大数据等计算机技术的渗透，已经使得生命科学逐渐走进普通人的生活。但和IT、互联网类创业公司相比，生命科学创业公司则相对较为低调，极少自我宣传和炒作。其中一个原因是，生命科学研究从实验室走到市场往往需要更长的时间。、
通过基因编辑技术，对生物的DNA序列进行修剪、切断、替换或添加，效率高、速度快，也有望根除人类致病基因在世代间的传递。也就是说，CRISPR这种基因编辑工具能够精确地改变人类的DNA，能够“关闭”某些基因，也能够给人增加特定的基因，从而彻底根除人们患上某些疾病的可能。
加州大学伯克利分校教授詹妮弗·杜德纳说，有一种疾病叫镰状细胞性贫血，很多人都有这种病，它导致红细胞中的一种蛋白质结构缺陷，让细胞变成镰刀状，从而不能有效通过血管。“但很不幸的是，现在我们拿这种病没有办法，即使能治疗也效果不佳。所以如果我们能改变患者体内细胞的DNA，就能真正修正这种突变，重新恢复正常的血红蛋白形状。”
如果计算机数字化会对生物科技产生影响，这会意味着人们对疾病的治疗或许不再需要对症下药，而是对症对人制定个性化的医疗方案，甚至在疾病之前预防。而这一切，在其他一些创业者看来，并不一定需要医院为我们来做。
Grail公司首席品牌官肯·德拉赞解释说，目前，云存储计算的成本正快速下降。数字化过程，即将生物特征转化为数字从而进行大规模分析，有利于快速深入地了解人类基因，这个机会史无前例。
对在硅谷设立奇点大学、目前在谷歌供职的雷·库兹韦尔来说，思考创新和未来是他一生的工作。他认为，生命科学的未来发展速度将让人瞠目结舌，因为与计算机科学的相互融合，生命科学将实现指数级的加速发展，彻底改变过去的医疗方法。
总之，不管是大数据还是商业与生命科学的结合等方式，这些方法或许是突破性的。通过大数据和基因的结合的尝试，对人体进行疾病的早期筛查的方案，已经显现出了希望。我们期待着可以尽快看到能够帮助人类解决疾病的方案。
1、就是医疗行业积累的大数据问题，比如看诊历史最丰富了，如何从过往历史里分析出最好的治疗方案如何从已有的成功案例里找到现在最近似的治疗手段等等。2、移动互联、智能传感器、云计算、机器人等新兴信息通信技术与信息感知方式的发展和变化，深刻地改变着传统的医疗与健康服务模式。大数据已成为公认的资源，快速发展的大数据产业，给企业带来无限的上升空间。智能决策方法从追求计算速度逐渐转变为更多地关注多模态数据融合中的推理能力、效率与准确性。提高医疗的精准咨询，提高患者的知情权，同时使得自助医疗、家庭医疗有了实现的机会。医疗行业的发展，大数据在医疗行业营销中的广泛应用，为多层次医疗决策者提供智能决策支持，为大数据驱动的医疗决策提供科学依据，为医疗行业发展和从事大数据工作的人员提供指导。
这样就会有人来专门研究人类的基因了
21世纪初，人类基因组计划(HGP)发布了第一张人类基因草图，人的基因组约有30亿个碱基对，意味着每一个人的基因组有3Gb以上的数据。该计划曾与上世纪的曼哈顿计划(原子弹制造)、阿波罗登月计划并称为三大科学计划，为本世纪的一个里程碑式的科学工程。15年过去了，基因组测序技术发展之快已经超乎人们的想象。十年前，这项技术还只是实验室中一个“迷人”但又昂贵的研究工具。现在，它却已经渐渐步入医疗界，成为一种略显“尖端”的诊断技术。该技术也引领生物医学领域进入大数据时代。早前，曾有人预言，当个人基因组测序费用下降到1000美元时，就标志着我们的医学将进入个体化医疗(Personalized Medicine)的时代。现在，这个目标已基本达到，随着这项技术的迅猛发展和成本的扁平化，它已经开始给我们带来了庞大的数据，包括基因组、蛋白组等各类组学(omics)的出现，也带来了不少数据。1. 海量数据的产生刚过去的七八年间，我们储存的个人基因组数据量已达到106规模，这个数量如此惊人，且这只是刚刚开始。每年Illumina公司的HiSeq X 10测序仪已经可以完成超过18000人的基因组测序工作，该测序系统已分布在全球顶尖测序中心，每天产生大量的数据。英国2014年也启动了“十万人基因组计划”，美国和中国则宣布要完成多达一百万人的基因组数据收集工作。基因测序数据正在以更快的速度翻倍。2015年以后，以历史累积的测序数据来看，每7个月就能翻一番， Illumina仪器测序所得的数据，每12个月就能翻一番；如果仅以摩尔定律来看，每18个月数据量就能翻一番。这种情况将带来一个巨大的“数据黑洞”。图片来自以上所提及的，只是大数据时代下的一个缩影，现在面临的还有其他数据。比如，伴随基因组计划的发展，人类蛋白组计划和基因测序结果在医疗界的应用等也被逐步提出，它们也正在给大数据“添砖加瓦”。所谓人类蛋白组计划，主要目的在于研究所有人类基因编码产生的蛋白质。关于这个，我们来看一个研究者的故事。美国斯坦福大学迈克尔?斯奈德(Michael Snyder)。迈克尔·斯奈德(Michael Snyder)是美国斯坦福大学的一名分子遗传学家。当他抱着好奇的心态测了自己的基因组后，得到了一些“惊喜”。他发现，自己是一名II型糖尿病易感基因的携带者，尽管在这之前，他并没在自己身上发现任何此类疾病的风险因素，包括肥胖、家族病史等等。在接下来的14个月，斯奈德持续监控了自己体内相应RNA的活性和蛋白表达情况。在一次感染呼吸道病毒后，他发现自己体内的蛋白表达发生了变化，并且有相应的生物学通路被激活。接着，他被诊断出了糖尿病。看起来，这场病就是由这次病毒感染所触发的。此后，他还在患上莱姆关节炎时，也监控了自己体内的蛋白表达变化。这时，他的研究已经产生了多达50Gb的数据，这还仅仅只是关于他个人的研究数据。当他将这项研究扩展至100个人时，并将研究目标扩展至13类“组学”(包括蛋白组、肠道菌群的转录组等等)，而实际上，按照他的计划，要想真正做到预测疾病，还需要将研究对象增加至上百万个病人。如此这样，它将会带来多大的数据量？各种电子设备的普及以及健康数据记录App的出现，给这个时代带来了海量的数据，也给医学界带来了可观的研究对象。过去的几十年间，医生如果要观察病人的心血管健康情况，往往会给他们做这么一个小测试：让他们在一段平缓、稳固的路上行走6分钟，并记录他们的行走距离。这个测试不仅可用于预测肺移植者的存活率，还可用于检测肌肉萎缩的病程发展，甚至可以评估心血管患者的健康状况。这种小测试已被运用于多项医疗研究中，但在过去，最大规模的医疗研究项目中，这种参与者也很少能达到一千人。智能手机中健康类App的出现，从而能让研究者获取大量人群的数据。图片来自不过，这个情况近年来发生了很大的变化。在2015年3月进行的一项心血管研究中，研究者尤安·阿什利(Euan Ashley)在两周时间内就拿到了6000个人的测试结果，这就得益于现在有数百万计的人拥有智能手机和健身追踪器。到了6月份，参与到这项研究中的人数达到了40000人，这仅仅依靠的是一款叫做“我的心脏计数”(My Health Counts，见上图)的苹果应用。有了这个应用软件，阿什利甚至可以招募来自全球的参与者，获取他们的测试结果。那样的话，他得到的数据又将是多少？面对这个现状，不少研究者表示，这些海量数据可能会淹没现有的分析渠道，并对数据存储提出前所未有的“高”要求。2. “大数据”时代下的挑战在群体基因组研究的浪潮下，虽然更多的人关注的仅仅只是整个基因组中的外显子部分，即基因组中可编码产生蛋白的部分，它占到了整个基因组的1-5%，这能够将需要分析的数据量减少到原来的1%。但即使在这种情况下，每年产出的数据量仍可达4000万Gb。这就带来了第一个难题，如何存储这么大的数据量？尽管这还只是这个领域最基本的问题，仍需要巨大的资源来解决。这就是近年来网络上最常出现的一个词——云(Cloud)出现的契机所在。这么大的数据量，必然无法仅仅保存在固定的设备上，需要借助互联网来实现，也即是所谓的“云存储”。此外，这些数据带来的处理危机也是巨大的，电脑处理能力也将局限着它们的应用。这个问题的初步解决依然要依靠“云”，也就是现在所谓的“云计算”。即使处理好了海量数据的存储问题，我们还将迎来另一个更让人头痛的问题——这些数据说明了什么？现在关于基因组学的临床研究，往往聚焦于识别个人基因组中可扰乱基因功能的“小错误”，即所谓单核苷酸突变(single-nucleotide variants, SNPs)，即使这些突变往往存在于仅占基因组1%的外显子区域，平均下来，依然有近13000个之多，而其中的2%已被预知可影响相应蛋白的变化，但要从中找出某类疾病的具体致病基因，仍是一个巨大的挑战。自奥巴马提出了“精准医学”的概念，这个方向就一路红火。即使现在已经有了测序技术和分析工具这些手段，有了电子健康记录这位“好帮手”，这种医疗方法的理想和现实之间仍然有着巨大的鸿沟。在这个领域，仍然存在多种障碍。比如，即使在电子健康记录普及和新疗法研发成功的前提下，想要依靠临床医生来实现这些疗法，往往还需要对他们进行不间断的培训，以帮助他们在做医学决定前了解足够多的细节信息。此外，电子健康记录的不可共享性(即涉及到病人隐私的问题)，为精准医疗的实现设置了不小的障碍。很多时候，治疗患者个体病例的特异性信息往往被患者个人和治疗机构所把持，到不了研究者手里，那么就无法据此信息来改进一些治疗方法，因此也就没办法实现对个人的“个体化医疗”。这些问题往往反映生物医学领域需要信息处理专家的介入和帮助。遗憾的是，生物信息学家在学术领域也仅仅只占很少的席位，更别提在医学领域，还需要给他们提供更多的职位和机会。3. “大数据”带来的机遇有挑战也必然会带来机遇，这个机遇可以体现在生物医学领域的多个方面，比如医疗界的诊断方法更新、疾病分型更新、医药界药物开发新方向、医学界疾病治疗新方法，甚至生物学科基础研究领域的新工具等等。2013年，安吉丽娜·朱莉的故事轰动全球，为减少患上乳腺癌的风险，她进行了预防性的双乳腺切除术，而这个决定是在她检测到自身携带一种风险基因——BRCA基因后才做出的。这类基因能带来显著的致病风险，约有55-65%的乳腺癌患者携带有害的BRCA1基因突变，45%的携带BRCA2突变。对朱莉来说，虽然她携带的仅仅是前一个基因，已足以让她做出预防性手术的决定。这个故事给出了一个鲜活的例子，就是如何把个体测序得到的数据与临床诊断联系在一起，这就好像人类正在从自己的基因组中找到这些失落的宝藏，从而帮助自己预防一些恶性疾病，但这只是这个时代所带来的一个福利而已，并且只占到很少的一部分。以糖尿病为例，不精确的疾病分型，对于前期的预防和后期的治疗都十分不利。之前，医学界已经知道，有多达百余种途径可能导致糖尿病的发生，涉及到胰腺、肝脏、肌肉、大脑甚至脂肪的不同变化。现代通过基因的研究发现，对不同类型糖尿病而言，其致病基因十分多样。这时，如果将这些不同亚型的糖尿病混为一谈，就会让人很难弄明白，为什么携带同样的基因突变，病人在面对同一治疗方案时，会出现完全不同的治疗效果。正如生物化学家阿兰·阿蒂(Alan Attie)所说的那样，“从致病基因到体重、血糖水平等表型的出现这一过程，往往有许多步，其中每一步都可能发生基因突变，这最终会削弱基因和表型之间的联系”。因此，只看表型(即临床症状)和只看突变基因，得到的都只会是片面的结果。只有将两者有机结合起来，才能更加深我们对疾病的了解，做到更精确地进行疾病分型，以便更容易“对症下药”。美国国立卫生研究院(NIH)曾发起一项大型项目，构建了癌症基因组数据库(the Cancer Genome Altas，简称TCGA)，将所有癌症相关基因突变分类保存，共保存有250万Gb的数据，这大大改进了研究者对各种类型癌症的认识。但仅仅这样，对于提供了组织样本的患者来说，并没给他们的临床经历带来太多改变。与癌症治疗相关的另一方面，是个人电子健康记录及其病例的特异性信息。对很多研究者来说，如果能从医院或个人手中得到这部分信息，就能够卓有成效地进行癌症治疗方案的改进。总体而言，只有在拿到测序大数据的基础上，同时掌握病人的干预记录(来自个人的电子健康记录)和临床特征(来自医疗机构的临床病理记录)，才能最终做到“升级”肿瘤的临床治疗方案。医药研发也能从大数据获益良多，这无可厚非。在医药研发的世界里，基因技术公司更倾向于进行长期的生物学研究，并将其联系到临床数据上，以使得药物能够“对症下药”到每个人身上，甚至会帮助制药公司做出更“大胆”的研发决定，进行个性化定制免疫疗法的研究。以微生物菌群研究为例。现在就有人提出这样的想法：什么时候我们会想要研发出能改变体内微生物菌群的药物呢？这些存在于我们肠道、皮肤表面和环境中的数以十亿计的微生物，不仅影响我们是否患病，还会影响到药物对疾病所产生的药效。现在大部分对于微生物菌群研究得到的数据还只是针对小部分人群，但这是否也意味着一个不错的研究方向？毕竟我们现在还缺乏一些稳定的测试手段，能让我们以一种持续性的方法来改变微生物菌群，并对疾病发展产生有意义的影响。对免疫学研究来说，大数据会带来什么？首先，有以下“组学”都可以对免疫学研究产生有利影响，包括：基因组、微生物组、表观基因组、转录组、代谢组、通路组、细胞组和蛋白组。具体来说，比如对特定B细胞或T细胞所有抗体抗原分子的分析，这些分析结果(尤其是与能识别对应抗体的抗原决定簇的技术相结合)，可将临床诊断、抗体药物研发、疫苗研发上升到一个新高度，并能为自身抗原肽结合抗体提供新见解。伴随着荆棘的引路，往往也会引来好歌喉的夜莺。大数据给我们带来挑战的同时，也带来了机遇，尤其是对于一些恶性疾病(比如癌症)的治疗。一种单一类型的肿瘤，往往就会伴随着多样化的基因突变，但随着投入更多的时间和金钱，会得到更多的治疗靶点。当大数据分析的精度越来越高时，对于整个疾病发生过程的了解也会越来越深入，有了“大数据分析”这项利器，更多的精准治疗方案将会产生，帮助人们做出更好的选择。
这样对于研究人类的基因提供了借鉴依据。
这更有利于科学家们研究中国人的基因。
国家基因库生命大数据平台(China National GeneBank DataBase, CNGBdb)是一个为科研社区提供生物大数据共享和应用服务的统一平台(Science as a Service)，基于大数据和云计算技术，提供数据归档、计算分析、知识搜索、管理授权和关联可视化等数据服务。
生物信息数据库主要建设储存基因信息的高性能数据管理系统，构建个人健康管理和支持生命科学研究的可运营大数据平台和全社会广泛参与的大数据系统。目前已构建四十多个数据库，总访问量达亿；千万级民生项目数据库，涵盖HPV、地贫、耳聋等等；科学杂志GigaScience在综合性期刊类别中排名全球第六。基于大数据共享理念开发的生物大数据时代的搜索引擎国家基因库信息库统一检索系统，已经整合了超过8千个物种/品种、27个人种、1千万个基因、5亿条序列数据、3亿条变异信息和关联1Pb原始数据量，实现总可检索条目数亿条。 生物信息数据库致力于存储人类健康及生物多样性相关的数字化遗传资源，构建生物数据库及数据分析平台，实现数据存储、分析的贯穿,为后续科研及产业提供大数据源头保障,支撑国家精准医学和精准农业发展，促进大数据分析、构建健康云服务，引领互联网+健康的合作，成为大数据生物学时代研究生物生长发育、衰老、死亡以及向产业化推广的有利工具。
在大数据时代，生物医学领域的发展受到了深刻的影响。大数据技术可以帮助生物医学研究人员更好地进行基因测序、疾病诊断、药物研发等方面的工作。同时，大数据技术也提高了生物医学研究的效率和速度，促进了医学研究的发展。然而，大数据时代也面临着数据质量、数据安全等方面的挑战。优化方向：1.建立高质量的数据集：生物医学研究需要大量的数据支持，因此，建立高质量的数据集是至关重要的。研究人员应该采用标准化的数据格式和规范的数据处理方法，确保数据的质量和可靠性。2.加强数据安全保护：生物医学研究的数据包含大量的个人隐私信息，因此，数据安全保护至关重要。研究人员应该采用安全的数据存储和传输方法，确保数据不会被非法获取和滥用。3.引入人工智能技术：人工智能技术可以帮助生物医学研究人员更好地处理和分析大量的数据。研究人员可以借助人工智能技术进行数据挖掘、模式识别等方面的工作，提高研究的效率和准确性。4.加强跨学科合作：生物医学研究需要多学科的交叉合作，大数据时代更需要跨学科的合作。研究人员应该加强与计算机科学、统计学等相关学科的合作，共同推进生物医学研究的发展。总之，大数据时代为生物医学研究带来了新的机遇和挑战。研究人员应该充分利用大数据技术，同时加强数据质量和安全保护，引入人工智能技术，加强跨学科合作，共同推进生物医学研究的发展。
世界医学杂志论文
“大数据”浪潮下，传统的临床案例的研究是不是“过时”了?广州市妇女儿童医疗中心的几位医生最近的行动鼓舞了临床医生进行临床研究的士气。他们对世界著名的医学杂志《柳叶刀》上的一篇重点文章提出了质疑，最终获得了《柳叶刀》及原文作者认可。
发表于《柳叶刀感染性疾病杂志》的这篇论文是《2008年至2012年中国手足口病流行病学调查》，由中国疾控中心、香港大学李嘉诚医学院和美国NIH等多家研究机构共同完成。
这是一项基于“大数据”的研究。研究者们基于2008年1月1日至2012年12月31日期间中国疾病预防控制中心的监测系统记录的共31个省市自治区的手足口病监测数据进行了系统的研究。该篇论文其中一处提到，“手足口病的发病症状多持续一天，死亡率便增加1%。”这引起了市妇儿中心的几位临床和公卫医生的'注意：这句结论与自己观察到的临床数据并不吻合。
“在我们的临床病例中，并不是所有症状出现都增加死亡风险，如发热;相同的症状出现在急性期和后遗症期对死亡风险的影响也是不同的，如吞咽障碍。”作者之一李佩青告诉记者。市妇儿中心的几位医生向《柳叶刀感染性疾病杂志》提出了质疑：“根据对2012年市妇女儿童医疗中心的EV71型手足口病病例的连续统计，我们发现，患者发病早期若出现脑干和丘脑方面的症状，会增加死亡风险。”
结果让李佩青们很自豪：《柳叶刀感染性疾病杂志》采纳并刊登了他们的提问，原文作者的回复也发表在了该杂志上。作者承认，这项研究确实没有收集到临床合并症或并发症的数据。市妇儿中心神经康复科主任杨思达认为，“这次临床数据与大数据的交锋中，大数据放弃了自己的观点，这样的结果提升了临床医生的价值，鼓舞临床医生坚持临床研究。”
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
随着科技的不断发展，大数据技术在各行各业都产生了巨大的影响。在生物医学领域，大数据技术的应用也产生了深远的影响。生物医学领域是一个非常重要的行业，需要对大量的数据进行收集、分析和处理。大数据技术的出现为生物医学领域带来了更多的优势和挑战。因此，本文将分析大数据时代对生物医学的影响，并提出相应的优化方向。在这个引言中，我们需要首先提到大数据技术在生物医学领域的重要性，并简单阐述在该领域中存在的数据多、复杂、精细的特点和挑战。然后，我们需要提出本文的研究目的和意义，即探讨大数据时代对生物医学的影响以及相应的优化方向。最后，引言还需要简要概括本文的结构，并提醒读者后面将详细介绍本文的研究内容和结论。以下为一个简单的引言示例：随着大数据技术的飞速发展，生物医学领域正在经历由数据驱动的转型。生物医学领域数据数量庞大、种类繁多，其中涵盖着丰富的生命科学特征、医学信息、药物反应等海量信息。这些数据代表着生物医学研究的基础，在深入分析这些数据的过程中，可以从中找到更深刻的生物医学本质规律，进而推动生物医学研究和应用的发展。因此，本文旨在探讨大数据时代对生物医学的影响，从历史角度分析生物医学领域大数据的产生，同时分析当前大数据时代对生物医学的影响及未来的发展方向。希望本文能够为生物医学领域的专业人士提供启示和框架，并为未来的相关研究提供参考。本文的具体结构为：第一部分为介绍大数据时代对生物医学领域的影响；第二部分为生物医学领域面临的挑战及未来的发展；第三部分为大数据技术在生物医学领域优化的方向；最后是总结和结论部分。
现在是大数据时代，我们每天都在产生海量的数据，利用好这些数据，不但能够为人们的工作生活带来便利，而且能促进生产环节更加高效地配置资源，提高效率，促进产业升级，医药行业也在大数据时代脱颖而出，在生物医药领域，大数据更是人类挑战疾病的重要武器。
在大数据技术尚未成熟之前，药物研发与试药环节是一项复杂且庞大的工程，耗时长、回报慢、风险大。可以说，任何一个制药公司在向市场推广药物产品之前，都要经过几千甚至上万次的实验和大量候选药物的折磨。
由于药物研发是化学、生物、药理、临床等十几个学科知识的综合运用，平均每个药物背后的研发数据资料多达数千甚至数万页。如何在海量信息中快速高效地搜寻整理，在重重迷雾里找到真正的价值所在，是每家创新药企和相关机构的切实需求。
而通过大数据技术，各药企/研发单位得以提高自己掌握市场信息的速度和完整性，辅助项目的立项过程，加快药物研发的进度……在有限的时间内，研发更多对人类更有意义的药品/治疗方式。大数据让药物的筛选过程变得更为简单、快捷，也更为安全，是一种高效又经济的药物分析技术手段。
同时，在集采常态化、新药审评审批加快、医保谈判降价的大趋势下，市场为真正具有临床应用价值的药品腾出了空间，全球科学家都在不断努力提高新药研发成功率。如何博采众长，研发出满足临床需求、所需投入尽可能少、市场效益更好、成功率更高的药品？
药融云
目前比较专业的医药大数据有药智网、药融云、医药魔方、药渡等等，从立项研发到上市提供数据支持，简单介绍以下这些医药数据库
药智医药数据库
推荐指数颗星
药智数据上线时间2009年；以国内注册、全球药物研发、中国临床、全球临床、药物制剂处方、新药、靶点、企业报告、一致性评价、参比制剂、辅料数据、中国橙皮书、美国橙皮书、日本橙皮书、药品说明书、国内外文献查询、上市药品目录集、国内外标准，药物相互作用，基药目录，中标、销售数据、各国上市药品信息查询等100+数据库。
药智数据库
功能方面:药智数据除了常规的导出，可视化、注册时光轴外，还做了一些大数据探索，如注册受理数据库的审评结论预测；大数据挖掘分析系统，包含合成图谱、经典方剂和地方增补目录；多维度检索方式，包含精准/模糊检索，热点检索等。
在开放程度：半开放。
总体来说药智数据库在总体做的还是不错的，发展至今为医药行业还是做出了一定的贡献，但是某一比较不足的就是没有医院销售数据。
药融云数据库
推荐指数：5颗星
药融云医药数据库上线时间为2020年，是以药融云是全球生物医药产业一站式服务平台，药融云深度整合了全球生物医药数据、信息、资源等，帮助生物医药产业实现高度信息、数字化，旨在打造生物医药产业数字经济体。
以全球药物研发（8W+新药研发项目、临床、专利、国内审评、靶点、药效学、药代动力学等）、全球上市（40余个国家或地区的批文、说明书、审评文件等信息）、全国销售（全国医院、零售药店、样本医院三大销售数据库）、全球文献为核心，形成了药物研发、全球上市、国内市场信息、原料药、生产检查、合理用药、医疗器械、中药等八大数据库群，是国内最全面的医药数据库，共计134个数据库。
药融云数据库
功能方面：多维度智能化检索、智能化数据关联、注册时光轴、可视化数据、多元数据整合、智能快速筛选、es搜索引擎架构、一站式导出、浏览模式多样化，还对于研发数据进行了销售额数据预测等，比较丰富全面。
开放程度：全开放数据库。
总的来说，药融云虽然是最近才上线的医药数据库，但是无论在数据上，还是功能上已经稍微超越老牌数据库了，界面新颖，而且药品销售数据可以媲美米内的数据库是一个综合型医药数据库。
药渡医药数据库
推荐指数：4颗星
药渡数据上线时间为2013年，发展到现在也是有一批忠实客户了。
药渡数据以全球药物研发数据为核心，数据库群包含临床试验、主流国家批文、国内注册审评、一致性评价、医保基药等54个数据库，药渡数据针对于研发数据较多，比较有特点的就是药物报告数据库，同时对靶点信息做了不少的规范工作。
药渡数据库
在功能上：注册时光轴，检索功能丰富，支持订阅审评，研发数据多维度关联。
在开放程度：封闭式。
总体来说药渡医药数据针对的是创新药的研发，打造的是研发型数据库，目前没有中标数据，市场数据等。
问题还是比较宽泛，主要能解决的有了解市场数据、了解研发数据、销售数据等等。
这个问题有点泛，医药行业的数据品类很多，所谓的大数据本质上还是超过一定体量的数据集合。所以，还得把医药行业的数据逐一列出来单独分析它的作用。1、终端数据简而言之就是医院和零售药店的数据，作用是降低客户开发的成本和难度。2、销量数据销量数据是指药品从生产地到最终患者手里的销售数量，作用是优化市场营销方式方法。3、患者数据患者用药反馈数据，作用是优化产品包装，成分，产量及库存。
药学是连接健康科学和化学科学的医疗保健行业，它承担着确保药品的安全和有效使用的职责。下面是为大家整理的药学毕业论文5000字，供大家参考。
一、实验室管理体制存在的弊端
(一)规模较小
实验室隶属于教研室，只供教研室开设的教学课程使用。
各个实验室自成体系，彼此独立分散，致使实验室在数量上不断膨胀，规模小，且重复建设多，综合优势难以形成;由于资金短缺，各实验室无法购买较高级的大型仪器设备，无力更新过时的设备，
只能重复购置小型仪器设备，无法形成教学、科研上的综合优势。
这种管理体制落后、小而全、资源利用率低的实验室模式造成了人、财、物资源的重复投入，已无法适应现代高校实验教学改革的发展。
(二)实验室资源管理效率低，管理制度不明确
实验室各种资源的使用、配置、统计与管理是一项非常复杂的工作，用手工操作工作量会很大，而且准确性低，容易积压浪费。
特别是低值易耗品的耗材统计，不可能每学期采购的都刚好够用，手工账本无法体现出结余之后的进账，变成每次进账都几乎在写同样的内容。
(三)不重视实验室专业技术队伍建设
以往的管理中，实验技术人员主要做辅助性工作，没有明确的工作量考核办法，现有的职称评定标准又很难认定他们的工作量;加上科研任务少，高水平的论文和科研成果难以产出，职称难以晋升，导致实验技术人员工作积极性不高，
缺乏职业发展动力;工作职责一刀切，分类管理措施不到位;实验技术人员的进修和业务培训一直得不到应有重视，缺乏系统的培养培训机制，发展严重受限，致使实验技术人员总体水平下降，跟不上教学改革发展需要。
这些问题在一定程度上也造成对提高学校教学水平和科研水平的制约。
二、实验室管理体制改革的措施
(一)进行实验室重构整合，优化实验教学体系
为了保障各项药学实验更有质量、更有效率地进行，应建立药学系精密仪器室，为师生的实验教学和科研工作提供有利条件，将原来的基础化学实验室、无机化学实验室、有机化学实验室与天平室进行重构整合，
使其成为能同时服务多门学科的实验室，提高实验室的使用率。
还应建立库房，包括化学危险品库房、玻璃仪器和普通试剂库房两类。
库房应综合采光度、通风、防潮等因素来建设，靠近消防装置。
化学危险品库房存放的试剂具有一定危险性或易致毒，应严格保持通风干燥，严禁明火;玻璃仪器和普通试剂库房主要存放无毒且性质稳定的试剂、药材和普通玻璃仪器等，按性质分类摆放。
实验室的重构整合，能切实解决实验室建设条块分割、重复建设、资源浪费等一系列难题，做到资源共享，提高效益，促进学科间的交叉渗透与融合，为实验教学人才培养、深入开展实验教学内容与方法改革搭建了平台，为各专业学生的实践教学提供强有力的保障。
(二)建设高素质实验技术队伍,提高实验教学管理水平
由于目前学科的相互交叉,实验室规模不断扩大,实验技术人员越来越紧缺,对现有实验技术人员应该进行专业培训,使其成为高素质技术人员多面手,可以独立完成多门实验课的准备。
应做到博采众长,兼容并蓄，可以将实验技术人员送到省内外兄弟院校进行为期半年或一年的脱产学习，在进修之前，必须安排每位成员的具体进修任务，规定参加某些考试，学习某些实验课程，掌握某些高精密仪器，
每位进修返校的实验技术人员，各方面能力都能大大提高，同时也能为本校实验室的教学管理引入一些先进的管理经验，由此提高整个实验队伍的整体素质，加快实验室教学与科研的发展脚步。
(三)建立智能型实验室网络管理系统
应用网络技术和多媒体技术可以发挥计算机在监控实验室的运行、检索情报信息、掌握药品材料库存和采购信息、共享信息资源等方面的重要作用。
创建智能型实验室网络管理系统，实现实验室管理的智能化是综合利用教学科研信息资源的最有效方法。
1.智能管理系统在实验仪器管理中的应用。
这是药学实验室常规管理的主要内容之一，可以查看实验室运行状态如何，资源配置是否合理达标，有无积压浪费，做到实时跟踪管理。
根据每个实验室的实际需求来设计实用、科学的管理要求和措施，即以仪器设备的基本参数作为数据库建立查询系统，只需输入如品名、规格型号或用途等，便可即时查询到这种仪器设备的购入数量和时间、使用状况、操作说明书、技术性能、结构图以及维修记录等。
这不但有利于实验室的管理维护，也更方便教学和科研人员了解和使用仪器设备。
还能设计实验仪器预约系统，教学和科研人员可随时登录查阅所需仪器的各种信息，无需管理人员配合，不受时间限制，既能提高仪器设备使用效率，又能降低管理成本。
2.智能管理系统在实验药品及材料管理中的应用。
使用计算机对实验低值易耗品进行实时登记，建立明细账目，实现仓储式规范化管理，做到对药品及材料出入量、药品库存量、实验经费、学期消耗等资料信息了如指掌，及时调整采购计划，可避免重复购置，
提高常用玻璃仪器的使用率和有限资金的利用率，从而提高实验教学的质量。
实验药品及材料的管理是一种波动性很大的动态管理，应该把实验药品与消耗材料的库存记录表设计为一个自动更新的数据表，自动刷新库存量的记录。
这种管理方法有很强的实用性，可以准确记录低值易耗品的采购、领用、库存，并联网接受各实验室预订计划，既能满足教学与科研需要，又可避免积压浪费。
三、加强药学实验室的建设与管理
(一)实行规范化、科学化管理
结合学校的实际情况，制定完善实验室工作的各种管理规定，如材料低值易耗品管理办法，危险品管理规定，精密贵重仪器和大型设备管理规则，实验人员守则及实验室守则等一系列制度，汇编成册。
要不断提高实验室的工作效率和水平，不断提高实验教学和科研质量，就必须有较为规范、科学的管理规章制度，使教学和管理工作有章可循，有法可依，促进实验室高层次的建设发展。
(二)加强实验技术队伍建设
实验技术人员是科学研究、教学实验的直接组织者和实施者，他们的知识结构、专业水平、工作热情直接关系到教学及科研工作的进度和成果。
因此，一支高素质的实验技术队伍是高校建设发展最有利的武器。
(三)加强实验设备与实验耗材的管理
实验室设备的管理涉及：仪器档案的建立，仪器专人负责制，仪器的标准操作文件的制定，使用登记本建立，定期保养与维护登记，仪器报废、转入制度等。
实验室建设应按教育部实验室评估标准开展工作，认真做好实验设备的资产登记、统计工作，对其建账建卡，进行定期维护保养，确保仪器设备正常使用。
仪器设备是我院的重要资源和保障，为了保证仪器正常运转，避免仪器损坏，我院仪器设备管理工作要不断加强、不断完善规范。
实验耗材的管理涉及：建立实验用品分类账，低值易耗品明细账，实验耗材领用登记制度，正确存放和保管化学试剂制度等。
实验室应根据试剂的性质、周围的环境及实验室的条件等分类存放，还要根据各类危险品的性质在存放过程中采取必要的隔热、防潮、防晒等保护措施，防止试剂吸湿潮解、变质失效及标签脱落等，
同时也要防止有毒的挥发性化学试剂对环境造成污染。
在物质的制备、萃取及重结晶提纯等实验中，应尽可能采用无毒无害的溶剂代替挥发性有机溶剂。
环保理念已日益深入人心，在化学类实验管理中，化学实验绿色化这个课题需要进一步认真研究。
四、实验室管理体制改革的思考
实验室管理体制改革是个涉及面较广的复杂问题，改革的开始不可能尽善尽美，但不改革创新就不会有出路。
实验室管理体制的改革更应突出以人为本，加强实验队伍建设，引进竞争机制，重视业务培训，提高人员综合素质，才能跟上实验室管理体制改革的步伐，在新形势下保障实验教学工作的顺利进行。
先进的实验条件和仪器设备、高素质的实验技术人员、现代化的管理是高校实验教学和科研工作迅猛发展的必要条件。
实验室建设与管理至关重要，我院的药学实验室从建立之日起一直在不断摸索适合自身建设与管理的体制，其间面临的难题需要在实践中不断探索并解决，实验教学改革正在不断加强，实验技术人员水平也在不断提高，
综合医学杂志：The LancetClinics系列（北美临床）肿瘤学领域杂志：Lancet OncologySeminars in Cancer BiologyCancer Treatment Reviews神经科学领域杂志：Lancet NeurologyTrends in Cognitive SciencesAlzheimer's & Dementia: The Journal of the Alzheimer's AssociationTrends in Neurosciences免疫学领域杂志：Autoimmunity ReviewsTrends in Immunology心血管医学领域期刊：JACC（Journal of the American College of Cardiology）JACC-Cardiovascular ImagingJACC: Cardiovascular Interventions内分泌医学领域期刊：Lancet Diabetes & Endocrinology, TheTrends in Endocrinology & Metabolism消化医学领域期刊：GastroenterologyJournal of Hepatology呼吸领域期刊：Lancet Respiratory MedicineCHESTJournal of Heart and Lung Transplantation基因领域期刊：Trends in GeneticsCurrent Opinion in Genetics & Development传染病领域期刊：Lancet Infectious DiseasesTrends in Parasitology以上是ClinicalKey收录的TOP医学期刊
一、氨基酸和生物资源 Amino Acids and Biotic Resources
本刊是我国唯一一种以生物资源为主题，氨基酸为特色的科技期刊。分为生物资源研究、保护与利用；农副资源研究与利用；生物技术及制品；氨基酸生产技术；氨基酸和生物资源与人类健康；分析检测技术；氨基酸应用；生物产业和生命科学工作者等8个栏目。在生命科学、资源科学、生物工程、饲料科学、食品科学、医药学、营养学等领域深受欢迎。本刊被国内许多文摘和数据库所收录。读者主要为科技工作者、大中专院校师生、技术人员和工人等。
二、基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics
Genomics, Proteomics & Bioinformatics (《基因组蛋白质组与生物信息学报》，简称GPB)创刊于2003年，是由中国科学院北京基因组研究所主办、科学出版社出版的国家级英文学术期刊，由杨焕明教授、于军教授担任主编，汪建教授、贺福初院士担任副主编。本刊主要刊载基因组学、蛋白质组学、生物信息学及其相关领域的研究进展、综述、研究论文、实验技术与方法、研究快讯等高质量的稿件，突出刊物的学术性、前沿性、指导性和实用性。本刊读者对象为基础医学、生命科学、农学、计算机科学领域的科研与教学人员、研究生等，以及数学、物理学领域对生物科学有兴趣的研究者。
三、生命科学 Chinese Bulletin of Life Sciences
本刊以评述、综述、研究简讯（动态）等形式报道国内外生命科学研究的发展趋势、学术动态和研究成果，重点报道生命科学领域的评述性或综述性文章和国家自然科学基金资助的生命科学有关的项目介绍、研究进展、管理经验和问题咨询，同时也报道该领域的研究动态、研究成果、科学家介绍、研究机构介绍和书评等内容。
四、生命科学研究 Life Science Research
本刊是中国以生命科学命名的唯一的全国综合性学术期刊。主要反映世界各国生命科学领域中的最新研究成果，所刊登的论文90%来源于中国国家自然科学基金、国家科技部重大项目基金以及省级科学基金。经过专家评审，论文达到国家先进水平及国内外先进水平的共占85%以上。《生命科学研究》严格执行 ISO8，ISO31，ISO1000，ISO5966等国际标准，遵守国际惯例，逐步实现编排格式国际标准化，1999年被湖南省评定为科技学术类一级期刊，2000年被评为全国CAJ-CD规范执行优秀奖。
五、中国生物工程杂志 China Biotechnology
本刊由中科院文献情报中心和国家科技部中国生物工程开发中心共同主办，是我国生物工程领域全国性学术团体、国家一级学会——中国生物工程学会会刊。《中国生物工程杂志》(月刊)内容涉及医药生物技术、农业生物技术、轻化工生物技术、环境生物技术、海洋生物技术等专业领域。设有学术论文、研究进展、研究报告、专题论述、技术与方法、评论、新闻报道、生物工程领域知识产权研究、市场与商情、会议消息、动态等栏目，还以杂志专集、增刊等的形式出版生物工程专题著述。本刊创刊于1976年，是我国最早创刊的中央级综合性生物工程专业刊物，编辑委员会由国内知名生物工程专家、管理部门领导组成，发行面覆盖全国各省、自治区、直辖市、香港、台湾及海外有关大学、研究机构、图书馆也有相当的订户，和海外建立有广泛的刊物交换联系并被国内外著名检索系统收录。
希望我的回答可以为你提供一些帮助O(∩_∩)O~
1000-5277 福建师范大学学报(自然科学版) 1007-7146 激光生物学报 1671-167X 北京大学学报(医学版) 1000-6737 生物物理学报 1001-9626 生物数学学报 1000-3061 生物工程学报 1000-1336 生命的化学 1006-687X 应用与环境生物学报 1004-311X 生物技术 1008-9632 生物学杂志 1000-9035 分子科学学报 0001-6209 微生物学报 1672-5565 生物信息学 1009-606X 过程工程学报 1673-9108 环境工程学报 1002-6630 食品科学 1001-6325 基础医学与临床 1004-1389 西北农业学报 1674-568X 基因组学与应用生物学 1000-3282 生物化学与生物物理进展 1000-4025 西北植物学报 1000-5048 中国药科大学学报 1007-7847 生命科学研究 1007-7626 中国生物化学与分子生物学报 1001-3601 贵州农业科学 0253-2468 环境科学学报 1002-1302 江苏农业科学 1002-5464 生物技术通报 1000-1298 农业机械学报 2095-1108 植物生理学报 0513-4870 药学学报 1671-8135 中国生物工程杂志 1673-8640 检验医学 0251-0790 高等学校化学学报
Cell Research 细胞研究（英文版） of Biomedical Science 生医科学杂志（英文版） 上面两个是SCI影响因子大于1的两个中国期刊。最后一个数字即为其影响因子（2007年）《遗传》的影响因子只有