Open Journal of Blood Diseases is a peer reviewed international journal dedicated to the latest advancement of Blood Diseases. The goal of this journal is to keep a record of the state-of-the-art research and to promote study, research and improvement within its various specialties.血液病是一本开源评审的国际期刊，致力于血液病的最新进展，由美国科研出版社出版发行。这本杂志的目标是记录的一些国家的最先进的研究，并促进在其各类专业中的学习，研究和改进。包含以下领域：Acquired Clotting Disorders Anemias Animal Models Antiphospholipid Syndrome Artificial Cells, Blood Substitutes and Biotechnology Biology of Blood and Marrow Transplantation Blood Cells, Molecules and Diseases Blood Disorders Chemotherapy Coagulopathies Endothelium/Inflammation Fibrinolysis Gene Therapy Haemophilia Hematological Malignancies Hematology and Blood Transfusion Hemoglobinopathies Immunologic Diseases Inherited Clotting Disorders Pediatric Blood & Cancer Platelets Disorders Thrombotic Disorders Vascular Biology
Single-cell landscape of immunological responses in patients with COVID-19
影响因子： 20.479PMID： 32788748 期刊年卷：Nat Immunol 2020 09;219(9) 医学一区 免疫学 Q1 3/155
DOI： 10.1038/s41590-020-0762-x
这篇文章和上一篇文章思路、设计、方法基本一致，甚至结论也有相似之处，通讯作者都是院士，但是为什么发的分值相差距大呢？除了文章发表先后顺序外，在样本量和数据分析方面做得更细致一些，亚群分析更细致一些，另外图表也比上一篇美观，这些问题都值得我们反思！
作者实施了单细胞RNA测序（scRNA-seq），观察了中度至重度症状的COVID-19患者外周血单核细胞（PBMC）的免疫反应。作者的研究描绘了COVID-19疾病发展过程中血液免疫细胞的高分辨率转录组图谱，这将有助于更好地了解该疾病的保护性和致病性免疫反应。
在由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染引起的冠状病毒疾病2019（COVID-19）中，疾病严重程度与宿主免疫反应之间的关系尚未完全了解。在这里，作者对5位健康供体和13位COVID-19患者（包括中度，重度和恢复期患者）的外周血样本进行了单细胞RNA测序。通过确定免疫细胞的转录谱，并结合组装的T细胞受体和B细胞受体序列，作者分析了免疫细胞的功能特性。COVID-19患者中的大多数细胞类型均表现出强烈的干扰素-α反应和整体急性炎症反应。此外，高度细胞毒性效应T细胞亚群如CD4+ effector-GNLY (granulysin), CD8+ effector-GNLY and NKT CD160与中度患者的康复有关。在重症患者中，免疫系统的特征是干扰素反应紊乱，免疫力衰竭，T细胞受体组成偏向，T细胞广泛扩散。这些发现说明了疾病进展过程中免疫反应的动态性质。
scRNA-seq（10X基因组学）研究了13例患者和5例健康供体（HD）的PBMC的转录组谱（图 1a ）。将13例COVID-19患者分为三种临床情况：中度（ n = 7），重度（ n = 4）和恢复期（conv； n = 6，其中4例与中度病例配对）（图 1a， b ，还对每个受试者进行了单细胞T细胞受体（TCR）和B细胞受体（BCR）测序。经过统一的单细胞分析流程（请参阅 方法 ），从所有样本的PBMC中的122,542个细胞中获得了约6亿个独特的转录本。在这些细胞中，22,711个细胞（占18.5％）来自HD，37,901个细胞（占30.9％）来自中度状态，24,640个细胞（占20.1％）来自严重状态，而37,290个细胞（占30.4％来自恢复状态）状况。将所有高质量细胞整合到完整且可比较的数据集中，并在校正读取深度和线粒体读取计数后进行主成分分析（补充图 2a，b ）。
图1：HD和COVID-19患者的PBMC的研究设计和单细胞转录谱。
使用基于图的统一流形近似和投影聚类（UMAP），作者根据规范基因标记的表达捕获了14种主要细胞类型或亚型的转录组（图 1c-e 和补充图 2a，b ）。外周血中细胞亚群的组成
(naive-state T (naive T) cells (CD3+CCR7+), activated-state T (activated T) cells (CD3+PRF1+), mucosal-associated invariant T (MAIT) cells (SLC4A10+TRAV1-2+), γδ T cells (TRGV9+TRDV2+), proliferative T (pro T) cells (CD3+MKI67+), natural killer (NK) cells (KLRF1+), B cells (MS4A1+), plasma B cells (MZB1+), CD14+ monocytes (CD14+ mono; LYZ+CD14+), CD16+ monocytes (CD16+ mono; LYZ+FCGR3A+), monocyte-derived dendritic cells (mono DCs; CD1C+), plasmacytoid dendritic cells (pDCs; LILRA4+), platelets (PPBP+)
为了揭示三种情况（中度，重度和转化）中细胞组成的差异并与HDs进行比较，作者根据scRNA-seq数据计算了每个人的PBMC中14种主要细胞类型的相对百分比（图 2a–d ）。活化的T细胞簇的相对百分比在中度患者中达到峰值，甚至在恢复期也没有恢复到正常水平。值得注意的是，幼稚T细胞，MAIT细胞和单DC的相对丰度随着疾病的严重程度而降低，后来在conv患者中这些种群得以恢复（图 2d ）。相比之下，在conv患者中，pro T细胞，血浆B细胞，CD14 +mono和血小板的相对百分比随着疾病的严重程度而增加，后来又下降了。 2d ）。重症患者中CD14 + mono的大量增加是根据最近的一项研究表明，病原性T细胞诱导的炎性单核细胞在COVID-19中引发了炎性风暴（参考文献 22 ）。
图2：疾病状况的细胞组成差异。
接下来，为了研究SARS-CoV-2感染期间的抗病毒和病原体免疫反应，作者评估了两种重要途径的表达水平（基因本体论（GO）生物学过程术语：对干扰素（IFN）-α的反应和急性炎症反应）。跨四个条件的主要细胞类型。作者发现，在COVID-19患者的PBMC中，所有主要细胞类型中对IFN-α的反应均一且显著上调，并且在严重患者中，除血浆B细胞外，几乎所有主要细胞类型中对IFN-α的响应值均最高，其中中度患者的IFN-α反应最大（图 2e ）。另外，除pro T细胞外，急性炎症反应在所选细胞类型的各种条件下均表现出一致且显著的差异。几种细胞类型显示出与疾病严重程度大致对应的急性炎症反应趋势，包括活化的T细胞，γδT细胞，NK细胞和CD16 + mono（图 2e ）。此外，在严重患者中，血浆I型IFN，IFN-γ和其他炎性细胞因子水平最高（补充图 2c ）。这些结果表明，在COVID-19患者中有很强的总体促炎反应（图 2e ）。
为了进一步研究SARS-CoV-2感染后先天免疫细胞的转录组变化（图 3a，b ），作者比较了CD14 +和CD16 +单核细胞中度或重度条件与HD条件的表达模式。作者发现COVID-19患者的IFN反应，髓样白细胞活化，细胞因子产生和核因子（NF）-κB信号通路均涉及显著差异表达的基因（DEG）（图3c，d）。作者发现COVID-19患者的IFN反应，髓样白细胞活化，细胞因子产生和核因子（NF）-κB信号通路均涉及显著差异表达的基因（DEG）（图 3c，d ）。 此外，严重条件下单核细胞中更多的DEG富含分子代谢和分解代谢过程以及细胞因子分泌（补充图 3a ）。对于NK细胞，与单核细胞相似，与IFN反应，细胞因子产生，NF-κB信号通路和白细胞细胞毒性相关的DEGs在COVID-19患者中显著丰富（图 3e，f ），表明先天免疫细胞具有一致的反应感染SARS-CoV-2。此外，与中度患者相比，重症NK细胞的DEGs，例如 ITGB2， CCL5 和 CXCR2 ，与迁移相关的过程更为紧密相关（补充图 3b，c ）。
**图3：在四个条件下个体的先天免疫细胞的特征。 全尺寸图片
与DEG富集结果一致，作者发现SARS-CoV-2感染后单核细胞和NK细胞均显示出明显的IFN和急性炎症反应，特别是在严重患者中（图 2e ）。与HD条件相比，单核细胞和NK细胞中细胞凋亡和迁移的水平也被上调（图 3g ）。与单核细胞和NK细胞中相当的凋亡水平不同，重度患者的先天免疫细胞比中度患者更容易迁移（图 3g 和补充图 3c ）。这些结果表明，在患有COVID-19的患者中，大多数先天免疫细胞类型均表现出强烈的IFN反应。
为了表征个体在四种情况下个体T细胞亚群的变化，作者从PBMC中亚群化T细胞，并根据典型T细胞标志物的表达和分布获得12个亚群（图 4a，b ）：
CD4 + T细胞的6种亚型（CD3E + CD4+）， CD8 + T细胞的3种亚型（CD3E + CD8A +） NKT细胞的3种亚型（CD3E + CD4 – CD8A –TYROBP +）
图4：T细胞亚群的免疫学特征
源数据
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CD4 + T细胞簇的六个亚型 naive CD4+ (CD4+ naive) T cell (CCR7+SELL+), memory CD4+ (CD4+ memory) T cell (S100A4+GPR183+), effector memory CD4+ T cell (S100A4+GPR183+GZMA+) regulatory T (Treg) cell (FOXP3+IL2RA+) 亚型，
两种effector CD4 + T亚型： CD4+ effector-GZMK and CD4+ effector-GNLY。CD4+ effector-GNLY簇的特点是与细胞毒性，包括相关联的基因的高表达NKG7，GZMA，GZMB，GZMH和GNLY，而CD4+ effector-GZMK 簇显示出的高表达GZMK基因（图4b和补充图4a，b）。此外，CD4+ effector-GNLY细胞表现出高表达的TBX21，表明它们是1型辅助性T（T H1）样细胞（补充图4c）。相反，CD4+ effector-GZMK和effector memory CD4+ T cell具有高表达GATA3的2型辅助T（T H 2）细胞样特征（补充图4c）。
CD8 + T细胞簇的三个亚型
CD8+ (CD8+ naive) T cell subset (CCR7+SELL+) and two effector CD8+ T cell subsets (CD8+ effector-GZMK and CD8+ effector-GNLY)，它们都具有高表达的GZMA和NKG7。 CD8+ effector-GZMK独特表达GZMK，而CD8+ effector-GNLY显示出相对高的表达水平GZMB / H和GNLY（图4B和补充图4A，B）。
NKT细胞簇的三个亚型被定义为 NKT (NKT naive) cells (CCR7+SELL+), CD56+ NKT (NKT CD56)，CD160+ NKT (NKT CD160) （图 4a，b ）**。
为了深入了解T细胞亚群中的特征，作者评估了每个簇在四个条件下的分布（图 4c 和补充图 4d，e ）。值得注意的是，与HD相比，COVID-19患者的effector T cells （CD4+ naive, CD4+ memory, CD4+ effector memory, Treg, CD8+naive and NKT naive subsets）的比例下降（图 图4c 和补充图 4D ）。即使在转化条件下，CD4+ naive, CD8+ naive and Treg 的比例簇没有恢复到HD的水平（图 4c 和补充图 4d ）。相反，COVID-19患者的CD4+ effector-GNLY, CD8+ effector-GNLY, NKT CD56 and NKT CD160子集的活跃状态T细胞子集的比例增加，这些细胞毒性子集甚至以高比例存在在conv患者中（图 4c ）。特别要注意的是，HDs中几乎不存在CD4+ effector-GNLY 亚群，但在中度，重度和转化性患者中高度丰富。此外，与中度患者相比，重度患者的NKT CD160亚群的丰度显著降低。
然后，作者评估了在四种情况下不同效应子状态T细胞亚群的细胞毒性和衰竭评分（图 4d 和补充图 4f ）。CD4+ effector-GNLY, CD8+ effector-GNLY, NKT CD56 and NKT CD160子集显示出比其他子集更高的细胞毒性评分。在这些高度细胞毒性的簇中，HDs的细胞毒性评分最低，而中度状态则显示最高的细胞毒性状态，但CD4+ effector-GNLY亚群除外（图 4d，e 和补充图 4f ）。同时，CD4+ effector-GZMK, CD8+ effector-GZMK and NKT CD160 亚群显示出比其他亚组更高的疲劳评分。在这些精疲力竭的亚组中，HDs的精疲力竭评分最低，而重症患者表现为最精疲力竭状态（图 4d，e 和补充图 4f ），这与先前检查重症患者CD8 + T细胞的功能研究一致并发现疲惫不堪的状态和功能受损 23 。
为了进一步研究SARS-CoV-2感染后T细胞中差异转录组的变化，作者比较了中度或重度之间的效应T细胞（排除CD4+ naive, CD4+ memory, CD8+ naive and NKT naive）的表达谱。HD条件。作者观察到，在COVID-19患者中上调的DEG参与了以下过程，包括IFN反应，细胞因子产生，细胞杀伤，白细胞-细胞粘附和细胞骨架组织（图 4f，g 和补充图 4i ）。此外，使用凋亡和迁移评分系统，作者观察到严重患者的T细胞可能经历了迁移和凋亡（图 4h，i 和补充图 4g，h ）。在重症患者的PBMC中的细胞死亡和迁移途径的活化显著表明，细胞死亡和淋巴细胞迁移可以与淋巴细胞减少，在患者中观察到严重COVID-19的常见现象（参考文献相关联 18 ， 19 ， 24 ）。
接下来，为了深入了解各个T细胞之间的克隆关系以及在四个条件下V（D）J基因的使用，作者从TCR测序中重建了TCR序列（补充表 2 ）。简而言之，除了三个NKT子集外，所有子集中具有匹配的TCR信息的细胞超过70％（图 5a，b ）。首先，与HDs相比，COVID-19患者和恢复期患者的克隆扩增明显（图[5c–e]( ）。在中度和慢性条件下的克隆扩增程度高于严重条件下的克隆扩增程度。同时，在严重的情况下，没有大的克隆扩增（克隆大小> 100）（图 5e ），表明严重的患者可能缺乏效应T细胞的有效克隆扩增。作者观察到T细胞亚群之间不同程度的克隆扩增（图 5c，d ）。效应T细胞亚群CD4 +效应子GNLY，CD8 +效应子GZMK和CD8 +效应子GNLY表明克隆细胞（图的高比例 5a中，d 和补充图 5A ）和包含簇间克隆细胞的高比例（图 5f ），提示效应子T细胞经历了动态状态转变（图 5a，f ）。
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为了研究COVID-19和HD患者中TCR的动力学和基因偏好，作者比较了四种情况下V（D）J基因的使用情况（图 5g–i 和补充图 5b ）。在四个条件下，前10个互补决定区3（CDR3）序列不同（图 5h ）。中度和转化条件共享一些CDR3序列，因为来自这些条件的四个样本已配对。与其他三个条件相比，HD条件下前10个CDR3序列的使用百分比更低且更均衡。值得注意的是，作者发现在COVID-19患者中V（D）J基因的不同用法具有降低的多样性，这在 TRA 基因中更为明显（图 5i ）。作者还确定了 重度患者与中度和 慢性患者相比 TRAJ39 和 TRAJ43的 过度表达 （图 5g ）。 重症患者首选的TRBJ基因是TRBJ1-1，而中度和转化性患者首选TRBJ2-1（图 5i ）。 **V（D）J基因的选择性使用表明不同的免疫优势表位可能驱动T细胞反应的分子组成，并且可能与SARS-CoV-2特异性感染相关。
为了追踪不同B细胞亚型的动态变化，作者根据规范B细胞标志物的表达和分布将B细胞分为六个子集（图 6a，b 和补充图 6a ）。 naive B subset (MS4A1+IGHD+), memory B subset (MS4A1+CD27+), intermediate transition memory B subset (intermediate memory B; IGHD+CD27+), germinal center B subset (MS4A1+NEIL1+) and two plasma subsets, plasma B (MZB1+CD38+) and dividing plasma B (MZB1+CD38+MKI67+) .
图6：B细胞亚群的免疫学特征。 全尺寸图片
值得注意的是，与HD相比，COVID-19患者的活动状态B子集（germinal center B, plasma B and dividing plasma B subsets）的比例增加。相反，与HD患者相比，COVID-19患者的memory B cells比例下降（图 6c-e ）。
为了进一步研究SARS-CoV-2感染后B细胞的差异转录组变化，作者比较了中度或重度条件下HD的B/plasma cells的表达谱。在COVID-19患者中最丰富的DEG参与了与IFN反应相关的基因（图 6f，g 和补充图 6c ）。此外，重症患者中的DEG与蛋白质合成，成熟和运输相关的生物学过程有关（补充图 6b ）。这些结果揭示了COVID-19患者B细胞亚群的转录组特征。
作者还从BCR测序中重建了BCR序列（补充表 3 ），并分析了BCR克隆扩增的状态。简而言之，每个簇中BCR的检出率均超过75％（图 7a，b ）。作者发现来自重症患者的B细胞显示出比其他三种情况明显的克隆扩增（图 7c 和补充图 6d ），这表明重症患者的B细胞活性和体液免疫反应被强烈激活，这让人想起先前的观察较高的抗体滴度与更差的临床结果相关联 25 ， 26 ， 27 。这引起了这样一种担忧，即病原体导向的抗体可以促进疾病病理，导致抗体依赖性增强，类似于SARS 28 中观察到的增强。
图7：扩展的BCR克隆和V（D）J基因的选择性使用 全尺寸图片
接下来，作者分别评估了中度，重度和转化条件下每位患者中IgA，IgD，IgG和IgM的分布（未检测到IgE）。在大多数患者中，IgM是主要的免疫球蛋白（图 7d，e ）。**与HD相比，COVID-19患者的IgG含量增加，而IgM降低。在恢复期患者中，IgG和IgM的水平恢复到与HDs相似的水平。
为了研究BCR的偏向V（D）J重排，作者比较了四种条件下V（D）J基因的使用情况（图 7f，g 和补充图 6e ）。与其他三种情况相比，作者发现在重症患者中使用了更多的特定V（D）J，这表明重症患者的B细胞可能经历了独特而特定的V（D）J重排（图 7g ）。 作者还发现IHDJ4在所有HD和患者中得到了综合利用（图 7f ），但与其他三种情况下的患者相比，重症患者中IGHJ4的IGHV配对IGHV基因却有所不同（图 7g ） 。 作者观察到IGHV3-7的过度表达在严重患者中（图 7f ）。此外，重症患者中前两个配对的VJ频率为IGHV3-7 / IGHJ4和IGKV3-15 / IGKJ3（图 7g ）。 总体而言 ，严重患者的B细胞克隆性增加以及 IGHV 和 IGKJ 基因的偏斜使用表明SARS-CoV-2感染与宿主B细胞中的V（D）J重排有关。值得注意的是， 在重症患者中选择性使用显性IGV基因，尤其是IGHV3-7和IGKV3-15，可能有助于疫苗的设计。
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ei和sci哪个好：一个科学引文索引，一个工程索引，侧重不一样吧
1、国内外认可度
ei和sci收录的都是国际上高质量的学术期刊，在国内外的高校、科研单位都有着很高的认可度，这个是国内期刊和国际英文期刊无法比拟的。不过，强中自有强中手，高手过招也会分伯仲。ei和sci比拼，虽然在有的单位不相上下，但在有的单位sci更受认可。
2、ei一般会议争议较大
ei分为ca检索和ja检索，分别对应会议和期刊。ei期刊的含金量毋庸置疑，但ei会议却分歧较大。如果是顶级ei会议，含金量不弱于ei期刊，但一般ei会议，含金量参差不齐，在国内部分单位不被认可。考虑到ei和sci对比时，有一般ei会议的影响在，会突出sci更具有优势。
3、sci覆盖的学科范围更广
ei属于工程检索索引，虽然与sci一样，收录的都是理科方向的期刊或会议，但范围局限于工程类。而sci收录的期刊，除了工程类的之外，还有其他理科方向的期刊。即sci覆盖学科范围更广，读者群体更大，在被引率上和关注度上也会更好，导致sci的学术影响范围比ei大。
总而言之，相对ei来说，sci会更厉害一些。但实际上，在很多单位ei的影响力也非常大。尤其是预算或时间上有限制的作者，ei往往更合适一些。不过，需要建议在相关单位认可的基础之上。
EI期刊和SCI期刊的区别在于EI即《科学引文索引》，SCI即《工程索引》。
1、sci是美国科学情报研究所出版的一部世界著名的期刊文献检索工具，通过其严格的选刊标准和评估程序来挑选刊源。其检索对象主要是自然科学。
2、ei其不收录基础理论研究文章。系美国工程信息公司出版的一个著名工程技术类综合检索工具。
3、相对来说，SCI要比EI的含金量高一些。不过国内对于SCI期刊论文和EI期刊论文都是有很高的认可的，只是SCI的领域范围要比EI更为广泛些，但EI则更精于一个专业领域，所以具体就看作者如何选择了，根据自身实际需求选择更为合适的那一个即可。
EI的涉及领域和SCI的涉及领域
1、EI期刊收录文献涉及的领域：机电工程、机械工程、船舶工程、制造技术等;矿业、材料工程、冶金、有色金属、金属材料、陶瓷、塑料及聚合物工程等;建筑工程、土木工程、结构工程、海洋工程、水利工程等。
2、SCI期刊收录期刊的内容主要涉及数、理、化、农、林、医、生物等基础科学研究领域，选用刊物来源于40多个国家，50多种文字，其中主要的国家有英国、美国、德国、俄罗斯、荷兰、日本、法国、加拿大等，也收录部分中国，包括港澳台刊物。
ei和sci的区别：
1、内容不同：
（1）EI期刊是美国工程信息公司出版的著名工程技术类综合检索工具，偏向于工程应用，主要收录工程技术领域的重要文献，包括期刊以及会议文献，另外也收录一些科技报告、专著等。
（2）SCI期刊是美国情报研究所出版的世界著名的期刊文献检索工具，主要偏重理论性研究，通过引文检索功能可查找相关研究课题早期、当时和最近的学术文献，同时获取论文摘要。
2、涉及领域不同：
（1）EI期刊收录文献涉及的领域：机电工程、机械工程、船舶工程、制造技术等；矿业、材料工程、冶金、有色金属、金属材料、陶瓷、塑料及聚合物工程等；建筑工程、土木工程、结构工程、海洋工程、水利工程等。
（2）SCI期刊收录期刊的内容主要涉及数、理、化、农、林、医、生物等基础科学研究领域，选用刊物来源于40多个国家，50多种文字，其中主要的国家有英国、美国、德国、俄罗斯、荷兰、日本、法国、加拿大等，也收录部分中国（包括港澳台）刊物。
3、审稿时间不同：EI期刊审稿时间周期短，SCI期刊审稿周期长。
4、难度要求不同：SCI期刊比EI期刊对于语言的要求更高。
5、评价标准不同：
（1）EI期刊数据来自5100种工程类期刊、会议论文和技术报告，原始文献来自40余个国家，涉及的语言多达39种，其中3600种有文摘。每期附有主题索引与作者索引，每年还另外出版年卷本和年度索引，年度索引还增加了作者单位索引。
（2）SCI期刊是ISI在SCI基础上引出期刊引用报告，提供了一套统计数据，展示科学期刊被引用情况、发表论文数量以及论文的平均被引用情况，在JCR中可以计算出每种期刊的影响因子，影响因子的高低，在一定程度上可以反应一个期刊的影响力。
1. 维普资讯中文科技期刊数据库（期刊论文）2. 中国知网（期刊、学位论文）（网上包库）3. 中国知网（期刊、学位论文）（本地镜像）4. 万方数字资源系统（学位论文 、会议论文、外文文献）5. 读秀学术搜索6. 超星数字图书馆（电子图书、讲座、读秀学术搜索）7. 书生之家数字图书馆（电子图书）8. 煤炭数字图书馆暨安全生产数字图书馆9. 中国资讯行高校财经数据库（统计数据、商业报告、证券消息等）10. 搜数网（统计数据）11. 国务院发展研究中心信息网（商业报告、统计数据等）12. （国泰安）中国股票市场交易数据库（股票交易数据）13. 高校教学资源库（教学课件、多媒体素材等）14. 方略学科导航（我校主要学科网络学术资源，包括煤炭经济、半岛经济）15. 爱迪科森就业库（考研、应用英语、职业认证培训、出国考试等视频课程）16. 新东方多媒体学习库17. VIPExam考试学习资源数据库（司法、财经类职业资格等考试题库）18. E线图情19. 山东高校图书馆随书光盘资源联合中心（免费资源）20. 国家精品课程资源网（免费资源，教学课件、教案、视频课程等）21. 中国大学视频公开课（免费资源，视频课程）22. 网易公开课（免费资源，中外视频课程）23. 厦门大学学术库（免费资源）24. 汉斯出版社中文学术期刊（免费资源）25. e读学术搜索
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sci论文期刊包括以下：
1、北京科技大学学报（MMM英文版）2材料科学技术（英文版）
2、大气科学进展（英文版）4代数集刊（英文版）
3、地球物理学报 6地质学报、土壤圈（英文版）
4、分析化学 8钢铁研究学报（英文版）
5、高等学校化学学报 10高等学校化学研究（英文版）
6、高分子科学（英文版）12高分子学报
7、高能物理与核物理 14固体力学学报（英文版）
8、光谱学与光谱分析（中文）16红外与毫米波学报（中文）
9、化学学报 18计算数学（英文版）
10、结构化学 20科学通报（英文版）
SCI指的是科学引文索引期刊。
科学引文索引（Science Citation Index、缩写：SCI）是由美国科学资讯研究所（Institute for Scientific Information，简称ISI）于1960年上线投入使用的一部期刊文献检索工具，其出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库。 科学引文索引由科睿唯安公司（Clarivate Analytics）运营，可以透过Web of Science数据库提供线上阅读和下载服务，让研究者能够清楚知道哪些新进文章曾引用某篇文献、或曾引用某位作者的文章以及哪些文章最常被引用。
世界各国上，SCI期刊除了评比一所大学或学术机构的研究能力，也被列为研究人员是否能够获得升迁以及录取的一项重要评分项目。
SCI的影响力
科学引文索引以布拉德福（S. C. Bradford）的文献离散律理论与Eugene Garfield的引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判出一个国家或地区、科研单位、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。
科学引文索引以其独特的引证途径和综合全面的科学数据，通过大量的引文进行统计，然后得出某期刊某论文在某学科内的影响因子、被引频次、即时指数等量化指标来对期刊、论文等进行排行，被引频次高,说明该论文在它所研究的领域里产生了巨大的影响、被国际同行重视、学术水平高。由于SCI收录的论文主要是自然科学的基础研究领域，所以SCI指标主要适用于评价基础研究的成果。