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开心3点0
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魔羯女悠悠

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要想在Nature 或者Science (以下简称NS)上发表文章,首先要对自己领域最近10年有哪些文章发表在这些刊物上,并进行分类。以氧化物燃料电池领域为例,在2002-2012年区间总共有8篇文章发表在这两个杂志上。如果你研究的小领域没有文章在NS或者Nature的子刊上,那说明杂志编辑认为你的领域不具有很广的关注度。同时,要分析是些什么样的突破发表在NS上。比如在这8篇文章,有6篇文章直接与燃料电池的阳极材料有关。这说明如果你能在阳极的研究中有所突破,存在在NS上发表的可能性。再进一步分析其细节,你会发现更多的规律。比如,燃料电池阳极的最主要的问题是碳氢燃料在高温下的裂解导致碳沉积和硫在镍表面吸附导致阳极硫中毒。早前的SN上的文章主要关注怎样防止在阳极上的碳沉积,在2006年首先出现了一个新的阳极材料同时有抗碳沉积和抗硫中毒。这篇文章给了我一个启发,说明现有的阳极材料必须能够同时解决这两个问题,才有可能在NS上出现。当然这也是合理的,因为碳氢燃料包含碳和硫。 当然,并不是说你知道这些趋势,你一定能够在这样上面有所突破,但是能够给你一个非常具有指引性的思路。比如说,当时我的研究课题是做电解质的,因为师兄毕业需要移交阳极的课题,我学习了一段时间。我把我所研究的新电解质去做阳极的抗硫测试,发现具有不可思议的抗硫性能。在我多次重复加以确认之后,我意识到了其重要性。其实当时有人建议说可以用这个结果在Advanced Materials上投一篇文章,但是在我分析这些年在SN上发表的氧化物燃料电池文章,我决定继续研究该阳极的抗碳沉积特性,然后进一步优化。这个做法非常重要,为后来冲击Science奠定了重要的基础。 二、系统性的设计实验 据我了解,很多最为关键或者突破的实验数据都是意外得到的,或者超过自己预期的 (当然也存在像Goodenough教授这种牛人能够从理论上设计材料)。当你获得比以前文献中更好的性能时,就要开始考虑怎么设计一系列系统的试验,以能够将来写出一篇有完整故事情节的文章。因为现在已经不是“酒香不怕巷子深”的年代了,除非你的结果能够改变人类的认知,否则都需要思考围绕该突破的实验设计。其工作量大约是一般长文的2~3倍。除了最为关键的4个图放在正文,其余的将放到补充材料里面。 实验该怎么设计才会对主编和审稿人的口味?当然不同领域有不同的文章结构。一个简单的方法就是你尽可能把自己领域中不同小方向在Journal of the American Chemical Society, Angewandte Chemie International Edition 和Advanced Materials 上面的文章综合起来。比如,这些杂志上有专注于合成的、有专注于表征的或者专注机理理解的文章。你如果能够把这些文章的最有特色的东西有机的糅合在一起,你的文章就已经高于这些杂志的档次了。以催化和表面化学为例,SN上的实验设计思路一般来说就是一个比较新颖的纳米结构,比较高档的表征(如STM或同步辐射)、优异的性能和分子动力学的理论计算。如果你去详细比较SN上某一篇文章每一小部分和JACS上类似的的全文,你会发现其实JACS上的水平更专。根据这个思路,你就可以设计完整的实验,寻找合作对象,相互促进,最终达到一个完美的实验结论。我的那篇Nature Communications 就是以这种思路设计的。当时需要对我们现有性能的理论解释,我们寻求了与布鲁克海文国家实验室的合作。他们给我们提供了很好的思路,继续优化实验,与他们的理论达到了较好的融合。虽然在投Nature主刊40多天后被拒,但是审稿人对实验设计非常肯定:This paper has really nice science;The science is top notch等等。这篇文章本身的实验结果没有我Science上那篇文章的突破大,但是好的实验设计让这篇文章被子刊接受。 三、撰写完整且吸引人的文章 当你做完大部分实验或计算之后,就要开始着手写论文了。对于Natured子刊、JACS和Advanced Materials这类杂志来说,论文撰写的重要性我觉得至少占40%。也就是说如果你能够切入一个非常有吸引力的角度,你可以让你的实验结果发到更好的杂志。对于NS来说,我觉得实验的设计更为重要。如何能够写好一篇文章,我认为首先应该抛弃两个错误的看法。第一:不要鄙视烂的结果都能够发在好杂志上。你需要思考如果你拿这些数据能够把文章写成怎样。你要学习你没有想到的“点”。比如说,性能可能并没有非常突出,但是他/她提出了一个非常有启发性的假设。第二:不要认为审稿人误会你的评语愚蠢。我知道审稿人在审阅时(包括我在审Advanced Materials时)速度是非常快的。如果一个领域的评审人在短时间内都没有看出你的创新点,说明你没有表达清楚。我经常听到有人抱怨“我这篇文章其实和以前不一样,审稿人却认为没有新东西”或者“我的性能明显要比别人的文章好,不知道为什么审稿人没有注意到”等等。出现这种情况后,要重新审视自己的文章。思考怎样写别人不会忽视我的重点,怎样写不会让人误解。一个小窍门是让你的同学(大方向一致但不是一个小领域的)快速浏览一下你的文章,让他指出不确定的东西,然后加以改正。 我觉得写文章最重要也最难写的就是Introduction。这是审稿人看得比较认真而且容易理解的部分。而且我发现一个规律,越好的杂志,审稿人越喜欢攻击introduction。可能是因为你的实验设计已经很好,不太容易有问题。但是对于introduction,审稿人却非常容易下手。比如这篇文章没有新意,或者你在introduction提到的问题,在正文中没有解决等等。在读好文章时一定要学习他们在组织introduction时的思路。其次,一定要有一个吸引人的标题。不要过于中立。我以前投一篇文章的时候,刚开始拟定为Sulfur Poisoning Behavior of .。后来偶然看到Berkeley物理系的一片不相干的文章,用了New Insights into ..。我就把这个模式套用到我的文章上,我导师认为这个标题立马让文章档次提高。我的一个经验,经常收集那些好文章的title (不需要局限你的领域),以备将来时灵活运用。至于正文,只要围绕你的Introduction,反复强调你的创新性(一定要“反复”,因为审稿人会忽视),一般没有什么问题。另外,因为审稿人是带着寻找问题的模式去评判文章的,所以在正文中的每一句话不要过度发散,否则很容易招致不严谨或者补充数据的评语。 后记:这三个部分分享了很多关于提升自己成果的经验,但是大家不要进入一个误区:为了发文章而做实验。 发牛文更多是因为你的研究热情和辛勤付出,因为科研成果的内核还是你能否真正解决前人未能解决的问题。当然,从营销学角度,我们去探寻并运用这些规律也是无可厚非的。

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初夏红豆冰

▲第一作者:Bingqing Cheng;通讯作者:Bingqing Cheng 通讯单位:剑桥大学

DOI:10.1038/s41586-020-2677-y

氢是宇宙中最简单和最丰富的元素,在压缩时会表现出极为复杂的行为。自从Wigner在一个世纪前就预测兆帕压力下固态氢的解离和金属化以来,前人已经做出了许多努力来解释致密氢的许多不寻常特性:包括丰富而鲜为人知的固态多态性,异常熔解线和可能具有超导性质(对于关于固化氢在超导方面的应用一直以来都是理论计算的热点,其中最具有代表性的就是H2S和LaH10的通过理论预测出来超导性质,然后实验验证)。 在这种极端条件下进行的实验具有挑战性,通常会导致难以解释和有争议的观察结果,而理论研究受到量子力学足够精确的计算巨大计算成本的限制。

1. 本文作者利用机器学习从参考计算中“学习”势能表面和原子间力,然后以较低的计算成本进行预测,克服了长度和时间尺度上的限制,对致密氢的相图进行了理论研究。

2. 本文作者使用基于机器学习的势函数进行的模拟,为液体氢中分子到原子的连续跃迁提供了证据,因为在熔解线上方未观察到一阶跃迁。这个结果 揭示了巨型气体行星的绝缘层和金属层之间可以平滑过渡,也可以调和实验之间的现有差异,作为超临界行为的证据。

▲图1. 通过基于PBE的密度泛函的MLP(machine-learning potentials,机器学习势函数)预测高压下氢的热力学性质。

要点: a、 黑色曲线是预测的固液共存线,误差线表示滞后的上限和下限; 紫色和橙色点分别表示在不同压力下的密度(ρ)和摩尔热容(CP)最大值;绿色虚线和点画线分别是多态溶液模型预测的原子和分子流体的共存线和相分离线;两条绿色曲线(以绿色星号标记)之间的交点是预测的液-液转变临界点的位置; 图中还有前人的实验结果。b、紫色曲线表示密度等压线;橙色曲线表示在不同压力下的摩尔热容;阴影区域表示固相稳定的条件对应于图a中所示的固液共存线;误差棒表示统计不确定性。c、在每个给定压力下(黑线),显示具有最低焓的固态氢的晶体结构、空间群和原胞大小。

▲图2. 多态溶液模型与高压氢系统的拟合 要点: a、图中的点表示计算的吉布斯自由能分布g(x)作为分子分数阶参数的函数,结果来自于八组元动力学模拟。独立的平滑曲线是对多态溶液模型的拟合,分别对应于在T = 600、800、900、1000、1200、1500、1700、2000、2500和3000 K时获得的结果,并用红色阴影(从暗到亮)绘制。 正如计算预测揭示的一样,随着温度的升高,g(x)的最小值移至较低的分子分数。b、图中的点代表对溶液模型Δg= gm-ga的拟合。c、图中的点是在不同压力和温度下通过将g(x)拟合到溶液模型而获得的ω的各个值,曲线与这些值拟合。绿色虚线对应于ω= 2T的相分离线,而虚线对应于Δg= 0,即共存线。 图中误差棒是从八组模拟的平均值误差中估算出来的。

原文链接:

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为食猫88

。一般只有大师级或资深的科学家才能写得出来,而且可以在很高端的SCI杂志发表。不过,除极个别情况 外,很少有在校学生能够写得出这类SCI论文,他们充其量也只能写点文摘或翻译国外论文在国内刊物上发表。我们常常见到,国外都是教授在写综述,国内则是 学生在写综述。 第二,要不要做实验取决于具体的研 究内容。以我的一个研究生的课题为例,他主要开展青蒿(产抗疟药青蒿素)的基因组学研究与生物信息学分析 。由于当时青蒿基因组学数据很少,还不足以完成系 统的生物信息学分析。因此,他必须做实验,包括基因扩增、克隆和测序(“湿实验”)以及同源性比较、分子进化分析(“干实验”)。相反,假如让他在测序已 经完成的水稻或拟南芥等模式植物中开展类似的研究,也许他就不需要做实验了,只不过要写出创新性论文很困难,因为留下的切入点已经不多了。 第三,如果本团队的研究基础相当厚 实,而且又在国内刊物上用中文发表了多篇研究论文,在确认这些国内刊物未被SCI期刊收录(最好也不被PubMed收录)后,可以将分散在中文刊物上的实 验结果用英文总结出来投给SCI期刊发表。虽然这不算违规,但也不是完全没有风险的做法,更重要的是研究结果的创新性大打折扣,因此本人在这里不提倡。总而言之, 自然科学研究领域研究结果的取得主要还得倚重扎扎实实的实验工作,机会主义、走捷径、为发表而发表毕竟只是权宜之计,敬告广大青年学生千万不可存此侥幸心理。分析化学仪器分析红外光谱

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