小编今天发现了一篇单细胞测序文章，看到之后震惊了！
在生物医学研究中，淋巴母细胞系（LCLs）通常通过体外建立用Epstein-Barr病毒体外感染静息B细胞，常用作外周血淋巴细胞的替代物。LCLs的基因组和转录组学信息已经被用来研究基因变异对人类基因表达的影响。在此，作者提供了分别来自欧洲和非洲血统女性献血者血液的两种LCLs（GM 12878和GM 18502）的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。使用10x Genomics Chromium Controller分别制备来自三个样品（两个LCL和两者的1：1混合物）的细胞并进行深度测序。
最终数据集包含来自GM12878的7,045个细胞，来自GM18502的5,189个细胞和来自混合物的5,820个细胞，提供了关于高度同质细胞群中单细胞基因表达的有价值信息。该数据集为单细胞水平上的群体分化基因表达提供了合适的参考数据。来自混合物的数据提供了额外的有价值的信息，有助于开发用于数据标准化和批量效应校正的统计方法。
细胞培养、单细胞制备、单细胞测序、质量控制、技术验证。
嗯？然后呢，没了吗？只获得了单细胞测序数据就结束了吗？
难道我看的不是全部文章内容？
小编傻眼了，重复确认了好几次，确认这就是全文。
难道只是提交单细胞测序实验数据就可以发表5分文章吗？
带着这样的疑问，小编开始搜索了该期刊：SCIENTIFIC DATA（Sci Data）。
Scientific Data是Nature出版集团旗下一份采取在线出版、同行评审的开放获取期刊（作者投稿需支付一定费用），主要发表具有科学价值的数据集，以及促进科学数据共享和重用的研究。其目标是促进更广泛的数据共享和重用，并赞扬那些进行数据共享的人。
Scientific Data现在可在PubMed上进行查询，已被SCI收录，最新的影响因子为：5.929
Scientific Data已经成立五周年，发表的文章已被引用8000多次。支持FAIR数据原则，
FAIR数据原则：指数据的共享方式应该是可找到（Findable）、可访问 （Accessible）、可互操作（Interoperable）、可重复利用的（Reusable）
这本发表源数据集的期刊使得传统意义上的科研内容和内部结构化信息结合到一起，使得科学数据更易被发现、更好地阐释和更多地被利用，使读者能够进行搜索、链接和数据挖掘。
Scientific Data主要出版Data Descriptor（一种新的出版类型，提供对研究数据集的详细描述），包括用于收集数据的方法和支持测量质量的技术分析。Data Descriptor侧重于帮助其他人重复利用数据，而不是检验假设或提出新的解释、方法或深入分析。编辑还会特别要求作者在文中删除所有超出 Data Descriptor要求之外的内容。
Data Descriptor格式
- 标题(最多110个字符，包括空格)
- 摘要(最多170字，无参考)
- 背景及摘要(最多700字)
- 方法(无限长)
- 数据记录(无限长度)
- 技术验证(无限长度)
- 使用说明(无限长度)
- 参考文献
- 数字(每份手稿一般不超过3份)
- 表格(每份手稿一般不超过10份)
Data Descriptor可以描述来自新的或已发表的研究的数据，并且可以与传统的研究工作一起发表。描述以前发布的数据集的数据描述符必须提供足以值得进一步发布的新内容：如，更新重要数据集、更全面地发布数据集或帮助重用的其他信息。
Scientific Data是一个开放访问的出版物。发表于Sci Data的作者必须支付一笔文章处理费(APC)，2019年的费用为1,690美元。如果你的数据量超过20G，还会产生额外的数据托管费用，详见：https://www.nature.com/sdata/about/oa
科研人员每一天都在不断地产生数据，但大多数据因为各种各样的原因都被弃用。即便许多高校或医院有专门进行管理，但由于缺乏专业且统一的管理规范，这些数据并不能被有效利用。将丰富的研究数据发表在该期刊上，会使其被更多的人发现并加以利用。数据能够发挥最大应用价值，你也会因此而获得广泛的赞誉。
这篇文章的作者就是这么做的。作者提供了来自GM 12878和GM 18502的7,045和5,189个细胞的高质量scRNA-seq数据集。
说到scRNA-seq（单细胞测序），上海其明提供主流单细胞测序平台10x Genomics单细胞测序服务和自主研发最高能够探索30万个单细胞的“ICB-scSeq”单细胞测序服务。
总结一下，原来实验数据真的可以单独发文章。发表主题比较全面的期刊就是Scientific Data了。
你要不要考虑一下呢？
本文由 GCBI学院 作者：其明技术专家 发表，转载请注明来源！
