sci需要上传数据url和doi:SCI期刊一般要求上传数据后会提供上传数据的后台，每本期刊上传论文原始数据的后台是不一样的，大家以投稿期刊所指定的后台为准。接下来学术顾问以在蛋白质组学杂志及其他非组学杂志上上专数据的经验，供大家参考：投稿主流的蛋白质组学杂志时，往往优先推荐的是ProteomeXchange(简称PX)存储平台。这一平台旗下还包括了PRIDE Archive, MassIVE, PeptideAtlas, and jPOST等平台，研究者可以根据需要选择通过ProteomeXchange客户端直接上传原始数据或通过旗下平台进行上传。提交数据要求：每一个提交的dataset都需要包括：Peptide / protein identification files肽段蛋白质鉴定文件，称为“RESULTS”。mass spectrometer output files质谱输出文件，称为“RAW”。既可以是仪器直接输出的raw文件，也可以是高度加工过的XML标准形式(mzXML或mzML)文件。Optionally other files：包括peaklist files文件(称为“PEAK”)，search engine output files文件(称为“SEARCH”，是Partial submissions提交时所必须的)，quantification files定量文件及其他的后加工的文件等。
期刊投稿不需要原始数据excel，正常把文章按格式要求投过去就行。影响因子高的可能编辑会找你要，看你的投稿反馈就可以了。事实上，任何高质量的论文都要做大量的实验和海量的数据，分析结果也是在此基础上优化出来的，才是最科学的。试想，高质量的期刊论文都没有放原始数据的传统，硕士论文也是如此。当然，如果你认为有些数据和分析结果关联性很强，也可以加个附录附上，最好不要长篇大论。在最近一两年投稿基础生物医学研究论文时发现，越来越多SCI期刊（如PloSOne、Neuroscience等权威期刊）都要求在审稿或返修阶段时提交原始数据，尤其是Westernblot，不过仍有少数期刊不主动要求作者提供原始数据，因为这涉及到作者的著作权等相关问题。但是在特殊情况下，如果审稿编辑或者外审专家对文章中的数据有所质疑或者有疑问，就会强烈要求作者提交所有与该论文相关的原始数据，不限于原始数据，还包括数据的处理过程、所使用处理软件的序列号等详细信息，要求是非常严格的，否则文章将面临被撤稿的风险。
一般不会，但是总有特别的期刊。遇到过文章接收后要原始可编辑的图和数据的期刊。另外当别人质疑你的文章和数据的时候，可能会要求。一般看期刊要求，有要求的要提交，没要求的最好不提交，提交数据还是挺麻烦的。
绝大多数期刊不强制需要作者提供原始数据。但也有个别期刊例外。比如我最近投的ESSD(地球系统科学数据)期刊，这个期刊比较小众，是专门搞地学数据产品发布的。因此必须要提供可下载该稿件所描述数据的网址(比如Zenodo等)。
几点经验，希望对第一次发表sci论文的同学有用:
1、选题
相对来说应用性研究比基础研究难发表论文，而且发表论文的因子也较低，比如搞育种的，研究育种技术的比较难发表论文，研究育种基因的好发表论文。所以结合老板的课题，要选择机理性研究课题。
确定好关键词，在各大检索系统中分析所选课题是不是国际研究前沿，发表的论文数量和质量。如果相关文献档次很低，那么你选择的课题可能发表好文论文的可能性较低。
2、设计
选好课题不要急于动手，先看中文文献，主要是博士论文和综述，了解关键术语和研究进展。收集英文文献，总结研究进展，选好切入点，设计实验一、实验二..........实验n，根据文献提前构架论文发表框架，后面做完实验，填好数据。
如选择胚胎发育相关课题，研究G基因在胚胎发育过程中的作用，参考已发表的文献JHAHKS等基因在胚胎发育过程中的作用，看看别人是怎么做的，通过那些实验证明自己的推断，这些验证也是你必须要做的，根据实验条件和需要选择，验证实验越充分，设计越合理，发表论文越容易。
3、实验
建议研究生早进实验室，开题之前熟悉实验室环境和运行，帮助师兄/姐做实验，练好基本操作。实验过程中会遇到各种问题，仪器设备、试剂、操作程序，很烦！有条件的可以要求公司负责部分实验。如高通量测序技术，应用广泛，必须要公司处理，数据分析，公司负责把图表做好，就等着发表了，事半功倍。
4、写作
第一次写论文难度很大，论文的结构、语言表达、数据分析、图表处理等等，相关帖子好多，大家可以搜搜。我要说的是论文框架（实验结果组成、论文的中心）写好后先找有经验的人看看，没问题再写引言和讨论，保证数据支持论文结论。有了结论就是论文的中心，全文围绕中心展开写。
医学sci杂志reviewer要求提供原始数据，不但必须提供数据，还要提供你的数据处理过程。SCI论文对数据真实性的要求是很高的，你必须如实提供原始数据、数据的处理过程，还要提供所使用处理的。有些单位使用盗版进行数据处理，这都是不能被允许的。之所以这样做，就是为了证明研究结论的准确可靠。SCI杂志社拿到你的数据之后，会找到相关的专家用你的数据进行认真核实，并且进行重复试验，如果其他专家能够得到和你一致的结论，就说明你的结论是经得住推敲的。如果其他专家发现你的数据有问题，或者按照你的数据进行重复试验、处理，无法得到你的结论，就说明你的结论是站不住脚的，不是出现错误，就是造假，这样的论文一定会被打回来。
生态学报投稿不会要原始数据。根据查询相关资料显示，论文的原始数据是对论文主要观点的最有力的支撑，但是在投稿时，是默认观点和实验测试的结果是正确的，而不是一定要完全的去验证你的方法，只有在提出需要验证的情况下才需要提供原始数据，其他情况不用。这个在期刊的投稿指南中有说明，没有说明则不需要上传原始数据。
您好，在投稿调研类世界期刊时，通常需要提交完整的研究数据，包括原始数据和处理后的数据分析结果。提交原始数据有助于编辑和审稿人员对研究的可信度和可重复性进行评估。原始数据可以是研究中使用的各种记录、问卷、测量仪器、图表、照片等信息的原始记录，也可以是研究过程中产生的所有相关数据，如观察、实验或调查数据等。原始数据应该是清晰、准确、完整的，可以帮助读者和其他研究人员理解和重复研究。同时，对于一些领域的研究，如医学、生物学等，提交原始数据是必须的，因为这些研究的可重复性和科学性需要依靠完整的原始数据来支持。需要注意的是，提交原始数据并不意味着将所有数据公开或共享，研究人员应该在合适的情况下尊重隐私和保密原则，并在遵守相关法律和规定的前提下合理处理和共享数据。
希望以下内容可以为你带来帮助通常情况下，论文研究中能支持你的结果和结论的数据统一被称为原始数据，但并不是所有的SCI期刊都有提交原始数据的要求，不同的期刊对此有不同的要求。
一、其实大部分SCI期刊不要求作者提供原始数据，因为这会涉及到作者的版权等相关事宜。 许多作者为了保护自己的文章，不愿意公开文章的原始数据。 这种情况下作者就无需提交原始数据。二、如果审稿人或外审专家对文章中的数据有疑或或疑问的话，就会明确要求作者提供文章的原始数据，那么这种情况作者就必须提供原始数据，不仅限于原始数据，还包括数据处理过程和使用的处理软件的序列号等详细信息。总而言之，就拿sci论文来说，如果作者提交原始数据，大部分都是通过投稿系统上传的。 一般不会出现数据泄露或抄袭的情况，正规的刊物都会对作者提交的原始数据进行严格的保密和进行安全保管。
我还可以给!
具体你要问你们学校制度如何，同样一个期刊在不同的学校认可度是不一样的，要以你学校的制度为准，网上是没有统一的标准来规定全国所有学校哪些期刊认可，哪些不认可的。当然三大数据库来说，知网是最好的，文章质量也比万方和维普要高些，所以优先考虑知网收录的文章吧。当然也并不是说知网里的所有文章质量都很好，只是相比较而言，如果你想搞几篇普刊文章，可以百度搜：普刊学术中心，有许多普刊知识可以参考。
这个要看所在单位认可程度，有的规定必须是某个数据库收录的，有的不规定收录情况，但是不管怎么要求都有一个共同的规定，必须是正规期刊才有用(在中华人民共和国新闻出版总署 的“在线查询”上查询到才真正可靠，中华人民共和国新闻出版总署 网址你到百度上搜索 )还有期刊鉴别真伪的5个简单办法，是多年工作经验之谈希望对你有所帮助
具体题目和要求是什么。
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。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com
一般不需要的，文章通过检测没有抄袭，有一定的学术价值都可以发表的。不过级别高的刊物审稿和要求都比较严，要看发什么样的刊物。不妨向公务员之家网站了解一下。
一般是不需要审核原始数据的。
这是数据造假！！！！
sci杂志要原始数据不一定是准备录取。sci审稿不看原数据。一般情况下审稿专家不会用太多的时间去复现你论文中的实验，而是假设你的实验可以复现，并且分析你的实验的合理性。这个时候是不需要提交原数据的。在期刊接收后，期刊会要求将论文的原始数据提交，由期刊进行实验验证的。所以，sci审稿不看原数据。
原始数据指的是尚未处理过的数据。这些数据需要经过萃取、组织甚至分析与格式化后才能呈现给他人看。为了研究所搜集的资料就是原始数据，也称作主要数据或来源数据。大部分的期刊要求原始数据，这是由于科研界对于科研透明性的呼声日益升高。期刊收到的投稿数不断增加，新的理论与发现也持续发表，但并不是所有的研究发现都是正确的，因此复制研究来验证研究发现的精确度变得异常重要，能取得原始数据确保其可复制性并让其他研究人员可复制研究。