科研大牛们怎么读文献？
一、 明确的阅读目的和策略：
大牛们不会漫无目的地“扫读”文献，而是带着非常明确的目标去阅读。在开始阅读一篇文献之前，他们会先问自己：
我为什么要读这篇文献？ 是为了了解某个领域的最新进展？寻找解决某个具体问题的思路？验证一个假设？学习某种新的实验技术？还是为了写一篇综述？
我需要从这篇文献中获取哪些信息？ 是核心思想？关键实验结果？详细的实验方法？还是作者的观点和局限性？
基于明确的目的，他们会制定阅读策略，例如：
目的性精读： 如果是针对某个特定问题寻找解决方案，他们会逐字逐句地阅读相关部分，深入理解方法的原理和细节。
目的性扫读： 如果是为了快速了解一个新领域，他们可能会重点阅读摘要、引言、结论和图表，跳过技术细节部分。
对比阅读： 如果需要理解不同研究的异同，他们会同时阅读多篇相关文献，并进行对比分析。
二、 高效的信息过滤和筛选能力：
科研文献浩如烟海，大牛们拥有强大的信息过滤能力，能够迅速判断一篇文献是否值得深入阅读。
看标题和摘要： 这是第一道筛选关。标题是否吸引人，摘要是否清晰地概括了研究内容、方法和主要结论，直接决定了是否继续阅读。
看引言和结论： 引言通常会介绍研究背景、问题和研究意义，而结论则总结了研究的主要发现。这两部分能帮助判断研究的价值和与自己研究的相关性。
看图表和结果： 图表通常是文献中最精华的部分，能够直观地展示实验结果。大牛们会仔细审视图表的数据、趋势和统计显著性。
看作者和期刊： 对知名研究者、顶级期刊和有影响力的会议的文献，他们会给予更高的关注度，但也并非盲目迷信，而是会带着批判性思维去阅读。
三、 批判性思维贯穿始终：
大牛们不会全盘接受文献中的信息，而是始终保持批判性思维。
质疑研究设计和方法： 文献的方法是否合理？实验条件是否充分？对照组是否设置得当？数据分析方法是否恰当？
评估结果的可靠性和普适性： 实验结果是否具有统计学意义？样本量是否足够？结论是否能推广到其他情况？
识别研究的局限性和潜在偏差： 作者是否提及了研究的局限性？是否存在潜在的偏见？
寻找研究的创新性和不足之处： 这篇文献的贡献是什么？有哪些地方可以改进？是否能启发新的研究方向？
四、 精准的文献检索和管理技巧：
熟练掌握文献检索和管理是高效阅读的基础。
利用多种检索工具： 除了PubMed、Google Scholar等常规数据库，还会使用Web of Science、Scopus等更专业的数据库，以及特定领域的数据库。
运用高级检索技巧： 熟练使用布尔运算符（AND, OR, NOT）、词组搜索、字段限制（如作者、标题、摘要）等，以获得更精准的搜索结果。
利用“引用追溯”和“被引追溯”： 通过查找一篇关键文献的参考文献（向前追溯）和引用该文献的其他论文（向后追溯），能够快速构建一个研究领域的文献网络。
文献管理软件： 熟练使用EndNote, Zotero, Mendeley等文献管理软件，对文献进行分类、标注、插入参考文献等操作，提高阅读和写作效率。
五、 笔记和总结的系统性：
大牛们在阅读过程中，会做好详细的笔记和总结，而不是仅仅看完就忘。
结构化笔记： 会将文献按照“背景问题方法结果讨论结论评价”等结构化地记录下来，并用自己的语言进行概括。
关键词和核心概念： 提取文献中的关键词和核心概念，以便日后快速回忆和检索。
思路和启发： 记录下读完文献后产生的新的想法、疑问、实验思路或写作灵感。
图表和数据整理： 可能会将关键的图表和数据复制下来，并附上自己的解读和分析。
定期回顾和整理： 会定期回顾自己的笔记，将零散的知识点串联起来，形成更系统化的知识体系。
六、 灵活的阅读方式：
根据不同的文献类型和阅读目的，大牛们会采用不同的阅读方式：
初读（扫读）： 快速浏览标题、摘要、引言、结论和图表，判断文献价值。
精读： 对于高度相关的文献，会仔细阅读方法、结果和讨论部分，理解细节。
跳读： 对于不需要深入理解的部分，会直接跳过，聚焦于核心信息。
反向阅读： 有时会先看结论，再阅读支持该结论的方法和结果，这有助于快速抓住研究的精髓。
七、 建立个人知识网络和“阅读清单”：
大牛们并非孤立地阅读单篇文献，而是将阅读过程融入到构建个人知识体系的过程中。
关联阅读： 在阅读一篇文献时，会思考它与之前阅读过的哪些文献相关，并主动去查找这些相关文献。
主题阅读： 针对某个研究主题，会系统地阅读一系列文献，形成对该主题的全面认识。
“阅读清单”的动态更新： 随着研究的深入和新文献的出现，他们会不断更新自己的阅读清单，保持知识的最新性。
八、 善于利用图和表：
图和表是文献的精华，大牛们会花大量时间去理解它们。
仔细审视图例和坐标轴： 理解图表所代表的含义。
分析数据趋势和规律： 找出图表中的关键信息。
对比不同图表的结果： 理解不同实验设计和处理方法对结果的影响。
关注统计学显著性： 确认结果是否可靠。
九、 与他人讨论和交流：
大牛们不会闭门造车，而是会积极与同行讨论文献内容。
参与学术会议和研讨会： 通过听取报告、提问和交流，了解最新的研究进展和不同的观点。
与实验室成员和合作者讨论： 分享阅读心得，互相启发，共同解决研究中的难题。
在社交媒体或学术论坛上分享和讨论： 参与学术讨论，拓展视野。
举例说明：
假设一位大牛在研究“CRISPR基因编辑技术在肿瘤治疗中的应用”，他可能会这样做：
1. 初步检索： 在PubMed上使用关键词“CRISPR, cancer therapy, review”进行检索，并勾选“review”选项，快速浏览近几年的综述文章。
2. 筛选综述： 重点阅读几篇高质量的综述，了解CRISPR技术在肿瘤治疗领域的整体进展、主要挑战和未来方向。从中找到几篇引用量高、发表在顶级期刊上的原始研究论文。
3. 精读关键原始研究： 仔细阅读这些关键原始研究的摘要、引言、方法、结果和讨论。例如，关注使用CRISPR治疗特定癌症模型的实验设计，关键基因编辑靶点，实验结果的统计分析，以及作者对研究局限性的讨论。
4. 利用引用追溯： 从一篇重要的研究论文中，查看其参考文献，找出该研究的理论基础和早期相关工作；同时，在Web of Science中搜索引用了这篇论文的其他研究，了解该技术后续的发展和应用。
5. 建立知识笔记： 在文献管理软件中，为每篇重要的文献创建一个条目，并记录下以下信息：
文献基本信息（作者、标题、期刊、年份）
核心思想（用自己的话概括）
关键发现（具体数据和结论）
研究方法（关键实验步骤和技术）
研究的创新点和局限性
自己产生的想法和疑问
与其他文献的关联性
6. 批判性分析： 思考作者的实验设计是否存在漏洞？结果的可信度如何？在其他模型上是否也适用？是否能启发自己设计新的实验？
7. 讨论交流： 将自己对某篇文献的理解分享给团队成员，听取他们的意见和建议。
总而言之，科研大牛们读文献是一个有目的、有策略、有方法、有批判、有总结、有交流的系统性过程。他们不是被动地接收信息，而是主动地筛选、理解、整合和创造知识。随着经验的积累，他们的阅读效率和深度会不断提升，并形成一套高效的个人文献阅读体系。
网友意见
“喂？小X，啊，是我。我微信给你发了几篇paper，你回去多读读，下周组会给我报告一下。嗯，你那边有没有什么问题？好，拜拜。”
搬运一下Andrew Ng（吴恩达）在他的一节CS230深度学习课上分享的如何利用文献获取知识的方法。虽然Andrew Ng在课上针对的是机器学习、深度学习的领域，但相信无论是在校生还是一般会社员，利用这种方法都可以在短时间内掌握一门领域的知识。
B站上已经有人上传了这节课的视频，其中吴恩达还分享了一些职业生涯规划的建议，值得一看。
论文搜集和编录，并行阅读
如今网络上的优质资源越来越多，尤其今年疫情期间，很多知名大学都开放了它们的论文库以供阅览。吴恩达重点列举了像Twitter、Reddit这样研究者发布研究动态的新宠，以及各种会议期刊。另外朋友之间分享值得一看的文章是一个不错的来源，进入一个氛围良好的Community对于学术、工作上的交流提升都大有裨益。
在搜集完一批论文之后，首先应该有一个记录所找的文章和阅读进度的工具，做好编录工作。这也是我觉得一项不可或缺的准备工作。通常情况下针对一个问题我们会找到十几篇甚至几十篇来阅读，花些时间做好准备工作，可以让后期阅读更有效率。
文献不是一篇接着一篇读的，而是一个多篇并行的过程。举例来说，可以先从一堆文献中挑出五篇，快速浏览一遍。在知道了大意之后可以对文章进行取舍。有一些文章观点具有开创性、引用数量高，可以再多花时间进行精读。言之无物的文章就可以舍弃，同时加入新的文章来补充这个『在读文章列表』。读者可以在这几篇文章中来回跳跃，因为它们之间经常会有互相启发的内容，这种并行阅读的方式可以提高效率，加深理解。
如何阅读一篇论文
把一篇文章一字不落从头看到尾可能是最差的方式。我们应该避免逐字阅读，对于一篇文献应该多次浏览，渐进式阅读，争取每一次都有新的发现。
- 第一遍读标题，摘要，图片
通过阅读标题、摘要、关键的图片，我们就可以对文章内容有一个大致的理解。以深度学习为例，很多文章的要义都可以用一两张图片来概括，作者主要应用的网络架构一目了然。在这种情况下就没有必要再阅读大段冗长的文字。相信很多以数值模拟、实验数据为基础的文章也是如此，作者对于一张可视化图片或者表格花的精力有时甚至超过全篇文字叙述，论文中的图片无疑会成为我们理解文章的钥匙。
2. 第二遍可以关注介绍，结论，图片
除了图片外，介绍、摘要、结论都是作者会尤其注重的地方，他们会尽力让自己的论证简洁明了，通俗易懂（毕竟这也是审稿人员关注的重点）。对于相关工作的部分，面对一个生涩的主题时读者仍然需要阅读，而如果是一个你已经熟悉的领域，则可以进行取舍。在这里吴恩达又从审稿的角度出发，指出很多作者会在这个部分略有逢迎，直接引用审稿人员的作品，拍一拍马屁，因此导致了相关工作这部分内容缺少干货。肯定没有批评任何人的意味，人之常情可以理解。
3. 第三遍可以进入论文主体部分，但是可以掠过数学
无需多言，读者应该避免被数学公式绊住了手脚影响进度。这里说一下我对数学公式的处理。如果是重要的推导过程我还是会略读一下公式，至少明白每个参数的含义。
4. 第四遍，阅读整篇文章，掠过没意义的部分
即使是最负盛名的文章也会有些许的水分，对于其中无关紧要的部分不如直接掠过。除非一些无法短时间理解的艰深内容，你想要多花时间来攻克也可以接受。另外他在课上说的一句话我非常认同:"Great research means we're publishing things at the boundaries of our knowledge and understanding." 在一个快速迭代的领域里，人们的认知边界也在逐渐拓宽。时过境迁之后，一些曾经被奉为圭臬的东西可能已经变得不再重要。因此，如果是一篇时效性差的文章，无需纠结其中模棱两可、难以自恰的文字。
读论文时思考的问题
带着问题去阅读永远是最有效的阅读方式。面对一篇新文章，试着去回答这四个问题：
- 作者试图解决什么问题？
2. 研究方法的关键是什么？（最具有开创性）
3. 哪些东西可以为你所用？
4. 有哪些参考文献可以继续跟进？
深入理解
想要更进一步地理解文章，就要在数学和代码部分下一些功夫了，方法恐怕只有亲手从零开始推导公式和实现代码。老实说，倘若不经历这两个过程，你通过阅读文章学到的也只是屠龙之技。
最后吴恩达还强调了『延续性』——保持节奏稳定的持续学习比短期集中精力的高强度更重要。举例来说，在接下来一年保证每周读两篇文章比在一个月集中阅读50篇就更加行之有效。说话间他拿出了自己平时携带的公文包，里面总是装着几篇论文可以让他在碎片时间阅读。当然这里不是否定高强度，如果你能持久地高强度学习也是可以的。
以上。
读文献要读人，读典和读新。
科研大牛们读文献的技巧很多时候是指导给学生。很幸运，我的导师在指导学生方面非常尽职尽责，在平时的闲聊之中也教给了我很多的文章阅读方法，同时加上我平时以及总结的文献阅读和获取技巧，希望在这里分享给大家。
以下是我这篇回答的主要内容：读文献要读人，读典和读新。
1. 如何读人？我的经验
2. 如何读典？如何获取经典的文章？
3. 如何读新？如果对新的文章进行获取和筛选？
1. 读人
读人是我的导师在与我晚上聊天时，推荐我去进行系统性文献阅读的方法。为什么要读人呢？一个很重要的原因在于，如果只是平时零散的阅读文献，很难去把握一个科研领域发展的脉络。可能不同的领域存在差别，但是很多时候一个领域往往是由为数不多的几个实验室推动的。如果能够对这些实验室的相关文章进行系统性的梳理，那么一定在了解相关领域的发展脉络上有更加深刻的了解，同时还可以通过思考，预测这个实验室未来的发展方向，这对我们布局以后的科研方向具有很好的促进作用。
那么如何读人呢？想必不同的人有不同的思路和方法，那么在此我也来分享一下我的方法。
就在那晚与导师闲聊之后，我便开始了自己的尝试，我第一个想要读的人是David Liu，是基因编辑、定向进化等领域的开拓者和领导者，是单碱基编辑技术，PACE定向进化技术的开创者。这是这个人的简介：
想要系统性的阅读一个人的工作，那么我主要分为了以下三部分：
系统性搜寻文章——文章的阅读与归类——文章的分析和个人思考
首先是第一部分：系统性搜寻文章
我个人的经验是，想要去系统的搜索一个人代表性工作，那么谷歌学术的学者页一定是最好的选择之一。谷歌学术搜索David R. Liu，第一个搜索就会推荐这位学者的主页，点进去就可以看到这个人的所有工作，而且可以以两种方式进行排序，一是以时间，可以看到从最新的一篇文章开始到其第一篇科研工作发表的时间内所有文章的先后顺序。第二种就是以引用量才做排序。
我一般选择通过时间排序来系统的查阅学者的工作，直到其第一篇博士工作的发表。
无法访问谷歌学术的话，可以考虑访问以下学术的镜像站：
然后我会按照时间线进行浏览，我重点关注以下几点：
1. 其研究生阶段所做的研究工作
2. 其在独立成为Researcher后的研究方向
3. 其发表的重要文章，如引用率高、发表的杂志IF高（例如CNS级别的文章）
4. 其在不同时间段研究方向的转变
5. 其在重大科学发现前后的工作内容（比如张锋等在2013年前后发表CRISPR-Cas9基因编辑技术前后，David Liu的工作内容）
当然对文章有一个大致印象之后，任务就是将相关的文章全部下载下来，你可以通过多种软件进行文章在电脑本地的收集，比如Endnote、Readcube、Mendeley等等，将文章下载之后，这些软件会进行对文章信息的自动标注，我平时用的Readcube。我一共将David Liu的文章下载了180多篇，全部放在了Readcube里面。Readcube的确是一个科研利器。
接下来就是第二部分：文章的阅读与归类
在阅读方面，因为180篇文章实在太多，我会进行先略读，进行归类，然后精读的方法。
首先是略读，每篇文章大致只读以下文章题目、摘要、主体内容的背景介绍以及文章中的图表，通过这种方式将文章的研究方向进行归类，比如分为基因编辑和定向进化类。
按照研究方向分类是一个很不错的方法，当然你也可以按照不同的时间段进行分类（博士、博士后、Assitant researcher（1999-2004），PI（2005-2010）），都是可以的。进行分类时，除了自己摸索，还可以访问或者阅读这位学者的研究组网站或者其个人的Curriculum Vitae (CV)等等，因为这些资料上往往会有其职位变动和研究方向的信息。
在大致阅读完David Liu的工作之后，我将其研究方向分为了一下四点：
同时按照不同的时间点，我将其目前的科研生涯分为了四个时间段，同样是按照以下的标准：
1. 其研究生阶段所做的研究工作
2. 其在独立成为Researcher后的研究方向
3. 其发表的重要文章，如引用率高、发表的杂志IF高（例如CNS级别的文章）
4. 其在不同时间段研究方向的转变
5. 其在重大科学发现前后的工作内容（比如张锋等在2013年前后发表CRISPR-Cas9基因编辑技术前后，David Liu的工作内容）
在完成对所有文章的大致分类后，就需要对其中代表性的文章就行精读了，精读的时候我会更加关注文章主题的内容，比如方法和结论，但是对于细节的实验数据我一般会自动略过，只关注结论就好。同时文章的Discussion部分，是我另一个关注的重点，这里会有对全文的总结和未来研究方向的展望，这对我们把我一个学者的思考以及研究方向是很重要的。
同时我非常建议在这一部分通过思维导图辅助自己对文章进行总结。比如我就以“时间段-研究方向-代表性工作-简短的总结”为基础，把所有的工作一一归类汇总。思维导图的好处在于其可以让我们更加清晰的总结出对应事物的发展脉络。同时还可以增加记忆性，基本完成思维导图后对每一部分的记忆都非常深刻。
以下是我个人对于David Liu所有工作的总结：
最后一部分则是：文章的分析和个人思考
最后一部分则是升华的部分，在前面完成了大量的阅读工作后，想必所有人都会具有了一定的思考，这些思考可能是对于研究内容的评价，也有可能是对于未来研究方向的预测。
这些也是我们进行读人的意义：理清脉络、看清方向。
以下是我对David Liu工作的汇总，我从四个方向对其研究工作进行了总结，包括：DNA-Template Synthesis、Continuous Evolution of Proteins、Macromolecule delivery into Mammalian Cells和The Development and application of Genome Editing tools。
同时我也对其未来研究方向进行了一定的思考，并总结了如下的思维导图：
--------------------------------------------
总体来说，以上三部分的话，第二部分所花的时间是最长的，因为要耗费大量的时间进行阅读、分析以及思维导图的绘制。但是我认为这是值得的，毕竟你花费几天时间的结果是清晰的读懂了一个学者的学术脉络，这对于我们的学术生涯是受益匪浅的。
2. 读经典（或者优秀的文章）
经典的文章的作用我想就不必多谈了，经典的文章能让人明确领悟的发展脉络，或者看到一个领域的过去与未来。这可能是一篇经典的实验结果或者是一篇全面细致的综述。那么什么样的文章才算经典呢？
在我的想法中，以下的标准可能能够作为一种参考：
1. 本领域内大家一直在讨论的、周围的人（导师、同事等等）一直推荐给你的文章，应该都没有太大的问题。
2. 平时要注意关注本领域的一些顶级科学家，比如我所在领域的Chris Voigt，James Collins等等。在谷歌建立的学者页会有列出所有相关的文章，按照引用率的排序，一般引用率比较高的都属于非常好的文章，可以作为经典来读。
3. 同时无论是谷歌学术搜索都会给出某领域或者某杂志的引用率最高的文章排序，这种以引用率为评价标准的一般问题都不大。比如Cell引用率最高的几篇文章：
3. 读新
读新则是对所关注领域的最新进展。
在这方面，更多的是利用多种工具进行最新文章的推送。 @冲气以为和 在文章中已经提到了一些方法和工具，我在这里就不在多谈了。
这方面我有两点经验：
- 利用文献订阅工具进行最新文献的获取
我平时主要的订阅来源只要来自于Google Scholar、Researcher App、Stork以及相关相关杂志网站的订阅服务。
Google Scholar不必多说，每天或者每周推送，推送的质量很高，可以按照关键词（人名、领域、杂志等）进行订阅。
关于Researcher APP，我曾经写过一篇回答，专门介绍了这个软件，它可以让我们想浏览朋友圈一样浏览杂志的最新发表文章：
2. 新文章太多怎么办？利用新闻类和公众号文章进行优秀工作的筛选
很多重要的工作有时候你不用主动去查，它会自动找上门来，为什么呢？因为铺天盖地的科研新闻或者公众号文章都会像你介绍这些工作。而这些也就成为了一个重要的文章筛选器。如果你只是想读一下最近的热点工作，不如先试试这些大家普遍关注的工作~
你也可以利用Feedly或者搜索引擎的关键词订阅服务，及时的获取相关的资讯。
比如Feedly：
就写到这里啦，我会慢慢的修改和更新。
欢迎点赞、收藏、评论~
科研大牛一般都不怎么读文献了，他们获取信息的主要途径是领域内的学术会议。已经发表出来的文章所传递的信息，在领域内肯定不是最最最前沿的信息了，至少已经落后了半年。
只有一线搬砖工人才会喝着咖啡咬着牙读文章。
作为一个一线工人，我觉得，对于读文章，最重要的是找到一个和你一起喝咖啡的基友。不然你辛苦读的文章找谁吹啊，你不把文章给别人吹一遍怎么能系统理解文章。
瞎扯完这些，说几个简单粗暴的做法。一，每周四关注Nature更新，每周五关注Science更新。在Cell的网站上注册一个邮箱账号，然后读它的最新online。
刚进入一个领域怎么系统的读文章而避免知识碎片化呢？下一篇新的高引的Review，在Web of Science上把它引用的文献的ENDNOTE链接全下下来，夜黑风高网速好，正是文献下载时，用ENDNOTE把这大约200篇文献全下下来，一篇一篇刷。简单粗暴但有效。
搞个大纸箱，文献一篇一篇打印出来，读完一篇扔箱里，什么时候箱子满了，
就说明，你需要再找一个箱子了。
以上
何以解忧
---------------------如果你竟然看完了前面的废话，那么下面就是protocol了--------------------
web of science 中搜一篇review，大概是这样，点一下检索
进去之后大概是这样，点标题继续
继续
点红色框框，出现所有被引的文献，
点一下选择页面，一页大概三十篇文献，全部选中，还有个笨点的办法是一个一个点√。
保存到ENDnote里，
出来对话框后点发送，
然后另存为桌面或者直接点开，
三十篇文章全进来了，然后让endnote自己找全文。ctrl+A, 右键，find full text，然后它就自己找了
找到的会有个回形针标识，然后直接读就行，后面也可以继续导出。
所有的前提是，你连着校园网。
我是练习时长一年多一年的博士萌新一个，看到很多大佬分享了如何找文献读文献的精彩分享，不过很多并没有提到如何针对某一篇论文进行阅读，正好我最近看了一个相关的PPT，觉得对我启发很大，在这里和大家分享一下。
全文3583字 ，建议收藏后阅读。
一篇典型科研论论文的结构剖析为：
- Title and authors
- Abstract/summary
- Introduction
- Materials and Methods
- Results
- Discussion
- Acknowledgements
- References
- Figures/Tables
分步解析：
1 Title and authors
- 标题具有很强的描述性（通常为主要发现），而不是具有创造力和“吸引力”！
- 作者的顺序很重要。
几种不同的作者顺序[1]供参考。
Relative contribution. As mentioned above, the most common way authors are listed is by relative contribution. The author who most substantially worked on the draft article and the underlying research becomes the first author. The others are ranked in descending order of contribution. However, in many disciplines, such as the life sciences, the last author in a group is the principle investigator—the person who supervised the work.
Alphabetical list. Certain fields, particularly those involving large group projects, employ other methods. For example, high-energy particle physics teams list authors alphabetically.
Multiple “first” authors. Additional “first” authors can be noted by an asterisk or other symbol accompanied by an explanatory note. This practice is common in interdisciplinary studies; however, as we shall explain further below, the first name listed on a paper will still enjoy more visibility than any other “first” author.
Multiple “last” authors. Similar to recognizing several first authors, multiple last authors can be recognized via typographical symbols and footnotes. This practice arose as some journals wanted to increase accountability by requiring senior lab members to review all data and interpretations produced in their labs.
Negotiated order. If you were thinking you could avoid politics by drowning yourself in research, you’re sorely mistaken. While there are clearer practices for designating first and last authors, there’s no overriding convention for the middle authors. The list can be decided by negotiation, so sharpen those persuasive argument skills!
2 Abstract/Summary
这部分主要包含了：
- 学科背景
- 研究目的
- 研究的主要发现
- 这些发现与领域之间的关系
！！！这是你进行搜索时可以看到的内容，可以据此决定该论文是否值得阅读。
3 Introduction
为其他科研人员（可能在另一个领域）提供背景信息，以理解本文的发现为何有意义。
结构通常为：
- 该领域公认的知识状态
- 关注领域的特定方面，通常是直接导致本文工作的一组数据
- 假设正在测试
- 结论（科研人员不太喜欢意外的结局！）
如何阅读这部分：
拿一张空白纸：
- 做笔记
- 画迷你图/草图
- 定义词汇表（维基百科是快速参考）
回答这些问题：
- 什么是公认的领域现状？
- 哪些数据直接导致了本文的工作？
- 被检验的假设是什么？
- 基本结论是什么？
！！！通过笔记，您可以休息一下（数小时至数天），然后迅速自己之前的想法那里……这样就不必重新阅读已完成的部分。
4 Materials and Methods
应该足够详细，以便另一位科学家可以复现论文中的方法或理论。但实际上，通常是压缩的有省略的，可能需要查阅另外一些参考文献以获取更多详细信息。
通常这段内容是全文篇幅最长的，应该直接阅读吗？
答案是都可以，可以直接阅读这部分。但是也可以先读完结果再回过头来看这部分。
并且，当看完结果后，需要来回的反复翻看这部分内容，进行细节的查看。
例如：有哪些数据集，实验平台配置是什么等等。
5 Results
- 虽然引言提出了问题，但结果描述了为回答问题而进行的实验的结果。
- 结果通常为简单地陈述，并在随后的讨论中对它们进行详细解释。
- 图形和表格使读者可以自己查看实验的结果！
如何读这部分？
直接阅读文本并做笔记，通过每个实验/图表/数据，你应该搞清楚如下几个问题：
- 基本程序
- 它试图回答的问题
- 结果
- 结论
- 批判性思考
6 Discussion
对数据进行分析总结，对他们提出的方法进行辩证。 （不必同意他们的解释！）
调查结果与该领域的其他调查结果相关（有助于知识，纠正错误等）– 即这项工作的意义何在？
怎么读总结部分？
做笔记并回答以下问题：
作者得出什么结论？ 确保将事实与他们的观点/解释区分开。
这些数据/结论为为什么重要？ （它有助于知识或纠正错误吗？）
7 Acknowledgements 可略去
8 References
这部分主要要注意论文的哪些部分引用了其他论文？
并且对重要的参考文献进行标注。
对一篇科研论文分解并解释了每一部分后，到底如何阅读论文呢？其实不用按照论文顺序来，因为需要精读的论文相对来说比较少，大部分论文只需要略读。
这里作者参考了 四步阅读法 ---- A four-step method based on[2]: Ann McNeal, School of Natural Science, Hampshire College, Amherst MA
步骤1：浏览论文
- 看一下主要标题（它们遵循我们刚才描述的“解剖结构”吗？）
- 有多少张图片，并且类型都是什么（凝胶，图形，显微图像？）
- 本文的结论是什么？
- （目前，这对你可能没有意义，不过要给自己留个大概印象。）
步骤2：词汇
- 从整体上浏览本文，仅在不理解的单词和短语下划标注即可。
- 你尚未阅读本文以理解整篇论文，只是确保您对所要理解的词语有所了解。
- 查找简单的单词和短语 -
- 注意重要概念，这些重要概念是一个主要概念的一部分
步骤3：逐节阅读以理解（如上所述）
Introduction
- 该领域公认的知识状态是什么（做笔记，甚至画自己的数字）？
- 哪些数据直接导致了这项工作？
- 他们在回答什么问题？ （是否有明确的假设？）
- 他们的结论是什么？
Materials and Methods and Results:
首先阅读方法，或者在阅读结果时阅读它们。 ）
对于每个实验/图表，你都应该能够进行解释
- 基本程序
- 它试图回答的问题
- 结果
- 结论
这部分的目标是，你应该能够清楚地向其他同学解释所有这些（1-4）！
Discussion
作者得出什么结论？ 确保将事实与他们的观点/解释区分开。
描述这些数据为何重要。 （它有助于知识或纠正错误吗？）
步骤4: 反思和批判性思考 ！！！！！！
- 你是否同意作者像他们一样进行实验的理由？
- 他们是否适当地进行了实验？ （重复多次，使用正确的对照组，使用适当的测量等）
- 是否有足够的实验来支持他们声称的主要发现？
- 你是否在他们的数据中看到了未被提及的模式/可能性？
- 你是否同意作者根据这些数据得出的结论？ 它们过于笼统还是过于宏大？ 还是他们忽略了其他因素可能会解释其数据？
- 你还有什么问题？ 你可能建议他们下一步做什么？
总结：
通过阅读这个PPT，并进行了翻译和总结，也非常有利于自己进一步提高自己的文献阅读效率，希望可以对有同样需求的同学有所帮助。
英文原文ppt可以在我的公号回复：文献PPT，自动获取。
参考
我于2014年在科学网博客中写的文章或许可以回答这个问题。
全文如下：
科学研究者的“读”：兴趣 必需 习惯
科学的宅男宅女可以盯着计算机，也可以老套点捧着纸质的科学期刊。
通过科学刊物读原始论文和综述等文献，首先是学习的一步，是学术成长的必需；其后成为研究人员的日常工作的一部分，所谓活到老学到老对自然科学研究者来说不是例外而是常规，停止读文献之日基本是退出科学前沿之时。
读文献时，可以经常想其他人的文章与自己目前的研究能否有关系，也可以想文献对自己以后的方向的影响。经常这么要求自己可能从文献得到帮助，不过多数时候阅读文献并不一定马上有用，可能更多如儿童时代看故事书一般好玩，久而久之实际成为研究人员的生活习惯。
实验科学的研究人员，如果自己动手，时间最多的是花在做实验。对生命科学的人来说，研究生和博士后阶段都是自己做实验，而任助理教授以后，自己做多少实验因人而异，现实是做实验比较好的人最后一般也不做实验了，有些人误认为做了“老板” 不宜做实验，荒废了自己实验室最佳研究人员。英国传统提倡教授做实验，发育生物学的诺贝尔奖得主John Gurdon、分子生物学的诺贝尔奖得主Fred Sanger等皆一直自己动手做实验。Sanger的美国学生Gerald Rubin在休斯医学研究所HHMI的内部机构Janelia Farm也提倡教授做研究，虽然能做到的并不一定多。
对没有做实验优点的人，在无需自己动手做实验后，可能主要时间在读研究杂志。这一点，理科的人比较熟悉，其他行业的人不一定清楚。曾有人要我写文章，提倡大学生、研究生开中文课，促进理科学生的中文水平，但实际上：理科学生的中文只要中学水平就足够了，我自己的中文达不到现在中学生的中文水平也能混饭吃，理科学生更需要提高阅读英文科学文献的能力和速度，读多了、懂多了对科学研究很重要，而中文写作比较次要。
一些基本刊物是必读的。基本刊物随领域、随时间而不同。现在杂志种类比我自己做学生的时候多，以前较容易阅读相关的全部科研期刊。学生时代开始订阅周刊Nature和Science、双周刊Cell，每期必读有助于了解全貌和重要进展。自己订阅有好处，印象最深的一次是有次睡觉前进洗手间的时候读当期Nature，晚上做梦把文章中细节（如第几个氨基酸是硒化半胱氨酸）重复了一遍，早上起来查对了觉得很好玩。Nature和Science的非研究部分，帮助了解全世界科学界的概括，知道广为关注的事情，有助于融入全球科学共同体。还有一个小尴尬：以前觉得Cell刊物纸质味道很好闻，常悄悄放到面前深吸几次。
多学科的半月刊PNAS，生物的月刊EMBO Journal，也需浏览。
各人还有专业的刊物，如神经生物学的Neuron（我读研究生时系里几个老师主办，第一期的封面发动系里学生设计，很快成为全世界研究神经的人之必读刊物）、Nature Neuroscience、Journal of Neuroscience。每月的综述刊物Nature Reviews Neuroscience、Trends in Neuroscience、Trends in Cognitive Sciences，年度的综述刊物Annual Review of Neuroscience、Annual Review of Physiology、Annual Review of Pharmacology。行为需读Journal of Experimental Biology、Current Biology、Journal of Neurophysiology等。发育生物学常规刊物Development、Genes and Development和Developmental Biology，以及后来的Developmental Cell、Nature Cell Biology。遗传学Nature Genetics、Genetics、Journal of Human Genetics、 American Journal of Human Genetics，综述Nature Reviews Genetics、Trends in Genetics、Annual Review of Genetics。
Nature杂志社出版多种子刊，真有创新的刊物是Nature Methods和Nature Chemical Biology。如果没有Nature Methods，方法学的研究很难作为单独的论文，除非是很重要的方法，否则一般来说方法都被埋在问题导向的文章中。Nature Methods出现后，实际不仅适应了方法学发展的趋势，也因为方法学可以单独发表文章而鼓励和促进的方法学的发展。Nature Chemical Biology可能也有这种作用，而且等于是挑出了一些相关的文章给不常规读化学文章的人。
有些刊物不是本领域也值得浏览，如Trends in Pharmacological Sciences、Trends in Biochemical Sciences、Trends in Cell Biology、Annual Review of Biochemistry。
没有电子刊物的时代，除了订阅主要是靠图书馆。现在是订每期的电子提醒（electronic alert）。
为了避免忘记，不仅个人可以订免费的电子提醒、也可由实验室专人同时订提醒并将每期的目录给全实验室。还订一些纸质版以防计算机上忘了，也便于出差时携带。建议学生看到好的文章，下载全文给大家交流。这点在国内好像很奇怪，多数学生认为下载文献给大家是过分高调自己在读文献，而读文献是必需的工作，无关高调低调，共享文章不过是同事之间在学术上最简单的交流方式之一。有些重要的文章也给院系的研究生、研究所的学生、感兴趣研究的本科生，有时也挑一些好玩的文章转给朋友和他们学生物的孩子。
一般性文献的阅读时间可很长、也可短，取决于读的多仔细、多广泛。为了专门问题读文献，现在比以前容易多了，以前在图书馆抱着一大堆杂志去复印，不仅麻烦，也很不方便从一篇文献找到另外的文献。不过有了条件的今天，不用好文献的人可能很容易落后。
读文献自然有好处，对研究有更多理解，对新发现有较高敏感性，甚至跨较远的专业方向设计出创新的实验，也有助于必要的时候转变研究方向。印度裔美国物理学家Subrahmanyan Chandrasekhar（1910-1995）主张每十年换研究领域。如果这么做，平时积累后做决定可能比临时换容易一些。
读文献也有坏处，如：容易受潮流影响，容易怕在新技术、新概念等方面落后而潜移默化而急于跟踪。如何保持批评的态度，阅读文献而不完全被文献所掩埋独创性不是很容易解决的问题。所谓“学而不思则罔 思而不学则殆”在文献阅读和科研原创之间的矛盾显而易见。
但是，对于自然科学绝大多数领域的研究者来说，完全停止读文献很难，除非退出科学研究。
如果视读文献为乐趣，比较喜欢自然科学；如果视之为畏途，则不容易几十年做科学研究。
科学期刊是科学工作者的必要读物，而书籍的作用已经较小，当然有些人在有些时期偶尔读很好的书。
至于非学术书籍对科研者来说到底是开阔视野、陶冶性情，还是业余消遣浪费时间，恐怕争论不休。
科学文献不仅让感兴趣者在假期有好玩的备胎，而且退休后仍有乐趣：随时可以享受人类智识，体会丰富多彩的自然奥秘，思辨有趣的规律。
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