Nature:世界高引论文Top100

2014-11-05 medsci 补充 生物探索

这份百强名单的入围资格是引用次数超过12,119。令人意外的是,许多特别知名的论文并未入榜,比如DNA双螺旋结构的确定。而1951年发表的一种蛋白定量方法,狂揽三十多万次引用,成为了最大的赢家。该文章的作者,美国生化学家Oliver Lowry也对此感到困惑。 NO.1 生物学技术(Biology lab technique)引文百强主要被蛋白质生化论文所占据。1951年发表的Lowry蛋白定量

本期Nature 封面显示为The top 100 papers,列举了从20世纪以来被引用次数最多的前100强论文。1951年发表的一种蛋白定量方法,以30.5万次引用量,成为了top 1,而令人奇怪的是那些被认为具有划时代意义的研究发现,却没有上榜!为啥?



 
第一名:Lowry蛋白定量法


生物学技术(Biology lab technique)

引文百强主要被蛋白质生化论文所占据。1951年发表的Lowry蛋白定量法遥遥领先,而Bradford蛋白定量法位列第三。排在它们之间的是用于蛋白分析的Laemmli缓冲液。这些技术在细胞和分子生物学文章中被大量引用,它们仍是这些领域最基本的工具之一。

上榜的生物学技术中有两个获得了诺贝尔奖。Frederick Sanger的DNA测序方法位列第四,该方法也为他赢得了1980年的诺贝尔化学奖。Kary Mullis因PCR法获得了1993年的诺贝尔化学奖,这一方法在引文百强中位列63。测序和PCR都是遗传学研究的革命性技术,如今仍然有着旺盛的生命力。(延伸阅读:数字PCR实现绝对定量之梦)

除此之外,上世纪八十年代的一种RNA纯化技术位列第五。该技术实现了低成本的快速RNA提取,受到了广泛的欢迎。在非编码短RNA的研究热潮中,这一技术仍然起着重要的作用。

生物信息学(Bioinformatics)

基因测序的迅猛发展,大大提高了序列分析论文的排名,BLAST就是一个很好的例子。对于研究基因和蛋白功能的研究者来说,BLAST近二十年来绝对算得上是家喻户晓。我们只需要打开一个网页,输入DNA、RNA或蛋白序列,就能在几秒钟内获得各种生物中的相关序列。BLAST的两个版本居然都上了百强榜,分别在12位和14位。

能够一次比对多个序列的Clustal也不甘示弱,ClustalW和ClustalX的排名分别是第10和第28。在Clustal软件的帮助下,人们能研究源自不同生物的序列有怎样的进化关系,看起来不想关的序列存在怎样的匹配,预测DNA或蛋白特定位点发生改变对其功能有何影响。

系统发生学(phylogenetics)

系统发生学主要是研究物种之间的进化关系,这类方法也随着基因组测序的发展而水涨船高。

百强榜的第二十位是neighbor-joining法。这种方法由根井正利(Masatoshi Nei)等人提出,可以根据大量物种之间的进化距离,快速有效的构建进化树。

排在第41位的文章,将统计学工具用到了系统发生研究中。这种称为bootstrap的工具,能够推断进化树不同部分的精确性。(以上来自生物探索)

统计学

芝加哥大学统计学家 stephenstigler 表示,尽管前 100 篇论文中有不少统计学文章,“但对我们统计学家而言,并非所有文章都是最重要的”。当然,它们已经被证明对广大科学家来说是最有用的。

统计学论文中排第一的(总排行 11)是 1958 年美国统计学家 edwardkaplan 和 paulmeier 发表的帮助研究人员了解一个人群的幸存模式的论文,例如临床试验的参与者。该方法引进了卡普兰 - 迈耶曲线。排第二的(总排行24 位)则是英国统计学家 davidcox 于 1972 年发表的论文。他扩展了这些生存分析,纳入性别和年龄等因素。英国统计学家 martinbland 和 douglasaltman 因一项目前名为 blandaltman 分析的技术而占据了总排行的第 29 位。


最后耶鲁大学的化学家Peter Moore评论道“如果你想要的是被引用,那么开发一种人们需要的方法比探寻宇宙的秘密更容易达到目的。”

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作者:medsci 补充



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