深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33150 篇文献，本页显示第 3201 - 3220 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3201 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence and computational methods in human metabolism research: A comprehensive survey
2025-Aug, Journal of pharmaceutical analysis
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.jpha.2025.101437
PMID:40933239
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综述 | 本文全面调查了人工智能和计算方法在人类代谢研究中的应用 | 强调机器学习和深度学习技术在分子水平代谢预测及基因组尺度代谢模型整合中的创新应用 | 面临数据异质性和模型可解释性等挑战 | 为药物发现和开发研究人员提供有价值的见解和参考，推动精准医学发展 | 人类内源性和外源性物质代谢 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习,深度学习 | 组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3202 | 2025-10-06 |
Detecting Oral Cancer Using Tabular Deep Learning
2025-Aug, IEEE International Conference on Omni-layer Intelligent Systems : COINS. IEEE International Conference on Omni-layer Intelligent Systems
DOI:10.1109/coins65080.2025.11125786
PMID:40933553
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研究论文 | 本研究开发基于表格数据的深度学习方法来检测口腔癌，区分癌性病变与癌前病变 | 首次将深度学习网络应用于口腔癌相关的表格医疗数据，而现有方法主要分析图像数据 | 研究基于1791名患者的子集数据，样本规模有限 | 可靠预测需要活检的候选病变，实现口腔癌早期检测 | 口腔癌患者和癌前病变患者 | 机器学习 | 口腔癌 | 深度学习，传统算法 | 表格深度学习模型 | 表格数据 | 1791名患者 | NA | NA | Youden指数，AUC | NA |
| 3203 | 2025-10-06 |
Characterizing the ADPKD-IFT140 Phenotypic Signature With Deep Learning and Advanced Imaging Biomarkers
2025-Aug, Kidney international reports
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.ekir.2025.04.062
PMID:40814641
|
研究论文 | 本研究使用深度学习和先进成像生物标志物表征ADPKD-IFT140的表型特征 | 首次系统描述ADPKD-IFT140的临床表型和影像特征，并开发了基于深度学习的鉴别模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限 | 表征ADPKD-IFT140的临床表现、进展和独特的影像表型 | 携带IFT140、非截短PKD1或PKD2致病变异的ADPKD患者 | 数字病理 | 常染色体显性多囊肾病 | 医学影像分析 | 深度学习 | 医学影像 | 开发队列81例，内部验证队列569例，外部验证队列36例 | NA | NA | AUC, 特异性, 敏感性 | NA |
| 3204 | 2025-10-06 |
Navigating real-world challenges: A case study on federated learning in computational pathology
2025-Aug, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2025.100464
PMID:40822323
|
研究论文 | 本研究通过真实世界案例探讨了联邦学习在计算病理学中应用时面临的实际挑战 | 首次在真实临床环境中透明分享联邦学习在计算病理学应用中的实际挑战，而非仅关注模拟环境中的性能提升 | 研究仅涉及三个客户端和四个国家的机构网络，样本规模有限 | 评估联邦学习在真实世界计算病理学应用中的实际可行性和挑战 | 转移性黑色素瘤的数字免疫分型 | 计算病理学 | 黑色素瘤 | 联邦学习 | 深度学习模型 | 病理图像数据 | 三个客户端机构，四个国家网络 | NVIDIA FLARE | NA | NA | Amazon Web Services基础设施，NVIDIA FLARE框架 |
| 3205 | 2025-10-06 |
Generating 2.5D pathology for enhanced viewing and AI diagnosis
2025-Aug, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2025.100463
PMID:40822324
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研究论文 | 提出一种生成2.5D病理切片的新框架，用于增强病理学家观察和AI诊断 | 开发了形态保持的对齐框架构建2.5D活检核心，并首次将视频Transformer模型应用于病理图像分析 | 仅在前列腺癌、乳腺癌和肾活检中验证，未涵盖所有病理类型 | 解决传统病理分析中三维组织结构评估困难的问题 | 前列腺活检、乳腺活检和肾活检样本 | 数字病理 | 前列腺癌,乳腺癌,肾病 | 组织切片序列提取和共对齐技术 | Transformer | 病理图像序列 | 前列腺活检10,210例，乳腺活检156例，肾活检1,869例 | NA | 视频Transformer | 癌症分级准确性 | NA |
| 3206 | 2025-10-06 |
Preparing Generation Z of Health Professions for Artificial Intelligence Revolution Through Hacking Education: An Interventional Study
2025-Aug, Health science reports
IF:2.1Q3
DOI:10.1002/hsr2.71169
PMID:40831685
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研究论文 | 本研究评估了基于黑客教育理念的AI课程对Z世代医学生人工智能能力的培养效果 | 首次将黑客教育理念应用于医学生AI培训，采用翻转课堂结合小组讨论、实践社区、同伴教学和游戏化的创新教学模式 | 单组前后测试设计，缺乏对照组，样本量有限（81名学生） | 评估基于黑客教育的创新课程对Z世代医学生人工智能能力的培养效果 | 81名健康专业学生（Z世代） | 医学教育 | NA | 黑客教育，翻转课堂，游戏化教学 | NA | 问卷调查数据 | 81名健康专业学生 | NA | NA | 统计显著性（p值） | NA |
| 3207 | 2025-10-06 |
The Motion Picture: Leveraging Movement to Enhance AI Object Detection in Ecology
2025-Aug, Ecology and evolution
IF:2.3Q2
DOI:10.1002/ece3.71996
PMID:40837535
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研究论文 | 本研究探索利用运动信息提升生态学中AI目标检测性能的方法 | 首次系统比较四种运动信息利用方法在多个生态数据集上的表现，为生态学家提供实用指导 | 运动信息利用对标注充分的研究（>400个标注/类）提升有限，跟踪方法表现不佳 | 通过利用运动信息提高生态图像中目标检测的准确性和效率 | 生态图像中的隐晦物种和稀有物种 | 计算机视觉 | NA | 帧差分、背景减除、光流、多目标跟踪 | 目标检测算法 | 图像、视频 | 超过35,000张标注图像，来自陆地、海洋和淡水栖息地 | NA | NA | 预测准确性 | NA |
| 3208 | 2025-10-06 |
LocPro: A deep learning-based prediction of protein subcellular localization for promoting multi-directional pharmaceutical research
2025-Aug, Journal of pharmaceutical analysis
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.jpha.2025.101255
PMID:40837854
|
研究论文 | 提出了一种名为LocPro的深度学习框架，用于预测蛋白质亚细胞定位以促进多方向药物研究 | 结合预训练大语言模型ESM2和专业工具PROFEAT的蛋白质表征，采用混合神经网络架构，开发多标签多粒度预测框架 | NA | 开发蛋白质亚细胞定位预测工具以促进药物研发 | 蛋白质序列及其亚细胞定位 | 生物信息学 | NA | 蛋白质序列分析 | CNN, BiLSTM, FC | 蛋白质序列数据 | NA | NA | 混合神经网络架构（CNN+BiLSTM+全连接层） | NA | NA |
| 3209 | 2025-09-15 |
Deep learning unlocks global prediction of earthquake-triggered landslides
2025-Aug, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwaf282
PMID:40842863
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3210 | 2025-10-06 |
An automated ATAC-seq method reveals sequence determinants of transcription factor dose response in the open chromatin
2025-Jul-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.24.666684
PMID:40777328
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研究论文 | 开发自动化ATAC-seq平台RoboATAC，系统研究转录因子剂量对染色质可及性的定量影响 | 首次建立可扩展的自动化ATAC-seq平台，系统分析22种转录因子的剂量梯度对染色质可及性的定量影响，发现DNA序列可单独预测剂量敏感性 | 研究仅基于HEK293T细胞系，未在其他细胞类型中验证 | 揭示转录因子剂量与染色质可及性之间的定量关系 | 22种转录因子在HEK293T细胞中的梯度过表达效应 | 基因组学 | NA | ATAC-seq, 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组可及性数据, 基因表达数据 | 246个HEK293T细胞样本 | NA | NA | NA | NA |
| 3211 | 2025-10-06 |
CellFuse Enables Multi-modal Integration of Single-cell and Spatial Proteomics data
2025-Jul-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.23.665976
PMID:40777394
|
研究论文 | 提出CellFuse深度学习框架，用于整合单细胞和空间蛋白质组学数据 | 首个专门为特征重叠有限场景设计的模态无关整合框架，采用监督对比学习方法 | NA | 开发能够整合多模态单细胞和空间蛋白质组学数据的计算方法 | 健康PBMCs、骨髓、CAR-T治疗淋巴瘤、健康与肿瘤组织 | 机器学习 | 淋巴瘤 | 单细胞蛋白质组学、空间蛋白质组学 | 深度学习 | 蛋白质组学数据 | 多个数据集 | NA | 监督对比学习 | 整合质量、运行时间效率、准确率 | NA |
| 3212 | 2025-10-06 |
Deep-learning triage of 3D pathology datasets for comprehensive and efficient pathologist assessments
2025-Jul-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.20.665804
PMID:40777412
|
研究论文 | 开发了一种深度学习框架CARP3D，用于从3D病理数据集中筛选高风险2D切面，以提高病理学家评估效率 | 提出首个利用相邻深度层面上下文信息为3D病理数据集中所有2D层面分配风险评分的深度学习分诊框架 | 仅在前列腺癌和巴雷特食管两个用例中验证，尚未在其他疾病类型中测试 | 开发能够高效筛选3D病理数据集的AI工具，优化病理学家工作流程 | 前列腺癌活检组织和巴雷特食管内镜活检组织 | 数字病理 | 前列腺癌, 巴雷特食管 | 开放式顶置光片显微镜(OTLS) | 深度学习 | 3D病理图像 | NA | NA | CARP3D | 风险分层准确性, 疾病检测率 | NA |
| 3213 | 2025-10-06 |
Cascaded Multimodal Deep Learning in the Differential Diagnosis, Progression Prediction, and Staging of Alzheimer's and Frontotemporal Dementia
2025-Jul-21, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.23.24314186
PMID:40778154
|
研究论文 | 开发了一种级联多模态深度学习系统TelDem，用于阿尔茨海默病和额颞叶痴呆的鉴别诊断、疾病分期和进展预测 | 提出级联多模态混合变换器(CMT)和跨模态融合规范(CMFN)，能够整合分析大规模异质数据集，增强模型可解释性 | 未提及具体的外部验证结果和临床部署可行性 | 通过深度学习技术改善痴呆症的诊断、分期和预后预测 | 7,159名患者，包括健康个体、阿尔茨海默病患者和三种额颞叶变性亚型患者 | 医学人工智能 | 神经退行性疾病 | 多模态数据整合分析 | Transformer | 多模态临床数据 | 7,159名患者 | NA | Cascaded Multi-Modal Mixing Transformer (CMT) | 诊断准确性、预后准确性 | NA |
| 3214 | 2025-10-06 |
Combining Real and Synthetic Data to Overcome Limited Training Datasets in Multimodal Learning
2025-Jul-17, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.07.16.25331662
PMID:40791679
|
研究论文 | 提出一种结合真实和合成数据的多模态学习策略，用于皮肤病变图像分类 | 利用大型语言模型从图像元数据合成文本描述，并与原始图像配对创建多模态表示 | 依赖于图像元数据质量，合成文本可能与真实临床描述存在差异 | 解决多模态生物医学数据中配对样本不足的问题 | 皮肤病变图像和对应的文本描述 | 多模态学习 | 皮肤病变 | 多模态深度学习 | 多模态神经网络 | 图像, 文本 | 九个内部和外部数据源 | NA | 多模态编码架构 | 分类性能 | NA |
| 3215 | 2025-10-06 |
Learning Biophysical Dynamics with Protein Language Models
2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.10.11.617911
PMID:39464109
|
研究论文 | 提出两种基于蛋白质动态生物物理特性的语言模型SeqDance和ESMDance，用于预测蛋白质行为和突变效应 | 首次将分子动力学模拟和简正模式分析获得的蛋白质动态特性整合到语言模型中，突破传统仅基于序列和静态结构数据的局限 | 模型训练依赖于分子动力学模拟数据的质量和覆盖范围 | 开发能够捕捉蛋白质动态特性的深度学习模型，提升蛋白质功能和突变效应预测的泛化能力 | 蛋白质的结构动力学特性和突变效应 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 分子动力学模拟, 简正模式分析 | 蛋白质语言模型 | 蛋白质序列, 动态生物物理特性数据 | 超过64,000个蛋白质 | NA | ESM2 | 零样本预测性能 | NA |
| 3216 | 2025-10-06 |
Expanding the DNA Motif Lexicon of the Transcriptional Regulatory Code
2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.09.662874
PMID:40791531
|
研究论文 | 开发集成计算预测、实验测试和深度学习的框架，扩展转录因子复合元件的发现与功能表征 | 提出整合计算预测、实验验证与深度学习的综合框架，开发GRACE深度学习模型在单核苷酸分辨率学习复合元件词典 | NA | 扩展转录调控代码中DNA基序词典，发现和表征转录因子复合元件 | 后生动物转录调控序列中的转录因子基序组合与复合元件 | 计算生物学 | NA | 大规模并行报告基因分析，染色质可及性分析 | 深度学习，神经网络 | DNA序列数据，染色质可及性数据 | NA | NA | GRACE，神经网络 | NA | NA |
| 3217 | 2025-10-06 |
EZpred: improving deep learning-based enzyme function prediction using unlabeled sequence homologs
2025-Jul-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.09.663945
PMID:40791336
|
研究论文 | 提出首个利用未标记序列同源物进行蛋白质功能预测的深度学习模型EZpred | 首次在深度学习模型中利用未标记序列同源物进行酶功能预测，填补了该领域的技术空白 | 仅针对酶功能预测，未验证在其他蛋白质功能预测任务中的适用性 | 提高基于深度学习的酶功能预测准确性 | 酶蛋白质及其序列同源物 | 生物信息学 | NA | 蛋白质序列分析，同源序列比对 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | 753种酶 | NA | ESMC蛋白质语言模型 | F1-score | NA |
| 3218 | 2025-10-06 |
Deep learning predicts cardiac output from seismocardiographic signals in heart failure
2025-Jul-14, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.07.11.25331386
PMID:40791697
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，能够通过心震图信号无创预测心力衰竭患者的心输出量 | 首次将深度学习应用于心震图信号来估计心输出量，为非侵入性心脏监测提供了新方法 | 样本量较小（73例患者），需要前瞻性多中心验证来确认普适性 | 开发并评估从心震图、心电图和体重指数直接估计心输出量的深度学习模型 | 心力衰竭患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心震图，心电图 | CNN | 生理信号数据 | 73例心力衰竭患者 | NA | 深度卷积神经网络 | 平均偏差，一致性界限 | NA |
| 3219 | 2025-10-06 |
Reg2ST: recognizing potential patterns from gene expression for spatial transcriptomics prediction
2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf425
PMID:40825238
|
研究论文 | 提出Reg2ST深度学习模型，通过识别基因表达中的潜在模式进行空间转录组预测 | 使用对比学习最小化空间转录组和病理图像之间的距离，并提出新颖的spot关系捕获方法替代K近邻算法 | NA | 开发深度学习模型进行空间转录组预测 | 人类乳腺癌和皮肤鳞状细胞癌数据集 | 数字病理学 | 乳腺癌, 皮肤鳞状细胞癌 | 空间转录组学, H&E染色全切片成像 | 深度学习 | 基因表达数据, 病理图像 | NA | NA | NA | 皮尔逊相关系数, 统计检验, 计算效率 | NA |
| 3220 | 2025-10-06 |
Indel calling from ONT sequencing data of family trios via sparse attention and 3D convolution
2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf430
PMID:40828510
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研究论文 | 提出基于稀疏注意力和3D卷积的深度学习方法，用于从家庭三人家系的ONT长读长测序数据中准确检测Indel变异 | 首次将稀疏注意力网络与3D卷积结合应用于家庭三人组的Indel检测，通过双注意力机制选择关键通道和碱基位置，有效抵抗测序误差干扰 | 未提及方法在低覆盖率或不同测序平台数据上的泛化能力 | 提高家庭三人家系中Indel检测的准确性和可靠性 | 家庭三人家系的ONT长读长测序数据 | 生物信息学 | 遗传疾病 | ONT长读长测序 | 深度学习 | 基因组测序数据 | NA | NA | 稀疏注意力网络, ResNet, 3D卷积 | 召回率, 精确率, F1分数 | NA |