为什么依然这么多人搞meta分析?

为什么现在这么流行生信数据挖掘和临床数据挖掘,身边依然还是很多人在做meta分析?此外,已经有部分单位不承认meta分析,实行三不政策(不能用来毕业、不能用来普升、不进行奖励)。面对这种情况,周边依然还是好多人做meta分析,那么原因是什么?下面我们一起来分析一下:

首选,生信数据挖掘主要是肿瘤数据挖掘,基本上大型的数据库都是肿瘤数据库,所以非肿瘤是比较困难,即使GEO有些疾病有相关的数据,但是深度有限,发文深度不够。在很多时候研究非肿瘤都要自己收集样本测定表达量,花费大量的物力和时间,所以很多人只能眼看看可以挖掘肿瘤方向的同学,而自己只能重操旧业,做meta分析,有很多单位还是承认meta分析的。

其次,挖掘临床数据做预测模型,非肿瘤也是很费力,收集病人数据也要大量时间,很多人可能等不了,而又需要文章,只好拿meta分析来替代了,反正meta分析熟练之后很快,但是还没有数据挖掘快。

还有就是可能有些临床研究的大佬需要发高文文章,显然这是可以实现的,例如BMJ,lancet都是比较喜欢meta的,纯生信数据挖掘要想突破5分,真的很难很难(除了水刊)。

meta分析本身就是一种有争议的方法学,也有不少学者反对(苹果怎么能与橘子合并),还有就是meta分析类文章算综述还是论著,这是有争议的,有些期刊将meta分析归为review,有些则归为original。

猜你喜欢的文章

这就是你需要发SCI的套路

SCI狂人团队VIP会员

没有对照组的试验,可以做meta分析吗

meta分析入门也不是如此简单

贝叶斯网状meta分析应该怎么样学呢?

meta分析选题需要这些技巧

有没有提高meta发表机会的方法?

TARGET之ceRNA(首发,抢发)

聪明的人都在用这个数据库构建ceRNA

这样的论文小学生应该也可以

全亚洲发文最快的套路

这种套路你肯定可以

SCI=简单数据挖掘+简单实验

不做meta分析,不做生信数据挖掘,利用这个数据库就可以发一大堆SCI

miRNA既然可以这样挖掘

这种套路既可以发文章,也可以作为课题设计

TCGA miRNA数据挖掘文章分享

TCGA lncRNA挖掘学习文献

抢发,抢发!

纯数据挖掘的ceRNA貌似快成为下一个meta了

有钱也不一定能够发高分文章

批量挖掘TCGA lncRNA的机会来了

批量挖掘TCGA临床数据的机会来了

没有数据发文章?不存在的

这批数据等着你去挖掘

GEO数据挖掘的深度不够,有没有提高GEO数据挖掘的深度的方法呢?

国自然标书里面最好不要列出这些期刊的文章

想不到课题?不存在的

生信数据挖掘选刊,就这服两个期刊

干湿结合发文套路

做数据挖掘的你需要这款牛逼软件

► 免费课程再次上线

批量挖掘TCGA lncRNA的机会来了

批量构建TCGA lncRNA Cox回归模型?

SEER数据挖掘这样玩才过瘾的

► 遇到这样的导师已经很不错了

► 批量挖掘TCGA让发文速度更加快

► GO富集分析这种图,你也可以呀

► 这也许是全亚洲发SCI最快的方法

► 环状RNA在非肿瘤方向的研究

► 贝叶斯网状meta分析应该怎么样学呢?

► 非肿瘤方向应该怎么样做预测模型?

► 想不到课题?不存在的

► GEO数据挖掘的深度不够,有没有提高GEO数据挖掘的深度的方法呢?

► TCGA这样挖掘才爽的

► GEO lncRNA 数据挖掘的文献分享

► 国自然经费预算需要注意这些

► 这样的基础科研套路你也可以

► 如何快速学习GEO数据挖掘?

► Meta分析这么烂了,还能玩吗?

(0)

相关推荐