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纯生信分析期刊介绍直播_心字成灰吧纯生文(2024年12月全新视觉)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

纯生信分析期刊介绍

孟德尔随机化：从纯生信的兴衰看未来有人说孟德尔随机化容易发表，有人说难，究竟哪个才是真的？其实可以参考一下2018年的纯生信。那时的纯生信还比较火，很多临床医生都开始从meta分析转向纯生信，结果搞得文章越来越多，期刊版面严重不足。于是很多期刊开始限制纯生信的接收，需要补实验才考虑接收。现在纯生信不好发了，主要是因为被期刊限制了，需要补实验。很多人没能力补实验，只好转向孟德尔随机化。估计几年后，孟德尔随机化也会像纯生信一样，被期刊或单位限制，那样才算真正的难发表。既然现在的孟德尔随机化相当于2018年的纯生信，按理说应该是比较容易发表的。但为什么还有很多孟德尔随机化文章被秒拒呢？其实容易发表并不代表所有文章都能顺利发表。由于期刊版面有限，只能接收一部分文章，特别是那些不会选题的孟德尔随机化文章。期刊主编或审稿人一眼就能看出你不会选题，你的孟德尔随机化就是在灌水，能不被秒拒吗？孟德尔随机化的发表是有门槛的，这门槛就是选题。如果你只会孟德尔随机化分析操作，不会选题的话，大概率都是被拒稿的，除非你运气特别好。

医学界的三本灌水神刊，你知道吗？嘿，大家好，我是桑启学姐。今天我想和大家聊聊医学界的几本灌水神刊，绝对干货满满哦！ BMC Medical Research Methodology 𐟓Š 首先，让我们来看看《BMC Medical Research Methodology》。这本期刊的影响因子是3.9，虽然不算特别高，但也不算低。它的自引率是5.30%，也不算特别夸张。它主要涵盖医学研究方法学的各个方面，对创新性的要求相对较低，审稿周期也比较短。不过要注意的是，审稿周期有点不稳定，有时候快有时候慢。 International Immunopharmacology 𐟌 接下来是《International Immunopharmacology》。这本期刊的影响因子是4.8，自引率是4.70%。它的审稿周期大约是1.49个月。2020年的时候，这本期刊仍然接受生物信息学的文章，但主要走的是单基因分析的套路，涉及到免疫细胞浸润和相关性等内容。 Journal of Translational Medicine 𐟓‘ 最后推荐的是《Journal of Translational Medicine》。这本期刊的影响因子是6.1，自引率只有1.80%。它主要接收纯生物信息学的文章，年发文量也很大。不过，对生信文章的工作量和可视化程度要求不高，适合那些想要快速发表文章的小伙伴们。总的来说，这三本期刊在医学界还是有一定影响力的，但如果你想要发表高质量的文章，还是需要做好充分的准备哦！希望这些信息对大家有所帮助！

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！

医学影像与深度学习结合的创新方向𐟔劦œ€近，一些想要入门影像组学的同学找到了我，其中包括一些对医学不太了解的计算机学生，也有一些对深度学习不太熟悉的影像学学生。我发现很多导师让学生自学，缺乏具体的指导。因此，我想分享一些关于如何找到创新点的想法。 𐟔 特征提取与定义利用深度学习技术提取更复杂的特征，这些特征可能更好地反映肿瘤的生物学性质。例如，开发新的特征提取算法也是一个重要的创新点。 𐟕’ 加入时间序列分析关注随时间变化的影像特征，通过分析治疗前后影像特征的变化，可以评估患者对治疗的反应。 𐟒ᠦ𗱥𚦥�𙠧𓕥ˆ›新最新的深度学习技术可以帮助我们构建更加智能和高效的预测模型。引入强化学习等新兴算法，可以让模型在处理实际临床数据时更具适应性，提高模型的可解释性也是非常重要的一步。 𐟓š 多种数据源如果数据充足，整合不同类型的影像数据，如CT、MRI和PET，甚至是基因组和病理相关的资源和数据，进行多模态数据融合也是一个非常好的方式。大家有没有发现，传统的生信分析、传统机器学习预测和传统影像组学套路，似乎都不太好过审了。我建议如果没有好的数据和idea的同学，可以考虑深度学习交叉医学影像，投临床类期刊，目前还是发文的热门方向𐟙‹。

探秘Nature子刊，冷门宝藏！ 𐟔 探索《NPJ Precision Oncology》 . 𐟓ˆ 影响因子：6.8 𐟏… 分区：1区 𐟔„ 自引率：2.9% . 𐟓‹ 期刊亮点：作为Nature旗下的子刊，每年发表约130篇研究论文。从提交到接收的平均审稿周期约为197天。开放获取（OA）期刊，版面费较高，约2.5万元。 . 𐟓š 收稿范围：专注于原创性研究论文、综述文章及评论性文章。对罕见或具有教育意义的病例报告也感兴趣。对纯生信文章非常友好。 . 𐟔 探索《NPG Asia Materials》 . 𐟓ˆ 影响因子：8.6 𐟏… 分区：2区 𐟔„ 自引率：1.2% . 𐟓‹ 期刊亮点：每年发表约70篇研究论文，是未来顶刊的有力竞争者。审稿周期为6个月，录用率较低，仅为15%。开放获取（OA）期刊，版面费较高，约3万元。 . 𐟓š 收稿范围：涵盖癌症发生、靶向免疫治疗、基于机制的治疗、遗传风险因素、miRNA、肿瘤微环境、癌症代谢和癌症干细胞等领域。

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。

发一篇顶刊，吹一辈子！𐟎‰ 科学界有太多顶刊让人垂涎欲滴，发一篇就能吹一辈子！以下是一些值得关注的顶刊，快来看看吧！ SCIENCE子刊 Science Translational Medicine 𐟓Š IF：15.8 年文章量：约271篇审稿周期：1个月专注于转化医学研究，将基础科研成果转化为临床实践。 Science Advances 𐟚€ IF：11.7 年文章量：约2014篇审稿周期：0A期刊，偏向跨学科研究成果，对创新性要求较高。 Science Immunology 𐟦 IF：17.6 年文章量：约119篇审稿周期：3到6个月专注于免疫学和相关微生物学领域的研究。 Science Signaling 𐟓኉F：6.7 年文章量：约106篇审稿周期：3-8周生命科学领域的顶级期刊。 Science Robotics 𐟤– IF：26.1 年文章量：约58篇审稿周期：2.5个月机器人学领域的顶刊，涵盖机器人技术各个方面。 NATURE子刊 Nature Communications 𐟌 IF：14.7 年文章量：7910篇审稿周期：1个月专注于生物、医学、健康、地球科学等领域。 Nature Reviews Materials 𐟓š IF：79.8 年文章量：49篇审稿周期：材料科学一区，材料科学领域的综述性文章。 NPJ Precision Oncology 𐟒Š IF：6.8 年文章量：约130篇审稿周期：一审18天可反馈修改意见，对纯生信文章友好，偏向精准肿瘤学领域。 Scientific Reports 𐟓Š IF：3.8 年文章量：约22037篇审稿周期：2-3个月录用率：60%，是普通人离nature最近的路径。 NPG Asia Materials 𐟌 IF：8.6 年文章量：约70篇审稿周期：6个月录用率：15%，材料科学2区。 CELL子刊 iScience 𐟔슉F：4.6 年文章量：约2741篇审稿周期：6周录用率：相对较高，大约在60%以上。 Cell Reports 𐟓‹ IF：7.5 年文章量：约1544篇审稿周期：3-6周录用率：约21.5%，初审6天就能反馈意见，唯一缺点是OA，版面费4w。 Cell Reports Medicine 𐟩𚊉F：11.7 年文章量：305篇审稿周期：8-9个月录用率：约32.24%，国人友好，唯一缺点是版面费4w。 One Earth 𐟌 IF：15.1 年文章量：104篇审稿时间较长，IF稳增。 CURRENT BIOLOGY 𐟦 IF：8.1 年文章量：526篇审稿周期：2-4周录用难度大。这些顶刊不仅是科研人员的梦想，也是普通人仰望的目标。发一篇文章，足以吹一辈子！𐟎‰

生信文章也能发高分期刊？科室大佬揭秘！最近听说“生信文章不好发”，这似乎成了一种共识。其实，这种说法有点过于笼统了。科研嘛，还是得靠数据和事实说话。我们团队最近研究了近两年发表的高分生信文章，发现这些文章用的还是那些常见的生信方法，但他们的方案设计和思路特别有亮点。我们团队的大佬们也亲自动手验证了一下，结果今年就发表了10多篇纯生信文章。所以，我们得出的结论是：好的生信文章照样可以发高分期刊。生信的优势依然存在 𐟌Ÿ 首先，生信分析的方法其实并不难实现。对于那些熟练掌握生信分析方法的科研人来说，一个月写一篇SCI文章真的不难。而且，生信适用于很多科室，结果还特别可复现。实验太烧钱？生信来帮忙 𐟒𘊊另一方面，做实验真的很烧钱。但是，如果在生信文章里加入一些基本的实验验证，不仅能省下不少实验费用，还能让论文内容更加丰富。现在，期刊也非常乐于接收生信+实验的文章。如何发一篇SCI？𐟓 如果你现在计划发一篇SCI文章，建议分两步走：第一步：学会常用的生信分析方法 𐟓š 可以先从粉色小电视网站找一些相关的学习资源，有时候也能找到一些灵感。不过，对于没有生信基础的同学来说，刚开始学习还是建议系统化地进行。等到拔高进阶的时候，再去各路大神那里学习不同的剑宗心法。第二步：设计生信方案，做结果，撰写成文 𐟓 重点来了！我们最近在筹备一个“生信训练营”，定期给同学们上课培训。教学内容包括：生信整体介绍以及发文趋势生信分析常用方法详解教学生信分析常用软件和平台实操训练，即使不会R语言，也能熟练掌握生信分析方法高分生信方案设计思路高分文章剖析，手把手教学复现学霸大佬在群里定期答疑希望学完相关课程后，你能掌握生信分析方法和思路，复现高分文章的所有生信结果，掌握足够发表SCI的生信技能。或许，在课程结束之后，你能来找我们报喜，分享你发表了几分文章吧~ 想要参加“生信训练营”的小伙伴记得留个脚印哦！

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！

肿瘤学期刊推荐：生信友好嘿，大家好！今天要给大家介绍的是一本在肿瘤学领域非常友好的期刊——Medical Oncology。这个期刊与杂志社合作，致力于帮助科研人员顺利发表他们的研究成果。 𐟓Š 期刊名称：Medical Oncology 𐟓ˆ 影响因子：3.4 𐟔„ 自引率：2.9% ⏳ 审稿时间：大约1个月 𐟓‘ 接收领域：免疫生物学、发病机制和恶性肿瘤的治疗 Medical Oncology是一本对国内科研人员非常友好的肿瘤学期刊。虽然它的排名和分区不算特别高，审稿时间也不算快，但它不收版面费哦！如果你在这个领域有相关研究，可以考虑试试看。希望这些信息对大家有所帮助，祝大家科研顺利！

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