“你要我做金属玻璃的实验？”魏振学只听杨锐说了一半，就叫了起来：“我是做化学的没错，可咱不做这个啊，你也是搞研究的人，不能看见化学的项目就让我做吧，我不做。”
“不是让你做出来，是让你重复试验，检查它的数据，你不觉得数据太漂亮了？画出来的曲线几乎和经典曲线一样了，数据处理都快省下了。”同样的实验，数据好看的解释起来就简单，说服力更强，数据不好看的就需要用数字和计算来解释了，难度更高，说服力更弱，这就好像车辆走匀速直线运动好计算解释，车辆要是走堵车运动，计算解释肯定比堵车本身要烦的多。
研究员追求漂亮而经典的曲线，这是最好的实验数据，然而，现实的实验大多数都是不好看的数据组成的，经典曲线可遇而不可求，尤其是国内目前的实验条件，你不能指望筛眼比黄豆还大的筛子下面只有芝麻。
魏振学被杨锐转移了视线，低头重看论文，一会儿说：“是挺漂亮的……但我也不是研究这个的！我想做化合物合成，不想做金属玻璃。
“搞研究做实验的，哪个不是边学边做的？你先把金属玻璃的实验做出来，以后我资助你搞化合物合成。”
魏振学被说的有些心动了，问：“那我就照他论文的模样重复一遍。”
“只重复一遍不行，你必须做出结果来，或者证明这个结果做不出来。”杨锐停了一下，道：“对外的话，你就以这篇论文为比较，做一个延伸论文，如果结果证明李鑫的论文确实可行，你就当什么事都没发生，投稿发表好了，算是给李鑫增加一个引用。如果结果证明李鑫的论文不可行，你就以自己的论文受到了影响，向杂志社和李鑫的单位投诉。”
杨锐现在只是怀疑，他也不能肯定李鑫的论文就一定造假。人家万一是真的走****运，做出了漂亮曲线呢？
魏振学又看了作者的名字和单位地址，说：“重做论文也不好做呢，我以前搞煤化工的，和轻工不一样。”
“我知道，可你不能继续做重工吧，总要转一个方向。”
“我想做化合物合成。”
“化合物合成这个方向当然好，我不反对，现在是想找你先做这个实验，是你帮我忙啊。”
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