这个公众号，大概会和我的博客相似，大部分都是我写的软件包的功能介绍和问题解答，在这里你可以看到在别的地方看不到的内容，关注这个公众号的朋友大概也都是我的软件包的使用者，公众号开了两个月，粉丝也有一些，我想了解一下关注者大概是什么样的群体，你们关注我那个包，希望我写什么样的话题。

我目前写了4个CRAN包和8个Bioconductor包，CRAN的都是不务正业，Bioconducor上的都和学术有关。

语义分析

GOSemSim

GOSemSim是做语义相似性度量的，2008年的作品，属于做得比较早，早占了好坑，同时期还有个GOSim的包，比GOSemSim早出来，本来在CRAN上，现在也在Bioconductor上，但我的包引用比它多。

DOSE

相关的包有DOSE做疾病本体的，我一看到疾病注释，立刻就去占领了，这坑必须占。我对这个包名沾沾自喜，觉得自己太有才了，刚好是个单词，结果这包google不出来。

meshes

MeSH是NCBI出品，Medical Subject Heading，注释很全面，与GO有得一拼，我当然也要占坑。

富集分析

这些工具都是通用的，共用一套可视化工具，并且可以通过ChIPseeker包对短序列进行分析。

DOSE

嗯，还是DOSE，clusterProfiler也依赖它，底层计算（超几何检验和GSEA）都在这包里实现，可以做DO的富集分析，同时还是癌症基因Network of Cancer Gene可以做分析。Giovanni给clusterProfiler的compareCluster函数写了formula interface，我看到他们做了NCG，于是问他要不要我支持它，他很高兴的答应了，NCG在NAR上发表新版本的时候，还在文章中专门提及了，他们这数据还能够通过DOSE做富集分析，发布新版本的时候，Giovanni还会给我PR更新数据。另外还有一个Disease gene network的数据，整合的数据资源比较多，我认为是个不错的数据，征得作者同意，也给打包支持了，这数据还包括SNP位点和疾病相关的注释。疾病的坑必须占！

clusterProfiler

这个包支持不同条件的数据比较，并且可以调用DOSE， meshes，ReactomePA，原生支持GO和KEGG，同时也支持broad institute的MSigDB数据（需要用户自己下数据）,连DAVID都在用户要求下支持了，还支持用户自己的注释数据，所以说应该是目前支持最广泛的工具了，同时我的几个富集分析的包都share同一套可视化工具，可视化手段也比一般工具多点。再者比较体贴用户，支持ID转换，注释数据检索，连某白痴用户跟我说他用head(x)出错这种，我都给支持了，写了head、tail、[、[[等函数，所以结果虽然是S4对象，你也可以像data.frame一样操作。

关于KEGG不得不说的一点是这个数据在2012年就收费了，但http是免费的，大量的工具使用的都是2012年以前的数据，但clusterProfiler使用的是在线检索http得到的最新数据。

ReactomePA

当年KEGG收费的时候，Bioconductor邮件列表里大家都在呼吁说，我们要早日寻找替代品啦，于是我在一两天的时间内，给Bioconductor提交了ReactomePA，没错，占坑要趁早，还要抓紧时机。我给这个取Pathway Analysis的名字是因为我本打算后面要加入给网络分析的功能，但终究我没时间折腾，只有富集分析的功能。（这包可以说是充话费送的XD)

meshes

前面提到的MeSH语义分析，这包同时也支持MeSH的富集分析，对clusterProfiler熟悉的朋友，对这些富集分析的包都是熟悉的，函数调用类似，可视化函数共用。这包也是充话费送的 -，-

ChIPseeker

我来港大之前没做过ChIPseq分析，来港大之后，被（我炒掉的）前导师要求帮系主任做ChIPseq分析，还说了不管我做多少，都只能最多在后面某个不起眼的位置挂个名，我不能参与他们任何的课题讨论。WTF也就是我做了，人家根本连我的存在都不知道，他如果发善心，就到时候给我要求后面挂个名，不发善心，我压根就从没存在过。在做这个ChIPseq分析的时候，就做了第一步，ChIPseq注释，当时就写了这个包，后面因为炒老板了，也没再做，我对ChIPseq的认识也到此为止。这包还整合了GEO数据库，可以用来做数据挖掘，预测可能相互作用或形成复合体的蛋白质。这包其实并不单单支持ChIPseq，它还被用于别的数据注释，并且在用户的要求下，我也做了些调整，支持更广泛。

这包就像我其它包一样，也是有很多的可视化工具。

进化相关

treeio

treeio是从ggtree分出来的，拥有各种格式的读取功能，我的目标是支持更多，并且写一些输出功能，比较可以输出BEAST兼容的NEXUS格式，或者我自己定义个格式，来保存树结构和注释信息。

这其实是个很基础性的包，让各种格式和软件输出得以在R里解析，并且我们就可以用R里各种进化分析的包再来分析，或者整合数据。并不单单说解析注释信息拿来用ggtree画图而已。

ggtree

ggtree明显是目前最好用的画树软件，python有个很好的画树包叫ETE，功能和ggtree并不完全overlap，都各有一些对方没有的功能。但从易用性来说，ggtree必须更容易用，特别是ggplot2的用户又是进化领域的，没有ggtree都没法活了（这是别人对我说的）。我自己蛮得意的一点是发现andrew rambaut（FigTree的作者）的PhD学生也在用。

8个Bioconductor包介绍完了，我想可能没有人知道我所有包，肯定没有人全部用过，所以简单介绍一下。我想了解一下大家对我的哪些包有兴趣？想看我写什么样的话题。这是个多选的投票，如果你看到了这里，请投下宝贵的一票，你也可以评论这篇文章，写下你的想法。