MedReading

MedReading是一款专为科研人员设计的文献检索和分析工具，它以中文界面的形式革新了传统的PubMed检索体验。该平台自2010年起同步PubMed的大量文献数据，提供包括超过1500万篇文献的检索服务，并且每天更新数千篇新文献。

MedReading的核心特点：

• 完全汉化的界面：标题、摘要等信息经过人工校对，确保语言习惯符合中文使用者，极大提升了非英语母语研究者的阅读效率。

• 高速检索能力：即便拥有庞大的文献库，MedReading仍能实现1-1.5秒内的快速检索，几乎无需等待加载。

• 丰富的文献分析工具：用户可以利用二次检索、影响因子区间筛选、文献类型、发表年份等多功能进行深入分析，支持按影响因子、相关度、发表时间排序，便于发现趋势和热点。

• 作者和机构分析：提供详细作者贡献分析，如李兰娟院士在“人工肝”领域的突出地位，以及合作网络图谱，帮助识别领域内的关键人物和团队。

• 文献分类与期刊分析：帮助用户了解不同文献类型在特定期刊的发表情况，以及期刊的影响因子趋势，如“空间转录组”相关文章的高影响因子期刊。

• AI文献机器人：对于难以获取全文的文献，MedReading提供三级下载规则，成功率高达90%以上，紧急情况下可求助社区获取剩余文献。

• 文献引用与便捷阅读：支持一键导入Endnote，链接Readeasy平台，优化文献阅读体验。

• 投稿风险与学术诚信提示：提供期刊投稿风险评估，包括黑名单信息和学术不端预警，保护作者的投稿安全。

• SelfCheck警告：在查看文献时，会提示潜在的学术诚信问题，如撤稿风险、PubPeer和Ficheck上的曝光记录。

如何在 MedReading 上进行多样化的文献分析？

1.输入关键词检索：首先，在搜索框中输入您感兴趣的中文或英文关键词，比如“人工肝”或特定的科学术语。

2.界面汉化浏览：系统会返回汉化的搜索结果，包括标题、摘要等，便于理解。

3.高级检索与筛选：

• 利用左侧的导航栏进行二次检索，细化您的搜索条件。

• 通过影响因子区间来筛选文献，找到高影响力的论文。

• 分析文献类型，如论著、综述、临床试验等，针对特定研究需求。

• 按年度分布查看文献趋势，了解某个领域随时间的发展。

• 选择特定期刊，分析该期刊在特定主题上的发表情况。

• 查看作者和机构，识别领域内的权威研究团队。

• 分析文献的国家来源，了解国际研究分布。

4.排序与分析：

• 按照影响因子、相关度或发表时间排序，快速定位最相关的文献。

• 使用文献类型筛选，比如专注于临床试验或meta分析，以获取特定类型的研究成果。

5.期刊分析：

• 通过期刊分析，了解目标期刊的发文趋势，预测影响因子变化，辅助投稿决策。

6.领域专家识别：

• 输入关键词后，可以发现该领域的领军人物，如在“人工肝”领域中的李兰娟院士，以及她的合作网络。

7.文献聚类与趋势分析：

• 结合关键词、年份、期刊等信息，进行文献聚类，识别研究热点和趋势。

• 对于热门话题，如“空间转录组”，分析其发表分数的变化，预测未来方向。

8.利用AI文献机器人：

• 对于需要全文的文献，通过AI机器人尝试获取，包括OA资源、Sci-Hub等途径，提高全文获取效率。

总的来说，MedReading是一个集文献搜索、分析、全文获取及阅读辅助于一体的综合平台，旨在简化科研人员的文献工作流程，提升研究效率。