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生信期刊最新视觉报道_生信期刊排名(2024年11月全程跟踪)

内容来源：合毅科技所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

生信期刊

找lncRNA秘籍𐟔 在生物信息学研究中，寻找与特定基因集和表型相关的lncRNA至关重要。以下是一些实用的方法，帮助你在生信分析中找到你感兴趣的基因集：数据库资源𐟓Š 随着生物信息学的发展，许多数据库应运而生，涵盖了各种类型的基因信息。例如，IMMPORT官网提供了2000+免疫相关基因和通路，而铁死亡数据库则收录了100+铁死亡基因。根据你的研究领域，选择合适的数据库进行搜索。 GSEA官网𐟌 GSEA官网提供了丰富的基因集资源。你可以通过注册教育邮箱，下载你感兴趣的基因集。只需输入关键词，就能检索到所有相关的基因集，这是寻找基因集的常用方法。高质量文献𐟓– 从已发表的高质量文章中搜集基因集也是一个不错的选择。推荐至少是NC（Nature Communications）级别的文章，因为这些文章的质量较高，能够为你的研究提供可靠的起点。比如，如果你想寻找m6A相关基因，可以去高分生信期刊如Molecular Cancer中寻找，这些文章通常会在补充材料中提供相关基因。自定义筛选𐟔 虽然自定义筛选通常不常用，但在研究lncRNA、miRNA等非编码RNA时，可能需要结合特定的筛选标准。例如，如果你想寻找铜死亡相关的LncRNA，可以先找到10个铜死亡基因并提取表达矩阵，然后与10000+ LncRNA的表达矩阵进行相关性分析（如Pearson或Spearman分析），再制定标准（如相关系数＞0.6，P＜0.01），提取所有满足条件的LncRNA。通过以上几种方法，你可以更有效地找到与特定基因集和表型相关的lncRNA，为你的生物信息学研究提供有力支持。

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！

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！

生信SCI论文期刊，有稿就收几乎不退稿

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。

公共卫生领域的100本SCI医学期刊信息。「医学 sci」「生信分析」「国际期刊」「医学 sci 推荐」「医学晋升」「生物科研」

《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！

生信分析为何频频被拒？最近，生信分析在学术界的风头似乎有些不如从前，许多研究者开始转向孟德尔随机化研究。这不禁让人回想起十年前，大家纷纷弃用meta分析，转而研究生信的情景。𐟤” 那么，为何生信分析现在变得如此困难呢？其实，这背后的原因并不复杂。首先，生信分析本身需要大量的实验数据和复杂的分析方法，这使得其发表难度极大。根据内部数据显示，生信文章的被拒率竟然高达90%以上，即使是那些已经做了简单实验的研究，也难以逃脱被拒的命运。𐟘“ 其次，学术界对生信分析的认可度并不高。期刊和单位往往更倾向于那些经过严格实验验证的研究，而生信分析由于其主观性和不确定性，往往难以获得足够的信任。𐟙…‍♂️ 那么，生信分析为何在学术界难以立足呢？这可能与学术发展的规律有关。随着科学研究的不断深入，新的研究方法和理论不断涌现，而生信分析作为一种相对较新的研究方法，自然会面临更多的挑战和质疑。𐟔 因此，对于那些正在考虑是否要投身生信分析的研究者来说，这是一个值得深思的问题。生信分析虽然有其独特的优势，但也需要面对更多的挑战。如何在这两者之间找到平衡点，将是一个值得考虑的问题。𐟤” 总之，生信分析的未来充满了变数和挑战。对于那些有志于在这一领域取得突破的研究者来说，他们需要做好充分的准备，迎接未来的挑战。𐟌Ÿ

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。

生信分析热点：速度与内卷的较量 𐟏 最近，生信分析的热度真是蹭蹭往上涨，仿佛一夜之间，大家都开始关注这个领域。只要有个新热点冒出来，立马就会被无数人拿来做生信分析。去年铜死亡刚被报道，结果铜死的生信分析文章就如雨后春笋般冒出来，速度惊人；今年双硫死亡一出来，大家又争先恐后地抢发双硫死亡的生信文章。生信分析的更新速度真是让人瞠目结舌，玩速度、玩内卷，全看谁能卷得过谁。有些朋友总觉得自己是第一个做热点的，觉得自己占了先机，获得了最大的出版优势。通过文献检索，你可能没找到那篇流行的生信文章，所以觉得自己特别牛。但实际上，很多人可能比你早做，只是你没找到，也没看见。还有一种疑惑是：明明这个生信热点还没出来，为什么期刊主编秒拒？其实，角色不同，看到的生信热点市场也不一样。你认为这个热点才刚刚开始，但在期刊主编或审稿人眼里，可能已经烂大街了。所以，认清文章的定位，选好期刊，才是关键。总之，生信分析的竞争越来越激烈，大家都在抢热点、抢速度。希望大家都能找到自己的方向，做出有价值的分析，而不是盲目跟风。𐟒ꀀ

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