2026国自然：以“问题-逻辑-创新为主线的科学问题属性撰写方法论

2026年度国家自然科学基金申请中，科学问题属性的撰写需基于2024年起实施的“两类研究属性”分类体系（自由探索类基础研究、目标导向类基础研究），并紧密结合2026年申请书“瘦身提质”改革要求（聚焦逻辑清晰、创新突出、语言精炼）。以下是具体撰写指南，涵盖属性选择逻辑、撰写要点、常见误区及示例，助力申请者精准定位、有效表达。

一、2026年科学问题属性的核心框架：两类属性的内涵与边界

2024年，国家自然科学基金委将原“四类科学问题属性”（鼓励探索/突出原创、聚焦前沿/独辟蹊径、需求牵引/突破瓶颈、共性导向/交叉融通）简化为两类研究属性，更强调“需求与原创”的平衡，具体定义如下：

- 自由探索类基础研究：选题源于科研人员的好奇心或创新性学术灵感，不以满足现阶段应用需求为目的，旨在通过自由探索产出从无到有的原创性成果（如新理论、新方法、新发现）。核心关键词：原创性、前沿性、学术灵感、无预设应用目标。

- 目标导向类基础研究：选题以经济社会发展需要或国家重大需求为牵引（如“四个面向”：世界科技前沿、经济主战场、国家重大需求、人民生命健康），旨在解决技术瓶颈背后的核心科学问题，推动基础研究成果向应用转化。核心关键词：需求牵引、问题导向、国家需求、技术瓶颈、应用前景。

二、科学问题属性的撰写逻辑：“选择-论证-匹配”三步法

科学问题属性的撰写需围绕“属性与研究内容的匹配性”展开，核心逻辑是：先明确属性类型，再通过立项依据论证“为何选择该属性”，最后通过研究内容体现“属性的具体落地”。

1. 第一步：精准选择属性类型——基于研究的核心目标

选择属性的关键是判断研究的核心驱动力：

- 若研究的核心是“探索未知、追求原创”（如提出新理论、发现新现象、发明新方法），且无明确的应用目标，选自由探索类基础研究；

- 若研究的核心是“解决国家/社会需求中的科学问题”（如攻克“卡脖子”技术的底层原理、应对重大公共卫生事件的科学机制），且有明确的应用导向，选目标导向类基础研究。

示例判断：

- 研究“新型量子计算材料的电子结构调控机制”（无明确应用目标，旨在探索量子材料的新规律）→ 自由探索类；

- 研究“新冠病毒刺突蛋白突变对疫苗免疫逃逸的分子机制”（旨在解决新冠疫情中的疫苗失效问题，有明确的国家需求）→ 目标导向类。

2. 第二步：立项依据中论证“为何选择该属性”——用逻辑支撑合理性

立项依据是论证属性的核心部分，需紧扣属性的内涵，用“问题背景-研究现状-未解决问题-本研究的属性定位”的逻辑链，说明“为何该研究属于此类属性”。

具体撰写要点：

- 自由探索类：需强调“原创性与前沿性”：

- 问题背景：说明该领域是当前国际科技前沿的热点/难点（如“量子计算是未来信息技术的核心，但新型量子材料的电子结构调控机制尚未完全阐明”）；

- 研究现状：评述现有研究的局限性（如“现有研究多关注材料的形貌调控，忽略了电子结构的动态演变”）；

- 未解决问题：指出领域内的“空白”或“瓶颈”（如“新型量子材料的电子结构与性能的关系仍不明确，制约了量子计算的发展”）；

- 属性定位：说明本研究“从无到有的原创性”（如“本研究旨在通过第一性原理计算与实验验证，揭示新型量子材料电子结构的调控机制，为量子计算材料的设计提供原创性理论基础”）。

- 目标导向类：需强调“需求牵引与问题导向”：

- 问题背景：说明该问题是国家/社会的重大需求（如“慢阻肺病是我国第三大死因，但其发病机制仍不清楚，缺乏有效的早期干预手段”）；

- 研究现状：评述现有研究对解决需求的局限性（如“现有研究多关注炎症反应，忽略了气道上皮细胞的代谢重编程”）；

- 未解决问题：指出“需求背后的核心科学问题”（如“气道上皮细胞代谢重编程如何驱动慢阻肺病的进展，仍是亟待解决的关键科学问题”）；

- 属性定位：说明本研究“解决需求的核心价值”（如“本研究旨在揭示气道上皮细胞代谢重编程在慢阻肺病中的作用机制，为开发针对代谢靶点的早期干预药物提供科学依据，支撑‘健康中国’战略”）。

3. 第三步：研究内容中体现“属性的具体落地”——用逻辑闭环支撑可行性

研究内容是属性的“实践载体”，需围绕属性的核心目标，构建“问题-思路-方案-价值”的逻辑闭环，说明“属性如何通过研究内容实现”。

具体撰写要点：

- 自由探索类：需突出“原创性的研究思路”：

- 内容设计：围绕“原创性”展开，如“新型量子材料的合成-电子结构的表征-性能测试-机制解析”（每一步都指向“揭示电子结构的调控机制”这一原创性目标）；

- 创新点：明确“原创性”的具体体现（如“首次提出‘电子结构动态演变’的调控模型”“发现新型量子材料的‘自旋极化’特性”）；

- 可行性：用前期数据支撑（如“已合成3种新型量子材料，初步表征显示其电子结构与现有材料有显著差异”）。

- 目标导向类：需突出“解决问题的针对性”：

- 内容设计：围绕“需求”展开，如“慢阻肺病患者气道上皮细胞的代谢组学分析-关键代谢通路的筛选-动物模型验证-干预药物的设计”（每一步都指向“解决慢阻肺病的早期干预”这一需求）；

- 创新点：明确“解决问题的具体价值”（如“首次发现‘谷氨酰胺代谢通路’在慢阻肺病中的驱动作用”“开发针对该通路的‘代谢抑制剂’，为早期干预提供新靶点”）；

- 可行性：用前期数据支撑（如“已收集50例慢阻肺病患者的气道上皮细胞，代谢组学分析显示谷氨酰胺代谢显著异常”“已筛选出1种谷氨酰胺代谢抑制剂，体外实验显示可抑制炎症反应”）。

三、2026年科学问题属性撰写的“避坑指南”：常见误区与解决建议

根据2025年国自然评审反馈，科学问题属性撰写的常见误区包括：

1. 属性与研究内容不匹配：如选“自由探索类”，但研究内容聚焦“应用技术开发”；选“目标导向类”，但研究内容无明确的需求指向。解决建议：撰写前先画“属性-研究内容”匹配图（如自由探索类→“新理论/新方法”，目标导向类→“需求-问题-解决方案”），确保每部分内容都指向属性的核心目标。

2. 论证不充分，缺乏逻辑支撑：如仅说“本研究是原创性的”，但未说明“现有研究的局限性”或“本研究的原创性体现在哪里”；仅说“本研究符合国家需求”，但未说明“需求的具体内容”或“本研究如何解决需求”。解决建议：用“对比法”（现有研究vs本研究）和“因果法”（需求→问题→本研究）强化论证（如“现有研究多关注材料的形貌，忽略了电子结构的动态演变→本研究通过第一性原理计算揭示电子结构的调控机制→为量子计算材料的设计提供原创性理论基础”）。

3. 语言冗长，偏离核心：如立项依据中加入大量“文献罗列”或“技术细节”，导致“属性定位”不突出。解决建议：遵循“每句话承载有效信息”原则，删除冗余内容（如“爱因斯坦说过……”“某某学者认为……”等无关引用），聚焦“属性的核心逻辑”（如“本研究旨在解决XX问题，为XX领域提供XX支撑”）。

四、2026年科学问题属性的“示例模板”：不同领域的撰写参考

以下是医学、材料科学、信息科学三个领域的示例，展示科学问题属性的撰写逻辑：

1. 医学领域（目标导向类）

题目：“谷氨酰胺代谢通路在慢阻肺病气道上皮细胞中的作用及干预研究”

立项依据中的属性论证：

“慢阻肺病是我国第三大死因，但其发病机制仍不清楚，缺乏有效的早期干预手段（问题背景）。现有研究多关注炎症反应，忽略了气道上皮细胞的代谢重编程（研究现状）。气道上皮细胞代谢重编程如何驱动慢阻肺病的进展，仍是亟待解决的关键科学问题（未解决问题）。本研究旨在揭示谷氨酰胺代谢通路在慢阻肺病气道上皮细胞中的作用机制，为开发针对代谢靶点的早期干预药物提供科学依据，支撑‘健康中国’战略（属性定位：目标导向类）。”

研究内容中的属性落地：

- 内容1：收集慢阻肺病患者与健康对照的气道上皮细胞，进行代谢组学分析，筛选关键代谢通路（指向“需求”：慢阻肺病的机制研究）；

- 内容2：通过基因敲除/过表达实验，验证谷氨酰胺代谢通路在气道上皮细胞增殖、凋亡中的作用（指向“解决问题”：代谢重编程的驱动作用）；

- 内容3：构建慢阻肺病小鼠模型，给予谷氨酰胺代谢抑制剂，观察肺功能与气道炎症的改善情况（指向“需求”：早期干预药物的开发）。

2. 材料科学领域（自由探索类）

题目：“新型二维MXene材料的电子结构调控机制研究”

立项依据中的属性论证：

“二维MXene材料是未来柔性电子技术的核心材料，但现有研究多关注材料的形貌调控，忽略了电子结构的动态演变（研究现状）。电子结构是决定材料电学、光学性能的关键因素，其调控机制的不明确制约了MXene材料的实际应用（未解决问题）。本研究旨在通过第一性原理计算与原位电子显微镜表征，揭示MXene材料电子结构的调控机制，为设计高性能柔性电子材料提供原创性理论基础（属性定位：自由探索类）。”

研究内容中的属性落地：

- 内容1：合成3种不同形貌的MXene材料（如纳米片、纳米线、纳米膜），通过X射线光电子能谱（XPS）表征其电子结构（指向“原创性”：电子结构的表征）；

- 内容2：利用第一性原理计算，模拟MXene材料电子结构的动态演变过程，揭示形貌与电子结构的关系（指向“原创性”：调控机制的揭示）；

- 内容3：通过原位电子显微镜表征，观察MXene材料在电场作用下的电子结构变化，验证计算结果的正确性（指向“原创性”：动态机制的验证）。

3. 信息科学领域（目标导向类）

题目：“基于多模态学习的医疗影像辅助诊断系统研究”

立项依据中的属性论证：

“随着人口老龄化加剧，医疗资源短缺问题日益突出，医疗影像辅助诊断系统是缓解这一问题的关键手段（问题背景）。现有系统多依赖单一模态影像（如CT、MRI），忽略了多模态数据的互补性，导致诊断准确率不高（研究现状）。如何整合多模态医疗影像数据，提高辅助诊断的准确率，是亟待解决的关键科学问题（未解决问题）。本研究旨在开发基于多模态学习的医疗影像辅助诊断系统，为基层医疗机构提供高效的诊断工具，支撑‘健康中国’战略（属性定位：目标导向类）。”

研究内容中的属性落地：

- 内容1：收集多模态医疗影像数据（如CT、MRI、病理切片），构建医疗影像数据库（指向“需求”：基层医疗机构的诊断需求）；

- 内容2：利用多模态学习算法（如卷积神经网络（CNN）、Transformer），整合多模态数据，提取特征（指向“解决问题”：多模态数据的互补性）；

- 内容3：开发辅助诊断系统，通过临床验证，评估系统的诊断准确率（指向“需求”：基层医疗机构的应用）。

五、2026年科学问题属性撰写的“注意事项”：符合最新改革要求

2026年国自然申请书“瘦身提质”改革的核心是“松绑形式、强化内容”，因此科学问题属性的撰写需注意以下几点：

1. 避免“模板化”：不要使用“本研究旨在探索……”“本研究具有重要的科学意义……”等模板化语言，而是用“具体的问题、具体的机制、具体的价值”支撑属性（如“本研究旨在揭示谷氨酰胺代谢通路在慢阻肺病中的作用机制，为开发针对该通路的代谢抑制剂提供科学依据”）。

2. 强化“逻辑闭环”：属性定位→立项依据论证→研究内容落地，三者需形成闭环（如“目标导向类”→“论证需求的紧迫性”→“研究内容指向需求的解决”）。

3. 精炼“语言表达”：遵循“每句话承载有效信息”原则，删除冗余内容（如“爱因斯坦说过……”“某某学者认为……”等无关引用），用简洁的语言说明“属性的核心逻辑”（如“本研究旨在解决XX问题，为XX领域提供XX支撑”）。

六、总结：2026年科学问题属性撰写的核心要点

- 属性选择：基于研究的核心目标（原创性vs需求导向）；

- 立项依据：论证“为何选择该属性”（用“问题背景-研究现状-未解决问题-属性定位”的逻辑链）；

- 研究内容：体现“属性的具体落地”（用“问题-思路-方案-价值”的逻辑闭环）；

- 避坑指南：避免属性与研究内容不匹配、论证不充分、语言冗长；

- 最新要求：符合2026年“瘦身提质”改革（精炼语言、强化逻辑、避免模板化）。

最后提醒：科学问题属性的撰写需结合自身研究的实际情况，不要为了“符合属性”而刻意调整研究内容。属性是“研究的标签”，其核心是“让评审专家快速理解研究的核心价值”。只要研究内容扎实、逻辑清晰，属性的撰写自然会“水到渠成”。