对于学生或者科研人员来说，阅读文献的重要性不言而喻。本文分享了自己从2013-2023年间从本科到博士期间常用的文献检索以及追踪网站。希望能对各个层次的朋友都有所帮助。
（此文为2017年版的更新版。前一版本只在实验室范围小规模流传。这一版在之前的基础上增添了一些新的工具网站，以及自己的使用心得，发布在公共平台上，希望能给更多的人提供帮助。）
总结：
l 文献界的Chat AI：Perplexity https://www.perplexity.ai/
l 知识地图：Open knowledge maps https://openknowledgemaps.org/index
l 论文数据库：Web of Science https://www.webofscience.com/wos/woscc/basic-search
PubMed https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
l 关联文献检索：Connected Papers https://www.connectedpapers.com/
l 文献追踪：stork文献鸟 www.storkapp.me
l 研究者社区：ResearchGate https://www.researchgate.net/
l 优秀论文推荐：F1000 https://facultyopinions.com/
l 图片检索文章：Open i https://openi.nlm.nih.gov/
l 文献互助平台：科研通 https://www.ablesci.com/
*红色标注的两个网站需要付费订阅，其他目前皆为免费/公益平台
1. 文献界的Chat AI：Perplexity
2015年，当我刚进入实验室的时候，我从师兄的电脑里继承了一个 “实验室新生必读综述“的文件夹。老实说，现在已经毕业了，这里边的老文献我可能也就看了一半。诚然，在5-10年前，要了解一个领域最好的方法可能就是啃上个十来篇领域牛人的综述。然而，如果你现在问我如何进入一个新的领域，我的回答可能是：“不如先去和AI聊聊？”
Perplexity是一个整合了ChatGPT并可以给出信息来源的搜索引擎。这无疑对科研人员来说是一个绝妙的工具。回想一下，你为了在论文中插入引用文献花了多少时间？当然，这只是其中一个小用途。“XXX是什么”、“XXX和什么疾病有关”、“XXX敲除会有什么表型”这些问题Perplexity都可以为你解答，并给出相应的参考文献。作为一个成熟的研究人员，Perplexity也可以成为你头脑风暴，思考课题方向和可行性的伙伴。
（参考出处可能是文献，也可能是个网站文章，要确定内容的准确性，还是点进参考看一眼的好。）
2. 知识地图：Open knowledge maps
对于一个领域新人来说，你可能并不知道这个领域的人们都在研究些什么。如果要去检索的话，什么才是你的关键词。这时候，知识地图就派上用场了。
Open Knowledge Maps是一个根据关键词汇总文献关联性的一个网站。当你丢进一个研究方向，网站会根据其找到100篇相关文献，并根据关键词进行分类。这样，你就可以大概知道这个领域多数文章都在研究什么方向了。
3. 论文数据库
人工智能再厉害也无法取代你的思考。如果真的可以的话，那可能也不需要我们了。工具可以帮助我们更快地了解这个领域，有效地找到有价值的文章，省下的时间和经历就要回归原始论文和一手实验数据了。
下边的数据库可能大多数人都了解了，分享一点点使用心得。
a) Web of Science
Web of Science是我最为常用的数据库了。与PubMed相比，它最大的优势是可以根据引用量排序。通常来说，我喜欢用WoS搜索最新或者引用最多的文章。如果你不知道这个领域该读些什么文献的话，不如从5年内引用最多的文献读起。此外，WoS的检索和筛选也更为简单一些，这也是我喜欢用它的一个原因。
不过，WoS最头疼的地方在于它是收费的。所以，对于没有数据库资源的人或者地方来说，WoS是用不了的。另一方面，WoS收录会比PubMed慢一些。如果你想找更多文献，记得把核心合集改成所有数据库。
b) PubMed
PubMed在科研人中的地位不用赘述。它的公益性和免费使得我们可以在任何有网络的地方检索文献。此外，PubMed也应该是常用数据库中收录最全的数据库了。如果你想追溯一个概念是怎么被提出的，或是一个蛋白是怎么被发现的，PubMed应该是最好的选择了。
4. 关联文献检索：Connected Papers
当你找到了一篇领域内十分重要的文献，接下来该读些什么呢？如果在以前，我可能会在WoS上找找谁引用了它，它又引用了谁，挑几篇引用量高的文献接着看。
有了Connected Papers就省了事了。输入一篇文章，它会根据文章的关联度和发表时间生成一张网络图。它将帮助你更快的找到下一篇重要的文献。
5. 文献追踪：
a) stork文献鸟
如何追踪你感兴趣的领域和人发了哪些新研究呢？RSS的时代可能已经过去，社交媒体的新闻刷起来太累。
试试文献鸟Stork吧，输入邮箱和关键词/人名，一旦有了新论文，就会推送到你的邮箱。文献鸟就像一个闹铃，有时候确实有点烦人。最近我已经把推送频率改成一周一次了。
b) 研究者社区：ResearchGate
都是混科研的，谁还没几个偶像/竞争对手呢？那就在ResearchGate关注他们吧，看看他们H指数，看看他们又公布了什么预印本。你也可以在RG上联系作者要论文全文，如果实验做不出来也可以发帖请教，总会有好心人分享建议的。
c) 优秀论文推荐：F1000
另一个找到好文章的方法就是看看大牛们都推荐什么文章，这里就像是一个科研圈的大牛点评，各个领域内的专家会对新的研究论文评星并且写几句简短的评语。根据这些评分，你也可以轻松找到近期发表的有趣的或者重要的文章。
不幸的是，这个网站也是收费的，非会员只能在有限时间或者查看有限内容。希望我们的图书馆也买了会员吧。
6. 图片检索文章：Open i
不知道你有没有过，需要去搜搜自己的对照实验靠不靠谱，别人做出来的数值到底高了还是低了。这种时候再去一篇一篇根据关键词搜文献真是太累了。
直到我发现了不知道哪个神仙做出来的这个Open i网站，可以直接检索文献图片。用用吧，用用你就知道多好用了。
7. 文献互助平台：科研通
不论你的数据库有多全，总有你找不到的论文。来科研通发个帖吧，会有世界各地的网友来帮你。发布文献/书籍求助需要平台积分，积分可以通过签到、帮助别人下载文献或者电子书或者给平台捐款获得。感觉小木虫又活了过来呵~
8. 中科院学位论文检索系统：
最后一个是中科院图书馆的学位论文资源。研究论文的实验方法可能很简单，但是你总能在一篇好的博士论文中找到详尽的实验方法、完善的背景介绍和深入的讨论。字里行间都流露着这位师兄/姐数年的心血结晶。
这个数据库的问题在于权限非常严苛。例如“学位论文文摘和目录面向订购用户开放；学位论文前16页服务面向中科院各单位开放；学位论文全文服务面向论文所属培养单位开放”。但是你总可以通过“文献传递”，通过图书馆索要全文。
写在后边的一些想法：
近些年，我学到了一个新词，叫做“信息茧房”。我想在科研阅读上也会遇到同样的问题。一方面，科研论文浩如烟海，一个人这辈子也不可能读完所有论文；另一方面，如果我们只关注自己的一片小天地，不免视野日渐狭隘。我想创意的很大一部分来自于学科的互鉴以及知识的互通。而现在电子数据库形成的这种“检索-阅读”的方式亦十分不利于视野的扩宽。一种解决办法是去翻一本实在的杂志，有封面，有目录，有简讯，有长文，你会瞥到其他领域也让你感到有趣的研究。但是，现在每本杂志一期的体量总是让人望而生畏，加之又有哪些图书馆会订阅每期纸质杂志供师生借阅呢。我目前还没有更好的方法，如果大家有更好的方法也欢迎留言交流。
Francis He
2023.02.19