深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 28209 篇文献，本页显示第 621 - 640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 621 | 2025-07-09 |
Deep Learning based Collateral Scoring on Multi-Phase CTA in patients with acute ischemic stroke in MCA region
2025-Jul-07, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8911
PMID:40623825
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于评估和量化急性缺血性卒中患者的多相CT血管造影中的侧支循环 | 提出了一种结合定制预处理模块的深度学习分类方法，用于减少观察者变异并提高诊断效率 | 研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响 | 开发自动化侧支循环评估工具以辅助临床决策 | 420名急性缺血性卒中患者 | 数字病理学 | 急性缺血性卒中 | 多相CT血管造影(mCTA) | 深度学习分类模型 | 医学影像 | 420名患者的多相CT血管造影图像 |
| 622 | 2025-07-09 |
Development and retrospective validation of an artificial intelligence system for diagnostic assessment of prostate biopsies: study protocol
2025-Jul-07, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2024-097591
PMID:40623883
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研究论文 | 开发并回顾性验证一种用于前列腺活检诊断评估的人工智能系统 | 提出一种高性能且稳健的AI模型，用于前列腺癌的诊断和Gleason评分，并在独立患者、病理实验室和数字化平台的完全外部数据上进行大规模评估 | 外部验证数据集有限，且性能可能降低，缺乏预先注册的协议和严格的外部队列抽样 | 提高前列腺癌活检诊断的准确性和效率 | 前列腺活检样本 | 数字病理学 | 前列腺癌 | AI算法 | 深度学习系统 | 全切片图像 | 来自独立患者、病理实验室和数字化平台的外部数据 |
| 623 | 2025-07-09 |
Correction to "Deep Learning Enhanced Near Infrared-II Imaging and Image-Guided Small Interfering Ribonucleic Acid Therapy of Ischemic Stroke"
2025-Jul-07, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c07799
PMID:40623919
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 624 | 2025-07-09 |
Inverse Design of Manufacturable Infrared Metasurfaces Based on Multimodal Deep Learning Methods
2025-Jul-07, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c07116
PMID:40623946
|
研究论文 | 本文提出了一种基于多模态深度学习的可制造红外超表面的逆向设计方法 | 提出了一种多模态神经网络框架，用于复合周期性微结构的逆向设计，解决了高维参数空间和非线性映射的挑战，设计速度比传统方法快几个数量级 | NA | 解决复杂光子系统的按需逆向设计问题 | 复合周期性微结构和红外隐身超表面 | 机器学习 | NA | 多模态深度学习 | 神经网络 | 光谱数据 | NA |
| 625 | 2025-07-09 |
Virtual Hydrolysis-Based Screening of Wheat-Derived DPP-IV Inhibitory Peptides: A Mechanistic Analysis Integrating Cell Experiments and Molecular Dynamics Simulations
2025-Jul-07, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c03006
PMID:40623964
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研究论文 | 本研究结合计算模拟与实验验证，从小麦蛋白中筛选具有潜在DPP-IV抑制活性的肽段 | 采用虚拟水解和ConPLex深度学习算法筛选肽段，结合分子动力学模拟揭示抑制机制 | 未提及实验样本量及体外实验的生理相关性限制 | 开发具有DPP-IV抑制活性的小麦源肽段用于糖尿病治疗 | 小麦蛋白衍生的四种肽段(TENEWK/NFVSER/LDLPSK/QHEQR) | 计算生物学 | 糖尿病 | 虚拟水解、分子动力学(MD)模拟、tau-RaMD模拟 | ConPLex深度学习算法 | 蛋白质序列数据 | NA |
| 626 | 2025-07-09 |
Radiographic Bone Texture Analysis using Deep Learning Models for Early Rheumatoid Arthritis Diagnosis
2025-Jul-07, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01579-3
PMID:40624389
|
research paper | 使用深度学习模型对放射学骨纹理进行分析，以早期诊断类风湿性关节炎 | 开发了两种深度学习模型（Deep-TEN和ResNet-50）来自动化定量评估关节周围纹理，无需人工解读 | 模型的诊断性能仍有提升空间（AUC分别为0.69和0.73） | 早期类风湿性关节炎的诊断 | 早期类风湿性关节炎患者和非类风湿性关节炎患者的双手放射影像 | digital pathology | rheumatoid arthritis | radiography | Deep-TEN, ResNet-50 | image | 891例早期类风湿性关节炎患者和1237例非类风湿性关节炎患者的双手放射影像 |
| 627 | 2025-07-09 |
Predicting the Effects of Charge Mutations on the Second Osmotic Virial Coefficient for Therapeutic Antibodies via Coarse-Grained Molecular Simulations and Deep Learning Methods
2025-Jul-07, Molecular pharmaceutics
IF:4.5Q1
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研究论文 | 通过粗粒化分子模拟和深度学习方法预测电荷突变对治疗性抗体第二渗透维里系数的影响 | 结合粗粒化分子模拟和深度学习方法，探索大量潜在突变对蛋白质自相互作用的影响，提供了一种高效预测手段 | 研究仅针对三种模型治疗性单克隆抗体，且突变范围局限于单、双和三突变 | 评估改变表面电荷分布如何影响蛋白质自相互作用，以第二渗透维里系数量化 | 三种模型治疗性单克隆抗体(MAbs) | 计算生物学 | NA | 粗粒化分子模拟，深度神经网络 | MLP (多层感知机) | 分子模拟数据 | 三种模型治疗性单克隆抗体，探索约10^10种潜在突变 |
| 628 | 2025-07-09 |
Learning interpretable network dynamics via universal neural symbolic regression
2025-Jul-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-61575-7
PMID:40617863
|
研究论文 | 开发了一种结合深度学习和预训练符号回归的通用计算工具，用于自动、高效、准确地学习复杂系统状态变化的符号模式 | 结合深度学习的优秀拟合能力和预训练符号回归的方程推断能力，开发了一种通用计算工具，用于学习复杂网络动态的符号模式 | NA | 发现复杂网络动态的支配方程，揭示复杂现象形成和演化的隐藏模式和机制 | 复杂网络动态 | 机器学习 | NA | 深度学习, 符号回归 | NA | NA | 超过十个代表性场景，包括物理学、生物化学、生态学和流行病学等领域 |
| 629 | 2025-07-09 |
Deep learning-based extraction of Kenya's historical road network from topographic maps
2025-Jul-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05442-6
PMID:40617814
|
研究论文 | 利用深度学习技术从肯尼亚历史地形图中提取道路网络 | 首次将深度学习技术应用于肯尼亚历史地形图的道路网络提取，并提供了高质量的历史道路数据集 | 统计验证仅基于七张代表性地图，可能无法完全代表所有地图的准确性 | 解决肯尼亚历史道路数据缺乏的问题，为环境和社会经济分析提供数据支持 | 肯尼亚1950年代至1980年代的历史道路网络 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 533张历史地形图（1:50,000和1:100,000比例尺） |
| 630 | 2025-07-09 |
A large-scale dataset for training deep learning segmentation and tracking of extreme weather
2025-Jul-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05480-0
PMID:40617821
|
research paper | 介绍了一个用于训练深度学习分割和跟踪极端天气的大规模数据集 | 提供了最大的专家引导、手工标记的极端天气事件分割掩码数据集 | 数据集虽然大，但仍需专家标注，可能限制其扩展性 | 解决极端天气事件检测和跟踪中数据不足的问题 | 极端天气事件（大气河流、热带气旋和大气阻塞事件） | machine learning | NA | 深度学习分割和跟踪 | NA | 气象数据 | 49,184个标记时间步 |
| 631 | 2025-07-09 |
Harnessing protein language model for structure-based discovery of highly efficient and robust PET hydrolases
2025-Jul-05, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-61599-z
PMID:40617831
|
研究论文 | 本研究介绍了一种名为VenusMine的蛋白质发现流程，结合蛋白质语言模型和表示树，基于结构相似性识别高效且稳健的PET水解酶 | 利用蛋白质语言模型和表示树进行结构相似性分析，发现具有优异性能的新型PET水解酶 | 仅针对PET水解酶进行研究，未涉及其他类型的塑料降解酶 | 开发一种新型深度学习方法来发现具有增强性能的天然PET水解酶 | 聚乙烯对苯二甲酸酯(PET)水解酶 | 生物信息学 | NA | 蛋白质语言模型(PLM)、X射线晶体学、分子动力学模拟 | 蛋白质语言模型(PLM) | 蛋白质序列和结构数据 | 34种蛋白质进行生化验证，其中14种表现出PET降解活性 |
| 632 | 2025-07-09 |
Enhancing remote patient monitoring with AI-driven IoMT and cloud computing technologies
2025-Jul-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-09727-z
PMID:40617852
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研究论文 | 本研究提出了一种新型AI驱动的远程医疗框架，整合了IoMT、云计算和无线传感器网络，用于高效的医疗监测 | 提出了基于Transformer的自注意力模型(TL-SAM)，用Transformer层替代传统卷积层，改进了疾病分类；并采用改进的野马优化与Levy飞行算法(IWHOLFA)进行超参数调优 | NA | 通过AI增强的IoMT系统优化远程患者监测和疾病诊断 | 患者健康数据和实时生物传感器数据 | 智能医疗 | NA | Transformer模型、IWHOLFA算法 | TL-SAM (Transformer-based Self-Attention Model) | 生物传感器数据 | UCI数据集 |
| 633 | 2025-07-07 |
Author Correction: Geometric deep learning improves generalizability of MHC-bound peptide predictions
2025-Jul-05, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-08422-z
PMID:40617886
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 634 | 2025-07-09 |
Accounting for population structure in deep learning models for genomic analysis
2025-Jul-05, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2025.104873
PMID:40623578
|
research paper | 本研究探讨了在基因组分析的深度学习中忽略遗传相关性是否会导致与传统基因组分析相似的混淆效应 | 首次在深度学习模型中系统性地考察了遗传相关性（群体结构）对模型性能的影响 | 研究结果基于模拟和真实数据集，但可能无法涵盖所有潜在的群体结构情况 | 评估群体结构对基因组分析深度学习模型的影响 | 单核苷酸多态性（SNP）数据 | machine learning | NA | deep learning | deep learning model | genomic data | 模拟和真实数据集（具体数量未提及） |
| 635 | 2025-07-09 |
Ultrahigh-Throughput Virtual Screening Strategies against PPI Targets: A Case Study of STAT Inhibitors
2025-Jul-04, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00907
PMID:40611790
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研究论文 | 本文评估了Deep Docking工作流程在不同规模化合物库上的性能，并针对STAT3和STAT5b两种致癌转录因子发现了新的抑制剂 | 首次应用虚拟筛选技术针对STAT5b的N端结构域进行研究，并展示了AI辅助uHTVS在提高命中率方面的潜力 | 深度学习方法依赖于底层对接模型的性能，在蛋白-蛋白相互作用型靶点上评估难度较大 | 评估AI辅助超高通量虚拟筛选(uHTVS)在药物发现中的性能和应用 | STAT3和STAT5b致癌转录因子 | 药物发现 | 癌症 | Deep Docking, 虚拟筛选 | DL(深度学习) | 化合物库数据 | 数百万至数十亿化合物规模的库(实际对接约12万化合物) |
| 636 | 2025-07-09 |
MIC: A deep learning tool for assigning ions and waters in cryo-EM and crystal structures
2025-Jul-04, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-61315-x
PMID:40615379
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研究论文 | 介绍了一种名为MIC的深度学习工具，用于在冷冻电镜和晶体结构中分配离子和水分子 | 利用相互作用指纹表示化学环境，开发机器学习模型预测水和离子位点的身份，扩展了潜在位点身份集 | 未提及具体局限性 | 提高从实验数据中正确分类水和离子位点的准确性，以理解结构和功能并指导下游设计任务 | 冷冻电镜和晶体结构中的水和离子位点 | 机器学习 | NA | 冷冻电镜、X射线晶体学 | 深度学习模型 | 结构数据 | 多种生物分子例子 |
| 637 | 2025-07-09 |
3BTRON: A Blood-Brain Barrier Recognition Network
2025-Jul-04, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-08453-6
PMID:40615521
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研究论文 | 介绍了一种名为3BTRON的深度学习框架，用于自动分析血脑屏障的电子显微镜图像 | 提出了一种新的数据驱动方法，用于分析血脑屏障结构随年龄变化的情况 | 分析电子显微镜图像耗时且可能存在选择偏差 | 研究年龄对血脑屏障结构的影响 | 小鼠大脑的血脑屏障 | 数字病理学 | 老年疾病 | 电子显微镜(EM) | 深度学习框架 | 图像 | 359个样本 |
| 638 | 2025-07-09 |
Evaluating the Performance and Potential Bias of Predictive Models for Detection of Transthyretin Cardiac Amyloidosis
2025-Jul-04, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2025.101901
PMID:40616933
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研究论文 | 本研究比较了四种算法在心力衰竭人群中检测转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性的性能，并评估了模型偏见的潜在风险 | 首次直接比较了四种算法（包括两种深度学习回声模型）在检测ATTR-CM方面的性能，并进行了偏见评估 | 研究样本中79.2%为白人，9.0%为黑人，种族多样性可能不足 | 评估和比较不同算法在检测转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性方面的性能及潜在偏见 | 心力衰竭患者群体 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | 随机森林模型、回归模型、EchoNet-LVH、EchoGo Amyloidosis | 医疗记录数据、超声心动图数据 | 176例确诊ATTR-CM患者和3,192例对照患者 |
| 639 | 2025-07-09 |
af2rave: protein ensemble generation with physics-based sampling
2025-Jul-04, Digital discovery
IF:6.2Q1
DOI:10.1039/d5dd00201j
PMID:40621440
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研究论文 | 介绍了一个开源Python包af2rave，用于通过物理驱动采样生成蛋白质的替代构象 | 改进了AlphaFold2-RAVE协议，通过特征选择模块自动识别重要的集体变量，减少了系统知识需求，提高了构象采样效率 | 虽然提高了采样效率，但仍需进一步验证其在更广泛蛋白质体系中的适用性 | 开发一种结合机器学习和物理驱动采样的方法，以高效生成蛋白质的替代构象 | 蛋白质构象 | 结构生物学 | NA | 分子动力学模拟（MD）、多序列比对（MSA） | AlphaFold2 | 蛋白质结构数据 | 包括腺苷激酶（ADK）、人DDR1激酶和SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域等多个系统 |
| 640 | 2025-07-09 |
Sparse coding-based multiframe superresolution for efficient synchrotron radiation microspectroscopy
2025-Jul-03, Discover nano
DOI:10.1186/s11671-025-04291-x
PMID:40608206
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研究论文 | 本研究提出了一种基于稀疏编码的多帧超分辨率方法，用于提升同步辐射显微光谱成像的质量 | 该方法将位置偏移作为已知控制参数处理，提高了超分辨率精度，并针对纳米结构提取学习最优字典，即使在噪声和样本有限的情况下也能优化超分辨率过程 | 未明确提及具体局限性 | 旨在减少同步辐射显微光谱成像中的辐射损伤和样品退化，同时保持高空间分辨率 | 同步辐射显微光谱成像数据，特别是3D纳米级电子化学分析光谱(nano-ESCA)数据 | 计算机视觉 | NA | 稀疏编码，多帧超分辨率 | 稀疏编码 | 图像 | 有限样本的小型数据集 |