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
461	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
462	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
463	2025-05-14	Multiparametric MR Urography: State of the Art 2025-Apr, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240151 PMID:40080439	review	本文综述了多参数MR尿路造影（MRU）的最新技术进展及其在临床中的应用	MRU在对比分辨率、组织表征和上尿路可视化方面与CT尿路造影（CTU）相当，并在特定患者群体中成为首选检查方法	MRU在某些情况下可能不如CTU普及，且需要技术优化和专业解读	探讨MRU在尿路成像中的最新技术进展和临床应用	肾脏、肾盂系统、输尿管和膀胱	医学影像	泌尿系统疾病	静态流体T2加权成像、钆增强尿路上皮和排泄期成像、动态对比增强MRI、扩散加权成像	NA	医学影像数据	NA
464	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
465	2025-05-14	Artificial intelligence demonstrates potential to enhance orthopaedic imaging across multiple modalities: A systematic review 2025-Apr, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.70259 PMID:40337671	系统性综述	本文系统性评估了人工智能在骨科影像学中的应用效果和可靠性	首次系统比较不同AI模型在骨科影像诊断、分割和操作效率方面的临床效果	缺乏全面的统计分析和随机对照试验	评估AI在骨科影像学中的有效性和可靠性	骨科影像学中的AI应用	医学影像分析	骨科疾病	机器学习	CNN	医学影像	11,990,643张影像
466	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）
467	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)
468	2025-05-14	Artificial Intelligence in Gas Sensing: A Review 2025-Mar-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c02272 PMID:40067186	review	本文综述了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）在增强和自动化气体传感方法中的作用，以及这些技术对新兴气体传感器系统的影响	AI、ML和DL方法能够处理和解释复杂的传感器数据，从而提高准确性、灵敏度和选择性，实现快速气体检测和定量浓度测量	NA	探讨AI在气体传感技术中的应用及其对传感器性能的提升	气体传感器技术及其与AI的集成	machine learning	NA	AI, ML, DL	NA	sensor data	NA
469	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
470	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
471	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
472	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
473	2025-05-14	Imaging Intravoxel Vessel Size Distribution in the Brain Using Susceptibility Contrast Enhanced MRI 2025-Mar-25, ArXiv PMID:40196141	研究论文	本文提出了一种基于磁敏感对比增强MRI的新方法，用于非侵入性成像脑内体素内血管大小分布（VSD），以实现对血管重塑的更全面和定量评估	利用高分辨率光片荧光显微镜图像模拟GESFIDE MRI信号，并训练深度学习模型从GESFIDE信号预测脑血容量（CBV）和VSD	需要进一步验证以确认其在临床前和临床应用中的转化潜力	开发一种非侵入性成像方法，以更全面和定量地评估血管重塑	啮齿动物脑部血管系统	医学影像	癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压和糖尿病	磁敏感对比增强MRI、光片荧光显微镜、深度学习	深度学习模型	MRI信号、显微镜图像	NA
474	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
475	2025-05-14	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2025-Mar-18, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832 PMID:40056143	research paper	该研究开发了两种微调的深度学习模型，用于预测针对A类GPCRs的低效激动剂或偏向激动剂，以促进更安全药物的筛选	利用迁移学习和结合目标序列自然语言处理的神经网络，针对A类GPCRs开发了两种预测模型，用于虚拟筛选大型化学库	高质量数据的有限可用性是开发可靠预测模型的主要挑战	预测针对A类GPCRs的低效激动剂或偏向激动剂，以促进更安全药物的开发	A类G蛋白偶联受体（GPCRs）及其配体	machine learning	NA	transfer learning, natural language processing	neural network	receptor sequences, ligand data sets	所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集
476	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
477	2025-05-14	Harnessing Electronic Health Records and Artificial Intelligence for Enhanced Cardiovascular Risk Prediction: A Comprehensive Review 2025-Mar-18, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.124.036946 PMID:40079336	综述	本文综述了电子健康记录（EHR）和人工智能（AI）在心血管疾病（CVD）风险预测中的应用与挑战	整合EHR数据与AI技术，提升CVD风险预测的准确性和动态管理能力	数据质量、标准化问题、地理差异以及AI模型的解释性和验证需求	探讨EHR和AI在CVD风险预测中的进展与挑战	心血管疾病（CVD）风险预测模型	医疗人工智能	心血管疾病	AI深度学习	深度学习模型	电子健康记录（EHR）数据	NA
478	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
479	2025-05-14	FlyVISTA, an integrated machine learning platform for deep phenotyping of sleep in Drosophila 2025-Mar-14, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adq8131 PMID:40073129	research paper	介绍了一个名为FlyVISTA的机器学习平台，用于对果蝇睡眠进行深度表型分析	开发了一个集成了高分辨率闭环视频成像系统和深度学习网络的平台，能够注释35个身体部位，并从高维数据中提取行为，揭示了睡眠和清醒相关微行为的时空动态	研究仅限于果蝇，可能不直接适用于其他生物	研究果蝇睡眠的调控和功能	果蝇	machine learning	NA	deep learning, video imaging	deep learning network	video	NA
480	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）