一入科研深似海……
随着大学纷纷开学,“防脱发用生姜还是黑芝麻?”,研究僧们又开始为自己所剩无几的头发发愁了。
置顶了一页实验组微信群、QQ群,想追踪前沿文献,了解跟自己课题组相关的科研潮流,拿到好的课题走上人生巅峰。关注了几十个相关学术话题,打开知乎想搜搜大佬们的回答,却刷了半个小时热门推送——好吧,那去知网和Web of Science一篇一篇看吧。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。文章看得多了头晕眼花,还影响做实验的时间,不知不觉就成了——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~犹记得我初入实验室,一拿到数据就想要跟师兄师姐邀功。“学妹这样不行的呀,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,去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,总是读文献、做实验、写论文三点一线的。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。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。
这中间省下的时间,可以去学习(打球)、做实验(谈恋爱)......科研生活一下子就变得明亮了!
- 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,我这次想把扇贝的Python编程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。Python 最重要的是掌握编程思维能力,但是无规划地学习容易走弯路。专业的规划是高效学习的保障,尤其是接触一个陌生的领域,更需要有经验的教育品牌来指导。
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