生物医学图片处理——怎样才算不当操作?
生物医学图片处理——怎样才算不当操作?
在2021年撤稿观察(Retraction Watch)数据库中列出的近4000起撤稿事件中,超过四分之一涉及“ “concerns/issues about image(对图片的关注/图片问题)” 或“duplication of image(图片复制)”。同样,最近的一项研究发现,PubPeer上的12万多条评论中,有三分之二都涉及对图片的关注。不当操作的范围从无辜的错误(innocent errors)到美化(beautification)到故意伪造(intentional falsification)。因此,现在许多期刊使用专门的图片筛选器来寻找不当操作也就不足为奇了。
在这篇博客中讨论了当前处理生物医学图片的指导方针,并提出了图片处理程度的独到见解。
数字图片应该进行最小程度的处理
这条准则是图片处理的基石——图像数据也是数据,应该被当作数据来对待。改变图片数据被认为是不可接受的,但许多人认为清理图像数据是可以的。一般来说,“这样做的目的不是为了欺骗”,而是为了简化数据,让读者更容易理解。
清理图片数据的背景(Clean up background)
在这个例子中,Clancy博士使用图片编辑软件删除了数据。虽然像这样清理数据可能不会影响整体的解释,但它被认为是不好的做法。被删除的数据可能与研究无关。然而,对一些读者来说,它可能是“真实的并在生物学上是意义重要的”,或者随着时间的推移,随着更多的信息变得可用,对图片的解读可能会改变。
裁剪(Cropping)
通常的做法是去除凝胶或Western blot中不相关的部分。然而,这是不可接受的裁剪图片的方式,这会导致数据失真或删除了必要的信息。
许多期刊鼓励作者提交未经处理的完整凝胶供同行评审,或者至少包括带上和带下的一定面积。“合理的指南是保留背景上下的5个带宽。”读者可能会怀疑这种剪裁,因为这表明作者可能试图在附近隐藏另一个波段。将被比较的图片应该被裁剪到相同的大小。
拼接(Splicing)
在可能的情况下,应该避免将图片拼接在一起。如果不可能在单一凝胶上进行实验,例如,如果你有许多样品,可能需要将两种不同凝胶的数据拼接在一起。拼接应在图片中明确表示(通常在剪接之间有空白或黑线),并在图片说明中加以描述。带子不应该拼接在一起,看起来像是来自同一种凝胶。
在这个例子中,我们将来自不同凝胶的带并列在一起,给人一种它们来自同一凝胶的印象。
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