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[其他类别] 从小保方晴子的纽约客采访来说说实验重现率 [复制链接]

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发表于 2016-3-10 19:54 |只看该作者 |倒序浏览 |打印
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生物谷 Murphy # j4 B# ~# s( O+ N+ \. O& v

( G- v# W  `- j( P近日,小保方晴子接受了纽约客的采访,采访回顾了小保方接手维坎提的STAP思想,夜以继日地在实验室做实验,在Nature上发表论文,名利双收,但随后被质疑造假--没人能有成功复制结果,身败名裂的整个事件过程。: B( d: W" N0 j; I" c2 P

/ j0 A, _2 Q$ {' V" Q0 G( \! ?Nature作为一本殿堂级期刊,能在上面发表一篇论文,对任何科学家而言都是一件名利双收的事,既能确立自己的学术地位,又能带来物质回报(评议职称,拉到实验室赞助)因此,这件事情关注度极高,在这样一本严肃的期刊上,赫然登出了一篇无法实验重现的造假论文,科学家们的心情可想而知。
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! Z: k+ R% A$ I9 j* N但据2012年医药公司安进(Amgen)的前研究总监报告称,他和同事曾试图复制53篇著名论文的结果。他们只成功复制出了6篇的结果--验证率是11%。在生物谷举办的大咖云集2016外泌体与疾病研讨会:从实验室到临床会议上,一位从事检验科的专家也当众承认无法重复干细胞移植的一项技术,而这项技术已经在某知名杂志上发表出版。
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实验重现性一直是科学家们追求的目标,通常认为只有高重复率的实验才代表着真是的数据,但真的是这样吗?答案有待考证。Science期刊上的《Estimating the reproducibility of psychological science》通讯作者Brian Nosek提出了他的论点。
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1 |$ _4 V$ F! ]# u) q& Q% h他首先提到,研究者需要知道有些因素会导致"文章灌水",以至于实验不可重复。一般的"文章灌水"有三种原因,第一是有倾向性地发表支持猜想的数据,第二是只发表有显着
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3 u' L) d1 G$ O/ c; c& [6 L统计学意义的数据,第三是研究样本数量不够。这篇发表在《Science》上的研究,还给出了其他原因,即实验样品的差异、实验设定的差异以及实验完成的质量差异等等。9 E% D5 B) U' S, v6 Z# K

& {+ M* [7 x6 p/ O8 I4 L正如世界上没有完全相同的两片树叶一样,实验室样品也不能说完全一样,再加之每个实验室的设备质量、设定参数、实际使用情况不一,实验室操作人员熟练程度的参差不齐,客观上存在很多影响实验重现性的不可控因素。* @8 C$ ^* h0 v/ D: {+ a
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然而,对于Brian Nosek等给出的这三种原因(实验样品的差异、实验设定的差异以及实验完成的质量差异),Dorothy Bishop并不十分认同前两者。对于实验完成的质量的问题,也可能存在这样的情况,即重复实验在数据上和原始实验存在显着性差异,很可能是重复实验时候没有处理好或者操作正确。
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3 v# \- O0 B$ x. I! Q. m" @. q所以,实验重现性不能作为检验实验假说的唯一标准, 但同时,我们也不能忽视实验重现性的作用,我们需要谨慎把握实验真实性和重现率的平衡。哈佛大学著名科学家、波士顿儿童医院干细胞移植主任George Daley针对小保方事件曾经说过:妄想和造假构成了欺骗的流程--首先你欺骗你自己,接着欺骗别人--衡量科学家水平的一种方式,就是看他有没有察觉到自己出了错的能力。3 {3 D9 }1 s# B0 v
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我们在做实验时不应抱着对某种假设的偏爱,这样容易对实验过程中出现一些异常数据视而不见,虽然重大科研发现常常让我们兴奋不已,夜不能寐,但是当我们拿到"绝妙数据"时也应该小心谨慎地求证,确保实验没有被其他未知因素所干扰,结果客观公正。% W' s9 V+ r1 X$ n  u" q

% v$ b. W" M0 E0 ~& |1 s此外,在收集到的大量实验数据后,我们应该慎重删选数据,挑选具有代表性的数据,包括理想的,也包括部分不是很理想的,毕竟实验是由人来进行的,存在误差也是可以理解的,非常完美的数据反而让审稿人费解,甚至持有怀疑态度。
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最后,小编想说的是,无论如何,实验数据造假行为都是不能容忍的,这是科研的底线。科学的进步需要大量详实可靠的数据作为支撑,而非漂亮但虚妄的水中月,镜中花。须知,宏伟的科学大厦若是建于流沙之上,必有岿然倒塌的那一天。
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