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可视化标准参考

数据类型 → 图表选择

数据特征 推荐图表 不推荐
两组连续变量比较 箱线图 + 散点叠加 纯柱状图（隐藏分布）
多组比较 分组箱线图/小提琴图 堆叠柱状图
差异表达 火山图 纯表格
基因表达热图 聚类热图（ComplexHeatmap） 无聚类的热图
生存分析 KM 曲线 + 风险表 无风险表的 KM 曲线
富集分析 气泡图/棒棒糖图 纯柱状图
单细胞聚类 UMAP/tSNE PCA（低维不够）
相关性 散点图 + 拟合线 + R²/P 相关矩阵热图（样本少时）
比例/组成 堆叠柱状图/河流图 饼图（多组时）
时间序列 折线图 + 置信区间 纯散点

期刊配色方案

Nature 风格

nature_colors = ['#E64B35', '#4DBBD5', '#00A087', '#3C5488', 
                 '#F39B7F', '#8491B4', '#91D1C2', '#DC0000',
                 '#7E6148', '#B09C85']

Science 风格

science_colors = ['#3B4992', '#EE0000', '#008B45', '#631879',
                  '#008280', '#BB0021', '#5F559B', '#A20056',
                  '#808180', '#1B1919']

Cell 风格

cell_colors = ['#C75127', '#F6BD60', '#84A59D', '#F28482',
               '#5B8E7D', '#BC4749', '#A7C957', '#386641',
               '#6A4C93', '#1982C4']

Colorblind-friendly (默认推荐)

# Okabe-Ito palette
cb_colors = ['#E69F00', '#56B4E9', '#009E73', '#F0E442',
             '#0072B2', '#D55E00', '#CC79A7', '#000000']

输出规格

尺寸标准

  • 单栏图：宽 89mm（3.5 inch）
  • 1.5 栏图：宽 120mm（4.7 inch）
  • 双栏图：宽 183mm（7.2 inch）
  • 高度：根据内容调整，保持比例协调

分辨率

  • 线图/矢量：PDF/SVG（首选）
  • 位图/照片：至少 300 DPI，推荐 600 DPI
  • 组合图：矢量 + 高分辨率位图

字体

  • 推荐：Arial、Helvetica（多数期刊接受）
  • 最小字号：6pt（打印后可读）
  • 标题：10-12pt，轴标签：8-10pt，刻度：7-8pt

导出代码模板

Python (matplotlib):

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 3))  # 单栏
# ... 绑图代码 ...
fig.savefig('figure.pdf', dpi=600, bbox_inches='tight', transparent=True)
fig.savefig('figure.png', dpi=600, bbox_inches='tight', transparent=True)

R (ggplot2):

library(ggplot2)

p <- ggplot(data, aes(x, y)) + 
  theme_classic(base_size = 10, base_family = "Arial") +
  theme(
    axis.text = element_text(size = 8, color = "black"),
    axis.title = element_text(size = 10),
    legend.text = element_text(size = 8)
  )

ggsave("figure.pdf", p, width = 89, height = 70, units = "mm", dpi = 600)

图表审查清单

生成图表后自查：

  • 坐标轴有标签和单位
  • 图例清晰完整
  • 字体大小足够（打印后可读）
  • 配色区分度足够（打印灰度也能区分更佳）
  • 统计标注正确（*, **, ***, ns）
  • 无多余装饰（网格线、3D效果）
  • 数据点数量合理展示（不遮挡）