生物信息學(xué)文章SCI發(fā)表-sw-20121026

1、基于生物信息學(xué)的方法發(fā)表SCI文章宋偉http:/目 錄http:/1 生物信息學(xué)簡(jiǎn)介2 生物信息學(xué)發(fā)表SCI文章優(yōu)勢(shì)3 SCI 簡(jiǎn)介4 基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容5 發(fā)表SCI文章流程一、生物信息學(xué)簡(jiǎn)介生物信息學(xué)（bioinformatics）定義：是在大分子方面的概念型的生物學(xué)，并且使用了信息學(xué)的技術(shù)，這包括了從應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科衍生而來各種方法，并以此在大尺度上來理解和組織與生物大分子相關(guān)的信息。 (Luscombe,2001)http:/http:/研究?jī)?nèi)容生物信息的存儲(chǔ)與查詢；序列比對(duì)；基因預(yù)測(cè)及基因組分析；分子進(jìn)化與系統(tǒng)發(fā)育分析；RNA結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)；蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

2、預(yù)測(cè)；分子設(shè)計(jì)與藥物設(shè)計(jì)；生物網(wǎng)絡(luò)；生物芯片；一、生物信息學(xué)簡(jiǎn)介歸根結(jié)底，生物信息學(xué)主要研究?jī)煞N信息載體：DNA分子蛋白質(zhì)分子從信息學(xué)的角度來看，生物分子是生物信息的載體http:/一、生物信息學(xué)簡(jiǎn)介生物分子至少攜帶著三種信息：遺傳信息與功能相關(guān)的結(jié)構(gòu)信息進(jìn)化信息http:/一、生物信息學(xué)簡(jiǎn)介遺傳信息的載體DNA。控制生物體性狀的基因是一系列DNA片段，DNA通過自我復(fù)制，在生物體的繁衍過程中傳遞遺傳信息蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)決定其功能：空間結(jié)構(gòu)。DNA分子和蛋白質(zhì)分子都含有進(jìn)化信息通過比較相似的蛋白質(zhì)序列，如肌紅蛋白和血紅蛋白，可以發(fā)現(xiàn)由于基因復(fù)制而產(chǎn)生的分子進(jìn)化證據(jù)http:/一、生物信息學(xué)簡(jiǎn)介二、

3、生物信息學(xué)優(yōu)勢(shì)http:/二、生物信息學(xué)優(yōu)勢(shì)20世紀(jì)50年代，DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)的闡明開創(chuàng)了分子生物學(xué)的時(shí)代。以生物學(xué)和醫(yī)學(xué)為主要研究?jī)?nèi)容的生命科學(xué)研究從此進(jìn)入了前所未有的高速發(fā)展的階段。生物數(shù)據(jù)激增，平均每10個(gè)月翻一番，僅從文章的增長(zhǎng)數(shù)量來看，分子生物學(xué)和遺傳學(xué)的文獻(xiàn)積累從60年代中期的接近10萬篇, 到2000年，則增長(zhǎng)至約50萬篇！HGP生物數(shù)據(jù)的激增（每10個(gè)月翻一番）生物學(xué)家數(shù)學(xué)家計(jì)算機(jī)科學(xué)家生物信息學(xué)（bioinfomatics)的誕生http:/另外，更為大量的數(shù)據(jù)已經(jīng)不再以傳統(tǒng)的文獻(xiàn)形式發(fā)表；這里，最為典型的是DNA序列的數(shù)據(jù)。DNA序列的數(shù)據(jù)已經(jīng)從80年代初期的約百條序列、幾

4、十萬堿基上升至90年代末的數(shù)十億堿基及包括人類基因組在內(nèi)的一大批(數(shù)百萬)cDNA、基因和基因組序列了。至2000年底，國(guó)際數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄的接近一千萬條DNA序列的堿基數(shù)已超過100億！也就是說，在短短的約18年間，數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)丁近十萬倍！http:/二、生物信息學(xué)優(yōu)勢(shì)事實(shí)上， 在今天的一個(gè)大型的基因測(cè)序中心，每天可進(jìn)行十萬個(gè)測(cè)序反應(yīng)，產(chǎn)生出l07的序列數(shù)據(jù)。參與人類基因組測(cè)序的公共部分合作的各國(guó)測(cè)序中心，自1999年6月開始進(jìn)入大規(guī)模測(cè)序階段，在短短的8個(gè)月內(nèi)，測(cè)序能力上升了將近8倍。至2000年6月，這些中心在6個(gè)星期內(nèi)的測(cè)序量就相當(dāng)于一個(gè)人的基因組。也就是說，每周7天，每天24小時(shí)。每秒即可

5、產(chǎn)出1000個(gè)堿基的數(shù)據(jù)！至2000年10月，從230億的測(cè)序數(shù)據(jù)中產(chǎn)生的草圖總數(shù)據(jù)數(shù)已達(dá)45億堿基(45Gb)。http:/二、生物信息學(xué)優(yōu)勢(shì)生物分子數(shù)據(jù) 計(jì)算機(jī)計(jì)算 + 生物信息是一門交叉學(xué)科，無論是生物學(xué)，計(jì)算機(jī)學(xué)，數(shù)學(xué)等都可以對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)研究，進(jìn)而快速高效的發(fā)表SCI文章http:/二、生物信息學(xué)優(yōu)勢(shì)生物信息學(xué)發(fā)表文章的優(yōu)勢(shì)1. 豐富的數(shù)據(jù)資源和生物軟件工具； 數(shù)據(jù)庫(kù)：NCBI, EBI, DDBJ, PDB, SWISS-PROT等； 軟件工具：Cytoscape，BLAST, R語言，String, David等；2.免去了繁雜和重復(fù)的實(shí)驗(yàn)；3.速度快；3.是一門新興的學(xué)科且具有長(zhǎng)

6、遠(yuǎn)的研究意義；4.內(nèi)容豐富，知識(shí)龐大，可研究和待解決的問題很多。 包括生物學(xué)方面的(如分子的功能如何進(jìn)化)和計(jì)算方面的(如數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)間如何最有效地協(xié)同)http:/二、生物信息學(xué)優(yōu)勢(shì)三、SCI介紹http:/Science Citation Index, SCI三、SCI介紹SCI是美國(guó)科學(xué)引文索引的英文簡(jiǎn)稱，其全稱為：Science Citation Index，創(chuàng)刊于1961年，它是根據(jù)現(xiàn)代情報(bào)學(xué)家加菲爾德(Engene Garfield) 1953年提出的引文思想而創(chuàng)立的。SCI是由ISI（ Institute for Scientific Information Inc.）美國(guó)科學(xué)情報(bào)

7、所出版，現(xiàn)為雙月刊。SCI是一部國(guó)際性索引，包括有：自然科學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、技術(shù)和行為科學(xué)等，主要側(cè)重基礎(chǔ)科學(xué)。所選用的刊物來源于94個(gè)類、40多個(gè)國(guó)家、50多種文字，這些國(guó)家主要有美國(guó)、英國(guó)、荷蘭、德國(guó)、俄羅斯、法國(guó)、日本、加拿大，中國(guó)等。http:/SCI基本概念引文(Citation)和來源文獻(xiàn)(Source Item)： 一篇文章的參考文獻(xiàn)稱為引文，該篇文章稱為來源文獻(xiàn)?？d來源文獻(xiàn)的期刊或?qū)Ｖ鴧矔确Q為來源出版物(Source Publications)。 被引作者或引文作者(Cited Author)：即參考文獻(xiàn)的作者。 引文索引：反映文獻(xiàn)之間引用和被引用關(guān)系及規(guī)律的一種新型的

8、索引工具。影響因子（Impact Factor,IF)是ISI的期刊引證報(bào)告中的一項(xiàng)數(shù)據(jù)。 即某期刊前兩年發(fā)表的論文在統(tǒng)計(jì)當(dāng)年的被引用總次數(shù)除以該期刊在前兩年內(nèi)發(fā)表的論文總數(shù)。三、SCI介紹SCI收錄范圍印刷版(SCI) 雙月刊3,500種 聯(lián)機(jī)版(SciSearch) 周更新5,600種 光盤版(帶文摘)(SCICDE) 月更新3,500種(同印刷版) 網(wǎng)絡(luò)版(SCIExpanded) 周更新5,600種(同聯(lián)機(jī)版)http:/三、SCI介紹四、基于生物信息學(xué)發(fā)表SCI文章http:/四、基于生物信息學(xué)發(fā)表SCI文章發(fā)表SCI文章的重要性：深入的研究，推動(dòng)科學(xué)發(fā)展；提高知名度；個(gè)人付出的結(jié)晶

9、；基金的申請(qǐng)和評(píng)價(jià)；獲得學(xué)位或晉升職稱；分享成果的樂趣；http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容基因芯片數(shù)據(jù)的二次挖掘構(gòu)建疾病數(shù)據(jù)庫(kù)基因組進(jìn)化分析藥物治療的生物信息分析基因突變及SNP分析新算法或者新軟件包開發(fā)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器（web service）疾病潛在的候選基因分析基因多態(tài)性分析http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容1. 基因芯片數(shù)據(jù)分析實(shí)例：對(duì)人肝癌基因芯片數(shù)據(jù)開始分析，通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、質(zhì)量控制、差異表達(dá)基因篩選、基因功能富集分析等流程，得到人肝癌相關(guān)基因并預(yù)測(cè)其分子生物學(xué)機(jī)理。合作發(fā)表文章： He B, et al.A comprehensive analysis of

10、 the dynamic biological networks in HCV induced hepatocarcinogenesis. PLoS One. 2011 Apr 19;6(4):e18516. PMID: 21526182；影響因子：4.092；http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容2. 疾病數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建實(shí)例：從公共數(shù)據(jù)庫(kù)收集下載人類肺癌相關(guān)數(shù)據(jù)，利用相關(guān)的生物信息學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，得到肺癌相關(guān)的信息（gene，miRNA，Protein，SNP等），然后構(gòu)建肺癌數(shù)據(jù)庫(kù)。合作發(fā)表文章： Wang L, et al.HLungDB: an integrated

11、database of human lung cancer research.Nucleic Acids Res. 2010 Jan;38(Database issue):D665-9. PMID: 19900972；影響因子：8.026http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容3. 植物細(xì)胞器基因組進(jìn)化分析實(shí)例：根據(jù)基因組測(cè)序和組裝獲得目標(biāo)基因組的序列和結(jié)構(gòu)，然后對(duì)其進(jìn)行功能注釋、SNP、Repeat以及多態(tài)性分析。合作發(fā)表文章： Zhang T, ea al.The complete chloroplast and mitochondrial genome sequences of B

12、oea hygrometrica: insights into the evolution of plant organellar genomes.PLoS One. 2012;7(1):e30531. PMID: 22291979；影響因子：4.092http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容4.軟件包的開發(fā)實(shí)例：目前二代測(cè)序技術(shù)的廣泛應(yīng)用，需要一種全面的高效的質(zhì)量評(píng)價(jià)軟件來對(duì)測(cè)序結(jié)果進(jìn)行分析，例如correlation between forward and reverse reads, read GC-content distribution, base Ns quality等，本實(shí)

13、驗(yàn)還特別創(chuàng)新了新的功能： detect and remove duplicate reads after taking sequencing errors into account and trimming low quality reads from raw data。合作發(fā)表文章： Zhang T, ed al.BIGpre: a quality assessment package for next-generation sequencing data.Genomics Proteomics Bioinformatics. 2011 Dec;9(6):238-44. PMID: 2228

14、9480；http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容5. 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器實(shí)例：通過對(duì)現(xiàn)有的算法或者新開發(fā)的算法進(jìn)行編程，然后實(shí)現(xiàn)在線的計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)等功能。合作發(fā)表文章： Lun Yang, et al. SePreSA: a server for the prediction of populations susceptible to serious adverse drug reactions implementing the methodology of a chemicalprotein interactome. Nucleic Acids Res. 2009 July 1; 3

15、7(Web Server issue): W406W412. PMID: 19417066 ；影響因子：8.026http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容6. 藥物治療疾病的生物信息學(xué)分析說明：通過對(duì)比藥物處理前后的疾病芯片的基因差異表達(dá)，利用適當(dāng)方法篩選差異表達(dá)基因，并對(duì)其進(jìn)行功能分析和代謝分析，從而闡述藥物治療的機(jī)理。合作發(fā)表文章： Shao L, et al. Dynamic network of transcription and pathway crosstalk to reveal molecular mechanism of MGd-treated human lung c

16、ancer cells. PLoS One. 2012;7(5):e31984. PMID: 22693540 ；影響因子：4.092http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容7. 疾病潛在的候選基因分析說明：通過對(duì)芯片數(shù)據(jù)的挖掘，得到疾病的差異轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類分析和功能注釋分析，得到疾病潛在的候選基因及功能。合作發(fā)表文章： Bai J, et al. Transcriptome network analysis reveals potential candidate genes for squamous lung cancer. Int J Mol Med. 2012 J

17、an;29(1):95-101. PMID: 21922129 ；影響因子： 1.573http:/基于生物信息學(xué)可發(fā)表SCI文章內(nèi)容8.基因多態(tài)性分析說明：通過研究不同的地區(qū)人類某基因的外顯子及內(nèi)含子序列，得到不同的某基因多態(tài)性，進(jìn)而構(gòu)建基因多態(tài)性數(shù)據(jù)庫(kù)。合作發(fā)表文章： Chen L, et al. Genetic polymorphism analysis of CYP2C19 in Chinese Han populations from different geographic areas of mainland China. Pharmacogenomics. 2008 Jun;9(

18、6):691-702. PMID: 18518848；影響因子： 3.9748http:/合作發(fā)表SCI文章舉例1. Zhang, T., et al., The Complete Chloroplast and Mitochondrial Genome Sequences of Boea hygrometrica: Insights into the Evolution of Plant Organellar Genomes. PLoS One, 2012. 7(1): p. e30531.2. Zhou, H., et al., Genomic analysis of the multid

19、rugresistant Acinetobacter baumannii strain MDRZJ06 widely spread in China. Antimicrob Agents Chemother, 2011. 55(10): p. 450612.3. Zhang, T., et al., An efficient procedure for plant organellar genome assembly, based on whole genome data from the 454 GS FLX sequencing platform. Plant Methods, 2011.

20、 7: p. 38.4. Zhang, T., et al., BIGpre: A Quality Assessment Package for NextGeneration Sequencing Data. Genomics Proteomics Bioinformatics, 2011. 9(6): p. 23844.5. Yang, L., et al., Chemicalprotein interactome and its application in offtarget identification. Interdiscip Sci, 2011. 3(1): p. 2230.6.

21、Yang, L., et al., Exploring offtargets and offsystems for adverse drug reactions via chemicalprotein interactomeclozapineinduced agranulocytosis as a case study. PLoS Comput Biol, 2011. 7(3): p. e1002016.7. Xuan, J., et al., Metabolomic profiling to identify potential serum biomarkers for schizophre

22、nia and risperidone action. J Proteome Res, 2011. 10(12): p. 543343.8. Xiao, Y., et al., Characterization of a novel missense mutation on murine Pax3 through ENU mutagenesis. J Genet Genomics, 2011. 38(8): p. 3339.9. Wen, Z., et al., Discovery of molecular mechanisms of traditional Chinese medicinal

23、 formula SiWuTang using gene expression microarray and connectivity map. PLoS One, 2011. 6(3): p.e18278.10. Sardana, D., et al., Drug repositioning for orphan diseases. Brief Bioinform, 2011. 12(4): p 34656.合作發(fā)表SCI文章舉例11. Luo, H., et al., DRARCPI: a server for identifying drug repositioning potentia

24、l and adverse drug reactions via the chemicalprotein interactome. Nucleic Acids Res, 2011. 39(Web Server issue): p. W4928.12. Li, P., et al., AtPID: the overall hierarchical functional protein interaction network interface and analytic platform for Arabidopsis. Nucleic Acids Res, 2011. 39(Database i

25、ssue): p. D11303.13. Chen, G., et al., De novo transcriptome assembly of RNASeq reads with different strategies. Sci China Life Sci, 2011. 54(12): p. 112933.14. Chen, G., C. Wang, and T. Shi, Overview of available methods for diverse RNASeq data analyses. Sci China Life Sci, 2011. 54(12): p. 11218.1

26、5. Chen, G., et al., Revealing the missing expressed genes beyond the human reference genome by RNASeq. BMC Genomics, 2011. 12(1): p. 590.16. Yang, L., et al., ReCGiP, a database of reproduction candidate genes in pigs based on bibliomics. Reprod Biol Endocrinol, 2010. 8: p. 96.17. Xu, F., et al., G

27、lobal protein interactome exploration through mining genomescale data in Arabidopsis thaliana. BMC Genomics, 2010. 11 Suppl 2: p. S2.18. Wang, L., et al., HLungDB: an integrated database of human lung cancer research. Nucleic Acids Res, 2010. 38(Database issue): p. D6659.19. Shi, L., et al., The Mic

28、roArray Quality Control (MAQC)II study of common practices for the development and validation of microarraybased predictive models. Nat Biotechnol, 2010. 28(8): p. 82738.20. He, B., et al., HCCNet: an integrated network database of hepatocellular carcinoma. Cell Res, 2010. 20(6): p. 7324.合作發(fā)表SCI文章舉例

29、21. Du, J.F., et al., Cloning, expression and functional analysis of CuZnSOD gene in swine. Yi Chuan, 2010. 32(10): p. 103742.22. Yang, L., L. Xu, and L. He, A CitationRank algorithm inheriting Google technology designed to highlight genes responsible for serious adverse drug reaction. Bioinformatic

30、s, 2009. 25(17): p. 224450.23. Yang, L., et al., SePreSA: a server for the prediction of populations susceptible to serious adverse drug reactions implementing the methodology of a chemicalprotein interactome. Nucleic Acids Res, 2009. 37(Web Server issue): p. W40612.24. Yang, L., J. Chen, and L. He,

31、 Harvesting candidate genes responsible for serious adverse drug reactions from a chemicalprotein interactome. PLoS Comput Biol, 2009. 5(7): p. e1000441.25. Xing, Y., et al., Systematic screening for polymorphisms within the UGT1A6 gene in three Chinese populations and function prediction through st

32、ructural modeling. Pharmacogenomics, 2009. 10(5): p. 74152.26. Wei, Z., et al., Association analysis of serotonin receptor 7 gene (HTR7) and risperidone response in Chinese schizophrenia patients. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry, 2009. 33(3): p. 54751.27. Hirao, T., et al., Complete nucleo

33、tide sequence of the Cryptomeria japonica D. Don. chloroplast genome and comparative chloroplast genomics: diversified genomic structure of coniferous species. BMC Plant Biol, 2008. 8: p. 70.28. Chen, L., et al., Genetic polymorphism analysis of CYP2C19 in Chinese Han populations from different geog