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生信友好期刊2区新上映_期刊网免费入口(2024年11月抢先看)

内容来源:合毅科技所属栏目:导读更新日期:2024-11-27

生信友好期刊2区

𐟚€黑马期刊,审稿飞速! 𐟓š《Journal of Biomedical Science》期刊,影响因子高达9,位列2区,国人占比9.05%。𐟒奮ƒ的审稿速度超快,平均初审只需18天!𐟒言Œ且,该杂志接受范围广泛,对生信十分友好,是发表文章的好选择!𐟌Ÿ

闭眼投的纯生信医学SCI,真的香! 嘿,生信朋友们!你们是不是也在为投哪篇SCI而发愁?别担心,我来给你们推荐几篇对生信友好的SCI期刊,真的香!闭眼投,录用率杠杠的! 《Journal of Translational Medicine》 这本期刊可是2区的,影响因子有6.1,自引率才1.6%。主要收纯生信文章,对生信工作量和可视化程度要求不高,录用率有50%呢!简直是生信小伙伴们的福音。 《Cancer Letters》 这可是1区的期刊,影响因子高达9.1,自引率6.6%。主要收医学和肿瘤学的文章。审稿周期大概2.7个月,录用率也有52%。闭眼投,录用率杠杠的! 《Cancer Gene Therapy》 这本期刊是3区的,影响因子4.8,自引率2.1%。主要收医学、遗传学、生物工程和应用微生物、肿瘤学等方面的文章。虽然接受时间有点慢,但录用率很高,值得一试。 《Breast Cancer Research》 这可是1区的期刊,影响因子6.1,自引率1.6%。主要收乳腺癌研究的文章,审稿周期3个月,录用率也很高。对乳腺癌研究方向的朋友们来说,这绝对是个好选择。 《OncoTargets and Therapy》 这本期刊是4区的,影响因子2.7,自引率6.6%。主要收医学、肿瘤学、生物工程和应用微生物的文章。专注于所有类型癌症的分子诊断和靶向分子或精确治疗,录用率高且慢。 《Genomics》 这是2区的期刊,影响因子3.4,自引率2.1%。主要收生物学、生物工程和应用微生物、遗传学的文章。录用率40%,审稿周期1.5个月,对国人友好度高,高分生信文章的好去处。 总之,这些期刊对生信文章都很友好,闭眼投,录用率杠杠的!希望对你们有帮助,赶紧试试吧!

各科都有,基本不拒稿的SCI期刊 今日给大家推荐几本SCI期刊,真的超级好投! 《Chemical Engineering Journal》 分区:1区影响因子:13.3 自引率:9% 推荐理由:该刊中科院1区top,发文量大影响因子稳定上升,审稿快国人友好,不收版面费,有需要的冲! 《Sustainability》 分区:3区影响因子:3.3 自引率:18.2% 推荐理由:该刊着急见刊的首选!收稿量非常大,SSCI和SCI检索,非预警,可以放心投! 《Science Bulletin》 分区:1区影响因子:18.8 自引率:2.7% 推荐理由:该刊是我国目前唯一被SCI数据库收录的自然科学综合类学术刊物。可选OA,免收版面费! 《JOURNAL OF BIOMEDICAL SCIENCE》 分区:2区影响因子:9 自引率:1.1% 推荐理由:该刊初审一般18天,该杂志的接收范围广泛,可收纯生信! 《International Journal of Biological Sciences 》 分区:2区影响因子:8.2 自引率:1.2% 推荐理由:该刊审稿周期很短,基本3个月录用,发文量中等,但是录用非常容易! 《Molecules》 分区:2区影响因子:4.2 自引率:7.1% 推荐理由:该刊化工类里的超级水刊,神速审稿,唯一不足是OA期刊,是一本见者有份的毕业神刊。 《ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE》 分区:2区影响因子:7.5 自引率:20% 推荐理由:该刊收稿广泛,可选OA可免收版面费,时间充裕的朋友可以冲‼ 《Remote Sensing》 分区:2区影响因子:4.2 自引率:23.8% 推荐理由:该刊专注于遥感技术与应用领域的高质量研究。对创新性有一定要求。审稿周期平均3-8周。

《转化医学》SCI二区友好 𐟑‹嘿,大家好!今天给大家推荐一个超棒的SCI期刊——《转化医学杂志》(Journal of Translational Medicine)! 𐟓Š 期刊概况: 期刊名称:《转化医学杂志》 影响因子:7.4 国人占比:26.01% 自引率:1.90% 国际标准刊号:ISSN 1479-5876 EISSN 1479-5876 𐟓š 期刊亮点: 这本期刊属于JCR一区和中科院二区,接收综述类和纯生信文章。对于国内学者来说,这本期刊非常友好,自引率和年文章数都在正常范围内,不会有预警的风险。 𐟒ᠩ€‚合人群: 适合想要发表SCI论文的学者们,特别是对转化医学领域感兴趣的朋友们。 𐟓 总结: 《转化医学杂志》是一个非常不错的选择,无论你是刚开始做科研的新手,还是已经有丰富经验的学者,都可以在这里找到适合自己的研究方向和发表机会。赶紧试试吧!

新研必看!5条建议助你顺利 1. 𐟎˜Ž确毕业要求:尽早了解毕业所需的发文要求!如果是中文论文,需要是中科院核心还是北大核心?需要几篇?如果是SCI论文,需要1篇、2篇还是更多?SCI的分数是多少?中科院几区的期刊?共一作者是否可以毕业?几分的共一可以毕业? 𐟏… 奖学金和评优:奖学金和评优不仅重要,而且对找工作有很大帮助。每年至少有五月评优、十月评优和十月份奖学金评选,每次评选人数可多达几十人,综合来说并不难。按照去年的评选规则努力,你也有可能成为优秀毕业生! 𐟓 尽早开始写作:文章不限于实验性文章,还包括综述、病例报道、meta等。写文章和做实验可以同时进行,很多学校学位申请要求和大论文不一定要完全一样。顺利的话,研二就可以达到毕业要求,再安安心心写实验文章它不香吗! 𐟔 多学科交叉研究:尽量进行多学科交叉类的研究!元素越多,逻辑越强,文章的分数就越高。比如生物医学结合材料,临床数据结合生信,实验数据结合生信,大数据结合算法等等,都是特别容易出高分的点。在设计前就可以把相关的元素和框架搭好,这样做起来会事半功倍。 𐟚렦‹’绝帮别人擦屁股:研究生特别是硕士研究生时间精力有限,在短短的三年内很难兼顾多个课题。同时,擦屁股的性质也就决定你无法拿到文章一作,而大多数情况下国内并没有很看重非CNS的共一,所以不要拿你自己毕业的时间去帮别人出文章!

𐟔姺倫Ÿ信高分文章解析𐟔 𐟓š今天,我们深入探讨一篇23年6月发表的纯生信高分文章,其影响因子高达8.8,被中科院收录在2区。 𐟔쨯姠”究利用多组学分析和机器学习技术,全面解析了肌肉浸润性尿路上皮癌的分子亚型及预后。通过深入探究,作者揭示了与癌症染色质重塑和MUC相关的23个转录因子及其潜在调节因子。 𐟒Š其中,AR、ERBB2、FGFR3和FOXA1在CS1和CS2中显著激活,而EGFR、TP63、HIF1A和STAT3则在CS3中特异性富集。这些发现进一步强调了表观遗传驱动的转录网络在区分不同分子亚型中的关键作用。 𐟛᯸此外,研究还定量了微环境细胞的浸润水平,并指出免疫细胞浸润在CS1和CS3中显著增加,而在CS2中相对较低。这一发现为理解肿瘤免疫在肿瘤发生和进展中的角色提供了新的线索。 𐟓ˆ为了验证亚型的稳定性,作者选择了每个亚型特异性上调的20个基因作为分类器,并在多个外部队列中进行验证。结果令人鼓舞,CS2在所有亚型中展现出最佳的预后。 𐟎列€后,研究构建了一个强大的预测模型——CMLS,并通过多个数据集进行了验证。该模型显示出卓越的预测能力,为临床实践中MUC患者的预后评估、风险分层和个性化治疗提供了有力支持。 ✨总的来说,这篇纯生信高分文章为我们提供了关于肌肉浸润性尿路上皮癌的全新见解,展现了多组学分析和机器学习在癌症研究中的巨大潜力。

网络药理学助力中药复方轻松发一区SCI 最近大家都在讨论生信,网络药理学更是其中的热门话题。其实,网络药理学真的很简单,就是在线预测嘛!但它能帮你找到中药复方的潜在靶点和通路,真是太棒了!今天我们就来看看一篇基于网络药理学预测并依赖铁死亡的中药复方如何轻松发表一区SCI。 𐟓Š 文章概况 期刊名:Phytomedicine 影响因子:7.9 题目:Network pharmacology-based study on the mechanism of ShenKang injection in diabetic kidney disease through Keap1/Nrf2/Ho-1 signaling pathway 𐟒ᠦ€路解析 列出肾康注射液(SKI)中的多种成分,并将其输入TCMSP系统进行预测,得到280个潜在基因。 将这些基因与可能诱发糖尿病肾病(DKD)的基因取交集,进行GO/KEGG富集分析和药物成分疾病目标网络分析,发现可能影响铁死亡(排名靠后,略显牵强)。 进行表型验证,包括小鼠的体重、血脂、肾功能、肾脏组织学和氧化应激水平。 检测肾脏内铁离子和铁死亡通路变化。 进行细胞实验和影响铁死亡的Keap1/Nrf2/Ho-1通路验证。 𐟛 ️ 数据库和生信工具 网络药理学系统:TCMSP system 疾病相关基因检索:GenGards, OMIM, drugbank, TTD, Disgene 蛋白互作分析:Sting 蛋白互作画图:Cytoscape 3.9.0(画图至少花了2个小时) GO/KEGG分析:Metascape数据库 𐟌Ÿ 总结 这篇文章通过幻想一个通路,然后利用网络药理学强行解释,再在动物和细胞上找相应的表型。虽然看起来简单,但效果却非常好。希望这篇文章能给你一些启发,毕竟循证医学还是很重要的嘛!

网络药理学步骤流程图 现在,越来越多的人开始接触生信研究,网络药理学作为一种在线预测工具,其实非常简单易用。它不仅能帮你绘制出精美的网络图,还能帮你找到中药复方的潜在靶点和通路。下面,我们将通过一篇文章,看看如何基于网络药理学预测并发表一区SCI。 𐟓š 期刊:Phytomedicine 𐟓ˆ 影响因子:7.9 𐟓 题目:Network pharmacology-based study on the mechanism of ShenKang injection in diabetic kidney disease through Keap1/Nrf2/Ho-1 signaling pathway 思路解析: 1️⃣ 首先,他们列出了肾康注射液(SKI)中的多种成分,并将其输入到TCMSP系统中进行预测,得到了280个潜在的基因。 2️⃣ 然后,将这些基因与可能诱发糖尿病肾病(DKD)的基因进行交集分析,并进行GO/KEGG富集分析和药物成分疾病目标网络分析,发现可能与铁死亡有关(虽然排名靠后,但有点牵强)。 3️⃣ 进行表型验证:观察小鼠的体重、血脂、肾功能、肾脏组织学和氧化应激水平。 4️⃣ 检测肾脏内铁离子和铁死亡通路的变化。 5️⃣ 进行细胞实验和影响铁死亡的Keap1/Nrf2/Ho-1通路验证。 𐟔 数据库和生信工具: 网络药理学系统:TCMSP system 疾病相关基因检索:GenGards, OMIM, drugbank, TTD, Disgene 蛋白互作分析:Sting 蛋白互作画图:Cytoscape 3.9.0(画图花了不少时间) GO/KEGG分析:Metascape数据库 𐟒ᠦœ€后,提醒大家,这篇文章没有检测AST和ALT等肝功指标,以验证药物的肝毒性。 通过以上步骤,你可以轻松发表一篇基于网络药理学的中药复方研究SCI论文。简言之,就是幻想一个通路,然后网络药理学强行解释一下,最后在动物和细胞上找一找相应的表型。这样一篇文章就可以复现出来,美其名曰循证医学。

生信入门指南:从零开始到高手之路 𐟌Ÿ大家好!学习生物信息学(生信)可不是一件容易的事,需要做好长期战斗的心理准备。我们都希望在学习过程中由浅入深,逐步深入,不断练习和实践。然而,生信的历史比计算机编程短得多,所以如果你想要一门程序设计的入门资料,每种语言都可以找到几本书。 𐟍“生物信息学毕竟还是和生物有关,完全没有生物知识是说不过去的。那么对于初学者来说,想要进入这个领域,我觉得一开始需要重点搞清楚几个基本概念。 𐟑€比如,什么是基因组、转录组、蛋白组、染色体、基因、基因重组、进化/演化、表观遗传、变异、变异类型、NGS技术、测序仪的工作原理以及DNA是如何被测出来的等等。 ⚠️因为,你只有真正了解数据是如何来的,才能更好地明白数据该如何处理和分析,以及如何才能有效地挖掘出它背后隐含的生物知识。 𐟌𜦎訍思路: 方案1:生信挖掘分子机制,然后用临床标本做PCR、WB、IHC。做到这步有运气成分能到二区水刊,几率比较小,看做的内容和思路方向。 方案2:在方案1的基础上,生信挖掘分子机制,然后用临床标本做PCR、WB、IHC,再养细胞,PCR、WB看表达,敲降过表达看细胞增殖、迁移、侵袭、凋亡。然后再动物上干预基因看通路。 方案3:临床上找有意思的分组,取临床标本测序,单细胞或多组学测序,或者蛋白修饰测序。 方案4:找个药物,干预动物模型,做多组学测序。 综合下来:方案2、3、4都大概率能上二区,稳妥点做做方案2、3。 还有目前较火的孟德尔随机化。那孟德尔随机化+生信分析呢? ——————————𐟓‹—————————— 𐟌𗥹𓥹𓥌𚧕™下你研究的方向𐟒갟’갟’꠰Ÿ˜我来看看数据和思路𐟑𐟑𐟑

免疫浸润研究揭秘:生信分析的必看指南𐟔 𐟌ˆ 免疫系统,这个复杂而强大的身体防御网络,如何通过科学的方法进行深入探索? 𐟍… 今天,我们将一起揭开免疫浸润研究的神秘面纱!免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成,它们共同维持着我们身体的生理平衡。 𐟒™【分析目的】 𐟑‰𐟏𜱮 通过差异分析筛选出与疾病相关的基因,用校正前后的箱线图、火山图、热图直观展示(3-4个图); 𐟑‰𐟏𜲮 探究疾病与免疫细胞浸润之间的潜在联系,用堆叠图、热图、小提琴图深入分析(6-8个图); 𐟑‰𐟏𜳮 应用加权基因相关网络分析(WGCNA)构建共表达网络,筛选出候选的生物标志物或治疗靶点(聚类图、热图,6-8个图); 𐟑‰𐟏𜴮 对免疫相关的差异基因进行GO和KEGG富集分析,探讨其分子功能和生物学过程(气泡图、柱状图、circos图,4-6个图); 𐟑‰𐟏𜵮 构建基于免疫因素的风险评分模型,并进行验证(森林图、拟合曲线图、曲线图、折线图,6-12个图); 𐟑‰𐟏𜶮 制作列线图,使预测模型结果更真实,有助于疾病评估(森林图、曲线图,4-6个图)。 𐟒™【临床意义】 ☑️1. 分析免疫学特征与基因特征之间的关联,预测疾病对免疫治疗的反应; ☑️2. 建立新的列线图,改善日常临床实践中的风险分层; ☑️3. 开发可靠的生物标志物,预测疾病患者的预后和治疗反应; ☑️4. 理解疾病中关键调控分子,更准确地估计术后患者的长期结果; ☑️5. 采用生物信息学方法筛选和分析可能与疾病免疫微环境和预后相关的基因; ☑️6. 提供免疫影响患者临床结果的机制见解,确定疾病的潜在预后和治疗靶点; ☑️7. 从基因层面开发和验证新的预后模型,为个性化治疗提供指导。 𐟒™【推荐范围】 心血管内科、神经内科、神经外科、骨科、妇产科、耳鼻喉科、皮肤科、呼吸内科等多学科领域。 𐟓š今天的分享就到这里,希望能帮助到大家更好地理解和应用免疫系统。如果有任何问题,欢迎在评论区交流哦~

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