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
3321	2025-05-14	Effect of training sample size, image resolution and epochs on filamentous and floc-forming bacteria classification using machine learning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124803 PMID:40056595	研究论文	本研究探讨了训练样本大小、图像分辨率和训练周期对使用机器学习分类丝状和絮状细菌的影响	研究了AI分割模型在准确度指标和计算需求方面的优化，特别是训练样本大小、图像分辨率和训练周期三个变量的影响	未提及具体的技术或模型在极端条件下的表现	优化AI分割模型在废水处理厂细菌检测中的应用	丝状和絮状细菌	计算机视觉	NA	深度学习	AI分割模型	图像	300和500张图像
3322	2025-05-14	Integrating flora, fauna, and indigenous practices into spatial optimization for prescribed burning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124833 PMID:40058039	研究论文	本研究开发了一种整合植物、动物和传统土地管理实践的空间优化方法，用于指导规定性燃烧，以可持续管理野火风险	提出了一种新颖的空间优化方法，整合火灾风险和共存能力，为规定性燃烧提供区域尺度的规划框架	研究仅应用于嘉陵江流域，未验证其在不同地理区域的普适性	开发可持续的野火管理策略，促进生态系统与火灾的共存	嘉陵江流域（中国）的火灾易发山区	空间优化	NA	机器学习和深度学习	NA	空间数据	嘉陵江流域的特定区域（东部北碚等）
3323	2025-05-14	Phyloformer: Fast, Accurate, and Versatile Phylogenetic Reconstruction with Deep Neural Networks 2025-Apr-01, Molecular biology and evolution IF:11.0Q1 DOI:10.1093/molbev/msaf051 PMID:40066802	研究论文	介绍了一种名为Phyloformer的快速、准确且多功能的方法，用于进化距离估计和系统发育重建	利用无似然推断和几何深度学习的最新进展，Phyloformer在GPU加速下超越了现有方法的准确性和速度	随着序列数量的增加，Phyloformer在拓扑准确性上落后于最大似然方法	开发一种快速、准确的系统发育重建方法	序列进化树的重建	机器学习	NA	深度学习	Phyloformer	序列比对数据	3,801个实证基因比对数据
3324	2025-05-14	Enhancing short-term algal bloom forecasting through an anti-mimicking hybrid deep learning method 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124832 PMID:40068506	研究论文	开发了一种混合深度学习模型（TAB）用于提高短期藻华预测的准确性	结合了Temporal Convolutional Network (TCN)、注意力机制和Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)网络，并采用了新型的失真损失函数DILATE以增强模型的预测鲁棒性	模型在藻华突然变化时的预测准确性可能仍有提升空间	提高藻华短期预测的准确性	中国九龙江东水库的现场藻华数据	机器学习	NA	深度学习	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时间序列数据	江东水库的藻华监测数据
3325	2025-05-14	Deep learning combined Monte Carlo simulation reveal the fundamental light propagation in apple puree: Monitoring the quality changes from different cultivar, storage period and heating duration 2025-Apr, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.115997 PMID:40086950	research paper	该研究通过深度学习结合蒙特卡洛模拟，探究了不同品种、储存期和加热时间的苹果泥的光传播特性，以监测其化学、结构和流变参数的变化	结合深度学习和蒙特卡洛模拟方法，首次系统地研究了苹果泥在不同条件下的光传播特性及其与质量参数的关系	研究仅针对两种苹果品种，可能无法代表所有苹果品种的特性	探究苹果泥的光传播特性及其与质量参数的关系，开发监测苹果泥质量的方法	不同品种、储存期和加热时间的苹果泥	食品科学与技术	NA	蒙特卡洛模拟, 深度学习	反向传播神经网络	光学吸收和散射数据	多种苹果品种、储存期和加热时间的苹果泥样品
3326	2025-05-14	Artificial intelligence-based deep learning algorithms for ground-glass opacity nodule detection: A review 2025-Apr, Narra J DOI:10.52225/narra.v5i1.1361 PMID:40352244	综述	本文评估了基于人工智能的深度学习算法在检测胸部CT扫描中的磨玻璃结节（GGO）方面的性能	综合评估了多种深度学习模型在GGO检测中的表现，并提出了未来开发混合模型的方向	纳入研究数量有限（18项），且部分模型性能指标未完全报告	评估AI模型在胸部CT扫描中检测磨玻璃结节的诊断性能	胸部CT扫描中的磨玻璃结节（GGO）	数字病理学	肺癌	深度学习	DenseNet, WOANet	CT图像	18项符合纳入标准的研究（从5247篇文献中筛选）
3327	2025-05-14	Electronic Peer-Assisted Reflection in Educational Discussion Boards: A Content Analysis of Medical and Health Students' Opinions in Psychology-Related Courses 2025-Apr, Medical science educator IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s40670-024-02256-w PMID:40352990	研究论文	本研究通过内容分析方法分析了医学生在心理学相关课程中对电子同伴辅助反思(ePAR)的看法	首次在医学教育背景下评估电子同伴辅助反思在心理学课程中的应用效果	研究样本仅来自伊朗一所医科大学，可能限制结果的普适性	评估电子同伴辅助反思在医学教育心理学课程中的应用效果	医学、实验室科学和公共卫生专业的学生	医学教育	NA	内容分析法	NA	文本数据(论坛讨论内容)	389名学生(来自16个论坛)
3328	2025-05-14	Deep learning-based segmentation of head and neck organs at risk on CBCT images with dosimetric assessment for radiotherapy 2025-Mar-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adbf63 PMID:40068304	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于在CBCT图像上分割头颈部危险器官，以促进放射治疗计划的重新制定	提出了一种综合框架，能够在CBCT图像上自动分割25个头颈部危险器官，并通过剂量学分析验证了其临床相关性	CBCT图像的软组织对比度差、存在伪影和视野有限，以及缺乏大型标注数据集来训练深度学习模型	开发一种自动分割头颈部危险器官的框架，以加速放射治疗计划的重新制定	头颈部危险器官（OARs）	数字病理学	头颈癌	深度学习	DL	图像	未明确提及样本数量
3329	2025-05-14	Insights into phosphorylation-induced influences on conformations and inhibitor binding of CDK6 through GaMD trajectory-based deep learning 2025-Mar-26, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d4cp04579c PMID:40072875	研究论文	通过GaMD轨迹深度学习方法研究磷酸化对CDK6构象及抑制剂结合的影响	结合高斯加速分子动力学(GaMD)模拟与深度学习(DL)技术，揭示了T177磷酸化对CDK6构象动态及抑制剂结合的分子机制	研究仅针对三种特定抑制剂(6ZV、6ZZ、0RS)，未涵盖所有潜在CDK6抑制剂	探究磷酸化对CDK6构象动态及抑制剂结合的影响机制	CDK6蛋白及其三种抑制剂(6ZV、6ZZ、0RS)	计算生物学	癌症	高斯加速分子动力学(GaMD)、深度学习(DL)、MM-GBSA计算	深度学习模型	分子动力学轨迹数据	CDK6蛋白与三种抑制剂的复合物体系
3330	2025-05-14	Exploration of Novel Antimicrobial Agents against Foodborne Pathogens via a Deep Learning Approach 2025-Mar-26, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c00267 PMID:40080724	研究论文	本研究利用深度学习方法探索新型抗菌剂以对抗食源性病原体	采用深度学习模型筛选具有抗菌活性和非致癌性的天然产物，并实验验证了两种化合物的抗菌效果	仅验证了两种化合物的抗菌活性，未对其他筛选出的化合物进行实验验证	寻找可应用于食品工业的新型抗菌剂	食源性病原体	机器学习	食源性疾病	深度学习	NA	化合物数据	从COCONUT数据库中筛选出130种化合物，实验验证了2种化合物
3331	2025-05-14	Thermal Adaptation of Cytosolic Malate Dehydrogenase Revealed by Deep Learning and Coevolutionary Analysis 2025-Mar-25, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01774 PMID:40079215	研究论文	本研究通过深度学习和共进化分析揭示了胞质苹果酸脱氢酶（cMDH）的热适应机制	结合共进化模型与变分自编码器（VAE）生成cMDH序列空间的潜在生成景观（LGL），并通过AlphaFold结构预测和分子动力学模拟阐明热稳定性的分子基础	研究主要聚焦于cMDH，可能不适用于其他酶的热适应机制研究	探究序列变异和构象动力学如何共同影响cMDH的热适应机制	胞质苹果酸脱氢酶（cMDH）及其在不同温度环境下的变体	生物信息学	NA	深度学习、共进化分析、AlphaFold结构预测、分子动力学模拟	变分自编码器（VAE）	蛋白质序列与结构数据	NA
3332	2025-05-14	How much data is enough? Optimization of data collection for artifact detection in EEG recordings 2025-Mar-21, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/adbebe PMID:40064096	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的优化程序，用于设计面向数据的脑电图（EEG）数据收集，以减少肌电图（EMG）伪影检测所需的数据量	提出了一种系统化和动态量化的方法，通过减少EMG伪影任务的数量和重复次数，优化数据收集过程	研究主要关注EMG伪影，可能不适用于其他类型的EEG伪影	优化EEG数据收集过程，减少数据收集成本并保持伪影清理效率	EEG记录中的EMG伪影	machine learning	NA	deep learning	neural architectures	EEG recordings	减少了EMG伪影任务从12个到3个，等长收缩任务的重复次数从10次减少到3次或1次
3333	2025-05-14	Weight Differences-Based Multi-level Signal Profiling for Homogeneous and Ultrasensitive Intelligent Bioassays 2025-03-18, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c01436 PMID:40059671	研究论文	提出了一种基于重量分析的同质化智能分析策略Mata，用于实现超高灵敏度的生物检测	利用纳米磁标记和多级信号分类器结合深度学习模型，实现了高灵敏度且操作简便的免疫信号检测	未提及具体样本类型或多样性，可能影响方法的普适性	开发高灵敏度且操作简便的免疫分析方法	白细胞介素-6（IL-6）等免疫信号分子	生物检测技术	NA	纳米磁标记、多级信号分类、深度学习	深度学习模型	光学成像数据	未明确说明具体样本数量
3334	2025-05-14	Genetically supported targets and drug repurposing for brain aging: A systematic study in the UK Biobank 2025-Mar-14, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr3757 PMID:40073132	research paper	本研究通过深度学习模型估计基于MRI的脑年龄，利用UK Biobank数据训练并在三个外部数据集验证，探索脑年龄差距（BAG）的遗传基础及潜在药物靶点	发现了两个未报告的BAG相关基因位点，整合孟德尔随机化和共定位分析优先确定了七个遗传支持的药物靶点基因，并重新发现了13种潜在药物	研究依赖于UK Biobank数据，可能受限于样本的特定人群特征，且外部验证数据集数量有限	探索脑年龄差距的遗传基础，识别潜在的药物靶点以促进脑衰老相关药物开发	UK Biobank参与者的MRI数据和遗传数据	machine learning	geriatric disease	MRI, deep learning, genome-wide association study (GWAS), Mendelian Randomization (MR), colocalization analysis	deep learning	image, genetic	UK Biobank参与者及三个外部数据集
3335	2025-05-14	A stochastic structural similarity guided approach for multi-modal medical image fusion 2025-Mar-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93662-6 PMID:40082698	research paper	提出了一种基于随机结构相似性引导的无监督多模态医学图像融合方法S3IMFusion，结合CNN和Transformer模块有效提取图像互补信息	引入随机排序索引混合和重排像素特征，设计能够交互全局上下文信息的损失函数，确保融合结果保留源图像的全局相关互补特征	未明确说明方法在计算复杂度或实时性方面的表现	解决现有深度学习方法主要关注局部统计特征而难以捕捉长程依赖关系的问题，提升多模态医学图像融合性能	多模态医学图像（延伸至红外与可见光图像）	computer vision	NA	深度学习	CNN, Transformer	医学图像	Harvard数据集（未明确样本数量）
3336	2025-05-14	Exploring the repository of de novo-designed bifunctional antimicrobial peptides through deep learning 2025-Mar-13, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.97330 PMID:40079572	research paper	该研究通过深度学习探索了从头设计的双功能抗菌肽库，发现并验证了16种具有抗菌和抗病毒活性的肽	建立了一个结合深度生成模块和图编码活性回归器的从头设计抗菌肽框架，能够同时编码抗菌和抗病毒活性	未明确提及研究的局限性	探索和设计具有抗菌和抗病毒活性的双功能抗菌肽，以对抗广泛的耐药性感染	抗菌肽（AMPs）	机器学习	耐药性感染	深度学习	深度生成模块和图编码活性回归器	肽序列数据	16种双功能抗菌肽
3337	2025-05-14	Multi-dimensional interpretable deep learning-radiomics based on intra-tumoral and spatial habitat for preoperative prediction of thymic epithelial tumours risk categorisation 2025-Mar-13, Acta oncologica (Stockholm, Sweden) DOI:10.2340/1651-226X.2025.42982 PMID:40079653	研究论文	本研究旨在开发和比较基于增强CT的放射组学、多维深度学习、临床常规成像和空间栖息地分析的组合模型，以实现胸腺瘤风险分类的准确预测	结合全肿瘤放射组学、2D和3D深度学习、临床视觉放射学及亚区域组学，开发了RDLCSM模型，用于非侵入性预测胸腺瘤风险分类	研究样本来自三个医疗中心，可能存在选择偏差	实现胸腺瘤风险分类的准确预测	205例经手术病理证实的胸腺瘤患者	数字病理	胸腺瘤	增强CT成像、K-means聚类方法	LightGBM、KNN、2D和3D深度学习模型	CT图像、临床常规成像数据	205例患者
3338	2025-05-14	Enhancing yeast cell tracking with a time-symmetric deep learning approach 2025-Mar-13, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00466-x PMID:40082471	research paper	提出了一种基于深度学习的酵母细胞追踪方法，该方法利用时空邻域信息而非连续帧进行追踪	开发了一种不依赖连续帧的深度学习追踪方法，能够学习细胞运动模式且无需先验假设，并能处理大量存在严重伪影的视频帧	NA	提高活细胞视频显微记录的追踪准确性	酵母细胞	computer vision	NA	深度学习	深度学习框架	视频	芽殖酵母记录和模拟样本
3339	2025-05-14	Multi-domain Urdu fake news detection using pre-trained ensemble model 2025-Mar-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91054-4 PMID:40082485	research paper	该研究提出了一种基于预训练集成模型的多领域乌尔都语假新闻检测方法	采用堆叠集成学习方法结合ELECTRA、mBERT和XLM-RoBERTa三种预训练模型，通过微调和超参数优化提升乌尔都语假新闻检测性能	研究仅针对乌尔都语这一资源受限语言，且依赖于公开可用的有限数据集	解决资源受限语言（乌尔都语）的假新闻自动检测问题	乌尔都语在线新闻内容	natural language processing	NA	NLP	ELECTRA, mBERT, XLM-RoBERTa的集成模型	text	公开可用的乌尔都语数据集（未说明具体数量）
3340	2025-05-14	Attention-enhanced and integrated deep learning approach for fishing vessel classification based on multiple features 2025-Mar-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88158-2 PMID:40082493	研究论文	提出了一种基于多特征的注意力增强和集成深度学习方法，用于渔船分类	创新性地结合了二维双向LSTM和带有注意力机制的CNN，构建了一个集成模型，显著提高了渔船分类的准确率	NA	提高基于AIS数据的渔船分类精度，以支持有效的渔业管理	五种类型的渔船（刺网渔船、钩线渔船、拖网渔船、鱼类运输船和刺网渔船）	机器学习	NA	自动识别系统（AIS）数据	二维双向LSTM和带有注意力机制的CNN的集成模型	AIS数据	NA