논문 쓰는 법 (정리중)

Tips

• 한 문장에 하나의 아이디어
  • 같은 아이디어가 여러 문장에 흩어져 있으면 가깝게 모은다
  • 여러 아이디어가 하나의 문장에 있으면 자른다
    • 새로운 용어 막 튀어나오는데 쉼표로 꾸겨넣지 말기
    • 다음 문장에 예시를 들어 자세히 설명하는게 나을수도 있음
• 모든 문단은 두괄식으로
  • 첫번째 문장은
    • 해당 문단의 내용을 다 포함해야함
    • Introduction의 첫 문장
      
      • 용어 정의
      • 앞 문단의 맨 뒷 문장을 이어받아야함
    • Results의 첫 문장
      • 해당 실험 왜 했는지
      • 간단히 M&M 소개
      • Figure/Table에 대한 전반적인 결과 설명 (총 몇개인지)
•  
• Tips
  
  • Introduction
    • 제목에 있는 단어를 각 문단에서 정의한다는 생각으로 써라 (발표 자료도 마찬가지!)
      
      • e.g.) Robustness of microbiome function to environmental change (이기석 발표 2025.04.24)
        • microbiome → microbiome function → Robustness of microbiome function to environmental change
        • 갑자기 새로운 개념 나오면 X. 빌드업을 잘해야함.
    • 중요성 강조하기
      • 단순히 “중요하다”라고 말하는 것보다, 왜 중요한지 구체적으로 서술해야 함.
      • 예를 들어, "핵심 미생물 군이 특정 생태계에서 중요한 역할을 한다"라고 하기보다, **"핵심 미생물 군이 생태계 내 물질순환을 조절하고 기능적 안정성을 유지하는 데 기여한다"**처럼 좀 더 구체적인 설명을 넣으면 좋음
    • 기존 연구의 한계를 논리적으로 정리하기
      • 단순히 "어렵다" 라고 말하는 것보다, 왜 어려운지 구체적으로 서술해야함.
      • 지금 제시한 문제점(서열 분석 방법 차이, 분류 방식 차이 등)은 중요하지만, 이를 더 구조적으로 정리하면 논문의 방향성이 선명해져.
      • 예를 들어, 다음과 같이 나누면 논리적 흐름이 좋아져:
        • 기술적 차이 (시퀀싱 방법의 차이: Sanger vs. NGS)
        • 분류 과정의 차이 (클러스터링 방법, 분류 도구, 데이터베이스 차이)
        • 결과 해석 차이 (어떤 연구는 속(genus) 수준에서 보고하고, 어떤 연구는 과(family) 수준에서 보고하는 문제)
  • Figure
    • 하나의 그림에 너무 많은 정보 넣지 말기
      • raw 데이터는 아무도 관심이 없다! 요약해서 보여주자 (Clustering => 묶을 수 있는 애들은 묶자)
      • 같은 주제 아래 다른 정보라면 차라리 a, b, c 쪼개서 그리기
    • Layout 다 만들어놓고 시작하지 마라. 일단 무엇을 쓸지, 즉 결과의 Topic sentence가 정해지고 나면 Figure를 완성시켜라. 글의 순서에 맞게 그림이 따라가야한다. 
    • 근데 또 문제는 Figure, 즉 결과를 시각화 하기 전까지 뭘 말해야할지 모를 수도 있기 때문에, 계속 병행해야한다.
    • 결론: Figure vs. Result 글 둘 중 하나만 주구장창 파지 마라
    • 그리기 쉬운 것은 이해하기 어렵고, 그리기 어려운 것은 이해하기 쉽다.
      • 왜냐하면 데이터를 압축해서 보여주려면 수치를 통합해야하는데, 여기에 많은 시간이 걸리기 때문
    • GPT가 가르쳐준거
      • "Circle color depicts mean relative abundance and the number of sequences" → "Circle color indicates..."로 통일 (academic writing에서는 depict보다는 indicate, represent를 선호)
      • "The error bar represents" → 그냥 "Error bars represent" (figure legend에서는 관사 the 빼는 게 자연스러움)
      • "For each shiro indicator, the green-colored bar plot..." → "the green bar plot" (colored 생략, 다 이미 색 얘기했으니까)
      • "The number of asterisks represent..." → "Asterisks indicate..." (간결하고 매끄럽게)
      • "the pink and purple bar shows" → "Pink and purple bars represent..." (일관된 복수형으로)
      • "inidicators" 오타 수정 ("indicators")
      • 마지막 문장도 살짝 다듬어 연결 부드럽게 ("are included" → "are shown" 더 많이 쓰이는 표현)
  • Results
    • Result 쓸 때는 Figure의 전체적인 그림부터 세세한 부분으로 들어가는 순서로 쓴다.
    • Figure 없이 글만 읽어도 이해할 수 있어야 함
    • 왜 이 result가 필요한지 직접 설명해줘야 한다. 그냥 책임감 없이 툭 던지면 사람들은 왜 이게 필요한지 이해 못함.
      • Read count varied across the studies (X)
      • Since read count varied across the studies, A and B were compared by each study (O)
  • Discussion
    • 첫 문단: background, knowledge gap, objective, methodological implication, brief result, conclusion
    • 첫 문장 Descriptive 하게 시작하지 말것. General한 finding을 언급
      • e.g.) 여러 taxa 언급하면서 시작 => bad

 

 

 

아래와 같이 구성을 먼저 짠다.

S23 제외했다는 내용 추가 (Fig. 1에 S23만 없음).

1.      Geographical distance에 따른 차이

A.       Geographical distance 멀지만 매우 비슷한 군집들

                                  i.             Bac: S10과 S22, S20과 S22 (sequencing region 같음, S20과 S22는 host 도 같음)

                                ii.             Bac: Fruitbody (S19) & Root (S28) (Gammaproteobacteria 비율 높음. 이는 S8 및 S11의 fruitbody에서도 마찬가지였음)

                              iii.             Fun: S20과 S28 (Archaeorhizomyces 때문, Fig. S5)

                               iv.             Fun: Pinus를 기주로 하는 S21과 Shiro from Republic of Korea 비슷하고 Umbelopsidales 비율이 높은 반면, 기주가 Oak인 shiro에서 낮음 (S20).

2.      Sequencing method에 따른 차이

A.       Betaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Actinobacteria_c, Umbelopsidales, and Ascomycetes (Eurotiales, Hypocreales, Helotiales)는 barcoding metabarcoding 방법 둘 다에서 common하게 분리됨.

B.       Sequencing method에 따라 매우 composition 다른 taxa

                                  i.             Bac: Alphaproteobacteria와 Acidobacteriia shiro에서 많은 양으로 자주 발견되나 barcoding 에서는 거의 안나옴.
분리된 Alphaproteobacteria는 대부분 Rhizobium 이었으며 (Table S6), Acidobacteriia 는 딱 한 번 나옴 (AB449078, dectected by culture-independent method).

                                ii.             Fun: Basidiomycota (S2, S4, S16 used culture-independent method)

C.       반면 Bacilli는 barcoding study, 특히 root에서 많이 분리됨.

D.       U. dimorpha도 soil에 비해 root에서 많이 분리되었다 (S28).

 

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참고할 만한 사이트

 

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