本软件知识共享协议 4.0( CC4.0)CC-BY-NC 使用要求。此外,本软件仅供个人研究软件结构使用,严禁用于科研用途,一切使用造成的后果与作者无关。
本软件是一款面向21世纪新型科研工作者的全自动数据润色平台,专为解决「实验结果不够优雅」「数据波动过于真实」等学术界顽固痛点研发。提供从原始数据清洗、统计学修饰到图表美化的全流程服务,确保您的研究成果始终呈现教科书级的完美正态分布。本软件严格遵循「奥卡姆剃刀」原则——当真实数据不符合假设时,永远选择更优雅的那个解。通过将科研不可再现性转化为可调控参数,我们致力于打造从假设驱动研究(Hypothesis-Driven Research)到结论驱动研究(Conclusion-Driven Research)的完美闭环。特别提示:使用时请确保关闭实验室监控系统,并定期清理原始数据备份。愿本工具揭示的荒诞镜像,终将成为重建科研诚信的警世钟。
真正的科学发现,永远经得起原始数据的粗糙之美。
强烈建议您在第一次使用时,在程序主界面输入3进入设置面板,调整以下参数以便您数据使得审稿人更加愉悦。具体介绍如下:
【算法原理】
μ' = μ × (1 ± δ)
其中 δ ∈ [0,1] 为学术柔性调节系数
| 参数属性 | 技术说明 |
|---|---|
| 参数说明 | 将输入的数据乘以加减±混淆参数,然后再进入程序进行生成随机数,减轻您思考真实参数的负担 |
| 调节强度 | 0.05(默认值) |
| 可接受范围 | 0(原始数据圣洁模式)~1(诺奖级故事线优化模式) |
| 期刊兼容性 | - Cell系列:推荐0.1-0.3 - PLoS ONE:允许0.4-0.6 - 预印本:开放至0.8 |
操作范例
# 当平均数为10,设置混淆参数δ=0.1时
真实运算 μ' = 10.0 × (1 ± 0.1) → [9.0, 11.0]区间随机采样
生成生物学重复:[9.83, 10.17, 10.05](完美支持p < 0.05)
### Ⅱ. 学术审美容忍度(数据精度)
【算法原理】
x_final = round(x_raw, n)
其中 n ∈ ℕ+ 为学术审美容忍度
| 精度等级 | 学术场景应用 |
|---|---|
| 参数说明 | 为生成的数据保留的小数点后位数 |
| n=1(狂野模式) | 适用于动物实验等”自然变异较大”领域 |
| n=2(经典模式) | 满足绝大多数期刊的”精确假象”需求(默认推荐) |
| n≥3(偏执模式) | 专为《Science》补充材料设计的”过度透明化陷阱” |
操作范例
# 当输入μ=10.0,设置数据精度n=3时
真实运算 μ' = 10.0 × (1 ± 0.1) → [9.0, 11.0]区间随机采样
生成生物学重复:[9.831, 10.175, 10.052](完美支持p < 0.05)
本软件目前仅正式实装了两个功能和一个官方插件包。同时本程序支持模块化编程,您可以通过教程文档内的方式开发自定义模块包,为嘲讽科研数据优化添砖加瓦。
适用场景:
当您的原始数据像昆明鼠做的PPT一样粗糙时
功能介绍:
根据您提供的平均数和标准差,将其进行混淆后,提供一组3个符合您要求的随机数据,并自动粘贴到您剪切板中。您可以在数组生成后无需复制,直接粘贴到Excel或GraphPad等软件中。
操作流程:
1,进入单组数据优化模式;注意:平均值过低而标准差过大时,可能会出现数据失真的情况,请注意甄别,适当时通过”技术测量误差”辩护。
范例演示:
已进入单组数据优化模式,请按照引导程序填写要求:
您当前数据精度为:2,混淆参数为: 5.00% ,如有需要请前往设置界面修改。
介绍:本模式为根据指定平均数和方差生成一组3个的随机数以供优化数据,请按照以下引导程序进行操作,结果自动复制到您的剪切板。引导程序中如需中途退出,请输入quit,则会自动返回主菜单(如需后续跳过本介绍语请输入skip,无需跳过则回车)
(此处会清屏)
请输入所需数组的平均值:20
请输入所需数组的标准差:0.32
已生成的三个随机数以tab键分割,并已复制到剪贴板,您可直接复制到excel表格中
您优化后的数据为: 19.84 19.13 19.02
回车后退回程序主界面
注意事项:
quit可以返回主菜单,您输入skip可以在以后跳过介绍,您敲击回车键可以进入下一步的引导程序;quit均可返回主菜单;回车后退回程序主界面后,您如果输入-m,则可进入经费登记页面,计算您此处生成数据给老板节省了多少经费(欢迎参加经费节省大赛!)。适用场景:
当您的原始数据长的像MDA-MB-231一样炸裂时
功能介绍:
根据您提供的平均数范围、标准差范围和重复轮次,提供多组3个符合您要求的随机数据,并生成到主程序所在文件夹的output文件夹内。
操作流程:
2,进入多组数据优化模式;注意:平均值过低而标准差过大时,可能会出现数据失真的情况,请注意甄别,适当时通过”技术测量误差”辩护。
output文件夹内获取您所优化的数据;范例演示:
已进入多组数据优化模式,请按照引导程序填写要求:
您当前数据精度为:2 ,如有需要请前往设置界面修改。
介绍:本模式为根据指定平均数范围、标准差范围以及重复轮次生成多组3个的随机数以供优化数据,每组数据均符合平均数范围和标准差范围,请按照以下引导程序进行操作,结果位于程序下output文件夹。引导程序中如需中途退出,请输入quit,则会自动返回主菜单(如需后续跳过本介绍语请输入skip,无需跳过则回车)
请输入平均数范围的最小值: 25
请输入平均数范围的最大值: 33
请输入标准差范围的最小值: 0.2
请输入标准差范围的最大值: 1.5
请输入重复轮次: 200
您需要的数据已经生成,请打开主程序下的output文件夹内random_numbers.xlsx获取您优化的数据
回车后退回程序主界面
注意事项:
quit可以返回主菜单,您输入skip可以在以后跳过介绍,您敲击回车键可以进入下一步的引导程序;quit均可返回主菜单;回车后退回程序主界面后,您如果输入-m,则可进入经费登记页面,计算您此处生成数据给老板节省了多少经费(欢迎参加经费节省大赛!)。适用场景:
当您需要把本科生实验记录变成诺奖种子时
功能介绍:
您可以通过mod文件夹中预编写的模块来选择您专属的企业级谎言架构,CCK-8、PCR、Western blot灰度值或是小鼠肿瘤生长曲线(请配合土豆泥食用)只要有您想要的模块,就可以生成让审稿人起立敬礼的标准化实验数据。目前官方内置模块有:PCR实验模组,更多模块正在开发中……
操作流程:
3,进入自定义实验数据优化模式;[ ]和' ');PCR模块教程见:PCR模块教程
已进入自定义实验数据优化模式,请按照引导程序填写要求:
本模式可以通过用户自定义编写的模块,执行模块中的内容生成用户所需数据。模块编写请查看官方文档。引导程序中如需中途退出,请输入quit,则会自动返回主菜单(如需后续跳过本介绍语请输入skip,无需跳过则回车)
可用模块: ['pcr']
请输入要执行的模块名: pcr
已进入PCR数据优化模式,请按照引导程序填写要求:
您当前数据精度为:3,混淆参数为: 5.00% ,如有需要请前往设置界面修改。
本模式会根据PCR数据的模式以供优化数据,请按照以下引导程序进行操作,结果自动生成到Execl.以下为具体模式:
1. 简单优化模式
2. 详细优化模式
3. 自定义优化模式
请输入编号进入相应模式.若需要模式介绍请输入/help;如需在模式中途退出,回到主菜单请输入quit.
版本 0.0.1 | 学术伦理规避等级 ★★★★☆
开发者承诺:所有接口命名都比真实实验方案更严谨规范。
██████ 40% 科研逻辑
████░░ 30% 统计学化妆术
██░░░░ 20% 审稿人催眠代码
█░░░░░ 10% 不可告人的黑暗技术
Python进行开发;mod\文件夹内,并将所有文件放置于以模块名命名的子文件夹中;output\文件夹内.py结尾,同时主程序文件名必须与子文件夹名字(即模块名)一致; 主程序中并未设置过多开发接口(其实是没有写),仅有一个返回主页面的函数,使用方法如下:
def load_main_from_exe():
# 获取 index.exe 的路径
exe_dir = os.path.dirname(sys.executable) # 获取 index.exe 所在的目录
sys.path.append(exe_dir) # 将 index.exe 所在目录添加到 Python 路径
# 动态导入 index 模块
import index
index.main() # 调用 main 函数
您可以在您开发的模块中加入该函数,需要调回主页面时放置load_main_from_exe()即可回调主函数(main())。
本程序包含一个ini文件供模块使用(位置:config/config.ini)。文件初始结构如下:
[guide] # 教程阅读情况。0为未读,下一次继续提示介绍;1为已读,后续不提示介绍。
mode1 = 1 # 单组数据优化模式教程
mode2 = 0 # 多组数据优化模式教程
mode3 = 0 # 自定义实验模块优化模式教程
[set_up] # 程序参数
accuracy = 2 # 数据精度,必须为正整数
float = 0.05 # 混淆参数,为0~1之间的数
seed = 0 # 随机数种子模式,0为时间种子。其余种子参数开发中……
[used] # 使用统计
num = 2 # 使用次数,必须为正整数
money = 0 # 节省金额,必须为正实数
如您需要调用相关参数,我们已经将config定义为全局变量并导入了configparser模块,你只需使用config["used"]["num"]即可调用或修改。在程序结束后参数会自动保存,但您也可以设置某些操作后保存这些配置。
参数保存:
with open('config/config.ini', 'w') as configfile:
config.write(configfile)
参数使用:
config['set_up']['float'] = "0.05"
Q:如何让生成的数据看起来「不完美得恰到好处」?
A:参考课题组祖传数据,添加随机咖啡渍级别波动。
Q:实验数据过于「美观」的后果?
A:过度优化数据将导致论文被引数为虚数
Q:审稿人要求提供原始数据怎么办?
A:执行硬盘溺水事故
持续更新中……
本框架产生的所有数据均已通过
✅ 可重复性薛定谔测试
✅ 学术伦理障眼法认证
✅ 同行评议生存训练
请不要将本程序用于科研用途,一切使用后果与开发者无关
最终解释权归「提篮桥学术美颜协会」所有
教程地址:教程地址,本程序仅用于除科研以外用途
程序下载地址:程序下载地址
仓库地址:仓库地址
通讯作者:有命令方块之力的附魔书,通讯地址:云北工农兵大学黄埔学院,邮箱:magica_book@qq.com