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计算生物学顶级期刊直播_物理顶级四大期刊(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：2024-11-29

计算生物学顶级期刊

生物专业必看！5大热门方向全解析生物学是一门研究生命科学的学科，涵盖了从分子到生态系统的各种生命形式。今天为大家整理了生物专业的5大热门方向，快来看看吧！ 𐟓Œ一. 生物专业的热门方向： 𐟔Ž生物信息学（Bioinformatics） 𐟔Ž生物统计学（Biostatistics） 𐟔Ž计算生物学（Computational biology） 𐟔Ž神经生物学（Neurobiology） 𐟔Ž生物医学工程（Biomedical Engineering） 𐟓Œ二. 申请背景要求：生物学专业要求申请人有相关生物专业背景，同时具备数学、物理、化学或计算机相关课程。硕士项目一般需要1.5-2年，顶级项目建议GPA:3.7+/4，GRE:325+。申请人需要有3-4段相关实习或科研经历。PHD项目时长为5年，注重申请人的研究能力和论文发表。Top30PHD项目要求申请人有1篇一作文章（不低于2区），有海外牛推更加有优势。 𐟓Œ三. 科研和期刊发表机会：科研项目：大学研究实验室：加入大学教授的研究团队，参与基础生物学、分子生物学、生态学等领域的研究。暑期研究计划：许多学术机构和公司提供暑期实习或研究项目，如REU（Research Experiences for Undergraduates）。期刊发表：学生期刊：许多大学有自己的学生科学期刊，专为本科生和研究生提供发表论文的机会。专业学术期刊：例如《自然》、《科学》和《细胞》等顶级期刊，以及更专业的期刊如《生物化学》、《分子生物学报》等。会议论文集：参加学术会议，提交论文，经过审核后可能被选为会议论文集的一部分。生物专业提供了丰富的方向和机会，选择适合自己的领域，开启科研之旅吧！

招募主编啦！国际期刊Applied Mathematics in Science and Engineering招募主编！ Applied Mathematics in Science and Engineering (AMSE) 刊登数学方法各个领域的顶级研究成果，包括其在「生物学」、「医学」、「金融学」、「经济学」、「计算机科学」、「物理学」和「工程学」等不同领域的应用。期刊涵盖的主题包括但不限于以下领域：「微分方程」、「差分方程」、动力方程、「动力系统」、积分方程、控制和优化、逆问题、科学计算和数值分析、「计算数学」和「数据科学」。报名截止：12月3日！详询𐟑‰Applied Mathematics in Science and Enginee... 抓紧时间投简历吧~

康奈尔计算生物学博士项目招生啦！嘿，大家好！如果你对计算生物学、AI、统计和生物信息学感兴趣，那么你一定不能错过康奈尔大学的这个超棒的机会！𐟎“ 课题组简介王光煜课题组位于康奈尔医学院和休斯顿卫理公会医院，主要研究领域有三个：深度学习和机器学习：他们通过这些先进的算法和平台，整合图像数据和组学数据（比如空间转录组和单细胞转录组），深入探索器官发育和病理学的奥秘。 Foundation Model：基于像ChatGPT和LLaMA这样的模型，进行算法开发和建模，以提升对单/多模态生物数据的理解。单细胞数据和空间转录组：他们通过这些数据构建细胞分化的动态定量模型。这个课题组的研究成果已经发表在Nature Biotechnology、Nature Metabolism、Nature、Nature Communication、Science Advances、Genome Biology、Circulation、Circulation Research等顶级期刊上。是不是很酷？𐟘Ž 康奈尔大学Physiology, Biophysics & Systems Biology (PBSB)博士项目这个项目致力于培养学生在生物医学工程科学的前沿研究能力。课程设置包括模块化课程、研讨会和实验室轮转，强调定量方法和跨学科应用。项目通过特设委员会指导学生设计个性化学习计划，并定期评估研究进展。最终，学生完成论文答辩，获得博士学位。是不是很全面？𐟓š 应聘要求我们欢迎来自各种科学领域（包括生物学、医学、统计学、工程学等）的积极学习者，有兴趣参与AI、基因组学、生物信息学和医学交叉领域的研究。无论你是刚毕业的本科生，还是有一定工作经验的科研人员，都欢迎你加入我们的队伍！𐟌Ÿ 如果你对这个机会感兴趣，赶紧行动吧！𐟏ƒ‍♀️𐟏ƒ‍♂️

材料科学领域的顶级SCI期刊推荐今天为大家整理了3本在材料科学领域具有重要影响力的SCI期刊，它们都是中科院一区TOP期刊，并且接受综述性文章。以下是这些期刊的详细介绍： 𐟓Š ADVANCED MATERIALS 期刊介绍：收稿方向：材料科学、催化、纳米技术、半导体、超导体、光学、激光器、传感器、多孔材料、发光材料等。影响因子：27.4 JCR分区：Q1 中科院大类分区：材料化学1区TOP期刊审稿效率：初审14天，从提交到接受大约74天发文量：近几年收稿量大，今年发文量已达到2889篇，近三年国人发文量为第一。 𐟓Š PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA 期刊介绍：收稿方向：涵盖数学、物理、计算生物学、化学、计算机科学、工程等多学科。影响因子：9.4 JCR分区：Q1 中科院大类分区：综合性期刊1区TOP 审稿效率：审稿周期约47天发文量：每年发表约3500篇文章，近三年国人发文量为前三。 𐟓Š COORDINATION CHEMISTRY REVIEWS 期刊介绍：收稿方向：催化、材料化学和金属有机框架、机金属化学、超分子化学、理论化学和生物无机化学的各个方面。影响因子：20.3 JCR分区：Q1 中科院大类分区：化学1区TOP 中科院小类分区：无机化学与核化学1区审稿效率：录用率高，审稿速度快发文量：近几年收稿量上升至约500篇，近三年国人发文量为前三。这些期刊不仅在学术界具有重要地位，而且对材料科学领域的科研工作者来说，是一个宝贵的学术交流平台。

从科研小白到大神的分子动力学教学指南 𐟎“ 如何从科研新手迅速成长为科研大神？ 𐟤𗢀♂️ 作为科研新手，缺乏基础、经验和指导，自学困难重重 𐟤梀♂️ 向他人请教常常遇到学术壁垒，网络课程虽然普及，但难以解决实际问题 𐟒‍♂️ 我们提供《私人定制小班课》，为您量身打造专属教学方案您想要学习什么，我们就教什么 𐟑‰ 我们的教学团队拥有丰富的教学和培训经验： ✅ 985、211高校博导、硕导 ✅ Science、Nature等顶级期刊作者 ✅ 数十位模拟计算领域的工程师 ✅ HPC算法工程师等多位行业大咖 𐟑‰ 常用软件包括：Gromacs，Lammps，Amber，Autodock，MS，DS，Desmond，AlphaFold，RosettaFold等 𐟑‰ 研究领域涵盖：生物、生化、医药、医学、药物、高分子、食品、材料、环境等 𐟑‰ 可计算的体系包括：生物体系、蛋白质、核酸、多肽、药物分子、聚合物、小分子等多年高校教学经验以及线上线下学术培训经验线上+线下两种模式可选 𐟑‰ 入门：海量免费视频课程 𐟑‰ 精通：量身定制课程培训

车辆工程全球哪所学校最好苏黎世联邦理工学院（ETH Z㼲ich），位于瑞士德语区的苏黎世，是欧洲最顶尖的理工大学之一。它不仅是瑞士两所联邦理工学院之一，另一所是位于法语区的洛桑联邦理工学院，还与麻省理工学院、加州理工学院、伦敦帝国理工学院并称为世界四大理工学院。ETH Z㼲ich成立于1855年，拥有530位教授和来自120多个国家的20600多名学生，其中包括约4000名博士生。其教学领域涵盖建筑、工程学、数学、自然科学、社会科学和管理科学，共有32位诺贝尔奖得主，爱因斯坦就是其中之一。 ETH Z㼲ich为何能成为欧洲大陆最好的大学？首先，它在多个国际大学排名中名列前茅。例如，在2024年QS世界大学排名中，ETH Z㼲ich 位居全球第7位，尤其在工程和技术领域的排名更是高居全球第2。其次，学校的科研产出表现优异。每年发表的学术论文数量超过10,000篇，其研究成果在《Nature》和《Science》等顶级学术期刊上的发表频率极高，显示出其研究在全球学术界的广泛认可。此外，ETH Z㼲ich 的科研实力不仅体现在数量上，还体现在科研领域的多样性和前沿性。学校设有多个研究所和中心，涵盖从可再生能源、量子计算到生物医学工程等多个前沿领域。 ETH Z㼲ich 与许多国际知名企业和研究机构建立了紧密的合作关系。例如，学校与Google、IBM、和瑞士制药巨头诺华等公司合作，开展高水平的研究项目。从这里毕业的学生们表示，ETH Z㼲ich 的学习压力非常高，课程内容复杂，涉及大量的数学和理论知识。学生需要具备扎实的基础知识和良好的学习能力，才能跟上课程进度。考试和作业的评分标准较高，许多课程的及格线也比较高，这使得一些学生在学习过程中可能会感到压力。由于ETH Z㼲ich 吸引了来自世界各地的优秀学生，学习环境非常竞争激烈，因此在这里学习的学生们往往能够得到充分的锻炼，确保了他们的毕业生质量。

生物信息学在线辅导服务！嘿，大家好！我是Dorothy，最近我一直在琢磨找点副业，毕竟马上要成为青椒了，时间还挺充裕的。想着不如来点实在的，给大家提供一些生物信息学的在线辅导服务吧！无论是本科生、硕士生还是博士生，只要你需要，随时找我聊。先说说我的背景吧，我在中山大学生命科学学院完成了本科，之后又去了香港浸会大学和香港科技大学攻读硕士和博士学位。毕业后，我还在加拿大英属哥伦比亚大学做了博士后研究，专注于机器学习在生物医学领域的应用。我的专业领域主要是生物信息学，但我也能教生物统计学、计算生物学、生物学（涵盖所有分支）、生物医学、数学和计算机科学。我熟练掌握R、Python、Perl、Prism、Photoshop等各种工具软件，真的是样样精通。作为主要作者，我在《美国国家科学院院刊》（PNAS）、《核酸研究》、《植物细胞》、《阿尔茨海默病与痴呆症》等高影响力期刊上发表过多篇论文，影响因子都超过10分。我还参与发表了近20篇学术论文，真的是经验丰富。更重要的是，我有丰富的教学经验。曾经指导过本科生、硕士生和博士生，帮助他们顺利完成学业。如果你也需要这样的辅导，欢迎随时联系我！总之，无论你是需要论文指导还是期刊发表，我都会尽力帮你。让我们一起在学术的道路上越走越远吧！𐟓š✨

eLife明年无IF？最近，Clarivate对eLife的某些内容恢复了Web of Science索引，但eLife由于其独特的发表模式，明年将不会获得影响因子。eLife是一个知名的开放获取生物学期刊，致力于发表高质量研究，并实施了创新的评审模式。根据Retraction Watch的报道，Clarivate在重新评估后决定维持对eLife部分内容的Web of Science索引。然而，由于eLife的发表模式——手稿未经接受或拒绝即发表，该期刊将不具备获得影响因子（IF）的资格。此前，Clarivate因eLife的发表流程与同行评审机制脱节而暂停了对新内容的索引。自去年起，eLife实施了一种新机制，即发布所有经编辑送审的手稿，并附带评审意见及编辑对研究成果重要性和证据强度的评价。然而，Clarivate曾指出，若继续全面索引eLife，将包含质量不足的内容，这与公司拒绝或移除未采取有效措施防止发表低质量内容的期刊的政策相悖。经过协商，Clarivate同意在eLife提供筛选后的文章源（排除标记为“不完整”或“不足”的内容）的前提下，恢复对其余内容的索引。需要注意的是，部分索引的期刊无法纳入影响因子计算，因此eLife将在下一年度的期刊引用报告（JCR）中缺席。 eLife方面表示已获悉Clarivate的决定，并正在考虑回复方案。尽管该期刊一贯声明不依赖影响因子评估质量，但其执行董事仍强调索引机制对作者的重要性，并计划与合作伙伴及资助机构共商未来发展策略。

医学SCI期刊推荐：影响因子飙升！今天推荐一本医学领域的SCI神刊：《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》。 𐟓Š 推荐理由：自2013年创刊以来，这本期刊的影响因子一直在稳步上升。几乎所有医学相关的稿件都收录，而且数量相当可观，含金量非常高，属于TOP级别的期刊。 𐟓‹ 审稿速度：审稿周期大约15.37%，影响因子为7.7，自引率为5.40%。审稿速度非常快，通常在2个月左右就能得到结果。对于急需毕业或评职称的作者来说，这本期刊可以算得上是“毕业神刊”。 𐟓š 期刊信息：《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》属于医学1区SCI期刊，中科院JCR大类工程技术1区，小类计算机信息系统1区、计算机：跨学科应用1区以及数学与计算生物学1区。 𐟌Ÿ 总结：这本期刊不仅影响因子高，而且审稿速度快，适合急需发表的作者。如果你有医学相关的研究，不妨试试这本期刊，或许能给你带来意想不到的收获！

【Genome Biology |单细胞组学与疾病研究中心郑小琪团队开发空间转录组数据降维新算法】近日，上海交通大学公共卫生学院、上海交通大学医学院单细胞组学与疾病研究中心郑小琪课题组在基因组学领域顶级期刊Genome Biology杂志发表了题为GraphPCA: a fast and interpretable dimension reduction algorithm for spatial transcriptomics data的方法论文章。该研究开发了一个快速、可解释性的拟线性降维算法——GraphPCA。基于模拟实验及真实数据的评估结果表明，GraphPCA有效提升了包含空间域检测、降噪以及轨迹推断等多项下游分析任务的性能。这项研究为空间转录组数据的分析提供了一个强有力的新工具，有助于更深入地理解细胞在组织中的复杂相互作用和功能。近年来，空间转录组(Spatial transcriptomics, ST) 技术的快速发展使得研究人员在获取基因表达谱的同时保留了细胞在组织中的空间位置信息，从而能够揭示组织内细胞在空间结构上的异质性。然而，空间转录组数据具有高稀疏性、高维性和低信噪比等特点，为后续数据分析带来了巨大挑战。作为下游分析前必要的预处理步骤，降维不仅可以提高信噪比，还能有效缓解维数灾难。目前，大多数研究人员直接将针对单细胞转录组数据的降维算法应用到空间转录组数据（如Seurat、Scanpy、STUtility等）。然而，这些方法未能充分利用ST数据中的空间信息，可能导致低维嵌入的效率降低，甚至错误的生物学发现。虽然近期已有一些专门针对ST数据的降维算法（如SpatialPCA、DR-SC等），但这些方法或依赖复杂的参数推断，或缺乏模型可解释性。为了克服这些缺陷，本研究基于图正则化表示以及主成分分析法，开发了一种快速、可解释的拟线性降维算法——GraphPCA，该算法可以有效处理空间转录组数据，并提高了低维嵌入的生物学解释能力。 GraphPCA建立在灵活的主成分分析框架上，它通过利用位点/细胞之间的空间邻域结构作为图约束，使得低维嵌入能够有效地保留位置信息。GraphPCA的输入包括基因表达矩阵和位点的空间坐标，这些信息被用于构建位点/细胞间的空间邻域图（默认为k近邻图）。与经典的主成分分析方法不同，GraphPCA通过求解一个受空间邻域图约束的优化问题来推断整合了空间位置和基因表达信息的低维嵌入矩阵。由于该优化问题存在封闭解，GraphPCA的计算效率远高于基于深度学习的方法，从而可以高效地处理不同规模的ST数据。通过图约束，GraphPCA可以使相邻位点/细胞在低维空间中的投影更加接近，并且每个嵌入维度都与特定的空间基因表达模式高度相关，这使得基因-成分的投影矩阵能够反映共表达基因模块的空间表达差异性。作者随后在大量模拟数据和不同物种、组织区域、测序技术的真实数据上进行了广泛的评估，验证了GraphPCA得到的低维嵌入在空间域检测、轨迹推断和去噪等下游分析任务中的性能。此外，GraphPCA模型的灵活性使其能够轻松扩展到多样本整合，通过融合其它切片的基因表达信息进一步提高空间域检测的准确性。

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