生物学的论文为啥难以重现？
生物学论文的重现性问题，绝非单一因素所致，而是科研实践中诸多环节交织缠绕的结果。这使得原本应是严谨可信的科学发现，在他人手中却屡屡“失灵”，其背后原因复杂且深刻。
首先，实验设计的复杂性与精细度是重现性的一个重要基石。生物学研究的对象千差万别，从微观的基因、蛋白质，到宏观的细胞、组织、器官，乃至完整的生物体，它们都处于一个动态、互联的系统中。这意味着，一个看似微小的变量变动，都可能对实验结果产生显著影响。
样本的异质性（Variability）：无论是从自然界采集的生物样本，还是实验室培养的细胞系，都天然存在个体差异。即使是同一批次、同一来源的细胞，其生长状态、基因表达、代谢通路等也可能存在细微差别。研究者在描述样本时，可能难以完全捕捉和传达这种异质性的全部细节。例如，描述一个动物模型，仅仅写“小鼠”是不够的，还需要明确其品系、年龄、性别、饲养条件、来源实验室等，而这些信息中的任何一个细微之处，都可能影响到实验结果。
实验条件的微妙之处（Subtle Confounding Factors）：生物体对环境极其敏感。温度、湿度、光照、震动、空气质量，甚至研究者进行操作时的情绪、节奏，都可能成为潜在的“混淆因素”（confounding factors）。论文中往往只能概括性地描述这些条件，例如“在37°C恒温箱中培养”，但并不能详尽说明恒温箱的具体型号、品牌、校准频率，或者培养箱内不同位置的温度是否存在差异。这些被省略的细节，恰恰可能是影响结果的关键。
试剂和耗材的批次差异（BatchtoBatch Variability）：生物学实验高度依赖各种化学试剂、抗体、酶、培养基等耗材。这些试剂的性能会随着生产批次、储存条件、保质期等因素而变化。一个在某个批次试剂上效果显著的实验，换了一个批次，可能就完全失效。论文中通常只会注明试剂的名称和供应商，但很少能追溯到具体的批号。
操作流程的精细化（Procedural Nuances）：许多生物学操作，如细胞培养、移液、染色、成像等，都包含一系列精细的步骤。例如，细胞传代的频率、消化细胞的消化液浓度和消化时间、洗涤细胞的次数和缓冲液种类，这些都需要经验积累才能掌握。论文通常会以简洁的语言描述这些操作，但实际操作中，关键的“手法”和“感觉”难以完全文字化。
其次，数据分析和统计方法的复杂性，也为重现性设置了障碍。
复杂的算法和软件（Complex Algorithms and Software）：随着高通量测序（NGS）、单细胞测序、成像质谱等技术的兴起，生物学数据分析变得日益复杂，需要借助各种定制化的脚本、算法和软件。论文中可能只能提及所使用的软件名称和版本，但隐藏了大量参数设置、数据预处理步骤、通路分析的数据库选择等。不同的参数设置，可能导向截然不同的结论。
“P值操纵”（phacking）和选择性报告（Selective Reporting）：研究者在数据分析过程中，可能会尝试多种统计方法或数据子集划分，直到找到具有统计学意义的结果。这种“试错”过程如果未被透明地报告，就会导致其他研究者难以复现找到的“显著性”结论。同样，研究者可能倾向于只报告支持其假说的结果，而忽略那些不显著或不支持的结果，这也会误导他人。
数据可视化和解读的差异（Differences in Data Visualization and Interpretation）：即使是相同的数据集，不同研究者在可视化方式和解读角度上可能存在差异，从而影响对结果的判断。
再者，研究成果的“可操作性”和“可传递性”也存在天然的挑战。
知识和技能的传递（Transfer of Knowledge and Skills）：许多生物学实验高度依赖研究者的经验和技术。一个经过多年训练的博士后，其操作的熟练度和对实验细节的把握，远非新手能够比拟。这种“默会知识”（tacit knowledge）难以通过论文来完整传递。
模型系统的可用性（Availability of Model Systems）：某些研究依赖于特定的动物模型、突变株或细胞系。如果这些模型在论文发表后不再可用，或者获取途径受限，那么重现实验就变得非常困难。
研究的“前沿性”与“不确定性”（Cuttingedge and Uncertainty）：生物学作为一门仍在不断探索的学科，其研究前沿往往伴随着高度的不确定性。一些实验可能依赖于尚未完全成熟的技术，或者在某些关键步骤上存在“瓶颈”。当论文发表时，这些瓶颈可能尚未完全克服，导致重现性下降。
最后，发表压力和学术环境也间接促成了重现性问题。
“快节奏”的科研文化（FastPaced Research Culture）：为了快速发表、获得资助和晋升，研究者可能倾向于选择“容易”出结果的研究方向，或者在实验未完全优化的情况下就进行初步发表。
对“阳性”结果的偏好（Preference for Positive Results）：学术界和资助机构通常更倾向于支持和发表“阳性”结果，即那些能够支持假说、产生突破性发现的研究。对“阴性”结果（unsuccessful experiments）的报告不足，也导致了科学知识体系的不完整，增加了重现的难度。
数据共享和方法透明度不足（Lack of Data Sharing and Methodological Transparency）：尽管近年来数据共享的呼声越来越高，但在实际操作中，许多研究数据和详细的实验协议仍未完全公开。这种“黑箱”操作，极大地阻碍了他人对研究的验证。
总而言之，生物学论文的重现性困境，是科学实践中一个系统性的挑战。它要求我们在追求科学发现的同时，也必须高度重视实验设计的严谨性、操作流程的精细化、数据分析的透明化，以及知识和技能的有效传递。只有当整个科研生态系统在这些方面都做出实质性的改进，我们才能更有效地构建一个可信赖的、不断前进的科学知识体系。
首先，实验设计的复杂性与精细度是重现性的一个重要基石。生物学研究的对象千差万别，从微观的基因、蛋白质，到宏观的细胞、组织、器官，乃至完整的生物体，它们都处于一个动态、互联的系统中。这意味着，一个看似微小的变量变动，都可能对实验结果产生显著影响。
样本的异质性（Variability）：无论是从自然界采集的生物样本，还是实验室培养的细胞系，都天然存在个体差异。即使是同一批次、同一来源的细胞，其生长状态、基因表达、代谢通路等也可能存在细微差别。研究者在描述样本时，可能难以完全捕捉和传达这种异质性的全部细节。例如，描述一个动物模型，仅仅写“小鼠”是不够的，还需要明确其品系、年龄、性别、饲养条件、来源实验室等，而这些信息中的任何一个细微之处，都可能影响到实验结果。
实验条件的微妙之处（Subtle Confounding Factors）：生物体对环境极其敏感。温度、湿度、光照、震动、空气质量，甚至研究者进行操作时的情绪、节奏，都可能成为潜在的“混淆因素”（confounding factors）。论文中往往只能概括性地描述这些条件，例如“在37°C恒温箱中培养”，但并不能详尽说明恒温箱的具体型号、品牌、校准频率，或者培养箱内不同位置的温度是否存在差异。这些被省略的细节，恰恰可能是影响结果的关键。
试剂和耗材的批次差异（BatchtoBatch Variability）：生物学实验高度依赖各种化学试剂、抗体、酶、培养基等耗材。这些试剂的性能会随着生产批次、储存条件、保质期等因素而变化。一个在某个批次试剂上效果显著的实验，换了一个批次，可能就完全失效。论文中通常只会注明试剂的名称和供应商，但很少能追溯到具体的批号。
操作流程的精细化（Procedural Nuances）：许多生物学操作，如细胞培养、移液、染色、成像等，都包含一系列精细的步骤。例如，细胞传代的频率、消化细胞的消化液浓度和消化时间、洗涤细胞的次数和缓冲液种类，这些都需要经验积累才能掌握。论文通常会以简洁的语言描述这些操作，但实际操作中，关键的“手法”和“感觉”难以完全文字化。
其次，数据分析和统计方法的复杂性，也为重现性设置了障碍。
复杂的算法和软件（Complex Algorithms and Software）：随着高通量测序（NGS）、单细胞测序、成像质谱等技术的兴起，生物学数据分析变得日益复杂，需要借助各种定制化的脚本、算法和软件。论文中可能只能提及所使用的软件名称和版本，但隐藏了大量参数设置、数据预处理步骤、通路分析的数据库选择等。不同的参数设置，可能导向截然不同的结论。
“P值操纵”（phacking）和选择性报告（Selective Reporting）：研究者在数据分析过程中，可能会尝试多种统计方法或数据子集划分，直到找到具有统计学意义的结果。这种“试错”过程如果未被透明地报告，就会导致其他研究者难以复现找到的“显著性”结论。同样，研究者可能倾向于只报告支持其假说的结果，而忽略那些不显著或不支持的结果，这也会误导他人。
数据可视化和解读的差异（Differences in Data Visualization and Interpretation）：即使是相同的数据集，不同研究者在可视化方式和解读角度上可能存在差异，从而影响对结果的判断。
再者，研究成果的“可操作性”和“可传递性”也存在天然的挑战。
知识和技能的传递（Transfer of Knowledge and Skills）：许多生物学实验高度依赖研究者的经验和技术。一个经过多年训练的博士后，其操作的熟练度和对实验细节的把握，远非新手能够比拟。这种“默会知识”（tacit knowledge）难以通过论文来完整传递。
模型系统的可用性（Availability of Model Systems）：某些研究依赖于特定的动物模型、突变株或细胞系。如果这些模型在论文发表后不再可用，或者获取途径受限，那么重现实验就变得非常困难。
研究的“前沿性”与“不确定性”（Cuttingedge and Uncertainty）：生物学作为一门仍在不断探索的学科，其研究前沿往往伴随着高度的不确定性。一些实验可能依赖于尚未完全成熟的技术，或者在某些关键步骤上存在“瓶颈”。当论文发表时，这些瓶颈可能尚未完全克服，导致重现性下降。
最后，发表压力和学术环境也间接促成了重现性问题。
“快节奏”的科研文化（FastPaced Research Culture）：为了快速发表、获得资助和晋升，研究者可能倾向于选择“容易”出结果的研究方向，或者在实验未完全优化的情况下就进行初步发表。
对“阳性”结果的偏好（Preference for Positive Results）：学术界和资助机构通常更倾向于支持和发表“阳性”结果，即那些能够支持假说、产生突破性发现的研究。对“阴性”结果（unsuccessful experiments）的报告不足，也导致了科学知识体系的不完整，增加了重现的难度。
数据共享和方法透明度不足（Lack of Data Sharing and Methodological Transparency）：尽管近年来数据共享的呼声越来越高，但在实际操作中，许多研究数据和详细的实验协议仍未完全公开。这种“黑箱”操作，极大地阻碍了他人对研究的验证。
总而言之，生物学论文的重现性困境，是科学实践中一个系统性的挑战。它要求我们在追求科学发现的同时，也必须高度重视实验设计的严谨性、操作流程的精细化、数据分析的透明化，以及知识和技能的有效传递。只有当整个科研生态系统在这些方面都做出实质性的改进，我们才能更有效地构建一个可信赖的、不断前进的科学知识体系。
网友意见
某些生物实验的可重复性很低，甚至在事实上不可能重复，造成相关论文复现困难。
- 生物是极度复杂的，不确定性非常巨大，同一个生物在同一刺激下的表现可能出现极大的变化，更别提同种生物的多个个体、不同种生物的大量个体、整个生态系了。
- 生物学的理论体系尚不完善，论文的正确性高度依赖重复实验来验证。然而，生物实验所用的一些仪器和方法是极度复杂的，大范围调查的样本更是难以复制甚至没有条件被复制的。
你可以考虑“某个团队在地球另一面观察那里特有的物种取得的数据，你要怎么获取”“某个团队在某个物种灭绝之前用最后的种群做的实验、用一只特定的天才个体所做的认知能力实验，你要去哪找实验对象”“某个团队投入大量经费和人力收集的海量数据，你要怎么搞经费，就算搞来了经费又怎么去搞一样的样本群体”之类。
但是，在这种情况下，趋势一致就是重复验证。一次两次做不出来，你可以说是对方做实验的技术太差，要是大量的实验室都做不出来，“在统计学上连趋势都不一致”，别人怀疑你造假是理所当然的——实际上，我们平常说“A论文的结论被B论文证实”的时候，也不会要求两篇论文从同一个角度出发、拿完全一样的材料和方法来做，你可以有不同的假设或实验目的，使用不同的材料或方法，最终得到在某个方面相同或相似的结果。
- 具体到裴钢的问题上，GPCR蛋白在自然界似乎都是七重跨膜才有功能的，但自然选择塑造的生物体的许多功能是冗余的，裴钢1999年发表的论文显示“将GPCR蛋白的一部分切掉，跨5次膜，也有功能（且和7次相当）”。其实是有一些外国实验室做出来过和裴钢论文相似的“GPCR蛋白没有七重跨膜也可以有功能”的，“跨膜次数比他更少而有功能”的实验都有过，只是大部分情况下不会有这种结果，并非“世界公认必须跨7次膜”，饶毅一开始说的这些确实没有充分的说服力，所以他还是谈了“重复”的问题——这实验的条件没有高到难以重复的地步。
- 道德委官员对着一个可以重复验证的生物实验谈“生物实验不一定讲究可重复性”，这说法有“因为人力无法搬动冰山，所以有人说他搬不动雪糕也完全正常”的嫌疑。
道德委官员所说的“重复二十年（前）的实验，无论结果如何，都说明不了任何问题”可能是想表达“过去这个领域没有定论，所以实验做坏了也敢把错误结果当成正确的给报出来，现在可就不敢了”——毕竟，“学术造假”的定义需要“有意造假”，你“不小心做错了实验”或“水平不够、瞎做的以为没问题”，都不算是学术造假。但这句“重复二十年”云云的适用范围是不能随意推广的：生物学界同一个东西反复横跳并不少见，做过了的实验完全可以再做。
生物科研领域的成果转化为技术的路途遥远，且本身的失败率极高。对造假和甩锅有利的是，成果转化失败可以归结于其他原因，例如产业机器的性能有问题、操作人员学历不够、统计工具有问题、统计学有问题、统计学创始人的人品有问题。你不需要为此负责。如果你觉得造假快要被发现了，你可以主动撤稿，在撤稿公告里说“因为我们后续试验无法复现，所以很遗憾地撤稿”——读者往往看不出来你到底是因为什么而无法复现。
相对的，在大学和实验室里，如果你的文章能在高影响因子的期刊上发表，你往往会更容易获得名利。无论中外，你都可以看到凭借发表文章拿到资助、评上职称、得到更好的工作机会的情况。
结果是，在生物领域，你造假的技巧越高，为此承担后果的可能性越低，引起一些专家不断造假、成为造假领域的专家，进而导致“你不造假，在同行竞争中往往要落后，甚至连研究经费都拿不到”的情况，引起恶性循环。造假的实验数据，你自己做一遍在正常情况下不能复现是很正常的，除非你跟着一起造。
在文章造假方面，发表的文章出了问题，你还可以先怪期刊的排版有问题，再怪来自他人的数据有问题，然后怪数学工具有问题并追溯到统计学的创始人的人品问题——反正你没有问题。“图片误用”这个借口，在这一系列甩锅大法里是比较低级的：很难归结为期刊排版错误，更难以归结为来自他人的数据、数学工具和统计学创始人的问题，你都很难解释“你的学生”是怎么“无意地将错误的图片翻转、旋转再使用”的。如果你先让所谓“最高规格的学术审查机构”使用这种低级借口，再说该机构下的判断便是最后的判断，那么你被大众唾骂的时候就不要吃惊。
不要忘记“图片误用”的那几位大拿受到的惩罚之轻微。这有明显的遮遮掩掩、纵容包庇的臭味。
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