但是那些文章都不涉及動物蛋白數據處理方法

所有跟帖： 

• 哦。那樣的話，你可以詢問他的官方網站。另外，數據處理方法也是一個專門學科吧， -蓍草為yarrow- ♀ (62 bytes) () 01/21/2016 postreply 10:28:59

• 我不會對一個問題的分析隻集中在單一一個信息來源。 -Lily168- ♀ (459 bytes) () 01/21/2016 postreply 10:56:15

• 我並沒有說隻集中在Campbell那一個單一的信息來源，的確渠道要多樣。但是我個人覺得Campbell -蓍草為yarrow- ♀ (425 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:18:14

• 一個做學術的，有關他最重要的信息來源當然是他正規發表的作品。他的文章很多，那裏提供大量的信息。 -Lily168- ♀ (152 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:40:39

• 那你很認真，花了不少時間，讚一個。你說的對， -蓍草為yarrow- ♀ (513 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:20:26

• 那些結論都是相關性的，不是因果性的。有其局限性。而且， -Lily168- ♀ (212 bytes) () 01/21/2016 postreply 21:57:19

• 這篇文章有關於其方法的描述，可參考 -吃與活- ♂ (128 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:42:15

• 你既然找了，為什麽找不到他處理動物蛋白數據的文獻？ -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:46:00

• 你看是不是與那位Minger的方法不同呢？我沒有看到他在這方麵的文章。你應該在陳君實那部書中找 -吃與活- ♂ (181 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:52:20

• 同樣的問題你沒回答，團隊裏有會處理數據的人，為什麽對動物蛋白致癌這個對Campbell最核心的數據沒有做處理？ -Lily168- ♀ (525 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:18:30

• 對“完整蛋白促癌"論，你怎麽看？ -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:25:25

• 這是個有意思的話題，為什麽加入賴氨酸就促癌，我不清楚。比較清楚的是食用蛋白的量與癌症發生率相關，吃的蛋白多，癌就多 -吃與活- ♂ (440 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:41:36

• 整體看的話，由於IGF 1 過低引起的疾病／死亡比IGF1 過高引起的要多得多。 -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 16:40:36

• 這個我沒法知道。也許他們當初並不想做，也許有其他問題，我也無從猜測。 -吃與活- ♂ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:33:08

• 所以那位網友說的那些話應該對Campbell本人說。 -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 19:00:16