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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