对于从事一线科研的人来说，看文献算是日常了，不知道大家有没有这个感觉：看文献的时候感觉很容易，即使是大子刊似乎也就那么回事，当某个领域看多了以后，总结这个方向研究的“套路”其实也不是什么难事。
如果受过一些科研训练，即使新接触一个领域，悟性好一些的，大约10来篇文章就能总结出来研究的套路了，第一步做什么，第二步做什么……。问题是有很多人会认为：科研也就这样，好的期刊上的研究无非是创新性好一些，工作量大一些，技术新一些，临床意义好一些，故事讲的好一些……。好嘛，美食家又不是厨师，需要知道怎么做饭吗？可问题是：多数情况下，我们的身份是期刊的审稿人，还是做研究的一线人员？
如果大家自己做过研究，有几个人是特别顺利的？据我了解，大多数人是处处遇到困难，之前学的套路根本用不上：做研究和做饭是不同的，做饭是告诉你先放什么炒几分钟，然后再做什么……，几个步骤完成后起菜。但是自己做研究的时候，排除仪器、试剂等拿不到等问题外，有多大比例的结果是按照我们预期出的（除了操纵数据外）？所以真正做科研面临的是未知和风险，但是我们学了很多阳性、正面的“套路“，但是科学里面（个人愚见）观察探索、思考判断、挑战已有定论等却越来越少，更很少有讲科研思维、讲数据拿到后如何判断（结果如果与预期不同，到底是方法的问题还是结果就是阴性）、讲基于现有的数据（比如组学数据）如何安排后续的实验，这才是大家遇到问题最多的地方，小到看家基因的Western Blot跑不出来，大到如何基于现有的结果讲好一个Story……
笔者听说过一个比较极端的“故事”：有的课题组团队在项目开始前的文章发现都想好了，甚至连文章的Figure 1到Figure7的A、B、C等都安排好了（包括期刊），接下来就是按照文章的模板（就像房子设计图）出实验结果就行，有人说那做不出来怎么办？据说有的导师会觉得学生笨，当然这里不排除实验方法的问题，但实验结果本来就是阴性呢？其实这种模块化的思维并非无可取之处，但仅限于入门吧。如果大家入门后再看一些不同的研究，然后再思考一下，就会发现有非常多的漏洞和问题。我们常说“让科研回归科研”，实际上就是在说科研思维。个人愚见：总结科研套路只需要10篇文章，大约1个月就可以了，但是科研思维需要学很多年。我们举个例子：
以大家最熟悉的一个现象来举例：肝癌组织vs癌旁组织做了组学，发现有300个差异基因，下面要挑选基因，很多人是不是知道怎么挑选？
1. 根据差异的倍数（比如Fold Change和P值）挑选差异最明显的；
2. 基因做预后分析，与表达差异的趋势要一样；
3. 基因最好是新的，比如基因没有在肝癌中报道过。
还有的会再加上几条：
4. 根据蛋白互作网络PPI，挑选核心基因（hub gene）；
5. 根据基因的功能富集，比如某个基因明确调控PI3K-AKT、mTOR、MAPK等细胞增殖有关的基因；或者WNT、EMT等生物学过程、信号通路的基因；
6. 根据基因的分子和生化特性筛选，比如有人愿意做代谢酶、转录因子、表观修饰酶等等，就会选择这些工具酶；
好，还有其它标准可以再添加。
1. 这6条里面都是必须的吗？很显然不是，比如3和4、5大概率是矛盾的，我们可以思考一下：PPI蛋白互作、KEGG这种数据库的依据是基于文献，如果某个基因已经被认为经典的调控MAPK通路，在肝癌这种肿瘤里面没有被报道（新基因）的可能性有多大？
2. 如果一个基因在肿瘤组织高表达，也作为患者预后的不良标志物，并且与转移正相关，就一定促进肿瘤细胞增殖转移吗？我曾经看到过一些很有意思的文章和基金项目，明明研究的基因A是免疫细胞特异性表达的，文章中居然发现A基因在肿瘤细胞系显著高表达，而且当A基因沉默后肿瘤细胞的增殖、侵袭迁移能力都有很大程度被抑制。如果思考一个这个问题：在肿瘤组织高表达，就一定是在肿瘤细胞高表达吗？就不能是Treg、TAM、CAF等等这种同样促进肿瘤进展的细胞中表达吗？
3. A基因高表达，患者预后差，通过激活促癌通路发挥癌基因的功能，这是套路框架。那如果A基因高表达，A基因能不能发挥抑癌基因的功能？如果大家思维受到限制，会觉得很奇怪：A基因既然高表达，怎么就能发挥抑癌基因的作用呢？但，逻辑不应该是这样吗：实验发现A基因在肿瘤组织高表达+ A基因又能抑制肿瘤，这不才是有意思的现象吗？！就像我们之前解读过的一篇发表在Oncogene上研究miRNA的文章（看到这篇Oncogene上的miRNA研究，我感觉自己错过了N多中科院一区的文章……），研究机制的原因就是解释这个问题：A基因既然高表达又能抑癌，肿瘤是怎么发生的？接下来的问题是：一个A基因高表达有多大程度上直接驱动肿瘤发生？如果这个基因这么重要，为什么这个基因不是明星基因？
4. 最后一个问题：如果拿到的是乳腺癌和肝癌临床样本的转录组学数据，假如我搞混了，只凭差异基因，能不能把乳腺癌和肝癌区分开？为了达到这个目的，我们就要思考这个问题：肝癌和乳腺癌在发病机制上有什么区别?有哪些是肝癌特异的，有哪些是乳腺癌特异的？实际上KEGG pathway中都有很明确的“Cancer Overview”和Cancer Specific types这种区分：
如果了解两个肿瘤的特性，从结果来看是很容易区分的。进一步说：为什么大家在研究基因的时候，体现一下肿瘤的特异性（Specificity）呢？是觉得不够高级吗？
最后，我们总结一下：看文章总结套路很容易，特别是现在AI读文献都能总结个一二三；但如果我们思维上问一个：为什么一定要这样呢？就不能有其它情况吗？特别是当实验结果跟预期不一致时，怎么就不能是阴性结果？一个癌基因只促进肿瘤细胞恶性侵袭迁移，不调控细胞死亡难道不行吗？ 套路好学，但是中毒太深的话只能止步不前，如果多问一句，阴性结果可能才是最大的创新点，祝大家心明眼亮！
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