본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

bio-reporting-figure-export

Exports publication-ready figures in various formats with proper resolution, sizing, and typography. Use when preparing figures for journal submission, creating vector graphics for presentations, or ensuring consistent figure styling across analyses.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(3)

  • SKILL.md3.2 KB
  • examples/publication_figures.py5.6 KB
  • usage-guide.md1.6 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Version Compatibility

Reference examples tested with: ggplot2 3.5+, matplotlib 3.8+

Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ:

  • Python: pip show <package> then help(module.function) to check signatures
  • R: packageVersion('<pkg>') then ?function_name to verify parameters

If code throws ImportError, AttributeError, or TypeError, introspect the installed package and adapt the example to match the actual API rather than retrying.

Publication-Ready Figure Export

"Export figures for publication" → Save plots as high-resolution PDF/SVG/TIFF with journal-required DPI and dimensions.

  • Python: fig.savefig('fig.pdf', dpi=300, bbox_inches='tight')
  • R: ggsave('fig.pdf', width=7, height=5, units='in')

Python (matplotlib)

import matplotlib.pyplot as plt

# Set publication defaults
plt.rcParams.update({
    'font.size': 8,
    'font.family': 'Arial',
    'axes.linewidth': 0.5,
    'lines.linewidth': 1,
    'figure.dpi': 300
})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 3))  # Single column width
# ... create plot ...

# Save in multiple formats
fig.savefig('figure1.pdf', bbox_inches='tight', dpi=300)
fig.savefig('figure1.png', bbox_inches='tight', dpi=300)
fig.savefig('figure1.svg', bbox_inches='tight')

R (ggplot2)

library(ggplot2)

p <- ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point() +
  theme_classic(base_size = 8) +
  theme(text = element_text(family = 'Arial'))

# PDF for vector graphics
ggsave('figure1.pdf', p, width = 3.5, height = 3, units = 'in')

# High-res PNG
ggsave('figure1.png', p, width = 3.5, height = 3, units = 'in', dpi = 300)

# TIFF (some journals require)
ggsave('figure1.tiff', p, width = 3.5, height = 3, units = 'in',
       dpi = 300, compression = 'lzw')

Journal Requirements

Journal TypeFormatResolutionWidth
Most journalsPDF/EPSVector3.5" (1-col), 7" (2-col)
Online-onlyPNG300 DPIVariable
PrintTIFF300-600 DPIColumn width

Multi-panel Figures

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

fig = plt.figure(figsize=(7, 5))  # Two-column width
gs = GridSpec(2, 3, figure=fig)

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1:])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])

# Add panel labels
for ax, label in zip([ax1, ax2, ax3], ['A', 'B', 'C']):
    ax.text(-0.1, 1.1, label, transform=ax.transAxes,
            fontsize=10, fontweight='bold')

fig.savefig('figure_multipanel.pdf', bbox_inches='tight')

Color Considerations

  • Use colorblind-friendly palettes (viridis, cividis)
  • Ensure sufficient contrast for grayscale printing
  • Maintain consistency across all figures

Related Skills

  • data-visualization/ggplot2-fundamentals - Creating plots in R
  • data-visualization/heatmaps-clustering - Complex visualizations
  • data-visualization/multipanel-figures - Figure composition

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Workflow for read alignment, sorting, indexing, mapping statistics, and downstream-ready alignment artifacts.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

alphafold

무료

Validate protein designs using AlphaFold2 structure prediction. Use this skill when: (1) Validating designed sequences fold correctly, (2) Predicting binder-target complex structures, (3) Calculating confidence metrics (pLDDT, pTM, ipTM), (4) Self-consistency validation of designs, (5) Multi-chain complex prediction with AlphaFold-Multimer. For faster single-chain prediction, use esm. For QC thresholds, use protein-qc.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

AlphaFold2 / AlphaFold-Multimer structure prediction for validation and confidence scoring. Use this skill when: (1) Validating designed sequences fold correctly, (2) Predicting binder-target complex structures, (3) Calculating confidence metrics (pLDDT, pTM, ipTM), (4) Self-consistency validation of designs, (5) Multi-chain complex prediction with AlphaFold-Multimer. For faster single-chain prediction, use esm2-sequence-scoring. For QC thresholds, use protein-design-qc.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

Workflow for event-level and isoform-level splicing analysis with sashimi-ready outputs and splice QC.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

atac-seq

무료

ATAC-seq processing with assay QC, MACS3 peak calling, consensus peak matrices, differential accessibility, and motif or footprint follow-up.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

bindcraft

무료

End-to-end binder design using BindCraft hallucination. Use this skill when: (1) Designing protein binders with built-in AF2 validation, (2) Running production-quality binder campaigns, (3) Using different design protocols (fast, default, slow), (4) Need joint backbone and sequence optimization, (5) Want high experimental success rate. For backbone-only generation, use rfdiffusion. For QC thresholds, use protein-qc. For tool selection guidance, use binder-design.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

BioTender-max의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고