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	2025-10-05	DOD-Boost: a temporal and distribution-optimized deep boosting framework for solar radiation modeling 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19157-6 PMID:41023386	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和统计分布拟合的混合太阳能辐射时间建模方法，用于支持清洁能源系统设计	提出了DOD-Boost框架，将概率分布拟合与深度学习时间序列建模相结合，通过分布相似性而非简单点预测来评估模型性能	NA	开发高精度的太阳能辐射时间建模方法以支持光伏能源规划	倾斜表面总太阳辐射数据（MJ/m²）	机器学习	NA	最大似然估计，鲸鱼优化算法，粒子群优化	LSTM, GRU, XGBoost	时间序列数据	NA	NA	LSTM, GRU, XGBoost	Jensen-Shannon散度	NA
242	2025-10-05	DeepWheat: predicting the effects of genomic variants on gene expression and regulatory activities across tissues and varieties in wheat using deep learning 2025-Sep-29, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03809-x PMID:41024142	研究论文	开发了DeepWheat深度学习框架，用于预测小麦中基因组变异对基因表达和调控活性的影响	提出了首个适用于小麦的深度学习框架，整合序列和表观基因组特征进行组织特异性基因表达预测，支持跨品种模型迁移	NA	开发能够准确预测小麦基因组变异对基因表达和调控活性影响的深度学习工具	小麦基因组变异、基因表达、调控活性	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组序列、表观基因组数据	五个小麦品种	NA	DeepEXP, DeepEPI	PCC（皮尔逊相关系数）	NA
243	2025-10-05	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-Sep-29, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111169 PMID:41033356	研究论文	本研究开发了基于3D剂量、CT和分割的深度学习NTCP模型，用于预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难	首次将3D剂量分布、危及器官分割和CT扫描整合到深度学习模型中，相比传统NTCP模型能更全面捕捉吞咽困难的复杂性	研究样本量相对有限（1484例），且为多中心回顾性研究	提高头颈癌患者放疗后晚期吞咽困难的预测准确性	头颈癌放疗患者	医学影像分析	头颈癌	放射治疗，CT扫描	深度学习	3D剂量分布，器官分割，CT图像	1484例头颈癌患者的多机构队列	NA	Residual Network	AUC，校准曲线	NA
244	2025-10-05	Machine learning to classify the focus score and Sjögren's disease using digitalised salivary gland biopsies: a retrospective cohort study 2025-Sep-29, The Lancet. Rheumatology DOI:10.1016/S2665-9913(25)00181-X PMID:41038216	研究论文	本研究利用深度学习模型对数字化唾液腺活检切片进行自动分类，以识别干燥综合征及其新的组织学亚型	首次开发深度学习模型自动分类焦点评分和干燥综合征，并发现CD8+ T细胞在腺泡周围浸润的新组织学模式	回顾性研究设计，需要进一步研究验证模型	利用机器学习自动分类焦点评分和干燥综合征，识别新的组织学疾病亚型	干燥综合征患者和干燥症状但无干燥综合征的参与者	数字病理学	干燥综合征	苏木精-伊红染色切片数字化扫描	深度学习	图像	545名参与者（490名女性，55名男性），来自欧洲6个专家中心	NA	NA	AUROC	NA
245	2025-10-05	Modified UNet-enhanced ultrasonic superb microvascular imaging feature extraction and grading of carpal tunnel syndrome 2025-Sep-28, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107834 PMID:41039691	研究论文	本研究结合超微血流成像与改进的UNet分割模型，开发了一种用于腕管综合征分级的微血管特征提取方法	提出分类引导的改进UNet分割模型，结合超微血流成像技术实现腕管综合征微血管特征的客观提取和自动分级	样本量相对有限（105例患者），需要更大规模验证	开发基于超声微血管成像的腕管综合征客观分级方法	腕管综合征患者和健康对照者的正中神经微血管特征	医学影像分析	腕管综合征	超微血流成像	UNet	超声图像	105例患者（21例轻度，71例中度，13例重度）和21例健康对照	NA	改进的UNet	准确率，AUC，Kappa系数	NA
246	2025-10-05	MitraClip device automated localization in 3D transesophageal echocardiography via deep learning 2025-Sep-27, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109083 PMID:41038109	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化流程，用于在3D经食管超声心动图中检测MitraClip设备	首次将注意力UNet与DenseNet结合，通过CAD模板配准优化分割结果，实现设备配置状态的自动识别	仅在受控体外模拟环境中验证，未进行临床实时应用测试	开发自动化管道以改善二尖瓣反流治疗中MitraClip设备的可视化检测	MitraClip设备在3D经食管超声心动图中的定位与配置识别	医学影像分析	心血管疾病	3D经食管超声心动图	Attention UNet, DenseNet	3D医学影像	196张3D TEE图像	NA	Attention UNet, DenseNet	平均表面距离, 95% Hausdorff距离, 加权F1分数	NA
247	2025-10-05	Fine-tuning sequence to function deep learning models on large-scale proteomic data improves the accuracy of variant effect prediction 2025-Sep-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.26.678908 PMID:41040220	研究论文	本研究通过在大规模蛋白质组数据上微调Borzoi序列到功能深度学习模型，显著提升了遗传变异效应预测的准确性	首次在54,219个个体和2,923种血浆蛋白质的大规模数据集上微调Borzoi模型，证明增加样本量和纳入罕见变异可显著提升变异效应预测性能	模型在未见基因和未见个体上的泛化能力仍存在挑战，且性能提升高度依赖罕见变异的可用性	提高序列到功能模型在遗传变异效应预测中的准确性和泛化能力	UK Biobank血浆蛋白质组计划中的54,219个个体和2,923种循环血浆蛋白质	机器学习	NA	蛋白质组测序	深度学习,序列到功能模型	蛋白质序列数据,遗传变异数据	54,219个个体,2,923种血浆蛋白质	NA	Borzoi	变异效应预测准确性	NA
248	2025-10-05	Versatile Image-Assisted Cell Sorting by Selective Trapping with Spatiotemporal Multiparameter Targeting 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01433 PMID:40960346	研究论文	本文介绍了一种基于图像引导多参数可调靶向的二维细胞分选技术(2D-SIGMAT)，通过动态原位光激活细胞捕获实现精确高效的细胞分离	开发了具有时空多参数靶向能力的图像辅助细胞分选技术，能够记录无运动模糊的高分辨率图像，像素数量比其他图像辅助分选器多十倍以上	NA	开发一种多功能、高性能的细胞分选方法以克服现有细胞分选技术的局限性	从单细胞到类器官的各种尺寸生物样本	生物医学工程	NA	荧光成像、明场成像、深度学习目标检测	深度学习目标检测模型	图像数据、时间序列数据	NA	NA	YOLOv5	回收效率、吞吐量	NA
249	2025-10-05	RimeSleepNet: A hybrid deep learning network for s-EEG sleep stage classification 2025-Sep-26, Sleep medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.sleep.2025.106835 PMID:41038061	研究论文	提出一种混合深度学习网络RimeSleepNet用于睡眠脑电信号的睡眠分期分类	使用霜优化算法自适应调整变分模态分解来减少频率混叠，并结合CNN、多头自注意力机制和LSTM构建混合模型	NA	开发自动化睡眠分期分析工具用于睡眠障碍诊断和个性化监测	睡眠脑电信号	机器学习	睡眠障碍	睡眠脑电图	CNN, LSTM	脑电信号	成都人民医院和Sleep-EDF数据集	NA	混合架构（CNN+多头自注意力+LSTM）	F1分数, AUC, Cohen's κ, 验证损失	NA
250	2025-10-05	Analysis of moldy peanuts by Raman hyperspectral imaging 2025-Sep-26, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126971 PMID:41038081	研究论文	利用拉曼高光谱成像技术分析混合品种霉变花生	结合一维光谱数据和二维空间信息，采用s-GoogLeNet模型实现混合品种霉变花生的高精度检测	仅针对五种特定花生品种进行研究，未涵盖所有可能品种	开发霉变花生的快速检测方法以提高粮食安全	五种花生品种（白沙、伯克、红沙、花红和花衣红火）的霉变样本	计算机视觉	NA	拉曼高光谱成像	深度学习	光谱图像数据	五种花生品种的混合样本	NA	s-GoogLeNet	准确率,F1分数	NA
251	2025-10-05	Small Molecule Approach to RNA Targeting Binder Discovery (SMARTBind) Using Deep Learning Without Structural Input 2025-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.24.678312 PMID:41040176	研究论文	介绍了一种无需结构信息的RNA靶向小分子结合剂发现深度学习方法SMARTBind	结合RNA大语言模型与对比学习，采用配体特异性诱饵增强策略，仅需RNA一级序列即可准确识别小分子结合剂及其结合位点	未明确说明模型对特定RNA结构类型的适用性限制	开发准确识别RNA小分子结合剂的计算方法	RNA靶向小分子结合剂	自然语言处理, 机器学习	癌症	RNA测序, 体外实验, 细胞实验	大语言模型, 对比学习	RNA序列数据	数百万RNA序列预训练	NA	RNA大语言模型	准确性, 计算成本	NA
252	2025-10-05	Neurotype matching in monogamous rodents is modulated by early-life sleep experience 2025-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.24.678442 PMID:41040201	研究论文	本研究通过深度学习工具分析草原田鼠的社交行为，探索神经类型匹配现象在非人类动物中的表现	首次在非人类动物模型中量化神经类型匹配现象，并建立早期睡眠干扰与后期社交行为异常的关联	研究仅使用草原田鼠作为动物模型，结果向人类推广需谨慎	探究神经类型匹配现象在非人类动物中是否存在及其机制	草原田鼠（成对雌雄个体）	动物行为学,计算生物学	自闭症谱系障碍	深度学习行为分析	深度学习	行为视频数据	草原田鼠成对交互数据	NA	NA	NA	NA
253	2025-10-05	Sensitive, direct detection of non-coding off-target base editor unwinding and editing in primary cells 2025-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.25.678665 PMID:41040263	研究论文	开发了一种直接检测碱基编辑器脱靶活性的测序方法beCasKAS，用于同时测量Cas9介导的DNA解旋和脱氨酶编辑	通过富集Cas9依赖性R环来识别潜在脱靶位点，比其他方法灵敏度提高460倍以上	NA	优化碱基编辑器的靶向与脱靶活性平衡	人类原代T细胞	基因组编辑	NA	测序分析，深度学习	深度学习模型	基因组DNA序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
254	2025-10-05	Robust Disease Prognosis via Diagnostic Knowledge Preservation: A Sequential Learning Approach 2025-Sep-25, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.09.22.25336414 PMID:41040735	研究论文	本研究提出一种通过诊断知识保存的序列学习方法，用于改善疾病预后预测性能同时防止灾难性遗忘	提出结合经验回放的序列学习策略，在利用大型诊断数据集预训练模型进行疾病预后预测时，能同时保持模型的诊断能力	研究仅针对三种特定疾病（膝骨关节炎、阿尔茨海默病和乳腺癌），方法在其他疾病上的适用性有待验证	开发能够同时保持诊断准确性和提高预后预测性能的深度学习训练策略	膝骨关节炎、阿尔茨海默病和乳腺癌患者	医学人工智能	膝骨关节炎,阿尔茨海默病,乳腺癌	深度学习	深度学习模型	膝关节X光片,脑部MRI,数字乳腺X光片	多个队列数据集（具体数量未明确说明）	NA	NA	AUROC,AUPRC,平衡准确率	NA
255	2025-10-05	HEIST: A Graph Foundation Model for Spatial Transcriptomics and Proteomics Data 2025-Sep-25, ArXiv PMID:41040798	研究论文	提出HEIST分层图变换器基础模型，用于空间转录组学和蛋白质组学数据分析	首次将组织建模为分层图结构，通过跨层级消息传递实现对新数据类型（如空间蛋白质组学）的零样本泛化	未明确说明模型在特定疾病类型或组织类型上的性能局限性	开发能够同时利用空间信息和细胞内基因/蛋白质表达程序的基础模型	空间转录组学和蛋白质组学数据中的细胞和组织样本	计算生物学	NA	空间转录组学, 空间蛋白质组学	图变换器	空间组学数据, 基因表达数据, 蛋白质计数数据	22.3M个细胞，来自15个器官的124个组织	NA	分层图变换器	临床结果预测准确率, 细胞类型注释准确率, 基因插补准确率	NA
256	2025-10-05	RAVEN: Robust, generalizable, multi-resolution structural MRI upsampling using Autoencoders 2025-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.22.677945 PMID:41040262	研究论文	提出一种基于变分自编码器和生成对抗网络的鲁棒、可泛化脑部MRI超分辨率方法RAVEN	能够处理多种MRI模态和场强，支持任意上采样因子，达到0.5mm各向同性体素分辨率	NA	开发脑部MRI图像超分辨率方法以克服标准采集分辨率的限制	体内和体外脑部MRI图像	计算机视觉	神经退行性疾病	MRI成像	VAE, GAN	医学图像	NA	NA	变分自编码器, 生成对抗网络	NA	NA
257	2025-10-05	Inferring Dynamic Information from Protein Structures by Gaussian Integrals and Deep Learning 2025-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.22.677755 PMID:41040270	研究论文	提出一种基于高斯积分和深度学习的框架，直接从静态结构描述符预测蛋白质灵活性	使用高斯积分向量作为蛋白质骨架的全局形状和拓扑不变量，结合注意力机制的一维卷积神经网络预测蛋白质灵活性，无需分子动力学模拟	回归模型中高灵活性值被系统性低估，α-螺旋蛋白质的灵活性预测效果较差	开发计算高效的方法从静态结构数据预测蛋白质动态信息	蛋白质构象灵活性	结构生物信息学	NA	高斯积分，分子动力学模拟	1D-CNN，RNN，注意力机制	蛋白质结构数据	1,374个蛋白质链	NA	一维卷积神经网络，循环神经网络	AUC，R²，灵敏度，特异性	NA
258	2025-10-05	Assessing the applicability of the soil and water assessment tool-deep learning hybrid model for predicting total nitrogen loads in a mixed agricultural watershed 2025-Sep-23, Journal of contaminant hydrology IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.jconhyd.2025.104737 PMID:41037965	研究论文	本研究提出SWAT与深度学习混合模型用于预测混合农业流域总氮负荷	首次将未校准SWAT输出与深度学习模型结合，绕过传统校准过程，实现计算效率十倍提升	研究仅针对特定混合农业流域，模型在其他类型流域的适用性有待验证	评估深度学习模型基于未校准SWAT输出在上游子流域的泛化能力	混合农业流域的总氮负荷	机器学习	NA	水文模拟，深度学习	LSTM, GRU	水文模拟数据，降水数据	NA	NA	长短期记忆网络，门控循环单元	计算效率，预测稳定性，峰值捕捉灵敏度	NA
259	2025-10-05	Dynamical Modeling of Behaviorally Relevant Spatiotemporal Patterns in Neural Imaging Data 2025-Sep-23, ArXiv PMID:41040797	研究论文	提出了一种名为SBIND的新型深度学习框架，用于建模神经影像数据中的时空依赖关系并分离行为相关动态	开发了首个能够同时捕捉神经影像中局部和长程空间依赖关系，并有效分离行为相关神经动态的数据驱动框架	方法主要验证于宽场成像数据，对功能超声成像的扩展应用仍处于初步探索阶段	理解大脑活动与行为之间的关系，通过建模神经动态来识别行为相关的神经模式	神经影像数据，特别是宽场钙成像和功能超声成像数据	计算神经科学	NA	宽场钙成像，功能超声成像	深度学习	神经影像数据	NA	深度学习框架	SBIND	神经行为预测性能	NA
260	2025-10-05	BRAID: Input-Driven Nonlinear Dynamical Modeling of Neural-Behavioral Data 2025-Sep-23, ArXiv PMID:41040807	研究论文	提出BRAID深度学习框架，用于建模神经行为数据的非线性动力学，同时显式整合外部输入	在循环神经网络中引入预测目标，分离内在神经群体动力学与输入效应，并通过多阶段优化优先学习与行为相关的内在动力学	NA	开发能够同时建模神经动力学和外部输入影响的神经网络框架	神经群体活动和行为数据	机器学习	NA	深度学习	循环神经网络	神经活动记录、行为数据、感官刺激	NA	NA	输入驱动循环神经网络	预测精度、数据拟合度	NA