4月16日,同濟(jì)大學(xué)在校內(nèi)新聞網(wǎng)發(fā)表情況說明,全文如下——
針對近日網(wǎng)絡(luò)上對我校教師王某發(fā)表的相關(guān)論文數(shù)據(jù)存疑的反映,學(xué)校高度重視,已成立調(diào)查組,啟動調(diào)查程序。
學(xué)校一貫對學(xué)術(shù)不端行為秉持“零容忍”態(tài)度,將根據(jù)調(diào)查情況嚴(yán)肅認(rèn)真處理。
感謝社會各界的關(guān)心與監(jiān)督。
同濟(jì)大學(xué)
2026年4月16日
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事件回顧:
近日,有博主曝光同濟(jì)大學(xué)某教授花費(fèi)上百萬經(jīng)費(fèi)發(fā)表在國際頂刊Nature的論文,出現(xiàn)多處糊弄的造假 ...
今日,饒毅教授(在其公眾號)發(fā)聲:“ 中國科學(xué)界,從來無人認(rèn)錯,多位校長就死不認(rèn)錯,不認(rèn)錯的就在最近還可以升校長副校長,死不認(rèn)錯以前多位院士、最近還當(dāng)選院士,死不認(rèn)錯是江湖顛撲不破的成功之路,教授學(xué)生千萬別慫 - 耿同學(xué)說王P教授參選院士是癡心妄想(大意),這就要批評耿同學(xué)了:是你不懂科學(xué)院的標(biāo)準(zhǔn),你才是十足的外行!科學(xué)院以學(xué)術(shù)為唯一標(biāo)準(zhǔn)、以學(xué)術(shù)為最高標(biāo)準(zhǔn)的日子早就過時了,在耿同學(xué)出生前就過時了。”
以下全部是轉(zhuǎn)發(fā):
這篇論文來自2024年發(fā)表的Nature頂刊,來自同濟(jì)大學(xué)某教授團(tuán)隊(duì)完成,近期論文圖片重復(fù),數(shù)據(jù)嚴(yán)重造假等質(zhì)疑問題引起熱議。
論文信息
標(biāo)題:Human HDAC6 senses valine abundancy to regulate DNA damage
作者:Jiali Jin, Tong Meng, Yuanyuan Yu, Shuheng Wu, Chen-Chen Jiao, Sihui Song, Ya-Xu Li, Yu Zhang, Yuan-Yuan Zhao, Xinran Li, Zixin Wang, Yu-Fan Liu, Runzhi Huang, Jieling Qin, Yihua Chen, Hao Cao, Xiao Tan, Xin Ge, Cong Jiang, Jianhuang Xue, Jian Yuan, Dianqing Wu, Wei Wu, Ci-Zhong Jiang, Ping Wang
期刊:Nature
DOI:10.1038/s41586-024-08248-5
發(fā)表日期:2025 Jan
質(zhì)疑內(nèi)容
1 Corallium abyssale
comment accepted June 2025
意外的重疊區(qū)域。我添加了彩色的形狀來顯示我的意思。請作者們檢查并評論一下。
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2 Corallium abyssale
comment accepted June 2025
The other two fugures is the same, but different experiment.
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3 Jiali Jin (作者回復(fù))
comment accepted June 2025
abyssale,感謝您指出我們論文中的錯誤。我們真誠地為疏忽道歉,并已聯(lián)系編輯更正錯誤,以糾正該特定面板的錯位
Jiali Jin and Ping Wang
4 Idas washingtonia
comment accepted June 2025
研究對氨基酸缺乏的反應(yīng)是困難的。在圖4c中,通過計(jì)算每個視野中γ H2AX陽性細(xì)胞的百分比來估計(jì)由纈氨酸缺乏誘導(dǎo)的DNA損傷。根據(jù)圖例,每個條件檢查35個視場。因此,源數(shù)據(jù)中的每列包含35個值。有一個區(qū)域的第二個小數(shù)位都是4(黃色)。對于許多值,綠色和藍(lán)色列的第二個小數(shù)位為5。為什么?
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5 Idas washingtonia
comment accepted June 2025
圖4c(也參見注釋):向shHDAC 6 VR(24 h)柱中的每個γ H2AX陽性細(xì)胞百分比添加0.3%產(chǎn)生VR(0 h)柱中的相鄰百分比。類似地,將每個黃色百分比加上2.15%會產(chǎn)生相應(yīng)的藍(lán)色百分比。似乎還有其他類似的關(guān)系。怎么會這樣?
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6Jiali Jin(作者回復(fù))
comment accepted June 2025
尊敬的david,感謝您的提問,并為延遲回復(fù)表示歉意。使用Gen5軟件進(jìn)行γH2AX灶的定量。“數(shù)據(jù)縮減”功能用于從整個圖像中提取統(tǒng)計(jì)信息。基于軟件分析的數(shù)據(jù),我們計(jì)算了包含病灶的細(xì)胞核占細(xì)胞核總數(shù)的百分比。為方便起見,我們在下面粘貼了原始數(shù)據(jù),以說明分析是如何進(jìn)行的。
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7 Idas washingtonia
comment accepted March 2026
Thank you for your reply.
圖4c:即使軟件的分析表明了這一點(diǎn),我們能相信它嗎?shHDAC 6的0小時和24小時數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布幾乎相同-事實(shí)上,如,所有數(shù)據(jù)點(diǎn)相差0.3。
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8 Yong‐Chang Zhou
comment accepted April 2026
很有意思作者對此有何評論?
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9 Yong‐Chang Zhou
comment accepted April 2026
在圖4f中,有一些數(shù)據(jù)顯示了一個規(guī)則的模式。作者對此有何評論?
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10 Jiali Jin(作者回復(fù))
comment accepted April 2026
親愛的Idas washingtonia,感謝您對我們研究數(shù)據(jù)的關(guān)注和周到的問題。我們非常感謝有機(jī)會進(jìn)一步詳細(xì)澄清量化方法。為了定量腫瘤中γ H2 AX foci陽性細(xì)胞的百分比,檢查每個腫瘤的至少三個非連續(xù)切片,所述非連續(xù)切片獲自注射有穩(wěn)定過表達(dá)或敲除HDAC 6的HCT 116細(xì)胞的裸鼠。考慮到腫瘤區(qū)域的細(xì)胞分布不均勻,選擇細(xì)胞密度相對較低(100~500個細(xì)胞)和細(xì)胞密度較高(500~10000個細(xì)胞)的區(qū)域進(jìn)行分析。每個切片至少計(jì)數(shù)3個顯微鏡視野。使用Gen 5軟件(Chloe C Lepage等人,Cells,2020; Felicite K Noubissi et al.,Sci Rep,2021),遵循Agilent官方應(yīng)用指南(γ H2 AX病灶的自動成像和雙掩模斑點(diǎn)計(jì)數(shù)以確定單個細(xì)胞基礎(chǔ)上的DNA損傷)。“數(shù)據(jù)縮減”功能用于根據(jù)軟件分析的數(shù)據(jù)從整個圖像中提取統(tǒng)計(jì)信息。如前所述,根據(jù)公式(γ H2 AX foci陽性細(xì)胞/核× 100)計(jì)算γ H2 AX foci陽性細(xì)胞的比例(Michael-Christopher Keogh等人,Nature,2005; Haipeng Liu等人,Nature,2018; Simon Gemble等人,Nature,2022.)。鑒于該軟件的廣泛應(yīng)用,認(rèn)為該軟件的分析是可靠的。為方便起見,我們在下文中納入了原始數(shù)據(jù),以說明如何進(jìn)行分析。 關(guān)于您深思熟慮的觀察結(jié)果“shHDAC 6的0小時和24小時數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布幾乎相同”,我們分別分析了總細(xì)胞計(jì)數(shù)和γH2AX灶計(jì)數(shù),并根據(jù)公式進(jìn)行了計(jì)算。我們希望這些澄清有助于解決您的擔(dān)憂。再次感謝您的時間和善意的關(guān)注。
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11 Jiali Jin(作者回復(fù))
comment accepted April 2026
-Chang Zhou,感謝您對我們研究數(shù)據(jù)的關(guān)注和周到的問題。我們非常感謝有機(jī)會進(jìn)一步詳細(xì)澄清量化方法。為了定量腫瘤中γ H2 AX foci陽性細(xì)胞的百分比,檢查每個腫瘤的至少三個非連續(xù)切片,所述非連續(xù)切片獲自注射有穩(wěn)定過表達(dá)或敲除HDAC 6的HCT 116細(xì)胞的裸鼠。考慮到腫瘤區(qū)域的細(xì)胞分布不均勻,選擇細(xì)胞密度相對較低(100~500個細(xì)胞)和細(xì)胞密度較高(500~10000個細(xì)胞)的區(qū)域進(jìn)行分析。每個切片至少計(jì)數(shù)3個顯微鏡視野。使用Gen 5軟件(Chloe C Lepage等人,Cells,2020; Felicite K Noubissi et al.,Sci Rep,2021),遵循Agilent官方應(yīng)用指南(γ H2 AX病灶的自動成像和雙掩模斑點(diǎn)計(jì)數(shù)以確定單個細(xì)胞基礎(chǔ)上的DNA損傷)。“數(shù)據(jù)縮減”功能用于根據(jù)軟件分析的數(shù)據(jù)從整個圖像中提取統(tǒng)計(jì)信息。如前所述,根據(jù)公式(γ H2 AX foci陽性細(xì)胞/核× 100)計(jì)算γ H2 AX foci陽性細(xì)胞的比例(Michael-Christopher Keogh等人,Nature,2005; Haipeng Liu等人,Nature,2018; Simon Gemble等人,Nature,2022.)。使用Gen 5軟件對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)數(shù),隨后使用上述公式在Microsoft Excel中進(jìn)行計(jì)算。鑒于上述方法的廣泛應(yīng)用,分析和結(jié)果被認(rèn)為是可靠的。為方便起見,我們在下文中納入了原始數(shù)據(jù),以說明如何進(jìn)行分析。 我們希望這些澄清有助于解決您的擔(dān)憂。再次感謝您的時間和善意的關(guān)注。
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12 Jiali Jin(作者回復(fù))
comment accepted April 2026
-Chang Zhou,感謝您對我們研究數(shù)據(jù)的關(guān)注和周到的問題。我們非常感謝有機(jī)會進(jìn)一步詳細(xì)澄清量化方法。為了定量腫瘤中γ H2 AX foci陽性細(xì)胞的百分比,檢查每個腫瘤的至少三個非連續(xù)切片,所述非連續(xù)切片獲自注射有穩(wěn)定過表達(dá)或敲除HDAC 6的HCT 116細(xì)胞的裸鼠。考慮到腫瘤區(qū)域的細(xì)胞分布不均勻,選擇細(xì)胞密度相對較低(100~500個細(xì)胞)和細(xì)胞密度較高(500~10000個細(xì)胞)的區(qū)域進(jìn)行分析。每個切片至少計(jì)數(shù)3個顯微鏡視野。使用Gen 5軟件(Chloe C Lepage等人,Cells,2020; Felicite K Noubissi et al.,Sci Rep,2021),遵循Agilent官方應(yīng)用指南(γ H2 AX病灶的自動成像和雙掩模斑點(diǎn)計(jì)數(shù)以確定單個細(xì)胞基礎(chǔ)上的DNA損傷)。“數(shù)據(jù)縮減”功能用于根據(jù)軟件分析的數(shù)據(jù)從整個圖像中提取統(tǒng)計(jì)信息。如前所述,根據(jù)公式(γ H2 AX foci陽性細(xì)胞/核× 100)計(jì)算γ H2 AX foci陽性細(xì)胞的比例(Michael-Christopher Keogh等人,Nature,2005; Haipeng Liu等人,Nature,2018; Simon Gemble等人,Nature,2022.)。使用Gen 5軟件對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)數(shù),隨后使用上述公式在Microsoft Excel中進(jìn)行計(jì)算。鑒于上述方法的廣泛應(yīng)用,分析和結(jié)果被認(rèn)為是可靠的。為方便起見,我們在下文中納入了原始數(shù)據(jù),以說明如何進(jìn)行分析。 我們希望這些澄清有助于解決您的擔(dān)憂。再次感謝您的時間和善意的關(guān)注。
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13 Maarten Van Kampen
comment accepted April 2026
Introduction
May and June 2025 a number of issues were reported for this paper:
熒光圖像重疊
不可能的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)
該論文于2025年7月更正。然而,作者僅解決了圖像重疊。在我看來,數(shù)據(jù)的問題要糟糕得多,而且大多與捏造相符。
Impossible data
注釋、。第一作者只是通過提供更詳細(xì)但仍然不可能的原始數(shù)據(jù)來回應(yīng)這一點(diǎn)
在下面,我將只關(guān)注:圖4(c)中的兩個測量系列之間的差異對于所有35行測量數(shù)據(jù)來說正好是0.3%。
shHDAC6(24 h) = hHDAC6(0 h) - 0.3%.
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在文章的底部,我附上了第一作者在。
作者多次解釋說,數(shù)值代表表達(dá)某種標(biāo)志物的細(xì)胞百分比。在至少三個非連續(xù)切片上進(jìn)行細(xì)胞計(jì)數(shù),并且每個切片至少計(jì)數(shù)三個顯微鏡視野。從作者的原始數(shù)據(jù)中,我們可以看到這種分析是在每個顯微鏡視野100到10,000個細(xì)胞之間的任何地方進(jìn)行的。在0 h和24 h計(jì)數(shù)的細(xì)胞總數(shù)之間沒有逐行相關(guān)性。盡管如此,陽性細(xì)胞百分比的差異正好是0.3%,并且可以看到一些奇怪的模式:
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主要的問題是:上述情況發(fā)生的可能性有多大。我對我的分析還不完全滿意。盡管如此,我還是得到了小于十分之一的概率 2222 。這是這篇論文中最重要的發(fā)現(xiàn)。它也表明結(jié)果是假的。
Probability calculation
作者提供的原始shHDAC 6數(shù)據(jù)顯示,每行的0 h和24 h值之間的差異恰好為0.3%。通過觀察產(chǎn)生這種差異的組合,人們已經(jīng)可以感覺到這是多么不可能。坐第四排。在0小時,作者共計(jì)數(shù)250個細(xì)胞,發(fā)現(xiàn)3個陽性細(xì)胞。在24小時,他們計(jì)數(shù)了1000個細(xì)胞,發(fā)現(xiàn)9個陽性。分?jǐn)?shù)差異為3/250 - 9/250 = 0.3%。人們可以搜索其他組合,給出這個確切的差異:
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這已經(jīng)給了一個直觀的感覺,這一定是多么罕見:在1000小時的集合中有許多“禁止”的正計(jì)數(shù)。事實(shí)上,有許多總細(xì)胞計(jì)數(shù)組合甚至不能產(chǎn)生0.3%的差異(100-100,100-200,100-500,100-1250,200-200,500-500,500-1250,...)。由于運(yùn)氣不好,作者碰巧錯過了這些組合,這將使他們無法找到0.3%的差異。
我對概率進(jìn)行了數(shù)值分析,發(fā)現(xiàn)兩個數(shù)據(jù)集之間陽性細(xì)胞比例的差異為0.3%。第一數(shù)據(jù)集總共有N個單元格,第二數(shù)據(jù)集有M個單元格。如上所示,只有有限數(shù)量的組合(n,m)導(dǎo)致n/N-m/M = 0.3%。分析開始于枚舉給出期望的0.3%差異的所有(n,m)對。
在下一步中,計(jì)算繪制這些對中的任何一個的概率。在N次嘗試中找到n次成功的概率由二項(xiàng)式概率質(zhì)量函數(shù)給出:
f(n, N, p_1) = (Nn)p1n(1?p1)N?n(nN)p1n(1?p1)N?n
我們知道n和N,但p1并不確切知道。這同樣適用于我們在M細(xì)胞中發(fā)現(xiàn)m陽性的第二次抽簽,
f(m, M, p_2) = (Mm)p2m(1?p2)M?m(mM)p2m(1?p2)M?m,
其中p 22 并不完全已知。為了解決這種不確定性,我簡單地嘗試所有有點(diǎn)現(xiàn)實(shí)的p 11 -p 22 組合,請參閱此Colab腳本。下面是一個代表性的結(jié)果:
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該圖顯示了N=1000和M=200時,發(fā)現(xiàn)0.3%差異的概率作為p 11 和p 22 的函數(shù)。
當(dāng)p 11 -p 22 = 0.3%時,該概率最大,這并不奇怪。這是圖中的白色線。
事后看來,發(fā)現(xiàn)p 11 = 0.3%和p 22 = 0的最大概率為0.224也不足為奇。對于p 22 0,每次將找到0個陽性細(xì)胞,因此是無限尖銳的分布。同時,較低的p 11 = 0.003值將給出相當(dāng)尖銳的分布,因此實(shí)際上從1000個細(xì)胞中抽取3個陽性細(xì)胞的機(jī)會很大。最大概率0.224就是 (10003)0.0033(1?0.003)1000?3(31000)0.0033(1?0.003)1000?3 。
不同的N、M總細(xì)胞計(jì)數(shù)組合導(dǎo)致找到0.3%差異的不同最大概率。我檢查了作者報告的所有組合。上述22%的概率是找到0.3%差異的最大概率。作者連續(xù)35次報告了同樣的差異。發(fā)生這種情況的可能性是 0.22435=10?230.22435=10?23 。這是一種禮貌的方式說“不可能”。
Caveats
在上面我計(jì)算了找到0.3%差異的概率。這是非常具體的:當(dāng)發(fā)現(xiàn)任何其他固定差異時,論文也會被標(biāo)記。在實(shí)踐中,第一行用于觀察實(shí)際差異,并且對于其余34行,檢查這些行是否具有完全相同的差異。當(dāng)最大概率保持為0.22時,這將歸結(jié)為 0.2234=10?220.2234=10?22 概率。
我檢查了0.3%以外的一些差異,確實(shí)發(fā)現(xiàn)了一些依賴性。發(fā)現(xiàn)的最大概率是0.36,導(dǎo)致最多有 0.3634=10?150.3634=10?15 的機(jī)會偶然發(fā)現(xiàn)這樣的序列。這仍然是“零”,也太樂觀了,因?yàn)閮H對(N,M)組合之一發(fā)現(xiàn)了更高的概率。作者還總是測量3個或更多個細(xì)胞,表明概率方面的最佳p 22 = 0的解決方案是不正確的。
Conclusion
找到35個獨(dú)立的測量值來顯示0.3%的差異是不可能偶然發(fā)生的。最重要的是,上面的評論指出了更多的巧合序列。該概述也是不完整的,例如shHDAC 6(24 h)柱也顯示出與其shTET 2(0 h)相鄰柱的非常有規(guī)律的差異。
我認(rèn)為這些數(shù)據(jù)是偽造的。
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14 Maarten Van Kampen
comment accepted April 2026
再看一下數(shù)據(jù),我發(fā)現(xiàn)了另一個明顯的捏造跡象。而這一個帶有非常簡單的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),顯示它是不可能的水平之一在 10321032 。宇宙的年齡大約是1,所以即使從時間的黎明開始每秒運(yùn)行一次這些實(shí)驗(yàn),也不會得到這個結(jié)果。
在,Yong-Chang Zhou在圖4(f)中注意到shNC(0 h)和shTDG(0 h)數(shù)據(jù)塊之間存在令人驚訝的-0.1%的差異。然后,第一作者在:
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圖4(f)背后的數(shù)據(jù)更令人驚訝:所列值中沒有一個小數(shù)點(diǎn)后超過一位(黃色突出顯示)。這可能是一個四舍五入的問題,但提交人提供的數(shù)據(jù)表明情況并非如此。以第一個值0.3%(左上角)為例。在,可以看出,該值對應(yīng)于總共9000個測量細(xì)胞中的27個陽性細(xì)胞,因此恰好27/9000= 0.3%的分?jǐn)?shù)。如果作者測量了28個陽性細(xì)胞,他將得到0.3111.. %,0.2888. % 26個陽性細(xì)胞,找到小數(shù)點(diǎn)后最多一位的百分比值的概率取決于測量的細(xì)胞數(shù)N。下表顯示了 nNNn [%],N每列變化,n每行遞增。綠色值小數(shù)點(diǎn)后最多有一位數(shù)字:
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“有效”數(shù)字以固定的間隔出現(xiàn)。對于N=9000,每9行出現(xiàn)一個有效值,概率約為11%。對于N=4000、2000和1000,這增加到1/4(25%)、1/2(50%)和1/1(100%)。然而,對于N=650,找到“有效”數(shù)字也很罕見,1/13(~8%)。
在,第一作者提供了0 h shNC和shTDG組中所有70次測量的n和N。每個報告的百分比在小數(shù)點(diǎn)后最多有一位數(shù)字。在下表中,我使用總細(xì)胞計(jì)數(shù) NN 計(jì)算每次測量發(fā)生這種情況的概率p。對于所有70次測量,在該點(diǎn)后找到不超過一位數(shù)的概率是所有單個 pp 值的乘積。這個概率是“零”: 1.5?10?321.5?10?32 。
這些數(shù)據(jù)不可能是測量的結(jié)果。根據(jù)所列出的發(fā)表值,報告的總細(xì)胞計(jì)數(shù) NN 和陽性細(xì)胞計(jì)數(shù) nn 似乎最有可能是在事后生成的,這些發(fā)表值恰好在該點(diǎn)后最多有1位數(shù)字。
圖4f shNC的數(shù)據(jù)由作者在
最后一列p是找到小數(shù)點(diǎn)后最多一位的 nNNn [%]值的概率。
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圖4f作者在
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15 Maarten Van Kampen
comment accepted April 2026
ImageTwin發(fā)現(xiàn)了一些圖形裝配錯誤。是的,在這一點(diǎn)上,這應(yīng)該不再重要了。
圖圖3(j)和擴(kuò)展的圖5(o)在廣泛不同的條件下(0.5/1 μμ g 5fC對1/3 μμ g 5hmC,不相關(guān)的柱)共享斑點(diǎn)印跡測定:
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使用對比度增強(qiáng)的動畫顯示背景也是相同的:
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擴(kuò)展數(shù)據(jù)圖2(k):H3和微管蛋白對照共享相同的空圖像。
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16 Scholtzia involucrata
comment accepted April 2026
正如,從統(tǒng)計(jì)學(xué)上講,來自不同/獨(dú)立實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)不可能顯示出一對一的相關(guān)性。
圖4c由Maarten和Yong討論和分析。此外,當(dāng)把所有數(shù)據(jù)繪制成折線圖時,圖4c中8列中的7列在某種程度上是相關(guān)的(見線模式非常相似)。請注意,所有8列數(shù)據(jù)應(yīng)來自不同/獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)。不可能的
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不幸的是,我發(fā)現(xiàn)更多:
擴(kuò)展圖5c+圖5f,每個第一列應(yīng)該來自不同的實(shí)驗(yàn),但兩組數(shù)據(jù)是一一相關(guān)的,這可能是不可能的。
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擴(kuò)展圖6c,不同實(shí)驗(yàn)
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延伸Fig6m
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但最令人震驚的是,就在發(fā)送評論之前,我發(fā)現(xiàn)我在這條評論中繪制的所有直線曲線都是相關(guān)的(共享類似的曲線模式)。
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同濟(jì)大學(xué)王平團(tuán)隊(duì)的Nature更正后,又遭數(shù)值“神巧合”質(zhì)疑
來源:誠信探索
在2025年5月30日,編輯部首次指出了2024年11月20日,同濟(jì)大學(xué)醫(yī)學(xué)院/附屬第十人民醫(yī)院王平團(tuán)隊(duì)在Nature 在線發(fā)表題為“Human HDAC6 senses valine abundancy to regulate DNA damage”的研究論文,發(fā)現(xiàn)文章內(nèi)存在4對圖片重復(fù)使用。
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有4對圖片重復(fù)使用:圖E7K-10與E7K-11出現(xiàn)部分重疊,但是代表明顯不一樣的實(shí)驗(yàn)結(jié)果;E10E-11與E10E-15出現(xiàn)部分重疊,但是代表明顯不一樣的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,由于誠信科研獲取的是Merge后的圖片,發(fā)現(xiàn)Merge前E10E-9與E10E-13的圖片也出現(xiàn)重疊;E10E-27與E10M-11出現(xiàn)部分重疊,但是代表明顯不一樣的實(shí)驗(yàn)結(jié)果;后續(xù)有相關(guān)的同行上傳到了Pubpeer。
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在2025年7月25日,作者在Nature 對于我們指出的重復(fù)圖片進(jìn)行了更正。
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另外,在近期有相關(guān)的同行向編輯部反映,圖4c的數(shù)據(jù)存在異常。
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參考信息
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09409-w
https://www.nature.com/articles/s41586-024-08248-5
https://pubpeer.com/publications/429F23C68462E5C1A09175C3CD8B07
(來源:饒議科學(xué)版權(quán)屬原作者 謹(jǐn)致謝意)
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