——科研人的效率革命，从这一刻开始
大模型已经帮助科研的每一个环节：文献管理、代码调试、实验设计、模型构建…… 但科研绘图依然是多数研究生头疼的环节之一：
MATLAB / Python 的语法太繁琐ggplot2 语法记不住论文级图形需要反复调试一个图可能要改几十遍💡而现在，Gemini 3（Google 最新大模型）+ 服务器算力正在让科研绘图这件事变得轻松、高效、甚至准一键分析。
先产生作图代码，再调用程序跑
什么是 Gemini 3？Gemini 3 是 Google 最新一代的通用人工智能大模型，也是当前最强的科研辅助模型之一。在以下核心能力上实现了质的飞跃：
更强的多模态理解能力（文本 + 图像 + 数据）Gemini 3 可以同时理解论文、图像、表格、代码、实验数据，因此特别适合科研—它能像研究生一样读图、读文献、理解实验流程、解释图像结构和推导逻辑。
极强的长上下文能力（百万级 Token）可一次输入整份论文集、整个项目的代码仓库、上万条数据文件，而不需要拆分上传。
强大的代码生成能力（Python / R / MATLAB / Bash）Gemini 3 能生成直接可运行的科研代码，而且 debug 能力非常强，适合生信工作流：RNA-seq → ChIP-seq → ATAC-seq → WGS → 统计建模 → 可视化
支持持续对话式科研你可以像带一个助理一样不断提出修改要求，它会自动优化脚本、调整绘图参数、修复报错、补全分析流程。
更高的科学推理能力面对数学、信号处理、统计学、生物学机制推理问题，Gemini 3 的链式推理能力更准确、逻辑性更强，能够做严格的科研解释与模型搭建。
Gemini 3 对生信领域有什么益处？成倍提升分析速度Gemini 3 能极大减少重复性操作，适用于：
ChIP-seq / ATAC-seq / RNA-seq 全流程脚本自动生成自动写 Snakemake / Nextflow pipeline自动 QC 报告生成（FastQC、MultiQC）自动找 bug，自动补齐缺失步骤你只需一句话：
帮我用 deepTools 画一个 H3K27ac peak 的热图。
它就能接管整个过程。
科研绘图达到 SCI 级别Gemini 3 能准确分析矩阵数据、样本分组、基因注释，自动生成标准的 SCI 图：（逻辑是先生成绘图代码，再运行代码生成图片）
火山图、热图UMAP/t-SNE/PCAGO/KEGG 富集气泡图ChIP-seq peaks 位置分布图bulk RNA-seq 基因表达趋势图motif 分析结果示意图省大量人力成本传统生信分析往往需要：
⏳ 解决报错 ⏳ 修改 R 脚本 ⏳ 调整图形 ⏳ 反复阅读参数文档 ⏳ 在服务器找文件路径
Gemini 3 会自动完成这些工作，让你把时间专注在科学问题本身
结合服务器算力直接跑大数据Gemini 3 + 服务器环境可以做到：
直接从服务器目录读取 10GB～TB 级数据自动并行加速自动把 Python/R 代码推上 GPU/CPU自动保存高分辨率图（PDF/SVG/PNG）适用于：
单细胞 10X 大矩阵数百样本 bulk RNA-seq大规模组学数据分子动力学模拟结果ATAC-seq / ChIP-seq 轨迹图和 bigWig 文件分析为什么要在服务器上使用 Gemini 3 做分析？
与在本地电脑运行相比，把 Gemini 3 部署到服务器上，你能获得：
1.更强算力，轻松处理大规模数据
服务器的 CPU/GPU 能力远超本地笔电，适合：
大样本队列单细胞、多组学大矩阵大型材料模拟数据高质量论文级绘图自动生成你只需要一句话：
帮我画出差异基因火山图，SCI 风格。Gemini 3 可以自动：
读取服务器文件分析数据生成 Python 或 matplotlib 或 R代码自动调色、字号、线宽、标注保存矢量图（PDF/SVG）3.模型长对话能力强，可连续优化图形
你可以不断调整：
标签再小一点
去掉网格线，增加字体
标注不同的marker
Gemini 3 会自动更新代码，无需你手动 debug。
环境准备：如何在服务器上启用 Gemini 3这一部分详情参考:
https://mp.weixin.qq.com/s/aqBQ95MHCxCYid9j_fkjCg
用 Gemini 3 生成 SCI 级别绘图的全过程演示以下展示真实科研场景：绘制差异基因火山图。
Step 1：你上传需求 + 数据路径例如你告诉 Gemini：
当前目录下05.DE是差异分析的结果，帮我根据这个数据画一个sci级别的火山图
Step 2：Gemini 自动生成分析代码下面是 Gemini 3 会自动写出的高质量可运行代码：
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdefplot_sci_volcano(file_path, output_name='volcano_plot'):# 1. 读取数据try:df = pd.read_csv(file_path, sep='\t')exceptFileNotFoundError:print(f"错误：找不到文件{file_path}")return# 2. 检查列名col_map = {'logfc':'log2FoldChange','padj':'padj','gene':'gene_id'}# 简单的列名自动匹配尝试forcolindf.columns:if'log'incol.lower()and'fc'incol.lower(): col_map['logfc'] = colif'adj'incol.lower()or'fdr'incol.lower(): col_map['padj'] = colif'gene'incol.lower()or'symbol'incol.lower(): col_map['gene'] = colprint(f"检测到的列名映射:{col_map}")# 3. 设置阈值pval_threshold =0.05logfc_threshold =1.0# 4. 数据预处理# 处理可能的 0 值导致的 infinite log 值df[col_map['padj']] = df[col_map['padj']].replace(0,1e-300)# Replace 0 with a very small numberdf['nlog10'] = -np.log10(df[col_map['padj']])# 分组标记df['Group'] ='NS'df.loc[(df[col_map['padj']] < pval_threshold) & (df[col_map['logfc']] > logfc_threshold),'Group'] ='Up'df.loc[(df[col_map['padj']] < pval_threshold) & (df[col_map['logfc']] < -logfc_threshold),'Group'] ='Down'# 5. 绘图设置 (SCI 风格)plt.figure(figsize=(8,6), dpi=300)sns.set_style("ticks")plt.rcParams['font.family'] ='sans-serif'colors = {'NS':'#bdbdbd','Up':'#E64B35','Down':'#3C5488'}sns.scatterplot(data=df, x=col_map['logfc'], y='nlog10',hue='Group', palette=colors,style='Group', markers={'Up':'o','Down':'o','NS':'o'},edgecolor='none', alpha=0.8, s=20, legend='full')# 6. 添加辅助线plt.axhline(-np.log10(pval_threshold), color='black', linestyle='--', linewidth=0.8, alpha=0.7)plt.axvline(logfc_threshold, color='black', linestyle='--', linewidth=0.8, alpha=0.7)plt.axvline(-logfc_threshold, color='black', linestyle='--', linewidth=0.8, alpha=0.7)# 7. 坐标轴和标签plt.title('Volcano Plot', fontsize=14, fontweight='bold')plt.xlabel(r'$log_{2}(Fold Change)$', fontsize=12)plt.ylabel(r'$-log_{10}(P_{adj})$', fontsize=12)sns.despine()# 8. 标注 Top 基因ifcol_map['gene']indf.columns:top_genes = pd.concat([df[df['Group'] =='Up'].nlargest(5,'nlog10'),df[df['Group'] =='Down'].nlargest(5,'nlog10')])texts = []for_, rowintop_genes.iterrows():texts.append(plt.text(row[col_map['logfc']], row['nlog10'], row[col_map['gene']], fontsize=8))try:fromadjustTextimportadjust_textadjust_text(texts, arrowprops=dict(arrowstyle='-', color='black', lw=0.5))exceptImportError:print("提示: 未安装 adjustText 库，基因标签可能会重叠。建议 pip install adjustText")exceptExceptionase:print(f"标注调整时发生错误:{e}")# 9. 保存图片plt.tight_layout()plt.savefig(f'{output_name}.png', dpi=300, bbox_inches='tight')plt.savefig(f'{output_name}.pdf', dpi=300, bbox_inches='tight')print(f"绘图完成！已保存为{output_name}.png 和{output_name}.pdf")if__name__ =="__main__":plot_sci_volcano('05.DE/de_result.tsv')
换成R语言绘图
下面是gemini给出的代码和运行的结果
# 加载必要的库if(!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2", repos="http://cran.us.r-project.org")if(!require("ggrepel")) install.packages("ggrepel", repos="http://cran.us.r-project.org")if(!require("dplyr")) install.packages("dplyr", repos="http://cran.us.r-project.org")library(ggplot2)library(ggrepel)library(dplyr)# 1. 读取数据file_path <-"05.DE/de_result.tsv"data <- read.table(file_path, header=TRUE, sep="\t", stringsAsFactors=FALSE)# 2. 设置阈值pval_threshold <- 0.05logfc_threshold <- 1.0# 3. 数据处理# 填充 NA 和处理 0 值data$padj[is.na(data$padj)] <- 1min_nonzero <- min(data$padj[data$padj> 0], na.rm=TRUE)if(is.infinite(min_nonzero)) min_nonzero <- 1e-300data$padj[data$padj== 0] <- min_nonzero / 10data$nlog10<- -log10(data$padj)# 分组data$Group<-"NS"data$Group[data$padj< pval_threshold & data$log2FoldChange> logfc_threshold] <-"Up"data$Group[data$padj< pval_threshold & data$log2FoldChange< -logfc_threshold] <-"Down"data$Group<- factor(data$Group, levels=c("Up","Down","NS"))# 计算上下调基因数量，用于显示count_up <- sum(data$Group=="Up")count_down <- sum(data$Group=="Down")# 4. 筛选 Top 基因 (增加筛选逻辑：结合 logFC 和 pvalue 的重要性)# 定义一个 "重要性分数" = logFC绝对值 * -log10(pvalue)data$importance<- abs(data$log2FoldChange) * data$nlog10top_genes <- data %>%filter(Group !="NS") %>%arrange(desc(importance)) %>%slice_head(n = 10)# 取前 10 个最"重要"的基因# 5. 高级风格设置 (Nature Publishing Group 风格配色 + 现代排版)# 手动定义 NPG 风格颜色color_palette <- c("Up"="#E64B35",# 朱红"Down"="#00A087",# 青绿 (Teal)"NS"="#d9d9d9")# 极浅灰，降低干扰# 动态设置坐标轴范围，保证对称美观max_x <- max(abs(data$log2FoldChange), na.rm=TRUE)limit_x <- ceiling(max_x) + 1p <- ggplot(data, aes(x=log2FoldChange, y=nlog10)) +# A. 主散点层# 使用 shape=21 (带边框的圆点)，可以让点看起来更精致# size 映射到显著性 (nlog10)，越显著点越大，增加层次感geom_point(aes(fill=Group, size=nlog10),color="white",# 点的边框颜色为白色stroke=0.2,# 边框极细shape=21,# 填充型圆点alpha=0.85) +# 轻微透明# B. 颜色与大小映射设置scale_fill_manual(values=color_palette) +scale_size_continuous(range = c(1.5, 4.5), guide ="none") +# 限制点的大小范围，并不显示大小图例# C. 辅助线 (更优雅的浅灰色)geom_vline(xintercept=c(-logfc_threshold, logfc_threshold), linetype="longdash", color="#7f7f7f", alpha=0.5, size=0.4) +geom_hline(yintercept=-log10(pval_threshold), linetype="longdash", color="#7f7f7f", alpha=0.5, size=0.4) +# D. 统计信息注释 (直接标在图上，不需要看图例数数)annotate("text", x = -limit_x * 0.8, y = max(data$nlog10) * 0.95,label = paste0("Down-regulated\nn = ", count_down),color = color_palette["Down"], fontface ="bold", size = 5, hjust=0) +annotate("text", x = limit_x * 0.8, y = max(data$nlog10) * 0.95,label = paste0("Up-regulated\nn = ", count_up),color = color_palette["Up"], fontface ="bold", size = 5, hjust=1) +# E. 坐标轴与排版labs(title="Differential Expression Analysis",subtitle=paste0("Total genes: ", nrow(data)," | Cutoff: p<0.05, |logFC|>1"),x=expression(log[2]("Fold Change")),y=expression(-log[10]("P-adjusted"))) +xlim(-limit_x, limit_x) +# 强制对称 X 轴theme_minimal(base_size = 14) +# 使用极简主题为基础theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face ="bold", size = 18),plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, color ="grey40", size = 10, margin = margin(b = 20)),panel.grid.major = element_line(color ="grey92", size = 0.5),# 极淡的网格panel.grid.minor = element_blank(),axis.line = element_line(color ="black", size = 0.5),# 坐标轴线axis.text = element_text(color ="black"),legend.position ="none"# 隐藏图例 (因为图上已经标了 Up/Down 文字)) +# F. 基因标签 (使用 geom_label_repel 带背景框，更清晰)geom_label_repel(data=top_genes, aes(label=gene_id, color=Group),fill="white",# 标签背景色fontface="bold",size=3,box.padding=0.5,point.padding=0.5,min.segment.length=0,# 总是显示连接线segment.color="grey50",segment.size=0.5,max.overlaps=Inf,show.legend=FALSE) +scale_color_manual(values=color_palette)# 标签文字颜色跟随点的颜色# 6. 保存ggsave("volcano_plot_chic.png", plot=p, width=8, height=7, dpi=300)ggsave("volcano_plot_chic.pdf", plot=p, width=8, height=7)print("高级风格绘图完成！已保存为 volcano_plot_chic.png")
未来的大模型（包括 Gemini 3）会做到：
⭐ 你只需要一句话生成适用于《Nature》投稿的图，格式按照Nature标准。
大模型会自动：
读取原始数据分析绘图标注排版输出 PDF/AI 矢量图生成图注 + 说明科研绘图不再是瓶颈，而是：
🔥最高效、最轻松的环节之一。