列文虎克讀文獻(xiàn)

這篇9.412分的PNAS，前期做了CRISPR篩選，后期在機(jī)制上卻做得不夠深入了
為了讓你們看懂9.412分的PNAS，我真的是已經(jīng)盡力了！我們從頭開始吧
細(xì)讀這篇9.412分的PNAS，就能了解他們的實(shí)驗(yàn)為什么這么設(shè)計(jì)了
發(fā)現(xiàn)你們每次都不認(rèn)真讀文獻(xiàn)，都糊弄糊弄覺得懂了，就連“篩庫”也搞不明白了
簡簡單單的一篇9分多SCI文章，講了這么多篇，居然才講到Figurel
這篇9.412分的PNAS，表型實(shí)驗(yàn)是怎么做的呢，這里還有些什么問題呢
這就是9.412分的PNAS文章里機(jī)制研究的路？
你們覺得自己讀懂這篇9.412分的PNAS的時(shí)候，差不多也就讀了個(gè)寂
這篇42.778分的Nature，有什么有意思的地方呢？要從細(xì)胞的CrossTalk講起
剛開始看這篇42.778分的Nature應(yīng)該就會卡殼了……為什么他們要這樣來篩選差異蛋白
這篇42分的Nature里引用的PNAS 是怎么來做同源重組的呢？啥是Cre/LoxP啊
為什么這篇42.778分的Nature要用這么“坑爹”的方法來做蛋白質(zhì)組學(xué)？就是因?yàn)?br />42.778分的文章真的不忍細(xì)讀，讓我們看看他們?yōu)槭裁从眠@兩種細(xì)胞系
42.778分的Nature為什么值這么高的分？來看看人家是怎么做這些驗(yàn)證細(xì)節(jié)的
這篇42分的Nature細(xì)讀到了這里，你能看懂多少呢？或者還是啥也沒懂？
腫瘤細(xì)胞是拿什么來刺激血管內(nèi)皮細(xì)胞分泌SLIT2的？
這篇42.778分的Nature是以什么樣的思路來完成的呢，驗(yàn)證過程中還有什么問題嗎
像這樣3.397分的SCI文章，屬實(shí)沒有Nature看得過癮，但又有什么辦法呢？
讓我們來看看這篇3.397分的SCI文章， 步到底做了些什么
像這樣一篇3分多的SCI文章，細(xì)讀的話，也能看出不少東西呢
這篇3.397分的SCI文章，如果做的是非腫瘤的研究，那要怎么來開這個(gè)頭呢？就用這個(gè)神器吧
這篇3.397分的SCI文章的細(xì)胞表型驗(yàn)證到底出了什么問題呢
這篇3.397分的SCI文章怎么做的細(xì)胞周期實(shí)驗(yàn)，為什么 還在他們手里
這篇6.127分的SCI文章，還是有點(diǎn)兒意思的
這篇滿屏WB的6分多的文章，到底要怎么看才能看懂呢
這篇6.127分的SCI文章，用一堆WB結(jié)果把兩個(gè)信號通路聯(lián)系了起來
為什么這篇6.127分的SCI文章值這個(gè)分
那就用這篇2.943分的SCI文章教你們做簡單快速的科研
看看人家是多努力把這篇2.943分的SCI文章給撐起來的
說這篇2.943分的SCI文章邏輯合理？我一下子就慌了
這篇5.201分的SCI文章為什么要做單細(xì)胞測序呢？圖個(gè)啥
為什么他們會分析單細(xì)胞測序的tSNE圖？這篇5.201分的SCI文章到底講了個(gè)什么故事
搭上一篇31.741分的Cancer Cell，才看完這篇小CDD 的兩張圖
這篇8.463分鐵死亡的SCI文章為什么要去做自噬的分析
這篇8.463分的 SCI文章是這樣研究鐵自噬的……還算有點(diǎn)兒意思
這篇8分多的鐵死亡的SCI文章里，自噬的研究倒是做得挺全面的
終于看完這篇8分多的鐵死亡的SCI文章了，怎么說呢，這分給高了
參考文獻(xiàn)