黄豆珵珵
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!
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生信文章不需要上传原始代码。可以选择放在论文的附录中,或者干脆不公开。但是,如果你一旦写在了论文的正文当中,那么就意味着代码也是正文的一部分,相当于对所有人公开了。因此,如果你的数据比较敏感,那么尽量少写或者不放在论文里。
生信文章特点
现在的纯生信不但要比拼创新,还需要比拼速度,如果能够补实验更能锦上添花,这就是现在的纯生信行情。纯生信是指不用做实验就可以发表的生信文章,生信文章是指生物信息学类的文章。近年来越来越多的人对生物信息学感兴趣,因为它不需要任何实验就可以发SCI,仅依靠生物信息的相关筛选和统计分析便可发文。
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生信分析论文写法如下:
这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说,目前对于生信最最最基本的,如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。
这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取:当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。
这 GEO 里面找到了三个芯片,其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析:作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析:接着作者对差异表达的基因进行了富集分析,其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。
作者使用的富集分析的软件是 DAVID,这个软件我们也吐槽过说,更新不及时,是很好用,所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件,或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析:5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证,但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。
对于肿瘤研究,现在如果只是用 GEO 数据集分析,不用 TCGA 再看一下的话,都觉得不好意思,所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的,简单上手。
核心基因甲基化相关分析:在核心基因选择之后,利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的 2.0 版本的结果会比之前的更加详细一些。
有粉丝问:如何找到适合自己的纯生信友好期刊呢?这就需要从以下五方面进行考虑: 第一,就是单位政策 有些科研水平高的单位往往都会建立期刊黑名单,目的
应该可以吧。。。
不知道大家是否记得之前100多篇SCI论文大规模撤稿事件,这些作者基本都是国内临床医生、研究人员,撤稿的主要原因是伪造审稿人。 什么是伪造审稿人? 在大规模撤稿
一直以来都不是。
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,