你不能挖别人的大脑
RSS
搜寻文字 区分大小写 确切的词 包括评论
列表 书签
我和我相信其他人都担心因为我们的论文被抢走和殴打发表。 但这真的很愚蠢，因为我们通常在大型会议上就它们进行演讲、海报等，所以人们在印刷出版之前不知何故不知道我们的工作的想法是荒谬的。 一旦你认为它值得发表，那么把它拿出来会好得多，这样其他人就可以阅读和引用它。
这是参考论文 欧洲最近遗传祖先的地理. 去阅读材料和方法。 我敢肯定，这个博客的相当一部分读者已经使用了其中列出的每一个软件。 分阶段等需要一点计算能力，但这并不是一个不可能的障碍。 此外，许多有学术背景的读者可以接触到 人口 数据集。 但论文的生成，从方法到结果再到讨论，不仅仅是通过软件或算法运行数据的机器人序列。 您需要一流的统计遗传学家（例如， 此 作者），以便将各个部分实际连贯地组合在一起，并具有洞察力，甚至可以授予整体的基本单元。
然后是方法的各个部分，例如：
您可以尝试将其剪切并粘贴，但是如果您不知道自己在说什么，那您就傻了。 Coop实验室已经发表了大量的定量生物论文 在arXiv上，我怀疑这是否会导致其他团体欺骗他们。 相反，在理想化的科学环境中，洞察力的传播会产生溢出效应，即正外部性。 由于交叉受精的协同作用，科学界应该有更大的规模回报。
另一方面，有 另一面：最近出现的大量数据欺诈和伪造影响了一些“经验”科学。 科学界基于信任，有时我想知道它如何持续存在。 当人们在收集和发布数据时，而不是对已经普遍发行的数据进行巧妙或深入的分析时，人们会发现欺骗系统或ho积缓存的余地。
对于如何防止医学或心理学方面的作弊，我没有任何明智的解决方案。 但是我希望将来基因组数据集能够不断解放，以便每个人都可以使用相同的通用脚本工作。 伪造基因组数据以使数据通过收集可能不值得花费时间和精力。 如果您能够做到这一点，我认为去华尔街和骗取他人牟利是一个更好的角度，而不是科学的小名气。
（从重新发布 探索/ GNXP 经作者或代表的许可）
关注@razibkhan 
您对“信任”和基因组数据集的解放的评论让我想起了在审查任何要发表的论文时我最讨厌的一个问题（数据未显示）。
这立即让我怀疑他们正试图对我进行快速攻击。 经常没有显示的东西也很有趣。 例如，微阵列实验的 qPCR 验证。 为什么他们不能花 10 分钟制作条形图或 Excel 表格作为论文的补充数据？ 或者就在最近，一篇使用 RNA-seq 数据的论文。 他们声称有一定数量的基因差异表达，但随后只提出了支持他们假设的差异表达基因的一个子集。 同时，他们也简要提到了某些类别的基因，但没有显示数据…………
当我在咆哮时（请原谅我），让我再补充一点，方法论的模糊性……尤其是信息学的模糊性。 我无法告诉你我读过多少测序论文，他们简要地说“读段是用蝴蝶结/大礼帽/bwa/等映射的”，仅此而已。 没有提及使用的参数，其中任何一个都可能以微妙的方式改变数据。 不幸的是，许多涉足信息学的科学家只是简单地删除了这些细节，认为它们是次要的。 即使是生物信息学家有时也会对此感到内疚。 在不知道分析中使用的参数/命令的情况下，我如何重现他们的结果或发现错误？ 至少在统计遗传学论文中，他们实际上有方程，所以你知道（如果你理解的话）他们是如何计算结果的。
幸运的是，现在许多期刊都要求将任何新的基因组学数据存储在公共数据库（GEO、SRA 等）中，这是很好的第一步，但还不够。 通常这意味着研究人员只转储原始数据，这需要数天甚至数周的时间来重新分析。 当然，如果您不知道所使用的确切信息学方法，则可能很难准确重现（如果他们不告诉您程序的版本号，几乎不可能）。
开放性的下一步不仅是公开数据，还为结果和方法的报告制定公认的指导方针，使其清晰明了，对所有人开放。