如果你不了解自噬，可以把 “Autophagy; review” 作为关键词在 Sci-Hub 上进行搜索，此时会出现大量与自噬相关的文献。大概浏览论文之后，开始制定自己的实验计划。 Sci-Hub 文献检索 Sci-Hub 文献检索，可以说是文献检索上的科研利器。 然鹅，想要浏览或者下载全文可是有偿的~ 以上述例子 “Autophagy; review” 为关键词分别在 PubMed 和 Sci-Hub 文献检索工具上搜索，可以看到检索结果数目差的还是比较大的。 当然，小编可不能藏私，再给大家介绍两个能下载全文的小工具~ 1、Sci-Hub 之文献小镇 文献小镇，是一种通过文献标题，文献 DOI 号或者 PMID 号，直接搜索和下载文献全文的免费工具。 学会了这么多文献检索的小技巧，小伙伴们是不是已经按捺不住那颗跃跃欲试的心了呢？当然，大家觉得好用的文献检索工具也可以毫无保留的分享给萌 cece 哦！
1、SELECT 基本使用方法 1.1简单的数据检索 1.1.1检索出须要的列 仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。 SELECT * FROM T_Employee语句会把数据库的全部列的信息从数据库中读出来，缓存到内存中。 检索出全部的列的 SQL 语句为“SELECT * FROM T_Employee” ，当中的星号“*”就意味着“全部列” 。那么我们仅仅要将星号 “*”替换成我们要检索的列名就能够了。 1.1.3按条件过滤 因为将表中全部的数据都从数据库中检索出来，所以会有很大的内存消耗以及网络资源消耗。 须要逐条检索每条数据是否符合过滤条件，所以检索速度很慢。 对于多个排序规则，数据库系统会依照优先级进行处理。
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那有没有什么发文章的捷径，无需做实验，无需花钱，无需耗费大量宝贵青春，轻松发表SCI文章，走上人生巅峰呢？答案是：有！ ? 现今到处可见“大数据”、“数据库“、”数据挖掘”等热门词汇，在我们的身边有大量宝贵的生物医学大数据，如果能够加以合理利用，几天时间完成一篇SCI文章也绝非难事。 目前GEO数据库中共包含了近11万个数据集，约290万个标本，是一个极其庞大的巨无霸型公共数据库。 GEO作为一个公共数据库资源，对所有人公开免费。近几年使用GEO进行数据挖掘发表的SCI文章也日趋增多，说爆发式增长也不为过。 相对于另一个重要的肿瘤数据库TCGA而言，GEO的相关文章可谓遥遥领先。 ? 现在我们开始正式的学习吧。 ? 首先，先来看看GEO数据库的构成。
数据库常用查询语句(DQL) 基本查询 select 字段1, 字段2,…from 表名; 例如:select id , name from stu; 条件查询 select 字段1, 字段2,…from
之前我们介绍了 [[SPENCER-肿瘤LncRNA编码肽查询数据库]] 这种利用肿瘤质谱数据来检索LncRNA表达肽的数据库。而对于其他疾病就没办法使用这个数据库了。 所以，今天我们就来介绍一个多物种的LncRNA编码肽数据库：LncPep: http://www.shenglilabs.com/LncPep/#!/ 。 背景数据集介绍 LncPep当中的lncRNA信息主要来自于三个数据库：NONCODE (http://www.noncode.org/ ) ，The LncBook database (http:// ---- 数据库使用 LncPep一共提供了提供了三个功能：1）数据浏览；2）数据检索以及3）数据预测 数据浏览和检索 LncPep可以直接查看各个物种当中预测到的所有可以编码肽的lncRNA信息。 至于在检索方面，则可以基于lncRNA id, Host gene以及染色体位置等查找相关的信息。比如，我们检索HOXB-AS3 通过检索，就可以看到和这个lncRNA有关的肽段信息.
'pig'); (4)选择特殊列：select name,birth from pet; 找出谁拥有宠物，使用这个查询：select owner from pet; 请注意该查询只是简单地检索每个记录的 为了使输出减到最少，增加关键字DISTINCT检索出每个唯一的输出记录：select distinct owner from pet; 可以使用一个WHERE子句结合行选择与列选择。
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在 18 和 30 之间，性别为女性这样的组合查询。 倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里？到底为什么快呢？ 笼统的来说，b-tree 索引是为写入优化的索引结构。 现在我们可以回答“为什么 Elasticsearch/Lucene 检索可以比 mysql 快了。 检索一个 term 需要若干次的 random access 的磁盘操作。 当然一些商业的关系型数据库也支持类似的联合索引的功能。
在 MySQL下，在进行中文模糊检索时，经常会返回一些与之不相关的记录，如查找 "%a%" 时，返回的可能有中文字符，却没有a字符存在。 例子： 希望通过“标题”对新闻库进行检索，关键字可能包含是中英文，如下SQL语句： QUOTE: select id,title,name from achech_com.news where title like '%a%' 返回的结果，某些title字段确定带了“a”关键字，而有些则只有中文，但也随之返回在检索结果中。 解决方法，使用 BINARY 属性进行检索，如： QUOTE: select id,title,name from achech_com.news where binary title like '%a%' 返回的结果较之前正确，但英文字母区分大小写，故有时在检索如“Achech”及“achech”的结果是不一样的。
同时也介绍了一个NCBI>SNP 数据库用来检测SNP的基本信息。 同时关于SNP的基本功能，在[[QTLbase-QTL-综合性查询数据库]]以及[[VannoPortal-SNP综合性查询数据库]]这两个数据库当中也进行了相关的介绍。 ---- 数据库使用 SNiPA主要可以对SNP的信息进行：数据浏览；SNP注释；数据绘图以及连锁不平衡的检索。每一个大的功能下面包括了两个小的功能。 Linkage Disequilibrium Plot可以输入一个SNP绘制这个SNP的检索不平衡图。结果都是以类似基因浏览器的图呈现。 ---- 总的来说 以上就是关于SNiPA的主要功能，和其他的一些SNP数据库比较。这个则是可以一次性的检索很多候选SNP的功能。更加的契合高通量测序返回的SNP结果。
最近很多同学询问不同的数据库的文献如何导出……老师表示很是不解，这是个很简单的小问题，上课时候也讲过，演示过，可是却是提问频率最高的问题之一。于是，今天就来大家讲讲不同的数据库如何导出数据。 我能感觉到研究生对中文数据库的了解程度很高，从大家对导出参考文献的惯性思维就能看出一二，因为每个咨询这个问题的同学都会附带问上一句：为什么这个数据库没有像CNKI那样的直接导出参考文献的按钮？ 另一个原因是，数据库也是有自己的个性的，不是每个数据库都和CNKI是双胞胎啊。 万方 各种格式的供大家选择： 维普（结果页面——选中检索结果——导出题录） 导出选项： 多种格式可选： 中国生物医学文献数据库 这个数据库导出参考文献使用TXT文档的格式，自动下载后查看文件即可。 篇幅有限，其他的数据库就不多说了，记住导出的这个单词：Export，点他就对了。
science®是全球知名的科技文献检索工具，因为其具有开创性的内容、高质量的数据以及悠久的历史使得在全球学术界有极高的声誉，其中科学引文索引SCI更是成为最权威的科研工具。 1．百度新疆大学图书馆，点击第一个带官网字样的 (opens new window) 2.数据库资源 (opens new window) 3.外文数据库-SCIE (opens new window) # 第一次搜索 Web of Science可以搜索许多数据库，但现在往往以SCI,EI收录为准，这里搜索新疆大学的SCI文章。 new window) 3.主题下拉菜单-机构扩展-输入xinjiang university注意这里只能输入英文-检索 (opens new window) 4.左侧检索结果中可以看出总共有 3006篇SCI文章 (opens new window) 快看看你的学校或者心仪的学校有多少篇SCI吧，清华多少，麻省理工又有多少？
SCI成立于1961年。经过40多年的发展和完善，已从最初的单一印刷型发展为功能强大的电子化、一体化、网络化的大型多学科综合检索系统。 ，可通过国际在线或互联网进行检索。 作为我国主要社会科学文献统计查询和评价的重要工具，CSSCI提供了多种信息查询和检索渠道，可以为社会科学研究者提供国内社会科学研究的前沿信息和学科发展的历史轨迹；为社会科学管理者提供地区、机构、学科、学者等各类统计分析数据 南京大学的CSSCI数据库已向社会提供。 目前，南京大学CSSCI数据库已向社会提供服务，服务内容包括在线包库（包库机构可在限定IP地址内的任何一台计算机上随时使用CSSCI数据库）、在线查询（非包库用户可通过互联网查询CSSCI数据库）、委托查询
据SCI数据库最新检索至少包含一位中国作者的论文结果显示，去年中国科研人员发表SCI论文的总数已累计33万余篇，位居世界第二。其中，各高校在JCR一区期刊上发表的论文总数超过43000篇。 LetPub最新发布《2017年中国高校发表SCI论文数量排名》、《2017年中国高校发表SCI论文增长率排名》、《2017年中国高校发表ESI高被引论文数量排名》三项统计报告*，初步观察最近一年中国高校在 * 所有统计数据来自Web of Science核心合集数据库，并且仅计入文献类型为Article和Review的论文数。由于数据库检索结果不定期更新，本次统计范围截止2018年1月22日。 查看完整报告，请关注专知公众号 后台回复“SCI2017” 就可以获取 中国高校发表SCI论文综合榜单 报告下载链接~ ? ? ? ? ? ? ? ? ? 查看更多统计结果： 1 - 2017年中国高校发表SCI论文数量排名 1.1 - 2017年中国高校发表SCI论文总数量排名 1.2 - 2017年中国高校发表JCR一区论文数量排名 1.3 - 2017
编辑：科研小通 小通之前分享过一键下载sci文章的方法，受到大家的热烈欢迎。此外，童鞋希望小通再推荐一种检索文献的高效方法。 干货来了，一键搞定文献检索，结合一键下载功能，简直美滋滋。 SCI文章的参考文献，基本都罗列在文章末尾，如下图。这里至少写明了引用文献的作者、期刊名及卷期页码，通过正确的检索，肯定能定位到该文献。 如果遇到网络打不开谷歌学术，或者没有数据库支持，那就更麻烦了。效率之低，相信很多人都体会过。小通也是这样过来的。 那么，如何更高效的定位和下载参考文献的全文呢？ 高效搞定 下载参考文献 谷歌学术+Sci-hub 检索自然得是谷歌学术了，下载岂能少了sci-hub。这里小通使用Quicker，进一步提高使用效率。 1. 用同样的方法，粘贴“文献下载”的动作链接 学术搜索：谷歌学术检索文献 文献下载：sci-hub下载文献 两个神器，双管齐下 （同步更新谷歌学术网址，放心大家都能打开） 安装好之后
图1 常见接收函 02 SCI论文见刊 SCI论文见刊，指的是在网页上可以查到该论文。或者是杂志官方网站可以查询得到，获得DOI，或者是主流的数据库比如PubMed可以查询到你的论文。 发表SCI论文的作者必须提供论文检索证明，这个时候接收函或者是论文见刊是没用的。 SCI论文见刊以后，WOS需要6-8周的时间来收录该论文。未被WOS收录的论文是不能提供SCI检索报告的。 SCI论文检索报告，也可以检索你的论文的引用记录，可以区分自引和他引。 ? 图2 检索报告样式 这里我需要重点提示大家，网页可查到的所谓见刊的SCI论文（还未被WOS收录），上面标注的论文发表日期信息一般和检索报告上面的发表日期，是不同的。 这也是为什么，很多读者抱怨，自己见刊的SCI论文发表日期是8月31日，但是检索报告出来的日期是10月1日，业绩限制的截止日期是9月31日，这篇论文就不能用来参评职称了。
关键词：SCI论文；大数据分析；文献检索 最近后台请我们做大数据分析的留言非常多。 其实，我们每次做临床科室大数据解析的时候，都战战兢兢、如履薄冰。因为担心会有漏检，或者出现错误。 其实文献鸟单位拼写都是来自于Medline数据库，这意味着在Medline数据库中，瑞金医院的表达方式也多种多样。 ? 所以我们的同事对这些不同的拼写的输出结果做了合并。 4），排除非SCI期刊。 考虑到Medline最近几年把中华系列杂志收录进去，大部分中华写了的中文期刊大不被是SCI收录。所以在进一步的检索中尽可能排除中华系列杂志。 ? 4），双重核对。 尽管完成了上述3步，仍然显示瑞金医院内分泌发表的SCI论文不是很突出。 所以我们再次通过PubMed检索平台进行检索，看看2018年之后与北京协和医院相比，瑞金医院发表的论文总数。 结果显示，2018年之后，北京协和医院内分泌科发表了510篇SCI论文，而瑞金医院大概发表了285篇SCI论文。
单个链接容易失效，所以它丧心病狂地提供了多达 20 个的入口。只要显示【现在访问】的，就表明该镜像可用。 2. SCI-HUB http://tool.yovisun.com/scihub image.png 谷歌学术上的论文能搜到不一定能下载，用这个来自俄罗斯的学术网站吧，你可以称它为学术界的罗宾汉，专门“劫富济贫 所有的文章都来自顶级的出版商和数据库，可以满足各个领域学者的需求。 7. 喵咪论文 image.png 由于受不了学校论文检索的繁琐，有人做出了这个聚合的开放论文数据库网站。 目前可检索的论文总量超过 6000W+，覆盖了 Elsevier、Springer Nature、Wiley-Blackwell 等重点出版机构，均可免费下载哦。
今天继续和大家分享一篇临床预测模型文章，同样是基于SEER数据库的一篇预测模型，于2019年11月发表在Annals of Translational Medicine（IF=3.689）上。 validation of prognostic nomogram for young patients with gastriccancer 标题：建立并验证青年胃癌患者预后的预测模型 文章总体概览： 作者通过检索 SEER数据库2004年-2015年的胃癌患者数据，纳入549例资料详细的年龄＜45岁的患者。 DCA结果 笔者总结：本文通过SEER数据库建立了青年胃癌患者OS和CSS的预后预测模型，并进行了验证。通过统计学分析+R语言技术建立了临床适用性较强的Nomogram。
今天和大家分享的是2020年7月发表在cancer letters（IF=7.36）的一篇文章 "Identification of a nomogram ba...
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