为什么科研圈里的“邪修”那么让人羡慕嫉妒恨？
说起那些科学史上出名的科研idea很多人都耳熟能详。传统的科学家往往在领域里殚精竭虑，盼着某个时刻灵光一闪。但这个过程往往是辛苦而艰难的。
但“邪修”不同，科研圈里的某些人，仿佛有用不完的灵感，只恨自己少带了几个学生，否则统统做一遍出来。
所以，这些科研灵感怎么来的？
想找到普通的科研idea，“临摹”文献就行。
别人做了斑马鱼，你可以做果蝇，别人做了A基因，你就做B基因，方法实验如出一辙，出出数据就可以拿去写文章了。
但如果你想要找到出色的idea，那就不能这么简单。这里给你讲几个“邪修”功法。
第一招，跨领域读文献
传统科研人只关注自己领域里的研究和文献，但科研圈里的”邪修“，最喜欢跨领域读文献。
找一篇你不了解的、其他领域的高水平文章（比如物理、材料、计算机）。不要试图理解所有细节，尤其是对方的研究背景，只看懂它的 “核心逻辑”和“技术方法”。
就拿我比较熟悉的生物医学领域。比如当你读了一篇计算机领域的“复杂网络”相关文献，文献里介绍了复杂网络的社区结构，关键节点寻找方法，这一切你不必明白它们的背景来由来，不必探寻背后的数学原理。你只需要思考——这个方法和逻辑，能否应用到你自己的领域？
生物医学领域，有没有什么东西符合“复杂网络”的特征？能否用这个逻辑来解决生物医学领域中的问题？于是，聪明的你一下子发现，复杂网络简直天生适配生物医学领域！
这不，一篇药物靶点网络的文章轻轻松松发表在Nature子刊上。
事实上，当今大火的生物信息学领域，很多重要的方法，开创性的工作都是这么来的：注意力机制、强化学习、大语言模型......你在计算机顶会上读到的文章和方法，也许几个月后就会出现在生物医学领域的顶刊当中。
第二招，精读文献的discussion部分
虽然众所周知，大家都会在论文的讨论部分“自爆短板和不足”，但很多人却下意识地忽略了这里面蕴含的“宝藏”信息——别人没有解决的问题，本身就是你可以做的后续工作。
如果没有科研灵感，“邪修”最喜欢的就是仔细研读一些顶刊论文的discussion，看看大咖的文章里，透露了哪些潜在的idea。解决顶刊工作留下的小尾巴，本身就具有十分重要的科学意义。
当然，这只是第一层。每一篇文章，都是一个逻辑自洽的“故事”。但很多好的idea，都是从如何“颠覆”现有的故事入手。可颠覆最难的就是，你根本跳不出作者给你描绘的这个故事。这个故事从一开始的Introduction引入，到Method，一步步走来，你的逻辑和思维都跟着作者走了，想要颠覆作者的逻辑和思维就极其困难。
而阅读discussion，是你跳出作者逻辑，重新审视这个“故事”是否完美的关键。比如这篇Nature子刊的文章提到了基于药物-靶点数据的药物组合对于疾病治疗的影响。
那么聪明的你是否会思考，药物靶点数据是否完备？或者是否有更合理的数据可以用来预测药物治疗效果？基于药物靶点数据得到的结论是否足够准确？于是，就有了某项基于“药物结构特征、基因表达特征以及药物药物相互作用特征进行双层融合，实现高精度的协同效应预测”的研究。
第三招，紧盯最新的实验\技术
说实话， 这一招有点吃资源，但第一批吃螃蟹的朋友，往往能吃到最大最肥的螃蟹。
正统的科研人做法是，学习跟进最新的实验技术，但这里有一个限定，大家往往都跟进的是本领域的仪器设备、实验技术。但“邪修”往往更激进，他们可能愿意尝试那些没有应用在自身领域的技术或者设备方法。
比如最早应用在癌症基因检测的数字PCR技术，在医学研究领域早就大放异彩。那么，你是否会思考，这个技术是不是能用在我的研究领域当中？既然可以测人，那么测一测细菌和微生物也没有问题。那除了做分子诊断，是不是也能做畜牧、养殖当中的病原体快检？
前几天我跟一个做水产的教授聊天，他就感慨，现在水产口做的好的研究者，往往都是做人类疾病起家的，把在医药领域成熟的技术方法，下放到鱼虾贝类当中，立马取得一系列不错的标志性成果。
至于这些拿着新技术出文章的科研“邪修”，也早因为第一波吃到技术的红利，成为了领域大咖。
最后
科研圈里的 “邪修” 并非 “旁门左道”，不过是比旁人多了几分跳出舒适区的勇气，多了一双从不同角度审视问题的眼睛，还有一份对 “新事物” 的敏感与执着。
同时，这些 “邪门功法” 的背后，依然离不开对自身领域的深耕 —— 要是连生物医学的核心问题都摸不透，再厉害的复杂网络方法也只是空中楼阁；要是读不懂顶刊文献的底层逻辑，再细致的 Discussion 也挖不出有用的 idea；要是不了解新技术的原理与局限，再新的设备也只能沦为摆设。
