深度学习在生物医药领域的应用
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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-08-24 |
Deep learning-driven de novo design of ribosome binding sites in Paracoccus denitrificans
2027-Mar, Synthetic and systems biotechnology
IF:4.4Q1
DOI:10.1016/j.synbio.2026.07.013
PMID:42630760
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研究论文 | 本文通过深度学习方法设计副球菌中的核糖体结合位点，实现基因表达的精确调控 | 首次建立了副球菌的深度学习驱动的RBS设计平台，结合转录组和蛋白质组数据的系统分析及WGAN-GP生成模型 | 摘要中未提及明确的局限性 | 开发深度学习驱动的核糖体结合位点设计平台，实现副球菌中基因表达的精确调控 | 副球菌中的核糖体结合位点序列 | 机器学习, 合成生物学 | 不适用 | RNA-seq, 蛋白质组学 | CNN, BiLSTM, Transformer, WGAN-GP | 序列数据 | 1335个天然RBS序列 | NA | CNN, BiLSTM, Transformer, WGAN-GP | 皮尔逊相关系数 | NA |