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纯生信中文期刊在线播放_生信属于什么类型的文章(2024年12月免费观看)

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

纯生信中文期刊

探秘Nature子刊，冷门宝藏！ 𐟔 探索《NPJ Precision Oncology》 . 𐟓ˆ 影响因子：6.8 𐟏… 分区：1区 𐟔„ 自引率：2.9% . 𐟓‹ 期刊亮点：作为Nature旗下的子刊，每年发表约130篇研究论文。从提交到接收的平均审稿周期约为197天。开放获取（OA）期刊，版面费较高，约2.5万元。 . 𐟓š 收稿范围：专注于原创性研究论文、综述文章及评论性文章。对罕见或具有教育意义的病例报告也感兴趣。对纯生信文章非常友好。 . 𐟔 探索《NPG Asia Materials》 . 𐟓ˆ 影响因子：8.6 𐟏… 分区：2区 𐟔„ 自引率：1.2% . 𐟓‹ 期刊亮点：每年发表约70篇研究论文，是未来顶刊的有力竞争者。审稿周期为6个月，录用率较低，仅为15%。开放获取（OA）期刊，版面费较高，约3万元。 . 𐟓š 收稿范围：涵盖癌症发生、靶向免疫治疗、基于机制的治疗、遗传风险因素、miRNA、肿瘤微环境、癌症代谢和癌症干细胞等领域。

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）！ 𐟓Š 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 𐟓š 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！

发一篇顶刊，吹一辈子！𐟎‰ 科学界有太多顶刊让人垂涎欲滴，发一篇就能吹一辈子！以下是一些值得关注的顶刊，快来看看吧！ SCIENCE子刊 Science Translational Medicine 𐟓Š IF：15.8 年文章量：约271篇审稿周期：1个月专注于转化医学研究，将基础科研成果转化为临床实践。 Science Advances 𐟚€ IF：11.7 年文章量：约2014篇审稿周期：0A期刊，偏向跨学科研究成果，对创新性要求较高。 Science Immunology 𐟦 IF：17.6 年文章量：约119篇审稿周期：3到6个月专注于免疫学和相关微生物学领域的研究。 Science Signaling 𐟓኉F：6.7 年文章量：约106篇审稿周期：3-8周生命科学领域的顶级期刊。 Science Robotics 𐟤– IF：26.1 年文章量：约58篇审稿周期：2.5个月机器人学领域的顶刊，涵盖机器人技术各个方面。 NATURE子刊 Nature Communications 𐟌 IF：14.7 年文章量：7910篇审稿周期：1个月专注于生物、医学、健康、地球科学等领域。 Nature Reviews Materials 𐟓š IF：79.8 年文章量：49篇审稿周期：材料科学一区，材料科学领域的综述性文章。 NPJ Precision Oncology 𐟒Š IF：6.8 年文章量：约130篇审稿周期：一审18天可反馈修改意见，对纯生信文章友好，偏向精准肿瘤学领域。 Scientific Reports 𐟓Š IF：3.8 年文章量：约22037篇审稿周期：2-3个月录用率：60%，是普通人离nature最近的路径。 NPG Asia Materials 𐟌 IF：8.6 年文章量：约70篇审稿周期：6个月录用率：15%，材料科学2区。 CELL子刊 iScience 𐟔슉F：4.6 年文章量：约2741篇审稿周期：6周录用率：相对较高，大约在60%以上。 Cell Reports 𐟓‹ IF：7.5 年文章量：约1544篇审稿周期：3-6周录用率：约21.5%，初审6天就能反馈意见，唯一缺点是OA，版面费4w。 Cell Reports Medicine 𐟩𚊉F：11.7 年文章量：305篇审稿周期：8-9个月录用率：约32.24%，国人友好，唯一缺点是版面费4w。 One Earth 𐟌 IF：15.1 年文章量：104篇审稿时间较长，IF稳增。 CURRENT BIOLOGY 𐟦 IF：8.1 年文章量：526篇审稿周期：2-4周录用难度大。这些顶刊不仅是科研人员的梦想，也是普通人仰望的目标。发一篇文章，足以吹一辈子！𐟎‰

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œ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： 𐟑Œ𐟏𛤼˜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。

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！

肿瘤学期刊推荐：生信友好嘿，大家好！今天要给大家介绍的是一本在肿瘤学领域非常友好的期刊——Medical Oncology。这个期刊与杂志社合作，致力于帮助科研人员顺利发表他们的研究成果。 𐟓Š 期刊名称：Medical Oncology 𐟓ˆ 影响因子：3.4 𐟔„ 自引率：2.9% ⏳ 审稿时间：大约1个月 𐟓‘ 接收领域：免疫生物学、发病机制和恶性肿瘤的治疗 Medical Oncology是一本对国内科研人员非常友好的肿瘤学期刊。虽然它的排名和分区不算特别高，审稿时间也不算快，但它不收版面费哦！如果你在这个领域有相关研究，可以考虑试试看。希望这些信息对大家有所帮助，祝大家科研顺利！

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。

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。

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