好久之前看到了知乎上面的一个整理，是关于生物信息学权威期刊的分级，总结整理的真好，感觉确实看过的大部分文献都在这8种杂志里面，如下所示：

然后又看到了目前位于德国的顾祖光公众号发布的蛮有意思的探索，使用了pubmedR这个包，统计具体的某个杂志的文章的作者发文量情况：

蛮有意思的，代码借花献佛给大家：

library(pubmedR)
api_key = NULL
# pubmed一次只能下载小于1万条记录，这里分成两份
query = '("Bioinformatics (Oxford, England)"[Journal]) AND (("1998"[Date - Publication] : "2014"[Date - Publication]))'
res <- pmQueryTotalCount(query = query, api_key = api_key)
D1 <- pmApiRequest(query = query, limit = res$total_count, api_key = NULL)

query = '("Bioinformatics (Oxford, England)"[Journal]) AND (("2015"[Date - Publication] : "2023"[Date - Publication]))'
res <- pmQueryTotalCount(query = query, api_key = api_key)
D2 <- pmApiRequest(query = query, limit = res$total_count, api_key = NULL)

m1 = pmApi2df(D1)
m2 = pmApi2df(D2)
m = rbind(m1, m2)

df = df[df$DT == "JOURNAL ARTICLE", ]
fa = gsub(";.*$", "", df$AF)
sort(table(fa))

学徒作业

希望大家可以读懂上面的代码并且实践一下，然后换其它期刊也试试看同样的统计，任意选择一个杂志即可。