2 张T Lymphocyte Subtype UMAP
把单细胞投影到二维空间并按亚型着色，观察细胞簇分离、过渡区域和群体构成。
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CURATED FROM NATURE RESEARCH
复现 Nature 论文中的图形表达
整理 180 个 Nature 论文图形案例，提供 Python / R 对应成图、AI 绘图提示词与代码结构节选。
- Nature 图形案例
- 180
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- 436
- 代码结构节选
- 368
- Python / R 提示词
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已选 1 项模式与聚类
2 张查看案例：T Lymphocyte Subtype UMAP
2 张Site Saturation Mutational Energy Heatmap
用位点与氨基酸矩阵呈现能量变化，识别高影响替换、敏感位点和总体突变趋势。
2 张UMAP Concentric Group Annotations
在低维嵌入上叠加同心分组标记，观察样本簇、局部重叠及组别在空间中的分布。
2 张Circular Heatmaps Upset Plots
环带展示多层数值模式，交集矩阵量化集合组合，联合观察特征分布、共享与独有结构。
2 张Density Correlation Matrix
在变量矩阵中组合相关信息与分布密度，既查看成对关系强弱，也比较各变量的形态和异常结构。
2 张Dual Triangular Correlation Heatmap
利用矩阵上下三角展示两套相关结果，在同一坐标中对照关系方向、强度和条件差异。
2 张Faceted Symmetric Heatmaps
将成对矩阵按组分面并保持对称布局，便于比较不同条件下的强弱模式、模块结构与局部变化。
2 张Correlation Matrix Dotplots Significance
以圆点颜色和大小编码相关方向与强度，并叠加显著性标记，快速识别强关系和可靠模块。
2 张PCOA Multigroup Marginals
主体坐标展示样本距离与群体结构，边缘分布补充各轴差异，观察分离、重叠与离散程度。
2 张Violin Plots Nmds Ordination
一侧比较指标分布，另一侧展示样本低维结构，联合判断组间差异、分离程度与群落梯度。
2 张Multi Panel Correlation Heatmap
在多个矩阵中并列展示不同条件下的相关方向和强度，便于比较稳定关系、特异模块与模式变化。
2 张Circular Heatmap
将矩阵数值映射到同心环带，以颜色展示多组特征的强弱、连续模式和类别间差异。
2 张Benchmark Ranking Table Heatmap
把方法排名、性能数值和颜色矩阵整合展示，便于比较不同指标下的优劣与整体稳定性。
2 张Lower Triangular Correlation Heatmap Dendrogram
仅保留相关矩阵下三角并配合聚类树，突出变量关系、成组模式和主要相关模块。
2 张Correlation Heatmap Marginal Bars
主体矩阵呈现相关方向和强度，边缘柱概括变量统计量，便于同时阅读关系结构与总体规模。
2 张Heatmap Significance Markers
用颜色矩阵展示变量或组别之间的数值模式，并叠加显著性符号，快速定位强效应与可靠差异。
2 张Bubble Heatmap
在矩阵中用圆点大小和颜色同时编码两项数值，适合比较多组对象的强弱、方向及局部模式。
2 张PCOA Marginal Boxplots Permanova
用低维坐标展示样本距离结构，结合边缘箱线图和PERMANOVA，观察组间分离、组内离散与解释度。
2 张带聚类树的堆积柱状图
将层次聚类树与百分比堆积柱上下对齐，按相似性排列对象，同时比较组成结构与聚类关系。
2 张网络相关性热图
把相关性热图与节点连边融合，在矩阵背景上突出重点关系，兼顾局部效应与全局网络结构。
2 张分组环状热图
将多个分组的矩阵值铺设为环形热图，以环带和间隔区分类别，突出周期结构与组间模式。
2 张带有行和列注释的经典热图
在经典热图两侧增加行列注释，结合聚类顺序同步呈现数值模式、样本分组、特征类别及关联结构。
2 张临床特征热图
将对象的多项特征和分组信息整合为热图与注释轨道，便于识别共现模式、异质性和关键亚群。
2 张彩虹热图
以连续彩虹色阶编码矩阵数值，并配合分组和排序突出高低梯度、局部热点及整体变化模式。
HOW TO USE
从选图到复现准备，三步完成
先找到合适的图形，再在详情页联动查看成图、AI 绘图提示词与代码结构节选。
- 01筛选图形
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- 02联动查看
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- 03准备复现
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