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。