2 张Kinematic Age Velocity Asymmetric Uncertainty
结合年龄分布与年龄—速度散点，并显示双轴非对称误差，观察趋势、分层和测量不确定性。
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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
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- Python / R 提示词
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已选 1 项关系与模型
2 张查看案例：Kinematic Age Velocity Asymmetric Uncertainty
2 张Two Group Joint Density Marginal Histograms
中心等高密度图呈现两个变量的联合结构，边缘分布用于比较两组位置、离散与重叠。
2 张Log Log Regression Marginals Residual Boxplots
在对数尺度上展示变量关系和拟合线，配合边缘分布与残差箱线图检查拟合和组别偏差。
2 张Diagonal Scatter Change Histogram
散点围绕参考对角线展示前后差异，边缘直方图概括变化分布，识别方向、幅度和异常对象。
2 张Scatter Bubble Plots
用位置表示两个变量关系，并以气泡大小和颜色加入额外维度，识别趋势、聚集、异常及多变量差异。
2 张Filled Gradient Contour Plots
用色阶和等值线呈现二维连续关系，并分面比较不同指标，观察峰谷、梯度、高密度区和边界。
2 张Scatter Linear Logarithmic Fits
在同一组观测上比较两类拟合曲线，判断关系形态、尺度效应和不同模型的贴合程度。
2 张Grouped Scatter Matrix Correlation Network
用成对散点和相关矩阵展示变量关系，再以网络概括强连接，识别组别差异与核心关联。
2 张Fold Change Scatter Quadrants
以两个条件的变化倍数为坐标，用象限区分一致、相反和条件特异的变化模式。
2 张Correlation Matrix Regression Scatterplots
在成对变量矩阵中组合散点、拟合线和相关系数，系统查看关系方向、强度与非线性特征。
2 张Restricted Cubic Spline COX Regression
描绘连续暴露与风险比的非线性关系，通过参考点和置信区间识别风险变化区间。
2 张Scatter Linear Regression
以观测点和回归线展示两个变量的线性关系，结合置信带判断趋势方向、拟合强度与异常点。
2 张Paired Scatter Marginal Density
用连线散点呈现成对观测的变化，并以边缘密度概括两侧分布，观察方向、幅度和整体偏移。
2 张Differential Gene Fold Change Scatter
以两个比较的变化倍数为坐标，通过象限识别一致变化、相反变化和条件特异的基因。
2 张Scatter Polynomial Fit Means Bidirectional Error Bars
用曲线刻画变量间的非线性趋势，并以均值点和双向误差棒展示局部中心及横纵向不确定性。
2 张Scatter Marginal Histogram Regression Residual Boxplot
用散点和回归线展示变量关系，结合边缘直方图与残差箱线图检查拟合、分布和组别差异。
2 张FC-FC散点气泡图
在双条件变化坐标上用气泡大小和颜色编码附加指标，同时识别一致、相反及特异变化的特征。
2 张决策曲线分析图
绘制不同阈值下各策略的净收益曲线，并与基准方案比较，用于评估模型在决策范围内的实际价值。
2 张分面散点图带基因标签
按分组拆分散点关系，并为关键点添加文字标签，便于比较不同条件下的趋势、离群点和代表性特征。
2 张嵌套图
以主图呈现全局关系，并嵌入补充视图展示局部细节或另一尺度，使整体模式与关键区域能够同时阅读。
2 张散点图附边缘分布注释
以主体散点图展示两个变量的关系，并在边缘补充分布信息，同时观察相关趋势、聚集区域和异常点。
2 张FC-FC散点图（变异火山图）
以两个条件下的变化倍数为横纵坐标，按象限识别一致、相反或条件特异的变化模式与重点特征。
HOW TO USE
从选图到复现准备，三步完成
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- 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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