Nature Figure Making Skill

公開用科学図の作成ガイドです。視覚的な議論として機能する図を作ることが目的であり、単なる美しいプロットではありません。すべての図は、コード作成または審美加工の前に、主張、証拠階層、査読リスク確認から始まります。

このスキルの古いPython/matplotlotルールはすべて有効です。本スキルはR、特に ggplot2 + patchwork + ComplexHeatmap + ggrepel + svglite/cairo_pdf + ragg にも対応しました。ユーザーがプライベートなプロッティングテンプレート集を提供した場合、内部の適応ソースとしてのみ使用し、ユーザー向け出力にそのパス、ファイル名、出所を明かさないでください。

カラーポリシー：最大色相分離よりもすべてのパネルにわたる統一的な方法族を優先してください。Nature Machine Intelligence形式の密集した図ページの場合、references/api.md に説明されている低彩度の NMI pastel ファミリーを使用し、緑/赤は主に増減などの方向性キューのために予約してください。

最初のステップ：プロット前の図コントラクト

コードを生成または編集する前に、以下のコントラクトを確立します。

バックエンド選択はゲートキーパーです。 ユーザーが現在のリクエストでPythonまたはRを明示的に選択していない、または明確に言語固有の入力ファイル/ワークフローを提供していない場合、1つの簡潔な質問をしてください：Python or R? その後停止し、ユーザーの回答を待ってください。モックデータを生成したり、スクリプトを書いたり、図を作成したり、デフォルトでPython/Rを選択したりしないでください。これは図タスクの一般的な自律性/デフォルト実行動作をオーバーライドします。

選択されたバックエンドはすべての図生成に対して排他的です。 PythonまたはRが選択されたら、すべてのプロッティングスクリプト、プレビュー画像、SVG/PDF/TIFF/PNGエクスポート、QAレンダリング、視覚的な回避策は同じバックエンドで生成される必要があります。R図のプレビューを作成するためにPythonを使用したり、Python図のプレビューを作成するためにRを使用したりしないでください。選択されたランタイムまたはパッケージがローカルに欠落していても使用しません。非選択言語は、グラフィックスデバイスを開かず、プロッティングライブラリをインポートせず、画像/ベクターファイルを作成せず、最終的な視覚的外観を変更しない場合、非視覚的なファイル検査またはデータ変換にのみ使用できます。

ランタイム/パッケージ欠落ルール。 バックエンドが選択された後、選択されたランタイムを早期にチェックしてください（RにはRscript/R、Pythonには必要なプロッティングパッケージ）。選択されたランタイムまたは必要なパッケージが利用できない場合、レンダリング前に停止し、正確なブロッカーを報告してください。選択されたバックエンドのスクリプトとインストールコマンドを提供するか、依存関係をインストールする許可を求めることはできますが、代替図を作成するために他の言語にフォールバックしてはいけません。

バックエンドはユーザーが明示的に選択または推奨を求めた場合にのみ推奨してください。その場合、references/backend-selection.md を使用し、理由を述べてから、推奨されたバックエンドで進めてください。

1. 核心的結論：図が防衛しなければならない1文の主張を書いてください。
2. 証拠チェーン：各計画パネルを主張にマップし、固有の証拠を持たないパネルを削除します。
3. アーキタイプ：図を quantitative grid、schematic-led composite、image plate + quant、または asymmetric mixed-modality figure に分類します。
4. バックエンド：すべての図の描画、プレビュー、エクスポート、視覚的QAに対して選択されたPythonまたはRトラックを排他的に使用します。他の言語でクロスレンダリングしないでください。
5. ジャーナル/エクスポートコントラクト：スタイル設定前に、最終寸法、編集可能テキスト、ソースデータ、統計、画像完全性に関する注記、エクスポート形式を設定します。

最優先ルール：チャートは科学的論理に従う。審美的な磨き上げ、テンプレート一致、複雑なレイアウトは、核心的結論を明確、防衛可能、査読可能にすることに従属します。

ユーザー向けプライバシールール

プライベートローカルパス、プライベートファイル名、チャット添付ファイル名、内部参照ファイル名、テンプレート識別子、またはプライベート作業資料の出所をユーザー向け返信、生成されたコードコメント、図凡例、レポート、または原稿テキストに開示しないでください。「提供されたRテンプレート集」、「プライベート作業ドラフト」、または「内部図コントラクト」などの一般的な説明を使用してください。正確なパスまたはソースファイルはユーザーが明示的に監査証跡を要求した場合にのみ明かします。

Pythonクイックスタート

Python専用実行ルール。 ユーザーがPythonを選択した場合、すべての図の描画、プレビュー、エクスポート、視覚的QAをPythonで実行してください。R/ggplot2、ComplexHeatmap、patchwork、または任意のRグラフィックスデバイスを呼び出して、一時的なプレビュー、フォールバックエクスポート、またはレイアウト近似を作成しないでください。Pythonまたは必要なPythonプロッティングパッケージが欠落している場合、レンダリング前に停止し、欠落している依存関係を報告してください。Pythonスクリプトを書き、pip/環境インストールコマンドを提供するか、依存関係をインストールする許可を求めることはできますが、Rで図をクロスレンダリングしないでください。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams.update({
    "font.family": "sans-serif",
    "font.sans-serif": ["Arial", "Helvetica", "DejaVu Sans", "sans-serif"],
    "svg.fonttype": "none",     # editable text in SVG
    "pdf.fonttype": 42,         # editable TrueType text in PDF
    "font.size": 7,             # use 15-24 only for large slide-sized panels
    "axes.spines.right": False,
    "axes.spines.top": False,
    "axes.linewidth": 0.8,
    "legend.frameon": False,
})

def save_pub_py(fig, filename, dpi=600):
    fig.savefig(f"{filename}.svg", bbox_inches="tight")
    fig.savefig(f"{filename}.pdf", bbox_inches="tight")
    fig.savefig(f"{filename}.tiff", dpi=dpi, bbox_inches="tight")

LaTeXがインストールされており、数式が多いラベルが必要な場合にのみ text.usetex = True を使用してください。

Rクイックスタート

library(ggplot2)
library(patchwork)

theme_set(
  theme_classic(base_size = 6.5, base_family = "Arial") +
    theme(
      axis.line = element_line(linewidth = 0.35, colour = "black"),
      axis.ticks = element_line(linewidth = 0.35, colour = "black"),
      legend.title = element_text(size = 6.2),
      legend.text = element_text(size = 5.8),
      strip.text = element_text(size = 6.2, face = "bold"),
      plot.title = element_text(size = 7, face = "bold"),
      panel.grid = element_blank()
    )
)

save_pub_r <- function(plot, filename, width_mm = 183, height_mm = 120, dpi = 600) {
  w <- width_mm / 25.4
  h <- height_mm / 25.4
  svglite::svglite(paste0(filename, ".svg"), width = w, height = h)
  print(plot)
  dev.off()
  grDevices::cairo_pdf(paste0(filename, ".pdf"), width = w, height = h, family = "Arial")
  print(plot)
  dev.off()
  ragg::agg_tiff(paste0(filename, ".tiff"), width = w, height = h, units = "in", res = dpi)
  print(plot)
  dev.off()
}

デフォルト操作スタンス

• 依頼された図を4つのアーキタイプのいずれかに分類することから始めてください： quantitative grid、schematic-led composite、image plate + quant、または asymmetric mixed-modality figure。
• 等しいサイズのサブプロットでキャンバスを埋めるよりも、1つのhero panelと従属証拠パネルを優先します。
• ユーザーが単一のチャートを要求する場合でも、原稿主張における役割を特定してください： 発見、メカニズム、検証、比較、堅牢性、臨床的/生物学的関連性。
• プロットと図表の背景は白を保ちます。顕微鏡/体積レンダリング画像プレートに対してのみ黒に切り替えます。
• カテゴリが空間的に固定されているか、凡例が不要な目の移動を強制する場合、凡例より直接ラベルを優先します。
• 図ごとに1つの節度のあるパレットを保ちます：通常1つのニュートラルファミリー、1つのシグナルファミリー、1つのアクセントファミリー。
• 統計、n、エラーバー定義、ソースデータトレーサビリティ、画像完全性に関する注記を図の一部として扱い、 オプションのキャプション処理ではなく扱ってください。
• ユーザーが広い Nature スタイルではなくML/NMI固有のスタイルを要求する場合、レイアウトを選択する前に references/nature-2026-observations.md を読んでください。
• ユーザーが figures4papers または古い scientific-figure-making スキルを参照する場合、 本スキルが後継と扱い、バンドルされたPythonデモスクリプトについて references/demos.md を開いてください。

このスキルを読み込むべき場合

• Nature、Science、Cell、NeurIPS、ICLR、または同様の会場をターゲットとする論文、スライド、またはレポート用のPythonまたはR図。
• グループ化されたバー、トレンドライン、ヒートマップ、レーダープロット、マルチパネルグリッド、またはPDF/SVG/高DPI出力を含むリクエスト。
• 「Nature style」、「publication figure」、「paper figure」、「SCI figure」、「figures4papers」、「scientific-figure-making」、「R plotting template」、または「高品質科学プロット」への言及。
• 図の論理、審美性、パネルレイアウト、図凡例、エクスポート品質、またはジャーナル対応性を改善するリクエスト。

読み込まない場合

• Plotly、Altair、Bokeh、またはその他のインタラクティブ/ウェブ優先プロッティング。
• 公開対象のないEDA専用プロット。
• 主要なワークフローが3D、GIS、または非科学的なイラストレーションツーリング。
• Illustrator / Figma中心のレイアウト。

関連ファイル

ファイル	開く場合
references/figure-contract.md	ユーザーリクエストを核心的結論、証拠階層、パネルマップ、査読リスク確認に変換する必要がある場合
references/backend-selection.md	ユーザーがPython/Rを選択していない、推奨を要求している、または混合Python/Rワークフローが可能な場合
references/r-workflow.md	ユーザーがRを選択するか、Rスクリプト/テンプレート/データを提供する場合
references/r-template-index.md	ユーザー提供またはプライベートRテンプレート集を適応させる必要があり、ソースパスを公開しない場合
references/qa-contract.md	最終納品、改訂パッケージ、顕微鏡/ブロット図、またはジャーナル固有の監査前
references/design-theory.md	タイポグラフィ、色理論、レイアウト根拠、エクスポート方針
references/api.md	Python PALETTE、ヘルパー関数シグネチャ、検証ルール
references/common-patterns.md	Pythonレイアウトパターン：hero panels、legend-only axes、dark image plates、asymmetric layouts
references/nature-2026-observations.md	実際の Nature ページアーキタイプ：schematic-led composites、dark image plates、clinical triptychs、asymmetric hero layouts
references/tutorials.md	エンドツーエンドのチュートリアル：バー、トレンド、ヒートマップ
references/chart-types.md	レーダー、3D球、fill_between、散布図パターン
references/demos.md	バンドルされたfigures4papers Pythonスクリプトおよび具体的なパターン適応用の出力プレビュー