医学论文作图技巧

工具

visio 2013 / Powe Point

Adobe Acrobat Pro

步骤

1、使用visio/ppt作出自己需要的图。

2、将图片导出为pdf格式。选择文件→打印，在打印机部分选择Adobe PDF。然后选择打印。

注意：在用ppt画图的时候，一个ppt文件画一张图，图片放在ppt第一页，不然在裁剪页面的时候会比较麻烦。

3、选择合适的pdf存储地点。我们将得到一个我们需要的pdf文件。

4、将该文件用Adobe Acrobat Pro打开。

5、选择菜单栏中的高级→印刷制作→裁剪页面。在下面的页面中，调整页面边距控制的4个值，对页面进行大小裁剪。

6、经过裁剪后保存，就得到了我们想要的图片。将图片插入论文中即可。

而且，在ppt里面画好自己想要的图之后，将文件另存为pdf，然后同样用Adobe Acrobat Pro进行pdf的裁剪，得到的也是无损的图片!完美!

以上就是关于论文写作如何作图的相关分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎大家及时关注本平台!

figdraw捐赠导出是永久的吗是。导出的机会是有限的,导出之后是永久的,只要正规渠道导出,那就是自动授权的,不用担心任何侵权或者被撤稿的风险,figdraw捐赠导出是永久的。Figdraw是国内首个开放式在线科研绘图平台,任何人均可使用平台上的原创素材进行再创作,适用于论文配图,杂志封面,医学插画以及更多的场景。如何在论文中画出漂亮的插图科研绘图之所以是门不容小觑的专业,是因为科研绘图不是偏重美感及感知的绘画,而是把科研概念和许多语言无法描述的想法以图像的方式与研究同侪和社会大众沟通,虽是图像,其实就是研究成果。既然是专业的研究成果,通常有许多同领域的研究人员在期刊或是专书中都有相同结构的图像,准备绘图前应该尽量(1)搜集到2个以上的已出版参考图;(2)到在线图库或是下段将介绍的科研绘图平台,以关键字搜索能够使用的图;(3)决定本次绘制图片的尺寸;(4)考虑是否需要彩色,还是黑白效果较好,(5)以真实尺寸画图像草稿。如果是手绘达人的话,或许各种绘图软件都不甚顺手时,可以直接以手绘图像上阵。许多杰出的科学家都颇有艺术天份,达文西就是代表人物,回想一下在生物课本上看到的那些动物细胞图、人体器官图、植物维管束图、各式各样病毒的图片,还有DNA双螺旋图,要能够精美专业地绘制这些图案并不容易,但是生在图像传播媒体日新月异的当代,科学家想要以图像传达新的概念或研究成果已经不是难事,因为免费或收费合理的科研插图绘制平台及绘图软件已经如雨后春笋的姿态出现在科学界了。除了设计演示文稿和海报很好用的Canva以及Pictochart,还有许多科研人员不能错过的科研绘图神器:已有20万用户的Biorender:Biorender是为生命科学相关超过30种学门量身打造的在线科研绘图平台,有2万笔以上免费图片,最新的COVID-19主题也有专业图片可用,只要具有使用PPT的直觉就能上手,提供免费到专业及付费使用方案,绝对不能错过!理工专门的edraw:以App的形式提供物理、数学、化学三大领域常用的图片,比如透镜、光源和波、分子图、化学测试、实验室设备插图、电路图、3D几何、分析几何等,应有尽有。科研小画家:大家还记得Photoshop还没出现的年代的小画家软件吗?这就是免费使用的科研专业小画家,可以自由插入图片,裁切和调整图片大小,加入手绘功能,还有在线社区一起讨论科研绘图的疑难杂症。图表专家:对惯用Word的人来说,这就像制图表专用的文字处理版面,免费注册,具有商业、工程、软件等各式各样流程及系统底图,可以节省许多时间。绘制科研插图的专业人才需要具备大学程度的科研背景,还要有插图或设计师的美术能力,以北美地区来说,目前少数高校有设置专门的科研绘图学位,一个单位可能一年仅有不到10位的毕业生,在这个图像信息爆炸的时代,科研绘图这个新兴领域的工作机会正在成长,具有科研及艺术背景的斜杠青年不妨一试。Graphpad，经典绘图工具初学初探大多数科研文章都离不开图表,尤其是图,熟悉一些绘图软件,并将图在文章和PPT中展示出来,是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分,生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南(可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用,生信宝典团队开发了在线绘图工具,支持14中常见图形和部分扩增子分析,深受欢迎,日均访问400次,累计访问数十万次,遍及世界各大洲,功能也在一直增加完善中。后台不少朋友说有更多绘图的需求,故整理了Graphpad的使用,一是传播知识,二是向优秀软件学习,让在线绘图越来越好。Graphpad,Origin和SigmaPlot是科研领常用的三款统计作图软件,他们各有优缺点,经常需要配合使用。今天给大家介绍的是Graphpad的基本使用方法下面是Graphpad的欢迎界面从方框1处可知GraphpadPrism6为用户提供了6种基本统计图表选择;方框2处是对所选类型图表的解释说明,点击Learnmore查看官方帮助文档;方框3处可以选择某一类型图表下的小分类;方框4处则提供了演示数据集,方便新手入门。6种统计图表类型的说明和使用的统计方法介绍如下:在此选择grouped下提供的第二个现成数据集进行作图演示。选好后直接点击creat即可。上一步之后我们便进入了graphpad操作的主界面,方框1处展示的是我们的数据,每个大组表示三种不同的细胞系(wild-typecells、GPP5cellline和GPP7cellline);每行表示不同的处理(血清饥饿和正常培养);每组5个平行重复。该实验数据存在缺失值,如第一行的A:Y4。方框2处是一个目录树导入数据后,点击Graphs即可出图,如下:在这个界面中,可以根据自己的需求改变图的类型。初学者要敢于乱点,自己试试不同的选项,就能知道每部分是什么功能了。(尝试出真知)上面初步作出的统计图并没有展示诸如组间差异的统计分析结果,那我们要怎么添加*以展示组间差异呢?在欢迎界面有enterandploterrorvaluesalreadycalculatedelsewhere选项,说明可以从外部导入在别处做好的统计分析结果,那是要去其他地方做好计算再来作图吗?不需要!因为Graphpad上便可直接做统计分析!!!虽然可以在别的地方先做好分析,但是并不建议这样做,直接一个操作更便捷。首先确定我们的分析目标:1)评估细胞系之间的差异是否超过预期;2)评估处理之间的差异是否超过预期的偶然性;3)评估处理之间的差异是否与每种细胞系一致;4)计算不同处理的细胞系之间差异的95%置信区间。因此我们需要进行两因素的方差分析,点击Analyze,从Grouped分析列表中选择Two-wayANOVA,并接受对话框中的所有默认选项。Graphpad人性化之处在于,会自动识别当前分析的数据结构,给用户展示出最优的默认分析选项。之后的具体分析便需要一定的统计学知识了,初生牛犊别怕试,你会发现点击不同的选项时,图示也会跟着变化,十分方便用户理解。1)第一部分:实验设计,最开始提到了该组数据是非配对的,选第一;2)第二部分:多重比较选择,就是你想要横着比还是竖着比或是斜着比;3)第三部分:选择做统计分析的一些参数。上面都设置好后,点击OK,分析结果会展示到操作主界面,并且保存到左侧目录树下的Results文件夹中。1.图形编辑工具栏介绍1)第一部分:文档操作模块,跟office类似,如打开、新建、保存、复制粘贴等;2)第二部分:数据分析,即之前演示的对录入数据进行统计分析;3)第三部分:图形编辑,这部分是该软件的精华所在。可对图形进行例如图形类型、坐标轴、误差棒、图形大小、颜色等编辑更改;4)第四部分:文字编辑,可以在统计图上插图线条、添加文字等;5)第五部分:图形输出,可将做好的图导出、打印或输出到word/PPT中。2.根据之前的统计分析结果,利用文字编辑工具给统计图添上组间差异的标志1)draw:可以插入不同形状的线;2)write:编辑文字,插入公式等;3)双击图形中的任一元素,可对文字、线条等进行形状、大小、粗细等编辑3.坐标轴调整点击Change中的第二个图标,或者在图中双击坐标轴,调出坐标调整工具;坐标轴整体设置和X轴设置,见图解,一般不做太多改动;重点讲解如何设置Y轴,做出截断图,这是统计作图中常见的问题。之前的数据相差不大,不太适合做演示,故另外生成了一个柱状图。左边柱子值太大,右边柱子值太小,右侧的柱子几乎消失了,使图看起来很不协调。做一个截断图可以很好地解决该问题。1)点击坐标设置中的LeftYaxis(一般作图默认只生成左边的Y轴);2)GapsandDirection处选择Twosegments,即将Y轴断裂成两部分(根据实际数据,还可以选择将Y轴断裂成3段);3)在Segment处,对下段(Bottom)和上段(Top)的Y轴分别设置参数(Rang);4)然后在Regularlyspacedticks下的Majorticksinterval处设置Y轴数值标签;length:50%,上下段的长度各一半;minimum:下段最小值0,上段最小值150;maximum:下段最大值10,上段最大值200;Majorticks:下段每格大小为2,上段每格大小为10。这样便将Y轴10-150中间部分截掉了,整个图便显得好看多了。4.颜色修改点击Change中的最后一个图标,或者在图中双击柱子,调出调整参数的工具框;利用graphpad做统计图的基本操作大概就是以上这些内容,掌握一个工具的使用方法并不难,多试试便会了。难的是背后的统计学知识,如何对自己的数据选择合适的统计分析方法?当掌握不同分析方法适用于哪些数据结构后,便可以举一反三,对不同实验设计的数据做合适的分析了。