一网打尽！导师说论文生信图要好看，到底怎样的图才好看？

每当我们完成一个课题实验，

都需要通过数据图来展示我的实验成果,

数据图的种类有很多

比如，热图、火山图、富集条形图、气泡图等等...

不同类型的图应用于不同的需求场景

但是同样一张图，不同的展示形式，给评审专家师的感受是完全不同的...

一张精美的数据图可能带来更高的得分或者通过率...

相信很多老师对以下常规的图并不陌生，但是怎样的展示形式和配色才能让图片更精美呢？一起跟着小鹿的步伐来欣赏一下吧~

 NO.1    聚类热图

常见的基因表达模式分析是基因的聚类热图（主要是热图的使用很广泛），通过对基因表达量进行聚类分析，可以直观显示不同表达模式的基因群。不过绝大部分情况下热图是用于展示基因的变化趋势，并不是分析哪种趋势是最明显的或者使用聚类热图进行基因筛选，因为当时间点较多时，热图可能并不适合用于基因分类。

 NO.2    火山图

火山图是一种散点图，它展示了统计学显著性（P值）与变化倍数之间的关系，因为形似火山而被称为火山图，常用来可视化展示两组样本间基因表达水平差异的分布状况。常常出现在芯片、测序等组学检测技术的结果中，与热图等等常一起出现广泛应用于转录组、蛋白组等组间差异分析结果的展示。图表的横轴一般展示差异倍数的变化，而纵轴表示差异分析结果的可靠性。来看看这些热图的展现形式吧~

 NO.3    GO/KEGG气泡图

气泡图（bubble chart）形似气泡，是用于展示三个变量之间关系的数据统计分析图表之一，它最多能够实现同一个事物的四个维度的直观的数据可视化。气泡图横纵坐标各是一个变量，第三个变量用气泡的大小来表示，与此同时还可以加入一个表示大小的变量进行比对。在生信分析中，GO/KEGG功能注释和富集分析气泡图是比较常见的。

 NO.4    GO富集条形图

Gene Ontology（以下简称GO）富集分析结果是以条形图的方式展示，分别筛选三大分类中对应的差异基因数目大于2的10个GO条目，最后以条目对应的 -log10pvalue 绘制图形，条形高度代表对应条目富集基因数目越多，pvalue值越小。

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