北京大学发表在顶刊《自然》一篇文章，出现「疑似数据」问题，具体怎么回事？暴露出哪些问题？
2026年，顶级学术期刊《Nature》上发表了一篇题为“Intratumoural vaccination via checkpoint degradation-coupled antigen presentation”的研究论文。该研究由Peng R. Chen（教授，博士生导师，北京大学，国家自然科学二等奖（第一完成人））等多位学者共同完成。然而，该论文有些原始数据甚是奇怪，其中多处有违常理的数据异常。 质疑论文的图3G（Fig. 3G）与扩展图7B（Extended Fig. 7B），在关于骨髓衍生树突状细胞（BMDC）的实验数据中，图3G记录的数值分别为33.8、33.9和37.9，而扩展图7B中的对应值则是75.2、75.3和79.3。 这两组数据之间存在一个数学关系：后者的每一个数值都恰好比前者高出41.4。在真实的生物学实验中，鉴于图3G测量的是TNF-α+IFN-γ+细胞指标，而扩展图7B测量的是完全不同的CD25+CFSElow细胞指标，跨越不同检测项目出现如此绝对完美的等差数值，几乎是不可能自然发生的。 在论文的扩展图5B（Extended Fig. 5B），在记录72小时血浆浓度的第9行数据中，实验组“GlueBody”的前三个样本（N1至N3）的测量数值分别为14.5、16.0和21.5。巧合的是，这三个数值与另一对照组“GlueBody2”的前三个样本数值完全一致，仅仅是第四个样本（N4）的数据有所不同。在复杂的活体或细胞代谢实验中，不同实验组别的连续多个独立样本出现分毫不差的数值重合，极大地增加了数据被不当复制的嫌疑。 此外，数据的人为修饰痕迹在图1I（Fig. 1I）中体现得更为明显。通过对比“GlueBody2”组和“D3”组的数据行可以发现，GlueBody2的数值分别为1.03、0.99和0.97，而D3的对应数值则为1.05、1.01和0.99。稍加计算即可看出，D3组的每一个数据点都极其精准地等于GlueBody2组的对应数值加上0.02。 综合这三项详实的比对结果，这篇《Nature》论文在数据完整性上面临着挑战。无论是跨越不同检测指标的固定差值，还是不同实验组别间的数值复制，抑或是简单的固定常数加法，都绝非真实生物实验能够产生的正常统计学误差。很炸裂！北京大学发表在顶刊《自然》一篇文章，出现“疑似造假数据”_腾讯新闻