不知道。这个主要看所选的目标期刊了，都是不一样的，半年一年的都有，主要是审稿周期的长短的问题，如何判断审稿周期。注意事项：1、摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容。切忌把应在引言中出现的内容写入摘要，一般也不要对论文内容作诠释和评论尤其是自我评价。2、不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究，摘要的开头就不要再写：为了，对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究。
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
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G.J.Mendel（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G.Beadle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O.T.Avery等（1944）进行的转化实验，以及A.Hershey和M.Chase（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。
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。
较难的。看你的研究。所以Shirley将生物信息学研究。的水平划分成五个层次。此外，Shirley不区分生物信息学（Bioinformatics）和计算生物学，因此这两个概念不做区分。在这里咱再重复一遍，生物信息学和计算生物学的区别，0级 (Level 0)：为建模、而建模Shirley在博客里提到说“如果你记得功夫熊猫”，问题是我没记得这个，脑子里想的是《憨豆的黄金周》里那段nothing, nothing, nothing… 原博举的例子是，之前有人问：现在数据这么多，能建模的东西一大把，那我们该干点啥呢？Shirley就问：你想解决啥问题？答：建模的问题。
学术堂可以明确的告诉你，大学生发表论文是有用的，随着我国本科生的扩招，高校大学生数量越来越多，然而教育资源有限，在这种“僧多粥少”的情况下，本科生在保研、奖学金、评优等中竞争越来越激烈。而如果本科生能够有自己的科研成果，那往往能够获得更大的优势。大学生发表论文，有以下几点好处：1、保研很多高校有自己的保研名额，学生可以不用参考研究生入学考试，获得保研资格即可免试入学。这对于目前考研日趋激烈的大环境来说简直是一条直线通道，要知道今年考研报名人数多达330多万，再次刷新记录。然而想要获得保研名额也非常不容易，一个班往往也就几个名额。因此很多学校将成绩绩点、社会实践、科研成果、奖励奖项作为评价指标，来给学生排名。有时第一名和第二名的差距仅仅只有零点零几分，绝对是1分决定命运。由此可见科研成果对于保研来说实在是太重要了。2、奖学金表现优秀的本科生能获得一定等级的奖学金，除了成绩这个考核指标以外，学术成果也是奖学金等级的另一个重要考核标准。3、毕业论文自去年某危机出现之后，学术不端问题成为大众热议的话题，国家教育部也开展有史以来的论文最严厉的审查活动，主要涉及本科生和研究生的毕业论文。多少毕业生因此叫苦不迭。据悉，今年国家依然会加大对毕业论文的审查力度，坚决杜绝学生依靠“水货”论文成功混毕业的现象。然而对于本科生而言，高校平时并没有严格的学术训练，只是在临近毕业时，学生看几篇文献，草草定题，然后花个一到两周的时间，完成一篇本科毕业论文。可想而知，这样的文章难以达到基本要求。因此，提前参加科研，发表一定的学术成果，能够在毕业之前就了解一定的学术论文规范、写作方法、研究方法等，这对于后期的毕业论文写作来说奠定了基础。
有用的，对于今后考研还是工作都回有帮助。
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。
较难的。看你的研究。所以Shirley将生物信息学研究。的水平划分成五个层次。此外，Shirley不区分生物信息学（Bioinformatics）和计算生物学，因此这两个概念不做区分。在这里咱再重复一遍，生物信息学和计算生物学的区别，0级 (Level 0)：为建模、而建模Shirley在博客里提到说“如果你记得功夫熊猫”，问题是我没记得这个，脑子里想的是《憨豆的黄金周》里那段nothing, nothing, nothing… 原博举的例子是，之前有人问：现在数据这么多，能建模的东西一大把，那我们该干点啥呢？Shirley就问：你想解决啥问题？答：建模的问题。
生物信息学、表观遗传学、核酸等。生物学教育期刊都可以发表生物信息学、表观遗传学、核酸、计算生物学、微生物前沿等等。《生物教育杂志》(JournalOfBiologicalEducation)是一本以生物-生物学综合研究为特色的国际期刊。
生物类的呗，医学类的呗，都是可以的，还可以看下在生物医学期刊上
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1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
我是杂志社编辑 可以帮你
看你找谁发了。一般来说自己要小心。谨慎一点把该问的问清楚了。之前我是在 欣 启 论 文 找 胡 老师发的。你去问问吧。
这个要自己想清楚了，本人是10年生物学研究生毕业，感觉工作不是很好找。如果是大学老师的话，一般需要时博士在读或者毕业，而且据我所知待遇也不怎么高，我的导师也就3000多吧，我们是211工程学校，可能学校不同情况也不一样。说实话考研不难考，只要你英语过线，考博比考研还简单，就是传说中的好进不好毕业，毕业需要发表论文，硕士一篇，博士三篇，好的学校对论文的质量还有具体要求。个人认为要是你刚开始当老师的话，还是踏实的干段时间，考研没有你想象的那么有用，特别是生物。当然，这个还是要你自己决定。
“生态学”（Ökologie）一词是1866年由勒特（Reiter)合并两个希腊词Οικοθ(房屋、住所）和Λογοθ(学科）构成，1866年德国动物学家海克尔(Ernst Heinrich Haeckel)初次把生态学定义为“研究动物与其有机及无机环境之间相互关系的科学”，特别是动物与其他生物之间的有益和有害关系。从此，揭开了生态学发展的序幕。在1935年英国的Tansley提出了生态系统的概念之后，美国的年轻学者Lindeman在对Mondota湖生态系统详细考察之后提出了生态金字塔能量转换的“十分之一定律”。由此，生态学成为一门有自己的研究对象、任务和方法的比较完整和独立的学科。生态学已经创立了自己独立研究的理论主体，即从生物个体与环境直接影响的小环境到生态系统不同层级的有机体与环境关系的理论。它们的研究方法经过描述——实验——物质定量三个过程。系统论、控制论、信息论的概念和方法的引入，促进了生态学理论的发展，60年代形成了系统生态学而成为系统生物学的第一个分支学科。如今，由于与人类生存与发展的紧密相关而产生了多个生态学的研究热点，如生物多样性的研究、全球气候变化的研究、受损生态系统的恢复与重建研究、可持续发展研究等。
SCI论文（Scientific Citation Index）是被SCI索引收录的期刊所刊登的论文，目前我国科技界对SCI论文概念模式，小部分研究者误认为SCI是一本期刊，由南京大学引用并成为各大高校和科研机构学术评价和奖惩的一类刊物。SCI论文本身来说，我国科研工作者大多面临英语能力匮乏的缺陷，尤其对于年龄大和专业性强的科技工作者来说，内容不是问题，英语往往成为了制约的瓶颈。SCI论文对我国大部分科技工作者来说依然是神秘的，难于发表的，正基于此，大部分科研机构、高校等单位引入作为评价标准，这也是比较公正，缺少人为干预的评价标准，科研工作者在工作的同时，用心于SCI论文的写作与发表，一方面使得我国科研可与国际接轨，另一方面提高了我国的科技水准，同时我国科技工作者也需要经常善于运用SCI官网进行现有论文和科技成果的查询与搜索。
重要性
1.随着经济全球化，科学研究也日益全球化，SCI论文是进行国际科学交流的重要方式，也是使国际同行了解我们的主要渠道。
2.发表SCI论文，可以向世界显示我国基础研究的实力，提高我国在世界科学界的地位。在世界著名刊物如Nature和Science上发表一篇重要文章，对于某一学科而言，其意义不亚于在国际体育比赛中取得一块金牌。
3.发表SCI论文的多少和论文被引用率的高低，是国际上通用的评价基础研究成果水平的标准。是招聘、提升、考核、评奖的重要指标。
4. 就基础研究而言，在什么样档次的刊物上发表的论文，便具有什么样档次的水平，一目了然，一般不再需要鉴定。成果不是在国际知名的SCI刊物上发表，便很难被认为是国际水平的。
5. 发表SCI或SSCI论文是地理与资源所基础研究领域博士生取得博士学位的必要条件。也是联系出国深造时使国外导师了解自己的最好方式。
就有人问，生信的文章能发到多少分？如果你是像华科薛宇教授一样的大牛，弄一套算法，编一个生信分析工具，十几分妥妥的，引用量杠杠的。但是，那是大牛，一般来说，按「常规套路」出牌的这种生信分析文章分值在 0-2 分之间。但也有些不做实验的生信分析文章能发到个 4-5 分，那么生信分析的文章怎么样能达到一个比较高的层次呢？这里，我们给大家分享两篇文章来说一说一些进阶的文章思路，一篇是发表在我们的老朋友「Oncotarget」上的，另一篇是发表在「Journal of Proteome Research」（IF = 4.1）上的。先看 Oncotarget 这篇「Genomic expression differences between cutaneous cells from red hair color individuals and black hair color individuals based on bioinformatic analysis」，文章是做的黑色素瘤的两种不同表型的个体的差异基因的生信分析。Abstract 里说到 MC1R 这个基因的突变会导致高患癌率的 RHC 表型两种不同的表型，其中 RHC 表型会增加皮肤癌的发生率，那么 MC1R 的突变究竟影响了哪些基因？文章通过 PPI 网络分析，分别对比分析两个不同表型（RHC 和 BHC）的正常皮肤细胞和癌细胞中的差异基因。结果表明，在癌细胞的对比中没有差异，而在正常皮肤细胞中筛选出 23 个 hub 基因，并且其中 8 个基因异常表达，这一结果提示这 8 个基因的异常表达可能是 RHC 表型患癌风险提高的重要原因。这篇文章利用了 3 个数据包进行综合分析，从而得到了一个 novel 的结论，文章利用 GSE44805 中的差异基因构建 PPI 网络筛选 hub 基因，再利用别的数据包中的测序结果验证这些基因确实存在异常表达，多方验证说明自己生信分析结果是可靠的。虽然作者一点实验也没有做，但是从数据量还有可靠性上来说，可能比自己辛辛苦苦地做小样本量测序还要靠谱。文章中的分析方法（差异基因以及 PPI 分析）都是我们非常熟悉的。筛选出差异基因，将上调和下调的基因分别构建 PPI 网络，得到文中的 4 张图（不管怎么说，这图的颜值比上一期套路中分析的文章要高得多）。这张图的构建方法这里不再赘述小结这篇文章的方法完全是可以借鉴和复制的，难点在于找到足够多的具有相似性和可比性的数据结果，以及找到一个合适的切入点得到一个相对 novel 的结论。下面看 Journal of Proteome Research 上的这篇文章「Weighted Protein Interaction Network Analysis of Frontotemporal Dementia」。一看这流程图就觉得这文章是生信专业的人做的文章。（本宫上学的时候，就觉得我们生命学院的学生都是码农，生物信息专业、生物医疗工程、生物科学这些专业的人天天都在编代码，完全感受不出生物专业的气息。）这文章讲得啥咧，就是先选出 13 个种子基因，然后根据 PPI 数据库中蛋白质互作关系构建这 13 个种子基因的第一层网络结构。再以第一层网络为种子构建第二层网络结构（然后电脑就死机了）。然后分析第二层网络的拓扑学结构，从中筛选出 hub 基因（图中绿点表示最初的 13 个种子基因，蓝点表示第一层的基因）。在构建过程中，随着基因数量的不断增加，最先选出的 13 个种子基因未必就是后来的 hub 基因。文中还设置了对照组，并详细讲述了这 13 个种子基因的筛选方法。因为整个分析过程都是建立在生信分析的基础上，属于完全架空的，所以整个研究过程十分讲究逻辑上的严谨性。小结之所向大家介绍这篇文章，是觉得这种思路在生信分析的文章中可以借鉴，种子基因的选择可以通过临床上疾病中基因突变的概率来进行筛选，然后构建两层 PPI 网络，进行 GO，KEGG 分析，从而预测新的未知的疾病相关基因，如果后续能从别的数据包中得到表达量的验证或者是自己在临床样本中进行验证，那么整个文章的内容将会更加丰富。局限性：PPI 数据库中其实很多蛋白质互作结果是没有意义的，因为在实际生物体中很多蛋白质互作情况是不可能发生的，只有在实验人为干预情况下才会发生。