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计算医学方面的期刊直播_计算医学方面的期刊是什么(2024年12月全新视觉)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

计算医学方面的期刊

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！

写论文不再靠自己，这些工具来帮你！𐟒𛊥†™论文不再是“一个人的战斗”，而是“全家桶”工具的辅助！以下是各种工具的详细介绍： 1️⃣ 数据分析 - Python：科学计算与数据处理的首选。 - R语言：统计学分析和图表可视化工具。 - Stata：经济学、社会学数据分析神器。 2️⃣ 文献管理 - Zotero：自动同步、多设备管理文献，支持插件。 - Mendeley：分类、标注功能强大，方便生成参考文献。 - EndNote：高效整理参考文献，学术界广泛使用。 3️⃣ 文献下载 - Google Scholar：关键词搜索，获取论文、期刊。 - PubMed：医学、生命科学专业文献。 - Semantic Scholar：精准推荐相关学术论文。 4️⃣ 文献翻译 - DeepL：翻译准确度高，支持多种语言。 - Papago：韩文和日文翻译效果优秀。 - 百度翻译：适合学术语言的中文翻译。 5️⃣ 论文排版 - LaTeX：专业论文排版工具，适合长篇文档。 - MathType：数学公式编辑器。 6️⃣ 科研绘图 - Origin：二维、三维数据可视化的专业工具。 - BioRender：生物医学图形绘制专用。 - Matplotlib：免费开源绘图工具。 7️⃣ 实验方案 - Bio-Protocol：权威实验协议数据库。 - JoVE：科学视频实验数据库，清晰易懂。 - Springer：涵盖多学科实验方法。 8️⃣ 流程图制作 - Lucidchart：简易操作，可云端协作。 - Draw.io：开源免费，支持多种格式导出。 - ProcessOn：在线绘制流程图和思维导图。 9️⃣ 论文查重 - Turnitin：国际标准，抄袭检测最强工具。 - PaperPass：国内学生常用查重工具。 - Grammarly：不仅查重，还能校对语法和句式。 𐟔Ÿ 文献综述 - CiteSpace：分析引用网络，生成知识图谱。 - Perplexity AI：提取文献要点。 - Seamless AI：基于语义的智能分析工具。这些工具可以大大提高写论文的效率和质量，让你的论文写作变得更加轻松！

【「USTCⷧ瑧 ”」｜苏州高等研究院在医学影像分析算法公平性方面发表综述论文】近日，苏州高等研究院与中国科学院计算技术研究所研究团队合作下在国际期刊npj Digital Medicine上发表综述论文“Addressing Fairness Issues in Deep Learning-Based Medical Image Analysis: A Systematic Review”，详细总结了医学影像分析算法中公平性有关研究现状。原文链接：网页链接「中国科学技术大学超话」

Scopus数据库：科研评价的新选择 𐟌Ÿ Scopus数据库在科研和工作中的使用频率越来越高，那么Scopus到底有哪些主要功能呢？让我们一起来看看吧！期刊评价指标：Scopus的CiteScore 𐟓Š Scopus的期刊评价指标不同于传统的影响因子。它计算的是某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。虽然CiteScore与影响因子有很强的正相关性，但由于收录期刊和文章统计方法的差异，两者仍存在较大差别。CiteScore正在被越来越多的单位所接受，打破了SCI影响因子作为期刊评价指标的垄断状况。广泛的收录范围 𐟌 Scopus数据库的收录范围非常广泛，涵盖了自然科学、生命科学、医学、社会科学等多个领域。它不仅收录了大量的论文摘要和参考文献，还收录了全球五大专利局（美国专利局、英国知识产权局、欧洲专利局、日本专利局、世界知识产权组织）的专利信息和大量科技网页信息。这使得Scopus成为SCI评价指标的良好补充。简洁易用的界面 𐟖寸 Scopus数据库的一个显著优点是界面简洁易用。用户可以更方便地查询到作者和单位的引文评价指标，从而提高科研绩效评价的工作效率。Scopus还设有基于H指数的个人评价工具，为个人和单位的绩效评价提供论文发表数量和引文数量的数据支持。H指数是引文分析的一个重要指标，不仅能指示引文数量，还能指示论文数量，因此比仅统计引文数量的评价方法更为合理。全球广泛使用 𐟌 由于收录范围广泛和数据方便易用，Scopus数据库目前被全球几千所大学作为科研评价工具。越来越多的机构建议同时采用SCI指标和SCOPUS指标这两大体系综合评价学术影响力。总的来说，Scopus数据库是一个功能强大、使用方便的科研评价工具，值得广大科研工作者使用和参考。

国庆节刚刚结束不久，国外传来一条好消息，这次外媒的目光又要投向中国了！都知道，2024年诺贝尔奖的获奖名单正在陆续公布，作为国际上公认的最具权威的奖项之一，无疑是国内外关注的焦点。值得一提的是，今年诺贝尔物理学奖得主的身份很有意思，两人都是从事AI科技领域，有“AI教父”之称。此外，今年的诺贝尔化学奖也意外地颁发给了三位利用AI工具进行蛋白质结构预测的科学家，也是与AI有密切的联系。显然，当下AI已经成为了科技行业离不开的一个话题，可以说在工业制造、汽车、金融甚至是医学领域，AI都能发挥出巨大的作用。很多人没有注意到的是，国际顶级学术期刊《Cell》就最新发布了一项与AI有关的科研成果，与中国有很大关系。中山大学与阿里云的研究团队在RNA病毒发现方面取得突破，成功利用云计算能力与AI技术发现了180个超群、16万种全新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍。可能有人不清楚，病毒发现对我们或者社会有什么用，为什么要花精力在这方面？这里我们需要弄明白一点，病毒和我们的健康是密切相关，只有弄清楚了病毒的特性、来源，我们才能更好的预防疾病、治疗疾病，所以病毒发现在医学领域是非常重要的。然而过去我们对于病毒的鉴定，尤其是种类繁多且能高度分化的RNA病毒，存在很大局限性，说简单点就是我们只能从已知病毒中去对比识别。不过如今有了中山大学和阿里云通过先进的云计算和AI技术，设计出了深度学习模型Lucaprot，能够突破“已知”框架的局限。换句话说，我们可以借助模型去识别更多的病毒，而且更加高效、更加精准，从而帮助科研人员进行病毒学研究。试想一下，如果我们能对病毒的研究更进一步，或许很多过去很难治愈的疾病，就能有更有效的治疗方法，拥有更先进的医疗水平，让更多人从中受益。之前阿里就凭借AI技术的优势在多癌症早筛上取得突破，现在在病毒发现上也有了重要进展，甚至登上国际顶级期刊，可以说在把技术用好、把技术做深上，阿里已经在走在了前面，也希望在其他医学难题上，未来有更多的技术突破！

医学生新宠：KAN+医学图像新架构！在医学图像分割领域，深度学习技术的应用正在不断刷新研究边界。最近，一种名为Kolmogorov–Arnold Network（KAN）的新型深度学习模型因其卓越的性能而备受瞩目。与传统多层感知器（MLP）相比，KAN网络的核心在于其将激活函数放置在网络边缘的权重上，并且这些激活函数是可学习的，通常使用B样条（B-splines）进行参数化。 KAN网络在医学图像分割领域的应用展示了其独特的优势。通过将U-Net结构中的卷积部分替换成KAN卷积，并将MLP部分用KANLinear取代，同时融入了类似Vision Transformer（VIT）的移位思想，这种新型网络结构不仅能够捕捉图像的全局信息，还能精准定位局部细节。在过去两年中，KAN网络与医学图像分割相关的研究成果在多个顶级会议和期刊上发表。例如，U-KAN架构的提出，它结合了U-Net与KAN的优势，通过在U-Net的中间表示上引入KAN层，增强了网络的非线性建模能力，提高了可解释性，并在某些情况下展现出更低的计算成本。此外，KAN网络的实现也得到了进一步的优化。如，"efficient-kan"项目提供了一个高效的KAN网络的纯PyTorch实现，通过重新构造计算过程，显著降低了内存成本，并将计算简化为直接的矩阵乘法。这些研究成果不仅为医学图像分割领域带来了新的思路，也为其他图像处理任务提供了有价值的参考。随着KAN网络的不断发展和优化，其在医学图像处理领域的应用前景将更加广阔。

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。

《因果推断：中介与调节的现代方法》 𐟔 这本书是Vanderweele的Mediation analysis领域的经典教材，涵盖了因果推断的最新发展。如果你对SEM路线感兴趣，可以看看MacKinnon的第二版教材。 𐟔 这本书对中介和调节方法进行了全面而通俗的介绍。过去十年，因果推理在中介和交互作用分析方面取得了显著进展。这些方法大多出现在各种专业期刊上，技术性较强。实证研究人员在社会和生物医学领域对这些发展非常感兴趣。然而，大部分材料对他们来说难以接触。这本书填补了这一空白，提供了全面、通俗易懂的中介分析内容。 𐟔 本书首先详细介绍了中介分析，包括中介概念、基于回归的方法、敏感性分析、事件发生时间结果、多中介方法、时变中介方法和纵向数据。此外，还讨论了中介与其他概念的关系，如替代物、主要分层、工具变量和孟德尔随机化。 𐟔 第二部分涉及相互作用或“调节”，包括相互作用的概念、统计相互作用、混淆和相互作用、机械相互作用、相互作用偏差分析、遗传研究中的相互作用、相互作用的力量和样本大小计算。 𐟔 最后一部分全面讨论了中介和相互作用之间的关系，并将这些概念统一在一个框架内。此外，还介绍了溢出效应或社会相互作用，并讨论了社会网络分析。 𐟔 这本书适合任何具有统计学基础知识的人阅读。全面的附录为感兴趣的读者提供了更多的技术细节。书中还介绍了来自各种应用领域的经验实例。

SCI分区：JCR还是中科院？谁更靠谱？说到SCI分区，大家可能会想到那个网红期刊Nature Communication。这个期刊的平均影响因子超过10分，两年内总被引次数超过三十万次，话题不断。然而，它却被中科院分到了2区。这不禁让人思考，分区高低真的是评判期刊好坏的标准吗？我们发SCI论文时应该以哪个分区为准呢？ JCR分区和中科院分区首先，我们来了解一下JCR分区和中科院分区。JCR（Journal Citation Reports）是基于SCI收录期刊的影响因子进行分区的，主要有两种方式：科睿唯安制定的分区（原汤森路透，后被科睿唯安收购）中国科学院国家科学图书馆制定的分区这两种分区方式都将SCI期刊分为四个区域：Q1区、Q2区、Q3区和Q4区。具体划分方法如下：科睿唯安JCR分区影响因子前25%（含25%）的期刊为Q1区；影响因子位于25-50%（含50%）为Q2区；影响因子位于50-75%（含75%）为Q3区；影响因子位于75%之后的期刊为Q4区。中科院分区中科院先将JCR中的所有期刊分为13个大类：数学、物理、化学、生物、地学、天文、工程技术、医学、农林科学、社会科学及综合性期刊。然后，将每个大类分为四个等级，即四个区。具体划分如下：前5% 为1区； 6% ～ 20% 为2区； 21% ～ 50% 为3区；其余的为4区。到底哪个更靠谱？尽管两种分区方式都比较权威，但中科院分区在国内被更多机构采纳作为科研评价的指标。国内大部分高校和科研单位在科研业绩奖励、职称评审等方面都按照中科院分区进行计算。然而，由于中科院的分区方式遭到了一些质疑，有些学校已经明确表示要与国际接轨，使用科睿唯安的SCI期刊分区标准。总结具体怎么评判，还是看你所在单位或者学校认可哪个分区。如果你发论文是为了在国内学术界获得认可，那么中科院分区可能更重要；如果你希望在国际学术界获得更多关注，那么科睿唯安的分区可能更合适。总之，选择适合自己的分区方式才是最重要的。

「健康登顶计划」「brainnews超话」 Cell Rep：吴思团队新研究修正了传统关于纺锤波形成的化学突触理论来源：广东省智能科学与技术研究院 2024年10月2日，广东省智能科学与技术研究院神经医学大模型智能联合实验室和吴思特聘研究员团队在国际著名学术期刊Cell Reports在线发表题为“Spindle oscillations emerge at the critical state of electrically coupled networks in the thalamic reticular nucleus”的研究论文。该论文基于团队过去开发的BrainPy通用编程框架，构造了睡眠纺锤波相关脑区模型，揭示了大脑中电突触的同步作用与神经元异质性的去同步作用之间的竞争是纺锤波生成的关键，并且纺锤波的形成与神经活动处于临界状态紧密关联。这一发现修正了传统关于纺锤波形成的化学突触理论，为进一步揭示纺锤波的计算功能，这一长期未解之谜，打开了一扇新窗户。

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