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从关键问题开始
先弄清实验究竟要回答什么，再判断模型是否合适、证据如何连接，以及结论能走多远。
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Primer
从体外活性到体内剂量：哪些外推最容易出错？
把体外 potency、有效游离浓度、系统与肿瘤暴露、靶点作用和剂量拆成不同层次，理解为什么一个 IC50 不能直接换算成 CDX 给药剂量。
发布于 2026-07-18 → Reading Note只看终点 T/C，会错过什么？——读 Hather et al., Cancer Informatics 2014
阅读一项基于 219 项异种移植瘤研究的方法学分析：为什么单一终点 T/C 容易浪费纵向数据，生长速率分析能够改进什么，又不能替代哪些生物学判断。
发布于 2026-07-18 → Field Note一个 CDX 阴性结果，究竟说明了什么？
把“没有药效”拆成实验可解释性、系统与肿瘤暴露、靶点作用、模型依赖和终点评价等层次，理解 CDX 阴性结果能够支持什么、不能否定什么。
发布于 2026-07-18 →Content system
从学习到表达
记录问题、阅读资料，也将理解沉淀为可复用的临床前研究知识。
LEARN & COLLECT
学习与输入
- Working Note学习中的问题、线索与阶段性思考
- Reading Note论文阅读、模型理解与证据梳理
- Reference Map公开资料、文献与主题索引
ORGANIZE & EXPLAIN
整理与输出
- Primer面向基础理解的概念科普
- Workflow实验流程、设计逻辑与关键变量
- Field Note围绕具体问题形成的专题整理
Editorial principles
我如何整理内容
PUBLIC SOURCES
仅使用公开文献、数据库与资料
EVIDENCE FIRST
优先呈现证据链，而不是直接下结论
CONTEXT & LIMITS
说明模型、实验设计和结论的适用边界
LIVING NOTES
内容会随新的证据和理解持续修订
Learning log
仍在阅读，仍在提问
Currently learning
如何用更清楚的语言描述模型的适用边界。
Questions on my mind
怎样让“模型—暴露—效应”的关系更容易被跨专业读者理解？