The BMJ · 2024年1月29日
Dana-Farber论文图像争议推动科研诚信审核
BMJ与美联社报道，多篇论文因图像完整性问题面临撤稿或更正，凸显原始数据与投稿前图像核查的重要性。
科研诚信与合规自检
科研数据辅助自检工具
科研数据辅助自检工具
Guardian of Your Academic Integrity Prior to Publication
基于计算机视觉技术，在论文提交前辅助研究人员核对实验数据。旨在识别潜在的图片重用或排版疏忽，提升学术严谨性。
与多家学术机构开展技术协作与测试
专注于科研诚信的辅助核查工具
Pubguard 旨在通过算法辅助，减少人工核对数据时的视觉疲劳与疏漏，为您的科研成果提供多一层的自检保障。
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高级病理图像稽核
专为分子生物学设计。扫描 Western blots、组织切片和病理图像中的非预期重用。通过精密计算机视觉算法识别手动排版难以察觉的翻转、拉伸及微小裁剪。
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支持 Western blot、免疫组化、病理切片等多种实验图像分析
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精准标记疑似重复、旋转、拉伸及局部修改区域
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生成可视化检测结果，帮助快速定位潜在风险数据
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数据一致性稽核
跨表图核对。Pubguard 自动检索数值一致性，确保报告中的统计数据与可视化图表完美契合。
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统计数据对齐
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引用内容一致性
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图注合法性验证
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自动化管理
实时追踪任务执行状态与检测日志，沉淀完整自检记录，并自动生成标准化 PDF 诚信自检报告，助力科研流程规范化管理。
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隐私保护：本地化部署
离线运行模式： 实验数据永不离开本地。所有精密算法处理均在本地内存中完成，从根本上保障您的科研知识产权安全。
算法辅助核查：
提升自检效率
不同于生成式模型，Pubguard 采用确定性算法逻辑。我们通过像素级日志记录核查过程，确保每一个检测结果都有据可查。
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计算机视觉分析
针对形态学识别的高级特征映射技术。
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确定性哈希映射
唯一数据指纹，在海量数据集中精准检测重复使用。
行业资讯与诚信动态
Nature · 2026年8月25日
15家公司抗体目录中发现逾1.8万张可疑图像
Nature报道，一项科研诚信调查在商业抗体目录中识别出大量疑似数字修改图像，引发对试剂可重复性与供应商审核的关注。
Nature · 2025年4月29日
科研图像编辑的边界：哪些操作可以做，哪些不应做
Nature梳理科研图像编辑的常见边界，并指出期刊与资助机构需要更清晰、更一致的图像处理政策。
在提交前，进行最后一次核对
下载 Pubguard 辅助工具，协助您完成科研数据的最后自检流程。
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Pubguard macOS 版
通用二进制 (M1/M2/Intel)
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