正在准备国自然的朋友都知道，申请国自然课题过程中困难重重，最让人头疼的就是标书应该怎么写？小编今天要与大家分享如何从顶级 SCI 论文中获取基金标书撰写思路的方法，正在写标书或者是准备要写标书的小伙伴都可以看一看～一、基金标书撰写套路1、框架思维先理清思路！做好框架！再动笔！科学假说的提出思路：2、写作「套路」：「7 + 6」7 个核心问题：要解决的临床问题是什么？为解决这个临床问题，别人做了什么科学研究？别人的科学研究中，有哪些是没有解决的科学问题？为了解决这些科学问题，我们做了什么前期研究？我们的前期研究中，有哪些需要进一步探索？我们的科学假说是什么？为了验证假说并解决问题，我们打算做什么项目内容？6 个主要模块：提出临床问题聚焦科学问题引入研究对象提出科学假说前期研究基础概括研究内容二、从顶级 SCI 中获取撰写思路案例：1、文章题目N6 -Methyladenosine modification of lincRNA 1281 is critically required for mESC differentiation potential.来源：Nucleic Acids R

在Western blot、IHC/ICC/IF、ELISA/FACS（表位）/Co-IP、ChIP等这些实验中，都需要用到抗体，但是抗体市场的庞杂带来了质量的参差不齐，抗体的不可靠性也会给科研带来巨大损失，包括时间和资源上的浪费。2006年耶鲁大学病理学家David Rimm研究了一项有效治疗黑色素瘤皮肤癌的指导方法，这项技术的基础是抗体——可以结合成为特殊生物学分子的Y形大蛋白，而且可以在样本中标志它们的存在。而当他准备好资金来将这种检测推广到临床时，他的团队从同一家公司订购的新的同一批次的抗体（可以认为性质是相同的）却无法重现原始的研究成果，难以产生同样的染色模式！Rimm被迫放弃自己关于黑色素瘤抗体疗法的研究。与其事后懊悔，研究者们还是应该投入多一点精力在抗体选择上。今天推荐几个抗体选择网站，抗体真假不用担心，一查便知！1、CiteAbhttps://www.citeab.com/CiteAb是全球最大的抗体搜索引擎，所有产品的搜索结果严格按照文献引用数目进行排名，抗体供货商无法用付费来提升排名。目前该平台收录了来自全球的192家抗体供应商、超过400万种抗体、165+万余篇

如果给你一张静态的染色图，你可能觉得 so easy，老板再也不用担心我没有统计结果了。如果给你一个动画，你会不会傻眼了呢？看着攀爬的细胞，你脑子里闪过高中物理知识，这个细胞迁移长度，位移，速率，轨迹都是重要的参数啊，可是怎么统计呢？定性的说明不再被买账，而定量的统计结果成为刚需。今天向大家介绍一个有用的软件「Imaris」，可以自动统计细胞动态迁移图中细胞迁移的各种参数。具体操作如下1. 在 Imaris 中点击「open」，点击一下（选中）你导出的 tiff 文件中的一个。注：Imaris 支持几个大型厂商如 Zeiss，Olympus，Lica 显微镜系统默认的文件格式，如果你使用的不是这些，你可以将拍摄的系列图片转化为系列命名的 tiff 文件供 Imaris 软件打开。2. 点击界面下方的「Settings」按钮，在弹出的界面将 tiff 后面的下拉框选项选为「T」，图像就变为 T1 -T6 的系列时间轴的图片。3. 点击「OK」键后，界面回到前一个「Open file」界面，再点击「open」按钮即可。4. 打开的图片呈现出六个时间点（如上图红色箭头所示）。这表示系统已经认

作为一个爱看文献的科研狗，不能下到想看的文献一直是一件很头疼的事情，好在我们一直有 Sci-hub 这个神器，导师再也不用担心我们看不到文献了。但是…...Sci-hub 经常会打不开，打不开，打不开~那我们应该如何是好呢？这不，实验菌今天又给大家寻觅了一个神器~科睿唯安大家想必都很了解，就一个字，牛！科睿唯安（ClarivateAnalytics）是全球专业信息提供与分析服务领域的领导者。科睿唯安旗下拥有诸多业界知名品牌，包括 Web of ScienceTM 平台（含科学引文索引，即 Science Citation IndexTM，简称 SCI）、InCitesTM 平台、Derwent InnovationTM 平台、德温特世界专利索引（Derwent World Patents IndexTM，简称 DWPI）、CortellisTM、CompuMarkTM、MarkMonitor® 以及 TechstreetTM 国际标准数据库等。那 Kopernio 又是啥？Kopernio 是一家位于伦敦的初创公司，由 Mendeley 和 Newsflo 的创始人于 2017 年创建

① PNAS 揭示生长素调控细胞分裂模式新机制细胞分裂模式在器官的形成过程中发挥着至关重要的作用。在植物中，生长素作为最重要的激素之一已经被报道在器官发育过程中调控细胞的分裂模式，然而细胞分裂模式如何在时空上被生长素精确调控仍然知之甚少。福建农林大学海峡联合研究院徐通达课题组报道了非经典的植物生长素信号通过类受体蛋白激酶 Transmembrane kinases (TMKs) 调控侧根发育过程中细胞分裂模式的分子机制。研究发现拟南芥 TMK 家族中的两个成员 TMK1 和 TMK4 介导了生长素对于细胞分裂模式的调控，最终决定了器官的形成和发育过程。研究人员发现，TMK1 和 TMK4 功能缺失的双突变体表现出严重的侧根发育缺陷且对生长素处理不敏感，在细胞水平上表现为侧根原基细胞分裂模式严重紊乱。这一研究建立了生长素信号与 MAPK 信号通路的联系，阐明了植物生长素信号传导途径在非转录水平上调控细胞分裂模式的新机制。该工作为研究植物激素信号如何调控细胞分裂方向的改变拓展了新的思路。原文检索：Noncanonical auxin signaling regulates cell div

干细胞研究与治疗邀请提交原始研究手稿，已纳入一个关于亚太地区干细胞研究的特别系列，于2012年出版。该系列丛书由台湾阳明大学的Oscar Lee、美国南加州大学的Shi Songtao、中国卫生科学研究所的Shi Yufang和Ying Jin编辑，旨在展示在该领域开展的广泛和创新的工作。开放获取的研究文章将与一系列由该领域的领导人撰写的评论和观点文章一起发表，这些领导人包括康庆新(Kyung-Sun Kang)、郭泓志(Hung-Chih Kuo)和郑明浩(Minghao Zheng)。《干细胞研究与治疗》由Rocky S Tuan和Timothy O 'Brien编辑，出版干细胞治疗的基础、转化和临床研究，包括动物模型和临床试验。该杂志对干细胞在药物发现和测试、干细胞制造和生物材料中的应用特别感兴趣。更多信息可以在我们的about页面找到。如需查询研究的适宜性，请发邮件至editorial@stemcellres.com。

BioMed Central上周参加了剑桥神经干细胞研讨会。这次会议是由剑桥干细胞计划联合主办的，旨在集中关注神经干细胞生物学领域的最新进展，并鼓励近300名代表之间的进一步合作和互动。这次会议收集暴露了在神经发生领域发现的加速步伐，特别是在正常成年人中，以及在疾病中生长和分化缺陷的作用。生物医学中心的旗舰期刊《BMC生物学》、《BMC医学》和《基因组医学》最近出版了干细胞主题系列，与会者对此非常感兴趣。格尔德•克佩尔曼(Gerd Kemperman)在开幕式上发表了热情洋溢的讲话，他回顾了令人信服的证据，证明了运动对海马神经元生长的影响。《神经发展》杂志的几位知名编辑委员会成员，包括乔纳斯·弗里斯恩、阿图罗·阿尔瓦雷斯-布伊拉、安德里亚·布兰德和弗朗索瓦·吉耶莫特，以及会议的共同组织者比尔·哈里斯(总编)在内，都是阵容强大的演讲者。全体会议还由神经发育委员会成员Fiona Doetsch(干细胞生物学、细胞规范与分化)和Fred ' Rusty ' Gage主持。在随后的会议上，Fred展示了一项令人兴奋的新工作，该工作表明，将LINE-1反转座子“跳跃基因”插入成人大脑，会导致神经

① Nature 子刊揭示控制自身免疫反应的分子机制近日，一项刊登在国际杂志 Nature Immunology 上的研究报告中，来自维也纳生物中心的科学家们通过研究分析了沉默或唤醒自体反应 B 细胞的两种拮抗机制，这两种机制受到了 Ikaros 蛋白的控制，因此其能够控制自身免疫力。当小鼠成熟的 B 细胞中缺少 Ikaros 时，研究者就能观察到较高级别的自身免疫力，这就促使他们开始研究两种开启或关闭 B 细胞的特殊机制，B 细胞抗原受体（BCR）的无效应性是一种特殊的耐受机制，其能使得自体反应性的 B 细胞对自身抗原不再敏感，同时还能促进 Toll 样受体（TLR）信号唤醒 B 细胞。本研究为科学家们阐明自身免疫疾病的发生提供了基础机制及新的线索，后期他们还会继续深入研究来开发多种能有效治疗自身免疫性疾病的新型疗法。原文检索：Ikaros prevents autoimmunity by controlling anergy and Toll-like receptor signaling in B cells ② 中科院构建了可变形的多级次纳米药物递送系统10 月 2 日，Sci

为什么考虑干细胞的个体性很重要?数学方程能预测什么时候干细胞突变会导致潜在的致命疾病吗?多能干细胞会成为未来的疾病模型、推动药物发现和预测副作用吗?这是生物医学中心的三家旗舰期刊(BMC生物学、BMC医学和基因组医学)最近在《BMC生物学》杂志上发表的干细胞专题系列文章中讨论的一些问题。作为开场白，《BMC生物学》系列丛书的咨询编辑Arthur Lander评论说，目前干细胞生物学的概念可能没有考虑到“干细胞的个体性”中单个干细胞的可塑性和多样性的含义。David Dingli和Jorge Pacheco在一篇名为《随机动力学与干细胞突变的进化》的观点文章中，以慢性髓系白血病和阵发性夜间血红蛋白尿为例，讨论了干细胞中的随机效应如何导致临床疾病。在为该系列撰写的第三篇综述文章中，Lee Rubin和Kelly Haston在《干细胞生物学与药物发现》中调查了在疾病建模中重编程的成人多能细胞的最新研究，讨论了心血管疾病和神经系统疾病的临床意义。有了这些和未来对这个系列的贡献，我们希望刺激跨学科的合作努力，以进一步了解干细胞的生物学。请继续关注本系列的其他内容。

自从 CRISPR 基因组编辑技术问世以来，它已经显示出了治疗许多棘手疾病的巨大希望。然而，科学家们一直在努力确定与治疗有关的细胞类型的潜在非靶向效应，这仍然是临床转化的主要障碍。现在，Gladstone 研究所和创新基因组学研究所（IGI）的一组科学家与 AstraZeneca 合作开发了一种可靠的方法来实现这一点。CRISPR 通过在特定位置切割 DNA 来编辑一个人的基因组。挑战在于确保该工具不会在 DNA 上的其他地方进行切割，即所谓的「脱靶效应」，可能会产生不可预见的后果。《Science》杂志的一项研究，两位第一作者，Beeke Wienert 和 Stacia Wyman，找到了解决这个问题的新方法。「当 CRISPR 切割时，DNA 就会断裂，」Wienert 博士说，他之前在 Jacob E.Corn 的 IGI 实验室工作，现在是 Gladstone 研究所 Bruce R.Conklin 实验室的博士后学者。「因此，为了生存，细胞招募了许多不同的 DNA 修复因子到基因组中的特定位置来修复断裂，并将切割端重新连接在一起。我们认为，如果我们能找到这些 DNA 修复因

R 语言绘图-散点图散点图是展示两个或多个数值型变量相关性特征的常用工具，通常包括简单散点图、三维散点图、矩阵散点图等。简单散点图简单散点图是将观测数据绘制在一个二维平面中，以此观察数值型变量之间的相关性。我们以 R 中 ggplot2 包中的 mtcars 数据集来讲述一下 R 如何绘制简单散点图。ggplot2 包的安装及调用mtcars 数据集的调用的查看比如我们想绘制变量 mpg 与变量 wt 之间的散点图。可以用三个函数进行绘制，包括 plot() 函数、ggplot2 中的 qplot() 函数及 ggplot() 函数。一、plot() 函数绘制简单散点图代码如下：结果如下：四种方式绘制的图片（上图）都一样。第一种方式，x 代表以何变量作为散点图的横坐标，y 代表以何变量作为散点图的纵坐标；第二种方式为第一种方式的简写，默认第一个变量为散点图的横坐标，第二个变量为散点图的纵坐标；第三种方式和第四种方式采用了 R 公式的写法，符号「～」前作为散点图的纵坐标，符号「～」后作为散点图的纵坐标，第三种方式直接调用向量，而第四种方式用 data 参数指定绘图的数据框。二、qplot

本文中，柚子酱整理了多篇研究报告，共同解读科学家们在艾滋病治疗领域的重要研究进展，分享给大家！J Clin Invest：长期接受抗逆转录病毒治疗的个体中，感染艾滋病毒的细胞持续存在脑脊液中近日，一项发表在 Journal of Clinical Investigation 杂志上的研究报告指出，在接受长期抗逆转录病毒治疗 (ART) 的艾滋病毒阳性患者中，约有一半的人的脑脊液中含有艾滋病毒感染细胞。文章中，研究人员分析了 HIV 在脑脊液中的持久性，以及在长期接受 ART 治疗期间炎症和神经认知表现的关系。69 名参与艾滋病临床试验组 HIV 携带者队列研究的参与者同时接受了腰椎穿刺、静脉切开术和神经认知评估。在外周血单核细胞和脑脊液细胞微球中检测细胞相关 (CA) HIV DNA 和 RNA，在脑脊液上清液和血浆中检测无细胞 HIV RNA。原文检索：doi：10.1172 /JCI127413Science 子刊：早期抗逆转录病毒治疗可能保留针对 HIV 的关键免疫反应在 HIV 病毒感染的最早阶段进行联合抗逆转录病毒（ART）治疗可能产生功能性 CD8 「杀伤」 T 细胞并维持

一、如何翻译出好标题？1、拆分关键成纤维细胞源性外泌体-miR- 520b 作为潜在的胰腺癌治疗手段2、理清关键词成纤维细胞源性外泌体-miR- 520b 作为潜在的胰腺癌治疗手段纤维细胞能够释放外泌体，外泌体中的 miR- 520b 能够影响胰腺癌细胞。3、百度学术模仿提取核心关键词核心关键词搜索影响因子查询网站http://www.letpub.com.cn/index.php?page = journalapp&view = search1、输入核心关键词2、选择「SCI 索引」条目3、选择与本文类似的文章4、确认此文章所在杂志影响因子（一般参考影响因子>8 分的杂志）5、本文关键词套入题目描述问题分析法我们写的内容或者我们写的对象，最有亮点的是什么东西？最想表达的是什么意思？这篇文章里面最有价值的是什么东西？1. 一个中心，多个基本点1、最有亮点的是什么东西？-长链非编码 LINC002612、最想表达的是什么意思？-长链非编码 LINC00261 调控 DPYD 基因甲基化3、这篇文章里面最有价值的是什么东西？-长链非编码 LINC00261 促进食管癌 5 -

① Science 揭示 RNA-Seq 数据有助于发现罕见的遗传变异纽约基因组中心、哥伦比亚大学等机构的研究人员近日在《Science》杂志上发文，称 RNA 测序数据有助于发现罕见的遗传变异。他们开发出一种新颖方法，能够通过了解两个等位基因的表达失衡来诊断罕见疾病。文章的第一作者、斯克里普斯转化科学研究所的 Pejman Mohammadi 博士表示，出现罕见疾病时，罕见的遗传变异通常会出现在一个拷贝上。查看一群人的每个基因就能了解亲本拷贝之间有多少变异是 ok 的。「如果母本拷贝的表达量比父本拷贝高得多，那么我们可以假设其中一个带有突变，」他说。这个过程不一定能够说明哪个变异是引发疾病的原因。不过，它可以让人们关注某些基因，从而开展下一步的分析。在这篇论文中，研究人员展示了如何应用这种方法来研究 70 名罕见病患者的 RNA-seq 数据。他们确诊了之前的一项诊断结果，并提出了几个病例的新诊断结果。原文检索：Genetic regulatory variation in populations informs transcriptome analysis in rare dise

多嵌套图拼接的 R 语言实现1. 原文研究设计及图片还原思路首先来看一下文献的原图吧～原文作者在对不同年龄（幼鼠和成年鼠），不同性别（雌/雄）进行某种刺激后，在 7 个时间点（1 为刺激前，6 为最后 1 次刺激，7 为刺激后一段时间）分别对 3 个效应指标进行了测量。在进行结果展示时，作者放弃了常规的统计表格，选择了上图的形式，按照年龄，性别分为 4 层，每层 3 个子图，分别反映 3 个不同的指标。不难看出，原图由 12 个嵌套图组成，每个嵌套图又由 1 个主图和 1 个子图拼接而成。其中，主图采用散点与误差棒结合的形式展示了某效应指标在 7 个时间点的均值和标准误，而每个时点与刺激前的差异显著性则以「」的形式进行标注；子图则为柱状图与误差棒的结合，主要比较了最后一次刺激及刺激后与刺激前效应指标水平的差异，同样也标注了两两比较的差异显著性，与主图的区别是，这里选择了以横线对两个比较时点进行了标注。基于以上思路，小 x 利用 R 软件的 ggplot2 包对原图进行了还原：简单地说，除了外边框（合理怀疑原图的边框是 AI 或者 PS 后期处理的）和坐标轴没有完全实现（x 轴时间点

核酸（RNA/DNA）之间的相互作用在许多基本的细胞活动中起着重要作用，例如转录调控，RNA 加工和蛋白质合成。因此，确定 RNA/DNA 之间的复杂结构对于理解相关核酸相互作用的分子机制至关重要。因为结构往往决定了分子的功能，这种核酸-核酸相互作用的结构建模和预测对于理解原子级相关生物过程的分子机制，进而开发针对相互作用的干预性治疗药物或措施也是至关重要的。因为采用实验技术来探究 RNA/DNA 之间相互作用通常是复杂困难且高成本的，因此从核酸序列计算并预测核酸复合体结构并进行分子模拟对接，是目前的有效方式。在这里，我将介绍一款用于核酸对接的用户友好型在线平台 HNADOCK，它由华中科技大学的 Yi Xiao 和 Sheng-You Huang 团队开发。HNADOCK 可以用于建模两个核酸分子（RNA/DNA）之间的 3D 复合体结构。HNADOCK 的速度很快，通常可在 10 分钟内完成工作。HNADOCK 在线平台主页图片来源：HNADOCK 官网HNADOCK 服务器的工作流程包括四个阶段：数据输入；同源 RNA 搜索；结构建模；基于 FFT 的全局对接1. 数据输入要求用

有很多朋友询问做系统评价/Meta 分析的时候需要用 Embase、ClinicalKey 数据库去检索文献，但是问题是这 2 个数据库是付费的，不给 Money 搜索网页都进不去，由于很少有学校购买这 2 个数据库，所以对于很多朋友来说完成 Meta 分析就比较麻烦。那么怎么去获得这 2 个数据库的检索权限呢？1. 如有你的学校或者单位有购买权限，那么请忽略这篇文章！（很少会有学校或者单位购买，如果有，那么本人表示十分羡慕！因为我这没有！）2. 如果你的学校单位没有购买权限，但是你是土豪，有的就是 Money! 你可以去某宝购买权限，上面有很多提供数据库权限的商家，价格都比较贵，好几十 RMB 一个月，当然土豪是不会在意的！3. 如果你的学校单位都没有购买权限，而你又是个屌丝，没钱！那么怎么办呢？不用担心！我告诉你怎么办！1. 首先进入下面网址：http://www.keyanlib.com/，进去后主页如下, 选择左上角「免费资源」进入：2. 注册一个账号，然后登录3. 登录后进入下面界面，就可以看到 Embase 和 ClinicalKey 的免费入口了4. 随便选择一个入口进入

SCI 的发表对于硕士，尤其博士，是必须的一种技能，也是一道难关。所谓大道无形，小道可走。下面给出一些博士期间的撰写心得，希望能有所裨益。文章可以有三个境界: 毕业、科研、贡献。现在只说第一个，为了毕业。这里的文章，可以指 EI 文章、SCI 文章。我把文章分成三个阶段: 阅读、写、改。一、阅读 SCI 论文阅读哪些文章 (对象)，阅读文章的目的是什么 (目标)，怎么阅读 (方法)1. 阅读什么文章。阅读文章，需要阅读经典的专业基础文章、survey(概述) 文章，及 5 - 10 篇左右阅读新的高质量的专业文章。好的文章怎么找? 首先找专业领域中好的会议、期刊; 其次，经常访问专业领域有名的实验室、研究员的主页，关注其发表的文章方向及内容;50 - 100 篇，半年; 就可以开始动手写文章了。2. 阅读文章的目的。阅读文章的目的有两个主要目的：一是了解世界上本专业领域的内容和发展情况；二是在了解过程中，产生自己的 idea，进入这个领域。什么是 idea？怎么样产生？idea 一般是在阅读文章的过程中产生的，给出三种比较简单产生 idea 的方法。第一种弥补缺陷法。即去发现别人文章中

前几天，有朋友问到小编：我正在进行一项 Meta 分析的检索，发现 PubMed 和 EMBASE 在主题词、自由词使用完全一致的情况下，而结果却是极大的不同，前者文献量远远小于后者文献量，究竟这是怎么回事呢？因此小编就 PubMed 和 EMBASE 在检索使用中存在的异同点展开了探索。在制定文献检索策略时，总体的要求就是查全和查准。医药类的数据库常用的有：PubMed、MEDLINE、the Cochrane library、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO 等。而以 PubMed 和 EMBASE 使用最为频繁。本文就两者在使用权限、检索限定、逻辑运算、检索结果显示输出及数量、相关文献链接七个方面展开对比，以便大家能更了解。一、免费否？PubMed 是由美国国立医学图书馆（NLM）所属的美国生物技术信息中心（NCBI）开发研制的网络文献检索系统。以 web 方式向用户提供的一项免费检索数据库服务。收录的文献范围比 MEDLINE 还大。其数据来源有三个方面：MEDLINE 数据库；PREMEDLINE 数据库，每天更新一次，每周六将数据添加

基本概念WGCNA 其译为加权基因共表达网络分析。该分析方法旨在寻找协同表达的基因模块 (module)，并探索基因网络与关注的表型之间的关联关系，以及网络中的核心基因。适用于复杂的数据模式，推荐 5 组 (或者 15 个样品) 以上的数据。一般可应用的研究方向有：不同器官或组织类型发育调控；同一组织不同发育调控；非生物胁迫不同时间点应答；病原菌侵染后不同时间点应答。基本原理从方法上来讲，WGCNA 分为表达量聚类分析和表型关联两部分，主要包括基因之间相关系数计算、基因模块的确定、共表达网络、模块与性状关联四个步骤。第一步计算任意两个基因之间的相关系数（Person Coefficient）。为了衡量两个基因是否具有相似表达模式，一般需要设置阈值来筛选，高于阈值的则认为是相似的。但是这样如果将阈值设为 0.8，那么很难说明 0.8 和 0.79 两个是有显著差别的。因此，WGCNA 分析时采用相关系数加权值，即对基因相关系数取 N 次幂，使得网络中的基因之间的连接服从无尺度网络分布 (scale-freenetworks)，这种算法更具生物学意义。第二步通过基因之间的相关系数构建分层聚