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
14181	2024-10-13	Prediction of antibiotic resistance mechanisms using a protein language model 2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae550 PMID:39254573	研究论文	本文介绍了一种使用蛋白质语言模型ProteinBERT预测抗生素抗性基因（ARG）抗性机制的新方法	该方法在多样化的ARG数据集上表现优于现有技术，特别是在与训练数据相似度低的ARG上，突显了其在预测未知ARG抗性机制方面的潜力	NA	预测抗生素抗性基因的抗性机制，以理解和对抗抗生素抗性问题	抗生素抗性基因及其抗性机制	生物信息学	NA	深度学习	蛋白质语言模型（pLM）	蛋白质序列	多样化ARG数据集，包括与训练数据相似度低的数据
14182	2024-10-13	DeepGenomeScan of 15 Worldwide Bovine Populations Detects Spatially Varying Positive Selection Signals 2024-Oct, Omics : a journal of integrative biology IF:2.2Q3 DOI:10.1089/omi.2024.0154 PMID:39315920	研究论文	利用深度学习框架DeepGenomeScan分析15个全球牛种群的基因组，检测空间变异的正选择信号	首次使用深度学习方法检测牛基因组中的空间变异选择信号，发现了传统方法未检测到的新基因	NA	揭示牛基因组中空间变异的正选择信号，理解其对物种进化和适应的遗传机制	15个全球牛种群的基因组	基因组学	NA	深度学习	DeepGenomeScan	基因组数据	15个全球牛种群
14183	2024-10-13	Deep bone oncology Diagnostics: Computed tomography based Machine learning for detection of bone tumors from breast cancer metastasis 2024-Oct, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100638 PMID:39391583	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的诊断工具，用于从乳腺癌转移中区分CT图像上的骨肿瘤	本研究首次结合CT影像组学和深度学习技术，用于准确检测乳腺癌骨转移	未来研究需要在更大的数据集上验证这些发现，并探索其在个性化治疗计划中的应用	开发一种新的诊断工具，用于区分乳腺癌骨转移的骨肿瘤	CT图像上的骨肿瘤	数字病理学	乳腺癌	深度学习	SVM	图像	178名患者，包括78例乳腺癌骨转移和100例非乳腺癌骨转移
14184	2024-10-13	Diagnostic test accuracy of externally validated convolutional neural network (CNN) artificial intelligence (AI) models for emergency head CT scans - A systematic review 2024-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105523 PMID:38901270	系统综述	本文系统综述了外部验证的卷积神经网络（CNN）人工智能（AI）模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性	本文的创新点在于系统评估了外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性，并评估了其对报告指南的遵守情况	本文的局限性在于符合资格的研究数量极少，无法进行荟萃分析，且研究方法和报告质量存在不足	研究目的是系统评估外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性，并评估其对报告指南的遵守情况	研究对象是外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	5636项研究中仅有6项符合资格
14185	2024-10-13	Exploring the potential of structure-based deep learning approaches for T cell receptor design 2024-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012489 PMID:39348412	研究论文	本文探讨了基于结构的深度学习方法在T细胞受体设计中的潜力	本文首次探索了两种基于结构的深度学习蛋白质设计方法（ProteinMPNN和ESM-IF1）在固定骨架T细胞受体设计中的应用	本文指出了现有物理学方法在设计T细胞受体相互作用中的不足，并提出了改进方向	研究目的是探索基于结构的深度学习方法在设计T细胞受体以结合目标抗原肽方面的潜力	研究对象是T细胞受体及其与目标抗原肽的结合	机器学习	癌症	深度学习	ProteinMPNN, ESM-IF1	蛋白质3D结构和序列	NA
14186	2024-10-13	Machine learning, deep learning and hernia surgery. Are we pushing the limits of abdominal core health? A qualitative systematic review 2024-08, Hernia : the journal of hernias and abdominal wall surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s10029-024-03069-x PMID:38761300	综述	本文系统综述了机器学习和深度学习在疝气手术中的应用	展示了机器学习在预测手术结果和识别术后并发症相关因素方面的潜力	研究数量有限，且研究对象和使用的模型类型各异	评估机器学习和人工智能在疝气手术中的应用	疝气手术中的机器学习和深度学习应用	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	深度学习模型 (DLM)	视频, 图像	共包含13篇研究文章，涉及腹股沟疝、腹壁疝或切口疝
14187	2024-10-13	1 Million Segmented Red Blood Cells With 240 K Classified in 9 Shapes and 47 K Patches of 25 Manual Blood Smears 2024-Jul-02, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03570-z PMID:38956115	研究论文	本文介绍了一个包含100万个分割红细胞和24万个分类红细胞的数据集，用于开发和测试基于深度学习的红细胞形态/形状检查自动化技术	本文首次提供了一个大规模的红细胞形态数据集，并提供了用于图像处理和深度学习模型训练的代码	数据集仅包含25个手动制备的血涂片，可能不足以涵盖所有可能的红细胞形态	开发和测试基于深度学习的红细胞形态/形状检查自动化技术	红细胞的形态和形状	数字病理学	NA	深度学习	图像分类器	图像	25个手动制备的血涂片，共47000多个图像/补丁，包含100万个分割红细胞和24万个分类红细胞
14188	2024-10-13	Attention-based Imputation of Missing Values in Electronic Health Records Tabular Data 2024-Jun, Proceedings. IEEE International Conference on Healthcare Informatics DOI:10.1109/ichi61247.2024.00030 PMID:39387063	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的电子健康记录表格数据缺失值插补框架	利用特征间（自注意力）或样本间注意力来重建缺失数据，并采用对比学习中的数据处理方法提高插补模型的泛化能力	未提及具体局限性	提高机器学习在患者特定预测建模中对电子健康记录表格数据缺失值插补的准确性	电子健康记录表格数据中的缺失值	机器学习	NA	注意力机制	自注意力模型	表格数据	五个表格数据集和两个电子健康记录数据集
14189	2024-10-13	Knowledge mapping and bibliometric analysis of medical knee magnetic resonance imaging for knee osteoarthritis (2004-2023) 2024, Frontiers in surgery IF:1.6Q2 DOI:10.3389/fsurg.2024.1387351 PMID:39345660	研究论文	本研究系统分析了2004年至2023年间全球关于膝关节磁共振成像（MRI）在膝骨关节炎（KOA）治疗中应用的研究现状，并通过知识图谱展示研究热点和未来趋势	本研究首次通过知识图谱形式展示膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究热点和未来趋势	研究仅基于Web of Science核心数据库的文献，可能存在数据偏差	系统分析全球膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究现状，探索研究热点和未来趋势	2004年至2023年间关于膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究	数字病理学	骨关节炎	磁共振成像（MRI）	NA	文本	共纳入2904篇文章
14190	2024-10-13	DynProfiler: a Python package for comprehensive analysis and interpretation of signaling dynamics leveraged by deep learning techniques 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae145 PMID:39391633	研究论文	本文介绍了一个名为DynProfiler的Python包，利用深度学习技术对信号传导动力学进行全面分析和解释	DynProfiler利用整个信号传导动力学（包括中间变量）作为输入，并利用深度学习技术提取信息特征，无需任何标签，并结合现代可解释AI解决方案提供每个动力学的定量时间依赖性重要性评分	NA	开发一种能够有效提取信号传导动力学信息特征的工具，用于后续分析如患者分层和生存预测	信号传导动力学及其在乳腺癌患者中的应用	机器学习	乳腺癌	深度学习技术	NA	模拟信号传导动力学数据	NA
14191	2024-10-13	Estimation of sorghum seedling number from drone image based on support vector machine and YOLO algorithms 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1399872 PMID:39391781	研究论文	本文研究了基于支持向量机和YOLO算法从无人机图像中估算高粱幼苗数量的方法	本文提出了三种模型（支持向量机、YOLOv5和YOLOv8）用于从无人机RGB图像中快速自动地计数高粱幼苗，并验证了YOLOv8模型在不同飞行高度下的准确性	本文仅在特定飞行高度下验证了模型的准确性，未涵盖所有可能的环境条件	测试并比较三种模型在不同飞行高度下从无人机图像中估算高粱幼苗数量的准确性	高粱幼苗的数量	计算机视觉	NA	支持向量机、YOLO算法	支持向量机、YOLOv5、YOLOv8	图像	在15米、30米和45米飞行高度下采集的RGB图像
14192	2024-10-13	Sen-2 LULC: Land use land cover dataset for deep learning approaches 2023-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2023.109724 PMID:37965594	研究论文	本文介绍了一个名为Sen-2 LULC的数据集，用于支持深度学习方法在土地利用和土地覆盖分类中的应用	该数据集填补了高质量数据集在现代计算机视觉和遥感数据分析之间的空白，促进了环境理解和城市规划的突破	NA	促进土地利用和土地覆盖分类的研究，特别是在印度地区	土地利用和土地覆盖分类	计算机视觉	NA	遥感技术	CNN	图像	213,761张预处理的10米分辨率图像，涵盖七种土地利用和土地覆盖类别
14193	2024-10-13	Protein language models can capture protein quaternary state 2023-Nov-14, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-023-05549-w PMID:37964216	研究论文	本文探讨了蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的应用	首次研究了嵌入技术在预测蛋白质四级结构中的能力	模型性能不如基于已解析晶体结构的方法	探索蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的潜力	蛋白质的四级结构	机器学习	NA	深度学习	蛋白质语言模型（如ESM-2）	蛋白质序列	来自QSbio数据集的大量蛋白质数据
14194	2024-10-13	Deep learning and single-cell phenotyping for rapid antimicrobial susceptibility detection in Escherichia coli 2023-11-14, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-023-05524-4 PMID:37964031	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的单细胞表型分析方法，用于快速检测大肠杆菌的抗生素敏感性	提出了一种新的概念验证方法，通过深度学习单细胞特定的形态表型来直接关联大肠杆菌的抗生素敏感性	仅在实验室参考的完全敏感的大肠杆菌菌株和六种来自人类血流感染的大肠杆菌菌株上进行了验证	开发一种快速检测大肠杆菌抗生素敏感性的方法，以应对抗生素耐药性的上升	大肠杆菌的抗生素敏感性	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	六种来自人类血流感染的大肠杆菌菌株
14195	2024-10-13	Effect of the telemedicine-supported multicomponent exercise therapy in patients with knee osteoarthritis: study protocol for a randomized controlled trial 2023-Nov-14, Trials IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s13063-023-07749-4 PMID:37964273	研究论文	研究远程医疗支持的多成分运动疗法对膝骨关节炎患者的疗效	结合运动疗法、患者教育和健康指导，通过mHealth应用程序在家中进行治疗	现有研究中存在患者依从性问题和缺乏客观评估方法	评估多成分运动疗法对膝骨关节炎患者疼痛自我管理的有效性	膝骨关节炎患者	NA	骨关节炎	NA	NA	NA	未具体说明
14196	2024-10-13	Conformer Generation for Structure-Based Drug Design: How Many and How Good? 2023-11-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01245 PMID:37903507	研究论文	本文探讨了构象生成在基于结构的药物设计中的重要性，并研究了构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响	本文通过实验阐明了构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响，并比较了先进的生成深度学习方法与经典几何方法的性能	NA	研究构象生成在基于结构的药物设计中的最佳实践	构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响	药物设计	NA	生成深度学习	NA	分子结构	NA
14197	2024-10-13	Counting manatee aggregations using deep neural networks and Anisotropic Gaussian Kernel 2023-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-45507-3 PMID:37957170	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的海牛聚集计数方法，使用各向异性高斯核（AGK）和低质量图像来自动计算海牛数量	本文创新性地使用了各向异性高斯核（AGK）来捕捉不同聚集中个体海牛的形状，并将其应用于多种深度神经网络以学习海牛密度	NA	开发一种自动计数海牛聚集的方法，以观察其习性并设计安全规则和护理计划	海牛及其聚集	计算机视觉	NA	各向异性高斯核（AGK）	深度神经网络（包括VGG、SANet、CSRNet、MARUNet等）	图像	使用从监控视频中提取的低质量图像进行实验
14198	2024-10-13	Evaluation of deep learning-based feature selection for single-cell RNA sequencing data analysis 2023-11-10, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-023-03100-x PMID:37950331	研究论文	本文探讨了基于深度学习的特征选择方法在单细胞RNA测序数据分析中的应用	本文提出了基于深度学习的特征选择方法，与传统的基于差异分布的方法相比，该方法通过神经网络确定基因的重要性	NA	评估基于深度学习的特征选择方法在单细胞RNA测序数据分析中的效用	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	神经网络	基因表达数据	从Tabula Muris和Tabula Sapiens图谱中采样创建的单细胞RNA测序数据集
14199	2024-10-13	trRosettaRNA: automated prediction of RNA 3D structure with transformer network 2023-11-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-42528-4 PMID:37945552	研究论文	本文介绍了trRosettaRNA，一种基于深度学习的RNA三维结构预测自动化方法	trRosettaRNA在RNA三维结构预测中表现优异，尤其是在CASP15和RNA-Puzzles实验中的盲测中，其预测结果与顶尖人类预测结果相当	对于合成RNA的准确结构预测仍然具有挑战性	开发一种自动化方法来预测RNA的三维结构	RNA的三维结构	机器学习	NA	深度学习	Transformer网络	RNA结构数据	涉及CASP15和RNA-Puzzles实验中的RNA样本
14200	2024-10-13	Categorization of collagen type I and II blend hydrogel using multipolarization SHG imaging with ResNet regression 2023-11-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-46417-0 PMID:37945626	研究论文	本文提出了一种基于多极化SHG成像和ResNet回归的方法，用于分类和回归胶原I型和II型混合水凝胶	本文的创新点在于使用多极化SHG成像和ResNet模型，无需预先进行耗时的模型拟合，即可实现对胶原I型和II型混合水凝胶的分类和回归	本文的局限性在于仅测试了特定比例的混合水凝胶，未涵盖所有可能的混合比例	研究目的是开发一种自动化方法，利用深度学习从胶原基质中提取有价值的信息	研究对象是胶原I型和II型混合水凝胶	计算机视觉	NA	多极化SHG成像	ResNet	图像	18张渐进极化SHG图像，每种比例10°间隔