直接拖入图片生成组图
支持把图片拖进页面，或从电脑选择图片。可以一键生成 2×2、2×3、3×3、4×4、5×5 等网格，也可以切换到自由拖拽模式，手动移动每张图片的位置和大小；拖动时会自动吸附到参考线。
拖入图片到这里
支持 PNG、JPG、JPEG、WEBP、GIF、BMP、SVG、TIFF/TIF、PDF。按导入顺序自动标 A/B/C/D。
输出位置：未选择文件夹，默认使用浏览器下载。
导入状态：等待选择图片。
自由拖拽模式：点击图片或文本框选中后可直接拖动；靠近画布边缘、中心线或其他图片边缘时会显示蓝色参考线并自动吸附。双击图片可全屏编辑，用“放大/缩小选中图”调整图片大小，用文本控件编辑选中文本。
常用场景
下面是论文里最常见的组图类型。可以先参考这些结构决定画布比例和大致排版，再把自己的图片拖进上方画布微调。
Data workflow / PCA
Volcano plot
Heatmap
Boxplot / validation
生信开篇 Figure 1A-D
适合第一张主图，交代数据来源和差异结果。
- A：研究流程、样本 PCA 或分组概览
- B：差异分析火山图
- C：差异基因热图
- D：关键基因表达验证
DEGs
Expression heatmap
GO terms
KEGG pathways
PPI network
Hub genes
差异分析 + 富集 Figure 2A-F
适合一篇 GEO/TCGA 入门生信文章的核心结果图。
- 火山图和热图证明差异存在
- GO/KEGG 说明功能方向
- PPI 和 hub gene 排名引出后续验证
LASSO path
Risk score
KM curve
ROC 1-year
ROC 3-year
ROC 5-year
Nomogram
Calibration
Risk heatmap
预后模型 Figure 3A-I
适合肿瘤预后、风险评分、机器学习筛基因类文章。
- 把建模、验证、临床解释放在同一张图
- ROC/KM 曲线建议同一行排列，方便比较
- 列线图或校准曲线可以单独放大
Immune cell heatmap
ssGSEA score
Checkpoint
免疫浸润 Figure
适合 CIBERSORT、ssGSEA、ESTIMATE、免疫检查点和 TIDE 分析。
- 热图通常信息量最大，可以放左侧大图
- 分组比较图和相关性图放右侧辅助说明
- 自由拖拽适合这种非均分版式
Sample clustering
Soft threshold
Module heatmap
Module network
Gene significance
Hub genes
WGCNA Figure
适合模块筛选、模块-性状相关性和 hub gene 识别。
- 样本聚类和软阈值放前面
- 模块-性状热图通常作为中心信息
- hub gene 结果用于连接后续实验或验证
UMAP clusters
Cell annotation
Cell proportion
Marker heatmap
Violin plot
Feature plot
Trajectory
Cell communication
Pathway score
单细胞 Figure
适合 UMAP、细胞注释、marker、细胞比例、拟时序和通讯分析。
- UMAP 类图片通常放第一行，便于读者建立坐标
- marker/violin/feature plot 放中间解释细胞类型
- 拟时序和通讯分析放最后引出机制
qPCR
Western blot
IHC / IF
Migration
Apoptosis
Rescue assay
实验验证 Figure
适合 qPCR、WB、IHC/IF、迁移侵袭、流式、rescue 实验。
- 原始实验图和统计图可以相邻放置
- WB/IHC 这类横向图可以手动拉宽
- 主结论图放大，重复验证图缩小
Mechanism diagram
Key evidence
Pathway model
Graphical Abstract / 机制摘要图
适合把机制图、关键结果图、路径图整合成论文摘要图或小红书封面素材。
- 机制图通常放大占左侧或上方
- 关键证据图放在旁边作为支撑
- 适合使用自由拖拽，不建议均分网格
Dataset 1
Dataset 2
Dataset 3
Validation heatmap
Subtype 1
Subtype 2
External cohort
Pathway network
Sensitivity
Supplementary Figure / 补充图
适合把多个队列、多种算法、多组验证结果集中放到补充材料。
- 图片数量多时先用 4×4 或 5×5 自动排版
- 再用参考线微调，让同类图片对齐
- 适合展示稳健性分析和外部验证