一网打尽全球top100科学论文

晓说

引用是作者承认早期研究的方法、理念和发现的标准手段，并且通常被当作衡量一篇论文重要性的粗略标准。50年前，eugenegarfield发行了科学文献索引（sci），这是首个追踪科学文献引用的系统性努力。在周年纪念到来之际，《自然》杂志携手汤森路透（目前是sci的拥有者），罗列了有史以来引用率最高的100篇论文。该研究涵盖了汤森路透全部数据库——sci的在线版本，也涵盖了社会科学、艺术与人文、会议记录和一些书籍。论文的发表时间从1900年至今。

生物技术

数十年来，前百位论文名单始终被蛋白质生物化学界所主宰。上述1951年论文一马当先牢牢占据首位。尽管许多生物化学家表示，该论文与bradford法相抵触，已经有些过时，后者位列第三。位居第二的是用于不同蛋白质分析的laemmli缓冲液。这些技术的高排名归功于细胞和分子生物学的大量引用。

前100位论文中，至少有2种生物学技术获得诺贝尔奖。排名第四的论文（作者fredericksanger）描述了dna测序技术；第63位的论文（作者karymullis）讲述了聚合酶链反应，其作者均因此获得诺贝尔奖。

其他方法虽然受到的关注度较低，但仍获得不小的回报。上世纪80年代，意大利癌症遗传学家nicolettasacchi与波兰分子生物学家piotrchomczynski在美国发表了从生物样本中提取rna的一个快速、廉价方式。目前，这篇论文排名第五。sacchi表示自己并未从这项技术中获得金钱报酬，但却从研究中获得巨大的满足。

blast和clustal的研究小组在为其论文的排名展开竞赛。但clustal研究小组成员、爱尔兰都柏林大学生物学家deshiggins表示，这是友好竞赛。“blast是游戏规则改变者，它们获得的每一次引用都当之无愧。”

统计学

芝加哥大学统计学家stephenstigler表示，尽管前100篇论文中有不少统计学文章，“但对我们统计学家而言，并非所有文章都是最重要的”。当然，它们已经被证明对广大科学家来说是最有用的。

生物信息学

sanger的论文发表后，基因序列研究迅速发展。一个主要的例子是blast（局部序列排比检索基本工具），它已经广泛被希望了解基因和蛋白质作用的生物学家所知晓。用户只需要在浏览器中打开程序，并插入一个dna、rna或蛋白质序列。几秒钟之后，它将显示来自数千生物体的相关序列，以及这些序列的功能信息，甚至有关的文献。有关blast的论文在排名中出现两次，分列第12位和第14位。

但由于引用习惯存在差异，blast被clustal挤出排名。clustal允许研究人员描述不同生物体的序列间的进化关系，以便找到看似无关的序列间的匹配关系，并预测基因或蛋白质的一个特定点的变化如何影响其功能。一篇发表于1994年的描述clustalw的论文位列第10，另一篇发表于1997年的clustalx论文位居第28。

blast和clustal的研究小组在为其论文的排名展开竞赛。但clustal研究小组成员、爱尔兰都柏林大学生物学家deshiggins表示，这是友好竞赛。“blast是游戏规则改变者，它们获得的每一次引用都当之无愧。”

系统发生学

另一个受到日益发展的基因测序学鼓舞的是系统发生学。该学科致力于研究物种间的进化关系。

位居该排名第20位的是一篇介绍“邻位相连法”的论文——它根据遗传变异等进化距离的测量，将大量生物体快速有效地放置到系谱树上。上世纪80年代，人体人类学家naruyasaitou在加盟得克萨斯大学masatoshinei实验室后帮助设计了该技术。那时，人类进化和分子遗传学两个领域充斥着大量信息。“我们人体人类学者有点像面临着当时的大数据。”saitou说。该技术帮助研究人员在不耗尽计算机资源的前提下，从大规模数据库中设计出系谱树。

位居第41的论文描述了如何将统计学运用到系统发生学中。1984年，华盛顿大学进化生物学家joefelsenstein改编了名为引导程序的统计学工具，以推断进化树不同部分的精确性。尽管一开始该论文积累引用数量十分缓慢，但到上世纪90年代至本世纪初，当分子生物学家意识到需要这样的方法进行预测后，它迅速受到欢迎。

统计学

芝加哥大学统计学家stephenstigler表示，尽管前100篇论文中有不少统计学文章，“但对我们统计学家而言，并非所有文章都是最重要的”。当然，它们已经被证明对广大科学家来说是最有用的。

这些交叉成功很多源于生物医学实验室不断得到的数据。例如，统计学论文中引用最频繁的一篇（位列第11）是1958年美国统计学家edwardkaplan和paulmeier发表的帮助研究人员了解一个人群的幸存模式的论文，例如临床试验的参与者。该方法引进了卡普兰-迈耶曲线。第二篇（第24位）则是英国统计学家davidcox于1972年发表的论文。他扩展了这些生存分析，纳入性别和年龄等因素。

而卡普兰-迈耶曲线论文则是名副其实的黑马，在上世纪70年代计算机技术兴起前，它几乎没被任何人引用。另外，简单和易用也推动该领域论文广受欢迎。英国统计学家martinbland和douglasaltman因一项目前名为blandaltman分析的技术而占据了排名的第29位。

最老和最新的统计学论文都涉及相同的问题——多重比较数据，但却出自迥然不同的科学背景。美国统计学家davidduncan在1955年发表的论文（第64位）适用于需要比较数个分组时，但排名第69位的控制错误发现率的论文（以色列统计学家yoavbenjamini和yosefhochberg发表于1995年）则能被用于比较成千上万的数据，这一尺度是duncan的论文无法达到的。

无论如何，耶鲁大学化学家petermoore表示，这位研究人员上了有力的一课。“如果引文是那些你想用的，发明一种能帮助人们进行自己希望的实验或让研究更加容易的方法，将比发现宇宙的秘密，让你走得更远。”