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纯生信sci文章投稿推荐

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下面总结了几个选择目标期刊时应当考虑的问题:(1)了解期刊概况很多综合性期刊(例如Nature、Science等)都拥有很高的影响因子,但是综合性期刊的投稿量大,录用率都比较低。相对来说,不少专业期刊的影响因子都比较低。特别是有不少的专业权威期刊现在仍坚持月刊和控制文章数量,近年来在开放期刊和其他期刊大量增加发表文章数量的冲击下,影响因子有日益下降的趋势。如果仅仅将影响因子作为参考的话,这些期刊容易被忽略掉,而实际上好的专业期刊在行业内的认可度是非常高的。这些专业期刊更容易接受本领域内的文章,使用的审稿人也都是领域内的专家,对提高自己的学术水平很有帮助。因此,在入行的时候搞清楚所在相关的国内和国际专业刊物是非常重要的一个环节。这些信息的获取并不困难,多和师兄师姐及同行交流,多花一点时间文献调研就会很清楚。(2)期刊的具体方向和定位除了专业领域外,每种期刊都有自己具体方向和定位,比如同样研究领域的期刊,有的偏重理论研究,有的侧重发表实验结果,有的更倾向于综述和模拟等。但要注意的是,期刊也是在不断改革的,也会按照研究方向的潮流增加热门方向的文章发表数量,甚至就不再发表某些方向上的文章,在做文献调研的时候应该考虑这种时间效应。(3)论文的重要性是否符合目标期刊的影响因子如果研究具有突破性的成果,那么发表在高影响因子的期刊或者专业的权威期刊是对自己和期刊都有利的双赢选择。如果自己已经认定研究成果的重要性较低,只是对现有成果的补充,那么是没有必要抱着赌一赌的心态投稿到高影响力的期刊去浪费审稿人和自己的时间。此外如果急需快速发表文章,期刊的刊载能力、审稿周期、发表周期等都是不得不考虑的问题。一般来说,letter类型的期刊最适合快速发表。绝大部分情况下,审稿能在1-2个月内完成。同时每年刊载数目多的期刊的录用率相对也会高一些。

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‍‍Bio informatics是作为生物信息学最重要的专门期刊了。2012年度IF=468 另外还有Briefings in Bio informatics,这个杂志每年的发稿量少,最近几年IF波动很大,第一年24+,后来到9+,2012年度IF=202。 稍次一点的杂志,如BMC Bio informatics,也是生物信息学的专刊。2012年度IF=447 对于计算向的生物信息学,PLOS Computational Biology是一个很好的期刊。2012年度IF=215 除此之外,Nature Method,也会有生物信息学相关的方法发表。2012年度IF=276。PLOS Biology也是很好的杂志,2012年度IF=452。PLOS One也会经常有生物信息学文章,但被批灌水太多,算不得牛刊,2012年度IF=092。生物信息学相关的文章不一定要发到专门的生物信息学杂志,因为生物信息学作为一个工具,已经融入到很多生物问题的研究中,而不仅仅是一门孤立的学科了。‍‍

我也是大学生,我也发了不少文章。不过我主要是杂文。 不知道你写的是什么文体。

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‍‍这类没有自己生产的bench data的文章通常不太可能发布到最最顶尖的杂志,比如Nature或者Science的主刊。投文章时可以分为四个梯队:第一梯队:Nature Methods, 只要能发上面基本上就保证了关注度和引用,也会有很多人follow的;Genome Research, 很老牌的杂志了,文章的质量都很高,当然了editor大部分文章都是直接拒的。Nature Biotechnology,纯方法的文章很难发上来的,一般都是很大的组既有方法又有实验数据。楼主可参见Clinks和That那篇文章,很多个co-author,做了非常多的测序实验来验证。Nature Genetics,同样,很少有纯方法的文章,除非你在圈内已有很大影响力,比如CADD那篇文章。上面有一大堆做统计和GWAS的人,感觉不太欢迎machine learning的文章。第二梯队:Genome Biology, 比较新的杂志,近几年有一些不错的文章。Nature Communication, 非常新的杂志,基本上每期都会有一些生信类的文章。感觉影响因子在不断上涨,顶着Nature的头衔自然不会缺少好文章。审稿周期非常久,不建议需要短时间内发文章毕业的高年级博士。第三梯队:这一类别的杂志就很多了,Bio informatics曾经是最好的生信杂志,近几年因为文章数量太多灌水严重影响因子有所下降。Nucleic Acid Research也是专业的生信杂志。除了这些,Plod系列的Plod Genetics和Plod Computational Biology也都是接受生信文章的不错的杂志。Human Molecular Biology近几年也开始接受生信文章。第四梯队:如果被之前所有杂志都拒了,那基本上在国际上能够得到认可的杂志也就不多了。Explosion和BMC系列是最后选择了。‍‍

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‍‍这类没有自己生产的bench data的文章通常不太可能发布到最最顶尖的杂志,比如Nature或者Science的主刊。投文章时可以分为四个梯队:第一梯队:Nature Methods, 只要能发上面基本上就保证了关注度和引用,也会有很多人follow的;Genome Research, 很老牌的杂志了,文章的质量都很高,当然了editor大部分文章都是直接拒的。Nature Biotechnology,纯方法的文章很难发上来的,一般都是很大的组既有方法又有实验数据。楼主可参见Clinks和That那篇文章,很多个co-author,做了非常多的测序实验来验证。Nature Genetics,同样,很少有纯方法的文章,除非你在圈内已有很大影响力,比如CADD那篇文章。上面有一大堆做统计和GWAS的人,感觉不太欢迎machine learning的文章。第二梯队:Genome Biology, 比较新的杂志,近几年有一些不错的文章。Nature Communication, 非常新的杂志,基本上每期都会有一些生信类的文章。感觉影响因子在不断上涨,顶着Nature的头衔自然不会缺少好文章。审稿周期非常久,不建议需要短时间内发文章毕业的高年级博士。第三梯队:这一类别的杂志就很多了,Bio informatics曾经是最好的生信杂志,近几年因为文章数量太多灌水严重影响因子有所下降。Nucleic Acid Research也是专业的生信杂志。除了这些,Plod系列的Plod Genetics和Plod Computational Biology也都是接受生信文章的不错的杂志。Human Molecular Biology近几年也开始接受生信文章。第四梯队:如果被之前所有杂志都拒了,那基本上在国际上能够得到认可的杂志也就不多了。Explosion和BMC系列是最后选择了。‍‍

‍‍‍‍‍‍Bio informatics,很多方法类文章都发在上面,但是影响因子一般。如果有实验和数据分析,大多投到生物相关的杂志,比如genome research, nature genetics, nature等,在method里面涉及一些生信的方法,连带把algorithm放出来,供大家使用。所以,不一定非要发到Bio informatics。以前在Adderley学计算机的,研究字符串比较之类的问题,UNIX下的gnu diff就是他的杰作。后来写了blast,blast的重要性就不多说了,在后来在Celerity把string graph 应用到genome assembly,直接把HGP操翻。虽然现在因为2代测序出现D Bruising占了上风,不过随着3代测序的普及,他的string graph based OLC将再一次统治genome assembly界。‍‍‍‍‍‍

很多的,比如分子系统生物学,。生物化工

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需要帮你投稿吗,可以提供相应的期刊考虑

生物类 综合类 都可以

投稿推荐信盖章

需要单位盖章,既然是推荐信肯定是要证明身份是谁推荐。

or seal 推荐信尾必须有推荐人的亲笔签名,最好直接由推荐人寄给学校招生办官员或申请就读学校的系主任。如果由被推荐人寄送,可将推荐信装入信封内封好后由推荐人在信封口处亲笔签名以示保密。信封正面注明“A Letter Of Recommendation”,表明这是一封推荐信。

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