实验做多了,
就知道什么叫科研催人老,人间不值得......
犹记得大家刚刚进入生科院的时候,
一个个年轻稚嫩,头发茂密,
天真地以为自古名人出在实验室,我也可以在一方小实验室做出一片天。
几年过去了,
反正天没见着,发际线倒是越来越高了。
做实验做到生无可恋,还不是为了SCI的那点分。
然而,有些大神,居然不做实验就能轻轻松松发表SCI 论文!
真的是,太过分了!
我在实验室熬夜加班做实验大半年没憋出一片论文,
而这几位,就靠“投机取巧”挖挖数据库就发表文章!
而且,影响因子居然还不低!真是令人发指!
一起来看看这波“骚操作”:
第一篇:伊朗某团队,Pathol Oncol Res杂志,影响因子 1.7分
这篇文章是于2017 年 5 月发布的,
尽管分数不是很高,但是真的是完全不用上手做实验哦,
这个研究团队的利器是——数据挖掘!
这篇论文主要就是通过 cBioportal 这个工具对 TCGA 数据中肝癌的数据进行挖掘,
结果找到了一条 lncRNA SNHG6 作为肝癌的分子标志物。
看起来很复杂吧,其实就说了两件事:
lncRNA SNHG6 等 3 条 lncRNA 在肝癌患者中基因组水平的改变和表达情况;
lncRNA SNHG6与患者预后相关;
关键是:只用了一个 TCGA 使用工具,就这么挖掘一下数据库,一篇 1.7 分的文章就发出来了!
第二篇:国内某团队,International Journal of Molecular Sciences 杂志,影响因子 3.2 分
分数破3,这是多少人的梦想呀!
这篇文章是 2017 年 3 月发的,
文章说的是通过生物信息学分析鉴定结直肠癌关键候选基因和信号通路。
内容如下,就是制图而已!就问你服不服!
反正我是服了!
第三篇神作:OT杂志,影响因子 5.1 分!
这篇文章主要是通过 RNA 测序和芯片数据挖掘,来研究异常表达的 lncRNA 在肺鳞癌中的临床意义。
听起来也比较复杂,但是通篇下来,
这篇文章只用到了TCGA 数据,GEO 以及自己验证的 12 对肺鳞癌样本,
另外还涉及到了R 语言以及一些软件和网站。
图我就不放了,有兴趣的同学可以去看看原文,
真的是各种图表并用,自己动手做实验的部分基本没有。
这就是真正的大神啊!
总结一下:
以上几位神作,就是在没有做实验的基础上,依靠挖掘数据、分析数据而来的!
我等普通小白,可能没有这个功力从海量的数据中寻找发paper的利器,
SO,大家还是散了吧,扎扎实实做实验才是真,
假以时日,一定也可以发出好论文!
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