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首页 > 培训课程 > 学术/科研培训 > 科研数据处理与图表制作专题学习线上班 更新时间:2020-11-04T15:20:01

科研数据处理与图表制作专题学习线上班
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科研数据处理与图表制作专题学习线上班 已截止报名

课程时间: 2020-11-21 09:00至 2020-11-22 18:00结束

课程地点: 线上活动 

会议规模:49人

主办单位: 玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        科研数据处理与图表制作专题学习线上班

        科研数据处理与图表制作专题学习线上班宣传图

        SCI论文插图规范化制作专题学习线上班
        科研数据处理与图表制作专题学习线上班

         

        2020年11月14-15日 周末两天(插图线上班)

        2020年11月21-22日 周末两天(图表线上班)

        授课方式:线上学习班 互动性强 建群答疑

        赠送视频供回放使用、线下复听免费

         

         

        【课程说明】

             这两部课程自开班以来受到往期学员100%高评,实用价值特别大。授课老师来自一线的同背景的科研人员,非常了解学员的实际需求。

         

        【论文插图班课程目标】

            在最短的时间内教授学员通过国际最流行的专业作图软件Adobe Photoshop、Adobe Illustrator及其他图表制作软件配合制作出符合国际规范的、可投稿至世界任何国际期刊(包括New England、Science、Nature、Cell等顶级期刊)的高质量文章插图。投稿过程中关于插图所有问题及解决方法。

        通过多个详细的案例分析让学员轻易掌握高分SCI论文中机制模式图绘制的各种操作技巧。例如信号通路、细胞结构等。并通过对颜色的通俗讲解,让学员能灵活的使用颜色。

         

        【统计分析与图表班课程目标】

        有一些原始数据,怎样进一步统计分析

        如何利用常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制何种图形和图表

        如何将你的实验数据规范、明确的进行可视化展示,以满足文章投稿、毕业及课题汇报等的需要等

         

        【授课方式】

           采用通俗易学的模式授课,不需要特别的电脑基础,从零基础的开始;

           以案例式教学为主导,通俗易懂、实用性好;

           以专题讲座的形式编排课程,各个突破,让每个听课者都能轻松掌握;

           建群互动,解决学员的困惑的问题。正误对比分析,指出常见实验数据处理的错误;

           不进行各种软件的枯燥介绍,不拘泥于软件本身,从生物医学科研的应用实际出发;

         

        【主讲老师】

            金老师是来自中科院系统。在医学生物科研一线岗位10余年,发表SCI论文18篇,总影响因子92.14分。承担和参与了国家、省部级多项科研项目。熟练掌握医学生物科研相关的各项软件;对实验数据的分析、数据图形的绘制、生物统计的适用、科研图片处理、医学文献的管理等方面具有独到的见解。兼任杂志的美术审编,对作者的图表错误之处非常的熟悉。多次受邀在中国科学院系统及各大学医学院做“科研数据与图表处理”讲座。

         


         

         

        【主办单位】

        玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)

         

        【承办单位】

        上海玮瑜生物科技有限公司

        上海婉怡科技服务中心

         

        【时间地点】

        2020年11月14-15日 周末两天(插图线上班)

        2020年11月21-22日 周末两天(图表线上班)

         

         

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        玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司) 玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)

        玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)于2019年12月28日举办2019转录组测序数据分析及案例实践培训班(12月上海班)。

        会议日程 (最终日程以会议现场为准)


        【插图班课程内容  2020年11月14-15日 周末两天  9点开始】

         

        专题一: 基础知识                                                                           

        国内外论文插图的比较

        SCI杂志对照片类的投稿要求

        矢量图和位图的区别?矢量图与位图的正确导出和投稿

        如何从Excel、Spss、Graphpad、sigmplot等软件中输出高质量的矢量图

        如何输出高质量的图片用于制作高质量插图

        怎样使用PS和AI联合制图

        科研过程中高质量原始照片的获取

        零基础如何学习插图制作

        SCI期刊插图要求中常见专业术语(DPI、RGB、CMYK、TIFF等)解析

        常用矢量格式如ai、pdf、eps的区别与如何正确选择?

        常用的位图格式如tif、jpg、psd的区别与如何正确选择?

        各种图像格式的比较与优缺点、适用场合

        如何获得高质量像素的图片

        对文章图片做哪些操作就会评定为造假、国内存在的误区有哪些

        在哪种情况下杂志社会要求审查原始图片或数据

        到哪些标准才会被评判为质量高的文章插图

        如何尽量在图片处理过程中保持图片像素?

        如何对像素不佳的图片进行“力所能及”的补救与重构?

        案例解析插图的通用制作流程

        案例来分析图表类插图制作的区别和要点

        如何压缩图片大小以让上传图片变得更轻松

        五种图片格式分别使用在哪些场合

         

        专题二:图片色彩调整相关知识                                                                   

        照片颜色的校正(对比度、色偏、色差等)

        分辨率的概念

        色彩模式的选取

        实验病理图片由于不同实验批次曝光白平衡不同而存在色差该如何统一

        如何正确使用色阶与曲线、黑灰吸管、及颜色匹配等调色技巧

        哪些色彩色阶调整是杂志社允许的?哪些千万不可操作的

        如何选择杂志要求的偏好配色、任意屏幕区域的颜色和经典配色来绘制你的数据图形

        怎样看直方图

        如何将黑白的电镜上色成彩色

        什么叫伪彩,它与电镜上色的区别是什么

        如何统一批图片的色调

         

        专题三:图片的规格调整及排版                                                                   

        照片的裁切、旋转、精确分布和对齐

        如何规范化地设定像素、大小、长宽比等?

        多组图片放大比例、像素及对齐方式的使用?

        如何修缮图像瑕疵、污点

        如何运用抠图技术以满足论文及幻灯片需求

        照片、条带、图表的的排版

        电泳条带胖瘦不一或者歪斜图片该如何处理

        条带的灰度分析和测量IOD值

        多图像的排版

        图表制作中存在的问题

        图表的修改和排布

        图表上标注线的绘制

        AI软件来对各种软件生成的线条图的进行后期处理

        如何测量长度角度和计数

        怎样重建标尺、标尺的其他的作用

        什么是蒙版、蒙版的用途在哪里

        实验图片需要突出部位该如何局部放大,如何规范标注,有哪些标注方式

        如何统一论文中所有插图中的字体和线条粗细

        如何在AI中书写包含上下标和旋转的文字

        文章中所有插图中的字体和线条粗细

        使用AI在插图中绘制各种常见的标注或标记

        如何随心所欲地添加线条及箭头

        科研常用测量(面积、长度、角度等)的操作方法及使用

        图片缺陷的修复操作讲解

        怎样后期调整以让翻拍图片光线一致

        PS软件进行条带的灰度分析和其他专业软件测量IOD值

        文章中最常见的复合类插图的排版及拼接要领

        如何压缩图片大小以让上传图片变得更轻松

         

        专题四: 机制模式图绘制                                                                       

        模式图绘制在论文及标书中的作用

        普通类插图和机制模式图的区别和制作要点有哪些

        二维与三维的区别是什么

        用AI和PS绘制插图的区别是什么,怎样选择

        模式图配色与幻灯片配色的区别和联系

        如何借鉴别人的模式图来参考

        模式图绘制的分析和思考

        eps等矢量图投稿与tif位图投稿的区别

        怎样用简单形状组合出复杂形状

        模式图的配色、尺寸和格式要求和投稿注意点

        模式图的文字标注、箭头绘制、直线虚线的绘制、圆角化绘制等

        如何绘制直管道、弯曲管道、孔洞、裂痕、厚度感、半透明的物体等

        如何绘制DNA双螺旋、细胞、细菌、绒毛、血管网、仪表盘、蛋白通道等

        如何绘制物体的剖面、球体及包含球体元素、阴影、立体感等

        如何用铅笔工具、钢笔工具绘制不规则形状

        如何制作局部半透明的过渡效果

        怎样利用图案画笔绘制细胞膜等复杂对象

        怎样利用径向渐变绘制球体及包含球体元素的各种对象

        怎样利用混合工具表现高光立体感其与用渐变来制作的区别和优劣

        3D绕转绘制膜通道剖面

        怎样通过形状和阴影的组合来表现三维对

        使用AI滤镜效果配合扩展命令绘制复杂对象

        怎样使用扩展命令绘制复杂对象和利用图案画笔绘制细胞膜等复杂对象

        多个尖锐的角圆角化

        不会绘制的模式图怎样处理

        通过一张来源于《Nature》和《Science》期刊的模式图绘制案例讲解

         

        【图表班课程内容  2020年11月21-22日 周末两天 9点开始】

         

        专题一、原始数据的管理与分析                                                                                 

        如何正确录入缺失数据,如何尽量降低缺失数据的影响?

        原始数据中误填数据、逻辑矛盾数据的智能查找如何和替代修正?

        如何把原始数据对原始数据进行初步描述?

        如何计算一组数据的均值、标准差、技数、最大最小值、25%百分位数、中位数、75%百分位数?

        为什么中文期刊中正态分布且方差齐的计量资料采用x±s表示?

        为什么中文期刊中非正态或方差不齐时采用M(P25,P75)表示?

        如何转换SCI论文中的Mean±SD和中文期刊中常用的x±s的转换?

        EXCEL的批量录入、读取及其与SPSS统计软件的数据交互?

        数据的单元格格式如时间/分数/货币/文本的选择和有效数字的修约及修约规则设置?

        原始数据通过连续变量的等级化分析?

        如何快速正确录入批量数据的技巧?

        冻结首行,“查找、替换”和“自动更正”功能的巧用?

        对不定长数据进行缩小填充/自动换行的预处理?

        如何根据单位格性质设置输入法的自动切换;

        如何自动定位数据小数点位?

        EXCEL自动编号填充?个性化设置表格、单色输出以提高数据的录入效率?

        利用科研上常用的函数自定义随机及有序生产新数据?

        如何制作Excel数据透视表?

        实验图表可按照“图型Graph类”、“照片Photo类”、“表格Table类”的分类,其各自的投递SCI杂志的投稿要求分别是什么?

        “图型Graph类”、“照片Photo类”、“表格Table类”三类图表的数据处理分别有哪些注意事项?

         

        专题二、图型Graph类                                                                                     

        哪些是图型Graph类图表的基本要素?

        其标题、X/Y轴、图形区、图例设置的要求是什么?

        表示不同类别的分类轴和表示数值概念的数据轴的有何差别

        分析不能用作图形展示的数据和不需要做图形展示数据的差别?

        如何从原始数据出发分析选择合适的数据图形绘制

        散点图、折线图、柱状图、箱须图、箱式图、生存图、单析图的选择与绘制?

        散点图中离散数据的确定?

        折线图趋势的表示意义与拟合?

        箱须图/箱式图的意义与差别?

        柱状图差异值展现SD和SEM有何差别,该如何选择?

        如何在选择合适图形的同时选定合适的统计方法?

        如何正确标注统计学差异,确定P与*的意义?

        双向坐标图形的绘制方法和意义?

        双Y轴图在什么情况下使用?如何制作?

        如何处理差异较大数据进行的分级坐标处理?

        如何设置XY偏移建立非0坐标图形,其适用范围是什么?

        如何选择折线图连线或者拟合连线等?

        如何改变线条粗细、颜色样式、数据柱图间隔排布等

        如何在图表特殊区域中背景底色标记?

        如何让连接曲线上着重标识出需要突出显示数据点?

        如何让绘制的不同图形之间使用“格式刷”实现快速统一线条颜色样式?

        用Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制图形时误删图形元素(如图例、XY轴title等)后如何恢复?

        分级图例的绘制和排布?

        如何在绘制图形中任意地方插入文字、照片等?

        如何进行特殊文本函数公式的插入修改?

        常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制各种图形的方法和比较?

        常见图表的应用范围、区别、选用经验和注意事项是什么?

        Graphpad中如何绘制多重回归线?

        如何使用Roc曲线的参数拟合及统计分析

         

        专题三、复杂图表专题                                                                                       

        如何利用常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制多图表组合、交互式图表、堆叠表、交叉表、嵌套表,并对其进行排布和分层

        多个数据之间的统计方法与图表排列的制作?

        一维表、二维表、三维表的区别和选择?

        如何插入复杂函数关系式、如何插入少见的统计符号?

        曲线拟合图形的使用和注意事项?

         

        专题四、表格Table类                                                                                     

        分析表格Table类展示数据的优势和不足?什么时候该选择表格Table类展示数据?

        表格Table类常用三线表的特征?

        表格的正确合并与分割

        表格中数据单位、分类项,长数据的正确标注?

        表格中数值精确小数及科研数据的正确修约方式

        表格中均值±标准差表述、如何正确标注统计学差异等)

        如何实现单页word的横向排布?

        表格如行列均分、正确排序等修饰技巧?

        如何实现表格嵌套?

        如何快速绘制隔行变色表,如何单例修改?

        表格类数据的两种常见投稿方式及注意事项

         

        专题五、统计分析                                                                                              

        如何根据绘制图形的样式选择正确的统计方法,如何在选择合适图形的同时选定合适的统计方法?

        XY型图(线性回归、非线性回归、相关分析等)的选择及分析

        Column型图(单样本t检验;成组t检验;配对t检验;单样本秩和检验,多组独立样本秩和检验、单因素方差分析等)的选择及分析

        Grouped型图(多因素方差分析;重复测量的多样本方差分析等)的选择及分析

        Contingency型图(四格表精确检验;卡方检验等)的选择及分析

        Survival型图(单因素生存曲线比较)的选择及分析

        哪些是掌握数据处理及统计分析必需掌握的常用基本术语名词

        参数检验与非参检验的区别

        如何选择双尾检验还是单尾检验

        标准偏差(SD)和标准误差(SEM)的差别和选择?

        Graphpad七种检验的多种分析?

        单样本t检验的适用范围和具体参数选择?--样本均数与已知总体均数比较的t检验,与已知正常值比较确定是否异常

        配对t检验的适用范围和具体参数选择?--配对的两组受试对象分别接受两种处理/同一受试对象处理前后的比较等

        成组t检验的适用范围和具体参数选择?--区别于配对t检验,是完全随机化设计的两个样本均数比较的检验

        线性回归分析的适用范围和具体参数选择?--多组数据之间的相关性分析,分析两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系

        多因素方差分析的适用范围和具体参数选择?--分析独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析

        列联表卡方检验的适用范围和具体参数选择?--分析多组定类变量间是否独立即是否存在某种关联性

        生存图曲线检验的适用范围和具体参数选择?--用于预后评价结局指标,生存率与死亡率的分析

        如何在SCI论文“Materials and Methods"部分中进行严谨专业的统计结论描述?

        如何在图型和“Figure Legends”部分进行规范的统计学差异标注?

         

        专题六、常见出错专题                                                                                          

        原始数据录入错误的查找和更正?

        直方图、调图、柱形图、散点图、箱线图、面积图、饼图等绘制存在哪些常见错误?

        SCI论文递交图片无法通过杂志社QC的常见原因?

        图像本身像素太过低的处理方式?

        如何处理图像本底相差太大的一组图片?

        规范图形不可缺少必要的绘制要素?

        如何判断绘制的图形能否反映需表现的事实?

        如何绘制的Figure导出后容量大小超过上传限制该如何处理?

        分析Figure导出后分辨率不够的原因:是由于本身图片质量太差,还是由于处理转置过程导致的像素丢失?该如何分别对待?

        如何图片拉伸比例失调,怎样的处理能保证图片拉伸比例及像素要求?

        图像大小不一,来源不同如何统一归置?

        列联表制作过程中存在的常见问题?

        常见的多图表组合的组合协调错误如何判断和更正?

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        会议嘉宾


        即将更新,敬请期待

        参会指南

        会议门票


        【注册费用】

        单独参加(图表和插图班任选一个):3200元/人      

        两班连报(图表和插图班两个都报):5000元/人     

        (可开会务、检测  数据分析等发票)

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        标签: SCI 论文

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