請教生物學的研究論文如何體現研究質量？像Nature雜誌論文，怎麼有些文章通篇沒看到一個數學公式？

01-06

按照題主的評價標準，下面這篇文章只有一個手繪的模式圖，豈不是垃圾？

Nature家正刊及其子刊就算Article，正文限制也不過4000字或5000字，更不要說letter。這個長度是主流雜誌Article裡面最最最短的。

而且正文就是Introduction+Results+Discussion啊，Methods根本不在正文裡面，要看公式去看Online Methods，實在更長的還要去翻冗長的Supplementary Notes，所以除了Nature Methods這種子刊，不好好看附錄當然看不見公式了。

以及，Nature主刊和Science這種綜合性雜誌的定位，本身就是帶有科普屬性的前沿科學故事，不是每個學科的最屌的進展尤其是技術進展（以遺傳學為例，否則會有Nature Genetics、Nature Biotechnology這種專門的高分子刊，甚至IF比Nature正刊更高）。所以能發到Nature的，課題的設計和結果固然重要，但故事性也同樣重要。堆一堆公式的文章，故事性和科普性顯然就不那麼友好。以及對於「科學」雜誌（相對於技術和工程學），「科學性」要遠勝於「技術性」，「發現（或假設）」重於「發明」和「工程」，Results和Discussion要遠重於Methods。重大科學發現，是完全可以在「沒有任何重大方法創新」的情況下完成的，研究質量未必依賴於技術上的犀利（否則堆數據的流行病學啥的研究哪有半毛錢的技術創新？這麼高引用通常是因為樣本足夠好）。否則，那種滿屏公式、滿屏方法、為了驗證方法而順帶完成了點附帶的科學發現的，主要還是要發到Nature Biotechnology、Nature Methods、Nature Protocols這種專業技術類雜誌上。

公式數量什麼也說明不了。

判斷質量有一個簡單規則：如果他改變了。。。我們看待一個問題的舊有方式。

那這樣的研究才是墜吼的。

判斷標準么，看nature的Guide to authors。

Articles are original reports whose conclusions represent a substantial advance in understanding of an important problem and have immediate, far-reaching implications.

Letters to Nature are short reports of original research focused on an outstanding finding whose importance means that it will be of interest to scientists in other fields.

簡單來說就是聽起來很厲害（所以講故事水平也很重要）。

Nature文章本來風格就是高端科普，不同領域的人看一眼至少知道講個什麼事。除非核心公式，不然就算有公式一般也在supplementary。

如果公式部分不光是描述性的，也反映一些本質問題，很多組還可以順手再發一篇PRL/PNAS么。

方差分析，回歸分析，相關性分析，藥物IC50……更不要說一溜基於信息學的比如blast，各種mapping，分子docking……哪個用不上數學？人家只是不用把公式寫出來而已。

遺傳學老祖宗孟德爾都已經用上數學思想在研究雜交豌豆性狀了，要不然怎麼發現1:3，1:2:1等規律進而提出兩大遺傳定律？

基礎生物和醫學研究是觀測性學科，很多是描述性、功能性、非定量的結論。同時生物科學缺少系統性廣泛存在的公理與假設（不類似於數學物理甚至化學），而是建立在客觀觀測事實的基礎上的，所以數學公式推演在這些結論中其中並不有決定性作用，而是僅僅保證實驗數據差異是統計學上可信的(reliable)。比如舉個小例子：「A基因促進腫瘤細胞遷移」這個結論，就是常見的描述性的生物學研究論文的標題。這個結論是否客觀，不能夠由數學公式一步步推演得到的，而是由一步步的實際結果決定的，而實驗則是證明這事實。

公式可以用來推導，進而預測。可問題是同樣的表型，在這個細胞系裡面有現象，換個類型的細胞系可能就沒有了。同樣的蛋白表達，在這組病人中有差異，換個病人可能也沒有了。這還是現象，具體分子機制，同樣的實驗有時都不能重複出來。

我這麼說並不是想說生物實驗不靠譜。而是太複雜，我們對生命，對細胞活動的認識還停留在很初級的階段。所以現階段看似不靠譜的摸索是必然的。

其實也已經有大量的生物工作者轉而進行信息學的統計和分析。但我個人的角度來看，這個真得看人，不是每個做數據的人算出來的結果在做實驗的這都有效果的。

請教數學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到一個分子信號傳導通路圖？

請教建築學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到大樣本雙盲隨機檢驗？

請教經濟學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到動物實驗？

請教機械工程學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到一個病理切片？

請教理論物理學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到臨床meta分析？

請教應用化學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到病例分析報告？

請教心理學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到RNA轉錄測序？

請教倫理學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到細胞轉染？

請教天文學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到PCR擴增實驗？

請教考古學的研究論文如何體現研究質量？怎麼有些文章通篇沒看到基因研究？

我學生物就是為了不學數學的～（當時怎麼沒人告訴我還要學統計學呢，摔。）

看不到數學公式不是很正常嗎，生物學依舊處於「觀察-描述-總結」的模式，還沒有發展到「數據-計算-預測」的模式，所以生物里很多方向的文章，都是用各種實驗結果觀察堆砌起來的證據，而不是靠計算得到的證據——當然，不可能沒有計算，只是這些計算都是簡單的模型驗證或者統計檢驗之類的，而不涉及到建模等複雜數學知識。

當然，也有純計算方向的生物學，那種會有大量的建模、數學推導等等，這種文章就會有大量的公式了。但是問題就來了，其實Nature和Science並不喜歡這種類型的生物學科文章……

生物不需要公式，nature沒發過或者沒看到身邊人發過不好說。其他一些if 5-15的文章，我身邊一個月十多篇，全部（沒有例外）都是做實驗，重複，找現象成功，發文章。有解釋的也都是文字解釋。沒辦法，很多人數學停留在高三以下，帶家教只能初中，所有有數學公式的論文一概不看不接觸，算標準差，方差，均值這些沒有軟體不會算（某985生物院系總體情況）。

不是有什麼偏見，就是表達現狀，沒有人覺得數學有用，只要做實驗找到想要的那個點就足夠了。我個人覺得這種現象不太好，希望有所改進吧。

補充一句：很多文章就是沒有公式，並不是像其他人說的那樣在supplementary裡邊。

請回答，一個生物paper為什麼會需要數學公式?

會這樣覺得的人應該只有兩種

1. 數學不好的

2.數學超好的

前者發現不了卡方迴歸T檢SESD

後者覺得「你這也配姓數！」

nature偶爾會看看，畢竟未來就業方向和生物叉開了點，不過還是有些感覺的。

目前的生物研究還是一種由假設到實驗再到論證的地步，其中數學公式還真的沒有多少，即使有，也基本上會一筆帶過計算過程，給出計算邏輯後直接列出結論。誇。況且nature畢竟是雜誌，對於文章還是有篇幅要求的。如果一個多組實驗全都一個字一個字敲出來數學計算公式和過程，那豈不是一篇文章都沒了。。。

生物學一直在精簡化，比如對於實驗方式就有自己的一套「語言」。這個可以參考nature的很多文章，尤其是運用到熒游標記一類方法時，文章中常常會有一串字典上找不到的詞，這類次往往是生物專有的描述實驗現象的語言。

由此觀之nature上的文章並不需要過多的數學公式，況且讀者一般都是高學歷水平的人，對於生物學常用的公式（卡方等）應該也是明白的，不需要明面上寫出來，一筆帶過就行，重要的是實驗思路的正確和結果的科學性。

Nature和Science等接受的文章一般不側重methodology部分，這是由於篇幅、字數的限制。發表在其上的文章的methods會另發表在網站或者專門側重methodology的期刊。而數學處理部分，對於偏向發在Nature和Science上的學科，基本屬於methods而非result，故在期刊上看不到。

之前曾經遇到過一些問題，這裡說明一下：數學領域研究是幾乎(不排除極特殊的情況)不會投Nature和Science以及相應子期刊的。此外，對於會發Nature和Science的學科，這兩個期刊也並不一定就是最核心、最頂級的期刊。最後，Science期刊本身還帶有一定科普的內涵。

CNS級別的期刊本來就要求短小精悍，然後，你再讓人家加公式，做個群體結構和遺傳多樣性，光公式就能算上兩篇論文了，你讓人家怎麼加！你讓讀者怎麼看！難道本來一小時可以看完的論文你讓人家看一周？

對於數學公式少:生物很多現象本身很複雜，極難量化，公式少也是正常，生物學很大程度上還停留在『集郵』階段。

對於研究質量:公式的多少跟研究質量也不是成正比的。數學和物理的數學公式的質量是體現在其所解決的問題，而不是公式有多複雜。對於生物學也一樣，質量就在於所解決的問題。