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代谢组学发论文需要原始数据。根据查询相关公开信息显示，代谢组学发论文需要对所写的论文的原始数据进行上传，需要附带在论文中。
需要。中山大学研究生发表中文期刊论文是不需要提交原始数据的。中山大学，简称中大，位于广东省，由中华人民共和国教育部直属，是教育部、国家国防科技工业局和广东省共建的综合性全国重点大学。
代谢组学发论文需要原始数据。根据查询相关公开信息显示，代谢组学发论文需要对所写的论文的原始数据进行上传，需要附带在论文中。
需要。中山大学研究生发表中文期刊论文是不需要提交原始数据的。中山大学，简称中大，位于广东省，由中华人民共和国教育部直属，是教育部、国家国防科技工业局和广东省共建的综合性全国重点大学。
一般情况下，投稿论文上传原始数据不需要重复。但是，如果投稿的期刊或会议要求提交原始数据，那么就必须提交原始数据。另外，如果投稿的期刊或会议要求提交更多的原始数据，那么就必须提交更多的原始数据。
：一般来说，论文发表流程如下：第一步，确定自己将要发表的论文内容，以及发表需求。第二步，选择与自己论文题材相关的期刊，核实期刊论文真伪。第三步，了解想要刊登的期刊的征稿的要求，阅读其刊登发表过的论文，看自己的论文在这些期刊上发表是否合适，其次，了解这些刊物的审稿周期等。第四步，将自己的的论文上传，通过国内的四大权威数据库如知网、万方、维普、龙源查询核实。
发表论文的整个流程，简单概括就是：定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。定稿：其实就是写论文，这个我也不是专业的，所以不多说，仅从发表的角度简单说几句。1.关于论文主题：如果你的文章是准备用来发表的，尤其是准备投稿普刊，那么有些选题千万不要碰，比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等，不要问为什么，这类主题写了大概率发表不出去！即便有收的，审核也严格，论文内容不能有不适合刊登的点。选择期刊：我个人认为这是发表论文最重要的一个环节，这个说起来很简单，做起来其实很难，很耗费精力和时间。选择期刊分为两步——第一步，大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求，尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的，一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么，比如期刊等级，是要普刊、学报还是核心？是不是非知网收录的期刊不可？最晚什么时候需要提交评审材料？第二步，选择的期刊一定要是正规的学术期刊，即该期刊要在国家新闻出版总署可查，并且在知网、万方、维普这三个数据库（至少一个）稳定、正常更新，且收学术论文，别你在总署能查到某个期刊，数据库也稳定更新，结果人家根本不收学术性论文（比如《中国经济评论》），而你还傻傻地去投稿。而总署可查、数据库稳定更新也只能保证期刊确实存在，（青墨手打严禁复制粘贴）却不能保证你发的就一定是正刊本身，毕竟存在不少盗版刊物，所以收到录用后一定要先打杂志社电话查稿，确认文章确实被正刊录用了再付款安排。慎发电子刊、报刊、增刊，因为认可度不高，所以除非单位、学校明文规定可用，否则不要发；不要发假刊、套刊，尤其是期刊网的刊物，前面那几个还只是不太正规，但好歹是真的，假刊、套刊直接就是假的！！！假的东西能有用吗？第三步，弄清楚对期刊的要求后，根据要求去选择合适的期刊。这里需要说到投稿的两种方式：自投和找中介代发如果你是准备自己投稿，那么——首先，一定要找到官方投稿方式，可以去各数据库下载期刊的版权页，上面都会有投稿邮箱但如果你时间比较紧张、着急出刊，又或者实在没有精力去收集筛选期刊信息，那么也可以找中介代发（仅指普刊，核心找代发性价比太低了），不需要你自己花时间去找期刊，只要告知论文主题和对期刊的要求，就能给你推荐最合适的期刊。以上，发表论文的大致流程就是如此。
深度学习论文投稿需要提供实验数据。论文是需要实验数据作为基础的，论文的一切实验数据都必须是真实的，否则没有意义。
需要。发表sci论文在最后都需要上传原始的测序数据，主要是为了别人能够重复的实验。上传是将信息从个人计算机传送至中央计算机系统上，让网络上的人都能看到。
需要。中山大学研究生发表中文期刊论文是不需要提交原始数据的。中山大学，简称中大，位于广东省，由中华人民共和国教育部直属，是教育部、国家国防科技工业局和广东省共建的综合性全国重点大学。
不需要。本科生园艺生论文投稿只需要将已将完成的完整版的论文进行投稿提交，不需要原始数据为参考。
需要。中山大学研究生发表中文期刊论文是不需要提交原始数据的。中山大学，简称中大，位于广东省，由中华人民共和国教育部直属，是教育部、国家国防科技工业局和广东省共建的综合性全国重点大学。
一般来说，在提交深度学习相关的论文时，需要提供实验数据来支持你的研究成果。这些实验数据可以是你在进行实验时所使用的数据集，也可以是你手动构建的数据集。这些数据通常被用来验证你的算法是否有效，并且可以被其他研究人员复现你的实验结果。因此，在提交深度学习相关论文时，需要准备足够的实验数据来支持你的研究成果。