发表论文免疫组化图片
1、载入图像，选择菜单ImageJ→Type→8-bi,t将彩色图像变为8位灰度图像。2、选择菜单ImageJ→Adujst→Threshold,选择合适的分割阈值,直到阈值化后的图像中所有细胞都呈高亮显示为止,然后单击“Apply“按钮,则整幅图像变为白色背景上只有细胞的二值图像，在较高版本的ImageJ中有预设值，对于跳虫计数来说“triangle”模式相对较为合适，并且在计数过程中，要将高亮设置为红色而不是黑白对照，这样才能在接下的步骤中顺利进行。3、选择菜单ImageJ→Analyze→Analyzeparticles…,在弹出的成分分析设置窗口输入要计数的最大和最小细胞的像素数、细胞按大小分群的群数和分析结果的显示方式等选项,然后单击“OK”,软件自动计数和标记所有符合要求的跳虫。最后就是保存结果啦。总结下子，ImageJ软件固然好用，其对图片本身的要求也较高，光线要均匀，培养基质与培养物的色差要明显，这样才能在后期的处理过程中减少工作量。还需进一步解决的问题依然是存在的，在较少工作量的基础上为了获得清晰地图片，在拍摄过程中，就必须处理好放大倍数和视野大小两者的矛盾，但目前没有找到很好的契合点，不知是不是要在硬件上有所改动~~也就是说，会不会有种在相机有这样的功能，放大倍数提高的同时，视野范围不变呢~~~~~？
1、打开Image-Pro Plus 6.0软件，点击右下方的Done。点击file，点击open，打开你要选择组化图片，点击打开，得到如图所示。
2、点击file那一排的measure，选择calibration右侧下方的intensity。点击OD旁边的new，点击std. optical density，点击options，
3、点击255旁边的image，弹出如图所示对话框，点击图中空白地方，点击ok键。将incidental level改成255。
4、继续点击ok，点红色x，关闭。点击measure→count/size。
5、点击selecte colors，点击最左边像笔的图标，选免疫组化图片阳性蛋白表达区域，选择完毕，点击close。
6、点击表格中的view，选择statistic。得到mean那一栏和iod交叉的数值，就是mean of iod。
免疫组化的图像分开或合并，取决于研究者的需求和实验设计。如果需要比较不同标本或不同实验条件下的结果差异，那么将图像分开展示可以更清晰地表现差异。但是如果需要比较同一标本或同一实验条件下的不同因素的影响，那么将图像合并展示可以更方便地进行对比分析。因此，是否需要分开图像取决于研究者的需求和实验设计。
免疫组测序期刊投稿
在之前推送的 《聊一聊10X genomics的技术发展史》 、 《单细胞ATAC和空间转录组的原理原来是这样》 中，我们聊完了10X公司至今的发展历程。如今这么火热的10X genomics，都能发怎样的文章， 适用于怎样的研究呢？我们一起来看看吧。 10x genomics至今（2020年5月）发文特点 1. 概况 前面我们提到10X 单细胞技术的发展历史，以及它在同类技术中的优势。以下是2017年以来到2020年5月，每个季度10x genomics技术发表论文的数量，基本处于加速增长的趋势，并且正在渗透到很多原来单细胞技术没有涉及的研究领域。 接下来我们看看10x genomics的产品目前主要涉及哪些研究领域。因为10X genomics是单细胞领域目前市场占有量最高的技术，从10X genomics发文的特点也基本可以看出整个领域发展的情况。 图1 10X genomics技术每个季度发文章的数量 2. 单细胞转录组 截至2020年5月，一共发文728篇，果然是最最热门的方向，荣登10x genomics各个产品之首。 从研究方向看上，发育生物学、免疫、神经生物学、肿瘤是排名靠前的方向，这和我们平时遇到的高频研究方向基本吻合。另外，作为一个新兴的领域，10X 单细胞转录组检测到细胞多，数据庞大，信息复杂，对数据分析带来诸多困难，因此算法类的文章（Computational method）也高达76篇。对非生物信息背景的老师来说，如果选择外包公司进行相关研究，选择一家专业性强，售后好的公司就显得尤为重要。 从物种上看，小鼠和人牢牢占据主流。毕竟人类医学研究还是生物领域的最大热门，小鼠也是头号模式动物。其他“飞禽走兽”已经慢慢都有涉及，但比较少的是植物（这里只有两例拟南芥的文章）。主要原因在我们下文也会提起——植物因为细胞壁的存在，制备单细胞悬液的难度更大，从而限制了大规模应用。不过这些困难也已经慢慢在摸索中被克服，目前已经有若干客户在基迪奥成功制备了植物原生质体的单细胞悬液，正进行后续分析中。 从组织类型上看，研究内容几乎涵盖了动物体内大部分组织器官，尤其在脑、血液、实体瘤、肺等四类样本发文的数量都已经超过50篇。所以，后续在人、小鼠领域没有任何实验设计，仅仅对此类已被大量研究的热门组织直接进行测序是发不了好文章的。所以，对已被大量文献报道的热门组织开展研究，个性化的实验设计尤为重要，这部分内容在之后会展开论述。当然，对于冷门的组织或者没有文献报道过的物种（例如大部分植物），只要成功测到数据，任何结果都是创新，则可以较少考虑复杂的实验设计问题。 在已发表的文献上看，截至2020年，10X单细胞转录组的文章依然很大比例发表在高分的主流期刊上。但这样的新技术红利不会一直持续下去，所以对于关注新技术的老师，还是早关注，早启动，早发文章才能保证有好的产出。 图2 10x单细胞转录组文章涉及的领域方向 （注意，分类上会有重复，比如研究方向涉及两个，所以细分之和会超过总数） 3. 10x 免疫组库（VDJ-seq） 截至2020年5月，一共发文56篇。这是仅次于10X RNA-seq的热点方向，因为很多关心免疫细胞的老师会进行10X RNA-seq的时候，配对进行scVDJ-seq。但目前10X scVDJ-seq标准化试剂盒只针对人和小鼠，其他物种的用户如果想做只能自己去设计定制探针系统（显然难度比较大），这限制了其他动物利用该技术开展研究。10X scVDJ-seq因为通常需要先分类淋巴细胞（T/B细胞）然后进行检测，目前最多是对血液开展研究，其次是研究肿瘤浸润的淋巴细胞，其他组织则目前研究报道还比较少，不少空白还留着大家去补充。 图3 10x单细胞免疫组文章涉及的领域方向 4. 空间转录组(ST-seq) 截至2020年5月，一共发文19篇。从发表文章上看，居然排名第一的是Scientific Report，实在太“辣眼睛”了：这么好的技术，暴殄天物啊。不过不用激动，这个技术其实直到2019年才被10X genomics公司收购，当年年底优化升级后推出。再此之前，这个技术所属的瑞典公司Spatial Tranomics一直不温不火的，发文章大部分也是一些瑞典的研究机构自己在玩。 我推测（没有仔细调研过）这个技术就是瑞典研究机构自己开发的技术，然后搞了商业化公司Spatial Tranomics。由于是自己的技术，成本很低，发文章就不挑剔，随心所欲。 所以，文章要么是CNS(或者高水平的nature biotechnology, nature plant等这个高水平的子刊），要么时不时在Scientific Report水一把。不过随着空间转录技术升级后2020年全面推出，“10X ST-seq+10X RNA-seq”的套路肯定又会爆出一批高水平的文章。 图4 10x单细胞ATAC-seq文章涉及的领域方向 5. 10X ATAC-seq 截至2020年5月，一共发文12篇文章，数量还不多。而且，其中有近一半（5篇）是涉及生物信息分析方法探索的文章。这是由于对单细胞ATAC-seq这种信息庞大，噪音复杂的数据，应该如何分析还有很多值得探索的地方。 图5 10x单细胞ATAC-seq文章涉及的领域方向 从以上介绍，你可能已经发现，10X单细胞相关的转录调控组学技术目前主要围绕模式生物开展。那么10x单细胞技术是否可以研究非模式物种呢？ 10X 单细胞技术可以检测哪些RNA以及应用于哪些物种 1. 10X单细胞技术是否需要参考基因组 以比较代表性的10X RNA-seq、VDJ-seq、ATAC-seq和ST-seq(空间转录组)来说。VDJ-seq受限于试剂只针对人和小鼠开发，因此其他物种目前无法开展商业化的服务。ATAC-seq作为检测基因组开放性的技术，其检测的区域大部分为非编码区，因此参考基因组不但必须要有，而且参考基因组的质量对ATAC-seq的影响非常大。 而对于RNA-seq或者ST-seq，本质上就是转录组，研究的目标分子是带ployA尾巴的RNA。因此，并非必须要有参考基因，只要有质量足够好的参考转录本就可以了。下来，我们重点剖析下10X RNA-seq和ST-seq的应用需求。 2. 10X RNA-seq/ST-seq可以检测哪些类型的RNA 从上文介绍，我们可以知道10X RNA-seq和ST-seq（空间转录组）依赖于围绕ployA结构开展扩增。那么我们分析一下10X RNA-seq/ST-seq可以检测哪些RNA。 （1）mRNA 由于真核生物mRNA都有ployA结构，所以理论上mRNA就是10X RNA-seq/ST-seq主要的检测目标。当然，由于只是扩增mRNA 3‘端或者5‘端的一小段用于定量，所以并不能能用于分析可变剪切。 （2）lncRNA 高等生物的LncRNA只有一部分有ployA结构（另外一部分自然没有），因此10X RNA-seq/ST-seq只能检测这些有ployA结构的lncRNA。另外，由于lncRNA表达量普遍毕竟低，而10X RNA-seq/ST-seq这类大规模单细胞/准单细胞测序的技术，对低丰度mRNA分子的检测能力比较弱，因此结果中lncRNA的数量将比较少。 （3）其他RNA 近年来研究大热的环状RNA由于没有ployA结构，因此不在10X RNA-seq/ST-seq的检测范围内。同样的，其他类型的小RNA，例如miRNA，也是10X RNA-seq/ST-seq无法检测的。 3. 10X RNA-seq/ST-seq可以用于哪些物种研究 10X RNA-seq/ST-seq质上就是转录组测序。某个物种是否可以用10X RNA-seq/ST-seq开展转录组研究，需要考虑两个方面的问题： （1）实验层面的问题 对于10X RNA-seq来说，主要考虑该物种是否可以制备单细胞或单细胞核悬液？大部分高等动物/植物的样本理论上都满足这个要求。而对于10X ST-seq主要要考虑该物种是否可以制作切片，以及切片中的组织是否可以被顺利解离释放RNA。对某些植物来说，在无法制作单细胞悬液的情况下，制作切片进行空间转录组测序或许是更可行的研究切入方式。这些技术的具体的实验方法，我们在后续章节讨论。 另外，细菌的细胞太小，且没有ployA结构，自然不适合10X genomics的检测。 （2）分析层面的问题 同常规RNA-seq一样，10X RNA-seq/ST-seq需要将测序数据比对到作为参考的基因组，才能实现对基因的定量。那么参考基因组是影响分析结果的主要问题。10X RNA-seq/ST-seq由于只对转录本的3‘端或者5‘端进行测序，然后通过比对参考基因组实现对RNA的定量。那么，这要求用于作为参考的基因组要有较高的质量。因为如果参考基因组组装质量差，基因注释不完整，那么会影响测序结果的比对以及基因定量。 基于参考基因组，我们可以分为3种情况： 1）参考基因组质量很高 比如，人类、小鼠、拟南芥、水稻等，参考基因组质量高，基因组注释都优化了很多版本了，开展10X RNA-seq/ST-seq分析自然没有问题了。 2）参考基因组质量值得怀疑 这10年来，基于二代测序组装技术的发展，很多非模式生物的参考基因组已经被发表。但实际上由于预算或急着发表等诸多因素，这些已经发表的基因组质量参差不齐。比如，很多基因组在注释的时候，只有CDS区注释，而缺乏5‘UTR或者3‘UTR区。而10X RNA-seq/ST-seq检测的是RNA的5’端或者3‘端序列，其实大部分就是5’UTR或者3‘UTR序列。如果参考基因组没有将UTR区域注释出来，自然就会影响测序结果的比对和定量。 所以，对哪些组装组质量较差的物种，如果比对率异常（比对在基因区的数据偏少），可以考虑人为对基因组注释文件的5’UTR区或者3‘UTR区进行延伸，这样可能会改善比对和定量的结果。另外，如果预算许可，可以考虑在实验设计中加入一些常规转录组或者3代全长转录组，用于优化参考基因组的注释（不过，10X RNA-seq/ST-seq这么贵的技术都用上了，好像也不会在乎多测几个常规转录组了吧）。 3）没有参考基因组 没有参考基因组当然没法做比对和定量，也就无法开展10X RNA-seq/ST-seq分析。对于没有参考基因组的物种，从而组装一个基因组费用比较高且周期比较长。对于无参考基因组的物种，如果老师很想进行10X RNA-seq/ST-seq研究，那么也可以考虑对转录组数据进行拼接，构建一个转录本参考用于10X RNA-seq/ST-seq数据的比对和定量。 但如果采用转录组de novo拼接构建转录组，一定要注意3个问题： a）一定要使用三代测序进行转录组拼接而非二代测序 基于常规的二代测序结果的 de novo 拼接获得的转录本大部分是不完整的，大概率缺失UTR区的序列，所以基于常规二代测序拼接的 de novo 转录组参考序列集并不适合用于作为10X RNA-seq/ST-seq的参考库。唯一合适的方法应该是基于三代全长转录组测序技术进行 de novo 拼接，去获得完整的转录本全长序列，才适合作为10X RNA-seq/ST-seq的参考库。 b）三代转录组较低的基因检出率需要数据量做保障 我们做过的大量有参考基因组物种三代转录组测序数据表明，三代全长转录组对基因的检出率平均在40%（即基因组如果有2万个基因，但三代全长转录组平均只能检出8000个基因）。这主要原因三代全长转录组只有获得mRNA全长，被算一个有效检出的完整转录本。但在全部数据里，全长转录本所占的比例并不高，尤其对低丰度基因的转录本漏检较多。 为了保证三代全长转录组能够较多检测低丰度的转录本，以保证 de novo 拼接的转录组参考集涵盖更多的基因，可以考虑适当加大测序的数据量（现在三代测序也比较便宜了）。 c） de novo 参考转录组冗余度的影响 de novo 从头拼接的结果有一个比较麻烦的问题是序列冗余度比较大，即同一个基因的多个可变剪切同时被检测和拼接出来。这会导致10X genomics数据进行比对时，多重比对（即一条测序的reads会比对上多个转录本）比例比较大。而多重比对的reads在10X RNA-seq/ST-seq定量的时候，默认要被丢弃。 所以，对于 de novo 拼接来源的转录本需要适当进行去冗余处理，从而减少多重比对的影响，提高数据量的有效率。在无参考转录组 de novo 拼接方面，基迪奥有非常丰富的项目经验。在已有的案例中，我们已经证明了无参考转录组 de novo 拼接结果在进行适当优化后，可以作为10X RNA-seq/ST-seq的参考。 参考文献 [1] Svensson V, Vento-Tormo R, Teichmann S A. Exponential scaling of single-cell RNA-seq in the past decade[J]. Nature protocols, 2018, 13(4): 599. [2] Rosenberg A B, Roco C M, Muscat R A, et al. Single-cell profiling of the developing mouse brain and spinal cord with split-pool barcoding[J]. Science, 2018, 360(6385): 176-182. [3] Macosko EZ, Basu A, Satija R, Nemesh J et al. Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell 2015 May 21;161(5):1202-1214 [4] CytoSeq: Fan H. C., Fu G. K. and Fodor S. P. (2015) Expression profiling. Combinatorial labeling of single cells for gene expression cytometry. Science 347: 1258367 [5] Birey F, Andersen J, Makinson C D, et al. Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids[J]. Nature, 2017, 545(7652): 54-59. [6]单细胞在线课堂： 转自 风很大的10x genomics到底能发怎样的文章？_研究 (sohu.com)
中文期刊药学学报免疫组化图要求：1、论点明确、数据可靠、结构严密、层次分明、文字精炼等要求。2、不同杂志的具体要求，设置图的大小及分辨率（DPI）。
发表论文中的图片组合
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论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献、附录和致谢。
论文格式就是指进行论文写作时的样式要求，以及写作标准。直观地说，论文格式就是论文达到可公之于众的标准样式和内容要求。论文常用来进行科学研究和描述科研成果文章。
它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等，总称为论文。
英文题名方法
1、英文题名以短语为主要形式，尤以名词短语最常见，即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和（或）后置定语构成；短语型题名要确定好中心词，再进行前后修饰。各个词的顺序很重要，词序不当，会导致表达不准。
2、不要用陈述句，因为题名主要起标示作用，而陈述句容易使题名具有判断式的语义，且不够精炼和醒目。少数情况（评述性、综述性和驳斥性）下可以用疑问句做题名，因为疑问句有探讨性语气，易引起读者兴趣。
3、同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致，但不等于说词语要一一对应。在许多情况下，个别非实质性的词可以省略或变动。
不需要。
图片格式要求用IIF或JPG格式。半栏图宽度小于3．5 cm，通栏图宽度小于11 cm。图序和图题用小五黑，图序与图题之间空1个字距。一般在图内空白处。
图注应在图题之后。组合图每幅分图的右下角标注分图的序号。显微镜病理图片应注明染色方法和放大倍数，染色方法和放大倍数之间，掌空1个字距。
写论文的要求：
1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。论文摘要和关键词。
2、论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。
3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。
4、引言(或序言)。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。
5、正文。是毕业论文的主体。
6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。
7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。
小论文，简单的说，就是「简短的论文」。而论文指的是用来论述自己主张的有理论性的文章，包括「学位论文」「学术论文」「小论文」等等各种种类。小论文格式要求一、基本要求●统一使用A4普通白纸,页码统一打在右下角.●页码采用A4纸型纵向排列，页边距上、下均为3cm，左右均为2.5cm。二、打印格式：●论文标题（统一使用小二号加粗黑体）●摘要（暂只要求中文部分）不超过200字。摘要标题使用小四号楷体_GB2312，加粗摘要内容使用五号黑体，出现在首页标题下面。●关键字（三至五个）。关键字标题使用小四号楷体_GB2312，加粗关键字内容使用五号黑体，出现在首页标题下面●正文中文均采用仿宋_GB2312，西文采用Times New Roman字体。正文段落之间不空行。●参考文献（统一使用五号宋体）参考文献：[1] 作者1[，作者2，作者3][，等]. 期刊论文题名[J]. 刊名，出版年份，卷（期）：起止页码.[2] 作者. 书名[M]. 版本，出版地：出版者，出版年. 起止页码.
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一般用灰度tiff格式的图片，这样印刷出来才不会糊
没听说发表论文要制作图片啊。
这是要看你发的是什么期刊我的同事都是在品优刊发的，记得像这些基本上都是不用操什么心的。你也是可以去瞧瞧