如何利用 H5 指数找到相关领域的经典文献？
生信宝典@ lingludi
大多做科研的童鞋们大概都会遇到一个头疼的问题：怎么找文献？如何保证找到的文献都是相关领域的经典文献？
本文教你如何根据 H5 指数查找相关领域的高精尖经典文献。
首先来了解一下什么是 H 指数、H5 和 H5 中位数？
H 指数（H-index）：于 2005 年由美国加州大学学圣迭哥分校物理学家 Hirsch 教授提出，用于评价个人学术影响。Hirsch 将该指数定义为：若某位科学家的 Np 篇论文中有 h 篇论文每一篇的引量都至少为 h 次，且其他（Np-h）篇论文中每篇的引量都<= h，那么这位科学家的 H 指数即为 h。
H5 指数：是指在过去整整 5 年中所发表文章的 H 指数；该指数打破了 H 指数不会随时间的推移而减少，只会增加或保持不变的情况。
H5 中位数：是指出版物的 H5 指数所涵盖的所有文章获得的引用次数的中位值，即 H5 核内文献的被引频次的中位数。H5 中位数指数不考虑 H 核内的最低被引频次，而是考虑 H 核内所有文章的引用次数的中位值来评价期刊刊载的重大研究成果。（备注：H 核内是该评价标准中的一个专有名词）
谷歌学术计量（GSM：Google Scholar Metrics）公布了包括英、汉、葡、德、西、法、韩、日、荷、意 10 种语言的期刊 H5 和 H5 中位数排名，可以进入链接（https://scholar.google.com/citations?view_op = top_venues&hl = en）查看不同类型期刊的排名。
Nature 排名第一，随后是 NEJM 和 Science，Cell 排名第六。Nature communication 和 NAR 影响因子虽在 10 左右，H5 index 排名都在前 15。PloS ONE 虽不被看好，排名也在 25 之内，引用量还是很大的。
点击数字，可以看到近 5 年文章的引用排名。
Nature 的前 10 高引领域分布广，包括深度学习，太阳能电池，登革热、范德华力、癌症基因组突变和微生物组，确实都是比较火的领域。
新英格兰杂志，各种癌症和慢性病，3 篇 Melanoma，2 篇肺癌，2 篇中风，一篇 PD- 1。
Cell 杂志高引文章次数低于 Nature 和 NEJM，排名第一的是衰老，最多的是 CRISPR-Cas9，中国人的名字比较多，张峰、王浩毅、Lei Qi。剩下的是 3D Genome 和超级增强子。
也可以查看某一个子类，在此我们以生物信息学相关的期刊为例，依次点击 Categories —— Engineering & Computer Science —— Bioinformatics & Computational Biology 即可。
下面为谷歌学术计量统计的从 2013 - 2017 年生信期刊 H5 指数排名
| Publication | h5 -index | h5 -median |
|---|---|---|
| Bioinformatics | 110 | 188 |
| PLOS Computational Biology | 79 | 112 |
| BMC Bioinformatics | 61 | 86 |
| Briefings in Bioinformatics | 56 | 81 |
| Database: The Journal of Biological Databases & Curation | 43 | 63 |
| Journal of Theoretical Biology | 42 | 69 |
| BMC Systems Biology | 37 | 50 |
| GigaScience | 36 | 44 |
| IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics | 32 | 44 |
| Genomics, Proteomics & Bioinformatics | 29 | 48 |
| Journal of Mathematical Biology | 29 | 40 |
| Mathematical Biosciences | 28 | 36 |
| Journal of Biomedical Semantics | 26 | 34 |
| Journal of Computational Biology | 23 | 37 |
| International Conference on Research in Computational Molecular Biology | 21 | 37 |
| Mathematical biosciences and engineering: MBE | 20 | 27 |
| Algorithms for Molecular Biology | 19 | 26 |
| Pacific Symposium on Biocomputing | 19 | 26 |
| Computational Biology and Chemistry | 19 | 24 |
| Genomics & Informatics | 18 | 30 |
还可以点击各期刊的 H5 指数链接，查看构成某个期刊 H5 指数的核心文章。
排第一的是做系统进化分析的 RAxML，第二的是 Illumina 测序质量过滤工具 Trimmomatic（高通量测序的发展功不可没），第三和四的 STAR 和 HTseq，常用于处理转录组数据的比对和定量。
这样，你便轻松找到了感兴趣领域里的高引量文献，慢慢享用吧～
可能有人会质疑了，根据 H5 指数查找是否靠谱？
不要担心，有学者专门做过统计，发现 H5 指数和 H5 中位数与传统意义上的期刊评价指数（IF、IF5、ES 和 AIS）均成极显著正相关，且相关系数大都在 0.9 以上，表明 H5 指数和 H5 中位数在对期刊的评价中有较大的优势。
但同时这样的评价标准也是存在一些问题的，如不能查看谷歌的 H5 指数往年数据，因此不能进行横向比较；H5 指数对于新创刊的期刊或新发文章没有时间优势，可能没办法及时追踪到最新的前沿等。
而跟进科研动态的途径有很多，比如：
1）设置学术期刊或出版公司的电子邮件提醒；
2）关注感兴趣作者的社交账号；
3）加入科学界的 Facebook——Researchgate，里面有很多业内大咖，还有可能与世界同行进行交流；
4）定期访问文章官网，查看文章最新动态；
5）关注相关专业的论坛和网站等等，但这需要你勤快一点，多多浏览。
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