一位临床医学博士总结自己经历的2种发SCI方法

分享一位临床医学博士总结自己经历的2种发SCI方法:

01、meta分析

记得第一次接触meta分析是研一开学不久的第一次参加课题组汇报的时候。台上的师兄师姐在认真汇报他们的课题,作为新人的我在台下听得一头雾水,因为是第一接触meta分析,连meta分析是什么都不懂,只能自己打开手机默默地百度一下meta分析到底是什么?然后认真记了一下它的定义,大概知道这就是一种不需要做实验就可以发论文的方法

后来经过师兄师姐多次的培训,自己掌握了meta分析操作流程并且发表了人生的第一篇SCI。记得那时是2014年,meta分析是非常好发的,课题组人均至少2篇SCI一作,当时单位的论文奖励是相当可观的,因此当时课题组得到了非常多的经费。

但是好景不长,由于做meta分析不用成本、操作发文快,估计全国的医学研究生、临床医生都在搞meta分析,导致出现meta分析滥发的现象突然发现选题越来越难,课题组有很长一段时间都选不到题目,发现凡是可以写meta分析的,都被国内的临床医生写了在2016年末的时候,单位突然取消meta分析的奖励并且从这一届研一入学的学生开始不能用meta分析类论文进行毕业,此外,单位所有科室的医生不能用meta分析评职称

02、纯生信数据挖掘

这个是在读博一的时候开始接触的,因为当时很多大型三甲医院都是取消了meta分析用来毕业、评职称的功能,研究生们不得不寻找新的出路。当时纯生信数据挖掘(用别人上传的数据发表自己的SCI论文)这一概念是在某某公众号接触到的,发现这东西跟meta分析很类似:都不用做实验,不用经费,就是用电脑操作就可以完成发表相关的论文。想起老板当年国自然基金不中,剩下的科研经费被师兄败得差不多了(做了很多实验就是没有结果出来,估计毕业都成问题),于是自己决定学习这个。

把自己想学习纯生信数据挖掘的想法跟老板汇报后,然后老板就同意送我到外地培训纯生信数据挖掘。学完回来发现这东西比meta分析更加简单,通过下载GEO数据库或者TCGA数据库的数据,然后就是复制粘贴代码的事情,比meta分析更省时、省力,仅用了一年(2018年)时间就发了3篇SCI

不过到了现在,纯生信数据挖掘也是满天飞,没有以前好发。但是纯生信数据挖掘仍然被单位认可,此外,也可以补充简单的实验变成数据挖掘+实验类文章,这样仍然具有很大的发展前景。

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