一、篩選內容
一篇研究論文的文摘一般應包括下面這些內容：實驗或研究目的，所進行的時間、地點，使用的主要材料和方法，主要結果，以及得出的結論。一般來說，研究論文的文摘應包括能回答原文獻標題向讀者作出許諾的主要結果，以及使讀者能正確理解這些結果的基本要素。
實驗研究結果是科技論文中最重要的內容，是文章的主體和核心部分，也是讀者最關心和最需要了解的情報資料，在篩選這部分內容時，必須認真細心地分析比較，選擇出最主要的和最得當與否直接影響着讀者對原文能否正確瞭解，是決定文摘優劣的最關鍵的一環。如果結果太多不能全部選入，首先要選擇那些信的經過驗證的或有長久價值的結果、重要的發現以及和以前的理論相矛盾的結果，或者與實際問題有關的部分。
作者在完成SCI論文後，讀通文章，按照上面的原則在原文中篩選用於文摘的內容，並作出適當的.標記。
二、文摘敘述
對上述已篩選的，並在原文中做過標記的內容重新閱讀，並對這些內容進行壓縮，然後敘述出來。
在這個步驟中，最好的方式是作者用英文進行思考，並壓縮選定內容。但做到這點很難，要求作者有紮實的英文基礎。
一般來說，作者在實驗前已閱讀了大量與研究主題相關的英文文獻，在敘述文摘時，可模仿文摘中類似的句子或用詞，要做到這一點並非難事。
這裏敘述的只是一般原則，對於具體的敘述方法，例如如何寫標題，如何寫開頭句、結論及一些常用的表示方法等，在以後的章節中將詳細論述。
三、定稿
完成上述步驟，即可得到文摘的初稿，再對文摘的初稿進行審覈性閱讀。這是對文摘初稿的質量檢查，有利於對照原文找出文摘中各種錯誤。可以從下面三個方面檢查文摘的質量：
1.文摘的結構是否完整，是否有整體性。
2.文摘內容是否完整、連貫和簡明。
3.是否符合文摘的各項規定，在形式上，長度上是否符合，並對文摘進行全面的編輯加工。
注意事項：
1 寫出文章正文中所採用的材料及簡要的處理方法
切記勿將所有的正文大部分截取作爲摘要，摘要主要是體現論文的大綱，不用過多作爲一個詳細介紹，簡明扼要描述出正文中實驗所採用的材料和簡要不可少或者特殊的處理方法，吸引讀者，也增加文章的趣味性和可閱讀性。
2 重要的結果在摘要就體現出來，比如多重比較結果，或者是因素方差分析結果
正文的重要結果可在摘要體現出來，這樣一來道出文章主旨，也給讀者一目瞭然的信息，或者還可以是簡單介紹實驗，再列出分析結果，不要將讀者誤導，也不要過多留懸念。讀者可能會因爲你的論文摘要表現太多迂腐，從而對你的文章提前作出反感心態。
3 最後寫出本文的一些重點意義
摘要部分還是要透出文章的科研意義，和實驗的價值意義所在，體現出文章的特殊性和現發現等信息。讀者是首先透過摘要信息對正文的大致瞭解的，對摘要的截取要細心斟酌。
4 將結果部分比較重要信息複製過來就可以了
正文的表達中最後會寫出結果部分，這些也可以作爲摘要的選擇。在最後一句提出實驗的意義和展望就算是完成了。
題目：Planning for the Future of Epidemiology in the Era of Big Data and Precision Medicine
Abstract
We live in the era of genomics and big data. Evaluating the impact on health of large-scale biological, social, andenvironmental data is an emerging challenge in the field of epidemiology. In the past 3 years, major discussions andplans for the future of epidemiology, including with several recommendations for actions to transform the field, havebeen launched by 2 institutes within the National Institutes of Health. In the present commentary, I briefly explore thethemes of these recommendations and their effects on leadership, resources, cohort infrastructure, and ing engagement within the epidemiology community is needed to determine how to shape the evolution ofthe field and what truly matters for changing population health. We also need to assess how to leverage existingepidemiology resources and develop new studies to improve human health. Readers are invited to examine these recommendations, consider others that might be important, and join in the conversation about the future ofepidemiology.
big data; epidemiology; funding; genomics; precision medicine; training
