【就在今晚】直播课程:一小时完成一篇SCI文章

  • 2019 年 10 月 6 日
  • 笔记

不做实验,不花经费就能发表SCI?这是什么神仙操作,开玩笑吧~ No!我们一直都是认真的。

不管是医生,还是研究生,只要你想毕业,想评职称,都不得不踏入科研道路。然而,一旦开始做科研,我们就开始了无止境的做细胞、养老鼠的生涯,再加上头顶发文章的大山,可谓压力颇大,每天都惶惶不可终日。想发一篇SCI文章,别说5分以上了,就算是一两分的文章也要耗费至少半年到一年的精力做实验、理数据、写文章,最后再花个一年半载经历“投稿-被拒-修回-重投”的噩梦,运气好的话,最终还能修成正果,喜提paper;运气不好的话,说不定还要补实验、延期毕业或者白白错失很多机会。

如果,我跟大家说,有一种方式可以不用做实验,不用花钱买试剂,只需动动手指、敲敲键盘就能发文章,我想对于每位科研人员来说,都是石破天惊的好消息。这种神奇的方法到底是什么?它就是数据挖掘。大家都听说过数据挖掘,可是很少有人真正见识过数据挖掘的神奇之处。

  • 零花费

数据挖掘使用的多是公共数据,一贯奉行“拿来主义”,别人的数据直接拿来用,无需自己做实验产生数据。

  • 超高效

做实验随便养个细胞就要好几天,做个WB至少2天,构建个小鼠模型更不得了,至少几个月,但是数据分析相对而言是非常迅速的,如果你的电脑配置够高,一个3对3的转录组芯片的数据分析仅需2-3分钟。

  • 易接收

湿实验类的文章,往往需要多种实验验证,再好的实验设计,到reviewer手里都能挑出毛病,文章投出去经常还要补实验,来回折腾。但是数据挖掘类的文章,常规分析思路基本固定,投出去很容易就被接收,据统计,其平均审稿周期只有1个月,相对于实验类文章大大缩短。

正是因为数据挖掘的这么多神奇之处,使得它在这短短几年的时间内受到诸多科研人员的追捧。为了证实数据挖掘的火爆程度,先给大家看个数据,我们统计了近20年在PubMed中发表的数据挖掘类的文章数量,结果非常不可思议:

这条增长速度可谓直线上升,仅2018年就发表数据挖掘类文章约3万余篇,2019年截止到现在发表此类文章约为2万余篇,换句话说,平均每小时有3.5篇文章完成发表。我们又进一步细分一下,使用一些常用的关键词在PubMed中进行检索,结果发现GEO、TCGA、Big Data、Data Mining等关键词检索出来的结果基本一致,都是呈现出爆发式的增长。

特别是TCGA,与其相关的文章可谓是指数级增长,2019前前三个季度的发表文章数量已经和2018年基本持平,近几年的增长幅度保持在30%左右。看到这里,我想不用我多说,大家都有自己的想法了吧。感觉就像发现了一个“藏满金子”的宝库。看到这样实实在在的数据,你一定心动了。那么,是时候放出我们的重磅信息了。

为了让更多人切身感受到数据挖掘的神奇之处,我们决定以一种实战的方式来完成一项挑战:

一小时内重现完成一篇数据挖掘SCI文章

文章主要内容涉及TCGA数据库挖掘,基本涵盖了常规的数据挖掘套路和分析方法,主要结果如下:

直播课程由我们授课经验丰富的小猎豹老师主讲,带领大家快速领略TCGA数据挖掘,从此走上发表SCI文章的“快车道”。想要“上车”的,赶紧报名参加吧。

直播链接:

https://ke.qq.com/course/443707?taid=3863670975546683&tuin=30453c52

近期我们还隆重推出线下课程,里面干货满满,通过实战演练手把手教你速成SCI文章。

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