要怎么选文献（生物科学），怎么看，要注意什么，关注哪几个点，我每次看完什么也没有收获？
嘿，咱们聊聊怎么从海量生物科学文献里淘金，尤其是当你感觉每次看完都像是在原地打转，一无所获的时候。这绝对是所有科研新人（甚至不少老鸟）都会遇到的坎儿。别急，这事儿有门道，咱们一点点把它掰扯清楚。
一、 选文献：好钢用在刀刃上
选题文献就像是在一个巨大的图书馆里找你要的书，目标明确才能高效。
1. 从你的研究问题出发，这是终极指南：
你的核心问题是什么？ 这是最最重要的一点。你是想了解某个蛋白的功能？某种疾病的发病机制？某种疗法的有效性？还是某种技术在生物学中的应用？把这个问题拆解成更小的、可搜索的关键词。
关键词是你的“藏宝图”：
核心名词： 你的研究对象（基因、蛋白、细胞、疾病、通路、物种等）。
关键动作/过程： 功能、机制、调控、互作、表达、信号通路、治疗、诊断等。
技术术语： CRISPR、NGS、Western Blot、PCR、流式细胞术等（如果你的问题涉及技术）。
限定词： 在特定模型（小鼠、细胞系）、特定条件下（缺氧、高糖）等。
同义词和近义词： 别死守一个词。比如“肿瘤”，可以试试“癌症”、“癌变”、“carcinoma”、“malignancy”等等。搜索引擎通常会帮你，但自己多想想总没错。
爆炸式搜索（Concept Broadening）： 如果你刚开始，对领域还不太熟，可以先找一些综述（Review Article），里面会提到很多关键的基因、蛋白、通路，以及该领域的开创性研究和最新进展。把这些里面的核心概念作为新关键词，再反过来搜。
2. 找文献的“根据地”：
PubMed: 生物医学领域最权威、最常用的数据库，几乎是必备。
Google Scholar: 覆盖面广，很多非期刊文章、会议论文也能搜到，而且方便查看引用次数。
Web of Science / Scopus: 如果你学校有订阅，这两个是更专业的文献计量学数据库，能帮你找到高被引文献、分析研究热点和趋势。
特定领域的数据库：
NCBI (National Center for Biotechnology Information): 除了PubMed，还有GenBank (基因序列)、GEO (基因表达数据)、dbSNP (单核苷酸多态性) 等，是生物信息学和分子生物学的好帮手。
UniProt: 查询蛋白信息的好地方。
KEGG / GO: 查询通路和基因功能。
导师推荐和实验室文献列表： 这是最直接有效的资源，你的导师和师兄师姐们踩过的坑、走过的路，直接借鉴是最高效的学习方式。
3. 文献的“层级”选择：
综述（Review Articles）： 作为入门和了解领域全貌的“定海神针”。它们通常会梳理某个主题的最新进展、争议点和未来方向。先看几篇高水平综述，能帮你快速建立一个知识框架。
高影响力研究论文（Original Research Articles）：
看发表期刊： Nature, Science, Cell, NEJM, Lancet, PNAS 等顶级期刊的文章，通常代表着该领域最前沿、最硬核的研究。但也不是绝对，很多优秀的、有深度的研究可能发表在专业性很强但影响力稍低的期刊上。
看引用次数： 高被引文章通常是经典研究，奠定了领域的基础，或者代表了某个方向上的重大突破。用Google Scholar或Web of Science可以轻松查到。
看作者： 领域内的大牛、你所在实验室的同行（如果他们发了相关文章），他们的工作值得关注。
会议摘要（Conference Abstracts）： 有些最新的、尚未正式发表的研究成果，会在会议上以摘要的形式公布。可以作为了解最新动态的参考，但要谨慎对待其结论的严谨性。
预印本（Preprint）： 比如bioRxiv, medRxiv。这些文章未经同行评审，但更新速度极快，能让你看到最新的研究动态。需要带着批判性思维阅读，验证其结论。
二、 看文献：从“扫一眼”到“吃透”
选到文献只是第一步，怎么“看”才是关键。很多人觉得看完没收获，很可能是因为没有“目的性”地去看，或者看了但没能“吸收”进去。
1. 有策略地阅读，别一股脑地全看：
三步走阅读法（Skim, Scan, Study）：
第一步：浏览标题、摘要（Abstract）和结论（Conclusion）/讨论（Discussion）的最后一段。 这是为了判断这篇文献是否真的和你相关，值不值得你花时间深入阅读。如果摘要就让你觉得跟你的问题没啥关系，或者结论太泛泛而谈，那可以果断放下，继续找下一篇。
第二步：快速浏览引言（Introduction）和方法（Methods）的开头。
引言： 看它怎么铺垫背景，提出研究问题，以及它的研究假设是什么。这能帮你理解为什么要做这项研究。
方法： 快速扫一眼用到的主要技术、模型和实验设计。如果你对某个方法不熟悉，可以暂时跳过细节，先抓住核心。
第三步：精读图（Figures）和表（Tables），以及与图表相关的文字描述。 图表往往是论文最精华的部分，它们直接呈现了实验结果。仔细理解每个图表想表达什么信息，数据是怎么得到的，以及作者是如何解读这些数据的。
最后：细读讨论（Discussion）和结论（Conclusion）。 看看作者是如何解释他们的数据，这些结果和前人的研究有什么异同，有什么局限性，未来的研究方向是什么。
2. 做笔记，让信息“留存”：
文献管理软件： EndNote, Mendeley, Zotero 等。它们不仅能帮你整理文献，还能直接在里面做笔记，标注，甚至导出引文。强烈推荐！
笔记的重点：
核心问题和假设： 这篇文章想解决什么问题，他们的基本观点是什么？
关键发现： 最重要的实验结果是什么？用了什么证据来支持？（例如：X蛋白上调导致Y细胞凋亡增加）。
使用的技术和模型： 哪些技术是关键？模型是否适合你的研究？
研究的亮点和创新点： 和之前的研究相比，这篇文章的独特之处在哪里？
潜在的局限性： 作者自己提到了什么局限？你觉得还有哪些？
与你研究的联系： 这篇文章的结果对你的研究有什么启发？是否需要进一步验证？是否支持/反对你的想法？
未解决的问题/未来方向： 这篇文章留下了什么疑问，或者指明了什么新的研究方向？这可能是你下一步研究的灵感来源。
用自己的话总结： 不要只是复制粘贴。用自己的语言把文章的核心思想和发现复述一遍，这是检验你是否真正理解的最好方法。
3. 理解“为什么”比“是什么”更重要：
实验设计的逻辑： 作者为什么选择这个实验方法？这个对照组的目的是什么？这个实验设计能不能有效地回答研究问题？
结果的推论： 作者从数据中得出的结论是否合理？有没有其他可能的解释？
文章的贡献： 这篇文章在整个领域的研究中，扮演了什么角色？是奠基性的？是突破性的？还是补充性的？
三、 注意什么：避开那些“坑”
在阅读过程中，有几个地方特别需要留意，否则很容易走偏。
标题党和摘要陷阱： 有些文章标题和摘要会把结果说得很漂亮，但正文里的数据可能并没有那么强的支撑力。务必以正文（特别是图表和讨论）为准。
过度解读和过度推广： 作者在讨论部分有时会把自己的研究结果“吹”得很大，或者将某些“体外”或“动物模型”的结果直接推广到人体。要识别出这种过度解读，并保持清醒。
忽略方法学细节： 实验方法是否严谨，对照是否充分，统计学分析是否恰当，都会直接影响结果的可信度。尤其当你需要复现或者参考别人的实验时，这部分是重中之重。
只看结论，不看过程： 科学研究是一个过程，很多时候结果的背后是无数次失败的实验和严谨的逻辑推理。只看结论容易得到“武断”的认知。
信息过载和焦虑： 尤其是刚开始时，会感觉文献看不完，信息量太大。要接受这一点，明白自己不可能一次性把所有东西都弄懂，重要的是建立一个高效的学习和筛选机制。
四、 关注哪几个点：抓住主线
当你深入阅读时，可以聚焦在以下几个关键点上：
1. 研究的“大背景”和“痛点”： 作者首先要解决的是什么领域的已知问题？这个领域为什么重要？有什么未解的难题？
2. 具体的研究问题和假设： 作者的具体研究目标是什么？他们基于现有知识提出了什么科学猜想？
3. 核心的实验设计和关键数据： 作者是如何设计实验来验证假设的？最能证明他们观点的图表是什么？这些数据有没有统计学意义？
4. 主要结论和文章的贡献： 基于数据，作者得出了什么主要结论？这个结论解决了什么问题？填补了什么空白？对领域有什么推进作用？
5. 文章的“局限性”与“未来展望”： 作者自己也认识到研究有哪些不足？他们认为下一步的研究应该往哪个方向走？
五、 每次看完什么也没有收获？那是因为……
很可能你是在“被动阅读”，或者没有建立联系。
没有主动思考： 读完就关掉了，没有思考“它和我有什么关系？”“这和我已知的知识有什么矛盾或补充？”
目标不明确： 没有带着具体问题去看，就像在黑夜里摸索，很难抓住重点。
缺乏背景知识： 有时候不是文献的问题，而是你对这个领域的基本概念、常用技术、经典模型还不熟悉，导致看不懂，自然没收获。这时候需要回过头去补充基础知识，比如先啃几篇高质量的综述。
笔记方法不对： 如果你只是简单复制粘贴，或者笔记内容杂乱无章，那么看完之后你还是不知道到底学到了什么。
孤立地看待每一篇文章： 科学知识是不断积累和迭代的。一篇论文的价值往往体现在它如何回应前人的研究，又为后人提供了什么新思路。试着把你的阅读串联起来，形成一个知识网络。
给你的几个 actionable 的建议：
1. 从一个明确的小问题开始： 不要试图一次性理解一个大领域。比如，你今天只想弄清楚“抑制X蛋白能不能减少Y细胞的增殖？”
2. 先找一篇“标杆性”的综述： 把它彻底弄懂，建立一个框架。
3. 再找23篇围绕你具体问题的高质量原始研究论文： 用我上面说的三步法，重点关注图表和讨论。
4. 做笔记，而且是用自己的话总结： 每次看完一篇，尝试用一两句话概括它的核心发现，以及它和你研究的关联。
5. 和师兄师姐或导师交流： 遇到不理解的地方，或者看完后想验证自己的理解，及时找人讨论是最高效的方式。他们一两句话可能就能点醒你。
6. 耐心和坚持： 阅读文献是一个需要长期积累的过程，不可能一蹴而就。每次一点点进步，慢慢你就会发现自己越来越能抓住重点了。
别因为一开始觉得没收获就灰心。这就像学一项新技能，刚开始磕磕绊绊是正常的。坚持下去，你一定能找到自己的节奏，从浩瀚的文献海洋里挖出属于你的“宝藏”！
一、 选文献：好钢用在刀刃上
选题文献就像是在一个巨大的图书馆里找你要的书，目标明确才能高效。
1. 从你的研究问题出发，这是终极指南：
你的核心问题是什么？ 这是最最重要的一点。你是想了解某个蛋白的功能？某种疾病的发病机制？某种疗法的有效性？还是某种技术在生物学中的应用？把这个问题拆解成更小的、可搜索的关键词。
关键词是你的“藏宝图”：
核心名词： 你的研究对象（基因、蛋白、细胞、疾病、通路、物种等）。
关键动作/过程： 功能、机制、调控、互作、表达、信号通路、治疗、诊断等。
技术术语： CRISPR、NGS、Western Blot、PCR、流式细胞术等（如果你的问题涉及技术）。
限定词： 在特定模型（小鼠、细胞系）、特定条件下（缺氧、高糖）等。
同义词和近义词： 别死守一个词。比如“肿瘤”，可以试试“癌症”、“癌变”、“carcinoma”、“malignancy”等等。搜索引擎通常会帮你，但自己多想想总没错。
爆炸式搜索（Concept Broadening）： 如果你刚开始，对领域还不太熟，可以先找一些综述（Review Article），里面会提到很多关键的基因、蛋白、通路，以及该领域的开创性研究和最新进展。把这些里面的核心概念作为新关键词，再反过来搜。
2. 找文献的“根据地”：
PubMed: 生物医学领域最权威、最常用的数据库，几乎是必备。
Google Scholar: 覆盖面广，很多非期刊文章、会议论文也能搜到，而且方便查看引用次数。
Web of Science / Scopus: 如果你学校有订阅，这两个是更专业的文献计量学数据库，能帮你找到高被引文献、分析研究热点和趋势。
特定领域的数据库：
NCBI (National Center for Biotechnology Information): 除了PubMed，还有GenBank (基因序列)、GEO (基因表达数据)、dbSNP (单核苷酸多态性) 等，是生物信息学和分子生物学的好帮手。
UniProt: 查询蛋白信息的好地方。
KEGG / GO: 查询通路和基因功能。
导师推荐和实验室文献列表： 这是最直接有效的资源，你的导师和师兄师姐们踩过的坑、走过的路，直接借鉴是最高效的学习方式。
3. 文献的“层级”选择：
综述（Review Articles）： 作为入门和了解领域全貌的“定海神针”。它们通常会梳理某个主题的最新进展、争议点和未来方向。先看几篇高水平综述，能帮你快速建立一个知识框架。
高影响力研究论文（Original Research Articles）：
看发表期刊： Nature, Science, Cell, NEJM, Lancet, PNAS 等顶级期刊的文章，通常代表着该领域最前沿、最硬核的研究。但也不是绝对，很多优秀的、有深度的研究可能发表在专业性很强但影响力稍低的期刊上。
看引用次数： 高被引文章通常是经典研究，奠定了领域的基础，或者代表了某个方向上的重大突破。用Google Scholar或Web of Science可以轻松查到。
看作者： 领域内的大牛、你所在实验室的同行（如果他们发了相关文章），他们的工作值得关注。
会议摘要（Conference Abstracts）： 有些最新的、尚未正式发表的研究成果，会在会议上以摘要的形式公布。可以作为了解最新动态的参考，但要谨慎对待其结论的严谨性。
预印本（Preprint）： 比如bioRxiv, medRxiv。这些文章未经同行评审，但更新速度极快，能让你看到最新的研究动态。需要带着批判性思维阅读，验证其结论。
二、 看文献：从“扫一眼”到“吃透”
选到文献只是第一步，怎么“看”才是关键。很多人觉得看完没收获，很可能是因为没有“目的性”地去看，或者看了但没能“吸收”进去。
1. 有策略地阅读，别一股脑地全看：
三步走阅读法（Skim, Scan, Study）：
第一步：浏览标题、摘要（Abstract）和结论（Conclusion）/讨论（Discussion）的最后一段。 这是为了判断这篇文献是否真的和你相关，值不值得你花时间深入阅读。如果摘要就让你觉得跟你的问题没啥关系，或者结论太泛泛而谈，那可以果断放下，继续找下一篇。
第二步：快速浏览引言（Introduction）和方法（Methods）的开头。
引言： 看它怎么铺垫背景，提出研究问题，以及它的研究假设是什么。这能帮你理解为什么要做这项研究。
方法： 快速扫一眼用到的主要技术、模型和实验设计。如果你对某个方法不熟悉，可以暂时跳过细节，先抓住核心。
第三步：精读图（Figures）和表（Tables），以及与图表相关的文字描述。 图表往往是论文最精华的部分，它们直接呈现了实验结果。仔细理解每个图表想表达什么信息，数据是怎么得到的，以及作者是如何解读这些数据的。
最后：细读讨论（Discussion）和结论（Conclusion）。 看看作者是如何解释他们的数据，这些结果和前人的研究有什么异同，有什么局限性，未来的研究方向是什么。
2. 做笔记，让信息“留存”：
文献管理软件： EndNote, Mendeley, Zotero 等。它们不仅能帮你整理文献，还能直接在里面做笔记，标注，甚至导出引文。强烈推荐！
笔记的重点：
核心问题和假设： 这篇文章想解决什么问题，他们的基本观点是什么？
关键发现： 最重要的实验结果是什么？用了什么证据来支持？（例如：X蛋白上调导致Y细胞凋亡增加）。
使用的技术和模型： 哪些技术是关键？模型是否适合你的研究？
研究的亮点和创新点： 和之前的研究相比，这篇文章的独特之处在哪里？
潜在的局限性： 作者自己提到了什么局限？你觉得还有哪些？
与你研究的联系： 这篇文章的结果对你的研究有什么启发？是否需要进一步验证？是否支持/反对你的想法？
未解决的问题/未来方向： 这篇文章留下了什么疑问，或者指明了什么新的研究方向？这可能是你下一步研究的灵感来源。
用自己的话总结： 不要只是复制粘贴。用自己的语言把文章的核心思想和发现复述一遍，这是检验你是否真正理解的最好方法。
3. 理解“为什么”比“是什么”更重要：
实验设计的逻辑： 作者为什么选择这个实验方法？这个对照组的目的是什么？这个实验设计能不能有效地回答研究问题？
结果的推论： 作者从数据中得出的结论是否合理？有没有其他可能的解释？
文章的贡献： 这篇文章在整个领域的研究中，扮演了什么角色？是奠基性的？是突破性的？还是补充性的？
三、 注意什么：避开那些“坑”
在阅读过程中，有几个地方特别需要留意，否则很容易走偏。
标题党和摘要陷阱： 有些文章标题和摘要会把结果说得很漂亮，但正文里的数据可能并没有那么强的支撑力。务必以正文（特别是图表和讨论）为准。
过度解读和过度推广： 作者在讨论部分有时会把自己的研究结果“吹”得很大，或者将某些“体外”或“动物模型”的结果直接推广到人体。要识别出这种过度解读，并保持清醒。
忽略方法学细节： 实验方法是否严谨，对照是否充分，统计学分析是否恰当，都会直接影响结果的可信度。尤其当你需要复现或者参考别人的实验时，这部分是重中之重。
只看结论，不看过程： 科学研究是一个过程，很多时候结果的背后是无数次失败的实验和严谨的逻辑推理。只看结论容易得到“武断”的认知。
信息过载和焦虑： 尤其是刚开始时，会感觉文献看不完，信息量太大。要接受这一点，明白自己不可能一次性把所有东西都弄懂，重要的是建立一个高效的学习和筛选机制。
四、 关注哪几个点：抓住主线
当你深入阅读时，可以聚焦在以下几个关键点上：
1. 研究的“大背景”和“痛点”： 作者首先要解决的是什么领域的已知问题？这个领域为什么重要？有什么未解的难题？
2. 具体的研究问题和假设： 作者的具体研究目标是什么？他们基于现有知识提出了什么科学猜想？
3. 核心的实验设计和关键数据： 作者是如何设计实验来验证假设的？最能证明他们观点的图表是什么？这些数据有没有统计学意义？
4. 主要结论和文章的贡献： 基于数据，作者得出了什么主要结论？这个结论解决了什么问题？填补了什么空白？对领域有什么推进作用？
5. 文章的“局限性”与“未来展望”： 作者自己也认识到研究有哪些不足？他们认为下一步的研究应该往哪个方向走？
五、 每次看完什么也没有收获？那是因为……
很可能你是在“被动阅读”，或者没有建立联系。
没有主动思考： 读完就关掉了，没有思考“它和我有什么关系？”“这和我已知的知识有什么矛盾或补充？”
目标不明确： 没有带着具体问题去看，就像在黑夜里摸索，很难抓住重点。
缺乏背景知识： 有时候不是文献的问题，而是你对这个领域的基本概念、常用技术、经典模型还不熟悉，导致看不懂，自然没收获。这时候需要回过头去补充基础知识，比如先啃几篇高质量的综述。
笔记方法不对： 如果你只是简单复制粘贴，或者笔记内容杂乱无章，那么看完之后你还是不知道到底学到了什么。
孤立地看待每一篇文章： 科学知识是不断积累和迭代的。一篇论文的价值往往体现在它如何回应前人的研究，又为后人提供了什么新思路。试着把你的阅读串联起来，形成一个知识网络。
给你的几个 actionable 的建议：
1. 从一个明确的小问题开始： 不要试图一次性理解一个大领域。比如，你今天只想弄清楚“抑制X蛋白能不能减少Y细胞的增殖？”
2. 先找一篇“标杆性”的综述： 把它彻底弄懂，建立一个框架。
3. 再找23篇围绕你具体问题的高质量原始研究论文： 用我上面说的三步法，重点关注图表和讨论。
4. 做笔记，而且是用自己的话总结： 每次看完一篇，尝试用一两句话概括它的核心发现，以及它和你研究的关联。
5. 和师兄师姐或导师交流： 遇到不理解的地方，或者看完后想验证自己的理解，及时找人讨论是最高效的方式。他们一两句话可能就能点醒你。
6. 耐心和坚持： 阅读文献是一个需要长期积累的过程，不可能一蹴而就。每次一点点进步，慢慢你就会发现自己越来越能抓住重点了。
别因为一开始觉得没收获就灰心。这就像学一项新技能，刚开始磕磕绊绊是正常的。坚持下去，你一定能找到自己的节奏，从浩瀚的文献海洋里挖出属于你的“宝藏”！
网友意见
从你看得懂的文献开始看。如果你什么也看不懂，那么从教科书开始看。
制定一个计划或简单的时间表，每天安排一些固定的时间，用来读你感兴趣的文献。
如果你正在做研究，可以优先关注与你的课题有关的文章。
一般来说，论文是不需要从头到尾逐个词去看的。在阅读文章的任何其他部分之前，可以先看文中的图表，快速确定文章是否对你有用。
- 作者经常使用图表、照片等形式显示数据和/或强调要点。
- 期刊文章中的图表通常包含了“结果”部分中提供的主要信息。在大多数文章中，图表还提供了作者获取信息的方法。
- 但要记住，期刊文章中的图表是作者选出来支持他们的论点的，显示出的模式不一定是真的。你需要评估作者使用它们的方式，就像评估文中的任何其他证据一样。
- 仔细查看图表的单位、取值范围。有些图会非常刻意地放大模糊的统计规律。
- 一般来说，可以用“结果”或“结果和讨论”的前 2～3 段解释看不明白的图表。
- 如果图表没显示研究是如何进行的而你对此有兴趣（或有需要），或者你对数据收集方式有疑问，可以去看“方法”部分。
如果看了图表和结论、方法的一部分，觉得还有必要看，可以看文章的摘要。
摘要通常以 250 到 500 个单词概述了文章内容。阅读摘要时，可以回想一下你决定阅读这篇文章的原因，判断有没有必要继续看。
- 如果看了摘要有点兴趣，可以再看看结论。
- 如果看了摘要不知所云，可以看引言。
对于没有图表的文章，可以快速浏览文章标题及其各章节的标题（或前几句），把握作者的大致思路。
- 看文章的过程中，要经常审视证据的强度。每条证据的性质是什么，是基于实验、经验还是轶事？可以在不同的情况下复现吗，这是否令人信服地支持主要论点？
- 考虑反驳作者的主张。作者是否处理了反驳？如果是，他们的处理是否令人信服？
- 扫一眼参考文献。研究是基于第一手资料还是主要引用第二手资料？参考来源看上去可不可信？
- 如果不喜欢看大段拉丁字母，可以机翻。
大多数科学文章包括摘要、引言、方法、结果、讨论，有时在引言后面安排背景。
标题应该简单陈述了文章要讨论的问题，有时包含作者的主要论点。
摘要通常出现在文章开头，简单说明文章的主题、作者的主要结论。摘要有时会出现在封面上，还可能是斜体或缩进以与文章的其余部分区分开来。
- 如果你被要求阅读整篇文章（例如做课程作业），可以将摘要作为阅读时的向导，从文中找摘要相关的证据与证明过程。
- 如果摘要中有任何你不认识的单词，可以在文中搜索一下；如果那单词屡次出现，你有必要去查一下它的含义。
引言是文章本身的第一部分，介绍文章的主题、概述主要论点、解释为什么这个主题或这篇文章很重要。
- 如果你从摘要里看不出文章的主要论点，可以在引言里找。有些文章写得不直白，需要问问自己：作者试图回答什么问题？那问题存在吗，有没有逻辑上的毛病？
可以优先阅读“背景”部分的最后一两段。“背景”部分通常讨论在这篇文章之前对该主题的研究状态，其最后一段总结了整个背景，通常会说明作者或这篇文章的目的。
- 可以搜索类似“in this paper, we will”的短语。这表示作者将要总结研究的背景并解释他们的研究目标。
在看摘要和背景的最后一段时，可以抽出信息去回答“什么人，在何时、何地、为了什么做这项研究，做了什么，如何做的”。
方法部分（或者“方法和数据”）解释了作者的研究方式，无论是定性（基于访谈、参与者观察、内容分析）、定量（基于统计分析）还是两者混合。它还将概述从这项研究中收集的数据，突出或强调文章的重点。其中，“发现”、“确定”、“结论”之类词语后面通常会跟着研究结果或作者的结论。
结果部分（或者“结果与讨论”）总结了文章的其余部分，通常会在更一般化或视野更大的背景下说明结果的含义，解释为什么这一结果和作者的结论很重要。
在讨论部分，作者可能会建议可以对该主题进行哪些进一步的研究，这也许对你有用。
注意作者可能在结果和讨论中夸大文章的价值以改善观感。
- 可以找找诸如“令人惊讶”或“意外”之类词语，看看上下文谈的东西对你来说是否意外、有没有研究价值。
可以边读边做笔记，这有助于短期记忆和事后需要时查找。要阅读多篇文章，可以手写一个表单列出看过的文章的标题、关键字、假设、方法和结论，每天坚持。
此外，如果坚持了半年、看了多篇引用 200 以上的文献还是“什么也没有收获”，那么你高概率不适合这个领域。
如果你看文献是业余爱好，建议你看点别的领域的。
如果你竟然是学生物的，建议能转赶紧转，不能转拿到文凭赶紧跑。
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