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较难的。看你的研究。所以Shirley将生物信息学研究。的水平划分成五个层次。此外，Shirley不区分生物信息学（Bioinformatics）和计算生物学，因此这两个概念不做区分。在这里咱再重复一遍，生物信息学和计算生物学的区别，0级 (Level 0)：为建模、而建模Shirley在博客里提到说“如果你记得功夫熊猫”，问题是我没记得这个，脑子里想的是《憨豆的黄金周》里那段nothing, nothing, nothing… 原博举的例子是，之前有人问：现在数据这么多，能建模的东西一大把，那我们该干点啥呢？Shirley就问：你想解决啥问题？答：建模的问题。
生物信息学、表观遗传学、核酸等。生物学教育期刊都可以发表生物信息学、表观遗传学、核酸、计算生物学、微生物前沿等等。《生物教育杂志》(JournalOfBiologicalEducation)是一本以生物-生物学综合研究为特色的国际期刊。
生物类的呗，医学类的呗，都是可以的，还可以看下在生物医学期刊上
不知道。这个主要看所选的目标期刊了，都是不一样的，半年一年的都有，主要是审稿周期的长短的问题，如何判断审稿周期。注意事项：1、摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容。切忌把应在引言中出现的内容写入摘要，一般也不要对论文内容作诠释和评论尤其是自我评价。2、不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究，摘要的开头就不要再写：为了，对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究。
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。
“生态学”（Ökologie）一词是1866年由勒特（Reiter)合并两个希腊词Οικοθ(房屋、住所）和Λογοθ(学科）构成，1866年德国动物学家海克尔(Ernst Heinrich Haeckel)初次把生态学定义为“研究动物与其有机及无机环境之间相互关系的科学”，特别是动物与其他生物之间的有益和有害关系。从此，揭开了生态学发展的序幕。在1935年英国的Tansley提出了生态系统的概念之后，美国的年轻学者Lindeman在对Mondota湖生态系统详细考察之后提出了生态金字塔能量转换的“十分之一定律”。由此，生态学成为一门有自己的研究对象、任务和方法的比较完整和独立的学科。生态学已经创立了自己独立研究的理论主体，即从生物个体与环境直接影响的小环境到生态系统不同层级的有机体与环境关系的理论。它们的研究方法经过描述——实验——物质定量三个过程。系统论、控制论、信息论的概念和方法的引入，促进了生态学理论的发展，60年代形成了系统生态学而成为系统生物学的第一个分支学科。如今，由于与人类生存与发展的紧密相关而产生了多个生态学的研究热点，如生物多样性的研究、全球气候变化的研究、受损生态系统的恢复与重建研究、可持续发展研究等。
SCI论文（Scientific Citation Index）是被SCI索引收录的期刊所刊登的论文，目前我国科技界对SCI论文概念模式，小部分研究者误认为SCI是一本期刊，由南京大学引用并成为各大高校和科研机构学术评价和奖惩的一类刊物。SCI论文本身来说，我国科研工作者大多面临英语能力匮乏的缺陷，尤其对于年龄大和专业性强的科技工作者来说，内容不是问题，英语往往成为了制约的瓶颈。SCI论文对我国大部分科技工作者来说依然是神秘的，难于发表的，正基于此，大部分科研机构、高校等单位引入作为评价标准，这也是比较公正，缺少人为干预的评价标准，科研工作者在工作的同时，用心于SCI论文的写作与发表，一方面使得我国科研可与国际接轨，另一方面提高了我国的科技水准，同时我国科技工作者也需要经常善于运用SCI官网进行现有论文和科技成果的查询与搜索。
重要性
1.随着经济全球化，科学研究也日益全球化，SCI论文是进行国际科学交流的重要方式，也是使国际同行了解我们的主要渠道。
2.发表SCI论文，可以向世界显示我国基础研究的实力，提高我国在世界科学界的地位。在世界著名刊物如Nature和Science上发表一篇重要文章，对于某一学科而言，其意义不亚于在国际体育比赛中取得一块金牌。
3.发表SCI论文的多少和论文被引用率的高低，是国际上通用的评价基础研究成果水平的标准。是招聘、提升、考核、评奖的重要指标。
4. 就基础研究而言，在什么样档次的刊物上发表的论文，便具有什么样档次的水平，一目了然，一般不再需要鉴定。成果不是在国际知名的SCI刊物上发表，便很难被认为是国际水平的。
5. 发表SCI或SSCI论文是地理与资源所基础研究领域博士生取得博士学位的必要条件。也是联系出国深造时使国外导师了解自己的最好方式。
就有人问，生信的文章能发到多少分？如果你是像华科薛宇教授一样的大牛，弄一套算法，编一个生信分析工具，十几分妥妥的，引用量杠杠的。但是，那是大牛，一般来说，按「常规套路」出牌的这种生信分析文章分值在 0-2 分之间。但也有些不做实验的生信分析文章能发到个 4-5 分，那么生信分析的文章怎么样能达到一个比较高的层次呢？这里，我们给大家分享两篇文章来说一说一些进阶的文章思路，一篇是发表在我们的老朋友「Oncotarget」上的，另一篇是发表在「Journal of Proteome Research」（IF = 4.1）上的。先看 Oncotarget 这篇「Genomic expression differences between cutaneous cells from red hair color individuals and black hair color individuals based on bioinformatic analysis」，文章是做的黑色素瘤的两种不同表型的个体的差异基因的生信分析。Abstract 里说到 MC1R 这个基因的突变会导致高患癌率的 RHC 表型两种不同的表型，其中 RHC 表型会增加皮肤癌的发生率，那么 MC1R 的突变究竟影响了哪些基因？文章通过 PPI 网络分析，分别对比分析两个不同表型（RHC 和 BHC）的正常皮肤细胞和癌细胞中的差异基因。结果表明，在癌细胞的对比中没有差异，而在正常皮肤细胞中筛选出 23 个 hub 基因，并且其中 8 个基因异常表达，这一结果提示这 8 个基因的异常表达可能是 RHC 表型患癌风险提高的重要原因。这篇文章利用了 3 个数据包进行综合分析，从而得到了一个 novel 的结论，文章利用 GSE44805 中的差异基因构建 PPI 网络筛选 hub 基因，再利用别的数据包中的测序结果验证这些基因确实存在异常表达，多方验证说明自己生信分析结果是可靠的。虽然作者一点实验也没有做，但是从数据量还有可靠性上来说，可能比自己辛辛苦苦地做小样本量测序还要靠谱。文章中的分析方法（差异基因以及 PPI 分析）都是我们非常熟悉的。筛选出差异基因，将上调和下调的基因分别构建 PPI 网络，得到文中的 4 张图（不管怎么说，这图的颜值比上一期套路中分析的文章要高得多）。这张图的构建方法这里不再赘述小结这篇文章的方法完全是可以借鉴和复制的，难点在于找到足够多的具有相似性和可比性的数据结果，以及找到一个合适的切入点得到一个相对 novel 的结论。下面看 Journal of Proteome Research 上的这篇文章「Weighted Protein Interaction Network Analysis of Frontotemporal Dementia」。一看这流程图就觉得这文章是生信专业的人做的文章。（本宫上学的时候，就觉得我们生命学院的学生都是码农，生物信息专业、生物医疗工程、生物科学这些专业的人天天都在编代码，完全感受不出生物专业的气息。）这文章讲得啥咧，就是先选出 13 个种子基因，然后根据 PPI 数据库中蛋白质互作关系构建这 13 个种子基因的第一层网络结构。再以第一层网络为种子构建第二层网络结构（然后电脑就死机了）。然后分析第二层网络的拓扑学结构，从中筛选出 hub 基因（图中绿点表示最初的 13 个种子基因，蓝点表示第一层的基因）。在构建过程中，随着基因数量的不断增加，最先选出的 13 个种子基因未必就是后来的 hub 基因。文中还设置了对照组，并详细讲述了这 13 个种子基因的筛选方法。因为整个分析过程都是建立在生信分析的基础上，属于完全架空的，所以整个研究过程十分讲究逻辑上的严谨性。小结之所向大家介绍这篇文章，是觉得这种思路在生信分析的文章中可以借鉴，种子基因的选择可以通过临床上疾病中基因突变的概率来进行筛选，然后构建两层 PPI 网络，进行 GO，KEGG 分析，从而预测新的未知的疾病相关基因，如果后续能从别的数据包中得到表达量的验证或者是自己在临床样本中进行验证，那么整个文章的内容将会更加丰富。局限性：PPI 数据库中其实很多蛋白质互作结果是没有意义的，因为在实际生物体中很多蛋白质互作情况是不可能发生的，只有在实验人为干预情况下才会发生。
哪些论文可以发表在期刊生物信息学上如微生物高效菌能够将氰化物(氰化钾、氰氢酸、氰化亚铜等)分解成二氧化碳和氨；利用专门分解硫化物的微生物可以从废水中回收硫磺；利用能够降解石油烃的超级菌以清除油对水质的污染等。还可以将大量的微生物高效菌凝聚在泥粒上形成活性污泥，用来分解和吸附废水中的有毒物质，污水净化后沉积的污泥中存在丰富的氮、磷、钾等元素，是很好的有机肥料。3、大气污染的生物处理随着现代工、农业的发展，大量有毒、有害气体被排出，严重污染环境。
生物类的呗，医学类的呗，都是可以的，还可以看下在生物医学期刊上
这个问题可能需要从两方面进行回答，生物信息学和系统生物学的定义与界定方法；何为顶期刊。一句回答，按照我个人的理解，发表在CNS级别的文章中，基于生物信息学，以及系统生物学方法手段的曾经有很多，现在也一直有发表，未来很可能也会是一种很普遍的现象。原因见下：首先生物信息学和系统生物学是不可以混为一谈进行探讨的，我理解的生物信息学是一门基于数据挖掘、分析与计算对生物问题进行归纳，统计，解释并预测的科学。而系统生物学则更像是一种生物学研究的一种概念，倾向于从表型入手，通过人群分析，基因组，转录组，翻译组，蛋白组，等组学的大数据的分析，全面的了解一项生物问题。两者在一些问题上的研究方法是类似的，但是系统生物学的数据更具多样性，更偏向生物。顶级期刊这个概念很难划定范围，但是如果你持续关注CNS，你会发现利用以上两种手段进行分析研究的文章是持续有发表的。比如基于各种肿瘤的大样本测序在nature和science上经常有发表，又比如最近science上也有对英国人群的全基因组测序。但是如果牵涉到是否易于发表，我认为只要是一个很严谨的杂志，对每一个研究每一篇文章的要求都是很高的，你可能暗示说最近结构生物学的文章总是出现在nature正刊的article里，但就算结构生物学的文章易于发表，并不意味着发表了的文章易于完成。
生物类的，医学类的期刊都可以发啊
不知道。这个主要看所选的目标期刊了，都是不一样的，半年一年的都有，主要是审稿周期的长短的问题，如何判断审稿周期。注意事项：1、摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容。切忌把应在引言中出现的内容写入摘要，一般也不要对论文内容作诠释和评论尤其是自我评价。2、不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究，摘要的开头就不要再写：为了，对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究。
这个问题可能需要从两方面进行回答，生物信息学和系统生物学的定义与界定方法；何为顶期刊。一句回答，按照我个人的理解，发表在CNS级别的文章中，基于生物信息学，以及系统生物学方法手段的曾经有很多，现在也一直有发表，未来很可能也会是一种很普遍的现象。原因见下：首先生物信息学和系统生物学是不可以混为一谈进行探讨的，我理解的生物信息学是一门基于数据挖掘、分析与计算对生物问题进行归纳，统计，解释并预测的科学。而系统生物学则更像是一种生物学研究的一种概念，倾向于从表型入手，通过人群分析，基因组，转录组，翻译组，蛋白组，等组学的大数据的分析，全面的了解一项生物问题。两者在一些问题上的研究方法是类似的，但是系统生物学的数据更具多样性，更偏向生物。顶级期刊这个概念很难划定范围，但是如果你持续关注CNS，你会发现利用以上两种手段进行分析研究的文章是持续有发表的。比如基于各种肿瘤的大样本测序在nature和science上经常有发表，又比如最近science上也有对英国人群的全基因组测序。但是如果牵涉到是否易于发表，我认为只要是一个很严谨的杂志，对每一个研究每一篇文章的要求都是很高的，你可能暗示说最近结构生物学的文章总是出现在nature正刊的article里，但就算结构生物学的文章易于发表，并不意味着发表了的文章易于完成。
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。
这种最基本的东西没必要求论文啊，自己随便写写就好了，用个DNAMAN，随便挑个基因，分分钟搞出来。再者没人会拿这种东西单独去发一篇论文吧？这点东西根本不够资格，只够在某篇论文里的两句话的分量。
哪些论文可以发表在期刊生物信息学上如微生物高效菌能够将氰化物(氰化钾、氰氢酸、氰化亚铜等)分解成二氧化碳和氨；利用专门分解硫化物的微生物可以从废水中回收硫磺；利用能够降解石油烃的超级菌以清除油对水质的污染等。还可以将大量的微生物高效菌凝聚在泥粒上形成活性污泥，用来分解和吸附废水中的有毒物质，污水净化后沉积的污泥中存在丰富的氮、磷、钾等元素，是很好的有机肥料。3、大气污染的生物处理随着现代工、农业的发展，大量有毒、有害气体被排出，严重污染环境。
生信分析论文写法如下：
这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说，目前对于生信最最最基本的，如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。
这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取：当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。
这 GEO 里面找到了三个芯片，其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析：作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析：接着作者对差异表达的基因进行了富集分析，其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。
作者使用的富集分析的软件是 DAVID，这个软件我们也吐槽过说，更新不及时，是很好用，所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件，或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析：5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证，但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。
对于肿瘤研究，现在如果只是用 GEO 数据集分析，不用 TCGA 再看一下的话，都觉得不好意思，所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的，简单上手。
核心基因甲基化相关分析：在核心基因选择之后，利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的 2.0 版本的结果会比之前的更加详细一些。
生物类的呗，医学类的呗，都是可以的，还可以看下在生物医学期刊上