应严格执行数据采集操作规范，选择适当的数据采集方法，客观、完整、准确地采集研究数据。

及时准确记录研究过程和实验数据，保证研究记录与数据的完整性、客观性和可溯源性。不得有选择地记录、使用数据以获得特定结果。

采用书面记录的，应选择页码连续、符合保管要求的实验记录本；实验产生的原始数据、图表、照片等，应有序粘贴在实验记录本的相应位置并详细标注。更正记录应由原始记录者进行，不得遮盖原内容，说明更正理由并签字。不得涂改数据或毁损记录本中的任何部分。不得编造、篡改原始数据，或将经过人为处理后的数据作为原始数据保存。采用电子记录的，应与实验记录关联并确保数据及产生时间等未被人为更改。

使用他人未正式发表的数据，必须事先征得数据所有者同意，并说明数据来源。

数据的使用、传播、复制、保存、删除等应符合《数据安全法》《个人信息保护法》《科学数据管理办法》等的要求。采集人体试验数据或涉及隐私、保密的敏感数据，应严格遵守相关法律法规和伦理规范，在获得相关人员知情同意或有审批权限机构审批同意后才能进行。未经同意不得将数据用于约定用途之外的目的，或将数据转交、透露给其他机构或人员。

在数据分析、加工时，应采用适当的分析方法和处理手段， 以全面、清晰、准确地反映研究过程和研究结果，并在研究报告中详细说明。

在处理学术图像时应遵照相应学科或学术出版单位的规范，并在发表时指明对学术图像进行处理的部分。不得变更、模糊、消除或歪曲原始学术图像所包含的关键信息，不得对学术图像进行不恰当或欺骗性处理，包括添加、移除或移动对象，去除或虚化背景等。拼接的组合图片应添加明显的各组图分界线，或明确说明图片拼接情况。不得使用非本实验条件下获得的其他图片替代真实实验图片，不得不注明来源或出处直接使用他人研究成果中的图片。

研究成果发表后，提倡在不违反保密和知识产权规定的前提下，以适当方式提交或开放共享所涉及的原始数据以及方法、试剂、软件、源代码等材料，提高数据应用价值。

及时整理、保存、备份研究数据，采取有效措施防止数据丢失、泄露、损毁或被篡改。

按照学科领域或所在科研单位规定妥善保存所有实验记录、实验数据（包括未发表数据、阴性数据等）和实验记录本，遵照相关技术规范保存实验样本。论文等研究成果发表后1个月内，应将所涉及的实验记录、实验数据等原始资料提交所在科研单位集中归档，或按照科研单位相关管理规定执行。

项目负责人应对数据采集、保存和利用情况进行监督，对采集到的数据开展必要的检查或验证，确保数据可靠，在规定期限内恰当保存所有的记录和原始数据。

从研究数据中发现可能存在对公众健康、生态环境、公共安全或社会秩序造成严重影响或威胁的情况时，应及时、主动向相关部门报告。发布数据应遵守相关规定，保持透明客观，避免有意突出、强调或隐瞒、忽略特定内容。

应遵循相关法律法规及学术规范，依规合理使用生成式人工智能处理文字、数据或学术图像，防范伪造、篡改数据等风险。

不得在未真实开展研究的情况下，通过向第三方机构或他人付费等方式获取实验研究数据。因不具备条件委托第三方机构进行实验或数据采集时，应由科研人员提出实验设计方案，并根据第三方机构提供的原始实验记录和数据进行分析研究，在发表时应说明数据来源。使用第三方调查统计数据或相关公共数据库数据应通过合法渠道获取，并注明来源或出处。

在研究中参考或借鉴他人学术观点、研究思路、已发表作品的，应按照本学科通用标准或规范，以引用、注释、致谢等方式注明。

尽可能引用原始文献，由于无法获取原始文献等原因确需引用其他作者所引用或归纳的原始文献内容的，应标注为转引，并力求准确。

引用他人文献时确保客观、准确，避免错误引用或断章取义。不应对不熟悉的研究领域成果进行引用，不应在不了解研究内容或进展的情况下进行引用，不应有意歪曲、抬高或贬低他人学术观点或研究发现。除批判性用途外，原则上不引用已撤稿文章。

使用生成式人工智能生成的内容，特别是涉及事实和观点等关键内容的，应明确标注并说明其生成过程，确保真实准确和尊重他人知识产权。对其他作者已标注为人工智能生成内容的，一般不应作为原始文献引用，确需引用的应加以说明。

使用他人已发表图表或图片的，应事先取得版权所有者许可并在许可的范围内使用，同时注明来源或出处。

不应故意忽略、隐匿他人已发表的相关重要文献或对自己研究不利的文献。

不应在参考文献中列入未参考过或与研究内容无关的文献，包括不恰当地自我引用、与他人约定相互引用，或根据审稿人、编辑要求引用不相关文献等。不得直接使用未经核实的由生成式人工智能生成的参考文献。