耿同学“再次”举报杰青Nature数据造假

2023年10月31日，Shuhui Sun等人在 Nature 在线发表题为《CHIT1-positive microglia drive motor neuron ageing in the primate spinal cord》的研究，该研究结合单核RNA测序、行为学与神经生理实验，提出老年灵长类及人脊髓中存在CHIT1高表达的小胶质细胞状态；这类细胞可能通过SMAD信号促进运动神经元衰老。论文还报告抗坏血酸可在老年猴模型中减轻相关衰老表型。

2026年9月4日耿同学在短视频平台公开举报该研究。视频中，耿同学逐条拆解论文图表，指出论文实验数据存在多组高度重复、平行样本呈固定比例关系、样本总和超出合理范围等统计学异常，不符合生物实验数据的随机分布规律。公开项目信息显示，该 Nature 论文的产出，累计获得 12 项国家重大研发计划项目资助，是课题组重点标志性成果。期中通讯作者拥有杰青头衔 。

耿同学强调：“已经有很多杰青，因为论文的数据问题，永远告别院士称号。所以，各位但凡是对未来有追求的学者们，务必管好自己的课题组。现在的情况是，你不管就由别人来管，你自己管了，这叫治学严谨，别人来管，性质就变了。”

目前耿同学已将相关质疑 提交至国家自然科学基金委员会，后续调查结果将对涉事人员的科研诚信记录、项目申报资格产生直接影响。在此呼吁广大科研工作者恪守学术诚信底线，严格落实科研全流程管理责任；同时建议管理部门进一步强化学术不端行为的惩戒力度，完善科研经费使用的全过程监督机制，从制度层面遏制此类事件的发生。

一桩 Nature 顶刊论文遭到外部公开举报的事件，再次为整个科研圈敲响警钟。即便是获得多项国家级重大项目资助、杰青牵头的标志性研究成果，也依然会面临外部对实验统计数据的严苛审视。一旦论文发表后被爆出数值重复、分布异常等数据疑点，不仅会消耗课题组大量精力应对调查，还会直接牵连科研诚信档案、后续项目申报，前期数年的科研投入也可能付诸东流。

事后被动应对举报与质疑代价高昂，最好的风控关口前移至投稿发表之前。正因如此，介绍一款能在投稿前完成全面自检的实用工具 ——Citexs 赛特新思 DataProof 数据检测工具。依托成熟的统计学标准，它能客观筛查表格中的数值疑点，同时产出具备学术参考效力的规范评估报告，帮助你在面对审稿问询、外部学术质疑时，拥有清晰的依据与从容的底气。

们来具体说说它能做什么。

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第一步：先把裁判规则写清楚

在看任何一个数字之前，DataProof 会先明确本次审查所依据的方法论框架。

多项检验标准，每一项都有来自学术文献的判定阈值。Benford 检验的 MAD 阈值来自 Nigrini（2012）；末位数字偏好的卡方检验标准参考 Simonsohn 等（2014）；Z-score 极端值判定采用国际通用的 3σ 原则……

这不是走形式。这是保证后面所有结论都有来处，而不是拍脑袋。

第二步：多个维度，逐一量化检验

1. 数值完全重复检查。 识别完全相同的行与数值块，精确计算重复率。

2. 数值相似与区域重复检查。 检测高相关度的区域复制模式。

3. 列间相似关系检查。 生成完整的相关矩阵，让异常的列间关联一目了然。

4. 尾数偏好检查。 正常精确测量数据中，末尾 0~9 应该均匀分布。