一年一度的教师节又要到了
又到了整个课题组一起焦头烂额的那几天
尤其是刚刚入学的新生
完全没有送礼经验
但却常常被师兄师姐委以重任
所以知乎上有许多关于
「教师节送导师什么礼物」的话题
这届网友的脑洞也是愈发清奇
还没想好送啥的可以参考！
前
高
方
能
(以下仅供娱乐，如有雷同纯属巧合)
有的同学坚决贯彻可持续发展的理念…
有的同学坚持“物尽其用”最好能“收为己用”的观点…
有的同学则认识到了自身的局限性…
虽然科研做的不好，但想的美呀！
礼物送的好是惊喜
送的不好就纯属惊吓
给导师送礼建议不要鲁莽
听听学长学姐们怎么说
下面小编根据资深科研党们的多年经验
总结了一份送礼指南供大家参考
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01
首先确认送礼是否合适
如果你想给自己的硕导送一些礼物来加深师生情的话，首先应该慎重考虑一下自己这样做是不是真的妥当，是否会起到反作用呢？
因为有的导师是反感自己所带的学生给自己送礼，甚至觉得这是对自己一种侮辱。所以送礼之前，最好问一下师哥师姐，此前教师节她们是怎么安排的。
02
要送的话，量力而行
给老师送礼，心意最重要，按以往的经验，老师并不在乎咱们送啥。但是不论老师在不在乎，太贵的东西，咱还是别送了。
大家都是靠着实验室给发的 2000 大洋苟延残喘，你要是挑了啥太贵的礼物，虽然师兄师姐嘴上不说，但是以后还带不带你做实验，就不好说了……
而且，送太贵的礼物，老师也不敢收啊！这年头，网上爆料导师的可太多了。
03
曲线救国，投其所好
虽然说礼物不必太贵，但至少要起到让老师看到就感觉很贴心吧，这样你怎么也能安心摸上几天鱼。当你实在想不到什么好主意的时候，不妨曲线救国，问问师母，有什么好的意见和建议。
毕竟，每次和师娘的谈话，不出半天都能传到导师耳中。我看，你不妨这样说，「师娘，最近老师有啥缺的吗？咱们实验室的几个，都等着发了补助，给老师买教师节礼物呢」。
既能体现咱们对老师的关心，知道老师想要啥，还能趁此机会，催催补助发放，岂不妙哉？
04
送礼是整个实验室的事
即使今年轮到你负责准备礼物，也一定要记得送礼不是你一个人的事，送错了，遭殃的可是咱们大家。所以最好把想好的几个礼物，发给大家一起看一下，让大家一起参谋一下，送哪个比较好。
理论上，老师最喜欢的礼物应该是论文，但是想来你假期在家，肯定忙着摸鱼，不一定能有啥产出，也没啥要修改的论文。但是你没有，不代表其他师兄师姐没有啊！
建议你，死皮赖脸去找师兄师姐们问一问，让他们先别急着给老师发过去，整个好看的 U 盘，把这些个论文初稿存一存，给老师一个大大的惊喜。
至于真改起来，是惊喜还是惊吓，那就是另外一码事了。
05
教师节贺词，最忌浮夸
当礼物确定了之后，咱们怎么也要准备张卡片写几句感谢语、祝福语之类的吧，但千万别写的太高大太肉麻。
比如「导师的崇高，师娘的优美」，这种话可千万不要提，「一日为师，终身为父」的想法可以有，但是最好不要付诸行动，贺卡只需要写上「老师，教师节快乐」几个大字即可，咱们科研人的问候，就该这么朴实无华。
06
一定要准时将礼物送出
最后，也是最重要的一点。比礼物好坏更重要的是，教师节当天，老师能不能在办公室看到礼物。
师兄还记得，17 年的教师节，那是个周日，咱们都以为老师肯定不会过来，摸鱼正欢。结果，突然出现的导师见证了大家的尴尬，当大家都以为狂风暴雨将要来临时，老师只是到办公室拿了礼物，挥挥手，没有带走一片云彩。
由此可见，准时的，是心意；迟到的，就只能算礼物。心意可以保你一命，至于迟到的心意，那就两说了。
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SPSS统计基础与进阶专题培训
您有以下困惑吗？
1.想发好文章，统计不会实操；
2.看着优质文献里的数据处理，不明白为什么选择这种统计方法；
3. 学校的SPSS课，一直在讲理论，实操太少，还是不会处理自己的数据；
4.有了一定的统计基础，但是概念一直模糊，每次用统计方法心里不停的打鼓，对错难下定论。
我们的课程来解决！
▲结合着优质文献真实数据处理，分析为什么选择这种统计方法，一步步实操教学。学完以后，可独立确定实验方法和分组方案，有数据马上就可以统计处理数据，用于文章发表。针对不同学科比较常见的案例，分析统计方法并进行实操练习。
▲学会用统计思维看问题，下结论，无论是简单基础算法还是高级统计分析技巧，一次听课统统掌握。
▲学员可以得到大量实例数据库，跟着老师当堂操作和课后练习。授课内容适用于医学、生物、生信和交叉学科等方向的科研人员及研究生，无论有无统计基础，都会得到显著提升。
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课程内容
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第一章
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SPSS软件基础——软件初识不犯怵
▲使用生物医学数据作为实战教学案例，通过实际操作对SPSS各项功能进行讲解，学习软件布局，常用功能。
▲了解变量属性、计量资料、等级资料、计数资料的定义和区别;学会针对不同统计资料选择合适的研究方法。
▲统计软件中的数据录入格式和平时记录数据格式大不相同，学习SPSS所使用的数据格式，遵守相应要求。学会多种列表的转换，读取与导入数据文件以及数据录入技巧。
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第二章
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统计学知识基础——基础知识有条理
▲学习统计学所涉及的大量数学及其它学科的专业知识，包括了数据的集中趋势、概率计算、图形信息化、排列组合、连续型概率分布、离散型概率分布、假设检验、相关和回归等知识。
▲了解抽样误差的概念、意义及计算方法，掌握总体均数区间估计的概念、意义及计算方法，假设检验的基本步骤及思路，熟悉t检验的概念、意义、应用条件及计算方法。
▲学习T检验、ANOVA方差分析（F检验）、卡方分析等多种分析方法，了解大数定理、中心极限定理、正态分布的概念。
▲了解作为统计分析方法中重要组成部分的非参数检验。学会在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断，了解秩均值的计算方法和含义。
▲学习研究两个或以上处于同等地位的随机变量间相关关系的统计分析方法——相关分析。了解不同的相关分析类型，偏相关，双变量与多变量相关。
▲掌握方差分析的基本思想，单因素、应用条件、意义及计算方法。
▲熟悉多个均数间两两比较的意义及方法。
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第三章
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高级统计分析方法1——统计方法有着落
▲学习高级统计分析方法，回归分析的概念、应用背景和分类；学习利用简单回归分析和多元回归进行数据分析。
▲通过学习二项分布理论，了解最大似然法，掌握Logistic回归原理，了解回归函数推导。了解OR值，掌握哑变量的设置方法以及在不同环境下的应用，能够采用逐步回归法来拟合方程。
▲学习使用生存分析描述不同时间的总体生存率，计算中位生存时间，绘制生存函数曲线，掌握Kaplan-Meier方法和寿命表法；学会比较不同处理组的生存率，一般用log-rank检验。
▲理解起始事件、生存时间、终点事件、完全数据、删失数据的区别，学会记录和处理生存数据，学会分析累积生存比例和生存分析函数，认识Cox回归模型。
▲学习诊断试验评价——ROC曲线分析，介绍诊断试验评价的由来，解读ROC曲线意义，计算约登指数，诊断界值等重要信息。
▲学习判别分析——Fisher判别法和Bayes判别法，掌握他们各自的特点和应用方法，了解威尔克Lambda参数，学会看领域图。
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第四章
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高级统计分析方法2——统计方法有着落
▲学习聚类分析方法，掌握如何利用数据提供的信息将数据对象分组。实操K-means聚类分析、系统聚类以及两步法聚类分析。
▲学习将变量维数降低以便于描述、理解和分析的多种方法:主成分分析和因子分析,学习信度与效度分析的概念与应用场景。
▲认识主成分分析的构建模型，掌握数据降维的方法和原理，了解最大可分性思想。解读因子旋转、因子载荷和相关性矩阵等重要的参数指标。
▲了解人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型，利用人工神经网络的映射和泛化能力抽取样本所隐含的关系，并对新情况下的数据进行推断。
▲了解过拟合的概念并掌握优化方法，学会解读累积增益图，正态化重要性图。
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第五章
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实验设计思想——设计实验不迷惑
▲掌握实验设计的概念和意义, 熟悉统计方法的特点及分类,了解样本含量估计的概念、意义、应用条件及计算方法。
▲学习最常用的样本含量估计的方法、样本均数与总体均数的比较、两样本均数的比较、两样本率的比较等。
▲了解实验研究实验设计中的各种原则，随机化、重复、均衡、完全随机设计、配伍组设计、盲法设计等原则。
▲根据实验目的和类型选用不同的统计方法。
高档期刊应用实例
Nat. Commun.2021, 12, 560.
Gata4 和 Sox2 的上皮表达通过 MAPK/ERK 信号调节小鼠鳞状-柱状连接的技术规范
Developmental Cell2018 ,47(6), 1–17.
ARP3控制肾脏滤过屏障处的足细胞结构
Nat. Commun.2015,6, 8835.
内皮Gata5转录因子调节血压
Gut2017,66(9), 1665-1676
GATA6调节EMT和肿瘤扩散，
标记胰腺癌辅助化疗反应
Nucleic Acids Research
2019, 47(19), 10104–10114.
前列腺癌中恩杂鲁胺诱导转录的分子决定因素
Annals of the Rheumatic Diseases
2018, 77, 1226-1233.
罕见肾脏疾病的代谢途径和免疫代谢
学员作品
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统计分析、作图排版与图像处理培训
作为国内领先的专业科研可视化企业，中科幻彩拥有百位硕博组成的设计团队，深厚的科研背景 专业的设计水准=300 通过统计分析显著提升文章档次的案例 每年为超过1000个课题组制作超过3000幅论文配图作品 开课七年内举办超过600场培训教授超过7000名学员。
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课程内容
Part1
实验数据统计分析
第一章
GraphPad统计与制作数据图表
??学习生物医学常用的统计基础，了解GraphPad的软件布局、统计思路及常用技巧。
??学习统计学基础知识，基本数据处理，掌握正态分布、单/双尾检验、假设概念等。进行统计分析之前，学习检验对数据的要求与适用条件，进行方差齐性检验、正态性检验等，以及方差不齐时的处理方法。针对不同情况选择合适的处理方式，学习T检验，方差分析、卡方检验等统计分析方法。
??运用GraphPad进行线性回归分析，利用回归方程进行输出分析和处理，绘制散点图、进行残差分析、并绘制相应的回归曲线。
??绘制精美统计图表GraphPad——高级图表轻松绘。学习图形绘制原理，掌握多种统计方法与其所搭配的统计图表。学习多种GraphPad表格操作，从数据导入、软件实操、生成统计图，图形调整、配色到图片导出。
??运用GraphPad制作不同类型的数据图表，如：热图（基因分析或蛋白表达）、气泡图、火山图、生存曲线图、XY图、柱状图、饼图、散点图、折线图、列联表等，了解生存分析概念，进行生存时间计算等。
??结合高档次文献中的数据图表表达方式与展现技巧，将GraphPad图表矢量输出，在其他软件中打开并进一步美化。针对不同的数据，结合实际问题选用不同的统计学方法，归纳总结各方法适用条件，不再因该用哪种方法做统计困扰。
学习软件：「GraphPad prism 8」
Part2
通路图/模式图/机理图的绘制
&
大量图像数据排版技巧
第二章
绘制矢量图的基础知识与技巧
??矢量图形与位图的区别，哪些软件可以方便快捷的绘制科研图形。
??多种图形的排布原则及常用技巧，如何突出重点的同时又做到整齐规范。
??色彩构成，学习色彩的色相、明度、饱和度的具体含义，不同颜色对图像的影响。
??多种颜色搭配的基础原则，如何在一张插图中运用好多种颜色。了解色环及配色的常用技法。
第三章
Ai绘制通路图/模式图/机理图
??认识Adobe illustrator软件，界面布局及数据存储方式，学习矢量软件中的图形构成，不同功能对应的窗口及常用命令。掌握Adobe illustrator的基础操作。
??学习不同类型的箭头快速绘制，将不同图形进行排布与连接，绘制完整的信号通路图、抗原抗体作用模式图、免疫细胞方面作用机理图等。
??运用Adobe illustrator绘制常用科研配图基本形状：基因、细胞、蛋白质（受体配体）、肿瘤、病毒、实验仪器、小老鼠、针头等。将Ai软件活学活用，从不同案例中总结绘制规律，用最快速最简便的方法得到所需科研图形。
学习软件：「Adobe illustrator」
第四章
大量图像/图表数据的排版技巧
??剖析高档期刊已发表文章中图像、图表类型数据组图的排版规则，不同案例对比，分析不同情况下的排版思路。
??学习如何将大量图像数据轻松排列，修改单独图像尺寸与间距。
??图像类数据的排版案例实战。如：照片、免疫荧光图、病理图、流式图、条带图等。
??统计图表类数据的排版案例实战。如：XY图、柱状图、热图、散点图、折线图、列联表、生存曲线图、饼图等。
??论文配图中的绘制图形、数据图像、统计图表等多种类型元素的组合排布，制作完整论文插图的实战演练。
学习软件：「Ai/Photoshop综合运用」
Part3
实验图像处理
第五章
科研配图及图像数据基础知识
??剖析高档次科研文章中论文配图的重要性，理解制作出同等级的图片需要具备哪些能力，需要掌握哪些软件。
??了解图像的概念，理解不同形式的数据表达，掌握版式、分辨率、格式（tiff/gif/jpg/png）、白平衡、灰度、色彩模式（RGB/CMYK/HSB/Lab）等基础知识。
??学习数据图像、统计图表、绘制图形与排版的处理思路，在遇到不同需求时，比较各个软件的优势与用途。
第六章
投稿图像标准和图像处理规范
??解读国际期刊对图片的相关要求，掌握各种期刊的投稿图片的偏好，学习如何提升配图的档次，使文章更容易脱颖而出。
??理解高档次文章中图像的不同表现形式，学习不同类型的表现技巧。
??学习科研图像处理的基本原理及规范；如何在让数据更有说服力的同时符合科学伦理原则，了解哪些是严格禁止的，让数据处理无后顾之忧。
第七章
图像数据定量分析方法
??对高档次的文章中出现的图像数据进行剖析，学习如何对生物图像进行细胞计数、免疫荧光定量、药物分布图定量、荧光共定位、免疫组化阳性表达定量分析等操作技巧。
??常见图像数据蛋白质印迹法（免疫印迹试验）即Western Blot图像的优化处理。学习掌握细胞划痕面积分析、如何查看直方图、去背景、统计灰度值等操作。
??利用ImageJ实现图像数据的长度、角度的测量、LOOKUP TABLES细胞伪彩着色、光照不均校正等处理方法。
学习软件：「ImageJ」
第八章
实验数据图像美化处理技巧
??免疫组化拼接、组图或多图批量处理。
??给电镜照片上色、调节白平衡。
??将多张图片匹配为一致颜色、将多张图片裁剪为同样大小、将多张图片裁剪同样部位、制作局部放大的图片、调整图片的分辨率、尺寸和对比度。
??使用仿制图章工具、画笔工具等对图像进行修复，不同情况下的抠图方法。
??学习图像调色方法，给图片添加标尺和箭头。
学习软件：「Photoshop」
2
讲师团队
4
课程福利
报名后可无限次参加本课程全国其他任意场次，并随课赠送必备软件下载安装、大量SPSS统计配套练习案例和参考资料、SPSS课后工具书和常用绘图素材包，课后学员交流群专业讲师随时答疑指导。
SPSS
Graphpad
Photoshop
Adobe
illustrator
ImageJ
「必备软件及素材包下载安装」
「SPSS课后工具书和常用绘图素材包」
「课后学员交流群讲师随时答疑指导」
5
培训现场
6
报名方式
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2021年10月9-10日 北京·中科院物理所
2021年10月23-24日 上海·复旦大学
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