这阵子很多朋友来问如何快速写论文?如何做孟德尔随机化研究?很多都已经是研三/博三的学生了,这个时间点再来咨询学习写SCI,很可能是没达到毕业要求,或者升学/留学需要SCI论文,但是没有。。。
这个时候我就会想,写SCI难吗?不难,掌握正确的方法,即使没办法像我一样,五天写一篇,一个月写一篇是绝对没问题的。什么是正确的方法?我摸索了很久总结出来的一套系统的方法论,学会了能以「光速」攥写任意类型的SCI论文(基础研究除外,实验花费时间太长)。今年孟德尔随机化研究火出了圈,很多机构和个体建立了培训班,指导如何进行孟德尔随机化研究。但是这些培训都太表面化,没有深入到科研的本质上,学了毫无益处。
大家思考一个问题。 十年前火的是什么?是meta,包括今天仍有很多学生通过meta研究发出高分文章。 五年前火的是什么?是生信,现在生信补做实验,也可以发。 孟德尔随机化也火了接近一年,它能火多久?文章容易接受的窗口期是多久。 任何研究方法都会有过时的一天,而且掌握研究方法不代表你能写出发表级的文章。 因此真正重要的是掌握快速攥写SCI的能力,再学会几种研究方法,找到最适合你的研究方法,猛发文章就可以啦。 因此,王师兄决定做一门真正有益于大家整个科研生涯的课程:「光速医学SCI创作训练营--孟德尔随机化特训班」
希望大家通过这个课程能达到两个目的:
- 1、掌握快速攥写SCI的能力
- 2、学会至少1~3种研究方法
越早掌握这两种能力,比如在本科阶段或者研一/研二阶段就掌握这个能力,快速的发出你的文章。
在你的硕士/博士生涯,不管是毕业还是升学,都可以更加从容。
以下是我们的课程大纲: 前四个模块教会你通过孟德尔随机化的研究方法光速创作一篇SCI,30天跟着课程轻松掌握,完成创作后,立即投稿! 投稿后立即进入我们后四个模块的学习,孟德尔随机化强化篇(中介、药靶、肠道菌群)、meta分析、孟德尔随机化结合meta分析、基于大型数据库的临床研究,掌握更多研究方法,攥写出更多的SCI论文!
模块一、科研前准备--高效率工具讲解
授课平台:腾讯会议(标红为大课)、微信一对一服务
模块一、科研前准备--高效率工具讲解
模块一 | 课程核心 | 课程标题 |
第一课:确定研究领域/方向 | 王师兄和学员一对一沟通确定研究领域 | |
指导学员初步文献检索并提供范文阅读(PDF) | ||
针对研究领域答疑和指导(提供论文框架) | ||
第二课:高效文献阅读 | 文献阅读之日读文献100篇--超高效率的文献阅读方法 | |
高效率AI阅读工具使用指导(使用+指令) | ||
课后答疑(邮箱注册、软件使用等) | ||
私密答疑 | 一对一学员私聊答疑 | |
第三课:选题指导 | 科研与临床选题指导:经验性和批量式的选题方法论 | |
高效率批量选题工具使用指导(使用+代码) | ||
课后答疑(代码调试) | ||
私密答疑 | 确定研究领域,给出个性化学习方案 |
模块二、孟德尔随机化研究(双样本、多变量)--光速掌握
模块二 | 课程核心 | 课程标题 |
第一课:双样本孟德尔随机化 | 双样本MR的基础知识:原理、适用场景和优缺点 | |
R语言代码实操:如何进行双样本MR分析 | ||
课后答疑:针对双样本MR的疑难解答 | ||
课后答疑 | ||
第二课:多变量孟德尔随机化 | ||
多变量MR的基础理念和应用场景 | ||
基于IEU数据库的多变量MR分析R语言代码实操精讲 | ||
IEU数据库与非IEU数据库的多变量MR分析R语言代码实操精讲 | ||
课后答疑:多变量MR的常见问题和解决方案 | ||
私密答疑 | 代码问题解答:具体到每一行代码的解读和问题解决 | |
文献问题解答:如何从文献中找到研究灵感和方法 | ||
私聊一对一解答服务 |
模块三、光速攥写SCI核心技能--高效率工具与写作框架
模块三 | 课程核心 | 课程标题 |
第一课:框架式写作 | 拆解SCI论文的基础框架:如何高效率完成各个部分 | |
框架式写作方法:加速SCI论文创作的关键步骤 | ||
课后答疑:解决框架式写作中可能遇到的问题 | ||
第二课:光速医学SCI论文创作之方法结果 | 材料与方法、结果的核心组成:10分钟光速攥写医学论文的材料与方法、结果 | |
孟德尔随机化SCI论文的材料与方法、结果的快速攥写演示 | ||
课后答疑:材料和方法中常见的疑点和解答 | ||
第三课:光速医学SCI论文创作之讨论篇 | 讨论的模板与套路:如何写出富有深度的讨论(由小见大) | |
讨论内容的逻辑结构:确保论文讨论的逻辑性和说服力 | ||
课后答疑:解决讨论篇写作中可能遇到的问题 | ||
第四课:光速医学SCI论文创作之引言篇 | 引言的核心组成:背景、问题陈述和研究目的(由大到小) | |
如何高效且高质量地完成引言的写作 | ||
课后答疑:针对引言写作的特点和难点进行解答 |
模块四、论文修改与润色指导--高效率润色选刊方案
模块四 | 课程核心 | 课程标题 |
第1课:光速医学SCI论文创作之引用添加 | Endnote或传统式引用添加方法 | |
课后答疑 | ||
第2课:光速医学SCI论文创作之模版内容 | 添加作者信息、伦理声明、致谢、基金、数据可用性及注意事项 | |
课后答疑 | ||
第3课:光速医学SCI论文创作之之修改与润色 | 提供针对SCI论文修改的具体策略和方法(省去润色费用) | |
指导如何进一步优化和提升论文质量 | ||
课后答疑 | ||
第4课:光速医学SCI论文创作之选刊投稿与编辑沟通 | 如何选择合适的期刊进行投稿至少提供三种超高效率、匹配度选刊方案 | |
如何撰写Cover Letter | ||
常规沟通与杂志编辑的有效策略 | ||
课后答疑 |
模块五、孟德尔随机化强化课--中介、药物靶向、肠道菌群孟德尔随机化的研究方法、代码实操、论文写作
模块五 | 课程核心 | 课程标题 |
第1课:中介孟德尔随机化 | 学习如何利用代码进行中介孟德尔随机化研究--基础概念讲解--代码实操--案例讲解 | |
代码精讲及撰写相应的科研论文 | ||
课后答疑 | ||
第2课:肠道菌群孟德尔随机化 | 学习如何利用代码进行药物靶向孟德尔随机化研究 --基础概念讲解 --代码实操 --案例讲解 | |
代码精讲及撰写相应的科研论文 | ||
课后答疑 | ||
第3课:药物靶向孟德尔随机化 | 学习如何利用代码进行药物靶向孟德尔随机化研究 --基础概念讲解 --代码实操 --案例讲解 | |
代码精讲及撰写相应的科研论文 | ||
课后答疑 |
模块六、meta分析与综述--光速创作指南
模块六 | 课程核心 | 课程标题 |
第1课:选题与计划 | 如何选择meta分析和综述的研究方向 特色内容:如何做出研究方向的初步筛选 | |
制定研究计划--高效完成研究 | ||
课后答疑 | ||
第2课:数据获取(文献检索及数据提取) | 使用不同数据库和工具获取数据 特色内容: 数据筛选与清洗的最佳实践 | |
数据预处理与质量评估 | ||
课后答疑 | ||
第3课:数据分析 | 使用统计软件进行Meta分析 特色内容: 如何阅读和解释森林图 | |
解读统计结果和做出结论 | ||
课后答疑 | ||
第4课:综述论文撰写 | 结构与组织:如何构建综述的框架 特色内容: 如何选择合适的学术期刊 | |
写作技巧:提高论文质量和接受率 | ||
课后答疑 |
模块七、孟德尔随机化结合meta分析(更多结合请期待)
模块七 | 课程核心 | 课程标题 |
第1课:Meta分析联合孟德尔随机化 | Meta分析MR研究方法、代码实操及论文写作 | |
特色内容: 有效结合孟德尔随机化与Meta分析的实例研究 | ||
课后答疑 |
模块八(加课)(高效地使用NHANES(National Health and Nutrition Examination Survey)数据库进行论文创作)
模块八 | 课程核心 | 课程标题 |
第1课:NHANES数据库概览 | NHANES数据库简介 | |
数据获取途径及其重要性 | ||
特色内容: 如何高效地在NHANES中寻找针对性数据 | ||
课后答疑 | ||
第2课:数据预处理与评估 | 数据清洗技巧 | |
质量评估方法 | ||
课后答疑 | ||
第3课:论文创作指导 | 结构与组织:如何构建NHANES数据库相关的论文框架 | |
写作技巧:提高论文质量和接受率 | ||
特色内容: 高影响因子期刊中NHANES文章的案例分析 | ||
课后答疑 |
训练营提供两种学习模式:
模式1:全程SCI创作辅导
名额: 每月限定10名,需提前预定,不接受中途插班
权益:上述课程全程学习,资料包全部提供
独家特色:
1、一对一个性化咨询: 在课程开始之前,由王师兄进行一对一选题咨询,确保研究方向的贴合度和可行性。
2、中期评审: 在论文写作过程中,将进行一次中期评审,以调整方向和解决问题。
3、论文润色及投稿选刊辅导: 提供专业的论文润色服务,并辅导投稿到合适的杂志。
修订辅助: 对于需要大修或小修的论文,我将全程辅导,确保您能顺利完成杂志修订要求。
(0基础小白建议选择模式1:全程SCI辅导创作,从头到尾带你光速完成一篇SCI,让你感受从定题到投稿全过程)
模式2:灵活学习模式
名额不限
权益:上述课程全程学习,资料包全部提供
独家特色:
自由设定节奏: 按照您自己的节奏完成论文创作。
一对一答疑: 按需预约,解决您在研究过程中遇到的问题。
实时更新课程内容: 更新课程您可以免费学习。
(建议已经完成过SCI写作及投稿的报名模式2:灵活学习模式,关于论文创作与研究方法也会有全新收获)