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[教育信息]如何看待南开大学院长陈佺 Nature 子刊论文被「耿同学讲故事」实名举报数据造假？ |
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同济大学生科院院长团队顶刊论文深陷图片、数据造假风波尚未落幕，又一起重量级学术争议火速发酵！ 南开大学生科院院长陈佺领衔发表的Nature子刊《Nat… |
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感谢知乎网友邀请，也感谢知乎工作人员微信邀请。还要特别感谢最先在pubpeer上发出质疑的周先生。 此论文主要问题有三： 一，64个数据小数点后两位完全一致，小数点前两位均不相同（此事是我发现的，炫耀一下）。此事发生的概率是0.01的64次方。作者如果硬要解释这是巧合，我也有0.01的64次方的概率相信他。 二，生信分析造假，正如我在视频中所说，作者就是不懂生信的基本原理（语气模仿余则成）。作者更改了生信测序的原始数据，证据确凿。而且有多处修改痕迹，我视频中只展示了最典型的。（生信造假是我的微信群网友xuan发现的，我在展示作者贡献） 后续实验都是在这个造假的生信分析的基础上开展的，我有理由推测从这个实验开始，后面所有实验结果都是编造的。小鼠肺部湿重数据也进一步印证了我的猜测。 三，数据异常，包括数据重复和小数点末位分布规律异常。实验室真实产生的数据和大脑编出来的数据，尤其是没认真编造的数据，差别很明显。 作者就是不知道随机数生成器（语气模仿余则成）。 |
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看起来，这问题涉及的文章[1]呈现的数据模式确实指向拙劣的造假。接下来，轮到南开大学“自查”了。 南开大学在 2026 年 5 月 1 日发布的情况说明称： 针对近日网络上对我校教师陈某发表的相关论文数据存疑的反映，学校高度重视，第一时间成立调查组，启动调查程序。 学校对违背科研诚信行为坚持“零容忍”，坚决抵制学术不端行为，将根据调查情况严肃认真处理。感谢社会各界的关心与监督。 此前，2026 年 4 月，Yong‐Chang Zhou 在 PubPeer 发言[2]： The data in Extended Data Fig. 6l of the P1 tumor organoid + RSL3 group shows significant abnormalities. The red part represents the same data, while the green part has only one digit different (the other data are the same). Can the author comment on this?[3] |
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The data in Extended Data Fig. 6l of RSL3 DR P1 tumor organoid + RSL3 shows significant abnormalities. The red ones represent the same data, while the green ones have only one digit different (the other data are the same). Within the same color boxes, for the data in the same row, the last decimal places are mostly the same.[4] |
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对此，通讯作者之一 Lei Du 诉诸四舍五入： Upon reviewing the raw data, we found that the issues of similarity raised by the skeptic are purely a result of rounding. Attached are the original figures for verification.[5] |
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这位通讯作者继续说： In response to the concerns raised on PubPeer regarding "data anomalies," we have conducted a thorough review of our original records and raw data. The experiment in question involves quantitative analysis of cell death in tumor organoid cells, with the results presented as "Extended Data Fig. 6k" and "Extended Data Fig. 6l." Although inherent biological variation exists in the calculated values, the final statistical results were rounded to two decimal places in accordance with standard reporting practices (i.e., rounding from the third decimal place). This rounding process results in certain data points appearing identical or very similar. However, this is a standard method of data presentation and does not constitute a data anomaly. Below, we provide the specific calculations and corresponding numerical values for your reference, addressing the particular data points you questioned. Furthermore, for similar experiments presented in both the main figures and extended figures of this article, we applied the same statistical approach and method of numerical selection for reporting the results. [6] Extened Data fig6 l P1 tumor organoid+RSL3[7] |
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Extened Data fig6 l RSL3 DR P1 tumor organoid+RSL3[8] |
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Extended Data Fig. 6 LGR4 antibody enhances ferroptosis under chemotherapy. Confocal microscopic images (k) and its statistics (l) showing the cell death of P1O and RSL3 DR P1O under the indicated treatment (n = 10 technical samples examined over three biologically independent experiments).[9] Yong‐Chang Zhou 显然不信，他回复说： Thank you for Du Lei's reply. Interestingly, I found that there might be anomalies in the data of Figures 5l, 5m, 3c, 4c, and ED6l. The red ones represent the same data, while the green ones differ by only one digit (the last few digits are the same).[10] In particular, the part data in Figure 5l and Figure 5m are exactly the same, but the experimental results they represent are significantly different. A similar situation was also observed in Figure 5m and Figure 3c. Could the author comment on this?[11] |
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Yong‐Chang Zhou 继续说： I have noticed that there might be anomalies in the data of Figures 2c and 2d. For the green numbers, except for one which has a different last digit (the rest of the digits are the same), the integer parts should be added or subtracted.Can the author make any comments on this?[12] |
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我觉得 Yong‐Chang Zhou 的一些拙劣英文是机翻的产物。这不影响图中的数字看起来非常刻意，这模式来自造假的概率压倒性高于来自巧合。 参考^Zheng, H., Liu, J., Cheng, Q. et al. Targeted activation of ferroptosis in colorectal cancer via LGR4 targeting overcomes acquired drug resistance. Nat Cancer 5, 572–589 (2024). https://doi.org/10.1038/s43018-023-00715-8^https://pubpeer.com/publications/259B374AC411B4F9149076879524DF#1^P1 肿瘤类器官+RSL3 组的扩展数据图 6l 显示出显著异常。红色部分代表相同的数据，而绿色部分仅有一个数字不同（其他数据相同）。作者能否对此做出解释？^扩展数据图 6l 中 RSL3 DR P1 肿瘤类器官 + RSL3 的数据显示出显著异常。红色框代表相同的数据，而绿色框仅一位数字不同（其他数据相同）。在相同颜色的框内，同一行数据的最后几位小数基本相同。^经审查原始数据，我们发现质疑者提出的相似性问题纯粹是四舍五入造成的。附件为原始数据，供您核实。^针对 PubPeer 上提出的关于“数据异常”的担忧，我们已对原始记录和数据进行了全面审查。相关实验涉及肿瘤类器官细胞死亡的定量分析，结果以“扩展数据图 6k”和“扩展数据图 6l”的形式呈现。尽管计算值存在固有的生物学变异，但最终统计结果已按照标准报告规范四舍五入至小数点后两位（即从小数点后第三位开始四舍五入）。这种四舍五入过程导致某些数据点看起来相同或非常相似。然而，这是一种标准的数据呈现方法，并不构成数据异常。 下面，我们针对您提出的具体数据点，提供具体的计算过程和相应的数值供您参考。 此外，对于本文主图和扩展图中所示的类似实验，我们采用了相同的统计方法和数值选择方法来报告结果。^ 扩展数据 Fig6 l P1 肿瘤类器官+RSL3^扩展数据 Fig6 l RSL3 DR P1 肿瘤类器官+RSL3^扩展数据图 6 LGR4 抗体增强化疗下的铁死亡。 共聚焦显微镜图像（k）及其统计数据（l）显示了在指定处理下 P1O 和 RSL3 DR P1O 的细胞死亡情况（n = 10 个技术样本，在三个独立的生物学实验中进行了检查）。^感谢 Du Lei 的回复。有趣的是，我发现图 5l、5m、3c、4c 和 ED6l 的数据可能存在异常。红色部分代表相同的数据，而绿色部分仅相差一位数字（其余几位数字相同）。^具体来说，图 5l 和图 5m 中的部分数据完全相同，但它们所代表的实验结果却截然不同。图 5m 和图 3c 也存在类似的情况。作者能否对此作出解释？^我注意到图 2c 和图 2d 的数据可能存在异常。对于绿色数字，除了一个数字有一个小数位不同（其余数位相同）之外，其余数字的整数部分似乎是用加减运算得到的。作者对此有何解释？ 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
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应该有一个追责机制，否则依旧是笑贫不笑娼，最后一个个立德树人的，脸皮比地皮还厚。 比如一篇文章实锤造假，那么： 用它结题的课题应该推倒重来。以它为基础开展所有文章，都应该发勘误解释有多少影响，如果直接以它为基础进行后续研究的，都应该撤稿。一作和通讯应该加入出版集团的黑名单，至少两年。用它作为代表作、支撑材料的所有课题、帽子，都应该撤销。只要拿出去用过一次，就别说什么学生干的你不知道。用它作为支撑材料申请的学位，都应该撤销。作者如果在学术委员会、学位委员会的，应该除名。 或者，请相关高校、科研主管机构删除诸如“一贯重视学术规范”、“零容忍”等不实表述。 有一个特别深的印象，就是蔡某奇有一期视频，说的就是搞笑的腐败一点不比外面轻，最主要的不同是外面往往明码标价，学术圈算是灰的，还喜欢装逼。 评论区有人问有没有可能实施，只能说，我上面这些话放在政策制定者眼里，都是放P，他们用谁写的文章上去的他们自己都不一定知道。 未来唯一有可能的模式，就是有个默契，谁出事了谁自己通电下野，淡出历史舞台。 当然这个模式也是不可能的，要评院士之前那么多黑材料小作文，也没看谁下去了。 |
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惊闻南开大学已经启动调查，希望不复当年，就事论事，作出经得起历史考验，对得起南开大学之名的结论。 当年曹雪涛校长先被pubpeer打假后，被查，科技部都说没有造假，只是图片误用，小罚帮大忙，甚至让他继续做院士。现在这位陈院长这数据，也只是误用，不是造假啦~ 附上当年曹校长的调查结果与惩罚措施： 对网络质疑曹雪涛院士的63篇论文，经调查未发现有造假、剽窃和抄袭，但发现较多论文存在图片误用，反映实验室管理不严谨。经联合工作机制审议，决定取消曹雪涛院士申报国家科技计划项目资格1年，取消作为财政资金支持的科技活动评审专家资格1年，取消招收研究生资格1年，责成其对被质疑的论文回应质疑并进行勘误，对存在的问题作出深刻检查，在工程院相应学部通报批评。 当然，巧合的是，两个人都是生科领域的。也不知道是该领域确实比较适合误用，还是说南开大学的学术风气确实鼓励造假。 |
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有时候想想也释然了，我压根卷不过这些同行们。他们能从Figure 1C就开始编数据，这怎么玩？这类似于，他们假装发现了一个科学现象，然后编了一堆数据去证明这个现象是真的，而且有内在逻辑的。 |
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