随着科学研究的不断深入和发展，科学研究结果的可视化和科研作图的要求也越来越高。好的科学作图可以使科研成果更加清晰明了、精美生动，更容易吸引人们的注意和理解。因此，掌握科研绘图能力已成为科研工作者的必备技能之一。
本研讨班旨在帮助科研人员提高科研绘图技能，提升科研成果的信息展示度，轻松应对毕业答辩、成果汇报、项目申请书撰写、著作编纂等工作。通过本研讨班的学习，您将能够掌握国际最流行的数据可视化制作软件（Photoshop、Illustrator、Cytoscape）和生物医学领域专业作图工具（R、IGV、iTOL、PyMol、Bioedit）的使用，从而制作出符合国际规范的、可投稿国际期刊的高质量论文配图，包括但不限于转录组的火山图、热图、气泡图等常见绘图，以及蛋白质3D结构图、分子互作网络图等。
主办单位：北京市计算中心有限公司
协办单位：
北京市基因测序与功能分析工程技术研究中心
云计算关键技术与应用北京市重点实验室
工业和信息化人才培养工程培训基地
北京市大数据教学实践基地
举 办 地：北京市海淀区丰贤中路7号北科产业3号楼
内容安排：每天3个主题
日期主题内容备注
第一天主题1：生命科学SCI作图概述与基础知识1、生命科学可视化与各类图示例
2、SCI论文发表图表的基本要求
3、高清位图（tif等）：分辨率PPI/DPI
4、矢量图（SVG等）：放大不失真
5、抠图、组图
6、图像色彩转化
7、数据清洗与预处理
8、数据缺失与填补
9、数据格式转化
实战
主题2：通用作图技术与工具10、基础技术：Excel+PPT
11、进阶技术1：PhotoShop(PS)
12、进阶技术2：AdobeIllustrator
13、进阶技术3：Acrobat Professional（PDF）
14、进阶技术4：科研示意图
实战
主题3：常见SCI数据图15、散点图与曲线(Plot)：趋势与回归
16、条形图(Bar)：比较与差异
17、直方图（Hist）：频率与分布
18、饼图(Pie)：百分比
19、箱线图（Box-plot）：统计描述
20、韦恩图（Venn diagram）：并集与交集
实战
第二天主题4：DNA-基因组遗传与变异21、BioEdit：DNA测序峰图
22、GSDS：基因结构图
23、UCSC：基因组图谱
24、Blast：序列比对图
25、IGV：二代测序SNP
26、Weblogo：序列保守
27、Circos：基因组比较-圈图
实战
主题5：RNA-基因表达28、MA plot：差异表达
29、火山图
30、聚类图
31、Heatmap：热图
32、PCA图：主成分分析
33、富集分析（GO、KEGG）气泡图
实战
主题6：蛋白-结构与功能34、蛋白质保守序列
35、蛋白质二级结构
36、蛋白质3D结构展示
37、蛋白质复合体
实战
第三天主题7：分子互作-通路与网络38、KEGG：代谢通路图
39、String：分子互作
40、Cytoscape：网络图
实战
主题8：进化树-系统发育与物种分类41、Mega：系统发育树
42、iTOL：进化树美化
43、Evolview：进化树的美化与注释
实战
主题9：人体与疾病：全基因组关联分析44、曼哈顿图
45、qqplot
46、HaploView：单倍型图谱
实战
