科研 on Xiang CHEN 陈向

会议论文的最优长度原则

Sun, 15 Mar 2026 09:42:46 +0800

做「会议论文 → 期刊扩展」时，正文写多长、写多满，会直接影响后面能不能顺利扩成期刊稿。本质上是信息密度和可扩展空间之间的取舍。下面按「长度 → 结构 → 刻意留白」说一套可操作的做法。

一、会议论文的「最优长度」大概是多少

ISBRA、IEEE BIBM 这类会议一般有固定页数限制，常见两种：

类型	页数
Short paper	4–6 页
Full paper	8 页
含参考文献	8–10 页

若打算后续投期刊，较稳妥的做法是：正文控制在 6–7 页，参考文献另起页。这样既够把贡献讲清楚、能独立发表，又明显留出扩展余地，审稿人不会觉得会议版已经「写满」。

二、篇幅怎么分：推荐的信息结构

可以按比例分配，而不是每部分都写满：

部分	建议篇幅	说明
Introduction	1 页	问题 + 贡献
Related Work	0.5 页	点到为止
Method	2–2.5 页	核心创新
Experiments	2 页	基础验证
Conclusion	0.3 页	简短收尾

合计约 6–7 页。这样主贡献突出，实验部分也不会在会议版就写到顶，期刊版才有东西可加。

三、会议阶段最好「刻意少写」的三块

打算扩期刊的话，下面三类在会议稿里要收着写。

1. 消融实验（Ablation）

会议版：只做 1–2 个最关键的 ablation，证明主要设计有效即可。
期刊版：再补模块级 ablation、参数敏感性、不同 loss 的影响等，往往能多出 1–2 页。

2. 数据集规模

会议版：3–4 个数据集足够支撑「方法可行」。
期刊版：扩到 6–10 个数据集、加更多 SOTA baseline。生信期刊尤其看重跨数据集表现，会议版不必一次全上。

3. 机制与生物学解释

会议版：重点说明「方法有效」、指标好即可。
期刊版：再补 embedding 可视化、生物学 case、特征重要性、通路富集等，通常能多 2–3 页，也是 Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics 等刊审稿人常问的。

四、图表数量：多少算合适

一个常见、且不会「写爆」的配置大致是：

推理、创造力和狂热主义

Wed, 10 Sep 2025 23:05:35 +0800

推理和创造力，无疑是人类智慧皇冠上最璀璨的两颗明珠，尤其在科研领域，它们更是不可或缺的基石。然而，我们的传统教育体系却常常陷入一个误区：它孜孜不倦地筛选着那些记忆力超群的学生。讽刺的是，在信息爆炸的现代社会，乃至人工智能日益强大的未来，单纯的记忆力已变得不再那么重要。真正能筛选出卓越思维潜质的，唯有物理和数学这两门学科。在世俗社会里面,这两门课接近“无用”，但其对逻辑推理、抽象思维和问题解决能力的锤炼和对人才的选拔，却是独一无二的。

其次，便是创造力。无论你是深耕人文社科的学者，还是探索科学前沿的工程师；无论是运筹帷幄的企业家，还是精打细算的个体户，缺乏创造力，都注定难以在各自的领域中脱颖而出，甚至寸步难行。

然而，若要论及最稀有、最能成就伟业的品质，那非“狂热主义”莫属。它不是盲目的冲动，而是一种近乎偏执的信念和不计代价的投入。那些在商业史上留下浓墨重彩的企业家们，在他们事业起步的阶段，无一不是在刀尖上跳舞的“赌徒”。他们敢于押上所有，为了心中的理想，可以披荆斩棘，风餐露宿，甚至忍受常人难以想象的孤独与困境。就像京东的刘强东，当年在中关村摆摊，骑着自行车送货，为了一个“让消费者买到真货”的朴素信念，硬生生从零开始，在巨头环伺的电商红海中杀出一条血路。支撑他的，正是那种对理想的极致狂热，让他能够穿越无数个不眠之夜，最终将一个简单的想法锻造成庞大的商业帝国。

使用ChatGPT加速科研和学术避雷

Sat, 18 Mar 2023 00:24:26 +0800

研究相关：

1，选题；

2，找研究方向；

3，确定研究内容；

4，确定研究数据与方法；

5，明确具体思路；

6，解释学术问题；

论文写作相关：

1，给出论文大纲；

2，给出参考文献，一定要记得加 prompt：can be found on google scholar, with more than xxx citations。否则大概率是假的。

3，论文润色；

4，科研绘图；

其它：

1，科研软件使用；

2，套瓷邮件；

3，推荐信；

4，审稿意见回复；

5，留学文书；

6，大部分和文字相关的工作；

7，大部分和代码相关的工作；

注意的是：

不能解决所有的问题；输出的东西要经过二次检查（代码相关的一般没问题），不要用它直接生成论文，无法写出具有创新性的东西。使用过程中尽量用英文提问，描述问题要尽量准确，AI只是助手，数据也有可能存在泄漏的风险。

最近更新：2023-11-28

生物医学科研的挑战

Mon, 09 Aug 2021 19:10:45 +0800

生物医学科研中的挑战，个人经过一段时间的思考总结为以下三点：

人才流入的挑战

中国不缺乏医学类的人才，在现如今的生物医学科研团队中，生物信息及其相关的数据分析的份量越来越重。而从生物信息学从业者必备的技术能力而言，在如今的市场竞争中去从事科研绝对不是一个性价比高的选择，比如互联网公司薪酬绝对比从事生物信息的研究要高数个数量级。当然不排除生物信息学从业者自身对科研有着强烈的爱好，相信这样的人也不会很多。科研本身是一项枯燥乏味，不确定性极大的工作，中国的科研工作主要依托于体制内的高校研究所，体制内的薪酬待遇对于医生和生物信息研究者是否具有优越性，值得思考。招募到合适的人组建合适的团队是第一项现实的挑战。

团队合作的挑战

团队组建之后，医生和生物信息研究者之间的工作配比，合作产出的论文的成果归属及各自对应的科研激励都是很现实的问题。从事湿实验的觉得干实验写写代码点点鼠标就可以完成工作，从事干实验的觉得湿实验的就是不断地用各种仪器去测试也没有什么独特的创新。知识背景上的不同，实验方法上的不同，带来沟通和认识上的彼此的不通，这种现状需要团队负责人极度要重视团队的建设，需要不断花费心思在团队的合作和课题项目推进上兼收并蓄，尽最大程度平衡各方的利益分配。

科研思路的挑战

从现在所处的一个大时代而言，以深度学习为代表的数据驱动的建模渗透到各个领域的科研之中，生物医学领域也迟早会被席卷之中，最近大火的 AlphaFold2 ¹ 即为代表。生命科学问题本身的复杂性在初期 ² 很适合用数据驱动的方法来进行研究，获取的数据量或者说有效数据量又远远不够，这使得数据驱动的科研思路不一定适合现阶段的生命科学研究。而且生物医学领域本身追求解释性，更使得数据驱动的思路真不一定适合现阶段的研究。

http://finance.sina.com.cn/tech/csj/2021-07-23/doc-ikqcfnca8563574.shtml ↩︎
从一个计算机从业者的角度来看现在生命科学仍然处在初期，可能不够严谨。 ↩︎

Research

Thu, 04 Feb 2021 14:04:19 +0800

🚀 团队愿景 (Vision)

本研究组聚焦 AI4Science，利用深度学习与人工智能算法结合单细胞等测序技术数据，致力于对细胞的数字化建模和分析，揭示细胞的功能复杂性与异常机制。研究重点是从单个细胞中提取多组学多模态生物信息，构建细胞的计算模型。研究内容包括：批次整合、细胞（癌细胞）类型注释与识别、基因调控网络的建模和分析、细胞发育和分化的机制研究、药物敏感性预测、复杂疾病（癌症）的机制研究等，从而促进学术界或者产业界的认知与实践。

🤝 团队文化 (Culture)

平等、极致、反思、迭代

👥 团队组成 (Members)

PI：陈向博士
研究生：22级余俊楠(已毕业)，23级马永康(已毕业)，24级刘小宇，24级杨子涵，25级郭文禄，25级谢芷翼
本科生：21级聂艺洋（保研河海大学），21级曾家伟（考研湖南科技大学），21级曾嘉诚（考研湖南科技大学），22级何文锋(保研中南大学)
欢迎 👏 未来的你加入本研究组，如有意请查看至本页尾部!

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12，热烈祝贺何文锋同学毕业设计“基于流匹配模型的单细胞基因扰动效应预测研究”获2026年湖南科技大学优秀本科生毕业设计！