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考研剛結(jié)束，畢業(yè)季又到，很多小伙伴在忙著畢業(yè)論文以及答辯相關(guān)事宜，也有一些小伙伴由于不走運論文沒有按時發(fā)表延期畢業(yè)，有些單位延期的學生數(shù)量不在少數(shù)，毫無疑問都和發(fā)表的SCI的檔次和時間有關(guān)，畢竟較多的醫(yī)學生以及在職的碩博生，想要在規(guī)定的3年時間內(nèi)發(fā)表1、2篇SCI文章（有的規(guī)定影響因子必須3分才能博士畢業(yè)），還是有一定難度的，因為一般第一年大家都傾向于學習、玩耍一下，當然也有可能忙于家庭和上班掙錢，總之按時按質(zhì)發(fā)表SCI是一個艱難的事情。 在我們的“基金、實驗群”問了一下大家對于這方面的生信SCI的了解程度和觀點。 
大家的反饋如下： “我覺得生信就像英語一樣。對于生信工程師/專業(yè)譯員，生信/英語是他們的職業(yè)。但是對于科研型醫(yī)生/各行各業(yè)從業(yè)者來說，生信/英語只是一個工具。 我不需要把序列比對的算法搞得一清二楚，我只要會用Blast就行了。 現(xiàn)在有“精準醫(yī)療”，我覺得也可以有“精準科研”。有了生信的幫助，“濕”實驗可以更加精準更有針對性，最大限度節(jié)省臨床樣本?！?/p> 
某位粉絲寫的挺深刻的： 某位粉絲寫的挺深刻的：關(guān)于這個問題，現(xiàn)在很多人都有這樣的想法。在回答這些問題之前，我們首先需要搞清楚什么是生信？生信的核心是什么？第一個問題，關(guān)于生信的文章越來越難發(fā)，任何事物的發(fā)展都是這么一個過程（簡單-復雜-瓶頸-突破）簡單的下點數(shù)據(jù)，復制一下代碼，出幾張圖，然后發(fā)篇文章，這樣的套路，現(xiàn)在比較難發(fā)文章；第二個問題，生信的作用，一個事物的作用大不大和很多因素相關(guān)，但生信給我們提供了不同的視角去看待問題，生信也基于大數(shù)據(jù)給了我們很多新的提示和思考，這些都是值得肯定的，至于你說的作用大不大？關(guān)鍵看你做什么？大家在看CNS文章的時候，里面的生信多嘛？第三個問題，新的方向，沒有系統(tǒng)研究過生信，不敢瞎說，但生信在于生和信，生指生物學問題，信指信息科學（算法和統(tǒng)計學），拿單細胞測序來說，單細胞測序的生物學問題是細胞的異質(zhì)性，它的發(fā)展靠很多學科的共同推進，這個生物學問題才有了一個從測序的角度解決方案。至于單細胞測序，這個肯定是未來的趨勢，因為它為我們看待細胞的異質(zhì)性提供了很好的方法。 
隨著大家都在學習生信，掌握的人越來越多，直接發(fā)文章自然就可能變得困難了，事實是這樣的嗎，師兄統(tǒng)計了一下今年截止目前“bioinformatics + TCGA” “bioinformatics + geneexpression omnibus”等關(guān)鍵詞的SCI信息，做了詳細的統(tǒng)計，以期為大家發(fā)文提供總體的介紹。 今天咱們對2019年前3個月的“挖掘二手數(shù)據(jù)”的SCI進行統(tǒng)計，一起找到“最喜歡生信的期刊”、“發(fā)表最快的期刊”。 因為是挖掘別人的二手生信數(shù)據(jù)，我們根據(jù)三大公共疾病數(shù)據(jù)庫“TCGA”“Gene expression omnibus”+bioinformatics為關(guān)鍵詞檢索了Pubmed中收錄的文章，得到以下的結(jié)果，逐年SCI文章發(fā)表趨勢如下。 
Pubmed關(guān)鍵詞：bioinformatics、TCGA、GEO 去年的月平均發(fā)表量在60篇，今年是121篇，呵呵，增加了1倍，要死了要死了?。?！毫無疑問，今年再不研究一下生信，鐵定就發(fā)表困難了。 那么我們統(tǒng)計一下這些在2019年里263篇生信SCI，它們分布于1~31分不等（當然這里面高分文章，例如>10分大部分還是需要增加實驗驗證），以下是按照發(fā)表數(shù)量來排序的清單。 雜志名 | 2019發(fā)表量 | 影響因子 | 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 | 其他雜刊 | 80篇 | -- |
該影響因子6月左右會有較大變化，請大家估算好自己文章發(fā)表的時間，再選期刊，其中Mol Med Rep、J Cell Biochem、Sci Rep、J Cell Physiol、Oncol Lett、Pathol Res Pract、PeerJ對生信類的文章還是比較友好的。 首先，我們把5分以上的歸納如下： 雜志名 | Q1發(fā)表量 | 影響因子 | 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（影響因子5.5分）上發(fā)表的生信文章情況如下 Genome-wide identification of the essential protein-coding genes and long noncoding RNAs for human pan-cancer.(給予CRIPSR文本挖掘，多腫瘤分析，算法構(gòu)建) | Bioinformatics | Simultaneous clustering of multiview biomedical data using manifold optimization.（算法） | Bioinformatics | TISIDB: an integrated repository portal for tumor-immune system interactions.數(shù)據(jù)庫 | Bioinformatics | DCARS: differential correlation across ranked samples.數(shù)據(jù)庫 | 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.數(shù)據(jù)庫 | Bioinformatics | MR4Cancer: a web server prioritizing master regulators for cancer.數(shù)據(jù)庫 | Bioinformatics | DMCM: a Data-adaptive Mutation Clustering Method to identify cancer-related mutation clusters.數(shù)據(jù)庫 | Bioinformatics | Ordino: a visual cancer analysis tool for ranking and exploring genes, cell lines, and tissue samples.數(shù)據(jù)庫 | Bioinformatics | Breaking the paradigm: Dr. Insight empowers signature-free, enhanced drug repurposing. | Bioinformatics | Exploring drivers of gene expression in the Cancer Genome Atlas.多腫瘤、多分子機制預測 | Bioinformatics | ImaGEO: integrative gene expression meta-analysis from GEO database.meta數(shù)據(jù)庫 | Bioinformatics | Batch-normalization of cerebellar and medulloblastoma gene expression datasets utilizing empirically defined negative control genes.算法 | Bioinformatics |
而Brief Bioinform（IF為6.3分）、NucleicAcids Res（影響因子11分）上發(fā)表的3篇也都是：數(shù)據(jù)庫、算法的文章。 而5~10分的文章較多的還是①生信+實驗②多腫瘤組學分析③單細胞測序數(shù)據(jù)分析 文章 | 雜志 | 影響因子 | Dependency of the Cancer-Specific Transcriptional Regulation Circuitry on the Promoter DNA Methylome.多腫瘤分析 | 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.多腫瘤分析 | Int J Cancer | 7.36 | Systematic identification of lincRNA-based prognostic biomarkers by integrating lincRNA expression and copy number variation in lung adenocarcinoma.多組學分析 | Size matters: Dissecting key parameters for panel-based tumor mutational burden analysis. | Quantitative analysis of somatically acquired and constitutive uniparental disomy in gastrointestinal cancers.多腫瘤 | Klotho suppresses colorectal cancer through modulation of the unfolded protein response.生信+實驗 | Oncogene | 6.854 | Nudt21 regulates the alternative polyadenylation of Pak1 and is predictive in the prognosis of glioblastoma patients.生信+實驗 | 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.較多實驗+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+實驗 | Targeting glutaminase 1 attenuates stemness properties in hepatocellular carcinoma by increasing reactive oxygen species and suppressing Wnt/beta-catenin pathway.生信+較多實驗 | Examination of Independent Prognostic Power of Gene Expressions and Histopathological Imaging Features in Cancer.多腫瘤 | 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+實驗 | Identification of lncRNAs associated with early stage breast cancer and their prognostic implications.生信+較多實驗驗證 | Mol Oncol | 5.264 |
總而言之，咱們醫(yī)學相關(guān)的高分的生信SCI分為4類： 1．純生信分析：一般為多腫瘤組學分析； 2．生信+較多實驗：預后相關(guān)分子，驗證功能和找到分子機制機制； 3．數(shù)據(jù)庫類：處理公共數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，提供可以查詢差異基因、功能解析、網(wǎng)絡互作的功能（你可以1.0、2.0、3.0地去升級，多刷幾篇文章）； 4．單細胞測序數(shù)據(jù)分析：聚類分析、PCA/t-SNE降維、細胞分群、等。 接下來就是大家最喜歡、性價比最高的1~5分生信類期刊的年度總結(jié)介紹： 雜志 | 2019發(fā)文數(shù)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 |
這里面有多個雜志已被很多國內(nèi)單位列入黑名單，請自己對照一下自己單位的“期刊黑名單”（當然也不要傳謠），雜志敢不敢投畢竟還是要結(jié)合自己實際情況以及單位明文規(guī)定。 另外，再次提修改大家，6月份影響因子又要改變了，大家擦亮眼睛。 最后，1~5分文章的大部分套路都如下： 
多腫瘤類的文章無非就是在腫瘤類型、樣本類型上、分子維度上疊加分析，以此類推，分數(shù)和工作量是成正比的。 另外2019年單細胞測序（single-cell sequencing）的文章發(fā)表也較多，單細胞測序數(shù)據(jù)挖掘、分子機制類的純生信分析，我們團隊都可以很好滴去實現(xiàn)。 
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