本科论文参考文献格式网页信息

本科论文参考文献格式网页信息

如下：

（1）学校规定，参考文献列表使用的顺序序号标注，用[]的方式在正文引用部分的右上角处一一对应标出，例如世界各国针对本国国情，通过颁布政策法律法规来降低建筑能耗。

（2）文献类型标识：M—普通图书；C—论文集、会议集；G—汇编；D—学位论文；N-报纸；J—期刊：R—报告；S-标准；P-专利；EB/OL—网上资源。

（3）参考文献的书写格式。

分类介绍：

1、学位论文类

基本格式为：作者＋论文名称［D]+毕业院校所在城市＋毕业院校＋论文提交年份＋页码．值得注意的是参考文献里的标点符号用的是英文状态下输入的标点符号。打字一般打的是中午，要从汉语切换到英文状态，再输入相应的标点符号。

2、期刊论文类

基本格式为：作者＋论文名称［J]+期刊名称＋发表年份（第几期）+页码。

引用网站，属於电子文献格式：主要编著者姓氏，名首字母.出版年.电子文献题名.电子文献的出处或可获得地址（网址）.发表或更新日期/引用日期.举例：

网页参考文献的格式怎么写

网页参考文献的格式怎么写，论文是很多大四的学生都要写的，论文的好坏直接影响了一个大学生能不能顺利毕业，在写论文的时候需要参考文献，那网页参考文献的格式怎么写，以下是我整理的`相关内容。

一、网页参考文献格式

[序号]主要责任者（专著作者、报告撰写人、论文集主编等）.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献出处（文献类型及载体类型标识），或文献出处或电子文献的可获得地址，发表更新日期/引用日期.

例如：

[11]王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL],1998-10-04.

二、参考文献格式注意事项

1、如果同一文档需要在文档中多次引用时，一定要在第一次参考此文档时标明尾注。如需再次参考本文档时，先单击“插入|交叉参考”和“参考类型”，在选择“尾注”,引用的内容为“尾注编号”，最后选择其相应的文献，点击插入就可以了。

2、参考文献被引用内容不宜太多。写论文时，参考文献的数量最好不要超过15篇文章，评论的数量能稍微多点，但也不可以超过25篇文章。

如何写一份完美的标准版参考文献

参考文献是根据GB/TB7714-2005《文后参考文献著录规则》，适用于“著者和编辑编录的文后参考文献，而不能作为图书馆员、文献目录编辑者以及索引编辑者使用的文献编著录规则”。参考文献的书写样式不可随意更改，要按照标准仔细地进行排版。

参考文献的编写顺序是按照论文中引用文献的顺序进行编排，采用中括号的数字连续编号，

依次书写作者、文献名、杂志或书名、卷号或期刊号、出版时间。

参考文献的书写首先要明确的一点是，参考文献的全角和半角问题。其实很简单，英文标点+半角；中文标点+全角。可以自己试一下全角和半角的差别在哪，其实就是字符问题，全角字符占两个字节，半角是占一个。另外我们要了解一下关于参考文献都有哪些类型。一共是分为16种类型，如下图所示。

其中对于专著、论文集中的析出文献，其文献类型标识建议采用单字母“A”；对于其他未说明的文献类型，建议采用单字母“Z”。

我们可以具体的学习一下参考文献格式

[序号] 期刊作者．题名[J]．刊名．出版年，卷(期): 起止页码.

[序号] 专著作者．书名[M]．版次(第一版可略)．出版地：出版社，出版年∶起止页码.

[序号] 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名．出版地∶出版社，出版年∶起止页码.

[序号] 学位论文作者．题名〔D〕．保存地点：保存单位，年份.

[序号] 专利所有者.专利文献题名〔P〕．国别：专利号．发布日期.

[序号] 标准编号，标准名称〔S〕.出版地：出版者，出版年.

[序号] 报纸作者．题名〔N〕．报纸名，出版日期(版次).

[序号] 报告作者．题名〔R〕．报告地：报告会主办单位,年份.

[序号] 电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期.

引用网站上的文章，参考文献的书写方式：

序号主要责任者.题名:其他题名信息[电子文献/载体类型标志].出版地:出版者,出版年(更新或修改日期)[引用日期].获取和访问路径.

例如：

[12]王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL].

[8]万锦.中国大学学报文摘（1983-1993）.英文版[DB/CD].北京：中国大百科全书出版社，1996.

书写技巧

把光标放在引用参考文献的地方，在菜单栏上选“插入|脚注和尾注”，弹出的对话框中选择“尾注”，点击“选项”按钮修改编号格式为阿拉伯数字，位置为“文档结尾”，确定后Word就在光标的地方插入了参考文献的编号，并自动跳到文档尾部相应编号处请你键入参考文献的说明。

在这里按参考文献著录表的格式添加相应文献。参考文献标注要求用中括号把编号括起来。

在文档中需要多次引用同一文献时，在第一次引用此文献时需要制作尾注，再次引用此文献时点“插入|交叉引用”，“引用类型”选“尾注”，引用内容为“尾注编号（带格式）”，然后选择相应的文献，插入即可。

参考资料来源：百度百科-参考文献

生物信息学论文参考文献格式

应该可以吧。。。

不知道，生物信息学，比较难

一, 生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大肠杆菌()中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用.经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础.正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然.2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.二, 生物信息学的主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点.1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(HiddenMarkov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因Paralogous: 相同种族,不同功能的基因Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.8, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.三, 生物信息学与机器学习生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能[5].机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.四, 生物信息学的数学问题生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学和度量空间为例来说明.1, 统计学的悖论数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖论莫过于均值了,如图1:图1 两组同心圆的数据集图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.2, 度量空间的假设在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.那么,是否这种前提假设具有普适性呢我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个向量的度量可定义为:(1)依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的度量公式可由下式给出:(2)上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足(3)时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线性相关性,我们正在研究这个问题.五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介绍.支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中又一个大气泡.Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索的空间.六, 讨论与总结人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这些问题做出探讨和思索.启发式方法:Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.问题规模不同的处理:Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.乐观中的隐扰生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在的隐扰呢不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现实.反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力.毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.（来源 ------[ | 生物信息学研讨组]）生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。

微生物技术在城市生活垃圾处理中的应用 摘要：本文结合堆肥化、卫生填埋两种现行的城市生活垃圾处理工艺，主要介绍了城市生活垃圾生物处理过程中的微生物种群，以及通过分析开发出的新的微生物技术，指出了应用于城市生活垃圾处理的高效的微生物技术的研究方向。 关键词：城市生活垃圾 微生物 强化微生物处理技术 基因工程 ; 随着城市化进程在全球范围的加速，城市化带来的污染和人类聚居状况恶化等问题，已成为世界各国共同关心的问题。城市生活垃圾（Municipal solid waste, 简称MSW）是在城市日常生活及为城市生活提供服务的活动中产生的固体废弃物，是城市环境的主要污染物之一。目前，城市生活垃圾处理处置的方法主要包括卫生填埋（Sanitary landfill）、堆肥化(Composting)、焚烧(Incineration)三种，其中前两种处理方式均属于生物处理技术。具体来说，MSW生物处理技术就是城市生活垃圾中固有的或外添加的微生物，在一定控制条件下，进行一系列的生物化学反应，使得MSW中的不稳定的有机物代谢后释放能量或转化为新的细胞物质，从而MSW逐步达稳定化的一个生化过程。 1. 城市生活垃圾生物处理中主要的微生物。。。

论文的参考文献格式网页

论文格式：1. 纸张为A4纸，页边距上，下，左，右。

2.论文由内容摘要与关键词、论文正文和参考文献组成。一级标题“一、”;二级标题“(二)”;三级标题“3.”。

3. [内容摘要]和[关键词]均为宋体小四号加粗，内容宋体小四号，行距。

4.正文:

(1) 标题:黑体二号居中,上下各空一行。

(2) 正文：小四号宋体，每段起首空两格，回行顶格，行距为多倍,。

(3) 一级标题格式：一级标题：序号为“一、”，小三号黑体字，独占行，起首空两格，末尾不加标点。

(4) 二标题序号为“(一)”，四号宋体，加粗，独占行，起首空两格，末尾不加标点。

(5)三级标题：序号为“1.”，起首空两格，空一格后接排正文，小四号宋体，加粗。

(6) 四、五级标题序号分别为“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点，否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。

(7) 注释 (根据需要)：正文中需注释的地方可在加注之处右上角加数码，形式为“①、②……”(即插入脚注)，并在该页底部脚注处对应注号续写注文。注号以页为单位排序，每个注文各占一段，用小5号宋体。

书写格式

1.参考文献标注的位置。

2. 参考文献标标注方法和规则。

3. 参考文献标标注的格式。

2007年8月20日在清华大学召开的“综合性人文社会科学学术期刊编排规范研讨会”决定，2008年起开始部分刊物开始执行新的规范“综合性期刊文献引证技术规范”。该技术规范概括了文献引证的“注释”体例和“著者—出版年”体例。不再使用“参考文献”的说法。

以上内容参考：百度百科-参考文献

网页参考文献的格式怎么写

网页参考文献的格式怎么写，论文是很多大四的学生都要写的，论文的好坏直接影响了一个大学生能不能顺利毕业，在写论文的时候需要参考文献，那网页参考文献的格式怎么写，以下是我整理的`相关内容。

一、网页参考文献格式

[序号]主要责任者（专著作者、报告撰写人、论文集主编等）.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献出处（文献类型及载体类型标识），或文献出处或电子文献的可获得地址，发表更新日期/引用日期.

例如：

[11]王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL],1998-10-04.

二、参考文献格式注意事项

1、如果同一文档需要在文档中多次引用时，一定要在第一次参考此文档时标明尾注。如需再次参考本文档时，先单击“插入|交叉参考”和“参考类型”，在选择“尾注”,引用的内容为“尾注编号”，最后选择其相应的文献，点击插入就可以了。

2、参考文献被引用内容不宜太多。写论文时，参考文献的数量最好不要超过15篇文章，评论的数量能稍微多点，但也不可以超过25篇文章。

如何写一份完美的标准版参考文献

参考文献是根据GB/TB7714-2005《文后参考文献著录规则》，适用于“著者和编辑编录的文后参考文献，而不能作为图书馆员、文献目录编辑者以及索引编辑者使用的文献编著录规则”。参考文献的书写样式不可随意更改，要按照标准仔细地进行排版。

参考文献的编写顺序是按照论文中引用文献的顺序进行编排，采用中括号的数字连续编号，

依次书写作者、文献名、杂志或书名、卷号或期刊号、出版时间。

参考文献的书写首先要明确的一点是，参考文献的全角和半角问题。其实很简单，英文标点+半角；中文标点+全角。可以自己试一下全角和半角的差别在哪，其实就是字符问题，全角字符占两个字节，半角是占一个。另外我们要了解一下关于参考文献都有哪些类型。一共是分为16种类型，如下图所示。

其中对于专著、论文集中的析出文献，其文献类型标识建议采用单字母“A”；对于其他未说明的文献类型，建议采用单字母“Z”。

我们可以具体的学习一下参考文献格式

[序号] 期刊作者．题名[J]．刊名．出版年，卷(期): 起止页码.

[序号] 专著作者．书名[M]．版次(第一版可略)．出版地：出版社，出版年∶起止页码.

[序号] 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名．出版地∶出版社，出版年∶起止页码.

[序号] 学位论文作者．题名〔D〕．保存地点：保存单位，年份.

[序号] 专利所有者.专利文献题名〔P〕．国别：专利号．发布日期.

[序号] 标准编号，标准名称〔S〕.出版地：出版者，出版年.

[序号] 报纸作者．题名〔N〕．报纸名，出版日期(版次).

[序号] 报告作者．题名〔R〕．报告地：报告会主办单位,年份.

[序号] 电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期.

例子 傅刚.大风过后的思考[N/OL].北京青年报，2000-04-12（14）[2002-03-06]. . [序号] 主要责任者．题名：其他题名信息[文献类型标志、文献载体标志]．出版地：出版者，出版年（更新或修改日期）[引用日期]．获取和访问路径（网址）．注明：[N/OL]为[文献类型标志、文献载体标志]文献类型标志如下：普通图书 M, 会议录 C, 汇编 G, 报纸 N, 期刊 J, 学位论文 D, 报告R，标准 S，专利 P，数据库 DB，计算机程序 CP，电子公告 EB。电子文献载体类型标志如下：磁带 MT，磁盘 DK，光盘 CD，联机网络OL

参考文献如果是网页的话应该按照相关要求进行书写。

网站类参考如下：

1、【格式】[序号]主要责任者.电子文献题名.电子文献出处[电子文献及载体类型标识].或可获得地址，发表或更新日期/引用日期。

2、【21】中科院报告:我国现代物流2007年将保持快速发展，中央政府门户网站，2007年2月24日，这里写具体网址。

3、【22】2006年全国物流运行情况通报，中国仓储与物流网，2007年4月29日，这里写具体网址。

参考文献注意事项：

一、引用文献不宜过于陈旧。文后参考文献的标引，在很大程度上取决于作者学术造诣的程度及对同类文献的检索水平、利用能力。作者在撰写论文的过程中，引用的参考文献较新颖，能反映同行业最新科研动态和学术水平。

二、引用文献类型应呈一定比例。根据相关规定，文后参考文献的类型主要有：专著、论文集、学位论文、报告、连续出版物(期刊)、论文集析出文献、报纸、标准、专利及电子文献等。

论文的网页参考文献格式

电子文献

【格式】[序号]主要责任者.电子文献题名.电子文献出处[电子文献及载体类型标识].或可获得地址，发表或更新日期/引用日期.

【举例】

[16] 王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL].http: //–, 1998–08–16/1998–10–04.

[17] 万锦.中国大学学报论文文摘（1983–1993）.英文版 [DB/CD]. 北京: 中国大百科全书出版社, 1996.

扩展资料：

007年8月20日在清华大学召开的“综合性人文社会科学学术期刊编排规范研讨会”决定，2008年起开始部分刊物开始执行新的规范“综合性期刊文献引证技术规范”。该技术规范概括了文献引证的“注释”体例和“著者—出版年”体例。不再使用“参考文献”的说法。目前这两类文献著录或引证规范在中国影响较大，后者主要在层次较高的人文社会科学学术期刊中得到了应用。

⑴文后参考文献的著录规则为GB/T 7714-2005《文后参考文献著录规则》，适用于“著者和编辑编录的文后参考文献，而不能作为图书馆员、文献目录编制者以及索引编辑者使用的文献著录规则”。

⑵顺序编码制的具体编排方式。参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。一般来说，引用一次的文献的页码（或页码范围）在文后参考文献中列出。格式为著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等+“：页码（或页码范围）.”。

多次引用的文献，每处的页码或页码范围（有的刊物也将能指示引用文献位置的信息视为页码）分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后（仅列数字，不加“p”或“页”等前后文字、字符；页码范围中间的连线为半字线）并作上标。作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。

⑶参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：

专著M ； 报纸N ；期刊J ；专利文献P；汇编G ；古籍O；技术标准S ；

学位论文D ；科技报告R；参考工具K ；检索工具W；档案B ；录音带A ；

图表Q；唱片L；产品样本X；录相带V；会议录C；中译文T；

乐谱I； 电影片Y；手稿H；微缩胶卷U ；幻灯片Z；微缩平片F；其他E。

参考资料：百度百科：参考文献

论文格式：1. 纸张为A4纸，页边距上，下，左，右。

2.论文由内容摘要与关键词、论文正文和参考文献组成。一级标题“一、”;二级标题“(二)”;三级标题“3.”。

3. [内容摘要]和[关键词]均为宋体小四号加粗，内容宋体小四号，行距。

4.正文:

(1) 标题:黑体二号居中,上下各空一行。

(2) 正文：小四号宋体，每段起首空两格，回行顶格，行距为多倍,。

(3) 一级标题格式：一级标题：序号为“一、”，小三号黑体字，独占行，起首空两格，末尾不加标点。

(4) 二标题序号为“(一)”，四号宋体，加粗，独占行，起首空两格，末尾不加标点。

(5)三级标题：序号为“1.”，起首空两格，空一格后接排正文，小四号宋体，加粗。

(6) 四、五级标题序号分别为“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点，否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。

(7) 注释 (根据需要)：正文中需注释的地方可在加注之处右上角加数码，形式为“①、②……”(即插入脚注)，并在该页底部脚注处对应注号续写注文。注号以页为单位排序，每个注文各占一段，用小5号宋体。

书写格式

1.参考文献标注的位置。

2. 参考文献标标注方法和规则。

3. 参考文献标标注的格式。

2007年8月20日在清华大学召开的“综合性人文社会科学学术期刊编排规范研讨会”决定，2008年起开始部分刊物开始执行新的规范“综合性期刊文献引证技术规范”。该技术规范概括了文献引证的“注释”体例和“著者—出版年”体例。不再使用“参考文献”的说法。

以上内容参考：百度百科-参考文献

参考文献如果是网页的话应该按照相关要求进行书写。

网站类参考如下：

1、【格式】[序号]主要责任者.电子文献题名.电子文献出处[电子文献及载体类型标识].或可获得地址，发表或更新日期/引用日期。

2、【21】中科院报告:我国现代物流2007年将保持快速发展，中央政府门户网站，2007年2月24日，这里写具体网址。

3、【22】2006年全国物流运行情况通报，中国仓储与物流网，2007年4月29日，这里写具体网址。

参考文献注意事项：

一、引用文献不宜过于陈旧。文后参考文献的标引，在很大程度上取决于作者学术造诣的程度及对同类文献的检索水平、利用能力。作者在撰写论文的过程中，引用的参考文献较新颖，能反映同行业最新科研动态和学术水平。

二、引用文献类型应呈一定比例。根据相关规定，文后参考文献的类型主要有：专著、论文集、学位论文、报告、连续出版物(期刊)、论文集析出文献、报纸、标准、专利及电子文献等。

参考文献标准格式如下：

一、期刊类[J]

【格式】[序号]作者。篇名[J]。刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码。

【举例1】安心，熊芯，李月娥。70年来我国高等教育的发展历程与特点[J]。当代教育与文化，2020，12(06)：75-80。

【举例2】[2]许竞。我国学历教育分化的证书制度溯源[J]。南京师大学报(社会科学版)，2020(06)：22-29。

二、专著类[M]

【格式】[序号]作者。书名[M]。出版地：出版社，出版年份：起止页码。

【举例1】葛家澍，林志军。现代西方财务会计理论[M]。厦门：厦门大学出版社，2001：42。

三、报纸类[N]

【格式】[序号]作者。篇名[N]。报纸名，出版日期（版次）。

【举例1】[1]葛剑雄，陈鹏。地名、历史和文化[N]。光明日报，2015-09-24(011)。

四、论文集[C]

【格式】[序号]作者。篇名[C]。出版地：出版者，出版年份：起始页码。

【举例】伍蠡甫。西方文论选[C]。上海：上海译文出版社，1979：12-17。

五、学位论文[D]

【格式】[序号]作者。篇名[D]。出版地：保存者，出版年份：起始页码。

【举例】郝桂莲。反思的文学：苏珊·桑塔格小说艺术研究[D]。四川大学，2014。

六、研究报告[R]

【格式】[序号]作者。篇名[R]。出版地：出版者，出版年份：起始页码。

【举例】冯西桥。核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R]。北京：清华大学核能技术设计研究院，1997：9-10。

七、其他[N]

【格式】[序号]颁布单位。条例名称。发布日期。

信息科技论文格式

科技论文应包括标题、摘要、关键词、论文的内容、参考文献。

1、标题

标题是必要的组成部分。标题要求词组简洁、恰当，并能反映文章的特定内容，好的标题往往能启迪读者的兴趣。一般情况下，标题中应包括文章的主要关键词。标题不应很长，一般不宜超过20个汉字。

2、摘要

摘要也就是内容提要，是论文中不可缺少的一部分。论文摘要是一篇具有独立性的短文，有其特别的地方。它是建立在对论文进行总结的基础之上，用简单、明确、易懂、精辟的语言对全文内容加以概括，留主干去枝叶，提取论文的主要信息。作者的观点、论文的主要内容、研究成果、独到的见解，这些都应该在摘要中体现出来。

好的摘要便于索引与查找，易于收录到大型资料库中并为他人提供信息。因此摘要在资料交流方面承担着至关重要的作用。摘要字数一般在300字左右。

3、关键词

为了便于读者从浩如烟海的书刊中寻找文献，特别是适应计算机自动检索的需要，应在文摘后给出3-8个关键词。选能反映文献特征内容，通用性比较强的关键词。首先要选列人似语主题词一劫的规范性词。

4、正文

正文是科技论文的核心组成部分，主要回答“怎么研究”（how)这个问题。正文应充分阐明科技论文的观点、原理、方法及具体达到预期目标的整个过程，并且突出一个“新”字，以反映科技论文具有的首创性。根据需要，论文可以分层深人，逐层剖析，按层设分层标题。

科技论文写作不要求文字华丽，但要求思路清晰，合乎逻辑，用语简洁准确、明快流畅；内容务求客观、科学、完备，要尽量让事实和数据说话；凡用简要的文字能够说清楚的，应用文字陈述，用文字不容易说明白或说起来比较繁琐的，应由表或图来陈述。物理量和单位应采用法定计量单位。

正文完后，就是整篇文章最后的总结。结论是科技论文的必要组成部分。主要是回答“研究出什么”（What)。它应该以正文中的试验或考察中得到的现象、数据和阐述分析作为依据，由此完整、准确、简洁地指出。

一是由研究对象进行考察或实验得到的结果所揭示的原理及其普遍性；二是研究中有无发现例外或本论文尚难以解释和解决的问题；三是与先前已经发表过的（包括他人或著者自己）研究工作的异同；四是本论文在理论上与实用上的意义与价值；五是对进一步深人研究本课题的建议。

5、参考文献

它是反映文稿的科学依据和著者尊重他人研究成果而向读者提供文中引用有关资料的出处，或为了节约篇幅和叙述方便，提供在论文中提及而没有展开的有关内容的详尽文本。被列入的论文参考文献应该只限于那些著者亲自阅读过和论文中引用过，而且正式发表的出版物，或其他有关档案资料，包括专利等文献。

科学论文格式一般包括：论文题目、论文目录、论文摘要、论文关键词、论文正文、参考文献格式。具体如下：

一、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。

二、论文格式的目录。目录是论文中主要段落的简表，短篇论文不必列目录。

三、论文格式的内容提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。

四、论文格式的关键词或主题词。关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

科技论文在情报学中又称为原始论文或一次文献，它是科学技术人员或其他研究人员在科学实验的基础上，对自然科学、工程技术科学、以及人文艺术研究领域的现象进行科学分析、综合的研究和阐述，进行一些现象和问题的研究，总结和创新另外一些结果和结论，并按照各个科技期刊的要求进行电子和书面的表达。

毕业论文，科技论文也是一种学术论文。现阶段，在我国，科技论文一般泛指SCI、EI、ISTP论文等。按照研究方法不同，科技论文可分理论型、实验型、描述型。