折线图在线制作（折线图生成器）
生成时间进程、生长曲线和剂量反应数据的折线图，每个点、每条误差线和每个坐标刻度都在画图之前由程序按你的数据算好。用于实验报告、毕业论文和期刊插图。
折线图风格
五种期刊预设，各配一项不同的研究：Per2 与 Bmal1 在一天内反相振荡，Col-0 与 phyB-9 在红光下的下胚轴伸长，三种处理下的 MC38 肿瘤体积，52 周内 HbA1c 相对基线的变化，以及一种淀粉酶的最适温度。点击卡片即可载入其数据。
折线图示例
四个折线图示例，均按卡片上的提示词和数据生成：大肠杆菌在 LB 和 M9 葡萄糖培养基中的生长曲线（OD600 取 log₁₀ 轴），HeLa 细胞在顺铂和多柔比星作用下的存活率（浓度取对数轴），野生型与 db/db 小鼠的葡萄糖耐量试验（每个时间点 4 只小鼠，均值 ± SEM 由程序算出），以及三个试验组第 0 到 24 周的收缩压（按实际间隔排布）。点击任一张即可把提示词和数据载入输入框。
什么是折线图？
折线图把一个测量值对应到有序的 x 变量上（通常是时间或剂量），再用线段依次连接相邻的点，让人看出数值如何变化。 每条线代表一个条件或一组。x 轴是数轴，或一组有先后顺序的随访时间，所以点与点之间的距离本身有含义，两点间的斜率就是该区间内的变化速率。科研图里的点通常是均值，各带一条误差线。
关于本工具
- x 值只需输入一次（时间（h）：0, 2, 4, 8），每个条件写一条线；也可附加 CSV、TSV 或 Excel 表格，第一列为 x、每条线一列，最多 6 条线、40 个 x 值。
- 表头相同的列视为重复数据，由程序取均值。误差线默认为 SD，注明时可用 SEM 或 95% 置信区间；表头写成“KO SD”这样的列会成为该线的 ± 值。
- 采样时间不均匀时，x 轴保留真实间隔。浓度可要求 x 轴取对数，计数和 OD 可要求 y 轴取对数，刻度会落在 10 的整数次幂上。
- 每条线有各自的标记形状；图例按各线在右端的上下位置排列，并放在图中数据没有占用的一角。
- 每次重新生成都会按你的数据重建所有点；换期刊预设或配色只改线条外观，每个点的位置不变。
能做哪些折线图
实验和课程作业中最常用的六种折线图，各自的特点，以及要得到它该怎么写。
随时间变化的折线图（时间序列）
同一个指标随时间追踪，每个条件一条线。 适合几天内的细胞数、几周内的体重或一段记录中的信号。时间点写成数字（第几天：0, 3, 7, 14, 28），间隔就会按比例保留，不均匀的采样不会被画成等距。单位写在 x 轴标题里，比如 时间（h）、处理后天数。
带误差线的折线图
每个点是均值，误差线表示围绕它的离散程度或不确定性。 每个时间点的重复值写成 1.0/1.2/0.9，或附加表头相同的重复列，均值由程序计算。SD 描述各重复之间的离散；SEM 和 95% 置信区间说明均值本身估计得有多准。写明你要哪一种，并在图注里连同 n 一起说明。
双折线图和多折线图
同一组坐标轴上画两到六条线，在相同的 x 值上比较。 双折线图把处理组和对照组放在一起；线多一些适合剂量组或不同基因型。只保留读者必须比较的线：超过四五条，颜色和标记就开始难以区分，改用共享 x 轴的上下分图更清楚。
对数坐标下的细菌生长曲线
细胞密度或活菌数对时间作图，y 轴取对数，指数增长就成了一条直线。 在这种半对数图上，迟缓期、对数期、稳定期和衰亡期分得很清楚，直线段的斜率就是比生长速率。注明“y 轴取对数”，并给出大于零的 OD600 或 CFU/mL 数值。
剂量反应曲线
反应值对浓度作图，x 轴取对数，从无效应一直到最大效应。 浓度通常按 10 倍或 3 倍梯度递增，对数轴上正好等距。写上“x 轴取对数”；溶剂对照的 0 浓度在对数轴上没有位置，会略去并加注说明。测得的点按原样连接：不拟合 S 形曲线，你没有提供的 EC50 也不会画出来。
从基线到随访的重复测量
各组在预定随访时间点的均值，常以相对基线的变化表示。 临床和干预研究一般报告基线、第 4 周、第 12 周、第 24 周。周数写成数字会保留真实间隔，写成标签则各次随访等距排列。从 0 出发、降到 0 以下的线直接显示变化量，y 轴也会延伸到 0 以下。
如何制作折线图
输入 x 值和各条线
先写一次 x 值，如 时间（min）：0, 15, 30, 60，再每组写一条线，如 WT：98, 208, 178, 142；也可以直接附加酶标仪或电子表格导出的 CSV、Excel 文件。
说明误差线和坐标轴
写明误差线是 SD、SEM 还是 95% 置信区间；数值跨越几个数量级时要求取对数轴；坐标轴标题连同单位放在引号里。
选择期刊风格并生成
可选 Nature、Science、Cell Press 预设、临床灰度，或用于报告的深色幻灯片。点位、刻度和图例顺序都由数据决定，预设只改变线宽、标记和颜色。
按数据类型选坐标轴和误差线
折线图的错误大多出在坐标轴上：不均匀的时间画成等距刻度，增长上千倍的数值用线性轴，或者加了第二条 y 轴。对照下表给你的数据选设置。
| 你的数据 | x 轴 | y 轴 | 误差线 |
|---|---|---|---|
| 在 0、1、2、4、8、24 h 采样 | 线性时间轴，保留真实间隔 | 线性 | 独立重复实验的 SD 或 SEM |
| 生长过程中的 OD600 或 CFU/mL | 线性时间轴 | log₁₀（半对数图） | 生物学重复的 SD |
| 0.1 到 10,000 nM 的反应值 | log₁₀ 浓度 | 线性，对照的百分比 | SEM 或 95% 置信区间 |
| 基线及第 4、12、24 周随访 | 周数写成数字，或随访写成等距标签 | 相对基线的变化，跨过 0 | 95% 置信区间 |
| 单位不同的两个变量 | 共享一条时间轴 | 上下两个分图，各有一条 y 轴 | 按各自变量处理 |
| 一次代表性实验 | 同上 | 同上 | 不画，因为 n = 1 |
误差线应来自独立重复实验，而不是技术重复。 单次代表性实验 n = 1，不应带误差线；同一次实验中的重复孔反映的是移液精度，不是生物学变异（Cumming、Fidler 和 Vaux，2007）。
从折线图求斜率、生长速率和倍增时间
折线图上两点间的斜率是该区间的平均变化率；在半对数生长曲线上，直线段的斜率就是比生长速率，倍增时间由它决定。
变化率 = (y₂ − y₁) / (x₂ − x₁) μ = (ln N₂ − ln N₁) / (t₂ − t₁) t_d = ln 2 / μ
文字表述
变化率等于纵向增量除以横向增量；生长速率是每小时 ln N 的增量；倍增时间等于 0.693 除以生长速率。
以上面的生长曲线示例为例：LB 组 OD600 从 3 h 的 0.12 升到 5 h 的 0.5，所以 μ = (ln 0.5 − ln 0.12) / 2 h = 0.71 h⁻¹，t_d = 0.693 / 0.71 ≈ 0.97 h。本工具只画点，不计算斜率也不拟合曲线，图中要报告的速率请写在图注里。
折线图常见问题
怎么用自己的数据画折线图？
先写一次 x 值，再每组写一条线，或者直接附加电子表格。 例如：时间（h）：0, 2, 4, 8。对照：0.05, 0.12, 0.31, 0.9。处理：0.05, 0.09, 0.18, 0.4。要误差线就加上“均值 ± SEM”，并把每个点的重复值写成 0.05/0.06/0.05；生长数据加“y 轴取对数”；坐标轴标题放在引号里。所有点和刻度都在绘图之前由这些数字算出。
该用折线图还是散点图？
x 有先后顺序、每个点承接上一个点（如时间、剂量、随访）时用折线图；每对 x–y 都是独立观测时用散点图。 把点连起来就等于声称两点之间是连续变化的，这对时间进程成立，对一群人的身高和体重就不成立。成对测量要加趋势线或相关分析，请用散点图制作工具。
折线图的误差线用 SD 还是 SEM？
描述测量值的离散程度用 SD，比较均值用 SEM 或 95% 置信区间。 无论选哪种，图注都要写明，并给出 n，也就是每个点背后独立实验或动物的数量（Cumming、Fidler 和 Vaux，J Cell Biol 2007）。n = 3 时，直接画出每个数值往往比任何误差线都清楚。
折线图的 y 轴什么时候要取对数？
数值跨度超过大约一个数量级、并且按倍数变化时，比如细菌生长、病毒滴度或梯度稀释。 对数轴上相同的比值占相同的距离，所以稳定的指数增长画出来是一条直线。所有数值都必须大于零：计数为 0 无法标在对数轴上，此时工具保留线性轴并说明原因。
折线图能用双 y 轴吗？
这里不画，很多期刊也不建议：双 y 轴图上两条线在哪里相交，完全取决于两条轴的范围怎么选。 要求双 y 轴或分开画时，工具会画成共享一条 x 轴的上下分图，每个分图有自己的 y 轴和刻度。
为什么 x 轴上的时间点不是等距的？
因为采样时间本来就不等距。 0、1、2、4、8、24 h 的样本都画在真实位置上，所以两点间的斜率是真实的速率。如果 x 值是随访名称而不是时间，就写成标签（基线、第 4 周、第 12 周），它们会按给出的顺序等距排列。
点之间用直线连还是用平滑曲线连？
除非有模型，否则用直线段。 直线段对两次测量之间发生了什么不作任何断言；平滑曲线暗示了没人测过的数值，拟合的 S 形曲线则需要拟合参数。要求平滑曲线时，曲线会恰好经过每个点且不会冲过头；需要拟合的剂量反应曲线，请在统计软件里拟合后把曲线数值提供进来。
折线图的图注应该写什么？
点代表什么，误差线代表什么，每个点背后的 n，以及线连接的是什么。 例如：“野生型与 db/db 小鼠口服葡萄糖后的血糖。点为均值 ± SEM，每组 n = 4 只小鼠；线连接相邻时间点。”如果图中标了显著性，再写上所用的统计检验。
一张折线图最多能放几条线？
这里最多 6 条线、每条最多 40 个点，不过对读者来说四五条已是实际上限。 每条线有各自的颜色和标记形状（圆形、方形、三角形、菱形、倒三角形、六边形），灰度预设下还有各自的虚线样式。再多就把条件拆到不同分图里。
折线图、折线统计图、曲线图是一回事吗？
基本是同一种图：小学数学课本叫折线统计图，Excel 里叫折线图，论文里描述随时间变化的结果也常说曲线图。 它们都把数值对应到有序的 x 轴上，再用线连起来。运行序列图（run-sequence plot）是按测量先后顺序画的折线图，用来发现偏移和漂移（NIST/SEMATECH e-Handbook）。
AI 会改动我的数据吗？
不会：每个点都以精确坐标交给图像模型。 重复数据的均值、SD、SEM 或 95% 置信区间的端点、两条坐标轴的范围、刻度标签和图例顺序，每次生成都由程序按你的数据重新计算，模型被要求把每个点放在给定位置，不做平均、平滑或重新排序。
资料来源
- Error bars in experimental biology — Cumming, Fidler and Vaux, Journal of Cell Biology (2007)
- 1.3.3.25. Run-Sequence Plot — National Institute of Standards and Technology (NIST)
