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一/研究结果整理
1. 材料与方式
应该属于文章中较容易写的部分.但对于写惯中文文章的作者(中文文章方式部分常常无需完整句子或三言两语,无需参考文献或对方式的论证),这部分也是审稿人最容易提出问题的部分.在实验过程中积累的方式步骤可以放在这部分,但必须以完整句子的形式简洁/准确描述,而不是记流水账.
要明确提供材料包括试剂/细胞/动物的来源.方式的描述最好为下面结果的描述打下伏笔,以保持文章的一致性并方便读者阅读.
尽量采用大标题 (Headings) 和小标题 (Subheadings) 逐步描述.有些成熟的方式,简述即可,并引用相关参考文献.但如果是自创方式,则应详细描述,尤其提出改进点和注意点,以表明其创新性.
2. 结果
结果的描述顺序最好与方式的一致.宜采用相应的大标题(Headings)逐步描述.所有有关的试验或观察指标应以适当的形式表达,但应该高度精练.信息量大的和/或非重要结果可以总结在表中,重要结果或信息量小的结果可用图表示.
具概括性的结果表述或对有统计学意义或生物临床重大意义的结果表述应体现在正文中.相应的图表最好放在这些结果表述句末的括号中.
二/数据统计分析
由于统计分析涉及到的知识种类过于宽泛,现给大家介绍我以前解答过的问题,希望能对大家有所启发.
问题1 :论文投Proteomics Clinical Applications被拒,历时2个月的review后,昨天收到邮件Rejected.这个杂志07年才从proteomics分出,现在还没有IF,sci-E收录.
拒稿建议主要是实验设计/统计问题,整理如下:
我做ABC三组的比较蛋白质学,两两间比较超过倍的表达点D选出,酶解,MS.WB,RT验证目的蛋白.
审稿人建议 :
(1) 两两间比较,t检验已有精确的p值,为什么要选用倍?既然要选择D点,就不应该用两两间比较,而应该选用方差分析.
我的回复:如果不选用倍,只用p值确定,那点更加多得不得了,酶解/ms都更费钱,所以当时就在基础上再筛选,就选择了表达倍.至于用选择D点没用方差分析,怎样解?
(2) WB,RT为什么不用方差分析?
我的回复:WB,RT都是用定量的,比较用的也是两组间的t检验.但在统计描述(methods and materials )的时候我直接copy了以前论文里面的描述,说计数资料用卡方检验;没有提到计量资料,也没有提到用方程分析.这该怎样解释?
麻烦夏教授给下建议,是否可以大修后再投?
夏教授 :
1) Normally,the comparison for proteomics is between two groups.
I believe that you are trying to comparethree progressive pathologies such as normal, pre-cancerous and cancer in your study. If so, I am not sure if this is a good approach.
2) Although I am not familiar withproteomics, I did review some papers in proteomics. The so-called"differentially expression spots or proteins" are usually defined by"two-fold difference" or even "-fold difference" (if you have a reason or reference to support you), but not defined by statistical analysis.
3) If you really want to use statistical analysis for three groups, you should use One-way ANOVA, not a simple T-testwhich is for two independent samples (groups).
问题2 :生存期分析,一组病例数严重少于其他组病例数时该怎么统计?
我在统计一个关于三种不同基因型与患者生存期的问题,三个基因型分别是正常,杂合子和完全突变型,所用的受试人群完全是患者,在我的病例中发现,完全是正常的基因型的人数只在十例多,而突变型的总和达到了150多例,所以应该说患者的分型比较偏,而这个是患者的病例,而不是正常人的,所以出现偏的现象是很正常的.
杂合子和完全突变型的生存期的比较,我做K-M分析的时候,P值为,但看曲线分的比我做出P值的还开,明显看出是基因正常的患者人数特别少.我怀疑可能会由于这个造成数据偏差.
听说有一种统计方式可以做这种一组患者人数特别少的生存期,可是我不会,这该怎么办,实在是已经非常接近了,我希望有个统计学的平衡,让我做的分析更科学,如果那样也没有意义我就认了.请夏教授指教!
夏教授 :
很高兴您得到一些阳性结果.
看过您寄来的数据,知道是有关基因多态性与某癌预后的关系.病例数应该是比较多的(当然还可以更多些).得到Log Rank P值<,不应该失望.您还有更多方式来全面分析:
1/基因型频率(Genotype, TC, CC, T/C)和等位基因比率(Alleles,T:C)都可以用卡方分析.(作基因多态性的论文都用Hardy-Weinberg equilibrium,这个我不太懂).
2/五年生存率比较.
3/Cox Regression是一定要做的.影响生存的因素(confounders)非常多,包括病理(TNM/Stage, Differentiation, site, size, etc)及手术/化疗等等.或许,该基因多态性在Cox Regression分析中为独立危险因素(即P<
三/图表选择
科研文章的图表一般是重要研究结果的展示,插图质量的好坏往往也会直接影响着科研文章的发表.越来越多的研究者认识到了高质量的sci文章插图对于文章发表的重要性.
以下将介绍一般sci杂志对插图的各种要求,并说明怎样在实际科研工作中做好原始数据和图片的采集工作,希望能从根本上帮助科研工作者减少这类问题的发生.
1. sci文章插图一般要求:
1) 尺寸符合杂志社的要求(宽度厘米,高度一般不超过20厘米);
2) 字体符合杂志社的要求(Times NewRoman/Arial);
3) 同类型文字的字号保持一致(Fontsize ≥ 8 pt,字体太小印刷版看不清楚);
4) 线条粗细保持一致(Line weight;0.25`1 pt);
5) 准确/清楚/有条理的图片标记,插图上所有元素对位整齐;
6) 插图内容应占据整张插图的90%以上空间,四周不能留太多空白区域;
7) 颜色模式符合杂志社的要求(RGB,CMYK);
8) 图片分辨率超过杂志社的最低要求(彩图≥ 300 dpi;线条图≥ 1000 dpi;灰度图≥ 600 dpi;组合图≥ 500 dpi);
9) 格式符合规范(位图,TIFF,矢量图,PDF/EPS);
10) 大小合适(每张插图最好不超过10M,推荐保存为TIFF格式并选择LZW无损压缩模式);
2.怎样获取高质量的原始素材?
大家在收集原始数据和图片时,应特别注意获取高质量的原始文件,并长期保存.
(1)照相机拍摄类照片
拍摄时应注意如下要点:
1) 注意摄入参照物.如需比较拍摄物尺寸大小的,应辅以钢尺做参照,如肿瘤体积/裸鼠大小等;
2) 背景应尽量干净,推荐以浅蓝布作为背景,注意减少血渍及其他污染物的干扰;
3) 仔细检查相机设置,分辨率越高越好,推荐2560×1920dpi及以上分辨率;
4) 对焦准确,不要逆光拍摄,多拍几张;及时检查效果并挑选可用的,正确命名,并将原始照片长期保存(不要用word或ppt保存);
(2)条带类图片
拼图前,条带类图片需要通过图片软件进行裁剪和预处理,并添加箭头和分子量等文字说明.应注意:
1) 保持凝胶完整;
2) 拍照或扫描时应尽量设置较高的分辨率,原始分辨率不低于300 dpi,越高越好,保存为TIFF格式备用.
(3)显微镜/电镜/共聚焦显微镜图片
这类照片包括黑白图和彩色图.拼图前,往往需要预处理添加标尺和调整大小等.
应注意如下要点:
1) 尽量获取高分辨率的图片,原始分辨率不低于600dpi,越高越好,保存为TIFF格式备用;
2) 注意添加标尺,至少在同批次/同参数的系列照片中的一张上添加,否则后期没有参照将无法处理.
(4)数据图表类结果
一般由数据处理软件生成,如Excel, Origin, Graphpad, SPSS等,属于线条图范畴,要求分辨率不低于1000dpi,或直接通过PDF/EPS格式投稿(如杂志社允许).
应注意如下要点:
1) 原始数据必须完整/准确;
2) 分析仪器记录的数据最好导出为Excel格式,以便统计软件识别和处理.
3) 将图表转化成PDF格式,必要时可通过AI对PDF格式图表进行编辑;
4) 所有原始数据和图表,皆应长期保存,必要时杂志社可能会要求提供数据分析的结果不要截图,尽量不使用图片形式保存结果,以免后续不好修改.
(5)编辑机构协助处理的插图
虽然文章编辑机构有协助制作sci文章插图的服务,但很多作者只关心最终的结果——图片本身,却往往忽略了处理过程中的产生的源文件.
应注意如下要点:
1) 绘制类插图,要求提供PDF版,必要时提供符合杂志社要求的高分辨率TIFF图片;
2) 照片类插图(如拼图服务,壁报排版等),要求提供高分辨率TIFF图片,并提供软件处理过程中的源文件(如PS处理过程中产生的PSD源文件),以便后期修改.
最后必须要强调的是,在准备sci文章插图的每个环节,请务必遵守科研道德及出版伦理的基本原则:不篡改数据/不捏造结果/不伪造图片!
实验"做得好',未必"看着好'——怎样获取高质量的素材?
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