生物信息学论文发表

这个是要看你boss的，如果boss的思路好，有套路，加上审稿时间六个月灌一篇5分的没问题。但通常都得八个月左右。要是想发更好的杂志，时间+idea都是必须的。

较难的。看你的研究。所以Shirley将生物信息学研究。的水平划分成五个层次。此外，Shirley不区分生物信息学（Bioinformatics）和计算生物学，因此这两个概念不做区分。在这里咱再重复一遍，生物信息学和计算生物学的区别，0级 (Level 0)：为建模、而建模Shirley在博客里提到说“如果你记得功夫熊猫”，问题是我没记得这个，脑子里想的是《憨豆的黄金周》里那段nothing, nothing, nothing… 原博举的例子是，之前有人问：现在数据这么多，能建模的东西一大把，那我们该干点啥呢？Shirley就问：你想解决啥问题？答：建模的问题。

发表生物信息学论文

摘要：随着计算机科学和生物科学的迅猛发展，生物信息学成为一门独立学科，它将会成为21 世纪生命科学中的重要研究领域之一。本文对生物信息学在本科教学中的教学方法、实验教学、考核办法以及如何与现代教育技术相结合进行了初步的探索，并对如何提高教学效果培养跨学科的生物信息学人才做了深入思考。关键词：生物信息学课堂教学实验教学现代教育技术前言生物信息学(Bioinformatics)是一门新兴的交叉学科。广义地说，生物信息学从事对生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释，并综合运用数学、计算机科学和生物学工具，以达到理解数据中的生物学含义的目标［1］。其含义是双重的:一是对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据;二是从中发现新的规律，也就是使用好这些数据。以1987年出现Bioinformatics这一词汇为标志，生物学已不再是仅仅基于试验观察的科学。伴随着21世纪的到来，生物学的重点和潜在的突破点已经由20世纪的试验分析和数据积累，转移到数据分析及其指导下的试验验证上来。生物信息学作为一门学科被广泛研究的根本原因，在于它所提供的研究工具对生物学发展至关重要，因此成为生命科学研究型人才必须掌握的现代知识。今天的实验生物学家，只有利用计算生物学的成果，才能跳出实验技师的框架，作出真正创新的研究。现在基因组信息学和后基因组信息学资源已经成了地球上全人类的共同财富。如何获取和利用基因组和后基因组学提供的大量信息，如何具有享用全人类共有的资源的初步能力，成了当今世纪生命科学学生必须掌握的基本技术和知识以及必须具有的初步能力［2］。生物信息学以互联网为媒介，数据库为载体，利用数学知识、各种计算模型，并以计算机为工具，进行各种生物信息分析，以理解海量分子数据中的生物学含义。区别于其他生命科学课程，其在教学过程中要求有发达的互联网和计算机作为必备条件。调查显示国内高校都已建立校园网，其中拥有1000M主干带宽的高校已占调查总数的64.9%，2005年一些综合类大学和理工类院校已率先升级到万兆校园网［3］，这些都为生物信息学课程在高校开设提供了良好的物质基础。该门课程与现代网络和信息技术密不可分，在教学工作中充分利用现代教育技术较其他课程更具优势。另外，该门课程尚未完全形成成熟的课程体系，为教师学习借鉴先进的教育思想与教学实践经验，在各方面尝试教学改革提供了广阔的空间。 1 课堂教学生物信息学主要以介绍原理、方法为主，深入浅出，注重知识更新。课堂讲授以介绍生物信息学的相关算法、原理、方法为主，而这也是教学的重点和难点。在教学中对于这部分内容应遵循深入浅出、避繁就简的原则，结合具体实例分析算法，避免空洞复杂的算法讲解，以免学生觉得枯燥乏味、晦涩难懂，产生畏惧心理，望而生畏;注重讲解算法的思想和来龙去脉，让学生真正掌握解决问题的思路，培养其科学思维能力，并采用探讨式教学鼓励学生思考，通过讨论与研究的方式循序渐进地掌握复杂的内容，介绍相关的教学和物理学知识，使学生充分体会到生物信息学与其他学科的关系及其他学科的思想方法对于生物科学的重要性，培养其自觉地将其他学科的方法和思想应用于解决生物学问题的科学素质。在教学工作中教师必须能够紧跟学科发展方向，随时进行知识更新，了解最新的前沿动态，掌握新方法，将最新的知识和方法教给学生。同时，也要在教学中鼓励学生通过各种途径自觉地关注学科发展动态，拓宽知识面，培养其自学能力和创新意识。 2 充分利用现代化教育技术，采用启发式教学目前，高等院校在教室内配备的多媒体投影播放系统促进了多媒体教学的广泛应用。生物信息学采用多媒体教学是适应学科特点、提高教学效果和充分利用现代化教育技术的一项基本要求。作为生物信息学教学的基本模式，多媒体教学使讲解的内容更加直观形象，尤其是对于具体数据库的介绍以及数据库检索、数据库相似性搜索、序列分析和蛋白质结构预测等内容涉及的具体方法和工具的讲解，可以激发学生的学习兴趣，加深学生对知识的理解和掌握，提高学生理论与实践相结合的能力。同时，由于生物信息学依赖于网络资源和互联网上的分析工具和软件，教室内的多媒体计算机连接到互联网，极大地提高了教学效果。但在实际教学中发现，多媒体教室也有局限性，学生主要以听讲为主，不能及时实践，教师讲解与学生实践相脱节，如果将生物信息学课程安排在计算机房内进行，并采用多媒体电子教室的教学方式，就可以解决上述问题。在教学中采用启发式教学，可为学生建立教学情景，学生通过与教师、同学的协商讨论、参与操作，能够发现知识、理解知识并掌握知识。 3 采用讲、练做一体化的教学模式，注重学生实践能力的培养生物信息学课堂教学应积极学习借鉴职业培训和计算机课程教学中讲、练、做一体化的教学模式，在理论教学中增加实训内容，在实践教学中结合理论讲授，改变传统的以教师为中心、以教材和讲授为中心的教学方式。根据教学内容和学生的认知规律，应灵活地采用先理论后实践或先实践后理论或边理论边实践的方法，融生物信息学理论教学与实践操作为一体，使学生的知识和能力得到同步、协调、综合的发展。通常可采用先讲后练的方法，即首先介绍原理、方法，之后设计相关的实训内容让学生上机实践。对于操作性内容和生物信息分析的方法和工具的讲解可采取进行实际演示的方法，教师边讲解边示范，学生在听课时边听讲、边练习，或者教师讲解结束后学生再进行练习。理论与实践高度结合，可充分发挥课堂教学的生动性、直观性，加深学生对知识的理解，培养和提高学生的实践操作能力。 4 优化生物信息学实验教学内容，发挥网络教学优势生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力，提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则，针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。教师可以通过网上论坛、聊天室和及时通讯工具QQ、MSN等对学生的实验进行指导，与其讨论问题等。网络环境下的生物信息学实验教学不仅能提高学生的学习兴趣，给学生的学习和师生的互动带来极大的方便，提高教师的工作效率，而且可以及时了解掌握学生的学习情况，有利于教师不断调整教学方案，达到更好的教学效果。 5 生物信息学采用无纸化考试，加强实践能力考核生物信息学主要是学习利用互联网、计算机和应用软件进行生物信息分析的基本理论和基本方法。考试重点是考查学生对生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和对结果的分析解释能力。因此，在生物信息学考试中可尝试引入实践技能考试，通过上机实践操作重点考核学生知识应用能力。实践技能考试采用无纸化考试方式，学生在互联网环境下，对序列进行生物信息分析并对结果进行解释，不仅可考查学生对基本知识和基本原理的掌握，而且可考查学生进行生物信息分析的实际能力和分析思考能力。通过实践技能考试，淡化理论考试，克服传统的死记硬背，可促进学生注重提高理论用于实践的综合能力，同时可更有效地提高学生计算机应用能力。学生成绩评定大部分是以学生的考试成绩为主，难以对学生的学习情况和学习过程作全面地评价。因此，除采用实践技能考试并将其作为学生成绩的主要部分外，还应加强对学生平时学习态度、学习能力、创新思维等方面的考查。总之，生物信息学教学是网络环境下生物教学的全新内容。上述教学措施提高了学生的学习积极性、实践操作能力、解决实际问题的综合应用能力及创新能力，收到了良好的教学效果，得到了学生的普遍欢迎，具有较强的可操作性和实践性。在今后的教学实践中，教师自身素质的提高和进一步的教学改革，将会不断完善生物信息学教学，培养具有跨越生命科学、信息科学、数理科学等不同领域的“大科学”素质和意识的生物信息学人才。参考文献: [1]赵国屏等.生物信息学[M].科学出版社，2002. [2]钟杨，张亮，赵琼.简明生物信息学[M].北京:高等教育出版社，2001. [3]教育部科技发展中心对大学校园网建设应用状况调查结果显示.千兆已成主流，应用全面透[J].中国教育网络，2005，(5):36-39.

生物信息学PLoS计算生物学BMC生物信息学三个比较有名的和专门的生物信息学期刊。一些知名的，但没有具体的生物信息学，只是很多bioinfo被发送到了上面。核酸研究基因组生物学基因组研究BMC基因组学BMC系统生物学BMC结构生物学蛋白结构，功能和生物信息学。分子系统生物学片刻我能想到的也有几个。有很多不太出名的（影响因子）未列出

生物信息学我有来头

生物类的，医学类的期刊都可以发啊

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生物信息学和系统生物学是两个很有意义，也应该受到更多关注，采用的研究方法和研究领域，只要你选对了新颖有意义的研究方向，设计了非常严谨的实验，并且得到了令人信服的结果并描述得当，我想还是和其他领域的文章一样可以发表在顶级杂志的。如果科学家仅仅将自己当成数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家，因为在这些学者各自的领域里，确实有许多好的理论建模问题。但如果这些学者是认真对待生物信息学的研究，这个回答不OK。许多0级生物信息学家们从来不读或者不发表生物学期刊上的论文，也不参加生物学的会议，因此这个级别属于“未入门级”。根据人以类聚，物以群分的原则，0级生物信息学家们通常只阅读自己或者其他0级生物信息学家的论文，并且，并且引用也是自引或者被同级别的学者引用。

生信分析论文写法如下：

这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说，目前对于生信最最最基本的，如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。

这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取：当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。

这 GEO 里面找到了三个芯片，其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析：作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析：接着作者对差异表达的基因进行了富集分析，其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。

作者使用的富集分析的软件是 DAVID，这个软件我们也吐槽过说，更新不及时，是很好用，所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件，或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析：5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证，但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。

对于肿瘤研究，现在如果只是用 GEO 数据集分析，不用 TCGA 再看一下的话，都觉得不好意思，所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的，简单上手。

核心基因甲基化相关分析：在核心基因选择之后，利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的 2.0 版本的结果会比之前的更加详细一些。

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现在很多临床医生、医学研究生都在利用这个纯生信发SCI，竞争比较激烈，同时纯生信+实验验证的文章也不少。但是纯生信+实验验证更具有发表优势，因为人家的选择比较多，补了实验的基本所有期刊都可以投，而纯生信需要避开那些不接收纯生信的期刊。因此，选期刊也成为了一门艺术，凭借经验，少走弯路，抢占先机,选择一本适合自己需求、门槛低的期刊极其重要。一模一样的纯生信分析内容和思路，就是研究的疾病不一样，临床医生甲发了2分多的SCI，而临床医生乙发了5分多的SCI，这些期刊都不在预警期刊名单上，这些期刊也是同一位有经验的人分享的。为什么会这样的差别呢？主要就是各自需要的情况不一样。临床医生甲急需要等着一篇SCI论文来评职称，所以需要一本审稿速度非常快的期刊来投稿，对影响因子没有要求，于是根据有经验的人的分享，他选择了一本2分多的期刊，这本期刊审稿速度基本差不多都是半个月，结果一投就中了。临床医生乙目前暂时不需要等着文章来用，于是考虑发一篇影响因子高一点的期刊，不过该期刊的审稿周期就多两个月左右，结果他一投也中了。上面两位临床医生轻松成功的原因主要是选对了期刊，知道什么期刊愿意接收纯生信，而该期刊审稿比较快的，知道5分加的期刊还愿意接收纯生信，而且还不在预警期刊名单上，这就是选刊的一门艺术。

不知道有多少研究生遇到过这种情况：为了毕业，一年时间内需要一篇1-2分SCI；或者临床医生、研究人员为了评职称，半年或者一年内需要一篇或者几篇SCI。如果遇到上面这些情况，自己内心肯定非常着急，可能每天都会因为SCI的事情而感到烦恼，因为在这么短的时间内完成任务，实在是太难了。因此，很多着急需要SCI毕业的朋友，需要一些接收生信类文章比较快的期刊，下面这三个期刊是很多粉丝朋友认为是接收生信非常快的期刊： 1、 Med Sci Monit （影响因子：1.9，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，有朋友试过两个星期内就接收了，发文量非常大，大量接收纯生信数据挖掘类文章）期刊官网： 2、 Bioscience Reports （影响因子：2.9，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，发文量非常大，大量接收纯生信数据挖掘类文章）期刊官网： 3、 Journal of Cellular and Molecular Medicine （影响因子：4.48，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，发文量较大，大量接收生信+实验类文章）期刊官网：注意：个别少数非常牛的单位可能会不予支持与鼓励发表论文在上面的期刊，单位制度不同不能一概而论，所以在发文章之前需要问清楚相关的导师或者领导、负责人。也许很多人会说上面这些期刊就是“水刊”或者“神刊”，专门用于灌水的，不过不知道你们有没有想过这些等着SCI毕业的研究生或者评职称的医生朋友，他们是非常着急的，不然之前的努力就会白白浪费。在这么短时间内完成任务，没有这些所谓OA期刊，更加难上加难。很多专业非OA期刊都是有固定发文量的，版面非常有限，竞争非常激烈，即使是文章已经被接收，有些还要等上大半年才能见刊。可想而知，在这么短时间内，投非OA期刊是多么的难，甚至可以说是难于登天。

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哪些论文可以发表在期刊生物信息学上如微生物高效菌能够将氰化物(氰化钾、氰氢酸、氰化亚铜等)分解成二氧化碳和氨；利用专门分解硫化物的微生物可以从废水中回收硫磺；利用能够降解石油烃的超级菌以清除油对水质的污染等。还可以将大量的微生物高效菌凝聚在泥粒上形成活性污泥，用来分解和吸附废水中的有毒物质，污水净化后沉积的污泥中存在丰富的氮、磷、钾等元素，是很好的有机肥料。3、大气污染的生物处理随着现代工、农业的发展，大量有毒、有害气体被排出，严重污染环境。

这个问题可能需要从两方面进行回答，生物信息学和系统生物学的定义与界定方法；何为顶期刊。一句回答，按照我个人的理解，发表在CNS级别的文章中，基于生物信息学，以及系统生物学方法手段的曾经有很多，现在也一直有发表，未来很可能也会是一种很普遍的现象。原因见下：首先生物信息学和系统生物学是不可以混为一谈进行探讨的，我理解的生物信息学是一门基于数据挖掘、分析与计算对生物问题进行归纳，统计，解释并预测的科学。而系统生物学则更像是一种生物学研究的一种概念，倾向于从表型入手，通过人群分析，基因组，转录组，翻译组，蛋白组，等组学的大数据的分析，全面的了解一项生物问题。两者在一些问题上的研究方法是类似的，但是系统生物学的数据更具多样性，更偏向生物。顶级期刊这个概念很难划定范围，但是如果你持续关注CNS，你会发现利用以上两种手段进行分析研究的文章是持续有发表的。比如基于各种肿瘤的大样本测序在nature和science上经常有发表，又比如最近science上也有对英国人群的全基因组测序。但是如果牵涉到是否易于发表，我认为只要是一个很严谨的杂志，对每一个研究每一篇文章的要求都是很高的，你可能暗示说最近结构生物学的文章总是出现在nature正刊的article里，但就算结构生物学的文章易于发表，并不意味着发表了的文章易于完成。