我们都知道在科研论文中有两大类：一类是研究型论文；另一类是综述型论文。其中，前者主要是以研究为主的行文思路，根据研究发现的不同发表在不同级别的杂志上；而后者多是本身没有新的研究发现，主要是对前人的研究结果进行评价综述。然而，这两种分类都是针对以实验为主论文分类，那么这两年生信为主的文章发文量逐年增加，是否也有这样的分类呢？ Immugent今天就来解读特别的一类生信文章，姑且把它称为“生信综述”吧，因为我人微言轻，并不会我把它叫什么，以后都是这种叫法，就不绞尽脑汁想这个名字了。 这类“生信综述”文章已经有很多年的发展史了，主要都是围绕对各种火爆一时(引领科研)的重大技术来展开，比如近些年火热的单细胞测序技术。那么今天我就来以单细胞测序为主题，来解读一下如何利用此类思路发表高分文章，注意全都是一分钱没花的那种！ 我先讲的第一篇是2021年发表在J Am Soc Nephrol（IF:10.12）的篇名为“How to Get Started with Single Cell RNA Sequencing Data Analysis”的文章。好吧，看了一下日历，今年已经2022年了，就不吐槽这个文章时效性的问题了。但全文真的很简单，就是介绍了一下单细胞测序数据分析的基本流程。 来看看它的摘要：在过去的5年里，单细胞方法已经能够在一个实验中监测数千个单个细胞的基因和蛋白质表达、遗传和表观遗传变化。随着测量方法的改进以及反应和测序成本的降低，这些数据集的大小正在迅速增加。关键的瓶颈仍然是对单细胞实验产生的丰富信息的分析。在这篇综述中，我们对分析管道进行了一个简化的概述，因为它们通常在该领域中使用。我们的目标是使研究人员开始单细胞分析，以获得挑战和最常用的分析工具的概述。此外，我们希望能够帮助其他人了解单细胞数据集的典型读数在已发表的文献中是如何呈现的。好吧，确实是一篇综述！ 全文虽然有7副图，但大多都是那种最基础的绘图，想必大家都会。但是这里Immugent想说的是这篇文章虽然是综述类，但其实比真正的综述好写多了。类比这篇文章，等到下一次再出现类似于单细胞测序这种现象级技术，是不是有的小伙伴也整一篇类似的呢！ 接下来要讲的第二篇是2020年发表在Comput Struct Biotechnol J （IF:7.27）的篇名为“Benchmarking algorithms for pathway activity transformation of single-cell RNA-seq data”的文章。这类文章就比上一类有些技术含量了，起码像综述的感觉了！ 就像这篇是总结了对单细胞数据进行通路评分的各种算法，并使用已经发表的数据对各类算法的优缺点进行了比较，并在最后给出了自己的见解。嗯，怎么说呢！还是比一般的综述好写一点，比纯算法开发类文章好开发一些。那么如果这类算法在不久的将来出现了更多，那么是不是就科研考虑写一个更新版的呢？ 接下来要讲的第三篇是2021年发表在Genome Biol（IF:13.58）的篇名为“Over 1000 tools reveal trends in the singlecell RNA-seq analysis landscape”的文章。这个文章作为汇总类综述，真的不是吹的了，一篇文章总结了1000+种分析单细胞数据的工具，我对这个作者也是膜拜之至。 并且作者还开发了一个网站： ，并这个网站收录的工具还会一直更新，这真是圈内的劳模啊。 这类文章虽然需要耗费一些时间，但思路还是很简洁的，但是主要是得掌握住时效性，而且最好是自己研究的领域，那样能提出自己的一些思考，就能给文章增色不少。 第四篇是2020年，同样发表在Genome Biol（IF:13.58）的篇名为“A benchmark of batch-effect correction methods for single-cell RNA sequencing data”的文章。作者对当时存在的14种对不同来源的单细胞数据进行去批次处理的算法进行比较，深入揭示它们之间的优缺点和功能表现。 全文的图做的都是很精美的，而且从数据处理的效果来看，这应该是一个大型生信实验室的作品。建议大家有时间都读一下这篇文章，将会有助于以后在处理不同来源的单细胞数据时选择最合适的算法。 放在最后一篇的文章当然是压轴出场了，那就是在2019年发表在Nat Biotechnol（IF:54.91）杂志上，篇名为“A comparison of single-cell trajectory inference methods”的文章。对来自数千个单细胞的全基因组组学数据进行轨迹分析，目前已有很多算法来推断这些细胞沿着发展轨迹的分布。基于这些结果，作者开发了一套指导方针，以帮助用户为他们的数据集选择最佳的方法。 事实上，虽然到目前已经开发了70多种推断单细胞轨迹的工具，但比较它们的性能是具有挑战性的，因为它们需要的输入和产生的输出模型差异很大。在这篇文章中，作者在110个真实数据集和229个合成数据集上对其中的45种方法进行了基准测试，以了解细胞排序、拓扑结构、可伸缩性和可用性。结果表明了现有的一些工具之间的互补性，方法的选择应该主要取决于数据集的维度和轨迹拓扑。 最后，作者还免费提供了多种单细胞数据轨迹分析的评估网站( )，这将有助于开发更多轨迹分析的工具，用于探索日益庞大和复杂的单细胞数据集。对于这篇文章，我不做过多评述，只想着大家有时间都要去读一下，其中无论是对数据的处理还是对结果的讨论上都是前面文章无法媲美的,是难得的优质文章。 如今科技发展日新月异，在21世纪做出有价值的科研成果往往缺的不是技术，而是对热点的灵敏嗅觉以及对时局的掌控。张泽民，汤富酬，郭国骥老师均是凭借单细胞测序技术跻身世界一流领域的科学家，就是因为他们把控住了时局。 同样的，上述几类“生信综述”的着力点均是当时迫切需要解决的单细胞测序技术热点问题，才得以不花费半毛钱发表一系列高分文章。而且，因为是热点科学问题，这些文章截止到目前的引用率都很高，后面肯定还会持续升高。如果说单细胞测序是一个制高点，倒不如说是起点，因为此类技术在未来还会有很多，希望本篇推文能给大家带来一些思考，欢迎有推荐类似生信文章的小伙伴通过后台与我们联系。
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
生物类专业的论文题目及选题方向相关 文章 ：
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★ 动物科学论文题目
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)。
Bio informatics是作为生物信息学最重要的专门期刊了。2012年度IF=5.468 另外还有Briefings in Bio informatics，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+，2012年度IF=5.202。 稍次一点的杂志，如BMC Bio informatics，也是生物信息学的专刊。2012年度IF=3.447 对于计算向的生物信息学，PLOS Computational Biology是一个很好的期刊。2012年度IF=5.215 除此之外，Nature Method，也会有生物信息学相关的方法发表。2012年度IF=19.276。PLOS Biology也是很好的杂志，2012年度IF=11.452。PLOS One也会经常有生物信息学文章，但被批灌水太多，算不得牛刊，2012年度IF=4.092。生物信息学相关的文章不一定要发到专门的生物信息学杂志，因为生物信息学作为一个工具，已经融入到很多生物问题的研究中，而不仅仅是一门孤立的学科了。
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。
最好先阅读几篇相应文章和相今似的论文，比如你的课题是油菜，你可以搜有关其他物种如小麦的。根据论文写作步骤制定实验计划。要练习使用一些常用软件，如NCBI,GenBank,在用时最好先下载安装有道词典，因为是英文网站，不容易懂，专业名词也太多！不要怕，万事开头难！好好准备，入了门就好了！
生物信息学我有来头
林学与业，课程改革生物信息学，是一门综合学科。涉及到数学，生物学和计算机的内容。但在我看来，计算机的基础需要，但要求不是很高，关键是要有很好的生物学知识，包括遗传学的、生物化学的、发育生物学的、分子生物学的、植物生理学的知识等等，也就说需要达到这样的一个要求：在进行数据分析时，能对各种分析结果进行生物学的评价，并给出最优的分析策略。同时也应该有纯熟的数理基础，包括统计学的、拓扑学的，这样才能把待分析的问题转换成可计算的模型，最后能给出实现的程序。从个人来说，因为生物信息学是一个非常大的领域，所以，关键是要确定自己的研究方向。比如，以关联分析为方向的生物信息学，那么就要掌握好各种关联分析的统计分析方法，有很强的数据管理能力，足够好的序列分析能力（这是进行variation查找和分析的基础）
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。
生物信息学PLoS计算生物学BMC生物信息学三个比较有名的和专门的生物信息学期刊。一些知名的，但没有具体的生物信息学，只是很多bioinfo被发送到了上面。核酸研究基因组生物学基因组研究BMC基因组学BMC系统生物学BMC结构生物学蛋白结构，功能和生物信息学。分子系统生物学片刻我能想到的也有几个。有很多不太出名的（影响因子）未列出
生物类的，医学类的期刊都可以发啊
这个是要看你boss的，如果boss的思路好，有套路，加上审稿时间六个月灌一篇5分的没问题。但通常都得八个月左右。要是想发更好的杂志，时间+idea都是必须的。
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。
Bio informatics是作为生物信息学最重要的专门期刊了。2012年度IF=5.468 另外还有Briefings in Bio informatics，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+，2012年度IF=5.202。 稍次一点的杂志，如BMC Bio informatics，也是生物信息学的专刊。2012年度IF=3.447 对于计算向的生物信息学，PLOS Computational Biology是一个很好的期刊。2012年度IF=5.215 除此之外，Nature Method，也会有生物信息学相关的方法发表。2012年度IF=19.276。PLOS Biology也是很好的杂志，2012年度IF=11.452。PLOS One也会经常有生物信息学文章，但被批灌水太多，算不得牛刊，2012年度IF=4.092。生物信息学相关的文章不一定要发到专门的生物信息学杂志，因为生物信息学作为一个工具，已经融入到很多生物问题的研究中，而不仅仅是一门孤立的学科了。
这个是要看你boss的，如果boss的思路好，有套路，加上审稿时间六个月灌一篇5分的没问题。但通常都得八个月左右。要是想发更好的杂志，时间+idea都是必须的。