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生物信息学期刊新上映_生物信息学期刊推荐(2024年12月抢先看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

生物信息学期刊

𐟓ˆ 中科院3区生物信息学SCI期刊推荐 𐟑‹ 大家好，我是小瑶妹！ 𐟓š 今天推荐的是生物信息学领域的知名期刊——BIOINFORMATICS。 𐟓Š 期刊亮点影响因子：5.8 国人占比：70% 自引率：5.20% 分区：中科院3区研究方向：医学，医学:研究与实验 𐟓Š 期刊推荐 Bioinformatics（生物信息学）是生物学类期刊，主要收录生物相关的化学、数学、统计学等领域的研究。在生化研究方法中排名前10，在生物技术与应用微生物学中排名前15%。由牛津大学出版，是生物统计学领域的老牌期刊。出版学术和工业研究人员感兴趣的最高质量的科学论文和评论文稿，对原创文稿要求创新性较高。

医学界的三本灌水神刊，你知道吗？嘿，大家好，我是桑启学姐。今天我想和大家聊聊医学界的几本灌水神刊，绝对干货满满哦！ BMC Medical Research Methodology 𐟓Š 首先，让我们来看看《BMC Medical Research Methodology》。这本期刊的影响因子是3.9，虽然不算特别高，但也不算低。它的自引率是5.30%，也不算特别夸张。它主要涵盖医学研究方法学的各个方面，对创新性的要求相对较低，审稿周期也比较短。不过要注意的是，审稿周期有点不稳定，有时候快有时候慢。 International Immunopharmacology 𐟌 接下来是《International Immunopharmacology》。这本期刊的影响因子是4.8，自引率是4.70%。它的审稿周期大约是1.49个月。2020年的时候，这本期刊仍然接受生物信息学的文章，但主要走的是单基因分析的套路，涉及到免疫细胞浸润和相关性等内容。 Journal of Translational Medicine 𐟓‘ 最后推荐的是《Journal of Translational Medicine》。这本期刊的影响因子是6.1，自引率只有1.80%。它主要接收纯生物信息学的文章，年发文量也很大。不过，对生信文章的工作量和可视化程度要求不高，适合那些想要快速发表文章的小伙伴们。总的来说，这三本期刊在医学界还是有一定影响力的，但如果你想要发表高质量的文章，还是需要做好充分的准备哦！希望这些信息对大家有所帮助！

𐟓– 医学四区SCI期刊推荐：对国人友好！ 𐟑‹ 大家好！今天为大家推荐一本对国人非常友好的四区SCI期刊——《European Journal of Medical Research》。这本期刊由英国独立出版商BMC（BioMed Central）出版，成立于2009年。 𐟓Š 该期刊涵盖了广泛的医学学科领域，特别是内科、外科、神经病学、传染病和重症监护医学等。最新影响因子为4.981分，在JCR中属于Q2分区，但在中科院分类中为4区期刊。 𐟓š 值得一提的是，这本期刊是开放获取（OA）的，这意味着任何人都可以免费阅读和下载文章。这使得它在生物信息学（生信）方面的文章接收度较高。 𐟔젤𛎦œ€新的文章来看，该期刊主要接收医学研究实验领域的文章，尤其是临床与分子生物学相关的研究。去年的自引率为1.2%，这表明期刊的引用率相对较低。 𐟌Ÿ 最重要的是，这本期刊对国人的包容度非常高。在影响因子一度飙升到4.9的情况下，国人的发文率占比高达35%以上，而且接受率也非常高。这对于国内科研人员来说，无疑是一个非常好的选择！ 𐟓

二区期刊有哪些 𐟔 探索医学二区SCI期刊的宝藏，我们为您精选了《国际分子科学杂志》！ 𐟓Œ 期刊名称：INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES 𐟓Œ 中文名：国际分子科学杂志 𐟌Ÿ 影响因子：5.6 𐟌Ÿ 自引率：5.70% 𐟌Ÿ 国人占比率：24.58% 𐟓Š 中科院分区：大类：2区生物学小类：2区化学:综合; 3区生化与分子生物学 𐟓œ 期刊简介：这本由MDPI出版的国际性学术刊物，涵盖了分子生物学、生物化学、生物物理学、生物信息学、化学生物学等多个学科领域。自2000年创刊以来，IJMS已经成为世界上最具影响力的分子科学领域的学术期刊之一。 𐟓 期刊特点：几乎不退稿，对国人作者友好，是医学二区SCI期刊中的佼佼者。

康奈尔计算生物学博士项目招生啦！嘿，大家好！如果你对计算生物学、AI、统计和生物信息学感兴趣，那么你一定不能错过康奈尔大学的这个超棒的机会！𐟎“ 课题组简介王光煜课题组位于康奈尔医学院和休斯顿卫理公会医院，主要研究领域有三个：深度学习和机器学习：他们通过这些先进的算法和平台，整合图像数据和组学数据（比如空间转录组和单细胞转录组），深入探索器官发育和病理学的奥秘。 Foundation Model：基于像ChatGPT和LLaMA这样的模型，进行算法开发和建模，以提升对单/多模态生物数据的理解。单细胞数据和空间转录组：他们通过这些数据构建细胞分化的动态定量模型。这个课题组的研究成果已经发表在Nature Biotechnology、Nature Metabolism、Nature、Nature Communication、Science Advances、Genome Biology、Circulation、Circulation Research等顶级期刊上。是不是很酷？𐟘Ž 康奈尔大学Physiology, Biophysics & Systems Biology (PBSB)博士项目这个项目致力于培养学生在生物医学工程科学的前沿研究能力。课程设置包括模块化课程、研讨会和实验室轮转，强调定量方法和跨学科应用。项目通过特设委员会指导学生设计个性化学习计划，并定期评估研究进展。最终，学生完成论文答辩，获得博士学位。是不是很全面？𐟓š 应聘要求我们欢迎来自各种科学领域（包括生物学、医学、统计学、工程学等）的积极学习者，有兴趣参与AI、基因组学、生物信息学和医学交叉领域的研究。无论你是刚毕业的本科生，还是有一定工作经验的科研人员，都欢迎你加入我们的队伍！𐟌Ÿ 如果你对这个机会感兴趣，赶紧行动吧！𐟏ƒ‍♀️𐟏ƒ‍♂️

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𐟓Š 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。

生物信息学在线辅导服务！嘿，大家好！我是Dorothy，最近我一直在琢磨找点副业，毕竟马上要成为青椒了，时间还挺充裕的。想着不如来点实在的，给大家提供一些生物信息学的在线辅导服务吧！无论是本科生、硕士生还是博士生，只要你需要，随时找我聊。先说说我的背景吧，我在中山大学生命科学学院完成了本科，之后又去了香港浸会大学和香港科技大学攻读硕士和博士学位。毕业后，我还在加拿大英属哥伦比亚大学做了博士后研究，专注于机器学习在生物医学领域的应用。我的专业领域主要是生物信息学，但我也能教生物统计学、计算生物学、生物学（涵盖所有分支）、生物医学、数学和计算机科学。我熟练掌握R、Python、Perl、Prism、Photoshop等各种工具软件，真的是样样精通。作为主要作者，我在《美国国家科学院院刊》（PNAS）、《核酸研究》、《植物细胞》、《阿尔茨海默病与痴呆症》等高影响力期刊上发表过多篇论文，影响因子都超过10分。我还参与发表了近20篇学术论文，真的是经验丰富。更重要的是，我有丰富的教学经验。曾经指导过本科生、硕士生和博士生，帮助他们顺利完成学业。如果你也需要这样的辅导，欢迎随时联系我！总之，无论你是需要论文指导还是期刊发表，我都会尽力帮你。让我们一起在学术的道路上越走越远吧！𐟓š✨

𐟏렦œꦝ妊€术学院的强大阵容 𐟚€ 𐟔 探索未来技术学院的强大实力，这里汇聚了众多顶尖学者和研究者。 𐟌Ÿ 程和平教授，他的研究领域包括钙信号和线粒体生物医学，发现了细胞钙信号转导的基本单位“钙火花”，并揭示了其在生理、病理过程中的生物学意义。他的团队还成功研发了微型双光子显微镜，实现了在自由活动小鼠观察大脑神经元及树突和树突棘的活动。 𐟏… 肖瑞平教授，作为未来技术学院的院长，他在心血管及代谢疾病的基础和转化研究领域取得了卓越成就。他在Nature、Nature Medicine等顶级期刊发表了多篇论文，并获得了多项奖项。 𐟒ᠥ椸€位教授，他的研究兴趣包括基于大数据的医学数据挖掘与分析、基因组与微生物组生物信息学方法和技术等。他在微生物基因组分析与基因预测方面取得了领先水平，并致力于发展深度学习、人工智能方法，运用于二代/三代测序技术下的基因组学问题。 𐟏ž️ 还有一位教授，他的研究领域涵盖了化学、生物、微电子加工等多个领域。他在肿瘤精准医学、基因编辑、生物芯片等研发及应用方面取得了突出成绩，并在Nature, Nature Biotechnology等期刊发表了多篇高水平学术论文。 𐟌 这些教授们的共同目标是推动未来技术学院在基础学科和技术创新方面的不断发展，为学生和研究者提供最前沿的教育和科研环境。

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！

2024年6月，北京大学高歌教授课题组在Quantitative Biology期刊上发表了一篇题为“Foundation models for bioinformatics”的前瞻性综述。文章从基于文本的大语言模型在生物学信息任务上的应用与基于生物学数据预训练的基础模型两个角度探讨了基础模型对生物信息领域的影响，目前的发展与局限性，及潜在的发展方向。基于Transformer的基础模型，如ChatGPT，已经彻底改变了我们的日常生活，并影响了包括生物信息学在内的诸多领域。这篇文章首先讨论了文本基础模型在生物信息学任务上的直接应用，重点讨论了如何最大限度地利用标准的大语言模型，并减少它们固有的缺陷。同时，探讨了为生物信息学量身定制的基于Transformer的基础模型，这些模型既适用于序列数据也适用于非序列数据。特别展望了生物信息学基础模型的进一步发展方向以及面临的挑战。简介深度学习正在经历一场范式转变，随着大规模基础模型的兴起，这些模型在大量数据集上进行预训练，并适应多种下游任务。这些模型的基础性质不仅突显了它们广泛的应用，也意味着它们的不完整性。在这里，我们将关注两个主题：用于基于文本的生物信息学数据挖掘的标准文本大型语言模型（LLMs）和为生物数据适应的基础模型

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