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
17401	2024-09-13	Advancing precise diagnosis of nasopharyngeal carcinoma through endoscopy-based radiomics analysis 2024-Sep-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.110590 PMID:39252978	研究论文	本研究开发了一种基于内窥镜图像的深度学习模型，用于鼻咽癌的精确诊断	提出了一个基于内窥镜图像的深度学习模型，用于鼻咽癌的早期检测和诊断	NA	开发一种用于鼻咽癌诊断的深度学习模型	鼻咽癌的早期检测和诊断	计算机视觉	鼻咽癌	深度学习	深度学习模型	图像	12,087张鼻咽内窥镜图像和309个视频，来自1,108名患者
17402	2024-09-13	Prediction and Interpretability Study of the Glass Transition Temperature of Polyimide Based on Machine Learning with Quantitative Structure-Property Relationship (Tg-QSPR) 2024-Sep-12, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c00756 PMID:38979707	研究论文	本研究利用机器学习方法基于定量结构-性质关系（QSPR）预测聚酰亚胺的玻璃化转变温度（Tg）	本研究通过六种不同的特征选择方法优化分子描述符，并使用五种集成学习算法和一种深度学习算法构建预测模型，显著提高了预测准确性和鲁棒性	本研究仅限于聚酰亚胺材料，且模型需要进一步验证以确保其在不同条件下的适用性	开发一种基于机器学习的预测模型，用于快速设计和开发聚酰亚胺结构	聚酰亚胺的玻璃化转变温度	机器学习	NA	RDKit	集成学习算法和深度学习算法	分子描述符	1257种聚酰亚胺
17403	2024-09-13	Deep learning-driven forward and inverse design of nanophotonic nanohole arrays: streamlining design for tailored optical functionalities and enhancing accessibility 2024-Sep-12, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d4nr03081h PMID:39171500	研究论文	本文利用深度学习方法进行纳米光子学中纳米孔阵列（NHAs）的正向和逆向设计，以优化其光学性能	采用深度神经网络进行NHAs的正向和逆向设计，显著提高了设计效率和精度	实验验证仅限于金纳米孔阵列，未来需扩展到其他材料和结构	通过深度学习优化纳米孔阵列的光学性能，简化设计过程	纳米孔阵列的光学特性和结构参数	纳米光子学	NA	深度学习	深度神经网络	结构数据	超过6000个样本
17404	2024-09-13	Accelerating Global Search of Large-Sized Silver Clusters Using Cluster Graph Attention Network 2024-Sep-12, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.4c01953 PMID:39213499	研究论文	本文利用集群图注意力网络（CGANet）和自制的综合遗传算法（CGA）程序，加速了大规模银簇的全局搜索	本文首次将深度学习技术应用于银簇的结构搜索，效率比传统的密度泛函理论（DFT）计算高出约两个数量级	NA	研究银簇的稳定性与反应性，并解释实验中观察到的银簇增强稳定性现象	银簇（Ag = 30-60）的结构与电子性质	机器学习	NA	集群图注意力网络（CGANet），综合遗传算法（CGA）	图注意力网络（GANet）	结构数据	银簇（Ag = 30-60）
17405	2024-09-13	A Deep Learning Approach to Uncover Voltage-Gated Ion Channels' Intermediate States 2024-Sep-12, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c03182 PMID:39213618	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的管道，用于全面探索电压门控离子通道在门控过程中的构象重排	本文首次应用深度学习方法来解析电压门控离子通道的中间状态及其过渡机制	由于缺乏实验数据，本文主要依赖分子动力学模拟和深度学习方法，可能存在对实际生物过程的简化	旨在揭示电压门控离子通道的门控机制及其中间状态	Kv1.2电压传感器域的电压门控离子通道	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	结构数据	具体样本数量未明确提及
17406	2024-09-13	Machine Learning Approaches for Automated Diagnosis of Cardiovascular Diseases: A Review of Electrocardiogram Data Applications 2024-Sep-12, Cardiology in review IF:2.0Q3 DOI:10.1097/CRD.0000000000000764 PMID:39264208	综述	本文综述了机器学习和深度学习算法在利用心电图数据诊断和分类心血管疾病中的应用	深度学习算法在数据稀缺情况下仍表现出高效性	NA	评估机器学习和深度学习算法在心血管疾病诊断中的有效性	心电图数据	机器学习	心血管疾病	机器学习	卷积神经网络、深度神经网络	心电图数据	30项研究
17407	2024-09-13	Deep-Learning-Based Blood Glucose Detection Device Using Acetone Exhaled Breath Sensing Features of α-Fe2O3-MWCNT Nanocomposites 2024-Sep-11, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c06855 PMID:39225263	研究论文	本文开发了一种基于α-Fe2O3-MWCNT纳米复合材料的呼气中丙酮传感特征的无创血糖检测设备	利用α-Fe2O3-MWCNT纳米复合材料开发了一种能够在高湿度环境下准确检测呼气中丙酮含量的传感器，并结合深度学习算法提高了检测设备的可靠性和校准精度	NA	开发一种用于早期糖尿病诊断的无创血糖检测设备	呼气中的丙酮含量与血糖水平的关系	传感器技术	糖尿病	α-Fe2O3-MWCNT纳米复合材料	深度学习算法	呼气数据	50名志愿者
17408	2024-09-13	GIAE-DTI: Predicting Drug-Target Interactions Based on Heterogeneous Network and GIN-based Graph Autoencoder 2024-Sep-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3458794 PMID:39259623	研究论文	提出了一种基于异构网络和GIN图自编码器的药物-靶点相互作用预测模型GIAE-DTI	通过计算药物和靶点的跨模态相似性，构建异构网络，并使用基于图同构网络的图自编码器进行特征提取，结合双解码器实现更好的自监督学习	未提及	提高药物-靶点相互作用预测的准确性，推动药物发现和再利用	药物-靶点相互作用	机器学习	NA	图自编码器	深度神经网络	网络数据	未提及
17409	2024-09-13	A conditional protein diffusion model generates artificial programmable endonuclease sequences with enhanced activity 2024-Sep-10, Cell discovery IF:13.0Q1 DOI:10.1038/s41421-024-00728-2 PMID:39251570	研究论文	本研究开发了一种条件蛋白质扩散模型CPDiffusion，用于生成具有增强功能的蛋白质序列，并应用于生成人工可编程核酸酶序列	CPDiffusion模型能够捕捉特定蛋白质家族的高度保守残基和序列特征，无需依赖大量训练数据，并在单一步骤中生成具有复杂结构和功能的新蛋白质序列	NA	开发一种新的深度学习方法，用于生成具有增强功能的蛋白质序列	Argonaute蛋白及其野生型模板Kurthia massiliensis Ago和Pyrococcus furiosus Ago	机器学习	NA	深度学习	条件蛋白质扩散模型	蛋白质序列	生成了多达近400个氨基酸差异的人工蛋白质序列，并进行了实验测试
17410	2024-09-13	Spatiotemporal transcriptomic landscape of rice embryonic cells during seed germination 2024-Sep-09, Developmental cell IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.devcel.2024.05.016 PMID:38848718	研究论文	研究通过空间增强分辨率组学测序和单细胞RNA测序，揭示了水稻胚胎细胞在种子萌发过程中的时空转录组图谱	首次报道了两种未知的盾片细胞类型，并开发了一种基于深度学习的自动细胞分割模型	NA	揭示水稻胚胎细胞在种子萌发过程中的复杂生物学功能	水稻胚胎细胞在种子萌发过程中的时空转录组	基因组学	NA	空间增强分辨率组学测序（Stereo-seq）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）	深度学习	转录组	6, 24, 36, 和 48小时后的萌发水稻胚胎
17411	2024-09-13	Accelerating segmentation of fossil CT scans through Deep Learning 2024-09-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71245-1 PMID:39251621	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习加速化石CT扫描分割的方法	该方法通过使用少于1%-2%的训练数据，实现了高保真的3D化石模型分割	NA	旨在通过深度学习技术加速化石CT扫描数据的处理	化石CT扫描数据	计算机视觉	NA	深度学习	Unet	CT扫描图像	少于1%-2%的总CT数据集
17412	2024-09-13	Modelling protein complexes with crosslinking mass spectrometry and deep learning 2024-Sep-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-51771-2 PMID:39251624	研究论文	本文通过将交联质谱（MS）实验获得的距离约束整合到AlphaFold-Multimer中，扩展了AlphaLink以应用于蛋白质复合物，显著提高了结构建模的性能	首次将交联质谱数据整合到AlphaFold-Multimer中，扩展了AlphaLink的应用范围，并展示了其在全细胞结构研究中的潜力	NA	提高基于深度学习的蛋白质复合物结构建模的准确性	蛋白质复合物的结构建模	机器学习	NA	交联质谱（MS）	AlphaFold-Multimer	蛋白质结构数据	涉及Bacillus subtilis中的铁稳态分子基础研究
17413	2024-09-13	EpiScan: accurate high-throughput mapping of antibody-specific epitopes using sequence information 2024-Sep-09, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00432-7 PMID:39251627	研究论文	本文介绍了一种基于注意力机制的深度学习框架EpiScan，用于预测抗体特异性表位	EpiScan采用多输入单输出策略，设计了独立模块处理抗体的不同部分，并通过加权整合进行表位预测	NA	开发高效且成本效益高的计算工具，用于识别病毒蛋白上的抗体特异性表位，支持疫苗开发和药物设计	抗体特异性表位	机器学习	NA	深度学习	注意力机制	序列	多个实验数据样本
17414	2024-09-13	Combining propensity score methods with variational autoencoders for generating synthetic data in presence of latent sub-groups 2024-Sep-09, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02327-x PMID:39251921	研究论文	本文探讨了在存在潜在子组的情况下，如何结合倾向评分方法与变分自编码器（VAE）生成合成数据，以控制或忠实保留个体间的异质性	提出了将VAE与预变换结合的方法，以忠实再现边际分布中反映的未知异质性，并使用倾向评分回归模型处理已知的子组异质性	本文主要通过模拟设计和真实数据示例进行评估，未详细讨论实际应用中的可扩展性和计算复杂性	研究如何在生成合成数据时控制或忠实保留个体间的异质性	临床队列中的合成数据生成	机器学习	NA	变分自编码器（VAE）	VAE	数据	涉及一个国际中风试验的真实数据，具有显著的分布差异
17415	2024-09-13	Clinical performance of deep learning-enhanced ultrafast whole-body scintigraphy in patients with suspected malignancy 2024-Sep-09, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01422-1 PMID:39251959	研究论文	评估两种深度学习方法在增强二维快速全身闪烁扫描图像质量中的临床表现	开发了两种深度学习模型，分别利用真实临床数据和模拟数据生成高质量图像，显著提高了快速扫描图像的质量	模拟算法不一定能完全反映真实数据	评估深度学习方法在增强快速全身闪烁扫描图像质量中的临床表现	83名疑似骨转移患者	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	83名患者
17416	2024-09-13	Analysis of anterior segment in primary angle closure suspect with deep learning models 2024-Sep-09, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02658-1 PMID:39251987	研究论文	本文分析了疑似原发性闭角型青光眼（PACS）患者的前房结构特征，并建立了基于人工智能（AI）的PACS筛查系统	本文首次将多种AI算法（如CART、RF、LR、VGG-16和Alexnet）应用于PACS的筛查，并评估了其诊断效率	本文仅评估了特定算法在PACS筛查中的表现，未探讨其他可能的AI模型或算法的应用	研究PACS患者的前房解剖特征，并建立AI辅助的PACS筛查系统	PACS患者和正常对照组的前房结构特征	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	1668次扫描，涉及839名患者
17417	2024-09-13	Deep5hmC: predicting genome-wide 5-hydroxymethylcytosine landscape via a multimodal deep learning model 2024-09-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae528 PMID:39196755	研究论文	本文介绍了一种名为Deep5hmC的多模态深度学习框架，用于预测全基因组范围内的5-羟甲基胞嘧啶（5hmC）修饰	Deep5hmC通过整合DNA序列和表观遗传特征（如组蛋白修饰和染色质可及性），显著提高了5hmC修饰的预测性能	NA	开发一种能够准确预测全基因组范围内5hmC修饰的深度学习模型	5-羟甲基胞嘧啶（5hmC）修饰	机器学习	NA	深度学习	多模态深度学习框架	DNA序列和表观遗传特征	在四个前脑发育阶段和17种人体组织中收集的5hmC测序数据
17418	2024-09-13	Automated detection of type 1 ROP, type 2 ROP and A-ROP based on deep learning 2024-Sep, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03184-0 PMID:38918566	研究论文	本文研究了基于深度学习的视网膜图像分析，用于自动检测早产儿视网膜病变（ROP）的不同类型	本文首次使用深度学习技术对早产儿视网膜病变进行分类，并展示了高准确性和特异性	研究样本仅限于317名早产儿，可能需要更大规模的验证	开发一种基于深度学习的自动检测系统，用于识别早产儿视网膜病变的不同类型	早产儿视网膜病变的不同类型，包括1型ROP、2型ROP和A-ROP	计算机视觉	眼科疾病	卷积神经网络	RegNetY002	图像	634张视网膜图像，来自317名早产儿
17419	2024-09-13	Automated segmentation in pelvic radiotherapy: A comprehensive evaluation of ATLAS-, machine learning-, and deep learning-based models 2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104486 PMID:39098106	研究论文	本研究评估了四种自动分割工具在女性和男性盆腔放射治疗CT图像上的表现，从简单的基于图谱的方法到最新的基于神经网络的算法	本研究首次全面评估了基于图谱、机器学习和深度学习模型的自动分割工具在盆腔放射治疗中的应用	研究样本量较小，且仅限于单一机构的数据	评估不同自动分割工具在盆腔放射治疗中的性能	盆腔放射治疗的CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	40例宫颈癌和40例前列腺癌结构集
17420	2024-09-13	Deep Learning Based Cystoscopy Image Enhancement 2024-Sep, Journal of endourology IF:2.9Q1 DOI:10.1089/end.2023.0751 PMID:38753720	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的膀胱镜图像增强方法，通过去除血液雾霾和增强对比度来提高图像质量	本文创新性地采用了特征融合注意力网络（FFA-Net）和迁移学习来去除膀胱镜图像中的血液雾霾，并引入了感知损失以获得更好的视觉效果	NA	提高膀胱镜图像的清晰度和对比度，以辅助医生更准确地进行诊断	膀胱镜图像中的血液雾霾和图像对比度	计算机视觉	NA	深度学习	特征融合注意力网络（FFA-Net）	图像	NA