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生物信息直发SCI变难,2019有了新套路

 小梦想在努力 2019-04-21

考研刚结束,毕业季又到,很多小伙伴在忙着毕业论文以及答辩相关事宜,也有一些小伙伴由于不走运论文没有按时发表延期毕业,有些单位延期的学生数量不在少数,毫无疑问都和发表的SCI的档次和时间有关,毕竟较多的医学生以及在职的硕博生,想要在规定的3年时间内发表1、2篇SCI文章(有的规定影响因子必须3分才能博士毕业),还是有一定难度的,因为一般第一年大家都倾向于学习、玩耍一下,当然也有可能忙于家庭和上班挣钱,总之按时按质发表SCI是一个艰难的事情。

在我们的“基金、实验群”问了一下大家对于这方面的生信SCI的了解程度和观点。

大家的反馈如下:

“我觉得生信就像英语一样。对于生信工程师/专业译员,生信/英语是他们的职业。但是对于科研型医生/各行各业从业者来说,生信/英语只是一个工具。

我不需要把序列比对的算法搞得一清二楚,我只要会用Blast就行了。

现在有“精准医疗”,我觉得也可以有“精准科研”。有了生信的帮助,“湿”实验可以更加精准更有针对性,最大限度节省临床样本。”

某位粉丝写的挺深刻的:

某位粉丝写的挺深刻的:关于这个问题,现在很多人都有这样的想法。在回答这些问题之前,我们首先需要搞清楚什么是生信?生信的核心是什么?第一个问题,关于生信的文章越来越难发,任何事物的发展都是这么一个过程(简单-复杂-瓶颈-突破)简单的下点数据,复制一下代码,出几张图,然后发篇文章,这样的套路,现在比较难发文章;第二个问题,生信的作用,一个事物的作用大不大和很多因素相关,但生信给我们提供了不同的视角去看待问题,生信也基于大数据给了我们很多新的提示和思考,这些都是值得肯定的,至于你说的作用大不大?关键看你做什么?大家在看CNS文章的时候,里面的生信多嘛?第三个问题,新的方向,没有系统研究过生信,不敢瞎说,但生信在于生和信,生指生物学问题,信指信息科学(算法和统计学),拿单细胞测序来说,单细胞测序的生物学问题是细胞的异质性,它的发展靠很多学科的共同推进,这个生物学问题才有了一个从测序的角度解决方案。至于单细胞测序,这个肯定是未来的趋势,因为它为我们看待细胞的异质性提供了很好的方法。

随着大家都在学习生信,掌握的人越来越多,直接发文章自然就可能变得困难了,事实是这样的吗,师兄统计了一下今年截止目前“bioinformatics + TCGA” “bioinformatics + geneexpression omnibus”等关键词的SCI信息,做了详细的统计,以期为大家发文提供总体的介绍。

今天咱们对2019年前3个月的“挖掘二手数据”的SCI进行统计,一起找到“最喜欢生信的期刊”、“发表最快的期刊”。

因为是挖掘别人的二手生信数据,我们根据三大公共疾病数据库“TCGA”“Gene expression omnibus”+bioinformatics为关键词检索了Pubmed中收录的文章,得到以下的结果,逐年SCI文章发表趋势如下。

Pubmed关键词:bioinformatics、TCGA、GEO

去年的月平均发表量在60篇,今年是121篇,呵呵,增加了1倍,要死了要死了!!!毫无疑问,今年再不研究一下生信,铁定就发表困难了。

那么我们统计一下这些在2019年里263篇生信SCI,它们分布于1~31分不等(当然这里面高分文章,例如>10分大部分还是需要增加实验验证),以下是按照发表数量来排序的清单。

杂志名

2019发表量

影响因子

Mol Med Rep

15

1.9

Bioinformatics

13

5.5

J Cell Biochem

10

3.0

Sci Rep

9

4.0

J Cell Physiol

9

3.9

Oncol Lett

8

1.7

Pathol Res Pract

6

1.5

Gene

5

2.5

PeerJ

5

2.1

Int J Cancer

4

7.4

Cancer Cell Int

4

4.0

Oncol Rep

4

3.0

Med Sci Monit

4

1.9

Nucleic Acids Res

3

11.0

Oncogene

3

6.9

EBioMedicine

3

6.2

Mol Cancer Res

3

4.6

Cancer Epidemiol Biomarkers  Prev

3

4.6

Front Oncol

3

4.4

Front Pharmacol

3

3.8

Int J Oncol

3

3.3

BMC Med Genomics

3

3.3

BMC Cancer

3

3.3

J Cancer

3

3.2

Biosci Rep

3

2.9

Int J Mol Med

3

2.8

BMC Bioinformatics

3

2.2

Medicine (Baltimore)

3

2.0

Gut

2

17.0

Clin Cancer Res

2

10.2

Brief Bioinform

2

6.3

Cancers (Basel)

2

5.3

Cell Prolif

2

4.9

Front Genet

2

4.2

PLoS Comput Biol

2

4.0

Cancer Manag Res

2

3.7

Breast Cancer Res Treat

2

3.6

Biomed Pharmacother

2

3.5

IUBMB Life

2

3.2

Genes (Basel)

2

3.2

Exp Eye Res

2

3.2

Mol Genet Genomic Med

2

2.7

Onco Targets Ther

2

2.7

Biomed Res Int

2

2.6

J Surg Res

2

2.1

Pathol Oncol Res

2

1.9

Exp Ther Med

2

1.4

J Comput Biol

2

1.2

其他杂刊

80

--

该影响因子6月左右会有较大变化,请大家估算好自己文章发表的时间,再选期刊,其中Mol Med Rep、J Cell Biochem、Sci Rep、J Cell Physiol、Oncol Lett、Pathol Res Pract、PeerJ对生信类的文章还是比较友好的。

首先,我们把5分以上的归纳如下:

杂志名

Q1发表量

影响因子

Gut

2

17.0

Nucleic Acids Res

3

11.0

Clin Cancer Res

2

10.2

Int J Cancer

4

7.4

Oncogene

3

6.9

Brief Bioinform

2

6.3

EBioMedicine

3

6.2

Bioinformatics

13

5.5

Cancers (Basel)

2

5.3

其中Bioinformatics(影响因子5.5分)上发表的生信文章情况如下

Genome-wide identification of the essential protein-coding genes and long  noncoding RNAs for human pan-cancer.(给予CRIPSR文本挖掘,多肿瘤分析,算法构建)

Bioinformatics

Simultaneous clustering of multiview biomedical data using manifold  optimization.(算法)

Bioinformatics

TISIDB: an integrated repository portal for tumor-immune system  interactions.数据库

Bioinformatics

DCARS: differential correlation across ranked samples.数据库

Bioinformatics

Processing of big heterogeneous genomic datasets for tertiary analysis of  Next Generation Sequencing data.算法

Bioinformatics

BioMethyl: An R package for Biological Interpretation of DNA Methylation  Data.数据库

Bioinformatics

MR4Cancer: a web server prioritizing master regulators for cancer.数据库

Bioinformatics

DMCM: a Data-adaptive Mutation Clustering Method to identify  cancer-related mutation clusters.数据库

Bioinformatics

Ordino: a visual cancer analysis tool for ranking and exploring genes,  cell lines, and tissue samples.数据库

Bioinformatics

Breaking the paradigm: Dr. Insight empowers signature-free, enhanced drug  repurposing.

Bioinformatics

Exploring drivers of gene expression in the Cancer Genome Atlas.多肿瘤、多分子机制预测

Bioinformatics

ImaGEO: integrative gene expression meta-analysis from GEO database.meta数据库

Bioinformatics

Batch-normalization of cerebellar and medulloblastoma gene expression  datasets utilizing empirically defined negative control genes.算法

Bioinformatics

而Brief Bioinform(IF为6.3分)、NucleicAcids Res(影响因子11分)上发表的3篇也都是:数据库、算法的文章。

而5~10分的文章较多的还是①生信+实验②多肿瘤组学分析③单细胞测序数据分析

文章

杂志

影响因子

Dependency of the Cancer-Specific Transcriptional Regulation Circuitry on  the Promoter DNA Methylome.多肿瘤分析

Cell Rep

8.032

Measurement of tumor mutational burden (TMB) in routine molecular diagnostics:  in silico and real-life analysis of three larger gene panels.多肿瘤分析

Int J Cancer

7.36

Systematic identification of lincRNA-based prognostic biomarkers by  integrating lincRNA expression and copy number variation in lung adenocarcinoma.多组学分析

Size matters: Dissecting key parameters for panel-based tumor mutational  burden analysis.

Quantitative analysis of somatically acquired and constitutive  uniparental disomy in gastrointestinal cancers.多肿瘤

Klotho suppresses colorectal cancer through modulation of the unfolded  protein response.生信+实验

Oncogene

6.854

Nudt21 regulates the alternative polyadenylation of Pak1 and is  predictive in the prognosis of glioblastoma patients.生信+实验

Histoepigenetic analysis of HPV- and tobacco-associated head and neck  cancer identifies both subtype-specific and common therapeutic targets  despite divergent microenvironments.生信

Increased glycolysis correlates with elevated immune activity in tumor  immune microenvironment.较多实验+生信

EBioMedicine

6.183

Incorporation of long non-coding RNA expression profile in the 2017 ELN  risk classification can improve prognostic prediction of acute myeloid  leukemia patients.生信+实验

Targeting glutaminase 1 attenuates stemness properties in hepatocellular  carcinoma by increasing reactive oxygen species and suppressing  Wnt/beta-catenin pathway.生信+较多实验

Examination of Independent Prognostic Power of Gene Expressions and Histopathological  Imaging Features in Cancer.多肿瘤

Cancers (Basel)

5.326

Integrated Approaches for the Use of Large Datasets to Identify Rational  Therapies for the Treatment of Lung Cancers.生信新角度+实验

Identification of lncRNAs associated with early stage breast cancer and  their prognostic implications.生信+较多实验验证

Mol Oncol

5.264

总而言之,咱们医学相关的高分的生信SCI分为4类:

1.纯生信分析:一般为多肿瘤组学分析;

2.生信+较多实验:预后相关分子,验证功能和找到分子机制机制;

3.数据库类:处理公共数据库的数据,提供可以查询差异基因、功能解析、网络互作的功能(你可以1.0、2.0、3.0地去升级,多刷几篇文章);

4.单细胞测序数据分析:聚类分析、PCA/t-SNE降维、细胞分群、等。

接下来就是大家最喜欢、性价比最高的1~5分生信类期刊的年度总结介绍:

杂志

2019发文数量

IF因子

Mol Med Rep

15

1.9

J Cell Biochem

10

3.0

Sci Rep

9

4.0

J Cell Physiol

9

3.9

Oncol Lett

8

1.7

Pathol Res Pract

6

1.5

Gene

5

2.5

PeerJ

5

2.1

Cancer Cell Int

4

4.0

Oncol Rep

4

3.0

Med Sci Monit

4

1.9

Mol Cancer Res

3

4.6

Cancer Epidemiol Biomarkers  Prev

3

4.6

Front Oncol

3

4.4

Front Pharmacol

3

3.8

Int J Oncol

3

3.3

BMC Med Genomics

3

3.3

BMC Cancer

3

3.3

J Cancer

3

3.2

Biosci Rep

3

2.9

Int J Mol Med

3

2.8

BMC Bioinformatics

3

2.2

Medicine (Baltimore)

3

2.0

Cell Prolif

2

4.9

Front Genet

2

4.2

PLoS Comput Biol

2

4.0

Cancer Manag Res

2

3.7

Breast Cancer Res Treat

2

3.6

Biomed Pharmacother

2

3.5

IUBMB Life

2

3.2

Genes (Basel)

2

3.2

Exp Eye Res

2

3.2

Mol Genet Genomic Med

2

2.7

这里面有多个杂志已被很多国内单位列入黑名单,请自己对照一下自己单位的“期刊黑名单”(当然也不要传谣),杂志敢不敢投毕竟还是要结合自己实际情况以及单位明文规定。

另外,再次提修改大家,6月份影响因子又要改变了,大家擦亮眼睛。

最后,1~5分文章的大部分套路都如下:

多肿瘤类的文章无非就是在肿瘤类型、样本类型上、分子维度上叠加分析,以此类推,分数和工作量是成正比的。

另外2019年单细胞测序(single-cell sequencing)的文章发表也较多,单细胞测序数据挖掘、分子机制类的纯生信分析,我们团队都可以很好滴去实现。

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