2020年国内论文发表数

2020年国内论文发表数

SCI（Science Citation Index）是一种用于评估学术论文质量的指标，通常用于评估期刊的质量和学术成果的重要性。每年都会有统计机构发布各国SCI论文数量的数据。以下是对2022年各国SCI数量的解答：1. 中国：2022年，中国的SCI论文数量预计将超过500,000篇，位居全球第一。2. 美国：美国的SCI论文数量预计将在400,000篇左右，排名第二。3. 印度：印度的SCI论文数量预计将超过100,000篇，排名第三。4. 德国：德国的SCI论文数量预计将在80,000篇左右，排名第四。5. 日本：日本的SCI论文数量预计将在70,000篇左右，排名第五。6. 英国：英国的SCI论文数量预计将在60,000篇左右，排名第六。7. 韩国：韩国的SCI论文数量预计将在50,000篇左右，排名第七。8. 伊朗：伊朗的SCI论文数量预计将超过40,000篇，排名第八。9. 法国：法国的SCI论文数量预计将在30,000篇左右，排名第九。10. 意大利：意大利的SCI论文数量预计将在20,000篇左右，排名第十。总体来看，中国在SCI论文数量方面遥遥领先，其他国家的数量差距较大，但这并不代表一个国家的学术水平就高于其他国家，学术成果的质量和影响力也是需要考虑的因素。

苏州大学坐落于素有 “人间天堂”之称的历史文化名城苏州，是国家“211工程”“2011计划”首批入列高校，是教育部与江苏省人民政府共建“双一流”建设高校、国家国防科技工业局和江苏省人民政府共建高校，是江苏省属重点综合性大学。苏州大学前身是Soochow University（东吴大学，1900年创办），开现代高等教育之先河，融中西文化之菁华，是中国最早以现代大学学科体系举办的大学。在中国高等教育史上，东吴大学是最早开展研究生教育并授予硕士学位、最先开展法学（英美法）专业教育，也是第一家创办学报的大学。1952年中国大陆院系调整，由东吴大学之文理学院、苏南文化教育学院、江南大学之数理系合并组建苏南师范学院，同年更名为江苏师范学院。1982年，学校更复名苏州大学（Soochow University）。其后，苏州蚕桑专科学校（1995年）、苏州丝绸工学院（1997年）和苏州医学院（2000年）等相继并入苏州大学。从民国时期的群星璀璨，到共和国时代的开拓创新；从师范教育的文脉坚守，到综合性大学的战略转型与回归；从多校合并的跨越发展，到争创一流的重塑辉煌，苏州大学在中国高等教育史上留下了浓墨重彩的一笔。,一个多世纪以来，一代代苏大人始终秉承 “养天地正气，法古今完人”之校训，坚守学术至上、学以致用，倡导自由开放、包容并蓄、追求卓越，坚持博学笃行、止于至善，致力于培育兼具“自由之精神、卓越之能力、独立之人格、社会之责任”的模范公民，在长期的办学过程中为社会输送了50多万名各类专业人才，包括许德珩、周谷城、费孝通、雷洁琼、孙起孟、赵朴初、钱伟长、董寅初、李政道、倪征日奥(yù）、郑辟疆、杨铁梁、查良镛（金庸）等一大批精英栋梁和社会名流；谈家桢、陈子元、郁铭芳、宋大祥、詹启敏等50多位两院院士，为国家建设与社会发展作出了重要贡献。,苏州大学现有哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、管理学、艺术学等十二大学科门类。学校设有 36个学院（部），拥有全日制本科生27897人，硕士生15943人，博士生5061人，留学生1271人。学校现设132个本科专业，49个一级学科硕士点，33个专业学位硕士点；31个一级学科博士点，1个专业学位博士点，30个博士后流动站；学校现有1个国家一流学科，4个国家重点学科，20个江苏高校优势学科， 9个“十三五”江苏省重点学科。截止目前，学校化学、物理学、材料科学、临床医学、工程学、药学与毒理学、生物与生物化学、神经科学与行为科学、分子生物与遗传学、免疫学、数学、计算机科学、农业科学、环境科学与生态学、一般社会科学共15个学科进入全球基本科学指标（ESI）前1%，化学、材料科学2个学科进入全球基本科学指标（ESI）前1‰。,学校现有 2个国家级人才培养基地，3个国家级实验教学示范中心，1个国家级虚拟仿真实验教学示范中心，2个国家级人才培养模式创新实验区，1个国家级大学生校外实践教学基地。1个国家2011协同创新中心（牵头单位），1个教育部人文社科重点研究基地，1个省部共建国家重点实验室，1个国家工程实验室，2个国家地方联合工程实验室，2个国家级国际合作联合研究中心，1个国家临床医学研究中心，1个国家“一带一路”联合实验室，1个国家创新人才培养示范基地，3个国家级公共服务平台，1个国家大学科技园，1个江苏省高校国家重点实验室培育建设点，4个江苏高校协同创新中心，24个省部级哲社重点研究基地，33个省部级重点实验室，7个省部级公共服务平台，5个省部级工程中心。,全校现有教职工 5847人，专任教师3319人，其中包括1位诺贝尔奖获得者，10位两院院士，8位发达国家院士，34位国家杰出青年基金获得者，42位国家优秀青年基金获得者，1位“万人计划”杰出人才，13位“万人计划”科技创新领军人才，4位“万人计划”青年拔尖人才，14位“百千万人才工程”国家级人选等各类国家级人才近300人次，一支力量雄厚、结构合理、充满活力的人才队伍已初步形成。,苏州大学将人才培养作为学校的中心工作，以立德树人为根本，以培养具备责任感、创新性、应用性和国际性的卓越型人才为定位，以通识教育与专业教育相融合为指导，以提升学生综合素质、夯实专业基础、培养创新创业能力为重点，积极深化人才培养系统化改革，不断提升人才培养质量。学校纳米科学技术学院被列为全国首批 17所国家试点学院之一，成为高等教育体制机制改革特区；学校设立了3个书院，积极探索人才培养新模式，其中敬文书院定位于专业教育之外的“第二课堂”，唐文治书院在“第一课堂”开展博雅教育，紫卿书院致力于打造“新工科”拔尖创新人才的试验场。学校获批国家级一流本科专业建设点28个，省级一流本科专业建设点5个，23门课程获批国家级一流本科课程；41门课程被认定为省级一流本科课程。近年来，苏大学子每年获得国家级奖项700余人次，在全国“挑战杯”、奥运会等国内外各类大赛中屡屡折桂，在校硕士生以第一作者在《Nature》上发表论文，相关成果入选“2018年度中国光学十大进展”。,学校实施 “顶天立地”科技创新战略，科研创新工作取得累累硕果。2021年截至11月，人文社科领域，获批国家社科基金45项，其中艺术学重大项目1项、艺术学年度项目3项，位列全国第5位；国家社科基金后期资助项目立项数14项，全国第8位，连续三年位列全省首位；获教育部第八届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）14项，一等奖获奖数位列全国第11位。自然科学领域，获批国家自然科学基金项目317项，国家重点研发计划重点专项项目1项，国防重大项目1项；获2020年度国家科学技术进步奖二等奖1项，2020年度中华人民共和国国际科学技术合作奖1项（第一合作单位），第八届树兰医学奖1项，第三届“科学探索奖”1项；2021年度最新自然指数（Nature Index）排名位列全球高校第41位、全国高校第14位；23人次入选2021年度“全球高被引科学家”，位列全国高校第5位。2020年全年发表三大检索论文4774篇，其中SCIE收录3085篇，位列全国高校第26位；授权知识产权1390项，其中国内发明专利授权681项、国际专利授权29项，实现知识产权转让和许可使用210件。此外，苏州大学还入选科技部、教育部首批专业化国家技术转移机构建设试点高校。,学校按照 “以国际知名带动国内一流”的发展思路，全面深入推进教育国际化进程。学校先后与30多个国家（地区）的200余所高校和研究机构建立了校际交流关系，拥有来自全球的来华留学生千余人。2010年，入选教育部“中非高校20+20合作计划”，援建尼日利亚拉各斯大学；2011年，在老挝成功创办中国第一家境外高校——“老挝苏州大学”，该校现已成为国家“一带一路”倡议上的重要驿站和文化名片；2018年，学校发起成立中国—东盟医学教育大学联盟，打造中国-东盟健康命运共同体，助推“一带一路”建设；2019年，全球首家红十字国际学院挂牌成立，助力人类命运共同体建设；2020年，学校获批建立中国-葡萄牙文化遗产保护科学“一带一路”联合实验室。,苏州大学现有天赐庄校区、独墅湖校区、阳澄湖校区、未来校区四大校区，占地面积 4586亩，建筑面积166万余平方米；学校图书资料丰富，藏书超500万册；拥有丰富的中外文数据库资源，电子图书215万余册，电子期刊192万余册，电子学位论文1225万余册。学校主办有《苏州大学学报》哲学社会科学版、教育科学版和法学版三本学报及《代数集刊》、《现代丝绸科学与技术》、《中国血液流变学》和《语言与符号学研究》等专业学术期刊。其中，《苏州大学学报（哲学社会科学版）》近年来，刊文被《新华文摘》和《人大复印报刊资料》等权威二次文献转载摘编，其转载量一直位居综合性大学学报排名前十。2018年，苏州大学学报（哲学社会科学版）和（教育科学版）双刊同时被评为中国人文社会科学期刊核心期刊，2021年同时入编北图（中文核心期刊要目总览）（2020年版），《苏州大学学报（哲学社会科学版）》是CSSCI核心（2021-2022版）来源期刊，《苏州大学学报（教育科学版）》和《苏州大学学报（法学版）》为CSSCI扩展版（2021-2022版）来源期刊。,新时代，孕育新机遇，呼唤新作为。全体苏大人正以昂扬的姿态、开放的胸襟、全球的视野，顺天时、乘地利、求人和，坚持人才强校、质量强校、文化强校，依托长三角地区雄厚的经济实力和优越的人文、地域条件，努力将学校建设成为国内一流、国际知名高水平研究型大学，成为区域高素质创新创业人才培养、高水平科学研究和高新技术研发、高层次决策咨询的重要基地，成为一所更有格局、更有情怀、更有作为的大学。

苏州大学的最早前身为创建于1900年的东吴大学;1952年全国院系调整时，东吴大学文理学院、苏南文化教育学院、江南大学数理系合并组建苏南师范学院，同年更名为江苏师范学院，在原东吴大学校址办学;1982年江苏师范学院改为苏州大学。苏州蚕桑专科学校、苏州丝绸工学院、苏州医学院、南京铁道职业技术学院苏州校区先后于1995年、1997年、2000和2012年并入苏州大学。

我国国际顶尖期刊论文数量排名上升2位，这一排名具有什么意义？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

中国科技信息研究所(下称中信研究所)在北京公布了《2021年中国科技论文统计报告》。结果报告显示，中国出色高新科技论文整体产出率稳步增长，国际性顶级期刊论文总数排名世界第二，升高2位；高被引论文和网络热点论文再次排名世界第二。

特别注意的是，统计分析汇报中的国际性论文有关指标值显着。例如，依据国际性论文被引入的频次统计分析，中国在管理科学、有机化学、电子信息科学、工程设计等四个行业排名世界第一。与往年对比，它提高了计算机行业；国际性顶级期刊论文总数排名世界第二。

2011-2021年，中国10个课程造成的论文占比超出全球该课程论文的20%。原材料、有机化学、电子信息科学和工程设计论文当今世界排名第一，农业科学、细胞生物学、自然环境与生物学等10个行业的论文当今世界排名第二。

不仅如此，中国国际性顶级期刊的论文总数还升高到全球第二位。2020年，有15种国际期刊被引入超出10千次，影响因素超出30次，共发布论文2.55万篇。在其中，中国发布了1833篇学术研究论文和评论文章，排名世界第二，比2019年升高了2位。

备受关注的高被引论文。网络热点论文总数，持续保持全球排名第二。截止到2021年9月，在我国高被引论文4.29万篇，占全球市场份额24.8%，比2020年提高15.5%，全球排名第二，占世界市场份额近2个点。在我国网络热点论文1515篇，占全球总产量的36.3%，比2020年提高10.2%，全球排名第二。

据了解，为正确引导科技管理机构和科技人员从关心论文总数向关心论文品质和知名度变化，激励原创设计自主创新，中信研究所积极推进进行出色论文点评科学研究，关心高品质研究成果的奉献和危害。2020年，在我国出色高新科技论文46.38万篇，比2019年提高19.8%，在其中出色国际性高新科技论文21.60万篇，中国出色高新科技论文24.78万篇。临床医学专业、有机化学、光电、通讯、自动控制系统、分子生物学是出色论文总数最大的课程。

中国国际交流论文总数稳步增长，变成2021年汇报的又一闪光点。2020年中国发布的国际性论文中，国际交流论文14.45万篇，比2019年提升1.44万篇，提高11.1%。国际交流论文占中国发布论文数量的26.2%。中国创作者作为第一作者的国际交流论文占中国全部国际交流论文的69.3%，合作方涉及到169个国家和地区。

根据最新公布的数据，2022年各国的SCI（Science Citation Index）论文数量如下：1. 中国：617,000篇2. 美国：416,000篇3. 印度：135,000篇4. 日本：103,000篇5. 英国：97,000篇6. 德国：96,000篇7. 韩国：75,000篇8. 法国：63,000篇9. 加拿大：43,000篇10. 意大利：42,000篇其中，中国以远超其他国家的数量位居首位，显示出其强大的科研实力和发展潜力。美国虽然在总数上落后于中国，但其高水平学术论文数量依然居世界领先水平。其他国家的SCI数量也在不断增长，说明全球科学技术的发展正在日益加速。这些数据反映了各国重视科学技术研究的态度和努力，也预示着未来科技创新的前景十分广阔。

2020年中国发表sci论文数量

截止到2022年12月31日，世界范围内总共有41,642篇SCI；在全球共41,642篇SCI撤稿中，国内有19,421篇，高于第二位美国的5,607篇。其他主要国家数据如下：德国、英国、日本、法国、加拿大和印度，分别是收录了3.3万篇、2.8万篇、2.4万篇、2.2万篇、1.6万篇和1.2万篇。

在2022年，各国的SCI数量将有所增长。根据统计，中国将拥有最多的SCI文献，其数量将超过2.5万篇，美国将拥有约2.2万篇SCI文献，而德国和日本分别将拥有约1.5万篇和1.2万篇SCI文献。此外，加拿大、法国、英国、意大利、韩国和印度也将拥有大量SCI文献，各自的数量将在1万篇以上。随着人口老龄化和全球化的推进，未来各国关于科学研究和发展的投资也将不断增加，因此，2022年各国的SCI数量将进一步增加。

11.67万篇 9.8%详细知识：中国科学技术信息研究所11月27日在京公布的2008年度中国科技论文统计结果显示，2008年主要反映基础研究状况的《科学引文索引》（SCI）收录的中国科技论文总数为11.67万篇，较2007年的94800篇增加了21900篇，占世界份额的9.8%，位列世界第二位。2008年SCI收录论文较多的20家科研机构均为中科院所属研究院所，中科院化学所、长春应化所和上海生命科学院分列前三名。 在反映工程科学研究情况的《工程索引》（EI）收录期刊论文中，2008年共收录中国论文8.94万篇，占世界论文总数的22.53%，超过位列第二的美国5.42个百分点。其中，中国国内机构产生的论文为8.5万篇，比2007年增长了12.3%，占世界总数的份额为21.5%，较上一年度提高了2.9个百分点，继续排名世界第一位。2008年EI收录论文较多的20家研究机构中有19家为中科院所属研究院所，中科院金属所、化学所和长春应化所分列前三名。

科技工作者想什么？盼什么？——第三次全国科技工作者状况调查报告之一为贯彻落实中央书记处关于深入开展科技工作者状况调查的指示精神，全面了解我国科技工作者队伍的总体状况，及时准确掌握科技工作者在就业方式、科研环境、生活状况、流动趋势、思想观念等方面出现的新情况新问题，进一步开发利用好科技人力资源这一战略资源，2013年下半年，中国科协组织开展了第三次全国科技工作者状况调查（简称第三次面上调查）。本次调查依托分布在全国的654个科技工作者状况调查站点进行，覆盖科研院所、高等院校、企业、医疗卫生机构和县域基层单位的各类科技工作者群体，共发放问卷36000份，回收合格问卷34196份，有效回收率95%。为确保数据代表性，课题组根据第六次全国人口普查数据中各地区就业人员数量和受教育程度构成情况，对样本作了加权处理。本期《光明调查》刊发的是第三次全国科技工作者状况系列调查报告的第一篇。1 科技工作者队伍年轻化、高学历化特征明显近年来，我国科技人员队伍保持快速增长，呈现出年轻化、高学历的趋势，越来越多的科技人员通过自主选择而不是组织分配来择业，科技人员的国际化程度也在不断提高。一是队伍规模稳定增长。据测算，我国科技人力资源总量从2006年近4200万增长到2012年近6800万。国家统计局数据显示，R&D（研究与发展）人员全时当量从2007年的173.6万人年增长到2012年的324.7万人年，增长了87%。本次调查对355家企业、科研院所、高校、医疗卫生机构、中学等用人单位报表汇总结果显示：自2008年以来，86.5%的单位科技人员都有不同程度增加，其中14.4%的单位增加50%以上，28.5%的单位增加20%-50%。二是年龄结构继续年轻化。本次调查表明，2013年我国科技工作者平均年龄为36.8岁，其中35岁以下占45.7%，35-44岁占31.8%，45岁及以上占22.5%。与2008年第二次全国调查相比，平均年龄降低0.6岁，35岁以下比例增加7.6%。这一结果与近年来高等教育快速发展、大量高校毕业生进入科技工作者队伍是一致的。据统计，2008-2012年间毕业的普通本专科学生人数高达2851万，仅比1949-2007年毕业生总数3287万少436万。目前，我国高校普通本专科在校学生总数2391万人、研究生在校学生总数172万人，这预示着科技人力资源仍将保持快速增长，科技工作者队伍将继续呈现年轻化趋势。三是高学历化趋势明显。本次调查发现，2013年科技工作者队伍中博士学位获得者占12.6%，硕士占20.9%，本科占48.0%，大专占14.7%。其中，研究生以上学历占比从2003年的11.4%增加到2008年的25.7%，再增加到2013年的33.5%，说明科技工作者队伍长期保持高学历化趋势。高校和科研院所高学历特征尤为明显，研究生以上学历分别占81.2%、47.6%。在35岁以下组和35-44岁组中，获得研究生学历的比例分别为37.5%、36.6%，45岁及以上组中获得研究生学历的比例为21.2%。近年来高等教育的扩张使得研究生毕业生人数快速增长，2002年之前累计毕业生总数为76万人，2003年至2007年间累计毕业生达102万人，2008年至2012年间累计毕业生达201万人，表明科技工作者队伍高学历化趋势仍将持续。四是自主择业比例增加。调查显示，26.8%的科技工作者因为组织分配或调动进入现单位工作，另外近四分之三则是自主选择职业的结果，自主择业比例比2008年增加13个百分点。科技工作者择业时看重的主要因素包括：能发挥专业技能（43.5%），工作稳定（41.5%），符合个人兴趣（29.5%），便于照顾家庭（16.1%）。科技工作者平均工作年限（工龄）为14年，比2008年调查降低0.7年；自工作以来曾经更换过单位的比例为36.0%，比2008年调查高11个百分点，说明科技工作者职业忠诚度有所下降。五是科研人员国际化水平较高。调查表明，6.1%的科技工作者有过一年及以上的海外留学或工作经历，其中科研院所的科研人员有海外经历的比例为8.3%，高校的科研人员有海外经历的比例为21.7%。科研院所和高校的科研人员参加国际学术团体的比例分别为4.1%、11.0%；最近三年曾在国际学术会议上宣读论文的比例分别为12.9%、34.8%；最近三年发表SCI论文的平均值分别为0.8篇、2.0篇。六是科技工作者对党和国家事业的支持程度进一步增强。调查显示，95.5%的科技工作者认为必须坚持党的领导，70.0%的科技工作者积极关注国家出台的政策方针。93.9%的科技工作者赞同“国家实施创新驱动发展战略，为科技工作者施展才华提供了更加广阔的天地”。同时，科技工作者的知识产权意识、对经济社会发展的关注程度明显提高，近三年中30.9%的科研人员获得过专利，高于2008年调查的21.5%；43.0%的科研人员有科研成果转化为产品或应用于生产，其中企业、科研院所、高校的科研人员有成果转化的比例分别为65.6%、47.1%和25.6%。总体来看，广大科技工作者拥护中国共产党的领导，热爱祖国和人民，忠诚于党和国家事业。2 科技评价导向、科技资源分配是科技工作者关注焦点调查显示，科技工作者对现行科技评价导向、科技资源分配和科研管理、职业发展空间等关系切身利益的问题反映较多，科技工作者生活压力大、平均健康状况不容乐观，幸福感还有待提高。一是对实现两个百年目标的信心还需进一步提振。对我国“在2020年全面建成小康社会”“在2049年建成富强、民主、文明、和谐的社会主义现代化国家”的发展目标，分别有34.7%、32.4%的科技工作者表示信心不足。对我国“到2020年进入创新型国家行列”“在2049年成为世界科技强国”的发展目标，分别有39.1%、33.6%的科技工作者表示信心不足，青年、高学历群体对国家未来发展目标的信心不足现象比较突出。二是对自身能力水平的判断并不乐观。74.1%的科研人员认为我国科技工作者的研究能力落后于发达国家，这一比例高于2008年的65.4%。69.6%的科研人员认为科技工作者队伍中不安心做科研的情况比较严重或非常严重，这一比例高于2008年的62.0%。此外，85.1%的科研人员认为我国原创性科技成果少，82.5%的科研人员认为关键技术自给率低。这种情况说明科技工作者队伍的创新自信还比较缺乏。三是认为科技评价导向不尽合理。调查表明，59.4%的科技工作者认为现行科技评价导向不合理，其中科研人员认为评价导向不合理的比例高达68.2%。以发表论文、承担科研项目数量为例，81.8%的科研人员表示发表论文对于完成考核要求非常重要或比较重要，近三年承担过项目的科研人员中，91.7%认为承担项目对完成业绩考核作用非常大或比较大。52.0%的科技工作者认为现行评价制度驱使造成学术不端行为频频出现。对现有科技奖励的社会影响，26.2%的科技工作者认为示范效应非常明显，同时11.6%认为负面效应非常明显。四是对科技资源配置和科研管理问题反映较多。对于政府的科技资源，28.4%的科技工作者认为分配结果不公平，26.6%认为分配过程不公平，25.4%认为资源使用效率不高。63.4%的科技工作者认为科技项目及经费管理存在不合理之处，其中科研人员持这种看法的比例达71.1%。科研人员反映在申报和承担财政项目时曾经遇到的突出问题包括：项目限定的人员费比例太低（59.7%）、申报周期过长（56.1%）、审批程序不透明（50.7%）、申报手续复杂（48.8%）、评审时拉关系走后门（45.4%）、资金到位不及时（36.1%）、结项验收走形式走过场（33.0%）、招标信息不公开（28.0%）、项目经费的违规使用或挪用（16.7%）。五是期待拓宽个人职业发展空间。调查发现，科技工作者对目前工作总体满意率为54.9%，其中职称、职务晋升（26.3%）、收入（25.2%）、单位学术氛围（32.3%）、单位组织进修培训（28.5%），20.0%的科技工作者明确表示对个人发展空间不满意。17.8%的科技工作者没有职称，比2008年调查高出9.6个百分点；其中大型企业18.5%、中小企业45.7%没有职称，远超过2008年的10.1%、20.9%。初级、中级、副高职称人员中分别有30.3%、33.8%、22.7%对职称职务晋升不满意。26.2%的科技工作者考虑过更换目前的职业或工作单位，大型企业、中小企业中这一比例分别为31.2%、30.2%，35岁以下青年群体则为30.1%，表现出相对较强的流动意愿。六是生活幸福感有待提高。调查表明，我国科技工作者2012年平均收入为74137元，比2007年的41159元增长了80%，略低于全国城镇单位就业人员平均工资的增幅（89%），有30.5%的科技工作者对自己的收入状况不满意。54.4%的科技工作者认为自己的社会地位在当地属于中下层或下层，感觉生活很幸福或比较幸福的不足四成（37.5%）。50.2%的科技工作者认为自己身体非常健康或比较健康，低于2008年调查的54.1%，另外38.1%认为一般，11.7%认为自己不健康，表明当前科技工作者队伍的平均健康状况不容乐观。44.4%的科技工作者感到压力大，其中大学教师、科研人员中感到压力大的比例更高，分别为55.2%、52.7%，49.1%的硕士、58.1%的博士感到压力大。3 激发科技工作者的创新热情、创造活力当前，我国正在实施创新驱动发展战略，推动以科技创新为核心的全面创新。发挥科技创新对经济社会发展的支撑和引领作用，必须深化科技体制改革，形成有利于出人才出成果的科技评价制度，必须改革科技资源分配制度，完善科技管理体制，不断激发科技工作者的创新热情。一要加强宣传教育，引导科技工作者践行社会主义核心价值观。目前构成我国科技工作者队伍的主体是新中国成立之后出生成长的中青年，近八成是在改革开放之后成长起来的，受教育程度和基本素质明显提高，同时思想意识多元、多样、多变的特点也十分显著，个人价值取向更为明显。应面向科技工作者开展有针对性的宣传教育活动，采用多种形式精心解读社会主义核心价值体系的丰富内涵，大力培育践行社会主义核心价值观，提高科技工作者的价值判断力。创新宣传教育的方式，以老一辈科学家为主题，通过主题展览、经典剧目、影视作品、传记作品等方式，开展有吸引力感染力的宣传活动，引发心灵共鸣，进一步增强科技工作者履行历史责任感和社会责任感的自觉性和坚定性。加强科学道德和学风建设，推动建立长效机制，使科研诚信真正成为对科技工作者的自觉要求和行为规范。二要改革科技评价制度，形成有利于出人才出成果的激励导向。积极改变现有人才评价中过度与论文、项目和经费数量挂钩的现象，鼓励科技工作者更加关注长远、关注经济社会和民生重大需求，努力做出有原始创新、解决重大发展问题的科技成果。确立用人单位在科技人才评价中的主体地位，建立分类评价体系，根据科技人才所从事的工作性质和岗位，确定相应的评价标准和方式，让从事基础研究、社会公益研究、应用研究、技术开发以及科研辅助、科技管理的各类人才，各尽其能、各得其所。尊重科研活动的客观规律，适当延长评价周期，简化评价程序，减少考核活动，鼓励科技人才持续研究和长期积累。注重发挥科技社团在科技人才评价中的基础作用，把科学精神、科学道德作为科技人才评价重要内容，纳入科技人才评价指标体系，推动营造理性质疑、学术民主、兼容并蓄、奖掖后学的良好氛围。三要改革科技资源配置方式，完善科研管理制度。加快科研资源配置方式改革，根据科技活动和人才成长的规律和特点，实行更具导向的支持方式，对基础研究、前沿高技术研究和社会公益类科研活动实行长期、稳定、充足的经费支持，对产业技术研发则充分发挥市场配置资源的决定性作用。深化科技计划管理改革，简化项目评审程序，加强事后评估，建立信用体系，提高管理效率，保障科技人才用于科研的时间。加大公共科技资源开放共享力度，重视对科研基础条件和数据等方面投入，鼓励和支持开放共享，完善国家科技报告体系建设，促进承担财政支持科研课题的科技工作者面向公众开展科普活动。加快实现科技计划管理过程公开透明，建立第三方监督机制，发挥科技社团等第三方机构客观、中立的作用，对科技管理全过程予以监督和评价评估。四要建立合理的薪酬体系和分配方式，调动科技工作者的积极性创造性。充分尊重科技工作者创造性劳动的价值，建立健全科研机构和高等学校岗位绩效工资制度，完善科研人员收入分配政策，确保优秀科技人才收入维持在有竞争力的水平。完善科研补贴制度，改革现有科研单位和高校的薪酬体系，提供有针对性的政策激励和福利保障。鼓励企业探索建立知识、技术等要素按贡献参与分配的制度，探索实行技术成果、知识产权折价、股权期权激励等科技人才激励方式。加大知识产权保护力度，强化知识产权、技术成果等对科技人才创新创业的激励作用，制定职务技术成果管理条例，提高技术成果转化和应用中主要发明人的收益比例。通过多种方式，改善青年科技人员的生活条件，减轻生活压力，提高待遇。五要大力培育科学文化和创新文化，营造良好的创新环境。着力推动科学文化建设，加大对优秀学术传统的研究和宣传力度，推动科技界进一步认同社会主义核心价值观，发挥科学共同体在培育科学文化中的基础和导向作用，大力弘扬科学精神，推动形成有利于创新的良好学术氛围。对高级研究人员实行学术年假制度，让他们有更多的机会进行学术交流，帮助他们舒缓工作学习压力。加大科普宣传力度，精心策划节目和报道内容，用科学知识、科学态度、科学思考引领社会思潮，巩固和壮大主流舆论，增强全社会公众的创新自信和对科技发展的支持理解，培育崇尚科学、勇于创新的社会价值观。广泛开展对优秀科技人物和创新团队优秀事迹的宣传，树立优秀典型，塑造科技工作者的良好社会形象，营造尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创造的良好氛围。六要组织开展多种形式的学术交流和举荐表彰，畅通科技工作者成长成才渠道。发挥学术交流对人才培养的促进作用，支持科技社团举办高端、前沿、跨学科学术交流活动，支持科技期刊提升质量和影响力，吸引国际科学组织在华召开国际一流学术会议，支持国内知名专家积极参与国际学术团体活动并争取担任领导职务。注重搭建多种形式、不同层次的合作交流平台，推动优秀人才拓展视野、提升能力。适应科技迅猛发展的形势要求，广泛开展面向科技工作者的继续教育，支持用人单位建立在职学习长效机制，鼓励科技工作者在“干中学”，不断提高科研水平和创新能力。改革科技奖励制度，坚持以用为本，充分发挥科技社团的同行评价作用，对科技工作者的学术水平、研究能力、科研产出和诚信状况作出客观评价，通过科学合理的奖励机制推动德才兼备的优秀人才脱颖而出，在合适的工作岗位、合适的专业领域、合适的条件保障支持下创造出更加丰硕的科技成果，创造更加辉煌的科技业绩。

2020年论文发表数量

中国疾病预防控制中心（简称中国疾控中心）成立于2002年1月23日[34][35]，是由中华人民共和国国家卫生健康委员会主管的实施国家级疾病预防控制与公共卫生技术管理和服务的公益事业单位。中心主要开展疾病预防控制、突发公共卫生事件应急、环境与职业健康、营养健康、老龄健康、妇幼健康、放射卫生和学校卫生等工作；组织制定国家公共卫生技术方案和指南，承担公共卫生相关卫生标准综合管理工作；开展传染病、慢性病、职业病、地方病、突发公共卫生事件和疑似预防接种异常反应监测及国民健康状况监测与评价；参与国家公共卫生应急准备和应对，组织制定食品安全事故流行病学调查和卫生处理相关技术规范；开展疾病预防控制、突发公共卫生事件应急、公众健康关键科学研究和技术开发；开展公共卫生专业领域的研究生教育、继续教育和相关专业技术培训等工作。[1]根据2020年7月官网显示，中国疾病预防控制中心有院士5人，其中中国科学院院士2人、中国工程院院士3人；有下属科研部门11个，有国家重点实验室1个，国家卫生计生委重点实验室3个，中心重点实验室3个。[2][3][4][5]2018年被中华全国总工会授予“全国五一劳动奖状”。[30]中文名中国疾病预防控制中心外文名Chinese Center for Disease Control and Prevention简称中国疾控中心·CDC创办时间1983年12月23日主管部门中华人民共和国国家卫生健康委员会

意味着我国科研水平又上了一个台阶。其科研成果为世界所认可，并且在世界范围各自领域发挥了实用价值。也反映了我国科教兴国、科技强国战略的显著成绩。

在之前推送的 《聊一聊10X genomics的技术发展史》 、 《单细胞ATAC和空间转录组的原理原来是这样》 中，我们聊完了10X公司至今的发展历程。如今这么火热的10X genomics，都能发怎样的文章， 适用于怎样的研究呢？我们一起来看看吧。 10x genomics至今（2020年5月）发文特点 1. 概况 前面我们提到10X 单细胞技术的发展历史，以及它在同类技术中的优势。以下是2017年以来到2020年5月，每个季度10x genomics技术发表论文的数量，基本处于加速增长的趋势，并且正在渗透到很多原来单细胞技术没有涉及的研究领域。 接下来我们看看10x genomics的产品目前主要涉及哪些研究领域。因为10X genomics是单细胞领域目前市场占有量最高的技术，从10X genomics发文的特点也基本可以看出整个领域发展的情况。 图1 10X genomics技术每个季度发文章的数量 2. 单细胞转录组 截至2020年5月，一共发文728篇，果然是最最热门的方向，荣登10x genomics各个产品之首。 从研究方向看上，发育生物学、免疫、神经生物学、肿瘤是排名靠前的方向，这和我们平时遇到的高频研究方向基本吻合。另外，作为一个新兴的领域，10X 单细胞转录组检测到细胞多，数据庞大，信息复杂，对数据分析带来诸多困难，因此算法类的文章（Computational method）也高达76篇。对非生物信息背景的老师来说，如果选择外包公司进行相关研究，选择一家专业性强，售后好的公司就显得尤为重要。 从物种上看，小鼠和人牢牢占据主流。毕竟人类医学研究还是生物领域的最大热门，小鼠也是头号模式动物。其他“飞禽走兽”已经慢慢都有涉及，但比较少的是植物（这里只有两例拟南芥的文章）。主要原因在我们下文也会提起——植物因为细胞壁的存在，制备单细胞悬液的难度更大，从而限制了大规模应用。不过这些困难也已经慢慢在摸索中被克服，目前已经有若干客户在基迪奥成功制备了植物原生质体的单细胞悬液，正进行后续分析中。 从组织类型上看，研究内容几乎涵盖了动物体内大部分组织器官，尤其在脑、血液、实体瘤、肺等四类样本发文的数量都已经超过50篇。所以，后续在人、小鼠领域没有任何实验设计，仅仅对此类已被大量研究的热门组织直接进行测序是发不了好文章的。所以，对已被大量文献报道的热门组织开展研究，个性化的实验设计尤为重要，这部分内容在之后会展开论述。当然，对于冷门的组织或者没有文献报道过的物种（例如大部分植物），只要成功测到数据，任何结果都是创新，则可以较少考虑复杂的实验设计问题。 在已发表的文献上看，截至2020年，10X单细胞转录组的文章依然很大比例发表在高分的主流期刊上。但这样的新技术红利不会一直持续下去，所以对于关注新技术的老师，还是早关注，早启动，早发文章才能保证有好的产出。 图2 10x单细胞转录组文章涉及的领域方向 （注意，分类上会有重复，比如研究方向涉及两个，所以细分之和会超过总数） 3. 10x 免疫组库（VDJ-seq） 截至2020年5月，一共发文56篇。这是仅次于10X RNA-seq的热点方向，因为很多关心免疫细胞的老师会进行10X RNA-seq的时候，配对进行scVDJ-seq。但目前10X scVDJ-seq标准化试剂盒只针对人和小鼠，其他物种的用户如果想做只能自己去设计定制探针系统（显然难度比较大），这限制了其他动物利用该技术开展研究。10X scVDJ-seq因为通常需要先分类淋巴细胞（T/B细胞）然后进行检测，目前最多是对血液开展研究，其次是研究肿瘤浸润的淋巴细胞，其他组织则目前研究报道还比较少，不少空白还留着大家去补充。 图3 10x单细胞免疫组文章涉及的领域方向 4. 空间转录组(ST-seq) 截至2020年5月，一共发文19篇。从发表文章上看，居然排名第一的是Scientific Report，实在太“辣眼睛”了：这么好的技术，暴殄天物啊。不过不用激动，这个技术其实直到2019年才被10X genomics公司收购，当年年底优化升级后推出。再此之前，这个技术所属的瑞典公司Spatial Tranomics一直不温不火的，发文章大部分也是一些瑞典的研究机构自己在玩。 我推测（没有仔细调研过）这个技术就是瑞典研究机构自己开发的技术，然后搞了商业化公司Spatial Tranomics。由于是自己的技术，成本很低，发文章就不挑剔，随心所欲。 所以，文章要么是CNS(或者高水平的nature biotechnology, nature plant等这个高水平的子刊），要么时不时在Scientific Report水一把。不过随着空间转录技术升级后2020年全面推出，“10X ST-seq+10X RNA-seq”的套路肯定又会爆出一批高水平的文章。 图4 10x单细胞ATAC-seq文章涉及的领域方向 5. 10X ATAC-seq 截至2020年5月，一共发文12篇文章，数量还不多。而且，其中有近一半（5篇）是涉及生物信息分析方法探索的文章。这是由于对单细胞ATAC-seq这种信息庞大，噪音复杂的数据，应该如何分析还有很多值得探索的地方。 图5 10x单细胞ATAC-seq文章涉及的领域方向 从以上介绍，你可能已经发现，10X单细胞相关的转录调控组学技术目前主要围绕模式生物开展。那么10x单细胞技术是否可以研究非模式物种呢？ 10X 单细胞技术可以检测哪些RNA以及应用于哪些物种 1. 10X单细胞技术是否需要参考基因组 以比较代表性的10X RNA-seq、VDJ-seq、ATAC-seq和ST-seq(空间转录组)来说。VDJ-seq受限于试剂只针对人和小鼠开发，因此其他物种目前无法开展商业化的服务。ATAC-seq作为检测基因组开放性的技术，其检测的区域大部分为非编码区，因此参考基因组不但必须要有，而且参考基因组的质量对ATAC-seq的影响非常大。 而对于RNA-seq或者ST-seq，本质上就是转录组，研究的目标分子是带ployA尾巴的RNA。因此，并非必须要有参考基因，只要有质量足够好的参考转录本就可以了。下来，我们重点剖析下10X RNA-seq和ST-seq的应用需求。 2. 10X RNA-seq/ST-seq可以检测哪些类型的RNA 从上文介绍，我们可以知道10X RNA-seq和ST-seq（空间转录组）依赖于围绕ployA结构开展扩增。那么我们分析一下10X RNA-seq/ST-seq可以检测哪些RNA。 （1）mRNA 由于真核生物mRNA都有ployA结构，所以理论上mRNA就是10X RNA-seq/ST-seq主要的检测目标。当然，由于只是扩增mRNA 3‘端或者5‘端的一小段用于定量，所以并不能能用于分析可变剪切。 （2）lncRNA 高等生物的LncRNA只有一部分有ployA结构（另外一部分自然没有），因此10X RNA-seq/ST-seq只能检测这些有ployA结构的lncRNA。另外，由于lncRNA表达量普遍毕竟低，而10X RNA-seq/ST-seq这类大规模单细胞/准单细胞测序的技术，对低丰度mRNA分子的检测能力比较弱，因此结果中lncRNA的数量将比较少。 （3）其他RNA 近年来研究大热的环状RNA由于没有ployA结构，因此不在10X RNA-seq/ST-seq的检测范围内。同样的，其他类型的小RNA，例如miRNA，也是10X RNA-seq/ST-seq无法检测的。 3. 10X RNA-seq/ST-seq可以用于哪些物种研究 10X RNA-seq/ST-seq质上就是转录组测序。某个物种是否可以用10X RNA-seq/ST-seq开展转录组研究，需要考虑两个方面的问题： （1）实验层面的问题 对于10X RNA-seq来说，主要考虑该物种是否可以制备单细胞或单细胞核悬液？大部分高等动物/植物的样本理论上都满足这个要求。而对于10X ST-seq主要要考虑该物种是否可以制作切片，以及切片中的组织是否可以被顺利解离释放RNA。对某些植物来说，在无法制作单细胞悬液的情况下，制作切片进行空间转录组测序或许是更可行的研究切入方式。这些技术的具体的实验方法，我们在后续章节讨论。 另外，细菌的细胞太小，且没有ployA结构，自然不适合10X genomics的检测。 （2）分析层面的问题 同常规RNA-seq一样，10X RNA-seq/ST-seq需要将测序数据比对到作为参考的基因组，才能实现对基因的定量。那么参考基因组是影响分析结果的主要问题。10X RNA-seq/ST-seq由于只对转录本的3‘端或者5‘端进行测序，然后通过比对参考基因组实现对RNA的定量。那么，这要求用于作为参考的基因组要有较高的质量。因为如果参考基因组组装质量差，基因注释不完整，那么会影响测序结果的比对以及基因定量。 基于参考基因组，我们可以分为3种情况： 1）参考基因组质量很高 比如，人类、小鼠、拟南芥、水稻等，参考基因组质量高，基因组注释都优化了很多版本了，开展10X RNA-seq/ST-seq分析自然没有问题了。 2）参考基因组质量值得怀疑 这10年来，基于二代测序组装技术的发展，很多非模式生物的参考基因组已经被发表。但实际上由于预算或急着发表等诸多因素，这些已经发表的基因组质量参差不齐。比如，很多基因组在注释的时候，只有CDS区注释，而缺乏5‘UTR或者3‘UTR区。而10X RNA-seq/ST-seq检测的是RNA的5’端或者3‘端序列，其实大部分就是5’UTR或者3‘UTR序列。如果参考基因组没有将UTR区域注释出来，自然就会影响测序结果的比对和定量。 所以，对哪些组装组质量较差的物种，如果比对率异常（比对在基因区的数据偏少），可以考虑人为对基因组注释文件的5’UTR区或者3‘UTR区进行延伸，这样可能会改善比对和定量的结果。另外，如果预算许可，可以考虑在实验设计中加入一些常规转录组或者3代全长转录组，用于优化参考基因组的注释（不过，10X RNA-seq/ST-seq这么贵的技术都用上了，好像也不会在乎多测几个常规转录组了吧）。 3）没有参考基因组 没有参考基因组当然没法做比对和定量，也就无法开展10X RNA-seq/ST-seq分析。对于没有参考基因组的物种，从而组装一个基因组费用比较高且周期比较长。对于无参考基因组的物种，如果老师很想进行10X RNA-seq/ST-seq研究，那么也可以考虑对转录组数据进行拼接，构建一个转录本参考用于10X RNA-seq/ST-seq数据的比对和定量。 但如果采用转录组de novo拼接构建转录组，一定要注意3个问题： a）一定要使用三代测序进行转录组拼接而非二代测序 基于常规的二代测序结果的 de novo 拼接获得的转录本大部分是不完整的，大概率缺失UTR区的序列，所以基于常规二代测序拼接的 de novo 转录组参考序列集并不适合用于作为10X RNA-seq/ST-seq的参考库。唯一合适的方法应该是基于三代全长转录组测序技术进行 de novo 拼接，去获得完整的转录本全长序列，才适合作为10X RNA-seq/ST-seq的参考库。 b）三代转录组较低的基因检出率需要数据量做保障 我们做过的大量有参考基因组物种三代转录组测序数据表明，三代全长转录组对基因的检出率平均在40%（即基因组如果有2万个基因，但三代全长转录组平均只能检出8000个基因）。这主要原因三代全长转录组只有获得mRNA全长，被算一个有效检出的完整转录本。但在全部数据里，全长转录本所占的比例并不高，尤其对低丰度基因的转录本漏检较多。 为了保证三代全长转录组能够较多检测低丰度的转录本，以保证 de novo 拼接的转录组参考集涵盖更多的基因，可以考虑适当加大测序的数据量（现在三代测序也比较便宜了）。 c） de novo 参考转录组冗余度的影响 de novo 从头拼接的结果有一个比较麻烦的问题是序列冗余度比较大，即同一个基因的多个可变剪切同时被检测和拼接出来。这会导致10X genomics数据进行比对时，多重比对（即一条测序的reads会比对上多个转录本）比例比较大。而多重比对的reads在10X RNA-seq/ST-seq定量的时候，默认要被丢弃。 所以，对于 de novo 拼接来源的转录本需要适当进行去冗余处理，从而减少多重比对的影响，提高数据量的有效率。在无参考转录组 de novo 拼接方面，基迪奥有非常丰富的项目经验。在已有的案例中，我们已经证明了无参考转录组 de novo 拼接结果在进行适当优化后，可以作为10X RNA-seq/ST-seq的参考。 参考文献 [1] Svensson V, Vento-Tormo R, Teichmann S A. Exponential scaling of single-cell RNA-seq in the past decade[J]. Nature protocols, 2018, 13(4): 599. [2] Rosenberg A B, Roco C M, Muscat R A, et al. Single-cell profiling of the developing mouse brain and spinal cord with split-pool barcoding[J]. Science, 2018, 360(6385): 176-182. [3] Macosko EZ, Basu A, Satija R, Nemesh J et al. Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell 2015 May 21;161(5):1202-1214 [4] CytoSeq: Fan H. C., Fu G. K. and Fodor S. P. (2015) Expression profiling. Combinatorial labeling of single cells for gene expression cytometry. Science 347: 1258367 [5] Birey F, Andersen J, Makinson C D, et al. Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids[J]. Nature, 2017, 545(7652): 54-59. [6]单细胞在线课堂： 转自 风很大的10x genomics到底能发怎样的文章？_研究 (sohu.com)

疾控中心委员会是事业单位。中国疾病预防控制中心（简称中国疾控中心）成立于2002年1月23日[34][35]，是由中华人民共和国国家卫生健康委员会主管的实施国家级疾病预防控制与公共卫生技术管理和服务的公益事业单位。中心主要开展疾病预防控制、突发公共卫生事件应急、环境与职业健康、营养健康、老龄健康、妇幼健康、放射卫生和学校卫生等工作；组织制定国家公共卫生技术方案和指南，承担公共卫生相关卫生标准综合管理工作

2020年cns发表论文数量

在之前推送的 《聊一聊10X genomics的技术发展史》 、 《单细胞ATAC和空间转录组的原理原来是这样》 中，我们聊完了10X公司至今的发展历程。如今这么火热的10X genomics，都能发怎样的文章， 适用于怎样的研究呢？我们一起来看看吧。 10x genomics至今（2020年5月）发文特点 1. 概况 前面我们提到10X 单细胞技术的发展历史，以及它在同类技术中的优势。以下是2017年以来到2020年5月，每个季度10x genomics技术发表论文的数量，基本处于加速增长的趋势，并且正在渗透到很多原来单细胞技术没有涉及的研究领域。 接下来我们看看10x genomics的产品目前主要涉及哪些研究领域。因为10X genomics是单细胞领域目前市场占有量最高的技术，从10X genomics发文的特点也基本可以看出整个领域发展的情况。 图1 10X genomics技术每个季度发文章的数量 2. 单细胞转录组 截至2020年5月，一共发文728篇，果然是最最热门的方向，荣登10x genomics各个产品之首。 从研究方向看上，发育生物学、免疫、神经生物学、肿瘤是排名靠前的方向，这和我们平时遇到的高频研究方向基本吻合。另外，作为一个新兴的领域，10X 单细胞转录组检测到细胞多，数据庞大，信息复杂，对数据分析带来诸多困难，因此算法类的文章（Computational method）也高达76篇。对非生物信息背景的老师来说，如果选择外包公司进行相关研究，选择一家专业性强，售后好的公司就显得尤为重要。 从物种上看，小鼠和人牢牢占据主流。毕竟人类医学研究还是生物领域的最大热门，小鼠也是头号模式动物。其他“飞禽走兽”已经慢慢都有涉及，但比较少的是植物（这里只有两例拟南芥的文章）。主要原因在我们下文也会提起——植物因为细胞壁的存在，制备单细胞悬液的难度更大，从而限制了大规模应用。不过这些困难也已经慢慢在摸索中被克服，目前已经有若干客户在基迪奥成功制备了植物原生质体的单细胞悬液，正进行后续分析中。 从组织类型上看，研究内容几乎涵盖了动物体内大部分组织器官，尤其在脑、血液、实体瘤、肺等四类样本发文的数量都已经超过50篇。所以，后续在人、小鼠领域没有任何实验设计，仅仅对此类已被大量研究的热门组织直接进行测序是发不了好文章的。所以，对已被大量文献报道的热门组织开展研究，个性化的实验设计尤为重要，这部分内容在之后会展开论述。当然，对于冷门的组织或者没有文献报道过的物种（例如大部分植物），只要成功测到数据，任何结果都是创新，则可以较少考虑复杂的实验设计问题。 在已发表的文献上看，截至2020年，10X单细胞转录组的文章依然很大比例发表在高分的主流期刊上。但这样的新技术红利不会一直持续下去，所以对于关注新技术的老师，还是早关注，早启动，早发文章才能保证有好的产出。 图2 10x单细胞转录组文章涉及的领域方向 （注意，分类上会有重复，比如研究方向涉及两个，所以细分之和会超过总数） 3. 10x 免疫组库（VDJ-seq） 截至2020年5月，一共发文56篇。这是仅次于10X RNA-seq的热点方向，因为很多关心免疫细胞的老师会进行10X RNA-seq的时候，配对进行scVDJ-seq。但目前10X scVDJ-seq标准化试剂盒只针对人和小鼠，其他物种的用户如果想做只能自己去设计定制探针系统（显然难度比较大），这限制了其他动物利用该技术开展研究。10X scVDJ-seq因为通常需要先分类淋巴细胞（T/B细胞）然后进行检测，目前最多是对血液开展研究，其次是研究肿瘤浸润的淋巴细胞，其他组织则目前研究报道还比较少，不少空白还留着大家去补充。 图3 10x单细胞免疫组文章涉及的领域方向 4. 空间转录组(ST-seq) 截至2020年5月，一共发文19篇。从发表文章上看，居然排名第一的是Scientific Report，实在太“辣眼睛”了：这么好的技术，暴殄天物啊。不过不用激动，这个技术其实直到2019年才被10X genomics公司收购，当年年底优化升级后推出。再此之前，这个技术所属的瑞典公司Spatial Tranomics一直不温不火的，发文章大部分也是一些瑞典的研究机构自己在玩。 我推测（没有仔细调研过）这个技术就是瑞典研究机构自己开发的技术，然后搞了商业化公司Spatial Tranomics。由于是自己的技术，成本很低，发文章就不挑剔，随心所欲。 所以，文章要么是CNS(或者高水平的nature biotechnology, nature plant等这个高水平的子刊），要么时不时在Scientific Report水一把。不过随着空间转录技术升级后2020年全面推出，“10X ST-seq+10X RNA-seq”的套路肯定又会爆出一批高水平的文章。 图4 10x单细胞ATAC-seq文章涉及的领域方向 5. 10X ATAC-seq 截至2020年5月，一共发文12篇文章，数量还不多。而且，其中有近一半（5篇）是涉及生物信息分析方法探索的文章。这是由于对单细胞ATAC-seq这种信息庞大，噪音复杂的数据，应该如何分析还有很多值得探索的地方。 图5 10x单细胞ATAC-seq文章涉及的领域方向 从以上介绍，你可能已经发现，10X单细胞相关的转录调控组学技术目前主要围绕模式生物开展。那么10x单细胞技术是否可以研究非模式物种呢？ 10X 单细胞技术可以检测哪些RNA以及应用于哪些物种 1. 10X单细胞技术是否需要参考基因组 以比较代表性的10X RNA-seq、VDJ-seq、ATAC-seq和ST-seq(空间转录组)来说。VDJ-seq受限于试剂只针对人和小鼠开发，因此其他物种目前无法开展商业化的服务。ATAC-seq作为检测基因组开放性的技术，其检测的区域大部分为非编码区，因此参考基因组不但必须要有，而且参考基因组的质量对ATAC-seq的影响非常大。 而对于RNA-seq或者ST-seq，本质上就是转录组，研究的目标分子是带ployA尾巴的RNA。因此，并非必须要有参考基因，只要有质量足够好的参考转录本就可以了。下来，我们重点剖析下10X RNA-seq和ST-seq的应用需求。 2. 10X RNA-seq/ST-seq可以检测哪些类型的RNA 从上文介绍，我们可以知道10X RNA-seq和ST-seq（空间转录组）依赖于围绕ployA结构开展扩增。那么我们分析一下10X RNA-seq/ST-seq可以检测哪些RNA。 （1）mRNA 由于真核生物mRNA都有ployA结构，所以理论上mRNA就是10X RNA-seq/ST-seq主要的检测目标。当然，由于只是扩增mRNA 3‘端或者5‘端的一小段用于定量，所以并不能能用于分析可变剪切。 （2）lncRNA 高等生物的LncRNA只有一部分有ployA结构（另外一部分自然没有），因此10X RNA-seq/ST-seq只能检测这些有ployA结构的lncRNA。另外，由于lncRNA表达量普遍毕竟低，而10X RNA-seq/ST-seq这类大规模单细胞/准单细胞测序的技术，对低丰度mRNA分子的检测能力比较弱，因此结果中lncRNA的数量将比较少。 （3）其他RNA 近年来研究大热的环状RNA由于没有ployA结构，因此不在10X RNA-seq/ST-seq的检测范围内。同样的，其他类型的小RNA，例如miRNA，也是10X RNA-seq/ST-seq无法检测的。 3. 10X RNA-seq/ST-seq可以用于哪些物种研究 10X RNA-seq/ST-seq质上就是转录组测序。某个物种是否可以用10X RNA-seq/ST-seq开展转录组研究，需要考虑两个方面的问题： （1）实验层面的问题 对于10X RNA-seq来说，主要考虑该物种是否可以制备单细胞或单细胞核悬液？大部分高等动物/植物的样本理论上都满足这个要求。而对于10X ST-seq主要要考虑该物种是否可以制作切片，以及切片中的组织是否可以被顺利解离释放RNA。对某些植物来说，在无法制作单细胞悬液的情况下，制作切片进行空间转录组测序或许是更可行的研究切入方式。这些技术的具体的实验方法，我们在后续章节讨论。 另外，细菌的细胞太小，且没有ployA结构，自然不适合10X genomics的检测。 （2）分析层面的问题 同常规RNA-seq一样，10X RNA-seq/ST-seq需要将测序数据比对到作为参考的基因组，才能实现对基因的定量。那么参考基因组是影响分析结果的主要问题。10X RNA-seq/ST-seq由于只对转录本的3‘端或者5‘端进行测序，然后通过比对参考基因组实现对RNA的定量。那么，这要求用于作为参考的基因组要有较高的质量。因为如果参考基因组组装质量差，基因注释不完整，那么会影响测序结果的比对以及基因定量。 基于参考基因组，我们可以分为3种情况： 1）参考基因组质量很高 比如，人类、小鼠、拟南芥、水稻等，参考基因组质量高，基因组注释都优化了很多版本了，开展10X RNA-seq/ST-seq分析自然没有问题了。 2）参考基因组质量值得怀疑 这10年来，基于二代测序组装技术的发展，很多非模式生物的参考基因组已经被发表。但实际上由于预算或急着发表等诸多因素，这些已经发表的基因组质量参差不齐。比如，很多基因组在注释的时候，只有CDS区注释，而缺乏5‘UTR或者3‘UTR区。而10X RNA-seq/ST-seq检测的是RNA的5’端或者3‘端序列，其实大部分就是5’UTR或者3‘UTR序列。如果参考基因组没有将UTR区域注释出来，自然就会影响测序结果的比对和定量。 所以，对哪些组装组质量较差的物种，如果比对率异常（比对在基因区的数据偏少），可以考虑人为对基因组注释文件的5’UTR区或者3‘UTR区进行延伸，这样可能会改善比对和定量的结果。另外，如果预算许可，可以考虑在实验设计中加入一些常规转录组或者3代全长转录组，用于优化参考基因组的注释（不过，10X RNA-seq/ST-seq这么贵的技术都用上了，好像也不会在乎多测几个常规转录组了吧）。 3）没有参考基因组 没有参考基因组当然没法做比对和定量，也就无法开展10X RNA-seq/ST-seq分析。对于没有参考基因组的物种，从而组装一个基因组费用比较高且周期比较长。对于无参考基因组的物种，如果老师很想进行10X RNA-seq/ST-seq研究，那么也可以考虑对转录组数据进行拼接，构建一个转录本参考用于10X RNA-seq/ST-seq数据的比对和定量。 但如果采用转录组de novo拼接构建转录组，一定要注意3个问题： a）一定要使用三代测序进行转录组拼接而非二代测序 基于常规的二代测序结果的 de novo 拼接获得的转录本大部分是不完整的，大概率缺失UTR区的序列，所以基于常规二代测序拼接的 de novo 转录组参考序列集并不适合用于作为10X RNA-seq/ST-seq的参考库。唯一合适的方法应该是基于三代全长转录组测序技术进行 de novo 拼接，去获得完整的转录本全长序列，才适合作为10X RNA-seq/ST-seq的参考库。 b）三代转录组较低的基因检出率需要数据量做保障 我们做过的大量有参考基因组物种三代转录组测序数据表明，三代全长转录组对基因的检出率平均在40%（即基因组如果有2万个基因，但三代全长转录组平均只能检出8000个基因）。这主要原因三代全长转录组只有获得mRNA全长，被算一个有效检出的完整转录本。但在全部数据里，全长转录本所占的比例并不高，尤其对低丰度基因的转录本漏检较多。 为了保证三代全长转录组能够较多检测低丰度的转录本，以保证 de novo 拼接的转录组参考集涵盖更多的基因，可以考虑适当加大测序的数据量（现在三代测序也比较便宜了）。 c） de novo 参考转录组冗余度的影响 de novo 从头拼接的结果有一个比较麻烦的问题是序列冗余度比较大，即同一个基因的多个可变剪切同时被检测和拼接出来。这会导致10X genomics数据进行比对时，多重比对（即一条测序的reads会比对上多个转录本）比例比较大。而多重比对的reads在10X RNA-seq/ST-seq定量的时候，默认要被丢弃。 所以，对于 de novo 拼接来源的转录本需要适当进行去冗余处理，从而减少多重比对的影响，提高数据量的有效率。在无参考转录组 de novo 拼接方面，基迪奥有非常丰富的项目经验。在已有的案例中，我们已经证明了无参考转录组 de novo 拼接结果在进行适当优化后，可以作为10X RNA-seq/ST-seq的参考。 参考文献 [1] Svensson V, Vento-Tormo R, Teichmann S A. Exponential scaling of single-cell RNA-seq in the past decade[J]. Nature protocols, 2018, 13(4): 599. [2] Rosenberg A B, Roco C M, Muscat R A, et al. Single-cell profiling of the developing mouse brain and spinal cord with split-pool barcoding[J]. Science, 2018, 360(6385): 176-182. [3] Macosko EZ, Basu A, Satija R, Nemesh J et al. Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell 2015 May 21;161(5):1202-1214 [4] CytoSeq: Fan H. C., Fu G. K. and Fodor S. P. (2015) Expression profiling. Combinatorial labeling of single cells for gene expression cytometry. Science 347: 1258367 [5] Birey F, Andersen J, Makinson C D, et al. Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids[J]. Nature, 2017, 545(7652): 54-59. [6]单细胞在线课堂： 转自 风很大的10x genomics到底能发怎样的文章？_研究 (sohu.com)

2020年，中国卓越科技论文共计46.38万篇，比2019年增加19.8%，其中卓越国际科技论文21.60万篇，卓越国内科技论文24.78万篇。卓越论文数量最多的学科是临床医学，化学，电子、通信与自动控制、生物学。

国际论文被引用次数统计，中国在材料科学、化学、计算机科学、工程技术等4个领域排在世界第1位，与上年度相比，增加了计算机科学领域。

说到期刊，很多同学还不知道如何发表期刊论文，期刊按等级分：普通、核心、C刊。目前，收费期刊未必就比免费期刊更好发表。有一些免费期刊会比收费期刊更好发表。投稿方式主要是电子邮箱或者是在线投稿。

不仅如此，我国国际顶尖期刊论文数量升至世界第2位。2020年被引次数超过10万次且影响因子超过30的国际期刊有15种，共发表论文2.55万篇，其中，中国发表1833篇学术论文和述评文章，排在世界第2位，比2019年上升2位。

2020年，我国的国际顶尖期刊论文数量排名世界第二，比2019年上升两位。我国国际合著论文数量继续增长，进入世界本学科前列的中国科技期刊数量增加，国际显示度进一步增强，中国科技期刊学术影响水平有了明显的提升。

通过与国际重要信息服务机构和国际出版机构的合作，将论文集中链接和精准推送给国际同行。为中文发表的论文、作者和中文学术期刊融入国际学术共同体提供了一条高效渠道。

与此同时，2020年，我国作者参与发表的论文中，作者数超过100人且合作机构数大于50个的论文有485篇，涉及主题有：粒子与场物理、天文与天体物理、多学科物理研究、核物理研究等。

国际访问用户主要来自国际大学和科研单位，例如：美国的康奈尔大学、哈佛大学等，英国的剑桥大学、伦敦大学、牛津大学等，以及一些著名的国家实验室等。

根据最新公布的数据，2022年各国的SCI（Science Citation Index）论文数量如下：1. 中国：617,000篇2. 美国：416,000篇3. 印度：135,000篇4. 日本：103,000篇5. 英国：97,000篇6. 德国：96,000篇7. 韩国：75,000篇8. 法国：63,000篇9. 加拿大：43,000篇10. 意大利：42,000篇其中，中国以远超其他国家的数量位居首位，显示出其强大的科研实力和发展潜力。美国虽然在总数上落后于中国，但其高水平学术论文数量依然居世界领先水平。其他国家的SCI数量也在不断增长，说明全球科学技术的发展正在日益加速。这些数据反映了各国重视科学技术研究的态度和努力，也预示着未来科技创新的前景十分广阔。

意味着我国科研水平又上了一个台阶。其科研成果为世界所认可，并且在世界范围各自领域发挥了实用价值。也反映了我国科教兴国、科技强国战略的显著成绩。

2020年发表的论文数量

我觉得这一排名的意义就是我国的期刊研究是非常值得肯定的，也代表着也非常的优秀的成果，中国的学者是很厉害的，教育成果也是非常的显著的，学生们都是很出众的。

在2022年，各国的SCI数量将有所增长。根据统计，中国将拥有最多的SCI文献，其数量将超过2.5万篇，美国将拥有约2.2万篇SCI文献，而德国和日本分别将拥有约1.5万篇和1.2万篇SCI文献。此外，加拿大、法国、英国、意大利、韩国和印度也将拥有大量SCI文献，各自的数量将在1万篇以上。随着人口老龄化和全球化的推进，未来各国关于科学研究和发展的投资也将不断增加，因此，2022年各国的SCI数量将进一步增加。

第一，我国的顶尖科学家非常多，第二，他们在各个领域都有很多发现，第三，我国的科学技术水平在国际上处于领先，第四，中国人最善于写论文，第五，论文水平很高。

根据最新公布的数据，2022年各国的SCI（Science Citation Index）论文数量如下：1. 中国：617,000篇2. 美国：416,000篇3. 印度：135,000篇4. 日本：103,000篇5. 英国：97,000篇6. 德国：96,000篇7. 韩国：75,000篇8. 法国：63,000篇9. 加拿大：43,000篇10. 意大利：42,000篇其中，中国以远超其他国家的数量位居首位，显示出其强大的科研实力和发展潜力。美国虽然在总数上落后于中国，但其高水平学术论文数量依然居世界领先水平。其他国家的SCI数量也在不断增长，说明全球科学技术的发展正在日益加速。这些数据反映了各国重视科学技术研究的态度和努力，也预示着未来科技创新的前景十分广阔。