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这个要自己想清楚了，本人是10年生物学研究生毕业，感觉工作不是很好找。如果是大学老师的话，一般需要时博士在读或者毕业，而且据我所知待遇也不怎么高，我的导师也就3000多吧，我们是211工程学校，可能学校不同情况也不一样。说实话考研不难考，只要你英语过线，考博比考研还简单，就是传说中的好进不好毕业，毕业需要发表论文，硕士一篇，博士三篇，好的学校对论文的质量还有具体要求。个人认为要是你刚开始当老师的话，还是踏实的干段时间，考研没有你想象的那么有用，特别是生物。当然，这个还是要你自己决定。
39 ACTA BIOTECHNOL 0138-4988 296 863 0 6 acta biotechnologica 130 ADV APPL MICROBIOL 0065-2164 491 156 033 30 >0 advances in applied microbiology 490 ANNU REV MICROBIOL 0066-4227 5323 316 750 24 9 annual review of microbiology 527 APPL BIOCHEM MICRO+ 0003-6838 467 381 084 107 5 applied biochemistry and microbiology 537 APPL ENVIRON MICROB 0099-2240 46407 810 438 1001 9 applied and environmental microbiology 548 APPL MICROBIOL BIOT 0175-7598 7384 358 345 316 5 applied microbiology and biotechnology 575 AQUAT MICROB ECOL 0948-3055 1925 255 318 107 1 aquatic microbial ecology 610 ARCH MICROBIOL 0302-8933 5139 374 286 112 >0 archives of microbiology 1034 CAN J MICROBIOL 0008-4166 4479 118 100 110 >0 canadian journal of microbiology 1113 CELL MICROBIOL 1462-5814 1978 097 323 99 8 cellular microbiology 1498 CRIT REV BIOTECHNOL 0738-8551 534 227 000 6 8 critical reviews in biotechnology 1501 CRIT REV EUKAR GENE 1045-4403 657 359 176 17 5 critical reviews in eukaryotic gene expression 1502 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生物信息学和系统生物学是两个很有意义，也应该受到更多关注，采用的研究方法和研究领域，只要你选对了新颖有意义的研究方向，设计了非常严谨的实验，并且得到了令人信服的结果并描述得当，我想还是和其他领域的文章一样可以发表在顶级杂志的。如果科学家仅仅将自己当成数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家，因为在这些学者各自的领域里，确实有许多好的理论建模问题。但如果这些学者是认真对待生物信息学的研究，这个回答不OK。许多0级生物信息学家们从来不读或者不发表生物学期刊上的论文，也不参加生物学的会议，因此这个级别属于“未入门级”。根据人以类聚，物以群分的原则，0级生物信息学家们通常只阅读自己或者其他0级生物信息学家的论文，并且，并且引用也是自引或者被同级别的学者引用。
briefings in bioinformatics介绍生物信息学-----------------------------------如有疑问欢迎追问！满意请点击右上方【选为满意回答】按钮
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。
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。
应该可以，关键看你学到东西没?
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。
bioinformatics
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。
看研究方向了，不一定非得实验，但是高分文章肯定有实验成分
不一定，看你个人，如果你分析够牛逼一样发大文章，但是建议还是做实验吧，基本功一定要有的，你做的是哪个方向的？
估计很多人被SCI虐过，不过，众所周知，一篇论文最重要的是研究方向和结果要具有一定价值，并且能让读者在短时间内捕捉到你的有用信息和观点，这个基本要求是必须达到的。但是国内很多科研人员往往达不到这个基本要求，而且通常都是因为英语写作能力和语言表达能力的欠缺造成论文的关键信息不能快速被人理解和接受，以至于被拒稿，悲剧了。这可以说是非常普遍存在的情况。发表sci论文的难度确实因研究领域而异，某些学科领域本身就具有先天的优势，更容易做出成果。比如说之前有人提到的，相同的科研环境和资金支持下，生物化学类的领域出结果发sci论文要比计算机类容易得多。原因无非是不同的行业现状和评判标准有天壤之别，自然没有可比性。不同期刊杂志每年的影响因子都是在上下浮动的，但也不会有太大的偏差。基本可以说一个期刊的影响因子高低就代表了它的业内水平和认可度的高低，所以说不同期刊所发表的文章自然也良莠不齐。如果你专业知识基础不扎实，文献读的不够深入透彻，课题没有研究价值，实验数据不够真实精准，那么不好意思，对你来说，SCI论文就如彼岸之花，看得见却摸不着。这几步基础的关卡你都没过，更别谈后面的论文投稿了，更别说期刊选择和语言问题也是让人伤脑筋的大事。基本没戏。
这个时间可长可短，主要看那教授帮你到什么程度，还有跟你实验周期以及实验结果好坏有关系。