分数。
但像《自然》这类高影响力的综合性期刊，因为它会面向全部领域，所以大多数看到文章的人，并不是相关领域的业内人士。
直接给他们看干巴巴的数据，不仅看起来枯燥，而且也看不懂啊。
这个时候，就需要包装一下，用一些插图来辅助表达，同时把图片弄好看些，吸引人们的阅读兴趣。
说不定，就因此引起到一个其他领域的大佬的注意。
几方人马一拍即可，定下合作计划，岂不美哉。
……
数据整理是个挺让人头秃的活。
有些数据可用，有些数据不可用，这些确定了的都还好说。
但世界不是非黑即白的，数据也不是只有可用、不可用两种情况。
还存在一些模棱两可的数据：
比如，一组光吸收光谱图中，有四根曲线，其中一根曲线中有一个小的吸收峰与其他三组略有差异。
这可能是一个独特的实验现象，也可能只是样品制备的原因。
虽然这个细节可能无足轻重，但终究是一个小瑕疵。
这时候就要判断：
到底是整体重做一遍，去验证究竟是什么原因？
还是将就着用呢？
甚至用smooth（光滑）功能把这点差异抹除掉呢？
搞到最后，许秋决定索性不能直接使用的数据，通通重做一遍。
做出这样的决定，当时感觉很爽，终于不用纠结了。
不过很快，新的问题又随之产生。
他现，四个体系中，p4T-2od的数据很完整。
这也是理所当然的，因为am的工作就是p4T-2od的，不完整也无法投稿。
但是另外三个体系的数据就拉胯了。
数据齐全，不用重新测试的表征，只有gpc、nmR、Tem、aFm。
这勉强算是个好消息，这
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