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贪吃的大吃货
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曲多多多

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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。

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zhangyekiki

数学在基础数学、应用数学、计算数学、运筹学与控制论、机器学习、概率论与数理统计、基础数学的泛函分析方向和金融数学精算数学这些方面都比较容易发论文。

数学发论文首先你需要确定发表刊物的级别,学报,还是普通的期刊杂志等。然后再确定是需要什么收录,比如知网,万方等。全部确定好了,接着再看看自己选好的刊物,多少版面起发。等到都确定好了以后,开始拟题,写作,写完以后检查重复率。完成,交给编辑审核,通过后给版面费,等通知函。

论文是一个汉语词语古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。

当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文学位论文科技论文、成果论文等。

以上内容参考 百度百科-论文

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我是梅干啊

生物信息学和系统生物学是两个很有意义,也应该受到更多关注,采用的研究方法和研究领域,只要你选对了新颖有意义的研究方向,设计了非常严谨的实验,并且得到了令人信服的结果并描述得当,我想还是和其他领域的文章一样可以发表在顶级杂志的。如果科学家仅仅将自己当成数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家,因为在这些学者各自的领域里,确实有许多好的理论建模问题。但如果这些学者是认真对待生物信息学的研究,这个回答不OK。许多0级生物信息学家们从来不读或者不发表生物学期刊上的论文,也不参加生物学的会议,因此这个级别属于“未入门级”。根据人以类聚,物以群分的原则,0级生物信息学家们通常只阅读自己或者其他0级生物信息学家的论文,并且,并且引用也是自引或者被同级别的学者引用。

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一只自由鱼儿

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。

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