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习近平: 严肃惩处学术不端行为!耿同学: 这篇Nature史上最假!

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前 言

原始数据相关的诚信风险近来受到广泛关注,DataCheck 是 Figcheck诚信风险自查平台上的原始数据规范性自查工具,可快速展示原始数据中的疑似重复、相似、关系或规律性等数据异常。本系列以公开论文的原始数据为例,演示DataCheck 的使用方法。工具仅展示物理上的数据异常线索,文中的风险判断由AI结合原文实验场景解读产生。原始数据会受到实验设计、仪器精度、人工记录、归一化处理、百分比换算和共用对照等因素影响,最终仍需回到具体研究场景中审慎判断。

中国科学技术协会第十一次全国代表大会7月8日上午在人民大会堂隆重召开。中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平出席大会,发表重要讲话。
他强调:要持续深化科教界“帽子”治理,防止简单以称号头衔确定薪酬待遇、配置创新资源。要大力弘扬科学家精神,加强科研诚信建设,以更严标准、更实举措整治作风学风突出问题,严肃惩处学术不端行为,营造风清气正的科研生态。

近日,学术打假博主耿同学实名举报中山大学某附属医院副院长张某华团队有三篇发表在《Nature》主刊的论文存在系统性学术不端。其中一篇2024年7月发表的关于“乳酸驱动的NBS1 K388 lactylation调控DNA修复与化疗耐药”的研究,更曾入选“2024年度中国生命科学十大进展”。

耿同学在直播里直接说这是“史上最假的Nature论文”。

DataCheck 对该论文公开原始数据进行扫描后,找到了多处类似于耿同学描述的异常关系,以及多处数据重复/相似区域。

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12处数据需重点复核

1. 数值重复/相似检测|区域证据 01(跨工作表)

Figure4b/c数据中包含大范围完全重复/相似时间曲线。文章中Figure 4c图片为放疗处理组(IR),但是原始数据中4b和4c列名均显示为顺铂。

猜测可能是Fig.4c中误放Fig.4b的数据,但是两个表格数据并不完全一致,需要进一步复核。

AI辅助判定:高风险。 Figure4C中文章图片为放疗处理组(IR),但是原始数据4b和4c均为顺铂,又不是完全一样,作为重点复核证据,建议回查原始记录。

2. 数值重复/相似检测|区域证据 03 ( 跨工作表)

Figure 4a 展示PDO4 和 PDO5 来源于不同患者类器官,理论上应为两套独立的剂量反应矩阵。

DataCheck 提示两个区域之间存在大范围重复/相似,部分位置像是在原有矩阵基础上进行局部调整。

AI辅助判定:高风险。不同 PDO 样本的药物剂量反应矩阵中出现大范围重复/相似,建议复核。

3. 数值重复/相似检测|区域证据 04 ( 跨工作表)

Figure 1f/h:PDX-1 肿瘤在 NSG 小鼠中的生长曲线,Figure 1f采用的是顺铂处理,Figure 1h是采用的是IR处理,但两组数据出现大范围的近似区域。

AI辅助判定:高风险。趋势相近无法覆盖 63 个完全重复和 55 个相似证据组成的大块重复,建议作为重点复核对象。

4. 数值重复/相似检测|区域证据 07-08 (同工作表)

截图中MGC803-R 体重数据表内,Control / Stiripentol / Cisplatin + Stiripentol 等不同处理组以及下方 PDX-R 相关区域存在重复/相似。
截图中上方Control / Stiripentol 两组与下方Stiripentol / IR 相关体重数据出现了多组数据重复/相似的情况。

AI辅助判定:高风险。两个不同治疗分组/治疗组合中的 PDX-R 小鼠体重数据出现大范围重复或高度相似。建议重点回查确认是否动物数据复用。

5. 数值重复/相似检测|区域证据 09 (跨工作表)

Figure 1e 和 Figure 1f 两部分属于不同肿瘤模型,理论上应来自不同小鼠队列的独立肿瘤体积记录。DataCheck检测出较大范围重复/相似。

原文中未看到图注说明二者存在共用动物或共用原始记录,因此这一提示需要重点复核。

AI辅助判定:高风险。不同肿瘤模型的肿瘤生长曲线中出现大范围重复/相似,建议复核。

6. 数值重复/相似检测|区域证据 12 (跨工作表)

Figure 3b 和 Extended Data Fig. 9d 都是 comet assay,用于检测 DNA 损伤修复相关表型。

这里需要注意两点:

第一,Extended Data Fig. 9d 内部 D7:D38 与 E7:E38 分别对应不同 siRNA 条件下的 AGS-NBS1-K388R 相关数据。但是si-NC 与 si-LDHA 仍然是不同处理。

第二,Extended Data Fig. 9d 又与Figure 3b 的 D7:D38 对应区域重复。但一个是NBS1-K388R 的基础实验,另一个是 siRNA 干预后的扩展实验,不能视为同一批数据。

AI辅助判定:高风险。不同图表、不同处理标签下出现整列重复,较难仅用 No IR baseline 或实验趋势相似解释。建议复核。

7. 数值重复/相似检测|区域证据 16 (同工作表)

Fig.3i:EGFP-NBS1-WT/K388R 在激光微照射 DNA 损伤轨迹上的募集曲线。检测出现部分重复/相似数值。

AI辅助判定:高风险。 建议回查原始记录、仪器/软件导出文件、Excel 公式和作图过程。

8. 数值关系检测|行关系组:和值/差值关系 01、04 (同工作表)

源数据位置:Extended Data Fig. 9d 

Extended Data Fig. 9d:AGS-P 与 AGS-NBS1-K388R 细胞转染 siRNA 后经 IR 处理的 comet assay。源表按细胞编号列出 tail moment 数据,列为 No IR、0.5 h、8 h 下的细胞背景与 siRNA 分组。

数值关系 01:

  • D6:M6 与 D18:M18 关系:y = x + 4;支持数 = 10

  • D7:M7 与 D19:M19 关系:y = x + 4;支持数 = 10

  • D8:M8 与 D20:M20 关系:y = x + 5;支持数 = 10

  • D9:M9 与 D21:M21 关系:y = x + 5.5;支持数 = 10

- 同组共 11 对行关系,合计支持数 = 109

数值关系 04:

  • D6:M6 与 D24:M24 关系:y = x + 6;支持数 = 10

  • D7:M7 与 D25:M25 关系:y = x + 6;支持数 = 10

  • D10:M10 与 D28:M28 关系:y = x + 6;支持数 = 10

- 同组共 5 对行关系,合计支持数 = 49

AI辅助判定:高风险。多行跨 10 个条件同时呈固定平移,较难用普通实验波动、趋势相似、四舍五入或归一化解释。建议回查原始数据。

9. 数值关系检测|列关系组:和值/差值关系 02、08 (同工作表)

源数据位置:source_data_fig_03 | Figure 3i

Fig.3i:EGFP-NBS1-WT/K388R 在未处理、5 mM lactate 和 10 mM lactate 条件下的激光微照射募集曲线数据中出现多组固定差值关系。

数值关系 02:

  • B5:B19 与 C5:C19 关系:y = x + 0.2;支持数 = 15

  • C5:C19 与 D5:D19 关系:y = x + 0.3;支持数 = 15

  • H5:H19 与 I5:I19 关系:y = x + 0.2;支持数 = 15

  • I5:I19 与 J5:J19 关系:y = x + 0.2;支持数 = 15

  • N5:N19 与 O5:O19 关系:y = x + 0.2;支持数 = 15

  • O5:O19 与 P5:P19 关系:y = x + 0.2;支持数 = 15

数值关系 08:

  • B5:B19 与 D5:D19 关系:y = x + 0.5;支持数 = 15

  • H5:H19 与 J5:J19 关系:y = x + 0.4;支持数 = 15

  • N5:N19 与 P5:P19 关系:y = x + 0.4;支持数 = 15

AI辅助判定:高风险。Figure 3i 中不同重复列/处理列之间出现连续时间点固定平移关系,建议回查。

10. 数值关系检测|列关系组:和值/差值关系10、20、21、30-32、39 (同工作表)

源数据位置:Extended Data Fig. 9h

Extended Data Fig. 9h 中 MGC803-R 和 PDX-R 荷瘤小鼠体重变化数据,检测出多组列之间存在固定小差值关系,建议复查。

数值关系 10:

  • O9:O18 与 U9:U18 关系:y = x + 0.009;支持数 = 10

  • P9:P18 与 V9:V18 关系:y = x + 0.01;支持数 = 10

  • R9:R18 与 X9:X18 关系:y = x + 0.01;支持数 = 10

  • S9:S18 与 Y9:Y18 关系:y = x + 0.049;支持数 = 10

数值关系 20:

  • Q5:Q18 与 W5:W18 关系:y = x + 0.032;支持数 = 14

数值关系 21:

  • F8:F18 与 X8:X18 关系:y = x - 0.092;支持数 = 11

数值关系 30-32:

  • Y23:Y31 与 M36:M44 关系:y = x + 0.114;支持数 = 9

  • C8:C16 与 U8:U16 关系:y = x - 0.019;支持数 = 9

  • G23:G31 与 Y23:Y31 关系:y = x - 0.114;支持数 = 9

数值关系 39:

  • F23:F31 与 L36:L44 关系:y = x - 0.12;支持数 = 7

AI辅助判定:高风险。多列固定差值关系, 作为重点复核证据。

11. 数值关系检测|列关系:和值/差值关系 05-08、09(同工作表 / 跨工作表)

源数据位置:

source_data_fig_01 | Figure 1l;

source_data_fig_03 | Figure 3b;

source_data_extended_data_fig_09 | Extended Data Fig. 9d

Fig. 1l、Fig. 3b 和 Extended Data Fig. 9d:均为 comet assay / tail moment 定量数据,源表中行多为独立细胞编号,列为不同处理、时间点或细胞背景。但是检测到多组之间存在固定差值关系。

数值关系 05:

  • Figure 1l B5:B59 与 Figure 1l C5:C59 关系:y = x - 0.3;支持数 = 47

数值关系 06:

  • Extended Data Fig. 9d B6:B59 与 Figure 1l C5:C58 关系:y = x - 0.3;支持数 = 46

数值关系 07:

  • Figure 1l C6:C58 与 Figure 3b C7:C59 关系:y = x + 0.3;支持数 = 45

数值关系 09:

  • Extended Data Fig. 9d C6:C55 与 Figure 1l C5:C54 关系:y = x - 0.3;支持数 = 42

AI辅助判定:高风险。40 个以上独立细胞点连续满足同一固定差值,且跨 figure/source data 出现相似模式,较难仅用四舍五入或低值集中解释。建议回查原始数据。

12. 数值关系检测|列关系组:和值/差值关系 03、11(同工作表)

源数据位置:Extended Data Fig. 8d

Extended Data Fig. 8d 的DNA damage site 的募集曲线中,不同列之间在多个连续时间点上呈现固定差值关系。

数值关系 03:

  • B6:B20 与 C6:C20 关系:y = x + 0.2;支持数 = 11

  • C6:C20 与 D6:D20 关系:y = x + 0.15;支持数 = 14

  • H6:H20 与 I6:I20 关系:y = x + 0.2;支持数 = 11

  • I6:I20 与 J6:J20 关系:y = x + 0.15;支持数 = 15

数值关系 11:

  • B6:B20 与 D6:D20 关系:y = x + 0.35;支持数 = 11

  • H6:H20 与 J6:J20 关系:y = x + 0.35;支持数 = 11

AI辅助判定:高风险。同样是随时间变化的细胞募集轨迹,多个独立轨迹列之间出现整段固定平移,建议回查原始数据。
在线报告生成/分享

选择存疑的卡片,便可在右上角看到所选择的异常类型,点击“生成报告”,便可以生成“在线报告”


点击“查看在线报告”,支持下载报告为PDF,支持分享报告,支持下载本次检测的所有结果。



注意:分享的链接可直接查看当前在线报告,可能包含文件名、表格数据和证据信息。请仅分享给可信接收方,避免敏感数据泄露。

声明:DataCheck 可以提高发现原始数据规范性异常的效率,帮助快速定位人工检查中不易发现的表格区域。但当异常区域被锁定后,仍需二次确认,判断其是否属于有意义或可解释的数据异常,如共用对照、归一化处理、百分比换算等。DataCheck 仅用于提高原始数据自查效率,不代表任何指向性结论。


Figcheck(www.figcheck.com)是同济大学创业谷项目,基于神经网络算法和自动化流程,可对预投稿的图片或PDF文献实现一键自动化图片分割、潜在重复区域识别、标注和检测报告生成。2022年12月,Figcheck团队即受邀参加国际科学、技术与医学出版商协会(STM)举办的Start-up fair会议,并做大会介绍。



2026年6月,Figcheck 平台上线 DataCheck 原始数据自查功能。


DataCheck 支持 Excel、CSV 等源数据文件上传,可对多个表格文件和单个文件多工作表进行同文件/跨文件检测,自查类型包括重复/相似区域、列间相似、单列异常、尾数偏好、共同步长等数据异常,并生成可复核的检测报告。



Figcheck践行非盈利运营策略,最终目标是免费提供给所有科研人员。

作为上述目标的第一阶段行动,目前Figcheck 2.0针对edu高校邮箱、ac中科院系统邮箱的认证用户,将自动给予每半年1次(2次/年)免费检测权限(也可用于DataCheck检测)。

在支付页面,点击edu、ac邮箱验证,填入邮箱和验证码,即可完成验证。


往期
耿同学登上Science,原始数据自查将常态化?
中山大学Nature大子刊,原始数据存在多处异常

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