	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
948	2025-12-15	GDT-Net: Multi-level feature extraction network for precise diagnosis of atrial and ventricular fibrillation 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108715 PMID:41086643	研究论文	提出了一种名为GDT-Net的神经网络，用于在复合噪声条件下对心房颤动和心室颤动进行稳健的心电图分类	设计了一种结合分组卷积、密集连接架构和Transformer编码器的多模块网络，专门针对复合噪声条件下的ECG信号分类，提高了诊断的鲁棒性	未明确提及，但可能包括对特定数据集（MIT-BIH）的依赖以及未在其他噪声类型或数据集上进行广泛验证	提高在复合噪声条件下对心房颤动和心室颤动的自动诊断准确性和鲁棒性	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN, Transformer	时序信号	基于MIT-BIH数据集构建的六个子集（具体样本数未明确给出）	未明确提及	GDT-Net（包含G模块、D模块、T模块的自定义架构）	F1分数	未明确提及
949	2025-12-15	Ovarian cancer detection from mutual information-ranked clinical biomarkers using an explainable attention-based residual multilayer perceptron 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108714 PMID:41086647	研究论文	本文开发了一种名为EA-ResMLP的自动化深度学习模型，用于卵巢癌检测，通过集成残差多层感知器、挤压-激励注意力块和可解释人工智能技术，以提高诊断准确性和可解释性	提出了一种结合残差连接、注意力机制和可解释人工智能的深度学习模型EA-ResMLP，通过自适应重校准强调信息丰富的特征，实现了比传统多层感知器更高的诊断准确性	未明确提及模型在外部验证集上的性能、计算资源需求或临床部署的可行性	优化工作流程效率并提高卵巢癌诊断的准确性	卵巢癌	机器学习	卵巢癌	NA	多层感知器	临床生物标志物数据	NA	NA	残差多层感知器, 挤压-激励注意力块	准确率	NA
950	2025-12-15	Optimized ensemble learning with multi-feature fusion for enhanced anti-inflammatory peptide prediction 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108723 PMID:41086648	研究论文	本文提出了一种基于多特征融合和集成学习的优化方法，用于增强抗炎肽的预测性能	通过集成多种深度学习与传统机器学习分类器，并采用软投票策略，显著提升了抗炎肽预测的准确度，同时揭示了抗炎肽序列中带正电荷残基的富集特征	研究依赖于公开数据集，可能受数据质量和平衡性影响；特征选择和集成策略的泛化能力需进一步验证	开发一种高效的计算方法以预测抗炎肽，克服传统实验方法的高成本和低通量限制	抗炎肽序列及其特征	机器学习	NA	NA	LSTM, CNN, DNN, XGBoost, RF, AdaBoost, GBDT, LightGBM	序列数据	NA	NA	LSTM, CNN, DNN	NA	NA
951	2025-12-15	A comprehensive comparison of convolutional neural network and visual transformer models on skin cancer classification 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108713 PMID:41092791	研究论文	本研究对卷积神经网络和视觉Transformer模型在皮肤癌分类任务上进行了全面比较	首次在相同训练条件下，系统比较了15种先进CNN模型和15种ViT模型在皮肤癌分类中的性能，并发现基于Swin架构的ViT模型表现最佳	ViT模型参数量更大、计算资源需求更高，限制了其在资源受限环境下的临床应用	比较不同深度学习模型在皮肤癌分类任务中的性能差异	皮肤癌图像数据	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN, Transformer	图像	HAM10000和ISIC 2019两个公开数据集	NA	Swin Transformer, 多种CNN架构	准确率	NA
952	2025-12-15	MicroarrayCancerNet: Hybrid optimized deep learning with integration of graph CNN with 1D-CNN for cancer classification framework using microarray and seq expression data 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108706 PMID:41110205	研究论文	本文提出了一种名为MicroarrayCancerNet的新型癌症分类框架，该框架结合了图卷积神经网络和一维卷积神经网络，并采用改进的沙锥优化算法进行基因选择和模型参数优化	提出了一种混合优化深度学习框架，首次将图卷积神经网络与一维卷积神经网络相结合用于癌症分类，并引入了改进的沙锥优化算法进行基因选择和模型参数调优	未明确说明模型在独立验证集上的泛化能力，也未讨论计算复杂度或运行时间等实际应用限制	开发一个高精度的癌症分类框架，用于从微阵列和测序表达数据中识别癌症相关基因并进行准确分类	微阵列和测序表达数据中的基因表达谱	机器学习	癌症	微阵列测序、基因表达分析	GCNN, 1D-CNN	基因表达数据（数值矩阵）	NA	NA	图卷积神经网络, 一维卷积神经网络	准确率	NA
953	2025-12-15	PerturbSynX: Deep learning framework for predicting drug combination synergy scores using drug induced gene perturbation data 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108736 PMID:41129968	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多任务学习框架，用于预测药物组合的协同作用分数	提出了一种结合双向长短期记忆网络和注意力机制的混合架构，整合多模态生物数据同时预测药物协同分数和个体药物反应	训练策略可能导致轻微的不对称性，且模型在药物输入顺序上存在一定的敏感性	加速癌症研究中药物协同作用的发现	药物组合的协同作用分数和个体药物反应	机器学习	癌症	药物诱导的基因表达谱	BiLSTM, 注意力机制	基因表达数据, 分子描述符	未明确提及具体样本数量	未明确提及	BiLSTM, 注意力机制	RMSE, PCC, R	未明确提及
954	2025-12-14	Short-Term driving speed prediction under consecutive Variable speed Limits: An interpretable deep learning approach using Wide-Area trajectory data 2026-Feb, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108316 PMID:41252811	研究论文	本研究提出了一种可解释的深度学习框架，用于预测连续可变限速控制下的短期驾驶速度，并分析了驾驶员行为	首次利用广域轨迹数据，结合多视图时空注意力机制增强的CNN-BiLSTM模型，对连续VSL下的短期速度进行预测，并提供了可解释的时空注意力模式	研究仅基于山西五盂高速公路一段2.2公里路段的数据，可能无法完全推广到其他道路或交通条件	预测连续可变限速控制下的短期驾驶速度，并评估时空特征对驾驶员响应的影响	在连续可变限速标志控制下的驾驶员行为	机器学习	NA	广域轨迹数据采集	CNN, BiLSTM	轨迹数据	山西五盂高速公路一段2.2公里路段，包含两个连续VSL标志的广域轨迹数据	NA	CNN-BiLSTM with Multi-View Spatio-Temporal Attention Mechanism	MAE, RMSE	NA
955	2025-12-13	Recent advances and applications of single-cell sequencing in insects 2026-Feb, Current opinion in insect science IF:5.8Q1 DOI:10.1016/j.cois.2025.101455 PMID:41173389	综述	本文综述了单细胞测序技术在昆虫科学中的最新进展与应用，探讨了该技术如何推动昆虫生物学从描述性研究转向功能与机制研究	系统总结了单细胞多组学技术（转录组、表观基因组、蛋白质组、代谢组）在昆虫研究中的应用，并展望了高通量空间转录组学等新技术的前景	作为综述文章，未提出新的实验数据或方法，主要基于现有文献进行归纳总结	总结单细胞测序技术在昆虫生物学研究中的最新进展，并探讨其未来发展方向	昆虫（泛指）	基因组学	NA	单细胞测序、单细胞多组学技术（转录组、表观基因组、蛋白质组、代谢组）、空间转录组学	深度学习算法	基因组数据、转录组数据、表观基因组数据、蛋白质组数据、代谢组数据	NA	NA	NA	NA	NA
956	2025-12-13	A data-driven modeling approach to prediction of persistent foot drop after gastroc-soleus lengthening surgery in children with cerebral palsy 2026-Feb, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.110010 PMID:41223483	研究论文	本研究开发了一种基于术前步态和临床数据的深度学习模型，用于预测脑瘫儿童接受腓肠肌-比目鱼肌延长术后持续性足下垂的风险	首次结合卷积神经网络和前馈神经网络，利用术前多模态数据预测术后足下垂，并采用SHAP方法解释模型以识别关键风险因素	样本量相对有限（110名儿童），且仅针对脑瘫儿童，模型在其他人群中的泛化能力尚未验证	预测脑瘫儿童接受腓肠肌-比目鱼肌延长术后发生持续性足下垂的风险，并识别相关的术前风险因素	110名患有脑瘫的儿童（36名单瘫，74名双瘫）	数字病理学	脑瘫	三维步态分析，物理检查	CNN, 前馈神经网络	步态数据，临床数据	110名儿童	NA	卷积神经网络，前馈神经网络	均方根误差，准确率	NA
957	2025-12-12	FoodABSANet: Developing an adaptive graph convolutional neural network for aspect-based sentiment analysis of food reviews with a weighted polarity score 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108635 PMID:40914996	研究论文	本文提出了一种名为FoodABSANet的自适应图卷积神经网络，用于食品评论的方面级情感分析，并引入了加权极性评分	开发了一种自适应图卷积神经网络，结合加权极性评分，以处理方面级情感分析中多个方面相互影响的问题	NA	改进方面级情感分析（ABSA）方法，特别是在食品评论领域，以实现更精确的消费者情感极性挖掘	食品评论	自然语言处理	NA	NA	图卷积神经网络（GCN）	文本	NA	NA	FoodABSANet	NA	NA
958	2025-12-12	Construction and optimization of a LAMP-based diagnostic platform for acute hepatopancreatic necrosis disease in Penaeus vannamei 2026-Feb, Journal of invertebrate pathology IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.jip.2025.108481 PMID:41173175	研究论文	本研究开发并优化了一种基于环介导等温扩增（LAMP）的低成本、便携式诊断平台，用于快速检测南美白对虾的急性肝胰腺坏死病（AHPND）	平台整合了荧光检测与智能手机兼容设备，开发了基于深度学习的感染检测算法以实现自动化诊断，并筛选了适应性最佳的荧光核酸染料以提升等温扩增方法的性能	研究未明确提及平台在野外或极端环境下的稳定性测试，也未讨论与其他现有诊断方法的直接比较	开发一种快速、低成本、便携的诊断工具，用于早期检测南美白对虾的急性肝胰腺坏死病（AHPND），以控制疾病传播	南美白对虾（Penaeus vannamei）及其感染的急性肝胰腺坏死病（AHPND）病原体	数字病理学	急性肝胰腺坏死病	环介导等温扩增（LAMP）、荧光检测	深度学习算法	荧光信号、图像数据	未明确提及具体样本数量，仅说明用于虾样本检测	未明确提及	未明确提及	特异性、灵敏度、检测限（1 copies/µL）	未明确提及
959	2025-12-12	Deep learning and molecular dynamics reveal promising EZH2 inhibitors for epigenetic cancer targeting 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108784 PMID:41237543	研究论文	本研究结合深度生成模型与计算药物设计方法，识别新型EZH2抑制剂用于表观遗传癌症靶向治疗	整合了微调的REINVENT生成模型与结构及配体为基础的计算方法，用于发现新型EZH2抑制剂，并通过多维度验证（分子对接、动力学模拟、药代动力学预测）筛选出优于参考药物的先导化合物	研究主要基于计算模拟和预测，缺乏体外或体内实验验证化合物的实际疗效和毒性	加速EZH2抑制剂的发现，用于表观遗传癌症靶向治疗	EZH2蛋白及其潜在抑制剂化合物	机器学习	癌症	分子对接, 分子动力学模拟, QSAR建模, DFT计算	生成模型, 分类模型	分子结构数据, 化学性质数据	从ChEMBL化合物库生成并筛选，优先考虑了511个经过PAINS过滤的化合物进行基于结构的筛选，最终鉴定出4个先导化合物（161, 225, 234, 383）	NA	REINVENT	ROC-AUC, R², Q², 结合亲和力 (kcal/mol), RMSD (Å), RMSF (Å)	NA
960	2025-12-12	Research on a novel gene sequence prediction and homomorphic encryption method based on Mamba-VMD 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108780 PMID:41240440	研究论文	本研究提出了一种结合Mamba神经网络基因序列预测与同态加密的分析方法，用于在云环境中安全地进行基因序列预测与相似性分析	创新性地将Mamba神经网络用于基因序列预测，并结合变分模态分解（VMD）与同态加密技术，实现了在保护隐私前提下的云环境基因数据分析	仅以猴痘病毒的一个实验序列（SRX17751190/SRR21755835）为例进行验证，样本规模有限，未在不同物种或大规模数据集上测试泛化能力	开发一种能够在云环境中安全进行基因序列预测与隐私保护的分析方法	猴痘病毒基因序列（实验ID SRX17751190，测序ID SRR21755835）	生物信息学	猴痘	基因序列分析，同态加密	Mamba神经网络	基因序列数据	1个病毒基因序列（猴痘病毒SRX17751190/SRR21755835）	NA	Mamba神经网络，VMD（变分模态分解）	MAE, MSE, RMSE, MAPE, MSPE, CKKS同态加密计算误差	云计算环境