事实上，SCI没有固定的写作顺序，这里仅代表我个人认为写作比较高效的方法 1. 首先进行Figures整理排版：在整理排版过程中需要反复思考进行Figure位置及顺序调整，形成整篇SCI的逻辑框架，理出一条清晰地讲述story逻辑线路（个人认为这是SCI写作中最关键的一步，既是第一步，也基本上是最后一步，每次当Figure整理排版完成后，整篇SCI写作框架和思路在脑海中已经完全形成，后面其他板块的写作就是对这一步的落实）；2. Materials&Methods部分的撰写。这里是记录你的研究基础和研究方法，可以是自己的实验记录和笔记，但是需要你整理成论文形式。这部分是论文的主体，因此这部分放在写作顺序的第二步骤。3. 写Results。对图表进行详细的解释说明，最好是一个图表对应一个内容（可以是一个段落，也可以是多个段落）。结果是根据研究方法做实验得到的数据，因此这部分放在写作顺序的第三步骤。4. 写Discussion。讨论就是回答results里可能存在的各种问题，也回答你解决的问题。把问题回答好，审稿人也就少点问题。讨论就是结果的分析，因此这部分放在写作顺序的第四步骤。5. 写conclusion。总结是对上述内容的总结，因此这部分放在写作顺序的第五步骤。6. 写introduction。引言是很重要的，包含methods、conclusion的概括，因此这部分放在写作顺序的第六步骤。7. 写abstract。摘要是对论文正文的总结和概括，因此这部分放在写作顺序的第七步骤。8. 写title。题目必须准确，描述性强的title更加吸引读者。题目很重要，需要从论文主体中提炼，因此放在写作顺序的第八步骤。9. 写key words。关键词的作用就是方便读者检索和索引，可以根据论文的materials&methods确定关键词，关键词不是最重要的，可以放在写作顺序的第九步骤。 欢迎联系我。
本期图图学姐来分享一下有关孟德尔随机化的敏感性分析，大家卷起来哈，师兄就不卷了哈！（因为学姐主打一个陪伴）想必大家要问为什么要做敏感性分析吧？其实就是相当于为你的结果买一个保险，更有说服力，谁说你的结果不可靠，把敏感性分析结果给他，直接秒杀！ 最后，如果大家有什么关于孟德尔随机化的问题，可以dd哦~欢迎联系我。
前几期师兄分享了如何进行文献的初筛，大家学会了吗？初筛之后当然是复筛了呀，复筛必定要获取文献全文！所以，本期师兄给学弟学妹们分享一下如何用EndNote软件来获取全文，并来扩展一下用PubMed、Sci-Hub、Researchgate这三个网站来进行获取全文！ 卷起来！下一个发SCI就是你啦！💪💪💪欢迎联系我。
相信学弟学妹们已经学会有关Meta分析的三大数库的检索，检索出不少相关的文献吧！大家已经跨出发SCI的重要一步啦，全部的文献当然是要经过筛选啦😎😎😎。 所以本期王师兄给大家分享EndNote软件的使用，来更精准快速的筛选文献！EndNote 是SCI(Thomson Scientific 公司)的官方软件，支持国际期刊的参考文献格式有3776 种，写作模板几百种，涵盖各个领域的杂志，连接数据库快捷便利，资源占用小，功能扩展强大，适用于论文和毕业论文写作。 学弟学妹们，学起来！发属于自己SCI！💪💪💪不想做实验，想找发论文但不知所措的学弟学妹们，师兄提供一对一辅导，欢迎dd~ 欢迎联系我。
随着孟德尔随机化成为发文蓝海，越来越多的类型出现，学弟学妹们都眼花了吧！ 所以本期王师兄特意给大家分享常见的七个孟德尔随机化类型。⭕单样本MR⭕两样本MR⭕多变量MR⭕双向MR⭕两步MR⭕药靶MR⭕中介MR学完之后，选择自己合适的孟德尔随机化，发属于自己的SCI！ 找到适合自己的孟德尔随机化类型后，但不知道如何开始选题的学弟学妹们，师兄提供一对一辅导，欢迎dd后台~ 欢迎联系我。
发SCI，往往第一步就是选题!选题作为发SCI第一步，尤其是对网状Meta分析来说，更是关键的一步！ 本期王师兄给大家分享了网状Meta分析的选题的几个要求，还总结了选题的四大原则来供大家学习参考。⭕️需要性网状Meta分析选题不但紧密结合临床，而且要考虑其研究成果是否能直接为临床疾病的干预提供决策依据；⭕️创新性选题必须选择别人没有解决或没有完全解决的临床问题，这是选题得以成立的基本条件和价值所在。⭕️价值性主要是指网状Meta分析关注的临床问题具有科学研究价值和临床实用价值⭕️科学性选题必须有科学依据，确定某个选题前应该了解拟选国内外的研究热点和发展趋势，且选题必须实事求是、符合客观规律、合乎逻辑推理，做到立论依据充分，研究目标明确，研究内容具体，研究方法及技术路线可行；拿好学长给的选题秘籍，走出自己发SCI第一步！ 如果学弟学妹们想拥有自己的SCI，却还不所措，王师兄提供一对一辅导，从选题开始全流程陪伴，助你拿下属于自己的”Accpet”! 欢迎联系我。