아이 패드 논문 서지 - ai paedeu nonmun seoji

Grammarly: https://www.grammarly.com/office-addin 들어가신 후에 설치하셔서 워드에 연동시키세요. 유료(프리미엄)는 1년 써봤는데 크게 도움이 안되었습니다. 그냥 무료버전 쓰셔도 됩니다. 기본적인 오타, 문법들을 다 잡아줍니다. 워드가 빨간줄 그어주는 것보다 훨씬 낫습니다.

그래프패드: 유료 프로그램이고, 비싸지만, 쓰시기를 권장합니다. 개인으로 구매하시든, 실험실에서 구매해서 같이 쓰시든 꼭 쓰세요. 직관적이고, 통계처리하기에 쉽고, 나중에 그래프 크기나 형태를 변형하실 때 매우 좋습니다. 저는 그래프패드 내에서 arial, 폰트크기 14, 세로 5 cm로 그래프를 제작한 후, PPT로 복사하고, 개체의 크기를 50%로 합니다. 그러면 PPT에서 arial, 폰트 크기 7로 일관적이게 쓸 수 있습니다.

Quillbot: https://quillbot.com/ AI 기반의 패러프레이징 사이트입니다. 빈약한 어휘력으로 매번 같은 표현을 쓰는 저에겐 단비같은 사이트입니다.

Turninit: 표절 검색 프로그램입니다. 국문 논문에 카피킬러가 있다면, 영어 논문은 턴인잇이 있죠. 본인이 참고한 논문이 무엇인지 적나라... 하게 잘 알려줍니다. 표절을 정의하기는 어렵습니다만, 문제의 소지가 있다면 패러프레이징 하시길 권장드립니다. 유료입니다만 학교 도서관에서 아이디를 구매했을 확률이 꽤나 높습니다. 학교 도서관 홈페이지나 전화로 문의하셔서 사용이 가능한지 여부를 확인해보세요.

포토스케이프: http://photoscape.co.kr/ps/main/download.php 사진 데이터 (특히 웨스턴) 쓰시는 분들은 꼭 사용하세요. 두 번 쓰세요. 맨날 웨스턴 밴드가 기울어져 있으신 분들은 이 프로그램 쓰시고 신세계를 맛보신 후에, 저한테 절해주세요. 미리 감사합니다.

구글 번역: https://translate.google.co.kr/?hl=ko 다들 잘 쓰고 계실텐데, 팁을 드리면 한글로 완전한 문장을 쓰시는 것이 좋습니다. 당연하지만, 번역된 영어는 다듬으셔야 합니다. 아래에 써놓은 어휘들을 참고해주세요.

2. 데이터 정리 및 통계 처리

2.1. 데이터 그림 정리

PPT에 하시면 됩니다. PPT가 생각보다 괜찮습니다.

- 파일 -> 옵션 -> 고급 -> 파일 이미지 압축 안함 체크
- 디자인 -> 슬라이드 크기 -> 사용자 지정 -> 슬라이드 크기: A4 (세로).
- Arial, 글씨크기 10 (데이터가 많으면 8, 더 많으면 7).
- 쏠쏠한 단축키: Ctrl + Shift + 좌클릭 => 개체복사 기능인데 같은 자리에서 복사됩니다. 파워포인트 위에 쓴 label을 복사할 때 이보다 좋은 것은 없습니다 (써보시면 무슨 말인지 압니다).
- 상하좌우 0.5 cm 정도 여백을 주면 그림을 보기가 더 편합니다. 18 cm x 24 cm 크기의 직사각형을 한가운데에 그려놓고 그 밖을 넘어가지 않게 데이터를 배치하시면 됩니다.

2.2. 통계 처리 (그래프패드 쓰세요. 대체품으로는 SPSS, Origin, R 등이 있습니다. 엑셀은 조금 곤란합니다...;;)
2개 비교: Student t-test
3개 이상 비교: One-way ANOVA
2개 조건에서 실험 (예: genotype x diet): Two-way ANOVA
같은 개체를 여러번 측정 (예: 몸무게, 키): Repeated measure ANOVA
데이터가 엄청 많음: Heatmap
두 변수 상관 분석: X-Y 그래프 그린 후 pearson correlation

3. 타겟 저널 정하기

데이터가 정리되면 자기 객관화의 시간을 가지셔야 합니다. 에디터에게 리젝 당하기 전에 본인 스스로 리젝하는게 덜 상처 받잖아요... ㅠㅠ
그리고 더 중요한 것은 본인의 논문을 어떻게 어필할 것인지 고민하는 것입니다. 상위 저널에서는 광범위한 분야의 독자들에게도 의미가 있는 논문을 요구합니다. 본인의 연구가 어떠한 면에서 의미가 있는지 연구를 하는 초기부터 고민하는 것이 이상적입니다. 연구 중반에 방향성을 수정할 때도, 연구 후반에 하이라이트를 정할 때도 본인 연구의 강점과 의의를 고민하시는게 좋다고 생각해요. 리젝을 두려워하실 필요는 없지만, IF 5 저널도 어려운 논문을 30점 이상부터 투고하기 시작해서 10번 이상 리젝을 당하고, 6개월 이상의 시간을 에디터 리젝만 당하고, 마지막으로 투고한 저널에서 마이너 리비전만 받고 허탈해하는 주변 사람들을 보면서, 저널 선정에 중요함에 대해 생각해보기 시작했습니다. 허탈함을 넘어서서 아카데미 분야에 회의를 느끼고 원래 진로였던 아카데미 분야를 떠나는 사람들을 보면서, 리젝은 적당히 당하는게 좋겠다는 마음을 먹었습니다.

사실 타겟 저널 정하는 것과 impact factor에 대해서는 피지알에 상주하는 많은 고학력자 눈팅 유저분들과 이야기를 나눠보고 싶습니다. 다만 본 글의 주제는 아니니, 조금 더 정리해서 글을 새로 파볼 생각입니다.

제 분야를 기준으로 설명드리겠습니다.

- Cell, Nature, Science: 이 글을 보고 계신 분들은 어차피 여기는 생각도 안하시는 것 압니다. 저도 마찬가지입니다.
- Impact factor 20이상 (Impact factor는 https://jcr.clarivate.com/jcr/home 에서 보실 수 있습니다.): Broad conceptual advance가 있어야 합니다. 즉, 본인이 속한 field의 개념을 진전시킬 수 있는 논문이어야 합니다. 무슨 말인지 모르시겠다면, 논문 제목에 연구한 유전자 이름이 들어가면 specific conceptual advance에 가깝지, broad conceptual advance가 대체로 아니라고 보셔도 됩니다. 이러한 저널을 목표로 삼으셨다면 최소한 연구의 중반부터는 내 논문이 어떠한 점에서 broad conceptual advance, 즉 내 분야가 아닌 사람이 보더라도 흥미와 의미를 발견할 수 있는지 많이 고민해보셔야 합니다.
- Impact factor 10 이상: Tissue-specific genetic model + RNA-seq 또는 이에 준하는 omics + 이외 다양하고 탄탄한 연구 결과 + 본인이 속한 field의 유행에서 5년 이상 뒤처지지 않음 (Introduction에 인용한 논문의 대부분이 2016년 이후에 나온 것이어야 합니다). 생명과학 쪽 분야는 저널의 IF를 높이기 위해서라도 최근 연구의 유행에서 벗어나는 것을 그렇게 좋아하지 않아보입니다. 개인적으로 유행을 따라가는 것에 대해 찬성하지는 않지만, 투고하는 '을'의 입장에서는... 따라갈 수 밖에 없지요...
- Impact factor 5 이상: 특정 유전자의 역할을 특정 맥락에서 gain-of-function (overexpression)과 loss-of-function (knockdown, knockout)으로 충실하게 증명한 논문입니다. 또한 기전적 이해가 동반되어야 합니다.
예를 들어 특정 유전자가 특정 암에서 어떤 역할을 하는지를 다음과 같은 실험으로 분석하시면 됩니다. 1) 정상세포/조직과 암세포/조직에서 유전자의 발현량 (+ TCGA 분석), 2) Overexpression 및 knockdown 후 세포 분열 (CCK assay 등), 콜로니 형성, qRT-PCR, Western blot 분석, 3) 특정 유전자가 암세포의 분열을 촉진/억제하는 기전 규명. 이를 논리적으로 풀어내면 IF 5 이상의 논문은 충분히 도전해볼만 합니다.

대략적인 기준을 잡으셨으면, 구체적으로 저널을 정하세요. 연구실 선배들이 많이 낸 저널을 먼저 생각해 보시면 좋습니다. 각 저널들마다 추구하는 방향성과 범위가 모두 다릅니다. 이를 파악하는게 중요합니다. 저널 사이트에 들어가서 1년여간 출간된 논문의 제목을 다 읽으시고, 본인의 연구 내용으로 그와 비슷한 수준의 제목을 쓸 수 있는지 판단해 보세요.

구체적인 저널을 마음속으로 정했다면 Author guideline을 읽으시고 준수하시면 됩니다. 아니, 준수하셔야 합니다. 저널 가이드라인에는 분명히 initial submission에는 굳이 저널의 형식을 지키지 않아도 된다고 쓰여있긴 하지만, 사실 이건 거짓말에 가깝습니다. 정성을 들여서 에디터를 감동시키는게 생각보다 중요합니다. 예를 들어 Nature 계열은 영국식 영어에 Fig. 1a, 라고 쓰고, Cell 계열은 미국식 영어에 Figure 1A라고 씁니다. 본인이 Nature 계열 editor라고 생각해 보세요. 만약 투고된 논문이 Cell 계열의 형식과 표현이라면 성의가 없어보이겠죠. 압도적으로 좋은 데이터가 아니라면 에디터는 원고를 reject 시키는게 그리 아쉽지 않을 수 있습니다. 네이처 커뮤니케이션만 해도 1년에 5만 편 이상이 투고되는걸요. 본인의 지도교수가 1년에 한 편 씩 Cell, Nature, Science를 쓰는 대가가 아니라면, 에디터에게 성의를 보이시는게 중요합니다.

4. 논문 쓰기

일반적인 가이드라인입니다. 대충 아래와 같이 써보시고 고쳐나가시면 됩니다.

4.1. 연구실에서 나온 논문 읽기

연구실에서 나온 논문을 왠만하면 다 읽기를 권장합니다. 다 읽으시고 공통적인 특성을 분석하세요. 지도교수님이 쓰는 논리 전개, 표현 등을 알 수 있습니다. 논문이 너무 많다면 지도교수님의 박사과정/포닥 논문, 최근 5년간 연구실에서 나온 논문은 읽으시기 바랍니다.

4.2. 논문 작성

구체적인 예를 들어서 설명하는게 훨씬 좋은데, 익명 게시판의 특성상 그렇게 하기 어렵다는 것을 이해해 주시면 감사하겠습니다.

4.2.1. Times new roman, 글씨 크기 12, 줄 간격 2.0

4.2.2. 제목: 15 단어 이하
제목은 엄청 중요합니다. 같은 내용이어도 제목에 따라 갈 수 있는 저널이 달라질 수 있습니다. 아니, 달라집니다. 위에 말했듯, 본인이 희망하는 저널에서 1년 간 나온 논문의 제목을 모두 읽고 분석하셔서, 그에 준하는 제목을 정해주세요.

4.2.3. Summary/Abstract: 150 단어 이하
첫째 문장: 무엇무엇이 어떠어떠한 맥락에서 중요하다. 연구한 내용의 범위 또는 맥락을 한정지어주세요.
둘째 문장: However, 이러이러한 것들이 알려지지 않았다. 요즘에는 However 문장을 생략하고 바로 Here, we show that 으로 시작하기도 합니다.
셋째 문장: Here, using 본인이 사용한 실험적 기법 중 특기할만 한 것들, we show that
넷째 문장: 연구 앞 절반을 요약하는 내용
다섯째 문장: 연구 뒤 절반을 요약하는 내용
여섯째 문장: Taken together/Collectively, 연구 의의

4.2.4. Introduction: 4문단, 워드 2장 이하 (네이처 계열은 500단어, 3문단, 1.5장 이하)
글은 역삼각형의 형태로 쓰시는게 좋습니다. 넓은 주제로부터 점점 구체적인 주제로 점진적으로 차근히 좁혀나가는 것이 읽기에 좋습니다. 이거는 문단 수준과 문장 수준에서 모두 필요합니다. 즉, 문단으로 분석해도 점점 좁혀가는 형태, 문장으로 봐도 점진적으로 구체적인 수준으로 전개해 나가는 것이 좋습니다.

첫째 문단: 연구 분야. Abstract 첫째 문장을 상세히 설명.
둘째 문단: 본인이 연구한 분야에서, 연구한 유전자 family (예: 전사인자, 인산화효소 등)의 중요성 소개
셋째 문단: Abstract 둘째 문장을 상세히 설명. 즉, 본인이 연구한 유전자의 알려진 점과 알려지지 않은 점, 연구의 질문 제시
넷째 문단: Abstract 셋째 문장을 상세히 설명. 질문을 해결하기 위해 사용한 방법론을 제시 (논문의 데이터를 요약할 필요는 없음)

4.2.5. Results: Figure 당 1장 이하 (panel 아님)
Results는 분야마다 너무 다르기에, 대신 어휘 사전을 드립니다. 자세한 뜻과 뉘앙스가 모두 다르기 때문에, 사전과 쓰임새를 찾아보신 후, 맥락에 맞게 적당히 돌려가면서 쓰시길 바랍니다.

증가와 관련된 어휘: Increase, upregulate, enhance, potentiate, facilitate, promote, stimulate, elevate, augment, enrich, aggravate, accelerate, expand, extend, enlarge, rise, alter
감소와 관련된 어휘: Decrease, downregulate, inhibit, prevent, repress, suppress, abolish, nullify, attenuate, knockout, diminish, mitigate, ameliorate, alleviate, restrain, dampen, reduce, lower, eliminate, lessen, shrink, minimize, cut down, alter
조절과 관련된 어휘: Regulate, affect, modulate, control, modify, fine-tune, orchestrate, involve, govern, contribute, manage, stabilize, adjust
규명과 관련된 어휘: Examine, investigate, analyze, explore, test, characterize, elucidate, evaluate, monitor, study, dissect, clarify, address
처리와 관련된 어휘: Treat, administrate, inject, incubate
발견과 관련된 어휘: Exhibit, show, observe, identify, reveal, provide, find, prove, uncover, unveil, demonstrate, illustrate, illuminate
관련과 관련된 어휘: Associate, correlate, implicate, in this regard, in line with, consistently, consistent with, accompanied by
제안과 관련된 어휘: Suggest, imply, postulate, hypothesize, speculate, indicate, propose, reinforce, assume
추가와 관련된 어휘: In addition, also, further, furthermore, moreover, additionally, besides, finally, likewise, similarily
주목과 관련된 어휘: Notably, of note, interestingly, intriguingly, surprisingly, to our surprise, unexpectedly, highlight
확인과 관련된 어휘: Confirm, affirm, verify, validate
비교와 관련된 어휘: Compared to, than, relatively, highly, potently, remarkably
전제와 관련된 어휘: As, given that, since, because (of)
반전과 관련된 어휘: However, but, while, whereas, although, despite, nevertheless, nonetheless, conversely, meanwhile, notwithstanding
정리와 관련된 어휘: Collectively, taken together, together, therefore, thus, hence, indeed

4.2.6. Discussion: 왕도가 없습니다. 저널마다, 논문마다, 지도교수의 스타일마다 다 다릅니다. 지금 저도 discussion을 쓰고 있지만, 도무지 어떻게 써야할지 모르겠습니다. 그래도 논문의 의의는 써야겠지요? 제가 쓰는 방법을 알게되면 수정해보겠습니다.

5. 잡다한 팁들

엑셀: Vlookup 함수는 꼭 배우세요. 구글에 vlookup 함수 검색하시면 사용 방법이 나옵니다. 배우시면 두고두고 쓸 일이 있으실겁니다.

파워포인트: 정렬 기능을 자주 사용하세요. 그리고 위에서 말한 Ctrl + Shift + 좌클릭 많이 쓰세요. 아래 첨자: Ctrl + = , 윗첨자: Ctrl + Shift + =. 이건 마이크로소프트 오피스 공통 단축키입니다.

오탈자: Grammarly 자주 사용하세요. 그리고 꼭 프린트 해서 종이로 보세요. 안보이는 오탈자가 많이 보입니다.

Public microarray: GEO2R과 vlookup 함수를 쓰면, 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 값이 모두 14이하이면 log2로 표준화 된 값이고, 14 이상의 값이 존재하면 실수값입니다.

Public RNA-seq: Supplementary data에 FPKM/RPKM/TPM 등이 있으면 쓰시고, 아니면 galaxy를 쓰시면 되기는 하는데.... Public RNA-seq 데이터는 생각보다 쓰기 까다롭습니다.

Public single cell RNA-seq: https://satijalab.org/seurat/ 들어가셔서 RStudio를 까시고, tutorial을 돌려보시기를 바랍니다. 어찌어찌 하실 수 있습니다.

구글 스콜라: 본인의 이름(1저자 상관없이)이 들어간 논문이 3개 이상 되신다면, 구글 스콜라에 가입하세요. 구글에서 본인의 낸 논문과 관련한 최근 연구들을 찾아서 제시해줍니다. 펍메드나 구글에서 이번주에 나온 논문을 검색하는게 쉽지 않은데, 구글 스콜라는 그걸 해줍니다.