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国产肿瘤生信期刊新上映_《中国肿瘤》(2024年11月抢先看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

国产肿瘤生信期刊

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。

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。

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！

北京天坛医院神经外科专家江涛：院士之路江涛，教授、主任医师、博士研究生导师，现任首都医科大学附属北京天坛医院党委常委、神经外科学中心主任、北京市神经外科研究所所长、国家神经疾病医学中心副主任。中国医学科学院学部委员。兼任中国神经科学学会神经肿瘤分会主任委员等。2023年当选中国工程院院士。江涛长期从事脑肿瘤的基础及临床研究，是我国神经功能保护手术理念的率先实践者与手术策略的主要创建者，神经外科领域学科带头人。他主持了国家重点研发计划、国家自然科学基金重大项目和科技部重大专项。建立了中国/亚洲脑胶质瘤基因组学数据平台（CGGA/ AGGA），CGGA数据库获2021年“中国生物信息学十大进展”。揭示了脑胶质瘤恶性进展关键机制，自主研发了脑肿瘤1.1类靶向药物，成果发表于《Cell》。江涛以通讯作者在《Cell》等国际期刊发表研究论著300余篇；以第一完成人获国家科技进步二等奖1项、省部级一等奖2项，成果入选2018年度“中国生命科学十大进展”。荣获第十四届光华工程科技奖、北京市卫生系统优秀共产党员、北京市先进工作者，入选北京学者、北京市“高创计划”领军人才。

微生物药物合成中生物信息学研究相关图片 𐟌Ÿ 深入探索生信分析的最新进展，尤其是单细胞测序和空间转录组测序的方法。如果你对这些领域感兴趣，不妨查阅图5和6，它们详细介绍了方法步骤。此外，还有更多关于单细胞测序、空间转录组测序以及公共数据挖掘的知识等你来发现！ 𐟌Ÿ 金凤实验室的研究团队在最新研究中取得了一项重大发现：他们发现了恶性胶质瘤内一种全新的肿瘤相关巨噬细胞（TAM），并揭示了其在肿瘤血管正常化中的潜在疗效。这项突破性研究由陆军军医大学第一附属医院（重庆西南医院）的卞修武院士、时雨副教授以及平轶芳教授领导的团队与祁淑红副研究员合作完成，并于最近在《Cancer Cell》杂志上发表。 𐟌Ÿ 通过单细胞多组学技术，研究团队绘制了恶性胶质瘤内肿瘤相关巨噬细胞的空间图谱，并发现了一种富集于缺氧坏死区的新型亚群，被称为缺氧亚群（Hypoxia-TAM）。这些巨噬细胞能够诱导微血管渗漏，导致肿瘤微血管结构异常，从而限制了抗肿瘤药物的递送效果。⚠⚠⚠ 𐟌Ÿ 进一步研究发现，缺氧环境中的肿瘤因子和缺氧因素是诱导这种新型亚群形成的关键因素。团队证实，胶质瘤细胞分泌的富含半胱氨酸的蛋白质和低氧条件下产生的乳酸能够促进这些巨噬细胞向缺氧亚群表型转化，并引发血管高渗漏的现象。 𐟌Ÿ 这一发现为开发新型的肿瘤治疗策略提供了重要线索。通过针对缺氧亚群的靶向治疗，可以诱导胶质瘤血管正常化，提高抗肿瘤药物的递送效率，从而增强治疗效果。 𐟌Ÿ 该研究不仅加深了我们对胶质瘤免疫微环境的认识，也为未来开发针对肿瘤相关巨噬细胞的免疫治疗策略和抗肿瘤血管生成策略提供了新思路和可能性。

孙宝发博士，南开大学生科院博士生导师，研究员，入选中科院青促会会员，天津市青年科技人才，科睿唯安“全球高被引科学家”。主要从事单细胞及表观组学的生物信息分析与调控机制解析。课题组阐明了RNA修饰调控多种生理（胚胎发育、精子发生、神经发育等）和病理过程（肿瘤发生、肿瘤免疫、肥胖等）的分子机理，并通过单细胞组学揭示癌症、心血管疾病、神经疾病等发生的分子机制。其科研成果以第一作者及通讯作者（含共同）发表于Nature，Nature Immunology，Science Immunology，Nature Cell Biology，Science Translational Medicine，Molecular Cell, Cell Research等期刊，他引超过1万次。详见个人主页：课题组研究方向孙宝发博士课题组致力于发挥生物信息学科交叉背景优势，研究方向集中于与疾病、免疫及发育相关的单细胞及表观组学等测序技术及分析方法开发、调控机制解析及人工智能应用。 ⠠⠨ﾩ☧𛄤𛥨磥†𓤸Ž生物医药相关的基础科学问题为导向，在技术开发、机制解析的基础上，整合多维组学及临床医学信息对癌症与疾病通过人工智能进行精准预测、诊断和治疗，实现智慧医疗。招生要求课题组计划招收博士研究生1名，要求如下：基本条件： • 满足南开大学博士研究生“申请考核制”招收条件； • 具有生物信息学经验者优先； • 具有SCI论文发表经验者优先； • 具备基本的英文文献阅读及论文写作能力，踏实肯干，具有独立工作的能力和团队协作的精神。 • 联系方式 ⠠⠨﷥𐆧”𓨯𗦝料发送至sunbf@nankai.edu.cn，邮件主题注明“姓名+报考博士研究生”申请材料包括： • 个人简历（含本科以上教育经历，工作经历，研究经历，代表性学术论文等）

最新7分非肿瘤纯生信，极简易复现！

𐟒᥌𛥭椺𚧔Ÿ信分析新手攻略！ 𐟔 你是否对医学人生信分析感到迷茫？别担心，这里有一份入门攻略帮助你快速上手！ 1️⃣ 确定研究领域 𐟌𑊩斥…ˆ，要明确你的研究领域是肿瘤还是非肿瘤疾病。这样你才能知道该去哪里查找相关的数据。例如，TCGA数据库主要包含常见癌种数据，而GEO数据库则涵盖肿瘤及非肿瘤疾病。 2️⃣ 明确科研目标 𐟎𝠧š„科研目标是什么？是发表1分以上的期刊，还是3分以上的高分期刊？不同的目标需要不同的生信分析深度和思路。 3️⃣ 构建分析框架 𐟓˜ 在开始分析之前，你需要对生信分析有一个大致的框架理解。通过阅读前人文献，深入理解数据分析的设计思路和逻辑呈现，这样你在分析过程中就能更加得心应手。 4️⃣ 提升统计分析能力 𐟓Š 具备统计分析能力对于生信分析至关重要。你需要能够敏锐地洞察每个分析结果，正确解读并捕捉细微的变化，以便进行深层次剖析。 5️⃣ 借助专业指导 𐟑颀𐟏능悦žœ你想快速掌握生信分析并发表高分SCI论文，不妨寻求专业老师的指导。他们可以根据你的需求定制化教学，帮助你更加透彻地理解生信分析。 𐟚€ 现在就踏上你的生信分析之旅吧！借助这份攻略，相信你一定能够取得优异的成果！

北京大学新增18项杰青、17项优青！根据北京大学科学研究部官网的最新消息，2024年，北京大学成功获批了18项杰青和17项优青。以下是部分杰青的简介：席瑞斌 𐟓Š 席瑞斌，男，汉族，1980年3月出生，现任北京大学数学科学学院和统计科学中心的研究员。2014年，他入选国家级重大人才青年计划，并在2024年获得国家杰出青年科学基金。席瑞斌的研究方向包括生物统计、生物信息、高维统计、网络分析、生物医学大数据、组学大数据及肿瘤的精准医学。他先后主持或参与过多个科研基金项目，包括科技部973项目、国家重点研发项目、基金委重点项目及基金委面上项目。近年来，他在Nature, Nature Genetics, Nature Communications, PNAS, Science Translational Medicine, Bioinformatics, Biometrika, NeurIPS等高水平的学术期刊和会议上发表了50多篇文章。雷霆 𐟌ˆ 雷霆，男，出生于1987年，毕业于北京大学化学与分子工程学院，现任北京大学材料科学与工程学院的特聘研究员和博士生导师。2024年，他获得了国家自然科学基金委的“杰出青年基金”。雷霆的研究领域包括有机高分子功能材料、有机电子学、柔性可穿戴器件和生物医学电子技术。他已发表论文超过80篇，总引用超过14000余次，H因子为51。他的研究成果被Science、Nature等期刊和国内外多家媒体广泛报道。这些杰青和优青的获得者们不仅为北京大学带来了荣誉，也为我国的科学研究事业做出了重要贡献。

TCGA数据揭秘，从零到热图！想要深入了解肿瘤和正常组织在基因层面的差异吗？𐟔𐟧젔CGA（The Cancer Genome Atlas）是全球最大的癌症基因组数据库，涵盖了多种癌症的基因表达和突变数据。今天，我们将带你从零开始，探索如何下载和使用TCGA数据，进行差异基因分析！𐟒𛊊𐟓Œ 步骤概览： TCGA数据库简介：TCGA是全球最大、最权威的癌症基因组数据库，涵盖了多种癌症的基因表达、突变等数据。数据下载：你可以使用R包TCGAbiolinks或直接访问GDC（Genomic Data Commons）门户，下载特定癌症类型的RNA-seq表达矩阵。差异分析：使用DESeq2、edgeR、limma等R包对正常组织和肿瘤组织的基因表达进行差异分析。筛选出上调和下调的差异基因，并输出热图、PCA图和火山图。 𐟓Š 应用方向：癌症标志物的发现：通过差异表达基因，找到潜在的癌症标志物，用于临床诊断和治疗。药物靶点的开发：差异表达基因也可以帮助我们发现新药物的潜在靶点，加速药物研发进程。 𐟑颀𐟔젩€‚合人群：生物信息学初学者医学研究者对癌症基因组感兴趣的科研人员赶快动手吧！𐟒ꠦŽ⧴┃GA数据的奥秘，开启你的癌症基因组研究之旅！

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