生物信息学文章SCI发表-sw-20121026

基于生物信息学的方法发表SCI文章宋伟生物信息学简介2生物信息学发表SCI文章优势3SCI简介4基于生物信息学可发表SCI文章内容5发表SCI文章流程一、生物信息学简介生物信息学（bioinformatics）定义：是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。(Luscombe,2001)研究内容生物信息的存储与查询；序列比对；基因预测及基因组分析；分子进化与系统发育分析；RNA结构预测；蛋白质结构预测；分子设计与药物设计；生物网络；生物芯片；一、生物信息学简介归根结底，生物信息学主要研究两种信息载体：DNA分子蛋白质分子从信息学的角度来看，生物分子是生物信息的载体一、生物信息学简介生物分子至少携带着三种信息：遗传信息与功能相关的结构信息进化信息一、生物信息学简介遗传信息的载体——DNA。控制生物体性状的基因是一系列DNA片段，DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过程中传递遗传信息蛋白质的结构决定其功能：空间结构。DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白和血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的分子进化证据一、生物信息学简介二、生物信息学优势二、生物信息学优势20世纪50年代，DNA双螺旋结构的阐明开创了分子生物学的时代。以生物学和医学为主要研究内容的生命科学研究从此进入了前所未有的高速发展的阶段。生物数据激增，平均每10个月翻一番，仅从文章的增长数量来看，分子生物学和遗传学的文献积累从60年代中期的接近10万篇,到2000年，则增长至约50万篇！HGP生物数据的激增（每10个月翻一番）生物学家数学家计算机科学家生物信息学（bioinfomatics)的诞生另外，更为大量的数据已经不再以传统的文献形式发表；这里，最为典型的是DNA序列的数据。DNA序列的数据已经从80年代初期的约百条序列、几十万碱基上升至90年代末的数十亿碱基及包括人类基因组在内的一大批(数百万)cDNA、基因和基因组序列了。至2000年底，国际数据库中记录的接近一千万条DNA序列的碱基数已超过100亿！也就是说，在短短的约18年间，数据量增长丁近十万倍！二、生物信息学优势事实上，在今天的一个大型的基因测序中心，每天可进行十万个测序反应，产生出l07的序列数据。参与人类基因组测序的公共部分合作的各国测序中心，自1999年6月开始进入大规模测序阶段，在短短的8个月内，测序能力上升了将近8倍。至2000年6月，这些中心在6个星期内的测序量就相当于一个人的基因组。也就是说，每周7天，每天24小时。每秒即可产出1000个碱基的数据！至2000年10月，从230亿的测序数据中产生的草图总数据数已达45亿碱基(4．5Gb)。二、生物信息学优势生物分子数据计算机计算+生物信息是一门交叉学科，无论是生物学，计算机学，数学等都可以对其进行系统研究，进而快速高效的发表SCI文章二、生物信息学优势生物信息学发表文章的优势1.丰富的数据资源和生物软件工具；数据库：NCBI,EBI,DDBJ,PDB,SWISS-PROT等；软件工具：Cytoscape，BLAST,R语言，String,David等；2.免去了繁杂和重复的实验；3.速度快；3.是一门新兴的学科且具有长远的研究意义；4.内容丰富，知识庞大，可研究和待解决的问题很多。包括生物学方面的(如分子的功能如何进化)和计算方面的(如数据库系统间如何最有效地协同)二、生物信息学优势三、SCI介绍三、SCI介绍SCI是美国《科学引文索引》的英文简称，其全称为：ScienceCitationIndex，创刊于1961年，它是根据现代情报学家加菲尔德(EngeneGarfield)1953年提出的引文思想而创立的。SCI是由ISI（InstituteforScientificInformationInc.）美国科学情报所出版，现为双月刊。SCI是一部国际性索引，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、50多种文字，这些国家主要有美国、英国、荷兰、德国、俄罗斯、法国、日本、加拿大，中国等。基本概念引文(Citation)和来源文献(SourceItem)：一篇文章的参考文献称为引文，该篇文章称为来源文献。刊载来源文献的期刊或专著丛书等称为来源出版物(SourcePublications)。被引作者或引文作者(CitedAuthor)：即参考文献的作者。引文索引：反映文献之间引用和被引用关系及规律的一种新型的索引工具。影响因子（ImpactFactor,IF)是ISI的期刊引证报告中的一项数据。即某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数。三、SCI介绍SCI收录范围印刷版(SCI)双月刊3,500种联机版(SciSearch)周更新5,600种光盘版(带文摘)(SCICDE)月更新3,500种(同印刷版)网络版(SCIExpanded)周更新5,600种(同联机版)三、SCI介绍四、基于生物信息学发表SCI文章四、基于生物信息学发表SCI文章发表SCI文章的重要性：深入的研究，推动科学发展；提高知名度；个人付出的结晶；基金的申请和评价；获得学位或晋升职称；分享成果的乐趣；文章内容基因芯片数据的二次挖掘构建疾病数据库基因组进化分析药物治疗的生物信息分析基因突变及SNP分析新算法或者新软件包开发构建网络服务器（webservice）疾病潜在的候选基因分析基因多态性分析基因芯片数据分析实例：对人肝癌基因芯片数据开始分析，通过数据标准化、质量控制、差异表达基因筛选、基因功能富集分析等流程，得到人肝癌相关基因并预测其分子生物学机理。合作发表文章：HeB,etal.AcomprehensiveanalysisofthedynamicbiologicalnetworksinHCVinducedhepatocarcinogenesis.PLoSOne.2011Apr19;6(4):e18516.PMID:21526182；影响因子：4.092；疾病数据库的构建实例：从公共数据库收集下载人类肺癌相关数据，利用相关的生物信息学方法对数据进行分析、处理，得到肺癌相关的信息（gene，miRNA，Protein，SNP等），然后构建肺癌数据库。合作发表文章：WangL,etal.HLungDB:anintegrateddatabaseofhumanlungcancerresearch.NucleicAcidsRes.2010Jan;38(Databaseissue):D665-9.PMID:19900972；影响因子：8.026文章内容3.植物细胞器基因组进化分析实例：根据基因组测序和组装获得目标基因组的序列和结构，然后对其进行功能注释、SNP、Repeat以及多态性分析。合作发表文章：ZhangT,eaal.ThecompletechloroplastandmitochondrialgenomesequencesofBoeahygrometrica:insightsintotheevolutionofplantorganellargenomes.PLoSOne.2012;7(1):e30531.PMID:22291979；影响因子：4.092软件包的开发实例：目前二代测序技术的广泛应用，需要一种全面的高效的质量评价软件来对测序结果进行分析，例如correlationbetweenforwardandreversereads,readGC-contentdistribution,baseNsquality等，本实验还特别创新了新的功能：detectandremoveduplicatereadsaftertakingsequencingerrorsintoaccountandtrimminglowqualityreadsfromrawdata。合作发表文章：ZhangT,edal.BIGpre:aqualityassessmentpackagefornext-generationsequencingdata.GenomicsProteomicsBioinformatics.2011Dec;9(6):238-44.PMID:22289480；构建网络服务器实例：通过对现有的算法或者新开发的算法进行编程，然后实现在线的计算、分析和预测等功能。合作发表文章：LunYang,etal.SePreSA:aserverforthepredictionofpopulationssusceptibletoseriousadversedrugreactionsimplementingthemethodologyofachemical–proteininteractome.NucleicAcidsRes.2009July1;37(WebServerissue):W406–W412.PMID:19417066；影响因子：8.026药物治疗疾病的生物信息学分析说明：通过对比药物处理前后的疾病芯片的基因差异表达，利用适当方法筛选差异表达基因，并对其进行功能分析和代谢分析，从而阐述药物治疗的机理。合作发表文章：ShaoL,etal.DynamicnetworkoftranscriptionandpathwaycrosstalktorevealmolecularmechanismofMGd-treatedhumanlungcancercells.PLoSOne.2012;7(5):e31984.PMID:22693540；影响因子：4.092疾病潜在的候选基因分析说明：通过对芯片数据的挖掘，得到疾病的差异转录调控网络，进而对网络进行聚类分析和功能注释分析，得到疾病潜在的候选基因及功能。合作发表文章：BaiJ,etal.Transcriptomenetworkanalysisrevealspotentialcandidat