PowerPoint (PPT)：易学易用，适合初学者和简单的示意图制作。使用ScienceSlides等插件可以快速添加专业图标和元素。 Adobe Illustrator (AI)：功能强大，适合创建精细的、可缩放的矢量图形，如标志设计、插图等。
Pathway Builder Tool：针对分子生物学研究的专业工具，内置丰富的分子生物学元素。 IBS (Illustrator for Biological Sequences)：专门用于基因和蛋白序列可视化的工具。 PyMOL：一款用于分子三维结构可视化的软件，适合需要展示蛋白质结构的研究。
3.素材资源
PhyloPic: 提供动植物及其他生物形式的剪影图像，方便用于进化树示意图中
Bioicons: 包含丰富的科研图标，涵盖多个领域，适合制作示意图时使用。
BioRender: 提供大量科研图标和模板，用户可以根据需求自由编辑。
Flaticon & Iconfinder：综合性ICON库，资源丰富。
https://bioart.niaid.nih.gov/ NIH 最新发布的生物绘图资源库。
Origin & MATLAB：经典的数据分析和绘图工具，功能强大，适合对数据有精确要求的研究者。 GraphPad Prism：用户友好，适合快速制作基础图表，如折线图、柱状图等，集成生物统计功能。 SmartDraw：提供多种预设模板，适合绘制复杂的流程图、组织结构图和统计图表。 Hiplot：在线绘图工具，功能丰富，适合不安装软件的快速绘图需求。
R语言：R语言在生物信息学数据可视化中非常流行，提供了多种强大的绘图包。例如： + ggplot2: 创建高质量统计图形的利器； + GOplot: 专门用于基因富集分析的可视化； + TransPlotR：用于可视化基因组结构，操作简单。 Python：作为数据科学的主流语言，Python提供了多种灵活的绘图库。例如： + seaborn: 基于matplotlib的高级统计图表库，能创建美观且信息丰富的图表； + matplotlib: 基础绘图库，功能广泛，适合各种图表的创建； + vtk: 用于3D计算机图形和可视化的强大库，提供Python接口。
在制作生物信息学图表时，优秀的设计不仅能增强数据的可读性，还能让您的研究成果更加引人注目和易于理解。以下是一些简单而实用的设计技巧，可以帮助您在图表设计中脱颖而出。
1.配色方案
使用对比度高的配色以增强可读性。
考虑色盲友好的配色方案，避免红绿搭配。
推荐使用配色网站
Adobe color: 使用色轮创建配色方案或浏览色彩社区中的数千种颜色组合； Color Hunt：提供大量科研配色的模板。
2.图表选择
根据数据类型选择合适的图表形式。例如：时间序列数据：折线图; 分类比较：柱状图或箱线图; 相关性分析：散点图; 比例展示：饼图或堆叠柱状图。
避免在一张图中呈现过多信息。使用小图组展示多组相似的数据。
在整个项目中保持一致的设计风格，包括颜色、字体和符号等，这种一致性有助于增强图表的专业感。
清晰的图例和标签对于理解图表至关重要。确保每个数据点、线条或区域都有相应的标签和解释。
使用不同的形状、线条粗细或颜色来强调关键数据点，使得重要的信息更加显眼。
使用清晰、易读的无衬线字体（如Arial或Helvetica）。
保持字体大小适中，确保打印后仍清晰可读。
引用
目前已有1500+人关注加入我们
