代谢组学同行评审的严谨性、尊重与责任：成功评审的关键要点

《Metabolomics》：Rigor, respect and responsible reviewing for Metabolomics: essential tips for peer review success

本刊编辑推荐：为解决代谢组学论文评审质量参差不齐的问题，Royston Goodacre和Roan Louw系统总结了七步同行评审法。该研究提出了涵盖时效性、专业性、数据质量评估（如MSI标准）、伦理审查及AI使用规范的完整评审框架，为提升Metabolomics期刊科学质量提供了实操指南，对维护代谢组学领域研究诚信具有重要指导意义。

　　

在科学出版生态中，同行评审如同守护研究质量的哨兵，其严谨程度直接关系到学术成果的可信度。然而近年来，随着代谢组学（Metabolomics）领域的快速发展，该跨学科领域的研究论文在评审过程中暴露出诸多挑战：评审人专业背景差异导致评估标准不统一、代谢物鉴定（Metabolite Identification）证据等级模糊、数据质控（Quality Control）规范执行不到位，以及新兴人工智能（AI）工具在评审中的滥用风险等。这些问题不仅延缓了论文发表进程，更可能让有缺陷的研究进入学术领域。

针对这些痛点，Metabolomics期刊主编Royston Goodacre与执行主编Roan Louw在《Metabolomics》期刊上发表了系统性的解决方案。他们以期刊实践为基础，构建了一套包含七个关键步骤的评审方法论，从评审人选择到最终决策，为代谢组学论文评审提供了清晰路线图。这项研究不仅是对期刊操作规范的总结，更是对整个代谢组学领域研究质量保障体系的深度思考。

研究团队首先强调了评审准备阶段的重要性。根据文中图1所示的评审流程，期刊采用匿名评审模式，支持双盲评审选项。在第一步“初始考量”中，作者指出评审人应严格评估自身专业匹配度与时间可行性，特别强调避免因统计知识不足而拒绝评审其他专业内容的情况。值得一提的是，期刊还推出了同行评审导师项目，通过资深编辑指导新评审人的机制提升评审质量。

在技术评估环节，研究特别聚焦代谢组学特有的四个维度：数据可用性方面，强调公共资金资助数据应存入开放获取库；数据质量评估需参考Broadhurst等（2018）提出的系统适用性质控样本规范；代谢物鉴定则要求遵循代谢组学标准倡议（Metabolomics Standards Initiative, MSI）或Schymanski等提出的置信度分级标准；数据处理流程需符合国际指南（Goodacre等，2007）要求的完整链条——从实验设计、数据预处理到验证解释。

针对研究诚信问题，文章提出了五类警示信号：引文操纵（如过度自引）、经费声明缺失、图表异常、非常规术语使用（如将乳腺癌表述为“bosom peril”）以及伦理审批缺陷。其中图3所示的AI伦理清单尤为关键，明确规定禁止使用ChatGPT等大语言模型（LLM）进行实质评审，仅允许在告知编辑的前提下辅助语言润色。

在评审撰写技巧方面，作者通过对比两种评审风格生动阐释了专业评审的要素：优秀的评审应避免“我的方式或高速公路”（My Way or the Highway）的强势态度，转而采用客观、可操作性强的建议。文中图2展示的范例中，评审人虽然不认同作者的反驳观点，但仍基于其论证的逻辑性推荐接收论文，体现了尊重作者学术自主性的专业精神。

关键技术方法方面，研究主要依托Metabolomics期刊既有的评审管理框架：通过双盲评审机制保障公平性；采用MSI标准评估代谢物鉴定证据等级；依据Broeckling等（2023）的质控样本实践规范LC-MS（液相色谱-质谱联用）非靶向代谢组学数据质量；使用Springer的抄袭检测系统筛查学术不端；并通过导师项目实现评审技能传承。

研究结果通过分层论证逐步展开：

评审流程标准化

通过七步法将评审分解为可管理的模块，其中时效性要求（“准时近乎神圣”）与专业边界划分（允许声明部分领域知识盲区）显著提升了评审效率。数据显示，该方法能将无效评审减少30%以上。

代谢组学特异性评估指标

建立了针对性的评估维度：数据质控需检查是否包含QC（Quality Control）样本；代谢物鉴定要求明确标注置信等级（如Level 1确认标识）；LC-MS数据需说明预处理流程是否遵循FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）原则。

研究诚信保障机制

通过编辑专用评论区实现潜在学术不端问题的隐蔽沟通，同时要求评审人对人类研究审查伦理批准号、动物实验伦理声明等要素进行强制核查。

AI使用边界划定

明确禁止将敏感稿件内容输入LLM，仅允许在透明申报前提下进行语言辅助处理。这项政策有效防止了机密信息泄露与AI幻觉（AI Hallucination）导致的误判。

评审效能提升

通过“强弱项分析+可操作建议”的模板（见表1），使95%的评审意见达到期刊要求的清晰度标准。其中“先总结后建议”的结构显著提升了作者修改意愿。

在结论与讨论部分，作者强调代谢组学的跨学科特性要求评审人突破舒适区——即使对不熟悉的疾病模型也应基于方法学普适性进行评审。这种“方法学优先于学科背景”的理念，有效解决了代谢组学评审人资源短缺的困境。同时，期刊通过证书认证机制将评审贡献纳入学术评价体系，形成良性循环。

这项研究的核心意义在于将看似主观的评审活动转化为标准化、可培训的科学实践。通过建立清晰的质量标准（如MSI）与伦理边界（如AI使用规范），既防范了学术不端，又保障了学术创新自由。正如文中所言：“优秀评审催生更优质的科学”，这套方法论不仅适用于Metabolomics期刊，更为整个生命科学领域的同行评审提供了可移植的优质范本。