学术圈有句老话：“一图胜千言”。一张专业的图表，不仅能清晰传达研究成果，还能提升论文的整体质量。
但制作专业图表通常意味着需要：
学习复杂的编程语言（R/Python）
花费大量时间调整格式细节
反复修改以满足不同期刊要求
不断折腾配色、字体、布局等设计元素
今天，我要向大家推荐一款能解决这些痛点的神器——仙桃学术！
它是复旦大学医学博士强烈安利的一款在线数据分析工具，其可视化图表功能尤其出色。
✅森林图
Meta分析最核心的结果展示图，用于直观展示每个独立研究和汇总后的综合效应量及其置信区间。
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一键生成，上百种图表类型任你选
✅星状图
与漏斗图类似，但有时能更灵敏地识别出异质性和偏倚。
✅Baujat图
专门用于识别对综合结果异质性和综合结果影响力贡献最大的研究。
✅ROB2（Risk Of Bias 2）总结图 与 信号灯图
这是 Cochrane 协作网推荐的最新偏倚风险评估工具（用于随机对照试验）的可视化方式。
其中，信号灯图——以“信号灯”形式展示每个研究在五个不同偏倚领域的风险评估结果。
ROB2总结图——以比例形式展示所有研究在各个偏倚领域及整体评估中的风险分布情况。
✅火山图
快速直观地识别那些变化幅度较大且具有统计学意义的数据点（基因等）。
✅热图
热图一般是用颜色的变化来表示数值的大小，用于可视化表达矩阵情况。
为了更好的展现多维度的数据，我们可以在热图的基础上，进行变化。
例如，与其他类型的图表（如柱状图、点图等）结合在一起，
再比如，直接在每个单元格上标注具体的数值，可以更直观地看到每个单元格的具体数值。
篇幅有限，还有箱线图、气泡图、条形图、网络图、ROC曲线等更多精美的可视化图表任你选！
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“以前用R语言做图，一个热图就要调整半天。现在用仙桃学术，五分钟就能做出比以前更好的效果，审稿人特别称赞了我们论文的图表质量！”
“我们实验室现在都在用仙桃学术。特别是生存分析曲线，自动符合期刊要求，再也不用担心格式问题被退稿了。”
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360+种可视化图表任你选！
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根据分析目的选择合适的图表类型，如：【功能聚类】中的【[GOKEGG]气泡图】。
上传图表中的数据分析结果，并支持调整图表细节，如：字体大小、配色方案、布局间距等。
出图后可以根据期刊格式要求，保存为相应格式的图表格式（如pdf、tiff等）。
在每一个作图结果的下方，仙桃学术还会对图表进行详细解读，帮助大家快速理解其统计学参数、方法学！
而且，仙桃学术还可以创建拼图（Figure panel），一键导出完整插图。
写在最后：
有一说一，科研更应该专注于科学问题本身，而不是浪费在技术实现上。选择仙桃学术，让工具为你服务，而不是你为工具服务。
点几下鼠标，无需编程基础，无需设计技能，每个人就能用它制作出专业水平的SCI论文图表。
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零代码生成发表级SCI图表
