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不用做实验、数据挖掘、写综述也能发SCI

2018-07-06 23:44

  想发SCI,到底有多么难?做实验,保证成功,分析结果,保证数据可靠,写文章,保证结构合理,回复审稿,保证严谨,这一环一环下来,想发篇SCI还是挺难的,但有那种不做实验,也不做数据挖掘,写一篇SCI,而且这SCI还不是综述的吗?答案是:当然!我们来看看下面这篇文章的套路。

  顾名思义,文章讲的是登革病毒在中国大陆的时空特征,针对1978年到2011年全基因组进行研究。

  首先,因为登革病毒有四个血清型,于是从GenBank分别下载四个血清型的序列若干个,共获得40条登革病毒的全序列。然后利用MEGA系列软件对这些序列进行进化分析、亲缘关系、遗传距离分析,接着对这些序列不同型别之间的氨基酸突变率计算,最后利用软件进行序列之间的同源重组分析。得到以下的结果:

  将从GenBank上下载的19株Ⅰ型登革病毒进行分析,全部的开放阅读框所编码的结构蛋白和非结构蛋白分别画进化树,发现不同的编码蛋白基因所画出的进化树株型之间的亲缘关系不一致,由于这些株型分别来自不同年份的中国大陆不同地区,说明没有一个编码蛋白区域的进化关系能够代表中国大陆地区DENV-1病毒的分子特征。(下图仅列出部分区域进化树)。

  同理,将从GenBank上下载的11株Ⅱ型登革病毒进行分析,全部的开放阅读框所编码的结构蛋白和非结构蛋白分别画进化树,发现不同的编码蛋白基因所画出的进化树株型之间的亲缘关系不一致,由于这些株型分别来自不同年份的中国大陆不同地区,说明没有一个编码蛋白区域的进化关系能够代表中国大陆地区DENV-2病毒的分子特征。由于文中用到的DENV-3和DENV-4株数量有限,不做上述进化树分析。

  DENV-1和DENV-2之间的进化距离分析,本分析用到的软件同样是MEGA,在构建进化树的过程中,根据进化树枝的长短,有选择性地数值化他们之间进化亲缘关系,得到下图的结果,结果表明其中一个编码蛋白(E)具有易突变性。

  登革病毒四个型别之间氨基酸突变的频率分析,将各株型的碱基翻译成蛋白质,进行比对,发现有些位点的突变导致同义突变或者非同义突变,计算出同义突变在某些蛋白编码区的频率,如下图,表明一些地区,地理位置较近的地方,比如广州和佛山相互之间的同义突变频率较高。

  最后进行同源重组分析,文中用到的同源重组分析是‘‘DataMonkey’’的在线网站,基因重组是病毒进化的一个重要机制,通过基因重组,病毒可以产生大量的遗传变异,其速度明显高于仅仅由突变造成的变异。为揭示基因重组等遗传机制在某些基因进化中的作用,作者进行同源重组分析,结果得到部分序列之间存在同源重组信号,但大部分之间是不存在同源重组信号的。

  综上,整篇文章结束。我们可以看出文章脉络非常清晰,而且所涉及到的分析都非常简单易行,总结下来,要完成这样一篇SCI,需要做这几个方面的工作:

  1.明确题目。主要是跟流行病有挂钩,比如乙型脑炎在中国大陆1998年-2016年的株系分子特征、轮状病毒近年来在中国的流行、寨卡病毒在中国输入情况及分子特征分析等等,明确主题也就有了文章的大方向。

  2.序列搜索。可通过查找文献或者是NCBI上序列,一般搜索以“某流行病+outbreak”为关键点,出来的文章根据信息分类,找到的序列整理好。

  3.序列分析。这部分所涉及到的软件较多,小编推荐进化分析的MEGA、选择压力分析的DataMonkey、同源重组分析的SimPlot、二级结构的在线网站,这些软件都是非常简易入门级的软件,直接百度搜索某软件如何使用,便能找到操作步骤,真的是手把手教会你简易的分析,但这些结果也足以支撑SCI的结果部分。按照套路自然就水到渠成。

  不用做实验,不用做麻烦的数据挖掘,也能写一篇不是综述的SCI,赶快试试吧!返回搜狐,查看更多