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1、医学生应该常去的网站有：医学生： 、医学生论坛：、中国解剖网： 、医学生家园： 、医学考研网： 等。2、医学生是一个面向医学专业的学生及从医人员方面的专业。3、医学，是通过科学或技术的手段处理人体的各种疾病或病变。它是生物学的应用学科，分基础医学、临床医学。从解剖层面和分子遗传层面来处理人体疾病的高级科学。它是一个从预防到治疗疾病的系统学科，研究领域大方向包括基础医学、临床医学、法医学、检验医学、预防医学、保健医学、康复医学等。
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Journal of Forensic Medicine
期刊简介：本杂志是我国第一本公开发行的法医学学术刊物，主要以论著、新方法、新技术、案例报道、综述、讲座等形式向读者介绍现代司法鉴定方面的最新成果。
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是的。医学与法学是国家新闻出版总署批准的国家级医学期刊，并不是核心期刊，医学与法学主要征稿对象为医疗机构，公、检、法、司机关，律师、仲裁，卫生行政部门，卫生行政执法机关，医学、法学院校的师生，是将医学及法学相互结合起来的刊物，主要介绍医辽纠纷等医学与法学是国家新闻出版总署批准的国家级医学期刊，并不是核心期刊，医学与法学主要征稿对象为医疗机构，公、检、法、司机关，律师、仲裁，卫生行政部门，卫生行政执法机关，医学、法学院校的师生，是将医学及法学相互结合起来的刊物，主要介绍医辽纠纷等相关内容，下面小编推荐几本医学法学方向的核心期刊。法医学《法医学杂志》属于统计源核心期刊，刊登的主要内容包括：法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果，也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章，全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。《中国法医学杂志》(CN11-1721/R)1986年创刊，主管单位：中华人民共和国公安部，主办单位：中国法医学会公安部物证鉴定中心。荣获北大核心期刊：北大核心期刊(2008)。《中国法医学杂志》是国内法医科学技术领域国家级国内外发行的综合性学术性期刊(双月刊)。率先报道国内法医学科各领域国家重点科技攻关项目的研究成果。《中华医学科研管理杂志》(双月刊)创刊于1988年，是中华医学会主办的中华医学系列刊物之一，为医学科研管理专业的高级学术刊物。《中华医学科研管理杂志》主要内容以宣传党的科技方针政策和反映我国医学科研管理学科的研究成果和进展，以全国卫生行政、高等医学院校、医院、卫生防疫机构和科学研究机构的领导，科研管理干部和参与医学科研管理活动的其他学科专家、学者科学研究人员和科技开发人员为主要对象。
学术性的：《中国法学》 《中外法学》 《法律适用》等；普及性的： 《民主与法制》 《法庭内外》等。希望对您有用！
《法学杂志》创刊于1980年，是我国改革开放之后最早的法学期刊之一，1980年由司法部确定为国家一级法学期刊；法律类核心期刊表：1、法学研究 2、中国法学 3、法学 4、法商研究 5、政法论坛 6、现代法学 7、中外法学 8、法学评论 9、法律科学 10、法制与社会发展 11、法学家 12、比较法研究 13、环球法律评论 14、当代法学 15、法学论坛16、政治与法律 17、河北法学 18、法学杂志 19、法律适用 20、行政法学研究 21、中国刑事法杂志 22、人民司法 23、华东政法学院学报（改名为：华东政法大学学报） 24、人民检察 25、知识产权 26、中国法医学杂志 27、中国司法鉴定
中国法医学杂志
医多维医药文献检索是基于pubmed数据库的优势结合健数的大数据处理技术研发而成医学文献检索数据库，收录3000多万篇医学类文献。它继承了pubmed的检索语法与语义转换功能，使得检索结果与其基本一致。同时为了延续用户习惯，在引入中文翻译的同时，保留了检索界面与详情界面与pubmed的一致性，让用户更为便捷地查询医药类信息。
您好，南医图书馆共引进各类数据库62个，中文16个，外文46个。中文数据库中最为主要的是中国知网，万方，维普，sinomed，读秀和超星发现。中国知网是世界上最大的中文全文数据库，资源丰富，是众多独家或唯一授权出版刊物。万方则是中华医学会独家期刊全文资源。维普只做期刊，成效高。Sinomed虽然不是全文数据库，但好在有归类，能增加检索时的准确性，检索功能完备。读秀和超星则是一站式检索平台，整合了我馆260万种图书，6亿页全文资料。读秀资源全面，有的文章虽只有链接，但可以通过邮箱进行原文传递。超星界面简洁，能做可视化分析，目前已在图书馆试用，4月可以确定启动。外文数据库的的几大主力是pubmed（文摘数据库），web of science（引文数据库），swetswise linker（资源整合）。目前应用最为广泛的是pubmed，是免费的生物医学文献数据库，其核心为medline，有各种刊物的题录。
是医学,生命科学领域的数据库,旨在组织、分享科研领域信息。为用户提供文献检索,图片检索,影响因子查询,免费全文下载,国家自然科学基金统计分析等服务
内容涉及药学、临床医学、基础医学、预防医学、法医学和生物医学工程等。除了可以检索丰富的医学文献外，还支持药物和疾病检索。
library
Cochrane library（考克兰图书馆）是the Cochrane Collaboration的主要产品，目前是John Wiley & Sons国际出版社负责出版。
它包含以下6个数据库 ?
Database of Systematic Review（医学保健领域系统评估的领先资源）
临床对照实验数据库
Methodology Register（介绍进行对照试验时所用方法的参考出版物）
Technology Assessment Database（卫生技术评估）
Economic Evaluation Datab6（经济评估数据库）
The Cochrane Collaboration（组成Cochrane Collaboration的80个组织的信息）
trials
Clinical trials（美国临床试验数据库）是美国国立医学图书馆（NML）与美国食品与药物管理局（FDA）在1997年开发的数据库。里面提供了网站临床试验注册辅导，登记了各种观察性研究和干预性研究，包括药物、器械和手术等干预方式。其注册和查询临床试验均为免费~
5.万方医学网
是万方数据股份有限公司旗下的网站。拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文、4100多种国外医学期刊文摘（全文以电子邮件原文传递方式获得，核心期刊全部收齐），其中包括中华医学会、中国医师协会等独家合作期刊220余种；中文期刊论文近360万篇，外文期刊论文455万余篇。
6.知网 中国知识资源总库提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。CNKI已集结了7000多种期刊、近1000种报纸、18万本博士/硕士论文、16万册会议论文、30万册图书以及国内外1100多个专业数据库。
如果是校外没有这些数据库账号，可以从seek68文献馆中找到。而且还省米。
戊戌数据，涵盖了国内国外各种医药学的数据。包括中国药品注册，中国上市药品，仿制药一致性评价，美国上市药品，欧盟上市药品，中国基本药物目录，中国医保目录，中国临床试验，药物杂质对照品，中国制药企业库，美国橙皮书，药品说明书，ClinicalTrials，中国上市医疗器械，中国生物制品批签发，欧盟HMA上市药品，日本橙皮书，日本上市药品等一系列关于医药学的数据库查询。
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分子层面对生物的研究，在个体水平上主要是看单个基因的变化以及全转录本的变化（RNA-seq）；在对个体的研究的基础上，开始了群体水平的研究。如果说常规的遗传学主要的研究对象是个体或者个体家系的话，那么群体遗传学则是主要研究由不同个体组成的群体的遗传规律。 在测序技术大力发展之前，对群体主要是依靠表型进行研究，如加拉巴哥群岛的13中鸟雀有着不同的喙，达尔文认为这是自然选择造成的后果 。达尔文的进化论对应的观点可以简单概括为“物竞天择，适者生存”，这也是最为大众所接受的一种进化学说。直到1968年，日本遗传学家提出了中性进化理论[2]，也叫中性演化理论。中性理论的提出很大程度上是基于分子生物化学的发展。可以这样理解中性理论：一群人抽奖，在没有内幕的情况下，每个人抽到一等奖的概率是相等的，这个可能性和参与抽奖的人的身高、年龄、爱好等因素都没有关系。中性理论常作为群体遗传研究中的假设理论（CK）来计算其他各种统计指标。 群体遗传学，研究的单位是群体，比如粳稻、籼稻、野生稻，就能够构成不同的群体；我们国内的各省份的水稻也可以作为一个个群体。 群体遗传学大概可以分为群体内的研究和群体间的研究。比如研究云南元阳的水稻的遗传多样性；如果研究是的云南元阳的水稻和东北的水稻，那就可以算成是群体间的研究。群体间和群体内的研究是相互的。 测序价格的急剧下降[3]使得大规模的群体测序得以实现。
常见的变异类型有SNP、IdDel、SV、CNV等。重测序中最关注的是SNP，其次是InDel。其他的几种结构变异的研究不是太多。
有参考基因组的物种的全基因组测序叫做重测序，没有参考基因组的物种的全基因组测序则需要从头组装。随着测序价格的降低，越来越多物种的参考基因组都已经测序组装完成。 plant genomes [4]网站实时显示全基因组测序已经完成的植物，其中2012年以后爆发式增长。在群体遗传学研究中更多的是有参考基因组的物种，尤其是模式物种，植物中常见的是拟南芥、水稻和玉米。
主要的分析流程见下图。现在的测序公司基本上都会帮客户完成整个的分析流程，因为主要耗费的资源是计算资源。我认为在整个分析的流程中最重要的是Linux目录的构建，混乱的目录会导致后续的分析频频出问题，重测序分析会生成很多的中间文件，良好的目录管理会使得项目分析流程井然有序。 该部分涉及到的软件的安装和基础的Linux基础知识就不详细说明了。
正选择似乎可以更好地用自然选择来解释。就是一个基因or位点能够使个体有着更强的生存力或者是育性，这样就会使得这个个体的后代更多，如此一来，这个基因or位点在群体中就越来越多。
正选择能够使有利的突变基因or位点在群体中得到传播，但是与此同时却降低了群体的多态性水平。也就是说原先该位点周围的核苷酸组成是多样性的，在经过正选择之后，这个位点周围核苷酸的多样性就渐渐的趋于同质化了。这就好比一块田，里面本来有水稻和稗草及其他杂草，由于稗草的适应性增强，稗草在逐渐增多，水稻慢慢变少，最后甚至是只剩下了稗草。 我们将这种选择之后多态性降低的情况叫做选择扫荡（Selective Sweep)。检测选择扫荡的软件有SweeD[7]。选择扫荡有可能是人工选择的结果，如2014年 Nature Genetics关于非洲栽培稻的文章就使用了SweeD来检测非洲栽培稻基因组上受人工选择的区域[8]。
负选择和正选择刚好是相反的。简单理解成群体中的某个个体出现了一个致命的突变，从而自己或者是后代从群体中被淘汰。这也导致群体中该位点的多态性的降低。就好比我有10株水稻，其中一株在成长过程中突然不见了，那么对我的这个小的水稻群体来说，这个消失的水稻的独有的位点在群体中就不见了，整体的多态性就降低了。
平衡选择指多个等位基因在一个群体的基因库中以高于遗传漂变预期的频率被保留，如杂合子优势。
平衡选择检测的算法有BetaScan2[10]，这是个Python脚本，输入文件只需要过滤好的SNP数据即可。
计算公式为： 其中 是有效群体大小， 是每个位点的突变速率。 但是群体大小往往是无法精确知道的，需要对其进行估计。
分离位点数 是 的估计值，表示相关基因在多序列比对中表现出多态性的位置。计算公式为： 其中 为分离位点数量，比如SNP数量。 为个体数量的倒数和：
指的是核苷酸多样性，值越大说明核苷酸多样性越高。通常用于衡量群体内的核苷酸多样性，也可以用来推演进化关系[11]。计算公式为： 可以理解成现在群体内两两求 ，再计算群体的均值。计算的软件最常见的是 vcftools ，也有对应的R包 PopGenome 。通常是选定有一定的基因组区域，设定好窗口大小，然后滑动窗口进行计算。 3KRGP文章就计算了水稻不同亚群间4号染色体部分区域上的 值[12]，能够看出控制水稻籽粒落粒性的基因 Sh4 位置多态性在所有的亚群中都降低了。说明这个基因在所有的亚群中都是受到选择的，这可能是人工选择的结果。
Tajima's D是日本学者Tajima Fumio 1989年提出的一种统计检验方法，用于检验DNA序列在演化过程中是否遵循中性演化模型[14]。计算公式为： D值大小有如下三种生物学意义：
叫固定分化指数，用于估计亚群间平均多态性大小与整个种群平均多态性大小的差异，反映的是群体结构的变化。其简单估计的计算公式为： 的取值范围是[0,1]。当 时，表明亚群间有着明显的种群分化。 在中性进化条件下， 的大小主要取决于遗传漂变和迁移等因素的影响。假设种群中的某个等位基因因为对特定的生境的适应度较高而经历适应性选择，那该基因的频率在种群中会升高，种群的分化水平增大，使得种群有着较高的 值。 值可以和GWAS的结果一起进行分析， 超过一定阈值的区域往往和GWAS筛选到的位点是一致的，如2018年棉花重测序的文章[15]：
ROD可以基于野生群体和驯化群体间核苷酸多态性参数 的差异识别选择型号，也可以测量驯化群体和野生型群体相比损失的多态性。计算公式为： 和 一样，ROD也可以和GWAS结合起来：
群体结构分析可以简单理解成采样测序的这些个体可以分成几个小组，以及给每个个体之间的远近关系是怎么样的。群体结构分析三剑客， 分别是 进化树 、 PCA 和 群体结构图 。
进化树就是将个体按照远近关系分别连接起来的图。
常用的绘图软件是 Phylip 和 Snpphylo 。进化树修饰的软件有 MEGA ， ggtree 等，推荐网页版工具 iTOL ，无比强大。 外群定根法：当群体的个体的差异很小时，可以引入其他物种作为根。如在对三叶草建树时可以引入水稻的序列作为根进行建树。
PCA是很常见的降维方法，如微生物研究中常用来检验样品分群情况。PCA计算的软件很多，plink可以直接用vcf文件计算PCA，R语言也可以进行PCA计算。
PCA图在群体重测序中有如下几种作用：
进化树和PCA能够看出来群体是不是分层的，但是无法知道群体分成几个群合适，也无法看出群体间的基因交流，更无法看出个体的混血程度。这时候就需要群体分层图了。
可以将进化树和群体分层图结合进行展示，如下图：
先了解下概念，此处借鉴基迪奥生物网站的解释[22]。 要理解 LD 衰减图，我们就必须先理解连锁不平衡（Linkage disequilibrium，LD）的概念。连锁不平衡是由两个名词构成，连锁 + 不平衡。前者，很容易让我们产生概念混淆；后者，让这个概念变得愈加晦涩。因此从一个类似的概念入手，大家可能更容易理解 LD 的概念，那就是基因的共表达。 基因的共表达，通常指的是两个基因的表达量呈现相关性。比较常见的例子就是：转录组因子和靶基因间的关系。因为转录因子对它的靶基因有正调控作用，所以转录因子的表达量提高会导致靶基因的表达量也上调，两者往往存在正相关关系。这个正相关关系，可以使用相关系数 来度量，这个数值在 - 1~1 之间。总而言之，相关性可以理解为两个元素共同变化，步调一致。 类似的，连锁不平衡（LD）就是度量两个分子标记的基因型变化是否步调一致，存在相关性的指标。如果两个 SNP 标记位置相邻，那么在群体中也会呈现基因型步调一致的情况。比如有两个基因座，分别对应 A/a 和 B/b 两种等位基因。如果两个基因座是相关的，我们将会看到某些基因型往往共同遗传，即某些单倍型的频率会高于期望值。 参照王荣焕等[23]的方法进行LD参数计算：
随着标记间的距离增加，平均的LD程度将降低，呈现出衰减状态，这种情况叫LD衰减。LD衰减分析的作用：
GWAS(genome-wide association study)，全基因组关联分析，常用在医学和农学领域。简单理解成将SNP等遗传标记和表型数据进行关联分析，检测和表型相关的位点，然后再倒回去找到对应的基因，研究其对表型的影响。这些被研究的表型在医学上常常是疾病的表型；在农学上常常是受关注的农艺性状，比如水稻的株高、产量、穗粒数等。GWAS思想首次提出是在心肌梗塞的治疗上[24]，首次应用是在2005年的文章上[25]。
目前使用最广泛的模型是混合线性模型[26]：
所有的参数软件（如Emmax）会自动完成计算。
GWAS结果文件通常只有两个图，一个是曼哈顿图，另外一个是Q-Q图。一般是先看Q-Q图，如果Q-Q正常，曼哈顿图的结果才有意义。
MSMC（multiple sequentially Markovian coalescent）[27]，底层算法很复杂，类似于PSMC。MSMC的主要功能是推断有效群体大小和群体分离历史。
这样看起来更直观：
LAMP(Local Ancestry in Admixed Populations，混杂群体的局部族源推断)，用于推断采用聚类的方法假设同时检测的位点间不存在重组情况，对每组相邻的 SNP 进行检测分析[28]，在运算速度和推断准确度上都有了质的飞跃。
用于推断群体分离和混合[29]。图是这样的：
测序方案关系到后续的分析，不同的样本量对应不同的测序方法和分析方法。
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中国解剖网： 医学生： 医学生视频网： 医学生家园： 医学生论坛： 37度医学网——学生专区： 大学学科网： 医学吧： （被称为“医学生最好的学习平台”） ＊ 拓展医学知识，了解医学前沿成果的网站： 医学知识网： 益医网： 中国重症医学网： 爱爱医： 医学考研网： 丁香园： 达达在线（医学ABC）： 医学名校考研论坛： 医学导航： 记得采纳啊
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茶色波特比红宝石波特更多了些复杂的口感。入口甜甜的，可以尝出坚果、咖啡、焦糖巧克力的风味。这很容易让人醉。