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
3741	2025-10-06	Content-based X-ray image retrieval using fusion of local neighboring patterns and deep features for lung disease detection 2025-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00932-z PMID:40610682	研究论文	提出一种基于内容的医学图像检索系统，通过融合局部纹理特征和深度学习特征来检测和检索肺部疾病病例	首次将局部二值模式纹理特征与多种预训练CNN模型的深度特征进行融合，优化肺部疾病图像检索性能	未提及数据集的具体规模和多样性限制，也未说明计算资源需求	开发辅助医生和放射科医师临床决策的肺部疾病图像检索系统	肺部X光图像	计算机视觉	肺部疾病	医学影像分析	CNN	图像	NA	NA	VGG-16, DenseNet121, InceptionV3	精度, 准确率	NA
3742	2025-10-06	AF3Score: A Score-Only Adaptation of AlphaFold3 for Biomolecular Structure Evaluation 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00653 PMID:40671257	研究论文	本研究将AlphaFold3改造成仅用于评分的模型AF3Score，用于生物分子结构评估	通过绕过基于扩散的结构模块，直接将输入坐标输入置信度头，避免了传统AlphaFold2方法需要迭代优化输入结构导致的评分偏差	NA	开发一种无需结构优化的生物分子复合物评分方法	单体蛋白质、蛋白质-蛋白质复合物、从头设计结合剂、折叠转换蛋白质和蛋白质-配体复合物	计算生物学	NA	深度学习	AlphaFold3	生物分子结构坐标	NA	NA	AlphaFold3架构（修改版）	结合剂筛选性能、富集率、成功率	NA
3743	2025-10-06	Transfer Learning for Predicting ncRNA-Protein Interactions 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00914 PMID:40679953	研究论文	提出基于迁移学习的Transfer-RPI框架，用于预测非编码RNA与蛋白质相互作用	结合RiNALMo和ESM模型提取RNA和蛋白质序列特征，通过迁移学习解决小数据集下的预测性能限制	未明确说明模型在独立验证集上的泛化能力及计算资源需求	开发高精度的ncRNA-蛋白质相互作用预测方法	非编码RNA与蛋白质的相互作用对	生物信息学	NA	迁移学习，深度特征学习	深度学习	RNA序列，蛋白质序列	RPI369、RPI488、RPI1807、RPI2241和NPInter v2.0五个数据集	NA	RiNALMo, ESM	准确率	NA
3744	2025-10-06	m5U-HybridNet: Integrating an RNA Foundation Model with CNN Features for Accurate Prediction of 5-Methyluridine Modification Sites 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01237 PMID:40693567	研究论文	提出m5U-HybridNet框架，通过整合RNA基础模型和CNN特征来精确预测RNA中的5-甲基尿苷修饰位点	创新性地将RNA基础模型（RNA-FM）的深度语义特征提取与卷积神经网络特征进行策略性整合	NA	开发计算模型以精确识别RNA中的5-甲基尿苷修饰位点	RNA中的5-甲基尿苷修饰位点	计算生物学	NA	RNA修饰位点预测	CNN, 基础模型	RNA序列数据	NA	NA	m5U-HybridNet, RNA-FM	NA	NA
3745	2025-10-06	Prediction of Fraction Unbound in Human Plasma for Per- and Polyfluoroalkyl Substances: Evaluating Transfer Learning as an Algorithmic Solution to the Problem of Sparse Data 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01040 PMID:40693597	研究论文	本文提出一种新的机器学习方法，通过迁移学习策略改进全氟和多氟烷基物质（PFAS）的血浆游离分数预测模型	提出跨化学空间的迁移学习策略，使用在广泛化学库上训练的深度学习模型并在PFAS小数据集上进行微调	数据稀疏且不平衡，导致对于PFAS类物质，先前的全局模型仍更具竞争力	改进全氟和多氟烷基物质（PFAS）的血浆游离分数定量构效关系建模	全氟和多氟烷基物质（PFAS）及其他小化学家族	机器学习	NA	定量构效关系建模	深度学习,随机森林	化学结构数据	小数据集（具体数量未提及）	NA	NA	统计性能指标	NA
3746	2025-10-06	Uncertainty-Informed Screening for Safer Solvents Used in the Synthesis of Perovskites via Language Models 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00612 PMID:40694668	研究论文	提出一种结合BERT/ELMo确定性精度与GPT上下文深度的集成方法，用于钙钛矿合成中溶剂的安全筛选	通过集成双向上下文模型和自回归生成模型的互补优势，构建分层知识提取框架，并引入香农熵量化认知不确定性	以提高精度为代价牺牲了召回率，且缺乏该领域的基准数据集	开发不确定性感知的溶剂筛选方法，用于钙钛矿合成中更安全的溶剂选择	钙钛矿及其合成过程中使用的溶剂	自然语言处理	NA	语言模型，实体提取，结构匹配，实体归一化	BERT, ELMo, GPT	科学文献文本	保留部分论文子集用于手动验证	NA	BERT, ELMo, GPT	精度, 召回率, 结构依从性	NA
3747	2025-10-06	MMF-MCP: A Deep Transfer Learning Model Based on Multimodal Information Fusion for Molecular Feature Extraction and Carcinogenicity Prediction 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01362 PMID:40711460	研究论文	提出基于多模态信息融合的深度迁移学习模型MMF-MCP，用于分子特征提取和致癌性预测	首次结合图注意力网络、卷积神经网络和深度残差网络SE-ResNet18进行多模态分子特征融合，并采用迁移学习策略从致突变性数据迁移知识到致癌性预测	未明确说明数据质量限制和特征丰富度不足的具体影响	提高分子致癌性预测的准确性、鲁棒性和可解释性	分子致癌性	机器学习	癌症	多模态信息融合	图注意力网络, 卷积神经网络, 深度残差网络	分子图数据, 分子指纹数据, 分子图像	NA	NA	SE-ResNet18	ACC, AUC, SE, SP	NA
3748	2025-10-06	Benchmarking 3D Structure-Based Molecule Generators 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01020 PMID:40711830	研究论文	创建了一个新颖的基准测试来评估3D结构分子生成器在重现蛋白质-配体相互作用和3D配体构象方面的性能	开发了首个专注于蛋白质-配体相互作用和3D配体构象重现的分子生成器基准测试	深度学习方法无法生成结构有效的分子和3D构象，组合方法速度慢且生成的分子容易无法通过2D MOSES过滤器	评估和比较3D结构分子生成器的性能，为改进深度学习结构生成器提供指导	蛋白质-配体复合物和3D分子结构	机器学习	NA	结构基药物设计	图神经网络,扩散模型,遗传算法	3D分子结构数据	BindingMOAD数据集包含保留的盲测集	NA	Pocket2Mol, PocketFlow, DiffSBDD, MolSnapper, AutoGrow4, LigBuilderV3	结构有效性, 3D配体构象质量, 蛋白质-配体相互作用重现能力	NA
3749	2025-10-06	Representation of Molecules by Sequences of Instructions 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00354 PMID:40720985	研究论文	提出一种基于指令序列的分子表示新方法，用于解决分子图结构在计算智能方法中的表示难题	定义精简指令集，通过指令序列构建分子表示，确保所有字符串都对应有效分子，且字符串的微小变化对应分子结构的微小改变	NA	开发适用于计算智能系统的分子表示方法	分子结构和化学信息	机器学习	NA	分子表示方法	深度学习模型	分子结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
3750	2025-10-06	DGMM: A Deep Learning-Genetic Algorithm Framework for Efficient Lead Optimization in Drug Discovery 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01017 PMID:40736165	研究论文	提出一种结合深度学习和遗传算法的分子优化框架DGMM，用于药物发现中的先导化合物优化	首次将变分自编码器与遗传算法协同集成，引入骨架约束表示学习策略，并采用多目标优化平衡药物相似性与靶标活性	NA	解决药物发现中先导化合物优化时结构多样性与核心分子特征保留的双重挑战	药物分子	机器学习	NA	深度学习，遗传算法	VAE	分子结构数据	三个不同靶标（CHK1、CDK2、HDAC8）的验证数据	NA	变分自编码器	生物活性提升倍数	NA
3751	2025-10-06	SMILES Token Additivity Model with Interpretability and Generalizability for Fuel Property Predictions 2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00986 PMID:40719477	研究论文	提出一种基于SMILES标记可加性模型，用于准确预测燃料性质并解释结构-性质关系	无需手工设计分子指纹，通过量化单个标记对目标性质的贡献实现模型可解释性，并具有广泛的结构相关性质泛化能力	NA	开发具有可解释性和泛化能力的深度学习模型用于燃料性质预测	燃料分子的七种关键性质：标准生成焓、熵、等压热容、十六烷值、沸点、熔点和闪点	机器学习	NA	SMILES（简化分子线性输入系统）	自注意力编码器	分子结构文本数据（SMILES字符串）	NA	NA	堆叠多头自注意力编码器	平均绝对误差,均方根误差,R²	NA
3752	2025-10-06	Real time blood detection in CCTV surveillance using attention enhanced InceptionV3 2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14941-w PMID:40775533	研究论文	提出一种结合注意力机制的实时深度学习框架，用于CCTV监控视频中的血迹检测	将InceptionV3架构与卷积块注意力模块相结合，并提出了增强对小尺寸血迹模式关注度的注意力模块	NA	实时检测监控视频中的血迹，提升医疗急救和公共安全响应能力	CCTV监控视频中的血迹检测	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	超过9500张手动标注的CCTV图像	NA	InceptionV3,Convolutional Block Attention Modules	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
3753	2025-10-06	Building digital histology models of transcriptional tumor programs with generative deep learning for pathology-based precision medicine 2025-Aug-07, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-025-01502-z PMID:40775734	研究论文	利用生成式深度学习构建转录肿瘤程序的数字组织学模型，实现基于病理学的精准医疗	通过生成对抗网络从组织学图像中预测转录程序活性并生成合成数字模型，超越单个分子特征的预测	研究仅针对鳞状细胞癌，尚未验证在其他癌症类型中的适用性	开发从组织学图像推断肿瘤转录程序的方法以支持精准医疗	鳞状细胞癌患者的组织学图像和RNA-seq数据	数字病理学	鳞状细胞癌	RNA-seq, 生成对抗网络	GAN, 深度学习模型	组织学图像, 转录组数据	NA	NA	生成对抗网络	NA	NA
3754	2025-10-06	Machine learning training data: over 500,000 images of butterflies and moths (Lepidoptera) with species labels 2025-Aug-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05708-z PMID:40770239	研究论文	本文介绍了一个包含超过54万张奥地利蝴蝶和蛾类图像的数据集，用于机器学习模型训练	提供了目前最大的蝴蝶和蛾类图像数据集，包含185个物种，数据量远超其他已发布数据集	存在严重的类别不平衡问题，某些物种图像数量极少（仅1张），而其他物种图像数量接近3万张	加速基于图像的生物多样性数据处理，并为公民科学提供教育价值	奥地利地区的185种蝴蝶和蛾类（鳞翅目昆虫）	计算机视觉	NA	公民科学数据收集，专家验证	深度学习模型	图像	超过540,000张图像，涵盖185个物种	NA	NA	NA	NA
3755	2025-10-06	Renji endoscopic submucosal dissection video data set for colorectal neoplastic lesions 2025-Aug-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05718-x PMID:40770268	研究论文	本研究提出了首个专门针对结直肠肿瘤性病变的内镜黏膜下剥离术视频数据集	首个专门针对结直肠肿瘤性病变治疗的公开可获取ESD视频数据集	数据集规模相对较小，仅包含30个手术记录	为内镜手术阶段识别系统提供标注数据集支持	结直肠肿瘤性病变的内镜黏膜下剥离术视频	计算机视觉	结直肠肿瘤	内镜黏膜下剥离术	深度学习算法	视频	30个手术视频，包含130,298个阶段特异性标注	NA	NA	NA	NA
3756	2025-10-06	A combinatorial mutational map of active non-native protein kinases by deep learning guided sequence design 2025-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.03.668353 PMID:40766444	研究论文	通过深度学习引导的序列设计构建活性非天然蛋白激酶的组合突变图谱	突破了传统方法只能进行少量突变或局限于进化相似序列的限制，实现了对天然蛋白酪氨酸激酶的高度组合突变设计	NA	探索高度组合和稀疏的序列-功能景观在突变尺度上的功能探索	蛋白酪氨酸激酶	机器学习	NA	深度学习引导的序列设计，无细胞检测	深度学习	蛋白质序列数据	537个重新设计的序列	NA	NA	NA	NA
3757	2025-10-06	What does it take to learn the rules of RNA base pairing? A lot less than you may think 2025-Aug-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.31.668042 PMID:40766544	研究论文	本研究探索了使用极小参数模型重新发现RNA碱基配对规则的可能性	证明仅需21个参数的随机上下文无关文法模型，无需结构标注或序列比对，就能从少量RNA序列中学习到碱基配对规则	模型参数较少，可能无法捕捉更复杂的RNA结构特征	探索RNA碱基配对规则学习的最小需求	RNA序列及其碱基配对规则	机器学习	NA	自动微分，随机梯度下降	随机上下文无关文法	RNA序列	少至50条RNA序列	自动微分框架	SCFG	NA	NA
3758	2025-10-06	A Novel Framework for Multimodal Brain Tumor Detection With Scarce Labels 2025-Aug, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3467343 PMID:39325615	研究论文	提出一种名为Double-SimCLR的无监督学习框架，用于多模态脑肿瘤检测	基于对比学习的双分支结构直接同时处理MRI和CT图像，采用自适应权重掩码技术增强CT特征提取，引入多模态注意力机制	缺乏大量标注数据，仅针对脑肿瘤检测任务	解决多模态医学图像融合中的信息丢失问题，并在标注数据稀缺情况下实现准确的脑肿瘤检测	脑肿瘤的多模态医学图像（MRI和CT）	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI), 计算机断层扫描(CT)	无监督学习, 对比学习	医学图像	NA	NA	Double-SimCLR, 双分支结构	准确率, 精确率, F1分数	NA
3759	2025-10-06	A Deep Learning-Based Multimodal Fusion Model for Recurrence Prediction in Persistent Atrial Fibrillation Patients 2025-Aug, Journal of cardiovascular electrophysiology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jce.16733 PMID:40406972	研究论文	开发基于深度学习的多模态融合模型，用于预测持续性房颤患者射频导管消融术后的复发风险	创新性地将房颤心律心电图信号与临床特征相结合，构建多模态融合深度学习模型	样本量较小（77例患者），需进一步扩大验证	提高持续性房颤患者射频消融术后复发风险的预测准确性	接受射频导管消融治疗的持续性房颤患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图信号分析，临床特征整合	深度学习，多模态融合模型	12导联心电图信号，临床评分，基线特征	77例持续性房颤患者	NA	残差块网络结构	AUC	NA
3760	2025-10-06	Bedside Ultrasound Vector Doppler Imaging System With GPU Processing and Deep Learning 2025-08, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3582773 PMID:40553667	研究论文	开发了一种基于GPU处理和深度学习的抗混叠矢量多普勒超声成像系统，可在床边进行血管评估	提出抗混叠矢量多普勒成像系统，结合可编程超声核心、GPU处理和深度学习原理，实现床边高速矢量血流成像	未明确说明系统在临床环境中的大规模验证结果	开发可用于临床床边的矢量血流成像系统，解决传统矢量多普勒成像中的混叠伪影问题	血管血流动力学，包括狭窄模型和人体血管分叉	医学影像处理	心血管疾病	平面波多角度矢量多普勒，脉冲多普勒原理	深度学习	超声图像，血流数据	狭窄模型实验和人体分叉成像扫描	GPU处理	NA	帧率（17 fps实时成像，1000+ fps高速采集，60 fps慢动作回放）	图形处理单元（GPU）