2019年過兩周就到了，這個月顯然大家都在忙復(fù)習(xí)、考試、院內(nèi)基金初審，當(dāng)然不乏有一批小伙伴思路都沒找到，實驗的思路一籌莫展。
前幾天中科院期刊分區(qū)也出來了，大家關(guān)注度一下子提升上來，畢竟中科院期刊分區(qū)和畢業(yè)、晉升、獎金等有直接聯(lián)系，于是我們在我們科研號“基金、實驗群”問了一下大家評選標準到底是按照中科院分區(qū)還是“IF”來的，以下是代表性對話。
可見雖然中科院期刊分區(qū)雖然有著重大的影響力，但是IF分數(shù)越高畢竟不會有錯的，但是分數(shù)5分以上的也不是那么輕而易舉的，所以大家都總結(jié)出來2~4分的、快速發(fā)表的期刊是性價比最高的一個檔次。
今天咱們對2018年下半年的“不做實驗、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”“arrayexpress”+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
（當(dāng)然這里面肯定有生信+實驗的文章）
今年的月平均發(fā)表量在60篇，那么我們統(tǒng)計了其中514篇生信SCI，它們分布于1~31分不等（當(dāng)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）。
雜志名稱 | 發(fā)文數(shù)量 | IF因子 |
Mol Med Rep | 33 | 1.922 |
Oncol Lett | 20 | 1.664 |
Bioinformatics | 16 | 5.481 |
Oncol Rep | 13 | 2.976 |
Med Sci Monit | 12 | 1.894 |
Oncotarget | 12 | 已踢 |
Exp Ther Med | 11 | 1.41 |
BMC Bioinformatics | 11 | 2.213 |
J Cell Biochem | 11 | 2.959 |
Sci Rep | 11 | 4 |
Cell Physiol Biochem | 11 | 5.5 |
Cell Rep | 10 | 8.032 |
Pathol Res Pract | 9 | 1.466 |
Onco Targets Ther | 9 | 2.656 |
Int J Cancer | 9 | 7.36 |
Medicine (Baltimore) | 8 | 2.028 |
Biomed Res Int | 8 | 2.583 |
BMC Cancer | 8 | 3.288 |
PLoS One | 7 | 2.766 |
Int J Oncol | 7 | 3.333 |
Nat Commun | 7 | 11 |
Gene | 6 | 2.498 |
PeerJ | 5 | 2.118 |
Cancer Med | 5 | 3.202 |
Cancer Manag Res | 5 | 3.702 |
BMC Genomics | 5 | 3.73 |
J Cell Physiol | 5 | 3.923 |
Cancer Cell Int | 5 | 3.96 |
Genome Med | 5 | 8.898 |
Cancer Cell | 5 | 22.844 |
Int J Mol Med | 4 | 2.784 |
J Cancer | 4 | 3.249 |
Oncogene | 4 | 6.854 |
Clin Cancer Res | 4 | 10.199 |
Biomed Rep | 4 | 已踢 |
Cell | 4 | 31.398 |
首先，我們把5分以上的97篇章歸納到了各個期刊，發(fā)文數(shù)量如下：
雜志 | 發(fā)文數(shù)量 | IF因子 |
Cell | 4 | 31.4 |
Cancer Cell | 5 | 22.8 |
J Clin Invest | 2 | 13.3 |
Nat Commun | 7 | 11.0 |
Nucleic Acids Res | 3 | 11.0 |
Clin Cancer Res | 4 | 10.2 |
Proc Natl Acad Sci U S A | 2 | 9.0 |
Cell Syst | 3 | 9.0 |
Genome Med | 5 | 8.9 |
Cell Rep | 10 | 8.0 |
Cell Death Differ | 1 | 8.0 |
Int J Cancer | 9 | 7.4 |
Oncogene | 4 | 6.9 |
Genomics Proteomics Bioinformatics | 2 | 6.6 |
Cancer Lett | 1 | 6.5 |
EBioMedicine | 3 | 6.2 |
Cell Physiol Biochem | 11 | 5.5 |
Bioinformatics | 16 | 5.5 |
Mol Oncol | 3 | 5.3 |
Hum Reprod | 1 | 5.0 |
Epigenomics | 1 | 5.0 |
5分~11分范圍較容易發(fā)生信SCI的期刊有：Bioinformatics、Cell Physiol Biochem、Int J Cancer、Cell Rep、Nat Commun。
神級期刊（>20分）：Cell，4篇；Cancer Cell 5篇，中國學(xué)者占據(jù)一半左右，但是通訊單位都在國外。沒錢的請繞道，玩不起。
文章標題 | 作者 | 雜志 |
A Pan-Cancer Analysis of Enhancer Expression in Nearly 9000 Patient Samples.多腫瘤 | Chen H, et al | Cell |
Cell-of-Origin Patterns Dominate the Molecular Classification of 10,000 Tumors from 33 Types of Cancer.多腫瘤 | Hoadley KA, et al. | Cell |
Oncogenic Signaling Pathways in The Cancer Genome Atlas.多腫瘤 | Sanchez-Vega F, et al. | Cell |
Perspective on Oncogenic Processes at the End of the Beginning of Cancer Genomics. | Ding L, et al. | Cell |
A Comprehensive Pan-Cancer Molecular Study of Gynecologic and Breast Cancers.多腫瘤 | Berger AC, et al. | Cancer Cell |
A-to-I RNA Editing Contributes to Proteomic Diversity in Cancer.一種RNA編輯技術(shù) | Peng X, et al | Cancer Cell |
lncRNA Epigenetic Landscape Analysis Identifies EPIC1 as an Oncogenic lncRNA that Interacts with MYC and Promotes Cell-Cycle Progression in Cancer.多腫瘤 | Wang Z, et al | Cancer Cell |
Systematic Functional Annotation of Somatic Mutations in Cancer.多腫瘤 | Ng PK, Li J, et al. | Cancer Cell |
The Integrated Genomic Landscape of Thymic Epithelial Tumors.局部多腫瘤 | Radovich M， et al. | Cancer Cell |
和咱們醫(yī)學(xué)相關(guān)的高分的生信SCI分為3類：
1．純生信分析：一般為多腫瘤組學(xué)分析（例如聚焦于所有腫瘤、或者局部器官腫瘤）；
2．生信+實驗：預(yù)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(luò)互作的功能（你可以1.0、2.0、3.0地去升級，多刷幾篇文章）；
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 | 發(fā)文數(shù)量 | IF因子 |
Mol Med Rep | 33 | 1.9 |
Oncol Lett | 20 | 1.7 |
Oncol Rep | 13 | 3.0 |
Med Sci Monit | 12 | 1.9 |
Sci Rep | 11 | 4.0 |
J Cell Biochem | 11 | 3.0 |
BMC Bioinformatics | 11 | 2.2 |
Exp Ther Med | 11 | 1.4 |
Onco Targets Ther | 9 | 2.7 |
Pathol Res Pract | 9 | 1.5 |
BMC Cancer | 8 | 3.3 |
Biomed Res Int | 8 | 2.6 |
Medicine (Baltimore) | 8 | 2.0 |
Int J Oncol | 7 | 3.3 |
PLoS One | 7 | 2.8 |
Gene | 6 | 2.5 |
Cancer Cell Int | 5 | 4.0 |
J Cell Physiol | 5 | 3.9 |
BMC Genomics | 5 | 3.7 |
Cancer Manag Res | 5 | 3.7 |
Cancer Med | 5 | 3.2 |
PeerJ | 5 | 2.1 |
J Cancer | 4 | 3.2 |
Int J Mol Med | 4 | 2.8 |
FEBS Open Bio | 4 | 1.8 |
Int J Mol Sci | 3 | 3.7 |
Biomed Pharmacother | 3 | 3.5 |
Am J Transl Res | 3 | 3.1 |
Biosci Rep | 3 | 2.9 |
Biochem Biophys Res Commun(BBRC) | 3 | 2.4 |
Eur Rev Med Pharmacol Sci | 3 | 2.4 |
Pathol Oncol Res | 3 | 1.9 |
World J Surg Oncol | 3 | 1.8 |
這里面有多個雜志已被很多國內(nèi)單位列入“期刊黑名單”，請自己對照一下自己單位的“期刊黑名單”（當(dāng)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，不聽謠不信謠。
1~5分文章的大部分套路都如下：
基本上都是我們以前講過的套路了，和以下分析過程大部分都比較雷同。多腫瘤類的文章無非就是在腫瘤類型、樣本類型上、分子維度上疊加即可，以此類推，分數(shù)和工作量是成正比的。以上單細胞測序數(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)。
文章的最后我們強烈推薦“單細胞測序數(shù)據(jù)挖掘”這個套路，2019年將是“單細胞測序”走向輝煌，走向普及的一年，因為GEO中已經(jīng)有大量的單細胞測序的數(shù)據(jù)，我們拭目以待。
單細胞測序結(jié)合樣本測序，將大有作為
你有臨床樣本
我有生信博士
你+我=高質(zhì)量分析數(shù)據(jù)
掃碼備注：生信分析
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