发布时间：
1. 原始数据的解释及相关概念 原始数据的概念： A.测序仪完成测序后生产的测序文件，经过单样品拆分后，获得的单样品测序文件。 B.或者 测序仪测序完成后，由测序仪直接拆分的单样品测序文件。 ——我们常常称之为“Rawdata” 原始数据展示(illumina测序平台、Fastq格式文件): Fastq格式文件：基于文本的，保存生物序列（通常是核酸序列）和其质量信息的标准格式，其实质是一种数据存储格式，其序列以及质量都是使用一个ASCII字符标示，最初有Sanger公司开发，目的是将Fasta序列和质量数据放在一起，目前已经成为高通量测序结果的事实标准。对于Fastq格式文件内容相关解释： 1）第一行以“@”开头，由文件识别标志和读段名（ID）组成； 2）第二行为碱基序列； 3）第三行以“+” 开头，也是由文件识别标志和读段名（ID）组成，其ID可以省略，但“+”不能省略； 4）第四行是第二行中的序列内容每个碱基所对应的测序质量值。 2. 数据质控 高通量测序下机的原始数据raw reads中存在一些低质量数据、接头以及barcode序列等，为消除其对后续分析准确性产生的影响，在数据下机以后对原始数据进行质控处理就成了至关重要的环节。 数据质控的概念： 将原始数据通过系列步骤（或同时进行）质量控制筛选的过程。 质控筛选后的数据，我们常常称之为“Cleandata”，也称之为“可以进行后续分析的序列”。 因各服务商提供的质控标准会略有不同，但大体包含（但不限于）如下几方面： 1）通过index提取序列，并作测序质量控制，质量达不到设置要求的去除，将序列与样本对应； 2）通过overlap完成拼接，去除index序列，overlap长度和错配要达到设置的要求，拼接不上的舍弃； 3）拼接完成且长度达不到设定要求的舍弃。 ？问题：Cleandata（可用于分析的序列）跟最终参与分析的序列数量相等吗？ 我们将在OTU聚类环节给出答案。 3. 原始数据的重要性 原始数据一切数据分析的根本。分析过程文件、结果文件可以丢失，原始数据在，分析结果可以重现；原始数据一旦丢失，分析结果则不可重现； 原始数据应及时索取或保存。 获取方式 1）服务商提供：硬盘、网盘、U盘、邮件等数据载体。 2）自留保存：硬盘、上传NCBI等数据载体。 文章发表时，均需要上传NCBI，并获得唯一项目号。
论文原始数据的获取有以下几种方法：
科研论文写作时收集资料是整个研究过程中很具体的工作环节，通过各种测量、问卷调查和观察等方法从研究对象身上直接收集到的科研资料，称为原始资料，记录必须可靠，不可自行更改。
资料的真实性和准确与否直接关系到研究结果的真实性和科学性，所以应严格按照设计方案规定的方法和要求，进行资料收集。收集资料的方法常用的有观察法、问卷法和测量法等。在研究中收集到的原始资料和数据，先要进行科学分类和归纳，使资料系统化，便于分析和叙述。然后采用适当的统计学方法进行分析，才能找出规律性的答案，得到有意义的结论。
原始数据就是指一手资料，指自己直接经过搜集整理和直接经验所得，包括原创的文献资料和实物资料、口述资料。像在科研时用到的原始文件、档案、信函、日记、回忆录、照片、文物古迹和其它实物，科研过程中的调查问卷、实验数据、访谈记录等等。
中国数据网就是进入“中华人民共和国国家统计局”官网找数据，接着可以在“数据查询”里点相关数据查询，有年度、季度、月度数据，也有普查、国际和部门数据，里面还有细分指标数据查询。如年度数据指标有国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格指数、工农业、社会服务、固定资产投资和房地产等，可以搜索最近5年、10年、20年的数据资料。
就是你研究分析过程中所用的数据。我举个例子，比如说一项研究用到调差问卷收集数据，回收的问卷和从问卷中提取的相关数据就是原始数据，你的研究需要通过对这些数据进行分析 得出结果和结论。单独通过你的题目不知道你是怎么对局域网聊天工具进行研究的，希望能解释的更详细点，总之一句话，论文研究中支持你得出结果和结论的数据统称为原始数据纯手打 希望能够帮你解决问题 具体的还可以问我
不需要。毕业论文通常是不需要上交原始数据的，原始数据一般自己保存，还要发给自己的导师，以便在发表正式论文时使用。毕业论文只需要罗列整理好的实验数据，有些必要的数据可以以附录的形式放在论文的最后，但不需要你将所有的数据文件整体上交。
毕业论文涉及到论题、论点、论据、结束语等框架。其中毕业设计提到的原始数据资料需要从有科学依据的文章中寻求，比如从学校该方面论题的学术中获取，或者从已发布通过的文章中寻求。从中总结属于自己的论点。
论文研究中支持你得出结果和结论的数据统称为原始数据
硕士论文抽检不会要原始数据。
研究生论文如果是送外审的话，只要研究生论文的正文内容是不需要额外的原始数据的，所有的原始数据自己保留好就可以了，因为在外审的过程中，专家对于数据也会进行检测，而且根据他们的经验很快就能发现数据到底是自己编造的还是来源于实验的。
毕业论文里面如果出现了实验数据，这些数据必须是真实的，有效的社区是通过科学研究实验得到的，千万不要胡编乱造，这些数据如果捏造的话，很容易被导师或者说被别的老师发现，一旦发现会被认定为学术不端，学术不端就直接取消毕业资格。
硕士定义：
硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有基础的独立的研究能力。从高校培养办法看，在培养目标里面都明确写着：硕士研究生教育承担着既为博士生教育输送合格生源，又为经济建设与社会发展培养各类高层次专门人才的任务。
硕士生的培养应强调专业基础理论和专业知识的学习，重视综合素质提高和创新、创业精神的培养，提高分析与解决问题的能力，根据实际需要和不同面向确定培养目标、培养类型和培养模式。
论文一般不提供原始数据和代码。盲审制度，就是将不署作者名的学位论文送给作者不可能知道的专家审核。这样打出来的分数，应是最为客观。一般高校，特别是研究生院，均有对学位论文进行定期盲审的相关规定，多为随机抽取一定数目的论文进行盲审。盲审通后过才能取得答辩权，答辩不通过，一样不能毕业。只要盲审2个专家通过就取得答辩权利，答辩委员会不包括盲审专家，要半数通过就能够毕业。。
硕士论文调查问卷在答辩时不需要提供问卷原始数据，但导师在指导论文和审查时需要提供原始数据，并要对数据的真实性进行核查，问卷调查分析结果进行验证，在数据上是不能马虎的。
这个问题的话，只要数据分析和文章内容比较比较符合没问题的答辩的时候老师只是大致看下，推理下，只要在情理之中的答案问题都不大的~
实事求是的说就是了，本科论文基本不卡人的。
你就说一部分你自己测的，一部分找的。
写作点拨：
一、 开题报告封面
论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师
二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确，充分阐明该课题的重要性)：
论文的背景、理论意义、现实意义
三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目，与参考文献相联系，是参考文献的概括)：
理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述
四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰，方法正确、到位，应结合所要研究内容，有针对性)
五、研究条件和可能存在的问题
六、预期的结果
七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)
八、论文工作进度安排(内容要丰富，不要写得太简单，要充实，按每周填写，可2-3周，但至少很5个时间段，任务要具体，能充分反映研究内容)
开题报告的内容一般包括：题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。
综述开题报告的综述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。 提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。
可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果这种编造的数据，是审查都审查不出来的，也是最高等级的编造其实目前学术界的专家编造数据，都不会用前面两种方法而是用后面的高阶方法，别人如果质疑的话，只会说无法重复你的实验和结果但这种程度，对硕博研究生来说都不会有影响，对本科生更无影响。