如果您在从事生物医学方面的研究，并且有发顶刊的想法，下面这篇内容会给你思路和方法
一：机器学习在蛋白质组学实践应用专题
二：机器学习在代谢组学实践应用专题
三：深度学习在基因组学实践应用专题
四：机器学习在微生物组学时间应用专题
一：机器学习在蛋白质组学实践应用
1.人工智能早已在生物医学领域被广泛应用。在蛋白质组领域，人工智能也逐渐渗透到了蛋白质组的基础鉴定、定量技术，以及质谱信息和临床研究相结合的数据挖掘中。
2.蛋白质组学+AI，会不会是下一个研究焦点？
答案是：会是的！
3.医学TOP期刊Nature Medicine（影响因子: 87.241）
JACC杂志上（IF 24.094）.......
能够快速运用到自己的科研项目和课题上，助力学员发表Nature、Science、Cell等正刊及子刊！（在新技术加持下，用更少的经费，发更高质量的文章。
二：机器学习在代谢组学
代谢组学是通过比较对照组和实验组，以寻找代谢谱差异的研究方法，近年来，代谢组学在疾病诊断，病理研究，新药开发，药物毒理学，动植物、微生物，营养学等医学与人类健康和疾病密切相关的领域有着广泛的应用，在复杂数据中，人工智能算法用于生物标志物挖掘的组合是解决问题和实施健康科学新技术的常用方法。利用机器学习作为从质谱数据中识别疾病的手段，旨在开发诊断和预后生物标志物、治疗靶点和患者管理系统。
机器学习代谢组学主讲来自985高校神经科学博士，主要利用代谢组学、转录组学和分子生物学等技术研究神经内科慢性病的发病机制和生物标志物。擅长高效液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术进行非靶向和靶向代谢组学从样本制备到数据分析的全流程研究，以及多组学大数据的生物信息学整合分析。5年内在J Clin Invest, EBioMedicine, Cell Death Dis, Cell Death Discov, Nanotoxicology等杂志发表SCI论文10篇。
三：机器学习在微生物组学
自然微生物综述( IF：31.851)于2018年在线发表了微生物组领域的研究方法综述，不仅系统总结了过去，更为未来3-5年内本领域研究方法的选择，提供了清晰的技术路线，让大家做出更好的研究，微生物组学研究主要涉及两方面技术：测序技术和数据分析技术，随着基因测序技术的进步和测序成本不断下降，大样本量的微生物组学研究激增。传统的统计方法已经不再适用于极度高维、稀疏的微生物组数据分析，而适用于复杂数据分析的机器学习逐渐成为微生物组学数据分析的首选方法。机器学习已被证明是分析微生物群落数据并对特定结果进行预测（包括人类和环境健康）的有效方法，基于微生物群落数据的机器学习已被成功用于预测人类健康中的疾病状态、环境质量和环境中污染的存在，并可以作为法医学中的微量证据。机器学习算法已经在肠道微生物、微生物组数组表型、环境微生物、微生物生态学、皮肤微生物、土壤微生物、植物微生物、人体微生物等领域应用广泛，通过查阅文献发现近几年机器学习在微生物组研究发刊分值都很高，特别是在Nature Communications、Advanced Materials（IF=30.849）、Water Research Nature Microbiology、Environment International 、Nature Methods、Cell Regeneration、JAIMS等期刊多次发表！
机器学习微生物组学与蛋白组学主讲来自国内高校李老师，有十余年的微生物组数据分析经验。研究领域涉及机器学习，芯片数据分析，微生物组数据分析，DNA，RNA，甲基化测序数据分析，单细胞测序数据分析，miRNA及靶基因分析等，发表SCI论文30余篇，其中一作及并列一作15篇
四：深度学习在基因组学
深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动挖掘数据潜在特征得以实现，过去10年，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理领域取得了巨大成功。基因组学大数据与疾病表型间的复杂关系难以解析，运用深度学习挖掘多组学数据探索复杂疾病致病机制及药物反应机制将会极大的提升精准医学和转化医学的进度。，近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学等都在从事深度学习基因组学的研究，这一研究成果更是多次
一：机器学习在蛋白质组学实践应用专题
二：机器学习在代谢组学实践应用专题
三：深度学习在基因组学实践应用专题
四：机器学习在微生物组学时间应用专题
一：机器学习在蛋白质组学实践应用
1.人工智能早已在生物医学领域被广泛应用。在蛋白质组领域，人工智能也逐渐渗透到了蛋白质组的基础鉴定、定量技术，以及质谱信息和临床研究相结合的数据挖掘中。
2.蛋白质组学+AI，会不会是下一个研究焦点？
答案是：会是的！
3.医学TOP期刊Nature Medicine（影响因子: 87.241）
JACC杂志上（IF 24.094）.......
能够快速运用到自己的科研项目和课题上，助力学员发表Nature、Science、Cell等正刊及子刊！（在新技术加持下，用更少的经费，发更高质量的文章。
二：机器学习在代谢组学
代谢组学是通过比较对照组和实验组，以寻找代谢谱差异的研究方法，近年来，代谢组学在疾病诊断，病理研究，新药开发，药物毒理学，动植物、微生物，营养学等医学与人类健康和疾病密切相关的领域有着广泛的应用，在复杂数据中，人工智能算法用于生物标志物挖掘的组合是解决问题和实施健康科学新技术的常用方法。利用机器学习作为从质谱数据中识别疾病的手段，旨在开发诊断和预后生物标志物、治疗靶点和患者管理系统。
机器学习代谢组学主讲来自985高校神经科学博士，主要利用代谢组学、转录组学和分子生物学等技术研究神经内科慢性病的发病机制和生物标志物。擅长高效液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术进行非靶向和靶向代谢组学从样本制备到数据分析的全流程研究，以及多组学大数据的生物信息学整合分析。5年内在J Clin Invest, EBioMedicine, Cell Death Dis, Cell Death Discov, Nanotoxicology等杂志发表SCI论文10篇。
三：机器学习在微生物组学
自然微生物综述( IF：31.851)于2018年在线发表了微生物组领域的研究方法综述，不仅系统总结了过去，更为未来3-5年内本领域研究方法的选择，提供了清晰的技术路线，让大家做出更好的研究，微生物组学研究主要涉及两方面技术：测序技术和数据分析技术，随着基因测序技术的进步和测序成本不断下降，大样本量的微生物组学研究激增。传统的统计方法已经不再适用于极度高维、稀疏的微生物组数据分析，而适用于复杂数据分析的机器学习逐渐成为微生物组学数据分析的首选方法。机器学习已被证明是分析微生物群落数据并对特定结果进行预测（包括人类和环境健康）的有效方法，基于微生物群落数据的机器学习已被成功用于预测人类健康中的疾病状态、环境质量和环境中污染的存在，并可以作为法医学中的微量证据。机器学习算法已经在肠道微生物、微生物组数组表型、环境微生物、微生物生态学、皮肤微生物、土壤微生物、植物微生物、人体微生物等领域应用广泛，通过查阅文献发现近几年机器学习在微生物组研究发刊分值都很高，特别是在Nature Communications、Advanced Materials（IF=30.849）、Water Research Nature Microbiology、Environment International 、Nature Methods、Cell Regeneration、JAIMS等期刊多次发表！
机器学习微生物组学与蛋白组学主讲来自国内高校李老师，有十余年的微生物组数据分析经验。研究领域涉及机器学习，芯片数据分析，微生物组数据分析，DNA，RNA，甲基化测序数据分析，单细胞测序数据分析，miRNA及靶基因分析等，发表SCI论文30余篇，其中一作及并列一作15篇
四：深度学习在基因组学
深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动挖掘数据潜在特征得以实现，过去10年，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理领域取得了巨大成功。基因组学大数据与疾病表型间的复杂关系难以解析，运用深度学习挖掘多组学数据探索复杂疾病致病机制及药物反应机制将会极大的提升精准医学和转化医学的进度。，近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学等都在从事深度学习基因组学的研究，这一研究成果更是多次
