今天以ggplot2的一个坑来说一下，坑无处不在，防不胜防，你大可以试一下下面的代码：
> set.seed(123)
> require(ggplot2)
Loading required package: ggplot2
> rnorm(3)
[1] 0.8005543 1.1902066 -1.6895557
> set.seed(123)
> rnorm(3)
[1] -0.5604756 -0.2301775 1.5587083
在两次set.seed和rnorm之间，第一次因为加载了ggplot2，结果就不一样了！这必须是第二次是正确答案，也就是说加载ggplot2把你的seed给吃了！加载包会改变R环境？这绝对不是好主意，我们来试试加载别的包试试，比如我的clusterProfiler:
今天学术圈刷屏的是美国政府关门，pubmed停更，有些标题党说成了美国政府破产，又说得好像中国人的科研也要跟着放假似的，还一堆人疯传，似乎暗示着pubmed也关门，而且没有pubmed会死一样。所以我感觉有必要普及一下姿势，毕竟吃瓜的人群基数太大。
Holy shit what a fucking disaster, pubmed is such an amazing resource, unbelievable the US would let it waste away. What an embarrassment of a country.
气愤归气愤，但标题党甚至于跑偏了就不可取了。无非只是停更，也就是说文章该发的照样发，只是暂时不会被收录进pubmed而已，也就是说pubmed照常用，只不过搜不到最新的文献，如果说这样就可以去放大假了，那么似乎如果不停更，你看多了几篇新文献，就能够发paper，迎娶白富美了？而看少了这最新的文献，就秒变科研屌丝，可以回家睡大觉了？
The website continues to work. The shutdown will be over in a few days and everything will go back to normal. You can also use Google Scholar, Web of Science, and Scopus.
事实上，pubmed只是一个搜文献的数据库，它停更，文章照发，而大家可以通过别的途径去获得，如果你只有这一条途径，那么你做科研也确实少了点B数。上面提到的google scholar很多人可能上不去（梯子在这里），而Scopus是要收费的。然后途径是很多的，
之前的《如何获取文献》介绍了方方面面，不单单是下载文献，而对于下载文献，scihub必须是首选，虽然我们有备选方案《sci-hub如果挂了，你还有神器下文献吗？》，但总是没scihub爽，之前介绍了用洋葱链接，《再不用担心打不开sci-hub了 听说你也在读文献》，在写这篇文章的时候，我还测试了一下，现在依然可用！
目前挂掉的scihub镜像已经很多，导致很多人认为scihub没法用了，其实还有很多的镜像是可以用的，当然能用的，以后也可能会挂，但新的镜像我相信还是会不断出现的，大家且行且珍惜吧。
大家是否还记得我的《webinar录播 (2017-10-24)：plotting tree + data》，这可以说是R画图最好的课程，PPT也分享给大家《ggtree直播PPT第一部分》和《ggtree直播PPT第二部分》。
我在PPT中，用了meme，发现没有R包可以做，于是我写了一个R包来做这个事情。
后来又写一个R包来实现字体的阴影效果：
最近似乎就oncotarget是否要被SCI踢出来这事情，真真假假的报道挺多。以我的观点来看，它被踢是正常的；它不被踢也迟早要被踢！就像当年它的影响因子还在7点多的时候，我就预言oncotarget药丸一样，结果就直接掉到5点多，然后关于神刊的报道就开始多了起来。
话说我在某高校工作的时候，有一个同事，他跳槽了！跳槽前各种暗渡陈仓，压着文章不发表，蓄谋已久的事情，然后就在跳槽的当年，可能为了掩饰，当年还继续招生，结果当然坑惨了那一届的学生，当然前面两三届也惨，因为数据压着不发表。
虽然离职前和旧单位签了协议，数据是在旧单位做的，发表文章旧单位必须是通讯作者，仅此而已，反正都是他通讯，挂两单位而已嘛，这在学术界再正常不过。此人去了新单位之后，本来该发文章了，原来的学生干了几年，也该给人一个authorship了，然而他把新单位的领导放在了第一作者，自己当了通讯，原来的学生嘛，见鬼去了，其他作者多半是他的新同事/学生。当然通讯也没挂原单位，对于没有社会契约精神的人来说，协议就是一张废纸。
有小伙伴说他要用gage这个包，因为可以选择sigmet这个index，然后得到的结果只有signaling and metabolic pathways，而不会有他不关心的disease pathways。然而也有各种不爽，他最喜欢的还是clusterProfiler，但没办法只做某些pathways。
我发现大家对clusterProfiler有各种误解，各种觉得没办法，我也很无语啊，明明我写了大量的文档，你们偏不看。clusterProfiler啥都可以做，你想做COG，domain这些没有内置支持的富集分析都可以的，因为clusterProfiler是通用的分析工具，啥都能做。
说到gage的pathway index，这其实是他们对pathway有个分类，这个数据就在https://pathview.uncc.edu/data/khier.tsv可以下载到，要支持他还不容易，但我不喜欢把别人的东西打包在自己的包里，所谓走别人的路，让别人无路可走，这可不是什么好主意。所以呢，我不会内置支持的，你们自己玩。
之前我发表读书笔记《主成分分析》
这可能是你见过最好看的PCA图了，有人在「宏基因组」群里问有没有什么包可以画？像这种提问，我以前是吐槽过的，请猛击《如何画类似MEME的注释序列》，当然说什么都没用，大家就是喜欢凡事问有包吗？因为包治百病嘛，不信你送个包给你女票试试！
jimmy回答说ggbiplot可以画差不多的，于是「宏基因组」公众号立刻就出来一篇《ggbiplot-最好看的PCA作图：样品PCA散点+分组椭圆+变量贡献与相关》，后面又有人提问，能不能加两个置信区间？@Chenhao童鞋就给出了解决方案，并且写了篇博客文介绍.
他的作图是基于ggord包，只能应用于LDA，于是「宏基因组」公众号又跟进发一篇《比PCA更好用的监督排序—LDA分析、作图及添加置信-ggord》，你会发现他们介绍同一类型的作图，一会这个包，一会那个包，一会某包有A功能，某包又有B功能，我就不说什么了。
