l**********1
发帖数: 5204 | 1 有师爷的 Stanislas Leibler在那里
师叔/伯的Uri Alon 在魏茨曼和哈佛两头站PI位 ps: Harvard is visiting PI.
and
Uri Alon and Naama Barkai both were his PD 15Y ago.
下边的师孙/孙女不成rising star 的天牛 不是得了癌症或其它致命的疾病中途弃权的
就是白犹里的white trash了吧? lol
Please refer:
Mechanisms of noise resistance in genetic oscillatiors
JM. Vilar, HY. Kueh, N. Barkai and S. Leibler
PNAS, 99, 5988-5992 (2002) | PDF
· Robust amplification in adaptive signal transduction networks
N. Barkai, U. Alon and S. Leibler
C.R. Acad. Sci. Ser. IV 2... 阅读全帖 |
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s*******b
发帖数: 8 | 2 常规的就这两种：
1）disorder structure factor S(q)
fit to Leibler's RPA expression
2）order-disorder transition temperature for symmetric diblock with varying
chain lengths
use \chi_{ODT} N = 10.5 of Leibler's result
两条都参见你前前面帖子问过的 Leibler 的经典文献。实验方面参考 Bates（
Minnesota）和 Balsara
（Berkeley）的相关文献。
评论：没有任何一种测量方法是可靠的。但我更推荐第一种（ODT 对涨落更敏感）。
原因：（1）这两个办法都基于平均场理论，而对有限长链，涨落效应非常大，并且尚
无自恰的理论修正；Helfand
－Fredrickson 的理论有意思，但忽略了重要的因素，不可过于依赖；（2）按照现有
的理论得到chi 的数值对嵌段
共聚物体系和同聚物体系非常不一致，概念上是个漏洞，还没有解释。大家一直在用，
只是因为容 |
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z***a
发帖数: 6 | 3 Math/Systems/Synthetic Biology 人物榜
突然心血来潮也想写几句，文采没有云彩老兄好，大家凑合着看吧。
说起进入Math/Systems/Synthetic Biology这个领域， 我是从学习nonlinear
dynamics开始的。用的书是Steve Strogatz那本经典的Nonlinear dynamics and chaos
.这本书深入浅出，已经慢慢开始成为生物背景的同学学习应用微分方程的标准参考书
了。但是Steve Strogatz 的研究重点还是在应用数学上，但是2005年波士顿ICSB2005
年会依然请他做了一个演讲。
提到他，就要提到他的导师，Arthur Winfree，此人我觉得算得上当代math biology
的开山鼻祖了。Steve Strogatz ICSB2005 的演讲也就是作为对Arthur Winfree 的一
个致敬了 （全部内容都是Arthur Winfree 的研究，没有Steve Strogatz 自己的研究
。Arthur Winfree 2002 年去世的）。
为此，John Tyson & Leo... 阅读全帖 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 4 温故
HTTPS://appext.rockefeller.edu/calendar/events/main/eventsByDate?date=
20120511
而知新
HTTTPS://appext.rockefeller.edu/calendar/events/main/eventsByCategory?cat=2
plus Rockefeller Univ Twitter:
//twitter.com/#!/rockefelleruniv
or
Princeton IAS Twitter link:
//twitter.com/#!/the_IAS
shown recent events message.
from
//www.ias.edu/people/noted-figures
and Stanislas Leibler lab links:
Now
//www.ias.edu/people/faculty-and-emeriti/leibler
former:
//www.rockefeller.edu/research/faculty/abstract.p... 阅读全帖 |
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x****6
发帖数: 4339 | 5 握爪！
现在有一批物理学家开始严肃的思考一些生物学的本质问题，包括进化，他们的工作很
有启发性。我很有幸的跟他们中的一些有过深入的接触，受益匪浅：包括stan leibler
, william bialek, nigel goldenfeld, sander tans,robert austin, thierry
emonent。
您要是有兴趣，我们可以开个讨论小组。现在找到对生物感谢兴趣，又对物理思维有所
了解的人太少了。 |
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x****6
发帖数: 4339 | 6 他的博后导师stan leibler是我的偶像，对我自己的学术思考有巨大影响。可以说开创
了计量生物学的好几个方向：合成生物学，量化生物行为，基因网络的鲁棒性等等。可
以说是一个思想家，他的具体工作背后，都带有一个物理学家对生命的洞见。
至于elowitz，从stan那里拿了一个方向，然后深入研究进去，利用各种技术手段spin
，不过conceptually,做来做去就那么点东西。可以用 质量高端而原创不足 来总结。
特别的，都是做基因回路的动态性质，他同门师兄uri alan就比他做得好。 |
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x****6
发帖数: 4339 | 7 巧了，我也认识一群研究细菌的物理学家,比如terry hwa，stan leibler,
你是研究细菌哪个方面的? |
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d********m
发帖数: 3662 | 8 Stan Leibler你在洛克菲勒的时候见过吗？或是当时他还在普林？ |
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x****6
发帖数: 4339 | 9 你说的很好，在跟几个研究生物的物理学家聊过以后，我得出的结论是：生物学的“黎
曼几何”还没有被发明。那么要很有效的描述和分析生命现象，目前几乎不可能。就算
可能，也只有少数几个牛人（william bialek, stan leibler）能够在少数几个极其特
殊的系统里实现。
之后，我就决定改做开发工具，去测量生命现象，而不是试图去把它抽象理论化。
在大自然前，该humble就要humble。 |
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x****6
发帖数: 4339 | 10 这些人只是应用，没看到有创新。
倒是stan leibler早期为了解释基因网络的撸棒性提出的简单数学模型，我认为和上面
讲的电神经模型一样，属于理论原创。
后来由他的博后uri alon系统的展开了。 |
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x****6
发帖数: 4339 | 11 握爪，leibler和elowitz的nature实在是太经典。
不过了解他们的出身，也就不奇怪了。统计物理科班训练出身的，看待生命系统跟生物
学家的纯描述性和唯象层面的眼光是截然不同的
我自己的工作就受到eibler的影响：工欲善其事，必先利其器。
就是找到/开发一个合适的工具对感兴趣的现象进行精确而系统的测量，然后才能获得
深刻的见解。工具和测量特别重要。 |
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x****6
发帖数: 4339 | 12 我是搞纯生物的，不懂物理；但是我跟很多从物理转生物的教授们接触过，包括最顶尖
的stan leibler and william bialek等。感觉如果对学术有兴趣的话，从物理转生物
前途很大。现在有个松散的领域，叫做计量生物学，quantitative biology，范围比传
统的生物物理要广一些，除了结构生物学、生物力学等传统分支以外，目前更流行一点
是的系统生物学：研究细胞内基因网络的动态过程，比如干细胞分化背后的分子机制现
在已经开始可以用一组微分方程来描述了。
更前沿一些的，self organized criticality应用到复杂的生物过程，比如一群鸟、鱼
或神经细胞的collective behavior。 如果统计力学基础好的话，这是一个非常好的方
向。SOC概念的提出者之一的物理学家汤超，现在也在做系统生物学（北大计量生物学
中心）。
还有进化和生态学，也可做得非常定量，王子屯的robert austin就是用微流控来研究
微生物和癌细胞对抗生素/药物抗性产生的过程。
UCSD的Terry Hwa做细菌的生长速度的生理学机制，也做得非常定量了。
我一个朋友还是... 阅读全帖 |
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x****6
发帖数: 4339 | 13 我承认搞纯生物因为没有物理的结构性思维训练，对什么是基本问题都搞不清楚。这是
生物的主流。
生物里一直有两个平行的传统：naturalist和physicist传统。前面一种是主流的，从
亚里士多德算起；后面一种可以追溯到薛定谔。后来的物理炸药奖得住Manfred Eigen
研究生命起源等，一直有物理学家研究基本的生物问题，但是一直都是屈指可数。但是
最近10年，系统生物学的诞生加上一系列的技术上的进展，越来越的物理学家来研究生
物问题，一系列“基本问题”都开始被研究。比如Stan leibler对基因网络robustness
的研究，william bialek对基因表达的信息论研究。 而且生物里的分支 进化生物学，
一直以来都是基于数学推导的，研究的也是基本的种群的的动态过程。
以上这些工作完全不同于大家经常所说的“刷试管、杀老鼠”，和你们做的物理工作更
加接近。当然，精确性要差一些。
生物里，定量的成分越来越多，问基本问题的人也越来越多。这是趋势。
所以简单的说 生物学家对基本问题不感兴趣 现在已经不合适了。 |
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g****g
发帖数: 1828 | 14 In probability theory, the normal (or Gaussian) distribution, is a
continuous probability distribution that is often used as a first
approximation to describe real-valued random variables that tend to cluster
around a single mean value. The graph of the associated probability density
function is “bell”-shaped, and is known as the Gaussian function or bell
curve:[nb 1]
f(x) = \tfrac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}\; e^{ -\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}
},
where parameter μ is the mean (location of the pe... 阅读全帖 |
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d*******3
发帖数: 8598 | 15 【 以下文字转载自 Faculty 讨论区 】
发信人: xiao86 (xiao86), 信区: Faculty
标 题: Re: 量子计算机学术前景怎么样？ (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Aug 5 02:23:31 2015, 美东)
我承认搞纯生物因为没有物理的结构性思维训练，对什么是基本问题都搞不清楚。这是
生物的主流。
生物里一直有两个平行的传统：naturalist和physicist传统。前面一种是主流的，从
亚里士多德算起；后面一种可以追溯到薛定谔。后来的物理炸药奖得住Manfred Eigen
研究生命起源等，一直有物理学家研究基本的生物问题，但是一直都是屈指可数。但是
最近10年，系统生物学的诞生加上一系列的技术上的进展，越来越的物理学家来研究生
物问题，一系列“基本问题”都开始被研究。比如Stan leibler对基因网络robustness
的研究，william bialek对基因表达的信息论研究。 而且生物里的分支 进化生物学，
一直以来都是基于数学推导的，研究的也是基本的种群的的动态过程。
以上这些工作完全不同于大家经常所说的“刷... 阅读全帖 |
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N**D
发帖数: 10322 | 17 相对熵？
why do you want to translate it? |
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a***n
发帖数: 404 | 18 查出来了，好像就是相对熵，谢谢~~
找本中文版的《信息论》，看起来容易点啊。快一点啊。反正这些也是经典的，老点的
不要紧的。 赫赫。 |
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b*********d
发帖数: 139 | 20 挂我第二作者我就讲！
kidding!
自己看看WIKI吧，应该是可以。而且很符合。
Kullback–Leibler divergence有叫information gain，非对称的function,真好用于
你的情况。
InfoGain(New|Old). |
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n******7
发帖数: 12463 | 21 谢谢Princeton PhD
不懂的太多，顺便学习了一下Kullback–Leibler divergence的公式
这个结果正式我想要的
我实际是要求 p>=0.95,然后用training sample 评估k的大小
k的值是某个关键variable a的函数
有这个结果我就可以plot information gain vs a了
这种策略如果没有一个标准名字，我就自己起一个吧，哈哈 |
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l*******k
发帖数: 361 | 23 做生物的变态太多了，与其说那些恶心的，还不如多说说那些nice学术又做的好的,对
手底下的人很support的。正如这个List的那些Nobel Laureate证明的，聪明的人做科研，是不需要对手底下的人那么残酷剥削的 （not true for all )。正因为这些人的存在，让我们这些投身科学的人相信，有一些聪明善良的人在用自己的头脑挑战人类智慧的极限。 也希望那些有志于科研的同学，像这些前辈们学习，在自己成为PI以后，对人宽容大度一些。
我知道的一些
Thomas Cech, Nobel Laureate，据跟他接触过的同学讲，人超级nice,高山仰止
CSHL
Adrian Krainer
Micheal Wiggler( very supportive to students and postdocs, a little bit proud)
Noria Hernadez, used to be in CSHL/HHMI
Tony Zador
David Spector
David Jackson
Josh Z.Huang
Jerry Workman, Stowers
Ro... 阅读全帖 |
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c********r
发帖数: 1125 | 24
agree
说实话weizmann得生物真的不错。尤其系统生物学，绝对世界顶尖水平。
年轻pi的特点是清一色以色列教育（含phd)，北美大牛实验室，做完博后几乎100％回
国。
随便列几个年轻人：
naama barkai: 系统生物学,leibler实验室出身，cns已经10篇以上。
Maya Schuldiner， weissman 实验室博后，2cell +1 science
yaqub Hanna： Jaeninsch 实验室博后,cns 4篇以上，子刊无数。。。
中牛以上级别得：
moshe oren:做肿瘤得应该都听过这个名字吧？
uri aron：做系统生物学没有不知道他得吧？
这只是weizmann两个系里面得pi而已（加起来不到30个老板） |
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i****g
发帖数: 3896 | 25 http://loyalyang.blog.163.com/blog/static/164764085201110240388
系统生物学大牛们
2011-11-24 12:38:08| 分类： 默认分类 |字号 订阅
这个推荐给以后想做系统生物学的同学，大概是我这两年半的时间里，看过的一些文章
的通讯作者。因为系统生物学本身暂时没有一个特别固定的研究套路，但是会有几个比
较有前途的方向，list里面的这些人大都是系统生物学领域里提出过很多新方法和新想
法的人，当然系统生物学并不是一个新的学科，只是系统生物学这个名词出现于1999年
左右，因为目前深入到分子水平以后，生物系统的复杂性超出人们的想象。所以目前我
们所说的系统生物学只是处于起始阶段，有很多人提出了很多种观点和研究方法，也有
很多人风光一时，但是后来又被时代的马车抛弃了。
鉴于我水平有限，这个只是介绍一下我知道的一些实验室，大部分是通过读文章了解的
，所以应该也比较有限，也许会涉及到一些Synthetic Biology的，不会太多。
Leroy Hood@ISB
此人就是第一个系统生物学研究所的所长，现在貌似做董事去了... 阅读全帖 |
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p*****m
发帖数: 7030 | 26 Erik同学似乎不care biology,人家摆弄DNA更多是玩的，有点物理学家算分形那个意思
。计算和生物有关也是基于动力学方向的考虑，和DNA本身的生物功能似乎没啥关系。
至少我是没看到啥关系
Leibler门下人家好歹还是做生物的 呵呵
我一点门外汉的看法 |
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H*******i
发帖数: 196 | 27 他的Construction of a genetic toggle switch in Escherichia coli和Leibler的A
synthetic oscillatory network of transcriptional regulators是这个领域的开端
啊，而且这两年他比后者活跃。
如果进入这个领域，他那是最好的几个选择了。
另外对合成生物学系统生物学啥的有点了解，哪怕微生物领域的都不会问这个吧。。 |
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E******g
发帖数: 170 | 28 Rama Ranganathan的SCA方法算不算遗传/进化方向的？
单个氨基酸是如何改变蛋白功能的？
蛋白进化的单位是什么？
进化也是一个动力学过程吗？
为什么会有共进化？
别构调节是共进化的结果吗？
Halabi, N.*, Rivoire, O.*, S. Leibler, and R. Ranganathan. Protein Sectors:
Evolutionary Units of Three-Dimensional Structure. (2009) Cell, 138: 774-786
K.A. Reynolds, R.N. McLaughlin. R. Ranganathan. Hotspots for Allosteric
Regulation on Protein Surfaces. (2011) Cell, 147: 1564-1575
R.N. McLaughlin, F.J. Poelwijk, A. Raman, W.S. Gosal, and R. Ranganathan.
The Spatial Architecture of Protein F... 阅读全帖 |
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E******g
发帖数: 170 | 29 Rama Ranganathan的SCA方法算不算遗传/进化方向的？
单个氨基酸是如何改变蛋白功能的？
蛋白进化的单位是什么？
进化也是一个动力学过程吗？
为什么会有共进化？
别构调节是共进化的结果吗？
Halabi, N.*, Rivoire, O.*, S. Leibler, and R. Ranganathan. Protein Sectors:
Evolutionary Units of Three-Dimensional Structure. (2009) Cell, 138: 774-786
K.A. Reynolds, R.N. McLaughlin. R. Ranganathan. Hotspots for Allosteric
Regulation on Protein Surfaces. (2011) Cell, 147: 1564-1575
R.N. McLaughlin, F.J. Poelwijk, A. Raman, W.S. Gosal, and R. Ranganathan.
The Spatial Architecture of Protein F... 阅读全帖 |
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x****6
发帖数: 4339 | 30 在进化生物学，生物物理，系统/合成生物学，这些远离医学的基础领域里，犹太人非
常多，而且大规模的占领着学术制高点。计量生物学里的两个大牛Stan Leibler,
William Bialek就是很好的例子。 |
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x****6
发帖数: 4339 | 31 这里应该并没有人要攻击这个学科，但是我发现这个版上，大家的眼界基本局限于生化
，细胞生物学和结构生物学。可能是这三个分支接纳了绝大多数华人生物从业人员的缘
故。
对于施一公，个人觉得绝对是个一流的结构生物学家。这已经是了不起的成就了。但是
要谈到超一流的科学家，（提到这个词我通常想到的是杨振宁），可以走向公众舆论前
台、对国民进行教育引导、对国家科学战略提供建议的那种。他欠缺火候。之前的帖子
我也说过，他的工作不成系统，属于哪里热去哪里放散炮类型的，科学思想浅薄了一些
。这个比喻也许不恰当，但是我确实是这么认为的，他是工匠型而不是思想家型的。
对于结构生物学这个学科，它的意义就不容我这个外行去班门弄斧了。但是也正是作为
外行，我们也许更能够看到它的外延。它为我们理解生物过程的分子机制提供直接的线
索和直觉以外，也许还能在某些情况下辅助设计药物，但是据我所知还是很有限的。更
不用谈什么预测结构和功能了。蛋白质folding机制这种突破还有待取得。
我个人认为顶尖的科学家还得是思想家，在他做的具体工作后面应该隐含对自然的某种
深刻洞见。在这个方面，我认为谢晓亮比施一公做的更好。而且他以技术... 阅读全帖 |
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x****6
发帖数: 4339 | 32 你强调的是工程和技术，我强调的是科学，加起来是科技，都很重要，但是它们也是很
不一样的。
科学不care utility, 比如花了半天做实验、建模、验证，发现大肠杆菌趋化运动是对
化合物浓度的变化产生反应而不是对绝对浓度产生反应，并且更重要的是用一个非线性
的负反馈定量的解释清楚了。这对人类生产生活屁用都没有，跟我们一毛钱关系都没有
。但是它还是有重要、很有意义，因为它满足了我们的好奇心。
q-bio的大部分工作是纯理科，或者说物理，导向，qi lei这种算是小众。
这个领域的大牛如stan leibler, william bialek, terry hwa都是物理学家出生，分
别从统计物理，信息论和动态系统的角度来看待生命，给出了纯生物思路不可能达到的
对生命的见解。
是大 |
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x****6
发帖数: 4339 | 33 传统生物学以实验和现象为主导的刻板单调训练（分子，细胞，遗传，生化，发育，微
生物）不太可能帮助生物学家发现关于生命的深刻见解。
真正要追求新颖而深刻的发现，需要物理学的“结构性”思维，来寻找生命系统
idyosyncracy背后的普遍规律。
比如stan leibler发现的基因网络在功能层次上的鲁棒性；william bialek发现的果蝇
胚胎发育在分子层面的极其精简的信息论基础；华泰利深度研究的细菌生长速度和核糖
体蛋白/总蛋白比例之间的简单线性关系。
这些都深刻揭示了纷繁复杂的生命现象背后的一些抽象规律，帮助我们理解生命到底是
什么。而这些牛人都无一例外的是物理学家，尤其以搞凝聚态的为多。 |
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d********r
发帖数: 3279 | 34 stan leibler 和 bill bialek 你说的都是是哪几篇文章？想拜读一下
sciences- |
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x****6
发帖数: 4339 | 35 谢谢你及时回复，都make sense!
既然你这么热心，我也来谈谈我个人的观点和印象。
我自己的训练是生态和进化，虽然不是直接做系统生物学的，但一直很关注这个领域，
前年在苏州冷泉港会议上听过游老板的报告。
正如你说的，细胞层次的动态系统，特别是细胞周期，其实是一个老领域了，最近的技
术发展带来的实验数据极大的带动了定量化的进程。
建模有一个基本的dilemma，我想在生物里尤其是这样，那就是模型考虑越多细节离直
觉越远，越难以理解，虽然它可能在一点参数范围内能够更精确的描述这个系统。
显然，你们的工作的采取的是比较精细的描述系统，当然已经比较简化了，我见过用80
个微分方程描述细胞内cAMP的动态过程的。
另外一个方向的例子是stan leibler早期关于细菌趋化运动中的适应性的研究，他们采
取的是先通过实验观察一通，拿到一些intuition，然后提出一个简单的模型，一个负
反馈来解释。这个模型是现象学层面的，不直接涉及分子机制。而之后其他的人工作，
如John doyle，在分子层面找到支持前面模型的证据。我觉得这个工作的漂亮指出在于
对复杂的生命现象给出了相对简单、易于理解... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 36 我很同意你的意见。实际上生物学有两个基础，化学和物理。生物体是由化学为基础的
，以物理为组织原则的系统。传统的分子生物学和生物化学太关注于化学这个层次，更
关注细节。他们的贡献是发现了那些组成元件以及原件之间的生物化学联系，但是仅凭
这些还不算了解这个系统，还需要了解系统的物理学组成原则，这牵涉到系统的动力学
特性。并且，生物学是一个典型的非线性系统，他的组成原则比起许多工程系统（线性
系统）会有一些特有的难以捉摸的性质，所以对生物系统的定量研究以后或许在工程上
也会有指导意义。
我个人认为系统生物学不是拿大数据堆起来的，而应该用定量的方法去准确和简洁的了
解生物系统的物理组成原则，这样发现的才是具有美感的科学，也是能坚持的住的科学
。stan leibler树立了很好的榜样。
我们研究提出的控制模型，你如果把它放到像干细胞或者细胞衰老等等各种context下
面去，你发现它同样可以很简洁的解释那些现象，尽管我们并没有提供这些context下
面的实验数据。我个人感觉这是一个简单的但是有覆盖度的模型。
80 |
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g****r
发帖数: 35 | 37 哈哈，第一个哥们我认识。高分子方向要发所谓“好”paper 并不
容易。
他 PhD 组在他那个方向（高分子薄膜玻璃化转变）方向这些年
有很漂亮的结果，最近有两个找到好的位置，另一个在 Texas。
他博士后在法国做，也去了超牛的组，Leibler。应该还没有结束
吧，算是博士毕业就找的位置。
我都怀疑Princeton 是Graessley退休以后需要高分子这个方
的，所以最近进了两个，另一个是Yueh-Lin Loo，她自己PhD就
在Princeton化工读的，现在老板还没有退休，师徒同系，也不
多见啊。 |
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y***e
发帖数: 6082 | 38 Loo是转过去的吧，我师兄在她组
哈哈，第一个哥们我认识。高分子方向要发所谓“好”paper 并不
容易。
他 PhD 组在他那个方向（高分子薄膜玻璃化转变）方向这些年
有很漂亮的结果，最近有两个找到好的位置，另一个在 Texas。
他博士后在法国做，也去了超牛的组，Leibler。应该还没有结束
吧，算是博士毕业就找的位置。
我都怀疑Princeton 是Graessley退休以后需要高分子这个方
的，所以最近进了两个，另一个是Yueh-Lin Loo，她自己PhD就
在Princeton化工读的，现在老板还没有退休，师徒同系，也不
多见啊。 |
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c**y
发帖数: 127 | 39 瓦，原来S.leibler这个大牛早先是做软物质的大牛，
实在崇拜死他了，这个家伙。
代
，
材
征
都
、
定
的
，
凝
聚态物理的论文，除传统的固体凝聚态外，其中有一个全新的栏目--软凝聚态物质（soft
物
接
物
贝
有
等
19
委
科
合
质
力
等
科
如 |
|
c*****e
发帖数: 238 | 40 I read one paper by Fridrickson and Leibler on theory of block copolymer solution
my advisor also mentioned that Matsen Schick has done comprehensive studies on
this, but I did not bother to find them yet.
THe thing is that in the solution, there are 3 different two body interactions
thus \chi*N can not be the key factor. |
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w********h
发帖数: 12367 | 41 are you saying SSH soliton model for conducting polymers?
polymers
(in
and
are
science,
many
there
for
for
can
side
become
to
the
are
this
far
mixtures
Leibler/
given
the
this
solids |
|
w********h
发帖数: 12367 | 42 有一次一个审稿人只写了一句话的review，
结果按照那一句话修改的文章获得了great impact，
他猜审稿人是de Gennes. (---Nature Materials 2008 April)
我猜他说的文章是Macromolecules 1980
THEORY OF MICROPHASE SEPARATION IN BLOCK CO-POLYMERS |
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y***e
发帖数: 6082 | 43 我总觉得审稿人这个角色在科学界其实挺怪的，不但picky，而且怪癖
有一次一个审稿人只写了一句话的review，
结果按照那一句话修改的文章获得了great impact，
他猜审稿人是de Gennes. (---Nature Materials 2008 April)
我猜他说的文章是Macromolecules 1980
THEORY OF MICROPHASE SEPARATION IN BLOCK CO-POLYMERS |
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d********r
发帖数: 2 | 44 Did the referee introduce RPA to him? |
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c*****e
发帖数: 238 | 45 Didn't he say explicitly that the work was suggested by Professor P.G.
deGennes in the acknowledgment? |
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w********h
发帖数: 12367 | 46 you're right...
but except that one, which paper of his can be called "great impact"? grin |
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r*******e
发帖数: 83 | 48 查leibler l的大分子 应用次数很多的那篇 |
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w********h
发帖数: 12367 | 49 no, not that Frank Bates & Glenn Fredrickson's.
that's Leibler's Macromolecules paper. |
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a**e
发帖数: 168 | 50 呵呵， 牛人啊， 还没细读 Leibler 的文章， 不知道 2D block copolymer
的理论玩不完善 |
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