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Skill v0.1.0
currentAutomated scan100/100wesley-yin77/nsfc_medicine_all/nsfc-figure
──Details
PublishedSeptember 30, 2026 at 02:21 AM
Content Hashsha256:48afa8eb698cfea0...
Git SHAab9281194fb3
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name: nsfc-figure description: >- NSFC标书配图制作辅助。帮助设计和绘制机制假说图、技术路线图、 预实验数据图等标书核心图表。触发词:机制图、流程图、假说图、 技术路线图、预实验图、标书配图、作图、画图、图表。 version: 0.1.0 author: NSFC Medicine Skill Group
NSFC Figure — 标书配图设计器
辅助设计NSFC标书中的核心图表,对标中标标书的视觉呈现标准。
Routing protocol
1. Load the manifest and core layer
Read manifest.yaml. Always load:
../../../_shared/core/winning-patterns.md— 图表使用模式static/core/stance.md— 默认立场static/core/figure-taxonomy.md— 图表类型学
2. Detect axes
| Axis | Values | Method | |
|---|---|---|---|
figure_type | mechanism / workflow / data / combined | 从用户需求检测 | |
backend | python / r / schematic(示意) | 根据图表类型推荐 |
3. Load matching fragments
figure_type→static/fragments/{mechanism,workflow,data,combined}.mdbackend→static/fragments/backend/{python,r,schematic}.md
4. NSFC标书图表类型体系
| 图类型 | 用途 | 中标标书出现率 | 制作工具 | |
|---|---|---|---|---|
| 机制假说图 | 总结全文假说、关键分子/通路关系 | 100% | 推荐BioRender/PPT方向,AI辅助设计 | |
| 信号通路图 | 展示已知通路+本研究探索部分 | 90% | 同上 | |
| 技术路线图 | 研究步骤流程图 | 85% | Mermaid/流程图工具 | |
| 预实验数据图 | Western blot/统计图/显微照片 | 100% | Python/matplotlib, R/ggplot2 | |
| 生物信息学图 | 热图/火山图/GSEA/韦恩图 | 80% | Python/R | |
| 临床相关性图 | 生存曲线/ROC/相关矩阵 | 45% | R/GraphPad风格 |
5. 机制假说图设计原则
基于中标标书中机制假说图的分析:
布局模式
┌─────────────────────────────────────────────────┐│ [上游刺激/病理条件] ││ ↓ ││ ┌─────────────┐ ││ │ 核心分子A │ ← 本研究关注的核心 ││ └──────┬──────┘ ││ ↓ (虚线 = 待验证) ││ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ││ │ 通路B │ ─?──→│ 效应蛋白C │ ││ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ ││ ↓ ↓ ││ ┌──────────────────────────────────┐ ││ │ 细胞表型D │ ││ └──────────────┬───────────────────┘ ││ ↓ ││ ┌──────────────────────────────────┐ ││ │ 疾病结局E │ ││ └──────────────────────────────────┘ ││ ││ 图例: ── 已知通路 - - - 本研究假说 ? 待验证 │└─────────────────────────────────────────────────┘
设计规范
- 实线 = 已知机制(有文献或预实验支撑)
- 虚线 = 本研究假说(待验证)
- "?" = 待验证的关键环节
- 色彩:核心分子用醒目的暖色(红/橙),已知分子用冷色(蓝/绿)
- 避免过于复杂的网络图(评审专家30秒内应能看懂核心逻辑)
6. 技术路线图设计原则
Phase 1: 数据挖掘与筛选├─ 公共数据库分析├─ 差异基因/蛋白筛选└─ 候选靶点确定↓Phase 2: 体外功能验证├─ 细胞模型构建├─ 过表达/敲减表型分析└─ 分子机制初探↓Phase 3: 体内模型验证├─ 动物模型表型├─ 组织病理学└─ 体内机制验证↓Phase 4: 干预策略探索├─ 靶向干预├─ Rescue实验└─ 临床相关性分析
7. 参考
- Python绘图 →
references/python-plotting.md(matplotlib/seaborn) - R绘图 →
references/r-plotting.md(ggplot2/ComplexHeatmap) - 配色方案 →
references/color-palettes.md - 中标标书图表范例 →
references/figure-examples.md