纯生信中文期刊在线播放_中文期刊(2024年11月免费观看)
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。
各科都有,基本不拒稿的SCI期刊 今日给大家推荐几本SCI期刊,真的超级好投! 《Chemical Engineering Journal》 分区:1区影响因子:13.3 自引率:9% 推荐理由:该刊中科院1区top,发文量大影响因子稳定上升,审稿快国人友好,不收版面费,有需要的冲! 《Sustainability》 分区:3区影响因子:3.3 自引率:18.2% 推荐理由:该刊着急见刊的首选!收稿量非常大,SSCI和SCI检索,非预警,可以放心投! 《Science Bulletin》 分区:1区影响因子:18.8 自引率:2.7% 推荐理由:该刊是我国目前唯一被SCI数据库收录的自然科学综合类学术刊物。可选OA,免收版面费! 《JOURNAL OF BIOMEDICAL SCIENCE》 分区:2区影响因子:9 自引率:1.1% 推荐理由:该刊初审一般18天,该杂志的接收范围广泛,可收纯生信! 《International Journal of Biological Sciences 》 分区:2区影响因子:8.2 自引率:1.2% 推荐理由:该刊审稿周期很短,基本3个月录用,发文量中等,但是录用非常容易! 《Molecules》 分区:2区影响因子:4.2 自引率:7.1% 推荐理由:该刊化工类里的超级水刊,神速审稿,唯一不足是OA期刊,是一本见者有份的毕业神刊。 《ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE》 分区:2区影响因子:7.5 自引率:20% 推荐理由:该刊收稿广泛,可选OA可免收版面费,时间充裕的朋友可以冲‼ 《Remote Sensing》 分区:2区影响因子:4.2 自引率:23.8% 推荐理由:该刊专注于遥感技术与应用领域的高质量研究。对创新性有一定要求。审稿周期平均3-8周。
《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)! 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 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!
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。
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!
医学生转行学术期刊编辑的日常工作与心得 作为一名医学生,我入职了一家省属研究院的中文核心学术期刊,成为了一名医学编辑。以下是我一周的工作体验和心得体会。 ⥍位概况: 这家单位是省属研究院,主要出版中文核心期刊。单位人员构成包括主编(研究院领导)、副主编(办公室负责人)、责任编辑、编辑和编务(负责编辑部的经济和杂务)。 夽内容: 接收论文并送外审 联系作者和专家 文章润色,检查格式、排版和语句通顺性 评估研究方法是否科学,文章是否具有创新性(这部分需要一定的专业知识) 公主号推文的撰写和运营 心得体会: 点: 工作清闲,没有紧急任务,可以准时吃饭和下班,生活很惬意。 办公室氛围简单,同事关系友好,大家学历都较高,没有利益纠纷。整个研究院也都是科研人员,基本都博士。 作为医学编辑,可以说是甲方,对外沟通一般不遇到特别棘手的问题。 事业单位福利好,可以享受健身房等硬件设施和高餐补、单位车位等软件福利。 没有夜班和频繁出差,领导出差一般是开会或讲课。 𘰟战: 期刊收录内容广泛,包括基础、临床、生信和非临床内容,要全部看懂非常困难。对科研不感兴趣的同学可能会觉得枯燥。 文字类工作对语文水平要求高,每个细节都有自己的书写规范,甚至达到了咬文嚼字的程度,对普通人来说不太友好。 工资一般,且晋升空间有限。 以医师职称晋升不太可能,只能走编辑职称,执医证不能挂靠。 长时间坐着工作容易导致腰疼。 据我所知,目前很多期刊改为企业运营,人员多为劳务派遣和合同工,编制问题难以解决。 总的来说,这份工作虽然有一些挑战,但整体上还是不错的选择。
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!
黑马期刊,审稿飞速! 《Journal of Biomedical Science》期刊,影响因子高达9,位列2区,国人占比9.05%。奮的审稿速度超快,平均初审只需18天!言且,该杂志接受范围广泛,对生信十分友好,是发表文章的好选择!
给新研究生的5个实用建议 1. 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!
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 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。
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