21世纪是生命科学的世纪。人类基因组DNA测序计划的完成，RNA干扰技术、干细胞技术、CRISPR/Cas9基因编辑技术等一系列重大生物技术的诞生，极大推动了生命科学的发展，为保障人类健康、提高人类生活质量提供了重大技术支撑。而21世纪全球经济的迅猛发展、科研合作的深度融合，也推动了全球高质量科研产出的快速增长。

今天，我们一起来了解下21世纪头20年被WOS数据库收录（SCIE论文）的全球被引频次最高的10篇论文。

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

该文由美国加州Applied Biosystems公司Kenneth J Livak和华盛顿州立大学Thomas D Schmittgen与2001年12月联袂发表于Methods，该期刊2019影响因子为3.812；截至1月15日，该文累计被引99,660次。qPCR法已成为分子生物学研究的最常用和最重要工具之一，而2^-ΔΔCt法是用于qPCR相对基因表达的常用方法。该文主要阐述了2^-ΔΔCt法的来源、假设和应用。

2. A short history of SHELX

该文由德国哥廷根大学George M Sheldrick于2008年1月发表于Acta Crystallographica A Foundation and Advances，该期刊2019影响因子为1.96；截至1月14日，该文累计被引76,293次。开源软件SHELXL是用于晶体结构分析的最常用软件，本文主要对该软件的历史进行了概述。

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

该文由德国哥廷根大学George M Sheldrick于2011年10月发表于Molecular Biology and Evolution，该期刊2019影响因子为11.062；截至1月14日，该文累计被引67,187次。MEGA是一款系统进化分析及分子鉴定软件，主要功能是对核酸、蛋白质序列比对、序列分析和进化树作图等分析计算。

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

该文由加拿大渥太华大学David Moher、意大利摩德纳大学Alessandro Liberati、加拿大渥太华医院研究所Jennifer Tetzlaff、英国牛津大学Douglas G. Altman和The PRISMA Group共同于2009年7月发表于PLOS Medicine，该期刊2019影响因子为11.062；截至1月15日，该文累计被引45,162次。PRISMA声明（meta分析报告标准）是进行meta分析时重要的参考资料和报告规范，PRISMA声明旨在帮助作者改进系统综述和meta分析的撰写和报告，该标准的制定对于改进和提高系统综述和荟萃分析的报告质量将起到重要作用。该文对27条PRISMA声明清单的内容进行了描述。

5. Electric field effect in atomically thin carbon films

该文由英国曼彻斯特大学Novoselov KS、Geim AK、Jiang D、Zhang Y、Grigorieva IV和俄罗斯微电子科技研究所Morozov SV、Dubonos SV、Firsov AA共同于2004年10月发表于Science，该期刊2019影响因子为41.846；截至1月15日，该文累计被引42,284次。该文为石墨烯实验制备的肇始之作，定义二维材料的文章；开创性实验制备了原子层厚度的碳膜，自此石墨烯现身江湖。石墨烯具有优异的光学、电学、力学特性，是目前发现的最薄、强度最大、导电导热性能最强的一种新型纳米材料，在材料学、微纳加工、能源、生物医学和药物传递等方面具有重要的应用前景，被认为是一种未来革命性的材料。2010年，英国曼彻斯特大学物理学家安德烈·盖姆和康斯坦丁·诺沃肖洛夫，用微机械剥离法成功从石墨中分离出石墨烯，因此共同获得2010年诺贝尔物理学奖。

6. Random forests

该文由美国加州大学伯克利分校Leo Breiman于2001年10月发表于Machine Learning，该期刊2019影响因子为2.672；截至1月15日，该文累计被引35,824次。随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出类别的众数而定。如今，随机森林作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源、保留和流失，也可用来预测疾病风险和患者易感性。

具体可机器学习算法-随机森林之理论概述等22篇教程进行学习

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

该文由MGC Project Team于2004年10月发表于Genome Research，该期刊2019影响因子为11.093；截至1月15日，该文累计被引32,801次。哺乳动物基因图谱（The Mammalian Gene Collection，MGC）计划是由美国国立卫生研究院实施的生产全长cDNA资源的一项新举措，该计划将向整个研究领城公开提供可查询的资源。MGC计划承担的任务包括文库的生产、测序和数据库建立与发展，以及服务于获得全套人类和其他哺乳动物全长ORF序列和表达基因克隆目标的对文库构建、测序和分析技术的支持。

8. Hallmarks of cancer: The next generation

该文由洛桑联邦理工学院Douglas Hanahan和美国怀特黑德生物医学研究所Robert A Weinberg于2011年3月发表于Cell，该期刊2019影响因子为38.637；截至1月15日，该文累计被引30,929次。该综述系统介绍了2000~2010年间肿瘤学研究热点和进展（例如细胞自噬、肿瘤干细胞、肿瘤微环境等），并阐明了肿瘤细胞的10个基本特征，即自给自足生长信号、抗生长信号不敏感、抵抗细胞死亡、潜力无限的复制能力、持续血管生成、组织浸润和转移、避免免疫摧毁、促进肿瘤炎症、细胞能量异常、基因组不稳定和突变。

9. Distinctive image features from scale-invariant keypoints

该文由加拿大英属哥伦比亚大学David G Lowe于2004年11月发表于International Journal of Computer Vision，该期刊2019影响因子为5.698；截至1月15日，该文累计被引30,302次。该文为计算机视觉算法SIFT的开山之作。

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

该文由英国维康基金桑格研究院Heng Li和Richard Durbin于2009年7月发表于Bioinformatics，该期刊2019影响因子为5.61；截至1月15日，该文累计被引29,346次。Burrows-Wheeler 算法，被广泛应用于数据压缩技术中，也可称作块排序压缩。1994 年，在加利福尼亚州帕洛阿尔托 DEC 系统研究中心，Michael Burrows 和 David Wheeler 发明了该算法，故称之为Burrows-Wheeler算法。该文率先将Burrows-Wheeler 算法应用到生物信息学领域，用于短序列比对。

通过上述数据分析可见，若想获得高被引频次，并不一定要发在高影响因子期刊上，但一定是开创性工作。无论是重大发现，还是将已经发现的成果用于全新领域，必定会受到全球学界的广泛关注，自然就会收获高被引频次。

20年间10篇被引频次最高的论文中，有6篇与生命科学相关联，着实体现了21世纪作为生命科学时代的特征性。比较遗憾的是，榜单上未见来自中国的研究。期待下一个10年，有来自中国的学者登上榜单。

参考文献

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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