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推荐会议:“新形势下医药企业合规运营关键风控措施及招投标实战策略” 专题培训班
发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票
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金老师来自中科院系统。在医学生物科研一线岗位10余年,发表SCI论文18篇,总影响因子92.14分。承担和参与了国家、省多项科研项目。熟练掌握医学生物科研相关的各项软件;对实验数据的分析、数据图形的绘制、生物统计的适用、科研图片处理、医学文献的管理等方面具有独到的见解。兼任杂志的美术审编,对作者的图表错误之处非常的熟悉。多次受邀在中国科学院系统及各大学医学院做“插图和图表处理”讲座。
采用通俗易学的模式授课,不需要特别的电脑基础,零基础开始;
以案例式教学为主导,通俗易懂、实用性好;
以专题讲座的形式编排课程,各个突破,让每个人都能轻松掌握;
现场互动,正误对比分析,指出常见实验数据处理的错误;
不进行各种软件的枯燥介绍,从科研的应用实际出发。
往期内容安排
专题一、原始数据的管理与分析
●如何正确录入缺失数据,如何尽量降低缺失数据的影响?
●原始数据中误填数据逻辑矛盾数据的智能查找如何和替代修正?
●如何把原始数据对原始数据进行初步描述?
●如何计算一组数据的均值、标准差、技数、最大最小值、25%百分位数、中位数、75%百分位数?
●为什么中文期刊中正态分布且方差齐的计量资料采用x±s表示?
●为什么中文期刊中非正态或方差不齐时采用M(P25,P75)表示?
●如何转换论文中的Mean±SD和中文期刊中常用的x±s的转换?
●EXCEL的批量录入、读取及其与SPSS统计软件的数据交互?
●数据的单元格格式如时间/分数/货币/文本的选择和有效数字的修约及修约规则设置?
●原始数据通过连续变量的等级化分析?
●如何快速正确录入批量数据的技巧?
●冻结首行,“查找、替换”和“自动更正”功能的巧用?
●对不定长数据进行缩小填充/自动换行的预处理?
●如何根据单位格性质设置输入法的自动切换?
●如何自动定位数据小数点位?
●EXCEL自动编号填充?个性化设置表格、单色输出以提高数据的录入效率?
●利用科研上常用的函数自定义随机及有序生产新数据?
●如何制作Excel数据透视表?
●实验图表可按照“图型Graph类”、“照片Photo类”、“表格Table类”的分类,其各自的投递SCI杂志的投稿要求分别是什么?
●“图型Graph类”、“照片Photo类”、“表格Table类”三类图表的数据处理分别有哪些注意事项?
专题二、图型Graph类
●哪些是图型Graph类图表的基本要素?
●其标题、X/Y轴、图形区、图例设置的要求是什么?
●表示不同类别的分类轴和表示数值概念的数据轴的有何差别?
●分析不能用作图形展示的数据和不需要做图形展示数据的差别?
●如何从原始数据出发分析选择合适的数据图形绘制?
●散点图、折线图、柱状图、箱须图、箱式图、生存图、单析图的选择与绘制?
●散点图中离散数据的确定?
●折线图趋势的表示意义与拟合?
●箱须图/箱式图的意义与差别?
●柱状图差异值展现SD和SEM有何差别,该如何选择?
●如何在选择合适图形的同时选定合适的统计方法?
●如何正确标注统计学差异,确定P与*的意义?
●双向坐标图形的绘制方法和意义?
●双Y轴图在什么情况下使用?如何制作?
●如何处理差异较大数据进行的分级坐标处理?
●如何设置XY偏移建立非0坐标图形,其适用范围是什么?
●如何选择折线图连线或者拟合连线等?
●如何改变线条粗细、颜色样式、数据柱图间隔排布等
●如何在图表特殊区域中背景底色标记?
●如何让连接曲线上着重标识出需要突出显示数据点?
●如何让绘制的不同图形之间使用“格式刷”实现快速统一线条颜色样式?
●用Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制图形时误删图形元素(如图例、XY轴title等)后如何恢复?
●分级图例的绘制和排布?
●如何在绘制图形中任意地方插入文字、照片等?
●如何进行特殊文本函数公式的插入修改?
●常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制各种图形的方法和比较?
●常见图表的应用范围、区别、选用经验和注意事项是什么?
●Graphpad中如何绘制多重回归线?
●如何使用Roc曲线的参数拟合及统计分析?
专题三、复杂图表专题
●如何利用常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制多图表组合、交互式图表、堆叠表、交叉表、嵌套表,并对其进行排布和分层?
●多个数据之间的统计方法与图表排列的制作?
●一维表、二维表、三维表的区别和选择?
●如何插入复杂函数关系式、如何插入少见的统计符号?
●曲线拟合图形的使用和注意事项?
专题四、论文插图专题
●SCI杂志对Photo照片类的投稿要求
●如何获得高质量像素的图片?
●正确图片格式的选择?
●照片的裁切、旋转、精确分布和对齐
●如何规范化地设定像素、大小、长宽比等?
●多组图片放大比例、像素及对齐方式的使用
●如何修缮图像瑕疵、污点?
●实验病理图片由于不同实验批次曝光白平衡不同而存在色差该如何统一?
●如何正确使用色阶与曲线、黑白吸管、及颜色匹配等调色技巧?
●如何运用抠图技术以满足论文及幻灯片需求?
●照片、条带、图表的的排版
●电泳条带胖瘦不一或者歪斜图片该如何处理?
●条带的灰度分析和测量IOD值
●多图像的排版
●图表制作中存在的问题
●图表的修改和排布
●图表上标注线的绘制
●AI软件来对各种软件生成的线条图的进行后期处理
●如何测量长度角度和计数?
●怎样重建标尺、标尺的其他的作用?
●什么是蒙版、蒙版的用途在哪里?
●实验图片需要突出部位该如何局部放大,如何规范标注,有哪些标注方式?
●如何统一论文中所有插图中的字体和线条粗细?
●如何在AI中书写包含上下标和旋转的文字?
●文章中所有插图中的字体和线条粗细
●使用AI在插图中绘制各种常见的标注或标记
●如何随心所欲地添加线条及箭头?
●科研常用测量(面积、长度、角度等)的操作方法及使用
●图片缺陷的修复操作讲解
●怎样后期调整以让翻拍图片光线一致
●PS软件进行条带的灰度分析和其他专业软件测量IOD值
●文章中最常见的复合类插图的排版及拼接要领
●如何压缩图片大小以让上传图片变得更轻松
专题五、表格Table类
●分析表格Table类展示数据的优势和不足?什么时候该选择表格Table类展示数据?
●表格Table类常用三线表的特征?
●表格的正确合并与分割
●表格中数据单位、分类项,长数据的正确标注?
●表格中数值精确小数及科研数据的正确修约方式
●表格中均值±标准差表述、如何正确标注统计学差异等)
●如何实现单页word的横向排布?
●表格如行列均分、正确排序等修饰技巧?
●如何实现表格嵌套?
●如何快速绘制隔行变色表,如何单例修改?
●表格类数据的两种常见投稿方式及注意事项
专题六、统计分析
●如何根据绘制图形的样式选择正确的统计方法,如何在选择合适图形的同时选定合适的统计方法?
●XY型图的选择及分析
●Column型图的选择及分析
●Grouped型图的选择及分析
●Contingency型图的选择及分析
●Survival型图(单因素生存曲线比较)的选择及分析
●哪些是掌握数据处理及统计分析必需掌握的常用基本术语名词
●参数检验与非参检验的区别
●如何选择双尾检验还是单尾检验
●标准偏差(SD)和标准误差(SEM)的差别和选择?
●Graphpad七种检验的多种分析?
●如何在SCI论文“Materials and Methods"部分中进行严谨专业的统计结论描述?
●如何在图型和“Figure Legends”进行规范的统计学差异标注?
专题七、数据图表的排版及投稿导出
●对Figure中图型Graph类和照片Photo类图形进行合理的排布?
●全球四大SCI出版集团(包含75以上的常见SCI杂志)对Figure的投稿要求是什么?
●Figure页面该如何设定?
●Figure的正确储存格式是什么?
●分析RGB/CMYK区别,如何选择正确的色彩模式?
●分析矢量/位图的区别,选择正确的储存方式?
●杂志递交时要求图片保存容量小于一定数值,又要求分辨率大于一定数值。如何解决图片保存空间和分辨率之间的矛盾?
●Figure的排版中半版图、2/3版图、全版图的选择和其页面的不同设置?
●如何在Figure排版中保持字号设定,如何在整个Figure中针对不同软件来源的图形统一字体字号?
●Figure如何设定放大比例的导出?
●如何选择正确的压缩方式?
●各杂志社对合并图层选项的不同要求?
专题八、常见出错专题
●原始数据录入错误的查找和更正?
●直方图、调图、柱形图、散点图、箱线图、面积图、饼图等绘制存在哪些常见错误?
●SCI论文递交图片无法通过杂志社QC的常见原因?
●图像本身像素太过低的处理方式?
●如何处理图像本底相差太大的一组图片?
●规范图形不可缺少必要的绘制要素?
●如何判断绘制的图形能否反映需表现的事实?
●如何绘制的Figure导出后容量大小超过上传限制该如何处理?
●分析Figure导出后分辨率不够的原因:是由于本身图片质量太差,还是由于处理转置过程导致的像素丢失?该如何分别对待?
●如何图片拉伸比例失调,怎样的处理能保证图片拉伸比例及像素要求?
●图像大小不一,来源不同如何统一归置?
●列联表制作过程中存在的常见问题?
●常见的多图表组合的组合协调错误如何判断和更正?
【视频内容】
视频课程是原来线下班现场录制的,内容见上面课程安排
【视频费用】
380元/套,售完为止。
玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)于2019年12月28日举办2019转录组测序数据分析及案例实践培训班(12月上海班)。
票种名称 | 价格 | 原价 | 票价说明 |
普通 | ¥380 | ¥380 | 视频课程费用 |
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