全文的中心思想是什么 figure legend：基本上能把图表的中心思想，各个panel是什么描述清楚 正文result中哪些地方应用了这个图，如（Figure1a blablabla）：这个就是作者从这些数据里得到了什么结论，支持哪个假设神马的；偷懒的话看result里的小标题 具体到每个图表的话，x axis，y axis是神马（注意某些作者会通过改变y axis的来达到视觉上dramatic，striking的效果，在比较前后panel的时候要注意），sample和control分别是神马，有没有significant之类的；偷懒的话就看下那些和control有significant difference
PuMed无法直接检索，可以通过viziometrics网站来检索PuMed的图片。viziometrics网站是UniversityofWashington（华盛顿大学）研究人员研发的学术图片主题搜索引擎，网站收录了包括来自PubMedCentral的800多万张图像，包含5种图形类型搜图、照片、流程、表格、公式等，能够让我们通过搜索主题词查看实验结果、学习相应实验技术的设计。通过输入搜索主题词即可搜索出相关文章原图以及相应的文章出处，与open-i网站类似。科学文献中很多信息是通过视觉的图形、照片、插图、图表和表格传递的，形象直观地传递科研成果，展示文章研究内容与实验结果。从整体层面来讲，直接阅读科研图片内容与图注是快速泛读文献的捷径。除此之外，直接搜索文章部分科研图片，则可以快速的了解图片的绘制以及针对某一现象需要怎样的科研设计。因此，科学文献中的图表在科学交流中扮演着关键的角色。
看懂医学文献中的统计图通常并不需要大堆的统计知识（读者们大多不是统计专业啊）。如果只是想看懂数据，那么弄懂一些基本的统计概念和一些常用词汇如 significance,P-value等等，就应该足以看懂大部分的数据图。这些基本概念可以在网上如wiki很容易的查到。稍微系统一点的，可以看看类似于C以及其他几个线上教学网站的生物统计学的初级介绍课程（大部分是英文，但也有中文的）。除非个人兴趣或者专业方向要求，个人觉得并不一定需要全面学习统计课程。因为题主没有说明是做什么图，做数据和统计类的图。
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在论文提交界面，填写待检测论文的标题（篇名）和作者。如果要去除引用本人已发表文章的重复，请务必填写作者姓名。然后点击【开始上传】按钮上传待检论文。 提交格式：检测前必须删封面，授权书，声明，图片，一级页眉页脚的学校信息;目录、附录、参考文献等要跟提交学校的保持一致，学校测什么就提交什么，和给学校的格式一样 , 学校只测正文就提交正文，学校都测就都加上。 文件大小：文档大小请不要超过30M ,否则将无法上传;可将论文中的图片删除(系统不检测图片)
在知网查重报告中,标黄色的文字代表这段话被判断为“引用”,标红色的文字代表这段话被判断为“涉嫌剽窃”。论文中的表格内容数据是可以识别的。如果表格的内容有很大的重复度,那么可以把表格截图保存,再放到论文中去。在知网查重进行中,检测系统只能识别文字部分,论文中的图片、word域代码、知网检测系统对论文的分节是以“章”作为判断分节的。封面、摘要、绪论、第一章、第二章、等等
查重后，知网会出pdf文件。下载后；查重率还有重复内容会有标红
看懂医学文献中的统计图通常并不需要大堆的统计知识（读者们大多不是统计专业啊）。如果只是想看懂数据，那么弄懂一些基本的统计概念和一些常用词汇如 significance,P-value等等，就应该足以看懂大部分的数据图。这些基本概念可以在网上如wiki很容易的查到。稍微系统一点的，可以看看类似于C以及其他几个线上教学网站的生物统计学的初级介绍课程（大部分是英文，但也有中文的）。除非个人兴趣或者专业方向要求，个人觉得并不一定需要全面学习统计课程。因为题主没有说明是做什么图，做数据和统计类的图。