21世紀是生命科學的世紀。人類基因組DNA測序計劃的完成，RNA干擾技術(shù)、干細胞技術(shù)、CRISPR/Cas9基因編輯技術(shù)等一系列重大生物技術(shù)的誕生，極大推動了生命科學的發(fā)展，為保障人類健康、提高人類生活質(zhì)量提供了重大技術(shù)支撐。而21世紀全球經(jīng)濟的迅猛發(fā)展、科研合作的深度融合，也推動了全球高質(zhì)量科研產(chǎn)出的快速增長。

今天，我們一起來了解下21世紀頭20年被WOS數(shù)據(jù)庫收錄（SCIE論文）的全球被引頻次最高的10篇論文。

1. Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2(T)(-Delta Delta C) method

該文由美國加州Applied Biosystems公司Kenneth J Livak和華盛頓州立大學Thomas D Schmittgen與2001年12月聯(lián)袂發(fā)表于Methods，該期刊2019影響因子為3.812；截至1月15日，該文累計被引99,660次。qPCR法已成為分子生物學研究的最常用和最重要工具之一，而2^-ΔΔCt法是用于qPCR相對基因表達的常用方法。該文主要闡述了2^-ΔΔCt法的來源、假設和應用。??

2. A short history of SHELX

該文由德國哥廷根大學George M Sheldrick于2008年1月發(fā)表于Acta Crystallographica A Foundation and Advances，該期刊2019影響因子為1.96；截至1月14日，該文累計被引76,293次。開源軟件SHELXL是用于晶體結(jié)構(gòu)分析的最常用軟件，本文主要對該軟件的歷史進行了概述。

3. MEGA5: Molecular evolutionary genetics analysis using maximum likelihood, evolutionary distance, and maximum parsimony methods

該文由德國哥廷根大學George M Sheldrick于2011年10月發(fā)表于Molecular Biology and Evolution，該期刊2019影響因子為11.062；截至1月14日，該文累計被引67,187次。MEGA是一款系統(tǒng)進化分析及分子鑒定軟件，主要功能是對核酸、蛋白質(zhì)序列比對、序列分析和進化樹作圖等分析計算。

4. Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: the PRISMA statement

該文由加拿大渥太華大學David Moher、意大利摩德納大學Alessandro Liberati、加拿大渥太華醫(yī)院研究所Jennifer Tetzlaff、英國牛津大學Douglas G. Altman和The PRISMA Group共同于2009年7月發(fā)表于PLOS Medicine，該期刊2019影響因子為11.062；截至1月15日，該文累計被引45,162次。PRISMA聲明（meta分析報告標準）是進行meta分析時重要的參考資料和報告規(guī)范，PRISMA聲明旨在幫助作者改進系統(tǒng)綜述和meta分析的撰寫和報告，該標準的制定對于改進和提高系統(tǒng)綜述和薈萃分析的報告質(zhì)量將起到重要作用。該文對27條PRISMA聲明清單的內(nèi)容進行了描述。

5. Electric field effect in atomically thin carbon films

該文由英國曼徹斯特大學Novoselov KS、Geim AK、Jiang D、Zhang Y、Grigorieva IV和俄羅斯微電子科技研究所Morozov SV、Dubonos SV、Firsov AA共同于2004年10月發(fā)表于Science，該期刊2019影響因子為41.846；截至1月15日，該文累計被引42,284次。該文為石墨烯實驗制備的肇始之作，定義二維材料的文章；開創(chuàng)性實驗制備了原子層厚度的碳膜，自此石墨烯現(xiàn)身江湖。石墨烯具有優(yōu)異的光學、電學、力學特性，是目前發(fā)現(xiàn)的最薄、強度最大、導電導熱性能最強的一種新型納米材料，在材料學、微納加工、能源、生物醫(yī)學和藥物傳遞等方面具有重要的應用前景，被認為是一種未來革命性的材料。2010年，英國曼徹斯特大學物理學家安德烈·蓋姆和康斯坦丁·諾沃肖洛夫，用微機械剝離法成功從石墨中分離出石墨烯，因此共同獲得2010年諾貝爾物理學獎。

6. Random forests

該文由美國加州大學伯克利分校Leo Breiman于2001年10月發(fā)表于Machine Learning，該期刊2019影響因子為2.672；截至1月15日，該文累計被引35,824次。隨機森林指的是利用多棵樹對樣本進行訓練并預測的一種分類器。在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，并且其輸出的類別是由個別樹輸出類別的眾數(shù)而定。如今，隨機森林作為新興起的、高度靈活的一種機器學習算法，擁有廣泛的應用前景，從市場營銷到醫(yī)療保健保險，既可以用來做市場營銷模擬的建模，統(tǒng)計客戶來源、保留和流失，也可用來預測疾病風險和患者易感性。

具體可機器學習算法-隨機森林之理論概述等22篇教程進行學習

7. The status, quality, and expansion of the NIH full-length cDNA project: The Mammalian Gene Collection (MGC)

該文由MGC Project Team于2004年10月發(fā)表于Genome Research，該期刊2019影響因子為11.093；截至1月15日，該文累計被引32,801次。哺乳動物基因圖譜（The Mammalian Gene Collection，MGC）計劃是由美國國立衛(wèi)生研究院實施的生產(chǎn)全長cDNA資源的一項新舉措，該計劃將向整個研究領城公開提供可查詢的資源。MGC計劃承擔的任務包括文庫的生產(chǎn)、測序和數(shù)據(jù)庫建立與發(fā)展，以及服務于獲得全套人類和其他哺乳動物全長ORF序列和表達基因克隆目標的對文庫構(gòu)建、測序和分析技術(shù)的支持。

8. Hallmarks of cancer: The next generation

該文由洛桑聯(lián)邦理工學院Douglas Hanahan和美國懷特黑德生物醫(yī)學研究所Robert A Weinberg于2011年3月發(fā)表于Cell，該期刊2019影響因子為38.637；截至1月15日，該文累計被引30,929次。該綜述系統(tǒng)介紹了2000~2010年間腫瘤學研究熱點和進展（例如細胞自噬、腫瘤干細胞、腫瘤微環(huán)境等），并闡明了腫瘤細胞的10個基本特征，即自給自足生長信號、抗生長信號不敏感、抵抗細胞死亡、潛力無限的復制能力、持續(xù)血管生成、組織浸潤和轉(zhuǎn)移、避免免疫摧毀、促進腫瘤炎癥、細胞能量異常、基因組不穩(wěn)定和突變。

9. Distinctive image features from scale-invariant keypoints

該文由加拿大英屬哥倫比亞大學David G Lowe于2004年11月發(fā)表于International Journal of Computer Vision，該期刊2019影響因子為5.698；截至1月15日，該文累計被引30,302次。該文為計算機視覺算法SIFT的開山之作。

10. Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform

該文由英國維康基金桑格研究院Heng Li和Richard Durbin于2009年7月發(fā)表于Bioinformatics，該期刊2019影響因子為5.61；截至1月15日，該文累計被引29,346次。Burrows-Wheeler 算法，被廣泛應用于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)中，也可稱作塊排序壓縮。1994 年，在加利福尼亞州帕洛阿爾托 DEC 系統(tǒng)研究中心，Michael Burrows 和 David Wheeler 發(fā)明了該算法，故稱之為Burrows-Wheeler算法。該文率先將Burrows-Wheeler 算法應用到生物信息學領域，用于短序列比對。

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通過上述數(shù)據(jù)分析可見，若想獲得高被引頻次，并不一定要發(fā)在高影響因子期刊上，但一定是開創(chuàng)性工作。無論是重大發(fā)現(xiàn)，還是將已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的成果用于全新領域，必定會受到全球?qū)W界的廣泛關(guān)注，自然就會收獲高被引頻次。

20年間10篇被引頻次最高的論文中，有6篇與生命科學相關(guān)聯(lián)，著實體現(xiàn)了21世紀作為生命科學時代的特征性。比較遺憾的是，榜單上未見來自中國的研究。期待下一個10年，有來自中國的學者登上榜單。

參考文獻

1.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1046202301912629

2.https://journals.iucr.org/a/issues/2008/01/00/sc5010/index.html

3.https://academic.oup.com/mbe/article/28/10/2731/973375

4.https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1000097

5.https://science.sciencemag.org/content/306/5696/666.full

6.https://link.springer.com/article/10.1023/A:1010933404324

7.https://genome.cshlp.org/content/14/10b/2121.long

8.https://www.cell.com/fulltext/S0092-8674(11)00127-9

9.https://link.springer.com/article/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94

10.https://academic.oup.com/bioinformatics/article/25/14/1754/225615

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總結(jié)

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