最近 Nature上发表了一篇关于在科研当中如果使用 AI 的文献。这里我们也就用AI 简单总结了一下文章当中提到了使用场景
文献综述与信息检索
主题选择：研究人员可以使用ChatGPT生成相关关键词和建议研究领域。例如，输入“分子生物学领域的最新研究方向”可以得到相关的关键词和研究主题。
文献搜索：ChatGPT能够帮助研究人员生成有效的搜索查询并推荐相关数据库。例如，可以询问“关于CRISPR-Cas9基因编辑的最佳文献数据库是什么？”以获取合适的数据库和搜索建议。
文章选择：它还可以通过生成摘要来帮助选择相关文献，提供每篇文章的关键发现和背景信息。
【数据库小科】：AI 在了解一个新领域方面以及总结文章的主要内容方面十分的方便，比如要了解某一个实验方法，或者了解某一个基因，直接问 AI 肯定没问题。如果想要检索相关文献的话，首先还是保证使用的 AI 联网，同时角色定义十分重要。不然检索的可能都是一些年份比较老的文献。推荐下面的文章：
具体可见：如何提升 AI 学术检索的质量？- 少数派: https://sspai.com/post/92778
写作与编辑
撰写手稿：在撰写科学论文时，研究人员可以利用ChatGPT来构建文本结构，确保内容符合学术标准。它可以根据给定的结构（如背景-内容-结论）来修订段落，提高写作质量。
错误检查与修改：ChatGPT能够识别潜在的错误、不一致之处或论点中的漏洞，从而帮助作者完善论文。这种能力在提高论文可读性和准确性方面尤为重要.
代码生成与调试：在编程方面，研究人员可以请求ChatGPT生成特定功能的代码或修复现有代码中的错误。这使得编程过程更加高效，但仍需开发者对生成的代码进行验证.
【数据库小科】：文字编辑是 AI 使用的主要场景之一。除了文字的润色之外。对于文字结构的调整也是一个很方便的方式。至于在代码生成方面，和文献检索类似，了解基于某一需求的查询确实挺好用。
数据分析与处理
数据管理：ChatGPT可以帮助科学家分析和总结大量数据，快速提取关键信息。这对于处理复杂数据集或进行大规模文献回顾尤为有效。
假设生成与实验设计：在研究初期阶段，ChatGPT能够协助生成假设，并提出实验设计方案，从而激发创造性思维并促进跨学科合作.
【数据库小科】：目前 GPT 虽然有在线分析数据分析的基本功能，效果上还是不太满足基本的需求。不过在文本处理方面可以尝试使用AI 进行处理。比如，「从一堆文字里面提取相关的数字」，「提取文本当中的基因」
总结：ChatGPT 提供了多种应用程序，可以显着提高科学研究过程的效率。然而，研究人员应该谨慎的验证其结果的准确性。
Tools
都在这里：
SCI母语润色
专注生物医学领域
唯 问 生 物
专注肿瘤基础研究
19901610324同微信
About Us
吉诺生物--微信公众号矩阵
吉诺健康
吉诺生物试剂
吉诺技术服务
吉诺生物--官方网站
吉诺集团
吉诺技术服务