Endnote软件是一款专门为学术写作提供支持的文献管理软件，旨在帮助作者更快速地管理文献信息、自动化引用格式转换和实时文献检索等功能。本文将从特色功能和使用方法两方面进行介绍，支持读者更好地了解软件的优点和操作流程。
参考：文献检索神器之Research Rabbit - 知乎 (zhihu.com)[1]
如果你不了解自噬，可以把 “Autophagy; review” 作为关键词在 Sci-Hub 上进行搜索，此时会出现大量与自噬相关的文献。大概浏览论文之后，开始制定自己的实验计划。
在DNA甲基化与疾病的研究中，最常见的一个问题就是，是否有已经发表的文献表明某个基因在某种疾病中发生了甲基化。回答这样的问题，需要大量的文件检索工作。
1. 圈定搜索数据库（外文有：MEDLINE、the Cochrane library、医学文摘、TOXLINE、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO等；国内有：维普全文VIP、CNKI、万方数据库）
oncomirdb通过文献检索的方式，从pubmed的多篇文献中收集整理出了肿瘤相关的miRNA信息，对应的文章发表在bioinformatics上，链接如下
最近有几位朋友问我在哪里下载论文，在网上找到的论文大多数链接都是付费的。我把自己用了多年的一个科研文献下载网站分享给大家。尤其对非在校的朋友肯定很有用。
之前我们介绍了在科研关于基因突变的一些基础知识：[[基因突变需要了解那些内容？]]。如果要研究某一个基因突变的话，那么首先肯定还是要查找一些突变相关的文献，使用最多的文献检索数据库就是 pubmed 了。如果觉得 pubmedj 检索的结果比较单调的话，那也可以尝试 [[PubTator-pubmed检索注释高亮]] 这个可以高亮显示疾病，基因信息的数据库。而如果检索的时候高亮显示突变有关内容的话，可以尝试 LitVar: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/CBBresearch/Lu/Demo/LitVar
4DGenome是一个染色质相互作用数据库，采用了文献检索和软件预测两种手段来得到染色质相互作用，收录了来自5个不同物种共7百多万条互作记录，网址如下
OnGene是一个肿瘤基因的数据库，通过文献检索的方式获得了803个肿瘤基因，文章的链接如下
对于医学生而言，我们要是查询文献的话，更多使用的还是pubmed而不是web of science这样的文献检测数据库。关于pubmed，这个是属于NCBI旗下的一个文献检索网站。
每年岁末年初都是广大科研学者撰写毕业论文和申请自然基金的重要季节。小编之前介绍过使用EndNote来管理文献。但仍有一部分用户不习惯使用EndNote或其英文界面，尤其是科研萌新。另外使用EndNote引用中文文献时也存在一定兼容性问题。本期小编再给大家分享另一款文献管理工具—NoteExpress。
3CDB是一个染色质空间互作的数据库，根据特定的关键词从pubmed数据库中进行文献检索，查找基于3C技术研究染色质互作的文献，并从中提取染色质互作信息，对应的文章链接如下
被R语言折磨是每个想做生信的科研人的日常，只要随便一搜，全都是科研人被R语言虐得死去活来的心路历程。
小通之前分享过一键下载sci文章的方法，受到大家的热烈欢迎。此外，童鞋希望小通再推荐一种检索文献的高效方法。
EndNote X9 是一款在学术界比较主流的文献管理软件，可以进行文献批量下载和管理、写作论文时添加索引、分析某篇文献的引文索引、分析某领域或者学术课题的经典文献地位等，功能强大。
又是一年开学季，看着大批莘莘学子步入高校，同时又有大批学生即将面临毕业，这一年要饱受论文的洗礼。在学术论文领域，几乎每一位大学生都避不开论文检索、查重环节。想写出一篇高质量论文，前期大量的信息储备必不可少，而文献检索成为我们获取信息的重要途径。万方数据知识服务平台以客户需求为导向，整合了数亿条全球优质知识资源，依托强大的数据采集能力，应用先进的信息处理技术和检索技术，为决策主体、科研主体、创新主体提供高质量的信息资源产品。今天就来聊聊，我们如何使用百度飞桨PaddleNLP升级论文检索系统。
Web of science®是全球知名的科技文献检索工具，因为其具有开创性的内容、高质量的数据以及悠久的历史使得在全球学术界有极高的声誉，其中科学引文索引SCI更是成为最权威的科研工具。ESI是基于SCI和SSCI数据而构成的学科和论文评估工具，同时也是研究人员获取热点研究和前沿课题的有力工具。
针对这些棘手的问题，百度深耕产业界，选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析，推出面向真实应用场景的系统功能，覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业，等均已基于相关方案成功完成业务上线。
今天我们就以小白的课题——自噬 (Autophagy) 为例，给大家展示一波。这个时候给大家隆重介绍我们的——PubMed。
NONCODE数据库是一个综合的非编码RNA数据库，该数据库中包含了除tRNA和rRNA之外的其他类型的非编码RNA信息，其中绝大部分是lncRNA,网址如下
在写作过程中，正文中的参考文献顺序是繁琐且重要的。目前已有较多的文献管理软件如Endnote、Notedxpress、Mendeley等帮助我们进行管理，以便自动调整文献顺序和文献格式。但是这些软件并不是万能的！
PubMed数据库作为最流行的文献检索数据库。本身提供了很多供用户使用的检索功能，关键词筛选机制。今天给大家介绍一个在R中进行PubMed数据库挖掘的工具包RISmed。其实这个包主要是利用了NCBI提供的API进行功能的封装，操作的简化。更多的详细参数参数可以参见：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25499/。另外一个包则是主要进行对pubmed数据库中检索的结果进行进一步的标准化和拆分，主要涉及有摘要英文文本分词、词频统计的功能，摘要内文本基因名的频率统计的功能。首先我们先看下包的安装：
文献检索是科研的基本功。传统检索文献的方法大多以关键词、主题词、作者、期刊名称等为线索，查找符合要求的文章。然而，这种检索方法忽略了科技论文的精髓–插图。在查阅文献时，直接阅读插图与图注是快速了解文章内容的捷径。所以，如果能直接通过关键词搜索插图，将会极大地提高查找文献的效率和精准度。今天，我以生物医学研究的明星信号通路NF-κB为例，介绍一种直观查询文献的新方法–以图搜文法。
其实，我们每次做临床科室大数据解析的时候，都战战兢兢、如履薄冰。因为担心会有漏检，或者出现错误。
手动管理参考文献总是令人抓狂，参考文献的样式需要小心编排，还需要按照引用顺序对参考文献进行排序和编号，以致添加、删除或者修改引用文献后都需要进行大量的修改，耗费大量的时间和精力。
Endnote是一个文献管理软件，它可以帮助用户整理、存储、管理、搜索和引用文献。
不少科研汪小伙伴应该都听说过EndNote，这是一款集文献检索、查阅、管理于一身的神器，同时也是一款免费而实用的软件。今天小编为大家简要介绍EndNote的使用教程，本文以最经典的EndNote X7版本来介绍，主要从EndNote X7的安装与界面、数据库建立、文献管理、参考文献格式编辑四个方面介绍。
建立一个搜索引擎大致需要做这样几件事：自动下载尽可能多的网页；建立快速有效的索引；根据相关性对网页进行公平准确的排序。我们在介绍 Google Page Rank (网页排名) 时已经谈到了一些排序的问题，这里我们谈谈索引问题，以后我们还会谈如何度量网页的相关性，和进行网页自动下载。 世界上不可能有比二进制更简单的计数方法了，也不可能有比布尔运算更简单的运算了。尽管今天每个搜索引擎都宣称自己如何聪明、多么智能化，其实从根本上讲都没有逃出布尔运算的框框。 布尔（GeorgeBoole) 是十九世纪英国
论文是有条理地论证作者观点的文章。一般来说，论文应该有一个核心观点，整篇文章为观点而生，为观点而终。
当前的资讯聚合时代，用户阅读新闻的习惯已经从网页端逐渐转向了手机App，而且越来越青睐新闻资讯类App的内容个性化推荐功能。新闻资讯的个性化阅读已经是大势所趋，这背后就有自然语言处理技术的帮助。
文献搜索在每个科学家的日常生活中都是不变的。我们花费大部分时间来积累信息。无论是编写一个基金本子，设计/排除一个棘手的实验···这都需要我们了解领域的最新动态。其中，我们的大多数研究和文献搜索都是在线完成的。
meta的兴起是伴随着循证医学而生，什么是循证医学，即寻找最佳证据的原则 meta分析其实是对具有相同研究题目的医学研究进行综合定量分析的一种研究方法，属于二次研究。
在写文章的迢迢征途中，你有没有 惊叹于别人文章中数据处理的行云流水！ 艳羡于别人作图的高端大气！ 惊讶于别人插参考文献的整齐快捷！ 工欲善其事必先利其器！ 今天，一篇推文，
对于文献检索而言。一些辅助的工具，可以帮助我们更好的了解检索到的主要内容。之前我们介绍过一介绍过几个可以用来进行分析的工具。比如：connectedpapers、LitSense、PubTator。以上的这些工具各有各的用途。今天就来在给大家介绍一个基于pubmed来进行分析的工具吧。
导师给研究方向，课题就是简单的一句话，几个字，其余的一切都要靠自己摸索，所以会搜索文献是一项极其影响效率和工作质量的技能。 我研一也上过一门类似的讲科研文献检索，整理的课程，老师讲了web of science网站本身的文献分析技巧，也讲了对领域文献的跟踪订阅，但当时没有体会到这些技能的美妙之处，现在马上研二，磕盐压力越来越大，发现必须要对领域的文献有更加透彻深入的理解。
作为一个平时就很辛苦的科研er，本着能用工具解决的问题绝对不花苦力的原则，收集了很多科研利器，现在分享给大家，相信大家看完以后科研效率都能够得到质的提升！
谷歌学术（Google Scholar）自2004年底推出以来，受到广大学者的一致好评，影响力日益增大。与Web of Science相比，谷歌学术不仅可以免费检索，而且范围远远大于Web of Science，既包括正常的学术期刊，也涉及书籍、会议、以及各种预印本。据估计，截止至2014年5月，谷歌学术共收集1亿6千万篇学术文献，几乎是历史更为悠久的Web of Science的三倍，已经成为学者们文献检索不可或缺的重要工具。 鉴于谷歌学术的强大功能，业界预期谷歌最终将推出谷歌
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 知网可能又一次因续订费用过高被停用了。 说到中国知网，在校学生想的第一件事就是找论文、查重，走到工作岗位想到的第一件事就是太贵！面对知网收费这个问题，不但个人觉得头疼，研究机构更是如此。近日，知乎一则帖子登上热搜榜，帖子内容为「网传中国科学院因近千万的续订费用停用知网 CNKI 数据库，真实性如何？」 帖子主要内容为：「2022 年 4 月 8 日，中国科学院文献情报中心表示：同方知网技术有限公司 (CNKI 数据库出版商) 暂停中科院对 CNKI 数据库的使用权限，即日
EndNote X6是一款专业的参考文献搜索管理软件，专门为用户提供电脑文献管理功能的工具，EndNote软件具有在线搜索文献、文献检索、文献管理、在线制作文献模板等功能，支持加入文本、图像、表格和方程式等内容及链接等操作，各种文献写作模板工具，用户可以利用这些模式格式来进行使用，拥有自己独立的管理和使用功能，操作简单方便实用。
今天恰逢是高考的时间，昨天有个同学问我：老师，高考后我想选软件开发相关专业，你觉得选哪个方向好？高考志愿怎么填报？那么今天黄啊码就先来跟大家科普一下软件工程专业及其就业前景。
今天为大家介绍的是来自Zhiyong Lu团队的一篇论文。生物医学研究产生了大量信息，其中许多信息只能通过文献获取。因此，文献搜索对于医疗保健和生物医学至关重要。最近在人工智能（AI）方面的进步已经扩展了该功能，不再局限于关键词搜索，但这些进步可能对临床医生和研究人员来说不太熟悉。
LncRNA在哺乳动物中大量转录，通过复杂多样的分子机制在多种生物学过程发挥重要功能，与人类疾病的发生发展密切相关。近些年，lncRNA成为基因组学与生物信息学领域的研究热点，涌现出大量研究成果。然而，丰富的lncRNA知识分散在文献中，使得获取、整合、统计及解析这些信息变得费时费力。尽管目前已开发了一些lncRNA知识库，为深入研究lncRNA提供了支持，但多数知识库专注于某一方面的注释，如疾病、互作、生物学功能、临床信息、亚细胞定位及发育过程。
今天给大家介绍一篇由ZhaoyiChen, JiangBian等人2020年12月24日发表在Drug Discovery Today上的一篇综述文章” Applications of artificial intelligence in drug development using real-world data”。FDA一直在积极推动真实世界数据(RWD, real-world data )在药物开发中的应用。RWD可以产生重要的真实世界证据，反映治疗方法使用的真实世界临床环境。同时，人工智能(AI)，特别是机器和深度学习(ML/DL)方法，已经越来越多地被用于药物开发过程的许多阶段。AI的进步也为分析大型、多维的RWD提供了新的策略。
擅于运用搜索可以帮助你快速寻找想要的学术资料，起到事半功倍的效果。比如我们常用到的论文及对应源码的神器 Papers With Code，就收录了很多 SOTA 论文和代码，直接搜索论文关键字就可以得到相关的论文和代码，还可以分领域进行搜索；又比如 arXiv 与文献调研神器 Connected Papers 强强联合，每篇 arXiv 论文可以在摘要页面直接链接到其在 Connected Papers 中的关联论文图。
鲁迅曾说过，不曾在深夜里做实验、写论文到痛哭流涕，不足以言人生。 现如今，国内外的高校和科研单位都将发表论文作为申博留学晋升评职的重要标准。 而SCI（科学引文索引Science Citation Index）是世界著名三大科技文献检索系统之一，且是国际上被公认的值得借鉴的科技文献检索工具。 如果能够发表一篇含金量高的SCI论文，对于升学或工作绝对是超级加分项！ 一篇SCI论文到底有多重要？ ✔ 应聘/评职/晋升 有一篇SCI论文在手，对应聘、评职或晋升都是非常有帮助的。往往单位招聘求贤/评职晋升条件中
An updated version of PubMed is now available. Come see the new improvements to the interface!
几乎所有在研究期间发表的医学影像AI算法性能的评估实验，都是为验证技术概念的可行性而设计，没有对AI算法在实际临床环境下的性能进行严格验证。
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