國自然的前期“工作基礎(chǔ)”部分，也是國自然項目判斷延續(xù)性最重要的部分。

需要注意的是，該部分有兩個關(guān)鍵點：

• 與本項目相關(guān)的研究工作積累

• 已取得的研究工作成績

那么我們就今年審閱的幾百份標書，總結(jié)出來的“工作基礎(chǔ)”問題給大家陳述一下：

（一）預實驗體量不足

這個問題最為突出，可想而知，本身作為臨床醫(yī)生，科研只是附帶做做，哪有精力跟大家一起“卷”，所以最后形成的本子中的預實驗，往往只有大量的“生信圖”和少量的柱狀圖、WB結(jié)果。

而除了精力問題導致預實驗不足以外，還有一個認知問題也很嚴重，就是申請人設(shè)計的國自然假說太簡單導致，殊不知別人的本子不僅思路“卷”、預實驗也“卷”，所以這就導致“瞎子摸象”的困局，始終摸不到國自然的“真象”，那么距離國自然中標也就十分遙遠。

為什么預實驗要足夠多？①專家挑刺時，不會以證據(jù)鏈不足秒殺你；②預實驗多可以彌補一下“文章不夠好”的短板；③預實驗多，證明你花了很多經(jīng)費，那你并不是白嫖的態(tài)度來對待國自然，專家也能看到你的努力。

有些童鞋會問：會不會因為預實驗多，專家覺得你都做完了而不予資助？

既然國自然本子包含多方面顧慮，存在各種心理維度的博弈，青椒哥在面對這個問題時，更愿意相信專家喜歡“預實驗充足”的本子。

兩害相權(quán)取其輕，永遠是國自然本子的正解。

所以預實驗應該包括3-4張組圖：

①　第一張：證明你的細胞系和動物模型，成功；

②　第二張：生信分析、分子信號軸關(guān)鍵分子和臨床問題的相關(guān)性，驗證關(guān)鍵分子在臨床樣本、細胞系和動物模型中的表達趨勢；

③　第三張：過表達或者沉默干預后，觀察細胞和動物模型的表型，檢測一下XXX通路的激活情況；

④　第四張：數(shù)據(jù)庫預測以及分子對接分析；加一個分子互作的實驗圖，證明分子機制的假說成立。

（二）圖注（legend）不詳實、預實驗圖模糊不清

字面意思，就是圖注缺失，或者描述過于粗糙，沒有介紹單圖的實驗方法和分組情況。    

而有些童鞋的預實驗圖非常模糊，圖像像素極低，這又不利于專家審閱，不美觀

（三）對照組缺失

對照組包括空白對照、陰性對照、陽性對照，但一般來講，至少要有陰性對照，空白對照可以忽略。陽性對照大部分情況不是必須的，但是藥物實驗中陽性對照卻是必須的。

而過表達和敲低這種實驗，陰性對照組一定需要，切不可省略。一般用“空白質(zhì)?！薄皊crambles”“sh-NC”“si-NC”“Mock”作為陰性對照組。

（四）內(nèi)參前后文不一致

全細胞WB內(nèi)參一般有GAPDH、β-actin、β-tubulin等，但有時候因為代表作屬于早幾年發(fā)表的，所以和現(xiàn)在預實驗之間的內(nèi)參可能會存在差異，這種都可以理解，但最好是內(nèi)參保持一致。但有時候同一批預實驗中內(nèi)參也有不一致的情況，還望前后保持一致。

（五）沒有統(tǒng)計顯著性標注

預實驗按理來講都是要做到技術(shù)性重復和生物學重復，因此每個實驗務必形成一個統(tǒng)計學分析結(jié)果，并且附帶顯著性標注“***”“ns（不具有統(tǒng)計學意義）”等。

當然如果預實驗太多，可以選擇性進行統(tǒng)計分析。

（六）WB條帶背景不均一或者分子量（kDa）沒標注

有些WB看起來比較假，因為背景不均衡，不均一，像是不同實驗條件下產(chǎn)生的，而且有時候單圖的邊緣有明顯的的切割的痕跡。

另外一個經(jīng)常出現(xiàn)的問題就是：WB結(jié)果不標注分子量。這不是一個特別規(guī)范的學術(shù)行為。

（七）分子機制的結(jié)果缺失

分子機制的證據(jù)鏈往往成本很高，畢竟CO-IP、pulldown、ChIP、熒光素酶報告實驗等的成本不低，而且往往做了也不一定有陽性結(jié)果，所以很多本子并沒有放分子機制的預實驗結(jié)果圖，這也是很多國自然本子的通病之一。解決方案就是用數(shù)據(jù)庫預測、motif預測、各種炫酷的分子對接分析來彌補了。

（八）腫瘤本子預實驗只有一株細胞系

強烈建議腫瘤類的本子，預實驗中最好使用兩株細胞系做功能實驗，并且腫瘤類的本子一定含有體內(nèi)實驗。

（九）已取得工作成績部分

已取得工作成績部分要簡明扼要，一般的格式是

• 一段話介紹一下自己的科研經(jīng)歷，可以提一下自己的大牛導師；

• 然后列出自己的代表作文章，并標注一下作者位次以及中科院分區(qū)；

• 挑2-3篇文章，把重要的實驗結(jié)論（或者文章的機制圖）放一張出來，簡單描述一下

而有些童鞋，把各種實驗圖都抖出來，羅列出10-20張小圖，光圖片的序號都排到了10幾，這樣的閱讀感受非常不好，專家讀著累，打分不會太高。