剛剛！DeepSeek聯合Zotero、Mermaid等工具出手了！急著發SCI的這下有救了！

2025-05-31 09:20 解螺旋

最近DeepSeek大火，不少醫學黨真的把它玩出了花。
DeepSeek+Zotero
文獻閱讀王炸組合：成功配置後，它們能夠讓文獻閱讀變得方便高效，例如總結文獻主要內容、潤色語言、文章翻譯等。
DeepSeek + Mermaid
科研繪圖王炸組合：配合使用，我們可以快速生成結構化流程圖，並藉助工具如draw.io等繪圖工具將其渲染為高質量的視覺化圖表。
DeepSeek+醫學知識庫
專為醫學黨打造的科研王炸工具：要知道，用DeepSeek最大的擔心就是“AI幻覺”，有時會胡編內容，推薦一些不存在的文獻，給很多科研人員帶來困擾。
為此，我們就想如果能夠在DeepSeek的基礎上接入了專業嚴謹的醫學知識庫，那麼這個問題不就可以了迎刃而解了麼？
接下來，小編就來為大家介紹一個「DeepSeek+醫學知識庫」的王炸工具——「DeepSeek滿血科研版」！
  • 它可以提供更加深入、更加精準的回答。
  • 它能解決DeepSeek容易產生“AI幻覺”的問題。
  • 它預設是“深度思考”模式，直接輸入問題，點擊發送即可。
  • 而且，它真的一點都不卡！
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DeepSeek+仙桃學術

光速發文組合：從讀文獻、寫作到繪圖，全都輕鬆搞定！
要知道，學生時期還能靠時間讀讀文獻攢攢資料，主治階段只能靠命做科研了！平時臨床工作錢少事兒多不說，主任還瘋狂push我寫sci申課題，達不到要求就得下放？這是什麼苦命人！
幸好，我發現了這個光速發文組合——DeepSeek+仙桃學術！
接下來，跟著小編一起看看如何運用這兩個工具輕鬆復現這篇診斷模型的二區Top 6+SCI，實現光速發文夢！

期刊：Journal of Translational Medicine（IF=6.1）
釋出時間：2025/01/02
作者透過整合單細胞測序和機器學習技術，深入解析了肺纖維化的細胞和分子機制，並開發了一個新的診斷模型，為肺纖維化的精準醫療提供了新的視角和工具。
別看這篇文章使用了單細胞+機器學習的分析，你就覺得硬體要求、程式碼能力門檻高，不敢上手做復現。

隨著各類科研工具的增加，以前咱們覺得特別高大上的分析，紛紛都更好上手了。

接下來，小編就帶大家嘗試使用各種工具，去攻克復現過程中可能會遇到的疑難雜症→查資料、分析資料、繪製圖表，輕鬆拿下~
0基礎查資料？
一鍵獲取GEO/TCGA等資料庫資訊！
透過對本篇文章的詳細拆解，我們可以發現：
作者從GEO資料庫中收集了GSE110147、GSE213001、GSE136831和GSE150910等資料集，為肺纖維化的研究提供了基因表達資料。
要知道，GEO資料中的資料多是收錄全球研究者的高通量基因組資料，包括微陣列晶片和二代測序資料，資料公開且免費。
在使用前，必須要對其進行資料清洗。從學習到實操，整個過程複雜且極易出錯！
資料清洗一般包括樣本篩選（剔除低質量或不符合條件的樣本）、ID轉換（將探針ID轉為基因符號）、表達矩陣標準化（如limma的normalizeBetweenArrays函式），以及註釋糾錯（手動核對樣本資訊）。
為了幫大家節省下資料清洗的時間成本，仙桃學術雲端資料庫由原來的TCGA資料庫的33種疾病擴張到GEO資料集，清洗資料量增加一倍，非腫瘤也可一鍵出圖！
骨關節炎，骨質疏鬆，急性肺損傷，急性心肌梗死，肺纖維化，冠心病，類風溼性關節炎，帕金森，腦卒中，糖尿病，心肌纖維化，炎症性腸病，銀屑病，抑鬱症，子宮內膜異位症……
我們以“GEO”為檢索詞，在仙桃學術平臺進行簡單搜尋，結果如下↓
資料集名稱、樣本數、物種、型別、平臺號，都一一展示清楚了。
以上相關疾病領域的同學速來用仙桃學術一鍵獲取預清洗後的資料，快速發表你的3+分SCI文章！
0基礎做資料分析？
僅需點點點，輕鬆搞定差異分析、功能聚類分析……
在本篇文章中，作者整合了多種分析方法和策略，用以驗證和提升研究的可信度。
有：差異表達基因（DEGs）分析、功能富集分析、構建肺纖維化診斷模型、診斷模型的驗證、免疫細胞浸潤分析、亞型識別和免疫浸潤差異分析、關鍵基因的功能驗證（Western blot和動物模型實驗）……
但對於小白來說，光是理解資料分析方法就已經很難了，如何能快速上手進行資料分析呢？
推薦使用【仙桃學術】平臺。
遵循了四字口訣——差異分析（挑）、功能富集（圈）、分子互作網路（聯）和臨床相關性分析（靠），仙桃學術會為大家提供這些分析方法的模組化操作。目前，仙桃學術已經具備了351個分析模組。
比如：
  • 差異分析如limma包，
  • 功能富集如GO/KEGG，
  • 分子互作如STRING蛋白互作分析，
  • 臨床分析如診斷ROC生存曲線。
僅需根據提示點點點，就能實現資料分析~
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0基礎復現視覺化圖表？
僅需點點點，輕鬆生成熱圖、生存曲線、ROC曲線……
想要發表高分SCI，視覺化圖表必然是少不了的。
比如：火山圖展示差異基因分佈，熱圖顯示基因表達模式，生存曲線展示預後效果，這些圖表都有助於直觀傳達複雜的資料資訊。
而在本篇文章中共出現了8張視覺化圖表↓清晰呈現出了研究的資料結果，以便於審稿人更好的閱讀。
那麼，如何能高質量的復現這些視覺化圖表呢？
那就趕快試試【仙桃學術】~熱圖、柱狀圖、氣泡圖、豆莢圖、箱線圖、網路圖、棒棒糖圖……速速來體驗下~
碰上不懂的知識點怎麼辦？
DeepSeek滿血科研版，專為0基礎打造！
接入了專業醫學知識庫，DeepSeek再也不會胡說八道了！
有什麼問題，趕快問問它！來源不僅可靠，還可以直接點選檢視具體解析，相信這一點對於0基礎的同學會非常實用！
零基礎？基礎薄弱？不敢上手做？

【AI&仙桃 0程式碼搞定3分生信SCI】伴學營速速上車

這裡有獼猴桃老師沉澱的普通人也學得會的【0基礎搞定3分+SCI】套路！
有乾貨，有實操，老師講從0到1手把手教你文章復現金鑰！學會用這幾個工具，零基礎3個月也能輕鬆發3分+SCI~
現在，還有獼猴桃老師整理的科研乾貨免費送大家！
不少同學表示：
“獼猴桃老師的課，百看不厭！”
“每節課都值得來打卡”
這當然不僅僅是因為獼猴桃老師的課夠硬夠幹，更重要的是，他是真的送乾貨！而且每節課送的科研乾貨還都不一樣哦~往期有：近幾年的國自然立項清單、高分文獻PDF、清北DeepSeek入門教程PPT……
但這次會送什麼？小編只想說：
斯米馬賽，I don't know。
往期贈送乾貨:
近幾年的國自然立項清單↓
文獻和清北DeepSeek入門教程↓
寫在最後：
人在科室也能速速發文，靠的就是抓住一個又一個逆襲秘訣！
隨著越來越多的科研工具的出現，寫程式碼的門檻下調，科研產出的效率提升，普通醫生也要高效產出sci已經不再是難題。

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END

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