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生信结合实验期刊新上映_期刊发表价格一览表(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

生信结合实验期刊

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！

给新研究生的5个实用建议 1. 𐟎˜Ž确毕业要求：尽早了解毕业需要发表的文章数量和质量要求。比如，你需要发表中科院核心还是北大核心？需要几篇？如果是SCI，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？共一作者能否毕业？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，还能在找工作时加分。每年会有多次评选机会，包括五月评优、十月评优和十月份奖学金评选。按照去年的评选规则努力，你也有可能成为优秀毕业生！ 𐟓 文章写作与修改：尽早开始写作和修改文章。文章类型不限于实验性文章，还包括综述、病例报道、meta等。写文章和做实验可以同时进行，毕竟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。 𐟌 多学科交叉研究：尝试进行多学科交叉研究，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，都是容易出高分的领域。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！

11模型征服SCI！可解释性创新机器学习算法的创新一直是科研人员努力攻克的关键点，尤其是可解释性。想象一下，如果机器学习模型不再是一个难以捉摸的“黑盒子”，而是能够清晰地解释其预测逻辑和决策依据，那将为科研和实际应用带来多大的便利和可能性。苏州大学附属儿童医院的李艳红教授团队成功将可解释性融入机器学习算法中，建立并验证了一个能够精准预测儿童急性肾损伤风险的模型。全文纯生信0实验，如何征服SCI医学1区Top期刊？以下是几条创新点总结：构建11个机器学习模型并比较性能通过构建11个不同的机器学习模型，团队比较了它们的性能，最终确定了最优模型。减少特征数量团队发现，只需8个特征就能构建出最优模型，这大大减少了计算复杂性和过拟合的风险。模型验证该模型在内部验证集和外部验证集中均表现优异，显示了其良好的泛化能力。提高可解释性利用SHAP方法，团队提高了模型的可解释性，使得模型预测的逻辑和依据更加清晰。研究背景急性肾损伤（AKI）是儿科重症监护病房（PICU）常见的严重器官功能障碍，早期识别和预测对于改善患儿预后至关重要。然而，当前的AKI诊断标准在敏感性和特异性方面存在不足，同时AKI的异质性也限制了生物标志物的临床价值。因此，研究旨在利用机器学习（ML）方法，建立并验证一个可解释的AKI预测模型，以改善AKI的早期识别，进而评估其对儿科重症监护病房儿童预后的影响。数据来源研究推导队列包括2020年9月至2021年1月在四个独立PICU住院的957名儿童，被分开进行训练和内部验证，并使用2021年2月至2022年2月入院的866名儿童的外部数据集进行外部验证。研究思路通过收集不同时间段的PICU儿童数据，利用易于获取的医疗特征，比较多种ML算法的预测性能，筛选出最优模型。随后，通过SHAP方法解释模型特征重要性，确定概率阈值，并结合KDIGO标准评估模型在不同亚组中的预后意义。主要结果模型开发和性能比较最终模型最终模型的外部验证模型解释预后影响小结本文构建了一个可解释的机器学习模型，专门用于预测危重儿童AKI的风险，同时深入探讨了模型预测结果对患儿预后的影响。这一创新性的模型不仅具备出色的预测性能，更重要的是突破了传统机器学习模型解释性差的局限，提供了全局和局部两种解释方式，增强了模型的可信度和可接受度。

网络药理学：从零开始到发表SCI的指南网络药理学其实并没有大家想象的那么高深莫测。今天，我就来分享一些我自己学习网络药理学时用到的各种资料，希望能帮到大家。网络药理学的基础概念 𐟌 网络药理学是基于药物与药物之间在结构、功效等方面的相似性，以及机体内靶标分子和生物效应分子的多种相互作用关系，通过构建药物-药物、药物-靶标等网络来预测药物的功效以及特定功效对应的药物。简单来说，就是通过分析药物之间的相互作用关系来理解药物的疗效。中药网络药理学的分析思路 𐟌🊊中药网络药理学主要基于中药复方，利用系统生物学与系统药理学的原理，研究中药的多成分、多靶点特点。分析思路通常分为三步：第一步：找到有效靶点。通过数据库、文本挖掘或软件预测等手段找到某方剂、药对或中药中的有效靶点。这一步的加分项是通过计算机模拟和体外实验（如SPR分析、Biocore）等验证药物小分子与靶分子之间的作用位点。第二步：筛选靶分子相关的生物学功能和分子通路。通过GO/KEGG富集分析来筛选靶分子相关的生物学功能和分子通路。第三步：构建互作网络。可以是药物-活性成分-相关生物学功能/通路之间的互作网络，也可以是活性成分-相关生物学功能/通路-表型/疾病之间的互作网络，甚至是靶分子之间的互作网络。这一过程中的每一步的预测，也可以根据预测网站或软件等分析工具加上对应的统计值表格。干湿结合的中药网络药理学研究 𐟒簟”劊这类研究侧重于实验研究，一般IF在3-5分之间。把网络药理学当作筛选靶基因、相关生物学功能、通路的预测手段，也是按三步走的策略，每一步再通过常规的分子生物学、细胞生物学的技术加以验证。网络药理学与生信结合的分析套路 𐟓Š𐟌 这类研究把生信分析套路和网络药理学套路有机结合，一般IF在1-6分左右。第一步是通过数据库、文本挖掘或软件预测等手段找到某方剂、药对或中药中的有效靶点。这一步的加分项是通过计算机模拟和体外实验（如SPR分析、Biocore）等验证药物小分子与靶分子之间的作用位点。网络药理学做图软件 𐟖寸常用的网络药理学做图软件有三个，分别是Cytoscape、Gephi和VisANT。这些软件可以帮助你更好地理解和可视化药物之间的相互作用关系。网络药理学相关文献 𐟓– 网络上有很多关于网络药理学的文献，可以通过数据库或学术期刊网站进行搜索和下载。这些文献可以为你提供更多的研究思路和方法参考。 TCMSP中药网络药理学资料 𐟌🊊TCMSP（中药系统药理学数据库）提供了大量的中药网络药理学资料，包括KEGG通路富集分析、GO功能富集分析等视频教程和脚本文件。这些资料可以帮助你更好地理解和应用中药网络药理学。总结 𐟓 网络药理学并不是高不可攀的学问，只要掌握了基本的概念和分析思路，再加上一些实用的工具和资料，你也能轻松上手。希望这篇指南能帮到你，祝你早日在SCI上发表自己的研究成果！

无实验SCI！小檗碱抗炎新解今天要给大家介绍一篇超棒的文章，它于2024年6月发表在Phytomedicine杂志上，影响因子高达6.8分！这篇文章可是纯生信的经典之作，居然能在没有做实验的情况下发表在1区，真是让人羡慕不已。这篇文章的研究者巧妙地从抗炎角度入手，探讨了中药单体小檗碱在多种炎症相关疾病模型中的作用，包括类风湿性关节炎、动脉粥样硬化、阿尔茨海默病和乙型肝炎等。他们通过多维视角进行网络药理学分析，再结合分子对接技术，不仅深入了解了小檗碱在炎性疾病治疗中的有效性，还增大了数据量，避免了湿实验的繁琐。整体分析思路非常简单，只要换个中药单体或者几种类似疾病，就能轻松复现这篇文章的方法。对于经费紧张的课题组来说，这真是一个不二之选，打造一篇6分+的文章变得如此简单！如果你也想借助生物信息技术完成自己的小论文，但苦于没有相关经验，不妨参考一下这篇文章的设计思路。无数生信文章的套路都可以复现，赶快行动起来吧！题目：小檗碱抑制炎症的分子机制及网络药理学分析杂志：Phytomedicine 影响因子：IF=6.8 发表时间：2024年6月本研究使用相关关键词从Web of Science、PubMed、谷歌学术和Scopus检索截至2023年7月关于小檗碱抗炎药理作用和机制的最新研究。采用网络药理学和生物信息学分析来预测黄连素对潜在疾病的治疗作用和机制。具体来讲，首先是从OMIM、DisGeNET和GeneCards数据库筛选目的疾病相关的靶标，再将得到的靶标整合到STRING平台中，建立蛋白质-蛋白质相互作用，使用Metascape平台进行功能富集分析，筛选具有高度值的核心靶标。从而为进一步研究小檗碱治疗炎症性疾病的机制奠定了基础。这两年凭借纯生信发文章可谓越来越难了，大家通常都会选择干湿结合的方法，这篇文章却能凭借纯生物分析技术发表1区SCI，使人眼前一亮。仔细看来，这篇文章的研究内容并不复杂，操作难度也不高，将网络药理学+分级对接进行了完美地有机结合，选择多种疾病模型进行研究。最重要的是避免了长时间泡在实验室的巨大工作量，不仅节约时间，对经费紧张的课题组堪称不二之选,打造出一篇6分+的文章so easy！真诚建议还没发表小论文的同学可以参考这篇研究来设计自己的文章框架，换个成分，换个靶点，下一篇accept就是你的，需要帮助的话随时滴滴哦！

国产医学期刊推荐：高影响因子，低退稿率 𐟓Š WJG：医学领域的“水刊鼻祖” 影响因子（IF）：4.3（2023年）发文量：542.5篇，国人占比34% 自引率：4.7% 中科院分区：大类学科医学3区，小类学科胃肠肝病学3区点评：自1997年发行以来，WJG以其广泛的收稿范围和快速的审稿速度著称。虽然现在的发表难度有所增加，但整体审稿过程依然迅速，可能在1个月内就能接受稿件。 𐟓Š 的国产医学SCI：高影响因子，国人发文多影响因子（IF）：4.6（2023年）发文量：88篇，国人占比87% 自引率：4.3% 中科院分区：大类学科医学2区，小类学科药学、全科医学与补充医学在3区版面费：适中点评：这本期刊几乎全是国人学者发文，影响因子稳定上升，认可度高。目前在中科院2区，无预警信息，期刊质量上没有负面评价。关键版面费也不贵，适合医学领域有稿件的小伙伴。 𐟓Š Thoracic Cancer：肿瘤学领域的热门期刊影响因子（IF）：2.9（2023年）发文量：417篇，国人占比60% 自引率：3.4% 中科院分区：大类学科医学3区，小类学科肿瘤学、呼吸系统4区点评：Thoracic Cancer是中科院医学3区期刊，文章质量高，审稿速度快，编委会有许多国人大佬。主要偏向肿瘤学、肺癌、生信加细胞实验等领域，是备受国人青睐的高录用期刊。 𐟓Š ：肿瘤领域的“灌水手选” 影响因子（IF）：5.1（2023年）发文量：44篇，国人占比78% 自引率：9.8% 中科院分区：大类学科医学2区，小类学科肿瘤学3区点评：这本期刊对国人发文非常友好，影响因子缓慢增长。收稿范围广泛，包括肿瘤病因与流行病学、肿瘤细胞分子生物学、肿瘤病理学等。期待这本期刊的后续发展。

科研必备工具推荐：提升效率的实用软件科研工作需要各种工具来辅助，以下是一些我个人觉得非常实用的科研工具推荐：文献阅读和管理 𐟓š 知云：这个工具非常适合阅读和整理文献，界面友好，功能强大。 Endnote：经典的文献管理软件，功能全面，适合各种用户。小绿鲸：专门为科研人员设计的阅读工具，支持多种文献格式。实验流程设计 𐟔슓tar protocols：这个网站非常实用，输入关键词就能找到大量的学术实验设计技术路线。高水平期刊：阅读Nature等高水平期刊的文章，可以训练科研思维，了解最新的科研动态和前沿技术。优秀硕博论文的技术路线图和章节逻辑：这些资源可以帮助你更好地组织实验和写作。数据分析 𐟓Š Prism：可以做各种漂亮的图表，包括折线图、热图、小提琴图、箱状图等，还能进行统计分析和公式拟合，配色也很专业。 Origin：主要用于公式拟合和科研绘图，功能强大。 R语言：生信统计分析的好工具，适合需要进行复杂数据处理的科研人员。论文写作 ✍️ Paperpass：免费查重网站，保密性好，适合需要查重的科研人员。 Grammarly：检验写作语法错误的工具，帮助你减少语法错误。曼彻斯特学术短语：汇总了很多专业学术短语，写作时非常实用。这些工具可以帮助你更高效地进行科研工作，提升工作效率和质量。希望对你有所帮助！

纯生信烂大街？连四大神刊都拒稿！最近有不少粉丝问我：纯生信文章还值得做吗？我的答案是，如果你不是生信的老司机，没有能力做大量实验，还是别碰纯生信了。这东西已经被玩了好几年，烂得不行，简直超级无敌烂。别说其他期刊了，就连江湖上四大神刊之一的Medicine都看不上眼了。人家直接要求你补实验，不管你是不是热点，有没有创新，没有补实验就直接拒稿，态度坚决得很。 Medicine虽然名声不好，被很多单位拉黑了，很多人也看不起这本期刊，但现在很多有纯生信文章的人想高攀这本期刊都高攀不起了。因为人家只要补了大量实验的生信文章，纯的不要了。如果你在2018年搞纯生信，根本就不用投Medicine，随便都能找到期刊，不存在纯生信文章发不出去的现象。现在刚好反过来了，纯生信文章基本都是发不出去的，能发出去的少之又少。这就是早学与晚学的区别。如果纯生信还像以前那么好发，大家就不会跑去搞孟德尔随机化了。当然，孟德尔随机化也会遭遇纯生信的命运，被玩几年后，也会彻底烂大街，想发篇水刊都发不了。任何发文方法都是有生命周期的，好发的时光是非常短暂的，一下子就错过了。

𐟓– 医学四区SCI期刊推荐：对国人友好！ 𐟑‹ 大家好！今天为大家推荐一本对国人非常友好的四区SCI期刊——《European Journal of Medical Research》。这本期刊由英国独立出版商BMC（BioMed Central）出版，成立于2009年。 𐟓Š 该期刊涵盖了广泛的医学学科领域，特别是内科、外科、神经病学、传染病和重症监护医学等。最新影响因子为4.981分，在JCR中属于Q2分区，但在中科院分类中为4区期刊。 𐟓š 值得一提的是，这本期刊是开放获取（OA）的，这意味着任何人都可以免费阅读和下载文章。这使得它在生物信息学（生信）方面的文章接收度较高。 𐟔젤𛎦œ€新的文章来看，该期刊主要接收医学研究实验领域的文章，尤其是临床与分子生物学相关的研究。去年的自引率为1.2%，这表明期刊的引用率相对较低。 𐟌Ÿ 最重要的是，这本期刊对国人的包容度非常高。在影响因子一度飙升到4.9的情况下，国人的发文率占比高达35%以上，而且接受率也非常高。这对于国内科研人员来说，无疑是一个非常好的选择！ 𐟓

临床医生即将迎来一场前所未有的富贵盛宴！ 𐟎‰ 一篇结合孟德尔随机化和机器学习方法的生信研究，探讨了疾病的发病机制。虽然数据来源于公共数据库，但整体复现难度并不高，且分析非常细致。 𐟌ˆ 题目：在非特异性眼眶炎症免疫治疗策略的背景下，基于生物信息学验证和机器学习的嘌呤代谢相关基因特征探索期刊：Frontiers in Immunology 影响因子：IF=7.3 发表时间：2024年3月 𐟒ᠧ ”究思路在识别和验证与非特异性眼眶炎症（NSOI）相关的嘌呤代谢基因（PMG）时，采用了全面的生物信息学策略。通过差异基因表达分析和已知PMG的精选列表交叉比对，明确了在NSOI中可能发挥作用的基因。借助基因集富集分析（GSEA）与基因集变异分析（GSVA）等手段，深入探究这些PMG的生物功能及相关路径。经过Lasso回归和支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）的进一步优化，识别了关键的枢纽基因，并评估了其在NSOI诊断方面的能力。此外，还分析了这些枢纽PMG和相关临床参数的关系。为验证结果，剖析了GSE58331和GSE105149数据集中的表达数据，重点研究了被视作对NSOI病理学极为重要的七个PMG。 𐟓Š 主要结果 DEG识别和主成分分析 PMG的富集分析模型的构建 GSEA分析免疫细胞 GSVA分析药物-基因相互作用常见RNA的鉴定和miRNAs-lncRNAs共享基因网络的构建关键基因验证模型验证孟德尔随机化分析 𐟎‰ 总结：该研究通过差异基因表达分析和已知嘌呤代谢基因（PMG）的精选列表交叉比对，找出了在非特异性眼眶炎（NSOI）中或许发挥作用的基因。运用基因集富集分析与基因集变异分析等手段深入探究这些PMG的生物功能和相关路径，还从GEO公共数据库筛选出临床数据，对基于Lasso回归和支持向量机结合的模型进行训练与测试，达成了高精度的预测成效。研究成果显示，借助通路富集和孟德尔随机化等分析，众多成分基于疾病的复杂本质展开协同与相互作用。你也想要在科研道路上更进一步，发表高分SCI吗？别犹豫，赶紧行动吧！

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