出版重点 

《中国神经再生研究（英文版）》杂志为SCI、PubMed数据库收录的国际唯一一本专注神经再生领域研究的经同行评议的开放获取期刊，出版来自全球神经再生领域专业学者的前沿性基础研究及临床研究及转化医学、循证医学优秀的最新成果。

期刊出版来自于脑损伤与神经再生、脊髓损伤与神经再生、周围神经损伤与神经再生和神经退行性病与神经再生、神经影像与神经再生的相关研究。期刊关注神经损伤与再生过程中的轴突再生、突触生长、神经可塑性、神经修复和替代、神经移植等最新研究成果。尤其关注应用细胞治疗、基因治疗、生物因子治疗、药物治疗、手术治疗、康复治疗、物理疗法、组织工程、生物工程、生物材料、神经假体等干预性方法产生神经再生效果的相关研究。文章应清晰描述抑制神经元损伤、减轻神经元损伤的一系列变化，保护损伤神经元的过程、方法、程度与评价，突出从细胞分子水平以及分子生物学水平解释神经元损伤后以及预后再生的机制。

NRR杂志被国际重要数据库收录

科学引文索引（Science Citation Index Expanded，SCI）

美国国立医学图书馆（PubMed）

美国国立医学图书馆开放获取全文数据库（PubMed Central, PMC）

美国生物学文摘数据库（BIOSIS previews, BP）

美国《化学文摘》（Chemical Abstracts, CA）

Scopus荷兰《医学文摘库/医学文摘》（Excerpta Medica, EM）

波兰《哥伯尼索引》（Index of Copurnicus, IC）

OvidSP平台数据库

 中国科学引文数据库（CSCD）

中国科技期刊数据库-统计源期刊（CSTPCD）

编委会

主编Editor-in-Chief

苏国辉院士（Kwok-fai So, Chair Professor and Head, Jessie Ho Professor in Neuroscience, Department of Anatomy, The University of Hong Kong）。

联系方式：Email: szb@nrren.org    电话：+86 138 0499 8773

编委会成员

期刊编委队伍由国际神经再生领域著名学者、中国科学院院士、香港大学苏国辉教授领导的由100多位国际神经再生优秀专家组成。共同致力于创办一本发表神经再生领域专业学术研究经同行严格评审的优秀学术期刊。

在线投稿平台

作者可以通过www.nrronline.org在线投稿。

所有的稿件都将通过该系统提交至NRR杂志电子投稿出版管理系统。

作者有不明确的问题，请访问szb@nrren.org或咨询+86 138 0499 8773。

投稿后，当论文已处于审稿或等待审稿状态时，2个月内请勿将稿件再投至他刊。

初次投稿：

投稿信:

应说明文章未一稿多投，全部作者是否对所投稿件内容知情同意，推荐2-3位小同行审稿人。

作者协议：

投稿时请注意作者协议，如同意后可继续完成投稿， 投稿成功后作者已与杂志签定了文章的相关版权。

投稿后的同行评议

期刊投稿平台应用国际最大的投稿平台Editorial Manager，投到本刊的每篇稿件都要经过3-4位小同行审稿人评审，审稿方法为国际学科小同行组成双盲审稿。所有发表在杂志的文章都将经过严格的双盲同行层层评议，审稿中注重科学性、伦理学和文章真实性的严格审查。期刊将在投稿后4周内通知作者评审意见。

根据评审意见，编辑部决定稿件返修，再审，被接受或退稿。 稿件被接受后，作者可经投稿平台以通讯作者账号随时查询稿件的出版进程。

出版时间

一般稿件被采用后3-4个月出版，优秀文章可在被采用后1-2个月内发表，有临床试验注册号的优秀临床试验文章可申请加急发表。

出版后传播

文章出版后将在EurekAlert!和EurekAlert!中文新闻平台以中英文双语形式向全世界同仁传播。EurekAlert!和EurekAlert!中文新闻平台是美国科学促进会（AAAS）主办的一项全球的科学新闻服务。美国科学促进会为世界最大的科学协会，并且是《科学》杂志的出版机构。您的文章将以最快时间推送给经严格验证的来自全球的新闻记者8000余人，包括来自国际的纽约时报、华盛顿邮报和路透社等，来自中国的中国日报、新华社、人民日报等国际主流媒体，为科学家们提供了与国际科学记者和国际学术平台直接沟通的一个快速有效的桥梁。我们将随后为您提供您新闻的网站点击情况和媒体报告情况的具体数据。

出版后的新闻传播将极大提高文章的影响力，统计同时表明发布学术新闻的文章将提高其被引率70%以上。

杂志的读者群Audience

来自全球从事神经再生、神经科学、神经解剖、神经病理、神经外科、神经内科、神经生物、神经影像、神经放射、神经康复等领域的学科专家。

特邀稿件  

对特邀综述稿件的要求：

（1）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后， 文章需在2个月内完成。

（2）全文不超过6000个单词，包括摘要，不包括参考文献，图和表格 ，出版后8-10个版面。

（3）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

摘要：非结构式， 250单词。

引言：

主体内容：

总结：

作者贡献：

利益冲突：

参考文献：采用 Journal of Neuroscience格式。

特邀述评类文章：观点、点评 、研究亮点、给编辑的信等。

特邀观点栏目文章要求：

（1）观点文章为作者对神经再生领域某一热点问题 的评论，有作者鲜明的观点和作者本人

对此科研过程的认识 和总结。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后， 文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出 版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

 特邀点评与研究亮点栏目文章 要求：

（1）点评文章为点评在本刊发表的文章，研究亮点 文章为点评国际优秀杂志近期或在线提前发表的前沿性的优秀文章。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后， 文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出 版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

 给编辑的信栏目文章要求：

（1）给编辑的信文章为读者对本刊已发表文章的来 信反馈。

（2）全文1000- 2000单词，不包括参考文献，文章不需要摘要、图和表格，出 版后1个版面。

（3）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

如果您需要向SCI收录期刊投稿，我们可以为您提供如下服务-- 

NRR:中国上海瑞金医院杨晓东和肖勤团队以“宏基因组拼图”揭示帕金森病肠道菌群新图谱

越来越多的证据表明肠道菌群紊乱可能与帕金森病的发病有关。16S rRNA扩增子测序已被广泛用于分析帕金森病患者的肠道菌群紊乱。然而，这种方法容易产生偏差，分辨率有限，且缺乏功能信息。此外，通过16S rRNA扩增子测序检测到的不同基因的丰度变化很难精确到特定肠道菌群物种或菌株。这些缺点限制了相关研究的普遍性和重要性，限制了与帕金森病相关的更多肠道菌群特征的发现。尽管高分辨率的宏基因组测序已逐渐被采用以推断肠道菌群的生物功能，但常常会产生错误组装和嵌合的重叠群，从而引入显著偏差。基于无组装的宏基因组方法可以对序列覆盖率低而无法组装的低丰度肠道菌群进行分析。然而，确定这些未被识别的肠道菌群特征仍然很困难。因此，迫切需要在基因组水平上对肠道菌群进行结构和功能探索。

细菌基因组传统上通过常规培养方法获得。然而，在人工培养基中培养肠道菌群仍然具有挑战性。宏基因组分箱为重建稀有群落成员的基因组提供了一种有效的方法。宏基因组组装基因组，即从宏基因组读段组装而成的菌群基因组草图，已被广泛用于研究各种人类疾病中的菌群特征。然而，将肠道菌群宏基因组组装基因组应用于帕金森病患者的研究较为罕见。

 近期，上海瑞金医院杨晓东和肖勤团队在《中国神经再生研究（英文）》（Neural Regeneration Research）发表的研究通过宏基因组分箱提取宏基因组组装基因组，在基因组水平探索肠道菌群组成和功能。通过宏基因组组装基因组与帕金森病临床特征联合分析，鉴定出临床特征显著相关的肠道菌群物种和宏基因组组装基因组，并深入挖掘帕金森病相关宏基因组组装基因组的潜在功能。该研究从基因组水平深入探索肠道菌群与帕金森病之间的关系，进一步增强对帕金森病潜在发病机制的理解。

        研究人员对81例帕金森病患者和41名健康对照组（HC）的粪便宏基因组进行单样本宏基因组分箱，成功获得2837个宏基因组组装基因组。宏基因组分箱是一种对未培养微生物进行基因组解析表征的关键技术，从组装的宏基因组重叠群构建草图基因组，作为全长基因组的替代品[1]。利用GTDB-Tk将2837个宏基因组组装基因组分类到不同单元。GTDB数据库包含了近25万个细菌和古菌的基因组，并为细菌和古菌提供了一个系统发育上一致的分类体系，不仅包括分离菌株的基因组，也涵盖了数千个宏基因组组装基因组[1]。所有2837个宏基因组组装基因组被分类到门、纲、目、科、属、种水平（图1A），并构建系统发育树（图1B）。来自帕金森病患者的1979宏基因组组装基因组分类为14个门水平（图1C）。以平均核苷酸一致性阈值95%，将2837个宏基因组组装基因组聚类为种水平基因组箱（SGBs）。这种聚类分析总共产生578个SGBs，其中22个SGBs被定义为未知SGB（uSGB）。在帕金森病患者中识别出的354个SGBs，在健康对照组中识别出的202个SGBs（图1D）。为了比较肠道菌群组成，研究者量化并比较帕金森病患者和健康对照组宏基因组组装基因组丰度。α多样性指数，包括ACE（P < 0.001）、Chao1（P < 0.001）、Shannon（P < 0.01）和sobs（P < 0.001），在帕金森病患者中显著高于健康对照组（图2A）。基于宏基因组组装基因组丰度的Bray-Curtis距离，主坐标分析（PCoA）图显示帕金森病患者和健康对照组样本显著分离（R² = 0.013，P = 0.009，图2B）。该菌群特征变化与既往研究报道类似[2-3]。研究者识别了两组之间丰度显著不同的宏基因组组装基因组，分别在物种和菌株水平构建了热图（图3A-B）。基于差异物种和宏基因组组装基因组，利用随机森林算法训练疾病诊断模型。基于30个差异物种生物标志物构建的模型展现出较高准确度（AUC值为0.67），而利用50个差异宏基因组组装基因组构建的模型中AUC值为0.63（图3C-D）。随后，研究者深入研究帕金森病患者和健康对照组显著差异物种及宏基因组组装基因组与临床特征的关系。结果提示在物种和宏基因组组装基因组水平上，相当数量的物种及宏基因组组装基因组与帕金森病临床特征（疾病严重程度、用药情况、运动并发症以及非运动症状）存在关联（图4A-B）。尽管以往研究报道肠道菌群与帕金森病患者临床特征相关[3-4]，然而仅限于门、科和属水平进行探索。相比之下，该研究深入到微生物基因组层面明确肠道菌群与帕金森病临床特征的关联。研究人员采用随机森林算法，基于与疾病严重程度相关的肠道菌群物种和宏基因组组装基因组训练区分疾病严重程度的模型。基于肠道宏基因组组装基因组构建的模型达到了最高的准确度（AUC=0.79），而基于肠道菌群物种构建的模型AUC为0.61（图4C-D）。研究人员利用KEGG注释数据库阐明与疾病严重程度相关宏基因组组装基因组的功能潜力，并探索潜在的机制意义。使用KEGG数据库对与疾病严重程度相关的132个宏基因组组装基因组的功能途径进行注释，成功注释41个宏基因组组装基因组，分布于多个代谢途径，包括碳代谢、膦酸盐代谢、碳水化合物代谢、氨基酸代谢、脂肪酸代谢、胆汁酸代谢、辅酶和维生素代谢、神经保护分子、免疫原性成分、有毒代谢产物、翻译以及细菌分泌（图5）。由于与疾病严重程度相关的宏基因组组装基因组功能分析尚未在机制上得到验证，因此需要进行更多的研究，包括测量代谢物或研究宿主-微生物相互作用。

        该研究充分利用单样本宏基因组分箱技术的重要优势，与16S rRNA基因扩增子测序或基于无组装的宏基因组方法相比，它提供了肠道菌群基因组水平上的分析以及菌群功能潜力的详细信息。通过微生物基因组数据相关性分析，该研究进一步阐明了帕金森病临床特征与特定肠道微生物之间的关系。该研究也存在一些局限性。首先，纳入研究的帕金森病患者正在接受药物治疗，但研究并未评估这些药物对肠道菌群的影响。尽管抗帕金森病药物可能会影响肠道菌群的组成[5]，但这些药物可能干扰对帕金森病相关菌群特征变化的解释。其次，研究样本量相对较小，且缺乏外部验证，这可能会影响其结果的稳健性和普遍性。#br#  #br# 参考文献#br# [1] Kang DD, Froula J, Egan R, et al. MetaBAT, an efficient tool for accurately reconstructing single genomes from complex microbial communities. PeerJ 2015;3:e1165.#br# [2] Keshavarzian A, Green SJ, Engen PA, et al. Colonic bacterial composition in Parkinson’s disease. Mov Disord 2015;30:1351-1360.#br# [3] Qian Y, Yang X, Xu S, et al. Alteration of the fecal microbiota in Chinese patients with Parkinson’s disease. Brain Behav Immun 2018;70:194-202.#br# [4] Barichella M, Severgnini M, Cilia R, et al. Unraveling gut microbiota in Parkinson’s disease and atypical parkinsonism. Mov Disord 2019;34:396-405.#br# [5] Zhang Y, Mo C, Ai P, et al. Pharmacomicrobiomics: a new field contributing to optimizing drug therapy in Parkinson’s disease. Gut Microbes 2025;17:2454937.#br#