🔍 耿同学打假报告

论文信息

• 标题：Metabolome integrated with transcriptome, and genome analysis revealed higher accumulations of phytoalexins enhance resistance against Magnaporthe oryzae in new Zhefang rice variety diantun 506
• 作者：Owais Iqbal, Xingrun Yang, Ruoping Wang, Chun Wang, Dandan Li, Jiancheng Wen, Jiasheng Ding, Sauban Musa Jibril, Chengyun Li, Yi Wang
• 期刊：BMC Plant Biology
• DOI：10.1186/s12870-025-06856-5
• 发表年份：2025
• 论文来源：s12870-025-06856-5.pdf

综合评定：🟠 高度可疑

(注：由于仅提供文本而无法获取原始高清图片，本次检测主要基于文本逻辑、统计学描述及方法学自洽性进行审查。)

详细发现

发现 1：统计学异常检测（“太平洋级别的”网络分析阈值）

• 位置：Results - Correlation analysis of DAMs and DEGs... / Figure 6 描述
• 描述：在构建代谢物与基因（DAMs与DEGs）的互作网络时，作者使用了极度离谱的阈值：“a Pearson correlation coefficient > 0.09 or <−0.09”。随后在结果中声称这些网络展现了“strong connection”（强连接）。
• 证据：在双变量相关性分析中，0.09 的相关系数（R值）意味着决定系数（R²）仅为 0.0081，即自变量只能解释因变量 0.81% 的变异！在几乎任何生物学背景下，R = 0.09 都会被视为绝对的随机噪声，毫无统计学意义。作者竟然以此为标准筛选出了庞大复杂的网络图（Fig 6），并声称存在“强连接”，这属于典型的“萝卜快了不洗泥”式强行画图，该网络极大概率纯属随机凑出来的假阳性堆砌。
• 严重程度：🔴（致命统计学缺陷，动摇所有网络分析结论）

发现 2：数据造假/方法学异常（逻辑精分的筛选标准）

• 位置：Materials and methods - Differentially accumulated metabolites and KEGG analysis
• 描述：在定义差异代谢物（DAMs）时，作者写道：“DAMs were identified with VIP > 1, P-value ≤ 0.05, fold change > 2, and FC > 0.5”。
• 证据：这是一个基本的逻辑矛盾。Fold change (FC) > 2 意味着上调两倍以上；而 FC < 0.5 才意味着下调两倍以上。作者同时要求“FC > 2 且 FC > 0.5”，不仅语法冲突，而且暴露出作者很可能是从其他文献中 Copy-paste（复制粘贴） 了材料方法部分，甚至连基本参数的逻辑都没理清就敢直接用，或者在实际操作中根本没有严格按照所写的方法进行筛选。
• 严重程度：🟠（典型的 Copy-paste 痕迹，方法学描述不可信）

发现 3：数据造假检测（薛定谔的百分比）

• 位置：Results - Identification of differentially accumulated metabolites...
• 描述：文中声称 D502 和 D506 分别有 588 和 595 个 DAMs，随后提到“420 DAMs approximately (55%) were associated with both varieties”。
• 证据：根据简单的数学逻辑，420 占总数（588+595=1183）的 35.5%；即使按常规维恩图的并集计算（588+595-420=763），420 也占 55.04%。虽然数学上勉强能凑上，但这种模糊的表达（“approximately 55%”）结合前面随意的统计学阈值，显示出该论文数据处理极其“粗糙”，有为了拼凑出一个漂亮的“一半以上重叠”的结论而强行解释的嫌疑。
• 严重程度：🟡

发现 4：产出异常检测（典型的“香肠式”切片发表）

• 位置：Introduction & Materials and methods
• 描述：作者在本文引言和方法中反复提到“Previously, we performed integrated transcriptome and genome analysis... [13]”。本文的文献 [13] 正是本团队在同年（2025）发表在 BMC Plant Biology 上的另一篇文章。
• 证据：本文使用的材料（D502 vs D506）、接种条件（13个菌株混合、48h取样）与文献 [13] 完全一模一样。作者将同一次实验的样本，把转录组数据单独发了一篇文章 [13]，现在又把代谢组数据拿出来再发一篇文章。这种“一鱼两吃”的香肠式切片操作不仅拉低了单篇论文的学术价值，也解释了为什么本文的方法学描述会如此敷衍（因为实验细节都在前一篇里）。
• 严重程度：🟠（学术不端边缘的灌水行为）

发现 5：文本异常（鬼畜的排版残留）

• 位置：Materials and methods - Protein, sequence, and three-dimensional structure analysis
• 描述：文中在提到 NCBI ORF finder 时，出现了一段奇怪的乱码描述：“...for the i dentif i c a t i o n of the ORF region”。
• 证据：这极有可能是直接从某些带有防复制水印或 PDF 转换错误的网页上直接复制粘贴下来的文本。这再次印证了本文的材料方法部分并非作者根据自身实验原创撰写，而是东拼西凑组装而成的。
• 严重程度：🟡

耿同学辣评

这篇论文生动诠释了什么叫“只要阈值降得够低，万物皆可互联互通”。相关系数 0.09 居然好意思叫“强连接”，我闭着眼睛往太平洋里扔个石子，跟月球背面产生的引力相关性可能都有 0.09！把一个实验的代谢组和转录组强行拆成两篇文章发，结果拼凑数据的时候连 Fold Change 的基本逻辑都搞反了（>2 且 >0.5）。这种“东拼西凑凑字数，闭着眼睛画网络”的量产型学术灌水，建议期刊直接改名叫 BMC Plant Storytelling 吧！

建议后续行动

• 重点关注 Fig 6 的原始网络数据，验证其相关性是否真实（大概率是造假或极度夸大）。
• 在 PubPeer 上提出质疑，要求作者解释 0.09 的相关系数阈值和自相矛盾的 FC 筛选逻辑。
• 核查本文与参考文献 [13] 的样本重叠情况，向 BMC Plant Biology 编辑部评估是否属于违规切片发表。

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