深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2 篇文献。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-02-19 |
De novo biosynthesis of eriocitrin in Saccharomyces cerevisiae through deep learning-guided enzyme screening and systematic metabolic engineering
2026-Sep, Synthetic and systems biotechnology
IF:4.4Q1
DOI:10.1016/j.synbio.2026.01.019
PMID:41696525
|
研究论文 | 本研究利用深度学习引导的酶筛选和系统代谢工程，在酿酒酵母中实现了圣草次苷的从头生物合成 | 首次在酿酒酵母中构建了圣草次苷的从头生物合成途径，并采用深度学习与生物信息学相结合的方法筛选高效糖基转移酶 | 最终圣草次苷产量（30.5 mg/L）仍较低，且整个合成途径涉及多步代谢工程改造，过程复杂 | 开发一种可持续、可扩展的圣草次苷微生物生产方法，以克服传统植物提取法的限制 | 圣草次苷（一种黄烷酮-7-O-二糖）及其在酿酒酵母中的生物合成途径 | 合成生物学，代谢工程 | NA | 深度学习，生物信息学分析，代谢工程，启动子工程，途径整合 | 深度学习模型（用于酶筛选） | 酶序列数据，代谢途径数据 | NA | NA | NA | 圣草次苷滴度（mg/L），圣草酚滴度（mg/L） | NA |
| 2 | 2026-01-16 |
Clinical applications of artificial intelligence-driven nitric oxide: a bibliometric and scientific mapping analysis
2026-Sep-01, Medical gas research
IF:3.0Q2
DOI:10.4103/mgr.MEDGASRES-D-25-00096
PMID:41496298
|
综述 | 本研究通过文献计量和科学图谱分析，系统描绘了人工智能驱动的一氧化氮研究的知识框架和转化瓶颈 | 首次采用知识图谱方法对人工智能驱动的一氧化氮交叉领域进行系统性分析，揭示了该领域的知识架构、技术演变和转化障碍 | 研究基于Web of Science数据库，可能遗漏其他来源的文献；分析主要关注宏观趋势，缺乏对具体算法或临床应用的深入技术评估 | 分析人工智能驱动的一氧化氮研究的现状、发展趋势和临床转化挑战 | 384篇相关学术文献（2005-2024年） | 机器学习 | 心血管疾病 | 文献计量分析、科学图谱分析 | NA | 文本（学术文献） | 384篇文献 | CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix R package | NA | NA | NA |