科研人速存|10 个顶刊插图模版分享!

BioGDP · 10 个顶刊插图模版分享

顶刊插图的难点不是不会画，而是结构、配色和“看起来很有信息量”之间的平衡容易崩。这次从 BioGDP 模板库筛出 10 个可以直接套用的高分论文风格模板，覆盖免疫、肿瘤、神经、代谢、微生物和 AI 方法，每个都带原图 reference。

1炎症与组织记忆概述图

应用场景：顶刊概念总览、免疫记忆综述、组织修复与炎症综述、综述封面。

参考来源：Naik S, Fuchs E. Inflammatory memory and tissue adaptation in sickness and in health. Nature 607, 249–255 (2022).

图1  炎症和组织记忆概述。（BioGDP 模板）

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2宿主-微生物群相互作用图

应用场景：肠道微生物综述、屏障功能与免疫激活、结直肠癌肿瘤微环境。

参考来源：Janney A, Powrie F, Mann E H. Host–microbiota maladaptation in colorectal cancer. Nature 585, 509–517 (2020).

图2  健康组织和结直肠癌中宿主与微生物群的相互作用示意图。（BioGDP 模板）

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3肿瘤血管结构与免疫状态图

应用场景：肿瘤免疫微环境、血管正常化/异常化对比、免疫浸润机制。

参考来源：Trotta R, Ma L, Mazzone M. Excessive vascular integrity restricts anti-tumor immunity. Cell 2026.

图3  血管结构决定肿瘤免疫状态。（BioGDP 模板）

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4脑-心轴先天免疫记忆图

应用场景：神经免疫、器官轴机制、脑损伤后心脏纤维化。

参考来源：Simats A, Zhang S, et al. Innate immune memory after brain injury drives inflammatory cardiac dysfunctions. Cell.

图4  脑损伤诱导的先天免疫记忆驱动心脏炎症与纤维化（BioGDP 模板）

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5衰老代谢与细胞维护通路图

应用场景：衰老/长寿综述、代谢通路总览、细胞应激与蛋白稳态。

参考来源：Longo V D, Anderson R M. Nutrition, longevity and disease: From molecular mechanisms to interventions. Cell.

图5  长寿相关的保守代谢与细胞维护通路（BioGDP 模板）

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6cGAS 活性多层次调控机制图

应用场景：cGAS-STING 通路、先天免疫机制、分子免疫综述。

参考来源：Hooftman A, Keller A, Ablasser A. The cGAS-STING pathway: Mechanism and medical implications. Cell 2026.

图6  cGAS活性的多层次调控机制。（BioGDP 模板）

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7皮肤-下丘脑轴与代谢功能障碍图

应用场景：神经内分泌、器官轴、热应激与代谢综述。

参考来源：Zhou H Y, et al. A skin-hypothalamus axis couples heat stress and metabolic dysfunction. Cell.

图7  皮肤—下丘脑轴连接热应激与代谢功能障碍。（BioGDP 模板）

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8ROS 介导的肿瘤信号调控图

应用场景：氧化还原信号、肿瘤代谢、肿瘤微环境、恶病质机制。

参考来源：Glorieux C, Liu S, Trachootham D, et al. Targeting ROS in cancer: rationale and strategies. Nature Reviews Cancer.

图8  ROS介导的信号传导过程及其对肿瘤代谢、肿瘤微环境和免疫功能的影响（BioGDP 模板）

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9巨噬细胞胞葬与脂肪酸循环图

应用场景：代谢免疫、免疫检查点耐药、肿瘤相关巨噬细胞、胞葬作用。

参考来源：Liang Z, Long X, et al. Tumor cells metabolically resist immune-checkpoint therapy by macrophage efferocytosis. Cancer Cell.

图9  巨噬细胞胞葬介导的脂肪酸循环促进肿瘤细胞抵抗免疫检查点治疗。（BioGDP 模板）

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10科学数据表示学习方法图

应用场景：AI for Science、生信方法图、深度学习综述、科学发现框架。

参考来源：Wang H, Fu T, Du Y, et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature 620, 47–60 (2023).

图10  学习有意义的科学数据表示方法。（BioGDP 模板）

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