国自然和文章已进入“细节”PK阶段，我们的研究经得起放大镜看吗？ ...

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来源：市场资讯
（来源：小张聊科研）
' A8 ~! @& Z% y- ^: U/ p国自然的大道理，大家每年都会看很多。谁都知道，要想拿本子：要有关系、要有科研代表作，申请书质量要高——临床选痛点问题、创新性要好、研究内容要完善、要体现出多层次多手段的设计，要考虑基础研究与临床问题上的巨大鸿沟，要美观等等。当然，我们也写了很多总结性的话，比如机制研究有6个层次、表型验证有6个角度，包括大量的文章解读和案例。
但是，真要写本子和实际做科研的时候，我们还是会经常遇到两个问题：
1）当遇到多个不同选题的时候，还是会纠结哪个更好，以至于无法下决定；
2）当实验结果不是那么符合预期的时候，还是不知道怎么处理。
这两个问题，看再多“避坑指南”也解决不了，不是你不知道创新很重要，而是每个方向看着都有道理，你纠结的是哪个是评审专家认可的创新；实验结果不符合预期，也不是你不会做实验，而是你根本判断不了这个“意外”是宝藏还是垃圾。
比如大家都知道，做肿瘤研究发一篇二区的文章，一般要挑选差异基因，然后做临床意义、细胞功能、动物功能和机制实验。临床意义要做ROC、生存曲线，高表达基因患者的预后要差；当基因被沉默后，细胞和动物表型要被抑制；机制上先做组学筛选，再做WB验证，再做个挽救实验，最后还要（根据情况）做Co-IP等直接互作的实验。只要你看了多了文章（甚至不用看这么多文章，AI也可以）总结出来，而且比我们自己总结的还要清晰，还要到位。
但是真正执行起来，每个阶段和步骤都有大量“似是而非”的问题。比如我们说过很多次的：一个基因高表达，功能做下来是抑制疾病的，这个经典的问题，现在仍然有很多人觉得是不对的（按照这个标准：不符合预期，就是不对）。当你遇到这个现象的时候，是兴奋还是沮丧？如果是兴奋，那应该怎么解释这个现象？问题是很多学生认为不符合预期，导师也这么认为，关键是很多国自然评审专家也这么认为，所以很多不错的本子就这样被毙掉了……
5 s0 ^: Q! q% Y0 `+ y: y- G5 `如果大家还是不明白，举个非常通俗易懂的例子：A筛到一个在癌组织里高表达的基因，结果敲低之后，肿瘤反而长得更大了；他第一反应是“实验做反了”，重复了三遍都一样，后来硬让他往下做功能和机制，才发现这个基因其实在招募抑癌相关的免疫细胞。最后文章发了很好的期刊。如果当时按“正常逻辑”把它当作一个促癌基因去硬凑数据，是不是就毁了？
% n# P+ C5 ]) {) A' u1 @再比如写文章的时候，同样的研究结果，我该把哪个部分作为重点说？在A-B-C-D的作用调控轴中，A-B、B-C、C-D哪个部分应该是重点展开说的？是按照A-B-C-D的顺序讲故事，还是先说B-D，再发现C，最后说A更好？没有一个固定的顺序和套路，什么样的写法让让编辑更认可，更符合基金评审专家的口味？这就是为什么同样的内容，甲写就能发，乙写就送审不了的一个原因。很多好的文章是这样写的：凡是那种“不出所料”的环节，一两句话带过就行；真正要放大讲的，一定是那个反常识的、需要额外解释的、或者数据特别扎实的拐点。但很多人刚好反过来，在大家都知道的线性关系上啰嗦一大堆，在最该用力证明的地方反而轻飘飘一句“表明”就过去了。
再说某个药学期刊上的研究，很多发出来的研究粗略看起来都像那么回事，仔细一看数据：1）推测的结论居多，能真正支持结论的数据很少；2）数据的随意性很高，比如药物剂量-效果与药物-靶点的数据，根本就是自相矛盾的。而且这样的文章非常多，现在不出问题，以后呢？
* e, J$ Y. d* f& \( c; ^5 F& R说到底，根本原因还是我们都知道“应该”要“上调、下调、升高、降低、激活、抑制”这些框架性的东西，但是对于具体的数据、以及数据的合理性很少会深究，比如大量数据挖掘的文章，一旦用放大镜细看，又有大量学生要延毕了……
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