图：先决定它要证明什么，再决定它长什么样

尺寸先定，字号其次，字体最后

期刊的栏宽是物理量：单栏 85–90 mm，双栏 180–190 mm。你的图必须按这个物理尺寸排版， 然后再去看字号。

反过来做（先画一张 8 英寸宽的图，再在排版时缩到 85 mm）会出人命：缩放 2.4 倍后， 8 pt 的字变成 3.3 pt，印刷出来是一团灰。

science_figure 就是按这个顺序做的：widthMm → fontSize（默认 7 pt，低于 6 pt 直接拒绝）→ 出件。

预设	毫米	什么时候用
single-column	85 × 60	单栏期刊的多数图
double-column	180 × 120	时间序列、多面板、热图
square	90 × 90	相关散点、混淆矩阵
wide-short	180 × 75	时间轴上的多个条件
slide	160 × 90	报告用，300 dpi 够

图型选择：别用柱状图默认一切

你想说	该用什么	别用什么
两组连续值有差异	带散点的柱图，或 box / violin	只有两根柱子的柱图（看不出分布与 n）
同一批人两个条件	paired（每人一条线）	两个并排柱（丢掉了配对信息）
分布形状重要	violin / hist	只报均值±SEM
两个连续变量的关系	scatter + 拟合线	把连续变量分箱后画柱图
时间/序列	line	柱图（相邻时间点被视觉隔断）
生存	Kaplan-Meier 阶梯曲线	柱状图比"生存率"
多变量相关结构	heatmap	一堆散点矩阵

误差棒：必须声明是什么

science_figure 不给你默认误差棒——errorType 传 sd / sem / ci95 才有。

原因很实际：三者数值差 √n 倍，读者无法从图上看出来。不说明的误差棒，审稿人一定会问， 而且往往说明作者自己也没想清楚。

• SD：描述这批数据的离散程度。想让读者知道个体差异时用。
• SEM：描述均值估计的精度。想强调"均值有多准"时用，但容易被误读成离散度。
• 95% CI：与假设检验直接对应（跨 0 即不显著），信息量最大，推荐。

图注里写清，例如："误差棒为 95% 置信区间（n = 24，bootstrap 2000 次）"。

颜色

默认 okabe-ito：8 色，色盲友好，且不依赖红绿对立。

不要用：红/绿配对（约 8% 男性分不出）、彩虹色图（感知不均匀，会凭空造出边界）、 纯靠透明度区分（黑白打印后全糊）。

灰度检查：把图转成灰度看一眼，如果两类分不开，换调色板或换形状/线型。

文件格式

格式	用途	注意
PDF	投稿首选（矢量）	字体嵌入，pdf.fonttype 42 已设
SVG	需要在 Illustrator 里改	文字保持可编辑（svg.fonttype none）
PNG	预览、网页、部分系统要求	≥300 dpi，线条图建议 600
TIFF	少数刊强制	需要额外依赖，缺了就报 skipped，不假装生成

一次出 PDF + SVG + PNG，别只给一种。投稿系统临时要什么都能应付。

自检（ready 字段）

science_figure 返回 checks，四项：字号 ≥6 pt、有矢量格式、位图 ≥300 dpi、宽度合理。 ready: false 时先修，不要"先交上去再说"——这类退修完全可避免。

常见退修理由与对策

退修理由	真实原因	对策
"图分辨率不足"	交了 72 dpi 的 PNG	dpi: 600 + 交 PDF
"文字太小无法阅读"	大图缩放排版	按毫米定尺寸，字号 ≥6 pt
"误差棒含义不明"	没写图注	写清 SD/SEM/CI 与 n
"颜色难以区分"	红绿配色	换 okabe-ito，做灰度检查
"图为装饰性而非信息性"	柱图替代了分布	换 box/violin/paired
"图与正文数字不一致"	图来自旧版分析	重跑 science_figure，把 analysisId 关联上