Популярность объекта исследования влияет на качество работы ученых

Источник: kurskcity.ru

Исследователи из Гарвардского университета и Массачусетского технологического института (оба — США) доказали, что частое упоминание определенных протеинов в научной литературе напрямую связано с появлением публикаций, содержащих ошибочные данные.

Авторы анализировали сообщения, касающиеся взаимодействий различных белков пекарских дрожжей (Saccharomyces cerevisiae). Большая часть подобных публикаций основана на результатах небольших по масштабу экспериментов, которые затрагивают несколько протеинов, выполняющих определенную функцию; воспользовавшись системой автоматического анализа текста iHOP (см. заметку в журнале Nature Genetics), исследователи выбрали более 60 тысяч статей, где описывалось 30 тысяч уникальных типов взаимодействий. Часть информации ученые извлекли из специализированных баз данных, которые составляются экспертами; публикации, рассматривавшие более 100 взаимодействий, исключались из рассмотрения. Таким способом было отобрано более 6 тысяч статей о 4 тысячах типов взаимодействий.

Полученные данные сравнивались с результатами крупных экспериментов, выполненных по современным технологиям, которые позволяют анализировать большое число протеинов. Авторы отдельно отмечают, что ошибки в таких экспериментах появляются даже чаще, чем в анализируемых маломасштабных работах, однако «популярность» того или иного белка p, определяемая по частоте его упоминания в литературе, на распределение ошибок в данном случае никакого влияния не оказывает.

Как показала обработка собранной информации, факты взаимодействий между популярными белками, описанные в публикациях, подтверждаются гораздо реже, чем взаимодействия между менее известными протеинами. Объяснить такие результаты можно, по мнению ученых, совместным влиянием двух процессов. Во-первых, авторы, работающие в условиях острой конкурентной борьбы, гораздо чаще «модифицируют» результаты для получения необходимой статистической значимости. Действительная вероятность ошибки, таким образом, существенно превышает то значение, которое указано в статье. Во-вторых, при многократной проверке одной и той же гипотезы разными группами вероятность получения положительного результата неизбежно повышается; другими словами, в популярных областях можно отыскать несколько работ, подтверждающих любые, даже ложные, гипотезы.

«Кое-что из этого уже нельзя считать нормальной практикой, — заключает один из авторов исследования Томас Пфайфер (Thomas Pfeiffer). — Это, конечно, еще не подделка результатов, но нечто очень на нее похожее. Ученым, которые ведут исследования в некоторых популярных областях, придется, очевидно, предоставлять дополнительные доказательства своей правоты».