生物信息学文章怎么写

生物信息学文章怎么写

刚开始写文章的时候，总会是有种恐惧感。脑袋里思绪万千，可是真要表达出来，却总觉得一片空白。虽然看了一肚子的学术文章，但是写下来的文字就跟小说或者散文一样，零零碎碎地弄不成一片。那么多的术语也不知道怎么摆放才好。这种焦虑一开始多多少少都会有一些，都需要用时间和练习去弥补。写学术文章其实有点像编程。刚开始学习编程语言的时候，不明白语法规则，就不敢乱写。即使写了，编译器老是报错，找原因的时候又觉得语法规则怎么设计得那么复杂，找了半天都不知道是什么原因。但是当最终掌握了这门编程语言之后，写起代码来就是信手拈来了，该定义的自然而然就定义了，该用函数地方的就用函数了。不复杂的流程都可以边想边写了。复杂的流程，只要把逻辑想清楚了，一切似乎就是顺其自然地完成了。这个时候再回头看语法规则，又会觉得有规则限定就是好，要是代码写成了散文，调试起来会疯掉的。科研写作也是一个技术活，也要经历一个熟能生巧的过程，首先你要熟悉学术写作的基本方式。在能够基本上准确的传达信息的基础上，自然而然地就会开始发展自己的写作风格。不要一开始就去复制导师的写作风格，因为对问题的了解程度肯定是达不到的，强行去模仿别人的风格就会太牵强。同时在写文章的时候，就把文章当做一段代码来思考就行了，不用想的太复杂。不要把堆砌学术术语当作是写作的目标，成功的作家并不是要把事物用很复杂的方式呈现出来，而是准确的传递自己的信息。就跟写出来的代码主要是能正确的运行，写得好看不好看，那是下一步的要求了。比如读者看科技新闻或者文章的时候，也不会是抱着欣赏艺术的方式，而是能够很快的从中提取到自己有用的信息。在写作初期，多收集同事或者同行的反馈意见是最有用的，可以帮助自己发现各种各样的问题，然后才能在后续的写作中知道要提高什么。写作後期, 如过是英文论文,可以请专业的论文润色公司如英论阁 提供语言协助 收起

最好先阅读几篇相应文章和相今似的论文，比如你的课题是油菜，你可以搜有关其他物种如小麦的。根据论文写作步骤制定实验计划。要练习使用一些常用软件，如NCBI,GenBank,在用时最好先下载安装有道词典，因为是英文网站，不容易懂，专业名词也太多！不要怕，万事开头难！好好准备，入了门就好了！

不知道，生物信息学，比较难

1.通用的研究设计与框架 01 流行病学基础 02 研究现状概述03 研究现状不足 04 新的技术发展 05 数据挖掘意义 Backgroud/Introduction Write or Copy Methods Just copy it Results Describe Fig. and Table Discussion Relations to previous data discussion: 01概述研究现状 02回顾本文结果 03关联已有研究 04略提不足之处05有待功能研究 06展望研究意义 07综上归纳总结 2.总结： Background Methods Results Discussion 1. 流行病学基础 2. 研究现状概述 3. 研究现状不足 4. 新的技术发展 5. 数据挖掘意义 methods：1. 数据来源 2. 数据处理及分析 ① 原始处理 ② 差异表达 ③ 功能注释 ④ 分子网络 ⑤ 关键基因 3. 数据利用及关联 ① 生存分析 ② 验证数据 results：1. 差异表达 2. 功能注释 3. 分子网络 4. 关键基因 5. 生存分析 6. 验证数据 discussion: 1. 概述研究现状 2. 回顾本文结果 3. 关联已有研究 4. 略提不足之处 5. 有待功能研究 6. 展望研究意义 7. 综上归纳总结 . 1A 三个独立数据集DEG交集的维恩图， 得到共同的差异基因 Fig. 1B 共同差异基因的蛋白互作网络 Fig. 1C 蛋白互作网络中筛选关键基因 Fig. 2A 筛选得到关键基因后，对关键基因构建 共表达网络 mcode Fig. 2B 对关键基因构建功能网络 bingo Fig. 2C 构建差异基因在肿瘤样本中的表达热图 ucsc xena Fig 3A. 前期筛选到的关键基因在肝癌病人中的表达 高低对总体生存率的影响 Fig 3B. 前期筛选到的关键基因在肝癌病人中的表达 高低对无病生存率的影响 Fig. 4A SAGE分析得到TOP2A 在人不同部位肿瘤和 正常组织中的表达谱 Fig. 4B SAGE分析得到CDK1在不同部位肿瘤和正常 组织中的表达谱 Fig 5A. Oncomine分析TOP2A在肿瘤vs正常组 织中的表达差异。 1，2，3，4分别代表4个不 同的study。 Fig 5B. Oncomine分析CDK1在肿瘤vs正常组织 中的表达差异。 1，2，3，4分别代表4个不同 的study。 Oncomine分析TOP2A与肿瘤分级，肝 炎病毒感染状态， 卫星灶， 血管侵犯的相关性。 Table 3. 对筛选到的关键基因进行罗列和功能注释 插件 ClueGO Gene ontology annotationCluePedia BiNGO cytoHubba Seek hub module/gene MCODE CytoKegg Import external databasesstringAPP ReactomeFI 表达谱芯：芯片重注释 • 非编码RNA表达（lncRNA、miRNA、 circRNA） • 共表达网络分析 DNASeq + RNASeq：结构变异与临床表型 • 结构变异与基因表达 • RNA编辑 • eQTL RNASeq/表达谱芯片 + ChipSeq/甲基化：转录调控 通路/网络

生物信息学怎么发论文

生物类的呗，医学类的呗，都是可以的，还可以看下在生物医学期刊上

任何没有实验依据的结论，只能称作猜想

哪些论文可以发表在期刊生物信息学上如微生物高效菌能够将氰化物(氰化钾、氰氢酸、氰化亚铜等)分解成二氧化碳和氨；利用专门分解硫化物的微生物可以从废水中回收硫磺；利用能够降解石油烃的超级菌以清除油对水质的污染等。还可以将大量的微生物高效菌凝聚在泥粒上形成活性污泥，用来分解和吸附废水中的有毒物质，污水净化后沉积的污泥中存在丰富的氮、磷、钾等元素，是很好的有机肥料。3、大气污染的生物处理随着现代工、农业的发展，大量有毒、有害气体被排出，严重污染环境。

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生物信息学论文题目怎么定

生物信息学毕业论文，如果你有范文的话，格式肯定就不用找了，但是选题就不行，必须要你导师认可了才行，我是在志文网写的，我写的是生物芯片技术中的应用方面的，生物信息学结合的，已经拿到了参考文献还有资料。

建议你选论题的时候~可以咨询下你的导师或者师哥师姐，其次就是自己在网上找合适的论文~像（生物过程、微生物前沿）等等这些期刊~你看看哪些方面是你感兴趣或者擅长的地方~根据这些点来选择你的论题吧

生物信息学我有来头

楼主你好！题目选的是转基因技术与社会发展。以下为文章，不知道会不会多了点~~ 目的当今世界，科学技术发展突飞猛进，新兴学科、交叉学科不断涌现，科技进步对经济社会的影响作用日益广泛和深刻。伴随着信息科技革命方兴未艾的浪潮，生命科学和生物技术的发展也正在展现出未可限量的前景。越来越多的人们已经预见到，一个生命科学的新纪元即将来临，并将对科技发展、社会进步和经济增长产生极其重要而深远的影响。无论是科技界还是产业界，都基本认同这样一个重要判断：在新的世纪里，生命科学的新发现，生物技术的新突破，生物技术产业的新发展将极大地改变人类及其社会发展的进程。 转基因技术(Transgenic technology)是利用分子生物学方法，将某些生物基因转移到其它物种，改造物种的遗传物质，使新物种在性状、营养和消费品质等方面向人类需要的目标转变。在农业生产领域从1996年至2004年，全球范围内的转基因作物种植面积增加了48倍；在动物饲养领域提高了蛋、奶、肉、毛皮等的产量与质量；在医药领域通过转基因技术获得特殊基因的动物不仅可能直接生产多种药品，而且利用转基因猪的器官进行人类器官移植已经列入科学家的探讨范围。转基因技术虽然对农业生产、医药研究等经济社会的发展有巨大的推动作用，然而近年有关转基因技术安全性的争论成为全世界最热烈最集中的话题之一，政府组织、民间组织、经贸团体等纷纷加入到这场争论之中，然而争论的各方是否站在科学的立场上作出论断值得商榷。我们必须认识到科学技术（Science and Technology）不是中性的，它从来就是一种社会产品，追向技术的利弊，不能仅仅采取肯定和否定的态度，而是应当抓住技术“合理性”这个核心概念，叩响技术合理性是否真的“合理”，即它在什么意义上是合理的，什么意义上是不合理的，然后进行“价值”选择。1 转基因技术及其对社会领域的渗透 从历史上看，在近代科学和技术诞生的初期，科学和技术与人文文化有着几乎浑然一体的共性，然而，随着科学、技术的发展和专业化，科学技术与人文文化各具有越来越多的独立性，也越来越与人文文化相疏远，以至其隔阂日益加剧，鸿沟出现。科学技术作为人的一种社会活动和社会文化，不是从任何角度都可以使用，而是受到人的价值理性和伦理原则的制约。20世纪50年代末，英国学者C．P．斯诺明确提出科学文化和人文文化及其分裂的问题。此后，虽然在不同的历史时期“两种文化”本身及其分裂的含义有着不同的表现和侧重点，但人们对这一问题的关注简短的持续下来，于是有了两种不同倾向。一方面，在许多领域，尤其是在当年斯诺极为强调的教育领域，人们一直在试图沟通两种文化，努力在其间架起桥梁。另一方面，“两种文化”分裂的局面仍然存在，在新的形势下有着新的发展。在国际上，学术界有着像以“科学大战”为代表的文化冲突，在国内，甚至在波及公众的传播领域，也有着像以“科学主义”和“反科学主义”之争为代表的文化交锋，更不用说那些部分因为体制因素导致的文理分科和过分专业化而带来的人才培养上的单面性。然而，正如斯诺几十年前就认识到的，“两种文化”这种危险的分离，对于社会和人类自身的发展将会带来不利的影响。对此，人们必须达成共识，以各种可能的方式，使人们兼具科学与人文素养，成为与自然、科学技术和谐发展的人，这应该是我们追求的理想目标。 基因是含特定遗传信息的DNA片断，是遗传信息的功能单位，将人工分离和修饰过的基因导入到生物体基因组中，由于导入基因的表达，引起生物体性状的可遗传修饰的技术，称为转基因技术，人们常说的“基因工程”、“遗传工程”、“遗传转化”等均为转基因的同义词，经转基因技术修饰的生物体在媒体上常被称为“遗传修饰过的生物体”（Genetically Modified Organism, 简称GMO）。其基本过程是：分离、纯化或人工合成所需要的特定基因，即制备目的基因，通过限制性核酸内切酶的切割和连接酶的连接，在体外将目的基因与具有自我复制能力的载体基因结合组成重组基因，即构建成含目的基因的重组载体；将重组载体导入寄主细胞，使所含目的基因在寄主细胞中复制与表达，生成该基因所编码的人类需要的蛋白质，或产生人类需要的新性状，甚至创造新的生物类型。从转基因技术的基本过程我们可以看到转基因技术是根据人们的意愿操作，对基因进行修饰、改造等，从而定向地改变生物遗传性状的技术。新的基因信息可以按照要求转入另一种机体，借以提供一种手段来改造作物的性状和改良家畜品种，或生产安全高效的药物，或制作预防严重疾病的疫苗，或进行基因治疗，或制作一系列的食品或蛋白质等。它是现代生物技术的核心技术，对于发展工业生产和医药学，解决人类的粮食、健康、能源、环境等问题，具有重大的作用和意义，它的发展已经渗入到社会领域的方方面面，是又一次生产力的解放。2 转基因技术改变了人类的生产、生活方式与思维模式 目前，全球人口迅速增长，耕地面积不断减少，粮食问题已经成为世界许多国家面临的十分辣手的问题之一。“目前全球有13亿人受到贫困的折磨，亿人遭受着饥饿或营养不良的困扰，而传统种植方法已经难以提高农作物的产量。” 农业生物技术应用国际服务组织（ISAAA）董事会主席克里夫·詹姆斯（Clive James）对记者说，尽管基因产品和转基因作物不是万能的，但非常重要。要满足人们的食品供应，提高食品供应质量，必须依靠科学技术。日益成熟的转基因技术正在推动生物技术产业成为新世纪最重要的产业之一，深刻地改变人类的医疗卫生、农业、人口和食品状况。目前转基因技术在食品生产中的应用，已取得明显的成效，转基因食品也已悄然走上人们的餐桌。 转基因食品(Genetically modified food)就是以转基因生物为原料加工生产的食品。世界上最早的转基因作物诞生于1983年，是1种含有抗生素类抗体的烟草。直到10年以后，第1种市场化的转基因食品才在美国出现。它是1种可以延迟成熟的西红柿。到了1996年，由其制造的番茄酱才得以允许在超市出售。ISAAA完成了题为《2006年商业化生物技术/转基因作物的全球态势》的年度报告，克里夫·詹姆斯称：2006年，全球转基因作物种植面积以13%的速度迅猛增长，首次突破了1亿公顷。种植转基因作物的农户数量也迅猛增加，首次超过1 000万户。这份报告称，2006年转基因作物取得了多个里程碑式的成功，不仅种植面积和农户数量创造了新的纪录。1996年到2006年的累计种植面积也超过了5亿公顷，达亿公顷，从1996年到2006年前所未有地实现了60倍的增长，是最近几年农作物生物技术采用率最高的一年。 据统计，在930万个小型农户中，大多数都为转基因棉花种植户，包括680万中国农户、230万印度农户、10万菲律宾农户和数千南非农户，以及2006年种植转基因作物的其他7个发展中国家的农户。2006年，转基因大豆依然是最主要的转基因作物，5 860万公顷（占全球转基因作物总种植面积的57%），其次是转基因玉米（2 520万公顷，占25%）、转基因棉花（1 340万公顷，占13%）和转基因油菜（480万公顷，占5%。2006年，美国以及阿根廷、巴西、加拿大、印度和中国依然是全球转基因作物的主要种植国，仅美国就种植了5460万公顷（占全球生物技术作物总面积的53%）。”克里夫·詹姆斯称，22个转基因作物种植国包括11个发展中国家和11个工业化国家，前8个国家的种植面积都超过了100万公顷——这为全球转基因作物在未来实现增长奠定了广泛、稳定的基础。报告称，2005年全球转基因作物种植户获得的纯经济效益估计为56亿美元，1996年到2005年的累计效益高达270亿美元（发展中国家为130亿美元，工业化国家为140亿美元）。“目前全球有13亿人受到贫困的折磨，亿人遭受着饥饿或营养不良的困扰，而传统种植方法已经难以提高农作物的产量。”克里夫·詹姆斯对记者说，尽管基因产品和转基因作物不是万能的，但非常重要。该组织估计，在今后10年的商业化过程中，由于采用“基因叠加”，并扩大具有农艺学、改善品质和抗旱性等重要特性的农作物的种植面积，转基因作物的种植范围将继续扩大，预计到2025年将有四十多个国家的二千多万农户种植2亿公顷的转基因作物。报告认为，种植转基因作物的影响主要体现在以下几个方面：提高了生产力和收入，在同等土地面积上将农作物产量提高一倍，2006年转基因作物产值超过500亿美元；保护生物多样化，保护水资源，大大减少了对杀虫剂的使用等。由此可见，转基因技术正以强大的动力推动着人类生产的发展。利用转基因技术能够生产有利于人类健康和抗疾病的食品。 所谓转基因食品，就是利用生物技术，将某些生物的基因转移到其他物种中去，改造生物的遗传物质，使其在性状、营养品质、消费品质等方面向人类所需要的目标转变，以转基因生物为直接食品或为原料加工生产的食品就是转基因食品。 日本科学家利用转基因技术成功培育出可减少血清胆固醇含量、防止动脉硬化的水稻新品种；欧洲科学家新培育出了米粒中富含维生素A和铁的转基因稻，这一成果有可能帮助降低全球范围内、特别是以稻米为主食的发展中国家缺铁性贫血和维生素A缺乏症的发病率。转基因食品可以摆脱季节、气候的影响，让人们一年四季都可吃到新鲜的瓜菜。同时，人们还发现转基因作物结出的果实，无论外形还是味道都别具风味。英国的科学家将一种可以破坏叶绿素变异的基因移植到草中，可以使之四季常青，除了具有绿化功能之外，还使畜牧业受益，因青草的营养比干草高，而使肉的质量提高。美国是转基因食品最多的国家，60％以上的加工食品含有转基因成分，90％以上的大豆、50％以上的玉米、小麦是转基因的。事实上，中国是世界第四大转基因作物播种国。2001年，全世界的转基因作物播种面积超过5 000万公顷，中国为60万公顷。目前，中国已批准商品化的转基因作物有4种：棉花、西红柿、甜椒、矮牵牛花。其中食品只有西红柿、甜椒两种。由于甜椒缺乏优良品种，并未播种，但全国确实有几万亩转基因西红柿。2002-01～09，中国进口大豆458万吨，进口对象高度集中，主要依赖于美国、阿根廷和巴西，三国分别占到进口总量的41%，36%和23%。美国大豆的70%为转基因大豆，阿根廷的90%为转基因大豆(只有巴西政府禁止播种转基因大豆)。由此可推算，中国约80%的进口大豆为转基因大豆。这些大豆主要都被用来榨油(食用油)。可以说我们吃的豆油、豆腐、豆浆等等绝大部分都是转基因食品。随着我国加入WTO的推进和全球一体化的到来，食用转基因食品将成为不可回避的事实。3 转基因技术的合理性 目前关于转基因产品的安全性问题多数并没有得到最终的证实，有的只是在动物试验中获得了证据，而且发生的概率也很低。但由于此类问题一旦发生，则会对人类产生不可逆的负面影响，所以，即使是存在某些潜在的危害，人们也十分敏感。明确转基因技术的合理性，不是笼统的认识理性与价值目的统一，不该在转基因技术上止步不前，放弃它所带来的与日俱增的巨大优势。 那么，当越来越多的转基因食品呈现在我们面前时，首当其冲的问题就是：转基因食品是否会引起人体的变异，对人类健康是否会造成伤害。由此，在英国曾发生由抗虫土豆引起的环保组织狂摔超市中的基因食品、各种媒体纷纷声讨转基因食品的事件；美国、加拿大两国的消费者虽然大多数已接受了转基因食品，但仍有27％的消费者认为食用转基因食品可能会对健康造成危害。人们食用转基因食品后，有副作用吗？持怀疑态度的理由是：害虫都不敢轻易下口的转基因作物，一旦变成粮食和农副产品，让我们一日三餐皆不离，是不是连同那些抗虫基因也消化了呢？ 就目前转基因生物来说，由于缺乏大样本及长时间的科研数据，人们对转基因生物的风险或可能的危害还知之甚少。主要困惑表现在：①食品安全性。转基因食品的研制目前只有动物实验，并无人体试验，也无长期观察，因此安全性尚无定论。转基因食品问世 5 年来，全世界约有 2 亿人食用过数千种转基因食品，尚未报道过一例食品安全事件。②生物富集度。食物链中有益物质的富集或有害物质的聚集对上一级生物的健康极为关键。目前，转基因作物大多用于饲料，这类转基因生物加入其原来没有的抗病虫害基因或抗杂草基因，其自身会有哪些富集变化，被家畜富集后又会怎样，人食用后会产生什么影响等问题，尚缺少全面系统的科研结论。③药食关系。利用转基因技术可建立动物药库和植物药库，如吃一个西红柿就能预防乙肝。但这种转基因药物对人体有无风险仍需进行长期研究监测才能得出结论，目前这种关系尚不明确。④生态环境影响。转基因生物具有自然生物所不具备的优势，但若将其释放到环境中，有可能造成原有的生态平衡破坏，改变物种间的竞争关系。⑤基因污染。转基因生物造成的基因漂移可能会破坏野生生物的遗传多样性。例如转基因作物花粉随风飘散，由此造成的基因污染将防不胜防。⑥全球监管。现今许多转基因生物产品较多的国家，采取 “ 外松内紧 ” 政策，向一些发展中国家出口转基因产品却不说明。这种现象对保护全球生物安全十分不利。 在此情况下，转基因技术（包括转基因食品）的安全性问题，很快引起人们的极大关注，对转基因作物的安全性争论，源于国际几个典型的事件，如Pusztai 事件、斑蝶事件、加拿大 “ 超级杂草 ” 事件、墨西哥玉米事件以及中国 BT 抗虫棉破坏环境事件等。生态学家担心，转基因生物大规模释放到环境中，将可能造成无法弥补的生态灾难，包括基因扩散、生长失控、危害其他生物、物种异化和产生病毒等。健康专家则担心，转基因活生物体及其产品作为食品，可能对人体产生某些毒理作用和过敏反应。例如，转入的生长激素类基因就有可能对人体生长发育产生重大影响。由于人体内生物化学变化的复杂性，有些影响还需要经过长时间才能表现和监测出来。国际转基因作物争论的实质并不纯粹是科学问题，而更多的是经济和贸易问题。以利益为原则基本上可以分为两派：以绿色和平组织等非政府组织在内的许多机构为代表的反对派和以涉足生物技术开发和商业化运作的公司为代表的支持派。现在转基因作物的安全性已经成了国际贸易的技术壁垒。由于某些媒体的炒作，对消费者的心理和转基因作物的产业化已经产生了很大的负面影响。尽管科学界不断拿出种种证据，以打消社会对转基因作物的疑虑。但由于转基因的一些机理尚不能完全被解释清楚，对转基因食品安全性的担心有增无减，很大程度上影响了这一技术的推广。由于转基因食品的安全性尚无定论，国际上普遍采取了谨慎对待的态度。 2001 年由 113 个国家和地区签署的联合国《生物安全议定书》明确规定，必须对转基因产品进行安全评价，在转基因产品越境转移时，应当征求进口国的同意，并进行标识。 如果仅仅从转基因作物本身来看，对其安全性抱怀疑态度是无可厚非的。因为转基因生物体大都是通过转基因技术将抗虫抗病等有毒基因的导入而获得的，在这种转基因植物中始终存在着有关毒性物质，它的毒害性以及残留量暂时对人的健康不会造成明显影响，而长期是否对人体产生微量累积性影响则需进一步研究。不过应该看到，转基因作物只是转基因技术的一种产物，转基因作物和转基因技术是不同的概念，我们不能因为怀疑转基因作物的安全性，就质疑转基因技术。更何况目前对转基因作物的 “ 是与非 ” ，尚不能盖棺定论。目前几乎每个发展中国家都面临着人口增长与耕地面积减少的巨大压力，解决这一问题的唯一办法就是通过高新技术来提高农业生产效率，转基因技术的大规模应用可以显著地降低生产成本，提高生产效率，它的发展前景是十分可观的。转基因技术作为生物技术范畴的一个分支，由于它的应用，在人类改造自然、品种改良、生物医学、人类健康等方面越来越显示出优越性。就人类健康问题而言，人们可用转基因动物方法制造各种人类疾病的动物模型，为人类健康服务。因此，一项新技术其本身并不存在对或错，而在于人们的运用目的。只要是从人类的生存和健康角度出发去开发应用，对人类的贡献只会是利大于弊。 我们相信，随着转基因食品商业化的步伐不断加快，转基因食品必将成为人们餐桌上的美味佳肴。 网上对“选择转基因食品”的民意调查：4 转基因技术促进人类和社会经济的发展 转基因是一项新技术，在研究和产业化的管理和审批上采取谨慎的做法是必要的，但这种谨慎应该以科学为根据，应该以促进发展为出发点。如果审批程序过于繁琐，不科学地设卡，作茧自缚，就会限制扼杀转基因技术在我国的发展，失去让转基因技术造福于我国的良机。21世纪植物转基因技术对于我国农业的可持续发展和16亿人中的食物安全将发挥重要的作用。面对某些发达国家对重要植物基因资源进行掠夺性、垄断性开发，并激烈争夺我国转基因农作物市场的竞争态势，我国作为一个农业大国，如果不加快生物技术发展，就难以在21世纪国际高技术产业化竞争中占有一席之地，我国的农业将会陷入受制于人的被动局面。 虽然国内外转基因植物研究与产业化已取得突破性的进展，但也应看到，由于受到技术发展的限制，目前植物基因产品应用范围还不是很宽阔。总的来看，抗虫、抗除草剂基因工程产品开发较快，抗病基因工程的研究开发需要进一步深入，抗逆、品质改良、生长发育等基因工程还有待基础研究的新的突破。还要看到，我国植物基因工程技术体系已经初步建立，并取得可喜的令人瞩目的进展。然而，总体研究水平，特别是基础研究与创新能力，以及加快我国转基因植物研究与产业化的发展，建议近期重点抓好以下几方面的工作： ① 继续增加国家对转基因植物基础研究与产业化的投入，积极鼓励和引导企业投资生物技术研究，拓宽国内外技术合作的渠道。 ② 加强国家农业生物技术研究计划的统一管理，制定和完善有利于人才培养引进和研究成果转化的一系列政策，尽快组建国家级转基因植物研究与产业化基地，逐步建立适合我国国情的研究开发与产业化发展体制。 ③ 对技术相对比较成熟的转基因植物产品，如抗虫棉花、抗虫玉米、抗虫水稻和抗除草剂农作物等，要加大力度尽快实现产业化。 ④ 当前要特别重视基因组学、生物信息学等基础研究，集中力量保护开发我国生物基因资源，分离克隆一批具有自主知识产权的、可供植物基因工程利用的新基因。 在努力完善转基因植物安全管理体系的同时，建立健全基因安全评价的技术体系，特别是尽快制定和实施转基因食品安全性检测与管理办法。一方面要加强立法，将部分颁布的条例升级为国家法规，另一方面也要作好公众宣传和舆论导向，以科学的态度对待农业生物安全问题，积极引导我国转基因植物产业化快速和健康的发展。 专家们认为，由于转基因作物能更好地防治病虫害，抵御干旱，提高产量，营养成分高，因此发展前景十分广阔。展望2006年到2015年转基因作物发展的第二个十年，全球转基因作物的种植面积将继续增加，达到2亿公顷，到2015年，40多个国家的至少2000万农户都将种植转基因作物。到2015年，全球人口将增至90亿，只有提高农业生产率才能满足人类对食品的需求，而现代生物技术无疑是提高农业生产率的重要手段之一。人们还可利用基因技术生产速生鱼类和医药工业所需的疫苗等，以满足人类的生活需要。但专家们也强调，发展转基因食品必须有严格监督、科学检验、国际立法，以避免它对人类健康和环境造成损害。 尽管世界各国对高科技领域范围的界定不完全相同，但几乎无一例外地将生命科学和生物技术放在重要位置。特别是近二十年来，生命科学与生物技术获得了飞速发展，为世界各国医疗业、制药业、农业、环保业等行业开辟了广阔发展前景。因此，合理地开发和利用转基因技术，一定可以促进人类和社会经济的和谐发展。 你可以选择性的借鉴一些重点。

生物信息学期刊

。bib期刊影响因子，BIB是生物信息学领域顶级期刊之一,最新影响因子,为中国石油大学(华东)T0期刊。 用于治疗复杂疾病的多药组合正逐渐成为一种重要的治疗方法。

生物信息学领域的专门期刊:Bioinformatics是作为生物信息学最重要的专门期刊了。另外还有Briefings in Bioinformatics，这个杂志每年的发稿量少，最近几年IF波动很大，第一年24+，后来到9+次一点的杂志，如BMC Bioinformatics，也是生物信息学的专刊。对于计算向的生物信息学，PLOS Computational Biology是一个很好的期刊。除此之外，Nature Method，也会有生物信息学相关的方法发表。

一直以来都不是。

ijb的意思是生物信息学的国际性专业期刊。

ijb是International Journal of Bioinformatics的英文缩写，意思是生物信息学的国际性专业期刊。生物信息学的国际性专业期刊主要刊载生物信息及相关领域的研究进展、综述、研究论文、研究简报、技术与方法、专题评论等学术文章。

生物信息学的国际性专业期刊登载的研究论文应是没有在国内外公开出版的刊物上发表过的原始研究工作报告；及时反映生物信息领域的发展热点和最新进展；本刊还刊登有关生物信息技术国内外研究开发动态、简讯、产业政策与产业发展动态、学术活动与展会通知、书评、短评、启事等文章。

生物信息学简介：

生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。

以上内容参考 百度百科-生物信息学

生物信息学分析文章审稿意见

光从基因表达谱找有异常表达的基因也不全面。做出来的基因表达谱往往有很多基因存在差异，有的可能是一些下游的免疫生物学反应，有的可能是误差或个体差异（尤其是做的数量少时），剩下的可能才有加以考虑的价值。 另外，有时疾病易感基因本身表达并无改变，而是通过调控其它基因发挥作用。所以，致病基因的寻找应从多种途径着手。 一孔之见，如有谬误之处，请大家指教。 多谢verygood 兄，我的第一步可能只能做到表达谱的改变这一层次，如果有机会做下去的话，如你所言，应该从各种途径全面考虑。我现在的想法是以表达谱基因芯片技术为核心方法，做出患者和正常人小梁细胞基因表达谱的差异的总体信息，如maxon和你所说，这样可能找到新的致病相关基因，也可能不行，我想着起码是一个方面吧（不知对不对）。 我目前所能考虑的是如何组织自己的思路，来吧这个工作做好。还有几个问题请教： 1.基因文库的建立方法中，比如有一篇文章中选了1118个基因进行研究，通过BLAST，分成了已知基因、已知序列、未知基因等几类，我不明白他们是如何从基因文库（提取细胞全mRNA逆转录来的)中选定的?(还是从别的地方查到的?)，我理解好像是直接测序，请问是如何从基因文库中找出（分离）这些基因一一测序的？ 2.如何使用BLAST？比如同一文章中所说的已经测定出的1118个小梁细胞的表达谱基因序列我如何能查到？能给我讲解一下吗？太感谢了 有没有注意到一个问题,基因芯片只能检测已知的基因或序列,对于那些未知的则无能为力,一孔之见. Andrew说得不错，不过芯片中的基因数也在随对基因研究的深入而在不断增加。对普通的研究来说，主要的已知通路基本已能包括。 多谢指教。有能回答我上面几个问题的吗？我还是有些不明白，看了一天资料也没有明白。 请问：如果我用一个正常群体的基因表达谱cDNA定做了一个芯片（含已知的1118个基因），在与患者cDNA样品的杂交中发现有一个基因表达下调了或者不表达，其原因是什么呢？是真的没有表达还是别的？ 多谢多谢 样本是否一致？比如血细胞，其细胞亚群是否有可比性？ 有对照吗？ 样本是随机样本，小梁细胞是均一的内皮细胞。至于对照，你指的是阴性对照、阳性对照还是转录的内对照？ 小弟所知甚少，低级错误也可能犯，请多多指教。 除去实验和DNA芯片误差外，在与患者cDNA样品的杂交中发现有一个基因表达下调了或者不表达，需要用RT-PCR进行验证。其表达的下调或不表达，可能是受到其上游基因的调控，也可能是基因本身结构有改变，如无义突变可检测到表达的下降。对这些经RT-PCR证实后，应该进行测序，察看这些基因是否有结构的异常。 在天天站长和各位战友的帮助下，我对现在所申请的课题从无知到略懂，终于完成了自然科学基金申请书的写作，在明天，我们的这份凝结着大家的汗水和智慧的申请书就要送出去之前，对各位这几天来的帮助表示诚挚的感谢，尽管这是我第一次写这样的申请，尽管几乎没有中的可能，我还是觉得自己学到了很多东西，也结识了很多好朋友，真诚的感谢给了我这个机会！ 我把这份申请的正文部分放在了附件里了，希望感兴趣的朋友可以看一下，提一些宝贵意见，因为我认为这样的一个课题还是很值得去做的，尽管我们可能没有这个机会和能力去做。 再次感谢大家啦！ () 恭祝申请成功！！ 谢谢天天站长的指教，谢谢各位战友。 近日科研基金开始申报，老板急命申请课题。由于对基础刚刚接触，故请教站长以及各位战友。 1目前收集到一少见的单基因病（癫痫方面），在国内未见临床和基础报道。临床工作，包括留取血样已经完成。 2本病自从98年以来，致病基因得到了定位和克隆，但存在遗传异质性，相同的致病基因的突变位点也不相同。多篇文章发表在nature genetic等权威杂志上。最新的研究显示，仍有其他未知的致病基因。 3合作实验室，有曾经成功的定位和克隆了一例致病基因的经验。 我们申请的目的是致病基因的定位和克隆，并有望发现新的致病基因。 想请教各位： 1在目前仅仅掌握临床资料的情况下，能否提出申请？ 2还需要做那一方面的工作？ 2如果可以，可能申请失败的原因是什麽? 谢谢各位，急切盼望指教！谢谢 如果是单基因疾病，那要看你收集的家系怎么样了。另一个问题主要是你的临床诊断正确与否。我不是临床的，这个临床诊断事关重大，如果有些是诊断错误或分型有误的，很有可能导致无法discover disease gene 单基因疾病这方面的技术策略已经很成熟，有很多文献可以参考。国内也有多家研究机构在做。 我想研究下某个基因SNP与一种疾病的关联。国外已有报道在2个位点上有联系。那么我是进行RFLP分析，还是用SNP分析？ 各位大侠，我最近在做一个X染色体连锁遗传家系的疾病相关基因的定位，现在已用两个位点的MARKER(STR)做了基因组扫描，但是在连锁分析时遇到了困难，我用的是LINKAGE(version ). 我想请教各位在进行连锁分析时，性连锁与常染色体连锁遗传参数设置有何不同？急盼各位予以赐教，不胜感激！ 答无事转转 我想研究下某个基因SNP与一种疾病的关联。国外已有报道在2个位点上有联系。那么我是进行RFLP分析，还是用SNP分析？ RFLP是最早期的遗传标记(第一代)，随着遗传学的发展和测序片段的不断增多，已出现了第二代、第三代遗传标记。RFLP通过酶切作用进行分析，操作简单，花费不多，但特异性差，有被淘汰的趋势；SNP定位明确，相对花费较大，对其分析可以通过测序、小测序(Snapshot)、荧光探针、SNP芯片等方法。 具体行RFLP分析，还是用SNP分析看你的研究目标和经济实力。 请教verygood，能否介绍一下小测序（snapshot）？ 我最近想检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），但我要研究的病未见报道。请问我应对所有外显子测序吗？ coldant wrote: 请教verygood，能否介绍一下小测序（snapshot）？ 我最近想检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），但我要研究的病未见报道。请问我应对所有外显子测序吗？ Snapshot为小测序反应，其原理简单地说是首先扩增包含SNP在内的一段DNA模板，再对PCR产物进行纯化，加入带有不同荧光的ddNTP和中间探针（所谓中间探针即SNP前20个bp左右寡核苷酸序列，探针与ddNTP按照模板序列结合，因为是ddNTP，其后不能再延伸，而结合的ddNTP反应的就是SNP情况），再纯化一下进行电泳，根据不同的荧光可以判断相应SNP基因型。 该方法适用于对已知SNP等位基因型进行确认，对探针要求不高；但操作步骤多，大规模应用较为困难（采用基于毛细管的测序方法，如ABI3100测序仪系列时，相对工作量小些）。 检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），建议你先研究一下这些位点。当然如果基因序列很短，也可以直接测序，因为目前发现的SNP或mutation毕竟还只有预计值的2%左右。 Good luck 谢谢verygood：） 最近忙着论文答辩的事情。我对于这方面完全是菜鸟，但是老板说要有新意，同学给出了个这样的主意。 目前已经提取DNA，进行基因分型。但是我希望测序进行确定。上面提到的SNAPSHOT是小型测序，我已经确定了突变位点，片段在300bp左右，是否可以全部测序？ 另外是全部的样本测序还是就挑选几个杂合子和纯合子测就可以证明？这方面的资料在哪里有介绍？我还是新手：（ 无事转转 wrote: 谢谢verygood：） 最近忙着论文答辩的事情。我对于这方面完全是菜鸟，但是老板说要有新意，同学给出了个这样的主意。 目前已经提取DNA，进行基因分型。但是我希望测序进行确定。上面提到的SNAPSHOT是小型测序，我已经确定了突变位点，片段在300bp左右，是否可以全部测序？ 另外是全部的样本测序还是就挑选几个杂合子和纯合子测就可以证明？这方面的资料在哪里有介绍？我还是新手：（ 如果只是300bp，且标本不多的话，还是直接测序好，因为不仅可以明确已知的SNP基因型，还可能顺带发现一些文献未报道过的，这也就是说所有标本都要测序。 如果只想对已知的那些SNP进行基因分型，你可以采用SNAPSHOT方法，当然亦可以用RFLP，只是特异性差些，所得的条带不一定与目标SNP不同等位基因有关，可能切到染色体其他区域。 这方面到没有一定的资料，我们也是做过以后才逐渐理解的，具体采用何种技术还是因地制宜吧。 verygood wrote 检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），建议你先研究一下这些位点。当然如果基因序列很短，也可以直接测序，因为目前发现的SNP或mutation毕竟还只有预计值的2%左右。 谢谢verygood老师。我研究的基因编码区2930bp，mRNA5084bp，基因全长80kb。本打算直接测序，但病人组18例（石蜡），对照组20例（外周血DNA行吗？），费用可能要6万！！！，所以现在想改成PCR-SSCP加异常条带测序，您看行吗？ verygood wrote: 如果只是300bp，且标本不多的话，还是直接测序好，因为不仅可以明确已知的SNP基因型，还可能顺带发现一些文献未报道过的，这也就是说所有标本都要测序。 如果只想对已知的那些SNP进行基因分型，你可以采用SNAPSHOT方法，当然亦可以用RFLP，只是特异性差些，所得的条带不一定与目标SNP不同等位基因有关，可能切到染色体其他区域。 这方面到没有一定的资料，我们也是做过以后才逐渐理解的，具体采用何种技术还是因地制宜吧。 测序以后的结果要分析突变有什么软件检测呢？另外的统计学分析是不是有专门的生物统计学书有相关的介绍？还是就是普通的统计就可以了？ To coldant ： 对于初步研究，您的方法应该可行。 To 无事转转： 测序以后的结果分析突变主要通过序列比对初筛，可以利用Blast进行。不过确定是否确实为突变需要谨慎，应扩大样本再进行分型研究。 作疾病相关研究，你的case 和control太少了。一般国内期刊好像也要200对200，国外一般性期刊需要400-500对500左右。一流的杂志一般都是至少1000对1000的。由于你经费不足，你不可能作测序，你还是直接选用已知的位点做。因为这个基因跟多种疾病相关，说明这个基因很保守，很有可能跟你所研究的疾病相关，就算没有相关，通过与年龄、性别、该疾病的危险因素综合分析（就是玩数字游戏），一般总能发文章的。 寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 maxon wrote: 寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 呵呵，我指的是借用blast来方便序列的比对，当然applied biosystems有更好的软件，不过您如未购买相应仪器则很难获得。 至于标本量的多少，确实是越多越好。对于相对危险度为2的致病位点来说，case-control各1000例检测效能才能达到100%，病例数减少则检测效能也随之降低。但对于初步研究，还不清楚该位点是否有研究疾病有关就大规模投入，有可能颗粒无收。 供参考。 今天基康公司建议我直接测序，把样本4个一组形成一个“pool？”来测，节省经费。他们本来的建议是正常和病人各用4例分别形成1个“pool”来找SNP，然后用公司的TAG MAN（一种新技术）大规模检测SNP，但我没有这么多病人标本。所以只好只是测序。 请大侠看看这样好吗？如果我总共25例病人分成6个“pool”测序再分析可以吗？ 先谢谢了。 maxon wrote: 寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 呵呵，谢谢了。我在相关文献上看到的是设计2个引物（突变和未突变的），另外反义引物相同。正常对照组设计的引物很象你所谈到的PROMER2。我就纳闷为什么这样做？ verygood wrote: To 无事转转： 测序以后的结果分析突变主要通过序列比对初筛，可以利用Blast进行。不过确定是否确实为突变需要谨慎，应扩大样本再进行分型研究。 确定是不可能做出结论，只是提出个展望。测序以后可以用SEQUENCEMAN软件分析，但是后面我想加个RFLP，按照相关文献报道来进行。这样分析起来好象就有更多的数据支持。 coldant wrote: 今天基康公司建议我直接测序，把样本4个一组形成一个“pool？”来测，节省经费。他们本来的建议是正常和病人各用4例分别形成1个“pool”来找SNP，然后用公司的TAG MAN（一种新技术）大规模检测SNP，但我没有这么多病人标本。所以只好只是测序。 请大侠看看这样好吗？如果我总共25例病人分成6个“pool”测序再分析可以吗？ 先谢谢了。 呵呵，你也是在基康做吗？他们好象是用探针来检测SNP啊。我听说探针的准确性不如直接测序。不知道他们和你提出的是什么样的建议？：） maxon wrote: 作疾病相关研究，你的case 和control太少了。一般国内期刊好像也要200对200，国外一般性期刊需要400-500对500左右。一流的杂志一般都是至少1000对1000的。由于你经费不足，你不可能作测序，你还是直接选用已知的位点做。因为这个基因跟多种疾病相关，说明这个基因很保守，很有可能跟你所研究的疾病相关，就算没有相关，通过与年龄、性别、该疾病的危险因素综合分析（就是玩数字游戏），一般总能发文章的。 5555555，可是我收集不到这么多的病例呀，经费也有限。 您说的直接做已知位点是什么方法啊？另外您有看过《生物学统计》这样的书吗？听说参照它就可以进行相关的分析了。上海哪个图书馆或是书店有呀？ 具体什么方法我忘了。统计学主要就是T检验和X2 多态性分析方法有两大类： 其一，基于家系分析，主要采用连锁不平衡方法。 其二，基于case-control，如maxon所言，主要就是T检验和X2 。但是应注意control是否能代表所抽样的群体。因抽样错误而导致的假阳性结果在早期文献中比比皆是，这已逐渐引起大家的关注。 无事转转wrote： 呵呵，你也是在基康做吗？他们好象是用探针来检测SNP啊。我听说探针的准确性不如直接测序。不知道他们和你提出的是什么样的建议？：） 看样子无事转转做的工作与我的很相似，可以多多交流！ 基康公司建议：病人与对照各25例（病人只收集到25例），4例一组形成一个“pool”，PCR扩增所以外显子，直接测序。（节省费用） 申能公司建议：对每个病人进行扩增，直接测序，与genbank比较（不设对照组，费用18000元/10例） 北京鼎国公司：PCR-SSCP，（正常，病人各25例） 请verygood，maxon，无事转转等战友们参谋参谋，哪个可行？ 申请斑竹们帮助。 coldant wrote: 看样子无事转转做的工作与我的很相似，可以多多交流！ 基康公司建议：病人与对照各25例（病人只收集到25例），4例一组形成一个“pool”，PCR扩增所以外显子，直接测序。（节省费用） 申能公司建议：对每个病人进行扩增，直接测序，与genbank比较（不设对照组，费用18000元/10例） 北京鼎国公司：PCR-SSCP，（正常，病人各25例） 请verygood，maxon，无事转转等战友们参谋参谋，哪个可行？ 申请斑竹们帮助。 我病例30，对照12。人家的建议是直接测序。我想测序以后再做个RFLP，因为是要写论文，所以内容不可以少。

标准化分析与特异化分析相结合 将常规的生物信息学分析内容进行组合使之标准化、模块化，简化了生物信息学分析的步骤，降低了分析的复杂度；在此基础上又引入针对特殊需求的定制分析，进一步满足了大家的需求。

这类没有自己生产的bench data的文章通常不太可能发布到最最顶尖的杂志，比如Nature或者Science的主刊。投文章时可以分为四个梯队：第一梯队：Nature Methods, 只要能发上面基本上就保证了关注度和引用，也会有很多人follow的；Genome Research, 很老牌的杂志了，文章的质量都很高，当然了editor大部分文章都是直接拒的。Nature Biotechnology,纯方法的文章很难发上来的，一般都是很大的组既有方法又有实验数据。楼主可参见Clinks和That那篇文章，很多个co-author，做了非常多的测序实验来验证。Nature Genetics，同样，很少有纯方法的文章，除非你在圈内已有很大影响力，比如CADD那篇文章。上面有一大堆做统计和GWAS的人，感觉不太欢迎machine learning的文章。第二梯队：Genome Biology, 比较新的杂志，近几年有一些不错的文章。Nature Communication, 非常新的杂志，基本上每期都会有一些生信类的文章。感觉影响因子在不断上涨，顶着Nature的头衔自然不会缺少好文章。审稿周期非常久，不建议需要短时间内发文章毕业的高年级博士。第三梯队：这一类别的杂志就很多了，Bio informatics曾经是最好的生信杂志，近几年因为文章数量太多灌水严重影响因子有所下降。Nucleic Acid Research也是专业的生信杂志。除了这些，Plod系列的Plod Genetics和Plod Computational Biology也都是接受生信文章的不错的杂志。Human Molecular Biology近几年也开始接受生信文章。第四梯队：如果被之前所有杂志都拒了，那基本上在国际上能够得到认可的杂志也就不多了。Explosion和BMC系列是最后选择了。

楼主的问题问的太宽泛了。请问你是具体问题出在哪里呢？你可以利用Biomart这个工具（），找到种间的orthlogue关系以及各种类型的注释ID直接的对应关系。你也可以用ncbi里面的homologene数据库去找种间的同源序列.multiple alignment可以用clust W或者mega做。系统发育树可以用mega做。PHYLIP好像也可以。基因结构上可以做做gc含量，外显子大小，splicing，调控序列什么的蛋白结构预测软件很多，不过我没做过。ncbi有一个conserved domain 的数据库，你可以和他比较下，分析下结构域。表达情况。。。。你可以找找相关的EST（ncbi）或者array（。。这个不记得了，在ncbi上应该有别人的数据）的表达数据。