夜雨聆风代谢物小数位整齐划一，三列数据存在2X-Y的线性关系，Excel公式还留在原处——网友：这哪是实验数据，这是数学作业
各位同学，欢迎来到今天的 《走近科研·吃瓜特别节目》·源数据特辑。
又是Nature Communications。
4天前，一篇2025年11月发表在 《Nature Communications》 上的论文被挂上了PubPeer。论文题为 《Targeting polyamine metabolism and ferroptosis enhances the efficacy of KRAS-targeted therapy depending on KEAP1 status》 ，来自复旦大学附属中山医院詹成团队。
截至今天，PubPeer上已经积累了8条评论。
资料源自于PubPeer
网友Clathria cancellaria等人把论文的源数据逐行拆解，发现了至少7处数据异常——从“红=2×黄-绿”的Excel公式，到代谢物小数位整齐划一，再到不同实验组数据完全一致。更离谱的是，源文件里还残留着生成数据的Excel公式。
作者团队已在PubPeer上作出回应，解释称“数据复制粘贴操作没有执行成功”、“Python脚本索引匹配出错”、“Excel手动操作失误”等。
这篇论文来自复旦大学附属中山医院，2025年11月11日发表在Nature Communications上。
被质疑文章
研究背景：KRAS是癌症中最常见的突变基因之一，但KRAS靶向治疗（如sotorasib、adagrasib）的耐药问题一直是个大难题。KEAP1是NRF2通路的关键负调控因子，KEAP1突变与KRAS共突变时，患者预后更差。
核心发现：研究揭示了一条新的耐药机制——多胺代谢通过SAT1调控铁死亡，影响KRAS靶向治疗的疗效，且这一效应依赖于KEAP1状态。
研究意义：为KRAS突变型癌症（尤其是KEAP1共突变患者）的联合治疗提供了新策略。
听起来是一项漂亮的研究，对吧？但网友在源数据中发现了“数学之美”。
资料源自于PubPeer
资料源自于PubPeer
网友 Clathria cancellaria 在第三条评论中，指出了Figure 2A中一个惊人的发现。
论文中三列数据（分别对应AE3:AE27、AE28:AE52、AE53:AE77）之间，存在一个统一的线性关系：
红 = 2 × 黄 − 绿
在25个对应数据点中，22个完美符合这一公式。例如62.5407778（黄）和60（绿）→ 65.0815555（红）。
更致命的是，源文件中AE58、AE59、AE76、AE77等单元格仍保留着生成这些数据的Excel公式，直接证明了这些数据是通过计算生成的，而非独立测量的实验结果。
结论很直接：“这些数值是通过数学计算产生的，而非独立录入的测量数据。”
资料源自于PubPeer
第四条评论指出，Figure 3H和Figure S4J之间存在大量相同的数值。
例如，一组数值（1.956、1.9406、2.1475、2.145、1.90547、2.0612、2、1.9、2.13）在两幅图中反复出现——即使它们标注的是不同实验条件下的不同指标。
网友在评论中贴出了详细的表格对比，用颜色标注了重复区域。
资料源自于PubPeer
第五和第六条评论指向了Figure S5A和S5B。
在不同的细胞系（MIAPACA2、H23）和不同处理条件下，多个数据值完全相同。
例如，MIAPACA2-Sotorasib-resistant细胞和H23-Sotorasib-resistant细胞的“Spermine+Sotorasib”组数据，完全一致（5.2、5、4.9）。同样的数值出现在两个独立的细胞系中。
两条独立实验线的数据完全一样——这不是“实验可重复性”，这是“复制粘贴可重复性”。
资料源自于PubPeer
资料源自于PubPeer
在第七条评论中，网友重点关注了Figure S3D的代谢组学数据。
在代谢物测量值中，异常高比例的数据小数部分以.323、.324或.325开头。例如：
100.3245、73.32435、50.3245、88.32455
401.324、303.325、230.324
这些模式分布在不同代谢物、不同实验样本中，而非局限于单一测量组。
资料源自于PubPeer
在真实生物学实验中，代谢物浓度的小数位应该是杂乱无章的，不可能出现如此“整齐划一”的分布。
📊 质疑汇总
| 质疑点 | 涉及图表 | 核心问题 |
|---|---|---|
| Excel公式残留 | 图2A | 红=2×黄−绿，公式还留在源文件中 |
| 代谢物小数位重复 | 图S3D | .324、.325高频出现，分布异常 |
| 不同细胞系数据完全一致 | 图S5A/S5B | 独立实验数据完全相同 |
| 两幅图数据“共享” | 图3H/图S4J | 同一组数值在不同图表中反复出现 |
资料源自于PubPeer
面对这些质疑，作者团队已在PubPeer上作出了回应。回应可以概括为三个层次：
第一，承认错误，但归因于“操作失误”。
对于大部分数据重复问题（质疑1、4、5、6），作者解释称：
“在将数据从绘图软件复制到Excel时，复制操作没有执行成功，而Excel没有给出错误提示，导致我们未能注意到重复复制。”
对于代谢组学数据的小数位问题（质疑7），作者解释称：
“公司应用了标准化处理，具体是将数据除以一个特定的标准化因子，导致小数点后出现非常相似的数值模式。”
第二，强调“核心结论不受影响”。
作者在回应中反复强调：
“这一错误不影响本研究的主要发现或核心结论。”
第三，承认错误但未提供原始数据。
作者提到“立即审阅了所有原始实验档案”，但未在PubPeer上提供原始数据文件供独立验证。
一篇Nature Communications论文，被网友扒出了Excel公式残留、小数位高度重复、不同实验组数据完全一致等多项问题。
作者回应了——“复制粘贴没执行成功”、“脚本索引匹配出错”、“Excel手动操作失误”——但源文件里的Excel公式，是解释不了的。
Excel公式是“算”出来的，不是“测”出来的。它不会因为“复制粘贴没成功”而自己出现在单元格里。
目前，Nature Communications尚未对这篇论文采取任何编辑行动。
📢 源文件里还留着生成数据的Excel公式——你觉得这是“操作失误”还是“另有隐情”？欢迎评论区聊聊～
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参考资料Bian Y, Shan G, Bi G, et al. Targeting polyamine metabolism and ferroptosis enhances the efficacy of KRAS-targeted therapy depending on KEAP1 status. Nature Communications, 2025, 16: 9923. doi:10.1038/s41467-025-65441-4PubPeer质疑页面：论文DOI: 10.1038/s41467-025-65441-4注：本文基于PubPeer公开评论及作者回应整理。
最终结论以作者回应和期刊调查为准。
理性讨论，不站队，不造谣。