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BIOSIS Previews®数据库的科研价值
SCI-1970年；JCR-S/SS; Endnote；ESI; BP-1990; TDA;DII; TI 刘晓琳 汤森路透知识产权与科技集团
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如何利用BIOSIS Previews为科研服务?
检索 分析 管理 写作 BP简介
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BP简介 生命科学 生物医学 Biosis Previews具体学科覆盖
传统生物学：比如分子生物学、植物学、生态与环境科学、微生物学、医学、药理学、动物学 交叉学科：比如农业、生物化学、生物医学、生物技术、实验医学、临床医学、兽医学、遗传学、营养学、药物学、公共卫生 相关领域：比如仪器、实验方法等 BIOSIS Citation Index 生命科学 生物医学 +引文索引的BP BIOSIS Previews +非期刊内容以及Reports, Review, Meetings等内容的互联网版本 Biological Abstracts 90多个国家/地区 数据weekly update BP资源最早可追溯 BP：生物学家不可缺少的 1926年 文献类型： 近6,000 种期刊， 会议录，来自1,500多个国际会议的165,000篇会议论文 书籍及章节 书评与软件评论 美国专利 1999 – present
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BIOSIS Previews覆盖学科 人类流行病 兽类流行病 传染病学 寄生虫病学 生物制药 生物化学 细胞生物学 淡水/海水水产业
分子遗传学 生物物理学 淡水/海水水产业 动物控制 野生生物管理 昆虫经济学 生物医学 分子生物学 应用动物学 行为学与 生态科学 生物通讯 生物种群密度 环境污染与保护 微生物学 BIOSIS Previews 传统生物学 细菌学 病毒学 生理学 农业与植物学 园艺学 森林学 土壤科学 生物技术 神经科学 免疫学 生殖学 发育学 营养学 蛋白组学、药物反应遗传学 遗传作物育种、信号传导、纳米技术 植物医学、生物芯片技术 生物信息学、基因治疗
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如何利用BIOSIS Previews为科研服务?
检索 分析 管理 写作
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如何利用BIOSIS Previews为科研服务?
1.1 认识检索界面 1.2 独特的检索字段 1.3 检索举例
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BP普通检索 （20个检索字段） 如果对任何检索字段有疑问可查找“帮助”文档
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BP高级检索：29个检索字段
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可以在BP平台上检索时使用的运算符 A or B A and B A not B A B A B A B
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如何利用BIOSIS Previews为科研服务?
1.1 认识检索界面 1.2 独特的检索字段 1.3 检索举例
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BP的检索字段 TS=主题 MC=主要概念 GE=地理数据 TI=标题 CC=概念代码 GT=地质年代 AU=作者 CH=化学
570多个代表来自文献中所论述的生命科学方面的上狭义学科类别的五位数代码 168个来自文献中涵盖的广义学科类别 TS=主题 TI=标题 AU=作者 RID=Researcher ID GP=团体作者 ED=编者 SO=出版物名称 AD=地址 PY=出版年 TA=分类数据 MC=主要概念 CC=概念代码 CH=化学 GN=基因名称数据 SQ=序列 CB=化学和生化名称 CR=CAS Registry No. DS=疾病数据 PSD=器官/系统/细胞器数据 MQ=方法和设备 GE=地理数据 GT=地质年代 DE=综合叙词 AN=专利权人 MI=会议信息 IC=识别码 SU=研究方向 IS=ISSN/ISBN UT=入藏号 分类注释 BP的主题检索覆盖以下字段：标题、原语种标题、摘要、主要概念、概念代码、分类数据、疾病名称、化学数据、基因名称数据、序列、地理数据、地质年代、方法和设备、器官/系统/细胞器、综合叙词 对生物体的分类。BP按照生物界的自然分类系统，将全部生物体按照类、门、纲、目、科、属、种的顺序排列。大类分为生物体、微生物、植物和动物四个大类， 每大类分为四级类目（门、纲、目、科）
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CB可实现对化合物\基因名\序列名\化学物质登记号的检索
BP的检索字段 TS=主题 TI=标题 AU=作者 RID=Researcher ID GP=团体作者 ED=编者 SO=出版物名称 AD=地址 PY=出版年 TA=分类数据 MC=主要概念 CC=概念代码 CH=化学 GN=基因名称数据 SQ=序列 CB=化学和生化名称 CR=CAS Registry No. DS=疾病数据 PSD=器官/系统/细胞器数据 MQ=方法和设备 GE=地理数据 GT=地质年代 DE=综合叙词 AN=专利权人 MI=会议信息 IC=识别码 SU=研究方向 IS=ISSN/ISBN UT=入藏号 分类注释 BP的主题检索覆盖以下字段：标题、原语种标题、摘要、主要概念、概念代码、分类数据、疾病名称、化学数据、基因名称数据、序列、地理数据、地质年代、方法和设备、器官/系统/细胞器、综合叙词 CB可实现对化合物\基因名\序列名\化学物质登记号的检索 文献中提及的生物和微生物的上义词组（详见下页）
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文献中提及的生物和微生物的上义词组
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BP编辑团队为每篇文献做的精深加工 Bacillus subtilis
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为什么 需要这么多字段
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“精炼”->“主要概念”->methods and techniques
一词多义时 火鸡（生物体概念） 土耳其（地理概念） 想具体就具体检索，嫌麻烦也可以直接使用主题检索。BP的主题检索覆盖如下字段： Turkey 苏丹红（化学物质概念） 苏丹 （非洲国家/地理概念） Sudan 肿瘤（疾病概念） 甲壳类动物（生物体概念） 标题 原语种标题 摘要 主要概念 概念代码 分类数据 疾病名称 化学数据 基因名称数据 序列 地理数据 地质年代 方法和设备 器官/系统/细胞器 综合叙词 Cancer 有关某课题技术与方法的检索 （有关黄连碱研究的技术及方法） “精炼”->“主要概念”->methods and techniques 具体方法和设备的检索 （有关小龙虾白斑病且在实验中应用了分光光度法的文献） 高级检索->利用MQ检索字段 BP的主题检索覆盖以下字段：标题、原语种标题、摘要、主要概念、概念代码、分类数据、疾病名称、化学数据、基因名称数据、序列、地理数据、地质年代、方法和设备、器官/系统/细胞器、综合叙词 “蔷薇科植物杀虫剂” (蔷薇科比如玫瑰、苹果、海棠、梨、桃、樱桃、枇杷等) TA分类数据
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如何利用BIOSIS Previews为科研服务?
1.1 认识检索界面 1.2 独特的检索字段 1.3 检索举例 1.3.1 BP的主题检索不同于一般的主题检索 1.3.2 有关某课题技术与方法的检索 1.3.3 具体方法和设备的检索 1.3.4 可利用化学和生化名称检索
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VS 1.3.1 BP的主题检索不同于一般的主题检索？ （基因靶向研究在神经系统领域的应用） 方法1：主题检索方法
主题检索: “gene targeting” and nerv* VS 方法2 ：主题加学科分类的检索方法 主题: "gene targeting" and 主要概念: Nervous System or Neurology 更全VS更有针对性
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方法1：主题检索方法 主题检索: “gene targeting” and nerv*
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BP普通“主题”检索得到的一篇文献
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方法2 ：主题加学科分类的检索方法 主题: "gene targeting" and 主要概念: Nervous System or Neurology
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限定“主要概念”后检索得到的一篇文献
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VS 1.3.1 BP的主题检索不同于一般的主题检索？ （基因靶向研究在神经系统领域的应用） 方法1：主题检索方法
主题检索: “gene targeting” and nerv* VS 方法2 ：主题加学科分类的检索方法 主题: "gene targeting" and 主要概念: Nervous System or Neurology 更全VS更有针对性 方法3：主题、分类加生物体限定的检索方法 主题 （或标题）： "gene targeting" 主要概念：Nervous System or Neurology 分类注释: humans
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BP的检索字段 TS=主题 MC=主要概念 GE=地理数据 TI=标题 CC=概念代码 GT=地质年代 AU=作者 CH=化学
RID=Researcher ID GP=团体作者 ED=编者 SO=出版物名称 AD=地址 PY=出版年 TA=分类数据 MC=主要概念 CC=概念代码 CH=化学 GN=基因名称数据 SQ=序列 CB=化学和生化名称 CR=CAS Registry No. DS=疾病数据 PSD=器官/系统/细胞器数据 MQ=方法和设备 GE=地理数据 GT=地质年代 DE=综合叙词 AN=专利权人 MI=会议信息 IC=识别码 SU=研究方向 IS=ISSN/ISBN UT=入藏号 分类注释 Ta中有“人科”（Hominidae） 分类注释：生物和微生物的上义词组的常见名称 对生物体的分类。BP按照生物界的自然分类系统，将全部生物体按照类、门、纲、目、科、属、种的顺序排列。大类分为生物体、微生物、植物和动物四个大类， 每大类分为四级类目（门、纲、目、科） 文献中提及的生物和微生物的上义词组（详见下页）
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方法3：主题、分类加生物体限定的检索方法 主题 （或标题）： "gene targeting"
主要概念：Nervous System or Neurology 分类注释: humans
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1.3.2 有关某课题技术与方法的检索 （有关黄连碱研究的技术及方法） 更全VS更有针对性
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（有关小龙虾白斑病且在实验中应用了分光光度法的文献）
1.3.3 具体方法和设备的检索 （有关小龙虾白斑病且在实验中应用了分光光度法的文献） TA=((Crayfish or crawdads)and host) and TA=((white spot* or wssv) and pathogen) and MQ=spectrophotometry
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1.3.4 可利用化学和生化名称检索 （检索有关苏丹红的相关文献）
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如何利用BIOSIS Previews为科研服务?
检索 分析 管理 写作
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分析课题的研究历史和研究背景 一般主题检索：基因靶向研究在神经系统领域的应用
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“分析检索结果”页面 强大的分析功能(14个分析入口)： 专利权人 作者 概念代码 国家/地区
文献类型（document/literature type） 编者 团体作者 语种 主要概念 出版年 研究方向 来源出版物 Super Taxa
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“出版年”：分析整体研究趋势
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“作者”：分析高产出的科研人员
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“国家/地区”：分析高产出国家或地区
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“来源出版物”：分析主要投稿方向
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如何利用BIOSIS Previews为科研服务?
检索 分析 管理 写作 定题/引文跟踪：实时追踪科研最新变化 ( /RSS)
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跟踪某课题
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跟踪某篇文献
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如何利用BIOSIS Previews为科研服务?
检索 分析 管理 写作 Endnote/Endnote Basic
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对于已有重要参考文献的管理 Endnote网页版
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快速检索 有效地组织管理手头的参考文献
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手动输入
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第三方资源的导入 ·······
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Reference Endnote Endnote 网络版
在2004年投向Nature的中国文章有55%,，2003年更是高达62％， 未经编委审查，在期刊初审阶段就退稿，很大一部分是格式问题，特别是参考文献格式 即使是最高水平的期刊，其中也有30％的文章有参考文献的错误，这大大降低了文章被引用次数的统计 参考文献格式的正确与否直接关系着我们文章投稿的成功率 Nature案例 试想一下编辑每天收到很多文章的投稿，一篇文章如果连参考文献的格式都不对，其文章质量可想而知，通常不会送外审，直接毙掉。因此参考文献格式正确是文章成功发表的先决条件。当前不同的期刊对参考文献格式的要求不一，即使是同一个期刊对文献、图书、博硕士论文等引用格式的要求也不尽相同。我们怎么样才能省时省力地正确引用参考文献呢？ Endnote Web边写边引用 Endnote 参考文献格式要求不尽相同 Endnote 网络版 不同领域 不同期刊 不同院校的硕博士论文
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小插件：实现word与Endnote网络版之间的对接
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小插件：实现word与Endnote网络版之间的对接
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如何边写作边插入参考文献？ Sheng. L
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如何边写作边插入参考文献？
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如何统一做格式化处理？
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模块2： WOK大讲堂（图书馆员与情报分析人员）
学习资源，网址 学术写作助手 英文论文从写到投的一站式解决方案 Trchina2014 模块1：WOS大讲堂（科研及研发人员） 3月-6月 每周二 晚7:00-8:00 模块2： WOK大讲堂（图书馆员与情报分析人员） 4月-5月 每周四下午15:00-16:00
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技术支持: ts.support.china@thomsonreuters.com Tel: 4008 822 031
模块1：WOK大讲堂（科研及研发人员） 9月-12月 每周二/四 晚7:00-8:00 汤森路透所有数据库的使用课件 模块2： WOK大讲堂（图书馆员） 10月-11月 每周二下午15:00-16:00 技术支持: Tel: (工作时间：周一至周五, 9:00—17:00 ) Fax: 模块3：中科大讲师团 时间：9月-1月 每周五（法定假日稍作调整）晚上19:30-20:30
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