前几天chatgpt更新到了 ChatGPT-6-Astra，听说这个模型超厉害，每次出来了新的，肯定需要迫不及待的的去测试一番啊。
我就随手拿了下面这个文献里面的图做一个AI图文复现。
2026 年 7 月 17 日发表在Science Advances杂志，文献标题《Single-cell and spatial omics reveals region-specific plasticity and therapeutic vulnerabilities in metastatic high-risk neuroblastoma》。
图来自其中的Fig1D，展示细胞簇标记基因 Dot plot（细胞类型注释验证图）。
解读Fig1D
使用单细胞的数据绘制细胞簇标记基因 Dot plot（细胞类型注释验证图），每个细胞亚群的标志基因如下：
| | |
|---|
| 交感肾上腺谱系细胞（sympatho-adrenal，即 NB 肿瘤细胞本体） | |
交感神经系统发育的核心转录因子，确认肿瘤的神经嵴/交感肾上腺起源 |
| | 髓鞘胶质细胞标志——NB 基质中经典的 Schwannian 基质成分 |
| | |
| FLT1(VEGFR1), VWF, PECAM1(CD31) | |
| | CD45 是泛白细胞标志（髓系和 T 细胞群都会亮），CD68/CD163 是巨噬细胞标志 |
| | T 细胞受体复合物 + CD8 细胞毒性 T 亚群 |
Codex绘制
我这里使用的codex，开plan模式，数据原文的处理起来太复杂了，就用了比较经典的pbmc3k，提示词如下：
使用这个数据：/Users/scorpio/002-biotrainee/04-绘图小技巧/101-Cell火山图与富集图结合/pbmc3k_final.rds，注释后的细胞亚群，绘制文献Fig1d同款。
很快写好了plan：
4分钟就画好了！结果如下：
完美呀！
看看一个复杂的
上面在我发完小红书后，有一个友友说我用chatgpt的这个模型去做AI生信绘图简直是用大炮去打蚊子啊！！！
额，应该是有点哈？（但是我心里不服气！
）
也可能是上面的图太简单了！
下面来个难的，这个图在是之前一个学员发给我的，那个时候我也去绘制了一波，用的模型我现在还记得是chatgpt5.5。
画出来就是一个买家秀一个卖家秀！
Fig. 2B 是“三维核密度景观图”，英文图注为：Three-dimensional kernel-density landscapes projected onto the joint UMAP。也就是说，它不是重新做一个三维降维，而是在 Fig. 2A 的同一个二维 UMAP 坐标系上，对不同分组的细胞分布做二维 kernel density estimation，随后把密度值作为 z 轴高度画成 3D surface。
chatgpt5.5出的：
当时群里对这个图讨论很火热来着，然后有个公众号出了一个教程，毫不例外就是上面这个卖家秀结果（但是人家还发出来了，
）。
我用 ChatGPT-6-Astra 做了一下，结果如下：
是不是很厉害！
好了，大家轻喷，我现在没有开发类的工作，其实很难将他应用到项目级别的任务中去（后面应该会搞一个，不然太难受了，只能玩点大模型的周边工作，根本不能体会不同大模型厉害在哪里）。
但至少这个时候，复杂的图，不同模型之间的能力差距还是很大的。
试试看这个图你能画出来吗？
AI生信绘图交流群：Biotree123。
如果对你有帮助，欢迎一键三连~
生信技能树的AI培训班：
