不做实验的纯生信文章最多能发几分的sci?

本期咱们来讲一讲平常大家讲的不做实验发SCI”的公共数据库生信分析(数据挖掘)。

9月~10月以来,我们根据三大公共疾病数据库“TCGA” Gene expression omnibus” array express”+bioinformatics为关键词检索了Pubmed中收录的文章,共得到93篇,其中有4篇没有影响因子,剩下的分布于1~20分不等。

9月以来生信类杂志

数量

影响因子

Oncol Rep

4

2.976

Mol Med Rep

4

1.922

Bioinformatics

3

5.481

Biomed Pharmacother

3

3.457

Exp Ther Med

3

1.41

Int J Cancer

2

7.36

Genomics Proteomics Bioinformatics

2

6.6

Biochem Pharmacol

2

4.235

J Cell Physiol

2

3.923

Int J Mol Med

2

2.784

Onco Targets Ther

2

2.656

Gene

2

2.498

Cell J

2

2.363

Medicine (Baltimore)

2

2.028

Pathol Res Pract

2

1.466

其他

55

 

大家都知道SCI按照分数来讲,3分、5分、10分是分水岭,那么这几个档次的生信类的文章真的都不用做实验吗?来一起看看。

首先,我们把5~20分的16篇章进行了归纳总结,发现他们分为以下几类:

看得到高分的生信文章分为4类:

1.纯生信分析(没实验);

2.生信分析只是一部分,大部分靠功能和机制实验;

3.数据库类:处理公共数据库的数据,提供可以查询差异基因、功能解析、网络互作的功能;

4.算法类的,这个和我们医学类的无关,是偏计算机类;

文章名

杂志

作者

影响因子

描述

A Pan-Cancer Analysis Reveals High-Frequency Genetic Alterations in Mediators of Signaling by the TGF-β Superfamily.

Cell Syst

USA

8.982

纯生信

Size Matters: Dissecting Key Parameters for Panel-Based Tumor Mutational Burden (TMB) Analysis.

Int J Cancer

USA

7.36

纯生信

Systematic identification of lincRNA-based prognostic biomarkers by integrating lincRNA expression and copy number variation in lung adenocarcinoma.

Int J Cancer

哈尔滨医科大

7.36

纯生信

Profiles of alternative splicing in colorectal cancer and their clinical significance: A study based on large-scale sequencing data.

EBioMedicine

国内

6.183

纯生信

A prognostic mRNA expression signature of four 16q24.3 genes in radio(chemo)therapy-treated head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC).

Mol Oncol

USA

5.264

纯生信

Analysis of lncRNA-Associated ceRNA Network Reveals Potential lncRNA Biomarkers in Human Colon Adenocarcinoma.

Cell Physiol Biochem

国内

5.5

纯生信(加了一点PCR)

Pan-Cancer Metabolic Signature Predicts Co-Dependency on Glutaminase and De Novo Glutathione Synthesis Linked to a High-Mesenchymal Cell State.

Cell Metab

USA

20.565

生信+实验

IL-6 Mediates Cross-Talk between Tumor Cells and Activated Fibroblasts in the Tumor Microenvironment.

Cancer Res

USA

9.13

生信+实验

TC2N, a novel oncogene, accelerates tumor progression by suppressing p53 signaling pathway in lung cancer.

Cell Death Differ

三军大

8

生信+实验

Klotho suppresses colorectal cancer through modulation of the unfolded protein response.

Oncogene

以色列

6.854

生信+实验

Methylation-mediated miR-155-FAM133A axis contributes to the attenuated invasion and migration of IDH mutant gliomas.

Cancer Lett

国内

6.491

生信+实验

HCCDB: A Database of Hepatocellular Carcinoma Expression Atlas.

Genomics Proteomics Bioinformatics

国内

6.6

数据库database

TSNAdb: A Database for Tumor-specific Neoantigens from Immunogenomics Data Analysis.

Genomics Proteomics Bioinformatics

国内

6.6

数据库database

miRNACancerMAP: an integrative web server inferring miRNA regulation network for cancer.

Bioinformatics

国内

5.481

数据库database

Differential Methylation Values in Differential Methylation Analysis.

Bioinformatics

国内

5.481

生信算法(计算机类)

bcGST – an interactive bias-correction method to identify over-represented gene-sets in boutique arrays.

Bioinformatics

国内

5.481

生信算法(计算机类)

其实前三种都是我们医学类的科研成果,自然算是原创类的文章了,我们看几篇这类文章,借鉴一下。

 

1)20分的Cell Metabolism

癌细胞代谢改变参与了肿瘤发生,和两个过程有关,一个是warburg效应,另外一个就是谷氨酰胺代谢增加。谷氨酰胺酶GSL1已经在做临床实验了,其作用很关键,但对于受试者没有一个明确的诊断标准和指标,该文章通过TCGA多种肿瘤数据生信分析和实验数据统计作证,阐述了GLS1/GAC组合对于肿瘤的发生起到调控作用,并且发现了多种GLS1临床试验中的诊断指标。数据挖掘占比的比重还是比较高的。

 

2)9分的Cancer Research

IL-6 mediates cross-talk between tumor cells and activated fibroblasts in the tumor microenvironment

这篇文章研究的是肿瘤微环境,里面的CAF细胞(Cancer-associated fibroblasts),这篇文章用到的数据挖掘部分较少,只是对IL-6以及其受体在食管癌以及其他多种肿瘤生存分析模型中显著相关这一部分,使用的依然是TCGA中的测序数据以及临床资料进行的分析。

 

3)9分的Cell Syst,纯生信分析

纯生信分析类的之所以能发这么高分,一般是因为

①一般是肿瘤类的方向;

②多肿瘤类型分析,也就是pan-cancer analysis;

③多样本类型分析,包括肿瘤的组织样本、血液样本、细胞样本的测序数据、芯片数据;

④多分子维度组学分析,例如DNA表观修饰-RNA表达谱、RNA表达谱-蛋白质组学等等。

本文对TGF-β信号通路的上下游激活以及调控的基因转录活动进行了全面而系统的数据挖掘

挖掘思路:33种肿瘤中寻找TGF-β-Smad信号通路的上游基因改变,作者发现尤其胃肠道肿瘤中39%的样本类型中有调控TGF-β信号通路的激活相关的高频突变基因,尤其TGF-b ligands(BMP5),receptors (TGFBR2, AVCR2A,BMPR2)以及 Smads (SMAD2、MAD4)蛋白家族,这些突变标志物和转移相关的biomarkers的表达呈正相关,和差的预后显著相关。

作者发现基因拷贝数的改变、点突变、DNA甲基化活动以及miRNA的表达谱都参与了对33个肿瘤中TGF-β信号通路转录活性调控。

 

最后1~5分类的生信文章,基本上都是我们以前讲过的套路了,大部分都比较雷同,工作量上还是小很多的,实现起来也不会很难。

生物信息学

ClueGO生信作图进阶技巧及实操演示

2019-5-16 19:47:16

生物信息学

R语言系列第六期:③R语言高级绘图(上)

2019-5-20 12:25:48

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