深度学习在生物医药领域中的应用

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
2801	2025-09-05	A dual-encoder U-net architecture with prior knowledge embedding for acoustic source mapping 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039104 PMID:40905669	研究论文	提出一种基于双编码器U-net架构的监督学习框架，用于将波束形成图转换为高分辨率声源强度分布图	采用双编码器提取互补特征，引入对比损失函数学习一致潜在特征，并设计频率和位置编码器嵌入先验知识	NA	提高声源定位的准确性和计算效率	声源强度分布	信号处理	NA	深度学习，波束形成	U-net，双编码器架构	声学图像数据	仿真数据和MIRACLE数据集
2802	2025-09-05	A bi-directional cascaded transformer network for underwater narrowband signal enhancement 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039112 PMID:40905671	研究论文	提出一种双向级联Transformer网络（BCT-Net），用于水下窄带信号增强	首次设计双分支结构同时提取目标信号和环境噪声特征，采用级联注意力机制在低信噪比（-20dB）下检测窄带特征	NA	提升水下窄带信号的去噪性能	船舶辐射噪声中的窄带成分	信号处理	NA	深度学习	Transformer	声学信号	NA
2803	2025-09-05	Major pathophysiological changes in pulmonary disease provided a molecular insight based on deep learning approach 2025-Aug-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15539-y PMID:40887476	研究论文	基于深度学习方法分析肺部疾病的主要病理生理变化和分子通路	采用深度学习和网络分析平台整合多源数据，揭示肺部疾病中分子通路的关联性	NA	理解肺部疾病的分子机制以改善诊断和治疗策略	肺部疾病相关的基因、蛋白质和分子通路	生物信息学	肺部疾病	深度学习、网络分析、生物信息学分析	深度学习算法	文本、基因表达数据、蛋白质相互作用数据	基于MEDLINE和NIH数据库的已发表研究（截至2023年12月）
2804	2025-09-05	scSorterDL: a deep neural network-enhanced ensemble LDAs for single cell classifications 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf446 PMID:40889117	研究论文	提出一种结合惩罚线性判别分析、群体学习和深度神经网络的创新方法scSorterDL，用于提升单细胞RNA测序数据的细胞类型分类性能	首次将惩罚LDA、群体学习和深度神经网络集成，通过生成随机数据子集并利用DNN整合模型输出，捕捉传统方法可能忽略的复杂关系	NA	解决单细胞RNA测序数据高维度和稀疏性带来的细胞类型注释挑战	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	惩罚线性判别分析(pLDA), 深度神经网络(DNN)	基因表达数据	13个真实scRNA-seq数据集和20对跨平台数据集
2805	2025-09-05	MCAMEF-BERT: an efficient deep learning method for RNA N7-methylguanosine site prediction via multi-branch feature integration 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf447 PMID:40889118	研究论文	提出一种名为MCAMEF-BERT的高效深度学习模型，用于RNA N7-甲基鸟苷位点预测	采用并行架构整合预训练模型分支和传统特征编码分支，引入多通道注意力模块解决特征融合冗余问题	NA	准确识别RNA N7-甲基鸟苷修饰位点以揭示生物调控机制	RNA N7-甲基鸟苷修饰位点	生物信息学	肿瘤	深度学习，DNABERT-2预训练模型	BERT，注意力机制	序列数据	基于m7GHub数据集的样本
2806	2025-09-05	Significantly enhancing human antibody affinity via deep learning and computational biology-guided single-point mutations 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf445 PMID:40889116	研究论文	通过深度学习和计算生物学指导的单点突变显著增强人类抗体亲和力	开发了一种整合进化约束、统计势能、分子动力学模拟和深度学习模型的新型计算流程，用于精准预测抗体亲和力增强突变	NA	提升抗体亲和力以增强治疗效果并降低剂量需求	人类抗体（针对H7N9禽流感病毒血凝素和死亡受体5的抗体）	计算生物学	传染性疾病（禽流感）	分子动力学模拟、元动力学、深度学习建模	MicroMutate（微环境特异性预测模型）、图神经网络	蛋白质序列与结构数据	12个单点突变抗体（H7N9靶向）和1个死亡受体5抗体
2807	2025-09-05	Deep learning-enabled ultra-broadband terahertz high-dimensional photodetector 2025-Aug-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63364-8 PMID:40885712	研究论文	提出一种基于超表面和深度学习的大带宽太赫兹高维光电探测器，实现强度、偏振和频率的全参数连续检测	通过色散驱动的轨道角动量倍增将偏振和光谱响应投影至OAM域，并利用机器学习解码独特的极化涡旋图案	NA	开发能同时检测光强、偏振和波长的高维连续光电探测技术	太赫兹波段的光场参数	机器学习和光学检测	NA	机器学习，超表面技术，轨道角动量(OAM)编码	神经网络	光学图像和模式数据	NA
2808	2025-09-05	Deep indel mutagenesis reveals the regulatory and modulatory architecture of alternative exon splicing 2025-Aug-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62957-7 PMID:40885722	研究论文	本研究利用深度插入缺失诱变技术揭示人类外显子的调控结构并开发预测工具DANGO以加速反义寡核苷酸疗法发现	提出低成本深度插入缺失诱变技术解析外显子调控的棋盘式结构，并开发深度学习工具DANGO预测全人类外显子调控景观	NA	解析人类外显子调控架构并加速治疗性反义寡核苷酸的发现	人类外显子及其选择性剪接调控元件	计算生物学	遗传疾病	深度插入缺失诱变，深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	NA
2809	2025-09-05	A model for epileptic EEG detection and recognition based on Multi-Attention mechanism and Spatiotemporal 2025-Aug-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17256-y PMID:40885781	研究论文	提出一种基于多注意力机制和时空特征融合的癫痫脑电检测与识别模型MASF	结合混合注意力机制、Transformer编码器和点积注意力机制，直接从原始EEG信号解读癫痫状态，无需大量数据预处理和特征提取	在两个数据集上的准确率存在较大差异（94.19% vs 72.50%），模型泛化能力有待进一步验证	开发高精度的癫痫脑电信号自动检测与识别方法	癫痫患者的脑电信号数据	自然语言处理	癫痫	EEG信号分析	混合注意力机制、Transformer、点积注意力机制	脑电信号	CHB-MIT和波恩大学数据集，采用十倍交叉验证
2810	2025-09-05	Segmentation-enhanced approach for emotion detection from EEG signals using the fuzzy C-mean and SVM 2025-Aug-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17220-w PMID:40885829	研究论文	提出一种结合模糊C均值和SVM的EEG信号情感检测分割增强方法	采用混合方法结合多种核函数的SVM模型与模糊C均值聚类来提升情感识别性能	仅使用两名受试者的EEG数据，样本规模较小	基于EEG信号实现情感状态的自动识别与分类	人类EEG信号与对应情感状态（积极、中性、消极）	机器学习	NA	EEG信号采集与处理，统计分析方法（单因素方差分析）	SVM（支持向量机），模糊C均值，CNN-LSTM混合模型	EEG信号数据	两名受试者的EEG记录
2811	2025-09-05	The utility of artificial intelligence in characterization and detecting causes of macular edema: A spectral-domain OCT-based algorithm study 2025-Aug-30, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110619 PMID:40889611	研究论文	开发基于深度学习的光学相干断层扫描图像算法，用于自动区分糖尿病性黄斑水肿、年龄相关性黄斑变性和正常视网膜状况	首次结合预训练CNN模型与可解释AI技术实现黄斑水肿病因的自动化分类与可视化解释	回顾性数据集可能存在选择偏差，且样本量相对有限	提升黄斑水肿病因的诊断准确性与临床决策支持	人类视网膜光学相干断层扫描图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描成像	CNN（包括ResNet152、InceptionV3、MobileNetV2）	图像	1040张OCT图像（来自医院数据集和公共数据集）
2812	2025-09-05	Applications of artificial intelligence and nanotechnology in vaccine development 2025-Aug-29, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.126096 PMID:40886810	综述	探讨人工智能和纳米技术在疫苗开发中的应用及其协同效应	整合AI与纳米技术实现疫苗设计的智能化与精准递送，推动个性化免疫策略和通用疫苗开发	NA	分析AI和纳米技术如何克服传统疫苗开发的效率、成本和时间限制	疫苗设计、递送系统和免疫优化策略	生物医学工程	传染病	机器学习（ML）、深度学习（DL）、纳米颗粒（脂质体、聚合物NP、仿生系统）	ML/DL算法	基因组、蛋白质组和免疫学数据	NA
2813	2025-09-05	DECODE: An open-source cloud-based platform for the noninvasive management of peripheral artery disease 2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109037 PMID:40902337	研究论文	开发了一个名为DECODE的开源云平台，用于外周动脉疾病的非侵入性管理	整合了人工智能、交互式3D可视化和计算建模，提供自动化的云集成解决方案	NA	改善外周动脉疾病的诊断和患者特异性治疗规划	外周动脉疾病患者	数字病理	心血管疾病	深度学习分割、有限元模拟、光学相干断层扫描	CNN、U-Net、nnU-Net	CT图像、OCT图像	22个CT数据集和300个血管内光学相干断层扫描图像
2814	2025-09-04	Deep Learning-Derived Plaque Burden for Intracoronary Optical Coherence Tomography: An Intravascular Ultrasound-Based Validation Study 2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular interventions DOI:10.1016/j.jcin.2025.07.021 PMID:40900048	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2815	2025-09-05	Molecular characterization of an adhesion GPCR signal transduction 2025-Aug-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670383 PMID:40894777	研究论文	本研究通过多学科方法揭示了黏附GPCR ADGRG1的机械信号转导分子机制	首次整合单分子力谱、分子动力学模拟和细胞实验，阐明剪切应力诱导GAIN结构域变构激活的两种并行路径	研究主要聚焦ADGRG1受体，其他aGPCR家族的普适性仍需验证	阐明黏附G蛋白偶联受体的机械信号转导分子机制	ADGRG1受体及其GAIN结构域	分子生物物理学	NA	单分子力谱、分子动力学模拟、深度学习辅助设计	分子动力学模型、深度学习指导的蛋白质设计	生物物理测量数据、分子模拟数据、细胞信号检测数据	NA（未明确样本数量，但涉及工程化GAIN变体验证）
2816	2025-09-05	Precise, predictable genome integrations by deep-learning-assisted design of microhomology-based templates 2025-Aug-12, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02771-0 PMID:40796977	研究论文	开发了一种基于深度学习的微同源模板设计方法，用于实现精确可预测的CRISPR基因组整合和编辑	利用深度学习模型预测基因组-外源序列界面的修复过程，并设计碱基对串联重复修复臂匹配双链断裂处的微同源区	NA	提高CRISPR介导的DNA整合和编辑的精确性与可预测性	HEK293T细胞、非洲爪蟾、成年小鼠脑组织	机器学习	NA	CRISPR、深度学习、微同源模板设计	深度学习模型	基因组序列数据	32个基因位点（HEK293T细胞）及多种体内外模型
2817	2025-09-05	Deep learning-based cell type profiles reveal signatures of Alzheimer's disease resilience and resistance 2025-Aug-05, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awaf285 PMID:40794555	研究论文	使用基于Transformer的深度学习模型从批量RNA-seq数据恢复细胞类型特异性转录程序，以研究阿尔茨海默病的认知韧性和脑抵抗性	开发了优于先前方法的Transformer模型，能够从批量RNA-seq数据中有效恢复细胞类型特异性转录程序，实现大规模、成本效益高的细胞类型特异性研究	单核技术存在核转录覆盖度低、成本高和技术复杂性的限制	揭示阿尔茨海默病韧性和抵抗性的细胞类型特异性特征	大脑细胞类型，特别是星形胶质细胞、兴奋性神经元和少突胶质细胞祖细胞	数字病理学	阿尔茨海默病	RNA-seq, 单核技术	Transformer	转录组数据	NA
2818	2025-09-05	Automatic trending and analysis of SPECT quality assurance with artificial intelligence optical character recognition 2025-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18083 PMID:40903927	研究论文	开发了一种结合AI深度学习OCR的核医学质量保证服务器，用于自动化SPECT和伽马相机的QA数据检索与分析	首次将AI深度学习OCR技术应用于核医学QA数据自动提取与趋势分析，显著提升处理效率和准确性	OCR性能可能受字体类型和大小限制，目前主要针对特定扫描仪型号优化	提高核医学设备质量保证数据的处理效率和自动化水平	SPECT和伽马相机的质量保证数据	医疗人工智能	NA	光学字符识别(OCR)，深度学习	深度学习OCR	图像，数值数据	60张洪水图像和6张COR图像用于基准测试，3459张洪水扫描图像用于准确性评估
2819	2025-09-05	Massively parallel characterization of non-coding de novo mutations in autism spectrum disorder 2025-Jul-28, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao DOI:10.1016/j.jgg.2025.07.008 PMID:40738258	研究论文	本研究通过整合多种技术系统评估了自闭症谱系障碍中非编码新生突变的功能影响	开发了优化的方法来阐明非编码新生突变的功能作用，识别了42个潜在的ASD风险突变和29个未报道的候选基因	研究主要关注特定类型的非编码突变，可能未涵盖所有类型的调控变异	系统评估非编码新生突变在自闭症谱系障碍中的功能影响和致病机制	自闭症谱系障碍患者的非编码新生突变	基因组学	自闭症谱系障碍	深度学习变异预测模型、大规模平行报告分析、细胞特异性顺式调控元件注释	深度学习模型	基因组数据	来自Simons Simplex Collection和Autism Speaks MSSNG资源的227,878个非编码新生突变
2820	2025-09-05	Deep learning based classification of tibio-femoral knee osteoarthritis from lateral view knee joint X-ray images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04869-6 PMID:40594325	研究论文	提出一种基于深度学习的自动方法，用于从膝关节X光图像中定位和分类胫股关节骨关节炎	首个针对AP和侧位视图的胫股关节骨关节炎自动分类深度学习方法	侧位视图性能(92.42%)明显低于AP视图(98.57%)	开发膝关节骨关节炎的自动检测和分类系统	胫股膝关节	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	DenseNet 201 with transfer learning	X光图像	4334个膝关节X光图像