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
61	2025-06-06	Deep Learning Based Models for CRISPR/Cas Off-Target Prediction 2025-Jun-04, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202500122 PMID:40468633	综述	本文回顾了基于深度学习的CRISPR/Cas脱靶预测工具，评估了六种深度学习模型在公共数据集上的性能	强调将经过验证的脱靶位点数据集整合到模型训练中，提高了预测的鲁棒性，特别是在高度不平衡的数据集上	没有模型在所有场景中始终优于其他模型	改进CRISPR/Cas脱靶位点预测，确保更安全的基因组编辑应用	CRISPR/Cas脱靶位点预测工具	机器学习	NA	深度学习	CRISPR-Net, CRISPR-IP, R-CRISPR, CRISPR-M, CrisprDNT, Crispr-SGRU	序列数据	六个公共数据集和CRISPRoffT数据库中的验证数据
62	2025-06-06	Deep learning reveals pathology-confirmed neuroimaging signatures in Alzheimer's, vascular and Lewy body dementias 2025-Jun-03, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awae388 PMID:39657969	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的多标签框架，用于识别和量化阿尔茨海默病、血管性痴呆和路易体痴呆的生物标志物	提出了创新的DeepSPARE指数，能够精确、敏感地反映不同病理的神经影像特征，并开发了可解释的深度学习热图	研究样本主要来自特定数据库，可能限制了结果的广泛适用性	解决神经退行性和血管性病理共存的诊断挑战	阿尔茨海默病、血管性痴呆和路易体痴呆患者	digital pathology	geriatric disease	T1-weighted MRI	deep-learning	image	423名痴呆患者和361名对照参与者
63	2025-06-06	Multimodal deep learning for chemical toxicity prediction and management 2025-Jun-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95720-5 PMID:40461585	研究论文	本文提出了一种多模态深度学习方法，用于化学毒性的预测和管理	引入了结合化学属性数据和分子结构图像的综合研究数据集，并提出了一个结合Vision Transformer (ViT)和多层感知机(MLP)的深度学习模型，通过联合融合机制显著提高了预测性能	由于安全限制和化学数据的结构复杂性，构建全面的化学毒性预测数据集仍存在限制	提高化学毒性的多标签预测精度	化学毒性数据	机器学习	NA	深度学习	Vision Transformer (ViT), 多层感知机(MLP)	图像, 数值数据	NA
64	2025-06-06	Artificial intelligence in bone metastasis analysis: Current advancements, opportunities and challenges 2025-Jun-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110372 PMID:40466242	综述	本文综述了人工智能在骨转移分析中的当前进展、机遇与挑战	总结了人工智能在骨转移分析中的最新技术，包括传统机器学习和现代深度学习架构如CNN和Transformer的应用	数据不平衡、过拟合风险、模型透明度不足以及临床转化面临的监管和验证障碍	探讨人工智能在骨转移分析中的应用及其潜力	骨转移（BM）	医学影像分析	癌症骨转移	CT、MRI、PET、SPECT和骨闪烁扫描	CNN、Transformer	医学影像	NA
65	2025-06-06	Radiomics and deep learning characterisation of liver malignancies in CT images - A systematic review 2025-Jun-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110491 PMID:40466239	系统综述	本文综述了基于机器学习的放射组学和深度学习在CT图像中表征肝脏恶性肿瘤的方法、成就、局限性和性能结果	综合评估了放射组学和深度学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用及性能比较	数据稀缺和缺乏标准化协议等挑战仍然存在	评估机器学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用	肝脏恶性肿瘤的CT图像	数字病理学	肝癌	CT成像、机器学习、深度学习	CNN	图像	49项研究（17项放射组学研究，24项深度学习研究，8项结合研究）
66	2025-06-06	Disruption of Hsp70.14-BAG2 Protein-Protein interactions using deep Learning-Driven peptide design and molecular simulations 2025-Jun-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110443 PMID:40466244	研究论文	本研究利用深度学习驱动的肽设计和分子模拟技术，破坏Hsp70.14与BAG2之间的蛋白质相互作用	结合深度学习肽筛选、分子对接、分子动力学模拟和MM-GBSA自由能分析的综合计算框架，用于识别能破坏Hsp70.14-BAG2相互作用的抗菌肽	需要进一步的体外验证和结构优化以支持其转化潜力	开发针对Hsp70.14-BAG2相互作用的治疗性肽	Hsp70.14和BAG2蛋白质相互作用	计算生物学	癌症	深度学习、分子对接、分子动力学模拟、MM-GBSA自由能分析	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	从公共数据库中筛选的抗菌肽候选物
67	2025-06-06	Chromatin Accessibility Dynamics and Transcriptional Regulatory Networks Underlying the Primary Nitrogen Response in Rice Roots 2025-Jun-03, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2025.101392 PMID:40468596	研究论文	本研究通过时间序列ATAC-seq和RNA-seq分析，探索了水稻根系中初级氮响应（PNR）的动态调控机制	发现了OsLBD38和OsLBD39作为早期响应调控因子，以及OsbZIP23作为新型调控因子直接结合氮吸收/代谢基因启动子的新机制	研究仅关注了铵硝酸盐补给后两小时内的响应，未涵盖更长期的氮响应动态	阐明水稻根系初级氮响应的转录调控网络	两个水稻品种（珍汕97和日本晴）的根系	植物分子生物学	NA	ATAC-seq, RNA-seq	深度学习	基因组数据，转录组数据	两个水稻品种在不同时间点的根系样本
68	2025-06-06	Predicting ustekinumab treatment response in Crohn's disease using pre-treatment biopsy images 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf301 PMID:40366737	研究论文	提出一种基于预治疗活检图像的深度学习框架，用于预测克罗恩病患者对乌司奴单抗的治疗反应	采用聚类增强的弱监督学习框架，结合DenseNet分类器和多示例学习方法，提高了预测的准确性和可解释性	研究样本可能有限，且未提及模型在其他疾病或治疗中的泛化能力	预测克罗恩病患者对乌司奴单抗的治疗反应，以支持个性化治疗策略	克罗恩病患者的预治疗全切片图像	数字病理学	克罗恩病	深度学习，全切片图像分析	DenseNet, 多示例学习	图像	独立测试集上的样本数量未明确说明
69	2025-06-06	TRENDY: gene regulatory network inference enhanced by transformer 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf314 PMID:40408160	research paper	介绍了一种名为TRENDY的新型基因调控网络推断方法，该方法整合了transformer模型以增强基于机制的WENDY方法	TRENDY方法首次将transformer模型整合到基因调控网络推断中，显著提升了性能	未明确提及具体局限性	开发更精确的基因调控网络推断方法	基因调控网络(GRNs)	生物信息学	NA	transformer模型	transformer	基因表达数据	模拟数据集和实验数据集
70	2025-06-06	Automated periodontal assessment in orthodontic patients: a dual CNN framework 2025-Jun-02, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06410-5 PMID:40455084	研究论文	本研究开发了基于卷积神经网络（CNN）的系统，用于在正畸患者的口内图像中诊断牙结石、牙菌斑、牙龈增生和牙龈炎症	采用双CNN框架（YOLOv8和混合U-Net + ResNet50模型）进行牙周评估，提供快速客观的牙周疾病诊断	最终诊断结论仍需依赖临床医生的专业知识和判断	开发自动牙周评估系统以辅助正畸患者的牙周诊断	正畸患者的口内图像	计算机视觉	牙周疾病	深度学习	YOLOv8, U-Net + ResNet50	图像	1000张正畸患者的侧位和正面口内图像
71	2025-06-06	Real-time multiple people gait recognition in the edge 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02351-x PMID:40456749	research paper	该研究探讨了在边缘设备上部署步态识别模型，以实现实时多目标处理，同时优化延迟和能耗	将步态识别模型部署问题视为多目标选择问题，同时优化延迟、能耗和准确性，并利用批处理和并发执行提高吞吐量	研究仅在NVIDIA Jetson Orin Nano和Jetson AGX Orin设备上进行实验，可能不适用于其他硬件平台	优化边缘设备上的步态识别模型，实现实时多目标处理	步态识别模型在边缘设备上的部署与优化	computer vision	NA	deep learning	CNN	video	42至188个同时处理的目标
72	2025-06-06	Single-molecule direct RNA sequencing reveals the shaping of epitranscriptome across multiple species 2025-Jun-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60447-4 PMID:40456740	研究论文	本研究开发了一种名为SingleMod的深度学习模型，用于从直接RNA测序数据中精确检测单个RNA分子上的m6A修饰	创新性地采用了多实例回归框架，利用定量NGS方法提供的广泛甲基化率标签，实现了对单个RNA分子m6A修饰的高精度预测	NA	全面表征m6A在转录组范围内的分布格局和生物发生机制	人类细胞系和八个不同物种的RNA分子	生物信息学	NA	直接RNA测序(DRS), 下一代测序(NGS)	深度学习模型(SingleMod), 多实例回归(MIR)	RNA测序数据	人类细胞系和八个不同物种的RNA分子
73	2025-06-06	Research on prediction algorithm of effluent quality and development of integrated control system for waste-water treatment 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03612-5 PMID:40456765	研究论文	本研究提出了一种用于废水处理厂出水质量预测的深度学习算法及集成控制系统，旨在提高废水处理效率和资源利用率	结合QR-RF元学习器与CNN、LSTM和GRU的深度学习预测算法，以及能显著降低能耗的集成控制系统	研究仅在江苏某都市废水处理厂进行测试，未说明在其他地区或规模的适用性	开发高效废水处理预测算法和控制系统以应对水污染问题	废水处理厂的出水质量	机器学习	NA	深度学习	QR-RF, CNN, LSTM, GRU	废水处理数据	亚洲江苏省某都市废水处理厂的实际运行数据
74	2025-06-06	A deep learning and IoT-driven framework for real-time adaptive resource allocation and grid optimization in smart energy systems 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02649-w PMID:40456783	研究论文	提出了一种结合深度学习和物联网的智能能源系统实时自适应资源分配与电网优化框架	开发了ORA-DL框架，整合深度学习、物联网传感和实时自适应控制，显著提升电网能源管理效率	未提及框架在极端电网条件下的表现或潜在网络安全风险	优化智能电网能源管理，提高资源分配效率和电网稳定性	智能电网系统	机器学习	NA	深度学习、强化学习、多智能体决策	深度神经网络、强化学习	历史和实时能源数据	实验验证数据（具体样本量未明确说明）
75	2025-06-06	A sequence to formula tree model for solving electrical text problems 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04392-8 PMID:40456791	research paper	提出了一种序列到公式树模型，用于解决电气文本问题	使用深度学习网络将问题文本解析为带有数值和电气定理的公式树，并结合图卷积神经网络提取隐含的电气定理	NA	开发一个能够理解复杂多样的电气问题文本并应用相关电气定理的通用电气问题求解器	电气文本问题	natural language processing	NA	deep learning, Graph Convolutional Neural Network	Gate Recurrent Unit, Graph Convolutional Neural Network	text	3027个电气文本问题
76	2025-06-06	Diagnosis and classification of neuromuscular disorders using Bi-LSTM optimized with grey Wolf optimizer for EMG signals 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03766-2 PMID:40456840	研究论文	该研究提出了一种使用灰狼优化器（GWO）优化Bi-LSTM超参数的方法，以提高EMG信号分类的准确性	首次将灰狼优化器（GWO）应用于Bi-LSTM模型的超参数优化，以提高EMG信号分类的准确性	模型的性能可能受限于EMG信号的质量和样本量	提高EMG信号分类的准确性，以更准确地诊断和跟踪神经肌肉疾病的康复效果	EMG信号	生物医学工程与计算智能	神经肌肉疾病	EMG信号分析	Bi-LSTM	EMG信号	NA
77	2025-06-06	Randomized comparison of AI enhanced 3D printing and traditional simulations in hepatobiliary surgery 2025-Jun-02, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01571-9 PMID:40457016	research paper	比较AI增强的3D打印和传统模拟在肝胆手术中的效果	结合深度学习和3D打印技术优化肝胆手术规划，提高效率和准确性	样本量较小（64例患者），可能影响结果的普遍性	评估3D打印肝脏模型在肝胆手术规划中的效果	肝胆手术患者	digital pathology	肝胆疾病	3D打印，深度学习	deep learning	医学影像	64例患者
78	2025-06-06	SC2Spa: a deep learning based approach to map transcriptome to spatial origins at cellular resolution 2025-Jun-02, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06173-6 PMID:40457183	研究论文	SC2Spa是一种基于深度学习的工具，用于将转录组数据映射到细胞分辨率的空间位置	SC2Spa通过学习空间转录组数据中的复杂空间关系，能够准确地将单细胞RNA测序数据映射到空间位置，并识别空间可变基因	NA	开发一种能够准确映射细胞到其空间坐标的工具，以理解组织内的细胞异质性	空间转录组数据和单细胞RNA测序数据	数字病理学	NA	空间转录组学(ST)、单细胞RNA测序(scRNA-seq)	深度学习	转录组数据	NA
79	2025-06-06	Current AI technologies in cancer diagnostics and treatment 2025-Jun-02, Molecular cancer IF:27.7Q1 DOI:10.1186/s12943-025-02369-9 PMID:40457408	综述	本文系统回顾了人工智能在癌症诊断和治疗中的当前应用及其潜力	强调了深度学习在早期癌症检测中的日益重要作用，以及AI在基因组学、生物标志物发现、液体活检和非侵入性诊断中的应用	讨论了数据隐私、可解释性和监管问题等挑战	探索人工智能在癌症诊断和治疗中的应用及其潜力	癌症诊断和治疗中的AI技术	数字病理学	癌症	深度学习	NA	图像、基因组数据	NA
80	2025-06-06	NeuroCL: A Deep Learning Approach for Identifying Neuropeptides Based on Contrastive Learning 2025-Jun-02, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2025.115920 PMID:40466845	研究论文	介绍了一种基于对比学习和交叉注意力机制的深度学习模型NeuroCL，用于高效识别神经肽	利用对比学习和交叉注意力机制，增强类别区分和特征连接，提升神经肽识别的准确性和效率	未提及具体的局限性	提升神经肽识别的准确性和效率，为相关疾病的早期诊断和靶向治疗提供科学依据	神经肽（NPs）	机器学习	NA	对比学习、交叉注意力机制	深度学习模型（NeuroCL）	生物分子数据	未提及具体样本数量