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致正煎熬的科研人:一个工具让你快速“KO”学术文献!

研之成理  · 公众号  · 科研  · 2019-10-19 07:00

正文


一入科研深似海,每逢开学倍忧桑。
被 paper 和发际线上移支配的恐惧要回来了……吗?

文献看到眼花,科研热点总是无缘


加了几十个实验组微信群、 QQ 群,想追踪前沿文献,了解跟自己课题组相关的科研潮流, 抢占先机发一篇好文章
打开手机,红色的“+999”跃入眼帘。
于是,果断屏蔽了群消息。
论坛上关注了上百个话题,一打开微博、知乎,情不自禁刷着热点,过了半小时才反应过来“我是要干嘛来着?”
好吧,那去网上搜。
可是同一个文献网站用的多了,往往会发现会有重复文献出现。

文献量庞大的话,还得手动剔除已经检索过的文献,分辨哪些是后来更新的文献。
每天除了吃饭睡觉做实验外,干的最多的活莫过于阅读文献了。
看得头晕眼花不说,而且占据了大量做实验的时间,一不小心,就成了实验室的“熬夜小王子”。
这些时间如果能拿来休息,参加学术会议,和大牛们交流,学习新知识该多好~

终于有了好数据,却在统计时哭了


犹记得我初入实验室,一拿到数据就想要跟师兄师姐邀功。

结果——


“共聚焦显微镜下拍摄的两个探针的信号,需要做共定位分析,你计算一下共定位系数和 Pearson 相关系数吧。


数据图除了做单因素方差分析还要重点看有没有显著性差异。”


以为拿到好数据就可以喘口气, 没想到统计和作图又开始让人头秃。



作为一名科研人,不管愿意不愿意,都要一边忙实验,一边搞科研撰写论文。


于是就遇到一个难题, 论文的数据都必须进行统计学处理。


90% 国际 SCI 临床医学杂志会对投稿文章进行统计学审稿,影响因子越高的期刊对统计学审稿要求也越严格。



看见师兄文章里明了高端的 PPI 图、热图、富集图、韦恩图、和弦图、火山图和主成分分析图,自己和他们的差距一目了然,发表SCI感觉遥不可期。

谁能帮帮头秃的科研人


别丧!
大数据时代,只要找准科研方向,没有什么是一波优质数据搞不定的?如果有,那就再配上信息挖掘和数据分析工具。

python作为一款效率工具,在人工智能和数据分析等领域表现非常突出,像 自动抓取资料、分析数据、自动下载,提取关键词等这样的功能都是分分钟完成。

比如:我们需要大量的文献做参考。


  • 以前需要打开各类学术网站,然后手动一个一个下载需要的文献,然后再手动进行分类,得用上半天的时间才能够解决这项重复的事情。


  • 而用python,不仅能1 秒定位目标文献,还能自动对应下载相关领域的关键文章、重要作者和科研热点,追溯文献引证关系。





▲几千条学术论文几秒钟瞬间抓取
那感觉像加速的卡丁车充了氮气一样爽。
PS:这中间省下的时间,可以去 学习 (打球)、 做实验 (谈恋爱)......科研生活除了孤独、枯燥,其实还可以很美妙~


  • 在数据处理方面,我们可能要面对 上万条序列的文件,由于文件过大,不要说进行处理了,连打开文本都会直接卡死。


  • 而通过python输入原始数据后,不仅能自动统计分析海量数据,还能得到满足论文发表的高质量图片。



▲自动统计并生成 数据分析可视图
这样的效率和质量,是不是又让我们离发表SCI论文更近了一步?

这也是为什么,我这次想把风变编程-python小课推荐给大家的原因!一个让我改变对编程固有认知的地方,也希望这一次,能够帮助到你



此次与风变编程 | python小课合作推荐: 四天人工智能Python入门体验课。


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在此之前,我也曾听到很多朋友的困惑:


  • 一听编程,就觉得很难学,是不是一定要数学或有计算机的基础啊?

  • 之前从没有接触过这些工具,学习起来会不会很困难的?


  • 0基础文科背景的我,之前看过线上视频,也买过书,但是最后都半途而废了...


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风变的初衷 —— 其实每个人都拥有编程能力,非技术人常常拥有更好的编程使用场景。编程是一个很美好的工具,我希望能有更多人喜欢上它,而不只掌握在程序员手中。以后, 当大家说‘我有一个idea的时候’,自己就可以去实现它。






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