¿Resumen de la carta de salud? ¡Te llevamos a desbloquear operaciones de composición unicelular de alta puntuación!
Immugent hoy va a interpretar un tipo especial de artículo sobre las cartas de los estudiantes. Llamémoslo "resumen de cartas de estudiantes". Porque soy un hablador suave y no sé cómo llamarlo. Ya no me devanaré los sesos pensando en este nombre.
Este tipo de artículos de "revisión de vida" tiene una historia de muchos años, centrándose principalmente en varias tecnologías importantes populares (investigación científica líder), como la tecnología de secuenciación unicelular que se ha vuelto popular en los últimos años. . Así que hoy utilizaré la secuenciación unicelular como tema para explicar cómo utilizar este tipo de pensamiento para publicar artículos con puntuaciones altas, ¡prestando atención a todos los que no costaron ni un centavo!
El primer artículo del que quiero hablar es un artículo titulado "Cómo comenzar con el análisis de datos de secuenciación de ARN unicelular" publicado en J am SOC nep hrol (if: 10.12) en 2021. Bien, mira el calendario, este año es 2022, así que no hablaré sobre la actualidad de este artículo. Pero el texto completo es realmente simple: simplemente presenta el proceso básico del análisis de datos de secuenciación unicelular.
Consulte su resumen: Durante los últimos cinco años, los métodos unicelulares han hecho posible monitorear la expresión de genes y proteínas, así como los cambios genéticos y epigenéticos en miles de células individuales en un solo experimento. El tamaño de estos conjuntos de datos aumenta rápidamente a medida que mejoran los métodos de medición y disminuyen los costos de reacción y secuenciación. Un obstáculo clave sigue siendo el análisis de la rica información generada por los experimentos unicelulares. En esta revisión, proporcionamos una breve descripción general de los procesos analíticos tal como se utilizan comúnmente en este dominio. Nuestro objetivo es lograr que los investigadores comiencen con el análisis unicelular para comprender los desafíos y obtener una descripción general de las herramientas analíticas más utilizadas. Además, esperamos ayudar a otros a comprender cómo se representan las lecturas típicas de conjuntos de datos unicelulares en la literatura publicada. Bueno, ¡ese es efectivamente el resumen!
Aunque hay siete imágenes en el texto completo, la mayoría son dibujos más básicos, que creo que todos conocerán. Pero lo que Immugent quiere decir aquí es que, aunque este artículo es una reseña, en realidad es mucho más fácil de escribir que una reseña real. Por ejemplo, en este artículo, espere hasta la próxima vez que haya una tecnología a nivel de fenómeno similar a la secuenciación unicelular, ¿realmente habrá amigos que tengan artículos similares?
El segundo artículo del que quiero hablar a continuación es un artículo titulado "Algoritmo de referencia para la conversión de actividad de vías de datos de secuenciación de ARN unicelular" publicado en Compute Structural Biotechnology J (if: 7.27) en 2020 "Artículo . Este tipo de artículo es más técnico que el anterior, ¡al menos parece un resumen!
Al igual que este artículo, resume varios algoritmos para la puntuación de datos unicelulares, utiliza datos publicados para comparar las ventajas y desventajas de varios algoritmos y, finalmente, brinda sus propios conocimientos. ¿Qué puedo decir? Está mejor escrito que una descripción general y mejor desarrollado que un artículo de desarrollo de algoritmos puro. Entonces, si hay más algoritmos de este tipo en un futuro próximo, ¿deberíamos escribir una versión actualizada para la investigación científica?
El tercer artículo del que quiero hablar a continuación es un artículo titulado "Las herramientas Super 1000 revelan tendencias en el panorama del análisis de secuenciación de ARN unicelular" publicado en Genome Biol (IF: 13.58) 2021. Para concluir, este artículo no trata realmente de alardear. Un artículo resumió 1000 herramientas para analizar datos de una sola celda. También admiro a este autor.
Y el autor también desarrolló un sitio web: Paris Single Cell Trajectory Impact Method. El análisis de trayectoria se realizó con datos de todo el genoma de miles de células individuales. Actualmente existen muchos algoritmos que pueden inferir la distribución de estas células a lo largo de las trayectorias de desarrollo. Con base en estos resultados, los autores desarrollaron un conjunto de pautas para ayudar a los usuarios a elegir el mejor método para sus conjuntos de datos.
De hecho, aunque hasta la fecha se han desarrollado más de 70 herramientas para inferir las trayectorias de células individuales, comparar su rendimiento es un desafío porque requieren modelos de entrada y salida muy diferentes. En este artículo, los autores comparan 45 métodos en 110 conjuntos de datos reales y 229 sintéticos para comprender la clasificación, la topología, la escalabilidad y la usabilidad de las células. Los resultados muestran que algunas herramientas existentes son complementarias y la elección del método debería depender principalmente de la dimensionalidad y la topología de la trayectoria del conjunto de datos.
Finalmente, el autor también proporciona una variedad de sitios web de evaluación de análisis de trayectoria de datos unicelulares (https://benchmark.dynverse.org) de forma gratuita, lo que ayudará a desarrollar más herramientas de análisis de trayectoria y explorar cada vez más grandes. y conjuntos de datos complejos de una sola celda. No comentaré mucho sobre este artículo, simplemente creo que todos deberían leerlo cuando tengan tiempo. Ya sea que se trate del procesamiento de datos o la discusión de resultados, no tiene comparación con artículos anteriores y es un artículo poco común de alta calidad.
Hoy en día, la tecnología avanza a un ritmo vertiginoso. Lo que a menudo falta para obtener resultados valiosos de la investigación científica en el siglo XXI no es tecnología, sino sensibilidad a los puntos críticos y control de la situación actual. Tang y Guo se convirtieron en científicos de clase mundial con tecnología de secuenciación unicelular porque tomaron el control de la situación actual.
De manera similar, el enfoque de las diversas "revisiones de salud" mencionadas anteriormente fue también el tema candente de la tecnología de secuenciación unicelular que necesitaba resolverse con urgencia en ese momento, de modo que una serie de evaluaciones de alta puntuación Los artículos podrían publicarse sin gastar medio centavo. Y debido a que son temas científicos candentes, estos artículos tienen altas tasas de citas hasta ahora y definitivamente seguirán aumentando en el futuro. Si la secuenciación unicelular es un nivel de mando, es mejor decir que es un punto de partida, porque habrá muchas tecnologías de este tipo en el futuro. Espero que este tweet te dé algo en que pensar. Los amigos que recomienden artículos similares pueden contactarnos a través del backend.