数据绘图可视化是科研数据挖掘的关键方法之一。对于二代测序数据，由于信息量大且复杂，选择一个合理的数据可视化策略，将复杂的逻辑以简洁的形式向读者呈现，对文章有极大的加分效果。在使用软件完成基础的图形绘制后，用Adobe iIlustrator（AI）等对原始图形进行美化，也是文章发表前的重要步骤。
本系列课程，我们从科研杂志的绘图要求、常见图形的原理和绘制，以及后期图形美化等角度，对科研绘图中的关键问题进行一一讲解。
数据绘图可视化是科研数据挖掘的关键方法之一。对于二代测序数据，由于信息量大且复杂，选择一个合理的数据可视化策略，将复杂的逻辑以简洁的形式向读者呈现，对文章有极大的加分效果。在使用软件完成基础的图形绘制后，用Adobe iIlustrator（AI）等对原始图形进行美化，也是文章发表前的重要步骤。
本系列课程我们从科研杂志的绘图要求、常见图形的原理和绘制，以及后期图形美化等角度，对科研绘图中的关键问题进行一一讲解。
考虑到大部分学员主要研究方向以生物、医药研究为主，而不是专业从事生物信息分析的人员，本系列课程更注重对图形应用的理念进行教学，而不是绘图技能（例如，使用R语言进行绘图）。
当然，掌握了绘图理念，依然离不开绘图的技能。考虑到R语言等代码型高级绘图技能对很多非生信背景的人员有一定门槛，花费大量精力去熟悉和记忆这些代码对很多学员并不是高性价比的选择。因此本系列课的绘图练习将围绕基迪奥生物自行开发的零基础、零代码的OmicShare tools云工具平台开展，这样学员可以将更多精力放在绘图理念的学习和思考上。
如果你期望以最低的技能门槛（不需要学习编程）掌握最多的数据图形化技巧，可以观看本系列课程。如果希望进一步掌握R语言等高级编程类技能，则建议选择基迪奥其他类型的进阶系列课程。
开始学习 热图绘制原理与案例实操（下）
开始学习 热图绘制原理与案例实操（上）
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开始学习 KEGG富集分析原理与实操演练（上）
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