学术造假对于勤勤恳恳搞科研的人来说，简直是重磅伤害，且不说造假者可以相对轻松地赢得别人付出十倍百倍精力才能收获的成果和荣誉，更可怕的是，所谓的“成果”极有可能会引导一个错误的研究方向，让后来者浪费大量的财力和精力。

科研图片处理不端，一直是学术造假的重灾区。其实早在2014年，小保方晴子造假事件就已掀起了学术圈关于图像数据处理的热议。她发表在Nature上的论文中，由于电泳图首先被人看出了端倪，从而引爆了整个学术不端案。

小保方晴子Nature造假事件 图片来源：BLOOMBERG

圈外的吃瓜群众看热闹看的起劲，但是广大基层科研民工却不寒而栗，默默裹紧了自己的小白褂，以后发paper的道路恐怕要更谨小慎微，生怕一不小心踩了“造假”的坑。

当年有一个翟博士引发的毕业生的论文查重惨案，这回好几个院士引发的科研图片处理不端不知又会掀起什么风波，也有很多科研小白不禁风声鹤唳，甚至认为P图就等于造假...那么，究竟什么样子的图像处理才不算是学术造假呢？二者之间的界限又是怎么界定的？

为了帮助大家远离图像造假的重灾区，避免踩学术不端的坑，我们整理了Nature官方给出的图像数据处理的一般准则和注意事项，并以大家最常用的电镜图的处理方法为教程，手把手帮大家解决科研图像处理的各种疑难。

研究人员的日常：努力积累好的数据并尽可能清晰地呈现出来。那么对于图像而言，何所谓“清晰”呢？过去，由于处理技巧的匮乏，我们在实验中获得的数据与最终发表的数据没太大不同，所以高质量图像的公认标准就是——所见即所得。

如今，数字图像采集和处理工具搬除了图像完善之路上的绊脚石，为了获得更清晰、更完美、更符合实验结果的最佳图像，各种“美化”手段出现在数据的数字化处理中，比如用橡皮擦工具清除照片上的灰尘，裁剪凝胶条带，使用荧光显微照片增强特定效果……合法获取的数据经过处理后会产生比实际更理想化的图像效果。

但在Nature看来，“美化”是一种歪曲和失实，略有瑕疵的图像反而更能反映真实的世界。因此，Nature系列期刊发布了一个图像适当处理的简明指南*供作者参考。

*https://www.nature.com/nature-research/editorial-policies/image-integrity#electrophoretic-gels-and-blots

任何数字处理技术（应用于全图的除外）都需要在方法（Methods）或补充信息（Supplementary Information）中解释说明。作者应在补充信息的附加表格中详细说明用于数据处理的仪器设置和软件操作（处理得越少，对作者、审稿人和读者来说就越方便）。但是，任何对原始图像中数据的歪曲都是严格禁止的（比如为了在视野中展示更多细胞而在显微照片中拼贴细胞，或裁剪凝胶去除可能携带信息的条带）。

投稿的图像标准

与手稿一起提交待审的图像只能做最低限度的处理（如在显微照片中添加箭头）。作者要注意保存未处理的数据和元数据文件供编辑评估稿件之用，否则审稿进程可能被拖延。终审提交的数字化图像必须保证高质量，分辨率至少为色彩300 像素、灰度600像素、线条1200像素。

对于某些实验、领域和技术来说，一定程度的图像处理不可避免，但最终获得的图像必须正确表示原始数据且符合道德标准。以下准则可以帮助大家在图像处理的基础上准确展示数据：

❉作者应列出所有使用过的图像采集工具和图像处理软件包，并在方法中记录关键的图像收集设置和处理操作。

❉在不同时间或不同地点收集的数据不应合并于同一图像中，除非所得图像来自于时间平均数据或延时序列；如果必须并置图像，应在图中明确划分边界，并在图例中说明。

❉ 避免使用修补工具（如Photoshop中的克隆和修复工具）或任何故意掩盖图像操作的功能。

❉改变亮度和对比度等处理只能均匀应用于整个图像（并同时应用于对照组），不应调整对比度以抹除数据；避免过度操作（如以牺牲其它区域为代价突出图像中的某个区域或有偏向性地设置阈值）。

提交修改后的最终数据时作者可能会被要求提交原始的、未经处理的图像。

作者应准备好原始数据，按要求向编辑提交，并按收集到的分辨率提供图像来源。来自多个区域的细胞不应并置于同一区域，否则应在补充信息中说明。

具体指导原则：图像的调整应适用于整个画面，避免阈值操作、改变信号范围等。如使用了“伪着色”和非线性调整（如“伽马变换”），必须公开说明。在“合并”的图像上，个别颜色通道的调整有时是必要的，但应在图例中说明。

我们建议将以下内容与最终修订版的手稿一起发表：

• 设备类型（显微镜/物镜、照相机、检测器、过滤器模型和批号）和采集软件要列举在方法中，虽然仪器间存在差异，但关键测量设备的设置也应列出。

• 命名为“设备和设置”的补充方法文件（或作为“方法”的一部分），列出每幅图像的：时间和空间分辨率数据等采集信息（xyzt和像素尺寸）；图像色彩深度；温度、成像媒介等实验条件；荧光剂（激发和发射波长或范围、过滤器、二色分束器）。

• 显示查找表（LUT）以及LUT与位图之间的定量地图，特别是在使用彩虹伪色时；如果LUT为线性且涵盖了所有数据范围，则应进行说明。

• 处理软件的名称和操作 （如反褶积类型、三维重建、表面和体绘制、“伽马变换”、阈值和投影）。

• 获取图像的测量分辨率，增强图像分辨率的任何下游处理或平均处理。
  

阳性和阴性对照及分子尺寸标记基因应包含在每个凝胶和印迹中，无论是在主图或扩展数据补充图里。对于先前表征过的抗体必须提供引用；对于在研究系统中未能很好地表征的抗体，要详细描述其特异性以及实验中试剂的反应范围，这些描述应该作为补充信息或在抗体档案数据库中公布 （如Antibodypedia, 1DegreeBio）。

如果适当的处理可以提高清晰度和简洁性，那么我们鼓励在论文主体中展示裁剪的凝胶和印迹，但必须在图例中说明。

• 不建议对不同凝胶（印迹）上的样品进行定量比较，如果这种比较不可避免，则必须在图例中说明样品来自同一实验且凝胶（印迹）是并行处理的；将凝胶中不相邻的条纹并置时，必须清楚勾画出凝胶边界。

• 裁剪的凝胶必须保留重要条带。

• 论文主体部分中裁剪过的印迹应在条带上下分别保留至少六个带宽。

• 不建议提高凝胶和印迹的对比度，因为过曝可能掩盖其余条带；尽量使用灰色背景，如必须使用高对比度则应在补充信息中说明。

• 定量比较时，应使用适当的试剂、对照和线性信号范围的图像化方法。
  

总结一下，作为学术顶刊的Nature对于科研图像的要求其实很简单——接受一切不完美。也就是说，自然呼吁广大科研工作者的图能够更加“自然”。但同时，科学也允许合理化的图像处理，让科研成果的表达更加清晰和形象，我们也不应偏激地认为“P图=造假”，区分造假的关键在于是否歪曲事实，只要你的处理是规范、合理且真实的，就不属于学术造假的范畴。其实，再天衣无缝的修饰和伪造都有可能漏出马脚，直白些讲，是不是造假自己心里没点b数吗？

随着技术的不断进步，造假者肯定没想到，像论文查重一样，图片也可以查重了！来自美国纽约雪城大学(Syracuse University)的机器学习研究员丹尼尔·阿库纳(Daniel Acuna)等在2018年开发出一套算法，能利用人工智能(AI)识别学术论文中的图像造假，对论文图片进行查重。

同时，Adobe Photoshop公司也在2019年推出了他们的反向还原技术，其与加州大学伯克利分校的科学家的合作取得了新的研究成果，利用人工智能技术识别并还原图像PS过的部位，准确率高达99.4%！一能识别哪张照片修过了，二能看出修了哪里，三能还原最初的模样！

已经没法形容Adobe的强大了，以后还想钻图片造假的空子，恐怕真的要歇菜了。

避免踩坑

光靠理论恐怕远远不够

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2020年1月11-12日 成都·中科院成都分院

2020年1月11-12日 北京·中科院物理所

2020年2月22-23日 合肥•中国科技大学

2020年2月22-23日 北京•中科院物理所

2020年2月22-23日 济南•济南大学

2020年2月29-3月1日 上海•复旦大学

2020年2月29-3月1日 天津•天津大学

2020年2月29-3月1日 广州•华南师范大学

2020年3月7-8日 深圳•深圳大学

2020年3月7-8日 青岛·青岛科技大学

2020年3月7-8日 西安·陕西科技大学

2020年3月14-15日 武汉·武汉大学

2020年3月14-15日 大连·大连理工大学

2020年3月14-15日 成都·中科院成都分院

2020年3月20-21日 杭州·浙江工业大学

2020年3月20-21日 南京·南京工业大学

2020年3月20-21日 长沙·湖南大学

2020年3月28-29日 合肥·中国科学技术大学

2020年3月28-29日 北京·中科院物理所

2020年3月28-29日 济南·济南大学

2020年3月28-29日 重庆·重庆大学

具体会议地点以邮件通知为准

（更多场次请扫描下方二维码，表单中的场次实时更新）

注册费用：

原价：2990元/人

团报价：2790元/人（3人及以上）

报名咨询：17686689807（微信同号）

备注：

如有专场培训需求，可安排讲师赴贵单位开展专场培训，专场培训价格更优，详询请加课程助理微信：wuruixue2910

提供正规发票（包括会议注册表、邀请函等报销材料）、费用包含两日午餐，住宿及其他费用自理。

报名后将会有工作人员联系学员确认相关信息，具体会议地点以邮件通知为准。工作人员将于开课前上周的周三向学员邮箱发送实际上课地址、课程所需软件和下载安装教程，请各位学员届时注意查收邮件。

老学员复听不再重复安排午餐和资料，请提前联系课程助理报名，并携带身份证现场签到。

扫描二维码在线填写报名表，工作人员会在收到报名信息的第一时间电话联系确认相关信息。表单报名如出现异常，请联系助教️17686689807（微信同号）

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科研绘图·学术图像专题培训

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培训地点：北京·中科院理化所

培训时间：2020年4月11-12日

报名咨询：武老师 18560061984（微信同号）

基础班➕高阶班的打包课程

基础班（原价2990元）➕高阶班（3850元）

仅需4500元

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老学员报名高阶班可以补差价（4500元减去基础班报名费）或者直接缴纳4500元开具发票并退还2000元现金。

通过学习科研绘图软件的高阶操作技巧，并通过大量实战演练逐步培养学员独立设计封面等高难度作品的能力，帮助学员实现科研绘图技能的职业化转型，培训结业后能够独立承担绘图设计业务，实现从熟练到精通的目的。

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▷ 银行转账汇款

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