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接收生信算法的期刊直播_查重26.6%算抄袭吗(2024年11月全新视觉)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

接收生信算法的期刊

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！

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！

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。

𐟌𑤻Ž生物统计的热门专业退学后的新起点𐟌Ÿ 𐟎“背景：211本科和硕士/中药专业转生物统计/硕士期间参与了多种生物信息分析项目/博士在读期间学习了半年多的临床试验设计/现于股份制银行轮岗中 𐟌ˆ体验：相较于过去，现在感觉非常好，精神上和物质上都有所提升 𐟒𜥅𓤺Ž生物统计硕士就业和深造的观点： 1️⃣ 工业界就业岗位： 𐟒Š药企岗位：药企提供的工资大致相同，适合自己最重要，大平台的培养价值大于小公司。 𐟒𛧔Ÿ信工程师：对生物学背景和计算机能力要求高，适合热爱算法和平台开发的人。 𐟒𜓁S程序员：工作较为清闲，适合内向的人，相对其他岗位较为枯燥，但可以做到工作与生活平衡。 𐟓Š统计师：硕士学历通常被视为统计师，需要同时进行统计和编程，工作相对杂乱，晋升竞争力较弱。 2️⃣ 深造路径： 𐟌美国PhD：对大多数人来说，美国PhD是首选。 𐟏륅𖤻–PhD：包括国内PhD和企业联培专博，对国内学历内卷和恶劣的科研环境而言，可能不太值得。

本科生到PI如何高效学习生物信息学？生物信息学是一门涵盖多个领域的交叉学科，包括组学分析、算法研究、数据库构建以及测序原理等。那么，不同层次的学生该如何学习生物信息学呢？本科生如果你是生物信息学专业的学生，建议跟随学校的课程设置进行学习。此外，还需要探索组学分析的基本套路，为未来的研究打下基础。同时，加强数学和计算机科学的学习，也可以为转行做算法研究打下基础。对于生物和临床专业的同学，可以在本科阶段先学习差异分析，为以后的分析工作打下代码和统计学基础。研究生和博士生对于临床学硕、专硕、生物和基础医学的学生，实验室工作可能比较繁重。而生物信息学则不需要长时间待在实验室。可以根据课题需求进行专项学习，比如专注于单细胞研究，重点学习相关的代码和了解核心算法。博后到了博后阶段，你已经成为了实验室的中坚力量。如果没有强烈的需求，只需能看懂结果并了解代码即可。在撰写项目申请书时，可以将这些作为前期基础。 PI 对于已经是PI的老师，建议阅读最新的CNS论文，了解最新的研究方法和思路。如果需要，可以聘请专门的博后进行生物信息学研究。如何学习代码？本科生：全面学习，能学多少学多少。硕博生：以解决问题为目的进行学习。是否需要学习R语言或Python等编程语言，取决于个人兴趣和需求。如果对代码感兴趣或者希望提高工作效率，可以学习这些语言。如果只是进行简单的分析或画图，Excel完全够用。代码学习的程度可以根据自己的需求来定，了解基本语法，能描述清楚问题即可。推荐资源生信技能书：一本很好的生物信息学学习资源。本文不完整，如果有问题请留言，我会在有时间时进行回复。

生物信息学：转行的最佳选择还是陷阱？ 𐟚豰月23日更新：没想到这么多人关注，本来是深夜emo的时候随便写写𐟥𒣀‚以下内容都是个人在秋招过程中的一些体会，纯主观，不对任何选择负责！可能存在个人信息疏漏或者我的能力不足，理解当下的就业市场。如果我说了很幼稚的话，那就当博大家一笑吧。 𐟚褻夸‹内容总结：如果你想继续留在学术界，请忽略以下所有话；如果你想转换赛道，也仅供参考，只是我对2025年秋招生物对口/转行的一点思考。 1️⃣生物信息学的思考：在编程和AI大行其道的背景下，没有能力手撕代码的调包生信真的处于劣势。求变有两条路：深入挖掘生物信号的统计规律，走数据分析路线；或者拼算法，搞点热门的方向，比如深度学习、NLP和AI医疗。 2️⃣组学分析市场需求：蛋白组＞代谢组＞转录组≈单细胞＞＞＞基因组（在sc-seq单价持续下降的情况下，单细胞也会渐渐向基因组靠拢）。 3️⃣基础湿实验的建议：不到万不得已不建议回到基础湿实验发展，非要做那就：肿瘤＞蛋白＞干细胞＞其他任何，尽量向生物制药/生化靠拢，还有机会去做试剂研发。 4️⃣亟待探索：生物医学工程-随着IVD的崛起，BME今年秋招情况看起来比生物医学要好（人家本来就是电子信息自动化的，你生物能比吗•ᴗ•𐟒篼‰。但是存在交叉多内容杂难转行，同时行业寡头出现，尤其是医学图像处理方向真是卷成麻花。行业学科壁垒对于生物基础的学生来说比较高，感觉适合传统工科转行。

公共数据库纯生信发7.4分，如何做到？ 𐟎‰ 干货满满！这篇文章完全基于公共数据库，没有任何实验数据，竟然还能拿到7.4分的高分！𐟔劊𐟓š 文章采用了纯生信的方法，所有数据都来自公共数据库。免疫组化分析直接使用了HPA数据库，真是做到了极致！𐟒ꊊ𐟒ᠧ”𑤺Ž没有实验数据，对生信部分的要求自然更高。文章中使用了1548个程序性细胞死亡相关基因，涵盖了铁死亡、铜死亡、焦亡等多种死亡方式。𐟌 𐟔砤𝜨€…还收集了10种常用的机器学习算法，组合成101种不同的模型，最终选择了表现最佳的模型。此外，还加入了泛癌分析作为验证，这种做法在最近越来越流行。𐟓ˆ 𐟓Š 总的来说，这篇文章内容丰富，思路清晰，复现起来相对容易。快来学习一下吧！𐟌Ÿ

中国科大在评估染色体外环状DNA检测方法取得进展 10月25日，中国科学技术大学生命科学与医学部瞿昆教授课题组在《自然•通讯》期刊上发表了文章“Comparative analysis of methodologies for detecting extrachromosomal circular DNA”，系统性评估了7种在测序数据中鉴定eccDNA的分析算法及7种不同实验建库方法的性能和差异。染色体外环状DNA（Extrachromosomal circular DNA, eccDNA）作为一种在真核细胞内广泛存在的环状DNA，在肿瘤研究中具有重要意义。在肿瘤细胞中，eccDNA参与癌基因扩增，基因转录调控和肿瘤异质性，从而促进肿瘤发生和发展。因此，对eccDNA的深入研究可以推动我们对肿瘤发病机制的理解，也为靶向药物的开发提供新的方向。目前，尽管已有多种测序建库方法和生物信息学算法用于eccDNA的鉴定，但eccDNA片段的大小多样且来源于不同基因组区域，实验和分析结果在不同方法间存在较大差异，给研究人员选择最适分析算法和实验方法带来挑战。现有的评估通常只关注准确性或计算需求等单一因素，并且往往基于过于简化的模拟数据，难以反映真实测序数据的复杂性。各类实验方法在检测eccDNA效率方面的显著差异，更加凸显出系统评估这些方法的重要性。研究结果表明，Circle-Map和Circle_finder在短读长测序数据中检测eccDNA具有更高的效率。然而，Circle_finder存在一定的局限性，容易生成冗余结果，即在相同eccDNA的鉴定上出现重复。CReSIL在长度长测序数据（特别是测序深度超过10X时）的eccDNA检测中表现最佳。在实验方法方面，Circle-Seq-LR特别适用于检测长度超过10 kb且具有拷贝数扩增的eccDNA (也称ecDNA)，这类eccDNA与肿瘤进展密切相关。此外，不同实验方法检测到的eccDNA在长度、癌基因组成和基因重复元件的包含等方面展现出显著的异质性。该研究不仅深入分析了各种检测eccDNA的分析算法和实验方法的优势和局限性，还在GitHub上提供了完整的分析流程、代码和模拟数据集，旨在帮助研究人员根据自身数据特点选择最优的分析流程，为进一步提升eccDNA检测方法奠定了参考基础。

生信分析的五大挑战，你准备好了吗？生物信息学分析（Bioinformatics analysis）在科研和医学领域有着广泛的应用，但它的复杂性也让许多研究者望而却步。以下是一些主要的挑战，帮助你更好地理解为什么生信分析如此具有挑战性。 𐟓Š 庞大的数据量：生物信息学数据通常规模庞大，尤其是基因组和转录组数据。处理和分析这些大规模的数据需要高性能的计算和存储资源。你需要学习并掌握相应的工具和技术来处理和解析这些数据。 𐟔젥䍦‚的数据类型：生物信息学的数据类型多种多样，从基因组学到转录组学、蛋白质组学和代谢组学等。这些数据包括基因序列、表达数据、变异信息等。处理和解释这些多样化的数据类型需要熟悉并掌握相应的数据处理和分析技术。 𐟓š 多学科知识：生物信息学涉及多个学科的知识，包括生物学、统计学、计算机科学和数据科学。你不仅需要掌握基础的生物学知识，还需要了解计算机科学中的数据结构和算法，以及统计学中的基本原理和方法。 𐟔„ 不断更新的技术和工具：生物信息领域的技术和工具不断发展和更新。新的测序和高通量技术的出现，以及新的分析方法和工具的引入，使得生信分析的方法和技术不断更新和改进。因此，生信分析人员需要不断学习和适应这些新的技术和工具。 𐟧頥䍦‚的分析流程和算法：生信分析涉及到复杂的分析流程和算法，例如基因组装、基因表达定量和差异分析、SNP检测等。理解和应用这些复杂的分析流程和算法对生信分析人员来说是一个巨大的挑战。尽管生信分析具有挑战性，但通过系统学习和实践，结合与其他领域的合作和交流，你可以逐步掌握生信分析的方法和技术，并在科学研究和医学领域中有重要的应用。

留学生生物信息学一对一辅导全攻略 𐟓š 生信零基础一对一辅导内容主要包括两部分：基础生信知识讲解 TCGA和GEO数据下载和预处理数据差异基因筛选差异基因的蛋白互作网络构建蛋白互作网络种核心节点分析（基于Cytohubba和MCODE算法）差异基因的GO和KEGG富集分析疾病组GSEA富集分析筛选到核心基因上下游分析机制进阶生信方法 GSVA（基因集变异分析） WGCNA（加权基因共表达网络分析） ceRNA（竞争性内源RNA）分析机器学习算法筛选核心自变量基因预后模型分析 miRNA分析 Cytoscape构建ceRNA网络单细胞分析（在线数据库，主要为肿瘤）基因与疾病临床特征分析（适合肿瘤）基因效应机制分析免疫浸润细胞分析并可视化基因与免疫细胞关联分析预后模型评估铁死亡、自噬、铜死亡和免疫等表型分析药物敏感性分析基因灵敏性分析基因分子分型基因特异性组织表达分析免疫逃逸和免疫检查点生信热点分析 𐟑袀𐟏련𞅥Ｅ†…容涵盖生物信息学的各个领域，从基础到进阶，适合不同需求的留学生。无论你是零基础还是需要进一步提升，我们都能为你提供专业的指导。

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