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經手過成百上千張實驗圖后，我總結了幾個最容易出問題的節點，歡迎補充討論：

• 分組標記混亂：新人常犯的錯，同組圖片標錯組別，用的時候自然張冠李戴。

• 數據管理失控：大量未發表的原始圖堆在硬盤里，修稿時急著找圖，隨手抓一張就用，很容易出錯。

• 多人接力的漏洞：一個課題做 3-5 年很常見，學生畢業、新人接手，數據交接時稍有疏忽就可能留隱患。

• 軟件隱形 bug：圖像軟件緩存出問題時，拖入新圖卻顯示舊圖，不仔細核對根本發現不了。

• 急功近利的代價：為了畢業、評職稱，少數人刻意修飾圖片、掩蓋問題，最后往往牽連整個團隊。

• 論文工廠的操作：這是必須嚴打的！為了省成本，把一張圖拆成幾處用，本質是學術造假。

這里想特別給科研小白和圍觀群眾科普：不是所有圖片編輯都是學術不端。

論文里的圖表，本質是為了更清晰地傳遞信息。裁剪冗余部分、調整對比度、統一排版，這些都是學術界公認的合理操作。關鍵在于：編輯后要如實說明處理方式，不能改變原始數據的科學內涵。

就像醫生寫病歷會整理關鍵信息，不會把所有檢查單都貼上去；我們處理實驗圖，也是為了讓同行更快抓住核心結果 —— 無他，唯 "更美觀、更直觀、更具代表性" 。