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怎样回复审稿人,让你的SCI快速accept?

文章返修是离文章接收的最后一公里。在生信类文章返修时,除了掌握必备的生信背景知识和数据分析经验,熟悉一定的返修原则和技巧,可以大大增加文章录用的概率。




返修三原则


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 首先,最重要的是:认真,认真,认真!有理有据。认真的态度是我们返修必备的前提,在文章有返修意见的时候,我们可以小小开心一下,但绝对不能掉以轻心,只有拿出十二分认真的态度出来,才有机会让我们的返修让审稿人满意并且最终使文章接收;

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其次是回审稿信的时候言语的语气一定要诚恳谦和。注意礼貌用语,尤其不要因为审稿人一些问题觉得对方不专业就直接态度很差地回复审稿人,要记住,我们的唯一目的就是使文章成功发表;

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 最后是意见归类,采用先易后难的顺序。

这里给大家把审稿意见做了一个简单的归类,分别是:


第I类 简单的意见


这种意见需要我们积极回应后接受建议并修改,也就是这类审稿意见的内容是必须改;


第II类 复杂的意见


积极回应后接受建议并尽量修改,这一类意见我们尽量改,但如果实在困难,可以进行相应的说明,说明无法完成审稿意见内容的原因;


第III类 特别困难、跟全文意义相悖或者“非专业性”的意见


这种意见我们积极正面回应后进行相应的解释并举证,也就是即使我们不改,也要有理有据地论证我们地正确性和合理性之后有理有据地不改。




返修格式技巧


1、返修回复的时候,要提交给编辑有修改痕迹的文档还是没有修改痕迹的文档呢?

其实可以直接提交两份文档,其中一份保留修稿痕迹,另一份为修改后的终稿,这样编辑一眼就能看出我们进行了哪些修改,方便其在后续进行相应的排版,而且也能体现出我们修稿的工作量和认真的态度;

2、在审稿人答复信中加上论文修改部分内容

如:page11,line9(修稿内容),这样审稿人就不需要回去看你的原文,只需要知道你针对他的问题做了哪些修改然后直接判断修改的结果是否满意是否要建议杂志接收文章了。




返修意见分类及回复


接下来我们结合具体例子来看看不同分类的返修意见有哪些。

第I类:“必完成型”

1)标点符号问题或正文结果与图片结果不符合等笔误问题,这一种我们只需要在自己的文章中核实后进行改正即可;

2)稿件语法不地道,语法问题较多:毕竟我们的母语不是英语,所以出现这种情况也正常,这时候我们需要查看杂志指南或邮件询问编辑有无指定的润色公司,然后进行润色后在二次投稿的时候提供相应的润色证明;

3)文章整体统计方法存疑,需要提供统计审查证明:这种一般是文章使用了一些比较少见的统计方法或者审稿人认为文章用的统计方法有争议,所以我们需要寻找具有能够出具统计审查证明的统计教研室出具相关证明

4)部分数据挖掘统计方法存疑,如小样本分析是用fisher检验还是用cox检验的问题:那我们可以寻找具有说服力的书籍或论文进行举证,告诉编辑我们用的统计方法有权威认证,是合理且正确的方法,或者查找差不多样本量且用了同样方法的论文进行举证,在回复审稿人的回信中附上相应的文章引用或者PMID码,做到有理有据;当然,如果统计方法确实有问题,那就要换成审稿人提出的统计方法进行分析了。

5)补充作者贡献:这一条一般是由编辑提出的内容,相对简单,只要查看杂志投稿声明或者已发表在该杂志的文章,按照格式补充作者贡献内容,但是注意,每位作者都须有文章相关贡献。

第II类:“尽量完成型”

1)文章来源于不同数据集,如何保证不存在批间差:这时候可以补充使用R语言中的sva包或其他相应的工具去除数据之间的批间差,并使用PCA图片呈现去除批间差后的结果,同时补上相应图片。

2)文章使用了UALCAN数据库进行分析,单个网站存在偏倚,需要使用其他工具进行互相验证:这个就很好解决了,可以补充使用GEPIA或者UCSC网站进行分析,同时补上相应分析结果,并与UALCAN结果进行对比验证

3)文章缺乏验证数据集,其中 GSExxx 和 GSSExxx 等都符合要求:这个比较复杂,首先我们要查看审稿人提供的GSE是否符合要求;其次再重新检索是否还有其他符合要求的GSE;最后用GSE数据集去验证文章结果,一样也要补上相应结果;

4)要求各种补充分析,比如:分子分型、GSEA、多因素分析等,这种意见呢首先就要查看返修时间及自身能力,评估是否能在规定时间内做完相关分析内容,如果自己无法完成,则返修中说明无法完成的原因,如果可以完成但是时间不够,可以跟编辑说明情况并要求多给一点修稿时间;然后根据要求补充相应分析结果即可;

5)加深文章深度类的意见,这种比较繁琐,如:与免疫浸润之间的关系、与相关突变基因之间的关系,那我们也有相应解决措施,首先判断审稿意见要求添加的这部分内容与文章主题是否相符;其次检索相应数据看是否适合进行相关分析;最后进行分析并查看结果是否阳性,需要注意的是,如果结果是阳性,则在正文相应位置进行相应补充,但即使结果是阴性,也需在审稿人回复信中补充相应阴性结果,体现我们已经认真修稿而不是忽略了该意见。

第III类:“解释型”

上面两类其实对我们来说还是比较友好,因为合情合理而且也能够补充相关修改就能完成,第III类就棘手多了,我们暂且称其为“解释型”,意思是只能进行相应解释,说明我们无法按照审稿意见进行相应的修改,但是如何解释也是有技巧的,答得好能够让审稿人身心愉悦并且接收你的解释并建议杂志接收你的文章,如果回答得不好,那就对不起了,只能是之前白干,重头再来。鉴于“解释型”意见过于棘手,这里我们给大家总结了一条公式并给出了相应的实例,我们一起看看。

公式为:感谢+承认其审稿意见的指导性及正确性+目前完成该意见的局限性+但是我们采取了什么相应的措施补充到文章中。

其中,补充措施不一定为具体分析结果,也可以是引用已发表的文献进行说明,大家先记住这个公式,接下来我们来看两个实例看看应该如何回复审稿人的意见。

1)首先第一种情况,即审稿人意见与文章内容不相符或审稿意见不对,这种情况是有可能出现的,比如我是临床医学专业,但是就接到过审稿人问我愿不愿意审一篇植物方面的文章,当时我也是很尴尬,但是没办法,现状审稿人稀缺,能找到审稿人就很不错了,还要求同专业同方向,那确实为难编辑了,我们来看下下面这个审稿意见:

文章使用TCGA数据库进行基因组学分析,但是能否从蛋白组学层面进行相应的分析以增强文章结果的可行性。这个怎么办呢?文章目的就只是从基因组学层面分析,从蛋白组学层面分析是属于另一个文章的范畴了。

别急,按照我们的公式,回复内容可以这样写:

第一句话的感谢 加上 承认其审稿意见的指导性及正确性 加上 由于TCGA数据库缺乏相应的蛋白组学数据,所以xxx 加上 我们认为本文主要从基因组学角度进行阐述研究发现,这样的文章有xxx(引用1),xxx(引用2) 加上  此外,我们发现CPTAC数据库有蛋白组学数据,我们使用xxx对其进行分析并呈现在我们的修稿回复中,结果为xxx。这样回复审稿人,既进行了解释,说明了我们原文分析的准确性及合理性,又充分肯定了其审稿的能力,同时解释了客观条件的不足,以及体现了我们已经尽力按照他的要求进行修稿的诚意,既进行了相应解释,又让他感觉自己受到了尊重,体现了审稿人的价值并完成了他的任务,这样的回答,一般审稿人都会满意并且同意我们的修改同时建议杂志接收我们的文章,大家get到精髓了吗?

2)解释型的审稿意见还有一种情况,我们一起再来看看,当审稿人意见难度太大,我们无法在规定时间内完成或完成需要对整篇文章进行修改时,我们就只能进行解释了。

来看看这个例子。

审稿意见是:文章应添加免疫浸润内容,具体为使用R语言中的CIBERSORT包计算HCC中肿瘤细胞含量,再计算免疫浸润细胞与PD1之间的关系。这个审稿意见对于R语言玩的很6的学员来说可能没有什么,但是如果是不会生信,只看了咱们生信体系课上篇的同学,是不是很绝望?不会啊!那咋回复好呢?你可以这样回复:

首先第一句话是感谢 加上 承认其审稿意见的指导性及正确性 加上 不幸的是,R语言的CIBERSORT包难度较大,我们无法在1个月内完成相应分析 加上 但是,文献xxx和文献xxx(这里xxx领域高分文章)认为,PD1主要与CD8+T细胞关系最密切,而我们发现TIMER网站可以做到和CIBERSORT类似的分析 加上 TIMER为xxx(这里xxx为简单介绍TIMER数据库) 加上 我们利用TIMER网站计算HCC肿瘤中的6种免疫细胞含量,其中包含CD8+T细胞,并计算其与PD1之间的相关性,结果为xxx

这样一套回复,既完成了审稿人的要求,又避免自己再花费大量时间去学习代码的内容。需要再次强调,在审稿意见回复的时候,尽量不要和审稿人争吵argue,我们尽量去解释我们无法完成的原因,用诚恳探讨的态度去跟审稿人和编辑沟通,同时不必把审稿人想的那么可怕,要相信,总有一天,你自己也会成为审稿人。




返修实例


最后给大家再展示几个审稿意见实例,大家看看如果是你自己该怎么回答。

1)第一个:Please summarize the main findings of the study.

这个意见是非常友好了吧,按归类应该是I类意见,所以只要概括文章主要发现及意义,并指出在文章哪个位置提及或进行了补充即可。

2)接着看下一个:Many other genes affect the prognosis of liver cancer patients besides CBX2. Why not conducted the multiple stepwise Cox regression analysis to elucidate the significance of CBX2?

这个是让我们补充多因素cox的内容,相对复杂,按我们的分类属于II类,回复的话,需要先找到肝癌其他预后基因,再进行多因素分析,还可加做cox模型体现修稿诚意,模型构建的话根据大家能力选择是否要构建即可;

3)最后一个:The authors identified DEGs based on GEO datasets, however, they performed correlation analysis and prognosis analysis based on TCGA. Why not identified DEGs based on TCGA since the TCGA database contain associated clinical data, and the results could be more reliable.

这个意见如果要修改需要对文章整体设计以及分析过程全盘推翻,且新结果不一定与目前结果相同,按照分类属于第三类,因此可以进行解释并检索2-3篇用了同样方法的文章进行佐证,用我们前面给的公式模板进行套用并回复就好啦。


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