经手过成百上千张实验图后，我总结了几个最容易出问题的节点，欢迎补充讨论：

• 分组标记混乱：新人常犯的错，同组图片标错组别，用的时候自然张冠李戴。

• 数据管理失控：大量未发表的原始图堆在硬盘里，修稿时急着找图，随手抓一张就用，很容易出错。

• 多人接力的漏洞：一个课题做 3-5 年很常见，学生毕业、新人接手，数据交接时稍有疏忽就可能留隐患。

• 软件隐形 bug：图像软件缓存出问题时，拖入新图却显示旧图，不仔细核对根本发现不了。

• 急功近利的代价：为了毕业、评职称，少数人刻意修饰图片、掩盖问题，最后往往牵连整个团队。

• 论文工厂的操作：这是必须严打的！为了省成本，把一张图拆成几处用，本质是学术造假。

这里想特别给科研小白和围观群众科普：不是所有图片编辑都是学术不端。

论文里的图表，本质是为了更清晰地传递信息。裁剪冗余部分、调整对比度、统一排版，这些都是学术界公认的合理操作。关键在于：编辑后要如实说明处理方式，不能改变原始数据的科学内涵。

就像医生写病历会整理关键信息，不会把所有检查单都贴上去；我们处理实验图，也是为了让同行更快抓住核心结果 —— 无他，唯 "更美观、更直观、更具代表性" 。