江南大学论文曝疑似数据造假，SEM图像跨图重复引发关注

2025年11月，江南大学Min Zhang团队在Nature Communications(IF: 14.7) 发表论文《4D printed deformation labels with machine learning for monitoring and preservation of respiring climacteric fruits》。

近期，eScan 系统及相关学术平台反馈该文存在图像数据异常。主要涉及Figure 5与Figure 7之间的像素级关联。两组标示为不同实验条件（乳液浓度 vs 打印层结构）的 SEM 图像呈现高度一致性。

研究摘要：该研究提出 SIRT1 抑制剂可作为缓解放射性胃肠综合征（GI syndrome）的潜在手段。文章声称通过遗传或药物抑制 SIRT1，可增加 p53 乙酰化水平，从而促进 Lgr5+ 肠道干细胞及类器官在致死剂量辐射后的存活与再生，将实验小鼠生存率从 0% 提升至 88.89%。

截至发稿前，文章状态为：PubPeer 质疑中，作者方暂无回应。

一、 论文档案

4D printed deformation labels with machine learning for monitoring and preservation of respiring climacteric fruits

Nature Communications

作者信息 (引用自公开出版物)：Xiuxiu Teng (第一作者) Min Zhang (通讯作者) Arun S. Mujumdar Chunli Li

江南大学 (Jiangnan University)

10.1038/s41467-025-66554-6

二、 eScan 数据复盘

发表时间：2025年11月。

异常坐标：Figure 5A (不同乳液浓度组) vs Figure 7A (不同打印层/角度组)。

比对结果：经 eScan 图像特征提取，上述区域显示出高度一致的孔隙结构、边缘轮廓及噪点分布。

物理矛盾：Figure 5 旨在展示乳液浓度（Emulsion %）及变形前后对微观结构的影响；而 Figure 7 旨在展示打印层数与角度（Layers/Angles）对微观结构的影响。不同的制备工艺与物理变量下，样本呈现出完全重合的微观形貌。

三、 图像特征分析 【一】 红色标记区域对比

对比组别：Figure 5A (MAKGM-8%-emulsion / Deformed state) vs Figure 7A (1 upper layer-70%-90°)。

特征描述：见原图红色框选区域。两组样本标示的实验变量完全不同（前者为8%乳液变形态，后者为70%填充密度/90°打印角），但图像中孔隙的拉伸方向、孔壁厚度及局部阴影特征呈现像素级重叠。

[图像重复 / 跨图复用]

分析：数据表现违背随机性原则，不同物理场作用下的微观结构呈现非概率性一致。

【二】 绿色标记区域对比

对比组别：Figure 5A (MAKGM-14%-emulsion / Initial state) vs Figure 7A (1 upper layer-30%-30°)。

特征描述：见原图绿色框选区域。Figure 5A 中代表“14%乳液初始状态”的样本，与 Figure 7A 中代表“30%填充密度/30°打印角”的样本，在视场右上方的孔隙排列及明暗纹理上完全吻合。

[图像重复 / 跨图复用]

分析：实验条件差异巨大的两个样本（Initial state vs Processed layer）疑似共享了同一张底层数据图。

四、 作者方动态

截至发稿前，江南大学团队暂无公开回应。

五、 eScan 规范指南

风险提示：“SEM 图像数据库管理混乱导致的跨图误用”。

规范建议一：建立严格的图像命名索引机制，文件名必须包含：日期_实验条件_样本编号_放大倍数，避免使用 "Image1", "Test_final" 等模糊命名。

规范建议二：在多因素变量实验（如本案中的浓度变量与结构变量）中，应物理隔离不同子课题的原始数据文件夹，防止制图时的误提取。

规范建议三：发稿前建议使用专业工具进行图像查重，规避无意混淆风险。