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期刊特征因子权威发布_如何查期刊的影响因子(2024年12月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

期刊特征因子

2024年北大核心期刊目录新鲜出炉！ 𐟎‰ 激动人心的时刻到了！每三年更新一次的北大核心期刊目录终于发布了！这次共有1987本期刊入选，其中131本被淘汰，包括《长白学刊》、《学术交流》、《工业工程》和《资源开发与市场》等。同时，129本新期刊被收录，如《电气工程学报》、《现代电子技术》、《服装学报》和《水利经济》等。核心期刊的评价指标包括被摘量、被摘率、被引量、他引量、影响因子、他引影响因子、5年影响因子、5年他引影响因子、特征因子、论文影响分值、论文被引指数和互引指数等。在定量评价的基础上，再进行专家定性评审，从我国正式出版的中文期刊中评选出核心期刊。

学术期刊评价新方法：整数DEA模型的应用学术期刊的评价对于学术研究者的职业发展和期刊本身的声誉至关重要。传统的期刊评价方法主要基于影响因子（IF）和一系列引文指标，如h指数和特征因子值。然而，这些方法忽略了期刊评价中的一些关键因素，如文章数量、被引用次数以及专家排名等。 𐟓Š 期刊评价的现有方法：影响因子（IF）和引文指标：这些指标通常用于衡量期刊的学术影响力。专家排名：ABS排名和UT Dallas排名等，这些排名基于专家的评价。综合评价：将客观指标和主观指标相结合，常用的是数据包络分析（DEA）模型。 𐟚렧›研究的不足：过度重视IF等引文指标，忽视专家排名。 DEA模型忽视了数据为整数的事实，可能导致评估误差。忽视了过度自引对期刊排名的影响。 𐟓š 方法改进：输入指标：成本，包括过度自引率。将投入设为固定值，对存在作弊或管理不善的期刊进行“成本”认定。输出指标：基于专家的期刊排名指标（如ABS排名、UT Dallas排名）和基于引文的期刊排名指标（如特征因子得分、H指数和IF）。 𐟔⠨🇥𚦨‡ꥼ•率的计算：由于自引率存在争议，该文章设置了如下条件：y为换算后的数据，x指某一期刊的自引率，𛣨ᨥ𙳥‡值，𛣨ᨦ ‡准差，y=2和3则该期刊分别为异常或极异常。 𐟤” 个人观点：新的期刊评价指标需要学界超过一半以上的人认可，而这篇文章没有做这样的工作。其评价自己方法的有效性仅与ABS排名和UT Dallas排名简单的比较，存在不合理性。尽管该方法有一定的差异，但为何不采用已有的评测方式呢？ 𐟓ˆ 结果：文章的研究结果显示，新的评价方法与已有的排名结果有一定的差异，但总体上呈现出一定的可信度。尽管如此，该方法的提出为学术期刊评价提供了一种新的思路。

街景图像分析：城市社区特征的隐藏钥匙 𐟓–期刊：Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 𐟏𗥽𑥓因子：11.1 𐟓•标题：街景图像分析解锁隐藏的城市社区特征 𐟓Œ关键词：城市视觉智能社会经济状况城市规划计算机视觉公共健康 𐟔研究问题城市外观（如建筑立面、街道设施、绿植）如何与社区的社会经济特征相关？街景图像能否有效预测邻里社会经济状况（如贫困、健康、犯罪率等）？街景图像与传统功能性指标相比，预测效果如何？ 𐟏 研究背景：美国七个大都会区 𐟓Š数据：27百万张街景图像、人口普查、健康及犯罪数据 𐟓研究方法：街景特征提取：利用计算机视觉模型分析街景图像，提取建筑、绿地、街道设施等环境特征。预测模型构建：对比街景图像、POI和动态人口数据，用LASSO回归预测社区的贫困、健康、犯罪和交通行为。 𐟌Ÿ结论：研究表明，街景图像中的环境特征能有效预测社区社会经济状况，甚至优于POI等传统功能性指标，尤其在交通行为和犯罪预测中表现尤佳。这一发现表明城市外观蕴含着丰富的信息，可用于支持城市政策的精细化制定。 𐟘Š亮点：街景图像分析能高效预测社区的交通、健康和犯罪特征，比传统功能性数据（如POI）更具优势。视觉特征能解释高达83%的交通行为和64%的犯罪率差异，揭示城市外观与社会经济状态的紧密联系。

深度学习SCI期刊，速览！大家好！今天我要给大家推荐一本非常适合深度学习领域的计算机2区SCI期刊！ 𐟓š 高质量 𐟓‹ 良心期刊深度学习是研究基于人工神经网络的机器学习方法的学科。它主要关注如何使用具有多层非线性变换的深层神经网络来自动地从大量数据中学习特征表示和模式识别。深度学习通过堆叠多个神经网络层来构建深层网络模型，这些网络层可以自动提取和学习数据的高级特征表示。它主要应用于大规模数据集的监督学习或无监督学习，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得了巨大的成功。这本期刊的质量非常高，编辑处理速度也很快，门槛相对较低，影响因子呈平稳上升的状态。对于计算机方向的本科生想要保研的、硕博想要毕业的、硕士想要申博的都是非常好的选择哦！

「每天一位女科学家超话」王红梅，地质微生物学专家，中国地质大学（武汉）环境学院副院长。本科毕业于中国地质大学（武汉）地质系，硕士毕业于中国地质大学（武汉）矿产系，博士毕业于中国地质大学（武汉）古生物学与地层学专业。她主要研究地球微生物学，微生物地球化学过程，极端环境生命现象和过程。她的研究针对微生物参与下硫化物矿物的氧化以及含有高价铁的硫酸盐矿物的微生物还原入手，重点考察微生物成因的矿物各种参数特征与化学成因矿物的区别，以及有害重金属在矿物相互转化过程中的行为，在此基础上探讨微生物成因矿物与重金属的相互作用及其在环境治理中的应用潜力，从而为金属硫化物矿区的环境治理提供科学和实践依据。她的团队发表论文40余篇，其中被SCI收录论文20篇，EI收录论文13篇，ISTP收录5篇，出版专著1部。获得教育部自然科学奖一等奖1项。先后在Nature（自然）和Geochimica et Cosmochimica Acta（地球化学与宇宙化学学报）等高影响因子的期刊上发表了研究成果。

耶鲁大学HIV研究揭示细胞表观遗传特征耶鲁大学的研究团队在Immunity期刊上发表了一篇关于HIV治愈的论文，这项研究在今年CROI会议上被广泛报道。研究团队利用多组学分析方法，深入研究了6名HIV感染者在接受抗病毒治疗后病毒载量检测不到的患者的HIV储藏库细胞。这些细胞主要存在于静息CD4 T细胞中，通过转录因子、细胞蛋白、转录组以及HIV DNA和RNA的分析，揭示了储藏库细胞的生物学特征。研究发现，储藏库细胞的转录因子RORC表达上调，而转录活跃的HIV感染CD4 T细胞中IRF和AP-1的表达也显著增加。此外，转录活跃的细胞中与细胞增殖相关的蛋白IKZF3、IL21、BIRC5和MKI67也显著上调。无论是储藏库细胞还是转录活跃的细胞，IKZF3的表达都增加，这有助于促进细胞增殖。这项研究还发现，HIV感染细胞的表观遗传学具有周期性，这与CD4 T细胞的功能表现出一致性。激活后的细胞毒性T细胞效应后，细胞进入死亡阶段（IRF - cytotoxic - AP-1 - cell death）。通过这些发现，研究团队揭示了潜伏和转录活跃的HIV感染细胞的单细胞表观遗传、转录和蛋白质表达特征，以及促进HIV持续感染的细胞程序。这项研究为HIV治愈提供了新的研究方向和实验依据，有望为未来的治疗策略提供新的思路。

全身免疫炎症指数与糖尿病前期关系研究文章标题：Association of systemic immune-inflammation index with insulin resistance and prediabetes: a cross-sectional study 中文标题：全身免疫炎症指数与胰岛素抵抗和糖尿病前期的关系：一项横断面研究发表期刊：Front Endocrinol 发表时间：2024年6月影响因子：3.9/Q1 𐟓Š分析方法线性回归模型：用于评估连续 SII 与 2 型糖尿病（T2D）风险标志物之间的相关性。多变量 logistic 回归模型：评估 SII 三分位数与糖尿病前期和 IR 之间的关联，同时控制各种混杂因素。亚组分析：进一步探讨 SII 与糖尿病前期和 IR 的关系。限制三次样条图分析：评估 SII 和 IR 与糖尿病前期之间的非线性关系。 𐟓ˆ结果分析基线特征该研究包括 9250 名参与者，其中 4827 名男性和 4423 名女性，中位年龄为 45 岁。43.11% 的参与者被诊断患有 IR，19.7% 被认为患有糖尿病前期。 SII 与 T2D 风险标志物的关联调整混杂因素后，观察到连续 SII 与 FBG、FSI 和 HOMA-IR 之间存在显著相关性，而 SII 与 HbA1c 之间的关系仅在未调整协变量时才显著。在对模型 3 中的协变量进行综合调整后，与第一三分位数的参与者相比，SII 的第二或第三三分位数的参与者具有更高的 FBG、FSI 和 HOMA-IR 水平。 SII 与 IR 的关系在调整了所有协变量（模型 3）之后，这种正相关仍然存在（OR=1.64;95% CI：1.32-2.04;P<0.001）。这意味着 LgSII 每增加 1 个单位，IR 的风险就会增加 64%。多变量 Logistic 回归模型在完全调整的多变量 logistic 回归模型中，年龄、种族、吸烟、饮酒、体力活动、ALT、AST、碱性磷酸酶、BMI、甘油三酯和血氯化物水平仍与 IR 几率显著相关。糖尿病前期风险显著相关的因素包括年龄、性别、种族、ALT、AST、BMI、TG、血氯化物水平和 LDH。受限三次样条回归分析使用限制性三次样条进一步评估了 SII 与糖尿病前期以及 IR 之间的剂量反应关系。在没有调整任何协变量的模型中，我们发现 SII 和糖尿病前期之间存在显著的非线性关系（P=0.017，图 4A），剂量反应曲线呈倒 U 形。然而，在调整了几个协变量后，SII 与糖尿病前期之间的关系变为线性（P>0.05）（图 4B、C).此外，无论协变量调整如何，SII 评分和 IR 之间存在线性剂量反应关系（图 4D-F)。

如何提高Q方法样本解释率？在Q方法的研究中，数据分析工具的选择至关重要。虽然`pqmethod`在期刊上常见，但其在易用性、美观度和数据汇报的详细程度方面略逊一筹。相比之下，`EQ-configurate`和`KADE`的组合（图一所示的软件，可在GitHub上免费下载）在数据处理和可视化方面表现更佳。今天，我们来探讨一个使用`KADE`软件时客户经常遇到的小问题：样本解释率，也称为因子分析中的方差解释率。在`KADE`软件输出的结果中，样本解释率通常只显示个位数。那么，如何获得小数位的结果呢？首先，我们需要了解特征根的概念。特征根是各个主成分所提取的所有标准化转换后原始变量的变异之和。在Q方法中，这意味着每个样本得分经过标准化后，方差为1。例如，如果有40个样本，总方差就是40。每个因子能解释的方差（即特征根）除以总方差40，就是这个因子的样本解释率。要计算累积样本解释率，只需将提取出的因子的样本解释率相加。这样，你就能得到一个更精确的样本解释率结果。通过上述方法，你可以更全面地理解Q方法的数据分析结果，从而做出更准确的结论。

临床医生即将迎来一场前所未有的富贵盛宴！ 𐟎‰ 一篇结合孟德尔随机化和机器学习方法的生信研究，探讨了疾病的发病机制。虽然数据来源于公共数据库，但整体复现难度并不高，且分析非常细致。 𐟌ˆ 题目：在非特异性眼眶炎症免疫治疗策略的背景下，基于生物信息学验证和机器学习的嘌呤代谢相关基因特征探索期刊：Frontiers in Immunology 影响因子：IF=7.3 发表时间：2024年3月 𐟒ᠧ ”究思路在识别和验证与非特异性眼眶炎症（NSOI）相关的嘌呤代谢基因（PMG）时，采用了全面的生物信息学策略。通过差异基因表达分析和已知PMG的精选列表交叉比对，明确了在NSOI中可能发挥作用的基因。借助基因集富集分析（GSEA）与基因集变异分析（GSVA）等手段，深入探究这些PMG的生物功能及相关路径。经过Lasso回归和支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）的进一步优化，识别了关键的枢纽基因，并评估了其在NSOI诊断方面的能力。此外，还分析了这些枢纽PMG和相关临床参数的关系。为验证结果，剖析了GSE58331和GSE105149数据集中的表达数据，重点研究了被视作对NSOI病理学极为重要的七个PMG。 𐟓Š 主要结果 DEG识别和主成分分析 PMG的富集分析模型的构建 GSEA分析免疫细胞 GSVA分析药物-基因相互作用常见RNA的鉴定和miRNAs-lncRNAs共享基因网络的构建关键基因验证模型验证孟德尔随机化分析 𐟎‰ 总结：该研究通过差异基因表达分析和已知嘌呤代谢基因（PMG）的精选列表交叉比对，找出了在非特异性眼眶炎（NSOI）中或许发挥作用的基因。运用基因集富集分析与基因集变异分析等手段深入探究这些PMG的生物功能和相关路径，还从GEO公共数据库筛选出临床数据，对基于Lasso回归和支持向量机结合的模型进行训练与测试，达成了高精度的预测成效。研究成果显示，借助通路富集和孟德尔随机化等分析，众多成分基于疾病的复杂本质展开协同与相互作用。你也想要在科研道路上更进一步，发表高分SCI吗？别犹豫，赶紧行动吧！

【Science：利用单细胞染色质可及性图谱揭示原发性人类癌症中的恶性调控程序】基因病变是癌症的根本原因，也是基因调控变化的驱动力，而基因调控变化是癌症的经典表型“特征”。癌症基因组图谱（TCGA）旨在了解与这些基因突变相关的多种分子特征，以及驱动不同癌症类型表型的相关基因调控变化。一种识别与基因表达相关的调控元件和反式因子的方法是利用转座酶可接触染色质测序（ATAC-seq）绘制染色质可及性图谱，其中ATAC-seq可识别基因组中被转录因子（TF）和聚合酶等调控蛋白主动结合的部分。虽然 TCGA 以前曾在“大块”癌症组织中研究过这些调控元件，但这种分析将癌症的恶性特征与相关基质细胞或免疫细胞中存在的调控元件景观联系在一起。相比之下，单细胞染色质可及性数据可对这些信号进行解卷积。此外，通过使用深度学习模型，可以从这些癌症特异性数据中学习到癌症特异性基因调控“语法”，从而识别与转录因子结合相关的基因组序列，并预测癌症相关突变对这些调控元件可及性的影响。在一项新的研究中，来自斯坦福大学等研究机构的研究人员利用 TCGA 存档样本生成了单细胞染色质可及性图谱，该图谱涵盖 8 种癌症类型和 74 例癌症样本（由 227063 个细胞核组成）。通过标记基因周围的基因可及性可以让他们识别癌细胞与肿瘤浸润基质细胞和免疫细胞。与拷贝数改变相关的染色质可及性信号的兆碱基尺度变化根据不同的拷贝数变化确定了肿瘤亚克隆。他们观察到肿瘤亚克隆会表现出与受亚克隆特异性拷贝数改变影响的转录因子相关的不同基因调控程序。相关研究结果发表在2024年9月6日的Science期刊上，论文标题为“Single-cell chromatin accessibility reveals malignant regulatory programs in primary human cancers”。网页链接

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