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内容来源：鱼水欢网络所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

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SCI文章发现重大问题怎么办？最近读到一篇《Science Advances》的文章，发现了一个令人困惑的问题。文章中提到的MCT1全称为monocarboxylate transporter-1，但根据提供的抗体货号，使用的抗体全称为Multiple copies in T-cell lymphoma-1，这与他们研究的SLC16A1/MCT1完全不同。尽管两个靶点的缩写相似，但它们实际上是两个完全不同的蛋白。更令人惊讶的是，尽管使用了SLC16A1/MCT1的siRNA敲低了目标蛋白，但他们却用错误的抗体验证了降低效果。如果只是抗体货号的笔误，那么蛋白条带的分子量也应该与他们真正想做的靶点不符。提供全膜即可验证这一点。这篇文章如果只是因为笔误，那真是让人失望。有时候，一个人读文献真的会感到无助。希望这篇文章能提醒大家在科研中一定要仔细审读每一个细节，避免类似的错误发生。

七张图带你搞定墨尔本大学理学学士选课最近，很多小伙伴都在问关于墨尔本大学理学学士（Bachelor of Science）选课的问题。学姐也没法一一回复，所以整理了这篇帖子，希望能帮到大家𐟓š 墨大理学学士概览墨大理学学士的学制是300学分，修完这些学分就能毕业啦。理学院每门课通常是12.5学分，本科阶段一共需要上24门课。理学学士采用的是Melbourne Curriculum，简单来说就是通识教育，学生进入本科学位时不分专业，毕业证上也不会区分专业，所有学生都以理学学士毕业。不过，墨大理学学士不允许专业double major，但成绩单上必须要完成一个major的所有专业课程。理学学士有40多个专业，学生可以在大一课程后根据自己的兴趣选择基础课程方向。理学学士的选修范围理学学士的主要选修范围在理学院内，理学院下辖多个附属学院，包括：农业、食品与生态科学学院生物科学学院化学学院地理、地球与大气科学学院数学与统计学院物理学院墨尔本兽医学院此外，墨大本科阶段的计算机相关课程由工程与计算机学院（FEIT）的计算机系（CIS）教授，但工程学院为研究生院，其活动和比赛资源不与本科生共享。荣誉学士怎么读？在40多个专业里，只有少数学院开设荣誉学士（Honour）课程，如农业、食品与生态科学学院、生物科学学院（包含各类生命医学的专业和心理学）、地理、地球与大气科学学院、化学学院和兽医学院。其他学院则采用3+2墨尔本模式，即3年本科+2年硕士。比如中国人比较多的计算机专业、数学与统计、数据科学、所有工程专业等，都是这种模式。本科3年用来打基础，专业课多在硕士阶段开设。如何查看需要上哪些课程？墨大提供的官方网站Unimelb Course Planner是一个很好的工具，可以根据自己感兴趣的课程调整课程进行排课。所有专业都有给定的样本课表可以使用。右上角进度条100%就说明该排课符合规定，按照plan选课上课就可以顺利毕业啦！希望这些信息能帮到你们，祝大家选课顺利，学业有成！𐟓–

web of science怎么下载文献 𐟓š 首先，让我们来了解一下学术界的顶级期刊，比如Science、Nature和Cell。这些杂志上发表的文章通常都具有重大或颠覆性的研究成果，是科研人员追求的巅峰。对于即将毕业的博士生或正在进行科研的硕士生来说，阅读这些文章可以借鉴他人的思路和方法，是一种有效的捷径。 𐟒ᠧ„𖨀Œ，我们常用的文献数据库，无论是中文还是英文，通常都不对公众免费开放。那么，如何免费下载这些珍贵的论文文献呢？今天，我给大家分享一个多年使用的方法，不仅免费，而且下载不受限制。 𐟓– 知献图书馆：写论文查文献的必备神器知献图书馆不仅仅是一个查文献的神器，更像是一个巨大的收藏夹。它收录了大量的学术文献，包括Science、Nature等顶级期刊的文章。通过知献图书馆，你可以轻松地找到你需要的外文文献，并且完全免费。希望这个方法能帮助到你，让你的科研之路更加顺畅！

三选一！23fall美研去向指南大家好，我现在面临一个非常纠结的选择问题，希望听听大家的意见。我的目标是找工，所以课程难度不是最关心的，更重要的是工作机会和职业发展。至于留美还是回国，其实我还没完全决定，但更倾向于留在国外。康奈尔大学 - 健康信息学这个项目在曼哈顿的Weil医学院，学制一年，但可以申请延长到一年半。不过，听说这个过程可能会有点麻烦。最大的问题就是学制太短了，但毕竟是藤校，回国后认可度很高。而且这个项目后续还可以选择读population health science方向的博士。杜克大学 - MEM工程管理这个项目是个小MBA，学制一年，可以加课到一年半或两年。我查了一下课程，如果选data analytics & machine learning方向的话，好像不怎么涉及代码，更偏向数据分析工具。还有就是杜克的career service据说非常有帮助，整体来说对找工作也很有利。南加州大学 - 数据分析这个项目是3到4个学期，气候很好，在加州，找工作也比较方便。课程是一些本科时学过的内容，选课也不想选纯CS和DS的课。不过QS排名有点低，这是如果回国的话的一个小问题。我本人更偏向前两个选项，加州的气候和就业确实很吸引人，但我就是对南加大本身没太大感觉。怎么选呢？真的好纠结啊！希望大家能给我点建议！

K12教育心得分享 | 疲惫不堪最近真是被K12教育搞得心力交瘁。高中时间表一拿来，4节课竟然要6个小时！上午的时间还算够用，但到了晚上，根本不行。晚上不散步就会崩溃，散步到20:00回来还能再学两个小时以上。关键还是要提高效率，调整作息时间，千万别熬夜。作息一乱，脑子就不灵光了。比如最近几次写阅读理解，脑子就有点蒙，完全不如之前下午写的时候那么清醒。今天的复盘真是让人无语。英语题纠结了半天，除了正确答案其他全选了一遍。到底是谁说的越做越简单，怎么越做越难啊！复盘完的心情真是无比沉重，感觉距离质变还远着呢，反而变得更难了。这一篇过完选项依旧一个都选不出。5️⃣比选项+略读开头结尾段锁定关键词 doing science 1️⃣看清主语，差一点就选成B了因为最后一句那些迷惑词语。文段“发现经常伴随模糊不清和复杂”锁定A 2️⃣做题时主观思想太重，B第一眼就排了。而且不知道shared为共同的。文段中的“it takes collective scrutiny and…”没有引起注意，直接略读的。而且对“集体的”一词和陌生。其实C我也觉得不太对，但是比起剩下的文段至少也出现了“个人的”，唉安心上路。 3️⃣按照惯性思维把BCD排了，还好觉得不对劲立刻抓住主体才没有错选。A的public确实是一个迷惑项 4️⃣AB先排，关键句“思别人未所思”+“多年被人接受”。锁定D。压根就没注意前面的批判性。因为比起批判性，C的努力啊，合理的更不着边际总结一下：单词连续伤了两次，T2就是安心上路。T3依旧。还有，千万别因为睡不着或者白天脑子不清醒写阅读。思维真的没有那么灵敏。 ---政治分割线--- 毛中特一打开脑袋就疼，七八不管。过了遍五六。烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了烦死了啊啊啊啊啊啊啊啊啊精神爆炸

如何高效查找和阅读英文文献？最近有朋友问我关于如何查找和阅读英文文献的问题，正好趁着答辩季的热闹，整理了一下自己的经验分享给大家。作为一个过来人，我深知科研的第一步就是读文献，这句话可是很多人告诉我的哦。一、如何查找文献？𐟔 查找文献其实没那么简单，但也绝对不复杂。有一次，我收到一个985高校博士生的邮件，他看了我和硕士生合作的综述论文后，问我怎么快速、准确、有效地找到那么多英文文献。其实，这个问题很多人都问过，答案也五花八门。以下是我总结的一些方法：利用外文数据库：比如Web of Science、Elsevier、Emerald等，通过标题、主题、关键词或者摘要进行检索。这些数据库可是科研人员的必备工具。回溯参考文献：找到几篇关键论文后，浏览它们的参考文献，然后不断地回溯寻找更多的文献。这个方法虽然有点费时，但效果不错。定期浏览期刊：确定自己的研究兴趣后，定期浏览相关学科的期刊论文，遇到自己领域的论文就下载下来，存放在类似E-learning的学习库里，方便以后查找。二、如何读文献？𐟓– 找到文献后，读文献才是关键。读文献可不是一遍就搞定的，至少要读好几遍。略读：第一遍是略读。虽然查找文献时已经通过阅读题目、摘要、关键词进行了一轮筛选，但还是要浏览一下内容，判断该文献是否适合自己的研究。精读：第二遍是精读。通读第一轮筛选出来的那些可能作为参考文献的文献。对科研新手来说，这个阶段需要寻找自己模仿和重点参考的文献。“模仿”是科研新手主动开始研究的主要方法（其他方法还有导师指导、听讲座等，但这些都是被动接受的方法）。深入研读：第三遍是仔细研读关键论文，做读书笔记，整理自己的研究思路，尝试写文献综述。这一步非常重要，能帮助你理清自己的研究方向。附上两篇综述论文供大家参考：徐芳,马丽.国外数字鸿沟研究综述[J].情报学报,2020(11):1232-1244 徐芳，应洁茹.国内外用户画像研究综述[J].图书馆学研究, 2020(12):7-16 希望这些方法能帮到大家，祝大家科研顺利！𐟒ꀀ

四步搞定文献综述，轻松上手！ 𐟓š文献综述怎么写？别担心，我来教你！只需四步，轻松搞定： 𐟔𙠧쬤𘀦�𜚦˜Ž确研究目的和问题在开始写文献综述之前，首先要明确你的研究目的和问题。把研究主题写下来，这样收集和筛选文献时就能更有针对性。 𐟔𘠧쬤𚌦�𜚦”𖩛†广泛的文献收集文献的方法有很多，可以通过图书馆借阅书籍、搜索期刊论文、学术会议文件、学位论文、研究报告等。使用学术搜索引擎如Google Scholar、Web of Science、SCIE等进行检索。同时，用文献管理工具如EndNote、Zotero等来管理你的文献。 𐟔𙠧쬤𘉦�𜚧훩€‰与研究密切相关的文献文献收集完成后，要对文献进行筛选。选取那些与研究关系密切的文献，并进行分类和整理。筛选时要注意文献的代表性、可靠性和科学性。 𐟔𘠧쬥››步：仔细阅读和理解每篇选定的文献阅读文献时，要仔细阅读和理解每篇文献的内容，并进行总结和分析。用文献管理工具对文献进行分类和整理。 𐟓注意事项：在撰写文献综述时，要注意引用的方式和文献之间的关系，正确标注作者姓名、发表年份和论文标题。同时，要注意文献的引用格式和引用规范，不要随意省略参考文献。希望这些步骤能帮到你，祝你顺利完成文献综述！𐟓–

科研小白必看：如何高效阅读文献？刚读研的时候，谁不是个科研小白呢？满脑子都是浆糊。不过，经过长时间的阅读文献，我突飞猛进，这离不开导师和学长学姐的帮助。今天，我就来分享一下我的阅读方法，希望能帮到大家。 𐟔 检索文献首先，我们要知道在哪里检索文献。不同专业的同学略有区别，但最常用的有以下这些： Web of Science PubMed 大型论文期刊官网（Nature/Science/Lancet）谷歌学术 SSRN、jstor（人文社科类）知网/万方 Scirus NSSD Intechopen SCI-Hub 刚开始检索文献时，可能会遇到找不到相关文献的问题。以下是一些常见原因：检索关键词不正确；用一段话作为关键词；研究领域较新。举个例子，比如“film”和“membran”都有薄膜的意思，但检索出来的文献完全不一样。用一段话作为关键词会极大缩小检索范围，文献数量也会减少很多。如果研究领域很新，还没有多少人做相关研究，也可能检索不到文献。那我们应该怎么检索呢？尤其是英文文献，关键词非常重要。我们要先提炼出研究领域的关键词，通常是名词。然后通过关键词的组合来缩小检索范围，比如可以用单个关键词检索，也可以两两组合或三个组合在一起检索。关键词越多，检索范围就越小。 𐟓 阅读与总结阅读文献时，要注意以下几点：快速浏览摘要和结论；仔细阅读引言部分；重点关注实验方法和数据；总结文献的主要观点和结论；记录重要信息和疑问。通过这些步骤，我们可以更高效地阅读文献。同时，也要结合自己的课题来选择合适的关键词组合，这样检索的文献才会更精准。希望这些方法能帮到大家，祝大家科研顺利！

如何在知网下载外文文献？𐟓š 在知网上找外文文献真是个大难题！不过别担心，我来给你支几招。关键词查找文献如果你不知道具体要找哪篇论文，可以用以下几个网站： Web of Science Google Scholar PubMed（专门看医学相关文献） X-MOL ProQuest（国外博士论文数据库，有很多相同领域的博士论文）另外，很多学校图书馆的电子资源数据库也有英文数据库。如果你学校没有PubMed数据库，可以找相关专业的同学帮忙看看。知道要哪篇文献但无法下载？如果找到了英文文献但无法下载，可以尝试寻求科研人的互助，或者寻找专业的代找服务。阅读英文文献的小技巧如果你找到了英文文献但不知道怎么阅读，可以尝试使用一些工具辅助粗读。当然，精读的话还需要了解以下信息：了解作者的研究背景：重读introduction，学会利用文章后面的参考文献。阅读过程中做笔记或注释：遇到读不懂的地方做下标记，私下可以和师兄、师姐、导师进行交流讨论。深刻理解文章的实验原理和实验设计。仔细分析图片和表格：了解作者的分析结果的思路。摘抄文章中的优秀句子。希望这些方法能帮到你，祝你在知网上找到心仪的外文文献！𐟓–

美研CS申请，如何选校？各位大神，求救啊！𐟙 我本科在新加坡国立大学读数据科学，想申请美国的研究生项目，但真的不知道该怎么定位目标院校。希望大家能给点建议，谢谢大家了！𐟙 𐟎“ 背景信息：学校：新加坡国立大学（NUS）专业：数据科学（Data Science） GPA：4.04/5.0（国内3.361/4）课程：离散数学、数据结构、算法、面向对象编程（OOP）、数据库、机器学习、人工智能、计算机视觉、统计学实习：6段实习经历，其中四段是数据科学相关的实习时间：三段六个月，三段三个月公司：包括日企索尼、美企F5，目前在美企宝洁（P&G）实习 𐟒𐠧›‡：希望能在美国找到一个既能提升CS知识又方便找工作的项目，不挑地点和学费。 𐟓 目前选校清单：冲刺学校： UCIC @ MCS Cornell Tech @ MEng CS UCSD @ MSCSE 主要申请学校： UCI @ MCS UCSB @ MSCS USC @ MSCS NYU @ MSCS 或 NYU @ DS Columbia @ DS 或 UMich @ DS 保底学校： NEU @ MCS UVa @ MCS 其他保底学校： MSCS @ UWB TAMU @ MCS BU @ MCS 我会持续更新，谢谢大家的帮助！𐟙

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