投稿过纯生信的小伙伴肯定遇到过审稿人要求补充验证实验的问题，甚至一次修回3个审稿人每个人都要求补充实验。
Comment 1：It would be important to validate the results either using larger sample size or using bootstrapping or resampling to estimate the stability and reliability of the results.
Comment 2：The results described were obtained by the second-use of the data published by another group. The second use itself is OK, but analyses are quite superficial, and no experimental validation (gene expression as well as potential usabilities of identified differentially expressed genes for vaccine development) was done.
Comment 3：This is a study based purely on bioinformatics analysis. There areno convincing validation studies from clinical patients samples or experimental studies. The authors need to add more validation studiesto support their conclusions.
Comment 4：The biggest limitation of this study is that no laboratory-based experiments were conducted and no clinical studies were conducted.
遇到这类情况，我们该怎么办呢？
首先，值得庆幸的是，你的稿子能有修回的机会说明你比那些直接被拒的文章更有意义。
接着聊正事，遇到这种修回意见时间，具体该怎么办，补还是不补呢？阿星一般会分两种情况。
第一种
语气强硬必须要补实验，就像阿星上面举得几个例子，都是确实需要补充的，这群情况建议尽量补充，增加接受率。
那么补充实验要补多少呢？需要多大的工作量？这就需要根据投稿杂志的影响因子决定了。
1）如果是2-3分左右的杂志，补充个qRT-PCR验证几个关键的基因的表达就够了。其实，对于这个分值的文章，大多数情况下有足够的工作量，阿星这边纯生信就可以搞定了，有发文需要的宝子可以滴滴阿星
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这篇文章没有做细胞功能实验，而是通过免疫组化进行的验证，相比qRCR更高级一些。
2）对于4-6分的杂志，在qRT-PCR的基础上，最好在加上细胞功能实验。
这篇文章验证实验部分包括免疫组化、细胞转染、WB、去PCR、CCK8、克隆形成、免疫荧光等。
这篇文章通过细胞转染、qRT-PCR、CCK8、创伤愈合实验、Transwell细胞侵袭实验进行了验证。
3）如果是6分以上的杂志，其实这种级别的文章（水刊除外），生信大多数情况下都是作为筛选关键靶点的辅助，文章的主体还是基础实验部分，包括细胞实验（in vitro）、动物实验（in vivo）、甚至机制研究等。最经典的就是单基因研究。
这篇文章中，LSCC（喉鳞状细胞癌）的基因表达和临床数据来自TCGA和Gene GEO (GSE27020)数据库。采用LASSO和Cox回归分析，建立与VM相关的风险预测模型。根据风险评分将LSCC患者分为高风险组和低风险组。观察两组在免疫浸润、肿瘤突变负荷和功能富集方面的差异。利用机器学习和WGCNA算法鉴定LSCC的核心基因。随后，在体外和体内研究了骨形态发生蛋白2 (BMP2)在血管生成模拟（VM）和转移中的作用。为了阐明BMP2调控的下游信号通路，进行了western blotting。此外，还通过ChIP实验确定了调节BMP2表达的关键转录因子。
第二种
审稿人语气委婉（It will be more relevant if the authors could validate their key results），如果遇到这种情况，恭喜你，实验是可以不补的。
对于这种情况，阿星基本上都是会通过数据库进行数据验证，比如GEO、Human Protein Atlas (HPA)数据库等。不知道怎么验证的小伙伴可以call阿星哦~阿星最近推出了各种生信分析的学习课程，想自学的宝子可以扫码联系哦~
这篇文章，使用TCGA数据库获取RNA-seq数据，以及临床和预后信息。进行一致聚类分析以确定两个IOCEs（免疫相关卵巢癌来源的外泌体）相关的亚组。采用Kaplan-Meier分析比较IOCEs高亚型和IOCEs低亚型的总生存期(OS)。利用Lasso回归分析构建了与IOCE相关的预后模型，并以GSE140082作为验证集对其特征进行了验证。
如果你连数据验证也不想补充，可以态度诚恳的跟审稿人解释。首先第一句话一定要肯定审核人提出的这个建议非常好，但是现在我们的实验条件不成熟，后期会根据审稿人的建议开展实验研究。同时，可以举几篇同样没有添加验证实验的文献作为例证（注意影响因子要比你的文章高哦~）。最后，在文末加上limitation，讨论研究的不足之处。注意，整体语言一定要谦虚，诚恳。
你们在修回中还遇到过什么难题呢？欢迎评论区留言哦~
写在最后
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