又是一年开学季,你的产出如何?能不能秀上一把,欢迎朋友们在评论区“凡尔赛”一波~
粉丝留言:现在做生信的人太多了,随之发表的相关文章也数不胜数,想出头太难了...
或许投稿被拒可能是许多生信科研人都曾经历过的挫折,尤其是当你满心期待地将生信文章投出,隔日搞不好就收到了拒稿通知,难免会感到失落和困惑。尤其是当审稿人指出创新性不足后,还会陷入自我怀疑的迷茫,小果遥想当年也是吃了不少亏。
以前的套路化模式发文,量不在大,数据一下载,咔咔简单分析一下,文章绝对轻松发了,但现在这么卷,这方法早就已经不够创新了,自然要开始“卷”别的赛道。当然,除了创新性不足,还有很多其他常见的拒稿原因,你都听过哪些呢?
今天,跟着小果一起了解一下审稿人对生信文章的其他常见拒稿原因及应对策略,又有哪些文章做的确实不错,值得咱们狠狠借鉴!
小果主打就是帮助大家在科研之路上少走弯路!
一、数据质量问题
数据是生信文章的基础,如果数据质量存在问题,那么文章的可靠性就会大打折扣。常见的数据质量问题包括数据来源不可靠、样本量过小、数据缺失严重等。
小果建议:在进行生信研究之前,一定要确保数据来源的可靠性。可以选择权威的数据库或者经过严格筛选的样本。同时,要根据研究目的合理确定样本量,避免样本量过小导致结果不具有代表性。对于数据缺失问题,可以采用适当的方法进行填充或者进行敏感性分析,以评估数据缺失对结果的影响。
Identification of Key Candidate Genes and Pathways in Colorectal Cancer by Integrated Bioinformatical Analysis(结肠直肠癌(CRC)关键候选基因及途径的综合生物信息分析)
使用多个权威的公共数据库中的结直肠癌样本数据,通过对大量样本的分析提高了结果的可靠性。采用了敏感性分析,以确保结果稳定。感兴趣想复现可以找小果来助力噢~
二、方法可靠性
生信分析方法的选择和应用直接影响到文章的质量。如果方法不可靠,那么得出的结果也难以令人信服。常见的方法可靠性问题包括方法选择不当、参数设置不合理、没有进行方法验证等。
小果建议:在选择生信分析方法时,要充分考虑研究目的和数据特点,选择合适的方法。同时,要仔细阅读方法的使用说明,合理设置参数。在应用新方法时,最好进行方法验证,以确保方法的可靠性。此外,还可以参考已发表的相关研究,了解其他研究者在类似问题上采用的方法。
Spatial transcriptomics reveals distinct and conserved tumor core and edge architectures that predict survival and targeted therapy response(空间转录组揭示了预测生存和靶向治疗反应的独特而保守的肿瘤和边缘结构)
运用了空间转录组学技术,相对较新,提供了关于肿瘤组织空间结构的详细信息,为研究肿瘤的核心和边缘结构提供了有力的支持。小伙伴们经费有限,可以尝试从公开的空转数据中挖掘关键信息噢,快去试试吧,找小果助力完成更迅速哦,啥事不耽误~
三、结果解释不充分
生信分析往往会得到大量的数据结果,如何对这些结果进行合理的解释是非常关键的。如果结果解释不充分,那么读者就很难理解文章的研究意义和价值。
小果建议:在解释结果时,要结合生物学背景知识,深入分析结果的生物学意义。可以通过查阅相关文献、与其他领域的专家交流等方式,拓宽自己的思路,提高结果解释的深度和广度。同时,要注意结果的可视化,通过图表等方式直观地展示结果,帮助读者更好地理解。
Guidelines for bioinformatics of single-cell sequencing data analysis in Alzheimer's disease: review, recommendation, implementation and application(阿尔茨海默病单细胞测序数据分析生物信息学指南:综述、建议、实施和应用)
本综述提供了对分析单细胞测序数据的各种方法的深刻见解,并为研究设计和各种分析方向提供了具体的指导方针。掌握分析方法,才能对实验结果合理的解释,可靠性也会增加,审稿人信服力提升~
四、文章结构不合理
文章结构混乱、逻辑不清晰也是导致拒稿的常见原因之一。
小果建议:在撰写生信文章时,要遵循科学论文的结构要求,包括题目、摘要、引言、方法、结果、讨论和参考文献等部分。每个部分都要有明确的主题和内容,并且要按照逻辑顺序进行组织。在撰写过程中,可以多参考一些优秀的顶刊生信文章,学习它们的结构和写作风格。过往小果分享过不少顶刊文章,朋友们可以回顾一番查看,或者找小侠聊也OK~
最后的最后,纵观数千篇文章的小果支招,如何提高生信发文的成功率,创新型可以从哪些方面下功夫提高?
遇到复现创新性不足的情况,可通过换热点、改变分析对象、改变数据库、方法创新、加湿实验等方式解决。
Ø比如换热点可将铁死亡换成其他细胞死亡或研究多种;
Ø改变分析对象可做疾病不同分期的差异;
Ø改变数据库可换成SEER、UKB、NHANES等;
Ø可增加机器学习种类或结合流行技术,补充部分湿实验验证。
总之,文章创新性是关键,缺乏经验和时间的小伙伴们,欢迎来找小果一起合作解决上述棘手的科研问题,专业的百人硕博团队合力解决,效率绝对包的,不耽误任何关键时间点!
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01 IF:18.8!这套思路转化价值极高!深度学习+多模态数据+生物标志物,正成为国自然临床口子新宠,原来可以做这么多方向! |
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