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关键词：医学生物；大数据分析；经典文献；实时更新；重症肌无力
好朋友给我发来微信：能否推荐一下重症肌无力领域2分左右的SCI杂志？
我沉吟片刻，发回给他一张图：这是重症肌无力最近1万篇论文发表的杂志分布。
（领域内最新1万篇论文的发表杂志归属）

在朋友”精准定位“的惊呼中，我不由得动了念头：为何不仔细研究一下这只可爱的”文献鸟“？
好朋友送我一个VIP账号有好久了，尽管我
每天通过email收到文献鸟衔来的文献
，却除了阅读之外，没有关注其他功能。

（每天收到新发表的论文）
于是，趁着女儿午睡之时，花了2个小时捋清了重症肌无力（myasthenia gravis, MG）这个领域，也大概摸清了文献鸟的强大功能。
原来，我每天收到文献，只是文献鸟的初级功能。
文献鸟
还有很多高级功能，不过这些需要付费才行。

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则可以直接点击本文左下角“阅读原文”链接进入。
然后我用了高级功能中的Big Analysis，
对Myasthenia gravis进行

大数据分析。
如下是最新发表的一万篇文献的
时间和国家分布图
（论文的时间和国家分布）
时间分布
显示，针对myasthenia gravis的研究不温不火，一直相对稳定。最新的10,000篇文献中，最早的是1990年的文章。

这也意味着，下面的数据都是近30年的数据分析结果。
国家分布可以看到，中国已经超过日本，发表的myasthenia gravis研究论文数量仅次于美国。这是中国一代代学者在这个领域长期耕耘和努力的结果。
也看到，目前瑞典只排在第九位，而英国则没有出现在前十名中。这两个国家曾各有一位神级大师，对我的影响非常非常大；惋惜中也有点难过。
另外，需要注意的是，所有数据都可以选择中文显示。
接着可以看到
myasthenia gravis研究领域
学术机构排名
（发表论文的机构排名）
自己找亮点哦。我想说的可是我的老东家首都医科大学和乔治华盛顿大学哈，但内心真正佩服的是复旦大学（华山医院）、中南大学（湘雅医院）和中山大学（第一附属医院）。
继续查看研究相关的

热点基因和相关疾病
（研究热点基因和课题）
可以看到，MuSK、CD4、LRP4、AIRE等是myasthenia gravis研究中最受关注的基因；而胸腺瘤、癌症、妊娠、血浆置换、儿童型和狼疮等是与myasthenia gravis最相关的疾病/状态。
继续查发表myasthenia gravis
最多的杂志
（发表论文的杂志分布）
可以看到myasthenia gravis相对集中发表在4本杂志上，其中Muscle ＆ Nerve和J Neuroimmunol在2-3分，而Ann N Y Acad Sci和Neurology则有相对高的影响因子。
参考这个排名，对于投稿有非常强的参考价值。

有人就有江湖，
并形成了圈子；
学术界更是如此。
终于有机会偷窥一下
大咖们的关系网
了。

下次开会时，
可要提前打印好随身带着。
（学术大咖及其关系网）
在这个网络里，我努力找自己认识的老师和朋友，尤其是找国内的老师，还真是找到了Yang, Huan和Duan, Ruisheng两位老师，不过截图回来再找，竟然找不到了。眼力好的朋友可以帮忙看看哈。
另外，也可以看出，相对于中国发表的论文已经排名第二位，中国的知名学者还不够多。不过，这是之前30年的哈；估计再过30年，这里面就会到处是华人的名字了。

上面关系网中的学者，

是怎么筛出来的呢？

原来是基于学者在该领域的
论文影响因子总分。
（学术大咖排名）
上面仅显示影响力（论文总影响因子）最大的几位教授。下面的名单还有很长，因为在这里面没有找到我极为看重的几位国内教授名字，所以我特意问了做管理的朋友，他说是只按照第一和通讯作者的论文影响因子总分做了排名。
另外，如果名字有多种拼法，就会影响结果。比如我自己至少有XIE, Yanchen和XIE, Yan-chen两个拼写方式，那么就肯定会受影响。朋友说：“这可能是你也没有排进来的原因”。（朋友可真会安慰我。我合在一起再翻倍也排不进来啊。）
根据这个大数据分析，我在短时间内对myasthenia gravis的研究热点和领域大牛都有了系统的了解，收获很大。
但是我可不是只会结识人、拉关系的那种人哦。
要想通晓一个领域，经典论文是必读的。
于是我用了“citation network”功能，

一读之下，欣喜若狂；
文献鸟果然不负我。
这是所有10,000篇文献的分布。

每个点都是一篇文献，
左边的是最早发表的；

点的大小代表着这篇论文的影响力，即被引用次数。
（被引用排名）
只打开Top 0.1%的论文，

这肯定是必读论文。
顿时觉得，
导师可据此布置读文献的作业了；
学生还会惊叹：
“俺老师老厉害了，
推荐的每一篇论文
都是领域内最重要的论文。”

↓这是Top 0.1%里面最早的一篇；

（被引用次数Top 0.1%的论文）
↓这是Top 0.1%里面最后的一篇；
但总影响力已经排名第五。
可见重症肌无力胸腺切除治疗这项研究
具有多么重要的价值。

而深入了解其背后的故事，
会更感慨万千。
也正是这篇论文，

激发了Hanson临床科研学术交流的启动。
（被引用次数Top 0.1%的论文）
↓这是Top 1%的论文分布。
有了这些，
你就知道，
开题报告或基金申请书的立项依据部分，
或论文的前言和讨论部分，
该引哪篇文章了
。

而顺着论文关系网，
你也更容易捋清这些研究的承接图，

对于自己设计课题非常重要。
（被引用次数Top 1%的论文）
特别需要称赞的是，当你点击任何一篇文献，都会出现该文献的信息。
如下，点击代表论文的小点，
可以打开该文献的页面，
查看标题和摘要。
以及Pubmed及其他页面链接。
（文献摘要及链接）
还可以通过列表读到
这些经典论文的具体细节。
同学们，

依次读下去吧，
可不要比你老师厉害太多哦。
（被引用最多/最经典的论文排名）
然后，
本文的最大亮点；

不多说。
（mine）
但我其实是
很不满意的，
因为我立马查了Google Scholar，
我这篇论文有26次引用了好不好。
（谷歌学术引用情况）
好吧，我承认，google scholar检索能力太强（太水）了，中文引用都纳入进来了。
了解了领域内的大牛、研究机构，也知晓了领域内的经典论文，顿时感觉“腹有诗书气自华”，腰板挺直了很多。

但是，这些只是存量知识。
未来需要创造！
青年。
文献鸟
早已你安排好，

有直达NIH基金资助的检索方式。
（NIH在研课题检索）
也有PubMed检索，
并且以中英文双语的形式展示出来。
太贴心了。
知道我英语不好，
却还想交流时也能冒出一些英语词汇来。

（PubMed检索并显示中英文双语）
简单总结一下文献鸟的五大特长：
  1. 短时间全面了解一个领域的经典论文，容易捋清科研思路；
  2. 更是申请基金、设计课题、撰写论文和投稿选杂志的必要帮手； 
  3. 全面了解该领域内的大咖，还能搞清他们的关系；以及找到进入圈子的敲门砖；
  4. 更重要的，能够实时更新，全面了解美国正在研究的课题、随时获知最新发表的论文。
  5. 中英文随时切换。
正如向我咨询投稿杂志的朋友，您可能也在问：
怎么用文献鸟？
很简单。
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