SCI实验数据处理(图片,图表,文字)
如何撰写SCI论文中的实验结果与数据分析方法
如何撰写SCI论文中的实验结果与数据分析方法在撰写SCI论文中，实验结果的呈现和数据分析方法的描述是非常关键的一部分。
科学家和研究者需要清晰、准确地展示实验结果，并详细描述所采用的数据分析方法。
本文将介绍如何撰写SCI论文中的实验结果和数据分析方法，旨在帮助读者提高论文的质量和学术水平。
一、实验结果呈现1. 图表的使用在SCI论文中，图标和表格是展示实验结果的常用方式。
当使用图表呈现实验结果时，需要注意以下几点：（1）选择合适的图表类型。
根据实验结果的性质和需要传达的信息，选择最适合的图表类型。
如使用条形图、折线图、散点图等。
（2）注重图表的清晰度和准确性。
确保图表的字体清晰可读，坐标轴、刻度、单位等标注明确，数据点的大小和颜色易于区分，并遵守科学图表的规范。
（3）图表的标题和标签。
为每个图表添加具有描述性的标题，并为坐标轴和数据点添加标签，以便读者能够清晰地理解图表内容。
2. 结果的描述图表只是展示实验结果的工具，对于读者的理解来说，文字描述是不可或缺的。
在撰写实验结果部分时，要注意以下几点：（1）简明扼要地描述结果。
用简洁明了的语言对实验结果进行描述，不要在文字中出现冗长和复杂的句子。
（2）突出主要发现。
重点强调实验结果中的关键发现或重要趋势，突出论文的主题和研究目的。
（3）使用量化语言。
使用量化的词汇和数值描述实验结果，例如“显著增加”、“高于平均水平”等。
这可以增加结果的准确性和可信度。
二、数据分析方法的描述数据分析方法的准确描述是SCI论文中的另一个重要方面。
在描述数据分析方法时，需要注意以下事项：1. 给出详细描述在数据分析方法部分，需要提供足够的细节，使得读者能够理解和重复实验。
具体要求包括：（1）所采用的统计方法和软件。
例如，使用的假设检验方法、回归分析方法以及所使用的统计软件等。
（2）数据的预处理过程。
描述数据的收集和整理过程，包括数据清洗、填充缺失值、转换和标准化等。
（3）数据的分析过程。
SCI论文写作中的数据处理和统计分析方法
SCI论文写作中的数据处理和统计分析方法科学论文的写作是科研工作的重要环节之一，而在SCI论文中，数据处理和统计分析方法则是至关重要的一部分。
本文将详细介绍SCI 论文写作中常用的数据处理和统计分析方法。
一、数据处理方法在SCI论文写作中，为了确保数据的可靠性和准确性，数据处理是必不可少的一步。
常用的数据处理方法包括数据清洗、数据去噪、数据标准化和数据验证等。
1. 数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行筛选和整理，去除异常值和错误数据，保证数据的可信度和可用性。
常用的数据清洗方法有重复数据去重、缺失数据填补和异常数据处理等。
2. 数据去噪数据去噪是指对收集到的数据中的噪声进行处理，以提高数据的质量和准确性。
常用的数据去噪方法有平滑算法、滤波算法和去噪模型等。
3. 数据标准化数据标准化是将不同量纲的数据转化为统一的标准尺度，以便进行比较和分析。
常用的数据标准化方法有最大最小值标准化、z-score标准化和小数定标标准化等。
4. 数据验证数据验证是对处理后的数据进行验证和检查，以确保数据的可靠性和一致性。
常用的数据验证方法有数据对比、逻辑验证和异常检测等。
二、统计分析方法在SCI论文中，为了对研究对象的特征和规律进行深入研究，统计分析方法是不可或缺的一部分。
常用的统计分析方法包括描述统计分析、推断统计分析和多变量统计分析等。
1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述，以了解数据的分布和特征。
常用的描述统计分析方法有频数分析、均值分析、方差分析和箱线图等。
2. 推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行分析，得出对总体的推断和结论。
常用的推断统计分析方法有假设检验、方差分析和相关分析等。
3. 多变量统计分析多变量统计分析是研究多个变量之间关系的统计方法。
常用的多变量统计分析方法有回归分析、主成分分析和聚类分析等。
总结：SCI论文写作中的数据处理和统计分析方法在确保数据可靠性和分析结果准确性方面起着重要作用。
SCI对图片的一般要求有哪些，你都知道么？
最近完成研究生期间的第一个实验，开始了论文书写和图片整理的工作，对于整篇论文来说，除了写不出正宗的英文，还有搞不定的图片制作。
幸运的是，我参加了学校的一个关于SCI论文书写的讲座，听完讲座后，多少有些开窍了，用老师的话讲，论文中的图片是这篇论文的核心，图片可以将整个实验的所有结果用最直观的方式展现出来，一张好的图片可以省去很多啰嗦的文字，所以我整理了自己学到的，希望能对跟我一样的入门级的同学有所帮助。
一、对于论文图片的处理，我们经常用到的有graphpad、AI、PS、Image、Image pro plus等。
论文中图片类型大致分为两种，一种是像细胞照片，WB成像这种机器直接生成的图片，一种是用graphpad做出的统计图，例如柱状图、线条图。
图源：网络二、我们在投稿之前要清楚这个杂志对图片的要求，要求中包括图片的大小、分辨度、图片注释中字体和字体大小等等，但是很少有一次成型的，我们在第一次投稿的时候，会将论文生成pdf形式上传，再将图片结果分别上传，图片的格式基本上就是 TIFF、EPS和JPG格式，最好是前两种 。
审稿通过后，杂志社会发给你该杂志对各种类型图片的不同处理要求，还是会需要进行后续修改的，所以这里也要注意，我们在初期处理图片的时候，一定要在保留原图的同时，生成一个psd格式方便后续修改，同时生成一个TIFF格式，用于后续上传。
这里要注意的是，保存成TIFF格式的时候， 要以LZW形式压缩，并选择扔掉图层，不然的话，TIFF会很大，影响后续上传。
单个插图文件的大小不应大于10MB。
三、 字体要求Arial或Times ， 英文论文中不能出现中文 ，且全篇要保证统一字体。
对于图片中字体的大小没有明确的规定，但是要保证同一类型的图片大小相同，一般字体最小是6号，最大是14号，在这个范围内的都可以 。
四、关于图片大小的调节，点击PS菜单栏上的 图像>图像大小 ，在文档大小处，调整图片的宽度，在约束比例处打勾，软件就会自动调整图片的高度了。
如何正确表达SCI论文中的图和表
Kazutoshi Takahashi et al., Cell, 2006
(4)对于同一篇论文中的多幅插图来说，应尽量使插图的各要 素相互统一，尤其是使用相同变量的标目、标值、图例等应 相互一致。 (5)照片图或设计图，需注明尺寸大小及长度单位。 (6)图中的缩略语、符号必须与正文中一致。 (7)论文的插图和附表不宜太多，只附最必要的。 (8)图幅的大小与图内所提供的信息量相匹配，不致于使图面 感到空旷或拥挤。
由若干个点组成，这些点对应于平面直角坐标系中的纵横轴 两个变量，表示某个事件的数值。通常用于比较跨类别的非 重复值。可从点的位置判断测量值的高低、大小、变动趋势 或变化范围。散点图加入曲线，可以看到趋势。如果所有的 点构成一个条形，则说明存在相关关系。例如，沿着斜线的 一组点意味着线性相关，如果所有点都落在一条斜线上，那 么其相关系数为1. 00。
为了在不同的场合正确输出图像，有时需要把图像从一种模 式转换成另一种模式。PS通过执行“IMAGE/MODE”子菜 单中的命令，来转换需要的颜色模式。
怎样正确使用图和表
你需要注意几个方面的问题: (1)图、表还是文字哪个更有效? 如果与文字材料重复，那么 就没有必要使用图和表。如果能够补充说明文字材料或者能 够缩短讨论的长度，那么插图就是呈现信息的有效方式。 (2)哪种图、表最适合你的目的? 是否需要制作详细的、高分 辨率的插图? 能否用一幅简单的、仅用线条和点就能表示的 插图? 两者表达的信息是否一样? (3)图、表是否真实、有效、客观地展示了数据? (造假高发） (4)图、表是否展示了数据的本质和规律? (5)图、表是否表达了论文的主题或观点?
SCI论文中的数据处理与统计分析技巧
SCI论文中的数据处理与统计分析技巧在科学研究中，数据处理和统计分析是十分重要的环节。
在SCI论文中，研究者需要准确处理数据，并利用合适的统计方法对数据进行分析，以得出可靠的结论。
本文将介绍SCI论文中常用的数据处理和统计分析技巧，帮助读者更好地理解和应用。
一、数据处理技巧1. 数据收集与整理在进行实验或调查时，研究者需要准确、完整地收集数据。
此过程中，应该注意以下几点：- 设计合适的数据收集表或问卷，并确保问题的准确性。
- 确保样本量足够大，以提高统计分析结果的可靠性。
- 对获得的原始数据进行分类整理，以便后续分析使用。
2. 缺失数据处理缺失数据是指由于各种原因导致某些数据项没有完整记录的情况。
在处理缺失数据时，研究者可以采取以下策略：- 删除法：若缺失数据量较小，可以直接删除含有缺失数据的样本或者变量。
- 插补法：根据其他变量的信息，利用统计方法对缺失数据进行插补，以保持样本量的完整性。
- 敏感性分析：通过对不同缺失数据处理方案进行分析，检验结果是否对缺失数据处理方法敏感。
二、统计分析技巧1. 描述性统计分析描述性统计是对数据进行整体的概括和描述。
常用的描述性统计量包括均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
通过描述性统计分析，研究者可以对数据的分布情况有一个直观的认识。
2. 探索性统计分析探索性统计分析旨在揭示数据的内在关系，寻找变量之间的相互作用。
通过散点图、相关系数矩阵等方法，研究者可以初步探索数据的规律和趋势，为进一步的统计推断提供依据。
3. 参数估计与假设检验参数估计与假设检验是SCI论文中常用的统计分析方法，旨在对总体参数进行估计和检验。
常用的参数估计方法包括置信区间估计，常用的假设检验方法包括t检验、方差分析等。
4. 回归分析回归分析是一种用于探究因果关系的统计方法，常用于建立模型和预测。
一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等是常见的回归分析技巧。
5. 非参数检验非参数检验是一类不基于总体参数分布的统计方法，常用于数据的分布不满足正态性假设的情况。
如何撰写SCI论文中的数据处理和统计分析
如何撰写SCI论文中的数据处理和统计分析SCI论文是指在科学引文索引（Science Citation Index，SCI）收录的具有国际影响力的学术期刊上发表的论文。
在SCI论文中，数据处理和统计分析是非常重要的环节，它们能为研究结果提供科学的支持和实证。
本文将介绍如何撰写SCI论文中的数据处理和统计分析，以提高论文的质量和可信度。
一、数据处理数据处理是指对研究中收集到的原始数据进行清洗、整理和归纳的过程。
在数据处理中，需要注意以下几个方面：1. 数据清洗与筛选：首先，对收集到的原始数据进行清洗，剔除重复、错误或无效数据。
其次，在剔除无效数据后，根据研究目的和问题，筛选出符合要求的数据，排除干扰因素。
2. 数据整理与编码：将清洗后的数据按照一定的格式进行整理，使其具有可读性和可分析性。
同时，可以采用合适的编码方式对数据进行编码，以方便后续的统计分析。
3. 数据质量检验：在数据处理过程中，需要对数据的质量进行检验，确保数据的准确性和可靠性。
可以通过检查数据的完整性、一致性和逻辑性等指标，发现并纠正潜在的问题。
二、统计分析统计分析是指对处理后的数据进行统计学方法的运用，以揭示研究问题背后的规律和关系。
在统计分析中，需要注意以下几个方面：1. 描述性统计：对数据进行描述性统计分析，如计算平均值、标准差、频数分布等，可以直观地了解数据的基本特征和分布情况。
2. 探索性统计：通过探索性统计方法，如相关分析、因子分析等，寻找数据之间的关联性和内在结构。
这可以帮助研究者深入理解数据背后的规律和机制。
3. 推断性统计：通过推断性统计方法，如假设检验、回归分析等，对样本数据进行推断，并从中得出对总体的推断结论。
这是SCI论文中常用的统计分析方法，能够为研究结果的证实和解释提供科学的依据。
4. 数据可视化：在统计分析中，合理地运用数据可视化技术，如图表、图像等，可以直观地展示数据分析的结果，提高论文的可读性和可理解性。
SCI论文中常用的数据可视化工具与技巧
SCI论文中常用的数据可视化工具与技巧科学引文索引（Scientific Citation Index，SCI）论文是科研工作者们的重要成果之一，数据可视化工具与技巧在SCI论文中经常被使用，能够更好地展示研究数据和结果。
本文将介绍SCI论文中常用的数据可视化工具与技巧，帮助读者更好地理解和运用这些工具。
一、表格表格是最基本和常用的数据可视化工具之一，它可以将数据以规整的形式呈现。
在SCI论文中，表格经常用于展示实验数据、统计结果或对比分析。
使用表格时，应注意表头要清晰明确，行列之间要有合适的间距，数据要对齐和标注清楚，以确保读者能够清晰地理解和比较数据。
二、柱状图和折线图柱状图和折线图是常用的数据可视化工具，它们可以直观地展示数据的变化趋势和差异。
在SCI论文中，柱状图和折线图常用于展示实验结果、统计数据或对比分析。
在绘制柱状图和折线图时，应注意选择合适的比例尺和图示方式，确保图形的清晰度和易读性。
三、散点图散点图可以直观地展示两个或多个变量之间的关系。
在SCI论文中，散点图常用于展示实验数据的相关性和趋势。
绘制散点图时，应注意选择合适的坐标轴和标尺，使用不同的符号或颜色区分不同组别的数据，以便读者能够清楚地看出数据间的相关性和差异。
四、雷达图雷达图也称为蜘蛛网图，它可以直观地展示多个指标或变量之间的对比。
在SCI论文中，雷达图常用于展示多组数据的相对大小和差异。
绘制雷达图时，应注意使用合适的比例尺和标尺，确保图形的比例和形状准确体现数据间的相对大小和差异。
五、热力图热力图能够直观地展示数据在空间和时间上的分布情况和变化趋势。
在SCI论文中，热力图常用于展示地理信息数据、温度分布、基因表达等方面的研究结果。
绘制热力图时，应注意选择合适的颜色渐变色板和色标，确保图形的视觉效果和数据的表达准确性。
六、网络图网络图可以展示复杂系统中的各个元素之间的关系和连接。
在SCI论文中，网络图常用于展示基因调控网络、社交网络、蛋白质相互作用等方面的研究结果。
科研干货-SCI论文中插图的规范表达,避免踩雷!
科研干货 SCI论文中插图的规范表达，避免踩雷！实验数据是科研文章中十分重要的部分，是文章观点最直接的证明，也是审稿人和读者最关注的部分。
规范、美观的实验数据表达会让人眼前一亮，很好地完成说明文章观点的任务。
本文将主要针对实验数据的绘图，阐述这类论文插图表达的规范性。
一、插图的组成科技论文中的插图，最主要的类型是数据信息图，主要用以描述数据的信息和趋势，包括点线图、柱状图、饼状图等。
数据图的主要构成部分由图1表示：以上部分是数据图的必要组成部分，它们往往都是不可或缺的。
除了数据图以外，论文的插图还包括照片、流程图、示意图等类型。
二、插图的清晰度与尺寸不同期刊对论文插图的要求不同，但是基本的要求往往是一致的，即要求图的清晰度足够。
作者在投稿前应仔细对照期刊的Guides for authors，对于不符合期刊要求的图应作出相应的修改。
此外，插入论文的图应保持纵横比，防止对图片进行横向拉伸和纵向拉伸，从而导致图形失真，如图2所示：图2 横向拉伸导致图形失真对于摘要图（Graphic abstract）的尺寸，很多期刊都会给出详细的规定，而对于论文插图的尺寸，期刊往往不会严格限定。
但是为了插图的阅读性，以及为了版面的利用率，作者需要特别注意图的尺寸问题。
关于插图的尺寸问题，其实就是掌握好三者的比例：图框、图线、文字。
三者的比例需要适中，如果比例不协调就会造成图片的不规范和不美观。
图3 图框的尺寸过大因为图框选择得过大，所以导致图中的文字和图线都显得较小，读不便和版面的浪费。
图4 误差棒超过图框所示，由于尺寸选择的不合理，导致图线的误差棒超过了图框。
三、图线数据图线是论文插图最核心的部分，是对数据的直接表达。
关于论文图线绘制的规范性，主要有以下需要注意的地方。
对于点线图来说，各个数据点之间的连接需要使用直线，在不少论文中对于数据点的连接采用的是平滑曲线，如图5所示。
平滑曲线过度预测了数据的走向规律，提供了超出实测数据的信息，应避免使用。
《SCI论文图表处理》课件
05
图表处理技巧
数据清洗
数据筛选
识别并删除异常值、缺失值，确保数据质量 。
数据转换
对数据进行适当的数学转换，如对数转换， 以满足某些分析需求。
数据标准化
将数据缩放到特定范围，如 [0,1] 或 [-1,1] ，以便更好地比较不同尺度的数据。
数据插值与外推
对缺失数据进行预测，使用插值或外推方法 。
总结词
反映生存概率随时间变化
详细描述
生存曲线图用于反映研究对象在不同时间点的生存概 率。该图表通常由曲线和坐标轴组成，其中横坐标表 示时间，纵坐标表示生存概率。在制作时，需要确保 数据准确无误，并选择合适的统计方法和曲线拟合方 式。此外，还需添加图例、标题和坐标轴标签等元素 ，以增强图表的可读性和解释性。
02
SCI论文图表规范
图表类型选择
描述
选择适当的图表类型，如柱状图、折 线图、饼图等，以准确反映研究数据 和结果。
描述
避免使用过于复杂或混淆的图表类型 ，以免影响读者的理解。
图表设计原则
描述
图表设计应简洁明了，突出主要信息，避免过多的标签、线条和颜色。
描述
使用一致的字体、字号和颜色，以提高图表的易读性和美观度。
数据分析功能
Origin不仅具有强大的图表制作功能，还提供了丰富 的数据分析工具。
GraphPad Prism
专为科研设计
GraphPad Prism是一款专为科学研究设计的统 计和图表制作软件。
统计分析
Prism内置了多种统计分析方法，可以帮助用户 快速进行数据分析。
易于上手
Prism具有直观的用户界面和详细的教程，使得用户可以轻松上手。
线图
总结词
如何撰写SCI科研论文的实验结果与数据分析部分
如何撰写SCI科研论文的实验结果与数据分析部分标题：如何撰写SCI科研论文的实验结果与数据分析部分科研论文的实验结果与数据分析部分在SCI论文中占据重要的位置，它们不仅是对研究数据的客观呈现，更是验证研究假设、支撑论文结论的关键。
本文将介绍如何撰写SCI科研论文的实验结果与数据分析部分。
一、实验结果实验结果是对所研究的问题进行观察、测量和处理后所得到的数据。
在撰写SCI论文实验结果部分时，需要遵循以下几个步骤：1. 数据呈现方式将实验结果以图表的形式进行展示，包括直方图、折线图、散点图、饼图等。
应该选择合适的图表类型以清晰地表达数据，并注意图表的标注、坐标轴的命名和刻度的选择。
2. 数据的准确性在陈述实验结果时，确保数据的准确性。
所有数据都应该进行检查，避免误差或人为操作导致的数据问题。
此外，应给出实验数据的均值、标准差等统计信息，以便读者能够评估数据的稳定性和可靠性。
3. 文字描述与图表解读在文字描述实验结果时，可以逐个图表进行解读，指出数据具体变化趋势、显著性差异和相关关系等。
同时，也可以通过wording的方式进一步强调结果的重要性和科学意义。
二、数据分析数据分析是对实验结果进行逻辑推理和统计处理，以验证研究假设并得出科学结论的过程。
在撰写SCI论文数据分析部分时，需要注意以下几点：1. 数据处理和统计方法介绍用于数据处理和统计分析的具体方法。
例如，可以使用t检验、方差分析、回归分析等。
对于某些常用的统计分析方法，可以简要介绍其原理和应用场景，以便读者理解。
2. 数据结果的解释对于数据分析中得到的结果，进行逐一解释和讨论。
这包括对结果的合理性和科学性的说明。
如果数据结果与预期不符，应提供可能的解释和原因分析。
3. 结果的权威性和可靠性为了增加数据分析的可信度，可以通过交叉验证和重复实验来证实结果。
此外，还可以通过引用其他相关研究的结果来支撑自身的观点，并对其他文献的观点进行分析和比较。
4. 对结果的限制和展望在数据分析的最后，应该指出结果的局限性和可能存在的假设。
如何用一顿饭的时间处理一篇SCI的全部图片？
如何⽤⼀顿饭的时间处理⼀篇SCI的全部图⽚？论⽂的图⽚是⽂章质量的关键，提⾼图⽚质量往往可以起到锦上添花的作⽤。
⼀篇论⽂⾥的图⽚，少⾄⼏张，多则⼏⼗张，把所有的图⽚修改成理想的模样是个浩⼤的⼯程，⽅法不对往往费时费⼒还不出效果。
那么怎样简单快速的处理论⽂图⽚呢？这⾥教⼤家⼏招。
⼀、如何给图⽚添加⽩底编号？论⽂中除了对图⽚有编号的要求，还有在图上也需要标记相应的图(a)、图(b)……等进⾏必要的补充说明，⽐如下中左上⾓的部分如何处理呢？有⼈想到了Word⾥⾯的⽂本框，⽂本框其实是可以的，制作好后可以进⾏组合，但个⼈不太喜欢⽤⽂本框，⽐较繁琐，所以放弃。
肯定是有其他的办法的。
这⾥提供三种⽅法，供⼤家参考：⽅法⼀：PhotoShop处理在⼀位师姐那⾥得知PS可以做到。
对啊，强⼤的PS好久没有⽤了，以⾄于都快忘记了还有这个⼯具了。
曾经⾃学了⼀些PS技巧，这点⼩问题应该是难不倒的，所以尝试了⼀下，操作起来不难，步骤如下：1. 打开PS，导⼊图⽚，选择矩形选框⼯具，按住Shift键（为了保证拖出来的是正⽅形，不要求的话可以不⽤按），在图⽚左上⾓拖选到合适的⼤⼩，按下Shift+F5键进⾏填充，填充底⾊为⽩⾊；2. 选择横排⽂字⼯具，输⼊⽂字，设置⽂字字体格式和⼤⼩，然后合并图层就好了。
⽅法⼆、附件⾥的绘图⼯具PS的确好⽤，但有些同学电脑上没有安装PS软件，怎么办？还有没有其他的办法？当然有！系统⾃带的绘图⼯具也挺好⽤的啊。
试试：1. 打开附件⾥⾯的画图⼯具（指定快捷键更效率），导⼊图⽚；2. 点击⼯具上⾯的⽂本，选择不透明，输⼊编号⽂本，设置相应的字体格式与⼤⼩就可以。
（如果图⽚尺⼨⼀样，为了美观，建议每次设置同样⼤⼩的像素）⽅法三、Irfanview的批量处理Irfanview是⼀个⼩巧但功能极其强⼤的看图⼯具。
⽤善⽤佳软⽼师的话说，它⼜不仅仅是看图⼯具。
这个批处理是什么概念呢？不是⾃动的按a、b、c……排序下去，这⼀点⾃⼰⽬前还没有实现，它指的是对于需要添加同样⽂本信息的图⽚进⾏批处理。
SCI论文图片编辑技巧
1）照片类：分辨率≥ 600DPI
2）图表或线条类要求提供PDF格式（或1200DPI） 3)提供原始数据
2019/1/31
38
保证图片尺寸；
保证图片分辨率； 确保足够清晰（人为提升分辨率不可取）； 不轻易使用截图工具； 长期保留原始数据； 对齐、统一、美观、便于阅读； 自明性（不看图注或文章也能明白）；
图片尺寸偏大，或组合图各部分大小不一 ：预 处理 （4×4cm）,可提升分辨率
2019/1/31
14
无损伤提升图片分辨率的方法
图像大小不变：
即原始图片有多大，才
能多清晰，不能调整的 比原图更清晰！！！
图像数据未增加，只是
做了调整（重新分配） 图片在PS软件中打开→图像 →图像大小→重定图像像素 （去掉√） →调整分辨率
2019/1/31 15
标尺调整及增加规则
有参考标尺，可以调整；没有标尺，不能增加；
同一批次照片中一张含标尺，则可向其它照片增加标尺；
显微镜照片（如组化图）的放大倍数与照片标尺没有换算关系！！
2019/1/31 16
这类图片要求是： 分辨率：灰度图 ≥ 600 DPI 条带截图（裁切）尺寸应统一，拼接时对整齐，彼此间隔相同； 拼接后，左边注明研究对象，顶部注明干预条件，右边可注明分子量； 所有字体、字号、线条等标记应保持一致（建议多用箭头、清晰、专业）； 拼接图可单独使用，或参与组合：含文字说明的条带图总宽度-8.3cm。
2019/1/31
9
双栏：176mm 单栏：83mm ½栏：40mm
2019/1/31
10
常见问题
分辨率 / 清晰度不足： 原始分辨率不足，截图工具， word
如何撰写SCI论文中的数据分析和结果解读
如何撰写SCI论文中的数据分析和结果解读在撰写SCI（Science Citation Index，科学引文索引）论文过程中，数据分析和结果解读是非常重要的环节。
良好的数据分析和准确的结果解读可以为研究提供有力的支持，并增强论文的可信度和说服力。
本文将介绍如何撰写SCI论文中的数据分析和结果解读，以期提供一些建议和指导。
一、数据分析数据分析是科学研究的核心，包括数据整理、数据统计和数据可视化等。
下面是数据分析的步骤和技巧：1. 数据整理：在进行数据分析之前，需要对原始数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
可以使用数据处理软件（如Excel、SPSS等）对数据进行排序、筛选、去重等操作，同时删除异常值和缺失值。
2. 数据统计：选择适当的统计方法来分析数据。
常见的统计方法包括描述性统计、方差分析、t检验、回归分析等。
在选择统计方法时，需要考虑研究设计、数据类型和研究问题的特点。
3. 数据可视化：通过图表和图形等方式将统计结果以可视化的形式展示出来，有助于读者更好地理解和解读数据。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、箱线图等。
二、结果解读结果解读是对数据分析结果进行有条理和准确的描述和分析，旨在回答研究问题和验证研究假设。
下面是结果解读的要点和方法：1. 结果描述：首先，要对主要的结果进行简洁、明确的描述，包括描述性统计结果和显著性分析的结果。
可以使用表格、图表和文字等形式来展示结果，尽量避免冗长的描述和重复的信息。
2. 结果分析：在描述结果的基础上，对结果进行进一步的分析和解释，解释结果的原因和影响。
可以结合相关的文献和理论知识，并进行逻辑推理和比较分析。
3. 结果对比：如果可能，可以将自己的结果与他人的研究结果进行对比，以验证自己的研究发现和观点。
对比可以基于相似的研究对象、相同的研究方法和相似的研究结果等方面。
4. 结果解释：最后，要对结果进行合理的解释和解读，并讨论结果的局限性和不确定性。
SCI科研论文写作中的实验结果展示与数据解读
SCI科研论文写作中的实验结果展示与数据解读科研论文是科学界的一种重要形式，旨在分享研究者的发现、实验结果和数据解读。
实验结果的展示和数据解读在SCI科研论文写作中扮演着重要的角色。
本文将介绍SCI科研论文中实验结果展示和数据解读的一般方式，并提供一些建议来优化展示和解读的效果。
一、实验结果展示在SCI科研论文中，实验结果的展示应该清晰、详细且易于理解。
以下是几种常用的展示方式：1. 表格：表格是展示实验结果的常用方式。
它可以清晰地呈现数据，并可以方便地进行比较和总结。
表格的标题应该简洁明了，同时，列标和行标应该清晰明确，以便读者快速了解表格内容。
2. 图表：图表可以更直观地展示实验结果。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、散点图等。
图表应该注明标题、坐标轴标签和单位，以便读者准确理解数据。
此外，对于需要比较多组数据的情况，可以使用多个图表进行展示，注意图表之间的对比和一致性。
3. 图片：图片可以用来展示实验中的现象、设备或实验样本。
确保图片清晰可见，且和文本内容相关联。
图片应该有编号和标题，以方便读者查看和引用。
二、数据解读在展示实验结果后，科研论文需要对数据进行解读。
以下是几点可以帮助解读数据的建议：1. 统计分析：对实验数据进行统计分析可以帮助揭示结果的显著性和关联性。
常用的统计方法包括t检验、方差分析、相关性分析等。
解读统计结果时，应该提供p值和置信区间等参数，以衡量结果的可靠性。
2. 结果解释：在解读数据时，要明确数据的含义，并与研究问题或假设做关联。
强调数据的意义和潜在的影响，指出实验结果对研究领域的启示，以及未来研究的方向。
3. 误差分析：提供误差分析可以对实验结果的可信度进行评估。
该分析应介绍实验中可能存在的误差来源，并说明对实验结果的影响程度。
4. 结果讨论：在数据解读的最后，进行结果的综合讨论和总结。
对比已有研究结果，解释差异和相似之处。
还可以提出实验中未解决的问题，并对未来的研究方向提出启示。
SCI科研实验与数据处理
SCI科研实验与数据处理在SCI写作的过程中，我们通过科研实验论证课题，也通过实验所得的数据证明实验的真实与科学。
因此在SCI文章中十分重要的两个部分，科研试验与数据处理，我们应该怎么做呢？一、科研实验首先，科研实验是一个循序渐进的过程，从来没有一步就成功直接就开始产品大卖，那个是写科幻小说或者做梦绝不是科研。
设计实验要脚踏实地。
虽然说产品成本从设计开始。
其次，科研实验大多数都是一次性的，但是实验应该是可重复的，——在这里，大多学生搞错了，他们以为实验应该是可重复的就意味着设计的实验装置应该经久耐用应该具有高可靠性其实不然——实验的可重复性，指的是如果按这样的方法和步骤就一定可以得到这个确定的结果。
而科研实验的一次性，就决定了我们在设计实验时必须考虑实验装置的普适性，为了实验尽可能达到我们的目的，尽可能不受其他因素干扰，那么我们设计的实验装置最好由最成熟的技术，最简单的设备来完成。
非要自己设计部件则越简单越好，成本越低越好。
而且不要让自己设计的元部件成为影响装置本身数据的核心(很多人反其道而行之，仿佛没有设计出具有自己核心部件的实验就不是高等实验，都没脸见人)。
再首先，科研实验目的是专一的。
设计一个科研实验是为了清晰准确地表现出我们所要表达的思想，验证我们的设想。
其它一切都可以放弃。
我们设计实验的目的并不是要做一个实验台来当产品出售给其它人做实验，如果是那样我们就应该设计实验台产品而不是设计实验。
也就是说科研实验是局部的不是整体的。
他考虑的是这个点，并不是这个面更不是这个体或其它。
二、数据整理为简洁并突出重点, 应忽略不必要的数据(如有关实验室的数字、简单计算的结果以及没有显著变化的变量等)。
应避免大量列举不重要的数据或具重复含义的数据, 以免误导读者在数据精度方面产生假象, 并且也使数据的比较变得困难。
要确保sci表中数据的精确, sci表中的算术错误(如“总和”的计算应准确)会影响到论文中假设的可信度。
SCI论文的图表规范
SCI论文的图表规范（节选）MedSci 大纲☐图表在SCI稿件中的地位☐SCI期刊对图表的一般要求☐常用图表类型的示例☐图表制作中的常见错误MedSci ☐图表在SCI稿件中的地位⏹图表是审稿人最先关注的部分之一，如果审稿人对稿件的标题和摘要的内容感兴趣，通常接下来阅读的部分即图表⏹用图表展示结果胜于大段文字，可以在段时间内让读者了解研究的亮点和核心结果⏹大多期刊的图表和摘要一样，可以被方便、免费地阅览到，设计精美的图表有助于提升研究的影响力和论文的被引率图表是研究核心结果最直观的表达方式⏹图片格式和质量要求文件格式，色彩模式图片分辨率和图片尺寸：对于照片或插图，要求300-600dpi，数据图要求600-1200dpi内容要求内容完整，标注清楚，具有自明性拼合恰当，编号和图注规范数量要求一般不超过5-8个⏹表格格式和质量要求使用通用文字处理软件制作的三线表注意单位和有效数字位数的统一内容要求内容完整，分组清楚，统计学标注合理，具有自明性 表头清晰，表述确切SCI论文的图表：严谨，自明，美观MedSci 图和表的应用对比对于同一内容，不要重复使用图+表来表达MedSci SCI论文中常见图片的类型MedSci 图表需要包含的元素MedSci 常见图表错误MedSci 合格的SCI论文图片的标准MedSci ☐合并图的处理⏹按描述的结果分类合并同一目的组合同一实验方法组合⏹合并中常见的问题图片的大小不一致：在PS中以最小的一张图片为准，去缩小其它的图片（也可以先在PowerPoint中排好再用PS处理，效率高）分辨率不同：尽量获取高分辨率的原始图片，尽量避免从低分辨率调高MedSci 问答回复1、图上标注的数字和字母用什么字体的比较好？文章用罗马字体吗？MedSci回复：推荐使用Arial字体，文章可以用罗马字体。
2、箭头标注有没有什么特殊要求？比如说长度、颜色等等。
MedSci回复：尽量选择与图片背景高对比的颜色。
数据分析与结果呈现在SCI论文中的最佳实践
数据分析与结果呈现在SCI论文中的最佳实践数据分析是科学研究中至关重要的一环，它能够帮助研究者从大量的实验数据中提取有用的信息，为科学研究提供有力的支持。
而在SCI 论文中，恰当地呈现数据分析结果则是确保研究可信度和易读性的关键。
本文将介绍SCI论文中数据分析与结果呈现的最佳实践方法。
1. 数据分析方法在SCI论文中，数据分析方法应当详细描述，以便读者能够重复实验并验证结果。
在描述数据分析方法时，可以使用以下结构：（1）数据收集：指出实验数据的来源和数据采集方式。
（2）数据预处理：解释对数据进行清洗、去噪、校准等操作的原因和方法。
（3）数据统计分析：列出使用的统计学方法，例如t检验、方差分析等，以及使用的统计软件和版本。
（4）数据模型和算法：介绍使用的数学模型和算法，并给出相应的引用。
2. 结果呈现（1）图表设计：在SCI论文中，图表是最直观的展示数据的方式。
制作图表时应遵循以下原则：- 标题简明扼要：图表标题应能准确概括图表内容，并且尽量使用英文。
- 坐标轴标签清晰：坐标轴标签应具备信息量，并使用合适的单位。
- 数据标识清晰：如果图表中存在多组数据，需要使用合适的符号或颜色进行区分。
（2）结果解读：图表只是数据的展示形式，需要配以正确的解读。
在结果部分，应对图表中的主要趋势和关键数据进行解读，并与研究目的和前人研究进行对比。
需使用简明扼要的语言，避免使用过多的专业术语，以确保易读性。
（3）信息补充：根据实验需求和结果复杂程度，可以使用表格、图例、附录等形式进一步呈现详细数据和补充信息。
这些补充材料不应重复主要文本内容，而是提供支持论文中心观点的详细数据和信息，以供读者进一步研究。
3. 数据共享与开放性在SCI论文中，数据共享和开放性是一个重要的趋势。
在数据分析与结果呈现中，应充分注重数据的透明度和可重复性，以提高研究的可信度和可复制性。
以下是一些具体的建议：（1）数据存储和共享：将原始数据存储在可靠的数据库中，并在论文中提供数据库的名称、访问链接和DOI编号等信息，以方便读者获取数据。
SCI论文中表的数据处理和统计方法
SCI论文中表的数据处理和统计方法在SCI论文中，表格通常用于呈现数据和结果，以更清晰直观地展示研究的结果和分析。
然而，表格不仅仅是数据的展示工具，还需要进行数据处理和统计方法的运用，以支持研究结论的可靠性和准确性。
本文将介绍SCI论文中常见的表格数据处理和统计方法。
数据处理是SCI论文中表格编制的重要环节之一，包括数据收集、分类和整理。
数据的收集要确保采样的有效性和可靠性，以得到具有代表性的数据样本。
分类和整理数据时，需要根据研究目的和问题将数据划分为可比较的类别，同时对数据进行清洗和筛选，排除异常值和错误数据。
在表格中，数据的单位和精度也需要准确标注，以确保数据的真实性和可比性。
单位的标注应符合国际通用的单位制度，并根据实际情况进行换算和修正。
精度的标注则需要根据数据的测量方法和精确度决定，例如保留小数点后几位或使用科学计数法来呈现数据。
在SCI论文中，表格中的数据通常需要进行统计分析，以评估研究结果的可信度和显著性。
常用的统计方法包括描述性统计和推断性统计。
描述性统计主要用于对数据进行概括和描述，包括计算均值、中位数、方差等指标，以便读者能够对数据的分布和变化有直观的了解。
推断性统计则用于从样本数据中推断总体数据的特征和相关关系，包括假设检验、方差分析、回归分析等方法。
在表格中呈现统计结果时，需要清晰明了地标注统计方法和参数，以便读者能够正确理解和解读结果。
例如，在表格中标注t检验或方差分析的P值和自由度，有助于读者判断差异是否显著。
此外，表格中的统计结果还需要进行有效的数据可视化处理，以提高读者对数据的理解和分析能力。
常用的数据可视化方法包括柱状图、折线图、饼图等，可以用于展示数据的分布、比较和趋势。
最后，表格在SCI论文中的排版要求整洁美观，以提高阅读体验。
表格应具备清晰的标题和编号，每列数据应有相应的单位和标注，数据也要按照合适的顺序排列，避免混乱和误解。
同时，表格还需要和正文之间有有效的连接，正文中的讨论和结论应与表格中的数据和结果相对应。
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不少研究生们可能都有这样的体味：千辛万苦得来的实验结果，不知道该如何展现给别人？的确如此，有些研究工作做得非常出色，可能由于呈现方式的问题，不能发表高水平的文章(特别是SCI 文章)。
子细分析C-N-S 系列的大牛文章，不难发现，这些高水平论文的图表质量也高人一筹。
因此，合理的“包装”自己的实验结果非常重要。
1. 拍照时要保留大中小三个倍数的图，且图片分辨率不能太低(我们用1024*1024)，能大则大，我们是因为机器限制。
用的时候要进行裁减，比如文章上放的是200 倍和400 倍的图，实际上200 倍的图来自拍照时100 倍的图，400 倍的图来自拍照时200 倍的图。
这样有利于准确地形成系列图片。
2. 图片对照度、中间色之类可以(或者是必须)在保证趋势的基础上进行适当调整。
3. 荧光图片不提倡定量，定量要配合western。
4. 应该是tif 格式。
5. 拍照时普通不要把对照度调节的太大，尽量保存细节。
拍的太强了后期是不好调弱的，或者背底太暗了也会丢失细节的。
这些后期都可以通过软件调节。
6. 低倍-高倍的顺序。
反之会形成暗区，特殊是在高倍加zoom 放大层扫之后特殊明显。
这是教训，不能看见高倍下面比较好的结果，就欣喜若狂，先高倍后低倍。
7. 一定要保留你的oib 格式，不能因为省空间，只存留tif 格式。
有些杂志会要求伪色，比如，红色的用粉色显示，要是有oib 格式就很好调整，重新出图就是。
没有oib，用tif 也可以用其他软件转换，但总觉得最后的颜色不是很对，因为很难把握粉色的色值。
8. 层扫的图片叠加或者出2D 的tif 图，建议不要用“输出所见”这个选项，这样出来的1024-1024 的会变成512-512，这时候还是选择普通tif，1024-1024 ，后期再用其他软件合成会比较好。
9. 结果好，拍照好，才是最基本的，一定要杜绝对结果的修改。
对于形态学的图片来说，用软件修改后的用一些二进制的软件打开后可以明显看出修改过程。
这是同学告诉我的，自己没试过，因为没这样修过。
实验室就非常强调你的汇报能力。
幻灯片至少是要无懈可击。
可能你的工作很漂亮，但是你做了一个很粗糙的幻灯，而且讲的也很粗糙，这样，别人对你的评价就会打折扣。
我普通喜欢用prism 作图，非常漂亮，而从来不用excel 作图。
而幻灯，思路要很明确，背景要介绍清晰。
然后大家一定要控制时间，给你十五分钟，最好是留有10s 的空余，但是一定不能多，也不能讲到十分钟就结束了。
目前杂志投稿没有一个统一的标准比较麻烦，比如照片的DPI 不同杂志要求就不一样，有的杂志甚至单独要求Merge 图片的DPI，还有的连统计图的线粗细磅数也要求不一样。
这就造成一稿被拒，还要重新管理不少照片和统计图，非常麻烦。
1. 首先对文章中图片的逻辑关系要十分清晰，针对results 部份排好序，而且开始的时候要多准备一点图片，挑出几张拍摄效果好的，在投稿的时候，除了你认为最好的那张图以外，还可以放几张备选图到附件中。
2. 图片的罗列一定要有逻辑性，不管是从大体形态到份子机制，还是从份子机制再到形态学，不管按照什么方式叙述，都要按照一定的逻辑顺序。
3. 图片要尽量的精美，而且要每组图片要保留几个备用的图片，以免要求修改时，找不到合适的图片。
4. 要注重细节，放在PPT 上罗列时，要注意上下摆布的图片尽量对齐，包括用来放在柱形图上的小星号，一定要对齐，放好。
5. 代表趋势变化的图，一定要能看出趋势。
不明显的图就不要放在上面了。
6. 如果是大体照片，比如关节炎肿胀的照片，要放一个尺在背景中，这样即使照片焦距不一样，有了尺的刻度在照片里，就很能说明问题(尺的刻度随照片大小改变而改变)。
7. 在excell 中作的柱状图或者线图，我普通都是用字体14 号，字形加粗，线条粗细在1.75 到2.0。
8. 固然大家想要得到精美图片掌握photoshop 等作图软件是少不掉。
9. 几幅图如何排版，最好看看级别高的杂志，他们是如何排版的。
10. 每次都感叹老外的综述性文章的图片，看的很直观，这次我也发表了一篇综述性文章，找一个做动漫的高手，将我个人的想法在photoshop 上画了一个精美的图片，故有时可以请专业人士帮忙。
图1：高手做的图11. 对于病理的图片，照像时要加标尺，普通用Tif 保存，尽可能保存分辨率高的图片(以后再压缩都行)。
我普通都是100 倍的照1 张，200 倍的照4 张，400 倍的照4 张。
12. 图片要在PPT 或者paper 中呈现的时候，最好加一个边框，图片之间不要距离太宽，这样要好看些。
13. 组合图片时，普通用photoshop.注意细节，上下摆布要对齐。
每一个图片的背景要调整一致。
14. 做统计图时，用origin，Prism，sigmaPlot。
这样做出来的图确实要好看，而且容易调整间距，字体等。
固然用EXCEL 也能做出好看的图，但是需要子细修改，比如要去除网格线。
15. 所有的图片最好符合黄金分割原理，长宽比例控制在1.6 摆布。
图中重点强调的内容一定要加粗，或者用很醒目的符号。
总之最能吸引人眼球的地方就是你文章最重要的部份。
16. 图片的英文字体最好用Arial。
四、图表1. 完整性。
图表应包含摘要中所有的重要结果，并且信息量要比摘要更丰富，这样才显得丰满。
但也要注意别把所有结果都堆砌上去，这样反而会干扰文章的逻辑主线。
2. 逻辑性。
实验结果不同部份的图表必须互相联系，形成一个联贯的逻辑链条，以支撑文章的结论。
如果只看图表不看正文也能自然地得出结论的话，那说明其逻辑主线是非常清晰的。
3. 精炼的文字说明。
配以文字说明，使得图表易读易懂，但一定要简洁精炼，否则还不如去看结果的文字部份呢。
4. 把握一些细节问题。
比如图与图之间的间距以及字体的大小、位置应保持一致，图片中指示箭头与背景的对照要明显...等等。
图表及文字说明的排布要力求整齐划一，给审稿人一个严谨的印象。
1. 条理清晰：编号要有条理，可以所有的都不编号，也可以编成1 ，1.1 ，。
等等，但一定要先后一致。
2. 丰富多样：我认为一篇论文中应该有图有表，有的数据既可以以表格形式表示，也可以用Excel 画出图，那末就应该看看文章中缺什么，比如图比较多，那就画个表，等等。
3. 对于文章的格式，有一些具体的要求：字体 (Font)：Times New Roman，字体大小(Font size)：12 (即小四)，行距(Spacing)：双行(double space)，纸张：8.5-by-11-inch (相当于A4)，纸张边距(Page margins)：各留 1 inch。
4. 书写要求：右边不对齐(do not justify the lines at the right margin)，每段第一个单词嵌入 1 inch (Tab 键，或者五个空格)。
5. 对于图，首先要写好Figure legends，“readers do NOT need to look at the text to find out what the figure means ”，所以Figure legends 要叙述清晰。
6. 绘图工具：Photoshop or powerpoint7. 图片大小：one-column or two-column8. 字体选择：Helvetica or Arial9. 如果数据比较多的时候尽量放到表里面，减少结果部份文字的篇幅，我有一篇文章审稿人就要求我把文字部份的数据放到表中。
10. 图中尽量多做标注，最好做到不看legend 也能看懂图的内容。
11. 图的数量不宜太多，不重要的图不必显示。
12. 示意图宜简单明了，无关的东西不需要免疫组化做完后就要进行目的蛋白表达水平的评估，就是读片的过程，期间可以留意哪些染色具有代表性，可以作为文章中的图，用显微镜拍好后，接下来就是如何将这些代表性的图(如weak，moderate, stong staining)合成一张图。
1.将不同的图同时用Photoshop 打开，同时新建一张背景图。
.考虑到美观，可以采用圆形选择工具，比如直径为2cm，在每张图上进行选择，将选好的区域拉到新建的背景图上。
3.注意各个图之间要对齐，可以采用参考线进行对齐或者将不同图层进行链接，然后再对齐。
4.根据不同杂志的具体要求，设置图的大小及分辨率(DPI)。
老板曾经给我说过，一定要十分注意自己放到文章里的图片，好的图片更容易让编辑对你的文章产生好感；而且，不完善的图片一旦发表，它是永远不能被撤下来的。
过一段时间，你自己看着就很难受。
我以前习惯于用excel 作图，老板已经不允许了，现在全部换成graphpad prism 5 和canvas 11 了，刚开始的时候，用着这两个英文软件也不是很顺手，用久了，果然发现这两个软件作出的图片和图表的确质量要好不少，而且，再次改起来也很方便。
graphpad prism 5 还可以直接做统计分析。
至于图片的初级处理工作，普通都是在image j 和photoshop 里做的。
image j 是个功能很强大的软件，可以在网上免费下载自己需要的插件，完成自己特定的要求。
互相交流，共同进步。
确实如此，作图软件也是影响图片质量和作图效率的一个关键因素。
作图软件(或者统计软件)往往因各人的习惯和实验数据的特点而异。
就我个人而言，我的实验数据大都是电生理和形态学方面的东西，我觉得比较合适的软件是：1.电生理：Igor 4.0; miniAnalysis; Plusfit;2.形态学：photoshop ；IPP3.统计软件：spss，excel (一些简单的数据分析还是很实用的)的确如此，写文章过程中需要的主要软件工具。
关于实验方面的，不同专业要求不一样。
在这儿我想说的是，从原始数据到文章成稿的过程中，你可能用到的软件工具：文字的(e.g. Word )、图形的(e.g. Origin, sigmaPlot，photoshop)、数据分析统计的(e.g. Excel, SPSS or SAS…)、数据摹拟的(e.g. MathCad, Matlab…)、文献管理的(e.g. Endnote…)及其专业软件。
在这过程中，图片的处理尤其重要！您想让自己的图片在文章中看起来更清晰，为您的文章增添更多吸引人的地方除掉软件以外你的Tables, Figure captions, and Figures，还应具有科学性、新颖性和逻辑性，有时候可欣赏性很重要。
在英文综述性文章中，用示意图能很好将复杂问题简单化！需要一定的作图功底能力。
个人觉得大家在作图时，不要太迷信用专业的作图软件，现有的常规软件word、ppt ，只要你用心转研，一样可以做出精美的示意图。