在科研项目完成后，将实验数据转化为高质量的 SCI 论文是结题的核心任务。SCI 论文不仅是科研成果的载体，更是学术影响力的重要体现。然而，许多科研人员在数据整理与论文撰写过程中面临诸多挑战，如研究逻辑不清晰、数据呈现不规范、英文写作能力不足等。高效完成 SCI 结题，需要系统化的思维与精细化的执行。

首先，构建论文框架是关键一步。研究者需围绕课题核心成果，梳理实验数据的逻辑关系，以 “问题提出 — 方法阐述 — 结果分析 — 结论提炼” 为主线搭建文章结构。例如，在分子机制研究中，可通过 “表型观察 — 机制验证 — 功能确认” 的递进逻辑串联实验结果，确保研究的科学性与连贯性。其次，数据可视化处理直接影响论文质量。运用专业绘图软件（如 GraphPad、Origin）将复杂数据转化为清晰美观的图表，并结合统计学分析进行显著性标注，增强结果的说服力。最后，规范的英文写作与投稿策略同样重要。通过学习目标期刊的格式要求、引用规范及审稿偏好，精准撰写摘要、讨论等核心部分，提高论文录用率。