Scanpy 高级可视化：从默认配色到发表级图表之路

Scanpy 默认画出来的图，「能看」但离「能发」还有距离。这篇文章系统梳理 Scanpy 可视化的进阶技巧，帮你做出直接能贴进论文的图表。

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一、默认配色的问题

import scanpy as sc
import matplotlib.pyplot as plt
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# 默认配色
sc.pl.umap(adata, color='leiden', legend_loc='on data', save='_default.pdf')

问题：

• 默认颜色循环对色盲不友好
• 聚类多了之后颜色难以区分
• 保存的是 PNG，缩放会模糊

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二、用 Nature 风格配色

# Nature 风格配色方案
nature_colors = [
    '#1B9E77', '#D95F02', '#7570B3', '#E7298A',
    '#66A61E', '#E6AB02', '#A6761D', '#666666',
    '#377EB8', '#FF7F00', '#4DAF4A', '#984EA3',
]
​
# 应用到 UMAP
sc.pl.umap(adata, color='leiden',
            palette=nature_colors,
            legend_loc='on data',
            save='_nature_palette.pdf')

色盲友好配色（推荐）：

# 色盲友好配色（ColorBrewer Set2）
colorblind_safe = [
    '#66C2A5', '#FC8D62', '#8DA0CB', '#E78AC3',
    '#A6D854', '#FFD92F', '#E5C494', '#B3B3B3',
]
sc.pl.umap(adata, color='leiden',
            palette=colorblind_safe,
            save='_colorblind_safe.pdf')

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三、矢量图输出（论文必备）

# 正确方式：保存为 PDF/SVG
sc.settings.figdir = './figures/'
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# PDF（推荐，矢量，任意缩放）
sc.pl.umap(adata, color='cell_type',
            save='_celltype.pdf', dpi=300)
​
# SVG（网页用）
sc.pl.umap(adata, color='cell_type',
            save='_celltype.svg', dpi=300)
​
# 高分辨率 PNG（最后备选）
sc.pl.umap(adata, color='cell_type',
            save='_celltype.png', dpi=600)

注意：save 参数只接受文件名后缀，实际保存路径由 sc.settings.figdir 控制。

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四、DotPlot：高效展示 Marker 基因表达

# 为每个聚类展示 Top Marker
sc.pl.dotplot(adata,
    var_names=['CD3D', 'CD79A', 'FCGR3A', 'FCER1A', 'DCN'],
    groupby='leiden',
    color_map='Reds',
    figsize=(10, 4),
    save='_marker_dotplot.pdf'
)

进阶：只展示每个聚类的 Top 5 Marker：

# 获取每个聚类的 Top 5 基因
result = adata.uns['rank_genes_groups']
top5 = {}
for cluster in result['names'].dtype.names:
    top5[cluster] = result['names'][cluster][:5].tolist()
​
# 展开为列表
genes = []
groups = []
for k, v in top5.items():
    genes.extend(v)
    groups.extend([k] * len(v))
​
# 用 matrixplot 展示
sc.pl.matrixplot(adata,
    var_names=list(set(genes)),
    groupby='leiden',
    cmap='Reds',
    figsize=(12, 6),
    save='_marker_matrixplot.pdf'
)

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五、UMAP 拆分多面板（一图展示多个 Marker）

# 一图展示多个基因的 UMAP
genes_to_show = ['CD3D', 'CD79A', 'FCGR3A', 'FCER1A', 'DCN', 'COL1A1']
sc.pl.umap(adata,
            color=genes_to_show,
            ncols=3,
            vmax='p99',
            save='_multi_gene_umap.pdf')

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六、自定义图例和字体（符合期刊要求）

import matplotlib.pyplot as plt
import scanpy as sc
​
# 设置全局字体
sc.settings.set_figure_params(
    dpi=300,
    facecolor='white',
    fontsize=12,
    figsize=(6, 6)
)
​
# 自定义图例
sc.pl.umap(adata, color='cell_type',
            legend_loc='right margin',  # 图例放右侧
            legend_fontsize=10,
            title='Cell Type',
            save='_custom_legend.pdf')

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七、发表级图表检查清单

检查项	要求
分辨率	≥ 300 dPI（PDF/SVG 矢量最优）
字体	Arial / Helvetica（期刊通用）
配色	色盲友好，避免红绿并用
图例	清晰可读，不遮挡数据
面板标签	A/B/C 标注，符合期刊格式
颜色条	有单位说明（如：Expression Level）

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