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
561	2025-07-05	A deep learning model for predicting systemic lupus erythematosus-associated epitopes 2025-Jul-01, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03056-x PMID:40598008	研究论文	本文提出了一种混合深度学习架构，用于预测系统性红斑狼疮相关表位	结合手工生化特征与数据驱动的深度序列建模，提出了一种新的混合深度学习架构，提高了SLE相关表位的识别准确率	未提及具体的数据集大小或多样性限制，也未讨论模型在其他疾病表位预测中的泛化能力	提高系统性红斑狼疮相关表位的预测准确性，以促进对自身免疫发病机制的理解和免疫治疗的设计	系统性红斑狼疮相关表位	生物信息学	系统性红斑狼疮	深度学习	CNN, LSTM, 多层感知机	序列数据	NA
562	2025-07-05	Deep learning image reconstruction and adaptive statistical iterative reconstruction on coronary artery calcium scoring in high risk population for coronary heart disease 2025-Jul-01, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03049-w PMID:40598159	research paper	该研究探讨了深度学习图像重建（DLIR）技术在高风险人群中冠状动脉钙化（CAC）量化中的影响	首次比较了DLIR与传统重建方法在冠状动脉钙化评分中的表现，并验证了DLIR在提高图像质量的同时不影响钙化评分的准确性	研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限（178例患者）	评估不同图像重建技术对冠状动脉钙化量化的影响	接受冠状动脉CT血管造影（CCTA）检查的高风险患者	digital pathology	cardiovascular disease	CT angiography, deep learning image reconstruction	DLIR (deep learning image reconstruction)	medical imaging	178例患者（女性107例，平均年龄62.43±9.26岁，平均BMI 25.33±3.18 kg/m2）
563	2025-07-05	Multi-dimensional annotation of porcine variants using genomic and epigenomic features in pigs 2025-Jul-01, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02279-8 PMID:40598185	研究论文	本研究通过整合全球猪种和群体的1,817个全基因组序列，全面注释了猪基因组变异的功能影响	首次在猪中系统性地分析了功能丧失变异(LoFs)和非编码变异的功能影响，并利用Basenji深度学习模型和ATAC-seq预测SNP对染色质可及性的影响	研究主要基于相关性分析，缺乏直接的实验验证	揭示基因组变异对表观基因组、转录组和复杂性状的功能影响	猪基因组变异	基因组学	NA	全基因组测序, ATAC-seq, 深度学习	Basenji	基因组序列, 表观基因组数据	1,817个全基因组序列
564	2025-07-05	Joint fusion of sequences and structures of drugs and targets for identifying targets based on intra and inter cross-attention mechanisms 2025-Jul-01, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02256-1 PMID:40598296	研究论文	提出了一种名为MM-IDTarget的新型深度学习框架，通过多模态融合策略提高药物靶点识别的准确性	采用图变换器、多尺度卷积神经网络和残差边加权图卷积网络等先进技术，结合药物和靶点的序列和结构模态特征，通过内外交叉注意力机制增强多模态特征的互补性	基准数据集的大小仅为当前最先进方法所用数据集的三分之一或相同大小	提高药物靶点识别的准确性，指导疾病治疗并加速药物开发	药物和靶点的序列和结构模态特征	机器学习	NA	图变换器、多尺度卷积神经网络(MCNN)、残差边加权图卷积网络(EW-GCN)	深度学习框架	序列和结构数据	基准数据集大小为当前最先进方法所用数据集的三分之一或相同大小
565	2025-07-05	Deep learning-based cough classification using application-recorded sounds: a transfer learning approach with VGGish 2025-Jul-01, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03065-w PMID:40598373	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的咳嗽分类模型，利用智能手机记录的咳嗽声音进行早期诊断	采用VGGish作为迁移学习模型，并结合检测和分类网络，提高了咳嗽声音分类的准确性和可靠性	模型性能依赖于医疗专家的标注质量，且在不同数据集上的分类准确率存在差异	开发早期诊断系统，以改善呼吸道疾病的及时干预和治疗效果	智能手机记录的咳嗽声音	自然语言处理	呼吸道疾病	深度学习	VGGish	音频	多个数据集（dataset1, 2, 和3）
566	2025-07-05	AmpHGT: expanding prediction of antimicrobial activity in peptides containing non-canonical amino acids using multi-view constrained heterogeneous graph transformer 2025-Jul-01, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02253-4 PMID:40598389	研究论文	提出了一种名为AmpHGT的新型深度学习模型，用于预测含有非经典氨基酸的抗菌肽的抗菌活性	AmpHGT模型基于异构图表示肽，能够有效分类含有非经典氨基酸的抗菌肽，解决了传统特征提取方法的局限性	传统解码方法和单字母表示系统对于非经典氨基酸的处理不足，阻碍了新型抗菌肽的开发	开发一种能够预测含有非经典氨基酸的抗菌肽活性的模型	抗菌肽（AMPs），特别是含有非经典氨基酸的抗菌肽	机器学习	NA	深度学习	异构图变换器（Heterogeneous Graph Transformer, HGT）	肽序列和结构数据	NA
567	2025-07-05	Comparative analysis of statistical and deep learning-based multi-omics integration for breast cancer subtype classification 2025-Jul-01, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06662-5 PMID:40598554	研究论文	比较统计和深度学习方法在多组学整合中对乳腺癌亚型分类的效果	比较了基于统计的MOFA+和基于深度学习的MOGCN两种多组学整合方法在乳腺癌亚型分类中的表现	研究仅基于960例乳腺癌患者样本，可能无法完全代表所有乳腺癌亚型的多样性	评估不同多组学整合方法在乳腺癌亚型分类中的效果	乳腺癌患者的多组学数据（转录组学、表观基因组学和微生物组学）	机器学习	乳腺癌	多组学整合分析	MOFA+, MOGCN	多组学数据	960例乳腺癌患者样本
568	2025-07-05	PedSemiSeg: Pedagogy-inspired semi-supervised polyp segmentation 2025-Jul-01, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102591 PMID:40609495	研究论文	提出了一种受教学法启发的半监督学习框架PedSemiSeg，用于在有限标注数据下提升息肉分割性能	受现实教育环境中教师反馈和同伴辅导的启发，设计了正负学习方式下的强增强输入监督机制，并引入基于预测熵的同伴互辅导	未明确说明模型在极端数据分布偏移下的表现及计算效率	解决标注数据稀缺和患者/医疗中心间分布偏移问题，提升息肉分割模型的泛化能力	结直肠息肉图像	数字病理	结直肠癌	半监督学习	深度学习框架（含强/弱数据增强策略）	医学图像	两个公共数据集及外部多中心数据集（未注明具体样本量）
569	2025-07-05	Decoding olfactory response from neurophysiological signal with a multi modal deep learning framework 2025-Jun-28, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107775 PMID:40609506	研究论文	通过多模态深度学习框架解码神经生理信号中的嗅觉反应	提出了一种新的多模态深度学习方法TACAF，结合了EEG和呼吸信号，通过小波特征和时间窗口选择以及频谱分析来增强嗅觉EEG解码	样本量较小，仅涉及20名受试者	更好地理解嗅觉感知的神经特征	人类的嗅觉系统	神经科学	NA	EEG和呼吸信号分析	TACAF（Token Alignment and Cross-Attention Fusion network）	神经生理信号（EEG和呼吸信号）	20名受试者
570	2025-07-05	Extracting True Virus SERS Spectra and Augmenting Data for Improved Virus Classification and Quantification 2025-Jun-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03397 PMID:40382719	研究论文	本文开发了一种深度学习框架，利用双神经网络提取真实的病毒SERS光谱并估计12种不同呼吸道病毒在水中的浓度系数，以提高病毒分类和定量分析的准确性	提出了一种深度学习框架，能够提取真实的病毒SERS光谱并估计浓度系数，从而增强光谱数据集，显著提高了分类和定量分析的准确性	研究主要基于水中的病毒样本，虽然在唾液背景中也进行了测试，但其他生物样本中的适用性仍需进一步验证	提高基于SERS的病毒分类和定量分析的准确性和灵敏度	12种不同的呼吸道病毒	机器学习	呼吸道病毒感染	表面增强拉曼光谱(SERS)	XGBoost	光谱数据	12种不同呼吸道病毒的光谱数据
571	2025-07-05	Rapid and non-destructive detection of formaldehyde adulteration in shrimp based on deep learning-assisted portable Raman spectroscopy 2025-Jun-27, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145343 PMID:40609364	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和便携式拉曼光谱仪的快速、无损检测虾中甲醛掺假的方法	结合便携式拉曼光谱仪与InceptionTime深度学习模型，无需样品预处理即可实现甲醛检测	模型在5 mg/kg和100 mg/kg检测阈值下的准确率分别为84.40%和85.17%，仍有提升空间	开发一种现场可部署的实时、现场甲醛检测方法	虾中的甲醛掺假	数字病理学	NA	便携式拉曼光谱仪	InceptionTime	拉曼光谱数据	FA阴性和FA阳性的虾表面拉曼光谱数据
572	2025-07-04	Rethinking deep learning in bioimaging through a data centric lens 2025-Jun-26, Npj imaging.. DOI:10.1038/s44303-025-00092-0 PMID:40604161	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
573	2025-07-05	Breathable soft bioelectronics for enhanced automatic detection of obstructive sleep apnea 2025-Jun-26, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117735 PMID:40609200	研究论文	介绍了一种无线、柔软且透气的生物电子系统，用于检测阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）	提出了一种新型的可穿戴设备，具有穿孔、可变形的结构，提高了皮肤贴合度，便于排汗，并减少了运动伪影，同时采用深度学习框架自动分类睡眠阶段和检测呼吸暂停事件	未提及样本量或具体实验结果的统计显著性	开发一种低成本、易于使用且舒适的OSA检测方法，特别是在儿童和有颅面畸形的患者中	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者，特别是儿童和有颅面畸形的患者	数字病理学	阻塞性睡眠呼吸暂停	深度学习	多流卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆模型（Bi-LSTM）	电生理信号	NA
574	2025-07-05	Electronic nose, HS-GC-IMS, HS-SPME-GC-MS, and deep learning model were used to analyze and predict the changes and contents of VOCs in in-shell walnut kernels under different roasting conditions 2025-Jun-26, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145342 PMID:40609363	研究论文	本研究使用电子鼻、HS-GC-IMS、HS-SPME-GC-MS和深度学习模型，分析并预测不同烘焙条件下带壳核桃仁中挥发性有机化合物（VOCs）的变化和含量	结合多种分析技术和深度学习模型，全面分析并预测核桃仁在不同烘焙条件下的VOCs变化，为烘焙工艺优化提供重要依据	研究仅针对带壳核桃仁，未考虑其他类型核桃或不同储存条件的影响	分析并预测不同烘焙条件下核桃仁中VOCs的变化和含量，优化烘焙工艺	带壳核桃仁在不同烘焙条件下的挥发性有机化合物（VOCs）	食品科学与技术	NA	电子鼻、HS-GC-IMS、HS-SPME-GC-MS、深度学习模型	反向传播神经网络（BP神经网络）	化学分析数据	NA
575	2025-07-05	Towards effective and efficient machine learning models for schistosomiasis diagnosis in microscopic images 2025-Jun-25, Experimental parasitology IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.exppara.2025.108967 PMID:40578420	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和传统机器学习技术的自动化解决方案，用于在显微镜图像中识别曼氏血吸虫卵	结合DL-based目标检测方法和经典ML技术及HOG特征提取，提出了一种集成投票机制的机器学习模型方案	研究基于特定数据集，外部验证数据有限	提高曼氏血吸虫病的诊断效率和准确性	曼氏血吸虫卵的显微镜图像	计算机视觉	血吸虫病	Kato-Katz寄生虫学技术	Faster R-CNN with ResNet-50	图像	1100张图像
576	2025-07-05	EEG-Based Classification of Parkinson's Disease With Freezing of Gait Using Midfrontal Beta Oscillations 2025-Jun-20, Journal of integrative neuroscience IF:2.5Q3 DOI:10.31083/JIN39023 PMID:40613373	研究论文	本研究利用脑电图（EEG）信号中的中额叶β振荡特征，结合机器学习和深度学习方法，对帕金森病伴随冻结步态（PDFOG+）与不伴随冻结步态（PDFOG-）的患者进行分类	首次将中额叶β振荡特征与LSTM时间建模相结合，作为区分PDFOG+和PDFOG-的潜在EEG生物标志物	样本量相对较小（共82名受试者），且仅使用静息态EEG数据	开发更有效的帕金森病相关步态障碍诊断工具和治疗策略	帕金森病患者（41名PDFOG+和41名PDFOG-）	机器学习	帕金森病	EEG	LR, RF, XGBoost, CatBoost, LSTM	EEG信号	82名受试者（41名PDFOG+和41名PDFOG-）
577	2025-07-05	De novo design of insulated cis-regulatory elements based on deep learning-predicted fitness landscape 2025-Jun-20, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf611 PMID:40613715	研究论文	本文提出了一种基于深度学习预测适应性景观的绝缘顺式调控元件从头设计策略	整合异源配对顺式和反式调控模块到正交宿主细胞中，建立了可控的转录调控系统，并利用深度学习算法结合实验数据纯化过程，实现了基于宿主非依赖性活动景观的全长转录启动子序列的从头设计	未明确提及具体局限性	精确控制宿主细胞内基因活性，用于生物工程应用	顺式调控序列和转录调控系统	生物工程	NA	深度学习算法	NA	序列数据	细菌（大肠杆菌）和哺乳动物（中国仓鼠卵巢）细胞系
578	2025-07-05	Rural Medical Centers Struggle to Produce Well-Calibrated Clinical Prediction Models: Data Augmentation Can Help 2025-Jun-17, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.16.25329699 PMID:40585177	研究论文	本文探讨了农村医疗中心在临床预测模型校准方面的困难，并提出数据增强技术作为解决方案	提出使用合成数据生成(SDG)技术增强农村医疗机构本地数据量，以改善模型校准效果	研究主要基于模拟数据和单一网络医院数据，需要更多真实世界验证	解决农村医疗机构因患者数量不足导致的临床预测模型校准问题	农村医疗中心的临床预测模型	医疗机器学习	NA	合成数据生成(SDG)	深度学习	临床数据	多站点ICU数据集和真实医院网络数据
579	2025-07-05	Deep learning in poultry farming: comparative analysis of Yolov8, Yolov9, Yolov10, and Yolov11 for dead chickens detection 2025-Jun-13, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105440 PMID:40541098	research paper	本研究比较了YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10和YOLOv11在无笼养鸡场死鸡检测中的性能	首次对YOLOv8至YOLOv11在死鸡检测任务中的性能进行全面比较，并提供了基于农场特定操作约束的模型选择建议	研究使用的是合成数据集，未在真实农场条件下进行验证	评估不同YOLO模型在死鸡检测任务中的性能，为家禽养殖提供AI监控方案	家禽养殖场中的死鸡	computer vision	NA	目标检测	YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11	image	3413张合成图像
580	2025-07-05	Utilizing shallow features and spatial context for weakly supervised intracerebral hemorrhage segmentation 2025-Jun-06, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-1462 PMID:40606325	研究论文	提出一种利用浅层特征和空间上下文信息进行弱监督脑出血分割的新方法	开发了Shallow-Feature CAM模块和Spatial Context Aware (SCA)模块，利用CNN的浅层特征图和CT图像的空间上下文信息提高分割精度	仅使用公开数据集验证，未在更多临床场景中测试	提高弱监督条件下脑出血分割的准确性	脑出血CT图像	数字病理	脑出血	CNN	CNN	CT图像	两个公开数据集(BHSD和BCIHM)