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总算中了篇一区文章

已有 22106 次阅读 2019-2-15 10:35 |个人分类:青椒|系统分类:教学心得

虽然科研做的不够出彩，但也一直在坚持。去年春节前，我实验室的文章第1次被一区杂志接收了。没错，比较惭愧，虽然也号称是海归，独立开展工作6年了，这居然是我实验室独立完成的第1篇一区论文。所以，本文绝对不是牛人的炫耀帖，跟本系列所有的文章一样，本文只是一个小人物的科研日记，丢人的会记一记，偶然发光的瞬间也会记一记。

说说这篇论文能上一区杂志的原因吧。排名不分先后，我想起什么说什么。

大牛的参与：在学术圈混一定要抱大腿，这个很多同学都了解。我过去多年一直没有什么学术理想，混日子为主，没有刻意抱过大腿，但是至少心里已经深刻意识到出来混没有大哥罩着是不行的。2年前发现利物浦大学的DR老师是领域内著名杂志《核苷酸研究》数据库特刊的执行编辑。该特刊是生物信息数据库领域内当之无愧的老大，我们可以理解为这个领域的新闻联播和人民日报。恰好西交利物浦大学的博士生都授予英国利物浦大学的博士学位，并且必须配有利物浦大学方面的博士导师，所以我也就顺理成章的邀请这位大牛做我博士生的共同导师，然后他也就联合参与了论文的署名。有大牛助阵，可能是文章被好杂志接收的一个重要原因。

注1：因为文章署名作者中有大牛，所以这篇文章里我作为独立通讯作者的贡献并不具有很强的说服力。美式tenure track教职评tenure的时候必须要显示学术的独立性（indepdence），其中很重要的指标就是其所发论文中有没有其它大牛或者自己的博士导师站台。从这个角度上讲，如果没有后来的扯稿，韩春雨那篇《Nature Biotechnology》确实是极为突出的成果，因为文章作者列表里没有其它大牛（这里没有任何贬义的意思，浙大的那位同学在这种级别的杂志上应该也属于无名之辈）。目前国内各类评审已经渐渐的跳出极为低端的“数数”套路，开始研究学术影响力乃至科研的原创性——这当然是很大的进步；但是，国内的评审一般很少探究所谓科研的独立性。特别是我这篇文章，大牛不挂共同通讯作者，只挂中间作者的情况，估计极少人会心里亮灯。科研独立性是国内科研评审需要更多关注的一个重要方面。

注2：作为一个在美国学习工作了7年的纯粹的美吹，我个人其实一直对社会主义英国带有一定的蔑视，觉得英国（乃至整个欧洲）已经完蛋了。可是，前面提到那个所谓的大牛DR，虽然贵为领域内门户期刊的把门人，牛津本科，50岁出头了，200多篇文章，他在英国利物浦大学居然也只是一个reader，连个教授都拿不到；而利物浦大学在英国恐怕排不进前20。所以还是要感慨一下：确实是瘦死的骆驼比马大！没落的大英帝国，今天的社会主义英国，至少在科研圈的影响力上还是非常牛的。而英国教授的评审要求，即使在开始放水后的今天（见博文《中美英三国教职头衔序列比较》http://blog.sciencenet.cn/blog-522469-994021.html ），恐怕依然高的难以想象。

注3：从技术角度来说，合作的大牛非常给力。给的反馈有及时客观合理。抛开“抱大腿”的考虑，能够和这么优秀的合作者共事也是非常难得的。

领域的热门：这篇文章所在的领域RNA修饰目前比较热门，甚至可以说处于一个比“热门”（研究者和相关论文众多）更好的状态。RNA修饰相关的科技新闻其实很多，但相关技术比较困难，真正在这个领域做研究的人其实不多，这其实是比热门更好的状态。当然了，最好的状态是：新闻见不到，知道的人很少，做的人极少。只有在这种状态下进入该领域并且把领域做热，然后你才有可能成为领域的领导者。做科研一定要做冷门，如果一个东西已经热起来了，那么做它其实也就没多大意义了。我们这篇文章能出来，跟目前这个领域比较热门肯定有关系。如果做的是microRNA靶标预测（大概已经过时了10年的内容），估计就很困难了。

运气：运气很重要。跟我的多数文章不同，这篇文章其实没有数学方法上的创新，没有漂亮的公式推导。文章能中，就是因为运气太好了。这里的运气来了至少两次。

这篇接收的论文所采用的方法其实非常简单，可以说是trivial。文章大概意思是说，原来大家做RNA修饰位点预测都只用序列信息，而我们除了序列信息外又加了35种其他组学信息。我们可以猜到，加了更多的数据后预测准确度肯定会好一点；但我做梦也没想到，性能提升了居然那么多，远远的超过了其它软件和数据库（嗯，这里的关键词是“远远的”）。自然科学研究，你不具体做永远不知道效果是什么样子。我们能猜到性能肯定有提升，但效果这么好主要靠的是运气，我们没做的时候不可能预料到。

注4：RNA修饰的位点预测是表观转录组领域比较热的一个内容。文章发了很多，我个人的Endnote库里有大概40篇相关文章。m6A位点预测的性能普遍徘徊在AUC=0.8左右，而我们这次一下把性能提高到AUC=0.9. 确实是非常大的进步。

我们的方法用了两种技术(miCLIP and m6A-CLIP)，但审稿人要求再用别的技术做验证。这个其实挺可怕的。前沿领域的很多技术即使是发到顶级杂志可能也并不完全可靠，比如，目前m5C修饰的3种测序技术间的一致性可能低于1%（嗯，没错，低于1%）。如果换用另外一种技术做验证，得到与之前不一致的结果是完全可能的。幸运的是，运气又一次站在我们这边。以另外一种技术（m6A-seq improved protocol）为标准，我们方法的优势居然比之前还要大。非常神奇。

注5：这里还是要感谢m6A修饰领域的大牛们。他们开发的几种技术确实是可靠的。不同的技术报告了高度可比的结果。这也间接说明RNA m6A修饰这个领域的相关工作可能更扎实，也部分解释了为什么RNA m6A修饰领域出了这么多高影响力的文章。

学生给力：给学生这个课题的时候，我心里期待着的大概是个三区的灌水论文，结果学生超级给力，愣是做出了近乎完美的结果。学生给出的预测性能远超其他所有软件数据库，这样的预测效果一出来，我就不得不调整预期，决定试试一区文章。这篇一区文章其实不在我的计划里，是个惊喜。我曾经以为超乎预期的结果只能归于运气，但后继的一些事情告诉我这个学生的执行力和理解力非常突出，所以学生的优秀本身可能也是非常重要的因素。想起那句话：“我非常相信运气——每当我努力工作的时候，运气就格外好”。所以，文章能被一区期刊接收，真分不清团队的运气和学生的努力究竟哪一个更重要。（我可能稍微倾向于认为运气更重要一点，毕竟我们过去也一直非常努力，不是还是没有一区文章吗？）（后记：今天和学生确认了一下，原来这个课题不是我给学生的，而完全是学生自己要求做的。而且idea也完全是学生自己想的，并且学生自己的得到的结果。原来作为通讯作者的我才是这篇文章的free rider。很为有这么优秀的学生而高兴。）

学校不数数的考核制度：这篇文章是两篇文章合到一起的。去年暑假的时候，实验室学生的文章开始陆续出草稿了，有六七篇的样子。我改文章改的吐血，为了图省事，我就把其中的4篇合成了2篇，其中就包括这篇文章。我们学校没有数数的科研考核，论文数量少点就少点（见博文《西浦申请重点学科的过程》http://blog.sciencenet.cn/blog-522469-1065156.html ），被收编为共同一作的那位原来的一作作者已经出国读研究生，所以她也没什么意见。合并之后，这篇文章的内容有两大块，蛮多的，合作的一位老师也感慨我们的文章很长。没有功劳也有苦劳，没有苦劳也有疲劳。看到我们洋洋洒洒写了这么多，编辑和审稿人无意间放水也是有可能的。如果学校有数数的考核制度，我可能忍着吐血也要把工作发成两个独立的论文。如果那样，主题部分的内容是不是能上一区就说不定了。

对应于前面5条原因，说说感想吧。

大腿还是要抱。以后有机会要多抱大腿，要跟大牛多学习。最近几年基本都是我改别人的东西，然后别人跟着我改的东西学习。这次看着大牛改回来的等着我细细消化的论文我会恍如隔世，好像自己又变回了一个研究生。
不希望RNA修饰领域太热，希望这个领域的大热再拖迟10年，希望大牛团队再晚10年甚至永远也不要进入这个领域，希望我们这帮小人物能够在这个领域继续混吃等死。
这篇文章本身是个意外，还是要调整对未来的预期，正常情况下，我实验室的文章能上二区就应该非常满足了。
优秀学生的创造力丝毫不弱于老师。
我们学校的考核不数数，这个对我是一个挺难得的优势。以后可以试试拼凑几个人的工作投些大一点的文章，文章数量可以少点。

文章已经上线，请各位老师同学批评指正：

Kunqi Chen^#, Zhen Wei^#, Qing Zhang^#, Xiangyu Wu^#, Rong Rong, Zhi-Liang Lu, Jionglong Su, Pedro de Magalh, Daniel J Rigden and Jia Meng*, WHISTLE: a high-accuracy map of the human N6-methyladenosine (m6A) epitranscriptome predicted using a machine learning approach, Nucleic Acids Research, 2019 (impact factor: 11.561)

URL：https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkz074/5319125?rss=1

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