Eine Farbpalette für wissenschaftliche Abbildungen braucht kein Designstudium. Kategoriale, sequenzielle oder divergierende Sets aus Okabe-Ito, Viridis, Cividis und ColorBrewer zusammenstellen und jede Farbe vor der Begutachtung gegen Deuteranopie und Protanopie prüfen.
Kategoriale (qualitative) Paletten weisen jeder Gruppe in den Daten einen eigenen Farbton zu – Behandlungsarme, Zelltypen, Arten, Versuchsbedingungen –, wobei es darum geht, Klassen zu unterscheiden, nicht Reihenfolge oder Größe anzudeuten. Ein gutes kategoriales Set bleibt auf einen Blick unterscheidbar, auch für Leser mit Rot-Grün-Sehschwäche, und trennt sich auch dann noch sauber, wenn ein Gutachter das Manuskript in Graustufen druckt. Okabe-Ito, gezielt für farbuniverselles Design entwickelt, und ColorBrewers Set2 sind die beiden kategorialen Sets in diesem Tool zum Erstellen wissenschaftlicher Farbpaletten – jedes davon funktioniert auch für sich allein als farbenblindfreundliche Palette.
Sequenzielle Paletten codieren eine geordnete Größe – Expressionslevel, p-Wert, Konzentration, verstrichene Zeit – als glatte Rampe von niedrig zu hoch, meist hell zu dunkel. Sie gehören auf Heatmaps, Dichteplots und jede Abbildung, in der Farbe allein für eine Größe steht. Viridis und Cividis sind wahrnehmungsgleichmäßig: gleiche Schritte in den Daten ergeben gleich aussehende Schritte in der Farbe, sodass das Auge nicht falsch einschätzt, wo ein Gradient am schnellsten wechselt. ColorBrewer Blues, ein einfarbiges sequenzielles Set in diesem Tool zum Erstellen wissenschaftlicher Farbpaletten, erledigt denselben Job mit einem einfacheren Bereich.
Divergierende Paletten sind für Daten mit einer bedeutungsvollen Mitte gedacht – null Fold-Change, eine Kontroll-Baseline, keine Korrelation – mit zwei Richtungen, die davon abzweigen. Log2-Fold-Change-Heatmaps, Korrelationsmatrizen und Effektgrößen-Plots verlangen alle nach einem divergierenden Schema, damit Leser „über Baseline“ von „unter Baseline“ per Farbton unterscheiden, statt auf Achsenzahlen zu starren. ColorBrewers RdBu hält Rot und Blau an entgegengesetzten Polen um einen neutralen Mittelpunkt, was auch den Graustufendruck besser übersteht als ein Rot-Grün-Paar.
Jede Karte unten ist genau das SVG, das dieses Tool zum Erstellen wissenschaftlicher Farbpaletten mit Standardeinstellungen erzeugt – kein Mockup.
Acht farbuniverselle Töne, die auch als farbenblindfreundliche Palette für Behandlungsarme, Zelllinien oder Artenbezeichnungen dienen – unterscheidbar bei Deuteranopie und Protanopie und auch schwarz-weiß gedruckt noch trennbar.
Eine wahrnehmungsgleichmäßige Rampe von dunklem Violett bis Gelb, neu abgetastet bei jeder Schrittzahl von 2 bis 12 für Heatmaps und Dichteplots, in denen Farbe eine Größe codiert.
Rot zu Blau mit neutralem Mittelpunkt, für Fold-Change-Heatmaps und Korrelationsmatrizen, in denen Leser erkennen müssen, welche Werte über oder unter einer Baseline liegen.
Dieselbe Palette, wie sie mit typischem Sehvermögen erscheint, dann umgewandelt für Deuteranopie und Protanopie, sodass ein Konflikt auffällt, bevor ihn ein Gutachter bemerkt.
Zwischen kategorial, sequenziell und divergierend wechseln, ohne die Seite zu verlassen – die Familie wählen, die zur tatsächlichen Bedeutung der Daten passt, und einen vollständigen Satz an Abbildungsfarben dafür erhalten.
Schätzungsweise 1 von 12 Männern und etwa 1 von 200 Frauen hat eine Form von Rot-Grün-Sehschwäche. Diese Prüfung für farbenblindfreundliche Paletten führt eine echte Deuteranopie- und Protanopie-Transformation an den gewählten Farben durch und zeigt alle drei Versionen nebeneinander, bevor die Plotting-Software überhaupt geöffnet wird.
Von 2 bis 12 Farben ziehen, und dieses Tool zum Erstellen wissenschaftlicher Farbpaletten tastet jede Palette an ihren Referenzpunkten neu ab – kategoriale Sets durchlaufen ihre festen Farbtöne, sequenzielle und divergierende Sets interpolieren neue Schritte –, sodass nie ein Verlauf per Auge geschätzt werden muss.
Ein beschriftetes SVG oder PNG für eine Abbildungslegende herunterladen, oder auf ein Farbmuster klicken, um dessen Hex-Code zu kopieren und diese Abbildungsfarben direkt in matplotlib, ggplot2 oder Prism einzufügen – kein separater Farbwähler nötig.
Die Standard-Rainbow- oder Jet-Colormap älterer Plotting-Software taucht immer noch in eingereichten Manuskripten auf, und als Farbpalette für wissenschaftliche Abbildungen versagt sie auf zwei konkrete, gut dokumentierte Arten.
Häufige Fragen von Forschenden, die Abbildungen für eine Zeitschrifteneinreichung vorbereiten.
Eine Palettenfamilie in diesem Tool zum Erstellen wissenschaftlicher Farbpaletten wählen, gegen Deuteranopie und Protanopie prüfen und die Hex-Codes direkt in das Plotting-Skript kopieren – eine farbenblindfreundliche Palette zu bauen dauert Minuten, nicht eine weitere Runde Gutachterkommentare.