深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 39887 篇文献，本页显示第 3921 - 3940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3921 | 2025-12-30 |
Deciphering RNA modification and post-transcriptional regulation with NetRNApan
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf690
PMID:41451538
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研究论文 | 本文介绍了NetRNApan，一个用于RNA修饰位点预测、基序发现和反式调控因子识别的深度学习框架 | NetRNApan通过深度学习框架，不仅提高了RNA修饰位点预测的准确性，还增强了特征表示的可解释性和通用性，并能发现新的反式调控因子 | NA | 研究RNA修饰和转录后调控，开发一个深度学习框架用于预测RNA修饰位点、发现基序和识别调控因子 | RNA修饰，特别是m5U和m6A修饰，以及相关的RNA结合蛋白 | 自然语言处理 | NA | FICC-seq, miCLIP-seq | 深度学习 | RNA序列数据 | NA | NA | NA | 准确性 | NA |
| 3922 | 2025-12-30 |
SpaGene: A Deep Adversarial Framework for Spatial Gene Imputation
2025-Oct-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.03.680242
PMID:41278680
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研究论文 | 本文提出了一种名为SpaGene的深度学习框架，用于整合单细胞RNA测序和空间转录组学数据，以填补空间转录组数据中缺失的基因表达信息 | SpaGene是一种新颖的深度学习框架，通过两个编码器-解码器对、两个翻译器和两个判别器的组合，有效整合scRNA-seq和空间转录组学数据，实现了对空间转录组数据中缺失基因表达的高精度填补 | 未在摘要中明确提及 | 整合单细胞RNA测序和空间转录组学数据，以增强对组织生物学、细胞相互作用和疾病进展的理解 | 单细胞RNA测序数据和空间转录组学数据 | 机器学习 | 肺癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），空间转录组学 | GAN | 基因表达数据 | NA | NA | 编码器-解码器对 | 皮尔逊相关系数（PCC），结构相似性指数（SSIM），均方根误差（RMSE） | NA |
| 3923 | 2025-12-30 |
Nuclei segmentation and classification from histopathology images using federated learning for end-edge platform
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0322749
PMID:40638627
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研究论文 | 提出一种结合分割与分类的深度学习框架，用于组织病理学图像中的细胞核分割与分类，并采用联邦学习保护数据隐私 | 提出了一种结合SegNet分割与DenseNet121分类的两阶段框架，并首次在细胞核分析任务中集成了联邦学习（FedAvg）和全整数量化技术，以实现隐私保护与边缘设备高效部署 | 未明确说明模型在重叠细胞核或边界模糊情况下的具体性能细节，也未提及跨不同染色或扫描仪图像的泛化能力评估 | 开发一种高效、可扩展且保护隐私的自动化方法，用于组织病理学图像中的细胞核分割与分类，以辅助癌症检测 | 组织病理学图像中的细胞核 | 数字病理学 | 癌症 | 组织病理学成像 | CNN | 图像 | NA | TensorFlow, PyTorch | SegNet, DenseNet121 | 平均像素精度（MPA）, 平均交并比（MIoU）, 频率加权交并比（FWIoU）, 准确率, 马修斯相关系数（MCC） | 边缘设备（部署平台），具体GPU型号未提及 |
| 3924 | 2025-12-30 |
Integrating Gene Ontology Relationships for Protein Function Prediction Using PFresGO
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_9
PMID:40728613
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研究论文 | 本文提出了一种基于注意力机制的深度学习方法PFresGO，利用基因本体（GO）图的层次结构来高通量预测多种蛋白质功能 | PFresGO通过整合基因本体关系，克服了现有方法忽视不同功能间关系的局限性，实现了更准确的蛋白质功能预测 | NA | 开发高效的计算方法，用于蛋白质功能注释，以弥合高通量序列数据与未知蛋白质功能之间的差距 | 蛋白质功能预测 | 机器学习 | NA | 基因本体（GO）图分析 | 基于注意力机制的深度学习 | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3925 | 2025-12-30 |
Machine Learning for Protein Function Prediction
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_2
PMID:40728606
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综述 | 本章全面回顾和分类了基于Gene Ontology (GO)术语的蛋白质功能预测主要计算方法，包括模板检测、统计机器学习、深度学习和组合方法，并讨论了这些方法的应用 | 系统性地对蛋白质功能预测的计算方法进行了分类和综述，涵盖了从传统模板检测到现代深度学习的多种技术路线 | 作为综述章节，未提出新的算法或模型，主要侧重于现有方法的总结和比较 | 开发高效准确的计算方法以预测蛋白质功能，替代耗时耗力的生物实验 | 蛋白质功能，特别是由Gene Ontology (GO)术语定义的功能 | 生物信息学 | NA | 计算预测方法 | 模板检测方法, 统计机器学习方法, 深度学习方法 | 蛋白质序列和功能注释数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3926 | 2025-12-30 |
A Survey of Deep Learning Methods and Tools for Protein Binding Site Prediction
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_5
PMID:40728609
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综述 | 本文全面回顾了用于蛋白质结合位点预测的深度学习方法和工具 | 系统性地汇编和评估了最新的深度学习模型、数据资源和评估指标，为研究人员提供了全面的指南 | NA | 促进AI驱动的蛋白质结合位点预测研究 | 蛋白质结合位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, GNN | 蛋白质结构数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 图神经网络 | NA | NA |
| 3927 | 2025-12-30 |
Annotating genomes with DeepGO protein function prediction tools
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_10
PMID:40728614
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综述 | 本章探讨了DeepGO蛋白质功能预测工具套件的演变及其在基因组注释中的应用 | 介绍了DeepGO系列工具的关键进展，特别是最新模型DeepGO-SE在预测蛋白质功能方面的效率和准确性 | NA | 为研究人员提供使用深度学习功能预测方法增强基因组分析的指南 | 蛋白质功能预测工具及其在基因组注释中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 基因组数据 | NA | NA | DeepGO, DeepGO-SE | 效率, 准确性 | NA |
| 3928 | 2025-12-30 |
A Benchmarking Platform for Assessing Protein Language Models on Function-Related Prediction Tasks
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_14
PMID:40728618
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研究论文 | 介绍了一个用于评估蛋白质语言模型在功能相关预测任务上性能的基准测试平台PROBE | 开发了首个综合性的蛋白质表示基准测试框架PROBE，支持评估包括多模态PLM在内的多种模型，并提供了用户友好的Web服务 | NA | 评估和比较不同蛋白质表示方法（包括经典方法和蛋白质语言模型）在功能预测任务上的性能 | 蛋白质序列、结构和功能 | 自然语言处理 | NA | 蛋白质语言模型 | PLM | 序列数据, 结构数据 | NA | NA | ESM2, ESM3, ProstT5, SaProt | NA | NA |
| 3929 | 2025-12-30 |
Intelligent glucose management in hospitalized patients: Short-term glucose and adverse events prediction
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0339360
PMID:41452855
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研究论文 | 本研究提出了一种基于堆叠注意力门控循环单元（SA-GRU）的深度学习模型，用于预测住院患者的短期血糖水平和不良事件 | 首次将堆叠注意力门控循环单元（SA-GRU）网络应用于住院患者血糖管理和不良事件预测，实现了从回顾性干预到前瞻性预测的转变 | 研究仅针对2型糖尿病患者，样本量相对有限（196例），未涵盖其他类型糖尿病或更广泛的住院人群 | 开发智能血糖管理系统，帮助临床医生提前预测住院患者的血糖水平和潜在不良事件，以支持临床决策 | 住院的2型糖尿病患者 | 机器学习 | 糖尿病 | 连续血糖监测（CGM） | 深度学习, SA-GRU | 时间序列数据（血糖监测数据） | 196名住院2型糖尿病患者，另加一个公开可用的2型糖尿病数据集 | NA | 堆叠注意力门控循环单元（SA-GRU） | 均方根误差（RMSE）, 平均绝对相对差异（MARD）, 分类准确率 | NA |
| 3930 | 2025-12-28 |
Retraction: Can artificial intelligence and face recognition using deep learning detect emotions in children with autism?
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0340338
PMID:41452923
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3931 | 2025-12-28 |
Retraction: A deep learning-based ensemble for autism spectrum disorder diagnosis using facial images
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0340328
PMID:41452920
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3932 | 2025-12-30 |
Deep generative design of RNA aptamers using structural predictions
2024-Nov, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-024-00720-6
PMID:39506080
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研究论文 | 本文开发了一个基于结构预测的深度学习平台，用于从头生成设计RNA适配体 | 利用准确的RNA三维结构预测方法，实现结构引导的RNA序列生成设计，并通过实验验证了设计出的RNA适配体具有荧光活性 | NA | 开发一个结构到序列的深度学习平台，用于从头生成设计RNA适配体 | RNA适配体，特别是光激活适配体 | 机器学习 | NA | RNA三维结构预测 | 深度学习 | 结构数据，序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3933 | 2024-10-09 |
Correction to: Growing ecosystem of deep learning methods for modeling protein-protein interactions
2024-Jan-29, Protein engineering, design & selection : PEDS
DOI:10.1093/protein/gzae016
PMID:39377372
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3934 | 2025-12-30 |
Deep Learning to Optimize Magnetic Resonance Imaging Prediction of Motor Outcomes After Hypoxic-Ischemic Encephalopathy
2023-12, Pediatric neurology
IF:3.2Q1
|
研究论文 | 本研究利用深度学习优化磁共振成像预测缺氧缺血性脑病后的运动结局 | 采用梯度提升深度学习模型，通过特征选择将预测模型从48个特征简化为仅3个关键特征，提高了预测准确性 | 样本量相对较小（117名婴儿），且研究仅针对足月或近足月婴儿，可能限制了结果的普适性 | 优化磁共振成像对缺氧缺血性脑病后运动不良结局的预测 | 孕周≥36周、接受治疗性低温治疗的中重度缺氧缺血性脑病婴儿 | 医学影像分析 | 缺氧缺血性脑病 | 磁共振成像（T1/T2/扩散加权成像） | 梯度提升深度学习 | 图像, 临床数据 | 117名婴儿 | NA | NA | 准确率, 受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 3935 | 2025-12-30 |
Attention-based deep clustering method for scRNA-seq cell type identification
2023-11, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1011641
PMID:37948464
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研究论文 | 提出了一种名为AttentionAE-sc的新型单细胞RNA测序数据聚类方法，通过注意力机制融合两种不同的聚类策略，以解决数据稀疏性和高维度的挑战 | 首次结合了基于零膨胀负二项分布的方法和图自编码器方法，通过注意力机制迭代融合去噪和拓扑嵌入，自动学习聚类友好的细胞表示，无需指定聚类数量 | 未明确说明方法在超大规模数据集上的计算效率，也未讨论对特定生物背景或技术噪声的适应性 | 开发一种无监督的深度学习方法，用于单细胞RNA测序数据的细胞类型识别 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | 自编码器, 图自编码器 | 基因表达数据 | 16个真实scRNA-seq数据集及一个乳腺癌单细胞图谱数据集 | NA | AttentionAE-sc（注意力融合自编码器） | 聚类性能, 稳定性, 鲁棒性 | NA |
| 3936 | 2025-12-30 |
A general hypergraph learning algorithm for drug multi-task predictions in micro-to-macro biomedical networks
2023-11, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1011597
PMID:37956212
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研究论文 | 本研究提出了一种通用的超图学习框架HGDrug，用于药物多任务预测，通过构建微到宏的药物中心异质网络并整合药物-子结构关系，在多个基准任务上实现了高精度和鲁棒性预测 | 引入药物-子结构关系到分子相互作用网络中，构建微到宏的药物中心异质网络，并开发多分支超图学习模型HGDrug，以处理化学结构和高阶关系，这在当前生物医学网络中尚未充分解决 | 未明确说明模型在处理更大规模网络或更复杂任务时的可扩展性，以及在实际药物发现应用中的验证程度 | 加速药物发现过程，通过结合大规模药物相关相互作用网络和深度学习技术 | 药物及其相互作用，包括药物-药物、药物-靶点、药物-疾病和药物-副作用交互 | 机器学习 | NA | 超图学习 | 超图学习模型 | 网络数据 | NA | NA | HGDrug | 准确性, 鲁棒性 | NA |
| 3937 | 2025-12-30 |
FUN-PROSE: A deep learning approach to predict condition-specific gene expression in fungi
2023-11, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1011563
PMID:37971967
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研究论文 | 本文提出了一种名为FUN-PROSE的深度学习模型，用于预测真菌在不同环境条件下的基因表达差异 | 该模型首次结合启动子序列和所有转录因子的表达水平来预测条件特异性基因表达，而非仅基于启动子序列预测平均表达水平 | 模型仅在三种真菌物种上进行了训练和测试，可能无法泛化到其他物种或更广泛的条件 | 研究旨在通过深度学习预测真菌在特定环境条件下的基因表达，以支持代谢工程和工业规模化生产 | 三种真菌物种的基因表达数据，包括启动子序列和转录因子表达水平 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 序列数据（启动子序列）和表达数据（转录因子表达水平） | 三种真菌物种的数据集 | NA | FUN-PROSE | 相关性（高达0.85） | NA |
| 3938 | 2025-12-30 |
Neural network models for sequence-based TCR and HLA association prediction
2023-11, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1011664
PMID:37983288
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研究论文 | 本文提出了一种基于神经网络的深度学习方法DePTH，用于预测T细胞受体（TCR）与人类白细胞抗原（HLA）之间的关联，基于它们的氨基酸序列 | DePTH方法能够预测训练数据集中未出现的TCR和HLA之间的关联，并能量化HLA等位基因之间的功能相似性，这与癌症患者免疫检查点阻断治疗的生存结果相关 | 未在摘要中明确提及 | 预测TCR与HLA之间的关联，以挖掘TCR数据中的有用信息或生物标志物，用于免疫相关疾病或状况 | T细胞受体（TCR）和人类白细胞抗原（HLA）的氨基酸序列 | 机器学习 | 癌症 | 氨基酸序列分析 | 神经网络 | 序列数据（氨基酸序列） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3939 | 2025-12-30 |
Natural variability in bee brain size and symmetry revealed by micro-CT imaging and deep learning
2023-10, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1011529
PMID:37782674
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研究论文 | 本研究利用显微CT成像和深度学习技术，对蜜蜂和大黄蜂的大脑进行自动化三维图像分析，揭示了脑部大小和对称性的自然变异 | 首次将显微CT成像与深度学习结合，实现蜜蜂大脑三维形态的自动化、高通量分析，克服了传统手动分析的限制 | 研究样本主要集中于蜜蜂和大黄蜂，尚未扩展到更广泛的动物范围 | 探究昆虫大脑形态的自然变异及其与行为、生态和进化的关系 | 蜜蜂和大黄蜂的大脑 | 计算机视觉 | NA | 显微CT成像 | 深度学习 | 三维图像 | 187个蜜蜂和大黄蜂大脑样本 | NA | NA | NA | NA |
| 3940 | 2025-12-30 |
Recognition and reconstruction of cell differentiation patterns with deep learning
2023-10, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1011582
PMID:37889897
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研究论文 | 本文结合深度学习与数学模型，识别并重建小鼠胚胎干细胞类器官中的细胞命运模式 | 将数学模型生成的合成数据与空间汇总统计及深度学习算法结合，用于细胞命运模式的识别与重建，并开发了图神经网络和多层感知器来预测细胞命运 | 未明确提及实验验证的局限性或模型在更广泛生物系统中的泛化能力 | 研究细胞命运模式与潜在机制之间的联系 | 小鼠胚胎干细胞类器官中的细胞分化模式 | 机器学习 | NA | 数学模型、空间汇总统计 | 图神经网络、多层感知器 | 合成数据、体外数据 | NA | NA | 图神经网络、多层感知器 | 准确率 | NA |