如何设计Nature般effective scientific figures？

读者往往先读figures，再读正文，figures直接影响他们对研究结论的理解和是否继续阅读的决定。

那么，如何设计effective scientific figures？

近日，《Nature Human Behaviour》上的comment文章作者针对scientific figures设计给出了5条超实用的策略，帮你让图表不再只是数据堆砌，而是真正传递核心信息的利器！

策略1 明确核心信息

设计前先确定你想通过图表传递的关键信息，避免直接复制所有统计输出，而是突出读者应首先注意到的模式、比较或关系。

这张来自Cell图，各组分占比数字差异不大使用大饼图 Cawley S, Bekiranov S, Ng H ...Unbiased Mapping of Transcription Factor Binding Sites along Human Chromosomes 21 and 22 Points to Widespread Regulation of Noncoding RNAs Cell, 116, 499-509

策略2 考虑时间和互动

不同场景（实验室会议、会议报告、期刊论文、公众讲座）中，读者解读图表的时间和与展示者的互动程度差异很大。例如，公众讲座需快速传递单一清晰信息，而期刊论文可包含更多细节。

策略3 选择合适的图表类型和配色

根据数据结构选择图表类型，用颜色有意识地区分组别或表示量级。

比如这张一些失败的heatmap配色师姐认为你应该会的7类顶刊图

这个配色就很正常了，复现Nature期刊图，换数据可用！

策略4 降低视觉认知负荷

简化图表，避免不必要的复杂元素。

比如Cell Research上的几张图，简洁无复杂元素复现中科院IF 25.9期刊上3张图，换数据即可用！

以及Arends, D., Ashbrook, D.G., Roy, S. et al. Dynamics of genetic and somatic trade-offs in ageing and mortality. Nature (2026).中的一张清爽的matrix plot，很像Excel图表，

而pnas.2401523121这张图就有点炫技嫌疑了，

同样，Science中的这个火山图，太过豪华，复现Science正刊图，换数据即可用！

策略5. 判断是否真的需要图表

有时表格可能比图表更清晰地传达结果。

比如Chung DC, Gray DM 2nd, Singh H, et al., A Cell-free DNA Blood-Based Test for Colorectal Cancer Screening. N Engl J Med. 2024 Mar 14;390(11):973-983. doi: 10.1056/NEJMoa2304714.中研究人群队列表格，

最后

好的科研图表不仅是技术可视化，更是精心设计的沟通工具，让读者轻松get你的研究亮点才是第一要务！

日拱一卒无有尽，功不唐捐终入海！

下期见 ～