论文科研提示词库

4. 数据处理-用Python处理质谱原始数据：基线校正→峰识别→归一化（代码示例）

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4. 数据处理-R语言实现RNA-seq差异表达分析完整流程（DESeq2+ggplot2可视化）

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4. 数据处理-MATLAB脚本：从fMRI时间序列提取功能连接矩阵（需头动校正）

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4. 数据处理-Python实现质谱成像数据的空间聚类分析（k-means+DBSCAN）

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4. 数据处理-用TensorFlow处理EEG信号：去噪→特征提取→分类（CNN架构）

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4. 数据处理-编写SPSS语法：多重插补处理纵向数据缺失值

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4. 数据处理-Python实现LC-MS代谢组学数据预处理（峰对齐+归一化）

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4. 数据处理-R语言制作临床数据CONSORT流程图（ggconsort包）

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4. 数据处理-MATLAB处理CT扫描图像：重建→分割→3D可视化

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4. 数据处理-Python实现基因组数据的PCA分析（plink+matplotlib）

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4. 数据处理-用ImageJ宏批量处理电镜照片：标尺→对比度→颗粒计数

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4. 数据处理-R语言实现地理空间数据的克里金插值（gstat包）

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4. 数据处理-Python处理社交媒体文本数据：清洗→分词→情感分析

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4. 数据处理-编写Stata代码：处理复杂抽样调查数据的权重调整

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4. 数据处理-MATLAB实现雷达信号时频分析（短时傅里叶变换）

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4. 数据处理-Python处理XRD数据：平滑→寻峰→晶相识别（PyFAI）

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4. 数据处理-R语言实现生存分析的竞争风险模型（cmprsk包）

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4. 数据处理-用OpenCV处理实验视频：追踪→速度计算→行为分类

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4. 数据处理-Python实现拉曼光谱数据基线校正（asymmetric least squares）

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4. 数据处理-MATLAB处理原子力显微镜数据：形貌图→粗糙度分析

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4. 数据处理-R语言制作临床预测模型列线图（rms包）

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4. 数据处理-Python处理天文观测数据：光变曲线→周期分析

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4. 数据处理-用Numpy实现分子动力学轨迹分析：RMSD→氢键统计

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4. 数据处理-R语言实现生态数据的多样性指数计算（vegan包）

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4. 数据处理-Python处理电子病历文本：命名实体识别→关系抽取

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4. 数据处理-MATLAB实现声学信号的MFCC特征提取（语音识别）

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4. 数据处理-Python处理扫描电镜EDS数据：元素分布图→定量分析

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4. 数据处理-R语言实现贝叶斯网络分析（bnlearn包）

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4. 数据处理-用Scikit-learn处理高维生物数据：特征选择→降维

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4. 数据处理-Python实现流式细胞术数据分群分析（FlowCytometryTools）

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4. 数据处理-MATLAB处理卫星遥感数据：NDVI计算→变化检测

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4. 数据处理-R语言实现多水平模型分析（lme4包）

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4. 数据处理-Python处理透射电镜衍射图：标定→晶体取向分析

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4. 数据处理-用Pandas处理临床试验数据：CRF表格合并→逻辑校验

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4. 数据处理-R语言实现基因富集分析（clusterProfiler包）

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4. 数据处理-Python处理近红外光谱数据：预处理→PLS建模

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4. 数据处理-MATLAB实现脑网络分析：节点定义→连接矩阵→图论指标

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4. 数据处理-Python处理扫描探针显微镜数据：图像拼接→缺陷识别

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4. 数据处理-R语言实现剂量反应meta分析（dosresmeta包）

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4. 数据处理-用TensorFlow处理质谱数据：峰检测→化合物识别

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4. 数据处理-Python实现气候数据的EOF分析（xarray+cartopy）

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4. 数据处理-MATLAB处理超声检测信号：滤波→缺陷定位

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4. 数据处理-R语言实现多组学数据整合分析（mixOmics包）

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4. 数据处理-Python处理单细胞RNA-seq数据：质控→标准化→聚类

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4. 数据处理-用PySpark处理大规模基因组数据：GWAS分析

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4. 数据处理-R语言实现空间自相关分析（spdep包）

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4. 数据处理-Python处理核磁共振数据：相位校正→积分→代谢物定量

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4. 数据处理-MATLAB实现材料应力-应变曲线分析：弹性模量计算

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4. 数据处理-Python处理高光谱数据：降维→分类→可视化

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4. 数据处理-R语言实现网状meta分析（netmeta包）

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