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。
不是，从来没入选过
《生物信息学》（Chinese Journal of BioInformatics）是经国家新闻出版总署批准，由中国工业和信息化部主管，哈尔滨工业大学主办的公开发行的生物类学术期刊，主要报道国内外生物信息技术研究开发的重要成果和国内外生物信息技术及其产业化最新进创刊于2003年，创刊号2003年12月，季刊，国内统一连续出版物号：CN23-1513/Q，国际标准连续出版物号：ISSN 1672-5565。
《生物信息学》主要刊载生物信息及相关领域的研究进展、综述、研究论文、研究简报、技术与方法、专题评论、科学新闻等等学术文章；还刊登有关生物信息技术国内外研究开发动态、简讯、产业政策与产业发展动态、学术活动与展会通知、书评、短评、启事、生物信息学教育研究等文章。
《生物信息学》自2003年以来入选如下数据库：
中国期刊全文数据库（CJFD）（知网）；
万方数据库、中国核心期刊（遴选）数据库；
中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）；
中国科学引文数据库(2007～2010)；
中国生物医学文献数据库（SinoMed）；
美国《乌利希期刊指南》（网络版）；
美国《史蒂芬斯全文数据库》（EBSCO host)。
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。
