生物醫學圖片處理——怎樣才算不當操作?

在2021年撤稿觀察（Retraction Watch）數據庫中列出的近4000起撤稿事件中，超過四分之一涉及“ “concerns/issues about image（對圖片的關注/圖片問題）” 或“duplication of image（圖片復制）”。同樣，最近的一項研究發現，PubPeer上的12萬多條評論中，有三分之二都涉及對圖片的關注。不當操作的范圍從無辜的錯誤（innocent errors）到美化（beautification）到故意偽造（intentional falsification）。因此，現在許多期刊使用專門的圖片篩選器來尋找不當操作也就不足為奇了。

在這篇博客中討論了當前處理生物醫學圖片的指導方針，并提出了圖片處理程度的獨到見解。

數字圖片應該進行最小程度的處理

這條準則是圖片處理的基石——圖像數據也是數據，應該被當作數據來對待。改變圖片數據被認為是不可接受的，但許多人認為清理圖像數據是可以的。一般來說，“這樣做的目的不是為了欺騙”，而是為了簡化數據，讓讀者更容易理解。

清理圖片數據的背景（Clean up background）

在這個例子中，Clancy博士使用圖片編輯軟件刪除了數據。雖然像這樣清理數據可能不會影響整體的解釋，但它被認為是不好的做法。被刪除的數據可能與研究無關。然而，對一些讀者來說，它可能是“真實的并在生物學上是意義重要的”，或者隨著時間的推移，隨著更多的信息變得可用，對圖片的解讀可能會改變。

裁剪（Cropping）

通常的做法是去除凝膠或Western blot中不相關的部分。然而，這是不可接受的裁剪圖片的方式，這會導致數據失真或刪除了必要的信息。

許多期刊鼓勵作者提交未經處理的完整凝膠供同行評審，或者至少包括帶上和帶下的一定面積。“合理的指南是保留背景上下的5個帶寬。”讀者可能會懷疑這種剪裁，因為這表明作者可能試圖在附近隱藏另一個波段。將被比較的圖片應該被裁剪到相同的大小。

拼接（Splicing）

在可能的情況下，應該避免將圖片拼接在一起。如果不可能在單一凝膠上進行實驗，例如，如果你有許多樣品，可能需要將兩種不同凝膠的數據拼接在一起。拼接應在圖片中明確表示(通常在剪接之間有空白或黑線)，并在圖片說明中加以描述。帶子不應該拼接在一起，看起來像是來自同一種凝膠。

在這個例子中，我們將來自不同凝膠的帶并列在一起，給人一種它們來自同一凝膠的印象。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的生物医学图片处理——怎样才算不当操作?的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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