大家都是用什么软件绘制科学引文索引（SCI）插图的？

在科研绘图领域，确实有不少优秀的软件可以帮助我们绘制出符合 SCI 期刊要求的精美插图。每款软件都有其擅长的领域和特点，选择哪一款，很大程度上取决于你插图的具体类型、你的个人习惯以及你想要达到的效果。下面我将根据不同类型的插图需求，详细介绍几款大家常用的软件，并尽量详细地阐述它们的优势和使用场景。

1. 处理复杂流程图、示意图和概念图：

这类插图通常需要清晰地展示实验步骤、数据处理流程、系统架构或者理论模型。

Adobe Illustrator (AI)
特点: 这是专业图形设计领域的“瑞士军刀”，功能极其强大且灵活。它基于矢量图，这意味着你可以无限放大而不失真，非常适合制作需要高清输出的插图。Illustrator 提供了极其丰富的工具，可以绘制各种形状、线条、箭头，并且可以精细地控制颜色、渐变、描边等细节。它的图层管理功能也非常强大，能帮助你将复杂的图层组织得井井有条。
为什么适合 SCI 插图: SCI 期刊对插图的清晰度和专业性要求很高，Illustrator 可以让你从头开始绘制出非常精细和具有艺术感的图。你可以自由控制所有元素的细节，包括线条粗细、箭头样式、文字大小和位置，从而满足期刊的格式要求。许多高水平的论文插图都是用它制作的。
使用场景举例:
实验流程示意图: 绘制一系列方框、圆形、箭头，清晰地展示从样本制备、实验操作到数据分析的整个流程。你可以使用不同的颜色和线条样式来区分不同的实验步骤或物质。
系统架构图: 展示一个复杂的仪器设备、数据处理流程或生物通路时，Illustrator 的灵活布局和连接线工具能让你轻松构建出清晰的图示。
概念模型: 将抽象的科学概念可视化，比如绘制一个细胞模型、一个物理过程示意图等。你可以通过精确的形状绘制和组合来表达复杂的关系。
入门建议: 虽然功能强大，但上手需要一定的学习曲线。建议从基本的形状工具、钢笔工具（绘制曲线和自由形状非常高效）、文字工具和图层面板入手。多看一些 AI 绘图教程，尤其是针对科技插图的教程，会很有帮助。

Inkscape
特点: 如果你正在寻找一款免费且功能强大的矢量图形编辑器，Inkscape 绝对是首选。它与 Illustrator 的核心功能类似，也基于矢量图，支持 SVG 格式。Inkscape 提供了丰富的绘图工具，包括形状、路径、文本编辑、渐变、滤镜等，并且支持扩展功能。
为什么适合 SCI 插图: 对于预算有限的研究者来说，Inkscape 是一个非常出色的替代品。它同样可以制作出高质量、无失真的矢量图，满足期刊的出版要求。而且，它的社区非常活跃，有很多教程和资源可以学习。
使用场景举例: 和 Illustrator 类似，Inkscape 非常适合绘制流程图、示意图、概念图等。其路径编辑功能尤其强大，对于需要绘制复杂曲线和自由形状的情况，非常得心应手。
入门建议: 如果你已经熟悉了 Illustrator 的操作逻辑，那么切换到 Inkscape 会比较容易。它的界面和工具布局有相似之处。同样建议从基础教程开始，掌握路径工具和文本编辑。

2. 绘制数据图表（散点图、折线图、柱状图、箱线图等）：

这类插图直接展示研究数据，是论文的核心部分。

Matlab
特点: 作为一款强大的科学计算和可视化软件，Matlab 在数据可视化方面有着无与伦比的优势。它内置了丰富的绘图函数，可以轻松创建各种类型的二维和三维图表，并且对图表的细节控制非常精细，包括坐标轴、刻度、标签、图例等。Matlab 的强大之处在于，你可以直接用你的实验数据生成图表，并且可以方便地进行数据处理和分析，然后再进行可视化。
为什么适合 SCI 插图: Matlab 生成的图表可以导出为高分辨率的矢量格式（如 EPS），这是 SCI 期刊最喜欢的格式之一。而且，通过编程，你可以非常精确地控制图表的每一个细节，包括线条样式、颜色、标记类型、字体大小等，确保图表既美观又准确地传达了数据信息。
使用场景举例:
散点图、折线图: 展示变量之间的关系或数据随时间的变化趋势。
柱状图、条形图: 比较不同类别的数据。
箱线图: 展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数和离群值。
三维图: 如曲面图、散点图等，展示多变量之间的关系。
入门建议: Matlab 的绘图主要通过命令行代码实现，需要一定的编程基础。学习一些基础的绘图函数（如 `plot`, `scatter`, `bar`, `boxplot` 等）以及如何定制坐标轴、图例和标签是关键。官方文档非常详细，是学习的好资源。

Python (with Matplotlib, Seaborn, Plotly)
特点: Python 已成为科学计算和数据分析领域的主流语言，其丰富的可视化库也使得它成为绘制 SCI 插图的有力工具。
Matplotlib: 是 Python 中最基础也是最常用的绘图库，提供了非常灵活的绘图接口，几乎可以定制图表的任何方面。它的语法借鉴了 Matlab，对于有 Matlab 背景的人来说比较容易上手。
Seaborn: 基于 Matplotlib，提供了更高级的接口，能够轻松绘制出更具统计学意义且美观的图表，尤其擅长处理分组数据和统计可视化。
Plotly: 能够创建交互式图表，并且可以导出高质量的静态图片，对于一些需要展示更复杂数据关系的场景很有用。
为什么适合 SCI 插图: 与 Matlab 类似，Python 的绘图库也能生成高分辨率的矢量图。通过代码控制，你可以实现高度的定制化，保证图表的专业性和准确性。而且，Python 生态系统非常庞大，你可以将数据处理、分析和可视化流程整合在一起，提高效率。
使用场景举例: 几乎所有类型的数据可视化需求都可以用 Python 实现。从简单的散点图到复杂的统计模型可视化，Python 的库都能胜任。
入门建议: 需要学习 Python 基础语法，然后深入学习 Matplotlib 和 Seaborn 的使用。官方文档和大量的在线教程是学习的主要途径。

R (with ggplot2)
特点: R 语言是统计分析领域的王者，而 `ggplot2` 是 R 中最受欢迎的绘图包之一，它遵循“图形语法”（Grammar of Graphics）的理念，使得创建复杂而美观的图表变得非常直观和模块化。
为什么适合 SCI 插图: `ggplot2` 以其强大的灵活性和生成高质量图表的能力而闻名。通过简单的图层叠加，你可以构建出非常精美的图表，并且可以轻松导出 EPS 等矢量格式。
使用场景举例: 统计图表是 `ggplot2` 的强项，如箱线图、小提琴图、热力图、散点图矩阵等，都能轻松绘制。
入门建议: 需要学习 R 语言基础以及 `ggplot2` 包的语法。理解“图形语法”的核心概念（数据、映射、几何对象、统计变换、标度、坐标系等）是关键。

GraphPad Prism
特点: GraphPad Prism 是一个非常受欢迎的生物医学领域数据分析和绘图软件。它最大的特点是将数据分析和图表绘制紧密结合。你可以直接将你的数据输入到表格中，然后选择你想要进行的统计分析，Prism 会自动生成相应的图表，并且你可以非常方便地编辑图表的各个元素。
为什么适合 SCI 插图: Prism 生成的图表质量非常高，并且其界面友好，操作直观，即使你不是编程高手，也能快速绘制出专业级的图表。它提供了许多预设的图表类型，并且可以导出为高分辨率的 TIFF、EPS 等格式。
使用场景举例: 尤其适合生物医学领域的研究人员，如绘制生存曲线、剂量效应曲线、酶动力学图、免疫印迹图等。
入门建议: Prism 的操作更偏向于 GUI (图形用户界面)，上手相对容易。学习其数据输入方式、分析模块和图表编辑功能是关键。

3. 处理复杂的科学图像和叠加图：

这类插图可能涉及到显微镜图像、光谱数据、合成图像等。

ImageJ / Fiji
特点: ImageJ 是一个免费的、开源的图像处理软件，由美国国家卫生研究院 (NIH) 开发。Fiji 是 ImageJ 的一个集成版本，包含了许多常用的插件，使其功能更加强大。它可以处理各种格式的科学图像，并提供丰富的图像处理和分析工具，如亮度对比度调整、滤波、边缘检测、细胞计数等。
为什么适合 SCI 插图: ImageJ 最大的优势在于其对科学图像的专业处理能力。你可以对原始图像进行精确的调整，然后将处理后的图像作为基础，再结合其他软件（如 Illustrator）进行标注和组合，形成符合要求的 SCI 插图。许多显微镜照片的处理和标注都离不开它。
使用场景举例:
显微镜图像: 对细胞染色、组织切片等显微镜图像进行亮度、对比度、颜色通道的调整和叠加。
条形码、胶体图: 对电泳胶体图进行扫描和处理。
光谱数据图: 某些情况下，也可以用于处理光谱数据生成的图像。
入门建议: ImageJ/Fiji 具有一定的学习曲线，尤其是在插件的使用上。从基本的图像打开、裁剪、亮度对比度调整、缩放等功能开始学习。

Adobe Photoshop
特点: Photoshop 是像素图像处理的标杆软件。虽然它主要是位图编辑器，但在科学插图中也有其用武之地，尤其是在处理复杂背景、纹理和进行精细的图像合成时。它可以用来叠加不同的图像层、调整颜色、添加纹理和进行精细的修饰。
为什么适合 SCI 插图: 当你需要将多个图像元素合成一个复杂的示意图，或者需要对已经拍摄的图像进行精细的润色时，Photoshop 可以提供强大的支持。然而，要注意的是，SCI 期刊通常要求插图是矢量的，因此 Photoshop 处理的图像最终可能需要通过 Illustrator 等软件进行矢量化处理或作为位图元素导入。
使用场景举例:
合成复杂的示意图: 将不同的图像元素（如细胞照片、模型截图）合成一个具有统一风格的插图。
精细的图像修饰: 对已有的科学图像进行局部调整，使其更清晰或更具表现力。
入门建议: Photoshop 的学习曲线非常陡峭，因为它提供了极其丰富的工具。对于科学插图而言，重点掌握图层操作、选区工具、调整图层和画笔工具即可。

组合使用与工作流程：

值得强调的是，很多时候，最完美的 SCI 插图并非由单一软件完成，而是通过不同软件的组合使用来达到最佳效果。例如：

1. 数据获取与处理: 使用 Matlab、Python 或 R 对原始数据进行分析和筛选。
2. 核心图表绘制: 利用 Matlab、Python 的 Matplotlib/Seaborn、R 的 ggplot2 或 GraphPad Prism 生成基础数据图表。
3. 精细化编辑与组合: 将生成的高分辨率图表（通常为 EPS 或 PDF 格式）导入到 Adobe Illustrator 中。在 Illustrator 中，你可以：
调整线条粗细、颜色、字体大小，使其完全符合期刊的格式要求。
添加箭头、文本标签、标注框等示意性元素。
将不同的图表（例如，一个散点图和一个柱状图）组合成一个复合图。
添加背景颜色、纹理或修饰。
确保所有元素的对齐和分布都经过精心设计。
4. 图像处理（如有必要）: 如果需要处理显微镜图像或其他位图，先用 ImageJ/Fiji 进行初步处理，然后可以将处理好的图像导出，再导入到 Illustrator 中进行后续的标注和组合。

总结一下大家常用的工作流程：

数据驱动型插图（如散点图、折线图）： 数据分析（Python/R/Matlab）> 基础图表绘制（Python/R/Matlab/Prism）> 精细化排版与组合（Illustrator）。
流程图/示意图/概念图： 直接在 Illustrator 或 Inkscape 中绘制。
显微镜/照片类插图： 图像处理与初步调整（ImageJ/Fiji/Photoshop）> 标注与组合（Illustrator）。

选择建议：

初学者且有编程基础: 推荐从 Python + Matplotlib/Seaborn 入手，或者 R + ggplot2。它们免费、强大，且是现代科学研究的必备技能。
生物医学领域研究者且偏好 GUI: GraphPad Prism 是一个非常高效的选择。
追求极致的细节控制和专业设计感: Adobe Illustrator 是不二之选，尤其适合绘制复杂的示意图和对图表进行最终的排版美化。
处理显微镜等科学图像: ImageJ/Fiji 是必不可少的工具。

最重要的一点是，无论是使用哪款软件，都要仔细阅读目标期刊的插图要求。它们通常会规定图片的格式（TIFF, EPS, PDF 等）、分辨率、线条粗细、字体类型和大小等细节。充分了解这些要求，并根据需要调整你的绘图和导出设置，才能确保你的插图顺利发表。多花时间学习和练习绘图技巧，是提升论文质量的关键一步。

一个PPT就完事了。

为答题翻出了五六年前的素材库。习惯于做一张图就往素材库里存一份，攒了不少。最开始的图是真·死亡配色（没办法我老板喜欢），后期的就好很多。

最早的（哇靠这个死亡彩虹色真的不能忍）

慢慢的好一些了

开始有意模仿Nature的马卡龙色

最后大概是这个风格一直到现在。

自己文章里的模式图就不放了。。反正每张大概半小时搞定。

03版的PPT功能比较简单，用新版本大概能画的更好。然而我已经很久没怎么画过图了。因为我有下面这个秘籍：

SMART - Servier Medical ART - 3000 free medical images

（不用VPN的话打开可能比较慢）

这个网站提供了医学需要的绝大多数PPT素材。免费的（重点）。论文和教材等都可以用，只需要注明引用就可以，网站提供了他们的引用模板。

画的超好看啊！而且所有的元素都是独立的，可以自己改颜色等等。

所以模式图只需要自己找到合适的素材然后拼一拼，10分钟搞定！

（确认SCI是没问题的，因为我最早就是通过某篇文章找到的这个网站。只是我自己的文章还是喜欢自己画图，只有本子或者做课件的时候用它）

以上。

—————19.09.18更新—————

留言里有人反映网站打不开，我试了试不挂VPN确实比较慢。。没啥好办法，大家尝试一下科学上网吧。

（我是把需要的ppt全下载然后很久没登过这个网站）

还有人反映找不到引用格式。。呃，我的锅。我不知道他们网站改版了_§:з)))」∠)_但是找到了若干年前与网站负责人的邮件。。

（哇时间居然已经过去这么久了！！！ ）

当时是需要编一本电子教材，发邮件问能不能用素材来着，后来出版社有自己的素材就没用。按照邮件里说的

The use of the Servier Medical Art image bank for website design, scientific article or other printed document publication, must be followed by the mention "Figures were produced using Servier Medical Art", with a link to Servier Medical Art on http://www.servier.com where applicable

大概就没问题

——————190923更新——————

终于可以休息一阵子了。。中午休息时间用PPT2013做了一张题主发的模式图，如下：

用时约1h。做的有点粗糙。录了视频，看看能不能发上来。。

part1. https://www.zhihu.com/video/1159461395983667200

part2 https://www.zhihu.com/video/1159467441578029056

part3 https://www.zhihu.com/video/1159469525513621504

啊。。发现少录了一段 就这么着吧，反正添加字也没有什么特别的。。

白色的矩形是用来遮盖掉不想要的部分。当然也可以用另存为图片然后裁剪图片来做到。

个人认为比较重要的是颜色，包括透明度和对比度的选择。

以上。

给大家分享一款nature都在用的模式图绘制神器吧，秒杀PS、AI与PPT，他就是——BioRender。

网址：https://biorender.com/

BioRender包含Imuunology、Microbiology、Neuroscience等在内的30多个生命科学领域的数千个模板：

BioRender在高分文章中广泛使用，例如Nature、Immunity等：

用户对BioRender评价极高，例如耶鲁大学医学院Akiko Iwasaki教授说道：“BioRender彻底改变了我们绘图与交流科学的方式。因为有大量的预先绘制的图标和配色方案可供选择，我可以创建漂亮的模式图来准确地描述我的科学发现。我不知道没有BioRender我该怎么办！”

那么，如何使用BioRender绘制模式图？

绘制步骤

使用邮箱注册并登录BioRender，Help Guide可以查看使用指南，My Gallery处可以选择Start with a template（从模板开始），点击See all template可查看所有模板：

如果需要绘制信号通路相关模式图，选择Start with a template，选择Pathways可见如Ras Activation、IL-3 Induced Metaplasia等信号通路:

点击Ras Activation，Use Template即可使用该模板：

打开模板后模板中所有元素均可删除、移动与变形等:

左侧有大量图标、模板、绘制、箭头以及文本工具可供选择：

Icons下有海量图表可供选择：

鼠标拖拽图标即可添加至当前模板中:

绘制工具下存在很多精美的预设图形：

箭头工具下箭头类型众多：

文本工具：

绘制完成后，右上角Export即可导出图片：

可以设置图片长、宽，设置图片保存格式（File Type）以及分辨率（Resolution）：

如果不想使用已有模板，可以在My Gallery下选择Create new illustration新建文件：

选择新建模式图大小，新建即可：

可逐一添加需要的图标：

Icon Color可以改变图标的颜色：

后续的操作过程与使用现有模板类似，完成绘制后导出图片即可。

如果大家想更加深入的了解BioRender就需要大家移步Help Guide查看使用指南：

今天给大家使用BioRender高效绘制模式图就到此为止，祝使用 BioRender的小伙伴多发文章！

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放眼望去，大多数科研小白，想花时间在科研上，却苦于没有入门的方法，找不到科研套路。领悟科研，我大概断断续续花了五年。之所以说不连续，是因为从来没有一个完整的时间段心无旁骛地投身研究工作，即使是在读博的三年间，因为同时管理三家创业公司，亦是杂事纷扰。这种状态恰如医生做科研的过程，平日临床任务繁重，碎片化的学习难以拼合成系统性认识，以致徘徊于量变的反复而无法实现质变之飞跃。

身在研究所、高校的博士们，第一年跟着师兄师姐打下手，耳濡目染中体会解决问题的思路，接下来两三年自己独立开展课题，跌跌撞撞到毕业之时多数能理解科研的奥义。既然毕不了业的博士屈指可数，可见科研并非神秘魔法，智商正常的话下苦功定可习得精髓。

酸菜总结了科研的套路要素，以SCI文章套路格式为核心的体系化科研学习模式，应用模块化的方法拆解SCI文献阅读和国自然申请书写作，帮助了数万学员提升了科研效率。如果你也感兴趣，欢迎报名来听一听！限时免费报名地址

几乎所有人都听说过甚至使用过PPT绘制论文插图，但PPT究竟可以强到什么程度?这就只有极少人知道了。

问题是，这些图制作起来是不是非常困难呢？

下面我就以一个期刊封面的制作为例，展示PPT科研绘图的技法和潜力：

使用PPT进行快速3D作图

1. 催化剂三维分子结构的制作

催化剂具有三维结构，我们需要将其拆分为处于不同平面的3部分分别建模：

那么这三个部分是如何制作的呢？以五元环为例：

只要画好各个形状，然后利用PPT绘图神器【ThreeD插件】的多个功能：球体、圆棍、三维递进、底边垂移等，就可以快速得到这样的三维分子模型

（注意，在上方以及下面所有的录屏动图中，没有省略任何关键步骤）

在之前的教学中，我们已经详细展示了ThreeD的这几个功能的用法：

PPT科研作图系列教程（1）球棍型DNA的画法

经过类似的操作，我们就可以得到其他两部分的三维图形。

然后分别调整3个部分的三维旋转到合适角度，然后将拼合起来，就可以得到催化剂结构在不同三维旋转下的图像：

2.机器人的制作

机器人的制作比催化剂的分子模型更加简单：

先使用一大两小三个圆形做好机器人的身体，再利用一些狭长的圆角矩形制作机器人的手臂和手指，手臂关节之间使用球体作为关节，使用ThreeD的球体功能变成，设置不同的三维旋转组装起来就可以了。

这样同样的方法，并与上一步画好的催化剂分子模型放在一起，我们就可以得到各种不同姿态的机器人：

3.嵌段聚合物的制作

首先使用任意多边形工具勾勒出所需要的聚合物轮廓，编辑顶点使其转角圆滑，然后使用英豪插件的线条分段，设置好线条的格式后，将其组合。再添加端基和不同嵌段之间的节点，最后选择材质、修改光照即可：

这样同样的方法，并与上一步画好的催化剂分子模型放在一起，我们就可以得到各种不同姿态的机器人：

3.嵌段聚合物的制作

首先使用任意多边形工具勾勒出所需要的聚合物轮廓，编辑顶点使其转角圆滑，然后使用英豪插件的线条分段，设置好线条的格式后，将其组合。再添加端基和不同嵌段之间的节点，最后选择材质、修改光照即可：

同样的方式，我们就可以制作其余嵌段，并将它们摆放成我们所需要的NPU字母形状：

4.背景阵列的制作

背景的大分子单体阵列，只需要通过iSlide插件的阵列分布功能生成阵列，再利用OneKey插件的随机选中功能更改部分单体颜色，最后组合添加旋转即可：

关于iSlide的矩阵分布功能，我们在之前的教程中已经用过一次，到这里观看详细的演示：PPT科研作图系列教程 (2) 石墨烯的画法

最终我们将所有做好的元素组合起来，再添加炫光和闪电的元素作为修饰，一个封面图就完成了：

PPT强大远超大部分人的想象，如果需要系统学习，这里有一个免费教程合集：

《怎样用PPT画论文插图？高质量教程100篇》

教程链接：

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