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I小蘑菇I
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食客小冬

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生物信息学领域的专门期刊:Bioinformatics是作为生物信息学最重要的专门期刊了。另外还有Briefings in Bioinformatics,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+次一点的杂志,如BMC Bioinformatics,也是生物信息学的专刊。对于计算向的生物信息学,PLOS Computational Biology是一个很好的期刊。除此之外,Nature Method,也会有生物信息学相关的方法发表。
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奈奈小妖精

历史个人不推荐看杂志,看看百家讲坛就好。 生物我看过《大自然探索》有动物植物地理等,每期一个话题,主要与自然探索有关。但符合我的口味,后来就退了。地理强烈推荐《中国国家地理》!新闻类,个人觉得《看天下》不错,新闻信息量大,语言通俗,号称做最好看的新闻杂志。如果你仅仅为了了解时世信息,不要深度只要广度,建议你看这个。如果要深度,评论的精析,看《南方人物》等南方报社的,《环球人物杂志》《新周刊》都不错。不过我觉得中学生看《看天下》最合适,关键是不那么深奥,很有意思。我们班传看的就是这个。

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小珠珠123999

‍‍‍‍‍‍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。‍‍‍‍‍‍

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嘉嘉麻麻8866

‍‍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。‍‍

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