中山大学的"发表级"科研论文插图制作AI agent来了！
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pythonic生物人约 2 分钟
pythonic生物人约 2 分钟bioinformatics顶刊上的图非常复杂，常用R、Python代码完成，对于有一定基础的人，初次制作也难度不小，各种参数需要个性化修改，譬如，
ggtree(tree_rooted,
layout = "circular", # 圆形布局
size = 0.5, # 分支粗细
open.angle = 5, # 控制树布局的起始角度
branch.length = "none", # 不按分支长度绘制
aes(color = phylum) # 按门水平着色
) %<+% # 将数据关联到树
tree_df_taxid +
geom_tippoint(size = 0, alpha = 0) + # 添加透明 tip 点（仅用于触发图例）
scale_color_npg(
name = "Phylum", # 图例标题
palette = c("nrc"), # 使用 ggsci 的 "nrc" 调色板
alpha = 1,
breaks = na.omit(unique(tree_df_taxid$phylum)), # 图例中只显示实际存在的门
na.value = "grey40"# 缺失值颜色
)
drawTreemap(
treemap_set,
color_level = 2, # 指定着色基于第二个层级 (Income.group)。重要：确保此层级与你的颜色映射匹配。
color_palette = income_colors_nature_3,
#legend = TRUE, # 显示图例
label_level = 3, # 在第三个层级 (ISO3_value) 上显示标签
label_size = 2,
label_color = "white",
border_color = "black",
border_size = 3,
add = TRUE,
layout = c(2, 2), position = c(2, 1)
)
现在，不用为这个问题苦恼了，中山大学2026年2月5日在生物预印本bioRxiv上上线了一个publication-ready bioinformatics plotting在线AI agent PlotGDP(https://plotgdp.biogdp.com/)
PlotGDP是一个基于大语言模型LLM的智能绘图系统，由下图3层AI Agent工作流组成，能够灵活生成多种类型的bioinformatics图表。用户只需输入简单的自然语言指令即可完成绘图，无需任何编程基础或本地环境配置。
团队为用户提供了易用的在线工作台，支持新建会话、上传数据、生成代码、运行绘图等操作：
新建会话后，用户上传符合示例结构的数据（右上角）。 系统整合数据、用户参数和固定提示词，输入LLM生成首轮绘图代码（右下角至中下部）。 用户可在“代码编辑器”中直接修改代码，点击“运行”远程执行并查看/下载结果（中上部）。 侧边栏汇总所有会话记录，支持从云端检索历史代码并继续编辑。 提供所选图表类型的详细介绍和模板代码（右上角）。
希望通过PlotGDP平台，为生物学研究者提供一个高效、便捷的在线可视化工具，助力科研工作的开展。本期结束！
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（加入学习，备注：299）