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好多同学都有文章中绘图的需求，特别是高分的 SCI 文章中的图表绘制更是高分的评判标准，除了内容的创新性还包括对创新点做了多少的工作量，这个工作量就体现在绘制图表上，当然若是算法类更注重核心的东西，但是呈现形式仍然是图表，帮助审稿人以及读者去理解文章，理解算法，理解核心内容。因此，我们这个高端绘图也从这期开始，长期积累，不停歇，只要有时间有精力保证每天都能更新一幅高品质的图表，方便大家快速完成文章的撰写，发篇高分的 SCI。
在整理文章时发现有很多图表，但是由于各种原因，每张图的颜色都不太一致，这样导致整体的图表过于花俏，图片结果可以说是一篇 SCI 的灵魂，好看的图片会为文章增色不少，能够更好的展示研究结果，并起到愉悦编辑和审稿人身心的作用。那么到底怎么选择颜色才能整体呈现优雅简约的好文章呢？这期简单说下文章整体的配色问题！
SCI 图片用色的基本原则
当然，使用颜色也不是所有漂亮的颜色搭配在一起就可以了，笔者依据个人经验，稍微总结了几条 SCI 图片用色的基本原则，以供各位小可爱们参考：
同一篇文章的图片颜色要注意色调的整体性，不宜出现特别鲜明刺眼的颜色
同一张图片色系最好统一，看起来会更加协调。
同一个指标在全篇图片中最好都使用同一个颜色贯彻始终。
一般用红色表示上调，绿色/蓝色表示下调。
可以用渐变色来表示程度，颜色越深越多，颜色越浅越少，能够使数据
显示更加直观。
SCI 图片用色的配色方式
1. 色彩三要素
色调（色相）：色彩的相貌；
饱和度（纯度）：色彩的鲜艳程度
亮度（明度）：色彩的明亮程度
2. 色相选择
互补色：色相环上相对的颜色
近似色：色相环上相邻的颜色
三色搭配 / 四色搭配
3. 颜色空间
RGB:红色（R）绿色（G）蓝色（B）；
颜色代码（十六进制）：#FF0000；
HSL 分别表示色调、饱和度和亮度。
SCI 图片用色的最佳配色
1. 双色配色
2. 三色配色
a. 经典三色配色
b. 三色配色，紫色和蓝色较相近，注意类别之间的关联。
c. 三色配色，颜色搭配干净简约
3. 四色配色
SCI 图片用色RColorBrewer配色
在R软件里面同样也有解决配色问题的包 RColorBrewer，安装加载之后既可以调取颜色组合，如下：
if(!require(RColorBrewer)){install.packages("RColorBrewer")}library(RColorBrewer)#运行brewer.pal.info，查看颜色配色：maxcolors category colorblindBrBG 11 div TRUEPiYG 11 div TRUEPRGn 11 div TRUEPuOr 11 div TRUERdBu 11 div TRUERdGy 11 div FALSERdYlBu 11 div TRUERdYlGn 11 div FALSESpectral 11 div FALSEAccent 8 qual FALSEDark2 8 qual TRUEPaired 12 qual TRUEPastel1 9 qual FALSEPastel2 8 qual FALSESet1 9 qual FALSESet2 8 qual TRUESet3 12 qual FALSEBlues 9 seq TRUEBuGn 9 seq TRUEBuPu 9 seq TRUEGnBu 9 seq TRUEGreens 9 seq TRUEGreys 9 seq TRUEOranges 9 seq TRUEOrRd 9 seq TRUEPuBu 9 seq TRUEPuBuGn 9 seq TRUEPuRd 9 seq TRUEPurples 9 seq TRUERdPu 9 seq TRUEReds 9 seq TRUEYlGn 9 seq TRUEYlGnBu 9 seq TRUEYlOrBr 9 seq TRUEYlOrRd 9 seq TRUE
RColorBrewer包提供了3类调色板，用户只需要指定配色方案的名称，就可以用包中的brewer.pal()函数生成颜色。这3类包括：
连续型sequential(连续的)：生成一系列连续渐变的颜色（共18组颜色，每组9个渐变色），通常用来标记连续型数值的大小，适用于顺序数据。
display.brewer.all(type = "seq")
2.离散型diverging(离散的)：生成用深色强调两端、浅色表示中部的系列颜色（共9组颜色，每组11个颜色），可用来标记数据中的离群点，适用于突显极端数值。
display.brewer.all(type = "div")
3.极端值qualitative(定性的)：生成一系列彼此差异比较明显的颜色，通常用来标记分类数据。
display.brewer.all(type = "qual")
如果只想要看某一组的颜色呢，可用下面代码查看特定调色板中的某几个颜色。使用方法是
display.brewer.pal(所取颜色的个数,"调色板名称")par(mfrow = c(2, 1))#取三个颜色display.brewer.pal(3,"Reds")#取9个颜色display.brewer.pal(9,"Reds")
例如下面的柱状图：
barplot(c(1:6),col = brewer.pal(9,"Set1")[3:8])
SCI 图片用色的配色网站介绍
Culrs是一个比较综合型的配色网站，由两位热衷于为设计社区构建产品的印度设计师创立。Culrs的界面简洁清新，使用感很好。
https://www.culrs.com/#/
Culrs中配色方案的分类很不错，分为邻近色、三色、四色和单色，并且分类里有明、暗区分，而不是把所有的配色方案都混在一起，如此，我们可以很方便地获得不同风格的配色方案。比如我们在邻近色选择“Light”，Culrs就会给出非常多比较明亮的邻近色搭配方案：
可以看到给出的配色方案非常的Nice！下面选择“Dark”，Culrs会给出很多比较暗的邻近色搭配方案。同样的大家也可以尝试三色、四色等的配色方案。
视频方式
见公众号，桓峰基因如果我们需使用某配色方案，只需我们把鼠标放在任一色条上，都可以直接复制它的颜色号，就可以在绘图软件中直接使用，很方便。
References：
Kaili Fan, Jill E Moore, Xiao-ou Zhang, Zhiping Weng, Genetic and epigenetic features of promoters with ubiquitous chromatin accessibility support ubiquitous transcription of cell-essential genes, Nucleic Acids Research, Volume 49, Issue 10, 4 June 2021, Pages 5705–5725.
Rigden DJ, Fernández XM. The 2021 Nucleic Acids Research database issue and the online molecular biology database collection. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D1-D9. doi:10.1093/nar/gkaa1216
Saiki R, Momozawa Y, Nannya Y, et al. Combined landscape of single-nucleotide variants and copy number alterations in clonal hematopoiesis. Nat Med. 2021;27(7):1239-1249. doi:10.1038/s41591-021-01411-9
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