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跟着CNS学作图,让你文章提升2个档次

你平时读文献,是不是经常看到没有什么新意的结果展示图?咱们自己平时整理数据,写文章的时候是不是只知道柱状图,显示一下P值就完了?颜值不太高,例如这样:

这些展示方式是最常规的,最普通的,主要还是和是实验设计有关系,也和工作量,经费成本有关,但是其实即便这样,我们也可以把结果展示的形式提升档次和逼格,让审稿人眼球一下子被抓住,让他们欣赏甚至惊叹,那我们一起来学习一下高分文章中那些美轮美奂的实验方法和结果展示方式吧。

(1)Nature Cell biology:非癌细胞如何做迁移能力检测

标题:A molecular mechanotransduction pathway regulates collective migration of epithelial cells
单位:海德堡大学
技术:隔间细胞迁移实验、PIV分析技术

不过作者不是做的癌细胞侵袭能力,而是上皮细胞,迁移能力不比癌细胞。

文章做的是哪些基因在单层上皮细胞迁移过程中的作用,于是作者就做了如下的细胞迁移实验。
作者创建了两个7mm*3.25mm的上皮细胞层,间距是相同的,切口很平整,而不是咱们平常用牙签划拉两下子造成的缺口那么不平整(画外音:谁有钱还会买牙签啊)
可以看到起初的切口是非常平整的,2h后细胞已经发生了部分迁移,但是常规的测量面积显然是不准确的,因为迁移距离非常有限。

文章通过检测细胞群中有多少个迁移热点(移动能力最强),来评估细胞迁移能力,而这里用到的技术是PIV技术。

当作者把Merlin蛋白敲减掉后发现,迁移热点减少到了1/4

PIV是粒子图像测速仪的简称,是传统的流动显示技术的发展。
利用PIV技术能够同时获得流场中一个面上多点的速度,它结合了激光技术、跨帧CCD技术以及数字图像处理技术等。
其原理:由脉冲激光器发出的激光通过由球面镜和柱面镜形成的片光源镜头组,照亮流场中一个很薄的(1-2mm)面;在于激光面垂直方向的PIV专用跨帧CCD相机摄下流场层片中的流动粒子的图像,可以得到流场中的速度场分布。
师兄也是一脸茫然,总之就是一个特别高大上的技术啦,例如它还可以测量细胞的迁移方向展示。

(2)Cell:细胞对药物敏感性时间、剂量依赖检测展示方法

看看人家是如何在一张图中展示药物在不同细胞系、不同时间点、不同浓度情况下,细胞的耐药程度的吧?你以为是柱状图?错了。

A图中27株细胞系的药物实验,颜色代表时间轴,颜色的直径代表细胞的活性高低,虽然不同细胞系对药物的敏感性不同,但是总体呈现时间依赖抑制(灰色大,红色小),红色的点代表耐药强度,有几株耐药株,就是最后几株。
B图代表同一时间点96h后,不同浓度梯度对27株细胞系的生长抑制情况,呈现剂量依赖。

(3)Nature letters:蛋白表达水平3D显示两种细胞的互作

标题:Inhibition of soluble epoxide hydrolase prevents diabetic retinopathy
单位:歌德大学
推荐技术:蛋白表达3D空间显示两种细胞的互作

文章中有一个实验,在血管上皮和周细胞共培养体系中,作者分别染色了这两种细胞中的VE-cadherin(红色)、N-cadherin(绿色)、肌间线蛋白(青色)以及细胞核(DAPI,灰色)。
周细胞(pericyte)又称Rouget细胞和壁细胞,是一种包围全身毛细血管和静脉中内皮细胞的细胞,可以收缩。
作者用3D视角的展示方式,来展示VE-cadherin、N-cadherin这两种蛋白在血管上皮和周细胞的连接处大量分泌、存在,揭示他们两个的相互作用。

(4)实验局部展示图
这个展示方法并没有谁更好之说,但一定是深色图片配白色线,浅色图片配黑色线


个人喜欢虚线不那么突兀

(5)Venn图取交集、Violin小提琴图展示基因差异

一篇paper,颜值很重要呢,funrich可以画这个好看的Venn图

来源:Nature letters:Promoter-bound METTL3 maintains myeloid leukaemia by m6A-dependent translation control

作者: xzlky2015

聊聊跟科研有关的感想心得,如基金,文章和实验。公号:xzlky2015



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