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我刚刚做的毕业设计就是生物信息学的,可以到生物谷,生物秀,北大生物信息中心看看,另外百度百科对生物信息学的介绍很详细,再找点论文,如张春霆院士的生物信息学的形成与发展,生物信息学的研究内容与展望,我是做基因组到的,所以觉得<人与其他生物基因组若干重要问题的生物信息学研究>不错.
生物学是一门能打通很多跨界知识的学科。相比物理学等自然科学，生物学更深刻地揭示了世界的底层规律，其思想放之四海而皆准。下面我给大家带来生物类专业的论文题目及选题方向，希望能帮助到大家!
生物技术 毕业 论文选题
[1]生物技术本科拔尖创新型人才培养模式的探索与实践
[2]禽源HSP70、HSP40和RPL4基因的克隆和表达
[3]中间锦鸡儿CiNAC038启动子的克隆及对激素响应分析
[4]H9和H10亚型禽流感病毒二重RT-PCR检测 方法 的建立
[5]单细胞测序相关技术及其在生物医学研究中的应用
[6]动物细胞工程在动物生物技术中的应用
[7]现代生物化工中酶工程技术研究与应用
[8]GIS在生物技术方面的应用概述
[9]现代生物技术中酶工程技术的研究与应用
[10]两种非洲猪瘟病毒检测试剂盒获批
[11]基因工程技术在生物燃料领域的应用进展
[12]基于CRISPR的生物分析化学技术
[13]生物信息技术在微生物研究中的应用
[14]高等工科院校创新型生物科技人才培养的探索与实践
[15]生物技术与信息技术的融合发展
[16]生物技术启发下的信息技术革新
[17]日本生物技术研究开发推进管理
[18]中国基因技术领域战略规划框架与研发现状分析及建议
[19]鸡细小病毒与H_9亚型禽流感病毒三重PCR检测方法的建立
[20]基于化学衍生-质谱技术的生物与临床样本中核酸修饰分析
[21]合成生物/技术的复杂性与相关伦理 政策法规 研究的科学性探析
[22]合成生物学技术发展带来的机遇与挑战
[23]应用型本科高校生物技术专业课程设置改革的思考
[24]知识可以改变对转基因食品的态度吗?——探究科技争议下的极化态度
[25]基因工程在石油微生物学中的研究进展
[26]干细胞技术或能延缓人类衰老速度
[27]生物技术复合应用型人才培养模式的探索与实践
[28]动物转基因高效表达策略研究进展
[29]合成生物学与专利微生物菌种保藏
[30]加强我国战略生物资源有效保护与可持续利用
[31]微生物与细胞资源的保存与发掘利用
[32]颠覆性农业生物技术的负责任创新
[33]生物技术推进蓝色经济——NOAA组学战略介绍
[34]人工智能与生物工程的应用及展望
[35]中国合成生物学发展回顾与展望
[36]桓聪聪.浅谈各学科领域中生物化学的发展与应用
[37]转基因成分功能核酸生物传感检测技术
[38]现代化技术在农业 种植 中的应用研究
[39]生物技术综合实验及其考核方式的改革
[40]生物技术处理船舶舱底含油污水
[41]校企合作以产学研为平台分析生物技术类人才培养
[42]生物技术专业“三位一体”深化创新创业 教育 改革
[43]基于环介导等温扩增技术的生物传感器研究进展
[44]分子生物学技术在环境工程中的应用
[45]生物有机化学课程的优化与改革
[46]地方农业高校生物技术专业“生物信息学”课程的教学模式探索
[47]不同育种技术在乙醇及丁醇高产菌株选育中的应用
[48]探秘生命的第三种形式——我国古菌研究之回顾与展望
[49]适应地方经济发展的生物技术专业应用型人才培养模式探索
[50]我国科研人员实现超高密度微藻异养培养
生物教学论文题目
1、本地珍稀濒危植物生存现状及保护对策
2、中学生物实验的教学策略
3、如何上好一节生物课
4、中学生生物实验能力的培养
5、激活生物课堂的教学策略
6、中学生物课堂教学中存在的问题及对策
7、中学生物教学中的创新教育
8、本地生物入侵的现状及其防控对策
9、论生物多样性与生态系统稳定性的关系
10、室内环境对人体健康的影响
11、糖尿病研究进展研究及策略
12、心血管病研究进展研究及策略
13、 儿童 糖尿病的现状调查研究
14、结合当地遗传病例调查谈谈对遗传病的认识及如何优生
15、“3+X”理科综合高考试题分析
16、中学生物教学中的差生转化教育
17、中学生物学实验教学与学生创新能力的培养
18、在当前中学学科分配体制下谈谈如何转变学生学习生物学的观念
19、中学生物教学中学生科学素养的提高
20、直观教学在中学生物学教学中的应用
21、中学生物学实验教学的准备策略
22、编制中学生物测验试题的原则与方法
23、浅析生态意识的产生及其培养途径
24、生物入侵的危害及防治对策
25、城镇化建设对生态环境的影响
26、生态旅游的可持续发展-以当地旅游区为例
27、城市的生态环境问题与可持续发展
28、农村的生态环境问题及其保护对策-以当地农村为例
29、全球气候变化与低碳生活
30、大学与高中生物学教育的内容与方法衔接的初步研究
31、国内、国外高中生物教材的比较研究
32、中学生物实验教学模式探索
33、河北版初中生物实验教材动态分析研究 “
34、幼师生物学教材改进思路与建议
35、中学生物学探究性学习的课堂评价体系研究及实践
36、中学生物双语教材设计编写原则探索与研究
37、信息技术应用于初中生物课研究性学习的教学模式构想
38、生物学课堂教学中学生创新能力培养的研究与实践
39、中学生物学教学中的课程创生研究初探
40、信息技术与中学生物学教学的整合
41、中学生物学情境教学研究
42、游戏活动在高中生物学教学中的实践与思考
43、合作学习在高中生物教学中的实践性研究
44、尝试教学法在高中生物教学中的应用与研究
45、生物科学探究模式的研究与实践
46、生物课堂教学引导学生探究性学习的实践与探索
47、白城市中学生物师资队伍结构现状的调查及优化对策
48、结合高中生物教学开展环境教育的研究
49、让人文回归初中生物教育
50、课程结构的变革与高中生物新课程结构的研究
51、在中学生物教学中，如何培养学生的创新能力
52、在中学生物教学中如何激发学生的学习兴趣
53、实验在中学生物教学中的重要性探讨
54、中学生物教学现状研究
55、中学生物课堂教学艺术探讨
56、“生态系统”一节的 教学方法 探讨
57、中学生物教学中的学生科学素质培养
58、初中生物教学中观察能力的培养
59、浅谈生物教学中的科学素质教育
60、中学生物探究性教学的实践与思考
生物技术本科毕业论文题目
1、生物反馈技术在运动性疲劳监控中的应用研究
2、微流控生物催化技术酶促合成天然产物的增效机理研究
3、海洋生物污损过程的分子标记技术研究
4、浮游生物多样性高效检测技术的建立及其在渤海褐潮研究中的应用
5、基于QCM生物传感器技术的组氨酸标签蛋白芯片和悬浮细胞芯片的研制及其应用
6、蛋白核小球藻油脂检测技术评价及光生物反应器培养的研究
7、基因工程制备微藻生物柴油中两项关键技术的研究
8、农业水污染治理环节中的生物技术应用问题研究
9、人工构建耐热大肠杆菌的分子设计与应用
10、我国合成生物技术产业发展战略及政策分析
11、基于原子力显微镜的细胞生物特征识别技术研究
12、利用菊粉和木薯淀粉生产高浓度山梨醇和葡萄糖酸的生物技术
13、转基因生物安全评价中的非科学因素探究
14、面向分子生物系统的计算技术应用研究
15、大规模生物数据中的生物信息挖掘技术研究
16、电化学生物传感技术用于重金属和蛋白质的检测
17、电化学生物传感技术用于单碱基突变与蛋白质的检测
18、基于功能核酸的生物传感技术的研究
19、论我国生物技术专利保护
20、纳米生物相关技术专利分析系统设计与开发
21、生物技术发展困境及其人文 反思
22、基因发明专利制度相关问题分析
23、转基因动物专利研究
24、GAPDH作为原核及真核生物通用型内标蛋白的研究及相关生物技术研发
25、基于生物信息与影像技术识别材料缺陷的研究
26、基于金属纳米材料的光学生物传感技术用于酶活性的检测
27、DNA assembler技术在顺
28、晋西黄土高原生物农业发展初探
29、睡眠剥夺差异表达基因的筛选及生物信息学分析
30、太赫兹时域光谱技术对生物组织的初步研究
31、我国农业转基因生物技术安全管理研究
32、人类基因专利战略布局
33、Web Services和XML技术在生物信息数据发布及整合中的应用
34、面向快速成型技术高分子生物医学材料的研究
35、化学修饰电极与液相色谱-电化学检测技术联用在生物分析中的应用
36、小型底栖生物样品自动分离技术研究
37、激光诱导荧光技术及其在生物仪器中的应用
38、强电场常压离子注入方法研究
39、生物信息学中的模式发现算法研究
40、聚类和分类技术在生物信息学中的应用
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最好是多收集点生物信息方面的资料，题目可以写生物信息的发展历程，等等
生物信息学我有来头
一, 生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大肠杆菌()中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用.经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础.正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然.2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.二, 生物信息学的主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点.1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(HiddenMarkov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因Paralogous: 相同种族,不同功能的基因Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.8, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.三, 生物信息学与机器学习生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能[5].机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.四, 生物信息学的数学问题生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学和度量空间为例来说明.1, 统计学的悖论数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖论莫过于均值了,如图1:图1 两组同心圆的数据集图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.2, 度量空间的假设在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.那么,是否这种前提假设具有普适性呢我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个向量的度量可定义为:(1)依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的度量公式可由下式给出:(2)上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足(3)时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线性相关性,我们正在研究这个问题.五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介绍.支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中又一个大气泡.Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索的空间.六, 讨论与总结人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这些问题做出探讨和思索.启发式方法:Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.问题规模不同的处理:Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.乐观中的隐扰生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在的隐扰呢不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现实.反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力.毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.（来源 ------[ | 生物信息学研讨组]）生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。
谁一个、、论文不才交么……生物信息在生物学研究中的作用。生物信息是指生物体中包含的全部信息，如基因组信息、蛋白质、核酸、糖类等生物大分子的结构等。生物信息对生物体的生存、繁殖都起着重要作用。生物信息包含的范围很广，除遗传物质、神经电冲动和激素之外，生物体发出的声音、气味、颜色以及生物的行为本身都含有信息，都对生物的个体和群体产生影响，和生物的生存与进化密不可分。生物信息的特点是消耗极少的能量和物质即可产生极大的生物效应。生物信息一般可分为遗传信息、神经和感觉信息及化学信息。虽然遗传信息和神经感觉信息的载体都属于化学物质，但通常所指的化学信息是除以上两类物质以外的化学物质所携带和传递的信息。高等生物的激素及昆虫外激素都属于这一类。遗传信息是指生物为复制与自己相同的东西、由亲代传递给子代、或各细胞每次分裂时由细胞传递给细胞的信息, 即碱基对的排列顺序(或指DNA分子的脱氧核苷酸的排列顺序） 。遗传信息以密码形式存储在DNA分子上，通过DNA的复制传递给子代。在后代生长发育过程中，遗传信息自DNA转录给RNA，后翻译成特异的蛋白质，以执行各种生命功能。从历史上看，首先是由（1866）的研究形成了概念，即相应于生物各种性状的因素（现在称为基因）中包含着相应的信息（以后等人（1941）所开创了遗传生物化学的研究，描绘出这样一个轮廓：基因和决定生物结构与功能的蛋白质之间具有一对一的对应关系。 关于基因的化学本质方面，根据等（1944）进行的转化实验，以及和（1952）用大肠杆菌噬菌体的DNA进行的性状表达实验，已阐明DNA是遗传信息的载体。附着DNA结构研究的进展，现在已经确立了这样的概念，即基因所具有的信息可将DNA的碱基排列进行符号化。信息在表达时，DNA的碱基排列首先被转录成RNA的碱基排列，然后再根据这种排列合成蛋白质。有的病毒的遗传信息的载体不是DNA，而是RNA。遗传信息不仅有相应于蛋白质的基因信息，也包括对信息解读所必需的信息、控制信息表达所必需的信息，以及生物为了复制与自己相同结构所必需的一切信息。神经和感觉信息靠电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统接受内外环境中的信息，进行加工处理，调节和控制机体各部分功能。生物靠神经系统电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统的功能是接收、传递内外环境中的信息，加以处理、分析,从而控制和调节机体各部功能,对环境作出适当的反应。因此，神经信息对于有机体的生存以及正常生活起着至关重要的作用。化学信息是除上述两类物质外由化学介质传递的信息。生物体的各种功能能够有条不紊地进行，对环境能及时做出反应，是由于生物体内存在着通过各种各样的化学信息分子进行传递的信息系统。生物信息在生物研究中有重要作用，然而，原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。因此，生物信息学便是生物信息在生物研究中重要应用。 生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。生物信息学研究对象是生物信息。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；(3)研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学作为基因组研究的有力武器，被广泛地用来加快新基因的寻找过程，以达到将“有用”新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中，中国科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况将有限的投资投入以求获得最大可能的科学研究以及商业回报，是一个无法回避的新课题。 生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 综上所述,对生物信息的研究对生物学的蓬勃发展具有重要作用。
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。
最近打算投一篇比较SIC的小文章，但是不知道要如何选择期刊，请各位前辈及大神指点一二。 投稿文章方向 : 植物生物信息学方向 想投稿IF :IF：2-3范围 写作内容及技术 :此文章为第一次写英文文章，写法及写作水平一般 期刊要求 ：相对易投，投稿周期不长等 （ 大家都懂 ） ······················· 特此向广大前辈及大神请教，希望可以提高宝贵意见和见解！！！
意义不明。树状图就是分析的结果，都做出来了还分析什么？
国内生物类期刊中，排在第一的《CellResearch》杂志已经成为了本领域较为有影响力的期刊，不少著名学者都选择将新成果发表在该期刊上，其影响因子自突破10之后，今年又稳步上升至了，这份期刊于1990年创刊，2001年首次获得影响因子，这份杂志由中国科学院上海生命科学研究院生物化学与细胞生物学研究所与中国细胞生物学学会共同主。同时，中科院的另外一份期刊：MOLPLANT(分子植物)也升至，排在第三，据报道这两份期刊SCI影响因子位于同学科前10%，另外中科院还有《国家科学评论》《中国病毒学》今年上半年被SCI正式收录。MOLPLANT(分子植物)创刊于2008年，由中国科学院主管，中国科学院上海生命科学研究院植物生理生态研究所和中国植物生理与分子生物学学会共同主，中国科学院上海生命科学信息中心承。目前这份期刊在植物科学领域期刊中已位列亚洲第一，在全球植物生物学领域研究类期刊排名也很靠前，前面的几份期刊是PlantCell,PlantPhysiology,NewPhytologist等，可见这一期刊已跻身国际植物学领域顶级期刊行列。还有遗传学报(JGENETGENOMICS)也是发展迅猛，影响因子从去年的上升至，这份期刊由中国遗传学会，中国科学院遗传与发育生物学研究所主，主要刊载动物、植物、医学和微生物等遗传学领域的研究论文，也包括该领域中的最新技术和最新方法。大
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。
楼主你好！题目选的是转基因技术与社会发展。以下为文章，不知道会不会多了点~~ 目的当今世界，科学技术发展突飞猛进，新兴学科、交叉学科不断涌现，科技进步对经济社会的影响作用日益广泛和深刻。伴随着信息科技革命方兴未艾的浪潮，生命科学和生物技术的发展也正在展现出未可限量的前景。越来越多的人们已经预见到，一个生命科学的新纪元即将来临，并将对科技发展、社会进步和经济增长产生极其重要而深远的影响。无论是科技界还是产业界，都基本认同这样一个重要判断：在新的世纪里，生命科学的新发现，生物技术的新突破，生物技术产业的新发展将极大地改变人类及其社会发展的进程。 转基因技术(Transgenic technology)是利用分子生物学方法，将某些生物基因转移到其它物种，改造物种的遗传物质，使新物种在性状、营养和消费品质等方面向人类需要的目标转变。在农业生产领域从1996年至2004年，全球范围内的转基因作物种植面积增加了48倍；在动物饲养领域提高了蛋、奶、肉、毛皮等的产量与质量；在医药领域通过转基因技术获得特殊基因的动物不仅可能直接生产多种药品，而且利用转基因猪的器官进行人类器官移植已经列入科学家的探讨范围。转基因技术虽然对农业生产、医药研究等经济社会的发展有巨大的推动作用，然而近年有关转基因技术安全性的争论成为全世界最热烈最集中的话题之一，政府组织、民间组织、经贸团体等纷纷加入到这场争论之中，然而争论的各方是否站在科学的立场上作出论断值得商榷。我们必须认识到科学技术（Science and Technology）不是中性的，它从来就是一种社会产品，追向技术的利弊，不能仅仅采取肯定和否定的态度，而是应当抓住技术“合理性”这个核心概念，叩响技术合理性是否真的“合理”，即它在什么意义上是合理的，什么意义上是不合理的，然后进行“价值”选择。1 转基因技术及其对社会领域的渗透 从历史上看，在近代科学和技术诞生的初期，科学和技术与人文文化有着几乎浑然一体的共性，然而，随着科学、技术的发展和专业化，科学技术与人文文化各具有越来越多的独立性，也越来越与人文文化相疏远，以至其隔阂日益加剧，鸿沟出现。科学技术作为人的一种社会活动和社会文化，不是从任何角度都可以使用，而是受到人的价值理性和伦理原则的制约。20世纪50年代末，英国学者C．P．斯诺明确提出科学文化和人文文化及其分裂的问题。此后，虽然在不同的历史时期“两种文化”本身及其分裂的含义有着不同的表现和侧重点，但人们对这一问题的关注简短的持续下来，于是有了两种不同倾向。一方面，在许多领域，尤其是在当年斯诺极为强调的教育领域，人们一直在试图沟通两种文化，努力在其间架起桥梁。另一方面，“两种文化”分裂的局面仍然存在，在新的形势下有着新的发展。在国际上，学术界有着像以“科学大战”为代表的文化冲突，在国内，甚至在波及公众的传播领域，也有着像以“科学主义”和“反科学主义”之争为代表的文化交锋，更不用说那些部分因为体制因素导致的文理分科和过分专业化而带来的人才培养上的单面性。然而，正如斯诺几十年前就认识到的，“两种文化”这种危险的分离，对于社会和人类自身的发展将会带来不利的影响。对此，人们必须达成共识，以各种可能的方式，使人们兼具科学与人文素养，成为与自然、科学技术和谐发展的人，这应该是我们追求的理想目标。 基因是含特定遗传信息的DNA片断，是遗传信息的功能单位，将人工分离和修饰过的基因导入到生物体基因组中，由于导入基因的表达，引起生物体性状的可遗传修饰的技术，称为转基因技术，人们常说的“基因工程”、“遗传工程”、“遗传转化”等均为转基因的同义词，经转基因技术修饰的生物体在媒体上常被称为“遗传修饰过的生物体”（Genetically Modified Organism, 简称GMO）。其基本过程是：分离、纯化或人工合成所需要的特定基因，即制备目的基因，通过限制性核酸内切酶的切割和连接酶的连接，在体外将目的基因与具有自我复制能力的载体基因结合组成重组基因，即构建成含目的基因的重组载体；将重组载体导入寄主细胞，使所含目的基因在寄主细胞中复制与表达，生成该基因所编码的人类需要的蛋白质，或产生人类需要的新性状，甚至创造新的生物类型。从转基因技术的基本过程我们可以看到转基因技术是根据人们的意愿操作，对基因进行修饰、改造等，从而定向地改变生物遗传性状的技术。新的基因信息可以按照要求转入另一种机体，借以提供一种手段来改造作物的性状和改良家畜品种，或生产安全高效的药物，或制作预防严重疾病的疫苗，或进行基因治疗，或制作一系列的食品或蛋白质等。它是现代生物技术的核心技术，对于发展工业生产和医药学，解决人类的粮食、健康、能源、环境等问题，具有重大的作用和意义，它的发展已经渗入到社会领域的方方面面，是又一次生产力的解放。2 转基因技术改变了人类的生产、生活方式与思维模式 目前，全球人口迅速增长，耕地面积不断减少，粮食问题已经成为世界许多国家面临的十分辣手的问题之一。“目前全球有13亿人受到贫困的折磨，亿人遭受着饥饿或营养不良的困扰，而传统种植方法已经难以提高农作物的产量。” 农业生物技术应用国际服务组织（ISAAA）董事会主席克里夫·詹姆斯（Clive James）对记者说，尽管基因产品和转基因作物不是万能的，但非常重要。要满足人们的食品供应，提高食品供应质量，必须依靠科学技术。日益成熟的转基因技术正在推动生物技术产业成为新世纪最重要的产业之一，深刻地改变人类的医疗卫生、农业、人口和食品状况。目前转基因技术在食品生产中的应用，已取得明显的成效，转基因食品也已悄然走上人们的餐桌。 转基因食品(Genetically modified food)就是以转基因生物为原料加工生产的食品。世界上最早的转基因作物诞生于1983年，是1种含有抗生素类抗体的烟草。直到10年以后，第1种市场化的转基因食品才在美国出现。它是1种可以延迟成熟的西红柿。到了1996年，由其制造的番茄酱才得以允许在超市出售。ISAAA完成了题为《2006年商业化生物技术/转基因作物的全球态势》的年度报告，克里夫·詹姆斯称：2006年，全球转基因作物种植面积以13%的速度迅猛增长，首次突破了1亿公顷。种植转基因作物的农户数量也迅猛增加，首次超过1 000万户。这份报告称，2006年转基因作物取得了多个里程碑式的成功，不仅种植面积和农户数量创造了新的纪录。1996年到2006年的累计种植面积也超过了5亿公顷，达亿公顷，从1996年到2006年前所未有地实现了60倍的增长，是最近几年农作物生物技术采用率最高的一年。 据统计，在930万个小型农户中，大多数都为转基因棉花种植户，包括680万中国农户、230万印度农户、10万菲律宾农户和数千南非农户，以及2006年种植转基因作物的其他7个发展中国家的农户。2006年，转基因大豆依然是最主要的转基因作物，5 860万公顷（占全球转基因作物总种植面积的57%），其次是转基因玉米（2 520万公顷，占25%）、转基因棉花（1 340万公顷，占13%）和转基因油菜（480万公顷，占5%。2006年，美国以及阿根廷、巴西、加拿大、印度和中国依然是全球转基因作物的主要种植国，仅美国就种植了5460万公顷（占全球生物技术作物总面积的53%）。”克里夫·詹姆斯称，22个转基因作物种植国包括11个发展中国家和11个工业化国家，前8个国家的种植面积都超过了100万公顷——这为全球转基因作物在未来实现增长奠定了广泛、稳定的基础。报告称，2005年全球转基因作物种植户获得的纯经济效益估计为56亿美元，1996年到2005年的累计效益高达270亿美元（发展中国家为130亿美元，工业化国家为140亿美元）。“目前全球有13亿人受到贫困的折磨，亿人遭受着饥饿或营养不良的困扰，而传统种植方法已经难以提高农作物的产量。”克里夫·詹姆斯对记者说，尽管基因产品和转基因作物不是万能的，但非常重要。该组织估计，在今后10年的商业化过程中，由于采用“基因叠加”，并扩大具有农艺学、改善品质和抗旱性等重要特性的农作物的种植面积，转基因作物的种植范围将继续扩大，预计到2025年将有四十多个国家的二千多万农户种植2亿公顷的转基因作物。报告认为，种植转基因作物的影响主要体现在以下几个方面：提高了生产力和收入，在同等土地面积上将农作物产量提高一倍，2006年转基因作物产值超过500亿美元；保护生物多样化，保护水资源，大大减少了对杀虫剂的使用等。由此可见，转基因技术正以强大的动力推动着人类生产的发展。利用转基因技术能够生产有利于人类健康和抗疾病的食品。 所谓转基因食品，就是利用生物技术，将某些生物的基因转移到其他物种中去，改造生物的遗传物质，使其在性状、营养品质、消费品质等方面向人类所需要的目标转变，以转基因生物为直接食品或为原料加工生产的食品就是转基因食品。 日本科学家利用转基因技术成功培育出可减少血清胆固醇含量、防止动脉硬化的水稻新品种；欧洲科学家新培育出了米粒中富含维生素A和铁的转基因稻，这一成果有可能帮助降低全球范围内、特别是以稻米为主食的发展中国家缺铁性贫血和维生素A缺乏症的发病率。转基因食品可以摆脱季节、气候的影响，让人们一年四季都可吃到新鲜的瓜菜。同时，人们还发现转基因作物结出的果实，无论外形还是味道都别具风味。英国的科学家将一种可以破坏叶绿素变异的基因移植到草中，可以使之四季常青，除了具有绿化功能之外，还使畜牧业受益，因青草的营养比干草高，而使肉的质量提高。美国是转基因食品最多的国家，60％以上的加工食品含有转基因成分，90％以上的大豆、50％以上的玉米、小麦是转基因的。事实上，中国是世界第四大转基因作物播种国。2001年，全世界的转基因作物播种面积超过5 000万公顷，中国为60万公顷。目前，中国已批准商品化的转基因作物有4种：棉花、西红柿、甜椒、矮牵牛花。其中食品只有西红柿、甜椒两种。由于甜椒缺乏优良品种，并未播种，但全国确实有几万亩转基因西红柿。2002-01～09，中国进口大豆458万吨，进口对象高度集中，主要依赖于美国、阿根廷和巴西，三国分别占到进口总量的41%，36%和23%。美国大豆的70%为转基因大豆，阿根廷的90%为转基因大豆(只有巴西政府禁止播种转基因大豆)。由此可推算，中国约80%的进口大豆为转基因大豆。这些大豆主要都被用来榨油(食用油)。可以说我们吃的豆油、豆腐、豆浆等等绝大部分都是转基因食品。随着我国加入WTO的推进和全球一体化的到来，食用转基因食品将成为不可回避的事实。3 转基因技术的合理性 目前关于转基因产品的安全性问题多数并没有得到最终的证实，有的只是在动物试验中获得了证据，而且发生的概率也很低。但由于此类问题一旦发生，则会对人类产生不可逆的负面影响，所以，即使是存在某些潜在的危害，人们也十分敏感。明确转基因技术的合理性，不是笼统的认识理性与价值目的统一，不该在转基因技术上止步不前，放弃它所带来的与日俱增的巨大优势。 那么，当越来越多的转基因食品呈现在我们面前时，首当其冲的问题就是：转基因食品是否会引起人体的变异，对人类健康是否会造成伤害。由此，在英国曾发生由抗虫土豆引起的环保组织狂摔超市中的基因食品、各种媒体纷纷声讨转基因食品的事件；美国、加拿大两国的消费者虽然大多数已接受了转基因食品，但仍有27％的消费者认为食用转基因食品可能会对健康造成危害。人们食用转基因食品后，有副作用吗？持怀疑态度的理由是：害虫都不敢轻易下口的转基因作物，一旦变成粮食和农副产品，让我们一日三餐皆不离，是不是连同那些抗虫基因也消化了呢？ 就目前转基因生物来说，由于缺乏大样本及长时间的科研数据，人们对转基因生物的风险或可能的危害还知之甚少。主要困惑表现在：①食品安全性。转基因食品的研制目前只有动物实验，并无人体试验，也无长期观察，因此安全性尚无定论。转基因食品问世 5 年来，全世界约有 2 亿人食用过数千种转基因食品，尚未报道过一例食品安全事件。②生物富集度。食物链中有益物质的富集或有害物质的聚集对上一级生物的健康极为关键。目前，转基因作物大多用于饲料，这类转基因生物加入其原来没有的抗病虫害基因或抗杂草基因，其自身会有哪些富集变化，被家畜富集后又会怎样，人食用后会产生什么影响等问题，尚缺少全面系统的科研结论。③药食关系。利用转基因技术可建立动物药库和植物药库，如吃一个西红柿就能预防乙肝。但这种转基因药物对人体有无风险仍需进行长期研究监测才能得出结论，目前这种关系尚不明确。④生态环境影响。转基因生物具有自然生物所不具备的优势，但若将其释放到环境中，有可能造成原有的生态平衡破坏，改变物种间的竞争关系。⑤基因污染。转基因生物造成的基因漂移可能会破坏野生生物的遗传多样性。例如转基因作物花粉随风飘散，由此造成的基因污染将防不胜防。⑥全球监管。现今许多转基因生物产品较多的国家，采取 “ 外松内紧 ” 政策，向一些发展中国家出口转基因产品却不说明。这种现象对保护全球生物安全十分不利。 在此情况下，转基因技术（包括转基因食品）的安全性问题，很快引起人们的极大关注，对转基因作物的安全性争论，源于国际几个典型的事件，如Pusztai 事件、斑蝶事件、加拿大 “ 超级杂草 ” 事件、墨西哥玉米事件以及中国 BT 抗虫棉破坏环境事件等。生态学家担心，转基因生物大规模释放到环境中，将可能造成无法弥补的生态灾难，包括基因扩散、生长失控、危害其他生物、物种异化和产生病毒等。健康专家则担心，转基因活生物体及其产品作为食品，可能对人体产生某些毒理作用和过敏反应。例如，转入的生长激素类基因就有可能对人体生长发育产生重大影响。由于人体内生物化学变化的复杂性，有些影响还需要经过长时间才能表现和监测出来。国际转基因作物争论的实质并不纯粹是科学问题，而更多的是经济和贸易问题。以利益为原则基本上可以分为两派：以绿色和平组织等非政府组织在内的许多机构为代表的反对派和以涉足生物技术开发和商业化运作的公司为代表的支持派。现在转基因作物的安全性已经成了国际贸易的技术壁垒。由于某些媒体的炒作，对消费者的心理和转基因作物的产业化已经产生了很大的负面影响。尽管科学界不断拿出种种证据，以打消社会对转基因作物的疑虑。但由于转基因的一些机理尚不能完全被解释清楚，对转基因食品安全性的担心有增无减，很大程度上影响了这一技术的推广。由于转基因食品的安全性尚无定论，国际上普遍采取了谨慎对待的态度。 2001 年由 113 个国家和地区签署的联合国《生物安全议定书》明确规定，必须对转基因产品进行安全评价，在转基因产品越境转移时，应当征求进口国的同意，并进行标识。 如果仅仅从转基因作物本身来看，对其安全性抱怀疑态度是无可厚非的。因为转基因生物体大都是通过转基因技术将抗虫抗病等有毒基因的导入而获得的，在这种转基因植物中始终存在着有关毒性物质，它的毒害性以及残留量暂时对人的健康不会造成明显影响，而长期是否对人体产生微量累积性影响则需进一步研究。不过应该看到，转基因作物只是转基因技术的一种产物，转基因作物和转基因技术是不同的概念，我们不能因为怀疑转基因作物的安全性，就质疑转基因技术。更何况目前对转基因作物的 “ 是与非 ” ，尚不能盖棺定论。目前几乎每个发展中国家都面临着人口增长与耕地面积减少的巨大压力，解决这一问题的唯一办法就是通过高新技术来提高农业生产效率，转基因技术的大规模应用可以显著地降低生产成本，提高生产效率，它的发展前景是十分可观的。转基因技术作为生物技术范畴的一个分支，由于它的应用，在人类改造自然、品种改良、生物医学、人类健康等方面越来越显示出优越性。就人类健康问题而言，人们可用转基因动物方法制造各种人类疾病的动物模型，为人类健康服务。因此，一项新技术其本身并不存在对或错，而在于人们的运用目的。只要是从人类的生存和健康角度出发去开发应用，对人类的贡献只会是利大于弊。 我们相信，随着转基因食品商业化的步伐不断加快，转基因食品必将成为人们餐桌上的美味佳肴。 网上对“选择转基因食品”的民意调查：4 转基因技术促进人类和社会经济的发展 转基因是一项新技术，在研究和产业化的管理和审批上采取谨慎的做法是必要的，但这种谨慎应该以科学为根据，应该以促进发展为出发点。如果审批程序过于繁琐，不科学地设卡，作茧自缚，就会限制扼杀转基因技术在我国的发展，失去让转基因技术造福于我国的良机。21世纪植物转基因技术对于我国农业的可持续发展和16亿人中的食物安全将发挥重要的作用。面对某些发达国家对重要植物基因资源进行掠夺性、垄断性开发，并激烈争夺我国转基因农作物市场的竞争态势，我国作为一个农业大国，如果不加快生物技术发展，就难以在21世纪国际高技术产业化竞争中占有一席之地，我国的农业将会陷入受制于人的被动局面。 虽然国内外转基因植物研究与产业化已取得突破性的进展，但也应看到，由于受到技术发展的限制，目前植物基因产品应用范围还不是很宽阔。总的来看，抗虫、抗除草剂基因工程产品开发较快，抗病基因工程的研究开发需要进一步深入，抗逆、品质改良、生长发育等基因工程还有待基础研究的新的突破。还要看到，我国植物基因工程技术体系已经初步建立，并取得可喜的令人瞩目的进展。然而，总体研究水平，特别是基础研究与创新能力，以及加快我国转基因植物研究与产业化的发展，建议近期重点抓好以下几方面的工作： ① 继续增加国家对转基因植物基础研究与产业化的投入，积极鼓励和引导企业投资生物技术研究，拓宽国内外技术合作的渠道。 ② 加强国家农业生物技术研究计划的统一管理，制定和完善有利于人才培养引进和研究成果转化的一系列政策，尽快组建国家级转基因植物研究与产业化基地，逐步建立适合我国国情的研究开发与产业化发展体制。 ③ 对技术相对比较成熟的转基因植物产品，如抗虫棉花、抗虫玉米、抗虫水稻和抗除草剂农作物等，要加大力度尽快实现产业化。 ④ 当前要特别重视基因组学、生物信息学等基础研究，集中力量保护开发我国生物基因资源，分离克隆一批具有自主知识产权的、可供植物基因工程利用的新基因。 在努力完善转基因植物安全管理体系的同时，建立健全基因安全评价的技术体系，特别是尽快制定和实施转基因食品安全性检测与管理办法。一方面要加强立法，将部分颁布的条例升级为国家法规，另一方面也要作好公众宣传和舆论导向，以科学的态度对待农业生物安全问题，积极引导我国转基因植物产业化快速和健康的发展。 专家们认为，由于转基因作物能更好地防治病虫害，抵御干旱，提高产量，营养成分高，因此发展前景十分广阔。展望2006年到2015年转基因作物发展的第二个十年，全球转基因作物的种植面积将继续增加，达到2亿公顷，到2015年，40多个国家的至少2000万农户都将种植转基因作物。到2015年，全球人口将增至90亿，只有提高农业生产率才能满足人类对食品的需求，而现代生物技术无疑是提高农业生产率的重要手段之一。人们还可利用基因技术生产速生鱼类和医药工业所需的疫苗等，以满足人类的生活需要。但专家们也强调，发展转基因食品必须有严格监督、科学检验、国际立法，以避免它对人类健康和环境造成损害。 尽管世界各国对高科技领域范围的界定不完全相同，但几乎无一例外地将生命科学和生物技术放在重要位置。特别是近二十年来，生命科学与生物技术获得了飞速发展，为世界各国医疗业、制药业、农业、环保业等行业开辟了广阔发展前景。因此，合理地开发和利用转基因技术，一定可以促进人类和社会经济的和谐发展。 你可以选择性的借鉴一些重点。
seq文件是DNA序列文件，推荐用DNA STAR软件来编辑，上面可以提供很多数据。如果没有用一般的记事本都可以打开的。surface exclusion protein怎么说呢，应该是在细菌表面的一种特异蛋白，可能具有是抗原的成分吧。
基因工程药物网址： 题目好取，关键看你要写哪个方面的，推荐你写一下现今中国基因工程药物的发展情况，看看这篇文章：
生物学是一门能打通很多跨界知识的学科。相比物理学等自然科学，生物学更深刻地揭示了世界的底层规律，其思想放之四海而皆准。下面我给大家带来生物类专业的论文题目及选题方向，希望能帮助到大家!
生物技术 毕业 论文选题
[1]生物技术本科拔尖创新型人才培养模式的探索与实践
[2]禽源HSP70、HSP40和RPL4基因的克隆和表达
[3]中间锦鸡儿CiNAC038启动子的克隆及对激素响应分析
[4]H9和H10亚型禽流感病毒二重RT-PCR检测 方法 的建立
[5]单细胞测序相关技术及其在生物医学研究中的应用
[6]动物细胞工程在动物生物技术中的应用
[7]现代生物化工中酶工程技术研究与应用
[8]GIS在生物技术方面的应用概述
[9]现代生物技术中酶工程技术的研究与应用
[10]两种非洲猪瘟病毒检测试剂盒获批
[11]基因工程技术在生物燃料领域的应用进展
[12]基于CRISPR的生物分析化学技术
[13]生物信息技术在微生物研究中的应用
[14]高等工科院校创新型生物科技人才培养的探索与实践
[15]生物技术与信息技术的融合发展
[16]生物技术启发下的信息技术革新
[17]日本生物技术研究开发推进管理
[18]中国基因技术领域战略规划框架与研发现状分析及建议
[19]鸡细小病毒与H_9亚型禽流感病毒三重PCR检测方法的建立
[20]基于化学衍生-质谱技术的生物与临床样本中核酸修饰分析
[21]合成生物/技术的复杂性与相关伦理 政策法规 研究的科学性探析
[22]合成生物学技术发展带来的机遇与挑战
[23]应用型本科高校生物技术专业课程设置改革的思考
[24]知识可以改变对转基因食品的态度吗?——探究科技争议下的极化态度
[25]基因工程在石油微生物学中的研究进展
[26]干细胞技术或能延缓人类衰老速度
[27]生物技术复合应用型人才培养模式的探索与实践
[28]动物转基因高效表达策略研究进展
[29]合成生物学与专利微生物菌种保藏
[30]加强我国战略生物资源有效保护与可持续利用
[31]微生物与细胞资源的保存与发掘利用
[32]颠覆性农业生物技术的负责任创新
[33]生物技术推进蓝色经济——NOAA组学战略介绍
[34]人工智能与生物工程的应用及展望
[35]中国合成生物学发展回顾与展望
[36]桓聪聪.浅谈各学科领域中生物化学的发展与应用
[37]转基因成分功能核酸生物传感检测技术
[38]现代化技术在农业 种植 中的应用研究
[39]生物技术综合实验及其考核方式的改革
[40]生物技术处理船舶舱底含油污水
[41]校企合作以产学研为平台分析生物技术类人才培养
[42]生物技术专业“三位一体”深化创新创业 教育 改革
[43]基于环介导等温扩增技术的生物传感器研究进展
[44]分子生物学技术在环境工程中的应用
[45]生物有机化学课程的优化与改革
[46]地方农业高校生物技术专业“生物信息学”课程的教学模式探索
[47]不同育种技术在乙醇及丁醇高产菌株选育中的应用
[48]探秘生命的第三种形式——我国古菌研究之回顾与展望
[49]适应地方经济发展的生物技术专业应用型人才培养模式探索
[50]我国科研人员实现超高密度微藻异养培养
生物教学论文题目
1、本地珍稀濒危植物生存现状及保护对策
2、中学生物实验的教学策略
3、如何上好一节生物课
4、中学生生物实验能力的培养
5、激活生物课堂的教学策略
6、中学生物课堂教学中存在的问题及对策
7、中学生物教学中的创新教育
8、本地生物入侵的现状及其防控对策
9、论生物多样性与生态系统稳定性的关系
10、室内环境对人体健康的影响
11、糖尿病研究进展研究及策略
12、心血管病研究进展研究及策略
13、 儿童 糖尿病的现状调查研究
14、结合当地遗传病例调查谈谈对遗传病的认识及如何优生
15、“3+X”理科综合高考试题分析
16、中学生物教学中的差生转化教育
17、中学生物学实验教学与学生创新能力的培养
18、在当前中学学科分配体制下谈谈如何转变学生学习生物学的观念
19、中学生物教学中学生科学素养的提高
20、直观教学在中学生物学教学中的应用
21、中学生物学实验教学的准备策略
22、编制中学生物测验试题的原则与方法
23、浅析生态意识的产生及其培养途径
24、生物入侵的危害及防治对策
25、城镇化建设对生态环境的影响
26、生态旅游的可持续发展-以当地旅游区为例
27、城市的生态环境问题与可持续发展
28、农村的生态环境问题及其保护对策-以当地农村为例
29、全球气候变化与低碳生活
30、大学与高中生物学教育的内容与方法衔接的初步研究
31、国内、国外高中生物教材的比较研究
32、中学生物实验教学模式探索
33、河北版初中生物实验教材动态分析研究 “
34、幼师生物学教材改进思路与建议
35、中学生物学探究性学习的课堂评价体系研究及实践
36、中学生物双语教材设计编写原则探索与研究
37、信息技术应用于初中生物课研究性学习的教学模式构想
38、生物学课堂教学中学生创新能力培养的研究与实践
39、中学生物学教学中的课程创生研究初探
40、信息技术与中学生物学教学的整合
41、中学生物学情境教学研究
42、游戏活动在高中生物学教学中的实践与思考
43、合作学习在高中生物教学中的实践性研究
44、尝试教学法在高中生物教学中的应用与研究
45、生物科学探究模式的研究与实践
46、生物课堂教学引导学生探究性学习的实践与探索
47、白城市中学生物师资队伍结构现状的调查及优化对策
48、结合高中生物教学开展环境教育的研究
49、让人文回归初中生物教育
50、课程结构的变革与高中生物新课程结构的研究
51、在中学生物教学中，如何培养学生的创新能力
52、在中学生物教学中如何激发学生的学习兴趣
53、实验在中学生物教学中的重要性探讨
54、中学生物教学现状研究
55、中学生物课堂教学艺术探讨
56、“生态系统”一节的 教学方法 探讨
57、中学生物教学中的学生科学素质培养
58、初中生物教学中观察能力的培养
59、浅谈生物教学中的科学素质教育
60、中学生物探究性教学的实践与思考
生物技术本科毕业论文题目
1、生物反馈技术在运动性疲劳监控中的应用研究
2、微流控生物催化技术酶促合成天然产物的增效机理研究
3、海洋生物污损过程的分子标记技术研究
4、浮游生物多样性高效检测技术的建立及其在渤海褐潮研究中的应用
5、基于QCM生物传感器技术的组氨酸标签蛋白芯片和悬浮细胞芯片的研制及其应用
6、蛋白核小球藻油脂检测技术评价及光生物反应器培养的研究
7、基因工程制备微藻生物柴油中两项关键技术的研究
8、农业水污染治理环节中的生物技术应用问题研究
9、人工构建耐热大肠杆菌的分子设计与应用
10、我国合成生物技术产业发展战略及政策分析
11、基于原子力显微镜的细胞生物特征识别技术研究
12、利用菊粉和木薯淀粉生产高浓度山梨醇和葡萄糖酸的生物技术
13、转基因生物安全评价中的非科学因素探究
14、面向分子生物系统的计算技术应用研究
15、大规模生物数据中的生物信息挖掘技术研究
16、电化学生物传感技术用于重金属和蛋白质的检测
17、电化学生物传感技术用于单碱基突变与蛋白质的检测
18、基于功能核酸的生物传感技术的研究
19、论我国生物技术专利保护
20、纳米生物相关技术专利分析系统设计与开发
21、生物技术发展困境及其人文 反思
22、基因发明专利制度相关问题分析
23、转基因动物专利研究
24、GAPDH作为原核及真核生物通用型内标蛋白的研究及相关生物技术研发
25、基于生物信息与影像技术识别材料缺陷的研究
26、基于金属纳米材料的光学生物传感技术用于酶活性的检测
27、DNA assembler技术在顺
28、晋西黄土高原生物农业发展初探
29、睡眠剥夺差异表达基因的筛选及生物信息学分析
30、太赫兹时域光谱技术对生物组织的初步研究
31、我国农业转基因生物技术安全管理研究
32、人类基因专利战略布局
33、Web Services和XML技术在生物信息数据发布及整合中的应用
34、面向快速成型技术高分子生物医学材料的研究
35、化学修饰电极与液相色谱-电化学检测技术联用在生物分析中的应用
36、小型底栖生物样品自动分离技术研究
37、激光诱导荧光技术及其在生物仪器中的应用
38、强电场常压离子注入方法研究
39、生物信息学中的模式发现算法研究
40、聚类和分类技术在生物信息学中的应用
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去年年底，和一个已经辞职去学校教书的原同事聊天，聊起了她去年参加的高级职称评审的事情。她说她参评的工程类高级职称，如果通过了，将得到和学校副教授一般的待遇，可惜没过。 问其原因，论文太少而且发文的刊物级别不高，她感叹说：“如果有一篇SCI就好了！” 我说高工不需要太高的刊物级别的，有的同事在区内的省级刊物发一篇就把副高得了。她说到了高校后标准就不一样了，至少要一篇EI才行，并且把她们学校的论文奖励标准发给我看了，一看震惊了，发表一篇SCI论文按不同级别奖励8000-20000，我的天哪？高校真是太有钱了！ 这SCI是什么东西，值得高校老师和学生们不遗余力的去苦苦追求。查了一下资料才知道SCI论文是指被SCI（Scientific Citation Index，《科学引文索引》）收录的期刊所刊登的论文。这种论文被大部分科研机构、高校等单位引入作为职称晋升和学位评定的标准。比如博士毕业就必须发表过SCI论文，要评教授更是硬指标。 这就导致很多高校的教师和学生不得不将很多精力浪费在于SCI论文的撰写与发表上。而且SCI论文都必须用外文撰写，又使得他们不得不不得不分出一部分精力用在外语上，挤占很多应该真正用在科研上的时间。 据了解一般SCI论文的版面费在1000-1500美元左右，换算成人民币的话就是7000-10000人民币左右，但是也有少数期刊的版面费非常高，达到15000元以上。早上在今日头条上还看到一篇文章说我国每年花在SCI论文发表上的费用都够造一艘航母了，这还真不是危言耸听啊！ 其实这些SCI论文对于大多数中国人来说就是阳春白雪，没有多少人能够用得上，即使看到了也看不懂，在国内的科技工作者想看看不到，想用用不了。比如我在工作中也会参考一些外文资料，但顶多就接触过一些美国SAE论文而已，那是相当于EI水平，SCI几乎没遇到过。 想想这次疫情，关于新冠病毒的论文大都首发在国外的SCI检索刊物上。如果不是2020 年 1 月 21 日，南开大学副教授高山在中文核心期刊《生物信息学》上发表关于《武汉 2019 病毒序列的生物信息学分析》一文被复旦大学张永振教授的指控，大部分国人都不知道这个病毒早被发现而且已经早就开展研究了。 而且国内专家在国外刊物发表论文的指出在去年12月中旬即存在人传人的现象。假如这些文章都在国内发表，是否能早些引起广泛关注，早做控制，是否能避免更多的悲剧。 国家教育部，科技部估计已经痛中思痛了吧！终于认识到了当前科研评价中存在SCI论文相关指标片面、过度、扭曲使用等现象。要求规范各类评价工作中SCI论文相关指标的使用了。 近日，教育部、科技部印发《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用 树立正确评价导向的若干意见》（以下简称《意见》），对破除论文“SCI至上”提出明确要求。《意见》要求，要规范SCI论文相关指标使用。改进学科和学校评估，在评估中要突出创新质量和贡献，审慎选用量化指标。优化职称（职务）评聘办法，不把SCI论文相关指标作为职称（职务）评聘的直接依据，以及作为人员聘用的前置条件。这条对于我的那位从企业过去学校的同事应该是一大利好吧！至少不用去跟其他老师比拼英语了。 该《意见》还要求扭转考核奖励功利化倾向，学校不宜设置对院系和个人的论文指标要求，取消直接依据SCI论文相关指标对个人和院系的奖励。文首那份奖励表中的SCI发文奖金如果用到国内核心期刊发文奖励上是不是更容易激励国内高校教师学生的高水平论文发表，促进国内学术水平的进步，我们拭目以待。 该《意见》还对科学设置学位授予质量标准有了新要求：学校不宜将发表SCI论文数量和影响因子等指标作为学生毕业和学位授予的限制性条件。我一直想读个工程博士，但一直受制于英语水平不高，怕发不了SCI论文毕不了业，这样一来，唯一的障碍扫清了，今年该考虑了，要不然就老了。
看第几作者，看什么类别，论著还是META还是综述，看该杂志在中科院属于哪个分区。如果是第一作者，那么10分很牛，论著很厉害，meta和综述是回顾性研究所以没有创新性。中科院杂志分区很稳定。有些领域TOP杂志的影响因子仍然只有几分。所以光看分数不行，最好看下分区。是否是1区杂志。
1、第一作者：在创新性作品如科研论文、专利、调研报告等等的署名中，对于多个作者共同完成的情况，对作品贡献最大的人的名字通常署名在最前面。特别对于科研论文的署名，各期刊都有更细致的规定；而当论文署名用于职称评定时，第一作者的分量显然比第二、第三作者要重，而比单独署名的要轻。
2、影响因子：是汤森路透出品的期刊引证报告中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。
影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。
由于科学研究的复杂化多样化，如生物信息学有几百人署名一篇论文的情况。第一作者指的是署名排在最前面的那个人，有的文章署名也有两个或多个第一作者，称为并列第一作者，这种情况下一般需要在人名上进行标注。
另外，第一作者与通讯作者不同，与创造性贡献不同，通讯作者常由诸作者中在论文所属领域最有权威者所充当。
扩展资料：
美国《科学引文索引》（Science Citation Index, 简称 SCI ）于1957 年由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所（ISI）1961 年创办出版的引文数据库。
SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以 SCI 最为重要。
科学引文索引以布拉德福(S. C. Bradford)文献离散律理论、以加菲尔德(E. Garfield)引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判一个国家或地区、科研单位、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。因此，SCI是目前国际上被公认的最具权威的科技文献检索工具。
参考资料：SCI_百度百科
不知道有多少研究生遇到过这种情况：为了毕业，一年时间内需要一篇1-2分SCI；或者临床医生、研究人员为了评职称，半年或者一年内需要一篇或者几篇SCI。如果遇到上面这些情况，自己内心肯定非常着急，可能每天都会因为SCI的事情而感到烦恼，因为在这么短的时间内完成任务，实在是太难了。 因此，很多着急需要SCI毕业的朋友，需要一些接收生信类文章比较快的期刊，下面这三个期刊是很多粉丝朋友认为是接收生信非常快的期刊： 1、 Med Sci Monit （ 影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，有朋友试过两个星期内就接收了，发文量非常大，大量接收纯生信数据挖掘类文章 ） 期刊官网： 2、 Bioscience Reports （ 影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，发文量非常大，大量接收纯生信数据挖掘类文章 ） 期刊官网： 3、 Journal of Cellular and Molecular Medicine （ 影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，发文量较大，大量接收生信+实验类文章 ） 期刊官网： 注意：个别少数非常牛的单位可能会不予支持与鼓励发表论文在上面的期刊，单位制度不同不能一概而论，所以在发文章之前需要问清楚相关的导师或者领导、负责人。 也许很多人会说上面这些期刊就是“水刊”或者“神刊”，专门用于灌水的，不过不知道你们有没有想过这些等着SCI毕业的研究生或者评职称的医生朋友，他们是非常着急的，不然之前的努力就会白白浪费。在这么短时间内完成任务，没有这些所谓OA期刊，更加难上加难。 很多专业非OA期刊都是有固定发文量的，版面非常有限，竞争非常激烈，即使是文章已经被接收，有些还要等上大半年才能见刊。可想而知，在这么短时间内，投非OA期刊是多么的难，甚至可以说是难于登天。