用ai软件做插画教程 2019年诺贝尔生理学或医学奖得主涉嫌学术不端事件再次发酵

一天内撤稿四篇！诺贝尔奖得主再陷造假事件，54篇论文被质疑

中科幻彩

2022-09-2017:43·北京

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据悉，2019年诺贝尔生理学或医学奖得主格雷格·塞门扎（GreggL.Semenza）涉嫌学术不端事件再度发酵。

原因是9月2日，2019年诺奖得主GreggL.Semenza因论文图片问题中止了发表在中国国家科大学院刊(PNAS)上的四篇论文。

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这4篇文章针对改进诊断疾病的中药都有着重要功用，可以说含义重大，然而万万没想到的是每天之内全部翻车了。根据WebofScience数据显示，这些论文总共被引用了750多次。

在被撤回的4篇文章中，Semenza都是通讯作者。其中2014年发表的Hypoxia-induciblefactorsarerequiredforchemotherapyresistanceofbreastcancerstemcells文章便存在数据重复使用、一图多用的问题。

在PubPeer上，有人强调图6C与图8A可能存在重复数据。

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图S5A还发生重复图像，以下是提高后的截图：

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此外，图3E的Pac+IL8nAb和图5F的Vehicle看起来就是一顿copy。

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而2009年的这篇AnthracyclinechemotherapyinhibitsHIF-1transcriptionalactivityandtumor-inducedmobilizationofcirculatingangiogeniccells。对论文图2进行对比度调整，会看到其中波段相同度很大，如右图箭头图示。

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此外，不止一张图被发觉有笔刷涂抹的迹象。

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针对这种被怀疑的文章，Semenza选择了撤稿，并在申明中直接证实有疑问的照片，对能补救的进行补救，并做一个验证性试验附在上面。

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估计对于这些照片问题，Semenza已经处理地得心应手了，毕竟他终于不是第一次遭遇涉嫌学术不端的事件了。

2020年10月，《光明报》就曾报导，知名学术打假网站Pubpeer上曝光Semenza的争议论文已达40篇，时间跨度将近18年。其中2013年到2016年的论文就有15篇用ai软件做插画教程，超过1/3。这些论文被怀疑一图多用或照片PS，少数文章还被怀疑存在伦理问题。

现在，PubPeer上，Semenza共有54篇被怀疑的论文。

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中国低氧生理学领域专家韩通（化名）与塞门扎是合作者，也是多年好友。2020年，当他得知塞门扎被曝30多篇论文P图造假，震惊之余，他的第一反应是害怕这会导致整个领域的危机。

值得庆幸的是，诺贝尔奖官网网站上公示的两篇“关键著作”，以及1993年发表于《生物化学学报》（JournalofBiologicalChemistry）的论文Characterizationofhypoxia-induciblefactor1andregulationofDNAbindingactivitybyhypoxia没有被打假。

曝出塞门扎教授学术作假的主要成员、德国的独立科学记者LeonidSchneider曾在揭示文章中指责的提及，在取得诺贝尔奖之际，塞门扎曾接受《临床研究期刊》（JCI）的访谈，并表示“我小时候假装的一件事就是我是联邦调查局特务用ai软件做插画教程，调查犯罪、当侦探。科学家做得不就是这种的事情吗？“

时隔两年，这位将科学家比喻为“调查犯罪的侦探”的诺奖得主，仍在遭遇着学术侦探们的调查。

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运用人工智能方法，造假侥幸成功的几率越来越小，成功了也早晚被翻旧账。在日常处理实验数据过程中，可能因为图像知识的缺乏和盲区，无意识中违反红线，作为科研人，一定要了解这种图像红区不能踩：

调色后重复使用

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复制拼图

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过曝：

过曝会造成细节的损坏，以及样本间信号密度变化的损坏。这时若再进行定量预测，结果便不可信

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非线性调色：

非线性调色对同一图像中的不同像素，进行了不一致的效率信息操作，导致结果偏离真实。在调节对比度、gamma值过程中，都会不同程度的形成非线性偏差。如下图中，不合理的非线性调节，可分别使得蓝色通道中的弱/中信号变强，或反过来消失

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过度的去背景、加伪彩等方式：

盲目去背景会去掉弱信号

不合理的伪彩则或许会放大实际并不显著的差别，如右图图示，不同伪彩对图像显现结果的影响

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图像格式带来的错误：

灰度/RGB切换后的定量结果、8bit/16bit图带来的、图像压缩、滥用JPEG格式。如右图中，8位图和16位图转换方式不当造成灰度信息压缩丢失

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图像处理/预测步骤错误：

去噪、通道叠加、定量预测等过程中，因流程出错造成的结论失真。如下图中，根据不同的试验设计，应当使用完全不同的选区工具，再进行荧光定量预测

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盗版工具的使用：

包括Nature杂志要求所有图像需要标明采集及处理的方式细节，如果使用了存在版权争议的硬件软件，结果的正当性和具体性都将得到质疑。

局部修改：

局部设置在科研图像里面特别脆弱，但大个别科研工作者只了解狭义的局部设置——如对图像中的某个细胞进行设置。实际上更容易出现的是另一种“局部设置”，如：调节对比度（对优劣像素的操作相反）、不同实验组调节（造成结果不可比）

以上内容仅供参考

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