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
1861	2025-04-25	Privacy-proof Live Surgery Streaming: Development and Validation of a Low-cost, Real-time Robotic Surgery Anonymization Algorithm 2024-Jul-01, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006245 PMID:38390732	研究论文	开发并验证了一种低成本、实时机器人手术匿名化算法，用于隐私保护的实时手术流媒体	首创了一种手术匿名化算法，能够可靠且准确地实时移除体外图像，并在多种机器人平台上进行验证	NA	开发一种可靠、准确且实时的机器人手术匿名化算法，用于手术视频数据的隐私保护	机器人手术视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	Robotic Anonymization Network	视频	63个手术视频，包含6种手术和4种机器人系统，共496,828张图像
1862	2025-04-25	Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers 2024-Jun-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.15.553412 PMID:37662280	research paper	本研究采用基于深度学习的多模态规范框架，分析阿尔茨海默病(AD)患者个体水平的ATN成像生物标志物变异	首次将多模态规范建模应用于ATN成像生物标志物，以分析AD的异质性	研究仅基于横断面数据，缺乏纵向追踪验证	探究阿尔茨海默病的异质性表现	阿尔茨海默病患者(淀粉样蛋白阳性个体)与对照组(淀粉样蛋白阴性个体)	digital pathology	geriatric disease	T1加权MRI、淀粉样蛋白PET、tau蛋白PET	深度学习模型	医学影像数据	发现队列665人，验证队列430人
1863	2025-04-25	Enhanced Cell Tracking Using A GAN-based Super-Resolution Video-to-Video Time-Lapse Microscopy Generative Model 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.11.598572 PMID:38915545	research paper	该论文提出了一种基于GAN的超分辨率视频到视频延时显微镜生成模型，用于增强细胞追踪	提出了一种称为tGAN的GAN-based延时显微镜生成器，能够显著提高合成注释延时显微镜数据的质量和多样性，采用双分辨率架构合成低分辨率和高分辨率图像	需要进一步验证模型在更大规模和多样性数据集上的泛化能力	解决细胞追踪中由于缺乏大规模多样化注释数据集而导致的深度学习模型泛化能力不足的问题	细胞动态行为	digital pathology	NA	time-lapse microscopy	GAN	video	NA
1864	2025-04-25	Cellpose as a reliable method for single-cell segmentation of autofluorescence microscopy images 2024-Jun-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.07.597994 PMID:38915614	研究论文	本研究验证了Cellpose在自发荧光显微镜图像中的单细胞分割可靠性	首次将Cellpose应用于低信噪比的自发荧光显微镜图像分割，并验证其在代谢成像中的准确性	研究仅针对NAD(P)H自发荧光图像进行验证，未涵盖其他类型的自发荧光	开发适用于自发荧光显微镜图像的可靠细胞分割工具	PANC-1细胞和来自9名患者的癌症类器官	数字病理学	癌症	多光子强度成像、荧光寿命成像显微镜(FLIM)	Cellpose深度学习网络	显微图像	PANC-1细胞系和9例患者来源的癌症类器官
1865	2025-04-25	An updated compendium and reevaluation of the evidence for nuclear transcription factor occupancy over the mitochondrial genome 2024-Jun-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.04.597442 PMID:38895386	research paper	该研究通过分析扩展的ENCODE数据集和深度学习模型，创建了一个核转录因子与线粒体基因组关联的综合汇编	利用扩展的ENCODE数据集和深度学习模型，首次系统地评估了核转录因子在线粒体基因组上的占据情况	部分核转录因子的chrM占据证据在不同抗体和ChIP协议下不可重复	评估核转录因子在线粒体基因组上的占据情况	核转录因子与线粒体基因组的关联	基因组学	NA	ChIP-seq, 深度学习模型	深度学习	基因组数据	6,153 ChIP实验，涉及942种蛋白质（其中763种为序列特异性TFs）
1866	2025-04-25	MulTFBS: A Spatial-Temporal Network with Multichannels for Predicting Transcription Factor Binding Sites 2024-05-27, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c02088 PMID:38733561	research paper	提出了一种名为MulTFBS的多通道深度学习框架，用于预测转录因子结合位点（TFBSs）	整合了DNA序列的不同类型特征，包括独立的一热编码、词嵌入编码（可结合上下文信息并提取序列的全局特征）和双螺旋三维结构特征，通过空间-时间网络结合CNN和双向LSTM及注意力机制有效提取序列高层信息	未明确提及	揭示影响转录因子结合特异性的机制，理解基因调控	转录因子结合位点（TFBSs）	natural language processing	NA	深度学习	CNN, bidirectional LSTM, attention mechanism	DNA序列	66个不同转录因子的通用蛋白结合微阵列数据集
1867	2025-04-25	MolLoG: A Molecular Level Interpretability Model Bridging Local to Global for Predicting Drug Target Interactions 2024-05-27, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00171 PMID:38709146	research paper	提出了一种名为MolLoG的深度学习网络结构，用于预测药物与靶标之间的相互作用，并提供分子层面的解释	MolLoG通过局部特征编码器（LFE）和全局交互学习（GIL）模块，平衡了局部特征提取与全局交互表示，提供了对黑盒结果的生物学相关解释	未提及具体的数据集规模或实验环境限制	提高药物与靶标相互作用预测的准确性和可解释性	药物与蛋白质分子	machine learning	NA	深度学习（DL）	图卷积网络（GCN）、多层感知机（MLP）	分子结构数据	四个数据集
1868	2025-04-25	CNSMolGen: A Bidirectional Recurrent Neural Network-Based Generative Model for De Novo Central Nervous System Drug Design 2024-05-27, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00504 PMID:38739718	研究论文	本文介绍了一种基于双向循环神经网络(Bi-RNN)的生成模型CNSMolGen，用于中枢神经系统(CNS)药物的从头设计	开发了首个专门针对CNS药物设计的Bi-RNN生成模型，能够生成90%以上全新且可合成的CNS药物分子结构	未提及模型在更大规模或更复杂CNS靶点上的泛化能力验证	加速中枢神经系统药物的发现与优化	中枢神经系统药物分子	机器学习	神经退行性疾病/精神疾病	深度学习生成模型	Bi-RNN	分子结构数据	未明确说明样本量（使用SERT靶点药物作为微调数据集）
1869	2025-04-25	Predicting Antimicrobial Peptides Using ESMFold-Predicted Structures and ESM-2-Based Amino Acid Features with Graph Deep Learning 2024-05-27, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c02061 PMID:38739853	研究论文	提出了一种基于ESMFold预测结构和ESM-2氨基酸特征的图深度学习框架，用于预测抗菌肽	结合了最新的三级结构预测技术和进化信息编码方法，避免了多重序列对齐的内存和时间消耗	依赖于预测的肽结构，可能受到预测准确性的影响	开发一种无需对齐的模型，用于高效预测抗菌肽	抗菌肽（AMPs）	机器学习	抗菌耐药性	ESMFold结构预测，ESM-2进化模型，图注意力网络（GAT）	GAT	氨基酸序列和预测的3D结构	67,058种肽
1870	2025-04-25	Prediction of Transcription Factor Binding Sites on Cell-Free DNA Based on Deep Learning 2024-05-27, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00047 PMID:38798191	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的非侵入性方法，用于预测细胞游离DNA上的转录因子结合位点	利用卷积神经网络和长短期记忆网络从已知的转录因子结合位点学习序列信息，实现了非侵入性预测	研究中未提及样本的具体数量或多样性，可能影响模型的泛化能力	探索基因调控机制，为非侵入性动态监测疾病提供技术指导	细胞游离DNA上的转录因子结合位点	机器学习	癌症	深度学习	CNN, LSTM	DNA序列数据	NA
1871	2025-04-25	Natural language processing models reveal neural dynamics of human conversation 2024-Apr-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.10.531095 PMID:36945468	研究论文	该研究利用预训练的深度学习自然语言处理模型和颅内神经元记录，揭示了人类自然对话中语言产生和理解的神经动态	结合深度学习模型和颅内神经元记录技术，首次在自然对话情境下揭示了语言产生和理解过程中神经活动的动态组织	研究依赖于颅内记录技术，样本量有限，且仅关注了前颞叶区域的神经活动	探索人类自然对话中语言产生和理解的神经机制	人类自然对话过程中的神经活动	自然语言处理	NA	深度学习自然语言处理模型, 颅内神经元记录	预训练深度学习模型	神经信号数据, 语言数据	NA
1872	2025-04-25	Fine-Grained Forecasting of COVID-19 Trends at the County Level in the United States 2024-Mar-25, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.01.13.24301248 PMID:38293076	research paper	本文提出了一种名为FIGI-Net的循环神经网络模型，用于预测美国县级COVID-19的感染趋势	FIGI-Net利用堆叠的双向LSTM结构，能够提前两周准确预测县级COVID-19感染趋势，并能预测疾病趋势的突然变化	NA	提高COVID-19短期疾病活动预测的准确性和实时性	美国县级COVID-19感染趋势	machine learning	COVID-19	deep learning	LSTM	time-series data	县级数据（具体数量未提及）
1873	2025-04-25	Single-cell spatial multi-omics and deep learning dissect enhancer-driven gene regulatory networks in liver zonation 2024-01, Nature cell biology IF:17.3Q1 DOI:10.1038/s41556-023-01316-4 PMID:38182825	研究论文	本研究结合单细胞多组学、空间组学、大规模并行报告基因检测和深度学习技术，解析了小鼠肝脏细胞类型中的增强子-基因调控网络	首次结合多种组学技术和深度学习模型DeepLiver，系统解析了肝脏分区中的增强子驱动基因调控网络	研究主要基于小鼠模型，人类肝脏中的适用性需要进一步验证	解析肝脏分区现象的基因调控机制	小鼠肝脏细胞（特别是肝细胞）	生物信息学	NA	单细胞多组学、空间组学、大规模并行报告基因检测	DeepLiver（分层深度学习模型）	单细胞基因表达数据、染色质可及性数据	NA
1874	2025-04-25	Structural characterization of an intrinsically disordered protein complex using integrated small-angle neutron scattering and computing 2023-10, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.4772 PMID:37646172	研究论文	本文提出了一种结合小角中子散射和计算方法的集成方法，用于解析两个内在无序区域形成的复合物的结构集合	结合选择性氘标记的小角中子散射实验、微秒级全原子分子动力学模拟和基于自动编码器的深度学习算法，提出了一种新的集成方法来表征内在无序蛋白质的结构集合	实验时间尺度通常捕获的是多个构象的平均测量值，导致复杂的小角中子散射数据难以解析	研究内在无序蛋白质和蛋白质内在无序区域的结构集合，以理解其结构与功能关系	由两个内在无序区域形成的复合物	结构生物学	NA	小角中子散射(SANS)、分子动力学(MD)模拟、深度学习(DL)	自动编码器	中子散射数据、分子动力学模拟数据	NA
1875	2025-04-25	Computational Advancements in Cancer Combination Therapy Prediction 2023-09, JCO precision oncology IF:5.3Q1 DOI:10.1200/PO.23.00261 PMID:37824797	review	本文综述了计算预测癌症联合疗法的方法，并总结了最近的研究	强调了计算预测方法在癌症联合疗法中的创新应用，包括网络、回归机器学习、分类器机器学习模型和深度学习方法	不同方法各有优缺点，需要谨慎选择最适合的方法	提高癌症联合疗法的预测准确性	癌症联合疗法的计算预测方法	machine learning	cancer	in silico drug repurposing	networks, regression-based machine learning, classifier machine learning models, deep learning	multiomics data	NA
1876	2025-04-25	Rapid and Portable Quantification of HIV RNA via a Smartphone-enabled Digital CRISPR Device and Deep Learning 2023-May-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.05.12.23289911 PMID:37292781	research paper	该研究开发了一种基于智能手机的数字CRISPR设备，用于快速便携地定量检测HIV RNA	结合了数字CRISPR检测、智能手机控制和深度学习算法，实现了HIV RNA的快速便携检测	NA	开发便携式HIV病毒载量监测工具	HIV RNA	digital pathology	HIV/AIDS	RT-RPA-CRISPR检测	Deep Learning	fluorescence images	75 copies of HIV RNA
1877	2025-04-25	Spikebench: An open benchmark for spike train time-series classification 2023-01, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010792 PMID:36626366	研究论文	提出了一个名为Spikebench的开放基准测试，用于评估尖峰序列时间序列分类的性能	基于开放获取的神经活动数据集，创建了一个包含多种学习任务的尖峰序列分类基准测试，并展示了基于手工特征工程的方法与深度学习模型性能相当	未提及具体的局限性	为神经解码领域提供多样化和具有挑战性的基准测试	神经尖峰序列	机器学习	NA	时间序列特征工程	决策树集成和深度神经网络	时间序列数据	基于多个开放获取的神经活动数据集
1878	2025-04-25	Exploration of the intelligent-auxiliary design of architectural space using artificial intelligence model 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0282158 PMID:36867635	research paper	探讨利用人工智能模型进行建筑空间智能辅助设计的综合方法	通过深度学习和语义网络分析，建立建筑空间智能辅助模型，实现设计方案的自动生成	随着网络节点数量的增加，模型在测试数据集和训练数据集上的拟合度下降	提升建筑设计行业的智能化水平和设计效率	建筑空间设计	machine learning	NA	Deep Learning	语义网络和内部结构分析模型	3D模型数据	UrbanScene3D数据集中的3D模型
1879	2025-04-25	Artificial Intelligence for Intraoperative Guidance: Using Semantic Segmentation to Identify Surgical Anatomy During Laparoscopic Cholecystectomy 2022-08-01, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000004594 PMID:33196488	research paper	本研究开发并评估了人工智能模型在腹腔镜胆囊切除术中识别安全与危险解剖区域及解剖标志物的性能	利用深度学习技术实现术中实时解剖结构识别，为外科医生提供实时引导	研究样本来自多国多机构，可能存在手术操作差异，且模型性能指标仍有提升空间	开发AI模型用于腹腔镜手术中的解剖结构识别，降低手术风险	腹腔镜胆囊切除术视频中的解剖结构	computer vision	胆囊疾病	深度学习	语义分割模型	手术视频帧	290个手术视频中的2627帧图像，来自37个国家136个机构的153名外科医生
1880	2025-04-25	Unreferenced English articles' translation quality-oriented automatic evaluation technology using sparse autoencoder under the background of deep learning 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0270308 PMID:35830434	研究论文	本文提出了一种基于稀疏自编码器（SAE）和深度学习（DL）的自动翻译质量评估（TQA）模型，用于无参考英文文章的翻译质量评估	利用稀疏自编码器在深度学习背景下进行无监督学习，优化语言向量特征的提取，并将其引入自动翻译质量评估	未提及具体的数据集规模或模型在其他语言对上的泛化能力	实现无参考英文文章的高精度自动翻译质量评估	无参考英文文章的翻译质量	自然语言处理	NA	深度学习，稀疏自编码器（SAE）	SAE, AE	文本	句子数量从1,000增加到6,000