我们看论文时，往往会被作者精心绘制的图所吸引。毕竟，相比密密麻麻的文字，一幅色彩鲜明、逻辑清晰的图，更能帮助我们轻松抓住研究核心。
然而，在为SCI论文准备图片时，不少科研er感到力不从心。期刊有太多要求了，分辨率、尺寸、字体、配色、标注……都需要仔细核对，不能松懈。
1 论文中的图有哪些类型？
1） 图像类
图像能够帮助读者直观地理解你想传达的内容，简单来说，就是通过真实图像（如实验照片、显微图像等）直接展示研究对象或实验场景。
常见类型：
● 实验照片：设备装置、样本状态……展示与研究场景相关的内容。
● 显微图像（必须包含刻度条）：展示细胞模样、材料结构……
● 临床影像：X光片、CT、MRI、超声图像等（注意保护患者隐私）。
一定要真实，可以适当调亮度对比度，但绝不能无中生有、拼接。
2） 数据图
数据图能够快速传达大量数据，用于展示数据分布、趋势、比较和统计关系。
常见类型：
● 柱状图：用于比较不同组间的均值，常带误差线和显著性标记。
● 散点图：展示两个连续变量之间的关系，常配有趋势线。
● 饼图：用于展示不同类别占总体的比例贡献。
● 等高线图：用于展示某个变量对两个自变量的依赖关系。
● 折线图：用于展示X轴上的连续变量与Y轴上的特征变量之间的连续性变化趋势。
● 热图：用于处理大数据集，将数据矩阵转化为色块，用颜色深浅讲述数据中的模式与关联故事。
● 箱线图：用于展示和比较多个数据集（组别）的分布特征。
对于数据图，要选择合适的类型才能更加清晰地展示数据趋势与统计差异。
3） 示意图
示意图通常为人为绘制，用于解释抽象概念、机制、流程或模型，将复杂的科学思想可视化，帮助读者快速理解研究框架。
要确保逻辑清晰（箭头流向、空间关系要合理）、图形符号专业统一、配色协调、文字简洁。
常见类型：
● 原理/概念图：对现象或过程的示意图解；可包含绘图、文字、数字、方框、箭头等元素；
● 流程图：使用方框和箭头展示过程中的各个步骤。
现在很多期刊要求的图形摘要，也就是用一张图讲完整的研究，这也是示意图的一种。
4） 地图类
这是研究地理或空间维度的定位与展示，为研究提供空间背景，揭示地理格局或采样信息。
常见类型：
● 研究区域地图：显示实验地点、样本采集点分布。
● 气候/环境分布图：如温度、降雨量、污染物浓度空间分布。
● 地质图、生态样方图等。
一定要使用规范、有版权的地图，包含必要的图例、比例尺和指北针，内容清晰可辨。需特别注意国界、领土的绘制必须严格符合国家规定。
下面就是一个错误地图案例（省份错误，无法对应）：
某篇被撤稿文章的错误地图标识
简单来说：
● 展示证据→用图像类；
● 证明结论→用数据图；
● 解释研究→画示意图；
● 交代位置→配地图。
2 规范的插图有哪些要求？
首先，我们先来看看一些期刊对图的规范要求，具体要求可以在期刊官网作者指南（如Guide for Authors、Instructions for Authors）中找到。
Nature期刊对图的规范要求
CA: A Cancer Journal for Clinicians期刊对图的规范要求
不同期刊对图的要求可能有所差异，但基本包括以下几个部分的内容（这里只作大致说明，一定要根据期刊的作者指南来修改）。
1） 分辨率
论文中出现的插图分辨率都要达到≥300dpi；线条图分辨率≥600dpi；
图片格式的话，TIFF和EPS都是常见的选择：
● TIFF属于位图图形，色彩显示较好，来源广泛；
● EPS属于矢量图形，来源比较单一，当图像放大时，EPS图片不会失真。
2） 尺寸
插图尺寸应适合单张8.5英寸×11英寸或A4纸张；
宽度应根据图片的复杂程度以及期刊栏宽进行调整，参考如下：
● 单栏图宽度通常为 8–10 cm；
● 双栏图宽度为单栏宽度的一半，即 4–5 cm（每栏），总宽度约 8–10 cm（与单栏图宽度一致）；
● 跨栏图通常为 16–18 cm（适用于宽幅图表或复杂流程图）。
3） 颜色
推荐作者提供RGB色彩模式的图，这可能会比CMYK色彩模式的图观看效果更好。
❌避免将红色和绿色一起使用；也不要使用色调相近的颜色（比如浅蓝和深蓝、蓝色和紫色）。
数据一样，配色不同，也会给人的感觉不一样，可以尽量选择高对比度的配色，比如使用蓝/橙、蓝/红、紫/黄等配色。
选定配色后，可以将图转换为灰度模式预览一次。确保在失去色彩后，所有数据依然可以通过明暗对比或图案形状清晰区分。
4） 字体字号
字体通常选择Arial、Helvetica或者Times New Roman字体；
字号就是字体大小，没有严格限制，但整篇论文内的多幅图片中的字体大小应尽量保持统一，建议字号选择7-12pt。
5） 线条粗细
线条图中坐标轴线条应使用黑色；线条粗细设置在0.5cm-1.5cm之间。
不要出现同一类型图标线条粗细不一的情况，同一类型图标线条需保持统一。
6） 标注
● 标题：要能充分反映图的内容，标题一般是在文末单独放一页，或者放在图片下方(不是嵌在图片里)；
● 坐标轴：必须包含“物理量/单位”，刻度清晰；
● 图例：在图内或图外明确解释所有符号、线型和颜色代表的含义。
如果图片或表格来自某个资源，作者应该注明引用。引用的格式与文章中的引用格式相同。引用位置应该为标题的末尾处。
7） 命名格式
一般SCI要求命名为Fig. 1 、Fig. 2、Fig. 3；或者是Figure 1、Figure 2、Figure 3，按文中引用顺序进行编号。
如果图片中包含多个部分，每个部分需要用a、b、c等标注，或者使用大写的A、B、C等标注。
3 推荐的工具和网站
1） 设计工具
① PPT：用自带的形状、线条和“合并形状”功能，可以画出一张简洁清晰的示意图，也可以直接插入图表绘制不同类型的数据图，适合零基础快速上手。
② Excel：直接利用 Excel 快速生成基础数据图（柱状图、折线图、散点图等）常用于数据初步可视化或作为后续精修制图的基础。
③ Photoshop/Illustrator：几乎所有的出版级科学插图都由它们完成，但需要投入时间学习。
④ Visio：适合绘制技术路线、流程图，逻辑结构清晰。
⑤ Origin（OriginPro）：常用于理工科领域的数据分析与高质量科研绘图，适合绘制曲线拟合、谱图和复杂数据关系图。
⑥ Biorender/BioGDP：拥有海量专业的生物、医学素材模板，直接用就行，操作很简单。
⑦ SciDraw：一款免费工具，通过针对各种用途量身定制的准确图表，将科学可视化转化为现实。
⑧ GraphPad Prism：集统计分析与科研绘图于一体，常用于生物医学领域的数据图绘制（如柱状图、箱线图、生存曲线等），操作直观。
2） 素材网站
① 自然资源部标准地图服务系统：http://bzdt.ch.mnr.gov.cn
② 各种开放授权的科学插图：https://sciencefigures.org/
③ 医学生物领域各种素材：https://bioart.niaid.nih.gov/
④ 多学科图标集：https://bioicons.com/
⑤ 动物、实验装置素材资源：https://scidraw.io/
⑥ 各种生物的剪影轮廓素材：https://www.phylopic.org/
⑦ 科学象形图和化学绘图：https://reactome.org/icon-lib
3） 配色网站
① 在线配色生成器：https://www.color5.com/color-system/colors-tool/
② 专业科研配色网站：https://biemoyu.com/keyanpeise/
③ 综合型的配色网站：https://culrs.com/
④ 调色板生成工具：https://mycolor.space/
⑤ 色彩调色板生成器：https://coolors.co/?home
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