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科研学术图标配色 学术图标配色一般一般选择浅色，或暗深色，不宜取用亮色。
不要太过担心，调整好心态，既然在让您反复的修改，说明还是有希望的，跟着编辑的要求来修改就好啦，并不是所有人的论文都是一次性可以过的，所以这个时候心态和态度就比较重要啦。我平日里没时间都是找北京译顶可以帮忙的，价格不高
sci论文润色主要是在英文语法和句子上进行润色，尽量使句子通顺，还有可能是图片处理上更好一点。
刚好对这个问题有了解，提出一些参考意见
可能很多刚刚接触sci的人还不知道润色的重要性，往往直接忽略这个部分，写作完成后直接投稿，很显然这样的投稿命中率是很低的，完全是盲目的，根本还没有搞清楚自己文章存在的语言方面的问题。SCI论文应该如何润色？ 一、语言润色 1、时态方面。时态发挥着传达信息的作用。通过时态的选择和在同一篇文章摘要中不同时态的搭配使用，译者可以很便捷地表达出各个研究行为间的时间先后次序以及相互之间的影响与联系。这三种时态适用于以下的不同情况： 1)一般现在时用来叙述研究的目标、内容、方法以及研究结果等，通常表示现在存在的状态、客观事实或普遍真理。 2)一般过去时则往往用来说明过去尤其是文章撰写之前某一时间的发现、研究过程或最终试验结果。此时态用来表示过去某一时间内发生的动作或存在的状态。 3)现在完成时用来介绍已经完成的研究和试验，并强调其对现在的影响。此时态将过去时间发生的事情与现在的情况联系起来，强调过去对现在的影响和作用。 二、内容润色 一篇SCI，除了能让审稿人浅显易懂的了解你的表达之外，我们还需要在内容上做好： 1、SCI文章标题要创新、简洁。创新是因为写科技文章的目的在于报道新的科技进展，缺乏创新因素就会失去发表的意义。但运用创新要建立在已有的科研成果基础上，太过于“创”这个字可能会适得其反。 2、SCI文章摘要应清晰有条理。写作好的SCI文章在进行实际的审稿过程时，审稿人可能会通篇浏览简要内容。如果审稿人看到摘要表达不清晰，给人的第一印象就会大打折扣。 3、SCI文章写作的实验操作要真实。在遇到实验数据发现偏差时，绝对不能主观臆断，应该完全遵循实际的实验结果。重复实验或增加采样数量是获得最好数据的方法。 4、SCI文章参考文献与引言规范。参考文献规范可以使读者了解文章的依据，也显示出自己对科研工作的准确定位与对知识的尊重。推荐使用文献管理软件对参考文献进行编辑可以避免各种细节错误。sci论文发表的难度高吗？SCI引言应简练明了介绍科研内容发展历程在这研究方向中所占的重要位置。 5、SCI文章整体的格式要标准化。SCI文章内容段落分明，排版清晰有利于审稿人的审阅。SCI文章段落与段落之间留出空行，使得文章看起来简洁明了。SCI文章正文、标题和参考文献分别用不同的字体区分开来。
Figure里面的图片主要包括 位图 和 矢量图 两种。 1. 位图 ，一般是由显微镜、照相机等等直接获取的实验图像，其特征是放大之后，图片会模糊；图片像素越高，文件越大。例如常见的细胞免疫荧光图片、电镜图片等。处理位图一般使用 Photoshop 等软件。 2. 矢量图 ，又称为向量图形，一般由作图软件作出，以线条和颜色块为主。矢量图大小一般在100K左右，且无论如何放大都不会失真。 处理矢量图一般采用 Illustrator 、CorelDRAW等软件、。 并且，制作完整的Figure在组图的时候一般使用使用illustrator（Photoshop也可以用来组图和标注，但是操作复杂，效率不高；PPT也是一种用来组图的常用工具，然而其简单的功能使其很难产生非常精美的figure），其强大的功能、高效率的操作、快速的标注和注释能力，一旦小伙伴们掌握它，在画Figure的时候就有一种飞一样的感觉了。 上面讲了SCI论文的Figure的构成，那么这些图片的格式是什么呢？哪些才能符合杂志的要求呢？ 众所周知，图片的格式有多种多样，JEPG、JPG、PDF、PNG、Tiff、Ai、EPS等等，每一种图片格式都有优缺点，因此，在不同的领域可能采用的图片格式有所不同。 但是，对于SCI文章发表而言，尤其是生物医学领域， 大多数杂志都是要求最后的Figure必须是Tiff格式 （有部分杂志JEPG和Tiff格式都可以）。 因此，最保险的做法就是把Figure存储为Tiff格式。 其中，Figure里面的 位图可以存为JEPG或者Tiff ，里面的 矢量图一般存储为Tiff 。 最后导出整张Figure的时候，最保险的做法就是存储为SCI文章通用的Tiff格式。 分辨率， 基本上要求 300 or 300 dpi以上 ，我们在 使用illustrator或者Photoshop导出Figure的时候把分辨率设置成300dpi ，基本上大多数杂志的要求都能够满足。 图片大小 ，大多数的SCI杂志都要求最好把 Figure的大小控制在10MB以内 。图片若是太大的话，一是投稿上传Figure的时候会比较慢，二也不符合杂志要求。若是Figure太大，超过了10MB，就需要将图片进行压缩。无论是Tiff格式的Figure，还是图中的位图还是线图， 均可以通过LZW无损压缩方式对文件体积压缩 。 图片压缩的时候最常使用的软件是Photoshop。采用PS将Figure打开，然后另存为文件，PS就会打开一个窗口，其中在“图像压缩”这里点击 LZW ，然后保存就可以了。 图片的格式一般有RGB和CMYK两种。 大部分SCI期刊都接受 RGB 颜色模式的插图文件，少数期刊要求作者在出版印刷前提交CMYK颜色模式的插图文件，颜色模式的转换建议在PS等位图编辑软件上进行。 同时，一般尽量避免出现红色与绿色，色盲的人看不出差别；不要用色彩相近的颜色标识图，并且避免使用灰度。当然，现在一般对Figure中的红色与绿色也不作要求，毕竟生物医学领域诸多荧光显色、生信领域的不少图片都是红绿色。 SCI文章的Figure文件名一般在投稿上传图片的时候需要注意，可以命名为如下样式： 、…、…Figure 、Figure (多个图片拼合成一张的，是算做一个图的)。 必须要注意的是： 一张图由几个部分组成的，应算作一张图，应在PS软件或者AI软件中合并为一张图片文件进行提交， 切忌不要提交诸如Figure 1A、 Figure 1B、 Figure 1C、 Figure 1D的情况， 除非杂志社有要求。 SCI文章的Figure的长和宽都是有要求的。目前SCI文章插图的排版按照Figure的宽度分成三种形式进行排版： ①半版（8cm）；②2/3版(14cm)；③整版（17cm） 。 ①半版图（宽度为8cm） Figure的总宽度为8cm，高度最高不可超过20cm ，过高会导致很难排版。图片左右需留少量边。必须注意的是，不管某张figure内容再少，其宽度最少也应该设置为8cm，而最好不要设置成小于8cm的尺寸。 ②2/3版图（宽度为14cm） Figure总宽度为12-15cm（最佳14cm），高度最高不可超过20cm ，图片左右需留少量边。图片中每个部分用a、b、c等标注。有的杂志要求使用大写的A、B、C等标注。 ③整版图（宽度为17cm） Figure总宽度为17cm（最佳14cm），高度最高不可超过20cm ，图片左右需留少量边。 整版图对于数据量比较大的Figure是比较常用的。图片中每个部分用a、b、c等标注。有的杂志要求使用大写的A、B、C等标注 SCI文章的Figure的字体一般采用英文的Arial或Times New Roman字体 ，若是采用Times New Roman，那么所有的Figures都需要统一为Arial格式；若是若是采用Arial，那么所有的Figures都需要统一为Times New Roman格式。 字体的大小一般为尽量使用7-12号字 ，最好不要小于6号字体，也最好不要大于14号字体。推荐使用7号字体，做出来的图比较美观。 SCI文章的Figure中的线形图或者柱形图的 线条粗细在之间 ，整个Figure的线条粗细需要统一，比如采用粗细，基本上所有的figures的线条均统一采用粗细。另外需要注意的是 线条一般采用黑色，尤其是坐标轴 。
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目前整理出来的教程目录如下：
FigDraw 1. SCI 文章的灵魂 之 简约优雅的图表配色
FigDraw 2. SCI 文章绘图必备 R 语言基础
FigDraw 3. SCI 文章绘图必备 R 数据转换
FigDraw 4. SCI 文章绘图之散点图 （Scatter）
FigDraw 5. SCI 文章绘图之柱状图 (Barplot)
FigDraw 6. SCI 文章绘图之箱线图 (Boxplot)
FigDraw 7. SCI 文章绘图之折线图 (Lineplot)
折线图同样是应用非常广泛的统计图之一，通过折线图可以反映某种现象的趋势。通常折线图的横坐标是为时间变量，纵坐标则是一般性的数值型变量，当然，折线图也允许横坐标为离散型数值和数值型数值。下面来解释一下关于折线图的绘制。
geom_line()绘制折线图，参数不是很多，基本上就是五个用于调整线粗细，颜色，分组，线条样式，以及分组等。每个参数详细的说明如下：
下面我们就绘制有关时间序列的折线图。
该数据集来自上的美国经济时间序列数据。经济学是“宽”的形式，而economics_long是“长”的形式。一个包含574行和6个变量的数据框架:数据收集月份pce个人消费支出，以十亿美元计， pop总人口，以千计， psaving个人储蓄率，最高失业持续时间中位数，一个类tbl_df的对象(继承自tbl, )，有2870行和4列。
我们从绘制单条折线图到最后的堆积面积图组合等，由简入深地讲解每个参数的细节。
折线图中添加标记（点）
当数据点密度比较小或采集分布(间隔)不均匀时，为折线图做上标记将会产生非常好的效果。处理的方法非常简单，只需在折线图的基础上再加上geom_point()函数即可。从图中就可以非常明显的看出，刚开始采集的点分布非常散，而后面采集的点就比较密集，这也有助于对图的理解和应用。
上面绘制的都是单条这折线图，对于两个或两个以上的折线图该如何绘制呢？也很简单，只需将其他离散变量赋给诸如colour(线条颜色)和linetype(线条形状)的属性即可，具体参见下文例子。
不同的线条颜色color
不同的线条样式linetype
自定义颜色，线条，点的形状，点的填充色等，如下：
用色彩表现分组变量是最常用的形式，默认配色方案只需要调用就行。可以用于折线图的DIY配色函数为 scale_colour_manual()，参数包括：palette：调色板设计，里面包含很多颜色，供values = 调用。
values：色彩值，可以是cols <- c("a" = "red", "b" = "blue", "c" = "darkgreen")，此时分组变量和色彩映射一一对应;也可以是cols <- c( "red", "blue", "darkgreen")，此时分组变量和色彩依靠顺序进行映射。
labels：分组标签，各个颜色代表的组别。
name：legend的名字。
breaks：设置组别，元素需要和labels一样多。
limits：影响的是图形上显示的元素，如果limits里面有4个元素，但实际只有2个分组变量，那么会出现两个NA值。
其中，colour设置面积图边框的颜色；size设置边框线的粗细；alpha设置面积图和边框线的透明度。
同样需要注意的是，在绘制多条折线图时，如果横坐标为因子，必须还得加上‘group=分组变量’的参数，否则报错或绘制出错误的图形。
以上绘制的折线图，均采用默认格式，不论是颜色、形状、大小还是透明度，均没有给出自定义的格式。其实ggplot2包也是允许用户根据自己的想法设置这些属性的。
自定义参数说明可以通过自定义的方式，想怎么改就可以怎么改。前提是aes()属性的内容与自定义的内容对应上。
绘制堆叠的面积图只需要geom_area()函数再加上一个离散变量映射到fill就可以轻松实现，先忙咱小试牛刀一下。
修改填充色fill和顶部加线color，如果需要为每一块面积图的顶部加上一条直线，可以通过如下两种方式：
其中，colour设置面积图边框的颜色；size设置边框线的粗细；alpha设置面积图和边框线的透明度。
添加堆积面积图顶部的线条
在面积图中，也可以方便快捷的绘制出百分比堆积面积图，具体操作如下：
添加百分比堆积面积图顶部的线条
我们将堆积面积图进行组合，如下：
前两期简单介绍了 R 语言基础 ，比较简单粗略，然后介绍了 R 语言中表格的转换 ，因为现在绘图基本以及舍弃了基本绘图的方式，都会选择 ggplot2 来作图，这期SCI绘图介绍一下柱状图！柱状图一般用于，当我们都有一组分类变量以及每个类别的定量值，而我们关注的主要重点是定量值的大小时。应该在柱状图背景保留横网格线，便于比较我们关注的值。 当分类label过长时，最好选择横向柱状图，避免出现旋转label，保持文字阅读方向与图形方向的统一性。 应该注意对柱状图进行排序（大小，分类变量，分布）。 ggplot2中柱状图的基本绘制函数有两个，如下： geom_bar() 产生的柱状图映射是经过统计变换的(count, ..prop..)； geom_col()是不经过统计变换的，代表的就是该分类变量的实际值。 柱状图使用高度来表示一个值，因此必须始终显示柱状图的底部，以产生有效的视觉比较。使用柱状图转换后的刻度时要小心。始终使用有意义的参考点作为杆的底部是很重要的。例如，对于日志转换，参考点是1。事实上，当使用对数尺度时，geom_bar()会自动将杆的底置为1。 以每个x在数据集中出现的总数为y轴。ggplot2中一般数据和视觉元素映射是分开的，如果需要对柱状图排序，就需要对数据进行排序处理。数据的处理及转换可以参考公众号 FigDraw 3. SCI 文章绘图必备 R 数据转换 参数color控制外框颜色，fill控制填充颜色。当数据分组标签名字过长时，有一种方法是将label旋转，这样它们就不会互相重叠。 分组作图的默认position 是 position = "stack"，fill参数表示将数据映射为填充颜色，color参数表示将数据映射为外框颜色。利用lwd参数增加外框线宽度，然后将外框线颜色和背景色统一，就可以形成堆叠间有间隔的柱状图。比较各组中每个类别出现次数在该组中占的百分比比较各组中每个类别实际值在该组中占的百分比。由于数据集data中的count就是数据集mpg中每个组别的出现次数，因此图片是一样的。在aes()内部的width控制柱子的宽度，position = position_dodge()中的width控制的是一组中各柱子的间隔宽度。并排的柱状图误差线和单个的相同，但需要注意一些参数。用position_dodge() 产生的并排柱状图，需要给误差线一个分组依据，然后进行的potion调试。金字塔图的核心就是找到需要分开的变量，然后以它为依据对数据进行正和负变换，然后将正负坐标轴强制设置成对应的正值。当柱状图非常高，展示时可以选择截断坐标轴，形成只有底部和上部的中断柱状图。创建y轴截断的plot，如下：
SCI论文润色主要是对文章中的词汇词组、语法进行加工修改，以使文章读起来更加通顺，更加符合英文写作的规则，只有规范表述的文章才能在国际刊物顺利见刊，论文润色一般有两种途径，一是作者自己进行英文论文润色修改，二是请专业机构来润色，不少作者都想自己进行英文论文润色修改。SCI英文论文怎么润色1、词汇语法的润色，确保单词拼写没有错误，语句通顺，词组的正确使用。2、逻辑表达的润色，文章应当逻辑层次分明，内容完整，句子逻辑表达不顺、前后句之间的递进关系不清晰或中文逻辑明显等问题，这些都是逻辑方面的常见问题。3、内容的润色，这部分的润色通常涉及专业知识，对作者的要求也是非常高的，如果作者的积累不够，难以在核心内容上更好的润色。所以不难看出，润色不仅需要扎实的专业基础，还需要更加专业的英文写作能力，作者自己的润色修改一般不容易达标，建议通过专业机构润色指导，可以提高论文的发表效率。SCI英文论文润色技巧与方法翻译者自身的英语功底，翻译者的英语水平是关键性因素，这个基本上是要靠平时的积累的，是无法短时间提升的。英语功底的高低并不是SCI翻译润色的核心因素，作者的中文修养水平和语言整合能力才是真正的核心因素。随着互联网的发展，很多的新名词都可以在互联网上查询到，已经不是英语翻译的大难题了，但是翻译工作对一般人而言还是有很大的困难，主要是因为在翻译润色中的潜词和用语的差异化，就是在翻译的过程中既要符合中文的意思，又要符合英文的用语习惯。关于翻译润色效果的问题。在翻译润色的问题上面，我们一定要寻求整篇翻译的语言通顺，没有语法错误。
前一阵我有一篇，几个外审专家评价都很好，其中一个评价特别好，说非常有创新性而且很有意义，外审提的都是很好改的小建议。身边有好多学长学姐们都是找北京译顶科技做的，听说也做的很不错
刚好我也是英文论文润色方面的问题，我找的是辑思编译，口碑好
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是俄罗斯的一个网站，通过输入文献的链接或者DOI或者PubMed号可以下载几乎所有SCI论文。扩展知识：scihub是一个开放性的大型文献获取平台，人们可以通过搜索网站来从中获取一些自己需要的文献内容，但是scihub这个网站遭到了许多出版社的封杀，所以scihub网站的网址也会经常的发生变化，因此每次搜索需要文献的时候最好是重新搜索网站，防止网站发生变化。在工作和学习时经常要查阅一些SCI文献，但是各个高校和科研院所购文献的覆盖度大不同，有可能遇到所需要的文献是所在单位没购买的。这个时候下载文献就是件麻烦的事了，单独购买很昂贵，其他方法寻找也非常麻烦。这个时候Sci-Hub就是很好的工具，通过这个网站可以方便地下载到绝大部分SCI论文的全文。
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FigDraw 1. SCI 文章的灵魂 之 简约优雅的图表配色
FigDraw 2. SCI 文章绘图必备 R 语言基础
FigDraw 3. SCI 文章绘图必备 R 数据转换
FigDraw 4. SCI 文章绘图之散点图 （Scatter）
FigDraw 5. SCI 文章绘图之柱状图 (Barplot)
FigDraw 6. SCI 文章绘图之箱线图 (Boxplot)
FigDraw 7. SCI 文章绘图之折线图 (Lineplot)
折线图同样是应用非常广泛的统计图之一，通过折线图可以反映某种现象的趋势。通常折线图的横坐标是为时间变量，纵坐标则是一般性的数值型变量，当然，折线图也允许横坐标为离散型数值和数值型数值。下面来解释一下关于折线图的绘制。
geom_line()绘制折线图，参数不是很多，基本上就是五个用于调整线粗细，颜色，分组，线条样式，以及分组等。每个参数详细的说明如下：
下面我们就绘制有关时间序列的折线图。
该数据集来自上的美国经济时间序列数据。经济学是“宽”的形式，而economics_long是“长”的形式。一个包含574行和6个变量的数据框架:数据收集月份pce个人消费支出，以十亿美元计， pop总人口，以千计， psaving个人储蓄率，最高失业持续时间中位数，一个类tbl_df的对象(继承自tbl, )，有2870行和4列。
我们从绘制单条折线图到最后的堆积面积图组合等，由简入深地讲解每个参数的细节。
折线图中添加标记（点）
当数据点密度比较小或采集分布(间隔)不均匀时，为折线图做上标记将会产生非常好的效果。处理的方法非常简单，只需在折线图的基础上再加上geom_point()函数即可。从图中就可以非常明显的看出，刚开始采集的点分布非常散，而后面采集的点就比较密集，这也有助于对图的理解和应用。
上面绘制的都是单条这折线图，对于两个或两个以上的折线图该如何绘制呢？也很简单，只需将其他离散变量赋给诸如colour(线条颜色)和linetype(线条形状)的属性即可，具体参见下文例子。
不同的线条颜色color
不同的线条样式linetype
自定义颜色，线条，点的形状，点的填充色等，如下：
用色彩表现分组变量是最常用的形式，默认配色方案只需要调用就行。可以用于折线图的DIY配色函数为 scale_colour_manual()，参数包括：palette：调色板设计，里面包含很多颜色，供values = 调用。
values：色彩值，可以是cols <- c("a" = "red", "b" = "blue", "c" = "darkgreen")，此时分组变量和色彩映射一一对应;也可以是cols <- c( "red", "blue", "darkgreen")，此时分组变量和色彩依靠顺序进行映射。
labels：分组标签，各个颜色代表的组别。
name：legend的名字。
breaks：设置组别，元素需要和labels一样多。
limits：影响的是图形上显示的元素，如果limits里面有4个元素，但实际只有2个分组变量，那么会出现两个NA值。
其中，colour设置面积图边框的颜色；size设置边框线的粗细；alpha设置面积图和边框线的透明度。
同样需要注意的是，在绘制多条折线图时，如果横坐标为因子，必须还得加上‘group=分组变量’的参数，否则报错或绘制出错误的图形。
以上绘制的折线图，均采用默认格式，不论是颜色、形状、大小还是透明度，均没有给出自定义的格式。其实ggplot2包也是允许用户根据自己的想法设置这些属性的。
自定义参数说明可以通过自定义的方式，想怎么改就可以怎么改。前提是aes()属性的内容与自定义的内容对应上。
绘制堆叠的面积图只需要geom_area()函数再加上一个离散变量映射到fill就可以轻松实现，先忙咱小试牛刀一下。
修改填充色fill和顶部加线color，如果需要为每一块面积图的顶部加上一条直线，可以通过如下两种方式：
其中，colour设置面积图边框的颜色；size设置边框线的粗细；alpha设置面积图和边框线的透明度。
添加堆积面积图顶部的线条
在面积图中，也可以方便快捷的绘制出百分比堆积面积图，具体操作如下：
添加百分比堆积面积图顶部的线条
我们将堆积面积图进行组合，如下：
还可以的。你要找专业的价格就会贵好多
这种事情一定很值得珍惜现在身边