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
5121	2025-10-05	Deep learning-based cell type profiles reveal signatures of Alzheimer's disease resilience and resistance 2025-Oct-03, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awaf285 PMID:40794555	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，能够从批量RNA测序数据中恢复细胞类型特异性转录程序，用于探索阿尔茨海默病的认知韧性和脑抵抗机制	首次应用基于Transformer的深度学习模型从批量RNA测序数据中恢复细胞类型特异性转录程序，显著优于先前方法，为大规模研究复杂表型提供了新工具	单核技术存在核转录覆盖度低、成本高和技术复杂性的限制	揭示阿尔茨海默病韧性和抵抗的细胞类型特异性机制，识别特定治疗靶点	阿尔茨海默病患者脑组织细胞类型	自然语言处理,数字病理学	阿尔茨海默病	RNA测序,单核技术	Transformer	转录组数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
5122	2025-10-05	A Tutorial on MRI Reconstruction: From Modern Methods to Clinical Implications 2025-Oct-03, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3617575 PMID:41042661	教程	本教程系统介绍MRI重建技术，涵盖从经典方法到深度学习的最新进展及其临床意义	整合了基于显式手工先验的经典方法和结合学习与手工先验的深度学习方法，并提供配套Python工具箱	作为教程文章，主要提供方法概述而非原创研究，深度可能有限	概述MRI重建技术发展，探讨先进重建方法的临床转化意义	MRI图像重建算法及其临床应用	医学影像处理	NA	MRI成像技术	深度学习	医学影像数据	NA	Python	NA	NA	NA
5123	2025-10-05	A multi-layer encoder prediction model for individual sample specific gene combination effect (MLEC-iGeneCombo) 2025-Oct-03, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013547 PMID:41042795	研究论文	提出一种用于预测个体样本特异性基因组合效应的多层编码器模型MLEC-iGeneCombo	首次引入基因组合效应直接测量指标log-fold change，并开发能预测新细胞系基因组合效应的系统生物学模型	仅基于18个CDKO实验数据验证，样本规模有限	开发个体样本特异性基因组合效应预测模型	基因组合双敲除实验数据	机器学习	NA	CRISPR-cas9慢病毒转染，基因组合双敲除实验	深度学习	多组学数据，基因表达数据	18个CDKO实验	深度学习框架	多层编码器	GCE预测性能71.9%	NA
5124	2025-10-05	Quantifying HiPSC-CM structural organization at scale with deep learning-enhanced SarcGraph 2025-Oct-03, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013436 PMID:41042829	研究论文	本研究通过深度学习增强的SarcGraph框架量化hiPSC-CM的结构组织，改进了对未成熟心肌细胞结构的分析能力	结合基于深度学习的z盘分类器和新型集成图评分方法，显著减少假阳性肌节检测并改进肌原纤维识别	NA	开发计算框架以更好地评估hiPSC-CM的结构特征和功能行为	人诱导多能干细胞来源的心肌细胞(hiPSC-CM)	数字病理学	心血管疾病	深度学习，无监督学习	深度学习分类器	细胞图像数据	艾伦细胞科学研究所发布的公开数据集	SarcGraph	NA	假阳性率，肌原纤维检测精度	NA
5125	2025-10-05	Deep-Learning-Guided Mining and Clustering of Remote Amino Acid Residues for the Simultaneous Engineering of the Catalytic Activity and Thermostability of a Processive Endoglucanase 2025-Oct-03, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.5c00454 PMID:41043116	研究论文	本研究利用深度学习模型指导工程化改造过程性内切葡聚糖酶EG5C-1，成功提升了其催化活性和热稳定性	首次结合多种深度学习模型（MutCompute、DeepSequence、ESM-1v）通过聚类分析和贪心算法系统探索酶序列空间，并发现完全由远端氨基酸残基替换组成的精英变体	NA	同时提高过程性内切葡聚糖酶的催化效率和热稳定性	源自BS-5的过程性内切葡聚糖酶EG5C-1	机器学习	NA	深度学习引导的酶工程	深度学习模型	蛋白质序列数据	NA	NA	MutCompute, DeepSequence, ESM-1v	催化效率（kcat/Km），最适温度，热稳定性	NA
5126	2025-10-05	Remote Patient Monitoring System Combining Hardware and Artificial Intelligence Based Software 2025-Oct-03, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae0f1f PMID:41043463	研究论文	开发了一种结合硬件和人工智能软件的远程患者监测系统，专注于心律失常检测	提出了基于AI的软件组件而非硬件组装，采用定制化的深度神经网络进行心律失常检测	NA	开发远程患者监测系统，实现心律失常的早期和可靠检测	患者生理数据，特别是心脏异常和心律失常相关数据	医疗人工智能	心血管疾病	物联网传感器数据采集，深度学习分析	深度神经网络(DNN)	生物医学传感器数据	NA	NA	定制化深度神经网络	准确率, 召回率, 精确率	NA
5127	2025-10-05	Deep learning-enhanced 3D real-time photoacoustic imaging using experimental ground truths obtained from fluctuation imaging 2025-Oct-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae0f70 PMID:41043483	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的3D光声成像增强方法，利用波动成像获取实验性真实标签来训练神经网络	首次使用实验性单次3D光声图像和对应的PAFI图像构建训练数据集，实现实时3D光声成像增强	输出图像分辨率低于PAFI方法，且初步体内验证仅在老鼠中进行	开发能够实时消除伪影的3D光声成像技术	鸡胚胎血管结构和老鼠体内血管	医学影像处理	血管疾病	光声成像(PA)，光声波动成像(PAFI)	CNN	3D图像	鸡胚胎血管和老鼠体内血管样本	NA	3D ResU-Net	可见性，对比度，准确率	NA
5128	2025-10-05	Deep Learning-Enhanced Dual-Component Gas Sensor Based on Wavelength Modulation Spectroscopy 2025-Oct-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03438 PMID:41044044	研究论文	提出一种基于波长调制光谱和深度学习增强的双组分气体传感器，实现呼出气体中CO和CH4浓度的同步检测	首次将深度学习增强的WMS技术应用于人体呼出气体双组分检测，采用GAN进行光谱信号数据增强解决实验数据稀缺问题	未明确说明模型在更复杂气体混合物中的性能，数据增强方法的泛化能力有待进一步验证	解决气体混合物因光谱重叠导致的定性和定量检测挑战	呼出气体中的二氧化碳(CO)和甲烷(CH4)	机器学习	NA	波长调制光谱(WMS)	CNN, GAN	光谱信号(2f/1f信号)	NA	NA	CNN, GAN	决定系数, 检测限(CO: 17.34 ppm, CH4: 3.52 ppb)	NA
5129	2025-10-05	Template Learning: Deep learning with domain randomization for particle picking in cryo-electron tomography 2025-Oct-03, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63895-0 PMID:41044063	研究论文	提出一种结合深度学习和领域随机化的模板学习方法，用于冷冻电子断层扫描中的颗粒挑选	将深度学习准确性与通过领域随机化在生物分子模板上训练的便利性相结合，自动化合成数据集生成	NA	改进冷冻电子断层扫描数据中的颗粒挑选方法	生物分子和细胞组分	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描	深度学习	断层扫描图像	NA	Python	NA	精度, 方向检测均匀性	GPU/CPU并行化
5130	2025-10-05	Hybrid CNN-BLSTM architecture for classification and detection of arrhythmia in ECG signals 2025-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17671-1 PMID:41044087	研究论文	提出一种结合CNN和BLSTM的混合深度学习架构，用于心电信号的自动心律失常检测与分类	融合CNN和BLSTM的混合架构，结合Mish激活函数增强非线性表示能力，实现高精度心律失常分类	未明确说明模型在噪声环境下的鲁棒性及跨设备泛化能力	开发自动心律失常检测与分类系统	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN, BLSTM	时序信号数据	MIT-BIH心律失常数据库和临床心电图记录的组合数据集	NA	CNN-BLSTM混合架构	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
5131	2025-10-05	A deep learning pipeline for age prediction from vocalisations of the domestic feline 2025-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17986-z PMID:41044140	研究论文	本研究开发了一种从家猫发声中进行年龄预测的深度学习流程	提出了首个专门用于年龄预测的家猫发声数据集，并开发了新颖的深度学习流程	模型泛化能力和鲁棒性有待进一步提高	开发自动年龄分类方法以促进跨物种交流	家猫发声	数字生物声学	NA	深度学习	VGGish, YAMNet, Perch	音频	NA	NA	VGGish, YAMNet, Perch	NA	NA
5132	2025-10-05	An ensemble model based on transfer learning for the early detection of Alzheimer's disease 2025-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22025-y PMID:41044176	研究论文	提出一种基于迁移学习的集成模型用于阿尔茨海默病的早期检测	结合迁移学习与超参数调优的集成投票机制，利用预训练模型增强特征提取能力	NA	开发阿尔茨海默病的早期检测方法	阿尔茨海默病患者（轻度痴呆和中度痴呆）	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	CNN, 集成学习	医学影像数据	NA	TensorFlow, Keras	InceptionResnetV2, InceptionV3, Xception	准确率, 精确率	NA
5133	2025-10-05	All-at-once RNA folding with 3D motif prediction framed by evolutionary information 2025-Oct-03, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02833-w PMID:41044256	研究论文	提出CaCoFold-R3D概率语法模型，联合预测RNA三维结构和二级结构	开发首个能同时预测RNA二级结构和50多种已知三维模体的联合概率语法框架，利用进化信息约束模体定位	NA	开发RNA三维结构预测新方法	RNA分子及其三维结构模体	生物信息学	NA	概率语法模型，进化信息分析	概率语法模型	RNA序列比对数据，三维结构数据	超过50种已知RNA模体	NA	CaCoFold-R3D，R3D语法	NA	NA
5134	2025-10-05	Hierarchical attention enhanced deep learning achieves high precision motor imagery classification in brain computer interfaces 2025-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17922-1 PMID:41044308	研究论文	本研究提出了一种分层注意力增强的深度学习框架，用于脑机接口中的运动想象分类	通过将卷积层空间特征提取、长短期记忆网络时间动态建模和选择性注意力机制进行协同整合，创新性地开发了注意力增强的卷积-循环框架	基于15名参与者的自定义四类运动想象数据集，样本规模相对有限	提高脑机接口中运动想象分类的精度和可靠性	脑电图信号中的运动想象模式	机器学习	运动障碍	脑电图信号采集	CNN, LSTM, 注意力机制	脑电图时序信号	15名参与者的4,320次试验	NA	卷积-循环神经网络架构	准确率	NA
5135	2025-10-05	Transfer learning-enhanced CNN model for integrative ultrasound and biomarker-based diagnosis of polycystic ovarian disease 2025-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17711-w PMID:41044309	研究论文	提出一种基于迁移学习增强CNN模型的多囊卵巢疾病自动诊断框架，整合超声图像和生物标志物信息	采用增强型CNN架构结合注意力机制、批量归一化和dropout正则化，并利用贝叶斯优化进行超参数调优	NA	开发自动诊断多囊卵巢疾病的深度学习框架	经阴道超声图像和生物标志物数据	计算机视觉	多囊卵巢疾病	超声成像	CNN	图像	NA	NA	Enhanced CNN	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数	NA
5136	2025-10-05	CryoEMNet driven symmetry-aware molecular reconstruction through deep learning enhanced electron microscopy 2025-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18065-z PMID:41044311	研究论文	提出基于对称感知深度学习框架CryoEMNet，用于冷冻电镜分子重建	将分子对称性约束融入深度学习重建过程，有效解决噪声、结构异质性和粒子不对准等挑战	NA	开发高分辨率且结构一致的冷冻电镜三维分子重建方法	冷冻电镜图像中的分子结构	计算机视觉	NA	冷冻电子显微镜	深度学习	冷冻电镜图像	NA	NA	NA	分辨率	NA
5137	2025-10-05	CellNavi predicts genes directing cellular transitions by learning a gene graph-enhanced cell state manifold 2025-Oct-03, Nature cell biology IF:17.3Q1 DOI:10.1038/s41556-025-01755-1 PMID:41044372	研究论文	提出CellNavi深度学习框架，通过构建基因图增强的细胞状态流形来预测驱动细胞状态转变的关键基因	整合大规模高维转录组数据和具有方向性连接的基因图，构建生物意义明确的细胞状态流形	NA	预测驱动细胞状态转变的关键基因	细胞状态转变过程中的驱动基因	机器学习	NA	转录组学数据分析	深度学习	转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
5138	2025-10-05	Classification of major depressive disorder using vertex-wise brain sulcal depth, curvature, and thickness with a deep and a shallow learning model 2025-Oct-03, Molecular psychiatry IF:9.6Q1 DOI:10.1038/s41380-025-03273-w PMID:41044403	研究论文	本研究使用深度学习和浅层学习模型，基于顶点水平脑沟深度、曲率和厚度特征对重度抑郁症进行分类	首次在大型多中心数据集上整合顶点水平皮质特征，并比较DenseNet和SVM在MDD分类中的性能	分类性能接近随机水平，表明当前特征和分类器组合无法有效区分MDD患者和健康对照	开发基于脑形态学特征的MDD自动诊断方法	重度抑郁症患者和健康对照者	医学影像分析	重度抑郁症	神经影像学分析	DenseNet, SVM	脑结构MRI影像	7012名参与者（2772名MDD患者，4240名健康对照）来自31个研究中心	NA	DenseNet	平衡准确度	NA
5139	2025-10-05	A deep learning-enriched framework for analyzing brain functional connectivity 2025-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17635-5 PMID:41044470	研究论文	提出一种深度学习增强框架用于分析脑功能连接性，特别关注信息流动方向	开发可解释的卷积神经网络FCNet，定义非线性流入流出测量方法，结合DeepLIFT解释网络决策	仅应用于运动想象任务，未验证其他脑功能状态	分析脑功能连接性的信息流动方向	脑功能连接网络	机器学习	NA	脑电图功能连接性分析	CNN	脑电图功能连接数据	NA	NA	Functional-Connectivity-Net (FCNet)	与图论测量方法比较（入度、出度、权威性、枢纽性）	NA
5140	2025-10-05	Optimized deep learning framework for pomegranate disease detection using nature-inspired algorithms 2025-Oct-03, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01447-9 PMID:41044589	研究论文	提出一种结合改进ResNet101架构与混合遗传算法-粒子群优化方法的自动化框架，用于石榴病害检测	采用双流处理原始图像和噪声增强图像，结合混合遗传算法-粒子群优化方法进行特征融合和维度缩减	未来研究需要探索轻量级优化方法、模型可解释性以及在资源有限农业环境中的应用	开发自动化的石榴病害检测框架，提高检测精度和鲁棒性	石榴植物的五种状态（四种病害，一种健康）	计算机视觉	植物病害	深度学习，图像处理	CNN, MLP	图像	5000张图像，涵盖五个类别	NA	ResNet101, Multi-Layer Perceptron	准确率，ROC-AUC，精确率，召回率，F1分数	NA