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现在就属于典型的“K”型发SCI行情,他们的日子会越来越好!

  • 2026-09-02 15:49:26
现在就属于典型的“K”型发SCI行情,他们的日子会越来越好!
现在大家基本都会用AI了,AI可以很快搞定一篇文章,工作效率是之前很多倍,快到怀疑人生,特别是论文工厂、半个工厂(专业数据挖掘分析一条龙服务(除了写文章外)),并且AI是越来越智能的,越往后就越智能,生产SCI的速度就会更快,任何热点和风口都会昙花一现!
上面说到了AI给大家生产SCI带来了极大的便利,很多东西都可以快速查询到,并且让AI快速完成,这个属于好的一面。你享受了AI带来的便利,期刊自然也会享受AI带来的便利,直接在投稿系统接入AI模型,扫描出没有验证的文章用提前准备好的拒稿模板自动秒拒,现在有不少大型水刊都是这样做。此外,有些期刊主编找不到审稿人直接让AI审稿,有些审稿人为了方便自己,也直接让AI写审稿人意见,这就是为什么有些同学看到的邮件就感觉到了是AI写的。也就是说你写文章的速度快、产量大了,期刊审稿的速度也会更快,不然投稿系统会瘫痪的,最好的办法就是提高验证门槛,没有验证直接让AI秒拒。
于是现在就出现了典型的“K”型发SCI行情,有些人发SCI很难,并且会越来越难,这些人就是没有实验条件或者科研经费的,对于长期需要文章的人来说,这个是非常不利的,文章发不了或者没有像样的代表作,就拿不到课题经费,就一直没有办法补实验,形成恶性循环,这属于K的下端。
相反,K的上端会过得很好,也就是有条件补实验的人,发的文章越来越多,质量越来越高,更容易拿到课题经费,就可以补更多的实验,有更多好的代表作,形成良性循环。
现在最好发就是这种有创新的干湿结合,基本都是高分的,这里随便列举一些最新接收的案例:
之前一直被秒拒,加了这些创新内容后直接被Q1期刊轻松接收
这类生信文章认真爆改一下就发了7.5分SCI
超级混合分析轻松发表10分SCI!
现在没有实验该怎么样办呢?最好就努力申请课题,争取拿到经费补实验。如果实在不行,就利用题海战术,多写多尝试,总能发1、2篇文章的,不然也没有别的办法,这种情况适合短期需要文章的人,长期是不太行,因为期刊的要求会越来高,秒拒概率会更高,早晚都会遇到问题的。
不管你利用题海战术灌水发文章,还是干湿结合冲击高分文章、开题、申请课题,下面这些课程总有对你有帮助的:

1、TARGET之ceRNA

2、批量挖掘TCGA miRNA

3、批量挖掘TCGA临床数据

4、批量挖掘TCGA lncRNA

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6、TCGA联合Oncomine数据挖掘

7、非肿瘤数据做临床预测模型

8、meta分析入门课程

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11、剂量meta

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23、Cytoscape与生信数据挖掘

24、Stata实现网状meta分析

25、贝叶斯网状meta分析

26、抢发3分+SCI

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31、别人发过的文章也可以发

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33、利用环状RNA开题

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37、TCGA数据挖掘创新课程

38、非肿瘤生信创新思路分享

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40、lasso回归参数设置

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42、快速抢发3-5分纯生信SCI

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45、单细胞数据挖掘

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47、细胞焦亡2区SCI发文课程

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49、非肿瘤生信2-3分快速发文课程

50、TCGA数据下载

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53、坏死性凋亡升级课程

54、生信发10分+SCI课程

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57、m7G纯生信独创分析套路

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60_染色质调节因子纯生信发文课程

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62_最新版本TCGA数据下载

63_铜死亡相关的免疫检查点基因独创课程

64_铜死亡相关的ceRNA课题设计

65_铜死亡联合铁死亡独创课程

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69_最新生信热点A课程

70_热点A相关的ceRNA课题设计

71_超级生信热点NamiRNA课题设计

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73_双硫死亡相关的免疫检查点基因独创课程

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75_NamiRNA联合双硫死亡课题设计课程

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79_个性化森林图展示MR结果

80_MR选题加强版课程

81_更新的孟德尔随机化

82_肿瘤内异质性评分生信分析课程

83_孟德尔随机化选题的细节问题

84_肠道菌群孟德尔随机化选题课程

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86_药靶孟德尔随机化课程

87_药靶孟德尔随机化选题课程

88_孟德尔随机化多套数据结果的合并处理

89_复现28分SCI孟德尔随机化课程

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96_1400种代谢物孟德尔随机化课程

97_孟德尔随机化共定位课程

98_使用云服务器做孟德尔随机化

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136_可用药基因组学数据挖掘

137_可用药基因组学数据挖掘(创新选题版)

138_关于可用药基因组学数据挖掘的验证问题

139_eQTL、共定位、pQTL、SMR、mQTL(甲基化)联合分析课程

140_利用eQTL、pQTL大数据进行开题或者申请课题

141_复现11分抗体免疫反应孟德尔随机化文章

142_冰岛pqtl数据挖掘

143_eQTL、pQTL联合生信分析

144_复现一篇9.3分的中介分析SCI论文

145_cis-pQTL联合单细胞分析

146_单细胞分析在eQTL-pQTL数据挖掘中的应用

147_单细胞联合eQTL-pQTL分析发文思路(实操版)

148_多样本单细胞数据分析

149_pQTL联合基础实验课程

150_eQTL、pQTL探索基因的上游作用机制

151_eQTL、pQTL探索基因的上游作用机制

152_基因表达-功能-机制超级混合分析

153_肿瘤单基因超级混合分析

154_国自然或博硕开题课题设计(DNA甲基化酶_信号通路方向)

155_国自然级别课题思路复现(40分参考文献)

156_抢发棕榈酰化超级混合分析文章

157_棕榈酰化国自然级别课题设计

158_抢发乳酸化超级混合分析文章

159_UKB-PPP pqtl数据分析

160_乳酸化国自然级别课题设计

161_蛋白与蛋白相互作用分析(双pQTL分析)

162_热点基因超级混合分析联合单细胞分析

163_生信分析_eQTL_pQTL分析联合基础实验思路

164_不想做实验发文章的规划与建议

165_双pQTL中介分析

166_铁死亡pQTL数据挖掘

167_eQTL/pQTL联合1400代谢物作用机制思路

168_抢发巴豆酰化超级混合分析文章

169_超级混合分析写作思路讲解

170_肠道菌群联合铁死亡分析思路
171_抢发琥珀酰化超级混合分析文章
172_UKB meQTL数据挖掘
173_细胞焦亡pQTL数据挖掘
174_肠道菌群联合细胞焦亡分析思路
175_m6A超级混合分析思路
176_GETx eQTL V10数据挖掘
177_m6A联合肠道菌群发文思路
178_抢发14种免疫细胞单细胞eQTL(sceQTL)
179_抢发17种免疫细胞单细胞eQTL(sceQTL)
180_抢发8种脑细胞单细胞eQTL(sceQTL)
181_抢发诱导多能干细胞单细胞eQTL(sceQTL)
182_神经系统细胞单细胞eQTL(sceQTL)
183_CHARLS数据挖掘课程

184_CHARLS数据挖掘联合孟德尔随机化分析课程

185_可用药基因的n种免疫细胞sceQTL分析课程
186_铁死亡基因的n种免疫细胞sceQTL分析课程

187_容易上手的医学版机器学习课程

188_类副凋亡超级混合分析课程

189_空泡化死亡(Floatptosis)国自然级别课题设计

190_快速筛选主角基因课程

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