導師交代一個新課題，想查下人肺癌細胞系常用的都有哪些？
EGFR突變，野生型的有哪些？
EGFRT790突變的又有哪些？
完成這樣的文獻檢索，你大概需要用多久時間？
用Pubmed？1小時？半小時？
小編只要1分鐘！
第一步，工具很重要，不是去pubmed，而是到科研者之家的AI寫作助手（這個神器拯救了無數害怕寫SCI的科研汪，但其實，它的用處真的不只在寫作。）
因為語料都來自於已經online的sci文獻，也就是說，如果我想查一個內容，我完全可以在裡面查檢索！
首選先想想這種信息一般在文獻的哪個部分會多一點？當然是在方法學部分啦，左邊導航欄選擇Methods。
第二步就是輸入關鍵詞，選用精確模式，可以如上圖先泛泛的搜lung cell EGFR，看看有沒有，很明顯，結果很多。
一眼掃過去，你幾乎可以不用看一篇文獻，就可以知道肺癌細胞系有哪些，其中，EGFR突變的有HCC827,EGFR野生型有A549、H129,而H1975有T790突變等，而得出這些平時可能要查好多文獻才能知道的知識點，小編只花了不到1分鐘！
當然，還可以根據影響因子篩選。
最後，說回AI寫作助手的老本行：SCI寫作。目前，現在收錄的語料已經將近1.5億，如此海量的語料，正確的使用和掌握技巧變得更加重要，在每一個工具入口都會有視頻形式的使用心得，但小編還是怕大家不會用，今天再次強調下：
第一步：使用全庫檢索（CNS）
語料肯定是含金量越高越好，比如語料都來自Nature，cell，science，那肯定是極好。所以先選擇全庫檢索（CNS）模塊，然後選擇CNS，看看能否搜搜到。使用「精確檢索」檢索模式。（如果太少，可以選擇智能檢索模式，如果是短句也可以直接先使用智能方案）
第二步：全庫檢索，篩選影響因子
如果CNS匹配到的語料較少，那肯定是看下影響因子大於10分的，然後以此類推，逐漸縮小
第三步：具體模塊
如果全庫模塊發現匹配內容較多，可選擇進一步選擇某一個模塊，比如Abstract，Introduction等，再進行影響因子篩選。
通過以上這樣的多維度的檢索，語料含金量可以達到儘量的高。
第四步：搜不到就自己建一個！
AI寫作助手是逐步錄入的，第一期是生命科學領域和周邊領域的語料，如果自己的領域還尚未收錄怎麼辦呢？那就自己建一個，使用自建語料庫功能，把自己的文獻全選上傳，系統就會自動提取語料和翻譯啦，如圖已經有了921條語料。
http://www.home-for-researchers.com
「科研不停，神器不止！」