感觉ImageJ和PS太难？其实不然，看视频操作就行了。
上周《lncRNA研究套路》系列课的第二节内容已通过以下案例文章介绍了lncRNA发挥作用的四种模式，并对文章中数据进行了详细地解读和分析。本周，老谈将继续以该文章为例，从SCI作图基本原则，Image J和Photoshop三部分讲解文章数据处理和展示方法。
01
常言道，无规矩不成方圆。因而，SCI论文中图片制作和排版也是存在一些约定熟成的“规矩”，只有熟知“规矩”才能练就“火眼金睛”，成功避开图片制作各种坑。
首先，以参考文献中的6张图片为实例，课程通过找茬的方式为大家展示各个小图制作的小错误，并说明如何根据“规矩”进行改正。
虽然这6张图片质量整体不错，没有太多的低级失误，但仍存在一些格式上不协调的微小瑕疵。以问题最多的Figure4为例，就存在以下问题：图片边界、Y轴标题太长、Y轴刻度线太密集、图片对比度等。
此外课程也重点关注了排版问题，通过修改前和修改后图片对比展示，说明SCI图片排版的基本方法。同时，也会通过实例探讨小图拼成大图的方法和技巧。
02
检测蛋白的Western blot(wb)作为基础科研中的经典分子实验，在大多数情况下，其结果图仅仅是典型的图片展示，但有时也需要对wb结果图进行定量统计。
Image J是最常用的western blot定量方法。本节课程则会详解Image J软件分析图片灰度状态表达的方法及步骤。
首先，就以黑白为基础的灰度图片而言，其灰度值可表征图片灰度的状态。以8bit图片为例，全黑状态时灰度定义为0；全白状态时灰度定义为255；从0到255之间有256个级差，可覆盖全黑到全白的整个广谱。所以实际应用中一般以8bit图片为准。
其次，课程也展示了WB结果定量分析的逻辑思路，以及蛋白WB图片定量前所需要制备的4个表格。
最后分别选取背景干净图片（文献Figure3a）和背景干扰典型图片（文献Figure5e）为实例，手把手教授Image J如何获得灰度值和数据均一化方法，并可获得以下数据。
03
Photoshop（PS）作为一款极为强大的图片处理软件，当然不仅仅是网红的专属。科研者们亦可利用Photoshop来实现图片的裁剪、组合等操作，不仅能使做出的科研配图更加美观规范，还能通过制作精良的图片提升论文的整体档次。
第三节的课程则先对PS软件的界面和常用工具进行简要介绍，并以western blot条带截取组图和免疫组化画中画为实例，手把手教授以上两种图片制作过程。
此外，PS还可以处理荧光图片，而第四节课程则会以免疫荧光图片调整、免疫荧光图片merge和流式实验结果重新绘制为实例，示范以上3种图片制作过程。
通过以上两节PS作图示例课程中，老谈详细介绍了处理论文图片的基本操作方法以及注意事项，学员们依样画葫芦，也能获得范例文献中漂亮规整的图片，实现即学即用的目的。
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