深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 32373 篇文献,本页显示第 5081 - 5100 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
5081 2025-10-06
Machine learning-guided evolution of pyrrolysyl-tRNA synthetase for improved incorporation efficiency of diverse noncanonical amino acids
2025-Jul-19, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本研究应用机器学习方法指导吡咯赖氨酰-tRNA合成酶(PylRS)的进化,显著提高了多种非经典氨基酸在蛋白质中的掺入效率 首次将机器学习与酶工程相结合,通过FFT-PLSR模型和深度学习模型(ESM-1v、Mutcompute、ProRefiner)系统优化PylRS的tRNA结合域 研究主要关注tRNA结合域的优化,可能忽略了其他功能域对酶活性的影响 开发高效的PylRS变体以提高非经典氨基酸在蛋白质合成中的掺入效率 吡咯赖氨酰-tRNA合成酶(PylRS)及其变体 机器学习 NA 酶工程、蛋白质工程 FFT-PLSR, ESM-1v, Mutcompute, ProRefiner 蛋白质序列数据、酶活性数据 12个单突变组合分析,7种PylRS衍生合成酶测试 NA 深度学习模型、偏最小二乘回归模型 终止密码子抑制效率(SCS)、催化效率(k/K)、蛋白产量 NA
5082 2025-10-06
Deep learning to identify stroke within 4.5 h using DWI and FLAIR in a prospective multicenter study
2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发深度学习模型利用DWI和FLAIR影像在4.5小时内识别卒中发病时间 提出多模态Res-U-Net模型,结合改进的U-Net和ResNet-34架构,通过DWI-FLAIR不匹配图像进行卒中发病时间分类 NA 提高急性缺血性卒中溶栓治疗的适用性 症状出现24小时内接受扫描的卒中患者 医学影像分析 卒中 扩散加权成像,液体衰减反转恢复序列 深度学习 医学影像 内部测试集123例,外部测试集单中心468例,多中心1151例 NA U-Net, ResNet-34, DenseNet-121 AUC-ROC NA
5083 2025-10-06
Performance of Machine Learning in Diagnosing KRAS (Kirsten Rat Sarcoma) Mutations in Colorectal Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Jul-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1
系统评价与荟萃分析 本系统评价与荟萃分析评估了机器学习在诊断结直肠癌KRAS突变中的性能表现 首次通过系统评价和荟萃分析综合评估不同机器学习方法在KRAS突变诊断中的性能,为智能诊断工具开发提供循证依据 深度学习模型的临床应用仍相对有限,需要更大样本量和改进的模型架构 系统评价机器学习模型在诊断结直肠癌KRAS突变中的性能表现 结直肠癌患者的KRAS基因突变 机器学习 结直肠癌 CT、MRI、PET/CT、病理组织学 机器学习模型、深度学习模型 临床特征、医学影像(CT、MRI、PET/CT)、病理图像 43项研究,涉及10,888名患者 NA NA c-index、敏感性、特异性 NA
5084 2025-10-06
A cascade approach for the early detection and localization of myocardial infarction in 2D-echocardiography
2025-Jul-17, Medical engineering & physics IF:1.7Q3
研究论文 开发了一种用于超声心动图中心肌梗死早期检测和定位的级联框架 首次将分割与分类相结合的多步骤人工智能系统应用于超声心动图心肌梗死诊断 NA 开发自动化的心肌梗死诊断和定位方法 超声心动图图像中的左心室壁 医学影像分析 心血管疾病 2D超声心动图 U-Net, Random Forest 医学图像 两个公共数据集CAMUS和HMC-QU NA U-Net 灵敏度, 特异度 NA
5085 2025-10-06
OMT and tensor SVD-based deep learning model for segmentation and predicting genetic markers of glioma: A multicenter study
2025-Jul-15, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1
研究论文 开发基于最优质量传输和张量奇异值分解的深度学习模型,用于胶质瘤分割和遗传标记预测 提出OMT方法将不规则MRI图像转换为张量,并利用多模式OMT张量SVD进行预分类概率估计 NA 通过术前MRI实现胶质瘤区域分割和遗传标记预测 胶质瘤患者 医学影像分析 胶质瘤 MRI 深度学习模型 医学影像 3,565名胶质瘤患者,来自16个多中心数据集 NA OMT-APC Dice系数, 准确率, AUC NA
5086 2025-10-06
spRefine Denoises and Imputes Spatial Transcriptomics with a Reference-Free Framework Powered by Genomic Language Model
2025-Jul-07, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 提出了一种基于基因组语言模型的无参考框架spRefine,用于空间转录组数据的去噪和插补 利用基因组语言模型联合去噪和插补空间转录组数据,无需参考数据,提高了数据整合能力并支持新生物信号发现 NA 解决空间转录组数据的高噪声和基因测量缺失问题 空间转录组数据 生物信息学 衰老相关疾病 空间转录组学 深度学习, 基因组语言模型 空间转录组数据 NA 深度学习框架 基因组语言模型 数据整合效果, 空间衰老时钟估计准确性 NA
5087 2025-10-06
PepTCR-Net: prediction of multi-class antigen peptides by T-cell receptor sequences with deep learning
2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 提出一种基于深度学习的双步骤框架PepTCR-Net,用于预测T细胞受体与多类抗原肽的识别关系 结合基于神经网络的语言模型嵌入和生物特征分类编码的先进特征工程,采用贝叶斯前馈神经网络构建预测模型 依赖于公共数据库的数据质量和规模,真实非识别对的获取仍具挑战性 开发计算工具预测TCR与抗原肽的识别关系,以理解免疫系统和疾病治疗 T细胞受体序列、抗原肽序列、HLA类型、V/J基因 机器学习 传染病 深度学习 Bayesian Feedforward Neural Network 生物序列数据 大型公共数据库 NA PepTCR-Net 预测性能指标 NA
5088 2025-10-06
Inferring cell-type-specific gene regulatory network from cellular transcriptomics data with GeneLink
2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 提出GeneLink+框架,通过有向图链接预测任务从细胞转录组数据推断细胞类型特异性基因调控网络 引入残差GATv2模块结合动态注意力机制与残差连接,采用改进的点积方案与可学习权重参数自适应优先处理信息丰富的基因对 NA 从高维转录组数据准确推断细胞类型特异性基因调控网络 血液免疫细胞、阿尔茨海默病和乳腺癌中的基因调控关系 生物信息学 阿尔茨海默病, 乳腺癌 单细胞RNA测序, 小核RNA测序, 空间转录组学 图神经网络 转录组数据 七个数据集 NA 残差GATv2 预测准确性, 生物学相关性 NA
5089 2025-10-06
Benchmarking transcription factor binding site prediction models: a comparative analysis on synthetic and biological data
2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 系统评估转录因子结合位点预测模型的性能,包括传统位置权重矩阵、支持向量机和深度学习方法 首次系统比较不同计算模型在合成和真实生物数据上的表现,并建立预训练SVM模型数据库 主要基于人类ChIP-seq数据,可能不适用于其他物种或数据类型 评估和比较不同转录因子结合位点预测模型的性能 转录因子结合位点 生物信息学 NA ChIP-seq PWM, SVM, 深度学习 DNA序列数据 来自ENCODE的人类ChIP-seq数据,涵盖多种细胞系和组织 NA NA 预测性能评估指标 NA
5090 2025-10-06
Deep learning diagnosis of hepatic echinococcosis based on dual-modality plain CT and ultrasound images: a large-scale, multicenter, diagnostic study
2025-07-01, International journal of surgery (London, England)
研究论文 开发并验证基于平扫CT和超声双模态影像的深度学习系统用于肝包虫病的诊断 首次将平扫CT与超声影像融合构建多模态深度学习诊断系统,并在大规模多中心数据上进行验证 研究主要针对新疆地区,在更广泛人群中的适用性需要进一步验证 提高资源匮乏地区肝包虫病的影像筛查准确率 肝包虫病、肝囊肿、肝脓肿及健康肝脏 计算机视觉 肝包虫病 CT成像、超声成像 深度学习 图像 8979例病例,来自中国新疆8家医院,时间跨度18年,包含回顾性和前瞻性数据 NA EfficientNet3D, EfficientNet-B0 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC NA
5091 2025-10-06
Deep learning-based radiomics and machine learning for prognostic assessment in IDH-wildtype glioblastoma after maximal safe surgical resection: a multicenter study
2025-07-01, International journal of surgery (London, England)
研究论文 本研究开发并验证了一种基于深度学习和影像组学的机器学习模型,用于预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者最大安全手术切除后的总生存期 采用基于ResNet的分割网络自动分割MRI图像中的三个关键区域,结合影像组学特征和机器学习算法构建预后预测模型,并在多中心数据中进行验证 回顾性研究设计,样本量相对有限,需要进一步前瞻性验证 预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者手术后的总生存期 582名IDH野生型胶质母细胞瘤患者 医学影像分析 胶质母细胞瘤 磁共振成像,影像组学分析 深度学习,机器学习 医学影像 582名患者(训练队列301名,内部验证128名,外部验证153名) NA ResNet 一致性指数,Kaplan-Meier生存分析,对数秩检验,多变量Cox回归分析 NA
5092 2025-10-06
Feature-Reinforced Strategy for Enhancing the Accuracy of Triboelectric Vibration Sensing Toward Mechanical Equipment Monitoring
2025-Jul, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
研究论文 本研究提出了一种结合界面偶极能量和真空能级优化的摩擦电材料新机制,开发了自供电振动传感器并集成深度学习算法实现设备状态监测 提出界面偶极能量与真空能级优化相结合的新机制解释振动下的电荷生成与分离,通过优化界面接触面积和电子传输能力增强信号清晰度并引入更细微特征 未明确说明传感器在极端工业环境下的长期稳定性测试结果 开发能够同时满足自供电和诊断需求的高精度振动传感器用于机械设备监测 颚式破碎机和振动筛等工业设备 机器学习和传感器技术 NA 摩擦电纳米发电机(TENG)、振动波形分析 深度学习算法 振动信号波形数据 NA NA NA 准确率 NA
5093 2025-10-06
InterpolAI: deep learning-based optical flow interpolation and restoration of biomedical images for improved 3D tissue mapping
2025-Jul, Nature methods IF:36.1Q1
研究论文 提出基于深度学习和光流的医学图像插值与修复方法InterpolAI,用于改善3D组织成像质量 开发了专门针对大图像运动的光流插值AI模型,在保留微观解剖特征和细胞计数方面优于线性插值和当前最先进方法XVFI 未明确说明方法在极端图像质量条件下的表现和计算效率的具体数据 提高生物医学图像数据集的分辨率、通量和质量,实现改进的3D成像 三维生物数据集中的组织图像 计算机视觉 NA 光学流插值技术 深度学习 生物医学图像 多种成像模态、物种、染色技术和像素分辨率的验证数据 NA 光流AI模型 微观解剖特征保留度、细胞计数准确性、图像对比度、方差和亮度保持度 NA
5094 2025-10-06
Predicting NSCLC surgical outcomes using deep learning on histopathological images: development and multi-omics validation of Sr-PPS model
2025-07-01, International journal of surgery (London, England)
研究论文 开发基于深度学习的Sr-PPS模型,利用组织病理学图像预测非小细胞肺癌患者术后结局 首次将Res2Net深度学习架构应用于NSCLC术后预后预测,并通过多组学验证揭示分子机制 样本量相对有限,需要更大规模的外部验证 开发准确预测非小细胞肺癌患者术后结局的深度学习模型 非小细胞肺癌患者 数字病理学 肺癌 组织病理学图像分析,多组学分析 深度学习 图像,临床数据 337例局部NSCLC患者(开发集),554例TCGA NSCLC患者(验证集) NA Res2Net 疾病无进展生存期,总生存期,多变量Cox回归分析 NA
5095 2025-10-06
Predicting adverse drug reactions for combination pharmacotherapy with cross-scale associative learning via attention modules
2025-Jul, Nature computational science IF:12.0Q1
研究论文 提出一种名为OrganADR的关联学习增强模型,用于预测联合药物治疗在器官水平上的不良反应 通过多解释性模块整合器官水平ADR信息、分子水平药物信息和基于网络的生物医学知识,实现跨尺度关联学习 NA 开发可解释的计算方法准确预测联合药物治疗的不良反应 联合药物治疗的不良反应预测 机器学习 药物不良反应 深度学习 注意力机制 生物医学知识网络、药物分子信息、器官水平ADR信息 涵盖15个器官的评估 NA 注意力模块 NA NA
5096 2025-10-06
Deep learning-based quantification of tumor-infiltrating lymphocytes as a prognostic indicator in nasopharyngeal carcinoma: multicohort findings
2025-Jul, ESMO open IF:7.1Q1
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的肿瘤浸润淋巴细胞量化方法,用于鼻咽癌预后预测 首次使用深度学习模型从H&E染色全切片图像中自动量化肿瘤浸润淋巴细胞,并在多中心队列中验证其预后价值 回顾性研究设计,样本量相对有限,需要进一步前瞻性验证 评估深度学习模型量化肿瘤浸润淋巴细胞在鼻咽癌预后预测中的价值 鼻咽癌患者 数字病理学 鼻咽癌 H&E染色,免疫组织化学 深度学习模型 全切片图像 498例鼻咽癌患者(435例非转移性,63例转移性) NA NA 相关系数,疾病无生存期,总生存期,无进展生存期 NA
5097 2025-10-06
Deep learning based time-dependent reliability analysis of an underactuated lower-limb robot exoskeleton for gait rehabilitation
2025-Jul, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine
研究论文 本研究评估用于步态康复的欠驱动可穿戴下肢外骨骼的可靠性,采用深度学习框架进行时间依赖性可靠性分析 将LSTM增强的深度神经网络算法应用于动态系统的时间依赖性可靠性分析,结合条件概率方法完成系统可靠性评估 研究主要基于仿真分析,未提及实际临床验证结果 评估下肢机器人外骨骼在步态康复应用中的时间依赖性可靠性 欠驱动可穿戴下肢外骨骼机器人 机器学习 康复医学 计算机辅助设计(CAD), SolidWorks仿真 LSTM, 深度神经网络 仿真数据 超过200次仿真运行 NA LSTM 可靠性指标(≈0.87) NA
5098 2025-10-06
Fast and Accurate Classification of Corn Varieties Using Deep Learning With Edge Detection Techniques
2025-Jul, Journal of food science IF:3.2Q2
研究论文 本研究利用边缘检测技术和深度学习模型对三种玉米品种进行快速准确分类 结合Canny和Sobel边缘检测算法与深度学习模型,在保持高精度的同时显著提升训练速度 仅使用1050张玉米图像,样本规模有限;仅针对三个特定玉米品种进行研究 开发快速准确的玉米品种分类方法以提升农产品质量和加工效率 Chulpi Cancha、Indurata和Rugosa三种玉米品种 计算机视觉 NA 边缘检测技术 CNN 图像 1050张玉米图像 NA ResCNN, DAG-Net, ResNet-18 准确率 NA
5099 2025-10-06
From Presence-Only to Abundance Species Distribution Models Using Transfer Learning
2025-Jul, Ecology letters IF:7.6Q1
研究论文 本研究通过迁移学习将仅存在数据转化为物种丰度分布模型,显著提升了地中海沿岸鱼类的丰度预测性能 首次将大型仅存在物种数据集与迁移学习相结合,解决了物种丰度数据集样本量小的问题 研究主要针对地中海沿岸鱼类,在其他地域和物种中的适用性有待验证 开发能够准确预测物种丰度分布的深度学习模型 地中海沿岸鱼类 机器学习 NA 物种分布建模 CNN 物种分布数据 大型仅存在物种数据集结合小样本物种丰度数据集 NA 卷积神经网络 D-squared回归分数 NA
5100 2025-10-06
LncRNA Subcellular Localization Across Diverse Cell Lines: An Exploration Using Deep Learning with Inexact q-mers
2025-Jun-25, Non-coding RNA IF:3.6Q2
研究论文 本研究使用深度学习和非精确q-mer方法探索lncRNA在不同细胞系中的亚细胞定位 首次将非精确q-mer引入lncRNA亚细胞定位预测,并发现存在切换定位的lncRNA类别 切换lncRNA的存在使得机器学习模型预测lncRNA定位变得更加复杂 研究lncRNA亚细胞定位预测及其细胞类型特异性问题 长链非编码RNA(lncRNA)的亚细胞定位 生物信息学 NA 非精确q-mer分析 深度学习,机器学习 lncRNA序列数据 15个细胞系的lncRNA定位数据 NA NA 预测性能 NA
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