深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 32843 篇文献,本页显示第 17441 - 17460 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 算法框架 模型架构 性能指标 计算资源
17441 2025-10-07
Application of human-in-the-loop hybrid augmented intelligence approach in security inspection system
2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2
研究论文 提出一种人在回路混合增强智能方法,通过混合决策策略提升安检系统的安全性和效率 首次将“拒绝优先”和“放行优先”两种策略结合的混合决策方法应用于安检系统 实验数据仅来自特定安检场景,未验证在其他场景的泛化能力 提升安检系统的安全性和可靠性,同时降低人力成本 安检系统中的违禁品检测 机器智能 NA 人在回路混合增强智能 深度学习 安检数据 来自特定安检站点的数据集 NA NA 安全性、效率、人力成本 NA
17442 2025-10-07
AlphaFold 2, but not AlphaFold 3, predicts confident but unrealistic β-solenoid structures for repeat proteins
2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2
研究论文 评估AlphaFold 2在完美重复序列蛋白质结构预测中的表现,发现其倾向于生成高置信度但不现实的β-螺线管结构 首次系统揭示AlphaFold 2对完美重复序列存在特异性预测偏差,生成具有不合理特征的β-螺线管结构 研究主要针对人工设计的完美重复序列,对天然蛋白质的适用性需要进一步验证 评估AlphaFold 2在特定蛋白质序列类型(完美重复序列)上的预测准确性 由不同长度随机序列组成的完美重复蛋白质序列 计算生物学 NA 蛋白质结构预测,分子动力学模拟 深度学习 蛋白质序列数据 多种不同长度的完美重复序列 AlphaFold 2, 其他先进结构预测方法 AlphaFold 2架构 预测置信度,结构合理性评估 NA
17443 2025-10-07
Intelligent cholinergic white matter pathways algorithm based on U-net reflects cognitive impairment in patients with silent cerebrovascular disease
2024-Dec-30, Stroke and vascular neurology IF:4.4Q1
研究论文 开发基于U-net的智能算法评估静默性脑血管病患者胆碱能白质通路损伤与认知功能障碍的关系 首个用于评估胆碱能白质通路的智能算法,相比金标准具有良好准确性 NA 建立智能算法评估血管源性白质高信号患者的胆碱能白质通路损伤 静默性脑血管病伴血管源性白质高信号患者 数字病理 脑血管疾病 深度学习 CNN 医学影像 内部训练测试集464例患者,外部验证集100例患者 NA U-net 灵敏度, 特异性, AUC NA
17444 2025-10-07
Application of deep learning models on single-cell RNA sequencing analysis uncovers novel markers of double negative T cells
2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究应用深度学习模型分析单细胞RNA测序数据,揭示了双阴性T细胞的新型标志物 首次使用scVI深度学习模型识别DNT细胞亚群的新型标志物,修正了先前关于CD137表达的错误认知,并发现了CD30和CD153等新标志物 研究主要基于小鼠模型,人类DNT细胞的验证相对有限 通过深度学习技术识别和验证双阴性T细胞的新型分子标志物 C57BL/6小鼠和MRL/lpr小鼠的脾脏双阴性T细胞 生物信息学 自身免疫疾病 单细胞RNA测序, 流式细胞术 深度学习 基因表达数据 C57BL/6小鼠和MRL/lpr小鼠的脾脏DNT细胞 scVI Single Cell Variational Inference 流式细胞术验证 NA
17445 2025-10-07
Predicting RNA Structure and Dynamics with Deep Learning and Solution Scattering
2024-Dec-21, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 开发了结合深度学习与溶液散射的SCOPER流程,用于预测RNA在溶液中的结构和动力学 整合了基于运动学的构象采样与创新的深度学习模型IonNet,专门预测Mg离子结合位点,解决了RNA构象可塑性和离子效应的问题 需要初始足够准确的结构作为输入,可能对实验SAXS数据存在过拟合风险 提高RNA在溶液中结构和动力学的预测准确性 RNA分子及其溶液构象 计算生物学 NA 小角X射线散射(SAXS), 深度学习 深度学习模型 SAXS剖面数据, 结构数据 14个实验数据集 NA IonNet SAXS剖面拟合质量 NA
17446 2025-10-07
Automatic detection and counting of wheat spike based on DMseg-Count
2024-11-29, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出基于DMseg-Count的小麦穗自动检测与计数方法,用于产量预测和品种评估 在DM-Count模型基础上引入小麦穗局部分割分支,通过逐元素点乘机制融合全局与局部上下文监督信息 未明确说明模型在极端遮挡和重叠情况下的性能限制 提高复杂田间环境下小麦穗自动检测与计数的准确性 小麦穗图像 计算机视觉 NA 深度学习 CNN 图像 NA NA DMseg-Count, DM-Count 平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE) NA
17447 2025-10-07
Synthetic augmentation of cancer cell line multi-omic datasets using unsupervised deep learning
2024-Nov-29, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本研究开发了一种无监督深度学习模型MOSA,用于整合和增强癌症细胞系的多组学数据集 提出首个专门用于整合和增强癌症依赖图谱的无监督深度学习模型,能够生成分子和表型特征,将多组学特征数量增加32.7% NA 解决生物数据异质性、复杂性和稀疏性问题,实现对癌症生物学的整体理解 1523个癌症细胞系的多组学数据 机器学习 癌症 多组学分析 无监督深度学习 多组学数据 1523个癌症细胞系 NA MOSA SHAP分析 NA
17448 2025-10-07
nPOD-Kidney: A Heterogenous Donor Cohort for the Investigation of Diabetic Kidney Disease Pathogenesis and Progression
2024-Nov-05, Kidney360 IF:3.2Q1
研究论文 介绍nPOD-K肾脏项目通过传统和数字病理学方法研究糖尿病肾病发病机制和进展 建立首个基于器官捐赠者肾脏的异质性队列,结合数字病理和深度学习工具分析糖尿病肾病进展 研究依赖于器官捐赠者样本,样本获取可能受限 利用器官捐赠者肾脏增强对糖尿病肾病发病机制和进展的理解 器官捐赠者的肾脏组织样本 数字病理学 糖尿病肾病 传统病理学染色, 数字病理学, 全玻片成像 深度学习, 机器学习 病理图像 nPOD-K队列肾脏样本 Visiopharm NA 组织学定量分析 NA
17449 2025-10-07
Machine learning-optimized targeted detection of alternative splicing
2024-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 提出一种名为LSV-seq的靶向RNA测序方法,通过机器学习优化引物设计,提高选择性剪接检测的效率和灵敏度 开发了Optimal Prime机器学习算法优化引物设计,并首次将深度学习剪接编码预测与靶向测序相结合 方法主要针对已知剪接事件的检测,可能不适用于全新剪接事件的发现 开发高效检测和量化选择性剪接的靶向RNA测序方法 人类组织样本中的选择性剪接事件 机器学习 NA RNA-seq, LSV-seq, 靶向测序 机器学习, 深度学习 RNA测序数据 GTEx数据库中的数千个引物序列 NA NA 捕获率, 测序深度, 灵敏度 NA
17450 2025-10-07
Empowering Portable Age-Related Macular Degeneration Screening: Evaluation of a Deep Learning Algorithm for a Smartphone Fundus Camera
2024-09-05, BMJ open IF:2.4Q1
研究论文 评估用于智能手机眼底相机的深度学习算法在年龄相关性黄斑变性筛查中的性能 首次评估基于智能手机眼底相机的AI系统进行AMD筛查,通过两阶段训练策略(初始训练+设备特定微调) 使用回顾性数据,需要前瞻性研究验证临床适用性 开发便携式年龄相关性黄斑变性筛查系统 视网膜图像和年龄相关性黄斑变性患者 计算机视觉 年龄相关性黄斑变性 眼底成像 深度学习 图像 初始训练108,251张图像,微调1,108张图像,测试集分别包含909张和238张图像 NA NA AUC, 敏感度, 特异度 NA
17451 2025-10-07
Free access via computational cloud to deep learning-based EEG assessment in neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy: revolutionary opportunities to overcome health disparities
2024-Sep, Pediatric research IF:3.1Q1
研究论文 评估基于深度学习的脑电监测系统BSN作为新生儿缺氧缺血性脑病严重程度床边标志物的有效性 首次通过计算云平台免费提供基于深度学习的脑电评估,为克服健康差异提供创新解决方案 样本量较小(仅46例HIE新生儿),需要更大规模研究验证 开发可访问的深度学习脑电评估工具用于新生儿脑病严重程度监测 缺氧缺血性脑病新生儿与健康婴儿 医疗人工智能 新生儿缺氧缺血性脑病 脑电图 深度学习 脑电信号 46例HIE新生儿及健康婴儿对照 NA Brain State of the Newborn (BSN) 与Total Sarnat Score相关性分析 计算云平台
17452 2025-10-07
AI and Big Data approaches to addressing the opioid crisis: a scoping review protocol
2024-08-31, BMJ open IF:2.4Q1
综述 本文提出了一项范围综述方案,旨在评估人工智能和大数据技术在应对阿片类药物危机中的最新进展 首次系统性地对AI和大数据技术在阿片类药物危机中的应用进行范围综述,填补该领域综合评估的空白 作为综述方案,尚未开展实际数据收集和分析,结果有待后续研究验证 评估AI和大数据技术在检测、治疗、预防和应对阿片类药物危机方面的有效性 2013-2023年间发表的关于AI和大数据技术应用于阿片类药物危机的研究文献 自然语言处理, 机器学习 阿片类药物危机 机器学习, 深度学习, 自然语言处理 NA 文献数据, 灰色文献 四个科学数据库的文献(PubMed, Web of Science, Engineering Village, PsycInfo) NA NA 评估指标将作为提取信息的一部分进行分析 Covidence文献筛选工具
17453 2025-10-07
CREMP: Conformer-rotamer ensembles of macrocyclic peptides for machine learning
2024-Aug-09, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文介绍了CREMP数据集,这是一个用于机器学习模型开发和评估的环肽构象集合资源 首次创建了包含36,198个独特环肽及其高质量结构集合的大规模数据集,填补了环肽构象建模领域的空白 数据集主要基于计算模拟生成,需要进一步实验验证 开发用于环肽构象建模和优化的机器学习方法 环肽的构象集合和结构特性 机器学习 NA 构象-旋转异构体集合采样工具(CREST),半经验扩展紧束缚(xTB)DFT计算 NA 结构数据,构象集合,能量注释 36,198个独特环肽,包含近3,130万个独特环肽几何结构,其中3,258个环肽具有被动渗透性数据 NA NA NA NA
17454 2025-10-07
Artificial intelligence for gastric cancer in endoscopy: From diagnostic reasoning to market
2024-Jul, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver IF:4.0Q1
综述 本文全面评估人工智能在内窥镜成像中评估胃癌前病变和癌变病变的应用现状及临床推广障碍 系统梳理人工智能在胃镜领域从诊断推理到市场应用的全链条发展,重点关注临床转化面临的挑战 缺乏大规模稳健验证研究,存在监管障碍,临床常规应用尚未普及 评估人工智能在内窥镜胃部病变检测中的当前应用状况和实施障碍 胃部癌前病变和癌变病变的内窥镜图像 计算机视觉 胃癌 内窥镜成像 深度学习 医学图像 NA NA NA NA NA
17455 2025-10-07
Sentiment analysis of the Hamas-Israel war on YouTube comments using deep learning
2024-06-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究使用深度学习方法对YouTube上关于哈马斯-以色列战争的评论进行情感分析 首次将多种深度学习模型应用于哈马斯-以色列战争相关的社交媒体评论情感分析,并比较了不同词嵌入技术的效果 研究仅针对YouTube平台,样本来源有限;人工标注可能存在主观性;未考虑评论的时间动态变化 通过分析社交媒体评论了解公众对哈马斯-以色列战争的情感和意见倾向 YouTube上关于哈马斯-以色列战争的用户评论 自然语言处理 NA 自然语言处理,情感分析 LSTM, Bi-LSTM, GRU, CNN 文本评论 24,360条来自BBC、WION、Aljazeera等YouTube新闻频道的评论 NA CNN和Bi-LSTM混合模型 准确率 NA
17456 2025-10-07
The Neurobeachin-like 2 protein (NBEAL2) controls the homeostatic level of the ribosomal protein RPS6 in mast cells
2024-05, Immunology IF:4.9Q2
研究论文 本研究揭示了NBEAL2蛋白通过调控核糖体蛋白RPS6的稳态水平影响肥大细胞功能的分子机制 首次发现NBEAL2与RPS6形成复合物调控其蛋白稳态,并阐明NBEAL2缺失导致RPS6异常磷酸化进而引发肥大细胞表型异常的机制 研究主要基于小鼠模型和细胞系,人类样本验证不足;具体分子相互作用机制仍需进一步探索 探究NBEAL2在肥大细胞中的详细功能及其分子机制 小鼠肥大细胞、MC/9肥大细胞系 分子生物学 免疫系统疾病 CRISPR/Cas9基因编辑, 免疫共沉淀, 蛋白质印迹, ELISA, 流式细胞术 深度学习 蛋白质结构, 分子相互作用数据 野生型和Nbeal2基因敲除小鼠的肥大细胞, MC/9细胞系 RoseTTAFold, Pymol 深度学习蛋白质结构预测模型 NA NA
17457 2025-10-07
Deep Learning-Based Glucose Prediction Models: A Guide for Practitioners and a Curated Dataset for Improved Diabetes Management
2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3
研究论文 本研究利用可穿戴传感器采集的生理数据构建基于深度学习的血糖预测模型,并系统比较不同模型架构为从业者提供实践指导 系统比较多种深度学习架构在血糖预测任务中的表现,并引入包含健康人群和糖尿病患者在自由生活条件下记录的精选数据集 NA 开发准确的中短期血糖预测模型以改善糖尿病管理 糖尿病患者及糖尿病高风险人群 机器学习 糖尿病 可穿戴传感器数据采集 深度学习 生理时间序列数据 包含健康个体和糖尿病患者的精选数据集 NA 多种深度学习架构 NA NA
17458 2025-10-07
Optimizing Machine Learning Models for Accessible Early Cognitive Impairment Prediction: A Novel Cost-effective Model Selection Algorithm
2024, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2
研究论文 开发了一种用于早期认知障碍预测的成本效益模型选择算法,并验证了支持向量机模型在预测性能与计算效率方面的优势 提出了一种新颖的算法来选择成本效益高的模型,在保证高性能的同时最小化开发和运营成本 未在更多样化的数据集上进行验证,且主要依赖NACC UDS数据 开发成本效益高且易于获取的机器学习模型,用于预测未来五年内的认知障碍风险 认知障碍和痴呆相关疾病的早期预测 机器学习 老年疾病 机器学习,深度学习 SVM, 神经网络 结构化医疗数据 来自NACC统一数据集的数据 NA 支持向量机,神经网络 F2-score NA
17459 2025-10-07
Classification of tomato leaf disease using Transductive Long Short-Term Memory with an attention mechanism
2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1
研究论文 提出一种结合注意力机制的转导式长短期记忆网络用于番茄叶部病害分类 首次将转导学习与LSTM结合并引入注意力机制,通过缩放点积注意力评估图像序列中各步骤的权重 未明确说明模型计算复杂度及实际部署可行性 开发高效的番茄叶部病害自动分类方法 番茄叶片图像 计算机视觉 植物病害 图像处理、数据增强 T-LSTM, CNN 图像 PlantVillage数据集(未明确具体数量) NA U-Net, VGG-16, T-LSTM with attention mechanism 准确率 NA
17460 2025-10-07
An improved ShuffleNetV2 method based on ensemble self-distillation for tomato leaf diseases recognition
2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1
研究论文 提出一种基于集成自蒸馏的改进ShuffleNetV2方法,用于番茄叶部病害识别 构建多深度浅层模型建立蒸馏框架,引入深度可分离卷积层提取更有效特征信息,通过集成模型动态传递知识 NA 开发适用于边缘设备部署的轻量级番茄病害识别模型 番茄叶部病害 计算机视觉 植物病害 深度学习 CNN 图像 NA NA ShuffleNetV2, VGG16, ResNet18 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 边缘设备
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